大家好，今天小編關(guān)注到一個比較有意思的話題，就是關(guān)于最新科技物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的問題，于是小編就整理了2個相關(guān)介紹最新科技物聯(lián)網(wǎng)和人工智能的解答，讓我們一起看看吧。
區(qū)別在于它們的側(cè)重不同。
物聯(lián)網(wǎng)主要側(cè)重于連接物體和服務，而人工智能則是指機器取代人類完成一些復雜的思考任務，比如解決問題、策略決策、語言識別等。
物聯(lián)網(wǎng)是通過傳感器和控制器來連接傳感器所收集到的數(shù)據(jù)，并把這些數(shù)據(jù)發(fā)送到網(wǎng)上或其他設備以期作出判斷和決策；
而人工智能則是使用算法、機器學習和深度學習等技術(shù)，使用最大化的數(shù)據(jù)來實現(xiàn)智能化服務。
物聯(lián)網(wǎng)的特點之一就是會產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)。所以大數(shù)據(jù)分析對豐富物聯(lián)網(wǎng)的功能，提高物聯(lián)網(wǎng)的效率起到非常重要的作用。人工智能是一種重要的數(shù)據(jù)分析和挖掘工具，它在某些場景下會更有效的分析處理數(shù)據(jù)。
物聯(lián)網(wǎng)會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，那么產(chǎn)生的數(shù)據(jù)通過人工智能反饋來優(yōu)化物聯(lián)網(wǎng)，使得物聯(lián)網(wǎng)通過數(shù)據(jù)化，智能化來更好的發(fā)展。
人工智能發(fā)展的好與壞，數(shù)據(jù)和場景反饋的效率是至關(guān)重要的，而物聯(lián)網(wǎng)大多是反饋快，高頻數(shù)據(jù)的場景。因此找到合適的物聯(lián)網(wǎng)場景，配合大數(shù)據(jù)和人工智能，會使得物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的更好。
所以，大數(shù)據(jù)是鏈接物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的橋梁。
物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)及人工智能都是近年來互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)比較火熱的話題，三者之間具有非常緊密的聯(lián)系。想探討物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)及人工智能之間如何融合，首先需要了解其基本概念。
概念
1、物聯(lián)網(wǎng)
根據(jù)百度百科的解釋，物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things，IoT）是一個基于互聯(lián)網(wǎng)、傳統(tǒng)電信網(wǎng)等的信息承載體，它讓所有能夠被獨立尋址的普通物理對象形成互聯(lián)互通的網(wǎng)絡（萬物互聯(lián)）。物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡架構(gòu)設計由感知層、網(wǎng)絡層及應用層組成，分別實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)傳輸及數(shù)據(jù)應用的功能。目前，物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)廣泛應用于智慧醫(yī)療、智慧環(huán)保、智慧城市、智能家居及物流等領域。
2、大數(shù)據(jù)
大數(shù)據(jù)指無法在一定時間范圍內(nèi)用常規(guī)軟件工具進行捕捉、管理和處理的數(shù)據(jù)集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發(fā)現(xiàn)力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)具有體量大（Volume）、及時性（Velocity）、多樣性（Variety）、低價值密度（Value）及真實性（Veracity）的“5V”特性。
3、人工智能
人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學。目前，人工智能正在改變各行各業(yè)的傳統(tǒng)模式，作為人工智能分支的機器學習/深度學習已經(jīng)廣泛用于自然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）、機器翻譯及推薦系統(tǒng)等領域。
深度融合
物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能三者之間相輔相成，可以形成一個閉環(huán)通路。物聯(lián)網(wǎng)作為智能感知層，主要負責采集現(xiàn)場的數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)上傳至分布式數(shù)據(jù)庫中；大數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)存儲層，將經(jīng)過ETL處理后的數(shù)據(jù)保存到分布式文件系統(tǒng)（HDFS）或數(shù)據(jù)倉庫（HIVE）中；人工智能作為應用層，可利用spark ml或tensorflow實現(xiàn)相關(guān)的機器學習或深度學習算法，對存儲在HDFS或HIVE中的數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘。
應用案例
目前，物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能已經(jīng)廣泛用于智慧城市、智慧環(huán)保、智慧交通等領域。以智慧環(huán)保中的空氣預警為例，首先，物聯(lián)網(wǎng)可以作為智慧感知層，安裝在客戶現(xiàn)場的空氣監(jiān)測設備采集的空氣質(zhì)量信息通過網(wǎng)絡傳輸數(shù)據(jù)中心；而后，利用大數(shù)據(jù)ETL工具（spark、hive）進行數(shù)據(jù)清洗并存儲至分布式數(shù)據(jù)庫/文件系統(tǒng)/數(shù)據(jù)倉庫中；最后，利用人工智能相關(guān)技術(shù)進行大數(shù)據(jù)分析（spark ml、tensorflow），預測未來若干天的空氣質(zhì)量，并以此輔助進行科學決策及改善環(huán)境。
物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能是當今技術(shù)領域的三個重要支柱，它們可以相互融合，形成智能物聯(lián)網(wǎng)（IOT）的生態(tài)系統(tǒng)。
具體而言，物聯(lián)網(wǎng)設備可以收集大量的數(shù)據(jù)，通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸?shù)酱髷?shù)據(jù)平臺進行處理、分析和存儲。人工智能技術(shù)可以使用這些數(shù)據(jù)進行智能化的應用，如自動化控制、預測、優(yōu)化等；也可以幫助物聯(lián)網(wǎng)設備和大數(shù)據(jù)實現(xiàn)更高效、更精準的交互，從而更好地滿足用戶的需求。
物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能的深度融合，可以提高整個生態(tài)系統(tǒng)的智能化水平，從而更好地實現(xiàn)智能化的生產(chǎn)和服務。如果你對智能物聯(lián)網(wǎng)的生態(tài)系統(tǒng)感興趣的話，請關(guān)注C2P工業(yè)云。
首先物聯(lián)網(wǎng)提供了硬件基礎，提供了人工智能和大數(shù)據(jù)的載體
其次大數(shù)據(jù)只要網(wǎng)絡運行起來自然會產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)
然后人工智能則是去從數(shù)據(jù)中提取到有效信息的手段
技術(shù)本身無需融合，需要的是把技術(shù)應用到某個領域
AI算法工程師，歡迎拍磚
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