工业互联网与大数据应用适合女生吗？

一、工业互联网与大数据应用适合女生吗？

适合

工业互联网与大数据应用在就业市场上的前景非常好，并且不受性别影响，无论男女都可以从事该领域的工作。以下是一些关于大数据技术适合女孩子的原因：

1. 就业机会广泛：随着大数据技术的快速发展，相关的工作岗位迅速增加。女性在大数据领域具备同样的就业机会。

2. 技术不受性别限制：

二、物联网和工业互联网的区别？

物联网(Internet of Things,IoT)和工业互联网(Internet of Industry,IIoT)是两个相关但不同的概念。

物联网是一种将各种物理设备、传感器和互联网连接在一起，以实现智能化、自动化和远程控制的技术。物联网设备可以连接互联网，并通过互联网进行通信和交互。物联网应用广泛，包括智能家居、智能城市、智能交通、工业自动化和智能医疗等领域。

工业互联网则是一种基于互联网和工业技术的商业模式，旨在提高生产效率、减少浪费、降低成本、提高质量和安全性，并促进制造业的可持续发展。工业互联网将互联网技术应用于工业生产过程中，包括设备、工艺、生产计划和供应链等方面，以实现更高效、更智能、更安全的工业生产。

因此，物联网是物联网技术的应用，旨在实现设备和物品之间的互联互通，而工业互联网则是一个更加广泛和深入的应用场景，涉及到更广泛的设备和工艺，以及生产计划和供应链等方面。

三、大数据，人工智能，机器人三者之间到底有什么关系？

大数据，人工智能，机器人是三个行业。观察员从相互联系和各行业不同的结构进行分析。

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一、相互联系

大数据是基础，人工智能是核心，机器人是执行对象。

这是一个：五官信息——大脑处理——手脚执行的过程。

大数据采集的数据：当下普及的数据，主要分为：结构性数据可以获取，同时可以针对包括文字，图片，声音进行识别及处理。在数据获取方面，现在的机器人视觉，音频采集，既刻意做到实时采集，同时可以做到在终端计算，对于要求更高一些的可以进行边缘计算，再高级的那就进行云端计算。

具备数据分析的能力：现在比较多的逻辑分析，神经树分析，以及那些你们听不懂的高端逻辑分析。归类到最基层都是，归类，相关性，模型回归分析，更为高深的分析方式都是在这些数据的归纳以及训练中，慢慢建立起来的。

很明显咱们这篇文章，不是介绍技术的，就是介绍，我也没有能力在一篇文章中介绍完。

类比一下人类学习的过程。

大数据

1、归类分析：我们从小学习，一直都在被训练，被教育规则，规则就是归类分析的一种。我们看到有胸，有长头发都归类为女性。当然根据动态的环境获取信息，我们会发现这是一个什么样的女性，是漂亮的，还是一个伪娘。（这里面就是类似于归类，这类归类用大数据比较好理解）

2、相关性分析：类似于，将单个条件做纵向相关，例如，我们慢慢的发现，女人喜欢购物，喜欢逛街，你如果谈恋爱，最好是带她去逛街，去看电影。

这种相关性，毕竟不是像客观条件一下，客观条件是女人都有胸，但这种女人爱逛街，女人出现的场景在衣服店，都是关联到女性这个个体上面，社会没有一个固定的规则说，女人都爱逛街（确实有人不喜欢）。这类相关性分析，就是模型分析的基础。

在机器人中，我们训练的时候，例如说训练无人驾驶，我们会在汽车进行右转的时候，看看右转专用道的旁边有没有行人，电动车等？为什么，因为根据视觉动作，你要根据出现的场景判定，这些行人不要闯红灯。不然一个“鬼探头”，那就惨了。

现在应用最典型的是什么？是电销机器人。现在给你们打电话最多的不是真实的客户，都是机器人。拨通电话后，你沉默不语，机器人会直接说，如果你问了某一个关键词，那么系统制动设定一个话术回复。这就是最简单的大数据分析。

3、模型分析

很多人都有疑问，为什么做人工智能的都是大公司，为什么大公司都进步这么快？

我来简单的说一下，即使你召集几个人做了一个智能语音，你也不能做到高端的人工智能！为什么？人工智能需要训练！训练人工智能的方式就是给他喂数据，喂超过PB级别的数据。

你没有语料库，科大讯飞，百度，阿里巴巴，腾讯，微软，facebook都是超级大公司，都是即时通讯系统，能够拿到国家级别的各类语料信息。同时国家也同你采集这些信息。（这里看到你的信息被收集了吧！这都是要授权的。）

例如无人驾驶，更是难度极高。因为你要训练无人驾驶系统，很显然需要能够难道大量的路况数据，以及各类交通场景的数据。这个一般人也拿不到啊，只有交通系统才有。

模型分析，比较典型的是判断。属于高深的一种机器学习。

模型学习，你可以理解为，我们训练一个新员工工作，怎么去训练？让他做一件事情，做一个方案！方案就是模型，你可以不会，你什么都没接触过，客户，供应商都没接触过，但用这个模型你知道怎么做，在进行第一步行动后，根据反馈数据做下一步反馈。

