人是有智能的，为什么物联网需要人工智能

互联网将信息传递给人，人是有智能的，看到信息后，可以通过获得的信息，作出判断然后指导下一步做什么。

当万物互联之后，一个设备获得一个信息之后，这个设备如果没有智能的话，它不能决定下一步做什么，如果最后还由人来判断下一步如何 *** 作的话，设备与人的交互，并由人决定的速度，将制约物物相连的价值。

所以物联网的设备需要通过智能，处理获得的信息，并决定下一步做什么。

而根据物联网的几个提出机构看，智能都是起到关键的作用。

2009年的物联网热，最初是IBM提出的智慧地球的战略，核心是智能！

1、通过机理模型，包括理论模型集，如自动化理论，流体力学模型；逻辑模型集，逻辑框架、流程步骤，管理时序；部件模型集；工艺模型集，故障模型集；仿真模型集。

2、将人的经验固化在系统中。

3、通过数据驱动模型：包括数据分析，机器学习，控制系统。

其中机器学习，神经网络就是人工智能的方式。

而且机理模型相对于由人工智能创造的智能的比例是非常小的，未来的人工智能将帮助人类找到未来很多未知的模型。

现在市场上需求较为旺盛的专业技术领域有很多，以下是一些比较热门的方向：

人工智能和数据科学：随着人工智能和大数据技术的不断发展，这些领域对相关人才的需求越来越大，包括数据分析、机器学习、深度学习等方面。

云计算和网络安全：随着云计算和网络安全的发展，相关领域对于高技能人才的需求越来越大。

软件工程：随着科技的不断发展，软件工程师也成为了很多公司必不可少的岗位之一。

电子商务和数字营销：随着电子商务和数字营销的发展，这些领域需要越来越多的专业人才。

物联网和智能制造：随着物联网和智能制造的兴起，这些领域也对相关技术人才的需求越来越大。

无论选择哪个领域，都需要有相应的知识和技能，因此建议您首先了解自己的兴趣和专业方向，并根据自己的实际情况选择适合自己的方向进行深入学习和发展。同时也建议您多了解行业的发展趋势和市场需求，以便更好地规划自己的职业发展。

1物联网本质上是互联网云脑的中枢神经系统和其控制的感觉神经系统和运动神经系统
2云计算本质上是互联网云脑的中枢神经系统，它通过服务器，网络 *** 作系统，神经元网络（大社交网络），大数据和基于大数据的人工智能算法对互联网云脑的其他组成部分进行控制。
3大数据本质上是互联网云脑各神经系统在运转过程中传输和积累的有价值信息。因为在过去50年随着互联网的快速进化而急速膨胀，体量极其巨大。是互联网云脑产生智慧智能的基础。
4人工智能本质是互联网云脑产生产生智慧智能的动力源泉，人工智能不仅仅通过算法如深度学习，机器学习与大数据结合，也运用到互联网云脑的神经末梢，神经网络和智能终端中。使得互联网云脑各个神经系统同时提升能力。
5工业40和工业互联网本质是互联网云脑的运动神经系统，这将是互联网云脑未来非常庞大的组成部分，它也将包含6中介绍的各种前沿技术。
6智能驾驶，云机器人，无人机，3D打印本质上是互联网云脑运动神经系统中最活跃的部分，他们通过延展运动和机械 *** 作，帮助人类完成对世界更强有力的探索和改造。
7边缘计算本质是互联网云脑神经末梢的发育和成长，人工智能技术不但应用在中枢神经系统中的大数据，神经元网络中，也分布到神经系统的末梢。让互联网云脑的感觉神经系统，运动神经系统的末梢控制变得更为智能和健壮。
8移动互联网本质是互联网云脑神经纤维种类的丰富，让互联网用户更便捷，更不受地域限制的链接到互联网云脑中。
9。大社交网络（Big Sns)是互联网云脑神经元网络，也是互联网云脑最重要的部分。它由互联网传统社交网络Facebook，微信，微博发育而成，从链接人与人，发展到链接人与物，物与物，甚至包括链接人工智能软件系统
10云反射弧（Cloud reflex arcs)是互联网云脑最重要的神经活动现象，与人类神经系统相仿，也包含感受器、传入神经纤维、神经中枢、传出神经纤维和效应器。是互联网云脑智能智慧与现实世界互动的重要运行动作。它的种类有7种。将在以后的文章中专门介绍。
11智慧城市本质是互联网云脑与具体的地域结合的结果，是互联网云脑的缩小版应用，智慧城市的建设，从互联网云脑的架构看，需要关注城市居民，单位，机构，企业建设统一的神经元网络（大社交）的情况，也要关注城市的云反射弧的反应速度和健壮情况，譬如防火云反射弧，金融云反射弧，交通云反射弧，新零售云反射弧，能源云反射弧等。

