随着深度学习算法的发展以及数据量和硬件资源的提升，人工智能在教育方面的应用也越来越多，就介绍一些目前已经开始应用在教育方面的一些人工智能技术

猿辅导

这个也许大家都听过，好像这段时间关于这个的广告也挺多的，我就以这个为例说说他们应用了哪些人工智能技术

通过拍照就直接能够找到相应题目的解答，主要是利用了 计算机视觉技术 ，识别出题目中的文字信息然后再去搜索相应的解析，这里面应该还有 自然语言处理技术 ，这样可以让计算机更好的理解题目，找到匹配度更高的解答。

通过拍照让程序自动批改作业，这样可以大大提高教师的工作效率，减轻老师的工作压力。这里主要还是 计算机视觉技术 ，识别出题目和解答的信息，然后再判断答案是否正确

英语流利说

用过这个APP的也许都知道，里面有一个 测你的发音准确的功能 ，读一段话之后系统就会给你反馈一个评分，还是指出部分发音有问题的地方，这里主要就利用 语音识别技术

展望

随着人工智能技术的发展，我相信这样的应用会越来越多，越来越普遍。这里我说说几个我的想法

通过系统实时监控学生上课的 动作 、 表情 等，监测到 上课走神 、 不认真听课 、 玩手机 、 睡觉 等情况，将这些信息实时反馈到老师，让老师来提醒这些学生认真听课。

上大学的时候，有时候老师会点名签到，如果全部都点就需要很多时间，只点部分人就会有漏网之鱼，点名都会造成一定上课时间的浪费，如果 通过人脸识别技术自动识别出没来上课的学生 ，就能提高签到的效率，节省上课时间。

这里我只是简单介绍了我的一些想法，相信以后会有越来越多这样技术的应用。

首先老师的工作压力降低，比如出试卷，批改作业，这个都可以让人工智能去做，推荐一个小程序，AI人工智能工具，就可以拍照批改作业，很方便

再次老师上课形式丰富化，学生更有兴趣学习

人工智能在教育领域的应用，我当这个是个脑洞题，简单畅想一下：

1、表情识别、追踪、捕捉。

面部表情识别用于语各种学习频道软件 登陆 或者学习 签到打卡 ，捕捉和追踪技术可以全程参与分析孩子的学习状态和对知识的掌握程度， 比方说讲到哪个知识点孩子皱眉了？可以当堂提醒老师，或者课后作业推送这个知识点就是重点。

2、三代语音AI智能交互

比方说现在比较火的AI口语录音评分，KTV的打分系统等，这个是 一代语音AI 能做到的录入和对比评测； 二代语音AI 就像是手机里的“siri”，可以识别语音输入，并进行仿人类的交互对话，语言库会随着大数据和全部使用者的对话习惯修正而更新。 三代语音AI 估计就会根据场景主动输出了，就跟提醒前方有红灯一样提前提醒学生哪些知识点需要牢记，怎么记。

3、个性化定制和推荐

大数据、算法、推荐，根据孩子当前的学习水平， 给计算出最适合当前学习情况的一套学习规划。 怎么说呢，以某地图导航软件为例，输入起点和终点，会有各种不同的可行的路线让你选，省时的，省走路的，省钱的等等。学习的话：大一入学，根据AI系统做套英语题，然后输入四级，系统会规划你的学习路径和学习时间，比方说一天10道听力题，5天一套阅读题，缺乏哪些的词汇，按照这个步骤学习，四级基本上都能过！

4、提升效率，兴趣致富

很多人都不知道自己喜欢什么，很多人一生都在 探索 而不可得，老了空留一声叹息。也有很多人，为了生计，不得不放弃爱好，如果AI足够强大，我们可以免去 探索 ，腿长的直接去跳远，反应快的直接去打电竞，鼻子灵感的去当厨师。大家各行各业都能快速做到顶尖，不用为了生计去阻碍兴趣的发展。因为强大的AI，会快速让你的兴趣为你变现，让你不愁吃穿。

教育管理部门，学校自有人工智能部门。

辅助教育作用，既教育自动化。主要部分当然是学校和老师最清楚，有私密和共享的要求，配以自有IT人员合作。

教育本应是一门科学，不利于产业模式，否则找不到科目的真理。

近年来人工智能技术突飞猛进，赢得人工智能将赢得未来成为了业内共识。至此， 科技 巨头在今年来积极布局人工智能这一前沿领域。但是，跨越技术问题后的AI创业者们无法回避的一个问题是：如何找到真实的应用场景，构建可靠的商业模式？

