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1. 物聯網、區塊鏈、大數據有什麼區別
物聯網、區塊鏈、大數據有什麼區別
在不久的將來，物聯網的設備將爆增，有可能是千億，也可能是萬億，像這么一個龐大的網路，如果還是以中心化的組網模式去管理的話，數據中心的基礎設施投入維護應該是沒辦法估量的。
大數據本質上來講，屬於資料庫的一個小分支，這樣就把這個問題歸結為和資料庫的關系。資料庫在軟體、在互聯網界、在IT界其實是個特別古老的研究領域，從最初的文件系統到ER模型到後來引發的大家都知道的傳統資料庫的三大成就，關系模型、事務處理、查詢優化，一直到後來互聯網盛行以後的NOSql資料庫的崛起，資料庫技術在不停發展、在變化，那麼也包括以XML為代表的半結構化，文本、語音等非結構化的數據處理等等。
區塊鏈和資料庫的關系看起來其實也就是這樣一種關系，從資料庫技術演進的過程，我們可以發現，它總是來源於要怎麼去滿足新的業務需求，然後創造出新的這些數據處理技術。比如從最開始的文件系統，為什麼我們需要ER的這種模型呢，是因為金融行業的發展，大家對於這些快速的記帳、高並發數據寫入和訪問，有了進一步的需求，從而導致了實體關系模型的產生以及快速的發展。後來為什麼NOSql資料庫會出現呢？就是因為互聯網的快速發展對資料庫提出了更高更新的要求，所以本質上我們認為整個互聯網就是一個大的資料庫。
事物總是在不斷發展的，當然我們通過NOSql資料庫、雲存儲這些技術解決的互聯網海量實時數據處理問題之後，下一個問題一定就來了，那就是如何以規模化的方式來解決數據的真實性和有效性。
舉個例子，可能跟我們的飲食相關，從一開始的溫飽問題，到營養結構問題，再到大家所關注的食品安全問題，資料庫的發展其實也是一樣，當我們通過ER實體關系模型，通過NOSql資料庫能夠很好的解決數據存儲和數據訪問的這些問題的時候，接下來大家要去關心的，要去解決的那一定是真實性、有效性的問題。
所以到了這個階段，以區塊鏈為代表的這些技術，對數據真實有效不可偽造、無法篡改的這些要求，相對於現在的資料庫來講，肯定是一個新的起點和新的要求。我們可以清晰的感受到，資料庫與區塊鏈融合趨勢，其實是非常緊密的、無法阻擋，好像剛才說的電影，內容的製作方開始向虛擬現實、增強現實這個方向發展一樣；從資料庫的角度，區塊鏈就是一種新型的數據組織方式。我們認為大數據、區塊鏈是兩者合一的。
2. 5G、大數據、人工智慧、區塊鏈等等這些新技術，會給我們帶來什麼樣的體驗和驚喜呢
數據類型多樣。現在的數據類型不僅是文本形式，更多的是圖片、視頻、音頻、地理位置信息等多類型的數據，個性化數據占絕對多數。
3. 大數據，雲計算，人工智慧，區塊鏈，5G是新時代的開始還是互聯網時代的頂點呢
互聯網才剛剛開始，智能化生活coming
4. 人工智慧、5G、區塊鏈等新興信息技術對現有的電子商務會產生哪些方面的變革
區塊鏈的作用可以讓互聯網去中心化、實現個人化、智能化。而當vr和ar廣泛應用的時候，很有可能我們的通訊終端都被各種智能穿戴設備所取代，所以大膽猜想下有可能以後我們的服務可以類似回在一個vr全景空間內實現。
其實之前已經有這樣類似的做法，大型商城或是企業打造一個屬於自己的真實全景空間，但是好像只停留在瀏覽觀看的層面上，當時區塊鏈還沒答有那麼被廣泛熟知，而vr+區塊鏈或許能讓vr不僅僅停留在游覽觀看，商家可以在裡面實現商品與服務的釋放，實現各種交互或管理等。
