5G+AI催化物联网蝶变 创新应用惠及更多用户

物联网这一概念其实在很早之前就被提出，其以互联网为核心和基础，并延伸和扩展到了各式各样的终端之上，简单来说就是实物联入网络，最终实现物与物之间、人与物之间的信息交互。而随着现在互联网应用的拓展和延伸，特别是在以 5G 为代表的新一代信息技术的加持下，越来愈多的新模式、新业务不断涌现，也让人们生活、办公、出行的方式也迎来了变化。

来源于网络

5G+AI+大数据实现更智慧的万物互联

说到现在的互联网，5G绝对是绕不开的一个话题，相较于其它蜂窝技术，5G 在物联网连接上有着得天独厚的优势。除了大家比较熟悉的更快速的传输速度，还提供了支持海量连接的高带宽，相比4G，5G 连接密度提高了近十倍，能效密度提升近百倍。这也意味着在人口密度大、智能设备数量庞杂的城市街道、大型场馆和商场，5G的超大吞吐量能够完全胜任这些场景中大量设备的接入使用需求。

正因为5G的到来，为实现真正意义上的万物互联提供了基础。同时在更多设备接入网络之后，为了让设备之间的互联更加智能，大数据和 AI 技术也起到了重要的推动作用。当数以亿计的终端设备连接到网络时，就会累积大量数据，大数据技术可用来整理这些数据，配合AI模型进行数据分析，结合算法实现不断优化，以提升整个系统的智能化程度。

物联设备在 5G、大数据和AI的支持下，从以人为主导的互联，逐渐变成了设备自我智能调节，看似都实现了互联的结果，但对于我们这些实际使用的用户来讲，设备之间能够更智能更简单的了解彼此，减少人为控制，体验也发生了实质性的变化。

在不断推动万物智能互联发展的过程中，一大批先行者企业可以说扮演了十分重要的角色，其中包括通信领域的高通公司。高通的物联网解决方案，为全球不同国家、不同行业提供的创新产品与解决方案。近年来随着5G的普及，高通更是携手合作伙伴，通过汇聚覆盖10大行业的多款产品应用和案例故事，展现了物联网生态系统的各种创新，在5G+AI+大数据等技术的共同支持下，今天的物联网不再只局限于"万物互联"，而是向着"万物智联"迈进。

物联网创新推动生活场景数字化变革

近年来，得益于数字经济政策环境和创新应用落地土壤，以5G、物联网等为代表的数字技术为国内企业创造了增长空间，更多的实际用例将我们平时接触的购物、医疗等领域全部覆盖。更加智能化的互联也让物联网技术在全球范围的应用场景和深度超乎想象。

东集小码哥（来源于网络）

以医疗行业为例，企业可以利用高通全球化解决方案，将创新产品与医疗场景相融合。其中东集推出的高标准的智慧医疗手持终端，为海内外医疗服务机构提供了数据采集终端。通过高通骁龙5G移动平台的加持，东集的手持终端支持丰富的全球5G频段，并且同时支持Wi-Fi6 Ready通信技术，即便是在医院路由器高密度连接情况下，仍可保证畅快互联且支持WPA3加密技术，保证病患信息安全传输。加上高通Al引擎，可以让整个终端的算力加倍，承载更多高性能应用的高效运行，无论是输液、查房等临床场景，药房管理等内勤场景，还是检测标本、体检报告配送等外包服务场景都能够支持涵盖，并精确进行分类 *** 作，便携和高效性让医护人员的工作效率提升不少，也让患者的就医体验变得更为简洁。

超嗨科技购物车（来源于网络）

在以往传统的购物过程中，选购商品、排队结账是必不可少的环节，尤其在大型商超收银台前，消费者对数米长的结账队伍早已司空见惯，这种形式不仅浪费消费者的购物时间，也影响商超整体的经营效率。

针对于此，超嗨科技通过采用高通的解决方案，在普通智能购物车的基础上，接入新零售领域的AI技术和通信技术，研发出全新智能购物车，搭载骁龙移动平台的购物车，支持Wi-Fi和无线网络、还提供了不错的图形识别性能。在AI算力支持下，消费者进入商场购物时，可以通过智能购物车直接自助扫描商品进行购物。通过网络内置传感器可以进行数据交互，在购物前支持账号注册/会员登录，购物中支持购物防损、生鲜称重、购物定位与导航等功能，购物后还能实现自助结算，解决了以往线下购物的诸多痛点问题，让用户拥有了全新的线下购物体验。

