很多朋友对于物联网在人工智能和物联网在人工智能的应用不太懂，今天就由小编来为大家分享，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！
本文目录
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！
生活中哪些东西运用到了人工智能和物联网？
谢邀！
人工智能1、虚拟个人助理
Siri，GoogleNow和Cortana都是各种渠道（iOS，Android和WindowsMobile）上的智能数字个人助理。
总归，当你用你的声响提出要求时，他们会协助你找到有用的信息;你能够说“最近的我国饭馆在哪里？”，“今日我的日程安排是什么？”，“提醒我八点打电话给杰里”，帮手会经过查找信息，转播手机中的信息或发送指令给其他应用程序。
人工智能在这些应用程序中十分重要，由于他们搜集有关恳求的信息并运用该信息更好地辨认您的言语并为您供给适合您偏好的结果。
微软标明Cortana“不断了解它的用户”，而且终究会开展出猜测用户需求的能力。虚拟个人助理处理来自各种来历的许多数据以了解用户，并更有效地协助他们组织和跟踪他们的信息。
2、视频游戏
事实上，自从第一次电子游戏以来，视频游戏AI现已被运用了很长一段时间-人工智能的一个实例，大多数人可能都很熟悉。
可是AI的复杂性和有效性在曩昔几十年中呈指数级添加，导致视频游戏人物了解您的行为，呼应刺激并以不行预知的方法做出反应。2014年的中心地球：魔多之影关于每个非玩家人物的个性特征，他们对曩昔互动的回想以及他们的可变方针都特别有目共睹。
“孤岛惊魂”和“使命呼唤”等第一人称射击游戏或许多运用人工智能，敌人能够剖析其环境，找到可能有利于其生存的物体或举动;他们会采纳保护，查询声响，运用侧翼演习，并与其他AI进行沟通，以添加取胜的时机。
就AI而言，视频游戏有点简略，但由于职业巨大的商场，每年都在投入许多精力和资金来完善这种类型的AI。
3、在线客服
现在，许多网站都提供用户与客服在线聊天的窗口，但其实并不是每个网站都有一个真人提供实时服务。在很多情况下，和你对话的仅仅只是一个初级AI。大多聊天机器人无异于自动应答器，但是其中一些能够从网站里学习知识，在用户有需求时将其呈现在用户面前。
最有趣也最困难的是，这些聊天机器人必须擅于理解自然语言。显然，与人沟通的方式和与电脑沟通的方式截然不同。所以这项技术十分依赖自然语言处理(NLP)技术，一旦这些机器人能够理解不同的语言表达方式中所包含的实际目的，那么很大程度上就可以用于代替人工服务。
4、购买预测
如果京东、天猫和亚马逊这样的大型零售商能够提前预见到客户的需求，那么收入一定有大幅度的增加。亚马逊目前正在研究这样一个的预期运输项目：在你下单之前就将商品运到送货车上，这样当你下单的时候甚至可以在几分钟内收到商品。
毫无疑问这项技术需要人工智能来参与，需要对每一位用户的地址、购买偏好、愿望清单等等数据进行深层次的分析之后才能够得出可靠性较高的结果。
虽然这项技术尚未实现，不过也表现了一种增加销量的思路，并且衍生了许多别的做法，包括送特定类型的优惠券、特殊的打折计划、有针对性的广告，在顾客住处附近的仓库存放他们可能购买的产品。
这种人工智能应用颇具争议性，毕竟使用预测分析存在隐私违规的嫌疑，许多人对此颇感忧虑。
5、音乐和电影推荐服务
与其他人工智能系统相比，这种服务比较简单。但是，这项技术会大幅度提高生活品质的改善。如果你用过网易云音乐这款产品，一定会惊叹于私人FM和每日音乐推荐与你喜欢的歌曲的契合度。
从前，想要听点好听的新歌很难，要么是从喜欢的歌手里找，要么是从朋友的歌单里去淘，但是往往未必有效。喜欢一个人的一首歌不代表喜欢这个人的所有歌，另外有的时候我们自己也不知道为什么会喜欢一首歌、讨厌一首歌。
而在有人工智能的介入之后，这一问题就有了解决办法。也许你自己不知道到底喜欢包含哪些元素的歌曲，但是人工智能通过分析你喜欢的音乐可以找到其中的共性，并且可以从庞大的歌曲库中筛选出来你所喜欢的部分，这比最资深的音乐人都要强大。
电影推荐也是相同的原理，对你过去喜欢的影片了解越多，就越了解你的偏好，从而推荐出你真正喜欢的电影。
拓展资料：
人工智能应用领域
机器翻译，智能控制，专家系统，机器人学，语言和图像理解，遗传编程机器人工厂，自动程序设计，航天应用，庞大的信息处理，储存与管理，执行化合生命体无法执行的或复杂或规模庞大的任务等等。
值得一提的是，机器翻译是人工智能的重要分支和最先应用领域。不过就已有的机译成就来看，机译系统的译文质量离终极目标仍相差甚远；而机译质量是机译系统成败的关键。
中国数学家、语言学家周海中教授曾在论文《机器翻译五十年》中指出：要提高机译的质量，首先要解决的是语言本身问题而不是程序设计问题；单靠若干程序来做机译系统，肯定是无法提高机译质量的。
另外在人类尚未明了大脑是如何进行语言的模糊识别和逻辑判断的情况下，机译要想达到“信、达、雅”的程度是不可能的。智能家居之后，人工智能成为家电业的新风口，而长虹正成为将这一浪潮掀起的首个家电巨头。
物联网物联网在生活中的应用比较多。例如，智能家居系统，还有交通方面的智慧汽车，还有城市里面的智慧城市，还有办公的建筑物的智慧建筑，又比如祥泰电气的消防物联网设备车务通、爱贝通、电梯卫士、关爱通等都是物联网技术的应用等等。
更多有关人工智能的资讯、深度报道、采访欢迎关注AI中国，无论你是小白还是大神，你想要的这里都有！
物联网和人工智能有什么关系
不请自来，更多精彩内容关注中科智桦
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！
免责声明1、本宣传资料中对相关行业、材质、工艺等知识的介绍，旨在提供相关信息，不意味着本公司对此作出了承诺；2、本文部分图片源自网络，素材、版权属于原作者，转载素材仅供大家欣赏和分享；3、本图文如无意中侵犯了媒体或个人的知识产权，请私信告知，我们将立即予以删除
以上为小编个人观点，更多精彩内容关注中科智桦
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。
关于本次物联网在人工智能和物联网在人工智能的应用的问题分享到这里就结束了，如果解决了您的问题，我们非常高兴。