物联网与人工智能联系大么

在人工智能领域获得非凡进步的同时，物联网(IOT)获得了更大的发展。

当今世界信息产业发展的第三浪潮无疑是物联网的崛起，它是继计算机、互联网之后的又一信息化时代的变革。物联网，就是通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，应用在网络与实物的融合中。您好科技集人工智能和物联网的智能感知等核心技术，将其应用在生活中的各个领域，为各行业提供专业的人工智能定制方案。既然物联网和人工智能应用广泛，那我们如何区分人工智能和物联网

我们先来说说人工智能。人工智能(Artificial Intelligence)简称AI，它能根据大量的历史资料和实时观察找出对于未来预测性的洞察。由于同时分析过去的和实时的数据，AI能容易注意到有哪些资料属于例外，并做出合理、合适的推断，而数据对于人工智能的重要性也就不言而喻了。因此，若要使AI引擎变得更聪明、更强大，方法及过程其实就如同在种植物，唯一的区别在于: AI需要的是持续的数据流入(互联网大数据时代是AI发展的重要基础)，而不是水，肥料和食物。对于人工智能来说，它可以处理和从中学习的数据越多，其预测的准确率也会越高。

人工智能的确能够帮助我们处理更多的数据，而且会越来越“聪明”。然而，物联网(IoT)其实肩负了一个至关重要的任务，那就是资料收集。在概念上，物联网可连接大量不同的设备及装置，包括家用电器和穿戴式设备。嵌入在各个产品中的传感器(sensor)便会不断地将新数据上传至云端。这些新的数据以后可以被人工智能处理和分析，以生成所需要的信息并继续积累知识。用一句话来概括物联网:把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来，进行信息交换，即物物相息，以实现智能化识别和管理。

人工智能也不能代表全部。物联网里面的应用就更广泛智慧工业，智慧农业，智慧城市，智慧医疗，这些都是和大数据，云计算结合在一起的，人工智能也是其中的一部分。人工智能对象更加民用化，而物联网对象是更加政府化。但这并不是绝对的，它们有时候是呈现相互交叉的作用，物联网应用在智能家居方面的案例也有，比如，智能照明，它是一种非常直观的物联网家居体验，我们可以通过手机应用实现灯光的开关，还有家庭安防、空调温度调节等，这些都是物联网应用的实例。

其实这两者(人工智能和物联网)的区别我们大可不必去纠结，谁究竟是占主导地位。与其说是区别，不如说是相辅相成，相互联系的“共同体”，只有它们同时使用，才能实现人工智能和物联网的利益优势。而且根据数据显示，在不久的将来，物联网技术将无处不在，我们很难再找到没有连接互联网的设备。就像我们谈论的智能家居，我们可以智能 *** 控点灯、空调，实现智能化、自动化的 *** 作。

“有需求就有市场”这句话永远都不会过时。随着人工智能技术的不断发展和完善，市场上的智能家居产品也不断增加，而绝大多数家居产品的科技含量是有限的，很大程度上那以满足不断升级的智能化生活需求，因此您好科技不断对人工智能和物联网技术进行探索，为用户提供专属的人工智能定制方案，提升人工智能产品的使用和服务质量。

一大数据支撑物联网，云计算供给大数据

由于这四者的关系比较复杂，所以只能逐个来给你做解释。

首先说物联网吧，其实简单通俗的去解释，就是物物联网，说白了就是任何事物都可以连接到互联网端来共享数据，如果非要去细究这个词的含义，我相信这个世界上没有人能给出你一个标准的定义，所以姑且先这么解释。

这种物联网的模式并不是很轻易就可以完成的，如果你了解互联网的发展史你会发现，完全依靠数据来运行的互联网其实早就有向物联网发展的趋势，说白了，人类不会满足于只拥有虚拟数据的互联网。

                  

只有当物与物之间也构建起一个类似于互联网的网络的时候，才能真正实现物联网的构建蓝图。

而这种模式的支撑，靠的就是大数据计算，没有大数据，无法模拟物与物之间相连的规则，没有大数据，也无法去模拟物与物之间的关系和相对行为模式，这就是大数据支撑物联网的缘由。

           