正巧，教育行业是一个非常适合、也非常需要被AI改变的领域。

传统教育模式下，学生教育质量的高低很大程度上依赖于老师的好坏，而优秀教师的培训周期长、价格相对较高、在国内供需也不平衡。另外，教学规模的扩大势必影响教学质量，学生学习效果易变差。因此，可以说教育是一个人力智力密集型行业，对教师人力资源的过度依赖是教育行业问题根本所在。

对于像教育这种有明确目标的学习，AI技术的出现可以说是在根本上减少人的依赖，提高教学效率，帮助老师因材施教，让学生的学习更有效。

那么，“教育+AI”的应用场景有哪些呢？

就目前的人工智能在教育领域的应用来看，可以分为自适应学习、虚拟助手、专家系统、商业智能等方面的广泛应用。

1自适应学习+教育

自适应学习就是通过算法，将获取到的学习者的数据分析反馈给已有的知识图谱，为学习者提供个性化难度和个性化节奏的课程和习题等，从而提高学习者的学习效率和学习效果。

自适应学习与传统教学的不同在于主要教学方式不同：传统教育通常是以班、组为单位的，由老师提供统一的教学内容和进度安排的，学生的练习和需要做的测评也都是统一化的，而自适应教育是以个人为单位的，接受不同的学习进度和学习内容，练习与测评内容的个性化程度高。

主打“自适应+教育“的企业，可以细分为：

1、“自适应+K12教育”类

如“猿题库”——通过自适应题库为学生提供个性化题库，并根据其个性化问题提供真人在线辅导，帮助学生了解自身学习情况、激发对练习的兴趣并提高科目学习成绩。

2、“自适应+STEAM教育” 类

如“wonder workshop”——通过软件将儿童的数据进行分析，并通过机器人硬件和独特的教学内容，帮助孩子趣味学习编程。

3、“自适应+语言教育” 类

如“朗播网”——提供一套自适应英语学习系统，为用户测试英语各方面能力，并提供针对性的考试提分技巧和能力学习课程。

4、人性化地风险事件处理方案

如“NEWSELA”——将K12用户的英文阅读水平分级，通过科学算法来判断用户的阅读水平，向用户推送符合其阅读水平和兴趣的新闻来提供用户的阅读能力。

2虚拟学习助手

虚拟学习助手是指为学习者提供陪练答疑、客服咨询、助教等服务，企业从中能够低成本为学习者提供标准化的服务，并且又能获得大量用户数据反馈。

1、虚拟助教

由于教育过程中，助教所需要做的业务就是为学生答疑、提醒等功能，这些工作多为简单重复的脑力工作，因此，AI可以逐渐替代助教业务。

2、虚拟陪练

课后练习反馈对于学习效果的提升非常重要，而数据化程度最高的环节也正是练习，因此这也是大部分人工智能+教育创业者的切入环节。不同类型的学习内容需要的技术方案各不相同，如理论性的学科的练习更加容易智能化，但是与实践相关的科目，如艺术、运动等往往需要搭配智能硬件来达到学习效果。

此类产品如“音乐笔记”就是音乐教育领域的陪练机器人，智能腕带和APP结合，利用可穿戴 社会 和视频传感器，对钢琴演奏的数据进行实时采集分析，并将练习效果反馈和评价呈现给用户。

3专家系统

专家系统是指，在某个领域能够有效地运用数字化的经验和知识库，解决以往只有专家能够解决的复杂问题。专家系统结合了人工智能和大数据，具备自我学习和综合分析的能力，系统可以获取、更新知识，不再只是静态的规则和事实。

专家系统帮助学习者和机构诊断、预测、决策。这类企业通常可细分为：

1、“生涯规划+教育” 类

如“申请方”——基于大数据和人工智能，为面临升学、留学、求职等情况的用户提供智能规划和申请服务的平台，帮助学生获取开放性的教育资源、实现高效率的血液发展、收获个性化的教育体验。