物联网引领全新工作方式

近年来疫情持续影响着我们的工作生活，不少人的工作方式也因此产生了很大的改变，尤其是线上办公的形式让不少企业在特殊时期也依能够正常运作。而随着这种形式的推广，也诞生出了不少新兴技术和业务模式。通过线上公办模式的持续创新，催生了更高效、低成本和更协同的智能工作方式。

钉钉会议一体机F2（来源于钉钉）

其中钉钉基于高通高性能物联网解决方案还推出了视频会议一体机F2，高通领先的视频技术让F2在10米距离内能实现全高清画面覆盖，高性能AI的加入让会议一体机拥有了自动取景、发言人跟踪、多画面自动导播等功能，为企业用户提供了远程音视频沟通、协同能力，更智能高效的会议形式也帮助企业节约差旅成本，提升工作效率，为企业远程高效办公带来不小增益。

加速城市管理和交通系统智能化

过去的十年里，传统意义上的车联网在发展，也努力开放，但不同的厂商、不同的企业都各成一套系统，这让车联网更多止步于“联网的汽车”，而并非一个真正的移动互联时代的产品。而随着现在更多规范和开放接口的出现，成功打破了各厂商之间的壁垒，让城市交通建设朝着更智慧、创新的方向发展。

在汽车领域，高通布局了车载信息处理和C-V2X、数字座舱、云侧终端管理、先进驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶（AD）。通过配合国内的主机厂商和配件厂商，持续利用其移动通信、计算方面的能力，合作推动车联网技术的发展，并利用5G技术致力改善人们的交通出行，使未来的出行交通更加安全、可靠。

九号共享滑板车S90L（来源于网络）

除了智慧出行之外，共享出行作为智慧城市的关键出行模式，在提升出行效率、合理分配社会资源、促进智慧城市建设等方面发挥着不可或缺的作用。其中九号公司推出了智能共享滑板车S90L，同样也是利用高通平台提供的AI算力，滑板车可自主感知道路信息并检测停车环境，对提升用户骑行安全、规范骑行习惯提供了很大价值；同时该平台支持全球广泛频段，为滑板车在不同国家运营提供稳定、便捷的连接。

总结

今天，物联网技术在全球范围的应用场景和深度已经超出了我们的想象。不仅仅是上面的一些用例，我们还能看到使用物联网监测系统实时采集土壤和温湿度等环境数据；妈妈通过智能婴儿监护机的镜头看护自己熟睡中的宝宝；物流企业的工作人员利用手持设备高效管理仓库中的所有快递等等使用场景。

也正是通过这些成熟的物联网解决方案，我们已经能够享受到智能家居带来的舒适，智能办公带来的企业变革以及共享出行带来的出行便捷，在数字化转型的大趋势推动下，物联网行业还将持续挖掘用户的需求，通过与 5G、人工智能、大数据、云计算等新技术的不断融合，相信今后还会有更多应用场景的落地，让设备之间的智慧互联惠及更多用户。

来源于高通

面对这些机遇挑战，其实更需要高通这样的企业来扮演开拓者这一角色，凭借在物联网领域深厚积累和深远布局，各行各业也都愿意与高通合作，通过其解决方案助力行业加速以及更多满足用户使用需要的产品面试，不仅推动了物联网终端普及，也进一步赋能下一代物联网生态系统创新。总之，相信在各类企业和高通的共同合作努力之下，物联网还将在众多领域创造出更大价值。

