物联网是万物相连，有硬件也有软件，互联网是网络相连，大家能通讯，能沟通。
理论上物联网的范畴是大过互联网，且连接设备数量也会多于互联网。打个最简单的例子，小米的智能家居生态系统，买一部X米手机，和一个X米智能WIFI，再买X米的风扇，空调，洗衣机，等等小米电器，你就能在家里面直接用手机 *** 控所有的设备，这个是最典型的物联网，是万物相连，我一个手机作为主控终端可以控制所有的智能设备。
物联网如何赚钱嘛，有人考卖硬件赚钱，有人考卖软件赚钱，有人做方案赚钱，有人做项目赚钱，还有人炒概念吹牛皮，其实物联网的价值是你能够抓取设备的信息，一些国家基本的基建设施场景，比如电力水利核电码头烟草等等，都会需要知道他们目前设备的信息，这样就产生了所谓的物联网需求，然后就会有各种商业行为。
数字货币是比特币，属于区块链的技术范畴，区块链又叫分布式记账，是一种公平公正的数字效验方法，如果你是想了解比特币赚钱，那其实和股票市场割韭菜是一个道理，高买低卖，接鼓传花的游戏，只是现在换了个载体，变成了比特币而已。
纯手打，望这位兄台为回答点个赞~~~我是专注新零售，医疗，图书，等行业的智能柜产品开发的智能产品大师~~~
1．物联网产生大数据，大数据助力物联网。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、互联网之后冲击现代社会的第三次信息化发展浪潮。物联网在将物品和互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的过程中，产生的大量数据也在影响着电力、医疗、交通、安防、物流、环保等领域商业模式的重新形成。物联网握手大数据，正在逐步显示出巨大的商业价值。2．大数据是高速跑车，云计算是高速公路。在大数据时代，用户的体验与诉求已经远远超过了科研的发展，但是用户的这些需求却依然被不断地实现。在云计算、大数据的时代，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，而是互联网用户，他们的贡献已远远超出科技十年的积淀。一、从“信息高速公路”到“物联网”
1993年，美国政府宣布实施一项新的高科技计划——“国家信息基础设施”，旨在以因特网为雏形，兴建信息时代的高速公路——“信息高速公路”，使所有的美国人方便地共享海量的信息资源。这一计划的提出，导致美国信息产业高速发展，进入了以网络经济为主导的新经济时代，创造了巨大的经济效益和社会效益。如今面对来势凶猛的金融危机，美国的经济社会发展面临着前所未有的挑战，亟需一个全新的经济增长点拉动经济走出低谷并再次迎接长时间的繁荣。由此，物联网战略——“智慧的地球”应运而生。
2008年的时候IBM提出了智慧地球的计划，该计划的核心就是物联网。物联网具备极其广泛的行业覆盖度以及影响力。物联网的发展不仅能促进新兴信息技术产业的发展，而且还能带动诸如智能能源、智能运输、智能医疗等诸多传统行业的发展。将物联网技术引入家庭生活，还能带来智能家居。由于物联网能够全面改善居民生活水平，提高整个经济社会的运转效率，因此物联网的发展被称为是继计算机、互联网之后，世界信息产业发展的第三次浪潮。
今天，“智慧地球”战略被美国人认为与当年的“信息高速公路”有许多相似之处，同样被他们认为是振兴经济、确立竞争优势的关键战略。该战略能否掀起如当年互联网革命一样的科技和经济浪潮，为世界所瞩目。
二、“智慧城市”的研究现状
智慧城市的概念
·数字城市与物理城市
数字城市存在于网络空间（cyber space）中，虚拟的数字城市与现实的物理城市相互映射，是现实生活的物理城市在网络世界中的一个数字再现（Li Deren&Yao Yuan&Shao Zhenfeng&et al,2014）
·智慧城市定义
图“智慧城市”研究的相关知识点
智慧城市则是建立在数字城市的基础框架上，通过无所不在的 传感网 将它与现实城市关联起来，将 海量数据 存储、计算、分析和决策交由 云计算 平台处理，并按照分析决策结果对各种设施进行 自动化的控制 。（Li Deren&Shan Jie&Shao Zhenfeng et al,2013）
即， 智慧城市＝物联网＋大数据＋云计算 。
（李德仁,姚远,邵振峰，2014）
智慧城市的建设历程
图国内外智慧城市建设历程
（王广斌,张雷,刘洪磊，2013）
三、物联网在智慧城市中的行业应用
1在民生领域中的应用。民生大数据包括有人口、环境、交通、健康、经济等数据。
2在市场监管领域的应用。可以挖掘技术来分析不同变化的市场数据，以便于相关部门及时的对市场变化做出相应的反应，提高对于未来实践的准确预警度，实时进行监管。
3在政府服务领域的应用。可以共享帮助政府的各个部门间或政府与市民间形成信息共享。
