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物联网+人工智能，让垃圾分类更好落实
什么是智能垃圾分类？
智能垃圾分类是一个智能化物联网终端设备，利用无线网络传输数据，实现自助交投、自动称重。
智能垃圾分类回收机约5米长，分设了纸类回收、纺织物回收、金属回收、塑料回收、玻璃回收、有害垃圾回收6个类别，并以图示区分，比如衣服、箱包属于纺织物类，电池、温度计属于有害垃圾类；需要投放垃圾时，在正中央的显示屏上用APP扫码或输入电话号码即可操作，“投喂”过程仅需几十秒。
居民还可以扫描回收柜上的二维码打开微信小程序，然后在微信小程序上操作对应的机柜，如开门、投递、关门等相关操作，从而实现方便快捷的废物回收。除此之外，用户还可以通过微信小程序查看账户信息、积分信息，进行积分兑换等。
物联网+人工智能，让垃圾分类更好落实
当前，物联网技术也逐渐被应用于环境保护、能源管理等领迹差闭域。在物联网的应用下，通过垃圾袋智能发放机＋智能垃圾分类箱＋智能分类垃圾收集箱——融合“物联网＋”技术，从领取垃圾庆简袋到投放垃圾都是智能化操作，最后根据不同废品的市场回收价格计算返还金额，居民只需在手机上下载相应的APP，便可以获得一定的收姿裂益，并进一步美化社区环境。
智能垃圾分类更智能：实名投放，让垃圾有源可溯。居民领取的垃圾袋都印有二维码，实行一户一码实名制。居民投放垃圾后，扫描垃圾袋上的二维码，通过App大数据平台即可知道这袋垃圾来自哪户居民、垃圾分类是否准确，实现垃圾投放可溯源。当可回收垃圾投放后，系统自行称重并累计相应积分。
物联网、大数据、人工智能之间如何深度融合？
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物联网与人工智能的深度融合的话题物联网与人工智能的深度融合，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，物联网已经广氏余泛应用于智慧医疗、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蚂轿理论、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物联网与人工智能的深度融合；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）中物联网与人工智能的深度融合；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，物联网歼物滚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。
人工智能与物联网之间的关系是什么?
人工智能类似软件，需要物联网作为载体，物联网类似个硬件，是需要人工智能来驱动的。人工智能需要落地的应用作为载体，物联网就是一个最重要的载体。
人工智能为物联网提供强有力的数据扩展
物联网可以说成是互联设备间数据的收集及共享，而人工智能将是将数据提取出来后谈陵渣做出分析和总结，促使互联设备间更好的携同工作。
人工智能让物联网更加智能化
在物联网应用中，人工智能技术在某种程度上可以帮助互联设备应对突**况。当设备检测到异常情况时，人工智能技术会为它做出如何采取措施的进一步选择，这样可以大大提高了处理突发事件的准确度。
人工智能有助于物联网提高含悄运营效率
人工智能通过分析、总结数据信息，从而解汪凳读企业服务生产的发展趋势并对未来事件作出预测。例如，利用人工智能监测工厂设备零件的使用情况，从数据分析中发现可能出现问题的几率，并做出预警提醒，这样一来，会从很大程度上减少故障影响，提高运营效率。
物联网如何与人工智能更好的结合？
1.感应层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。例如家用电器的开关情况，或者热水器的温度情况等。在我看来这些样的信息若要产生比较理想的效用，那得有一个前提，就是收集的数据量巨大。而在感应层如果用上人工智能的技术，就可以将传感器的卜仿纳功能增强，从而从数据的来源上提高了数据的可用性。举个简单的例子：如果在每个红绿灯路口加装监控系统，在没有用到人工智能的技术的情况下，也许能够统计到经过车辆的数量这样的信息。但是一旦用上人工智能技术中的图像识别技术，就不仅能知道这个路口的车辆经过数量，还可以识别出经过车辆的车牌号，车辆类型等信息。这样就可以在感应层采集到更多的有用信息用于进一步的分析处理。 2.分析层将大量的信息搜集到之后，就可以在一个统一的大答计算机中心对这些数据进行人工智能的另一种应型没用，数据挖掘。例如刚才那个路口监控系统的例子。在这一层我们可以做的事情就是根据车辆的统计数据，分析出那些路口在怎样的时段容易造成交通拥堵等信息，以便在应用层进行改善。甚至可以根据识别出来的车牌号信息，对每个车辆的交通使用习惯进行分析，这样也能从宏观上预测出将来可能发生的交通阻塞。 3.应用层人工智能在应用层的应用与感应层类似，都是在物件这种实体上进行功能上的改进。例如可以利用分析层所传来的指挥信息，智能得调节某些路口的红绿灯。如果整条路上几乎没有车辆的时候，就可以将这条路上的人行横道旁的指示灯全部置为绿色（这个功能并不需要人工智能）。还有很多很多我没有想到的应用，我在此只是抛砖引玉。
