推荐使用thingjs来开发，我们可以对比看一下threejs和thingjs，首先了解一下webGL。
WebGL可以处理3D图像，听起来是非常高兴的一件事，但是WebGL实在是太底层了，WebGl解决是如何再画布上画图的问题，怎么画点，线，面，怎么上色，怎么贴图，怎么处理光线，视角转动之后怎么换算绘制等等。这些对于一个做3D应用的开发者来说要学的东西太多了。Threejs库的出现解决了底层的渲染细节和复杂的数据结构，终于将复杂的底层细节抽象出来，使得大家开发3d应用更容易了一些。和很多开发者交流threejs都是他们首次接触的WebGL 3D库，并能很容易的就能开始做一些实验。但是使用Threejs开发应用还是门槛很高，但就一个加载模型，调光，选择模型d框的功能，就能干出Threejs上百行代码。同时还有很多复杂的3D概念需要理解。这时就需要ThingJS了。
ThingJS是更为上层的抽象，不用关心，渲染，mesh，光线等复杂概念。它抽象是一个个具体的模型，ThingJS封装了对模型交互事件的各种api，比如单击，左键，鼠标滑过等，ThingJS封装了对模型的 *** 作，例如移动，放大缩小，上色，勾边，甚至开门，ThingJS还封装了模型的层次关系，例如物体是放在某个房间里的，房间又在某个楼层，楼层又是某个大楼的。大楼在园区里。
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我觉得二者相辅相成，但物联网可能更适应社会发展需求。原因如下
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。
物联网的英文是Internet of things简称IOT，翻译过来就是,,物物相连,万物互联，简单来说,即是物与物相连互联的互联网，但其实,物联网在我们的生活中已经无处不在，从我们在上学期间使用的校园一卡通，到高速上的ETC,再到近些年流行的智能手环可穿戴设备等等，都是物联网运用的例子，另外,随着AI技术的发展，物联网+AI带来了更多的可能性。
传统家居产品的智能化就是一个很好的例子，互联网时代,我们使用手机等设备获取输出信息，d属于人机交互模型，是以人为主体在网络上传输数据和信息，物联网主要分为3个组成部分，网络连接(connectivity)、数据处理，(device)、网络连接，传感器被安装在各种产品中，它们就是万物互联的物，这些传感器或者是芯片，让产品拥有感知能力和数据处理能力。
同时物联网感知设备每天可以收集产生大量的数据，如何利用这些数据并且分析数据，就成为难题，随着人工智能的发展，一些人工智能的分析方法就可以引入进来，人工智能为物联网面临的数据难题提供了最好的解决方案，人工智能通过强大的数据分析能力，在人类的帮助下做出最佳的决策，人工智能与物联网相融合，利用人工智能实时分析数据的物联网设备终端正在走入我们的千家万户。
最简单的设备例子：语音音箱和手机端语音助手，就是建立在自然语音处理的技术之上的物联网终端设备，物联网家庭摄像头也极大的依赖计算机视觉技术实施监控功能。这些物联网设备也只有借助人工智能技术的加持才能真正的发挥其优越性。物联网和人工智能 的关系就是一种相辅相成，携手并进，互相依赖的关系。
但人工智能的周期发展还是很长的，而目前很多大学把人工智能的核心的内容在研究生阶段培养，本科阶段用来测验学生是否有学习的潜力和能力。同时人工智能专业对教学设备和教学师资有过高的要求，而人工智能行业但凡有独特认知和能力的人才基本上在大型企业，没有在学校。人工智能对学历要求比较高。
