物联网是指通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息，与互联网结合形成的一个巨大网络。其目的是实现物与物、物与人，所有的物品与网络的连接，方便识别、管理和控制。
根据国际电信联盟(ITU)的定义，物联网主要解决物品与物品(Thing to Thing,T2T)，人与物品 (Human to Thing,H2T)，人与人(Human to Human,H2H)之间的互连。
另外，物联网架构可分为三层：感知层、网络层和应用层。
感知层由各种传感器构成，包括温湿度传感器、二维码标签、RFID标签和读写器、摄像头、红外线、GPS等感知终端。感知层是物联网识别物体、采集信息的来源。
网络层由各种网络，包括互联网、广电网、网络管理系统和云计算平台等组成，是整个物联网的中枢，负责传递和处理感知层获取的信息。
应用层是物联网和用户的接口，它与行业需求结合，实现物联网的智能应用。
1高效分布式
必须是高效的分布式系统。物联网产生的数据量巨大，仅中国而言，就有5亿多台智能电表，每台电表每隔15分钟采集一次数据，一天全国智能电表就会产生500多亿条记录。这么大的数据量，任何一台服务器都无能力处理，因此处理系统必须是分布式的，水平扩展的。为降低成本，一个节点的处理性能必须是高效的，需要支持数据的快速写入和快速查询。
2实时处理
必须是实时处理的系统。互联网大数据处理，大家所熟悉的场景是用户画像、推荐系统、舆情分析等等，这些场景并不需要什么实时性，批处理即可。但是对于物联网场景，需要基于采集的数据做实时预警、决策，延时要控制在秒级以内。如果计算没有实时性，物联网的商业价值就大打折扣。
3高可靠性
需要运营商级别的高可靠服务。物联网系统对接的往往是生产、经营系统，如果数据处理系统宕机，直接导致停产，产生经济有损失、导致对终端消费者的服务无法正常提供。比如智能电表，如果系统出问题，直接导致的是千家万户无法正常用电。因此物联网大数据系统必须是高可靠的，必须支持数据实时备份，必须支持异地容灾，必须支持软件、硬件在线升级，必须支持在线IDC机房迁移，否则服务一定有被中断的可能。
4高效缓存
需要高效的缓存功能。绝大部分场景，都需要能快速获取设备当前状态或其他信息，用以报警、大屏展示或其他。系统需要提供一高效机制，让用户可以获取全部、或符合过滤条件的部分设备的最新状态。
5实时流式计算
需要实时流式计算。各种实时预警或预测已经不是简单的基于某一个阈值进行，而是需要通过将一个或多个设备产生的数据流进行实时聚合计算，不只是基于一个时间点、而是基于一个时间窗口进行计算。不仅如此，计算的需求也相当复杂，因场景而异，应容许用户自定义函数进行计算。
6数据订阅
需要支持数据订阅。与通用大数据平台比较一致，同一组数据往往有很多应用都需要，因此系统应该提供订阅功能，只要有新的数据更新，就应该实时提醒应用。而且这个订阅也应该是个性化的，容许应用设置过滤条件，比如只订阅某个物理量五分钟的平均值。
有人已经预言未来的时代僵尸一个“大数据”的时代，关注大数据的人越来越多，同时物联网的出现与发展推动了数据采集的能力，为数据库的建立提供了有力的支撑。而大数据的处理结果可以通过物联网这一平台有效地执行。数据的采集处理应用必将成为时代的发展主题。物联网概念的提出
1998年，MIT的Kevin Ashton第一次提出：把RFID技术与传感器技术应用于日常物品中形成一个“物联网”
2005年，ITU报告：物联网是通过RFID和智能计算等技术实现全世界设备互联互联的网络。
2008年，IBM提出：把传感器设备安装到各种物体中，并且普遍链接形成网络，即“物联网”，进而再次基础上形成“智慧地球”。
物联网形式早已存在，统一意义上的物联网概念提出是在架构在互联网发展成熟的基础上。
物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心是物联网发展的灵魂。
大数据，指的是所涉及的资料量规模据达到无法透过目前主流软件工具，在河里时间内达到管理、处理并且整理成为帮助企业经营决策更有积极目的的资讯。
大数据的误区
1、“大数据”不等于“海量数据”；
2、“大数据”不是一门“新兴技术”；
3、“大数据”不仅仅是“一种理念”。
智慧化的新经济形态
外在：物联网
人和机器的智慧融合
信息和物理世界的智慧融合
信息化与三大产业的智慧融合
内涵：大数据
每个人都是数据产生者、拥有者和消费者；
数据成为新“工业”革命的原材料；
数据中提出信息和智慧
新范式的确立表现为智慧产品的普遍化。
以上由物联传媒转载，如有侵权联系删除从我在学术平台-百度学术，物联网平台-令容网络，数据分析平台等资料收集整理来分析未来打造智慧城市可以这么做：
1、人工智能技术：制造可学习的指南设备，用于地铁、公交车站等咨询、导航等，实现设备的智能化
2、大数据技术：数据分析、预测，引领大方向的决策；
3、物联网技术：综合上面两者，用物联网技术实现智能监测，可以运用工业、新零售等，提升效率，智能控制、安全升级
