大数据，5G，人工智能，物联网，云计算，区块链，这些技术名词一拨拨单独或者组团轰炸我们的传播领域，故弄玄虚？高精尖难？甚至有技术公司的朋友，还专门问过我这些科技有何关联和差别。单独看这堆名词，的确很复杂，而我们用一条主线，信息的生命周期，去看，我们会更清晰地看到一条围绕信息采集，传输，存储，分析，反馈（应用）的技术栈。
首先如果我们看采集，这是信息成为可处理的数字化形式的前提。而在物联网大规模应用之前，我们可以通过人工的操作和输入，以及各自独立的采集设备，实现对信息的采集和对物理世界的数字化，而物联网让设备和设备之间可以联系，沟通，交换信息、修正信息，这就使得多种设备组成的系统的数据可以直接被采集，而不用对独立运行的设备数据再进行加工、格式转化、组合、整合。 IoT使得大规模的系统级数据高效率的获取成为可能。
第2个环节是传输，这个环节的主导技术是5G，以及各种未来的有线无线的网络传输技术。5G相当于延展的数字系统的神经通路，使对环境的感知和控制命令的传达可以发生在离计算决策的“大脑”非常远的地方，也使得相距遥远的实体可以实时交互信息。云计算大大促进了无线通信的发展，当有大量数据需要通过云计算的方式集中处理的时候，通过高速网络传输大量数据就成为了必要。
第3个环节是存储。大数据技术中有相当部分，比如数据压缩，冷热数据分级，非/半结构化数据的存储结构，都是解决海量数据存储的技术。由于海量数据需要集中汇聚、存储、管理和分发，云计算也是存储环节的重要技术域。优秀的云计算技术，可以大大降低数据存储的成本，而增加存储的效率。而笔者认为，被说得惊世骇俗，恨不得可以改变世界的区块链技术，其实总的来说应该被归在存储环节。本质上来说，区块链是一种去中心化分布式信息记录模式，如何存储不可篡改（或篡改代价太高）的信息，是其根本的价值，之上的所有应用，比特币，智能合约，都是基于这个根本价值。
第四个环节，是分析。大数据是信息分析的最主要的技术之一。而同时，人工智能，很大比例的价值，也是在对信息的解析和分析上。比如，在机器视觉技术应用之前，所有的数字影像采集存储设备，都只是“数字化”设备，而不是“数据化”设备，因为对这些设备而言，所有的信息，都只是0和1，它们即不关心，也不理解这些0和1代表了什么。在应用了视觉智能之后，这些设备才明白它们“看”到的信息里，有人，有动物，有车，有建筑，再结合常识，这些设备就可以做出相应的判断，才具备“智能”。另一个方面，互联网上超过80%的数据量都是视觉相关的非结构化信息，这客观上也需要有技术来进行解析和机构化。
第五个环节，反馈/应用。在端侧和边缘侧的场景，人工智能越来越多被应用在自动控制设备、机器人、自动驾驶车上，在很多场景（人工神经网络推理）里，AI是直接通过（端、边缘）设备的感知来反馈指导其运作的。而如果需要设备的云端或者远程协同，就需要物联网提供机器反馈和控制机器的协议和渠道。
所以，这些技术的涌现，并不是为了组团迷惑大家，而是在信息全周期的各个环节里，确实需要相应的技术来实现信息的价值闭环。 ------------ 仅代表尹智个人观点