物联网工程的市场庞大，因此就业前景也非常好。毕业生可从事信息传播时代内容方面的深度、综合、跨学科的信息传播工作,同时也能在新闻传播技术方面从事设计、制作等方面的传播技术类工作或者在政府管理部门、科学研究机构、设计院、咨询公司、建筑工程公司、物业及能源管理、建筑节能设备及产品制造生产企业等单位从事建筑节能的研究、设计、施工、运行、监测与管理工作等等。
数字孪生在新型智慧城市建设中可以进行数字孪生流域建设、数字孪生排水管网、数字孪生桥梁防撞指挥等应用场景，进行数字化、精细化、可视化管理。
一、数字孪生流域政策环境：
2021年12月23日水利部召开推进数字孪生流域建设工作会议，水利部部长李国英提出：“数字孪生流域是以物理流域为单元、时空数据为底座、数学模型为核心、水利知识为驱动，对物理流域全要素和水利治理管理全过程的数字化映射、智能化模拟，实现与物理流域同步仿真运行、虚实交互、迭代优化”，同时强调以数字化、网络化、智能化为主线，以数字化场景、智慧化模拟、精准化决策为路径，以算据、算法、算力建设为支撑，加快推进数字孪生流域建设，实现预报、预警、预演、预案功能。
二、水利信息化发展现状：
①透彻感知能力不足：
水利感知的覆盖范围和要素不全，对于水文信息、环境信息、工程信息等方面的监测能力已经不能满足现有业务发展和管理需要，虽然现在能够通过地面、水上、航空、航天等技术与设备进行信息采集工作，但整体智能化水平仍处于相对较低的程度。对于将要建设的数字孪生流域体系要求仍有较大的距离，物联网技术与设备也没有得到充分的利用，且通信基础能力较为薄弱，在网络带宽、应急措施方面均有不足。
②信息基础设施“算力”欠缺：
现有水利业务网中，仅有6个省（自治区）的水利业务网能够通达到乡镇级水利单位，对于工程管理单位来说联通率更低，严重阻碍了水利业务应用“三级部署、多级应用”的发展原则。骨干网络不能满足现有数据传输、服务调用的需要。面对现在越来越多的影像、图像等数据的快速增长，缺乏大数据处理、云计算与数据存储能力。
③信息资源开发利用有待提升：
水利内部信息系统缺乏整合，导致现有水利设施基础信息不全、准确性不高、基础数据不统一、对象代码不统一、数据标准不统一等问题，各类业务和各级部门间存在数据“重采、重存”的现象。同时对所需要的如地质信息等联系紧密的外部信息缺乏共享，联动不足。
④业务应用智能化水平差距较大：
现有水利信息系统中的水利工程、水资源开发、水灾旱灾防御、水土保持等业务均存在业务与信息技术融合不深入，智能化水平不足，对于5G、AI、大数据、物联网等新兴技术未能充分应用，最终导致信息系统对业务发展支撑能力薄弱的问题。
三、水利数字孪生，实现物理空间数字化映射与智慧化模拟
广东地空智能科技有限公司协同水利专业机构，在智慧水利领域进行了相关的钻研和实践，通过感知层抓取实时监测数据，基于全数字测量、大数据、云计算、地理信息、三维虚拟模型、人工智能、区块链等十余项高新技术，整合水利各项基础数据，以水利时空数据为重点研究对象，聚焦于水利数据的管理、展示与分析，对水利空间进行精细、全面、动态的模拟，构建水利业务横向共享、纵向联动，以此实现各级水利部门间信息联通，真正打通涉水信息孤岛，打破涉水业务分割，为管理者进行安全分析评估、工程运维管理、防汛调度管理、综合展示等提供可视化的便捷支持。数字孪生水利信息化监管平台集成数字孪生流域管理系统、数字孪生模拟仿真系统和数字孪生知识服务系统三大系统，融合与汇聚了多源数据，建立全时空、多维度、多粒度的水利全时空资源池，实现水利数据资产的一体化管理；一方面升级与拓展水利一张图，建设基础数据统一、 监测数据汇集、 二三维一体化、三级协同贯通的数字底板，提供水利场景的高保真、高稳定、高质量模拟仿真；另一方面集成耦合多维多时空尺度的水利专业模型和AI智能模型，提供集分析-模拟-表达-决策于一体的“四预”能力，为“2+N”业务提供智慧化服务。
