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

根据百度百科的解释，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。

信息时代,算力就是生产力。当前,云计算、人工智能、大数据等新-代信息技术快速发展,传统产业与新兴技术加速融合,数字经济蓬勃发展。勋基础设施作为各个行业信息系统运行的算力载体,已成为经济社会运行不可或缺的关键基础设施,在数字经济发展中扮演至关重要的色。近年来,我国对算力基础设施的重视程度不断提升。斯泛服务于我国数字社会转型中的方方面面,加速提升我国数字经济在国民经济中的占比。今年年初,国家多部门联合印发通知，同意在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等8地启动建设国家算力枢纽节点,并规划了10个国家数据中心集群。“数据晒,算力向东" ,服务东部沿海等算力紧缺区域,解决我国东西部力资源供需不均衡的问题。到,国- -体化大数据中心体系完成总体布局设计,“东数西算"工程正式全面启动。科箭的这位客户是ICT (信息与通信)基础设施和智能终端提供商旗下子公司,经发展成为知名的算力基础设施与算力服务提供者。目前,该公司原有的供应链执行相关的仓储管理系统( WMS )和运输管理系统( TMS) , 主要用以满足之前的业务管理需求。随着公司战略组织架构的调整,原有系统功能沉重,业务关联性过强,统难以灵活快速地支撑公司的业务需要,因而需要选择市场上可以满足业务需求,产品成熟、可配置、灵活易用、快速实施交付的系统。经过多轮比较,该公司从众多国内外知名厂商中选择了科箭,主要 看重科箭解决方案在以下三个方面的优势:1一个平台下最大程度满足复杂的订单履约场景;2功能解耦,敏捷开发,快速迭代;3增强个性化优化算法,辅助预测,决策。

简介：    中基凌云科技有限公司（以下简称“中基凌云”），是由北京万向新元科技股份有限公司（以下简称“新元科技”，创业板股票代码：300472）、曹洁、李敏和梅一多等人联合发起成立的，专注于云计算与大数据等领域的高科技互联网公司。新元科技致力于为全球制造业企业提供工业智能产品与服务，中基凌云是新元科技在数据中心、云计算和大数据领域的战略投资项目。中基凌云致力于成为全国一体化国家级大数据中心运营商！此外，中基凌云还将成为云化数据中心的开拓者、大数据运营的引领者、软件定义的智慧数据中心的践行者！中基凌云的梦想：用计算、算法、数据，连接和感知世界，服务用户，创造价值！中基凌云科技有限公司依托自身资源，以及合作伙伴关系，倾力打造安、泰、和、旗等系列数据中心。中基凌云以云化数据中心作为切入点，把客户的云架构于基础电信网络之上，形成全国一体化国家级大数据中心网络，为互联网公司、政府机构、金融机构、制造业和服务业客户提供云计算和大数据服务。中基凌云以通信大数据、智能制造大数据、金融与征信大数据、个人大数据为大数据运营服务重点，融合大数据、物联网和人工智能等技术，为客户提供互联网级的创造性解决方案。中基凌云核心团队在互联网宽带接入、无线频率、网络运营等网络基础设施方面具备20余年的丰富经验，拥有电信机房、IDC和云数据中心的咨询、规划、实施、运营等大数据基础设施的全产业链能力。在大数据建模、研发和实施方面，以大数据建模和图数据库为代表，在银行、信用评级、保险、资产管理、信托、互联网、App等多方面成功应用大数据。形成了顶层规划、平台建设、数据建模、数据运营的大数据工作四步骤。
法定代表人：曹洁
成立时间：2017-01-19
注册资本：5000万人民币
工商注册号：110108022862030
企业类型：有限责任公司(自然人投资或控股)
公司地址：北京市海淀区上园村3号交大知行大厦十一层1120室

随着第四次工业革命的快速发展，信息科学技术和多领域科学技术深度融合，诱发新的产业技术革命。新一代信息 科技 与农业的深度融合发展，孕育了第三次农业绿色革命——农业的数字革命，使农业进入了网络化、数字化、智能化发展的新时代。

在农业数字革命的推动下，世界农业产生了两大变革：一是产生了以 智慧农业 为代表的新型农业生产方式，让农业生产更加“智慧”、更加“聪明”；二是促进了 农业数字经济 发展，激活了“数据要素”的价值潜能，赋能数字农业农村新发展。