4在基础设施领域的应用。可以更加方便对交通和电力等设施进行数据的采集和分析，能够更加完善的促进城市基础设施建设。
“民生”一直以来都是全球物联网市场与中国本土发展最重要的切入点。居家养老、科技农业、食品追溯、车联网等一批围绕民生开展的应用正日趋成熟。
例：
1 比如一个产品“伴”系统。通过一个传感器、一块大垫子，就可以监控家中老人的身体状况，并作出判断是否需要通知子女或社区医生。通过垫在床脚处的传感器，远程监控中心可以发现老人生理数据上的异动，如心跳、血压发生大的变化，则在远端预警。服务中心可就此发出指令，或联系子女，或联系街道以提供帮助。而另一块铺在地上的大垫子则能察觉老人是否跌倒。通过跌倒在地上的姿势、卧地时间长度等数据，可以判断是不是出了意外。这一套系统已在上海一些社区试点。
2 近年来，从毒豇豆、地沟油、瘦肉精，到漂白蘑菇、化学火锅……面对频发的食品安全事件，不禁想问，吃什么才是安全的？企业物该如何重拾消费者信任？联网技术可以作为一个全面管控体系，可以从源头上把控风险。
比如餐厨垃圾中的油脂排放到采用物联网技术的专用油桶中，通过互联网自动将油脂数量、时间、地点等信息上传至监管系统，运输车辆采用GPS跟踪路径，轨迹信息同样上传至监管系统……通过大数据技术，当发现GPS轨迹信息、油桶身份信息等数据异常时，系统会及时提醒监管部门处理。
3 美国调研公司曾调查超过600名来自教育和IT行业的领袖，其中将近一半的人相信，在未来两年内，物联网技术将会改变学生们在校园的学习方式。
具体看，智慧校园是把感应器嵌入和装备到食堂、教室、图书馆、供水系统、实验室等各种物体中，并且被普遍连接，形成“物联网”，然后将“物联网”与现有的互联网整合起来，实现教学、生活与校园资源和系统的整合。
比如流媒体视频课程和数据分析可以帮助教师跟踪学生的学习情况，根据他们的能力水平定制教学内容，以及预测学生的执行情况。
4 物联网技术在医疗领域的应用潜能同样巨大。普遍认为，未来20年内将迎来人工智能诊疗的时代。
例如儿科部会记录早产儿和患病婴儿的每一次心跳，然后将这些数据与历史数据相结合。基于这些分析，系统可以在婴儿表现出任何明显的症状之前就检测到感染，这使得医生可以早期干预和治疗。
远程医疗监护也在兴起。利用物联网技术，构建以患者为中心，基于危急重病患的远程会诊和持续监护服务体系。可以减少患者进医院和诊所的次数。
四、物联网中大数据的价值与痛点
物联网简单来说，其实就是利用互联网把现实中的所有物品利用传感器连接起来，在这个基础上会产生大量的数据。而如何从这些数据中挖掘出有用的信息，充分利用这份资源，才是最具难度和价值的。
比如监测老年人身体健康的数据，除了应用于通知子女和社区医生，还可提供给医疗机构、养老机构等。甚至可以运用这份数据，针对每位老人制定相应的养老计划。
监测食品安全的数据也是如此。除了提供给政府方便监管以外，还可以提供给餐饮机构。将后厨的信息、食材履历、厨余去向等信息在互联网平台展示，让消费者通过互联网随时走进企业。一份数据，可以同时起到监控、管理、宣传三大功能。
数据的价值是强大的。SNS霸主Facebook就将他拥有的海量用户数据玩的非常漂亮。Facebook可以知道你什么时候跟别人约会，什么时候分手。就在今年情人节后第三天，Facebook通过其开发博客公布了其数据研究部门科学家团队的一项发现，即利用Facebook网站的统计数据，可以判断发帖的用户是否、何时擦出了爱的火花。
活跃用户规模已达到27亿的Facebook掌握了数以亿计的用户信息。使用一定的模型，可以从这些数据中挖掘出无限有趣的信息。比如新的感情开始时人们最喜欢的音乐、最喜欢的商品等等。
随着物联网技术的不断进化，智慧城市的不断快速发展，各种大数据也在不断被人们所发现，并应用实际中。所以需要同步发展的是数据挖据、决策分析的能力。将大数据转化为数据资产，将智慧城市建设成智能化、互联化的城市。摘 要:随着信息技术的不断发展,在互联网技术上又延伸和扩展出了物联网技术,物联网技术具有十分重要的经济和社会前景,引起了很多国家和政府的重视。本文就是在这个背景下首先讨论了物联网的概念和基本技术,然后描述了其应用领域,最后并对物联网发展的问题做了分析。
关键词:物联网 射频识别 M2M
