人工智能物联网大数据平台技术解决方案分析
制造业数字化转型的技术解决方案
制造业数字化转型的技术解决方案随着科技的不断进步，数字化转型已经成为制造业的趋势。
数字化转型是指将使用人工智能、大数据、物联网等技术来提升业务流程和创新产品的能力。
数字化转型不仅可以提高生产效率、降低成本，更可以满足消费者不断变化的需求。
本文将针对数字化转型的技术解决方案进行详细论述。
1. 物联网技术解决方案物联网指的是将所有物品都连接到互联网上的技术。
在制造业中，物联网技术可以通过连接机器、传感器、设备和产品的各个部件，将数据实时传输并呈现在控制台上。
这使得制造商能够快速识别生产线上的异常问题并快速修复。
物联网技术的使用可以有效提高生产效率，降低生产成本。
除此之外，物联网技术可以帮助制造商提高产品质量。
通过自动化数据采集和实时监控，机器故障可以及时被检测并维修，从而减少制造过程中的缺陷率。
此外，自动数据采集和分析也可以帮助制造商预测产品的需求。
2. 人工智能技术解决方案人工智能技术是将复杂的任务交给计算机系统来完成的一种技术。
对于制造业来说，人工智能技术可以帮助企业有效地监测生产设备的运行效率，同时还可以优化生产线的工作流程。
人工智能技术通过分析数据集可以预测哪些过程可能导致失败，从而可以直接优化设备的工作，节省能源，并减少损失。
人工智能技术还可以通过智能化控制系统控制生产线的各个部分。
这使得机器能够自动化调整，从而提高了生产效率。
基于人工智能的质量控制系统具备自我学习的能力，可以提高产品审查的准确率和速度。
3. 大数据技术解决方案大数据技术可以从海量数据中提取有用的信息，帮助生产商了解消费者需求。
生产商可以通过大数据技术快速地评估市场需求、识别消费者偏好并确定生产计划。
基于数据驱动的决策，可以帮助生产商更好地预测学习和满足消费者的需求。
此外，大数据技术还可以帮助企业进行质量控制。
通过监控生产过程、使用传感器监测生产设备的运行状况，大数据技术可以提高产品质量。
监测大数据还可以帮助生产商及时发现问题并采取措施。
技术解决方案
技术解决方案技术解决方案应用于企业的IT系统中，是减少生产成本、提高产品质量、提升企业效益的重要手段。
随着信息化水平的不断提高，技术解决方案变得越来越广泛，应用范围涵盖了多个领域。
本文将从六个方面展开叙述技术解决方案的应用。
一、安全技术解决方案在信息化的时代，网络安全问题是企业IT系统面临的重要问题。
企业在使用IT系统时，需要保护企业机密信息、客户信息、交易数据等敏感信息的安全。
所以企业需要选择安全技术解决方案，以保护这些敏感信息。
企业可以采用防火墙、VPN、加密技术等安全技术解决方案来保护信息系统的安全。
此外，企业还可以采用入侵检测技术等技术来保护系统的安全。
二、云计算解决方案随着互联网的发展，云计算逐渐成为企业IT系统的主流方案。
企业可以通过云计算技术解决存储、计算、数据分析等问题。
云计算技术解决方案可以帮助企业降低成本、提高效率、提高灵活性等。
云计算技术解决方案还可以提供灾备、备份等服务，以保障企业数据的安全性。
三、大数据解决方案大数据解决方案可以帮助企业处理大量的数据。
通过大数据解决方案，企业可以采集、存储、分析数据。
大数据解决方案可以帮助企业从数据中发现商业价值和趋势，提高企业的决策能力和竞争力。
企业还可以利用大数据解决方案来提升用户体验，优化生产流程。
四、虚拟化技术解决方案虚拟化技术解决方案可以帮助企业提高IT系统的灵活性、可靠性和安全性。
虚拟化技术解决方案可以将一台物理服务器划分成多个虚拟服务器，从而提高利用率。
虚拟化技术解决方案还可以帮助企业降低硬件成本、降低能源成本和减少维护成本。
五、人工智能解决方案人工智能解决方案可以帮助企业实现自动化和智能化的生产。
企业可以利用人工智能解决方案来分析数据、预测市场趋势、提高生产效率。
人工智能解决方案还可以帮助企业提高客户服务质量和提升用户体验。
六、物联网解决方案物联网解决方案可以帮助企业实现设备互联互通，提高生产效率和产品质量。
