智能物聯與大數據

『壹』 物聯網與大數據是什麼關系

物聯網與大數據的關系是：

大數據的發展源於物聯網技術的應用，並用於支撐智慧城市的發展。物大棚嘩聯網技術作為互聯網應用的拓展，正處於大發展階段。

物聯網是智慧城市的基礎，但智慧城市的范疇相比物聯網而和宴言更為廣泛;智慧城市的衡量指標由大數據來體現，大數據促進智慧城市的發展;物聯網是大數據產生的催化劑，大數據源於於物聯網應用。

物聯網是指通過 各種信息感測器、射頻識別技術、全球定位系統、紅外感應器、激光掃描器等各種裝置與技術，實時採集任何需要監控、 連接、互動的物體或過程。

採集其聲、光、熱、電、力學、化 學、生物、位置等各種需要的信息，通過各類可能的網路滾行接入，實現物與物、物與人的泛在連接，實現對物品和過程的智能化感知、識別和管理。

物聯網是一個基於互聯網、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。

大數據技術是一種新一代技術和構架，它以成本較低、以快速的採集、處理和分析技術，從各種超大規模的數據中提取價值。

大數據技術不斷涌現和發展，讓我們處理海量數據更加容易、更加便宜和迅速，成為利用數據的好助手，甚至可以改變許多行業的商業模式。

大數據(big data)是這樣的數據集合：數據量增長速度極快，用常規的數據工具無法在一定的時間內進行採集、處理、存儲和計算的數據集合。

雲計算是一種基於網際網路的超級計算模式，在遠程的數據中心裡，成千上萬台電腦和伺服器連接成一片電腦雲。

因此，雲計算甚至可以讓你體驗每秒10萬億次的運算能力，擁有這么強大的計算能力可以模擬核爆炸、預測氣候變化和市場發展趨勢。用戶通過電腦、筆記本、手機等方式接入數據中心，按自己的需求進行運算。

雲計算的就業前途，某種意義上也可以理解為雲計算為我們提供的服務，存在一定的必然性，也就是說雲計算對於社會、雲計算使用者有哪些優勢，也同時可以理解為，雲計算的優勢就是雲計算的就業優勢。

『貳』 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。