互聯網、物聯網、大數據、雲計算、人工智慧的角色分工及相互邏輯關係
一、角色定位
1、物聯網：承擔原始數據的「自動化」採集與傳輸功能。採集的方式包括但不限於感測器、視頻、識別技術（人臉、指紋、圖片等）等。
2、移動互聯網：承擔原始數據的「非自動化」採集與傳輸功能。主要通過智能終端上的應用程序進行數據採集，然後通過無線網路將數據上傳到雲平台。
3、互聯網：承擔數據的傳輸功能，是數據的傳輸通道。主要通過有線、無線的網路體系將數據快速、安全、穩定地傳遞到伺服器平台。
4、雲計算：承擔數據的存貯與計算功能。收到上一個環節傳輸過來的數據後，先將數據檢驗、確認、整理，將數據進行存貯，然後按照設定的各類演算法進行計算，得出計算結果。
5、大數據：承擔數據的建模、挖掘、分析、展現職能。大數據平台在計算系統計算出來的結果進行數據挖掘、分析、預測，找出問題、規律，然後以合適的方式（如圖表）展示出來。
6、人工智慧：承擔著直接採取行動的職能，是互聯網+技術中應用的最高級形式，前面所有的環節最終都是為行動服務的。
二、邏輯關係
以上幾類技術，看似相互獨立，實則緊密關聯，相互協同，各司其職，形成一個完整的閉環系統。每個技術在日常業務中均可獨立運行，但在一個完整的業務場景里，按照數據驅動業務的模式，完成了從數據採集、傳遞、存貯、加工、應用的完美閉環。依據物聯網、移動互聯網採集上來的數據，經過大數據云平台的演算法計算，結合系統內置的模型，直接採取行動。未來的業務和管理決策將越來越減少對人的依賴，因為人工智慧有自我學習、自我判斷、自我創新的能力，通過智能化體系自動、自發、自行運轉。無人駕駛正是這個閉環的完美詮釋。
三、案例解析：無人駕駛汽車
無人駕駛汽車上安裝了幾百個感測器，實時且持續地從自身系統和周圍環境採集各類數據（物聯網），包括但速度、方向、路況、周圍車流、人流、障礙等，然後通過內部網路傳輸到自身的大數據平台上，內部的大數據平台根據採集的原始數據，結合自身的演算法、模型程序，直接做出相應的行動：加速、減速、轉變、剎車、避讓等。
生活中有許多類似的案例，高德等導航系統在導航時經常會有類似「請走中間車道」、「請注意右側有車輛匯入」的語音提示，看似一句話，實則背後就是以上一整套完整的系統在支撐。未來，人工智慧會越來越多的步入我們的生活。它會讓你越來越懶，但也會讓你的生活越來越輕鬆。讓我們一起期待吧！（期待什麼？享受OR失業）
