云计算，大数据，物联网。
云计算的目标就是对资源的有效管理，管理的主要就是计算资源、网络资源、存储资源三个方面将以上的三种资源通过信息技术实现虚拟化，形成资池。对应用软件的d性管理(即云化软件部署)，将通用的应用软件(如数据库、运行环境)封装好、标准化需要的时候调取自动部署即可。
大数据或称海量数据、巨量数据，指的是需要新的处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
物联网(Internet of Things, IoT)是指通过信息传感设备，按约定的协议将任何物品与互联网相连接进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的网络。物联网主要解决物品与物品、人与物品、人与人之间的互联。
相关拓展
云计算的概念:
“云”实质上就是一个网络，狭义上讲，云计算就是一种提供资源的网络，使用者可以随时获取取“云”上的资源，按需求量使用，并且可以看成是无限扩展的，只要按使用量付费就可以“云”就像自来水厂一样，我们可以随时接水，并且不限量，按照自己家的用水量，付费给自来水厂就可以。
从广义上说，云计算是与信息技术、软件、互联网相关的一种服务，这种计算资源共享池叫做做“云”，云计算把许多计算资源集合起来，通过软件实现自动化管理，只需要很少的人参与，就能让资源被快速提供。也就是说，计算能力作为一种商品，可以在互联网上流通，就像水、电、煤气一样，可以方便地取用，且价格较为低廉。
总之，云计算不是一种全新的网络技术，而是一种全新的网络应用概念，云计算的核心概念就是以互联网为中心，在网站上提供快速且安全的云计算服务与数据存储，让每一个使用互联网的人都可以使用网络上的庞大计算资源与数据中心。
以上内容参考 百度百科-云计算
近年来，物流产业得到了高度重视，所有的物资资料、生产核心高端产品都需要物流业来支撑，物流产业得到了飞速发展。物流体系的不断完善，行业运行的日益成熟和规范使得其产业地位逐步上升。
但随着国内外物流量的逐年增长，市场需求的不断增加，物流业的存在的问题逐渐显露出来，物流成本居高不下，信息化和自动化程度低等，都影响和制约着物流业的发展。当下互联网特别是移动互联网发展迅猛，随着互联网政策的出台，各行各业迎来了一个发展的新契机。
以互联网为驱动，鼓励产业创新、促进跨界融合是我国经济和社会的发展的新方向。互联网物流时代已经到来，加快物流的信息化步伐，用互联网思维和现代化技术改变传统的运作模式，是未来物流业发展的必经之路。
现代信息技术的发展，为物流信息化提供了坚实的基础，没有物流的信息化，关于物流（的）现代化的任何设想都不可能实现。马货邦一个专业的物流信息服务平台，运用现代信息和传感等技术（对采集到的信息建模并输出用户决策模板），基于物联网大数据的智慧物流将是现代物流的发展方向。
通过对大数据的深度挖掘，对物流路线制定、运力调配进行优化，从而进一步实现降低成本、提升效率、即时服务等目标。通过应用物联网技术和完善的配送网络，构建面向生产企业、流通企业和消费者的社会化共同配送体系；将自动化、可视化、可控化、智能化、系统化、网络化、电子化的发展成果运用到物流系统。在物联网大数据主导的新经济时代，物流行业将在各产业的创新驱动和价值链重构上占据更为核心的位置。
最重要的是，在互联网+的时代，物流不能仅仅成为配送的工具，物流业与金融业、制造业的多元融合将成为互联网+时代物流业发展的方向。互联网+物流真正想改变的是物流环节中信息不对等以及利益链条过长的问题，直接打通供给方与需求方之间的渠道，改变旧供应链中的落后环节。
然而互联网+物流并不仅仅是物流环节、物流信息的变革，最终目的是完成商品流通体系的的转型，让物流社区更加智能化、智慧化、便捷化，最终构筑出透明、高效、信息对等的现代物流体系，完善的商品流通系统。
相比于2021年引爆的元宇宙，虚拟数字人的历史更为悠久，可追溯到虚拟歌姬林明美。2020年10月，一位名叫“阿喜”的虚拟数字人走红网络，吸引了许多粉丝的关注。截至2021年11月，其粉丝数量已突破28万。
新冠让全球经济陷入不确定性中，同时也让各行业的数字化和智能化明显提速。人工智能不断融入各行各业，如今，在生活的许多场景中都能看到虚拟数字人的身影。
由于抗疫需要，AI测温、AI问诊、服务机器人等应用开始在大众普及。在后疫情时代，AI也进一步与交通、制造、农业等产业结合，促进社会经济发展。另外，远程办公、在线教育等模式成为众多行业的新常态，逐渐深入大众生活。
虚拟歌姬林明美
让虚拟数字人像人一样具备思考能力，需要结合知识图谱和深度学习等技术，让AI 具备持续学习能力。以此为基础，再结合3D建模、情绪识别等技术，可以打造出更贴心的虚拟数字人，其不仅可以看、听、说，甚至还能像人一样交流。随着虚拟数字人的生产门槛进一步降低，虚拟数字人有望实现大规模在互联网、金融、医疗、媒体等行业，给用户带来千人千面的服务。
资本的入局，互联网企业的探索，虚拟数字人应用的逐渐落地等都激发了人们对于元宇宙的无限畅想，也使得元宇宙成为市场关注的风口。
数字宇航员小诤
每个人在元宇宙中都需要有一个数字替身，即用户个性的虚拟身份。与现在的用户ID不同，数字替身只有一个，他是具有自己的消费习惯、品牌偏好、数字资产的虚拟个体。而元宇宙中的营销对象便从现实消费者变成了数字替身。
随着人工智能、虚拟现实、区块链、大数据、云计算等技术的日趋成熟，以及资本和创业者竞相对元宇宙相关赛道的投入，涉及元宇宙的生产力变革已经悄然发生了。
从前，在银行服务大厅中的是人工客服，现在换成了虚拟数字人；从前，工厂流水线需要雇佣许多生产工人，现在都换成了全自动的人工智能机器来运作；从前，玩游戏只能按照固定模式 *** 作，现在，玩游戏可以自由创作；从前，做广告只能请真人代言，现在可以选择虚拟偶像。
数字人AYAYI
宇宙相关技术的发展，让虚拟世界与现实世界不断融合，人们的娱乐、社交、工作、生活场景都发生了翻天覆地的变化。
2020年，新冠期间，我国经济受挫，消费领域受到明显冲击。但与此同时，AI与5G、大数据、物联网等新一代信息技术的作用却因此得到了凸显，成为发展的新风口。
疫情防控期间，各行各业停摆，人们隔离在家，急需满足精神需求，游戏、阅读、视频等线上内容成为人们打发时间的选择，视频影音、手游消费规模扩大。为满足办公、医疗、教育等基础民生需求，线上办公、远程诊疗、网络教育等模式得到了大范围推广。
数字人、虚拟人将大量出现，融入大众生活，大规模应用到金融、电商、医疗、传媒等行业，出现如虚拟主播、虚拟客服、虚拟医生等虚拟员工，给客户带来更优质、更贴心的服务。
未来的元宇宙将是开放性和封闭性的完美融合，各行各业都将在元宇宙中占据一席之地，人们的生活方式、生产方式和组织结构等都将被重构。而这个终极形态的元宇宙将会成为一个巨大的新市场，各行各业也会出现新的超级玩家。
近几年，探索虚拟世界的影视作品越来越受欢迎。在这些影视作品中，人们可以完全进入虚拟世界，与AI数字人互动，体验一场与现实世界无异的个性化旅行。这些情节都让人们对虚实结合的元宇宙充满期待。
事实上，这些情节已经不止停留在人们的幻想中，它们正在逐渐照进现实，现实与虚拟的世界正在被连接。
物联网通过大量的网络传感器来接受数据当前收集的信息数据类型不同，物联网的数据特征与大数据不同，主要特征有：
heterogeneity, variety, unstructured feature, noise, and high redundancy
物联网数据特征：异构型、多样性、无结构化特征、噪声、高冗余。
大数据的4V特征：大量化、多样化、快速化、价值化
当今物联网数据不是的大数据最重要的组成部分，但是据惠普的预测，到2030年，传感器数量将达到1万亿，成为大数据的重要组成部分。
整体供给：2020年产量约为14亿立方米
