互聯網、大數據、雲計算、人工智慧等將會如何改變我們的生活?
謝邀。
問題的確有點大，其實改變已然無處不在。
這裡從人工智慧、物聯網、大數據、雲計算的角度做些簡單分享。半個多世紀的某個夏天，麥卡錫、明斯基等眾科學家們舉辦了一次Party，共同研究用機器模擬智能的問題，也是在那時，「人工智慧(AI)」的理念正式被提出！
人工智慧（Artificial Intelligence）簡稱AI，AI能根據大量的歷史資料和實時觀察（real－time observation）找出對於未來預測性的洞察（predictive insights）。
如今人工智慧商業化正在快速推進中，比如我們所知道和了解的人像識別、圖像識別技術、語音識別、自然語言理解、用戶畫像等。此類技術也現階段已經在金融、物聯網等行業得到應用！
對於未來而言，人工智慧會在人類生活的方方面面，發揮越來越多的作用，也會刷更多的存在感，慢慢的更會懂我們很多！不遠的將來會有越來越多的自動化的系統出現，比如刷臉支付已經在來的路上了！
人工智慧、大數據、物聯網以及雲計算，彼此之間皆存在著千絲萬縷的「親緣」關係！
先以人工智慧為例，拋棄其他任何，也便不會有今天大紅大紫的人工智慧！
不得不說的人工智慧背後的基石：大數據
大數據是人工智慧的基石，目前的深度學習主要是建立在大數據的基礎上，即對大數據進行訓練，並從中歸納出可以被計算機運用在類似數據上的知識或規律。
簡單而言何為大數據？
雖然很多人將其定義為「大數據就是大規模的數據」。
但是，這個說法並不準確！
「大規模」只是指數據的量而言。
數據量大，並不代表著數據一定有可以被深度學習演算法利用的價值。
例如：地球繞太陽運轉的過程中，每一秒鐘記錄一次地球相對太陽的運動速度、位置，可以得到大量數據。可如果只有這樣的數據，其實並沒有太多可以挖掘的價值！
大數據這裡我們參閱馬丁·希爾伯特的總結，今天我們常說的大數據其實是在2000年後，因為信息交換、信息存儲、信息處理三個方面能力的大幅增長而產生的數據：
信息交換：據估算，從1986年到2007年這20年間，地球上每天可以通過既有信息通道交換的信息數量增長了約217倍，這些信息的數字化程度，則從1986年的約20%增長到2007年的約99.9%。在數字化信息爆炸式增長的過程里，每個參與信息交換的節點都可以在短時間內接收並存儲大量數據。
信息存儲：全球信息存儲能力大約每3年翻一番。從1986年到2007年這20年間，全球信息存儲能力增加了約120倍，所存儲信息的數字化程度也從1986年的約1%增長到2007年的約94%。1986年時，即便用上我們所有的信息載體、存儲手段，我們也不過能存儲全世界所交換信息的大約1%，而2007年這個數字已經增長到大約16%。信息存儲能力的增加為我們利用大數據提供了近乎無限的想像空間。
信息處理：有了海量的信息獲取能力和信息存儲能力，我們也必須有對這些信息進行整理、加工和分析的能力。谷歌、Facebook等公司在數據量逐漸增大的同時，也相應建立了靈活、強大的分散式數據處理集群。
大數據在應用層面：大數據往往可以取代傳統意義上的抽樣調查、大數據都可以實時獲取、大數據往往混合了來自多個數據源的多維度信息、大數據的價值在於數據分析以及分析基礎上的數據挖掘和智能決策。
美國《大西洋月刊》公布的一段A.I.聊天記錄截圖
延伸閱讀：聊天機器人竟自創語言「對話」 臉書將其緊急關停
實際上人工智慧的發展，離不開海量數據進行訓練，究其根本大數據的循環往複無數次的訓練才有了人工+智能！
沒有人工智慧的物聯網：沒大戲
而物流網又讓人工智慧：更準確
物聯網：英文名為Internet of Things
可以簡單地理解為物物相連的互聯網，正是得益於大數據和雲計算的支持，互聯網才正在向物聯網擴展，並進一步升級至體驗更佳、解放生產力的人工智慧時代。
在未來，虛擬世界的一切將真正實現物理化！
