先来看看物联网（Internet of Things，缩写IoT），可以比对互联网来理解。互联网是信息终端的连结，链接的是人。物联网是物理终端的连接，链接的是物，让所有能行使独立功能的普通物体实现互联互通的网络，终端布放的是各类传感器，位移传感器、温度传感器、加速度传感器等，监测到的物理数值通过无线网传输到计算机进行记录、运算及决策。
在物联网上，每个人都可以应用电子标签将真实的物体上网联结，在物联网上都可以查出它们的具体位置。通过物联网可以用中心计算机对机器、设备、人员进行集中管理、控制，也可以对家庭设备、汽车进行遥控，以及搜索位置、防止物品被盗等，类似自动化 *** 控系统，同时透过收集这些小事的数据，最后可以聚集成大数据，包含重新设计道路以减少车祸、灾害预测与犯罪防治、流行病控制等等社会的重大改变，实现物和物相联，将现实世界数字化，应用范围十分广泛。
再来说说云计算，云计算是相对传统计算机运算延伸出来的概念。传统计算机运算是端到端的，计算机终端到服务器端的数据存储、运算多是本地话、就地话，物理设备、物理地址是可寻可见的。云计算，☁️云顾名思义就是云端，“高大”、“辽阔”。主要是从服务器端来讲的，现实的世界，一方面采集数据量的越来越庞大（大数据），另一方面，对运算速度的需求是越来越高，本地话服务器难以支撑这种运算需求，从集约化来讲，集中化的服务器部署是有效的解决方案，数据存储、运算是异地话、集中化的，可以兼顾效率与成本。比较有代表性的就是运行管理、智能决策等，从企业运营到政府管理都越来越依赖于云计算。
物联网和云计算相结合的典型应用很多，比如“天眼”，在交通管理中应用为电子警察系统，在安全监控中应用为公安监控系统。
本人从事的是高端装备制造，这方面体验更深些，再比如中国的“中国制造2025”和德国的“工业40”，核心其实都是智能制造，从研发实验室到车间机床都配上了传感器，实现了物联网化，实时采集与校正（与设计模型比对）数据，也可以更低成本实现产品的个性化定制，而且通过在部件、模块科学加装传感器，生产的产品、设备也自动物联网化，也大大提高了性能。
讲两个这方面的典型代表，一个就是海尔，几年前开始推进的“智能工厂”就是上述理论及方案的应用，冰箱、洗衣机的生产，耗能指标更低，成本更低，也可以与其它家电互通互联，一体控制。另一个就是亿升科技，自主化国产化的以磁悬浮鼓风机为代表磁悬浮装备的研制、应用，更节能还免维护，通过自带的远程监控系统可是实时监测数据并进行调控，也可以通过长周期的数据累计分析支持辅助用户进行生产运营分析和决策。
随着移动互联网的发展，尤其在5G标准逐渐落地的大背景下，人工智能和App产品的结合是一个必然的发展趋势，而且移动互联网、物联网和人工智能的结合将是未来一个重要的发展方向，移动互联网在5G时代与物联网将进一步融合，一系列相关产品也会被陆续推向市场。
开发一款智能化的App需要一个开发团队，通常情况下需要产品经理、UI设计、架构师、项目经理、前端开发（Android开发、iOS开发、Web前端开发）、后端开发、测试工程师等。人工智能相关技术将主要在后端开发中体现，包括数据的收集、整理、分析和决策等 *** 作。当然，通过App进行数据收集本身需要考虑到一些风险，要符合相关的互联网规定，另外对于数据的安全保护要有一套完整的策略方案。
对于开发智能化App需要掌握的技术可以总结为以下三个部分：
第一：前端开发知识。前端开发知识包括Web前端和移动端，其中Web前端的开发需要使用到Html、CSS和JavaScript，移动端开发需要学习Android开发和iOS开发，Android开发需要学习Java语言（或kotlin），而iOS开发需要学习OC（或Swift）。
第二：后端开发知识。服务端开发可以采用多种编程语言来完成，可以采用Java、Python或者PHP等语言，其中Java的性能和扩展性比较好，Python的开发周期比较短，而PHP则比较居中。
第三：人工智能知识。对于智能化数据App通常需要掌握机器学习方面的内容，机器学习也是目前大数据分析的常见手段之一。机器学习需要学习相应的算法，并掌握机器学习的实现过程。机器学习的实现可以采用Python语言，实现过程包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法验证和算法应用。
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