图像搜索是人工智能中的概念吗-图像搜索是人工智能中的概念吗对吗

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于图像搜索是人工智能中的概念吗的问题，于是小编就整理了4个相关介绍图像搜索是人工智能中的概念吗的解答，让我们一起看看吧。

1. 智能识图是什么？
2. 物联网、云计算、大数据、工业4.0、人工智能和互联网之间是什么关系？
3. 什么是人肉搜索？
4. 人工智能这么火，数据挖掘和机器学习有什么区别？

智能识图是什么？

智能识图功能就是能够识别图片或者是屏幕中的图像文字的内容方便用户搜索到相关的内容。

识别与使用军用地图的简称。军事地形学的研究内容之一，指战员必须具备的一项技能。识图，主要是了解地形图测制的基本原理，各种地形要素的表示方法和文字注记的含义。包括地图投影、地图比例尺、坐标系统、地物符号、地貌表示方法、方位角以及地图的分幅和编号等。

腾讯云智能识图（Intelligent Im***e Recognition，IIR）基于人工智能技术，实现物品检测、大规模图像搜索，提供全品类、高精度、低门槛的商品识别服务。基于大量商品图片训练模型、数亿商品图片库检索，智能识图能够识别出商品的具体品牌、名称、型号或款式、价格等信息。

商品识别在电商、广告、手机硬件等行业有广泛应用，可以帮助实现电商APP拍照购物、视频内商品识别。在利用智能识图功能识别图片中商品后，可以使用商品名称等信息，在自有电商商品库中进行检索、商品推荐，应用在手机、电视、短***、内容电商等硬件或APP中，可以实现边看边买、内容导购，帮助用户更便利的购买自己感兴趣的商品。

物联网、云计算、大数据、工业4.0、人工智能和互联网之间是什么关系？

谢谢邀请！

作为一名IT行业的从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，要想对这些概念有一个整体的了解过程，可以按照这些概念出现的先后顺序做一个描述。互联网出现之后紧接着就提出了物联网的概念，简单的说，物联网就是把互联网的应用边界进行了极大的拓展，互联网不再仅仅局限在电脑之间的连接，任何具备通信能力的物体都可以连接到网络上，从而形成了一个万物互联的世界，从大的概念上来说，以移动电话为主的移动互联网也是一种物联网。

物联网的出现促使了大数据的出现，而大数据与云计算几乎是同一时期提出的概念，因为二者在技术体系结构上是高度一致的，都是基于分布式存储和分布式计算的，只不过大数据关注于数据的价值化，而云计算则关注于如何通过互联网为用户提供计算服务（IaaS、PaaS和SaaS）。

物联网之所以能够促使大数据概念的形成，一个重要的原因是物联网能够产生大量的数据，这些数据不仅数量庞大，而且结构具有多样性，这对于传统的数据管理提出了极大的挑战，因此提出了大数据和云计算相结合的方式来处理物联网产生的海量数据。

物联网、大数据和云计算的发展则最终指向了人工智能，因为物联网的体系结构包括设备、网络、平台、[_a***_]和应用，其中“应用”位于物联网体系的最高层，如果想提升整个物联网体系的运行效率，物联网自身必须具备自主决策的能力，把“应用”的主体从人转变为“智能体”，而这正是人工智能的研究领域。

最后，物联网、大数据、云计算和人工智能等技术在产业领域的结合就是工业4.0，涉及到智能制造的一系列相关概念。

我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！

一、通俗解释

所谓物联网，相当于传统互联网的实体化，在比特的世界里，传统互联网是网络之间的联系，而物联网则是通过网络技术，将物与物连接在一起。

工业4.0是德国的一种叫法，通俗来说是德国希望借助于物联网系统，将从订单到生产出来的产品，以更快的速度和更个性化的方式生产出来，以满足用户的需要。

至于云计算和大数据，都是服务于互联网、物联网，工业4.0的技术。对云计算来说，它***用的是分布式的运算能力，在网络中如云一般分散在各个电脑上，以此最大限度的提高运算能力。同时，因为运算需要大量且全面的数据，而这就是大数据技术的通俗解释。可以说云计算和大数据是相辅相成的两种技术。