5. 物聯網.5G和區塊鏈之間有什麼聯系
不知從什麼時候開始，物聯網與區塊鏈深深地扯上了關系，並且在今年有愈演愈烈之勢。每逢提及物聯網，後頭必然跟著區塊鏈;提到區塊鏈，也必須將物聯網帶入話題。大眾不禁疑惑，到底是物聯網蹭了區塊鏈的熱，還是區塊鏈硬拉著物聯網擋「子彈」?下面我們來一探究竟。
物聯網這個詞語在現在的生活中，幾乎每天都在被提及，有數據顯示，在2017年大約有84億台接入了互聯網的智能設備，比如說恆溫器、照相機、路燈和其他電子產品。另據國外的McKinsey&Company數據表明，這一數字到2025年可能將達到250億只，整個經濟規模高達6萬億美元。
是不是被如此龐大的數字閃了眼?盡管物聯網技術已經在全世界被廣泛應用了，但是它的缺陷也逐漸凸顯出來。
按照傳統模式，物聯網往往是由設備製造商的數據中心(伺服器)來收集所有已連接設備的信息，這決定了該伺服器需要具有強大的運行和存儲能力。而且，隨著物聯網設備呈幾何級數增長，伺服器的維護成本也將大大增加，中小型企業難以維系。
同時在通信兼容方面，全球物聯網平台均缺少統一的語言，容易造成多個物聯網設備彼此之間通信受阻。這是由於物聯網行業存在明顯的碎片化特徵，無論是智能家居、智能家電，還是機器人、智能汽車等，它們所連接的網路都是割裂且封閉的。並且，物聯網行業的現狀依然是山頭林立，各自影響力也都比較有限，短時間內很難達成統一標准。
基於此，標准鏈團隊在累積之前從事物聯網的經驗下，結合區塊鏈的特性，提出了霧聯網的概念。
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6. 人工智慧、區塊鏈、雲計算、大數據將如何影響未來
最近幾年區塊鏈和人工智慧一直很熱門
首先區塊鏈是建立去中心化的網路，所謂的去中心化，就是說這個網路不屬於你也不屬於我。
它屬於所有人。
而人工智慧是指研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。也就是說，「機器的自我學習」
這樣一來我們就可以思考區塊鏈與人工智慧的結合了。
首先我們要了解到，區塊鏈目前可以簡單的分為三個階段。
而在前三個階段中，都存在著：無法正真實現去中心化 、低擴展性、出塊者獲得的激勵與全網的最佳收益不匹配、 網路總是以最大容量運行等問題。嚴重的浪費資源並降低效率。
那麼我們是不是可以將人工智慧結合到底層公鏈技術當中，來解決這些問題呢？
答案是可以的！並且已經有團隊研發，並已經取得了一定的進度。
Velas 是一個通過人工智慧（AI）優化的神經網路來增強 其共識演算法，進行自我學習和自我優化的公鏈，致力於提高轉賬過程以及智能合約的 安全性、互操作性、和高度可擴展性。 Velas 採用通過 AI 增強的 DPoS 共識，在不 降低安全性和交易速度的情況下，完全實現去中心化。不光如此， AI 根據區塊鏈的需求選擇誰來抵押代幣 ；Velas 只在需要時出塊； 每 1 秒到每 2 分鍾之間 ；可擴展性（可擴展至 30,000 TPS) ； 區塊生產商是通過人工直覺選出的。
7. 5G的發展必然會對物聯網產生很大的推動作用,根據你的理解請以「5G與物聯網的
5G本身的能力跟人工智慧、大數據、雲計算、區塊鏈技術先後到來的，5G會因為它們而發揮更大的作用，新一代技術也會因為5G如虎添翼。
8. 區塊鏈+人工智慧+大數據技術，能否構建三體文明
