什么是三维物联网可视化应用？麻烦说的详细一点，最好举些例子。

三维物联网概念

三维物联网是运用虚拟现实技术构建的全三维数字化物联网管理平台，结合互联网技术、射频识别传感器、视频监控系统、视频分析系统，以及数据仓库技术和数据挖掘技术，突破以人工管理为主的常规园区管理模式，解决常规管理模式中各系统各自独立，支离破碎的问题，同时解决传统模式中信息量少、流通不畅、缺乏综合分析、难以共享、应对突发事件反应迟缓、安全隐患较大等问题，实现物联网时代全面感知各种信息，让常规园区管理更加智能便捷。

三维物联网关键技术

RFID射频识别技术——物联网的“嘴巴”

RFID射频识别技术作为一种通信技术，通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。

传感器技术——物联网的“耳朵”

作为接收器，它能感受规定的被测量，例如温湿度、电压、电流，并按照一定的规律转换成可用输出信号。

AI及云计算技术——物联网的“大脑”

云计算是把一些相关网络技术和计算机发展融合在一起的产物。它提供动态的可伸缩的虚拟化的资源的计算模式，具有十分强大的计算能力，高达每秒10万亿次的运算能力，可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。同时它也具有超强的存储能力，具有计算和存储能力。

而相比云计算，AI技术就是真正意义上模仿人类大脑学习与思考，研究领域有智能机器人、虚拟现实技术与应用、工业过程建模与机器学习等。

无线网络技术——物联网传输中的“高速公路”

当物体与物体“交流”的时候，就需要高速、可进行大批量数据传输的无线网络，无线网络的速度决定了设备连接的速度和稳定性。若无线网络的速率太低，就会出现设备反应滞后或者连接失败等问题。

目前，我们使用的大部分网络属于4G，4G给通信市场带来的变革是十分巨大的，但是在我们即将面世的5G面前都不算什么，据悉，5G的峰值理论传输速度可达每秒数10Gb，举例而言就是一部超高清画质可在1秒之内下载完成，作为第五代移动通信技术，加上国内5G近两年的政策推动，也将把移动市场推到一个全新的高度，而物联网相关领域的发展也因其得到很大的突破。

三维物联网应用领域有哪些？

智慧城市

智慧城市以最大化优化城市功能为目标，促进经济增长，同时利用智能科技与数据分析来提高城市居民的生活质量。智慧城市基于物联网、云计算等新一代信息技术以及维基、社交网络、综合集成法等工具和方法的应用，营造了有利于创新涌现的生态。更为重要的是，智慧城市利用信息和通信技术让城市生活更加智能，通过高效利用资源，节约成本、能源，提升生活质量，减少对环境的负面影响，推动了低碳经济的发展。

智慧园区

园区应用物联网的理件技术可以实现各照明设备电气参数的集中采集，能耗计量和统计、故障声光报警、设备防盗，快速地图定位故障点等。园区中的各种需要获得的有用信息包持温度、湿度，照度等，都可用传感得技术获得，传感器技术获得这些信息后把它们转换成与之对应的输出信号，这样就可以使人们能更好地控制自己的生活和工作环境，最终可以使园区实现智能化。

工业物联网

物联网不仅是智能制造的关键技术之一，也是制造业企业实现数字化转型的重要途径；借助物联网技术，企业可以对多种类型的数据进行高效采集和整合分析，为客户提供远程故障诊断、预测性运维等增值服务，并通过数据价值深度发掘实现数据变现新的收入增长，变产品制造商为综合服务提供商。制造领域应用于物联网技术，主要体现在数字化以及智能化的工厂改造上，包括工厂机械设备监控和工厂的环境监控。未来应提高工业设备的数字化水平，挖掘原有设备数据的价值，提高设备间的协同能力。

建筑施工管理

随着建筑业的高速发展，施工事故也频繁发生，不仅夺去了无数建设者的生命，也为国家和企业造成了重大的经济损失。安全问题始终贯穿于工程建设始终，但是影响施工安全的因素错综复杂，管理的不规范和技术的不成熟都有可能导致施工的安全问题。物联网在施工管理中的应用，可以一定程度上避免安全事故的发生，保证施工安全。

