人工智能与物联网的区别到底是什么？

物联网是继计算机、互联网之后的又一信息化时代的变革，它通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，应用在网络与实物的融合中。物联网里面的应用就更广泛智慧工业，智慧农业，智慧城市，智慧医疗，这些都是和大数据，云计算结合在一起的，人工智能也是其中的一部分。
那么，什么是人工智能物联网（AloT）？
AIoT（人工智能物联网）=AI（人工智能）+IoT（物联网）。AIoT融合AI技术和IoT技术，通过物联网产生、收集海量的数据存储于云端、边缘端，再通过大数据分析，以及更高形式的人工智能，实现万物数据化、万物智联化，物联网技术与人工智能追求的是一个智能化生态体系，除了技术上需要不断革新，技术的落地与应用更是现阶段物联网与人工智能领域亟待突破的核心问题。
简而言之，就是人工智能技术与物联网在实际应用中的合理融合实现效益最大化。
那么，人工智能和物联网又有什么区别呢？
人工智能和物联网两者的区别，大可不必去研究谁占据主导地位。与其说两者有什么区别，不如说是两者其实是相辅相成，相互联系的“共同体”。只有它们同时使用，才能实现人工智能和物联网最大优势。而且根据数据显示，在不久的将来，物联网技术将无处不在，我们很难再找到没有连接互联网的设备。
人工智能和物联网的是怎么结合在一起应用在现实生活中的？
1、无人机交通监控
我们的城市道路随着不断发展的同时，交通堵塞问题也每况愈下。因此使用实时资料来监控和改变交通流量，可以显著提高效率并改善塞车的情况。透过智慧路灯的架设，在每个路段监测流量并且及时调整交通号志，或者透过无人机作为机动性的更高的部署选择，并且可以监测更大范围的地区，利用智慧实时搜集信息，然后送交附近的装置进行分析。虽然物联网装置具有更强大的计算能力，但网络频宽仍然受到限制。而目前正在进行的5G基础建设，则可以有效地解决资料传输延迟问题，大幅提升实时分析，以满足智慧物联网工作负载的要求。
2、特斯拉智能汽车
特斯拉很好地应用了众多传感器、GPS和摄像头来开发的自动驾驶技术。特斯拉汽车通过物联网嵌入式传感器和人工智能应用来学习智能交通行为，以实现360度自动驾驶汽车。而这一项技术还有一个值得提的点是，所有特斯拉汽车都可以通过智能控制设备相互交流。此外，它还有助于提高每个单元的性能。
3、智能家居
智能家居行业，作为AIoT人机交互最重要的落地场景，正吸引越来越多企业进入。过去的家电就是一个功能机时代，就像以前的手机按键式的，帮你把温度降下来，帮你实现食物的冷藏；现在的家电实现了单机智能，就是语音或手机APP的遥控去实现调温度、打开风扇等等。基于互联智能的构想，未来的AIoT时代，每个设备都需要具备一定的感知(如预处理)、推断以及决策功能。因此，每个设备端都需要具备一定不依赖于云端的独立计算能力，即上面提到的边缘计算。
有相关言论称，在未来量子计算可能在人工智能方面发挥重要的积极作用。因为经典的人工智能不管发展到什么程度，我们仍然觉得这是一部机器，是一个机器人，它不可能完全像人类大脑一样去思考。而量子力学把观测者的意识与物质的演化结合起来，所以有些科学家会猜测，人类大脑的运行机制可能和量子计算机有一些相通之处。随着量子计算的发展，也许可以帮助我们更好地理解人类的智慧。总而言之，无论是AI，还是物联网，都离不开一个关键词——数据。数据是万物互联、人机交互的基础。AI的介入让IoT有了连接的“大脑”。同样，归功于当前存储技术发展，让数据有了基本的“后勤保障”。云服务的快速扩张，则让数据有了发挥价值的物质基础。

通过智慧水利水电工程案例可直观地查看大坝主体数个泄洪闸门实时的启闭状态，辅以气象信息、水位信息数据显示，帮助集控中心的人员在汛期及时作出决策。

水力发电的基本原理是利用水位落差 ，配合水轮发电机产生电力。将水的位能转为水轮的机械能，再以机械能推动发电机，从而得到电力。

水力发电系统主要由压力引水管、水轮机、发电机和尾水管等组成。河川的水经由拦水设施攫取后，经过压力隧道、压力钢管等水路设施送至电厂。利用三维组态还原电力生产过程，监控机组运行状态，提高发电效率。

Ⅰ水力势能到机械能的转变

江水水位在坝前升高形成落差，积蓄了水力势能。当机组准备发电时，对机组尾水管、引水压力钢管和蜗壳进行充水平压，提起机组下游尾水管闸门和上游闸门。

开机后，调速系统 *** 作导水机构开启活动导叶，蜗壳内的高压水流经其内侧均匀排列的固定和活动导叶形成一定环面后，均匀可控地进入水轮机转轮，连续的带压水流从转轮叶片外缘整周径向流入，从转轮出口轴向流出，水力反作用于转轮叶片，使转轮产生旋转力矩并带动转轮旋转，水力势能转变为机械能。在可视化系统内接入了单个机组的转速、导叶开度等数据。

