智能感知意指计算机能够具有人类的感知能力，这方面的研究包括模式识别、自然语言处理、计算机视觉等。
智能思维意指计算机能够模拟实现人类的思维推理过程，这方面的研究包括问题求解、自动定理证明、智能搜索、专家系统、博弈、自动程序设计等。
智能学习意指计算机模拟人类获取新知识和学习新技巧的能力，这方面的研究包括神经网络、进化计算、遗传算法等。
智能行动意指计算机模拟实现人类的表达能力和行动能力，这方面的研究包括智能控制、智能调度、智能机器人、人工生命等。
想要成为一名物联网工程师，可以学习以下几个方面：
1、物联网产业与技术导论：全面了解物联网RFID、M2M、传感网、两化融合等技术与应用。
2、C语言程序设计：物联网涉及底层编程，C语言为必修课，同时需要了解OSGi，OPC，Silverlight等技术标准。
3、Java程序设计：物联网应用层，服务器端集成技术，开放Java技术也是必修课，同时需要了解Eclipse，SWT，Flash，HTML5等技术使用。
4、TCP／IP网络与协议：TCP／IP以及OSI网络分层协议标准是所有有线和无线网络协议的基础，Socket编程技术也是基础技能。
5、嵌入式系统技术：嵌入式系统是物联网感知层和通讯层重要技术。
6、无线传感网络：学习各种无线RF通讯技术与标准，Zigbee，蓝牙，WiFi，GPRS，CDMA，3G，4G，5G等。
扩展资料
物联网的基本特征
1、整体感知
可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。
2、可靠传输
通过对互联网、无线网络的融合，将物体的信息实时、准确地传送，以便信息交流、分享。
3、智能处理
使用各种智能技术，对感知和传送到的数据、信息进行分析处理，实现监测与控制的智能化。
楼上一些回答太形而上学了，都是理论，简单的事情整复杂了，非常容易把人往沟里带。本人从事物联网专业（说实话做了不少产品，但目前OSI七层协议都背不全），分享下自己的答案，希望能给题主一些帮助。
物联网其实是互联网的一个延伸，互联网的终端是计算机（PC、服务器），我们运行的所有程序，无非都是计算机和网络中的数据处理和数据传输，除了计算机外，没有涉及任何其他的终端（硬件）。
物联网的本质还是互联网，只不过终端不再是计算机（PC、服务器），而是嵌入式计算机系统及其配套的传感器。这是计算机科技发展的必然结果，为人类服务的计算机呈现出各种形态，如穿戴设备、环境监控设备、虚拟现实设备等等。只要有硬件或产品连上网，发生数据交互，就叫物联网。
不过物联网的概念目前被炒到过热。鄙人大概十年前开始学习嵌入式，那个时候还没物联网、智能硬件这么高大上的字眼。相信很多前辈那时跟我一样，学的是单片机编程，大家都用“单片机”来概括这个行业。大概2012年左右，很多热钱从房市涌出，投入资本市场。正是这个时候，一大波高大上词汇来袭。服务器技术叫“云”，单片机叫“智能硬件”，网络单片机应用叫“物联网”，车载单片机应用叫“车联网”。。。呵呵。这种现象是商业进展的必要性，我们搞技术的只能跟着改头换脸，谁叫发薪水的是老板呢，呵呵。
不过受限于技术上的瓶颈，物联网的发展，其实无法像当初互联网那样爆发。或者换通俗一点的说法，大家有没有发现很多物联网的应用，其实是锦上添花的东西，需求性并没有那么强，这也就是为什么很多智能硬件卖得并不是很好的根本原因；正是因为需求性原因，所以商业上也不会出现滴滴打车那样的持续性投入，又一定钳制了技术的进一步发展。
到今年，这一波的投资热潮冷却了很多，但是在这波浪潮里，我们的社会还是发生了很多变化。首先是关注物联网的人越来越多，从业者也越来越多。而且很多大学也开设了相关课程，政府也出台了行业鼓励政策。前面我们说过物联网的概念被炒得有点过热，所以在物联网的大群体里，有两类人最为迷茫。其一就是专注物联网的创业者，其二就是物联网专业的学生。鄙人也曾经属于第一类人。
物联网的技术前景是广阔的，近些年上市的一些空气净化器产品，穿戴设备，家庭环境监控设备，在过去是不曾有的，在目前的消费背景下，正服务着大众。未来还会有更多的新式设备出现，这些正是物联网技术发展的必然结果，所以投身于物联网的技术研发，是很有前景的一件事。