而云计算则是供给大数据的主要来源，众所周知，近年来云计算非常火，与之而来的云盘、云播放等，都是通过云计算作为基础供给衍生出的产物，而大数据，现在也几乎由云计算来完成，具体算法我们不提（反正我不会也不太懂），只需要明白，大数据现在是由云计算来供给的就可以了。（云计算的概念不建议了解，非要查的话，至少有几百种解释，而且我估计也没几个人看得懂）

二大数据制造人工智能，云计算提供基础算法

人工智能这个概念，大概二十年多年前就已经提出了，当时最强大的人工智能还停留在简单的动作上面，其原理大概是通过模拟人类行为，进行算法测算，将这种算法写入程序中。

随着时代的发展，人工智能的算法越来越复杂，当云计算出现之后，顶尖大佬将这种算法的模式放在了云计算上面。

                          

相较于传统算法，云计算更为多元化、快速化、有效化，简单来说就是更为强大。

而将大数据写入人工智能，则会让其可实现的行为或功能越来越多，最简单的呈现形式就是智能机器人，原来可能只会走路，现在可能都会变型或跑步了，这就是大数据制造出的人工智能相较于之前的进步吧，总之，人工智能的数据太过繁琐，如果不通过这样的方式很容易出现错误，人脑固然强大，但机械固化的大量运算还是没有系统计算来的可靠。