第三代互联网主要是指基于大数据、人工智能、区块链和物联网等新技术的互联网发展阶段，它的特征主要包括以下几个方面：
1 大数据：第三代互联网是基于大数据的互联网，可以实现对海量数据的快速处理和分析，从而提高信息利用效率。
2 人工智能：第三代互联网是基于人工智能的互联网，可以通过机器学习、自然语言处理等技术实现智能化的数据处理和分析。
3 区块链：第三代互联网是基于区块链的互联网，可以实现去中心化、安全性高、可信度高的信息交互和数据交换。
4 物联网：第三代互联网是基于物联网的互联网，可以将各种设备和物品连接起来，实现设备之间的智能互联和信息共享。
总之，第三代互联网的特征是以新技术为基础，实现更高效、更智能、更安全、更便捷的互联网交互和数据交换。

AIoT（人工智能物联网）未来发展前景十分广阔。它将使用AI技术实现对设备、数据和应用的连接，从而为企业带来新的发展机遇。AIoT可以帮助企业实现效率的大幅度提升，同时也可以帮助企业减少成本开销。此外，AIoT还能够帮助企业针对不断变化的需要快速作出决定和行动。

物联网工程专业考研方向主要集中在：计算机科学与技术、软件工程、电子与通信工程等，以下是各专业介绍：

物联网工程专业考研方向1：计算机科学与技术

计算机科学与技术（Computer Science and Technology）是国家一级学科，下设信息安全、软件工程、计算机软件与理论、计算机系统结构、计算机应用技术、计算机技术等专业。

主修大数据技术导论、数据采集与处理实践（Python）、Web前/后端开发、统计与数据分析、机器学习、高级数据库系统、数据可视化、云计算技术、人工智能、自然语言处理、媒体大数据案例分析、网络空间安全。

计算机网络、数据结构、软件工程、 *** 作系统等课程，以及大数据方向系列实验，并完成程序设计、数据分析、机器学习、数据可视化、大数据综合应用实践、专业实训和毕业设计等多种实践环节。

物联网工程专业考研方向2：软件工程

软件工程是一门研究用工程化方法构建和维护有效的、实用的和高质量的软件的学科。它涉及程序设计语言、数据库、软件开发工具、系统平台、标准、设计模式等方面。

在现代社会中，软件应用于多个方面。典型的软件有电子邮件、嵌入式系统、人机界面、办公套件、 *** 作系统、编译器、数据库、游戏等。同时，各个行业几乎都有计算机软件的应用，如工业、农业、银行、航空、政府部门等。这些应用促进了经济和社会的发展，也提高了工作效率和生活效率 。

物联网工程专业考研方向3：电子与通信工程

电子通信工程英文名为Electronics and Communication Engineering，是电子科学与技术和信息技术相结合，构建现代信息社会的工程领域，利用电子科学与技术和信息技术的基本理论解决电子元器件、集成电路、电子控制、仪器仪表、计算机设计与制造及与电子和通信工程相关领域的技术问题，研究电子信息的检测、传输、交换、处理和显示的理论和技术。

前景

物联网的应用仍然存在成本、技术、政策、用户壁垒等瓶颈，从目前情况来看，环保、安防、智能交通、农业、医疗推广的可能性最大，而企业和个人的物联网应用的普及仍然需要较长时间。虽然未来物联网将拓展到智能家居、智能交通、智能医疗等各个领域，但现在还没到广泛应用的时候，估计在中国还得需要几年的时间。

物联网产业的兴起，不能跟风无序地发展。当前，我国还处于发展初期阶段，各个产业链还缺少一定的行业标准，RFID应用产业市场密钥体系独自为政，国内也缺少统一的行业标准，每家企业生产的产品绝大多数是不通用的。

包括刚刚兴起的手机一卡通，电信、移动、联通三家采用的是不同的技术标准，即使同一家运营商采购的标准也不尽完全相同;因此物联网产业的兴起，更多的需要政府部门引导整个产业链出台更多行业技术标准，以规范各个产业的生产、研发秩序。

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。

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