⑴ 物联网、大数据、人工智能之间如何深度融合
物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题，三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合，首先需要了解其基本概念。
概念
1、物联网
根据网络的解释，物联网（InternetofThings，IoT）是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络（万物互联）。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成，分别实现数据采集、数据传输及数据应用的功能。目前，物联网已经广氏余泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。
2、大数据
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有体量大（Volume）、及时性（Velocity）、多样性（Variety）、低价值密度（Value）及真实性（Veracity）的“5V”特性。
3、人工智能
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的蚂轿理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前，人工智能正在改变各行各业的传统模式，作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、机器翻译及推荐系统等领域。
深度融合
物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成，可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层，主要负责采集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中；大数据作为数据存储层，将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统（HDFS）或数据仓库（HIVE）中；人工智能作为应用层，可利用sparkml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法，对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。
应用案例
目前，物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例，首先，物联网歼物滚可以作为智慧感知层，安装在客户现场的空气监测设备采集的空气质量信息通过网络传输数据中心；而后，利用大数据ETL工具（spark、hive）进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中；最后，利用人工智能相关技术进行大数据分析（sparkml、tensorflow），预测未来若干天的空气质量，并以此辅助进行科学决策及改善环境。
⑵ 大数据产业集群创新特征有哪些
大数据产业集群是指以大数据技术和应用为核心，由企业、政府、高校、科研机构等多方组成的区域性、产业化的协同创新体系。其创新特征主要包括以下几个方面：
1、多元化的合作伙伴：大数据产业集群通常涵盖了多碰悉个领域、行业和组织，可以汇聚不同类笑洞乎型的合作伙伴，包括政府部门、高校、科研机构、企业、投资机构等，并通过开放式的合作模式来促进产业协同创新。
2、创新驱动的发展模式：大数据产业集群往往以创新引领为核心，紧密结合产学研一体化，通过技术研发、人才培养、投融资等方面的支持，推动园区内企业和组织的技术创新和实践探索，从而实现集群内部的技术优势转化和商业价值输出。
3、聚集效应的经济规模：大数据产业集群具有聚集效应，使得在同一地域内的企业和组织能够通过资源共享、信息互通、市场协同等产生经济规模效应，提高集群的整体竞争力。
4、开放式的创新环境：大数据产业集群为企业和组织提供了一个开放的创新环境，鼓励创新思维和实颤皮践，促进产业链上下游的知识和技术的交流与融合，同时也给创新创业者提供了更便捷的创新平台和资源支持。
5、效率与可持续性：大数据产业集群通过优化产业布局和组织结构，强化供应链管理和服务体系建设，提高集群运营效率和服务水平，同时也注重生态环保和可持续发展，保证集群的长期稳健发展。