要想理解IoT必须搞清楚四个关键词。
IoT的流程是将“传感器”获取的数据上传到“云”，然后“人工智能”根据学习的内容做出判断，最后物品做出“动作”（反馈给“人类”）。不过，光是这样说恐怕还是有很多人难以理解吧。
因为“传感器”“云”“人工智能”“动作（对人类的反馈）”这些关键词是阅读本书必不可少的基础知识，所以我首先要对这些内容进行说明。如果是已经掌握这部分内容的读者，可以直接从第一部分开始阅读。
IoT的关键词
IoT中的传感器示例
IoT中的传感器，体积有大有小，主要作用是收集状态信息并上传到云端。
■传感器
说起传感器，可能有一些人知道，但也有一些人其实并不了解。下面，我为大家举几个例子。
比如体温计。现在的电子体温计只要在腋下夹几秒钟就可以测量出体温，因为电子体温计里面有一个温度传感器，能够显示出体温的数值。同样的，空调里也有温度传感器，当温度达到预设的数值后，空调就会自动运行或者关闭。
传感器有很多种类，比如温度传感器、湿度传感器、加速度传感器、亮度传感器、感应传感器等，不同种类的传感器适用于不同的产品。传感器获取数据的过程被称为“传感”。
通过传感，传感器能够获取各种各样的信息，但仅仅获取信息并不能产生价值。
■云
大家的个人电脑和智能手机都进行了联网。云就是我们的电子设备连接的世界。
在互联网上有一种叫做“服务器”的电脑，这种电脑每时每刻都在进行着各种各样的处理活动，云可以理解为所有这些电脑的集合体。
iTunes Store的“云”示例
可能有很多人都用iTunes Store购买过音乐，这个iTunes Store就是云提供的服务之一。
只要你在iTunes Store上购买了音乐，那么不管用个人电脑还是用手机都可以欣赏。
LINE之类的通讯软件也一样。可能有很多人都是用智能手机使用LINE来进行聊天，但实际上LINE在电脑上也能用。
因为LINE的数据被存储在云端，也就是互联网上的LINE的服务器内，所以只要与互联网相连，不管是手机还是电脑都能存取上面的数据。
■人工智能（AI）(www.xing528.com)
“人工智能”顾名思义是人工的“智能”，所以很多人以为人工智能是一种能够实现类似于人脑功能的程序。
但现在的情况是，不管是像遵循“蓝色纸片放在左边，红色纸片放在右边”这种简单的、完全算不上人工智能的逻辑算法，还是“只要是走过一次的道路，就能够通过车载摄像头获取的影像数据来对道路状况进行自主分析实现自动驾驶”的这种拥有很高技术含量的真正的人工智能，都被统称为“人工智能”。
尽管存在着非常悬殊的技术差距，而且实际使用的技术和理论也完全不同，但本书暂且将这些都称之为人工智能（AI）。
严格来说，在学术上只有能够模拟人类大脑活动的才能够被称为人工智能，但在IoT领域，只要能够模仿一部分人类大脑活动的就都被称为人工智能。
一般涉及到人工智能的内容都会出现“机器学习”或者“深度学习”这两个词。种类繁多的专业术语也是妨碍普通人加深对人工智能了解的原因之一，想必有很多人都无法准确地区分这两个词。
比如谷歌的搜索引擎，只要输入关键词就可以找到自己想要的信息，这里用到的技术就是人工智能的“机器学习”。人类以作为样本的数据为基础教给机器规则，然后机器根据规则进行应用。
而“深度学习”则是机器自己根据作为样本的数据进行学习和应用。前文中提到的汽车自动驾驶技术就是深度学习的应用案例之一。
近年来，应用“机器学习”的人工智能服务不断涌现，机器学习技术已经得到了普及，最近能够进行“深度学习”的人工智能开始吸引全世界的目光。
机器学习与深度学习的区别
学习所需的“分辨方法”，在某种程度上需要人类传授。
学习所需的“分辨方法”由人工智能自己发现（因为没有人类传授，所以视角可能与人类有所不同）。
■物的动作（对人类的反馈）
“物的动作”指的是物品基于在云端的判断所做出的动作。
IoT中所说的动作多种多样。比如“在老年人护工的智能手机上显示求助信息”的显示系，“接到孩子进不去家门的信息，远程遥控开锁”的动作系，以及“监控家庭用电情况，根据耗电量进行发电”的环境系等等。
在IoT领域，物品的动作对人类的反馈决定了其价值。
如果你想利用IoT提供服务，那么首先需要考虑的就是这项服务的反馈“能够解决哪些社会问题，能够解决哪些人群的问题”。这也是IoT商业活动策划的重中之重，关于这部分内容我将在后文中做详细的介绍。
IoT中的三种动作
思考物的动作对人类的反馈能够解决哪些社会问题，能够解决哪些人群的问题，是IoT商业活动策划的重中之重。
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