然而物联网的商业前景却是复杂的，特别是对于创业者而言，这不是一个好消息。既然创业，目的肯定是赚钱，然而放眼人类社会，最赚钱的事情，其实归类起来就那么几样。首先是资源、再就是获取资源的工具，以及信息。每个企业，想要活得好，目标只有一个，就是垄断。然而社会上的大部分资源，都是垄断在大企业手里，小企业参与的，往往是跟民生有关的门槛低的行业，竞争激烈，赚钱辛苦。回到计算机行业，虽然计算机行业开放程度很高，然而垄断的存在并不亚于其他行业。英特尔、ARM等公司，基本垄断了处理器行业。微软、Google（Android）、苹果垄断了 *** 作系统。物联网是新兴市场，虽然目前容量不大，但各家各户都盯着，对于创业者而言，无法创造垄断，很难存活。创业者大部分都是小公司，你无论多么牛逼的技术，一旦有市场，大公司都可以迅速投入数倍于你的资金，在非常短的时间内模仿你，超过你，压垮你。你是小公司，宣传推广，也不可能投入像大公司那样的资金及影响力，所以产品再好，也不一定卖得好，这是每个技术型创业者，不得不面对的事实。
正是因为上述压力，很多创业者非常迷茫。本人过去四年间一直从事物联网行业，因此结识了很多同行，其中大部分都是创业者。这些创业者非常勤奋，对自己的想法充满热情，也往往敢于坚持。然而这些并没有什么用，大部分创业者，都没有走到今天，因为投资人的钱总是会烧完的。
我觉得想走向成功，物联网行业的创业者应该处理好两个问题。首先，应该认识到，计算机行业想突破垄断，对于大企业而言，是技术积累。然而对于个人或小团队而言，唯一的方法是缩小用户群体。就是我们应该专注于一个领域一项技术去解决一个问题。如果你说你的客户是大众每一个人，那你的东西基本一个都卖不出去。但是如果你的客户是“捷达轿车车主”+“装过电子导航系统”，那你的东西会比较好卖。缩小用户群体的好处，是大企业不会来跟你抢饭吃，而你又非常容易精准的找到你的客户并说服他们买你的东西。其次，个人或小团队，不应该有任何一刻在亏本，否则你终会难以坚持。最好的状态，应该是大家都有正职工作（收入），但是比较闲，一起来维护一款小产品，这样的情形，往往容易成功（最后团队或项目被大公司收购，实现财务自由，或职位上升）。
对于在大企业进行物联网方向研发的人员，自然不用担心收入问题，然而可能大部分时间，都要接受来自上层的任务分配。作为物联网技术从业者，我们应该认识到，这个行业的技术，还是有很多方面需要突破的，个人将一些觉得需要突破的技术陈列如下，希望在物联网方向的研发人员，可以在闲暇之余，做一下这么几方面的技术积累：
1目前国内低功耗网络技术都做得不好，包括zigbee，其实也被过分夸大宣传。
2传感器和传感输入部分，其实有很大的空间，人之所以聪明，跟手、眼、口、鼻、耳有很大关系，然而计算机的手眼口鼻耳，没一项可以跟人比。由于个人很难在芯片技术上积累，所以只能做做算法，对于视觉识别技术，各个领域，都有非常大的潜力，可以研究积累。
3降低研发难度的工具，可以关注下，目前物联网还属于教学推广阶段，能够快速帮助从业者提高研发效率的工具，可以研究积累。（鄙人正是做这一块）
4特定环境下的语音对话算法，可以研究下。目前所有的语音识别，几乎都不过是语音转文字而已，然后计算机通过词汇分析来执行任务，基本都做不了上下文对话。非特定环境下的语音对话，估计国外的苹果、google，国内的讯飞、腾讯、百度都在研究，个人技术者基本没有必要也没有机会。不过在特定环境下（比如自动导航这个环境，人的指令，只会围绕“导航”这个主题），语音对话是非常有效率的输入输出工具，值得个人研究积累。
说完创业者，再来说说各大高校的物联网专业的学习者。
其实我个人是不建议在本科搞物联网专业的，因为物联网专业不是基础学科，在本科开设，没能力的学校，也就是一个幌子，会坑不少人。有点能力的学校，也无法指望在当前的教学构架下，能让学生学到点什么。其原因就是，物联网涵盖的内容太多，随便列举列举：
1数电模电、单片机编程技术：要做物联网产品，起码，你能看得懂电路板吧，你得能给单片机写几行代码，点个流水灯什么的吧。要知道，这过去是放到自动化专业四年要学的东西啊。电路板画得好，就算在内陆省会城市，月薪也随便上万的啊，单片机写得好，月薪也一样上万的啊。打什么物联网的幌子啊！
2网络技术：光给单片机编单机程序还不行，你还得能让单片机上网吧，否则叫什么物联网。既然上网，最简单的“客户端-服务器”模型，你好歹得在云端放个服务器吧。且不说服务器程序你要自己写，到阿里云买个服务器，绑定个域名，估计你都得折腾一个礼拜。写服务器程序，那在本科也是一门专业啊，起码VC要学吧（时髦点学java）。你即会上位机，又会单片机，那你是全栈工程师啊，这工资不是更高？
3无线技术：很多产品，光一个单片机还不行，你还得整多个单片机，然后多个单片机互相整个网络，这就涉及到组网。用wifi，功耗太高。用zigbee，光协议就看死你。用蓝牙，人家构架就没这么整过。那只好自己写吧，从驱动到组网协议，你要能写全，还不出问题，那以后还有什么软件构架你整不了啊？
4传感器技术：就目前而言吧，很多传感器都是数字型的，直接丢数值出来，单片机只需连上去就可以用，难到不难。但问题是量多，测温度吧，有温度传感器；测光照吧，有光照传感器；测空气吧，有空气质量传感器；还有加速度传感器、心率传感器、颜色传感器、分贝传感器。。。大学也就四年，学单片机编程估计都要三年，你看你剩下的时间能整几个吧。
