这个问题在于你如何理解这两个概念。

目前国内对物理网的定义，源自十二五规划，即：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，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络概念。该定义并没能够描绘出具体的物联网形态，而是对相关技术集群的联系和应用进行了描述。这就如同问：互联网是什么？回答者说：互联网是通过路由器、服务器、海底电缆、计算机、交换机等信息传输设备，按照约定的协议，把全球各地的计算机相互连接，进行信息交换和通信，以实现信息远程传输、交换、计算和应用的一种网络概念。那这么说，我们很难理解什么是互联网。相比之下，我们理解的互联网可能就是Web20，是我们浏览器中看到的网络世界。

因此，对于物联网和人工智能的关系，我觉得需要从物联网的未来发展可能性和人工智能的未来去理解。

这样一来，两者之间的关系是非常密切的。在这里，我仅把人工智能理解为信息处理的高级中介。

在物联网时代一个显著的特征就是大数据时代的到来。很显然，要想处理好这些信息，进行筛选、分析、数据挖掘等任务，单靠人是不行的。而现有的数据库系统其固有的弊端又对这些信息的处理能力有限，包括现有的计算方式和软件能力也限制了信息的过滤能力。而人工智能的目标就在于为人们提供能够有所超越的信息处理能力，提高信息采集和应用的效率。

对于人工智能，其也经历了计算主义到联结主义的变迁，自身也在不断的完善过程中。

因而，物联网与人工智能之间的联系，本应当是非常密切的。问题只是在于你如何看待：人工智能。如果你将日常的计算机视为一种人工智能的低级形态，那么两者之间已经建立了密切的联系，问题只是在于，现有的这种能力与需求非常不匹配，因而不是我们所指的“人工智能”的方向和含义。

在未来，物联网的广泛应用达到一定的阶段，人工智能就是物联网顶层数据处理的中心、就像很多科幻**的故事一样。在**《我，机器人》、《夺命手机》、《鹰眼》以及《云图》的作者米切尔的小说《幽灵代笔》之中，都存在这类想象，只不过，大多处于悲观。即一台超级人工智能的电脑，借助普遍存在的物联网络，控制，影响人类。

因此，我认为，两者的联系是非常密切的。但是这种联系，需要放在很远的未来来看。在现阶段，两者都像是隔着一层纸的不同领域的研究。

希望对你有帮助。

区别

一、什么是物联网

1，物联网在之前被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备按约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络，简言之物联网就是“物物相连的互联网”。

后来被重新定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。

广义上说，当下涉及的信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。

二、什么是人工智能

人工智能英文缩写为AI，它是研究、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。

人工智能是计算机科学的一个分枝，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

它是对人的意识、思维的信息过程的模拟，人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

最近看了很多关于区块链的报道，感觉区块链的火爆和人工智能以及物联网的火爆有着很多相似之处。以下是一些个人的见解：

​1 ．人工智能、物联网、区块链的出现，都是人类对未来的探索。

人类是一个很奇特的群体，总有一群人会找到我们这个时代的出口，这样我们才觉得社会是在正常运转。因为技术的大爆发，导致人们创新的欲望是空前的。不管结果怎么样，这些欲望的出发点总是好的。

人工智能的火爆一方面是我们常说的深度学习、大数据、计算能力，这三个方面的发展；另一方面是互联网已经发展了数十年，需要新的事物出现来承接互联网发展的造成的后果，比如说大数据、一些低效的互联网机制。互联网发展那么多年，期间我们也能看到有一些新的事物被发明或者被提起，例如物联网。但是，它再经过时间的洗涤，渐渐被淡化。一开始，物联网出现的时候，很多人都认为物联网是人类继互联网的下一个出口。到后来，出现了诸多问题例如：数据处理能力的限制、传感器智能化的限制，渐渐的物联网被边缘化。接着而来的是，物联网发展过程中问题的解决方案的出现——人工智能。

整体来看，这些技术的发展，要么真正的成功了，要么就是引导出一些新的问题，这些新的问题的解决方法又形成了新的技术。这让我想到真格基金王强先生说的一句话：改变世界的是问题，而不是答案。

人类社会发展那么多年，始终有一个难题有待解决，那就是去中心化。值得说明的一点是，区块链也并非完全去中心化，只是效率的提升，其中也有成本。今天很多媒体的报道，本身就是有误导性的。

