自计算机发明之后，人类一直在寻找“下一件改变世界的大事”。虽然当下大多数人使用的手机都比最早问世的超级计算机快，但身处时代之中的人们，还是很少去认识，或者反思世界变化的速度和方向。大数据、人工智能和物联网是近年来被滥用最多的三个术语，许多人不知道这三个技术是如何联系在一起的，也不知道它们如何为我们所期望的技术进步铺平的道路。

本文将阐述这些概念，并进一步探讨它们在工业中的重要性、面临的阻碍以及未来的发展方向。1989年，在万维网发布之后的几年中，互连的机器数量大幅增加。1994年至2000年间，当GPS变得切实可行时，计算机和连接设备产生的数据量急剧增加，该设备网络的潜力很快就发挥出来了。

1999年，“物联网”这个术语首先由麻省理工学院的凯文·阿什顿（Kevin Ashton）创造，他假设：“如果计算机知道世上所有事物的知识，那么它们会在没有任何人类帮助的情况下使用自己收集的数据。这样一来，我们能够跟踪并计算所有内容，大大减少浪费、损失和成本。”

随着GPS技术的兴起，RFID标签用于会员卡系统，掌上电脑市场升温，企业能够“看到”他们的流程，而且各种条件都非常适合信息爆炸的出现。由于现有工具处理的数据量过多，2005年，Roger Mougalas首次使用“大数据”这一术语。

2007年iPhone的推出标志着“大数据”进军消费领域，从那时起，智能手机、可穿戴设备、平板电脑和各种智能设备的崛起改变了我们对物理世界和数字世界的看法。与此同时，社交媒体和电子商务的兴起也导致了“数字角色”概念的出现，数据的惊人价值越来越有目共睹。21世纪也出现了公司专门成立的数据部门，以帮助企业管理组织数据并用其来改进流程。

联合创始人兼LatentView Analytics主席Venkat Viswanathan在消费者营销领域体验到了数据的力量，并对商业环境也产生了兴趣。Viswanathan表示，“实现这一转变是由于数字化的数据更加精细，公司正在从消费者领域获取创意，并将其应用于行业中。”

工业环境已经被用于技术和数据的收集，因为仅使用数据就可实时影响下达的决策，如检查压力水平、温度等。直到专业传感器的数据变得精细化及存储成本的下降时，人们才考虑将数据存储起来供以后分析使用。Viswanathan说：“随着存储成本下降以及云存储在过去5至8年间投入使用，我们终于有机会回顾历史数据并发现数据当中的模式。”

一旦数据存储成为各个企业的可行选择，云就可以收集庞大而详细的数据集，人工智能终于有了坚实的基础。多年来，人工智能研究经历了多次研究，其中算法技术的发展由于兴趣或投资的缺乏而陷入困境。随着越来越多数据的可用性的增强，人工智能研究分为越来越细的应用，最新一代算法在基础领域取得了巨大的进步，例如自然语言处理、计算机视觉和机器翻译，这是因为出现了数量巨大且可供学习的信息。

可用于训练的各种来源的数据的激增，使得人工智能系统获得了巨大的改进，这种现象被称为“数据的不合理有效性”，这表明即使是简单的算法，只要有足够的数据，也可以得出准确的结论。结合几十年的工作来完善这些算法，从而去执行类人化的表现而完成特定的任务，人工智能终于有了值得全力以赴的一面——用于获取有现实意义的结果。

大数据的发展必然推动了人工智能领域，正如红木软件首席问题解决官Devin Gharibian-Saki所说：“人工智能系统的运行基于统计模型，因此如果没有大量数据来支持人工智能，就无法运行人工智能。”

现在，我们可以运用大量传感器、物联网设备，甚至是用户数据，在所有业务领域进行预测和决策，但前提是用户必须了解这些数据的含义和来源。“你必须知道你最终想要什么，否则，所有数据、技术和传感器都是无用的。”Gharibian-Saki说道。特别是在一个任何可测量的环境中，数据丢失的风险比以往更大。企业必须记住，孤立地使用物联网、大数据或人工智能无法快速取胜，Gharibian-Sak接着说：“我们总是寻找能够解决所有问题的一个方案，但物联网设备、传感器、机器人技术和人工智能是同一系统中的不同所有组成部分，如果没有这种整体观点，将需要很长时间才能取得巨大成功。”

物联网、大数据和人工智能相互融合并创建自动化生态系统。物联网设备收集数百万条标准的数据，然后在云中进行整理，用于训练和改进人工智能算法。物联网、大数据和人工智能相互联系，相互促进。未来，必将带来新世界的巨变。