二、彼此之间的关系

所以我们可以说，物联网和工业4.0，是互联网的延伸和发展，而他们所用应用的技术，则是云计算和大数据。

发酵于上个世纪的人工智能技术，可以说是物联网大数据云计算工业4.0的集大成者，也是他们发展的方向。在人工智能逐渐兴起的今天，类似前面这些互联网技术，到逐渐融合起来，并涌现出了，渐渐具有自主意识的机器，这就是属于人工智能新未来。

而且由于人工智能将涌现出自己的意志。所以它可以进行自我学习，在很大程度上将会成为超越人类的生命的第三种身材，前面两种生命体系，是生命1.0的微生物，以及生命2.0的多细胞生物（包括人类）。

总而言之，物联网云计算，大数据工业4.0，可以说都是即将到来的，真正的人工智能时代，前奏。

首先，大数据是技术基础，云计算是解决途径，物联网和人工智能是这二者技术结晶。

当我们在畅谈当下最火的物联网和人工智能的时候，就始终不能忘记大数据和云计算。大数据可以将互联网上的形形***的信息进行综合整理，然后分析归纳，然后将同一类的数据或者信息交给云计算进行统计，最后用计算的形式，把这些数据反应出来的现象或者是预测结果进行总结。最后交给那些需要的人。

而物联网和人工智能就是基于这样的基础上，可以这样说，大数据和云计算是物联网和人工智能的命根子。物联网实时控制需要的信息来源于大数据整合和云计算之后的结果，只有云计算越来越快，物联网的发展才能越来越让人满意。而对于人工智能来说，大数据更是它最渴求的***，只有足够多的数据才可以实现机器对于某些状况的反应和处理手段最符合人类本身的认知能力。

而云计算是决定了人工智能的反应速度。当下的好多人工智能公司都开始入住华为云，就是因为华为云有足够的硬件和服务为他们提供更快更合适的云计算服务，为他们的创业发展助力，对于有梦想有技术的公司，有了华为云的助力，绝对是如虎添翼。

所以，在未来的科技的发展过程中，这四者只有都不停歇的加速发展才不会彼此制约，才可以实现并驾齐驱，共同为人类的发展共享力量。

在20XX年的某一天:

你对着手机说：“hi,我想换辆车”，

手机说：“嗯，是该换一辆车子了，您的车子已经跑了26.8万公里，最近修了两次前轮电动机，电池蓄电量也明显不足...”

你说：“买什么车好呢？SUV？”

手机说：“根据您近一年的出行状况，有八成的时间在跑客户接待客户，建议您还是买辆轿车...”

就这样，你在手机的建议下，决定选择一辆某品牌的自动驾驶轿车，于是你在手机上的某个直购APP上找到这个品牌的轿车，选择车身颜色、电机参数、座椅颜色、中控颜色等各种配置，提交订单，支付首付款，随后直购APP告诉你，你的订单已经受理，汽车将在两日后送至你家。

在你提交订单的一瞬间，整车厂的LeanMES系统就根据当前工厂的产能状况，计算出你的车子的出厂日期，这个整车厂是一无人工厂，由LeanMES系统整体协调控制生产。确认订单后，各零配件厂商也收到了零配件***购订单，当然，这些厂商工厂也是无人车间，进行自动化生产。

半小时后，你打开直购APP,想了解下当前的生产进度，于是打开远程查看功能，你通过远程摄像头看到车架正在由机械臂进行自动喷漆，油漆用的是某品牌的某批次产品，喷完漆后，车架由***V自动搬运至烘干室...

在这个思考碎片化并且分工又精细化的时代，类似这样有深度、有难度、又有意义的问题应该来一打。

笔者在这六个领域都有实际的产品和项目经验，期望下文能让大家对相关领域有基本的认识：

发展顺序

随着互联网、物联网的发展，信息传递加速的同时，越来越多的现实被记录成数据，这些数据通过各种相关性进行融合，形成大数据，随之而来的是通过机器学习快速处理这些大量、大范围、多维度的数据。数据中除了蕴含现实记录，更多的是为人们发现现实发展的规律提供线索，进而预测未来、***未来、改变未来……于是人工智能技术的发展不再是单纯地还原现实，人们更加期望它能预测现实、虚拟现实、改变现实。