5终端技术（App）：物联网物联网，你把用户搁哪啊，总要给用户丢个App来看看产品状态吧，那就得学习App怎么做。iOS和Android你还得都学了，不然用户就得减少一半，呵呵。
所以本科开设的物联网专业真的是坑啊，明摆着学校不可能教全的嘛，就算学校愿意教，学生也学不过来啊。给点可行性建议吧：
1明确正确的技术观，物联网是一个行业，而不是一个专业。学好物联网里任何一项技术，都可以独当一面，迅速实现个人价值积累（收入很赞的哦）。如果贪多贪快，除了给自己带来无尽的失望和打击，没什么好处。
2明确正确的发展方向，物联网涉及软硬件、互联网、App等多个领域，作为个人而言，只可能精其一样。如果是做硬件，那就好好学数电模电、应用电路、布线画板、传感器特性等等。如果是做软件，明确方向，一般建议本科阶段学好单片机编程、熟悉一两种传感器或应用，做一两款小产品即可。毕业后，可逐步过渡，学会和其他工程师配合，学会组网应用，多出作品练手。
3实践大于理论，学物联网或者嵌入式一定要勤上手，多出作品。多出作品，不仅可以增长技术能力、了解物联网构架，最重要的是可以提高自信心。人与人的区别，大部分都在教育，而教育成功与否，自信是非常重要的评估法则。当然，由于物联网一般都是系统产品，建议学习者可以基于成熟的构架去做产品，这样容易成功做出完整产品。可以用我们酷享物联系统，也是选择之一。
4毕业后，尽量不要去初创公司，不过初创公司也很少招应届生。一定要去中型企业或大企业的核心团队，哪怕打杂都行。无论未来是打算做市场还是做技术，一定要记得毕业招工作的时候，要想办法进企业的核心研发团队，大公司进不了，就进小一点的，再进不了，就再小一点。可能有人会问，人家不一定要我啊。对，人家不一定要你，你本科期间作出的物联网作品，就是敲门砖。
5就业后，不要急于成功，闷下心思，跟着团队技术带头人做技术。有什么做什么，尽多培养不同领域的应用，多结实靠谱的技术朋友。三五年后，某一天，你会发现你自己有技术、有团队，可以做任何产品的时候，你的路也会宽阔起来。
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好了，广告时间到了，来说说我这两年从事的项目：
酷享物联系统，是开源、开放的物联网系统，以主机+设备的方式，原生支持常见家电控制，提供可以嵌入到设备里的无线物联模块（万纳模块）给研发者，研发者可以基于万纳模块，快速实现自己的Idea。万纳模块8个IO无需编程，就可以被配置为数字输入输出、按键、模拟采样（ADC），PWM等各种方式，极大的降低了设备的接入门槛。
由于酷享物联系统是开源系统，学习者使用酷享系统学习物联网构架的同时，还可以看到酷享物联系统的实现代码，以及诸多应用案例，以最高的效率，提升自己对物联网的理解。
案例：
植物栽培助手（不编程案例）
双向开关、智能插座（不编程案例）
情景面板（不编程案例）
LED调光器（不编程案例）
空气质量监测仪（开源案例）
补充：（2016420）
本来不想上照片的，有评论说我做的这几个作品根本没有联网，那我就发几张照片出来打脸，呵呵。
请问？系统中所有设备，都可以通过app远程联网查看，控制，怎么不是物联网？？？？？？？？？？？？？？？？
请问？系统中所有设备，可以脱离手机，通过网络互为关联，互相触发，怎么不是物联网？？？？？？？？？？？？？？？？？
对，说的就是你，让我看论文的那位！！！！！！！！！！！！！
好了，希望诸多物联网从业者也好，初学者也好，都能戒骄戒躁，努力积累，实现中国梦！哈哈哈哈简述Inter,物联网，云端计算之间的区别以及联络
因特网（Inter），物联网都是通讯网路，将装置进行连线，就好比物联网是高速公路与英特网是大马路，大马路可以走人走脚踏车走汽车，高速路只走汽车。云端计算是区别于本地计算的一种概念，是分散式计算的一种技术名称。
云端计算和物联网两者之间本没有什么特殊的关系，物联网只是今后云端计算平台的一个普通应用，物联网和云端计算之间是应用与平台的关系。
物联网的发展依赖于云端计算系统的完善，从而为海量物联资讯的处理和整合提供可能的平台条件，云端计算的集中资料处理和管理能力将有效的解决海量物联资讯储存和处理问题。
人工智慧是程式演算法和大资料结合的产物。
而云计算是程式的演算法部分，物联网是收集大资料的根系的一部分。
可以简单的认为：人工智慧=云端计算+大资料（一部分来自物联网）
随着物联网在生活中的铺开，它将成为大资料最大，最精准的来源。
云端计算通俗理解：1、通过网路上传到云储存东西，无需储存装置有网路便可读取。像银行