工业物联网无线数据采集系统，是一套基于信立 XLSN无线传感器网络技术的，具有终端数据采集，无线数据传输和数据应用分析等多功能的智能化数据采集和监控系统，它在市政供排水管网、供汽管网、热力管网、石油天然气管网、地下管沟监控；游泳池水箱水塔液位、大坝、河道水位、泵房浸水监控；蔬菜蘑菇、针金菇、水果、花卉、育苗等农业大棚智能环境监控；畜牧、家禽、水产等农业养殖智能环境监控；化工危化品石油天然气储罐区、电池、面粉仓库智能环境监控；电信机房、实验室、医院药房、生产车间、冷柜冰箱、图书馆、博物馆、档案室、粮库、烟草、酒糟酒曲酒窖等仓储馆藏智能环境监控；社区楼宇、港口工业园区、公园景区、校园广场、超市商场等大气环境质量智能监控；发动机、变频器等生产机器设备运行状态、仪器仪表能耗及生产缺料的智能监控等多个领域有着广泛的应用。
近年来，工业物联网无线数据采集系统的发展趋势是简化终端结构，在数据采集终端与主机之间采用无线通信，以代替复杂、不灵活的现场布线。该阶段数据采集系统采用更先进的模块式结构，根据不同的应用要求，通过简单的增加和更改模块，并结合系统编程，就可以扩展或修改系统，满足不同领域的需要。基于XLSN无线传感器网络24GHz或433MHz模块技术、MES制造执行系统技术及无线传感器、无线测控装置RTU等的智能制造工厂生产车间无线数据采集系统是工业物联网无线数据采集系统的典型应用案例。

2015-04-23 国农互联

各国农业物联网发展概况

美国

推进农业数据标准化。从长期来看，农业物联网需要的是可以相互识别的可 *** 作标准，这样不同设备才能在一起工作，否则不同设备传回的信息格式不能兼容。目前AgGateway和OADA正在研究农业数据标准化的问题。AgGateway是一家非营利性的商业联合组织，致力于推进电子商务在农业领域的发展和推动信息通信技术在农业的使用。OADA是一个帮助农民全面、安全获取数据的开放式项目。美国农业与生化工程师协会(ASABE)也在支持建立农业数据标准的工作。

大农场引领农业物联网应用。就农业物联网技术覆盖主体而言，大农场成为美国农业物联网技术的引领者，在农业物联网技术推广中起着示范作用。美国大农场采用物联网设备的数量相对更多，研究显示，美国大农场对技术的采用率高达80%。而对于小农场而言，由于设备的安装和维护成本高，它们使用物联网设备的数量相对较少，不过在大农场的示范作用带动下，也将会有越来越多的小农场采用物联网技术。

信息化基础设施奠定农业物联网发展基础。从美国农业物联网的发展现状来看，其信息化基础设施完备，为美国农业物联网的发展创造了优越的条件。美国政府每年用于农业信息网络建设方面的投资约为15亿美元，已建成世界最大的农业计算机网络系统AGNET，可以为美国农业物联网的发展提供强大的信息资源。同时，美国建立了农业技术信息数据库，如BISIS(生物科学情报社)、CAB(英联邦农业局)、AGRICOLA(美国国家农业数据库)和AGRIS(FAO农业情报体系)等。

日本

政府大力推动农业物联网发展。农业物联网在2004年被列入日本政府计划。当时日本总务省提出U-Japan计划，其核心是力求实现人与人、物与物、人与物之间的相连，在未来形成一个人或物均可互联、无处不在的网络社会，其中就包括农业物联网技术。目前，日本政府不断加强对智慧农业的扶持补助，通过一系列补助措施，到2020年日本农业信息技术化规模将达到580亿至600亿日元，计划在十年内以农业物联网为信息主体源普及农用机器人，预计2020年市场规模将达到50亿日元。

制造商推广农业物联网技术知识。日本农户在最初引进农业物联网时，由于成本过高、技术较难掌控等原因，物联网设备长时间处于停用状态。后来在制造商与当地农协工作人员的帮助下，逐渐接受并理解了物联网技术，比如在家里看看农作物的照片，并对比一下各类数据便可管理偌大的土地，并可较以前减少一半的工作量。

产、官、学协同研发农业物联网技术。近年来，日本农业物联网技术主要由NEC、富士通、日立等大型公司的IT部门牵头研发，并与三井物产等农用品开发商合作。日本非常注重引进和发展符合日本国情的精确农业。目前，日本产、官、学合作进行的农业物联网技术研究主要集中在两个方面:一是精确农业的基础研究，提供农业生产应用的作物生长模型数据库，可用于农业物联网的农业生产指导信息平台。二是精确农业机械的研究，提供农业物联网的智能化 *** 作终端。