2020 年中央一号文件《中共中央国务院关于抓好“三农”领域重点工作确保如期实现全面小康的意见》再次对智慧农业的发展给出了指导：“依托现有资源建设农业农村大数据中心，加快物联网、大数据、区块链、人工智能（AI）、第五代移动通信网络（5G）、智慧气象等现代信息技术在农业领域的应用”

智慧农业是依托互联网技术、大数据以及远程监控等现代高 科技 对传统农业进行科学化管理，在农业经营与管理的过程中实现资源消耗最低、环境破坏最少，进而实现农业生产成本的降低，实现农业现代化、智能化发展。智慧农业是农业发展的高级阶段，也是农业发展的必然趋势，从管理学角度而言，智慧农业的生产率及能源使用效率更高。

近10来，美国、英国、德国、加拿大、日本、韩国等农业发达国家高度关注智慧农业的发展，从国家层面进行战略部署，积极推进 农业物联网、农业传感器、农业大数据、农业机器人、农业区块链 等智慧农业关键技术的创新发展。

2015年，加拿大联邦政府预测与策划组织发布了《MetaScan3：新兴技术与相关信息图》，指出土壤与作物感应器（传感器）、家畜生物识别技术、农业机器人在未来5-10年将颠覆传统农业生产方式。日本2015年启动了“基于智能机械+智能IT的下一代农林水产业创造技术”项目，核心内容是“信息化技术+智能化装备”。

2017年，欧洲农机工业学会提出了“农业40（Farming40）”计划，强调智慧农业是未来欧洲农业发展的方向。

2018年，美国科学院、美国工程院和美国医学科学院联合发布《面向2030年的食品和农业科学突破》报告，重点突出了传感器、数据科学、人工智能、区块链等技术发展方向，积极推进农业与食品信息化。美国NSTC“国家人工智能研发战略计划”中，将农业作为人工智能优先应用发展的第10个领域，资助农业人工智能 科技 的中长期研发；美国农业部“2018-2022年战略规划”中，突出了农业人工智能、自动化与遥感技术的应用。

根据国际咨询机构（Research andmarket）分析，2019年全球智慧农业市值167亿美元，2027年将达到292亿美元，2021-2027年全球智慧农业市值年复合增长率（Compound annual growthrate，CAGR）将达到97%。

目前，国际上以美国为代表的大田智慧农业、以德国为代表的智慧养殖业、以荷兰为代表的智能温室生产以及以日本为代表的小型智能装备业，均取得巨大进步，形成了相对成熟的技术与产品，而且还形成了商业化的发展模式，为我国发展智慧农业提供了可借鉴的经验。

我国2014年提出“智慧农业”的概念，与美国相比落后大约30年。我国农业上应用信息技术起步较晚但发展较快。由于我国区域间经济发展不均衡，智慧农业在不同地区发展差异较大，东部地区因地理优势和经济因素在智慧农业发展上取得了显著成果，西部地区山区多，发展相对较慢，并且还存在原始的传统农业。我国智慧农业的发展在2009-2015年进入缓慢增长期，2016-2020年进入快速增长期。

我国智慧农业科学研究在实验室中的进展迅速，但在实际应用中进展缓慢，并且依托现代化农业设施的发展，主要集中在农田改造、水利设施、电力设施等方面。部分地区发挥其独特优势，尽管总体经济落后。

2016 年，新疆地方政府大力倡导智慧农业概念，新疆生产建设兵团利用智能专家系统与专家智慧库等技术在呼图壁县红柳塘示范园区进行棉花种植生产布局，并重点建设了“123工程”，因地制宜，大大推进了当地棉花产业体系的快速发展。

近年来，浦东新区在智慧农业发展中成果显著。第一，初步建立了智慧农业发展体系，建立了大数据中心、智慧农业工作机制和研发平台；第二，建立“农民一点通”和“惠农通”等服务平台，加强对农民生产技术上的指导；第三，建立了田间档案记录及二维码管理的农产品监控与追溯系统，及时记录农产品生产过程中的播种、施肥、施药等各种数据，为农产品的质量安全提供保障；第四，物联网建设试点初步建立，现有19家智慧农业示范基地，主要利用传感器在大棚中运用“水肥一体化”技术进行生产；第五，推动智慧农业发展的同时带动了一批高 科技 企业，例如：上海孙桥农业园区、多利农庄等。

