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。
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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。
2006至2020年，物联网应用从闭环、碎片化走向开放、规模化，智慧城市、工业物联网、车联网等率先突破。中国物联网行业规模不断提升，行业规模保持高速增长，江苏、浙江、广东省行业规模均超千亿元。
截至到2019年，我国物联网市场规模已发展到15万亿元。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。
近年来，我国政府出台各类政策大力发展物联网行业，不少地方政府也出台物联网专项规划、行动方案和发展意见，从土地使用、基础设施配套、税收优惠、核心技术和应用领域等多个方面为物联网产业的发展提供政策支持。在工业自动控制、环境保护、医疗卫生、公共安全等领域开展了一系列应用试点和示范，并取得了初步进展。
目前我国物联网行业规模已达万亿元。中国物联网行业规模超预期增长，网络建设和应用推广成效突出。在网络强国、新基建等国家战略的推动下，中国加快推动IPv6、NB-IoT、5G等网络建设，消费物联网和产业物联网逐步开始规模化应用，5G、车联网等领域发展取得突破。
政策推动我国物联网高速发展
自2013年《物联网发展专项行动计划》印发以来，国家鼓励应用物联网技术来促进生产生活和社会管理方式向智能化、精细化、网络化方向转变，对于提高国民经济和社会生活信息化水平，提升社会管理和公共服务水平，带动相关学科发展和技术创新能力增强，推动产业结构调整和发展方式转变具有重要意义。
以数字化、网络化、智能化为本质特征的第四次工业革命正在兴起。物联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，通过对人、机、物的全面互联，构建起全要素、全产业链、全价值链全面连接的新型生产制造和服务体系，是数字化转型的实现途径，是实现新旧动能转换的关键力量。
我国物联网行业呈高速增长状态 未来将有更广阔的空间
自2013年以来我国物联网行业规模保持高速增长，增速一直维持在15%以上，江苏、浙江、广东省行业规模均超千亿元。中国通信工业协会的数据表明，随着物联网信息处理和应用服务等产业的发展，中国物联网行业规模已经从2013年的4896亿元增长至2019年的15万亿元。
虽然我国物联网发展显著，但我国物联网行业仍处于成长期的早中期阶段。目前中国物联网及相关企业超过3万家，其中中小企业占比超过85%，创新活力突出，对产业发展推动作用巨大。
物联网作为中国新一代信息技术自主创新突破的重点方向，蕴含着巨大的创新空间，在芯片、传感器、近距离传输、海量数据处理以及综合集成、应用等领域，创新活动日趋活跃，创新要素不断积聚。
物联网在各行各业的应用不断深化，将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。
在政策、经济、社会、技术等因素的驱动下，2020年GSMA移动经济发展报告预测，2019-2025年复合增长率为9%左右，2020年中国物联网行业规模目标16亿元，按照目前物联网行业的发展态势，十三五规划的目标有望超预期完成;预计到2025年，中国物联网行业规模将超过27万亿元。
未来物联网行业将向着多元方向发展
标准化是物联网发展面临的最大挑战之一，它是希望在早期主导市场的行业领导者之间的一场斗争。目前我国物联网行业百家争鸣，还未有一个统一的标准出现。因此在未来可能通过不断竞争将会出现限数量的供应商主导市场，类似于现在使用的Windows、Mac和Linux *** 作系统。
合规化同样是当下物联网面临的问题之一，特别是数据隐私问题。目前数据隐私已成为网络社会的一个关键词，各种用户数据泄露或被滥用的事件频发，特别是Facebook的丑闻引发了全球担忧。
因此在未来，我国各种立法和监管机构将提出更加严格的用户数据保护规定，，用户的敏感数据可能会随着时间的推移而受到更严格的监管。
安全化是指预防物联网软件遭受网络黑客攻击，在未来，以安全为重点的物联网设施将受到更多的关注，特别是某些特定的基础行业，如医疗健康、安全安防、金融等领域。
多重技术推动物联网技术创新
从技术创新趋势来看，物联网行业发展的内生动力正在不断增强。连接技术不断突破，NB-Iot、eMTC、Lora等低功耗广域网全球商用化进程不断加速;物联网平台迅速增长，服务支撑能力迅速提升;
区块链、边缘计算、人工智能等新技术题材不断注入物联网，为物联网带来新的创新活力。受技术和产业成熟度的综合驱动，物联网呈现“边缘的智能化、连接的泛在化、服务的平台化、数据的延伸化”等特点。
—— 以上数据来源于前瞻产业研究院《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》
物联网（英语：InternetofThings，缩写IoT）是互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能行使独立功能的普通物体实现互联互通的网络。
物联网指嵌入式物理设备，如：汽车、家用电器等，具有计算机化系统，如软件、传感器等，通过智能感知、识别技术与计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。
在这项技术中，每一个设备都能自动工作，根据环境变化自动响应，与其他或多个设备交换数据，不需要人为参与。整个系统由无线网络和互联网的完美结合而构建。物联网的主要目的是提高设备的效率和准确性，为人们节省金钱和时间。
物联网包括智能手机、耳机、汽车、灯泡、冰箱、咖啡机、安全系统、警报系统还有许多其他家庭和移动设备。
通过物联网可以用中心计算机对机器、设备、人员进行集中管理、控制，也可以对家庭设备、汽车进行遥控，以及搜索位置、防止物品被盗等，类似自动化 *** 控系统，同时透过收集这些小事的数据。
最后可以聚集成大数据，包含重新设计道路以减少车祸、都市更新、灾害预测与犯罪防治、流行病控制等等社会的重大改变，实现物和物相联。
扩展资料：
一、应用领域
智能家居、智慧交通、智能医疗、智能电网、智能物流、智能农业、智能电力、智能安防、智慧城市、智能汽车、智能建筑、智能水务、商业智能、智能工业、平安城市
二、应用案例
1、物联网传感器产品已率先在上海浦东国际机场防入侵系统中得到应用。机场防入侵系统铺设了3万多个传感器节点，覆盖了地面、栅栏和低空探测，可以防止人员的翻越、偷渡、恐怖袭击等攻击性入侵。而就在不久之前，上海世博会也与无锡传感网中心签下订单，购买防入侵微纳传感网1500万元产品。
2、ZigBee路灯控制系统点亮济南园博园。ZigBee无线路灯照明节能环保技术的应用是此次园博园中的一大亮点。园区所有的功能性照明都采用了ZigBee无线技术达成的无线路灯控制。
3、智能交通系统(ITS)是利用现代信息技术为核心，利用先进的通讯、计算机、自动控制、传感器技术，实现对交通的实时控制与指挥管理。
交通信息采集被认为是ITS的关键子系统，是发展ITS的基础，成为交通智能化的前提。无论是交通控制还是交通违章管理系统，都涉及交通动态信息的采集，交通动态信息采集也就成为交通智能化的首要任务。
-物联网
-物联网概念
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