云计算、大数据、人工智能三者之间有着不可分割、相互影响的关联。
1、云计算与大数据：从技术上看，大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据的特色在于对海量数据的挖掘，但必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
2、人工智能与大数据：与以前的众多数据分析技术相比，人工智能技术立足于神经网络，同时发展出多层神经网络，从而可以进行深度机器学习。
3、人工智能与云计算：人工智能是程序算法和大数据结合的产物。而云计算是程序的算法部分，物联网是收集大数据的根系的一部分。可以简单的认为：人工智能=云计算+大数据。随着物联网在生活中的铺开，它将成为大数据最大，最精准的来源。
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人工智能（Artificial Intelligence，缩写AI），起源于上世纪五十年代，通常情况下，人工智能是指通过计算机程序来呈现人类智能的技术[2]。
从 Deep Blue到 Watson，再到 AlphaGo横扫棋类领域，人工智能显然已在众多时刻表现出超越人类的趋势，在各行各业都得到了广泛的应用。
在教育领域，上世纪六十年代时，伊利诺亚大学便研发了首个计算机辅助教育系统“PLATO”，近年来，人工智能+教育的热度始终居高不下，人工智能的发展对传统教育也形成了不小的变革与冲击。
AI+教育下，传统教育又将何去何从？
01
AI+教育，值得被看好吗？
2020年11月，联合国教科文组织教育信息技术研究所（UNESCO Institute for Information Technologies in Education，UNESCO IITE）发布《教育中的人工智能》(AI in Education: Change at the Speed of Learning)（下称《报告》），从视觉方式和做事方式等两个方面对人工智能在教育中的应用做出了展望。
人工智能将如何应用于教育
报告指出，人工智能应用于教育，可以在新的视觉方式上产生三个重大影响[3]。
其一是认知服务。人工智能技术的发展可以使得微软这样的大型公司提供给开发者相关技术，从而促进许多新兴应用程序的诞生。
而这些应用程序对于教育的影响是巨大的，可以消除残疾学生的一些障碍；对于有基础学习挑战的学习者，他们可以在发展这些技能的同时，积极参与更高阶的学习，而不是在掌握这些能力之前将其排除在外。
第二是虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）技术的发展。这些技术使得学习对于学生来说更具沉浸感和吸引力。
VR让学生们可以从教室到世界的任何地方旅行；AR可以让学生通过特殊的眼镜或耳机观看数字内容，并将数字内容覆盖到真实环境中；MR更是能将虚拟对象与现实世界结合起来，在两者之间互动。
第三是物联网与边缘计算的广阔前景。例如，从使用传感器到应用控制器，根据教室或建筑物的实际占用情况提供供暖和照明，使用远程摄像头和生物识别技术帮助校园更加安全等等。
在做事方式变革方面，也会有两类影响[3]。
一是人工智能可以在元认知脚手架中发挥作用。在个体需要帮助时，人工智能可以帮助他们进行监测，并施以适当的帮助。学生成为人工智能解决方案和服务的主要用户，而不仅仅是教育者、管理员和系统所有者分析数据的对象。
二是人工智能可以在支持个性化评估和认证上发挥重要作用。人工智能有潜力实现个性化学习，通过吸收大量数据，为学生个人需要和才能量身定制学习路径；此外，还可以支持个性化评估，对软技能、人际交往技能、道德品质、团队合作、协作等内容进行跟踪分析并评估。
人工智能+教育市场甚广
如《报告》所言，人工智能在教育领域的发展潜力是巨大的，其可提供的个性化教育等内容，都直击当下传统教育之痛点，困境与难题对撞[3]。
由此，人工智能和教育，这两个看似不相关领域的结合，在当下整个社会都是十分火热的话题。
在国内，好未来、字节跳动、腾讯、科大讯飞等知名大厂纷纷对AI+教育平台发起投资，全球也兴起了人工智能教育的浪潮。
以松鼠AI为代表的智适应学习系统
作为亚太区第一家将人工智能“智适应”学习技术应用于K12教育领域，中国TOP20人工智能独角兽科技公司，乂学教育3轮累计融资近10亿元，获SIG、NGP、景林资本、国科嘉和（中科院）、青松基金、新东方教育集团、好未来教育集团、正和岛、俞敏洪个人等联合投资[4]。
在一次演讲中，乂学教育创始人称松鼠AI将创造一个达芬奇+爱因斯坦+苏格拉底一样的超级教师。
通过算法，AI对学生进行一对一的用户画像和内容侧写，动态、实时的学习路径，无论是学霸还是学渣，都有最适合自己的学习方式。此外，松鼠AI还提供“超纳米级”的知识点拆分以及学习能力和学习方法的拆分等等技术。
“在这样的教育下，孩子即便只是上午上课、下午、晚上、周末都不用上课，还可以比原来的成绩好。某种程度上，人工智能所带给人们的不止是福利，还可能是威胁。
近年来，AI将取代人类工作这句话时有听闻。的确，以目前来看，随着诸多工序变得自动化，不少工作正逐渐消失在生活中。牛津大学的研究报告表明，根据预估，美国大约有47%的职业将在未来被取代[5]。
那么，传统教育依旧如此吗？人工智能+教育优势如斯，是否意味着传统教育、老师将被取代？
要回答这些问题，还要看当前的AI+教育发展如何。
人工智能在当下教育场景中的实际应用
现如今，由于人工智能技术的逐步成熟，无论是线下的学校还是线上教育平台，不少都打出了“人工智能”的口号。
不少学校设置了个性化教案、知识图谱教学设计、虚拟化教室、AR/VR/MR虚拟教学，考试也大多由原来的全部线下笔试改为线上机考。
市面上，以作业帮、小猿搜题等APP为代表的拍照搜题也一度风靡于中小学，个性化答疑、拍照搜题、大数据学英语、自适应题库等层出不穷
人工智能+教育，看似一片繁荣，而事实上，如今的人工智能+教育更像是衍生出的泡沫。
扎克伯格在与马云的对话中提到，目前人工智能的能力仍有限，尚需要五到十年的时间来发展[
而人工智能在教育领域的实践更是一项新的内容，既无经验，也鲜有参照对象，仍在摸索中。
在很大程度上，现如今的许多教育行业的人工智能都只是分析算法、题库、评判规则的堆砌，许多学校即便是打出了“智慧学校”“人工智能做教育”的旗号，但在实际应用中，只是在教学管理上有所体现；一些学校的人工智能教育，甚至在概念上就被窄化为编程课、STEM教育、机器人教育等等。
此外，现如今应用于教育领域的的人工智能系统也因为数据稀疏、学习模型容易以偏概全，智能化系统无从谈起，“人工智能”变“人工智障”。
从根本上来看，人工智能并没有对教学育人以及教育改革产生根本性的影响，许多都只是作为招生的噱头，离真正的人工智能有效落地，还有很长的一段路。
传统教育依旧无法被AI取代
疫情中的在线教育经验告诉我们，教育依旧需要回归教室，教育最合适的场景仍然是线下，教室应该存在，教师也应该存在。
人工智能目前所能够替代的，是一些复杂琐碎的工作，在管理上解决了不少的重复性和规则性活动，而教师及学校在爱与关怀上为孩子所付出的一切，是任何人工智能都无法比拟的
《教育中的人工智能》报告中也探讨了人工智能对于传统教育所产生的影响[3]。
人工智能承担了批改问卷等繁琐的工作，设计的个性化学习路径也有助于节约老师的时间。
人工智能为老师们节约的时间可以让老师们将精力放在备课和学习上，让学生得到更多的支持、重视、爱和关心。
人工智能通过数据分析，让教师之间密切合作。
人工智能还可以帮助老师进行专业发展和自我反思。
归根结底，人工智能会有助于实现学习的个性化，但无法真正取代老师所代表的传统教育的位置，反而进一步肯定了老师的角色。
而即便AI不会取代教育工作者的位置，也重塑了教师教学和学生学习的方式，就像许多其他的行业。
在过去的十几年里，教育信息化更多地体现在基于电脑等电子设备上的普及和升级，数字教育、各类办公系统、教学系统、评估系统等等改变了老师的工作方式和学习方式，让教学方式更加便捷，也为教育的目的提供了更多的选项。
在将来，人工智能带给教育的，也将会是新的发展方向。
03
AI+教育，尚有值得探索的边界
曾几何时，杭州第十一中学的“ai天眼监控”一度引爆舆论。
“智慧课堂管理系统”，3个摄像头在起立的瞬间完成全班点名，将学生置于全方位的监控之下，每一个表情都会被清晰记录，每一次发呆都被事无巨细地分析。
在人工智能与教育结合的过程中，“智慧课堂管理系统”已经不是个例。人工智能在一方面方便了教学过程，在另一方面也与伦理之线相互纠缠。
此外，人工智能本是推动教育均衡发展的利器，但在实际发展中，由于受到各种制约，人工智能应用于教育，反而在当下造成了另一种程度上的不公平。一些地区因经济、空间、地理等因素无法使用人工智能，数字鸿沟依然存在，且逐渐拉大。
在现如今人工智能的效果尚不明朗的情况下，要不要把教育这片净土向人工智能开放？如果开放，边界又该如何界定？这些都是值得商榷的问题。
而我们能够达成的共识是，技术是不断发展的，人工智能应用于教育，无论是其将带来的巨大变革，还是在进步当中触及到的伦理边界，AI与传统教育从来都不是此消彼长。
由此，在拥抱技术的前提下，让AI与传统教育共同前行，寻求最好的教育方向可能是终极之道。

