物联网应用技术和计算机网络技术和软件技术的区别就业方向？

区别还是比较大的。
物联网技术中的编程主要是和物品传递过程中的信息流和机械设备控制有关，比如RFID的控制和信息交换、一维码二维码设备的控制和信息交换等等，重点在无线通信技术、工业控制技术、传感器技术等等。
软件开发专业的重点在于软件工程理论、数据结构算法理论、程序设计的有效性、信息安全、数据交换理论等等，所学的知识100%是给写程序的人准备的。
可以这么说，学物联网技术的肯定会编程，但是没有学软件开发的会的精。我们曾招聘了个物流专业的毕业生，他绝对会编程，写的程序也能运行，但是很多地方不符合软件开发的规范，代码杂乱且效率也比较低，因为他没学过编码规范，也不知道怎么优化代码。
另外，学物联网技术的和学软件开发技术的比起来，会的编程语言比较少。物联网技术主要跟硬件打交道，用到的编程语言也就是汇编、C、PLC等等，也许还会加上C#、VB或Java等用来写界面程序。但是职业程序员每个人都会好几种编程语言，用在不同的场景。比如桌面程序或开发CS模式的程序用C#、Java，服务器端开发用JSP、ASP、PHP，工程计算用Python，浏览器端开发用HTML/CSS
/Javascript，数据交换使用XML/XPATH/XSLT/JSON等，人工智能方面用逻辑编程语言Prolog，工程控制用PLC编程语言或TCL/TK脚本语言等等。
因此，学物联网技术的人，不建议向软件开发方向发展，应向工业控制工程师方向发展。
虽然这几个专业在学习方向上有所不同，但是在基础课程部分还是基本一致的，主要涉及到数学、物理、模拟电路、数字电路、 *** 作系统、编程语言、计算机网络、数据库、算法设计、数据结构、编译原理等，这些课程通常是这三个专业都要重点学习的。
软件工程的重点内容在于软件产品的研发，培养目标是具有初级研发能力的应用型开发人才。在课程设置上会构建一个比较健全的软件开发的知识结构，涉及到多种编程语言的学习、数据库、软件开发体系结构、项目管理等内容，结合不同的细分方向，还需要学习相应的知识，比如大数据开发方向还需要学习大数据平台的相关内容。软件工程专业毕业生的动手能力通常比较强，由于软件开发的就业面比较广，所以软件工程专业的就业情况一直比较不错。
网络工程专业的重点在于网络数据通信及相关产品的研发，培养目标是专业的网络工程设计、开发人才。网络工程专业的知识结构紧紧围绕计算机网络展开，包括通信原理、交换原理、通信协议、网络编程、网络 *** 作系统、网络安全等内容。学习网络工程专业需要较强的动手实践能力，通常需要学的知识也比较多和杂。目前IT行业内网络工程的专业人才也具有较大的缺口，所以就业还是相对比较容易的，通常的就业渠道包括网络设备生产商、销售商、网络服务商等。
在5G通信以及工业互联网的推动下，未来物联网的发展前景还是非常广阔的，物联网与云计算、大数据、人工智能也都有紧密的联系，所以物联网专业的知识结构也相对比较丰富。物联网的知识集中在三个方面，分别是设备、网络和物联网平台，其中涉及到嵌入式编程、网络编程以及数据库编程等内容。对于物理基础比较扎实，同时学习能力比较强的学生来说，选择物联网工程专业是不错的选择。

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。

人工智能为物联网提供强有力的数据扩展

物联网可以说成是互联设备间数据的收集及共享，而人工智能将是将数据提取出来后做出分析和总结，促使互联设备间更好的携同工作。

人工智能让物联网更加智能化

在物联网应用中，人工智能技术在某种程度上可以帮助互联设备应对突况。当设备检测到异常情况时，人工智能技术会为它做出如何采取措施的进一步选择，这样可以大大提高了处理突发事件的准确度。

人工智能有助于物联网提高运营效率

人工智能通过分析、总结数据信息，从而解读企业服务生产的发展趋势并对未来事件作出预测。例如，利用人工智能监测工厂设备零件的使用情况，从数据分析中发现可能出现问题的几率，并做出预警提醒，这样一来，会从很大程度上减少故障影响，提高运营效率。

