本篇文章给大家谈谈物联网 人工智能 结合，以及物联网与人工智能结合对应的知识点，文章可能有点长，但是希望大家可以阅读完，增长自己的知识，最重要的是希望对各位有所帮助，可以解决了您的问题，不要忘了收藏本站喔。

本文目录

1. 物联网与人工智能有什么区别？
2. 物联网工程和人工智能哪个好就业
3. 物联网和人工智能有什么关系
4. 物联网与人工智能之间是什么样的关系？

物联网与人工智能有什么区别？

物联网是实体产业链与互联网融合集成建设增效的产物。人工智能是具有人体大脑一定的罗辑思维功能的设备或系统集成制造功效的产物。随着计算机通信网络芯片技术升级发展，物联网和人工智能又可以融合集成发展，发展功能、功效程度，主要取决于复合需求分析和专业开发能力。社会各行业、领域可能有很多种不同的定义或形象好听的名称，我们没有必要反对也没有必要去辩论，要看最终实现的功能、功效产物。仅供参考，同意点赞！

物联网工程和人工智能哪个好就业

物联网工程和人工智能两个专业都有很好的就业前景，但从就业市场需求和发展潜力来看，人工智能更有优势。1.人工智能是当前热门的领域，全球范围内对人工智能人才的需求猛增，而供给相对不足。因此，人工智能专业的毕业生更容易找到高薪就业机会。2.人工智能技术的发展应用广泛，涉及人工智能算法、机器学习、深度学习等多个方面。这使得人工智能专业的毕业生可以在各个行业找到工作机会，如医疗、金融、制造业等。3.物联网工程虽然也有不错的就业前景，但相对于人工智能而言，市场需求相对较小。物联网工程往往涉及硬件设备的开发和系统的构建，相对而言对综合能力的要求较高，就业机会相对较少。综上所述，从就业前景和发展潜力来看，人工智能专业更加好就业。但无论选择哪个专业，学生应根据自己的兴趣和能力做出最合适的选择。

物联网和人工智能有什么关系

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物联网和人工智能有什么关系？

物联网的概念由1998年麻省理工大学提出，自此物联网的概念便开始走入了大众生活，更是在近几年来，物联网行业在其“万物互联”的口号中大力发展，物联网的发展也带动了其他衍生产业的进步，如智能办公.、智能家居、智能公寓、智能楼宇，智慧社区，这些进一步便组成了智慧城市，因为物联网推动的这些产业处处有体现了智能的痕迹，于是人工智能便于物联网之间的概念便走向了模糊，似乎物联网就是人工智能，人工智能也可是物联网一般。

其实这样的想法是错误的，虽然二者相互联系，相辅相成，但是二者又是一个互为独立的系统，因此万不可将两个概念混为一谈！

物联网

物联网起初人们的构想便是万物互联的互联网，其本质核心还是互联网，只不过是属于互联网的一种延伸理念，它将各种传感设备所收集来的数据与互联网进行连接，使得人们在不同时间、地点做到人机互动的条件。

物联网作为新一代的信息技术体系的重要组成部分，在互联网行业中，物联网又被称作泛互联，来折射出它万物互联的理念，这也透露出其两层含义，其一物联网是基于互联网的一种衍生产品，其二其客户终端是在物与物信息交换和通信，因此，物联网的定义是通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备！

人工智能

人工智能，可大致分为人工和智能，其更为广泛的称呼便是AI,其本质便是模仿人类思维的信息过程，在科技人员的研究下，将人类的思维模式固有的赋予某一机器，使其拥有了对某种特定情况产生特定反应的过程便是目前人工智能的主流方向，这也属于学术界的弱人工智能的范畴，而目前强人工智能陷入瓶颈，这里就不多赘述！

大家在了解了以上内容以后，不难发现，二者都是依托于大数据收集处理，但是二者又有本质的区别，物联网进行将各类设备连接起来，继而收集数据，而人工智能这时候便充当一个思维者的角色，将物联网收集的数据进行集中处理，继而再通过物联网连接至各个终端。

显而易见，物联网和人工智能是相辅相成的存在，二者缺一不可，只有在二者在技术上共同发展，才能促进其技术衍生行业的带动发展。

现在5G时代的重磅来袭，物联网及人工智能便可借此搭上时代的潮流，必将做出更加进一步的发展，作为物联网从业者，我们也衷心的希望，物联网与人工智能携手创造更加美好的未来！

