物联网、大数据、人工智能之间如何深度融合?

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物联网、大数据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。

大数据云计算物联网人工智能如何用于数媒制作,方法如下:
1首先了解大数据所表达的问题,以及其中相对应的数据流。
2大数据是人工智能的基础,数媒制作需要人工智能中的虚拟现实技术,利用其来构造框架。
3大数据和物联网的技术融合,可以创造物体无限互联,网络无限延伸的深层应用效果。计算机技术快速发展的当下,数据之间可以进行高速、有效的传播,并且信息的处理效率也不断地加快,使数媒制作有新方向。

商业和技术之间的联系非常紧密,每当技术发展商业经济都会受到影响。三种新兴技术是商业世界的重要组成部分,分别是物联网、区块链和人工智能。每当新技术推出企业就开始揭示它的潜力,以改进现有商业模式。

区块链等前沿技术或可为解决版权纠纷痛点提供技术支撑,助力版权产业高质量发展。当前版权在开发、管理和商业变现中,遇到的主要阻力是版权归属判定难,“搬运”、抄袭现象屡见不鲜,版权运营的变现机制尚需要进一步完善。

数字化时代,电子印章的广泛应用对于提升政企运营效率起到了重要作用,但电子印章也面临数据被篡改、信息难互认的难题,区块链技术成为解决方案,一时间涌现出大量“区块链+印章”的平台应用。

以区块链为代表的智能合约技术能够有力促进产业链各方协同合作。在产业链上点对点沟通交易的版权内容方、二次创作者、商家(被授权方)、服务商等参与者,都可以通过区块链的智能合约技术即时完成深度合作。

版权内容方还可通过NFT等相关区块链技术,使创作者的数字内容更快地转化成数字商品。区块链技术将数据库分散,使每个人都可以访问数据,这可以帮助他们调用信息无需花费大量的时间和精力。

人工智能、区块链和物联网这三种技术正在改变世界。事实证明它们在核心业务和增强实力方面提供更好的机会。

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我时常在想,人为什么活着,人这辈子究竟该何去何从?世间万物皆有命数,皆有自己的使命。众生的命运、我单个人的命运,大到中国,小到成都,有各自的命运,于是个体的命运裹挟在命运的洪流之中此消彼长、起落沉浮。


最后:虽然现在的币圈氛围低迷,但是也不能认定为币圈了无希望,即便江河日下,万籁俱静


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