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。

物联网从提出到发展到进来也已经有了十多年，另外从零星的设备接入，到现在的万物互联，涉及的领域非常广泛。

一、智慧物流

1、仓库储存：通常采用基于LORA、NB-LOT等传输网络的物联网仓库管理信息系统，完成收货入库、盘点调拨、拣货出库以及整个系统的数据查询、备份、统计、报表生产及报表管理等任务。

2、运输监测：实时监测货物运输中的车辆行驶情况以及货物运输情况，包括货物位置、状态环境以及车辆的油耗、油量、车速及刹车次数等驾驶行为。

3、智能快递柜：将云计算和物联网等技术结合，实现快件存取和后台中心数据处理，通过RFID或摄像头实时采集、监测货物收发等数据。

二、智能交通

1、智能公交车：结合公交车辆的运行特点， 建设公交智能调度系统， 对线路、车辆进行规划调度， 实现智能排班。

2、共享单车：运用带有GPS 或NB-IoT 模块的智能锁， 通过APP 相连， 实现精准定位、实时掌控车辆状态等。

3、汽车联网：利用先进的传感器及控制技术等实现自动驾驶或智能驾驶， 实时监控车辆运行状态， 降低交通事故发生率。

4、智慧停车：通过安装地磁感应， 连接进入停车场的智能手机， 实现停车自动导航、在线查询车位等功能。

5、智能红绿灯：依据车流量， 行人及天气等情况， 动态调控灯信号， 来控制车流， 提高道路承载力。

6、汽车电子标识：采用RFID技术， 实现对车辆身份的精准识别、车辆信息的动态采集等功能。

7、充电桩：通过物联网设备， 实现充电桩定位、充放电控制、状态监测及统一管理等功能。

8、高速无感收费：通过摄像头识别车牌信息， 根据路径信息进行收费， 提高通行效率、缩短车辆等候时间等。

三、智能安防

1、门禁系统：主要以感应卡式，指纹，虹膜以及面 部识别等为主，有安全、便捷和高效 的特点，能联动视频抓拍、远程开门、手机位置探测及轨迹分析等。

2、报警系统：主要通过报警主机进行报警，同时，部分研发厂商会将语音模块以及网络控制模块置于报警主机中，缩短报警反映时间。

3、监控系统：主要以视频为主，分为警用和民用市场 。通过视频实时监控，使用摄像头进行抓拍 记录，将视频和进行数据存储和分析， 实时监测、确保安全。

四、智慧能源

1、智能水表：可利用先进的NB-loT技术，远程采集用水量， 以及提供用水提醒等服务。

2、智能电表：自动化信息化的新型电表， 具有远程监测用电情况， 并及时反馈等功能。

3、智能燃气表：通过网络技术， 将用气量传输到燃气集团，无需入户抄表，且能显示燃气用量及用气时间等数据。

4、智慧路灯：通过搭载传感器等设备， 实现远程照明控制以及故障自动报警等功能。

五、智能医疗

1、医疗可穿戴：通过传感器采集人体及周边环境的参数， 经传输网络，传到云端，数据处理后，反馈给用户。

2、数字化医院：将传统的医疗设备进行数字化改造，实现了数字化设备远程管理、远程监控以及电子病历查阅等功能。

六、智慧建筑

物联网应用于建筑领域，主要体现在用电照明、消防监测以及楼宇控制等。

七、智能制造

主要体现在数字化以及智能化的工厂改造上，包括工厂机械设备监控和工厂的环境监控。

八、智能家居

1、单品连接：这个阶段是将各个产品通过传输网络，如WiFi、蓝牙、ZigBee等进行连接，对每个单品单独控制。

2、物物联动：目前，各个智能家居企业将自家的所有产品进行联网、系统集成，使得各产品间能联动控制，但不同的企业单品还不能联动。

3、平台集成：这是智能家居发展的最终阶段，根据统一的标准，使各企业单品能相互兼容，目前还没有发展到这个阶段。

九、智能零售

1、自动售货机：自动售货机也叫无人售货机，分为单品售货机和多品售货机，通过物联网卡平台进行数据传输，客户验证，购物车提交，到扣款回执。

2、无人便利店：采用RFID技术，用户仅需扫码开门，便可进行商品选购，关门之后系统会自动识别所选商品，并自动完成扣款结算。

十、智慧农业

智慧农业指的是利用物联网、人工智能、大数据等现代信息技术与农业进行深度融合，实现农业生产全过程的信息感知、精准管理和智 能控制的一种全新的农业生产方式，可实现农业可视化诊断、远程控制以及灾害预警等功能。

来源：物联网在现实生活中的应用场景

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>