物聯網主要通過各種設備（比如RFID，感測器，二維碼等）的介面將現實世界的物體連接到互聯網上，或者使它們互相連接，以實現信息的傳遞和處理。
對於人工智慧而言，物聯網（IoT）其實肩負了一個至關重要的任務：資料收集
概念上，物聯網可連接大量不同的設備及裝置，包括：家用電器和穿戴式設備。嵌入在各個產品中的感測器（sensor）便會不斷地將新數據上傳至雲端。這些新的數據以後可以被人工智慧處理和分析，以生成所需要的信息並繼續積累知識。
互聯網在現實的物理世界之外新建了一個虛擬世界，物聯網將會把兩個世界融為一體。物聯網的終極效果是萬物互聯，不僅僅是人機和信息的交互，還有更深入的生物功能識別讀取等等！
人工智慧背後強大的助推器：雲計算
雲計算是將我們傳統的IT工作轉為以網路為依託的雲平台運行，NIST（美國國家標準與技術研究院）在2011年下半年公布了雲計算定義的最終稿，給出了雲計算模式所具備的5個基本特徵（按需自助服務、廣泛的網路訪問、資源共享、快速的可伸縮性和可度量的服務）、3種服務模式（SaaS（軟體即服務）、PaaS（平台即服務）和IaaS（基礎設施即服務））和4種部署方式（私有雲、社區雲、公有雲和混合雲）
延伸閱讀：什麼是雲計算？
雲計算髮展較早，經過10年發展，國內已經擁有超百億規模，雲計算也不再只是充當存儲與計算的工具而已！
未來可以預見的是，雲計算將在助力人工智慧發展層面意義深遠！而反之，人工智慧的迅猛發展、巨大數據的積累，也將會為雲計算帶來的未知和可能性！
結語：
關於人工智慧、大數據、物聯網、雲計算以及作為基礎的互聯網如何改變我們的生活，很多改變其實已經在發生，於衣食住行處處可見！PS：歡迎留言：哪些改變你認為是好的，哪些改變在你眼中倒不如不變？
大數據的運用在無形之中讓大家的生活變得更加便捷。比如城市大腦，幫助杭州治理交通病。比如淘寶猜你喜歡功能，很多人每次打開淘寶都忍不住去刷一刷，覺得推薦的每一樣東西都想買。甚至有時候你在淘寶上搜索了某一個商品關鍵詞，沒多久你刷微博的時候就發現自己收到了這個商品的廣告。這些推薦廣告之所以能夠如此契合消費者當下的訴求，背後就是大數據在起作用。
品牌主運用大數據來洞察自己的消費者，並制定對應的營銷策略來刺激消費。比如，當用戶在淘寶搜索了耳機，淘寶就會給用戶打上一個「對耳機有興趣的潛客」標籤。很多很多這樣對耳機進行過搜索、瀏覽行為的用戶們形成了一個集合。品牌主在投放互聯網程序化廣告的時候可以篩選出這一部分人來進行投放。有了大數據，不管是對C端的你，還是對B端的企業，都像是打開了新世界的大門，充滿了無限的可能。
20年前，你出門去旅遊。
由於陌生地方不認識路，你還不想跟團走馬觀花的玩。於是你決定，先跟去過的人取取經，然後自己去。
你去隔壁問了問去過的大爺，大爺告訴了你幾個城市必玩景點，你用筆記本記下，開始準備出發了。
出發前你還去了趟火車站，排隊排了很久買到了一張到目的地的火車票，開心的把火車票放在衣服最裡層的口袋裡，生怕有人偷走你的票，這樣你就去不成了。
回家後簡單的收拾行囊，就欣喜若狂的踏上了旅程。
在火車上的時間特別無聊，但是你發現坐在你對面的小哥就是你去那個城市的本地人！你像是撿到寶了一樣問小哥關於這個城市的事情。於是剩下的火車時光你都在聊天中度過，感覺非常的愉快。
下火車後你非常疲憊，於是趕緊在火車站找了個住宿的地方，休息整頓之後再出發。
第二天一大早，你就出門了。在路邊的早點攤吃了點美味的本地早餐，就去了本地出名的景點。到了地方你發現，仍然有人比你去的更早，景點裡擠滿了人。但你仍然很開心，讓路人幫忙用相機給自己和景點拍照，打算回家後沖洗出來保存。
晚上回去的路上路過了明信片店，精心的挑選了幾張具有本地特色的明信片，寫上祝福的話語，給親戚朋友寄了回去。寄給你心愛的姑娘的那張是你特意挑的，印有本地的月老樹。你還告訴姑娘你買了個同心鎖扣鎖在了月老廟，希望你們長長久久。
回到酒店後，借用酒店的電話給家人報了個平安，就回去睡覺了。