谷歌那个alpha Go算是这类的代表了。下围棋的训练。

一切指向人工智能：大脑

人工智能解释为：机器人的智商或许更好理解。

我们介绍了大数据的作用，那么一切都是为了人工智能的出现，或者说机器人的智商能够更高服务的。

我们看到，当前主要的人工智能集中在：智能语言，图像智能，无人驾驶。这三种应用场景。

为什么是这三种？语言智能，是一切智能的基础，因为语言是人来创造的数据。你我沟通都是靠语言。语言智能不单单包含识别语言，还包括情感分析，情感分析的含义就是理解你的意思。

图像识别，是人类生活的三维世界同外部物质交互的唯一媒介。当然还包括触觉，还有嗅觉。后面我们介绍这两种感官。

所以图像识别就很有必要了，不然你认为我们国家的安保系统，支付系统，以及公共交通系统都是通过什么这么方便的？还不是通过面部图像识别。

那么无人驾驶就属于这两种应用更为复杂，并且落地场景最合适的一种应用。毕竟无人驾驶相对而言，不需要极其高端的情感判断。我不需要考虑你是不是不高兴，我只需要判断你的车和我的的状态。

语言智能，图像智能，以及高端的各类智能分析，都是相当于机器人的大脑。做到智能够高。

机器人——执行机构

执行机构，熟悉工业的朋友，应该知道，我们一般会把一个自动化的结构，叫做执行机构。机器人说白了，就是通过控制器（含有人工智能算法的芯片）——驱动动力（电动机）——金属结构驱赶。

当然机器人也需要同外部进行反馈，这时候就是传感器的天下了，包括力觉传感器，以及气敏传感器等。

这里用工业机器人的结构说明一下运动，智能机器人的结构式一样的。没有任何区别，区别就在于运动模型的复杂程度。

每个关节都是伺服电机+减速机进行驱动

高端的仿人型机器人，也同样是这样的方式。只是更为复杂。

波士顿动力的atlas机器人。

二、大数据，人工智能，机器人是三个行业

1、大数据行业——互联网行业淘金行业，工业自动化大咖的领域

有联系，但这三个也是三个很庞大的行业。现在大数据，在互联网，工业自动化都有很多应用。举个例子：对于当下电商，以及今日头条这种企业，可以分析观众的模型。获取你的用户喜欢从而分析你。这就是典型的大数据应用。

很多互联网的从业者都是知道，低端的爬虫工程师，高端的数据架构工程师就是典型的大数据分析的典型。那么工业领域是怎么做的呢？有根据离散制造，还是过程制造专门做好的数字孪生平台，以及MES系统。这就是典型工业大数据的分析平台。

现在工业自动化的大咖，都在这个领域玩耍，例如西门子，施耐德，博世，通用都是工业自动化数字化先行者。

就这个样子（不好意思，图片不是我，我没出境）

2、人工智能行业：

你们熟悉的商汤科技，依图科技，云丛科技，旷视科技都是图像智能的大企业。应用在智能终端，例如手机，安防监控，公共场所安防，智能家具等等都比较多。

像科大讯飞，百度，腾讯等等在智能语言上面技术比较领先，也在智能家居，智能终端应用较多。现在的人工智能努力在做的是，拓展各类应用场景。

当然，比较牛的例如华为这种，开始做AI智能芯片，也就是属于人工智能终端硬件产品。

3、机器人行业：

工业机器人，及服务机器人。

当前发展最好的应当属于工业机器人，国内埃斯顿，汇川技术，新松都是工业机器人的佼佼者。并且应用场景非常丰富。

服务机器人领域，当前以教育服务机器人发展的最好，优必选算是这个领域的领先者了。国外的NAO是这个行业的领先品牌。

综述：未来的天下肯定是人工智能的时代，你我都不能错过。错过了就真的没有机会喽！

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四、工业互联网的两类应用？

应用主要包括：

1、ICT类应用，它们主要面向人和管理相关，包括办公协同、人力资源管理、ERP、CRM以及财务管理等信息化应用。

2、OT类应用，它们主要面向设备和生产流程相关，包括MES、DCS、SCADA等，这是工业互联网与一般企业应用的区别和关键应用。

随着工业互联网的发展，这两类应用都逐渐走向以数据为中心的生产与运营，围绕工业设备和工业产品的数据采集、数据存储、模型开发是工业互联网应用的最主要服务形态。

五、工业互联网与大数据5g通信好学吗？

好学。工业互联网与大数据5g通信是好学的。现在5G通信网络已经非常发达了，所以在进行学习时也很方便，尤其是大数据转换是非常AI人性化的。

六、大数据和网络空间安全哪个好？

应该说，两个都是都是今后发展的重点，再加上人工智能，个人觉得将会是互联网乃至工业的一次革命。

1、大数据方面。大数据范围很广，每个行业都有相应的应用，但是投入也是很大的，例如铁路系统，车辆违章监控系统，ETC系统等都应用了大数据，这些大数据将进行提炼后，用于基础分析、客户引导、智能管理等。对于提高政府职能，降低能耗，开源节流，人工辅助等都有很大很深的应用。总的来说，大数据中所有的数据都是有价值的，但是采集数据有很多的路要走，更多的需要物联网、人工智能的配合。

2、网络安全方面。这个应该是当下整个社会的一个突出问题。网络改变了人们的使用方式，推动了一系列的变革，但问题也是很突出，它是一把双刃剑，有利有弊，但总体利大于弊，正因为网络的不断发展，才推动了大数据的进步。