人工智能学习已有的人类智慧后，能够代替重复的脑力劳动，结合机器手臂，便能从事各种物理活动；结合人类的价值判断，就能成为人类的AI伙伴，现实世界将进入生产更加自动化、服务更加个性化的时代，这个时代人们将能掌握神所具有的“智慧控物”、“智慧造物”的能力——这就是工业4.0。

包含关系

然而，我们回到现实世界，大多数组织还处于工业1.0、工业2.0时代，进入工业4.0还有很长一段路要走：一方面，社会变革需要深思熟虑；另一方面，技术的普及和应用还需要大量的教育和创新，而这些是挑战也是机遇，唯有依靠具有未来观并且具有冒险精神的各种组织领袖共同推进。

依存关系

什么是人肉搜索？

人肉搜索简称人肉，是一种以互联网为媒介，部分基于用人工方式对搜索引擎所提供信息逐个辨别真伪，部分又基于通过匿名知情人提供数据的方式去搜集对于特定的人或者事的信息，以查找人物或者***真相的群众运动。人肉有时也造就了网络爆红现象同时，也会带来不同的负面影响如人身攻击等。人肉搜索最早的出处是猫扑网。

“人肉搜索”简称人肉，它是区别于机器搜索（即我们中国网民经常用的如百度、谷歌之类的搜索引擎）之外的另一种搜索信息方式。类似百度这样的搜索引擎，它们属于机器搜索，大部分过程是由机器即电脑来完成的。机器搜索的特点是不人性化，因为就目前的计算机技术来看，计算机还不能做到能够领会人的意思的境界。

人工智能这么火，数据挖掘和机器学习有什么区别？

针对互联网这两大技术：数据挖掘和机器学习，我有一些拙劣的见解，跟大家共勉一下，用我自己理解的说一下吧！

数据挖掘：

我们生活在大数据时代，充斥着众多的数据，比如说我们每一个浏览习惯、购买习惯都是一个数据，如果这些数据不被挖掘出来，那就相当于一个废品，但挖掘出来不加以分析利用，则依旧没用，所以，数据挖掘应该是针对大数据信息的收集整理汇总。

机器学习：

是针对众多的数据，有一定的计算方法，将这些数据处理，做一些分类和回归的工作，整合成我们需要的信息。

两者的关系：

现在好多数据挖掘的工作是通过机器学习提供的算法工具实现的

数据挖据和机器学习是处理数据的两个步骤。

数据挖据提供数据管理技术，机器学习提供数据分析处理技术。

举个简单的例子，马云想知道在淘宝里什么用户喜欢买些什么。

首先分析这个问题，要分用户、类别产品类别进行信息***集。并不是所有的淘宝购买信息都要，只要用户的年龄、性别和购买物品的类别以及收藏栏和购物车这些信息。那么这时，用户购买的时间、用户购买时付的费用这些都是无关数据。

这时候就要用到数据挖掘技术了，常用的数据挖据方法是爬虫（这里提醒广大用户，爬虫需要兼顾道德和法律责任，酌情使用）。淘宝自己则不用爬虫，直接运用数据挖掘技术在海量的数据里提取上文说的所需要的信息，这是一个复杂并且漫长的过程。

当所需要的年龄、性别、以及购物类别数据***集完成并分类完成，这时候就需要神经网络来工作了。根据数据分类选择神经网络的种类，并优选网络节点、函数，设定阈值，最后开始训练。最后就得到马云想知道的东西了。

综上所述，数据挖掘侧发现知识，机器学习侧重认识事物，两者相辅相成。

数据挖掘

数据挖掘是一项使用数据探索技术发现一些有趣(而不明显)的[_a1***_]的技术。

什么模式？例如：根据某些特征对数据进行分组的方式、异常检测(罕见值)、某些观察值与其他值之间的相关性、某些***的连续性、行为的识别等。

数据挖掘使用机器学习等方法。

到此，以上就是小编对于图像搜索是人工智能中的概念吗的问题就介绍到这了，希望介绍关于图像搜索是人工智能中的概念吗的4点解答对大家有用。

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