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。 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。 由于同时分析过去的和实时的数据，AI能容易注意到有哪些资料属于例外，并做出合理、合适的推断，而数据对于人工智能的重要性也就不言而喻了。因此，若要使AI引擎变得更聪明、更强大，方法及过程其实就如同在种植物(或甚至像是养小孩!)。 想要得到基于AI的商业解决方案，我们需要为其研发一系列认知能力并将其结合起来，包括：感知，推理，选择，学习，沟通，移动和操纵。AI通常需要依靠不同技术才能实现这些能力。因此，我们不仅需要了解技术需要什么知识才能在既定用例上取得最佳表现，还要了解机器如何获取复杂的综合技术以使各项技术无缝衔接。 将物品联入互联网的目的之一是信息共享，信息加工，实时控制，但是现在很多传感器的功能都还处于初级阶段。 将大量的信息搜集到之后，就可以在一个统一的计算机中心对这些数据进行人工智能的另一种应用，数据挖掘。 物联网、智能家居、阿法狗等等为代表的人工智能不是真正的人工智能，说白了是伪智能。说到根子上，它们全是建立在二进制计算基础上的体现规则的数学计算，并不是智能。真正的智能需要真正革命性的颠覆了二进制计算技术的真正下一代黑科技出现了，才会产生。 商业无人机领域的大疆则把规模更小、精度更好、相对能耗更低的陀螺仪、速度传感器、通讯芯片、高清摄像头和 GPS 系统，放到了原来没加传感器的飞行器中，而且让它们在线，并与手机联通。独特的视频、别出心裁的照片，都是无人机产出的数据。 以懋特科技为例，目前在室内定位层面服务的行业领域包括医院、养老院、工厂、会展、博物馆/展览馆、智慧大楼、工程建设、学校、地下管线及矿道、监狱等场景，通过对人员及物资的精准定位，可实现诸多丰富功能，大大提升管理效率。在万物互联的过程中，我们看见了很多曾经难以想象的事情。一个有点特别的例子是共享单车。这大概是过去大半年许多人想不到的创业模式。 回到当下的中国，对我们投资人和在人工智能方向上努力的创业者而言，更实际的问题是，当我们望向一个万物互联的未来时，要解决的是我们还差了哪些技术，以及如何能把这些技术的发展和应用留在中国 简单小结，伴随着大量线下数据的线上化以及新数据的产生，会诞生许多基于数据的商业模式创新。当数据大到一定程度，会对数据处理能力和效率有要求，这时，人工智能就能发挥作用。我们已经可以看见人工智能正在渗透并塑造许多行业。