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。
随着全球信息化的浪潮，信息化产业不断发展、延伸，已经深入了众多的企业及个人，SOA系统架构的出现，将给信息化带来一场新的革命。
纵观信息化建设与应用的历程，尽管出现过XML（标准通用标记语言的子集）、Unicode、UML等众多信息标准，但是许多异构系统之间的数据源仍然使用各自独立的数据格式、元数据以及元模型，这是信息产品提供商一直以来形成的习惯。各个相对独立的源数据集成一起，往往通过构建一定的数据获取与计算程序来实现，这样的做法需要花费大量工作。信息孤岛大量存在的事实，使信息化建设的ROI（投资回报率）大大降低，ETL成为集中这些异构数据的有效工具。ETL常用于从源系统中提取数据，将数据转换为与目标系统相兼容的格式，然后将其装载到目标系统中。数据经过获取、转换、装载后，要产生应用价值，还需另外的数据展现工具予以实现，如此复杂的数据应用过程，必定产生高昂的应用成本。
结构化的数据管理尚可通过以上方法，予以实现其集成应用。在非结构化的内容方面，这些具有挑战性的问题令人生畏。内容管理的应用方案基于不同的信息化应用系统，而且大部分是纵向的以组织部门为界限的。在内容管理市场中，经常使用来自不同厂商的产品来提供这些解决方案。即使是同一个厂商的产品，相互之间的功能也是经常重叠，并且无法集成。
随着信息化建设的深入，不同应用系统之间的功能界限已趋于模糊。同时企业资源计划系统和协同商务系统，又需要商业智能的分析展现数据提供用户 *** 作依据。
在激烈竞争且多变的市场环境下，企业的管理模式很难固化，应用传统的信息化软件，当企业要做出一些改动时需要面对巨大的挑战。
SOA系统架构的出现，信息化变革
微软大中华区服务部总经理辛儿伦介绍说，从上世纪60年代应用于主机的大型主机系统，到80年代应用于PC的CS架构，一直到90年度互联网的出现，系统越来越朝小型化和分布式发展。2000年WebService出现后，SOA被誉为下一代Web服务的基础框架，已经成为计算机信息领域的一个新的发展方向。
SOA的出现给传统的信息化产业带来新的概念，不再是各自独立的架构形式，能够轻松的互相联系组合共享信息。
可复用以往的信息化软件。基于SOA的协同软件提供了应用集成功能，能够将ERP、CRM、HR等异构系统的数据集成。
松散耦合方式，只要充分了解业务的进程，就可以不用编写一行代码，通过流程图实现一套我们自己的信息系统。就像已经给你准备好了砖瓦和水泥，只需要想好盖什么样的房子就可以轻松的盖起。加快开发速度，并且减少了开发和维护的费用。软件将所有的管理提炼成表单和流程，以记录管理的内容，指定过程的流转方向。
更简便的信息和数据集成。信息集成功能可以将散落在广域网和局域网上的文档、目录、网页轻松集成，加强了信息的协同相关性。同时，复杂、成本高昂的数据集成，也变成了可以简单且低成本实现的参数设定。创建了完全集成的信息化应用新领域。
在具体的功能实现上，SOA协同软件所实现的功能包括了知识管理、流程管理、人事管理、客户管理、项目管理、应用集成等，从部门角度看涉及了行政、后勤、营销、物流、生产等。从应用思想上看，SOA协同软件中的信息管理功能，全面兼顾了贯穿整个企业组织的信息化软硬件投入。尽管各种IT技术可以用于不同的用途，但是信息管理并没有任意地将信息分为结构化或者非结构化的部分，因此ERP等结构化管理系统并不是信息化建设的全部；同时，信息管理也没有将信息化解决方案划分为部门的视图，因此仅仅以部分为界限去构建软件应用功能的思想未必是不可撼动的。基于SOA的协同软件与ERP、CRM等传统应用软件相比，关键的不同在于它可以在合适的时间、合适的地点并且有正当理由向需要它提供服务的任何用户提供服务。