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20年後，你出門旅遊。
去之前用購票軟體查一下哪幾班車時間比較合適，買了舒服的高鐵票。
臨出門前，用手機軟體查一下目的地酒店情況，訂了一家在市中心而且評價很好的民宿。
你刷身份證就直接進入了高鐵站。在高鐵上的時間也不無聊，你拿起手機快樂的刷起短視頻，刷到的都是你喜歡的內容。刷累了就睡一覺，時間很快就過去了。
有人問坐在你邊上的人是下車了嗎？不好意思，你沒注意。
高鐵剛進入目的地的地界，你就收到了該地發給你的「歡迎來旅遊」的簡訊。各個軟體開始給你發所在城市的溫度、新聞、美食和交通擁堵情況。你完全沒有感覺到自己進入了一個陌生的城市。
到了目的地後也不著急，先找了一下本地特色小吃，美美的吃過一頓飯後才去民宿辦入住。也不用和人交流，直接在app上領到了入住需知和門禁卡密碼。
到了民宿給家人打了個視頻電話，給他們看了看居住環境讓他們不要擔心，並且表示以後有機會也要帶他們來這裡玩。
接下來的幾天你就按照手機軟體推薦的玩法旅遊，時間被安排的滿滿的。在好看的景點拍個短視頻，找了個好點的角度，配上動聽的音樂和有深意的文字，迅速獲得了很多贊。
回家後，你將這次旅遊的住宿、美食、時間安排與心得整理了一下發在網上，為很多接下來也要來旅行的人提供了幫助。
大數據時代，一切都在朝著更加便利化、智能化的方向發展。通過對大數據的分析，很容易的就可以拓寬我們的內容獲取渠道，獲得為我們量身打造的娛樂和生活體驗。毫無疑問，大數據正在以人們無法想像的方式改變人們的生活方式。
在享受大數據便利的時候未免也會又些擔心。經過大數據分析，很多事情都有了最優解，自己甚至不需要思考；隱私問題也是大數據時代老生常談的問題了；還有人際交往問題，很多人都只是點贊之交......這些都是現在這個時代亟待解決的問題
互聯網也才普及了20多年，生活就發生了如此翻天覆地的變化。也不知道下一個20年，我們的生活會是怎麼樣的呢？
更多大數據和數據分析相關知識可以關注我的公眾號：「數據分析不是個事兒」，系統學習數據分析。
謝謝邀請！
物聯網、雲計算和大數據是第三次信息化浪潮的代表技術，以大數據為基礎的人工智慧也受到了廣泛的關注。按照歷史經驗來看，技術的發展必定會對社會產生一定的影響，比如PC改變了人們的辦公方式，互聯網改變了人們的交流方式，那麼大數據時代能帶來哪些改變呢？
我認為大數據時代對我們生活的改變會更加深刻，這個改變一定是更懂你，大數據與人工智慧的結合將把整個互聯網應用推向一個新的領域，就是智慧化。
智慧辦公會把每天的工作內容清晰的列出來，能把一項複雜的工作變成一項簡單的工作，這是智慧化辦公的核心內容之一。
智慧學習會把每天應該學習的內容清晰的列出來，能把學習的重點內容進行詳細的呈現，設置更加合理的學習計劃，讓學習變得更加高效。
智慧家居會時刻關注我們的周邊環境，會為每個人營造一個舒適、安全、個性化的起居環境。
還有很多領域，包括出行、娛樂、消費等等，這些內容都會更具有個性化，也更懂你。
預防
在社會和個人防範意識與常識方面的提升、在災害提前預警方面、監測方面……隨著智能終端的普及，手機、電視、VR/AR、可穿戴設備等新產品不斷湧現，它們除了在出行、娛樂、購物等方面改變我們的生活外，在安全教育方面也將帶給著我們顛覆式的體驗。列舉幾個生活中常見的案例吧，有助於理解：
在今年強洪澇災害衝擊下，某地光伏電站，由於採用打樁安置方式，導致整個電站基本都被泡水，損失慘重。甚至個別地區電站由於周圍土壤含水量嚴重飽和又缺乏綠植的保護，在洪水沖刷下形成坍塌嚴重危及到電站的安全。電力在社會生活生產中發揮越來越重要的責任。但是電力系統容易遭到洪災、颱風等氣象災害的影響，並導致各類損失巨大，影響面廣的電力事故產生。所以電力行業在自然災害面前及時做出應急保障措施尤為重要。