AIoT（人工智能物联网）=AI（人工智能）+IoT（物联网）。 

AIoT融合AI技术和IoT技术，通过物联网产生、收集来自不同维度的、海量的数据存储于云端、边缘端，再通过大数据分析，以及更高形式的人工智能，实现万物数据化、万物智联化。

物联网技术与人工智能相融合，最终追求的是形成一个智能化生态体系，在该体系内，实现了不同智能终端设备之间、不同系统平台之间、不同应用场景之间的互融互通，万物互融。

除了在技术上需要不断革新外，与AIoT相关的技术标准、测试标准的研发、相关技术的落地与典型案例的推广和规模应用也是现阶段物联网与人工智能领域亟待突破的重要问题。

应用范围

无论是AI，还是物联网，都离不开一个关键词：数据。

数据是万物互联、人机交互的基础。AI的介入让IoT有了连接的“大脑”。同样，归功于当前存储技术发展，让数据有了基本的“后勤保障”。云服务的快速扩张，则让数据有了发挥价值的物质基础。

AI、IoT“一体化”后，“人工智能”逐渐向“应用智能”发展。深度学习需要物联网的传感器收集，物联网的系统，也需要靠人工智能做到正确的辨识、发现异常、预测未来，由此可见，人工智能结合物联网(AIoT)是接下来的重大发展，而这样的发展，影响到各行各业，甚至会进行产业颠覆，也就是说，接下来AIoT服务，将在我们身边大量出现。

首批国家新一代人工智能开放创新平台名单包括，依托百度建设的“自动驾驶”国家新一代人工智能开放创新平台、依托阿里云建设的“城市大脑”国家新一代人工智能开放创新平台、依托腾讯建设的“医疗影像”国家新一代人工智能开放创新平台，以及依托科大讯飞建设的“智能语音”国家新一代人工智能开放创新平台。

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