⑴ 物聯網、大數據、人工智慧之間如何深度融合
物聯網、大數據及人工智慧都是近年來互聯網行業比較火熱的話題，三者之間具有非常緊密的聯系。想探討物聯網、大數據及人工智慧之間如何融合，首先需要了解其基本概念。
概念
1、物聯網
根據網路的解釋，物聯網（InternetofThings，IoT）是一個基於互聯網、傳統電信網等的信息承載體，它讓所有能夠被獨立定址的普通物理對象形成互聯互通的網路（萬物互聯）。物聯網網路架構設計由感知層、網路層及應用層組成，分別實現數據採集、數據傳輸及數據應用的功能。目前，物聯網已經廣氏余泛應用於智慧醫療、智慧環保、智慧城市、智能家居及物流等領域。
2、大數據
大數據指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據具有體量大（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、人工智慧
人工智慧是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的螞轎理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。目前，人工智慧正在改變各行各業的傳統模式，作為人工智慧分支的機器學習/深度學習已經廣泛用於自然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）、機器翻譯及推薦系統等領域。
深度融合
物聯網、大數據、人工智慧三者之間相輔相成，可以形成一個閉環通路。物聯網作為智能感知層，主要負責採集現場的數據並將數據上傳至分布式資料庫中；大數據作為數據存儲層，將經過ETL處理後的數據保存到分布式文件系統（HDFS）或數據倉庫（HIVE）中；人工智慧作為應用層，可利用sparkml或tensorflow實現相關的機器學習或深度學習演算法，對存儲在HDFS或HIVE中的數據進行數據挖掘。
應用案例
目前，物聯網、大數據、人工智慧已經廣泛用於智慧城市、智慧環保、智慧交通等領域。以智慧環保中的空氣預警為例，首先，物聯網殲物滾可以作為智慧感知層，安裝在客戶現場的空氣監測設備採集的空氣質量信息通過網路傳輸數據中心；而後，利用大數據ETL工具（spark、hive）進行數據清洗並存儲至分布式資料庫/文件系統/數據倉庫中；最後，利用人工智慧相關技術進行大數據分析（sparkml、tensorflow），預測未來若干天的空氣質量，並以此輔助進行科學決策及改善環境。
⑵ 大數據產業集群創新特徵有哪些
大數據產業集群是指以大數據技術和應用為核心，由企業、政府、高校、科研機構等多方組成的區域性、產業化的協同創新體系。其創新特徵主要包括以下幾個方面：
1、多元化的合作夥伴：大數據產業集群通常涵蓋了多碰悉個領域、行業和組織，可以匯聚不同類笑洞乎型的合作夥伴，包括政府部門、高校、科研機構、企業、投資機構等，並通過開放式的合作模式來促進產業協同創新。
2、創新驅動的發展模式：大數據產業集群往往以創新引領為核心，緊密結合產學研一體化，通過技術研發、人才培養、投融資等方面的支持，推動園區內企業和組織的技術創新和實踐探索，從而實現集群內部的技術優勢轉化和商業價值輸出。
3、聚集效應的經濟規模：大數據產業集群具有聚集效應，使得在同一地域內的企業和組織能夠通過資源共享、信息互通、市場協同等產生經濟規模效應，提高集群的整體競爭力。
4、開放式的創新環境：大數據產業集群為企業和組織提供了一個開放的創新環境，鼓勵創新思維和實顫皮踐，促進產業鏈上下游的知識和技術的交流與融合，同時也給創新創業者提供了更便捷的創新平台和資源支持。
5、效率與可持續性：大數據產業集群通過優化產業布局和組織結構，強化供應鏈管理和服務體系建設，提高集群運營效率和服務水平，同時也注重生態環保和可持續發展，保證集群的長期穩健發展。