物联网解决方案可以通过传感器和智能设备来收集数据，实现设备自主控制和远程监控。
数字化转型的关键解决方案
数字化转型的关键解决方案随着信息技术的迅猛发展，数字化转型已经成为企业适应时代潮流、实现可持续发展的重要手段。
数字化转型不仅仅是简单的应用技术，更是需要深刻理解企业独特的业务需求，并结合先进的技术工具来提供解决方案。
本文将介绍数字化转型的关键解决方案，帮助企业更好地应对数字化转型的挑战。
一、数据驱动决策在数字化转型过程中，数据成为了最重要的价值创造要素。
企业需要建立完善的数据收集、存储和分析体系，以便及时获得准确的业务信息，并基于数据进行决策。
数据驱动决策可以帮助企业更好地了解市场需求、调整战略方向，并提高运营效率。
为此，企业需要投资建设数据仓库、采用先进的数据分析工具和算法模型，以便从庞大的数据中提取有价值的信息。
二、云计算及大数据云计算和大数据技术是数字化转型的重要基石。
通过云计算，企业可以灵活调配计算资源，降低IT成本，并实现高效的数据存储和管理。
而大数据技术则可以帮助企业处理和分析数据，挖掘潜在的商机。
云计算和大数据的结合将为企业带来更多的机会和竞争优势。
因此，在数字化转型中，企业应该积极采用云计算和大数据技术，以便快速响应市场需求，并实现持续创新。
三、人工智能与机器学习人工智能和机器学习技术在数字化转型中扮演着重要角色。
借助人工智能和机器学习，企业可以自动化业务流程，提高效率并减少成本。
例如，通过自然语言处理和机器翻译技术，企业可以实现全球合作伙伴之间的实时沟通和合作。
另外，人工智能和机器学习还能够帮助企业分析大数据并预测未来的市场走向，从而提前做出调整和决策。
因此，数字化转型的企业应该积极探索人工智能和机器学习技术的应用，以便进一步提高业务效率和创新能力。
四、物联网技术物联网技术是数字化转型的另一个关键解决方案。
通过物联网技术，企业可以将各种设备连接到互联网，并实现智能化管理和控制。
例如，智能家居、智能工厂和智能城市等都是物联网技术的典型应用场景。
物联网技术可以让企业实现设备互联，提高生产效率和产品质量，并为用户提供更好的产品和服务体验。
智慧平台软件解决方案(3篇)
第1篇随着信息技术的飞速发展，智慧城市、智慧产业、智慧家居等概念逐渐深入人心。
智慧平台作为连接各方资源、提供高效服务的关键基础设施，其软件解决方案的重要性日益凸显。
本文将围绕智慧平台软件解决方案进行探讨，分析其特点、架构、功能以及实施策略。
一、智慧平台软件解决方案的特点1. 高度集成性智慧平台软件解决方案具有高度集成性，能够将物联网、大数据、云计算、人工智能等先进技术进行整合，实现跨领域、跨行业的数据共享和协同工作。
2. 开放性智慧平台软件解决方案采用开放架构，支持多种接口和协议，便于与其他系统进行对接，实现数据互联互通。
3. 可扩展性智慧平台软件解决方案具有良好的可扩展性，能够根据用户需求进行功能模块的添加和扩展，满足不同场景下的应用需求。
4. 安全性智慧平台软件解决方案注重安全性，采用多层次的安全保障机制，确保数据安全和系统稳定运行。
5. 智能化智慧平台软件解决方案融入人工智能技术，实现智能化数据处理、分析和决策，提高服务效率和用户体验。
二、智慧平台软件解决方案的架构1. 物联网层物联网层负责收集各类数据，包括传感器数据、设备数据、用户数据等，为上层应用提供数据支持。
2. 数据层数据层负责对物联网层收集的数据进行存储、处理和分析，为业务应用提供数据服务。
3. 应用层应用层是智慧平台软件解决方案的核心，提供各类业务应用，如智能交通、智慧医疗、智慧家居等。
4. 管理层管理层负责对整个智慧平台进行监控、管理和维护，确保系统稳定运行。
三、智慧平台软件解决方案的功能1. 数据采集与处理智慧平台软件解决方案能够实时采集各类数据，并进行处理和分析，为上层应用提供数据支持。
2. 智能分析与应用通过人工智能技术，对采集到的数据进行智能分析，为用户提供个性化服务。
3. 互联互通实现不同系统、不同平台之间的数据共享和协同工作，提高资源利用率。