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数字孪生水利信息化监管平台聚焦数字孪生，以物理流域为单元，以水利时空数据为底座，以流域数据集成和可视化、水利模拟仿真为核心，以水利知识为驱动，运用物联网、大数据、人工智能、虚拟仿真等技术，实现物理空间内全域、全要素、全过程的数字化映射与智慧化模拟，支撑水利精准化决策。
四、整合数据，搭建数字孪生水利大数据中心：
基于水利行业相关的数据标准与规范，梳理水利数据资源目录，接入并整合多时空、多粒度、多维度水利数据，包括基础地理空间数据、业务管理数据、监测感知数据、跨行业共享数据等，经标准化处理，形成数字孪生水利大数据中心，为用户提供统一标准的数据服务。
五、分类入库，形成水利时空大数据全景图：
分类融合与汇聚多时空、多粒度、多维度水利数据，构建标准一致的水利数据资源池，形成水利时空大数据全景图，为用户提供全方位、多时空、多粒度的全时空数据资源服务。
子系统一：数字孪生流域管理系统
数字孪生流域管理系统是数字孪生水利信息化监管平台的基础，主要是建设数据底板，为模拟仿真、知识服务提供海量数据支撑。系统构筑统一门户，接入多源水利时空数据，打破数据壁垒，实现数据统一管理；建立物理空间到数字空间的虚拟映射,构建水利时空全景一张图；综合运用物联网、云计算、大数据、人工智能、地理信息等新型信息化技术手段，提供海量数据分析能力，实现对水利空间的精细、全面、动态模拟，为精细化管理提供支撑。
①多源异构数据接入，实现数据统一管理
②“物理-数字”全映射，形成水利资源“一张图”：
③软、硬件加持，助力海量数据分析：
子系统二：数字孪生模拟仿真系统
数字孪生模拟仿真系统是数字孪生流域管理系统的升级，主要是提供高保真、低延时、高稳定的三维可视化场景，为提供细化、量化、动态、直观的计算分析提供支撑。系统基于大场景高效率图形可视化技术，借助轻量化+webp+块存储+子域等一系列技术，提升整体加载效率与浏览流畅度，实现多源、多维度、多粒度数据的高保真、高质量空间化表达与仿真建模。
子系统三：数字孪生知识服务系统
数字孪生知识服务系统是数字孪生水利信息化监管平台的核心内容与最终目标，主要是集成耦合多维多时空尺度的数据模型，提供“四预”能力。系统在共享水利部本级、流域管理机构各类计算模型与计算成果的基础上，按需构建水利专业模型、人工智能模型和水利知识模型，形成数字孪生水利模型库，提供工程调度、安全监测、知识挖掘等智慧化服务，实现“预报、预警、预演、预案”功能的综合决策指挥。
①集成水利专业模型，推进水利精准模拟：
聚焦智慧水利与空间智能领域，广东地空智能科技有限公司致力于打造专业的水文-水动力-水质耦合模型，支撑流域、区域的防洪抗旱、水资源水环境的调度管理、智慧城市的防洪排涝与水环境治理、大江大河的水污染应急调度指挥等，推进水利精准化模拟与分析。
②引入AI智能模型，助力水利智慧决策：
利用遥感AI、视频AI等技术，对遥感影像进行自动解译和加工处理，对雨水情、工情、险情、旱情、水土流失、水质水环境、非法采砂、水域岸线占用等实现大尺度的动态监测预警，提升水利安全监测能力。
③建立水利知识模型，支撑水利知识服务：
以模型库、知识库为驱动，快速分析研判，优化完善应急方案，配合人员终端信息交互，为单位内部以及与流域管理机构、水利部的异地多方会商、相关人力、物力资源应急调度指挥等提供支撑。
移动互联网和物联网主要区别：
一、定义不同：
移动互联网的本质还是互联网，互联网又称国际网络，始于1969年在美国的阿帕网络。它是一个连接网络与网络的巨大网络,通过一组通用的协议连接，在逻辑上形成单一的大型国际网络。
而物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是"信息技术"时代发展的重要阶段。它的英文名称是"物联网(IoT)。顾名思义，物联网就是连接事物的互联网。
