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。

物联网的技术原理

事实上，物联网的原理是在计算机互联网的基础上，利用RFID、无线数据通信技术，构建覆盖全球数万座建筑的物联网。在这个网络中，建筑物（物品）之间可以在不需要人工干预的情况下进行通信。其实质是利用射频自动识别技术，通过计算机互联网实现物品之间的自动识别和信息的互联与共享。

物联网的核心技术还在云计算中，云计算是物联网实现的核心。物联网的三个关键技术和领域包括：传感器技术、RFID标签技术、嵌入式系统技术。领域：公共事务管理(节能环保、交通管理等)、公共社会服务(医疗健康、家居建筑、金融保险等)、经济发展(能源电力、物流零售等)。

传感器技术是计算机应用中的一项关键技术，将传输线上的模拟信号转化为可由计算机处理的数字信号。

RFID，即射频识别，是一种集射频技术和嵌入式技术于一体的集成技术，在不久的将来将广泛应用于自动识别和货物物流管理。

嵌入式系统技术是集计算机软件、计算机硬件、传感器技术、集成电路技术和电子应用技术为一体的复杂技术。

物联网使用场景，主要体现在几个步骤：采集、传输、计算、展示

物联网终端采集数据，将数据传送给服务器，服务器存储和处理数据，并将数据显示给用户。

例如，自行车是共享的，前向过程是自行车获取GPS位置数据，通过2G网络向服务器报告，服务器记录自行车位置信息，用户在APP终端查看自行车位置。反向处理是用户向服务器发出解锁请求，服务器通过2G网络向自行车发送解锁指令，自行车执行解锁指令。

物联网的大大小小的应用都是基于正向数据采集和反向指令控制实现的。

传输模式的选择：取决于距离和功耗

物联网的联网方式：

近距离低功耗，带BLE或ZigBee。

远距离低功耗，NB-IoT或2G

近距离大数据，带WiFi

大数据远程，使用4G网络

关于网络布局：

远距离传输比短距离传输更昂贵，功耗更高。合理使用远距离和远距离配置可以有效降低物联网终端的成本。

例如，原始共享自行车被2G网络解锁，需要数据的长连接或下行短消息解锁，功耗高，下载的共享自行车丢弃了远程解锁，直接使用手机的蓝牙解锁自行车，节省数据流，降低功耗，本发明还可以提高解锁速度，剩余能量电动自行车智能充电站也是物联网的高科技产品，采用最新的窄带通信技术引领电动自行车充电设备的技术高度。

云服务设计

物联网的云服务器和应用程序设计与I互联网基本一致，Java、PHP和ASP可用于物联网的后台处理。

移动互联网是“人-服务器-人”的框架，物联网是"物-服务器-人"的框架，两者是相同的，物联网终端设备也采用TCP、>

总结简图

物联网基础技术：

1、互联网技术，物联网是互联网的延伸和扩展，因此互联网技术是物联网发展的核心技术。

2、信息采集技术，物联网的发展需要信息采集、信息传递和信息处理这三个方面的完全融合，而信息采集是物联网发展的关键基础，物联网要获得发展，必须突破信息采集技术的瓶颈。

3、网络通信技术，剥去物联网的神秘外衣，其实物联网实质上就是在诸多行业和领域已有应用的无线传感网，无线传感网通过节点中内置的不同传感器检出被测环境中的温度、湿度、噪声、光强度、压力、土壤成分，移动物体的速度和方向等信息，并通过内置的数据处理及通信单元完成相关处理与通信任务。

4、物品编码技术，物品编码是物联网的基石，是物联网信息交换内容的核心和关键字，是物品、设备、地点、属性等的数字化名称。

5、数据库技术，在物联网时代，作为代表物品的标签数量是万亿数量级。如此大量的数据需要通过数据库管理。数据存储在当地数据库中，标签阅读器与当地数据库相连接。

扩展资料

物联网的基本特征从通信对象和过程来看，物与物、人与物之间的信息交互是物联网的核心。物联网的基本特征可概括为整体感知、可靠传输和智能处理。

整体感知即可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。可靠传输是通过对互联网、无线网络的融合，将物体的信息实时、准确地传送，以便信息交流、分享。

智能处理即使用各种智能技术，对感知和传送到的数据、信息进行分析处理，实现监测与控制的智能化。根据物联网的以上特征，结合信息科学的观点，围绕信息的流动过程，可以归纳出物联网处理信息的功能: