物联网 指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。
人工智能的学习过程需要大量数据信息，这就是人工智能和物联网的一个纽带，能将他们联系在一起，发挥更大的作用。简而言之，物联网由协议不同的终端通过某种约定好的协议进行信息交互与智能处理，而人工智能有数据便能不断学习并越来越聪明。
若人工智能是软件，那么需要物联网作为载体，若物联网是一个硬件，那么需要人工智能来驱动的。因此，我们也可以将物联网看成人工智能落地的一个载体。智能机器人可以接收周围环境的信息，所用到的物联网部件是传感器。传感器可以将感受到的外界信息（如温度、湿度、光照等）转换成电信号，然后发送给控制器，再由控制器发出相应的指令，实现对机器人的 *** 作。院校专业：
基本学制：四年 | 招生对象： | 学历：中专 | 专业代码：080905
培养目标
培养目标
培养目标：本专业培养德、智、体等方面全面发展，掌握数学和其他相关的自然科学基础知识 以及和物联网相关的计算机、通信和传感的基本理论、基本知识、基本技能和基本方法，具有较强 的专业能力和良好外语运用能力，能胜任物联网相关技术的研发及物联网应用系统规划、分析、 设计、开发、部署、运行维护等工作的高级工程技术人才。
培养要求：
1．掌握马列主义、毛泽东思想与中国特色社会主义基本理论，具有良好的人文社会科学素 养、职业道德和心理素质，社会责任感强；
2．掌握从事本专业工作所需的数学等相关的自然科学知识以及一定的经济学、管理学和工 程科学知识；
3．系统掌握物联网专业基础理论知识和专业知识，理解基本概念、知识结构、典型方法，理 解物理世界与数字世界的关联，具有感知、传输、处理一体化的核心专业意识；
4．掌握物联网技术的基本思维方法和研究方法，具有良好的科学素养和一定的工程意识， 并具备综合运用掌握的知识、方法和技术解决实际问题的能力；
5．具有终身学习意识以及运用现代信息技术获取相关信息和新技术、新知识的能力；
6．了解物联网的发展现状和趋势，具有技术创新和产品创新的初步能力；
7．了解与本专业相关的职业和行业的重要法律法规及方针政策，理解工程技术伦理的基本 要求；
8．具有一定的组织管理能力、表达能力、独立工作能力、人际交往能力和团队合作能力；
9．具有初步的外语应用能力，能阅读本专业的外文材料，具有一定的国际视野和跨文化交 流、竞争与合作能力；
10掌握体育运动的一般知识和基本方法，形成良好的体育锻炼习惯。
主干学科：计算机科学与技术、电子科学与技术、通信工程。
核心知识领域：物联网技术体系、标识与感知、物联网通信、物联网数据处理、物联网控制、物 联网信息安全、物联网工程设计与实施等。
核心课程示例（括号内理论学时+实验或习题课学时）：
示例一：物联网工程导论（18学时）、物联网通信技术（45 +18学时）、RFID原理及应用(45+ 18学时)、传感器原理及应用（45 +18学时）、传感网原理及应用（45 +18学时）、物联网软件设计 （27 +18学时）、物联网数据处理（54学时）、物联网中间件设计（27 +18学时）、物联网应用系统 设计（54学时）、嵌入式系统与设计（45 +18学时）、传感器微 *** 作系统原理与设计（36+36学 时）、物联网控制原理与技术（45 +18学时）、物联网定位技术（45 +18学时）、物联网信息安全 （45 +18学时）、物联网工程规划与设计（36学时）、计算机网络（54学时）。
示例二：物联网工程概论（30学时）、物联网算法基础（60 +15学时）、物联网硬件基础(60+ 15学时)、传感网与微 *** 作系统（45 +15学时）、物联网安全与隐私（30学时）、无线单片机与协议 开发（60+15学时）、JAVA语言程序设计（30 +15学时）、物联网移动应用开发（20 +10学时）、物 流管理信息系统（30+15学时）、RFID系统（30学时）、物联网嵌入式系统开发（20 +10学时）、多 传感器数据融合技术（60学时）、云计算（30学时）、物联网与智慧思维（30学时）、移动人机交互 技术（30学时）、社会计算（30学时）。
示例三：物联网工程导论（18学时）、物联网体系结构（40学时）、传感器原理及应用( 36+10 学时)、物联网数据处理（40+10学时）、嵌入式系统原理（40 +12学时）、物联网工程规划与设计 （40+10学时）、物联网应用系统设计（50学时）、物联网通信技术（40 +14学时）、RFID与智能卡 技术（40+10学时）、物联网控制技术与应用（40+14学时）、物联网信息安全（40 +14学时）、传感 器网络及应用（40 +14学时）、网络规划与设计（40 +14学时）、数据仓库与数据挖掘（40+10学 时）、信息系统分析与集成（40+14学时）、软件集成与服务计算（40+10学时）。
主要实践性教学环节：课程实验、课程设计、专业实习、毕业设计（论文）。
