大資料經過一段時間的發展，現在已經全力向AI人工智慧方向進發。

物聯網是由所有硬體系統，整體作用是全面採集資料。

這就是由物聯網採集資料彙總起來叫做大資料，之後進行整體分析，一代一代的提升越來越智慧。

簡單的例子，就像無人駕駛汽車。各種測速的導航的紅外的等等物聯網硬體，採集資料給中央大資料系統，系統會根據歷史資料進行比對，然後做出判斷。作出行為反應。這樣迴圈，物聯網不斷採集，大資料不斷最佳化，就越來越準確了。

所以我們經常聽到某知名公司，道路測試無人駕駛撞人事故，那就是再實際路採集了。

物聯網、大資料和雲計算作為當前第三次資訊化浪潮的代表技術，將在未來形成廣泛的影響。物聯網專注於物物相連，大資料專注於資料的價值化，而云計算則為大資料和物聯網提供計算資源等服務支援。

物聯網和大資料之間的聯絡還是非常緊密的，主要體現在以下幾個方面：

第二：大資料是物聯網體系的重要組成部分。物聯網的體系結構分成六個部分，分別是裝置、網路、平臺、分析、應用和安全，其中分析部分的主要內容就是大資料分析。大資料分析是大資料完成資料價值化的重要手段之一，目前的分析方式有兩種，一種是基於統計學的分析方式，另一種是基於機器學習的分析方式。當大資料與人工智慧技術相結合之後，智慧體就可以把決策透過物聯網平臺傳送到終端，當然決策也可以是人工做出的。

第三：物聯網平臺的發展進一步整合大資料和人工智慧。當前物聯網平臺的研發正處在發展期，隨著相關標準的陸續制定，未來物聯網平臺將進一步整合大資料和人工智慧，物聯網未來必然是資料化和智慧化。

最後，物聯網、大資料、雲計算和人工智慧技術是產業網際網路的核心技術，隨著產業網際網路的發展，未來相關技術將會逐漸落地到廣大的傳統行業，為傳統行業的創新和發展賦能。產業網際網路的發展也會創造出大量的就業崗位，所以學習相關技術會獲得更多的發展機會。

物聯網和大資料是怎麼結合的？

物聯網觸發大資料的形成

物聯網（IOT）是一個由智慧手機、廚房電器、家電、心率監測器等互連裝置組成的網路。隨著技術的進步，甚至像手錶，交通汽車，遠端等具有最基本功能的小裝置都將嵌入能夠透過網際網路收集和交換資料的感測器。感測器的晶片的收集資料到資料後，將資料統一發送到雲伺服器。所有的單個數據組合起來就形成了龐大的資料，單個數據的技術已經無法處理這些資料。

大資料技術分析和處理大資料並得出規律

只有大資料技術和框架才能處理這樣龐大的資料量，這些資料量可以傳輸各種型別的資訊。物聯網的數量增長越多，就需要更多的大資料技術。這些資料會影響客戶群，並可透過挖掘產生有意義的結論。現有的大資料技術可以有效利用傳入的感測器資料，將其儲存起來，並使用人工智慧進行高效分析。

物聯網裝置透過感測器收集的大資料傳給雲伺服器，雲伺服器透過Apache Spark，Apache TinkerPop3，Apache Mahout和TensorFlow等大資料和人工智慧技術儲存和分析資料得出更有效的規律，在透過網路反饋引數給物聯網裝置，物聯網得到引數調節的指令後重新設定工作引數。大家可以看看下面的案例，可能更能通俗的理解：

1.物聯網交通

將所有交通汽車都攜帶感測器來監控駕駛員的行為和車輛的位置。交通車輛採集的速度，行駛位置，行駛里程，休息停靠，油耗，發動機使用情況等反饋給雲端進行大資料處理，從而得到交通擁堵、燃油損耗的規律，最後重新規劃車輛路線、車輛停歇，可有效防止交通堵塞並減少燃油消耗。

2.物聯網醫療

可穿戴式健身追蹤器和醫療應用程式幫助人們監控他們的健康狀況。來自這些裝置的資料可用於追蹤如血壓，糖水平等引數，以及預先診斷感染疾病的可能性。

3.物聯網農業

透過監測各種引數，如土壤溼度水平等。資料傳送到一個集中雲伺服器，根據溼度水平，可以提醒農民何時進行灌溉。這可以防止不必要的灌溉，避免特定地區的水資源集中。

物聯網裝置的執行狀態我們是無法觀察到的，透過大資料技術可以將所有資料直觀的透過圖表顯示出來，間接的反饋了物聯網裝置的執行狀態。