物联网这一概念其实在很早之前就被提出，其以互联网为核心和基础，并延伸和扩展到了各式各样的终端之上，简单来说就是实物联入网络，最终实现物与物之间、人与物之间的信息交互。而随着现在互联网应用的拓展和延伸，特别是在以 5G 为代表的新一代信息技术的加持下，越来愈多的新模式、新业务不断涌现，也让人们生活、办公、出行的方式也迎来了变化。
来源于网络
5G+AI+大数据实现更智慧的万物互联
说到现在的互联网，5G绝对是绕不开的一个话题，相较于其它蜂窝技术，5G 在物联网连接上有着得天独厚的优势。除了大家比较熟悉的更快速的传输速度，还提供了支持海量连接的高带宽，相比4G，5G 连接密度提高了近十倍，能效密度提升近百倍。这也意味着在人口密度大、智能设备数量庞杂的城市街道、大型场馆和商场，5G的超大吞吐量能够完全胜任这些场景中大量设备的接入使用需求。
正因为5G的到来，为实现真正意义上的万物互联提供了基础。同时在更多设备接入网络之后，为了让设备之间的互联更加智能，大数据和 AI 技术也起到了重要的推动作用。当数以亿计的终端设备连接到网络时，就会累积大量数据，大数据技术可用来整理这些数据，配合AI模型进行数据分析，结合算法实现不断优化，以提升整个系统的智能化程度。
物联设备在 5G、大数据和AI的支持下，从以人为主导的互联，逐渐变成了设备自我智能调节，看似都实现了互联的结果，但对于我们这些实际使用的用户来讲，设备之间能够更智能更简单的了解彼此，减少人为控制，体验也发生了实质性的变化。
在不断推动万物智能互联发展的过程中，一大批先行者企业可以说扮演了十分重要的角色，其中包括通信领域的高通公司。高通的物联网解决方案，为全球不同国家、不同行业提供的创新产品与解决方案。近年来随着5G的普及，高通更是携手合作伙伴，通过汇聚覆盖10大行业的多款产品应用和案例故事，展现了物联网生态系统的各种创新，在5G+AI+大数据等技术的共同支持下，今天的物联网不再只局限于"万物互联"，而是向着"万物智联"迈进。
物联网创新推动生活场景数字化变革
近年来，得益于数字经济政策环境和创新应用落地土壤，以5G、物联网等为代表的数字技术为国内企业创造了增长空间，更多的实际用例将我们平时接触的购物、医疗等领域全部覆盖。更加智能化的互联也让物联网技术在全球范围的应用场景和深度超乎想象。
东集小码哥（来源于网络）
以医疗行业为例，企业可以利用高通全球化解决方案，将创新产品与医疗场景相融合。其中东集推出的高标准的智慧医疗手持终端，为海内外医疗服务机构提供了数据采集终端。通过高通骁龙5G移动平台的加持，东集的手持终端支持丰富的全球5G频段，并且同时支持Wi-Fi6 Ready通信技术，即便是在医院路由器高密度连接情况下，仍可保证畅快互联且支持WPA3加密技术，保证病患信息安全传输。加上高通Al引擎，可以让整个终端的算力加倍，承载更多高性能应用的高效运行，无论是输液、查房等临床场景，药房管理等内勤场景，还是检测标本、体检报告配送等外包服务场景都能够支持涵盖，并精确进行分类 *** 作，便携和高效性让医护人员的工作效率提升不少，也让患者的就医体验变得更为简洁。
超嗨科技购物车（来源于网络）
在以往传统的购物过程中，选购商品、排队结账是必不可少的环节，尤其在大型商超收银台前，消费者对数米长的结账队伍早已司空见惯，这种形式不仅浪费消费者的购物时间，也影响商超整体的经营效率。
针对于此，超嗨科技通过采用高通的解决方案，在普通智能购物车的基础上，接入新零售领域的AI技术和通信技术，研发出全新智能购物车，搭载骁龙移动平台的购物车，支持Wi-Fi和无线网络、还提供了不错的图形识别性能。在AI算力支持下，消费者进入商场购物时，可以通过智能购物车直接自助扫描商品进行购物。通过网络内置传感器可以进行数据交互，在购物前支持账号注册/会员登录，购物中支持购物防损、生鲜称重、购物定位与导航等功能，购物后还能实现自助结算，解决了以往线下购物的诸多痛点问题，让用户拥有了全新的线下购物体验。
物联网引领全新工作方式
近年来疫情持续影响着我们的工作生活，不少人的工作方式也因此产生了很大的改变，尤其是线上办公的形式让不少企业在特殊时期也依能够正常运作。而随着这种形式的推广，也诞生出了不少新兴技术和业务模式。通过线上公办模式的持续创新，催生了更高效、低成本和更协同的智能工作方式。
钉钉会议一体机F2（来源于钉钉）
其中钉钉基于高通高性能物联网解决方案还推出了视频会议一体机F2，高通领先的视频技术让F2在10米距离内能实现全高清画面覆盖，高性能AI的加入让会议一体机拥有了自动取景、发言人跟踪、多画面自动导播等功能，为企业用户提供了远程音视频沟通、协同能力，更智能高效的会议形式也帮助企业节约差旅成本，提升工作效率，为企业远程高效办公带来不小增益。
加速城市管理和交通系统智能化
过去的十年里，传统意义上的车联网在发展，也努力开放，但不同的厂商、不同的企业都各成一套系统，这让车联网更多止步于“联网的汽车”，而并非一个真正的移动互联时代的产品。而随着现在更多规范和开放接口的出现，成功打破了各厂商之间的壁垒，让城市交通建设朝着更智慧、创新的方向发展。