了解大数据与人工智能的区别与联系，首先我们从认知和理解大数据和人工智能的概念开始。

1、大数据

大数据是物联网、Web系统和信息系统发展的综合结果，其中物联网的影响最大，所以大数据也可以说是物联网发展的必然结果。大数据相关的技术紧紧围绕数据展开，包括数据的采集、整理、传输、存储、安全、分析、呈现和应用等等。目前，大数据的价值主要体现在分析和应用上，比如大数据场景分析等。

2、人工智能

人工智能是典型的交叉学科，研究的内容集中在机器学习、自然语言处理、计算机视觉、机器人学、自动推理和知识表示等六大方向，目前机器学习的应用范围还是比较广泛的，比如自动驾驶、智慧医疗等领域都有广泛的应用。人工智能的核心在于“思考”和“决策”，如何进行合理的思考和合理的行动是目前人工智能研究的主流方向。

3、大数据与人工智能

大数据和人工智能虽然关注点并不相同，但是却有密切的联系，一方面人工智能需要大量的数据作为“思考”和“决策”的基础，另一方面大数据也需要人工智能技术进行数据价值化 *** 作，比如机器学习就是数据分析的常用方式。在大数据价值的两个主要体现当中，数据应用的主要渠道之一就是智能体（人工智能产品），为智能体提供的数据量越大，智能体运行的效果就会越好，因为智能体通常需要大量的数据进行“训练”和“验证”，从而保障运行的可靠性和稳定性。

目前大数据相关技术已经趋于成熟，相关的理论体系已经逐步完善，而人工智能尚处在行业发展的初期，理论体系依然有巨大的发展空间。从学习的角度来说，如果从大数据开始学习是个不错的选择，从大数据过渡到人工智能也会相对比较容易。总的来说，两个技术之间并不存在孰优孰劣的问题，发展空间都非常大。

云计算、大数据、人工智能这三者的发展不能分开来讲，三者是有着紧密联系的，互相联系，互相依托的，脱离了谁都不能更好的发展，让我们具体来看一下！
一、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。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
数据每天都在产生，各行各业都有，数据量也是相当之大，但如何整合数据，清洗数据，然后实现数据价值，这才是当今大数据行业的研究重点。大数据最后要实现的是数据超融合，应用到应用场景，大数据的价值才会体现出来。
人工智能就是大数据应用的体现。
二、云计算
云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。
对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务)，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
说白了，云计算计算的是什么？云存储存储的是什么？还是大数据！所以离开大数据谈云计算，离开云计算谈大数据，这都是不科学的。
三、人工智能
人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、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。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种复杂工作的理解是不同的。
人工智能其实就是大数据、云计算的应用场景。
现在已经比较火热的VR，沉浸式体验，就是依赖与大数据与云计算，让用户能够由更加真切的体验，并且VR技术是可以使用到各行各业的。
人工智能不同于传统的机器人，传统机器人只是代替人类做一些已经输入好的指令工作，而人工智能则包含了机器学习，从被动到主动，从模式化实行指令，到自主判断根据情况实行不同的指令，这就是区别。
大数据的概念在前几年已经炒得火热，但是也就是近两年才开始慢慢落地，依赖于云计算的发展，以及人们对人工智能的预期。

现在，企业已经从强大的物联网生态中有了很大收获。据极智网了解，物联网设备销量不断刷新纪录，这些设备产生的数据需要强大的存储和分析能力。值得关注的是，当前正在崛起的人工智能技术或许能给物联网生态面临的数据难题提供一剂良方。虽然机器学习是提高计算机人工智能水平的一种重要方法，但是更重要的是物联网将从中获益。随着物联网的不断发展，以及联网设备的普及，物联网行业就会面临着创新的问题，而人工智能能够推动物联网创新的发展，因为人工智能通过机器学习能够掌握强大的数据分析能力，能在人类的帮助下做出最佳决策。这意味着数据必须被及时分析，以保持企业和联网设备之间信息流和反馈的持续性。为了有效地分析物联网数据，企业正在转向机器学习人工智能，以发现实现物联网承诺的模式和方法。人工智能与物联网融合利用人工智能实时分析数据的联网设备正在崛起，而且受到消费者的欢迎。企业是物联网潜力最大的卖家，远超过消费者，而且企业对联网设备的热情也很高。未来的人工智能将着重开发自然语言能力，这有利于进一步展示物联网的潜力。能与人直接互动的物联网设备将鼓励人工智能不断创新，而人工智能技术的发展反过来讲进一步推动物联网的发展。

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