英文名称： Intelligent Visual Internet of Things（iVIOT）, Smart Visual Internet of Things（SVIOT）。物联网 提供各种感知技术广泛应用平台，包括传感、连接、以及智能信息处理三个基本部分，有如下特点：（1）连接各种传感器如射频识别（RFID）、图像视频传感器、声音传感器、红外感应器、压力传感器、等，实时采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息；（2）采用泛在网络，包括互联网和“多网融合”；（3）具有对感知信息的智能处理与利用的能力，这是物联网最具价值的部分。
由（1）智能视觉传感器，（2）智能视觉信息传输，（3）智能视觉信息处理，和（4）针对人、车、物三大类目标的物联网应用，等四部分构成。它利用各类图像传感器，包括监控摄像机、手机、数码相机，获取人、车、物图像或视频，采用图像视频模式识别技术对视觉信息进行处理， 提取视觉环境中人、车、物视觉标签，并通过网络传输与视觉标签应用系统连接，提供便捷的监控、检索、管理与控制。“智能视觉物联网”通过与非视觉物联网的融合与协作应用，实现物联网对经济社会发展的影响和促进。
“智能视觉物联网”通过视觉传感器+信息传输+智能视觉分析感知人、车、物（人：智能行为识别（IVS）、车：智能交通（ITS）、物：RFID物联网技术），智能视觉物联网的定义是：通过视觉传感标签、射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物体与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物体的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。通过公共场所管理、智能楼宇、交通管制、学校、监狱、金融、社区、个人视频设备等终端用户搭建起“智能视觉物联网”，能够实现对资源的统一监控、管理和调度，因此智能视觉物联网具有广泛的应用前景。
我觉得二者相辅相成，但物联网可能更适应社会发展需求。原因如下
人工智能类似软件，需要物联网作为载体，物联网类似个硬件，是需要人工智能来驱动的。人工智能需要落地的应用作为载体，物联网就是一个最重要的载体。
物联网的英文是Internet of things简称IOT，翻译过来就是,,物物相连,万物互联，简单来说,即是物与物相连互联的互联网，但其实,物联网在我们的生活中已经无处不在，从我们在上学期间使用的校园一卡通，到高速上的ETC,再到近些年流行的智能手环可穿戴设备等等，都是物联网运用的例子，另外,随着AI技术的发展，物联网+AI带来了更多的可能性。
传统家居产品的智能化就是一个很好的例子，互联网时代,我们使用手机等设备获取输出信息，d属于人机交互模型，是以人为主体在网络上传输数据和信息，物联网主要分为3个组成部分，网络连接(connectivity)、数据处理，(device)、网络连接，传感器被安装在各种产品中，它们就是万物互联的物，这些传感器或者是芯片，让产品拥有感知能力和数据处理能力。
同时物联网感知设备每天可以收集产生大量的数据，如何利用这些数据并且分析数据，就成为难题，随着人工智能的发展，一些人工智能的分析方法就可以引入进来，人工智能为物联网面临的数据难题提供了最好的解决方案，人工智能通过强大的数据分析能力，在人类的帮助下做出最佳的决策，人工智能与物联网相融合，利用人工智能实时分析数据的物联网设备终端正在走入我们的千家万户。
最简单的设备例子：语音音箱和手机端语音助手，就是建立在自然语音处理的技术之上的物联网终端设备，物联网家庭摄像头也极大的依赖计算机视觉技术实施监控功能。这些物联网设备也只有借助人工智能技术的加持才能真正的发挥其优越性。物联网和人工智能 的关系就是一种相辅相成，携手并进，互相依赖的关系。
但人工智能的周期发展还是很长的，而目前很多大学把人工智能的核心的内容在研究生阶段培养，本科阶段用来测验学生是否有学习的潜力和能力。同时人工智能专业对教学设备和教学师资有过高的要求，而人工智能行业但凡有独特认知和能力的人才基本上在大型企业，没有在学校。人工智能对学历要求比较高。
物联网工程的市场庞大，因此就业前景也非常好。毕业生可从事信息传播时代内容方面的深度、综合、跨学科的信息传播工作,同时也能在新闻传播技术方面从事设计、制作等方面的传播技术类工作或者在政府管理部门、科学研究机构、设计院、咨询公司、建筑工程公司、物业及能源管理、建筑节能设备及产品制造生产企业等单位从事建筑节能的研究、设计、施工、运行、监测与管理工作等等。