英国

政府考核基于物联网的农业信息化。英国政府通过执行欧盟的单一补贴政策，把农业环境保护、农业产出与效益等很好地纳入补贴政策的考核指标，把农业机械的信息化程度作为重要考核指标予以支持，督促农业生产者广泛利用农业物联网，促进信息技术与生物技术等新技术融合，推动开展农业生产，从而推动农业物联网的发展，提高农业生产的智能化、精确化、高效化和自动化水平，实现环境保护、生产发展、效益提高、收入增加、资源节约等多重目标的均衡发展。

政府引导、多元市场主体拉动农业物联网建设。英国发展农业物联网主要依靠市场机制进行推动，政府主要是制定引导政策，采取扶持措施引导农业生产者，电信运营商、IT公司等农业物联网的主要建设者参与农业物联网建设。以政策为指引，以需求为导向，利用市场机制，按照有偿、自愿、效益的原则，鼓励各类市场主体开展信息技术的研发、推广和应用，大大提高了农业物联网技术的实用性、针对性、可持续性，能够较好地满足农业发展的需要。

注重涉农人员信息化水平的提高。英国政府十分重视涉农人员的信息化技能和知识的培训与教育，从上世纪90年代开始实施农村教育信息化计划。政府制定政策，把信息技术课列为全国中小学必修课程，并拟定了具体考核标准，采取了有效措施加强农村信息技术教师队伍建设，建设了各种网络学校和培训中心，开展了适宜于农村地区的各种网络或者视频远程教育，一些地方政府在教育经费的投入中要求不低于6%用作计算机和网络费用，一些农村制定了学生和计算机、图书馆的具体比例等，这些措施有效促进了信息化知识和技术在农村的普及，涉农人员的知识水平得到很大提高，这对农业物联网的发展至关重要。

以色列

以农业产业化、规模化促进农业物联网发展。农用土地有效集中和生产经营组织化是以色列农业物联网发展的基础。以色列945%的土地为国家所有，私人土地仅占55%。农业生产经营主要采取较为独特的集体农场(基布兹)和农业合作社(莫沙夫)两种形式。应运而生的是由多家集体农场和农业合作社联合组建的区域合作组织，它使整个农业生产经营有了较高的组织化程度，这些农业经营主体更加关心并追求农业生产经营的质量和效益，对应用农业物联网技术的愿望更加强烈，并且可以为应用农业物联网技术提供必要的资金和技术支撑。

农业科技创新服务体系支撑农业物联网发展。高度发达的农业科技和完善的农业服务体系是以色列农业物联网发展不可比拟的优势。以色列农业增产的96%靠科技，其高度发达和集约化的农业是以强大的农业科研、教育和推广体系作为后盾和支柱的。政府每年用于农业科研与技术推广方面的经费高达数亿美元，占GDP的比例位居世界前列。目前，以色列已建立一整套由政府部门、科研机构和农业合作组织紧密配合的农业研究和推广体系。以色列鼓励科研人员和推广人员结合自身的专业特长，开办或联办私人示范农场、科技型开发企业、推广型的培训示范基地等。

滴灌推动物联网技术的应用。滴灌在一般人印象中，就是布设大量打上微小孔洞管线的一种节水浇灌方式，但以色列人运用物联网技术把它做到了极致。以一个深埋地下的简单喷嘴为例，它凝聚了大量的高科技，它由电脑控制，依据传感器传回的土壤数据，决定何时浇水、浇多还是浇少，通过物联网技术，不仅节约了宝贵的水资源，而且节约了人力成本。铺完管线以后，未来大量农田的灌溉将由少数几个农民通过智能设备来控制。

国外农业物联网发展经验对我国的启示

政府力推农业物联网建设

无论是美国这样的农业强国，还是以色列这样的农业资源匮乏的国家，在他们农业物联网的发展过程中，政府都十分重视农业物联网发展的战略规划、农业物联网技术的研发和农业技术信息数据库的建设，并以此加快农业物联网技术的采纳和应用，从而推动农业现代化进程。因此，我国政府应强化农业物联网发展的顶层设计，促进农业物联网技术的研究开发。此外，政府在推动城镇化发展的同时，大力引导农业生产的产业化也是农业物联网推广应用的重要动力。

以农业信息化基础设施建设为基础

农业信息化基础设施是指农业信息的收集、传输、反馈、检测、控制、存储的载体、执行机构、数据库和管理软件等。例如，农业信息化基础设施的完备为美国农业物联网的发展创造了极其优越的条件，因此，大力促进农村宽带网络建设，建设和完善农业信息化专家系统和管理软件，配置性能完善的控制系统、通信传输、电力供给等信息化元器件，这一系列农业信息化基础设施的建设是我国发展农业物联网的重要基础。

