谢邀！

工业4.0是由德国提出的，在2020年建成智慧工业模式，利用人工智能等技术建造智慧化工厂。互联网+指的是将互联网应用于各种产业中，利用互联网进行各种商业活动。通俗的理解就是要用到互联网，例如互联网金融，便是利用互联网这种基础，开展各种金融活动。云计算是高性能计算的一种，可以说是高性能计算发展的最新最高境界，综合了其他各种高性能计算模式，为大数据的发展提供了有力支持。

大数据，通俗的理解便是具有5v特性的数据。但是有一点需要强调，大数据不仅仅是指数据量大，而且更要强调数据的全面性，也就是说对某一类问题尽可能全面的数据。对这种全面的数据进行分析，更能得出可靠结论。

更多有关人工智能的资讯、深度报道、采访欢迎关注AI中国，无论你是小白还是大神，你想要的这里都有！

大数据和人工智能有什么关联？

第一层——两化融合

大数据和人工智能有什么关联？

内容：

自动化——制造设备具备一定自动化能力，可实时产生生产制造的过程数据。

信息化——信息化主要指企业具备信息化能力，至少已经实施如ERP、MES、APS、WMS、SCM等传统软件，

物联网——具备RIFD、环境传感器等感知元件，可产生设备物联、物料物联、环境信息等。

作用：数据源

关键词：多源异构数据

第二层——信息通路

内容：

内部通路——打通企业内部网络数据通路，有条件可建立数据仓库或大数据中心。

外部通路——与互网联信息关联，通过爬虫或第三方数据服务获取商业舆情、用户画像等信息。

安全性——即在安全的基础上实现信息互通，尤其是内外部互通时，信息安全直接影响生产经营，甚至影响企业的竞争力。

作用：数据通道

关键词：消除信息孤岛

第三层——大数据

内容：

分布式集群——最著名的当属Hadoop生态圈，地球人都知道。

多源异构数据处理——多源是指企业需具备广泛数据来源，多源同时意味着较大数据量，传统IT架构处理千万级数据已经很困难了，要么牺牲时间要么牺牲硬件，而在大数据的分布式集群架构下，亿级数据秒处理只是入门门槛；异构是指要处理结构化数据、半结构化数据、非结构化数据，在传统的关系型数据库架构下，非结构化数据的处理采用对象存储，很难做到全文检索，而大数据架构下非结构化数据直接处理的模式多变灵活，且可与结构化数据进行关联分析。

数据运营——数据运营的概念在传统软件产品的世界中几乎是不存在的，以往软件提供特定功能，用户使用其功能。而在大数据的世界里，如果把数据比作钻石矿，大数据平台提供数据采集能力，数据就被开采；平台提供处理能力，数据矿就被提炼；平台提供配套运营体系，数据矿就变成了光彩夺目价值连城的首饰。数据运营能力决定了数据的价值，同时是不同的数据也是不同的矿藏，挖掘开采方式也不同，地貌也不同，因此配套解决方案也不应一套方法放之四海而皆准。

作用：数据探索

关键词：4个V（高速、高价值、大数据量、多样性）

第四层——人工智能

内容：

机器学习——分为有监督学习和无监督学习两种，当下最火的自然就是借Alpha Go扬名立万的深度学习领域了。

算法模型——构建数学算法模型，为企业应用场景提供支撑。可以是古老的贝叶斯，也可以是神经网络、灰度预测、随机森林等，原则就是算法为应用场景服务。

智能决策

作用：自学习能力参与决策、生产经营

关键词：自学习——只有具备自学习能力，才称得上人工智能，才具备了模拟人脑的能力，才能做我们的制造能力具备了大脑，才能称得上智能制造。