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。
智能电网的支撑技术
智能电网的主要支撑技术有实现收集、存储、分析、处理、显示海量信息数据的可靠信息技术，高速、双向、实时、集成的通信技术，具备资源优化配置、科学决策、电网运行高效管理、电网异常及事故快速响应的智能调度技术，电能量消费与预测技术，中压或低压配电网上的分布式能源接入技术，规划控制技术，包括电能质量、功率因数、相位、故障事件、变压器和线路负荷等数据在内的参考量测技术及相关传感器技术等。
物联网相关技术在智慧电网中的作用
在当前的电网中，传感器的应用很广泛，但主要是机电类传感器，其获取的方法往往是物理方法，传递的信号往往是模拟量，这就决定了它往往是通过电缆进行传输。智能传感器不但涉及传感技术，还与微机械、微电子、数字信号处理、网络通信直接相关。
它获取信息的方式往往是将所需获取的信息直接转变为光信号或者电信号，输出为数字量。智能传感器还具有一定的信息存储和分析能力，可以对信息进行初级加工再向上一级传递，避免了上级设备对于信息的处理量过大，也节省了网络流量。
物联网技术中，信号一般使用光缆进行传输，对于设备内部的状态量等不便于直接连线传输的信号，还可以采用无线传输，保证数据的实时性。在主站，由于传输来的数据为数字量，就避免了繁杂的数据转换和处理工作，这些优势应当发挥。但是，电网对于信息的可靠性要求很高，特别在信息传输方面。
如果是在民用或者商用行业，信息传递的可靠性要求较低，物联网当前的可靠性水平便可以胜任。但对于电网来说，错误信息传递的结果是很严重的，可能导致电网中自动装置的错误动作，切断正常运行的大量负荷，或者电能计量出现重大失误等。在可靠性无法保证的情况下，物联网技术的重要优势——信息传递将难以发挥作用，这也就相应导致了在网络层之上的应用层无法应用于智能电网。
物联网是基于互联网的万物相连的网络，是一个大的技术或者说行业的概念，其可以包含很多方面的具体应用，例如智慧城市、智能家居、车联网等。
智慧燃气可以认为是物联网的一种具体应用，通过部署各种传感器和表计来感知燃气管道是否有泄露、燃气使用量等信息，方便燃气公司的管理。
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