以农业产业化、规模化为动力

从美国、以色列等国家农业物联网发展状况来看，农业产业化、规模化为农业物联网的发展注入了强大动力。农业产业化将变革农业组织管理结构，实现农业组织管理的现代化。专业大户、家庭农场、农业经济合作社和龙头企业等新型农业组织会涌现出来，相比传统分散经营的农户而言，这些新型农业经营主体更加关心并追求农业生产经营的质量和效益，对应用信息技术的愿望更加强烈，这些新型农业生产组织必然会推动农业物联网技术的应用。因此，我国应大力推动农业产业化，在农业产业化进程中，龙头企业、专业大户、农业经济合作组织等新型农业组织必将凭借在技术、人才、资金等方面的优势，提高农业物联网的应用水平。

以农业物联网科技创新服务体系建设为保障

日本、以色列等进入农业现代化的国家都拥有高度发达的农业科技创新服务体系。建设农业物联网科技创新服务体系，可以促进农业物联网技术的研发、推广和应用。因此，我国应加大农业物联网科技创新服务体系建设，比如从培养、引进、使用三个环节加强农业物联网人才队伍建设，可以引进海外人才，培养农业物联网研究领域的学科带头人及人才团队，制定高层次创新人才培养计划等。同时，加强农业科技创新与研发平台建设，加快推进以农业物联网研究为立足点的重点实验室等知识创新平台建设; 重点实施科技“110”综合信息服务工程、专家大院工程、企业和农村科技特派员创业工程、科技入户工程四大示范服务与推广工程，强力推进农业物联网技术服务推广体系建设。

加大对涉农人员农业信息科技教育

日本、英国等国家在推进农业物联网发展的过程中，都涉及对相关人员进行农业信息科技方面的教育，这不仅有利于涉农人员事先对农业物联网技术进行评估，提高他们应用先进信息技术的积极性，而且有利于他们在具体应用农业物联网技术时能够得心应手，从而推动农业物联网技术的传播。我国农民数量众多，农村教育水平较低，农民整体文化水平不高，国家即使研发出高科技的农业物联网技术，虽然能够转变农业生产方式，提高农业生产效率，但在落后的农村很难推广应用，我国涉农人员的信息科技水平严重阻碍了农业科技的推广。所以，我国要通过农村信息服务站、“阳光培训”工程、专题培训班、网络学校、远程教育等多种方式，开展多层次、全方位的农民信息化知识和技能培训，提高涉农人员的信息科技水平，为我国农业物联网的发展提供最基本的保障。

大数据在物联网运用中的作用
大数据这一概念早已有之，只是在较长的一段时间里处于沉寂状态。近年来，随着人们意识的增强以及观念的更新，大数据又重回人们的视线，并逐渐成为一股革新浪潮。大数据又名巨量资料，其涉及的数据量规模巨大，以至于无法通过主流工具在短时间内实现撷取与管理。对于这一部分海量、高增长且多样化的信息资产，只有运用更强的洞察力、决策力以及流程优化能力才能发现隐藏在数据背后的规律与价值，而可穿戴设备以及汽车中传感器应用的盛行，标志着大数据应用已经开始延伸到物联网领域。
在物联网中，对大数据技术的应用提出了更高的要求：首先，物联网中的数据量更大。物联网的组成节点除了人和服务器之外，也包括物品、设备、传感网等，数据流源源不断的产生，其数量规模远远大于互联网。其次，物联网中的数据传输速率更高。由于物联网与真实物理世界直接关联，要求实时访问以及控制相应的节点和设备，需要高数据传输速率予以支持。此外，物联网中数据的海量性也必然要求更高的传输速率。再者，物联网中的数据更加多样化。物联网涉及广泛的应用范围，从智能家居、智慧交通、智慧医疗、智慧物流到安防监控等，无一不是物联网的应用范畴。同时，在不同领域、不同行业，也需要面对不同类型和不同格式的数据，这使得物联网中的数据更加多样化。
针对物联网对海量数据的处理与应用需求，万物云开发团队在现有数据立方(DataCube)的基础之上，打造了一个针对智能硬件与物联网应用的大数据服务平台。该平台包括一个硬件数据服务接口，一个平台数据服务逻辑层以及一套面向应用的编程接口。物联网开发团队只需关注硬件及应用，就可通过万物云轻松处理物联网上的大数据。具体而言，万物云拥有如下特性。
丰富多样的应用功能。首先，万物云提供清晰而简明的编程实例、接口文档以及丰富的案例样本代码，以帮助开发者快速开发跨平台物联网应用，并通过社区论坛、微信和微博等社交平台提供全方位的技术支持。同时，万物云平台支持>