物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题，三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合，首先需要了解其基本概念。

概念

1、物联网

根据百度百科的解释，物联网（InternetofThings，IoT）是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络（万物互联）。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成，分别实现数据采集、数据传输及数据应用的功能。目前，物联网已经广泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。

2、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。大数据具有体量大（Volume）、及时性（Velocity）、多样性（Variety）、低价值密度（Value）及真实性（Veracity）的“5V”特性。

3、人工智能

人工智能是研究、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。目前，人工智能正在改变各行各业的传统模式，作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、机器翻译及推荐系统等领域。

深度融合

物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成，可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层，主要负责采集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中；大数据作为数据存储层，将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统（HDFS）或数据仓库（HIVE）中；人工智能作为应用层，可利用sparkml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法，对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。

应用案例

目前，物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例，首先，物联网可以作为智慧感知层，安装在客户现场的空气监测设备采集的空气质量信息通过网络传输数据中心；而后，利用大数据ETL工具（spark、hive）进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中；最后，利用人工智能相关技术进行大数据分析（sparkml、tensorflow），预测未来若干天的空气质量，并以此辅助进行科学决策及改善环境。

数据挖掘的应用非常广泛，只要该产业有分析价值与需求的数据库，皆可利用数据挖掘工具进行有目的的发掘分析。常见的应用案例多发生在零售业、制造业、财务金融保险、通讯及医疗服务：
(1)商场从顾客购买商品中发现一定的关联规则，提供打折、购物券等促销手段，提高销售额；
(2)保险公司通过数据挖掘建立预测模型，辨别出可能的欺诈行为，避免道德风险，减少成本，提高利润；
(3)在制造业中，半导体的生产和测试中都产生大量的数据，就必须对这些数据进行分析，找出存在的问题，提高质量；
(4)电子商务的作用越来越大，可以用数据挖掘对网站进行分析，识别用户的行为模式，保留客户，提供个性化服务，优化网站设计；
一些公司运用数据挖掘的成功案例，显示了数据挖掘的强大生命力：
美国AutoTrader是世界上最大的汽车销售站点，每天都会有大量的用户对网站上的信息点击，寻求信息，其运用了SAS软件进行数据挖掘，每天对数据进行分析，找出用户的访问模式，对产品的喜欢程度进行判断，并设特定服务，取得了成功。
Reuteres是世界著名的金融信息服务公司，其利用的数据大都是外部的数据，这样数据的质量就是公司生存的关键所在，必须从数据中检测出错误的成分。Reuteres用SPSS的数据挖掘工具SPSS/Clementine，建立数据挖掘模型，极大地提高了错误的检测，保证了信息的正确和权威性。
Bass Export是世界最大的啤酒进出口商之一，在海外80多个市场从事交易，每个星期传送23000份定单，这就需要了解每个客户的习惯，如品牌的喜好等，Bass Export用IBM的Intelligent Miner很好的解决了上述问题。