二、行为不同：
传统的互联网用户通过单击按钮或链接从一个页面跳转到另一个页面来浏览网站，在留下行为信息后有意识地与网站交互。但是物联网可以在用户不知情的情况下收集信息，在物联网世界中，它就像一个装满隐藏开关的按钮，当用户进入特定场景时触发这些按钮。
三、技术不同：
对于互联网而言,我们通常说网络开发技术、搜索引擎技术、网络游戏技术、移动开发技术、视频流技术都属于互联网技术。物联网技术,是电子、通信、计算机三个领域的技术整合，在互联网的基础上实现物质连接。
扩展资料：
物联网的基本特征：
物联网的基本特征从通信对象和过程来看，物与物、人与物之间的信息交互是物联网的核心。物联网的基本特征可概括为整体感知、可靠传输和智能处理。整体感知—可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。
可靠传输—通过对互联网、无线网络的融合，将物体的信息实时、准确地传送，以便信息交流、分享。智能处理—使用各种智能技术，对感知和传送到的数据、信息进行分析处理，实现监测与控制的智能化。
根据物联网的以上特征，结合信息科学的观点，围绕信息的流动过程，可以归纳出物联网处理信息的功能：
1、获取信息的功能。主要是信息的感知、识别，信息的感知是指对事物属性状态及其变化方式的知觉和敏感；信息的识别指能把所感受到的事物状态用一定方式表示出来。
2、传送信息的功能。主要是信息发送、传输、接收等环节，最后把获取的事物状态信息及其变化的方式从时间(或空间)上的一点传送到另一点的任务，这就是常说的通信过程。
3、处理信息的功能。是指信息的加工过程，利用已有的信息或感知的信息产生新的信息，实际是制定决策的过程。
4、施效信息的功能。指信息最终发挥效用的过程，有很多的表现形式，比较重要的是通过调节对象事物的状态及其变换方式，始终使对象处于预先设计的状态。
参考资料来源：百度百科-物联网
百度百科-移动互联网
物联网融合各行各业推动智能化转型
物联网作为全新的连接方式，近年来呈现突飞猛进的发展态势。全国人大代表、小米集团董事长兼CEO雷军表示，在中国，物联网的大规模应用与新一轮科技与产业变革融合发展，预计2022年，中国物联网行业市场规模将超过724万亿元。他表示，各行各业的智能化转型如火如荼，物联网作为连接人、机器和设备的关键支撑技术，应加快推动布局，抓智能化转型机遇。
工业物联：助制造业实现“智能+”
政府工作报告指出，要打造工业互联网平台，拓展“智能+”，为制造业转型升级赋能。在雷军看来，推动工业物联网的应用，是实现制造业“智能+”的必要途径。
他表示，随着数字经济新引擎5G技术的布局，将能满足机器类通信、大规模通信、关键性任务通信对网络速率、稳定性和时延的高要求，因此物联网应用场景十分广泛，尤其与车联网、无人驾驶、超高清视频、智能家居等产业深度融合，进一步应用到制造业、农业、医疗、安全等领域，为各行各业带来新的增长机遇。
据前瞻产业研究院发布的《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》统计数据显示，2015年全球物联网设备数量仅仅38亿台。截止至2018年底全球联网设备数量已经超过170亿，扣除智能手机、平板电脑、笔记本电脑或固定电话等连接之外，物联网设备数量达到70亿台。预测2019年全球物联网设备数量将达83亿台。并预测在2025年全球物联网设备数量将突破200亿台。
全球物联网市场的支出预计将在2017年增长37%，至1510亿美元。由于物联网的市场加速，这些估计数已向上修正。2017年全球物联网市场规模达到1100亿美元，截止至2018年末全球物联网市场规模增长至1510亿美元，并预测在2025年全球物联网市场规模将达15670亿美元。