物联网架构中智能公交实例中的四个层次分别是感知层、网络层、数据处理层和应用层。

感知层：感知层是物联网架构的最底层，包括传感器、执行器等各类物联网设备，用于采集各种物理量、环境数据和状态信息等。在智能公交实例中，感知层包括GPS定位、车载摄像头、气象传感器、车载计算机等设备，用于实时采集公交车运行的位置、状态、路况、天气等信息。

网络层：网络层是物联网的中间层，主要负责数据的传输和处理，将感知层采集到的数据传输到数据处理层进行分析和处理。在智能公交实例中，网络层包括无线通信网络和互联网，用于连接各个公交车辆和数据处理中心。

数据处理层：数据处理层是物联网实现数据智能分析和决策的核心层次，主要由数据存储、数据分析、数据挖掘等组成，用于对感知层采集到的海量数据进行处理和分析。在智能公交实例中，数据处理层包括云端服务器、物联网平台等设施，用于对公交车的实时位置、车速、路况等信息进行处理、分析和预测。

应用层：应用层是物联网架构的最高层，主要是由各种智能应用程序组成，用于实现物联网数据的应用和展示。在智能公交实例中，应用层包括公交车调度和管理系统、智能导航系统、乘客安全监控系统等应用程序，用于指导公交车的运行、改善乘客出行体验等。

总之，物联网架构中智能公交实例的四个层次，构成了一个完整的物联网生态系统，涵盖了物联网系统的各个方面，为智慧城市的建设和公共交通业的发展提供了有力的支持。

随着智能手机的普及和各种智能联网设备的广泛运用，联网设备的数量近几年都在不断增长，从2017年起，整个物联网市场预计每年价值超过10亿美元。物联网渗透到各行各业中已经是不争的事实，2018年即将结束，千锋物联网培训为大家分析2018年物联网呈现的四大关键趋势。

趋势1：物联网平台被大规模采用

根据研究，企业决策者正在迅速意识到物联网带来的机遇。其研究显示，60%的决策者已经使用或计划在未来两年内使用物联网。

到2018年为止，我们已经看到了物联网软件平台的发展，以及硬件 *** 作管理、安全性、预测性维护和资产跟踪的打包应用程序的广泛采用。

趋势2：物联网与AR、人工智能和机器学习协同应用

没有一项技术是在真空中发展起来的，大量的物联网应用及平台生态集成了机器学习、图像识别、增强现实和区块链技术。今年，我们看到很多单点智能技术与物联网协同或者多个技术与物联网协同应用案例。

趋势3：优化数据

数据是支持物联网系统和服务的重要因素。然而，只有精心准备、干净、格式化和可索引的数据才能成为有价值的数据。根据数据科学家的观点，从异构数据中获得分析洞察力的工作80%是乏味的。因此，并不是每一个将IOT技术引入到其 *** 作和过程中的公司都会得到最好的数据。

趋势4：面对物联网安全挑战

安全仍是整个物联网生态系统中最大的问题。多层物联网系统存在安全问题。企业数据传输和个人数据共享都是主要问题。其他问题领域包括支付交易安全和硬件层安全性。

如今，个人移动设备的生物识别已经无处不在。我们可以期待连接的设备接受先进认证的好处。

据悉，预计到2030年，物联网将为全球GDP增长贡献10-15万亿美元。这个庞大的市场必然大有发展，如果你也看好物联网的发展，可以来千锋智能物联网培训进行专业系统的学习。

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。

1、网络拓扑结构变化快2、传感器网络难以形成网络的结点和中心3、传感器网络的作用距离一般比较短4、传感器网络数据的数量不大5、物联网对数据的安全性要求较高6、网络终端之间的关联性较低7、网络地址的短缺性导致网络管理的复杂性

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