物聯網、大數據及人工智能都是近年來互聯網行業比較火熱的話題，三者之間具有非常緊密的聯系。想探討物聯網、大數據及人工智能之間如何融合，首先需要了解其基本概念。

概念

1、物聯網

根據百度百科的解釋，物聯網（InternetofThings，IoT）是一個基于互聯網、傳統電信網等的信息承載體，它讓所有能夠被獨立尋址的普通物理對象形成互聯互通的網絡（萬物互聯）。物聯網網絡架構設計由感知層、網絡層及應用層組成，分別實現數據采集、數據傳輸及數據應用的功能。目前，物聯網已經廣泛應用于智慧醫療、智慧環保、智慧城市、智能家居及物流等領域。

2、大數據

大數據指無法在一定時間范圍內用常規軟件工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據具有體量大（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、人工智能

人工智能是研究、開發用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。目前，人工智能正在改變各行各業的傳統模式，作為人工智能分支的機器學習/深度學習已經廣泛用于自然語言處理（NLP）、計算機視覺（CV）、機器翻譯及推薦系統等領域。

深度融合

物聯網、大數據、人工智能三者之間相輔相成，可以形成一個閉環通路。物聯網作為智能感知層，主要負責采集現場的數據并將數據上傳至分布式數據庫中；大數據作為數據存儲層，將經過ETL處理后的數據保存到分布式文件系統（HDFS）或數據倉庫（HIVE）中；人工智能作為應用層，可利用sparkml或tensorflow實現相關的機器學習或深度學習算法，對存儲在HDFS或HIVE中的數據進行數據挖掘。

應用案例

目前，物聯網、大數據、人工智能已經廣泛用于智慧城市、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設備采集的空氣質量信息通過網絡傳輸數據中心；而后，利用大數據ETL工具（spark、hive）進行數據清洗并存儲至分布式數據庫/文件系統/數據倉庫中；最后，利用人工智能相關技術進行大數據分析（sparkml、tensorflow），預測未來若干天的空氣質量，并以此輔助進行科學決策及改善環境。