4. 安全保障采用多层次的安全保障机制，确保数据安全和系统稳定运行。
5. 可视化展示通过可视化技术，将数据和分析结果以图形、图表等形式呈现，便于用户理解和应用。
AI+大数据+人工智能+物联网平台整体解决方案
•引言•大数据解决方案•人工智能解决方案目录•物联网平台解决方案•整体解决方案•实施步骤与计划•结论与展望背景介绍在此背景下，提出了一种名为“AI+大数据+人工智能+物联网平台整体解决方案”的方案。
该方案旨在整合多种技术手段，为企业提供全面的数据分析和智能化管理方案，以提升运营效率和市场竞争力。
随着科技的不断发展，人工智能（AI）、大数据、物联网等技术逐渐成为推动社会进步的重要力量。
意义目标解决方案的意义和目标大数据采集030201大数据处理与分析数据挖掘与机器学习运用数据挖掘和机器学习算法，从数据中提取有价值的信息和知识，支持业务决策。
数据可视化与报表生成通过数据可视化工具，将处理后的数据以直观的图表和报表形式呈现，便于分析和监控。
数据分布式处理等，对海量数据进行高效处理。
03数据备份与恢复大数据存储与安全01数据存储架构设计02数据安全保障总结词机器学习是一种基于数据和统计的算法，通过学习大量数据来自动识别模式并进行预测。
深度学习是机器学习的一种，通过构建多层神经网络来模拟人脑的学习方式。
要点一要点二详细描述机器学习和深度学习是人工智能领域的重要分支，它们都可以用于图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等领域。
机器学习算法包括线性回归、逻辑回归、朴素贝叶斯、决策树、随机森林等，深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、Transformer等。
机器学习与深度学习总结词自然语言处理是一种将人类语言转化为计算机可读懂的语言的技术，包括文本分类、情感分析、命名实体识别等。
详细描述自然语言处理是人工智能领域的重要分支，它涉及到语言学、计算机科学和统计学等多个领域。
NLP技术可以用于文本挖掘、智能客服、舆情分析、机器翻译等领域，帮助企业更好地理解客户需求、市场趋势和竞争环境。
自然语言处理（NLP）计算机视觉与模式识别总结词计算机视觉是利用计算机和图像处理技术来分析和理解图像，包括目标检测、图像分类、人脸识别等。
利用技术创新解决工作中的难题
利用技术创新解决工作中的难题随着科技的不断进步和发展，我们现在身边充斥着各种各样的技术产品和解决方案。
这些技术创新为我们的生活带来了便利，同时也为工作中的难题提供了解决办法。
本文将探讨如何利用技术创新来解决工作中的难题，并给出一些具体的例子。
一、利用人工智能缓解工作压力如今，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经被广泛应用于各行各业。
在工作中，人们经常面临大量的工作任务和信息处理，而人工智能可以帮助我们过滤和整理这些信息，从而提高工作效率。
例如，在电子邮件管理方面，人工智能可以自动识别重要的邮件并将其置顶显示，帮助我们快速处理重要事务；在会议安排方面，人工智能可以根据与会成员的日程安排自动安排会议时间，减少时间冲突和误解。
二、利用大数据分析提供决策支持随着互联网的普及，我们产生的数据量越来越庞大。
但是，如何从这些海量数据中获取有用的信息并进行分析成为了一个难题。
大数据分析技术的出现为解决这一难题提供了有效的途径。
通过对大数据进行分析，我们可以了解用户需求、市场趋势等，为企业的决策提供科学依据。
例如，一些电商平台可以根据用户的购物习惯和历史数据，推荐给用户他们可能感兴趣的商品，提高商品的销售量。
三、利用云计算实现工作协同在工作中，团队协作和信息共享是非常重要的。
然而，由于团队成员分布在不同的地理位置，面对面的交流和合作变得不再方便。
这时，云计算技术可以提供一种解决方案。
通过云计算平台，团队成员可以轻松地共享文档和数据，进行实时编辑和协同工作。
同时，云计算还可以为团队提供安全可靠的数据存储和备份，确保工作不会因为硬件故障或其他意外事故而丢失。