利用渲染还原该过程的每个步骤，可用于新员工的培训和安全讲解。

Ⅱ机械能到电能的转变

水轮机转轮带动机组大轴旋转，并将扭矩传递给与其同轴的发电机转子，转子通过励磁形成的磁场，在定子绕组中作同步旋转，发电机定子在交变磁场的作用下，在绕组中产生感应电势，由此完成了从机械能到电能的转换。

水头越高、流量越大，水轮机的输出功率也就越大。将传感器数据上传可视化系统可判断工艺流程的合理性，发现阻碍电能转变的因素时及时修正，提高电能输出率。

Ⅲ初级电能到合格电能

通过接线端子引出，将导线连成闭合回路，回路中产生电流与电压，经过发电机出口母线，电流进入升压变压器，在这里电压被升至 500kV，然后进入六氟化硫气体绝缘开关站（GIS），连接输电线路进入电网，从而完成水轮发电机组的电力生产到输送的最后一个环节。

三维组态还原了水力资源从势能转变为电能的过程，一方面可以给学员提供仿真教学示例，另一方面可以向外界普及水力发电知识。融合数字建模、数字孪生、仿真模拟等技术，轻松构建低代码、零代码物联网 IoT 平台，辅助水利水电工程实现智慧化管理。

不仅是 3D 上的效果展现，支持绘制二维组态。可视化技术采用 B/S 架构，通过对传统二维的发电工艺组态图进行重构设计，对接测点数据实现 Web 化跨平台多端访问，无论是 PC、PAD 或是智能手机打开浏览器，即可随时访问监控场景。

将大屏组态集成至 B/S 端，与其他主流前端框架如 Angular、React 和 Vue 等无缝融合，打破了以往用户在控制室内控制场景的局限性。

二维组态基于 SCADA 系统，将图纸进一步美化升级。以平面图的形式展示了坝顶高程、大坝门机、主变压器、大坝库区、引水钢管、500kV 出线架、主厂房行车、发电机、水轮机在水力发电的过程中运行的先后顺序，并模拟水力势能—机械能—电能的转变，再通过 500kV 线路输送到 500kV 变电站的过程。

水库中水能转化为电能的多少与压力引水管管口处作用力大小密切相关。水库水量、水库水位、压力引水管倾斜角度等影响引水管管口作用力的因素直接影响着水能到电能的转换效率。

以蓝色的深浅代表水流的速度，以动态的点状线路模拟输电过程，整个过程清晰明了，一张图掌握水力发电站运行态势。高效协调水库和水机电系统之间以及水机电系统各部分之间的运行问题，提高发电效率。

平面图、塑料静态模型或者到水电站实地参观都无法使人直观、简单、全面、系统的了解水轮机内、外部结构组成以及工作原理。

“水轮机仿真拆解”通过三维仿真动画全方位表现，不仅给人以身临其境的感受，还能不受时间、地域的限制，系统、全面的了解水轮机各部件组成及动作原理。Hightopo数字孪生水轮机拆解过程，实现了在数字世界对物理实体状态和运行的全面精准呈现。场景中设备零件，浮现相应的属性信息，准确掌握设备内部业务流程、行为逻辑、状态变化等。

进入主厂房后，支持以第一人称视角自由漫游（W A S D 方向键结合鼠标 *** 作），可查看发电机详细运行参数、摄像头监控画面等信息。

支持绘制并保存常用巡检路线，每次进入后按照固定路线自动漫游，满足个性化的巡检需求。通过巡检模拟人或者巡检车巡检的过程，经过设备时可以停留查看设备信息。

将 GIS 创新融入可视化中，为可视化赋予更强大的地理智慧。支持接入多源异构数据，标注各个水电站位置信息，即时还原高精度真实现场。

采集江河流域范围内的 DOM（数字正射影像）和 DEM（数字高程模型）数据，以真实的城市河道现状信息和周边景物信息为依据，对河道、河底的三维空间数据进行三维几何建模；然后叠加精细建模的水电站模型，并进行渲染优化；最后采用显示列表、纹理优先级、细节层级模型（LOD）等渲染技术，实现三维河流实时逼真的虚拟场景显示，并提供丰富的人机交互手段。

通过可视化建立整条流域的虚拟漫游，远景和近景背景区别设置，添加了水雾、大气、云层等环境效果，让场景更真实、灵动。漫游将客观真实存在的场景通过浏览器以虚拟漫游形式达到异地浏览的目的，用户足不出户即可游历景物景点和建筑物内部场景。

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