2、“智能批改+教育” 类

如“批改网”——是一个计算机自动批改英语作文的在线系统，为学生和教室提供智能的批改服务。

4商业智能化

教育机构组织运营包括多个核心环节（推广招生、教学、客户服务等）和支撑活动（基础设施、人力资源、采购、教研等）。人工智能可以在多个环节提升组织的整体效率。

教育商业智能应用场景非常丰富：在基础设施活动中，有智能选址、财务预测管理、校车管理规划等场景了；在人力资源活动中，有教室招聘、人才评估、人才培养三个应用场景；在采购活动中，软硬件采购和评估可以应用AI技术；在教学研发活动中，有教研体系、课程内容和备课工具都可以作为其应用场景；在推广招生环节中，有招生平台、投放策略等场景；在教学过程环节中，有课堂的辅助、LMS、作业批改、考试测评等场景；在客户服务环节中，有家校沟通、客户管理、班级管理等场景。

企业在商业智能化这通常有两个方向：

1、“运营支持”

如 “Panorama”——K12教育的数据分析公司，从学生反馈、 社会 情感 学习、学校生态和家长及 社会 参与度四个方面对学校进行评估，为每个学校制定个性化的调查方案，找出学校的问题所在并针对广泛性问题提供解决方案建议。

2、“学情管理”

如“狸米学习”就是为公立中小学提供个性化教学解决方案的。为学校提供完整的智能化教学配套方案，教室可用于作业管理和课时学情分析，家长通过此了解孩子学习状况，教学管理者可以用于学校的智能化教学分析。

未来教育创业的驱动力定是来自人工智能为核心的“ 科技 创新”+”教研创新“，前面触及到的四个领域（即自适应学习领域、虚拟学习领域、专家系统领域以及教育商业智能领域）的各个赛道中都有巨大的创业机会。

假打，中国人口超级多，多少失业人，你还倡导人工智能教育，不合国情。教育非产业，应为国税支撑福利为民生。人工智能可用于教学补充资源，不可太过分，教育还是高人传后人。

题主的问题有些广泛，从信息化领域来讲教育产业包括幼教、普教（K12）、职教和高教这四个版块。我可以从我了解的领域对题主的问题试着进行回答，肯定不全面，欢迎大家补充。

1中小学STEAM和创客教育。这个创客和创业的创客不同，是一种基于学生兴趣

以项目学习的方式使用数字化工具，倡导造物、鼓励分享、培养跨学科解决问题能力、团队协作能力和创新能力的一种教育方式。主要内容有机器人、人工智能、物联网、无人机和3D打印等。

2人机对话。初中英语学科考试项目，代替传统以校园广播听力考试方式，用互联网进行听力和口语考试，用人工智能对考生的回答进行成绩判定。

3各种学习平台。目前一些作业和学习平台可把每次网络作业中同学做错的题做记录，通过对题目涉及的知识点讲解、相同知识点相似题目推送来进行针对性强化。还可根据一段时间内学生作业情况做出学情分析报告，让学习更有目的性。

4课堂行为分析。这也就是前段时间网络上槽点很多的课堂人脸识别。该系统的设计初衷是通过对学生在课堂上的表情来分析学生上课时的状态如听课、发呆、睡觉、说话、书写、玩手机等，通过个人分析报告让学生更加有效的利用课堂时间提高学习效率。但在实施过程中引起了对于隐私的广泛讨论。

个人浅见，抛砖引玉，欢迎一起讨论。

科技 信息的发达超出人们的想象。人工智能可不得了。！总有一天教学会同步走，通过网络进行远程授课，优质教育可以共享，教室内的电孑教课板大屏慕显业授课，班主任的职责就是监督。教师也要裁员。少而精，高薪酬。人工智能化教学授课用不了原来那么多老师了。优质的智能课室，优质的师资讲学水平。优厚的待遇。公平的学习环境。己是为时不远。

首先是论文打假！！通过人工智能深度解析，严厉打击学术造假，论文剽窃，杜绝简单语法调整，段落调整，实质换汤不换药的论文剽窃造假！其次大数据分析，助力教育总结教学经验，挖掘教育短板，精准因材施教；三是结合 科技 进步，助力偏远落后地区同步中心城市实施优质教学

1通过大数据整合统计学生的学习状况，分析其优势及弱项，并针对性给予学习建议，以及自动建议或推送相关的学习资料，例如知识精讲、典型习题、思路总结，帮助学生又快又好地提升学习成绩。

2辅助小孩学习英语，并自动识别读音准确性，并激励小孩学习热情，挺好的应用。

2006至2020年，物联网应用从闭环、碎片化走向开放、规模化，智慧城市、工业物联网、车联网等率先突破。中国物联网行业规模不断提升，行业规模保持高速增长，江苏、浙江、广东省行业规模均超千亿元。