在汽车领域，高通布局了车载信息处理和C-V2X、数字座舱、云侧终端管理、先进驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶（AD）。通过配合国内的主机厂商和配件厂商，持续利用其移动通信、计算方面的能力，合作推动车联网技术的发展，并利用5G技术致力改善人们的交通出行，使未来的出行交通更加安全、可靠。
九号共享滑板车S90L（来源于网络）
除了智慧出行之外，共享出行作为智慧城市的关键出行模式，在提升出行效率、合理分配社会资源、促进智慧城市建设等方面发挥着不可或缺的作用。其中九号公司推出了智能共享滑板车S90L，同样也是利用高通平台提供的AI算力，滑板车可自主感知道路信息并检测停车环境，对提升用户骑行安全、规范骑行习惯提供了很大价值；同时该平台支持全球广泛频段，为滑板车在不同国家运营提供稳定、便捷的连接。
总结
今天，物联网技术在全球范围的应用场景和深度已经超出了我们的想象。不仅仅是上面的一些用例，我们还能看到使用物联网监测系统实时采集土壤和温湿度等环境数据；妈妈通过智能婴儿监护机的镜头看护自己熟睡中的宝宝；物流企业的工作人员利用手持设备高效管理仓库中的所有快递等等使用场景。
也正是通过这些成熟的物联网解决方案，我们已经能够享受到智能家居带来的舒适，智能办公带来的企业变革以及共享出行带来的出行便捷，在数字化转型的大趋势推动下，物联网行业还将持续挖掘用户的需求，通过与 5G、人工智能、大数据、云计算等新技术的不断融合，相信今后还会有更多应用场景的落地，让设备之间的智慧互联惠及更多用户。
来源于高通
面对这些机遇挑战，其实更需要高通这样的企业来扮演开拓者这一角色，凭借在物联网领域深厚积累和深远布局，各行各业也都愿意与高通合作，通过其解决方案助力行业加速以及更多满足用户使用需要的产品面试，不仅推动了物联网终端普及，也进一步赋能下一代物联网生态系统创新。总之，相信在各类企业和高通的共同合作努力之下，物联网还将在众多领域创造出更大价值。
嵌入式与物联网之间的关系
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，是互联网与嵌入式系统发展到高级阶段的融合。作为物联网重要技术组成的嵌入式系统，嵌入式系统视角有助于深刻地、全面地理解物联网的本质。
物联网是在微处理器基础上，通用计算机与嵌入式系统发展到高级阶段相互融合的产物。物联网囊括了多个学科、具有无限多的应用领域。物联网有3个源头：智慧源头、网络源头、物联源头。智慧源头是微处理器，网络源头是互联网，物联源头是嵌入式系统，嵌入式系统诞生于嵌入式处理器，距今已有30多年历史。早期经历过电子技术领域独立发展的单片机时代，进入21世纪，才进入多学科支持下的嵌入式系统时代。从诞生之日起，嵌入式系统就以“物联”为己任，具体表现为：嵌入到物理对象中，实现物理对象的智能化。
基础上的嵌入式应用系统，嵌入到物理对象中，给物理对象完整的物联界面。与物理参数相联的是前向通道的传感器接口;与物理对象相联的是后向通道的控制接口;实现人-物交互的是人机交互接口;实现物-物交互的是通信接口。
大数据和云计算的关系
从技术上来看，大数据和云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
云时代的来临，大数据的关注度也越来越高，分析师团队认为大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模的并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据可、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
人工智能
人工智能英文缩写为AI，它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学的一个分枝，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。它是对人的意识、思维的信息过程的模拟，人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
通过上述观点我们可以简单的得出一个结论：物联网的正常运行是通过大数据传输信息给云计算平台处理，然后人工智能提取云计算平台存储的数据进行活动。
恭喜你阅读完了本文，相信你已经了解了嵌入式、物联网、云计算、大数据、人工智能之间的关系，也相信了解他们之间的关系可以拓宽你学习的思路与方法，让你从广度上更好地理解你的工作内容，也知道应该从哪里入手拉开自己与别人之间的差距，如果你还有更多关于嵌入式与物联网的问题，欢迎来达内嵌入式培训机构进行咨询。如果你想通过嵌入式培训进行拓展，欢迎你来达内嵌入式培训班先进行试听体验!
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