2、可以通过云端计算，有些软体无需安装便可使用，比如直接通过云写文件，不用安装word。像家里用电不用自己发电，通过电网购买。
云的使用对自己电脑的配置实用减少，而物联网是本地电脑和伺服器资讯互换，处理资讯使用的是本地电脑的资源处理东西。
物联网是客观世界在Inter上的一种应用；云端计算是建立在Inter上的一种分散式技术服务模式；三网融合是将Inter、电信网、广电网业务融合在一起的应用技术及业务模式。
希望对你有用。
随着社会迅速发展，人类逐渐进入大资料的时代，而物联网与云端计算作为近年来的热点，受到了业内不少人士的关注。据业界人士分析，大资料的前景与物联网以及云端计算这两者之间的关系非常密切，那么，真像业界人士所说的那样它们之间存在着不一样的关系呢？下面，我们就来了解一下大资料与物联网、云端计算之间的关系吧。
大资料概念
巨量资料(big data)，或称大资料、海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软体工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。“大资料”是由数量巨大、结构复杂、型别众多资料构成的资料集合，是基于云端计算的资料处理与应用模式，通过资料的整合共享，交叉复用,形成的智力资源和知识服务能力。
大资料市场格局
具体意义上来讲，早在20世纪90年代“资料仓库之父”的Bill Inmon便提出了“大资料”的概念。大资料之所以在最近走红，主要归结于网际网路、移动装置、物联网和云端计算等快速崛起，全球资料量大大提升。可以说，移动网际网路、物联网以及云端计算等热点崛起在很大程度上是大资料产生的原因。
我们通过分析，形象的知道大资料与移动网际网路、物联网以及传统网际网路的关系。物联网，移动网际网路再加上传统网际网路，每天都在产生海量资料，而大资料又通过云端计算的形式，将这些资料筛选处理分析，提前出有用的资讯，这就是大资料分析。
大资料与云端计算
云端计算（cloud puting）是基于网际网路的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过网际网路来提供动态易扩充套件且经常是虚拟化的资源。近几年，云端计算的概念受到了学术界、商界，甚至 的热捧，一时间云端计算无处不在，这真让同时代其他的IT技术相形见绌，无地自容。
本质上，云端计算与大资料的关系是静与动的关系；云端计算强调的是计算，这是动的概念；而资料则是计算的物件，是静的概念。如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，或者看重的储存能力；但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大资料需要处理大资料的能力（资料获取、清洁、转换、统计等能力），其实就是强大的计算能力；另一方面，云端计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的储存装置提供的主要是资料储存能力，所以可谓是动中有静。
如果资料是财富，那么大资料就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器！没有强大的计算能力，资料宝藏终究是镜中花；没有大资料的积淀，云端计算也只能是杀鸡用的宰牛刀。
大资料与物联网
物联网是一个基于网际网路、传统电信网等资讯承载体，让所有能够被独立定址的普通物理物件实现互联互通的网路。
大资料与物联网之间的关系是相铺相成的。物联网产生大资料。美国人前几年医院一年产生500个数据，IMT1。4TB资料等各种的资料通过感测器产生，也有在网上直接产生的，我们现在处于大资料时代，物联网一分钟可以产生非常多的东西，苹果下载2万余次，一分钟会上传10万条新微博，全世界物联网上虚拟网路上，产生了大量的资料。
物联网产生的大资料与一般的大资料有不同的特点。物联网的资料是异构的、多样性的、非结构和有噪声的，更大的不同是它的高增长率。物联网的资料有明显的颗粒性，其资料通常带有时间、位置、环境和行为等资讯。物联网资料可以说也是社交资料，但不是人与人的交往资讯，而是物与物，物与人的社会合作资讯。
除此之外，大资料助力物联网，不仅仅是收集感测性的资料，实物跟虚拟物要结合起来。今天北京交通堵塞，但是并不知道堵塞原因，如果 释出讯息和市民微博释出讯息结合起来就知道发生什么事，物联网要过滤，过滤要有一定模式。
基于大资料与物联网，云端计算之间的关系