中图分类号:TN91 文献标识码:A 文章编号:1672-3791(2012)05(b)-0023-01所谓物联网,就是利用射频自动识别技术,实现物体和物体之间能够识别的网络。EPC global的Auto-ID中心的提出的定义是:把所有物品通过射频识别等信息窗设备与互联网连接起来,实现智能化识别与管理。从本质上来说物联网是互联网技术的一种延伸,涵盖信息主要包含了射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等传感设备。设备之间按约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通讯,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。其中主要包括了两种概念:第一,物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;第二,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通讯。
1 物联网涉及关键技术
11射频识别技术(RFID)
RFID射频识别技术是一种非接触式的自动识别技术,它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据,识别工作无须人工干预,可工作于各种恶劣环境。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签, *** 作快捷方便。在物联网中重要起“使能”(Enable)作用。
射频识别技术应用非常广泛,目前产品:RFID读写器、RFID标签等已经广泛应用了,典型应用范围:门禁控制、航空包裹识别、文档追踪管理、包裹追踪识别、畜牧业、产品防伪、票证管理、汽车晶片防盗器、停车场管制、生产线自动化等。
12传感器技术
传感器是一种物理装置或生物器官,能够探测、感受外界的信号、物理条件(如光、热、湿度)或化学组成(如烟雾),并将探知的信息传递给其他装置或器官。因此可以说,传感器是人类五官的延长,又称之为电五官。在我们生活中声控灯、自动门、遥控器等都是传感器的典型应用。
传感器的特点包括:微型化、数字化、智能化、多功能化、系统化、网络化,它不仅促进了传统产业的改造和更新换代,而且还可能建立新型工业,从而成为21世纪新的经济增长点。
13M2M
M2M是机器对机器(machine-to-machine)通信的简称。是多种不同类型的通信技术有机的结合在一起实现机器之间通信、机器控制通信、人机交互通信以及移动互联通信等。M2M让机器、设备、应用处理过程与后台信息系统共享信息,并与 *** 作者共享信息;它提供了设备实时的在系统之间、远程设备之间或和个人之间建立无线连接,实现数据传输。
14其他技术
物联网还包含了其他如纳米技术、智能潜入技术以及工业化和信息化的融合技术等等在此就不一一详述了。
2 物联网应用领域
21城市管理
通过物联网可以实现智能交通,物联网技术可以自动检测并报告公路、桥梁的“健康状况”,还可以避免过载的车辆经过桥梁。在交通控制方面,可以通过检测设备,在道路拥堵或特殊情况时,系统自动调配红绿灯,并可以向车主预告拥堵路段、推荐行驶最佳路线。
22公共安全
通过物联网与摄录技术综合起来,我们可以实现人脸自动识别技术、车牌自动识别技术、指纹识别技术等可以有效增加公安机关的办案效率,增强社会安全保障。
23家电行业
将家庭所有家电家具实现物联网连接,可以实现真正的智能化家庭。典型的例子是海尔曾经通过物联网网桥(WSNBridge),实现了用户通过手机、互联网、固话与家中灯光、窗帘、报警器、电视、空调、热水器等电器设备的沟通,将物联概念与用户的生活实际紧密联系起来,使之成为了一种像水、电、气一样的用户居家生活的基础应用服务;海尔的全球首款“物联网冰箱”具有网络可视电话功能、浏览资讯、播放视频等多项生活与娱乐功能,让原本属于生活电器的冰箱成为一个娱乐中心。
24医护行业
医护领域的物联网应用主要在人体的监护和生理参数的测量等方面,利用传感器可以对人体的各种状况进行监控,将数据传送到各种通信终端上。在美国曾经实现了在鞋垫上设置传感器对有特殊病情老人通过物联网进行监控,最终获得有效数据实现最佳治疗效果。
25物流行业
物流行业是使用物联网技术比较早的行业,由RFID等技术和移动手持设备组成物联网后,基于感知的货物数据便可在全球范围内监控货物的流通状态,可以提供全面的货物信息以及物流跟踪信息,能够实时的获得货物以及航运信息,降低物流风险并提高风险的控制能力。
3 物联网技术存在问题
31物联网跟风较多,应用较小
物联网的价值不是一个可传感的网络,而是必须各个行业参与进来进行应用,不同行业,会有不同的应用,也会有各自不同的要求,这些必须根据行业的特点,进行深入的研究和有价值的开发。现阶段的物联网同样现处于跟风这一种现象,很多的企业盲目的炒作物联网,而没有形成具体的应用。物联网的体系基本形成需要一些应用形成示范,更多的传统行业感受到物联网的价值,这样才能有更多企业看清楚物联网的意义。
32物联网标准难以统一
互联网能够快速发展很大原因取决于互联网标准的成功,现阶段的物联网没有形成统一的标准,很难形成产业的规模的应用,对于推动物联网的普及起到很大的阻碍。因此,标准的建立至关重要。