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物联网与人工智能之间是什么样的关系？

谢邀。

可以这么说，没有了数据，也就没有了人工智能;而物联网的价值，就在于提供海量数据。物联网与人工智能之间正是相辅相成的关系。

在消费品领域，物联网常常被定义为智能音箱或者智能冰箱等实际产品。但着眼于工业，物联网的工业化应用显然要比消费级更具规模也更为复杂。

通过将联网传感器技术整合至工业流程中，工业物联网能够收集生产线和供应链中实时产生的数据，再结合人工智能进行数据分析和决策，这将在工业领域带来巨大影响。

物联网最基本的特点在于提供一种连接技术，确保我们能够从任何对象当中实时获取特定数据。但接下来的问题是——企业该如何处理这些数据，以及如何在业务场景中落地，从而推动企业自身的运营。其中的解决办法就是，将人工智能技术引入工业，由它来处理工业物联网生成的大量数据。

在工业设计流程当中，由机器学习驱动的预测能力，将推动工业自动化的发展，同时在很大程度上降低成本。举例来说，通过人工智能与智能传感器的结合，系统不仅能够预测机器与设备何时何地需要接受高精度维护，同时还可以根据实际生产需求快速响应，并调整产量。而随着设备停机时间的缩短，整个生产线的流程优化效果也将产生巨大的实际价值。与此同时，整个供应链中的联网设备所产生的实时数据，也将为机器学习与预测分析提供大量具有参考价值的信息。

然而，在具体实践过程中，数据与人才成为了智能工业物联网发展的主要瓶颈。目前的主要问题在于，企业的很多举措都以技术为主导。然而，多数拥有大规模内部工程体系与制造专业知识的企业，面临的挑战实际上来自文化层面。

企业内部在变革的起步阶段往往面临严重的“抵触情绪”，比如已经拥有丰富日常工作经验的工程师们并不相信数据呈现出的“真相”，因此拒绝根据数据结果进行工作。因此，企业必须证明人工智能足以帮助最具经验的从业者以新的方式增加价值，并通过数据来帮他们分担大量工作。

从领导者的角度来看，这要求他们充分了解企业全面数字化的发展前景、了解其中潜在的影响与风险，同时还要据此考虑组织、人员以及技术等方面的协同和调整。比如说，他们需要考虑如何以全新的思维方式进行组织结构调整，同时打破员工对新技术所能带来的实际商业利益的质疑。

另一方面，企业还必须意识到，通过技术引导的业务转型不可能“立竿见影”。

目前，以及在未来的一段时间里，技术与数据“文盲”状况在企业当中仍将持续存在，而人工智能及技术解决方案在供应和需求之间的错位问题也将依旧严峻。

只要拥有一套数据，再将其交付给机器，就可以得到完美的解决方案和决策指导的“美好愿景”也许未来可能会实现，但目前的情况还远非如此，至少还需要配合专家见解才能得到理想的结果。

除此之外，企业还面临的另一大挑战则是数据的质量问题。如果一台机器想要执行预测任务，就需要一个原因与一项结果。回到预测性维护的例子，传感器可能会检测到设备中存在的一项故障，而我们需要将数据进行分解并重新传输回机器，以便其通过分析理解哪个变量导致了这种即将发生的问题。

因此，目前企业需要回答的关键问题包括：

在正确的位置是否都部署了合适的传感器？存储的数据是否具有足够的质量，是否可用于预测分析？是否拥有执行相关分析所需要的全部正确信息？

真正的挑战在于如何将正确的人员与正确的数据联系起来。虽然很多企业在基础层面已经取得了一定成功，但一旦涉及更为复杂、甚至包含数以千计传感器乃至更多潜在事件的场景，企业往往很难调整数据并找到其中的正确模式。

当然，技术确实是保障任何人工智能或工业物联网项目得以成功落地的主要因素，总体来讲，企业所采取的实际方案才决定着技术手段的实际效果。除了拥有世界上最出色的分析软件，企业还需具备一支精通数据的团队并愿意为此投入心力。

关于物联网 人工智能 结合的内容到此结束，希望对大家有所帮助。

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