5g人工智能区块链物联网大数据
1. 物联网、区块链、大数据有什么区别
物联网、区块链、大数据有什么区别
在不久的将来，物联网的设备将爆增，有可能是千亿，也可能是万亿，像这么一个庞大的网络，如果还是以中心化的组网模式去管理的话，数据中心的基础设施投入维护应该是没办法估量的。
大数据本质上来讲，属于数据库的一个小分支，这样就把这个问题归结为和数据库的关系。数据库在软件、在互联网界、在IT界其实是个特别古老的研究领域，从最初的文件系统到ER模型到后来引发的大家都知道的传统数据库的三大成就，关系模型、事务处理、查询优化，一直到后来互联网盛行以后的NOSql数据库的崛起，数据库技术在不停发展、在变化，那么也包括以XML为代表的半结构化，文本、语音等非结构化的数据处理等等。
区块链和数据库的关系看起来其实也就是这样一种关系，从数据库技术演进的过程，我们可以发现，它总是来源于要怎么去满足新的业务需求，然后创造出新的这些数据处理技术。比如从最开始的文件系统，为什么我们需要ER的这种模型呢，是因为金融行业的发展，大家对于这些快速的记帐、高并发数据写入和访问，有了进一步的需求，从而导致了实体关系模型的产生以及快速的发展。后来为什么NOSql数据库会出现呢？就是因为互联网的快速发展对数据库提出了更高更新的要求，所以本质上我们认为整个互联网就是一个大的数据库。
事物总是在不断发展的，当然我们通过NOSql数据库、云存储这些技术解决的互联网海量实时数据处理问题之后，下一个问题一定就来了，那就是如何以规模化的方式来解决数据的真实性和有效性。
举个例子，可能跟我们的饮食相关，从一开始的温饱问题，到营养结构问题，再到大家所关注的食品安全问题，数据库的发展其实也是一样，当我们通过ER实体关系模型，通过NOSql数据库能够很好的解决数据存储和数据访问的这些问题的时候，接下来大家要去关心的，要去解决的那一定是真实性、有效性的问题。
所以到了这个阶段，以区块链为代表的这些技术，对数据真实有效不可伪造、无法篡改的这些要求，相对于现在的数据库来讲，肯定是一个新的起点和新的要求。我们可以清晰的感受到，数据库与区块链融合趋势，其实是非常紧密的、无法阻挡，好像刚才说的电影，内容的制作方开始向虚拟现实、增强现实这个方向发展一样；从数据库的角度，区块链就是一种新型的数据组织方式。我们认为大数据、区块链是两者合一的。
2. 5G、大数据、人工智能、区块链等等这些新技术，会给我们带来什么样的体验和惊喜呢
数据类型多样。现在的数据类型不仅是文本形式，更多的是图片、视频、音频、地理位置信息等多类型的数据，个性化数据占绝对多数。
3. 大数据，云计算，人工智能，区块链，5G是新时代的开始还是互联网时代的顶点呢
互联网才刚刚开始，智能化生活coming
4. 人工智能、5G、区块链等新兴信息技术对现有的电子商务会产生哪些方面的变革
区块链的作用可以让互联网去中心化、实现个人化、智能化。而当vr和ar广泛应用的时候，很有可能我们的通讯终端都被各种智能穿戴设备所取代，所以大胆猜想下有可能以后我们的服务可以类似回在一个vr全景空间内实现。
其实之前已经有这样类似的做法，大型商城或是企业打造一个属于自己的真实全景空间，但是好像只停留在浏览观看的层面上，当时区块链还没答有那么被广泛熟知，而vr+区块链或许能让vr不仅仅停留在游览观看，商家可以在里面实现商品与服务的释放，实现各种交互或管理等。
5. 物联网.5G和区块链之间有什么联系
不知从什么时候开始，物联网与区块链深深地扯上了关系，并且在今年有愈演愈烈之势。每逢提及物联网，后头必然跟着区块链;提到区块链，也必须将物联网带入话题。大众不禁疑惑，到底是物联网蹭了区块链的热，还是区块链硬拉着物联网挡“子弹”?下面我们来一探究竟。
物联网这个词语在现在的生活中，几乎每天都在被提及，有数据显示，在2017年大约有84亿台接入了互联网的智能设备，比如说恒温器、照相机、路灯和其他电子产品。另据国外的McKinsey&Company数据表明，这一数字到2025年可能将达到250亿只，整个经济规模高达6万亿美元。
是不是被如此庞大的数字闪了眼?尽管物联网技术已经在全世界被广泛应用了，但是它的缺陷也逐渐凸显出来。
按照传统模式，物联网往往是由设备制造商的数据中心(服务器)来收集所有已连接设备的信息，这决定了该服务器需要具有强大的运行和存储能力。而且，随着物联网设备呈几何级数增长，服务器的维护成本也将大大增加，中小型企业难以维系。
同时在通信兼容方面，全球物联网平台均缺少统一的语言，容易造成多个物联网设备彼此之间通信受阻。这是由于物联网行业存在明显的碎片化特征，无论是智能家居、智能家电，还是机器人、智能汽车等，它们所连接的网络都是割裂且封闭的。并且，物联网行业的现状依然是山头林立，各自影响力也都比较有限，短时间内很难达成统一标准。
基于此，标准链团队在累积之前从事物联网的经验下，结合区块链的特性，提出了雾联网的概念。
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6. 人工智能、区块链、云计算、大数据将如何影响未来
最近几年区块链和人工智能一直很热门