物联网重点突出了感测器感知的概念，同时它也具备网路线路传输，资讯储存和处理，行业应用介面等功能。而且也往往与网际网路共用伺服器，网路线路和应用介面，使人与人(Human ti Human ，H2H)，人与物(Human to thing，H2T)、物与物( Thing to Thing，T2T)之间的交流变成可能，最终将使人类社会、资讯空间和物理世界(人机槠)融为一体。
大资料目前尚没有统一的定义，比较有代表性的是3V 定义，即认为大资料需满足3 个特点：规模性(Volume)、多样性(Variety)和高速性(Velocity)。
以云端计算为代表的网际网路新应用的兴起，表明网际网路基础服务无论从硬体，软体还是资料资讯都在向集中和统一的方向发展。也就是说，未来的大资料还将具备一个新的特性-统一性(Unity)。
你也可以参考物联商业网。
因特网是一个数据网际网路；物联网是将现实世界的事物通过感测器等连线到网际网路形成的一个管理网路；云端计算是一种大规模的计算服务平台，它可以为其他网路提供计算服务；三网融合是将电信网、电视网及网际网路融合在一起的综合应用网路。
希望对你有用。
云端计算与网格计算的概念
首先，究竟什么是云端计算（Cloud Computing）呢？钱教授指出，云就是网际网路——做网路的似乎总是把网路抽象成云；云端计算就是利用在Inter中可用的计算系统，能够支援网际网路各类应用的系统。云端计算是以第三方拥有的机制提供服务，为了完成功能，使用者只关心需要的服务，这是云端计算基本的定义。
相对于网格计算（Grid Computing）和分散式计算，云端计算拥有明显的特点：第一是低成本，这是最突出的特点。第二是虚拟机器的支援，使得在网路环境下的一些原来比较难做的事情现在比较容易处理。第三是镜象部署的执行，这样就能够使得过去很难处理的异构的程式的执行互 *** 作变得比较容易处理。第四是强调服务化，服务化有一些新的机制，特别是更适合商业执行的机制。
那么网格计算的特点又是什么呢？
网格计算有了十几年的历史。网格基本形态是什么？是跨地区的，甚至跨国家的，甚至跨洲的这样一种独立管理的资源结合。资源在独立管理，并不是进行统一布置、统一安排的形态。网格这些资源都是异构的，不强调有什么统一的安排。另外网格的使用通常是让分布的使用者构成虚拟组织（VO），在这样统一的网格基础平台上用虚拟组织形态从不同的自治域访问资源。此外，网格一般由所在地区、国家、国际公共组织资助的，支援的资料模型很广，从海量资料到专用资料以及到大小各异的临时资料集合，在网上传的资料，这是网格目前的基本形态。
云端计算与网格计算区别何在
可以看出，网格计算和云端计算有相似之处，特别是计算的并行与合作的特点；但他们的区别也是明显的。主要有以下几点：
首先，网格计算的思路是聚合分布资源，支援虚拟组织，提供高层次的服务，例如分布协同科学研究等。而云计算的资源相对集中，主要以资料中心的形式提供底层资源的使用，并不强调虚拟组织（VO）的概念。
其次，网格计算用聚合资源来支援挑战性的应用，这是初衷，因为高效能运算的资源不够用，要把分散的资源聚合起来；后来到了2004年以后，逐渐强调适应普遍的资讯化应用，特别在中国，做的网格跟国外不太一样，就是强调支援资讯化的应用。但云计算从一开始就支援广泛企业计算、Web应用，普适性更强。
第三，在对待异构性方面，二者理念上有所不同。网格计算用中介软体遮蔽异构系统，力图使使用者面向同样的环境，把困难留在中介软体，让中介软体完成任务。而云计算实际上承认异构，用映象执行，或者提供服务的机制来解决异构性的问题。当然不同的云端计算系统还不太一样，像Google一般用比较专用的自己的内部的平台来支援。
第四，网格计算用执行作业形式使用，在一个阶段内完成作用产生资料。而云计算支援持久服务，使用者可以利用云端计算作为其部分IT基础设施，实现业务的托管和外包。
第五，网格计算更多地面向科研应用，商业模型不清晰。而云计算从诞生开始就是针对企业商业应用，商业模型比较清晰。
总之，云端计算是以相对集中的资源，执行分散的应用（大量分散的应用在若干大的中心执行）；而网格计算则是聚合分散的资源，支援大型集中式应用（一个大的应用分到多处执行）。但从根本上来说，从应对Inter的应用的特征特点来说，他们是一致的，为了完成在Inter情况下支援应用，解决异构性、资源共享等等问题。
那么，网格计算和云端计算有没有可能取长补短、互为补充呢？钱教授提到，如果这两者结合起来，也许可以聚合大量分散的资源，从而支援各种各样的大型集中应用以及分散的应用。
最后，钱教授还谈到，在云端计算技术方面，有三个需要关注的问题。第一是安全，因为要想作为公共基础设施必须取得使用者的充分信任。第二是标准化，不能再走中介软体的老路。第三是开源，要走开放的平台，这样才有发展。