四、利用物联网提高工作效率物联网（Internet of Things，简称IoT）是指通过互联网将各种物理设备连接起来，实现设备之间的数据交互和相互控制。
在工作中，物联网技术可以帮助我们实现自动化和智能化，提高工作效率。
例如，在仓储管理方面，物联网可以通过传感器和标签追踪商品的运输和存储情况，帮助企业实现库存的实时监控和管理；在办公环境方面，物联网可以实现智能照明和空调系统，根据员工的存在和需求自动调整环境参数，提供舒适的工作环境。
《人工智能AI城市数据大脑平台建设方案》
《人工智能AI城市数据大脑平台建设方案》随着城市化进程的加速和信息技术的不断发展，城市数据大脑平台建设成为了现代城市规划和管理的重要议题。
技术的迅速崛起，为城市数据大脑平台的建设提供了新的思路和技术支持。
本文将阐述城市数据大脑平台的概念、意义和现状，分析建设过程中面临的问题和挑战，并提出相应的解决方案。
一、概念和意义城市数据大脑平台是一种基于人工智能AI技术，对城市各项数据进行采集、处理、分析和应用的大数据平台。
它可以整合城市的各类数据资源，提高城市规划和管理水平，优化城市发展环境，提升城市居民的生活质量。
建设城市数据大脑平台具有重要的现实意义和长远发展价值，是推进智慧城市建设的重要组成部分。
二、现状和问题目前，城市数据大脑平台建设已经引起了广泛关注，各地纷纷开展相关规划和建设工作。
然而，在实践中，仍然存在一些问题和挑战，如：1、数据采集不全：城市数据来源复杂多样，存在部分数据采集不全、不准确等问题。
2、数据共享困难：不同部门、不同行业之间的数据难以共享，形成了数据孤岛。
3、技术应用不足：人工智能AI技术在城市数据大脑平台建设中的应用尚处于初级阶段，存在应用范围有限、智能化程度不够等问题。
4、安全和隐私保护问题：城市数据涉及大量个人信息和隐私，如何保证数据安全和隐私保护是一大挑战。
三、建设方案针对以上问题，本文提出以下城市数据大脑平台的建设方案：1、完善数据采集：加强对城市数据的采集和管理，提高数据质量和准确性。
2、推进数据共享：建立城市数据共享标准和管理机制，促进不同部门、不同行业之间的数据共享。
3、加强技术应用：加大人工智能AI技术在城市数据大脑平台中的应用力度，提高平台的智能化水平。
4、保障安全和隐私保护：建立完善的数据安全和隐私保护机制，保障个人隐私和数据安全。
具体实施步骤如下：1、确定建设目标：明确城市数据大脑平台的建设目标，制定相应的实施计划。
2、数据采集和管理：加强对城市数据的采集和管理，建立完善的数据采集和管理机制。
智慧物流技术方案
智慧物流技术方案1. 背景随着物流业的快速发展和互联网科技的蓬勃发展，智慧物流技术成为提高物流效率和降低成本的重要手段。
智慧物流技术包括物联网、大数据分析、人工智能等多种技术应用，能够实现货物实时监控、路径规划优化、仓储管理自动化等功能，进一步提升物流行业的竞争力和客户满意度。
2. 目标该智慧物流技术方案的目标是提供一种综合性的解决方案，以帮助物流企业实现物流业务的智能化和优化。
该方案将着重应用物联网技术、大数据分析和人工智能技术，为物流企业提供高效、可靠和灵活的物流服务。
3. 方案内容本方案将实施以下几项关键技术和措施：3.1 物联网技术通过物联网技术，将货物与物联网设备相连，实现对货物的实时监控和追踪。
物联网设备可以安装在货车、运输等物流设备上，通过无线传感器感知货物的位置、温度、湿度等信息，并将这些信息传输到中心数据库进行分析和处理。
物流企业可以通过物联网平台实时了解货物的位置和状态，并可以及时采取相应的措施，提高物流效率和运输安全性。
3.2 大数据分析通过大数据分析技术，对物流运输过程中产生的海量数据进行处理和分析，提取出有价值的信息。
通过对大数据的分析，可以实现路径规划的优化、运输需求的预测和资源的合理配置。
物流企业可以根据分析结果进行决策和调整，提高物流运输效率和成本控制能力。
3.3 人工智能人工智能技术在智慧物流中具有广泛应用的潜力。