首先区块链是建立去中心化的网络，所谓的去中心化，就是说这个网络不属于你也不属于我。
它属于所有人。
而人工智能是指研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。也就是说，“机器的自我学习”
这样一来我们就可以思考区块链与人工智能的结合了。
首先我们要了解到，区块链目前可以简单的分为三个阶段。
而在前三个阶段中，都存在着：无法正真实现去中心化 、低扩展性、出块者获得的激励与全网的最佳收益不匹配、 网络总是以最大容量运行等问题。严重的浪费资源并降低效率。
那么我们是不是可以将人工智能结合到底层公链技术当中，来解决这些问题呢？
答案是可以的！并且已经有团队研发，并已经取得了一定的进度。
Velas 是一个通过人工智能（AI）优化的神经网络来增强 其共识算法，进行自我学习和自我优化的公链，致力于提高转账过程以及智能合约的 安全性、互操作性、和高度可扩展性。 Velas 采用通过 AI 增强的 DPoS 共识，在不 降低安全性和交易速度的情况下，完全实现去中心化。不光如此， AI 根据区块链的需求选择谁来抵押代币 ；Velas 只在需要时出块； 每 1 秒到每 2 分钟之间 ；可扩展性（可扩展至 30,000 TPS) ； 区块生产商是通过人工直觉选出的。
7. 5G的发展必然会对物联网产生很大的推动作用,根据你的理解请以“5G与物联网的
5G本身的能力跟人工智能、大数据、云计算、区块链技术先后到来的，5G会因为它们而发挥更大的作用，新一代技术也会因为5G如虎添翼。
8. 区块链+人工智能+大数据技术，能否构建三体文明
区块链+人工智能+大数据技术，能否构建三体文明？
区块链+人工智能+大数据技术融合后就可以形成一个“三体人”的思维——区块链解决可信和不可篡改的问题。比如比特币，人工智能和大数据解决了创造力；比如AlphaGo。
我们通过人工智能学习和认知，然后通过大数据分析和处理，最后通过区块链形成经验和记忆。经验和记忆就像个体或组织的基因一样，无法篡改、真实、可靠、保密性强，容易形成共识，这样沟通、协作的效率就大大提高了，创造力也会互相激发，大大的推动社会跨越式发展，三体文明也即将到来。
比如用户Z在开车时不小心闯了红灯，摄像头抓拍后发给交通局区块链系统。
经过人工智能的车牌识别以及大数据的关联分析等功能，找到并通知Z交通违法，Z的区块链收到违法信息后通过人工智能识别违法照片或视频确实是自己本人，而且是自己的车，确认该违法记录，Z发送电子货币罚款给交通局指定区块链金融账户，交通局收到罚款后更改违法状态。
当Z再次路过这个交通路口的时候，Z的区块链账户会提醒不要闯红灯。如果Z还是闯了红灯，按照上面流程走完后，交通区块链系统认为Z是交通危险人群，会调度摄像头额外注意他，预判他的行为并通过路边大屏幕提醒他不要闯红灯或者通知他的家人对他进行教育。
三、结语
总而言之，新区块链架构真正做到了数据人生、数据民主，数据将成为每个使用者基因的一部分，让数据说话，新区块链架构将为社会带来智能协同的时代，区块链数据将指引我们更加高效、积极的生活和工作。
9. 什么是物联网，什么是大数据，什么是区块链
1.什么是物联网
其实简单的来说，大数据就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据辅助决策。
大数据的特征
大数据是指以服务于决策为目的，需要新型数据处理模式才能对其内容进行采集、存储、管理和分析的海量、高增长率和多样化的信息资本。
大数据具有如下本质特征：
1.根本目的是服务于决策，大数据能够帮助各类组织和个人大幅度提升决策能力，做出更好的决策和判断;
2.量度大，大数据通常是指100T以上的数据量，这难以依靠传统的计算手段有效计算，而必须依靠新的计算手段和数据挖掘工具;
3.频率高，大数据是用户参与与互动而产生的数据，根据用户的网络痕迹来及时地了解用户的相关数据，这种数据是按照天甚至小时来计的高频数据。而传统的数据频率都很低，很多数据是按照月甚至按照年份来计算的;
4.速度快，大数据是实时性的数据，能够实时反应。例如，在网络搜索框输入一个关键词，能够瞬间呈现，而传统的数据收集方式则是严重滞后的;
5.永远在线。在线是大数据的前提条件，从这个角度来说，大数据是永远在线的，能够随时被调用的。大数据通过分析各种网络终端上的用户痕迹，能够更好地分析用户的行为、情感、思想、爱好与需求，来更好地进行决策和分析。
大数据的三大关键点
首先，数据的可获得度。目前在国内，大数据的发展严重受制于政府信息的公开性不够，很多数据难以获得，导致难以实现真正的大数据挖掘和分析，这就要求政府及时开放更多的数据，以提高数据的可获得度。
其次，进行科学的模型建构。模型的科学性直接决定着数据分析的质量，这就要求有高超的建模水平，当然数据量越多也有助于模型的合理构建。
第三，利用专家对观点进行提炼。为决策提供依据的基于数据挖掘的独到、高质量的观点，高度依赖于高质量的数据解释，这就体现了行业专家的价值。
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