2020年，广东建立了以政府为引的投资引入民间资本，通过“1+4+N”模式发展智慧农业，即以“基础设施、平台载体、龙头企业和新型农民”为核心要素，优先在农业生产经营管理及农产品质量安全等N个场景和领域进行推广应用，获得了良好的效果。

目前，从我国农业生产模式及农民文化素质角度来看，智慧农业存在应用难题。由于我国农村人均占地少且文化素质不高，大部分农业生产采用包干到户及分散经营的小农生产，因此在模式上和技术上存在推广难题。

比如，想要实现农业生产转型发展智慧农业的农户只能自己出资购买相应的设备及软件服务，这一方面将给农民带来较大的经济压力，另一方面也会提升农民的生产经营风险。同时，对于新兴互联网技术而言，我国在应用方面还未实现标准规范化发展，许多传感器、智能设备及机械设备之间无法形成数据信息共享，致使不同厂家的产品只能独立化运营，无法形成规模化发展，同样不利于智慧农业的发展。

其次，在农业数据共享方面，不仅我国农村地区信息化建设成熟度不同，导致无法建成健全的农业信息数据共享平台。同时，由于我国农业统计数据部门较为且各部门的信息化发展程度与技术也存在差异性，进一步加剧了农业数据共享体系建设。具体发展问题包括：不同农业数据统计部门根据自身需求搜集和计算数据，缺乏统一的体系规划，致使农业数据重复获取或者存在数据空白问题；农业数据平台网站较多，但是每个平台之间界限不清，底层架构的不同导致数据无法实现共享。

随着新技术和新方法的进步，智慧农业所涉及的元件更加微型化、功能也更加多样化，为智慧农业的发展打下了良好的基础；传感器等微型元件的低廉化，使智慧农业的发展更为迅速。智慧农业不是简单的把智能农机搬运到农村作业，还需要一个“智慧乡村”及其完善系统的基础设施和服务保障。在国家政策的支持下农村地区信息化程度越来越高，农民重视文化的观念越来越强烈，相信智慧农业将会迎来更好的发展期

当前，我国正处于向第二个一百年奋斗目标迈进入 历史 关口，大力发展智慧农业，对变革传统农业生产方式，大幅度提高农业资源利用率和生产效率，实现农业高质量发展具有重要作用，对“全面推进乡村振兴，加快农业农村现代化”具有重大意义。

参考资料

百度百科——智慧农业

《 中国农业文摘·农业工程 2021年第6期 —— 智慧农业的发展现状与未来展望 》

《 农业经济  2021/10 —— 我国智慧农业的发展困境与战略对策 》

《 现代农业研究26卷 —— 智慧农业发展现状及前景分析 》

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物联网开发应用最重要的是各种接口的兼容性。

首先物联网终端设备数量比手机大得多，而且本身没有显示界面，通常只是能够通过特定网络协议回传数据的传感器（直接连入互联网或者通过网关设备），也就是说在物联网大数据汇聚的前端，数据的汇入是自动化进行的，应用开发的重点是后端的汇聚层。

物联网应用后端汇聚层需要有一个智能化软件系统（通常运行于数据中心），来管理物联网设备（包括固件升级等）、网络、处理海量数据，并提供给用户。

在设备层、汇聚层之外，物联网应用还需要一个分析层，负责处理物联网设备产生的大数据。

最后，是最终用户层，负责将有用的数据分析结果以可视化的方式展示到用户的终端设备中，这个层面的开发，可以是移动web网站也可以是一个手机APP。

由于设备层和汇聚层第三方专业产品和服务的完善，实际上今天的物联网应用开发，主要指的是分析层和用户层这两个层面，换而言之，未来物联网开发生态主要建立在成熟的云计算物联网平台上。成熟的物联网平台通常都提供汇聚层需要的大数据存储、实时信息总线以及于前端应用通讯的API。

实际上今天已经有大量面向物联网应用开发的平台，例如Xively、Mnubo、BugLabs和ThingWorx等，这些平台通常能够兼容大量物联网产品厂商的设备。

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