通过人工智能算法和机器研究技术，可以实现货物的智能识别、自动配送和智能仓储管理。
人工智能还可以通过对客户需求和市场变化的分析，进行智能化的物流运营和业务规划，提供个性化的物流解决方案。
4. 实施计划本方案的实施计划包括以下几个阶段：阶段一：需求分析和技术选型，确定适合物流企业需求的智慧物流技术方案。
阶段二：系统开发和测试，根据需求分析结果进行系统开发和功能测试。
阶段三：系统部署和推广，将开发完成的智慧物流系统部署到物流企业，并进行培训和推广。
阶段四：运行监控和优化，对系统的运行情况进行监控和优化，提供持续的技术支持和更新。
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人工智能物联网大数据平台技术解决方案分析
发表时间：2020-03-24T06:18:51.145Z 来源：《防护工程》2019年21期作者：苏冠明
[导读] 人工智能物联网大数据平台技术解决方案，是依托于物联网与大数据技术，结合人工智能和区块链技术，使得技术和产品之间有机结合，相互赋能，从而最终打造综合能力产品建设的技术平台。
南宁富桂精密工业有限公司广西南宁 530000
摘要：人工智能物联网大数据平台技术解决方案，是依托于物联网与大数据技术，结合人工智能和区块链技术，使得技术和产品之间有机结合，相互赋能，从而最终打造综合能力产品建设的技术平台。
这是一种采用自我建设和合作模式相互打造的交互式云化场景，也是一种虚拟的产品与交互体系相结合的技术平台。
在这一平台中多种负能形成综合解决方案，最为常用的是：AI+BloclChain+Iot+Data。
关键词：人工智能；物联网；大数据；平台技术
引言：人工智能是一个举世瞩目的课题，人工智能物联网技术是建立在人工智能基础之上的，早在2016年，人工智能就可以与人类的智力进行对抗，在举世瞩目的人与机器人围棋大赛上人工智能的序幕缓缓拉开。
物联网作为第3次信息技术革命的产物，近来发展非常迅速，这两大创新的科技可以尝试结合，从而形成对未来科技的挑战与触动。
一、人工智能物联网大数据平台的研究背景
人工智能是在1966年由美国计算机领域专家所提出来的概念，这是世界范围内的新概念是人工智能学科的起始，科学家和专家加入到新的领域进行研究和学习，在这一程度上人工智能得到了较快的发展。
人们提出了很多关于人工智能领域的新认识，解决了以往认识狭窄并缺乏常识性认知的难题。
随着科学技术的不断发展，人工智能技术再次被带入人们的视野，是直到2016年谷歌所推出的围棋机器人人工技术，他证明了人工智能已经进入到一个成指数型发展的增长状态。
而今物联网提倡万物互联，IOT技术指的是通过各种传感器使用相关视频识别技术，支撑物与物之间的连接，这为人们的生活带来了非常好的帮助，任何时刻任何地点人计算机和物品之间的互联互通，将在未来打造出全新的智能化与人性化相结合的物联网，这种人工智能物联网技术被称之为AIOT技术，人工智能物联网技术在当下的领域之内应用非常火爆，具有良好的发展前景。
二、国内外关于人工智能物联网技术的认知
相对来说人工智能物联网技术还属于刚刚起步的萌芽阶段，但是在探索的过程中，各个国家都从技术领域和应用领域内对于人工智能做出了全新的尝试。
（一）国外的人工智能物联网技术发展现状
美国的科学技术一直在全国范围内处于非常领先的局面，拥有知名的IT公司，著名的美国谷歌公司、微软公司、IBM公司作为全世界知名的IT企业，成为世界领域内的巨头公司，在很早以前就已经开始对于人工智能物联网技术进行广泛的研究和技术革新，希望能够通过自己的发现和发明推出属于自己的领先产品。
其中比较有代表性的就是美国谷歌公司在2018年推出了新款人工智能物联网芯片，这款Egde TPU具有比较低的功能消耗和较低的成本，而且最关键的是体积非常小。
报道称，这一芯片的大小比一美分的硬币还要小，而且还可以有对应的软件与之呼应，从而可以使得传感器中获得的数据快速的被传送到云端。
这为人工智能物联网提供了非常良好的软硬件基础。
