物联网的构成没有融合哪个技术?

很抱歉，我之前的回答有误。物联网的构成是由多种技术融合而成的，其中包括传感器技术、嵌入式系统技术、通信技术、云计算技术、大数据技术、技术等。传感器技术是物联网的基础，它可以将物理世界中的各种信息转换成数字信号，并通过嵌入式系统进行处理和传输。通信技术则是物联网中实现设备之间互联互通的关键，包括无线通信技术、有线通信技术等。云计算技术可以为物联网提供强大的计算和存储能力，大数据技术可以对物联网中产生的海量数据进行分析和挖掘，技术则可以为物联网提供更加智能化的应用场景。这些技术的融合，使得物联网可以实现设备之间的智能互联，为人们带来更加便捷和智能的生活体验。

煤矿开拓设计、地测、采掘、运通、洗选、安全保障、生产管理等主要生产系统要具备自感知、自学习、自决策与自执行的基本能力。

这是煤矿智能化建设的基本要求，实现这一基本要求，依托的则是 物联网、云计算、大数据、人工智能、自动控制、移动互联网、装备机器化等现代矿山的智能开发技术。

物联网作为智能开发技术之一，不断颠覆传统技术架构，正在为IT基础设施、人工智能、区块链技术、智能机器人等领域的突破发展铺平道路。

精英数智 科技 股份有限公司

借助物联网技术

谋新求变

研发 “物联网数据服务平台”

夯实煤矿全链路数据底座

广泛应用各种感知技术

物联网上部署多种类型传感器，采集煤矿全域子系统数据，诸如煤炭、危化、燃气等企业各类子系统数据，仅煤炭行业数据就支持环境安全、灾害监测、人车安全、大型设备监控、生产设备监控、供电、运输等三十余个子系统数据的接入。

泛化融合互联网等多类网络

适应各种不同类型的网络和传输协议，可将传感器采集到的海量数据信息进行正确和及时的传输、保证数据不丢失、支持断点续传、数据传输延迟可缩小到秒级，可实现复杂网络的多级、多路数据分发传输。

智能处理数据实现感知控制

将采集数据与智能处理相结合，利用云计算、模型识别等各种智能技术，通过分析海量信息、加工和处理有意义的数据，扩充应用领域。

此外，物联网数据服务平台还以坚实的数据底座向上支撑煤矿生产的多场景需求，满足多产品智能管控的要求，诸如综采工作面、掘进工作面、瓦斯抽放管控、探放水智能监测系统、辅运系统、主运系统以及矿山综合管控系统等。

物联网数据服务平台

力破“数据孤岛”“数据烟囱”

实现数据融合互通共享

多源融合物联网数据、消除数据孤岛，做煤矿全域智慧生产联动和煤炭行业生产态势分析的数据基石。为大数据分析、人工智能提供体系化的全域数据支撑服务。

物联网数据服务平台

支撑煤矿全域数据治理工作

精英物联网数据服务平台自上线以来，完成了山西、山东、安徽省级和晋控集团级等区域的安全监控系统的数据治理。先后开展5次省级/集团级安全监控数据治理培训，在省/集团的矿端数据在线率可达90%以上；省/国家的数据在线率可达98%以上；数据质量显著提高，报警精确度大幅提升。

“物联网将是下一场工业革命的支柱

并成为近年来最具影响力的技术之一”

古老的煤炭开采行业

历经数千年 历史 的发展

正在数字经济时代焕发新生

下一步

物联网技术怎样革新破旧

引领煤矿智能化发展

我们躬身入局

一起见证这场 科技 蜕变

物流管理信息系统与物联网融合是非常可行的，物联网离不开物流管理。
物流管理信息系统是由人员、计算机硬件、软件、网络通信设备及其它办公设备组成的人机交互系统，其主要功能是进行物流信息的收集、存储、传输、加工整理、维护和输出，为物流管理者及其它组织管理人员提供战略、战术及运作决策的支持，以达到组织的战略竞优，提高物流运作的效率与效益。
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。其英文名称是：“Internet of things（IoT）”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。

当前，科技发展多点突破，深度融合体现在以下几个方面：
1人工智能：人工智能技术的快速发展和广泛应用，与大数据、云计算、物联网等技术的深度融合，正在推动智能化转型升级，助力各行业数字化、智能化发展。
2区块链技术：区块链技术的发展，正在推动数字经济、金融科技、智慧城市等领域的变革。区块链技术与人工智能、大数据、物联网等技术的深度融合，也为数据的安全性、隐私保护等方面提供了更好的解决方案。
35G技术：5G技术的推广应用，将进一步改变人们的生活和工作方式。5G技术与物联网、云计算、人工智能等技术的深度融合，也将推动智慧交通、智慧医疗、智慧城市等领域的发展。
4生命科学：生命科学技术的发展，包括基因编辑、人工肉、干细胞技术等，正在推动医疗健康领域的变革，也将对食品安全、环境保护等方面产生重要影响。
5虚拟现实和增强现实技术：虚拟现实和增强现实技术的发展，正在推动数字文化、数字艺术等领域的创新和发展，也将对教育、旅游、娱乐等方面产生深刻影响。
综上所述，科技发展的多点突破和深度融合，正在推动数字经济、智慧城市、医疗健康、数字文化等领域的变革和创新，为人们的生产、生活和社会发展带来了更多的机遇和挑战。

