物联网的基本概念

物联网的概念就是通过移动互联网将人类社会里面不能够共享联动的物体联动起来使用。

物联网是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息。

通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。物联网是一个基于互联网、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。

物联网运作

物联网生态系统由支持Web的智能设备组成，这些设备使用嵌入式处理器，传感器和通信硬件来收集，发送和处理从环境中获取的数据。物联网设备通过连接到物联网网关或共享它们收集的传感器数据其他边缘设备将数据发送到云以进行本地分析或分析。

有时，这些设备与其他相关设备通信，并根据彼此获得的信息进行 *** 作，尽管人们可以与设备进行交互，但设备可以完成大部分工作而无需人工干预，例如，设置设备，给他们指示或访问数据。

以上内容参考百度百科-物联网

物联网技术可以帮助无人机实现更加智能化和自动化的功能，提高无人机的工作效率和可靠性。以下是一些利用物联网技术实现无人机功能的方法：
1 传感器接入：通过将无人机上的各种传感器接入物联网设备，可以实时获取无人机的飞行状态、环境参数等信息，例如高度、速度、风速、温度、湿度等。这些信息可以用于实时监测无人机的工作状态，以及优化无人机的控制策略。
2 远程监控：利用物联网技术，可以实现对无人机的远程监控和控制。通过连接到互联网，无人机可以将飞行状态和环境数据传输到远程监控中心， *** 作者可以实时掌握无人机的飞行状态和工作情况，并对无人机进行远程控制和调整。
3 自动驾驶：利用物联网技术，可以实现无人机的自动驾驶功能。通过在无人机上安装各种传感器和控制设备，可以实现无人机的自主导航和飞行控制，从而提高无人机的工作效率和安全性。
4 智能数据分析：通过物联网技术，可以对无人机收集的数据进行智能分析，从而提取出有价值的信息和数据。例如，通过分析无人机收集的环境数据，可以对某一地区的气候、土壤、水资源等进行分析，从而为农业、环境监测等领域提供有力的支持。
需要注意的是，无人机的物联网技术应用需要考虑到安全性、隐私保护等问题，确保无人机数据的安全和隐私不受侵犯。同时，也需要根据具体的应用场景和需求，选择合适的物联网技术和解决方案。

云计算，大数据，物联网。

云计算的目标就是对资源的有效管理，管理的主要就是计算资源、网络资源、存储资源三个方面将以上的三种资源通过信息技术实现虚拟化，形成资池。对应用软件的d性管理(即云化软件部署)，将通用的应用软件(如数据库、运行环境)封装好、标准化需要的时候调取自动部署即可。

大数据或称海量数据、巨量数据，指的是需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

物联网(Internet of Things, IoT)是指通过信息传感设备，按约定的协议将任何物品与互联网相连接进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的网络。物联网主要解决物品与物品、人与物品、人与人之间的互联。

相关拓展

云计算的概念:

“云”实质上就是一个网络，狭义上讲，云计算就是一种提供资源的网络，使用者可以随时获取取“云”上的资源，按需求量使用，并且可以看成是无限扩展的，只要按使用量付费就可以“云”就像自来水厂一样，我们可以随时接水，并且不限量，按照自己家的用水量，付费给自来水厂就可以。

从广义上说，云计算是与信息技术、软件、互联网相关的一种服务，这种计算资源共享池叫做做“云”，云计算把许多计算资源集合起来，通过软件实现自动化管理，只需要很少的人参与，就能让资源被快速提供。也就是说，计算能力作为一种商品，可以在互联网上流通，就像水、电、煤气一样，可以方便地取用，且价格较为低廉。

总之，云计算不是一种全新的网络技术，而是一种全新的网络应用概念，云计算的核心概念就是以互联网为中心，在网站上提供快速且安全的云计算服务与数据存储，让每一个使用互联网的人都可以使用网络上的庞大计算资源与数据中心。

以上内容参考 百度百科-云计算

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。

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