简明的描述，看了有茅塞顿开的感觉。
观点一：网格计算主要关注如何把一个任务分配到它所需要的资源上（一般来说是一个远端可用的），在这里一个大的计算任务可以被分成多个小任务，然后被分配到这些伺服器上执行；而云计算则强调把资源动态的从硬体基础架构上产生出来，以适应工作任务的需要，云端计算可以支援网格计算，也可以支援非网格计算。（简单理解，即动态产生的计算资源是来自一台伺服器还是多台，是否使用了网格计算的演算法。本人的理解）
观点二：网格计算与云端计算主要有三点区别，第一，网格主要是通过聚合式分布的资源，通过虚拟组织提供高层次的服务，而云计算资源相对集中，通常以资料中心的形式提供对底层资源的共享使用，而不强调虚拟组织的观念；第二，网格聚合资源的主要目的是支援挑战性的应用，主要面向教育和科学计算，而云计算一开始就是用来支援广泛的企业计算、web应用等；第三，网格用中介软体遮蔽异构性，而云计算承认异构，用提供服务的机制来解决异构性的问题。
网格计算与云端计算的关系如下表所示。
表 1 网格计算与云端计算的比较
网格计算
云端计算
目标
共享高效能运算力和资料资源，实现资源共享和协同工作
提供通用的计算平台和储存空间，提供各种软体服务
资源来源
不同机构
同一机构
资源型别
异构资源
同构资源
资源节点
高效能运算机
伺服器/PC
虚拟化检视
虚拟组织
虚拟机器
计算型别
紧耦合问题为主
松耦合问题
应用型别
科学计算为主，计算密集
资料处理为主，资料密集
使用者型别
科学界
商业社会
付费方式
免费（ 出资）
按量计费
标准化
有统一的国际标准OGSA/WSRF
尚无标准，但已经有了开放云端计算联盟OCC
网格计算走的是学院派的路子：在概念上争论多年，在体系结构上三次伤筋动骨，在标准规范上花费了大量的心力，所设定的目标又非常远大－－要在跨平台、跨组织、跨信任域的极其复杂的异构环境 享资源和协同解决问题，所要共享的资源也是五花八门－－从高效能运算机、资料库、装置到软体、甚至知识；云端计算走的是现实派的路子：暂时不管概念、不管标准，Google云端计算与Amazon云端计算的差别非常大，云端计算只是对他们以前做的事情的新的共同的时髦叫法；所共享的储存和计算资源暂时仅限于某个企业内部，省去了许多跨组织协调的问题；以Google为代表的云端计算在内部管理运作方式上的简洁一如其介面，能省的功能都省了，Google档案系统甚至不允许修改已经存在的档案，大大降低了实现难度，却借助其无与伦比的规模效应释放前所未有的能量。
网格计算与云端计算的关系，就像是OSI与TCP/IP之间的关系：ISO制定的OSI（开放系统互联）网路标准，考虑得非常周到，也异常复杂，在多年之前就考虑到了会话层和表示层的问题。很有远见，但过于阳春白雪了，实现的难度和代价也非常大。当OSI的一个简化版－－TCP/IP冒出来之后，将七层协议简化为四层，内容也大大精简，因而迅速取得了成功。在TCP/IP一统天下之后多年，语义网等问题才被提上议事日程，开始为TCP/IP补课，增加其会话和表示的能力。因此，OSI是学院派，TCP/IP是现实派。OSI是TCP/IP的基础，TCP/IP又推动了OSI的发展。不是成者为王、败者为寇的问题，而是滚动发展的问题。
1．物联网产生大资料，大资料助力物联网。目前，物联网正在支撑起社会活动和人们生活方式的变革，被称为继计算机、网际网路之后冲击现代社会的第三次资讯化发展浪潮。物联网在将物品和网际网路连线起来，进行资讯交换和通讯，以实现智慧化识别、定位、跟踪、监控和管理的过程中，产生的大量资料也在影响着电力、医疗、交通、安防、物流、环保等领域商业模式的重新形成。物联网握手大资料，正在逐步显示出巨大的商业价值。
2．大资料是高速跑车，云端计算是高速公路。在大资料时代，使用者的体验与诉求已经远远超过了科研的发展，但是使用者的这些需求却依然被不断地实现。在云端计算、大资料的时代，那些科幻片中的统计分析能力已初具雏形，而这其中最大的功臣并非工程师和科学家，而是网际网路使用者，他们的贡献已远远超出科技十年的积淀。
① 物联网需要学什么课程
大学四年多了去了。大一、大二和普通的计算机学生学的一样，只是专业概论不一样。大三会有专业课比如嵌入式、传感网、专业英语等很多的课
② 物联网工程需要学哪些课程
物联网工程需要学的课程：
物联网工程导论、嵌入式系统与单片机、无线传感器网络与RFID技术、物联网技术及应用、云计算与物联网、物联网安全、物联网体系结构及综合实训、信号与系统概论、现代传感器技术、数据结构、计算机组成原理、计算机网络、现代通信技术、 *** 作系统等课程以及多种选修课。
物联网专业是一门交叉学科，涉及计算机、通信技术、电子技术、测控技术等专业基础知识，以及管理学、软件开发等多方面知识。作为一个处于摸索阶段的新兴专业，各校都专门制定了物联网专业人才培养方案。
(2)物联网课程扩展阅读：
典型应用：
智能家居
目前智能家居才刚刚兴起，物联网10时代的核心将会是“技术”，国内绝大部分传统厂商比较缺乏的是软硬结合的开发实力。
因此在这一阶段，氦氪想做的是先用一整套高效快速的解决方案帮助厂商们打好地基。而在智能家居市场的地基初步打好后，物联网20时代的核心会转移到“服务”上，比如：
电商、音乐、社交方面的互联网服务；
数据运营中心，提供数据存储、挖掘、智能算法等服务，协助市场运营、了解用户偏好等；
智慧控制系统，包括AI、语音识别、手势交互等；
安全系统，提供通讯、数据存储安全安全保障；
视频云，提供大数据量的图像、以及图像识别服务；
这时，这类“服务”将会成为氦氪关注的重点。苏立挺告诉我，目前他们已经基本完成了物联网10阶段想做的事情，正在向市场推这套智能硬件解决方案，同时他们也开始进行了物联网20阶段的一些服务开发。
在采访过程中，苏立挺多次表达了这样一个观点：物联网发展的最终核心是云端技术的比拼 。也正因为此，氦氪在自己的云端服务上加重了对可拓展性、兼容性、以及自由度的打磨。
③ 物联网应用技术专业主修课程有哪些
大体上都差不多是这些课程吧：物联网产业与技术导论，C语言程序设计，Java程序设计，无线传感网络概论，TCP/IP网络与协议
，传感器技术概论，嵌入式系统技术，RFID技术概论，工业信息化及现场总线技术，M2M技术概论
，物联网软件、标准、与中间件技术
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④ 物联网应用技术学什么课程
物联网
学习课程：
物联网产业与技术导论：了解物联网之RFID、M2M、传感网、两化融合等技术与应用。
物联网工程概论：全面了解物联网基本知识、技术体系以及相关理论，对物联网关键技术进行学习，如RFID技术、传感器技术、无线传感器网络技术、M2M技术等。同时应对与物联网密切相关的云计算、大数据、智能技术、安全技术也进行深入学习。
C语言程序设计：物联网涉及底层编程，C语言为必修课，同时需要了解OSGi，OPC，Silverlight等技术标准。
Java程序设计：Java技术建议重点学习和掌握。物联网应用层，服务器端集成技术， 也建议了解和学习。
单片机原理及应用：物联网的底层单片机及其相关应用技术，包括控制、多媒体等。建议重点学习。
无线传感网络概论：学习各种无线RF通讯技术与标准，Zigbee, 蓝牙, WiFi等等。
移动通信技术：学习目前主流移动通信技术标准的工作原理、网络架构、网元功能、业务流程等，例如LTE，5G等等。
蜂窝物联网技术：学习当前主流蜂窝物联网技术的工作原理和应用，例如NB-IoT,LoRa，Sigfox等等。建议重点学习。
TCP/IP网络与协议：TCP/IP以及OSI网络分层协议标准是所有有线和无线网络协议的基础，Socket编程技术也是基础技能。
嵌入式系统技术：嵌入式系统是物联网感知层和通讯层的重要技术。
传感器技术概论：物联网专业学生需要对传感器技术与发展，尤其是在应用中如何选用有所了解，但不一定需要了解传感器的设计与生产，对相关的材料科学，生物技术等有深入了解。
RFID技术概论：RFID作为物联网的主要技术之一，需要了解。
工业信息化及现场总线技术：工业信息化也是物联网主要应用领域，需要了解。
⑤ 物联网学些什么
物联网专业是一门来交源叉学科，涉及计算机、通信技术、电子技术、测控技术等专业基础知识，以及管理学、软件开发等多方面知识。作为一个处于摸索阶段的新兴专业，各校都专门制定了物联网专业人才培养方案，每个学校的课程不一样，但学习的范围差不多，学生需要学习包括计算机系列课程、信息与通信工程、模拟电子技术、物联网技术及应用、物联网安全技术等几十门课程，同时还要打牢坚实的数学和物理基础。另外，优秀的外语能力也是必备条件，因为目前物联网的研发、应用主要集中在欧美等国家，学生需要阅读外文资料和应对国际交流。网站域名选top。
⑥ 物联网应用技术应该要学习哪些课程
物联网产业与技术导论、C语言程序设计、Java程序设计、版无线传感网络概论、 TCP/IP网络与协议、嵌入式系权统、传感器技术概论、RFID技术概、工业信息化及现场总线技术 、M2M技术概论、物联网软件、标准、与中间件技术
⑦ 物联网课程包括哪些
物联网专业是一门交叉学科,涉及计算机、通信技术、电子技术、测控技术等专业基础知识,以及管理学、软件开发等多方面知识。在课程方面创客学院开设：计算机信息技术、程序设计语言C、数据库技术、模拟电子技术、数字逻辑与系统、HDL及系统设计、数字信号处理、无线传感器网络技术及应用、数据融合理论与技术等。信息与通信工程、电子科学技术、计算机科学与技术。