所以物联网的体系结构可分为：

感知层、网络层和应用层三大层次。

1、感知层：

感知层是物联网的底层，但它是实现物联网全面感知的核心能力，主要解决生物世界和物理世界的数据获取和连接问题。

2、网络层：

广泛覆盖的移动通信网络是实现物联网的基础设施，网络层主要解决感知层所获得的长距离传输数据的问题。

它是物联网的中间层，是物联网三大层次中标准化程度最高、产业化能力最强、最成熟的部分。

3、应用层：

物联网应用层是提供丰富的基于物联网的应用，是物联网和用户（包括人、组织和其他系统）的接口。它与行业需求结合，实现物联网的智能应用，也是物联网发展的根本目标。

扩展资料：

感知层：

物联网是各种感知技术的广泛应用。物联网上有大量的多种类型传感器，不同类别的传感器所捕获的信息内容和信息格式不同，所以每个传感器都是唯一的一个信息源。

传感器获得的数据具有实时性，按一定的频率周期性地采集环境信息，不断更新数据。

物联网运用的射频识别器、全球定位系统、红外感应器等这些传感设备，它们的作用就像是人的五官，可以识别和获取各类事物的数据信息。

通过这些传感设备，能让任何没有生命的物体都拟入化，让物体也可以有“感受和知觉”，从而实现对物体的智能化控制。

通常，物联网的感知层包括二氧化碳浓度传感器、温湿度传感器、二维码标签、电子标签、条形码和读写器、摄像头等感知终端。

感知层采集信息的来源，它的主要功能是识别物体、采集信息，其作用相当于人的五个功能器官。

网络层：

它由各种私有网络、互联网、有线通信网、无线通信网、网络管理系统和云计算平台等组成，相当于人的神经中枢和大脑，负责传递和处理感知层获取的信息。

网络层的传递，主要通过因特网和各种网络的结合，对接收到的各种感知信息进行传送，并实现信息的交互共享和有效处理，关键在于为物联网应用特征进行优化和改进，形成协同感知的网络。

网络层的目的是实现两个端系统之间的数据透明传送。其具体功能包括寻址、路由选择，以及连接的建立、保持和终止等。它提供的服务使运输层不需要了解网络中的数据传输和交换技术。

网络层的产生是物联网发展的结果。在联机系统和线路交换的环境中，通信技术实实在在地改变着人们的生活和工作方式。

传感器是物联网的“感觉器官”，通信技术则是物联网传输信息的“神经”，实现信息的可靠传送。

通信技术，特别是无线通信技术的发展，为物联网感知层所产生的数据提供了可靠的传输通道。因此，以太网、移动网、无线网等各种相关通信技术的发展，为物联网数据的信息传输提供了可靠的传送保证。

物联网网络层是三大层次结构中的第二次，物联网要求网络层把感知层接收到的信息高效、安全地进行传送。

应用层：

物联网的行业特性主要体现在其应用领域内。目前绿色农业、工业监控、公共安全、城市管理、远程医疗、智能家居、智能交通和环境监测等各个行业均有物联网应用的尝试，某些行业已经积累了一些成功的案例。

将物联网开发技术与行业信息化需求相结合，实现广泛智能化应用的解决方案，关键在于行业融合、信息资源的开发利用、低成本高质量的解决方案、信息安全的保障以及有效的商业模式的开发。

感知层收集到大量的、多样化的数据，需要进行相应的处理才能作出智能的决策。海量的数据存储与处理，需要更加先进的计算机技术。近些年，随着不同计算技术的发展与融合所形成的云计算技术，被认为是物联网发展最强大的技术支持。

云计算技术为物联网海量数据的存储提供了平台，其中的数据挖掘技术、数据库技术的发展为海量数据的处理分析提供了可能。

物联网应用层的标准体系主要包括应用层架构标准、软件和算法标准、云计算技术标准、行业或公众应用类标准以及相关安全体系标准。

应用层架构是面向对象的服务架构，包括SOA体系架构、业务流程之间的通信协议、面向上层业务应用的流程管理、元数据标准以及SOA安全架构标准。

云计算技术标准重点包括开放云计算接口、云计算互 *** 作、云计算开放式虚拟化架构（资源管理与控制）、云计算安全架构等。

软件和算法技术标准包括数据存储、数据挖掘、海量智能信息处理和呈现等。安全标准重点有安全体系架构、安全协议、用户和应用隐私保护、虚拟化和匿名化、面向服务的自适应安全技术标准等。

物联网是新型信息系统的代名词，它是三方面的组合：

一是“物”，即由传感器、射频识别器以及各种执行机构实现的数字信息空间与实际事物关联；

二是“网”，即利用互联网将这些物和整个数字信息空间进行互联，以方便广泛的应用；

三是应用，即以采集和互联作为基础，深入、广泛、自动化地采集大量信息，以实现更高智慧的应用和服务。

参考资料来源：百度百科-物联网

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