截至到2019年，我国物联网市场规模已发展到15万亿元。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。

近年来，我国政府出台各类政策大力发展物联网行业，不少地方政府也出台物联网专项规划、行动方案和发展意见，从土地使用、基础设施配套、税收优惠、核心技术和应用领域等多个方面为物联网产业的发展提供政策支持。在工业自动控制、环境保护、医疗卫生、公共安全等领域开展了一系列应用试点和示范，并取得了初步进展。

目前我国物联网行业规模已达万亿元。中国物联网行业规模超预期增长，网络建设和应用推广成效突出。在网络强国、新基建等国家战略的推动下，中国加快推动IPv6、NB-IoT、5G等网络建设，消费物联网和产业物联网逐步开始规模化应用，5G、车联网等领域发展取得突破。

政策推动我国物联网高速发展

自2013年《物联网发展专项行动计划》印发以来，国家鼓励应用物联网技术来促进生产生活和社会管理方式向智能化、精细化、网络化方向转变，对于提高国民经济和社会生活信息化水平，提升社会管理和公共服务水平，带动相关学科发展和技术创新能力增强，推动产业结构调整和发展方式转变具有重要意义。

以数字化、网络化、智能化为本质特征的第四次工业革命正在兴起。物联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，通过对人、机、物的全面互联，构建起全要素、全产业链、全价值链全面连接的新型生产制造和服务体系，是数字化转型的实现途径，是实现新旧动能转换的关键力量。

我国物联网行业呈高速增长状态 未来将有更广阔的空间

自2013年以来我国物联网行业规模保持高速增长，增速一直维持在15%以上，江苏、浙江、广东省行业规模均超千亿元。中国通信工业协会的数据表明，随着物联网信息处理和应用服务等产业的发展，中国物联网行业规模已经从2013年的4896亿元增长至2019年的15万亿元。

虽然我国物联网发展显著，但我国物联网行业仍处于成长期的早中期阶段。目前中国物联网及相关企业超过3万家，其中中小企业占比超过85%，创新活力突出，对产业发展推动作用巨大。

物联网作为中国新一代信息技术自主创新突破的重点方向，蕴含着巨大的创新空间，在芯片、传感器、近距离传输、海量数据处理以及综合集成、应用等领域，创新活动日趋活跃，创新要素不断积聚。

物联网在各行各业的应用不断深化，将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。

在政策、经济、社会、技术等因素的驱动下，2020年GSMA移动经济发展报告预测，2019-2025年复合增长率为9%左右，2020年中国物联网行业规模目标16亿元，按照目前物联网行业的发展态势，十三五规划的目标有望超预期完成;预计到2025年，中国物联网行业规模将超过27万亿元。

未来物联网行业将向着多元方向发展

标准化是物联网发展面临的最大挑战之一，它是希望在早期主导市场的行业领导者之间的一场斗争。目前我国物联网行业百家争鸣，还未有一个统一的标准出现。因此在未来可能通过不断竞争将会出现限数量的供应商主导市场，类似于现在使用的Windows、Mac和Linux操作系统。

合规化同样是当下物联网面临的问题之一，特别是数据隐私问题。目前数据隐私已成为网络社会的一个关键词，各种用户数据泄露或被滥用的事件频发，特别是Facebook的丑闻引发了全球担忧。

因此在未来，我国各种立法和监管机构将提出更加严格的用户数据保护规定，，用户的敏感数据可能会随着时间的推移而受到更严格的监管。

安全化是指预防物联网软件遭受网络黑客攻击，在未来，以安全为重点的物联网设施将受到更多的关注，特别是某些特定的基础行业，如医疗健康、安全安防、金融等领域。

多重技术推动物联网技术创新

从技术创新趋势来看，物联网行业发展的内生动力正在不断增强。连接技术不断突破，NB-Iot、eMTC、Lora等低功耗广域网全球商用化进程不断加速;物联网平台迅速增长，服务支撑能力迅速提升;

区块链、边缘计算、人工智能等新技术题材不断注入物联网，为物联网带来新的创新活力。受技术和产业成熟度的综合驱动，物联网呈现“边缘的智能化、连接的泛在化、服务的平台化、数据的延伸化”等特点。