主要专业实验：传感器实验、传感网实验、物联网通信实验、物联网数据处理实验、物联网工 程规划与设计实验。
修业年限：四年。
授予学位：工学学士。
职业能力要求
职业能力要求
专业教学主要内容
专业教学主要内容
《嵌入式原理及应用》、《无线传感器网络》、《汇编语言与微机原理》、《传感器微 *** 作系统原理与设计》、《应用密码学》、《光电子物理基础》、《模拟电子技术》、《数字建模》、《微处理器系统设计》、《物联网信息处理技术》 部分高校按以下专业方向培养：电商物联网、移动嵌入式、智能机器人、物联网大数据采集与分析。
专业（技能）方向
专业（技能）方向
IT类企业：物联网工程、物联网系统设计架构、物联网应用系统开发、物理网系统管理、网络应用系统管理、物联网设备技术支持、云计算。
职业资格证书举例
职业资格证书举例
继续学习专业举例
就业方向
就业方向
物联网专业就业前景
目前，教育部审批设置的高等学校战略性新兴产业本科专业中有“物联网工程”、“传感网技术”和“智能电网信息工程”三个与物联网技术相关的专业。此三个专业从2011年才开始首次招生，目前为止还没有毕业生，所以，无法从往年的就业率来判断未来的就业情况，但可从行业的整体发展趋势和人才市场的需求等方面了解该专业未来的就业形势。
作为国家倡导的新兴战略性产业，物联网备受各界重视，并成为就业前景广阔的热门领域，使得物联网成为各家高校争相申请的一个新专业，主要就业于与物联网相关的企业、行业，从事物联网的通信架构、网络协议和标准、无线传感器、信息安全等的设计、开发、管理与维护，也可在高校或科研机构从事科研和教学工作。未来的物联网技术要得到发展，需要在信息收集、改进、芯片推广、程序算法设计等方面有所突破，而做到这些的关键是如何培养人才。柏斯维也指出，从整体来看，物联网行业是非常需要人才。
对应职业（岗位）
对应职业（岗位）
其他信息：物联网专业学物联网导论、电子电路、传感器技术概论、嵌入式系统、物联网软件、标准与中间件技术、线性代数、概率统计等课程。 物联网专业学习什么课程 基础科目：大学英语、大学物理、高等数学、C语言程序与设计、线性代数、概率统计等。 专业科目：物联网导论、电子电路、传感器技术概论、rfid技术概论、TCP-IP协议、嵌入式系统、物联网软件、标准与中间件技术、M2M概论、JAVA等。 这些专业科目是物联网工程的主流学科，但是不同的学校以此为基础，所修的科目可能与以上所说的有所不同。 物联网专业就业前景 面对现在大学生毕业就业难的情况下，物联网领域却急需相关专业的人才，同时物联网行业内前景大好，这也是成为高校热门专业的一个重要原因。从工信部以及各级政府所颁布的规划来看，物联网在未来十年之内必然会迎来其发展的高峰期。而物联网技术人才也势必将会“迎娶”属于它的一个美好时代。
一大数据支撑物联网，云计算供给大数据
由于这四者的关系比较复杂，所以只能逐个来给你做解释。
首先说物联网吧，其实简单通俗的去解释，就是物物联网，说白了就是任何事物都可以连接到互联网端来共享数据，如果非要去细究这个词的含义，我相信这个世界上没有人能给出你一个标准的定义，所以姑且先这么解释。
这种物联网的模式并不是很轻易就可以完成的，如果你了解互联网的发展史你会发现，完全依靠数据来运行的互联网其实早就有向物联网发展的趋势，说白了，人类不会满足于只拥有虚拟数据的互联网。
只有当物与物之间也构建起一个类似于互联网的网络的时候，才能真正实现物联网的构建蓝图。
而这种模式的支撑，靠的就是大数据计算，没有大数据，无法模拟物与物之间相连的规则，没有大数据，也无法去模拟物与物之间的关系和相对行为模式，这就是大数据支撑物联网的缘由。
而云计算则是供给大数据的主要来源，众所周知，近年来云计算非常火，与之而来的云盘、云播放等，都是通过云计算作为基础供给衍生出的产物，而大数据，现在也几乎由云计算来完成，具体算法我们不提（反正我不会也不太懂），只需要明白，大数据现在是由云计算来供给的就可以了。（云计算的概念不建议了解，非要查的话，至少有几百种解释，而且我估计也没几个人看得懂）
二大数据制造人工智能，云计算提供基础算法
人工智能这个概念，大概二十年多年前就已经提出了，当时最强大的人工智能还停留在简单的动作上面，其原理大概是通过模拟人类行为，进行算法测算，将这种算法写入程序中。
随着时代的发展，人工智能的算法越来越复杂，当云计算出现之后，顶尖大佬将这种算法的模式放在了云计算上面。
相较于传统算法，云计算更为多元化、快速化、有效化，简单来说就是更为强大。
而将大数据写入人工智能，则会让其可实现的行为或功能越来越多，最简单的呈现形式就是智能机器人，原来可能只会走路，现在可能都会变型或跑步了，这就是大数据制造出的人工智能相较于之前的进步吧，总之，人工智能的数据太过繁琐，如果不通过这样的方式很容易出现错误，人脑固然强大，但机械固化的大量运算还是没有系统计算来的可靠。
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