人工智能应用层是-人工智能 应用层

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能应用层是的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能应用层是的解答，让我们一起看看吧。

1. 人工智能产业链？
2. 物联网、大数据、人工智能之间如何深度融合？

人工智能产业链？

产业链基本分为基础层、技术层、应用层三个层面，基础层包括AI芯片、云计算、传感器、数据类服务、生物识别等技术；技术层包括机器学习、计算机视觉、算法理论、智能语音、自然语言处理；应用层包括机器人、智能医疗、智慧交通、智慧金融、智能家居、智慧教育、可穿戴设备、安防等方面。

可以将人工智能产业链分为三个层面：

1、硬件层

第一层面是硬件层，涵盖人工智能的硬件和基础设施，如AI芯片、传感器、服务器等。

人工智能硬件厂商，是AI产业第一轮发展的受益者。国外著名的企业如英伟达、AMD等。国内也有很多做人工智能芯片研发的企业，坦白讲其实未来还很难预测，我甚至认为做这种专业领域的研发，还不如像FPGA，就是专门为某个领域做人工智能的方案，那个机会还大一点。做人工智能现在类脑计算芯片、人工智能计算芯片，相对通用性强一点，这种其实压力比较大。

为什么呢？因为人工智能芯片是需要构筑生态的，这个领域的领军企业是英伟达。英伟达有几千个工程师，去帮它的芯片做各种应用的场景开发，或者是应用的支持。也就是说基于英伟达的芯片做应用的时候，你会感觉到英伟达的生态是非常健全的。所以说硬件企业要胜出，不光是要硬件性能好，更主要的是生态构建能力。

物联网、大数据、人工智能之间如何深度融合？

物联网会产生大量数据，那么产生的数据通过人工智能反馈来优化物联网，使得物联网通过数据化，智能化来更好的发展。

人工智能发展的好与坏，数据和场景反馈的效率是至关重要的，而物联网大多是反馈快，高频数据的场景。因此找到合适的物联网场景，配合大数据和人工智能，会使得物联网发展的更好。

所以，大数据是链接物联网与人工智能的桥梁。

首先物联网提供了硬件基础，提供了人工智能和大数据的载体

其次大数据只要网络运行起来自然会产生海量数据

然后人工智能则是去从数据中提取到有效信息的手段

技术本身无需融合，需要的是把技术应用到某个领域

AI算法工程师，欢迎拍砖

通过物联网产生、收集海量的数据存储于云平台，再通过大数据分析，甚至更高形式的人工智能为人类的生产活动，生活所需提供更好的服务。这必将是第四次工业革命进化的方向。

物联网、大数据和人工智能是当今技术领域的三个重要支柱，它们可以相互融合，形成智能物联网（IOT）的生态系统。

具体而言，物联网设备可以收集大量的数据，通过互联网传输到大数据平台进行处理、分析和存储。人工智能技术可以使用这些数据进行智能化的应用，如自动化[_a***_]、预测、优化等；也可以帮助物联网设备和大数据实现更高效、更精准的交互，从而更好地满足用户的需求。

物联网、大数据和人工智能的深度融合，可以提高整个生态系统的智能化水平，从而更好地实现智能化的生产和服务。如果你对智能物联网的生态系统感兴趣的话，请关注C2P工业云。

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（Internet of Things，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***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***，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***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spark ml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***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（spark ml、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。

到此，以上就是小编对于人工智能应用层是的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能应用层是的2点解答对大家有用。

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