—— 以上数据来源于前瞻产业研究院《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》

空间可视化概述

室内空间最直观的定义是被墙面、地板面和屋顶面围合而成的有界空间。近两年市场上兴起thingjs可视化建模开发组合，通过3D模型库进行扩展，并且从3D项目的角度出发，致力于利用贴图、模板、场景扩展、3D源码等方式缩短开发时间。

与室外空间相比，室内空间的三维可视化要求更加精细，不能很好地表达会对用户造成误导，我们注重对项目开发的整体逻辑，从架构设计到建模、二次开发、数据对接和项目部署阶段，都淬炼出简便的实现方式。

软件本身就是最好的方法论，欢迎来试用thingjs平台，感受物联网3D可视化独角兽的魅力。

空间划分

与室外空间相比,室内空间的层次结构较为明显,各楼层间主要是通过楼梯、电梯等这些通道进行连接，除建筑本身结构外还有门窗、栏杆、楼梯等要素，要注意这些人工要素的功能性表达。尤其是室内空间通道的特殊性，制作室内模型的时候要注意空间划分，包括单楼层通道，例如门、走廊，以及连接楼层间的垂直通道，包括步梯、扶梯、直梯，其中步梯一般为建筑结构的一部分，而扶梯和直梯属于机械设施。

如何对室内空间进行划分呢？整个建筑是室内空间的主体，建筑是由外部轮廓和各楼层组成的，如图所示。

外轮廓

建筑的外部轮廓也是整个室内空间的外部轮廓，它是室内空间与外部空间的分界线，即建筑轮廓以内为整个室内空间。人们若想由室外空间到达室内空间就必须通过轮廓上固定的通道。由于对土地资源的节约利用，大型建筑大多包括地下和地上两部，因此，建筑的外部轮廓也是由地上和地下两部分组成。建筑的外部轮廓主要包括：轮廓主体和轮廓通道。轮廓的主体主要包括：墙面、地板面、屋顶面三部分，这三部分组合在一起将组合成一个闭合的室内空间。

轮廓通道

轮廓通道是连接“封闭空间”与外部的“出入口”，根据其功能可以将其分为两类，一是用于人员、车辆通行的通道，如门、室内停车场入口等；二是用于采光、通风、排水的通道，如窗户、排气通道等。第一类通道需要在地图上进行表达，第二类通道需根据其特点、重要性以及实际需求选择表达。

三维室内场景基本都带了默认的层级切换脚本，让相机视角进入建筑内，因此出入口不仅是建筑可视化的一部分，也是获取建筑内信息的一个虚拟通道。

室内空间

建筑的楼层是室内空间的主体，其结构相对复杂，同一建筑不同楼层间的结构也存在很大的差异，它是人们活动的主要区域，比如展厅和办公区域是不同的类型。从空间划分来看，楼层可以分为空间单元、障碍物、室内通道、物体，其中空间单元由墙体、柜台、货架等障碍物分割出来，相对独立；障碍物由墙体、围栏组成。室内通道有走廊、门、大厅等水平通道，以及楼梯、直梯、扶梯等垂直通道，物体以可移动实物为主，如室内摆放的花盆、桌椅、设备。

模型制作解析

该项目要求制作一栋办公楼的室内模型，楼内共10层，包括9层地上办公区和1层地下停车场，其中第二层是一个展厅，风格华丽。为了增强逼真感，与管理人员进行协调后，对室内进行了较为全面的照片采集工作，基于CAD建筑设计图和照片来制作室内模型，室外的建筑里面也会按照建筑设计图，与室内模型一同制作。

1基础数据整理

首先将建筑设计图中的各个平面图、立面图、剖面图分离出来单独保存，图面上只保存建筑、轴线等主要的信息。然后，将各个图导入CampusBuilder客户端，根据空间关系拼合到对应的位置。为了方便制作，默认按照正南正北的方向摆放。为了方便使用，每张设计图都应打组，分别保存在相应的图层之中冻结。制作时只显示需要的图纸图层即可。

2室内结构建模

项目指定分层展示效果，所以制作时使用实体墙，对楼梯、电梯井、管道井等都进行建模。使用照片上的真实纹理对模型进行贴图，效果逼真。

如二层展厅主要通过照片贴图的方式对室内效果进行表现，在CampusBuilder内直接拖拽照片贴图，设置相关贴图参数，比3dsMAX中使用材质球和灯光渲染效果更为直接和高效。

二楼展厅的整体模型展示：

3室内陈设物品建模

根据实拍照片，对室内陈设物品进行建模，包括办公设备、办公用品、绿植等，ThingJS平台支持3D模型扩展，避免重复建模。这里对室内物品信息管理没有应用需求，所以将其与各层建筑结构附加，按层展示。