在人工智能领域获得非凡进步的同时，物联网(IOT)获得了更大的发展。
当今世界信息产业发展的第三浪潮无疑是物联网的崛起，它是继计算机、互联网之后的又一信息化时代的变革。物联网，就是通过智能感知、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。您好科技集人工智能和物联网的智能感知等核心技术，将其应用在生活中的各个领域，为各行业提供专业的人工智能定制方案。既然物联网和人工智能应用广泛，那我们如何区分人工智能和物联网
我们先来说说人工智能。人工智能(Artificial Intelligence)简称AI，它能根据大量的历史资料和实时观察找出对于未来预测性的洞察。由于同时分析过去的和实时的数据，AI能容易注意到有哪些资料属于例外，并做出合理、合适的推断，而数据对于人工智能的重要性也就不言而喻了。因此，若要使AI引擎变得更聪明、更强大，方法及过程其实就如同在种植物，唯一的区别在于: AI需要的是持续的数据流入(互联网大数据时代是AI发展的重要基础)，而不是水，肥料和食物。对于人工智能来说，它可以处理和从中学习的数据越多，其预测的准确率也会越高。
人工智能的确能够帮助我们处理更多的数据，而且会越来越“聪明”。然而，物联网(IoT)其实肩负了一个至关重要的任务，那就是资料收集。在概念上，物联网可连接大量不同的设备及装置，包括家用电器和穿戴式设备。嵌入在各个产品中的传感器(sensor)便会不断地将新数据上传至云端。这些新的数据以后可以被人工智能处理和分析，以生成所需要的信息并继续积累知识。用一句话来概括物联网:把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来，进行信息交换，即物物相息，以实现智能化识别和管理。
人工智能也不能代表全部。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。人工智能对象更加民用化，而物联网对象是更加政府化。但这并不是绝对的，它们有时候是呈现相互交叉的作用，物联网应用在智能家居方面的案例也有，比如，智能照明，它是一种非常直观的物联网家居体验，我们可以通过手机应用实现灯光的开关，还有家庭安防、空调温度调节等，这些都是物联网应用的实例。
其实这两者(人工智能和物联网)的区别我们大可不必去纠结，谁究竟是占主导地位。与其说是区别，不如说是相辅相成，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的利益优势。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。就像我们谈论的智能家居，我们可以智能 *** 控点灯、空调，实现智能化、自动化的 *** 作。
“有需求就有市场”这句话永远都不会过时。随着人工智能技术的不断发展和完善，市场上的智能家居产品也不断增加，而绝大多数家居产品的科技含量是有限的，很大程度上那以满足不断升级的智能化生活需求，因此您好科技不断对人工智能和物联网技术进行探索，为用户提供专属的人工智能定制方案，提升人工智能产品的使用和服务质量。
物联网的三大智能属性包括数据感知、智能分析和智能决策。其中数据感知是指传感器、节点等设备对实物世界的信息进行感知，通过物联网传输数据到云端，而智能分析能够对传来的海量数据进行深度分析，并从中提取出有价值的信息；智能决策则是在分析好数据的基础上进行智能决策，将决策的结果通过物联网传送到相关的终端设备上，从而实现智能化的控制和 *** 作，实现更高效、便捷的生产和生活。这三大智能属性使得物联网在工业制造、物流配送、城市管理等多个领域中备受重视和应用。欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
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