根据联合国粮食及农业组织(FAO)的统计数据显示，2015-2020年我国人造板(除了软质板)的产量呈现波动下跌趋势。在2015年，我国人造板产量为149亿立方米，随后呈现波动下跌至2019年的142亿立方米。前瞻根据近年来中国人造板产量的情况预测2020年中国人造板产量约为14亿立方米左右。
前景预测：2026年市场规模约为565亿美元
人造板是以木材或其他非木材植物为原料，主要以林区三剩物、次小薪材等森林废弃物为原料经一定机械加工分离成各种单元材料后，施加或不施加胶粘剂和其他添加剂胶合而成的板材或模压制品，用以减少对木材的依赖，是节约木材资源的重要途径，具有幅面大，结构性好，膨胀收缩率低，弯曲成型性能好，施工方便，适用性广等特点。
人造板制造大大提高了木材资源的综合利用率，在满足消费者需求的同时，很好地解决了资源与发展的矛盾，对缓解我国木材资源紧缺局面、保护生态环境具有重要意义。
未来，我国进一步建设健全绿色低碳循环发展的经济体系，加强资源利用效率，我国人造板行业仍将保持稳定发展，但是受到宏观经济压力、原料成本提升等因素的影响，以及行业进入成熟期进行结构调整优化的影响，行业增速整体较低。
前瞻预计，未来几年我国人造板行业市场规模将保持4%的低速增长，2020年受疫情影响人造板行业总产值增速略有下降;至2026年，中国人造板市场规模约为565亿美元。
——更多数据请参考前瞻产业研究院《中国人造板制造行业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。
大数据分析
物联网传感器不断从大量连接的各种各样的设备接收数据。随着连接设备数量的增加，物联网系统需要可扩展以适应数据流入。分析系统处理这些数据并提供有价值的分析报告，这些报告将给企业带来竞争优势。
由于数据是根据其类型进行挖掘的，因此必须对数据进行分类以充分利用数据。根据所讨论的数据类型，可以完成不同类型的分析。
流分析将来自传感器的未分类流数据与来自研究的存储数据结合在一起，以找到熟悉的模式。通过这种方法进行的实时分析可以在车队跟踪和银行交易等应用中提供帮助。
地理空间分析
另一类大数据分析方法是基于地理空间，其中IoT传感器数据和传感器的物理位置的组合可以为预测分析提供整体视角。物联网世界中的对象数量众多，其通过无线网络发送数据的能力有助于获得详细的数据转储，这些数据转储可用于促进洞察。
挑战
目前，我们处于大多数企业都必须捕获、分析和报告IoT数据的阶段。但是，由于这些技术仍处于发展阶段，因此这些组织面临许多挑战。例如：
集成
由于物联网数据是通过多种渠道以不同的格式接收的，因此收集和集成它具有挑战性。分析系统需要确保接收到的数据具有足够的可 *** 作性以确定见解的格式。文本挖掘和机器学习技术通常用于从传感器提取文本数据。但是，提取图像、视频等非文本格式的数据无法快速完成。
隐私
物联网系统通常具有敏感信息，需要加以保护以免受外部干扰。不断涌入的数据难以保护数据的每个部分并进行分析。这些系统由于容量有限而依赖于第三方基础结构，这将增加安全风险。因此，采用了诸如数据匿名性和加密之类的预防措施来加强数据安全性。
关于大数据与物联网有什么关联，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
大数据不是
抽样数据，而是全部的数据；
所以大数据必须依赖云计算，不可能是局域网的；
物联网目标是把所有的物体都连接到互联网，并把物体虚拟化，数据上传，自然就是大数据了。
云计算是为了大并发、大数据下的解决实际运算问题；
大数据是为了解决海量数据分析问题；
物联网是解决设备与软件的融合问题；
可见，它们之间的关系是互相关联、互相作用的：
物联网是很多大数据的来源（设备数据），而大量设备数据的采集、控制、服务要依托云计算，设备数据的分析要依赖于大数据，而大数据的采集、分析同样依托云计算，物联网反过来能为云计算提供issa层的设备和服务控制，大数据分析又能为云计算所产生的运营数据提供分析、决策依据。
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