有很多室内的三维建模在ThingJS平台完成，常用的可视化套件组合有CampusBuilder+ThingJS平台+ThingDepot（3D模型库），在CampusBuilder使用贴图功能，就能够实现逼真的建筑物、设备，ThingDepot提供已搭建好的模型，节省了建模时间，随后搭建好的模型接入ThingJS平台，实现灯光等渲染效果。

关于ThingJS

ThingJS是一款基于webgl的3D框架，比threejs更为顶层！能够实现室内的交互、POI的显示、楼层选择及表达方式的切换，支持跨平台多终端的应用，项目演示更轻松。

新一代信息技术。

物联网是新一代信息技术的重要组成部分，IT行业又叫：泛互联，意指物物相连，万物万联。即“万物相连的互联网”，是互联网基础上的延伸和扩展的网络，将各种信息传感设备与网络结合起来而形成的一个巨大网络，实现任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通。

推荐使用thingjs来开发，我们可以对比看一下threejs和thingjs，首先了解一下webGL。

WebGL可以处理3D图像，听起来是非常高兴的一件事，但是WebGL实在是太底层了，WebGl解决是如何再画布上画图的问题，怎么画点，线，面，怎么上色，怎么贴图，怎么处理光线，视角转动之后怎么换算绘制等等。这些对于一个做3D应用的开发者来说要学的东西太多了。Threejs库的出现解决了底层的渲染细节和复杂的数据结构，终于将复杂的底层细节抽象出来，使得大家开发3d应用更容易了一些。和很多开发者交流threejs都是他们首次接触的WebGL 3D库，并能很容易的就能开始做一些实验。但是使用Threejs开发应用还是门槛很高，但就一个加载模型，调光，选择模型弹框的功能，就能干出Threejs上百行代码。同时还有很多复杂的3D概念需要理解。这时就需要ThingJS了。

ThingJS是更为上层的抽象，不用关心，渲染，mesh，光线等复杂概念。它抽象是一个个具体的模型，ThingJS封装了对模型交互事件的各种api，比如单击，左键，鼠标滑过等，ThingJS封装了对模型的操作，例如移动，放大缩小，上色，勾边，甚至开门，ThingJS还封装了模型的层次关系，例如物体是放在某个房间里的，房间又在某个楼层，楼层又是某个大楼的。大楼在园区里。

更多了解可以看一下网页链接

1、物联网（The Internet of Things，简称IOT）是指通过 各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化 学、生物、位置等各种需要的信息。

2、组成：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 。

（1）整体感知—可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。

（2）可靠传输—通过对互联网、无线网络的融合，将物体的信息实时、准确地传送，以便信息交流、分享。

（3）智能处理—使用各种智能技术，对感知和传送到的数据、信息进行分析处理，实现监测与控制的智能化。

扩展资料：

常见的运用案例有：

1、物联网传感器产品已率先在上海浦东国际机场防入侵系统中得到应用。机场防入侵系统铺设了3万多个传感节点，覆盖了地面、栅栏和低空探测，可以防止人员的翻越、偷渡、恐怖袭击等攻击性入侵。而就在不久之前，上海世博会也与无锡传感网中心签下订单，购买防入侵微纳传感网1500万元产品。

2、ZigBee路灯控制系统点亮济南园博园。ZigBee无线路灯照明节能环保技术的应用是此次园博园中的一大亮点。园区所有的功能性照明都采用了ZigBee无线技术达成的无线路灯控制。

3、智能交通系统(ITS)是利用现代信息技术为核心，利用先进的通讯、计算机、自动控制、传感器技术，实现对交通的实时控制与指挥管理。交通信息采集被认为是ITS的关键子系统，是发展ITS的基础，成为交通智能化的前提。无论是交通控制还是交通违章管理系统，都涉及交通动态信息的采集，交通动态信息采集也就成为交通智能化的首要任务。

参考资料来源：百度百科-物联网

以上就是关于人工智能在教育产业有哪些应用全部的内容，包括:人工智能在教育产业有哪些应用、物联网的发展前景如何大家可以谈谈对物联网发展前景的看法。。、有哪些好的3D建模软件，最近对3D建模很感兴趣等相关内容解答，如果想了解更多相关内容，可以关注我们，你们的支持是我们更新的动力！