在芯片的设备上执行指定搜集数据对于物联网来说是比较重要的，但是不可否认的是，物联网所使用的传感器连接和数据搜集绝对不仅仅是这么简单，它应该还可以推出在本地非常实时的智能化决策，这才是互联网与人工智能相结合的真谛。
微软公司推出的人工智能物联网产品Azune IoT Edge也是一种替代性的综合性产品，它可以把人工智能和自定义的逻辑部署在所有的这一设备明显更为先进，而且使用该服务模式能够使得整个物联网系统以更加高效而稳定的效率运转。
与此同时，德国在2011年率先提出了工业4.0时代的概念，认为信息化的革命时代已经全面来临，以精准和逻辑严谨著称的德国，提出了利用8年时间发展德国新工业时代的建议。
而且认为德国政府在建立德国工业4.0时代之后，各项技术设施的设备建设都已经较为完备，为人们所能提供的人工智能服务也越来越完善，而且利用人工智能物联网打造新的科技已经具备了智能物联网的信息技术和智能工厂技术。
虽然目前德国并没有实现物与物之间万物互联的模式，但是有望可以实现工厂、消费者、产品结合信息数据之间的相互转换，从而能够实现基于社会生产模式所建立的物联网模式。
这是对于整个社会工业生产水平和生活水平的显著提升。
日本的电子科技技术始终走在时代的前列，日本在2020年有望达到国内生产总值突破600亿日元，并认为日本经济所面临的第4次产业革命战略必须要有物联网、大数据和人工智能三个核心方向。
日本的知名企业已经把人工智能物联网与自身行业特点紧密结合，并且根据实际情况来完善智能产业的发展新方向。
（二）国内人工智能物联网发展的现状
中国科学技术的实力不断加强，一大批非常优秀的IT企业也开始诞生，百度、腾讯、阿里、小米成为中国领域内非常著名的龙头企业，当然对于应用型人工智能物联网场景的研究一刻也没有停止。
2017年小米人工智能物联网开发大会宣布与百度联手，从而能够对于中
国的人工智能物联网硬件和大数据资源的开发，提供更好的帮助，为了给用户提供有关于人工智能物联网的更好体验，二者决定共同实现万物互联的智能化连接状态。
数据以怎样的形式与人之间进行智能连接，大概有以下几种应用场景：
多渠道智能网络客服、智能化呼叫解决方案、多维身份认证、楼与楼之间的智能连接和考勤方案、未来的智能机场方案、社区和智能居住方案、刷脸支付方案、公共人群快速检测方案、智慧医院、语音搜索、智慧营业、网页版客服经理等。
基于传统的人工智能物联网数据架构，提供更加丰富的数据分析需求，基于智能化人工智能物联网场景，觉得数量和性能方面将日益满足日常需求。
Lambda架构算大数据系统里面举足轻重的架构，数据通道分为两条分支：实时流和离线。
实时流依照流式架构，保障了其实时性，而离线则以批处理方式为主，保障了最终一致性。
适用于同时存在实时和离线需求的情况。
Kappa架构在Lambda的基础上进行了优化，将实时和流部分进行了合并，将数据通道以消息队列进行替代。
因此对于Kappa架构来说，依旧以流处理为主，但是数据却在数据湖层面进行了存储，当需要进行离线分析或者再次计算的时候，则将数据湖的数据再次经过消息队列重播一次则可。
人工智能物联网总体上来说处于刚起步的阶段，中国的人工智能物联网技术仍然面临着成本非常昂贵、人工智能的发展水平比较薄弱的挑战，需要在下一步逐渐完善。
结论：人工智能物联网技术无论是在中国还是国外，仍然有一段很长的路要走，万物互联是一个非常吸引人的光明场景，而万物互联技术和人工智能之间的关系将越来越密切。
随着国与国之间的共同努力，人工智能物联网将成为日常生活的非常重要部分，实现更为智能的生活机生产方案。
参考文献:
[1]周婧,王晓楠.职业院校教师大数据、智能化素养背景研究[J].计算机产品与流通,2020(01):218.
[2]李嘉骏.人工智能物联网发展现状研究[J].信息系统工程,2019(12):113-114.
[3]王治根,张兴宝.物联网/大数据/人工智能理念在地铁列车日常维护管理中的应用[J].铁路技术创新,2019(05):73-77.
[4]刘秉岩.基于人工智能物联网等前沿技术在装配式建筑中的应用[J].门窗,2019(16):250-251.。