⑧ 物联网专业的主要学习内容是什么
这些课都与你的专业密切相关，但是物联网专业面很宽，其相关技术主要集中在通回信网络、计算机答和自动控制这三个大专业中。常人学好一个专业就很不容易，你需要学好三个专业的内容，这当然很难。因此，你感到无所适从也很正常。你想要有所突破，记得做好两件事：一是抽空参加思科或者微软的认证考试，增强通信网络或者计算机方面的实践能力，二是积极参加实践性课程或者课外实践活动，做一些简单的传感测控系统，通过实践理解自动控制原理。从具体应用的角度就比较容易理解啥是物联网。
⑨ 物联网专业需要学习什么课程
课程1、物联网产业与技术导论
使用电子工业出版社《物联网：技术、应用、标准和商业模式》等等教材。
在学完高等数学，物理，化学，通信原理，数字电路，计算机原理，程序设计原理等课程后开设本课程，全面了解物联网之RFID、M2M、传感网、两化融合等技术与应用。
课程2、C语言程序设计
使用清华大学出版社《C语言程序设计》等教材。
物联网涉及底层编程，C语言为必修课，同时需要了解OSGi，OPC，Silverlight等技术标准。
课程3、Java程序设计
，使用
机械工业出版社《Java语言程序设计教程》等教材。
物联网应用层，服务器端集成技术，开放Java技术也是必修课，同时需要了解Eclipse,SWT,
Flash,
HTML5,SaaS等技术。
课程4、无线传感网络概论，使用
无线龙通讯科技出版社《现代无线传感器网络概论》、北京航空航天大学出版社《短距离无线通讯入门与实战》等教材。
学习各种无线RF通讯技术与标准，Zigbee，
蓝牙，WiFi，GPRS，CDMA，3G，4G，5G等等
。
课程5、
TCP/IP网络与协议
，《TCP/IP网络与协议》，清华大学出版社，等教材。
TCP/IP以及OSI网络分层协议标准是所有有线和无线网络协议的基础，Socket编程技术也是基础技能，为必修课。
课程6、嵌入式系统技，
《嵌入式系统技术教程》，人民邮电出版社等教材。
嵌入式系统（包括TinyOS等IoT系统）,是物联网感知层和通讯层重要技术，
为必修课。
课程7、传感器技术概论，
《传感器技术》，中国计量出版社，等教材。
物联网专业学生需要对传感器技术与发展，尤其是在应用中如何选用有所了解，但不一定需要了解传感器的设计与生产，对相关的材料科学，生物技术等有深入了解。
课程8、RFID技术概论，《射频识别（RFID）技术原理与应用》，机械工业出版社，等教材。
RFID作为物联网主要技术之一，需要了解，它本身（与智能卡技术融合）可以是一个细分专业或行业，也可以是研究生专业选题方向。
课程9、工业信息化及现场总线技术，《现场总线技术及应用教程》，机械工业出版社，等教材。
工业信息化也是物联网主要应用领域，需要了解，它本身也可以是一个细分专业或行业，也可作为研究生专业选题方向。
课程10、M2M技术概论
，
《M2M:
The
Wireless
Revolution》，TSTC
Publishing，等教材。
本书是美国“Texas
State
Techinical
College”推出的M2M专业教材，在美国首次提出了M2M专业教学大纲，M2M也是物联网主要领域，需要了解，建议直接用英文授课。
课程11、物联网软件、标准、与中间件技术
，《中间件技术原理与应用》，清华大学出版社，《物联网：技术、应用、标准和商业模式》，电子工业出版社，等教材。
物联网产业发展的关键在于应用，软件是灵魂，中间件是产业化的基石，需要学习和了解，尤其是对毕业后有志于物联网技术发展的学生[4]。
⑩ 物联网专业学习哪些课程
物联网产业与技术导论 C语言程序设计 、Java程序设计 无线传感网络概论 TCP/IP网络与协议 嵌入式系统技 传感器技术概论 RFID技术概论 工业信息化及现场总线技术 M2M技术概论 物联网软件、标准、与中间件技术
如果是管理层次的，比如智能仓库、智能车库等可能需要算法，但相对是比较简单的。物联网主要目的是将各种带传感器的物体联系起来，集中信息、集中控制，重点是信息的汇总和智能控制，对算法要求不高，强调信息的实时性和联网的稳定、有效和组网的性价比。
一般用c语言程序设计就可以完成，基本上不涉及汇编；普通物联网设计都是拿基础模块“搭积木”，这些模块的接口都力求简单(比如用标准串口、SPI等)，一般是别人做好的模块，你拿来用就是，例程也准备好的，你综合一下就可搭建网络和系统了。
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