區塊鏈+人工智慧+大數據技術，能否構建三體文明？
區塊鏈+人工智慧+大數據技術融合後就可以形成一個「三體人」的思維——區塊鏈解決可信和不可篡改的問題。比如比特幣，人工智慧和大數據解決了創造力；比如AlphaGo。
我們通過人工智慧學習和認知，然後通過大數據分析和處理，最後通過區塊鏈形成經驗和記憶。經驗和記憶就像個體或組織的基因一樣，無法篡改、真實、可靠、保密性強，容易形成共識，這樣溝通、協作的效率就大大提高了，創造力也會互相激發，大大的推動社會跨越式發展，三體文明也即將到來。
比如用戶Z在開車時不小心闖了紅燈，攝像頭抓拍後發給交通局區塊鏈系統。
經過人工智慧的車牌識別以及大數據的關聯分析等功能，找到並通知Z交通違法，Z的區塊鏈收到違法信息後通過人工智慧識別違法照片或視頻確實是自己本人，而且是自己的車，確認該違法記錄，Z發送電子貨幣罰款給交通局指定區塊鏈金融賬戶，交通局收到罰款後更改違法狀態。
當Z再次路過這個交通路口的時候，Z的區塊鏈賬戶會提醒不要闖紅燈。如果Z還是闖了紅燈，按照上面流程走完後，交通區塊鏈系統認為Z是交通危險人群，會調度攝像頭額外注意他，預判他的行為並通過路邊大屏幕提醒他不要闖紅燈或者通知他的家人對他進行教育。
三、結語
總而言之，新區塊鏈架構真正做到了數據人生、數據民主，數據將成為每個使用者基因的一部分，讓數據說話，新區塊鏈架構將為社會帶來智能協同的時代，區塊鏈數據將指引我們更加高效、積極的生活和工作。
9. 什麼是物聯網，什麼是大數據，什麼是區塊鏈
1.什麼是物聯網
其實簡單的來說，大數據就是通過分析和挖掘全量的非抽樣的數據輔助決策。
大數據的特徵
大數據是指以服務於決策為目的，需要新型數據處理模式才能對其內容進行採集、存儲、管理和分析的海量、高增長率和多樣化的信息資本。
大數據具有如下本質特徵：
1.根本目的是服務於決策，大數據能夠幫助各類組織和個人大幅度提升決策能力，做出更好的決策和判斷;
2.量度大，大數據通常是指100T以上的數據量，這難以依靠傳統的計算手段有效計算，而必須依靠新的計算手段和數據挖掘工具;
3.頻率高，大數據是用戶參與與互動而產生的數據，根據用戶的網路痕跡來及時地了解用戶的相關數據，這種數據是按照天甚至小時來計的高頻數據。而傳統的數據頻率都很低，很多數據是按照月甚至按照年份來計算的;
4.速度快，大數據是實時性的數據，能夠實時反應。例如，在網路搜索框輸入一個關鍵詞，能夠瞬間呈現，而傳統的數據收集方式則是嚴重滯後的;
5.永遠在線。在線是大數據的前提條件，從這個角度來說，大數據是永遠在線的，能夠隨時被調用的。大數據通過分析各種網路終端上的用戶痕跡，能夠更好地分析用戶的行為、情感、思想、愛好與需求，來更好地進行決策和分析。
大數據的三大關鍵點
首先，數據的可獲得度。目前在國內，大數據的發展嚴重受制於政府信息的公開性不夠，很多數據難以獲得，導致難以實現真正的大數據挖掘和分析，這就要求政府及時開放更多的數據，以提高數據的可獲得度。
其次，進行科學的模型建構。模型的科學性直接決定著數據分析的質量，這就要求有高超的建模水平，當然數據量越多也有助於模型的合理構建。
第三，利用專家對觀點進行提煉。為決策提供依據的基於數據挖掘的獨到、高質量的觀點，高度依賴於高質量的數據解釋，這就體現了行業專家的價值。
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