簡單點的說，物聯網作為大資料採集的工具，透過大資料的處理、分析，從各行各業的海量資料中，獲得有價值的洞察，為更高階的AI演算法提供素材。

在新零售領域，大資料與AI的結合，可以提升人臉識別的準確率，商家可以更好地預測銷售業績；在交通領域，大資料和AI的結合，基於大量的交通資料開發的智慧交通流量預測、智慧交通疏導等人工智慧應用可以實現對整體交通網路進行智慧控制；在健康領域，大資料和AI的結合，能夠提供醫療影像分析、輔助診療、醫療機器人等更便捷、更智慧的醫療服務。同時在技術層面，大資料技術已經基本成熟，不管是透過物聯網還是目前的網際網路，都會推動AI技術以冪指數的速度進步。

物聯網、大資料及人工智慧都是近年來網際網路行業比較火熱的話題，三者之間具有非常緊密的聯絡。想探討物聯網、大資料及人工智慧之間如何融合，首先需要了解其基本概念。

1、物聯網

根據百度百科的解釋，物聯網（Internet of Things，IoT）是一個基於網際網路、傳統電信網等的資訊承載體，它讓所有能夠被獨立定址的普通物理物件形成互聯互通的網路（萬物互聯）。物聯網網路架構設計由感知層、網路層及應用層組成，分別實現資料採集、資料傳輸及資料應用的功能。目前，物聯網已經廣泛應用於智慧醫療、智慧環保、智慧城市、智慧家居及物流等領域。

2、大資料

大資料指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程最佳化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。大資料具有體量大（Volume）、及時性（Velocity）、多樣性（Variety）、低價值密度（Value）及真實性（Veracity）的“5V”特性。

3、人工智慧

人工智慧是研究、開發用於模擬、延伸和擴充套件人的智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。目前，人工智慧正在改變各行各業的傳統模式，作為人工智慧分支的機器學習/深度學習已經廣泛用於自然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）、機器翻譯及推薦系統等領域。

物聯網、大資料、人工智慧三者之間相輔相成，可以形成一個閉環通路。物聯網作為智慧感知層，主要負責採集現場的資料並將資料上傳至分散式資料庫中；大資料作為資料儲存層，將經過ETL處理後的資料儲存到分散式檔案系統（HDFS）或資料倉庫（HIVE）中；人工智慧作為應用層，可利用spark ml或tensorflow實現相關的機器學習或深度學習演算法，對儲存在HDFS或HIVE中的資料進行資料探勘。

目前，物聯網、大資料、人工智慧已經廣泛用於智慧城市、智慧環保、智慧交通等領域。以智慧環保中的空氣預警為例，首先，物聯網可以作為智慧感知層，安裝在客戶現場的空氣監測裝置採集的空氣質量資訊透過網路傳輸資料中心；而後，利用大資料ETL工具（spark、hive）進行資料清洗並存儲至分散式資料庫/檔案系統/資料倉庫中；最後，利用人工智慧相關技術進行大資料分析（spark ml、tensorflow），預測未來若干天的空氣質量，並以此輔助進行科學決策及改善環境。

智慧化商業時代即將到來。

傳統的2C，2B，2G領域的勞動需求會越來越少。

先進的2S，2E，2V領域的勞動需求會越來越多。

具體看影片介紹

首先物聯網提供了硬體基礎，提供了人工智慧和大資料的載體

其次大資料只要網路執行起來自然會產生海量資料

然後人工智慧則是去從資料中提取到有效資訊的手段

技術本身無需融合，需要的是把技術應用到某個領域

物聯網會產生大量資料，那麼產生的資料透過人工智慧反饋來最佳化物聯網，使得物聯網透過資料化，智慧化來更好的發展。

人工智慧發展的好與壞，資料和場景反饋的效率是至關重要的，而物聯網大多是反饋快，高頻資料的場景。因此找到合適的物聯網場景，配合大資料和人工智慧，會使得物聯網發展的更好。

所以，大資料是連結物聯網與人工智慧的橋樑。

物聯網的特點之一就是會產生海量資料。所以大資料分析對豐富物聯網的功能，提高物聯網的效率起到非常重要的作用。人工智慧是一種重要的資料分析和挖掘工具，它在某些場景下會更有效的分析處理資料。

透過物聯網產生、收集海量的資料儲存於雲平臺，再透過大資料分析，甚至更高形式的人工智慧為人類的生產活動，生活所需提供更好的服務。這必將是第四次工業革命進化的方向。