2 ．区块链、物联网到底谁才是下一个出口？

笔者认为，物联网是人类的下一个出口。相比区块链而言，物联网更容易成为新的出口，因为之前的浪潮使得其在政策上有一定的优势，而且，物联网相比互联网而言是淡化中心型网络。这里解释一下什么是淡化中心型网络，互联网属于平台中心型网络，人与人之间的交流必须集中到一个平台上，这个平台是我们常说的信任机制；而物联网是淡化中心型网络，传感器设备自组织成一个网络，这个网络节点不再是企业或者是平台，换句话说，平台将中心化的权利进行分布式优化，使得每个节点都有可能成为中心。

而对于区块链而言，它的技术核心所诉求的去中心化还是太过着急。但是，在一些领域，这种去中心化的诉求还是必要受到欢迎的，比如说：金融，房屋租赁等适合p2p模式的商业需求。笔者认为，下一个出口是物联网的最大原因是，相较于区块链而言，物联网的去中心化更柔和一些。

3 ．人工智能、物联网、区块链，最后都一定会运用到生活当中。

这句话，可能听起来有些废话。但是，技术能够应用于生活的前提是技术本身能够解决一系列生活当中存在的问题，从经济学的角度来说，所有的技术都在围绕两个字：效率。无论今天人们对于人工智能、物联网、区块链如何看待，有一点是可以确定的，存在即价值。

至于时间维度，我们可以感受到或者看到，人工智能再经过一年多的炒作之后，它正在逐渐的落地应用到行业中。个人看法，2018年应该是人工智能拥抱行业的元年。一方面科技企业和传统企业也正在积极合作，另一方面人工智能相关的新媒体也正在推进人工智能的落地，比如说：新智元。

物联网这块自然就不用多说，上届政府在政策制定和相关规划上对物联网也算得上偏爱。而且，这几年当中，物联网商业应用一直发展的不错。只是，没有之前想象的那么好。相信未来在人工智能的配合下，物联网行业一定会得到快速发展。

对于区块链来说，或许还需要很长时间去去泡沫，今天区块链的泡沫太严重，除了市场的泡沫化，区块链还要面对很严的监管，这些问题还需要长时间的解决。个人认为，区块链落地到行业应该比人工智能需要花费更长的时间。至于今天很多企业与其凑热度，不如专心做事，凑热度在监管不明朗的情况下，容易出现问题。

1、物联网是基础中的基础；

2、大数据是基于物联网的应用，人工智能的基础；

3、人工智能是大数据的最理想应用，反哺物联网。

物联网支撑大数据，大数据支撑人工智能。最终人工智能会辅助物联网更加发达，形成一个良性的循环。

扩展资料：

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。

参考资料来源：百度百科 - 物联网

参考资料来源：百度百科 - 大数据

参考资料来源：百度百科 - 人工智能

人工智能促进了计算机工业网络的发展，同时也带来了劳动就业问题。由于人工智能能够代替人类进行各种技术工作和脑力劳动，将会使一部分人不得不改变工种，甚至造成失业。人类一方面希望人工智能能够代替人类从事各种劳动，另一方面又担心人工智能的发展会引起新的社会问题。近10多年来，社会结构正在发生一种变化，即人与机器的社会结构将会被人与机器人的社会结构所取代，很多本来是由人承担的工作将由机器人来担任。

物联网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，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。

区块链的五个基本特征是什么？区块链是分布式数据存储，点对点传输，共识机制，加密算法等计算机技术在互联网时代的创新应用模式。虽然不同报告中对区块链的介绍措辞不尽相同，但“去中心化、开放性、自治性、信息不可篡改和匿名性”这五个基本特征得到了共识性。

可以利用物联网技术实现定制化宣传效果，应用人工智能技术提高互动性和个性化，运用虚拟现实技术建立沉浸式学习体验。

1、利用物联网技术实现定制化宣传效果：在进行宣传活动时，可以利用物联网技术，通过智能设备合理调配宣传资源，让每一位参加者都能得到充分的关注和呵护。

2、应用人工智能技术提高互动性和个性化：人工智能技术可以针对每一个参加者建立不同的机器人帮助他们解答问题、提供有针对性的辅导，同时也可以根据参加者的反馈情况及时调整培训内容和方式，让培训变得更加贴心、自主化和个性化。

3、运用虚拟现实技术建立沉浸式学习体验：虚拟现实技术可以模拟真实的工作场景，利用VR/AR等技术让受训者参与其中，亲身感受工作流程和操作方法，并在虚拟环境中进行培训和评估，让培训更加直观、真实和生动。

在宣传和培训过程中，利用大数据和数据分析技术监控，评估宣传效果可以更好地了解参加者的需求和反应。并基于收集到的大数据进行实时、个性化的调整，以提高宣传效果和参加者的体验。

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