请结合人工智能技术、大数据技术、物联网技术,谈一谈未来如何打造智慧城市？

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

大数据云计算物联网人工智能如何用于数媒制作，方法如下:
1首先了解大数据所表达的问题，以及其中相对应的数据流。
2大数据是人工智能的基础，数媒制作需要人工智能中的虚拟现实技术，利用其来构造框架。
3大数据和物联网的技术融合，可以创造物体无限互联，网络无限延伸的深层应用效果。计算机技术快速发展的当下，数据之间可以进行高速、有效的传播，并且信息的处理效率也不断地加快，使数媒制作有新方向。

物联网、云计算服务、大数据、5G等是新一代信息技术与信息资源充分利用的全新业态，是信息化发展的主要趋势，也是信息系统集成行业今后面临的主要业务范畴。

通过信息传感设备、通过约定协议，将任何对象与互联网相连接、进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。涉及的技术有：传感器技术、RFID标签、嵌入式系统技术。

基于互联网 的计算方式，通过这种方式，在网络上配置共享的软件资源、计算资源、存储产资源和信息资源，这些网络上配置的资源可以按需求提供给网上 终端设备和终端用户 。

大数据应用需要经过五个环节：
1）数据准备
2）数据存储与管理
3）计算处理
4）数据分析
5）知识展现

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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大数据 大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果,其中物联网的影响最大,所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开,包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前,大数据的价值主要体现在分析和应用上,比如大数据场景分析等。
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人工智能 人工智能是典型的交叉学科,研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向,目前机器学习的应用范围还是比较广泛的,比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”,如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。 可见,相比大数据某,人工智能涉及的领域更加高深和高端
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