作为一位物联网小白，是时候分享自己对物联网这个庞然大物一些简单的解析了。
众所周知，物联网的范围很广很广。在人们都意识生活离不开互联网的时候，你会发现，其实物联网也无处不在。但是物联网又没有像互联网一样应用的很明显，能够通过音视频表现出来。物联网从2016、2017年的LoRa、NB-Iot等技术站在风口上，到2018年渐渐进入一个平稳期，很多人不确定其方向到底在哪里。
近两年一直从事物联网相关的硬件产品开发，对物联网相关知识有了浅陋的了解，对物联网方向也简单认识。简答发表个人见解。
智能家居
提到智能家居，现在我们首先想到的就是AI音箱，它是智能家居的入口，它融合了AI、物联网、大数据等技术一体，实现了人与物、物与物的相连。此类产品有亚马逊的Echo、小米的小爱、京东的叮咚、阿里的天猫精灵等。已经深入到人们的生活中。与我们的智能家居（家用电器等）相接、控制，提供人们的生活质（bi）量（ge）。未来，智能家居行业将会围绕着AI音箱等作更广的发展。如扩展到智能穿戴设备、智能医疗等方面。
畜牧业、农业物联网应用
我国是一个农业大国，也是一个畜牧业大国。物联网在农业中的应用包括植物生长环境的数据采集、农业物流跟踪、食品安全跟踪、农作物生长控制等。目前的市场来看，物联网在农业方面的应用主要还是应用于农场、果蔬基地等，其他，如物流市场、食品安全市场等都还没有很好的应用。这个和现有技术、成本以及需求等相关
畜牧业主要包括牛、羊、猪、鸡鸭鹅等。物联网在畜牧业中应用案例比较多。例如，网易猪、京东的跑步鸡、牛耳标、羊耳标等。物联网在畜牧业中应用主要是动物数据采集（健康、生长周期等）、实时定位、动物溯源（食品安全）等。现在虽有大量案例，但是技术的成熟型以及产品的必要性一直制约其发展。（只针对畜牧业本身，不涉及对应的物联网+畜牧业+金融贷款的组合产品，因为涉及到畜牧业+金融，现在就可以考虑加入区块链）
工业物联网
工业物联网的市场与应用是我目前认为市场行情最好的，也是目前物联网效果最能体现的应用场景。工厂设备改造、无线监控、设备状态检测、工业园区人员监控等需求非常多。工业物联网的应用主要是现代企业需要提高效率、降低人力成本以及维护成本，而现在的物联网解决方案恰好帮助他们解决了。其次，工业应用不像商用对产品性能以及外观等最求很高，其对使用时间，寿命稳定性等要求比较高。这些恰恰是符合物联网终端设备的要求。还有就是现在的窄带物联网技术满足长距离传输需求，符合工业场所的需求。需求和技术都能满足，所以工业物联网的前景非常明朗。
智慧城市
智慧城市这个概念比较大，智慧城市的目的是方便人们生活，智慧城市的每个部分都离不开物联网，包括安防监控、环保、停车等。智慧城市的发展在一定程度上会方便人们的生活，提高生活质量。但是，从现在已经部署的智慧城市的效果来看，并不明显。个人认为其主要原因是人们对物联网的概念还不深入，一直停留在过去的生活方式中，并且生活中的一些微小的变化并不会立刻显示出来，不会像移动互联网那样表现的特别明显。我们现在要做的就是适应时代的变化，让科技进入生活，改变生活。
物联网的应用远不止这么点，它无处不在，让科技进入我们的生活，让物联网提高我们的生活质量，这个是我们作为物联网产品人的职责。让产品进入生活，改变生活，改变物与物，万物互联。

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。

工业互联网技术体系中的融合技术主要是将不同领域的技术进行整合和融合，以实现更高效、智能化的工业生产和管理。具体来说，融合技术的作用如下：
1提高系统的可靠性：通过融合不同技术，可以将各个子系统进行协同作业，从而提高整个系统的可靠性和稳定性。例如，利用网络、传感器和物联网技术等实现工业设备的实时监测和维护，提高了设备的可靠性和运行效率。
2提高生产效率：通过将数据共享在不同系统之间，实现信息的高效流转和管理，从而优化生产流程并提高生产效率。例如，通过物联网技术，将生产线上的设备、工人和产品等信息进行智能化管理，可以快速识别瓶颈和问题，并进行优化调整，从而提高生产效率和质量。
3增强灵活性和可扩展性：通过融合技术，可以打破原有系统的局限性，提供更加灵活和可扩展的解决方案。例如，通过云计算和大数据技术等，可以将工业数据进行统一管理和分析，实现工业生态系统的自动化构建和智能升级。
4提高安全性：融合技术还可以帮助提高工业系统的安全性。例如，通过网络安全技术、加密技术等，实现对数据传输和存储的安全保护，有效地防止数据泄露和攻击等风险。
总之，融合技术在工业互联网技术体系中发挥着重要作用，可以大幅提升工业生产的效率和质量，同时也可以帮助企业更好地应对市场变化和竞争压力。

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