33大规模应用普及需要较长时间
没有标准,整个行业的发展就要受到制约,同样,对于物联网的普及也需要经过很长的时间,而时间的成本,对于快速发展的企业来讲还是有非常大的影响。
34物联网大企业部署较快
从现状来看,提到物联网都是比较高端的人群或者是企业,对于物联网的部署,只有具有一定的实力的企业能做或者承接物联网项目,如中电信、中移动等,对于小企业来讲,物联网的应用还没有具体的涉及到,以至于出现可望可及的现象。
35技术环境不成熟
虽然互联网的发展为物联网迈进了重要的一步,物联网不仅仅需要互联网的支撑,还需要许多如通信、企业应用软硬件的支撑,对于如何实现这些网络的融合,从技术的角度来讲,需要涉及到大量跨行业、跨企业的协条,导致了物联网在技术方面还存在很大方面的缺
36全社会对物联网的内涵尚未取得共识
虽然物联网受到全社会的普遍关注,但目前物联网的概念和技术架构缺乏统一的清晰描述,全社会对物联网的内涵尚未取得共识。物联网从广义上认为是深度信息化,狭义上认为是此深度信息化的承载网络,这其中的“深度还需要业内人士共同探讨,不断发展完善。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，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。
物联网产业链包含芯片提供商、传感器供应商、无线模组(含天线)厂商、网络运营商、平台服务商、系统及软件开发商、智能硬件厂商、系统集成及应用服务提供商八大环节。芯片提供商是物联网的大脑，也是物联网产业链价值最高的环节。低功耗、高可靠性的半导体芯片是物联网几乎所有环节都必不可少的关键部件之一。依据芯片功能的不同，物联网产业中所需芯片既包括集成在传感器、无线模组中实现特定功能的芯片，也包括嵌入在终端设备中提供“大脑”功能的嵌入式微处理器。传统的国际半导体巨头，如ARM、英特尔、高通、飞思卡尔等;国内主要厂商包括：华为海思、展讯、中兴微、北京君正、华天科技等。
物联网时代的大数据策略
互联网时代，PC、Pad、智能手机等设备无处不在，数以亿计的用户通过微博、微信、SNS、博客等途径产生大量的自媒体数据，电商、新闻类网站、搜索引擎每时每刻都在记录着丰富的用户行为信息，海量的数据促进了云计算，分布式技术的发展，而这些技术反过来不仅推动了Web和移动互联网的革新，也推动了物联网的飞速前进。现在，我们正逐渐迈入物联网时代，实现万物互联的愿景，如果说之前人是信息生产的主体，那么或许不久的将来设备将成为主角，它们将源源不断地产生与人相关的衣食住行信息，这些信息会通过云计算、数据挖掘等技术实现价值的升华从而为用户提供更优质、贴心的服务。那么物联网时代会产生什么样的数据，应该采用什么样的大数据策略呢？
THINKstrategies 的总经理 Jeff Kaplan 在自己的博文《 当物联网遇见大数据 》中写道：
“你不能使用现在的策略，因为可以被捕获、管理并利用的数据将更加多样化，同时用例也会更加丰富。附加到各种设备和对象上的传感器会产生各种类型的数据。这些数据将会用于各种响应式的、主动的或者 创造性的目的 。IT部门的任务就是与业务部门一起工作，完全理解物联网方面的用例，然后寻找满足业务需求的技术。特别是，IT部门必须识别出最优的分析平台和工具，让业务用户能够获取到需要的数据，分析数据的含义并快速地做出响应。”
Gartner公司的副总裁、著名分析师 Joe Skorupa 认为：
“分布在世界各地的物联网设备将产生大量的输入数据，将所有的数据传送到一个位置进行处理无论从技术上还是从经济上都是无法实现的。最近的趋势——将应用程序集中起来以便于降低成本并增强安全性——并不适合物联网。组织必须将数据集中到多个分布式的小型数据中心中，在此对数据进行初步的处理并发送到一个中心站点进行额外的处理。数据中心管理员需要在这些区域部署更加具有前瞻性的容量以满足业务发展的需要。”
Patrick McFadin则在自己的博文《 物联网：数据都去了哪里？ 》中阐述了一个具体的数据策略解决方案。他认为整个过程可以分为三个阶段：产生数据并通过Internet传递、中央系统收集并组织数据、持续的数据分析与使用。
第一阶段需要决定数据创建的标准以及如何通过网络进行传递。Patrick McFadin认为可以通过>
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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。
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