圖撲軟體（Hightopo） 無論是颱風還是南方的洪澇等災害，協同防汛，建設防護洪澇電力可視化應急保障機制已經迫在眉睫。處於 5G 技術和物聯網發展成熟的大環境下，解決方案可以將目光轉向數字化和監控可視化手段相結合。
圖撲軟體（Hightopo）可視化監測預警，利用物聯網和感測器收集的數據，對電力設備和網線進行實時監控並分析產生數據。採用3D可視化系統，提供更接近現實設備的畫面，易於用戶接受，提升對設備的辨識度。
系統進行事前預警，對電力設備與電網線路進行全生命周期管理。在自然災害來臨之前針對脆弱部分對症下藥形成具有針對性的應急預案。險情應急，在洪澇或其他災害來臨時。隨時對故障區域進行監測、報警並進行定點維修。可視化管理，既能在自然災害時做到排險維修，又可以減少人力需求避免危險發生。
同時，災害農業洪澇的影響也頗為嚴重，農業人員可採用智慧農業大棚可視化系統，進行有效監測氣象環境監測：實時監測空氣溫濕度、光照、降雨量、風速、風向、大氣壓力、氣體濃度等數據，並通過設定相關報警閾值，實現即時報警，精準控制種植環境指標。根據衛星數據，系統可預報未來72小時氣象，24小時極端天氣、降水概率、大風等異常氣象預警，提醒用戶及時做好防災防險準備。以設施的數據為基礎，結合管網監控數據，氣象雨情狀況，實現為城市匯水區智能劃分、排水規劃、防澇預測提供決策依據。
圖撲軟體（Hightopo） 對於城市中雨後積水問題則需要通過國家現在推行的「海綿城市」工程才能有效解決。以此緩解城市內澇和熱島效應：
雖然擁有完整且立體化的建設模式，但是多年來國內幾個試點城市依舊會出現嚴重內澇。設施相互之間沒有連通性導致現在某些城市的雨水生態收集反而成為了"髒水溝"。面對這種情況，圖撲軟體（Hightopo）提出數據可視化對積水進行實時監測，利用採集的數據和地理空間信息，對不間斷的對水流量進行監控，根據實際情況安排泄洪任務，做到地表與地下流量數據互聯共通。提供準確的數據，讓決策者輕鬆掌控整個城市的水循環，並且能對災害做出準確的預估和判斷。根據實時動態採集到的各類數據，通過分析、關聯和處理等方式，呈現海綿城市的總控制效果和目標，實現城市排水、水環境、用水以及水體監控的智能化管理。
圖撲軟體（Hightopo） 城市中大量的排水設備，形成相應的城市排水系統，排水系統由檢查井、排水泵站、污水處理廠等等組成，排水設備中的檢查井、雨水口、排放口等通過排水管網進行連接，日常的雨污水進入排水管網進行運輸排放。由此可見，城市排水管網具有結構龐大，結構錯綜複雜等特點，現有技術中，對城市排水管網的監測、監控仍停留在大量依靠人工的模式，智能化水平，準確率都不能符合現有技術的需求。圖撲軟體（Hightopo）根據此現象，利用可視化技術實現對城市進行智慧水務監測治理系統。
圖撲軟體（Hightopo） 採用信息化手段，結合 GIS 展示，實現對管網運行指標的實時監測，包括管網液位、流量、水質、氣體、泵站運行狀態等信息，保證管網安全高效地發揮作用。通過構建安全預警平台，提高應急指揮及快速處置能力，保障城市排水管線的安全運行，使得整個城市排水管線的安全運行可把握、可控制、可預測，提供科學、先進的城市級水力分析能力，更全面評估城市排水管網能力。以城市排水設施數據為基礎，結合管網監控數據，氣象雨情狀況，實現為城市匯水區智能劃分、排水規劃、防澇預測提供決策依據。
從長遠發展來看，經歷過今年的颱風與洪澇災害後，更應把目光放在提高智慧水務、智慧電力、智慧農業科技手段上，有效提升應急能力！
物聯網時代，數字轉型 不僅在企業、政府工作、學習教育中有所體現，未來，面對自然環境的變化，數字化運用也將起到重要作用。以信息通信為基礎，通過智能終端的普及、運用雲、邊緣計算等技術將會使災害預防、處理、善後等工作產生更新、更具效率的變化。
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