万物互联（IoE）定义为将人，流程，数据和事物结合一起使得网络连接变得更加相关，更有价值。万物互联将信息转化为行动，给企业，个人和国家创造新的功能，并带来更加丰富的体验和前所未有的经济发展机遇。
物联网技术的定义是：通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，将任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、追踪、监控和管理的一种网络技术。
从定义上看，并不完全一样，物联网不包含人。
物联网是指各种传感器等实时采集相关信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，其核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络，但又不完全是互联网，是将互联网的用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。物联网的基本特征从通信对象和过程来看，物与物、人与物之间的信息交互是物联网的核心。物联网的基本特征可概括为整体感知、可靠传输和智能处理。
物联网有三个层面：感知层、网络层、应用层。在感知层，我们在客观物体中植入了精密的传感器和芯片，有相关的感知设备，通过信息传感设备，把物体的状态信息从物理信号转化成电信号，感知层是物联网发展前提，必须由传感器，才能获取物体信息。
光把物体的信息感知出来是不够的，要实现到网络上来传输应用，既包括ZigBee、蓝牙、红外、超宽带、近场通信等用于传感器网络或智能设备近距离通信的技术，也包括宽带接入。将物体与网络连接，物体通过信息传播媒介进行信息交换和通信，实现智能化识别、定位、跟踪等，万物皆可连。
利用经过分析处理的感知数据为用户提供丰富的服务，可分为管理和应用两个部分内容，在管理层有信息处理、应用集成、云计算、解析服务、网络管理、web服务。目前物联网在很多领域应用，智能家居、环保检测、城市管理、公共安全、远程医疗等。
物联网的原理是在计算机互联网的基础上，利用RFID、无线数据通信技术，构建覆盖全球数万座建筑的物联网。在这个网络中，建筑物(物品)之间可以在不需要人工干预的情况下进行通信。其实质是利用射频自动识别技术，通过计算机互联网实现物品之间的自动识别和信息的互联与共享。移动互联网是"人-服务器-人"的框架，物联网是"物-服务器-人"的框架，两者是相同的，物联网终端设备也采用TCP、>
物联网、大数据及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。
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