2015-2025年全球物联网设备数量统计情况及预测
数据来源：前瞻产业研究院整理
2017-2025年全球物联网市场规模统计情况及预测(单位：十亿美元)
数据来源：公开资料、前瞻产业研究院整理
雷军表示，目前全球制造业竞争推动工厂向智能化转型，物联网作为连接人、机器和设备的关键支撑技术受到企业的高度关注。即将布局的5G技术优势，将能够较好满足工业控制需求，同时为制造企业提供远程控制和数据流量管理工具，以便更高效智能地管理大量的设备，并通过无线网络对这些设备进行软件更新。
雷军建议，我国应加大对高端装备、智能制造、工业物联网等重点领域的财税金融支持力度，引导中央、地方产业投资基金和社会资本，围绕大型制造企业上下游进行垂直改造，加强自动化产线、无人工厂等重大技术研发和成果转化，打造虚拟的产业闭环，提高产业的生产效率和整体国际竞争力。
农业物联万物生长数字化：物联网+农业会迎来怎样的“春天”
雷军表示，乡村振兴战略是以发展和创新的眼光推进现代农业建设。实施乡村振兴战略，就是推进农业农村的现代化，以创新驱动乡村振兴发展。
他认为，随着物联网在农业领域的应用越来越广泛，5G技术的应用将为建设智慧农业、数字乡村奠定坚实科技基础，带动农业实现发展变革。
什么是智慧农业呢
按照业界的说法，智慧农业以智慧生产为核心，智慧产业链为其提供信息化服务支撑。目前我国智慧农业有四大应用场景：数据平台服务、无人机植保、农机自动驾驶以及精细化养殖。
雷军建议，国家有关部门应制定出台5G农业应用补贴和优惠政策，并鼓励社会资本、运营商、互联网企业等共同参与，因地制宜规划打造智慧农业示范区、试验区，并在经验成熟后进行全国推广，全面提升农业领域的高新科技应用程度。
例如在养殖业，通过无线传感器网络技术，进行基本信息管理、疾病档案管理、防疫管理、营养繁殖管理，发展智慧养殖，实现数字化养殖。
在植保方面，借助物联网技术自动探测和记录区域内的微气候、墒情等环境信息，并结合植物保护专家系统来精确地预测病虫害的发生，从而通过无人机喷洒农药，精准高效解决农业生产的植保问题。
交通物联：无人驾驶或将最早“引爆”
“在5G众多的应用场景中，无人驾驶和车联网被认为是最有可能出现的引爆点。”雷军表示，智慧交通对通信网络有着极高的要求，而大带宽、低时延、海量的连接数量、严密的覆盖，这些都是5G技术的核心优势。
在雷军看来，智慧交通最可能爆发，一方面因无人驾驶具有巨大的节能潜力，在减少交通事故、改善拥堵、提高道路及车辆利用率等方面意义深远，并可直接带动智能汽车后市场等产业的快速发展。
另一方面，全球车联网产业进入快速发展阶段，信息化、智能化引领，全球车联网服务需求逐渐加大。基于5G技术的应用，智能交通领域将快速进入发展上行区间。
了解到，在重庆，长安、小康、力帆等汽车企业，均与百度的智能驾驶Apollo开放平台展开合作，包括自动驾驶全技术链流程、功能安全及信息安全、车联网、云服务等领域。
雷军建议，国家应研究、制定和出台关于智能交通的中长期发展目标，制定相应的法律法规和行业标准支持产业发展。尤其针对无人驾驶汽车的安全责任问题、技术试验问题、车联网的国家标准规范、智能芯片应用等产业发展关键点进行前置研判，通过鼓励性政策支持交通运输领域智能、安全、可控发展。
医疗物联：智能化就诊为“健康中国”加速
“物联网技术在医疗行业也有很广泛的应用空间。”雷军说，服务患者方面，可以采用LBS技术实现智能导诊，优化就诊流程，还可以借助可穿戴传感器和服务解决方案进行远程护理。
在保障设备质量方面，可以采用各类专用传感器，跟踪设备使用情况，借助预测性维护来修复关键医疗设备存在的潜在问题，完善设备运维体系。
环境监测方面，可以通过传感器对ICU室、手术室等特殊地点进行环境监测和预警。同时，基于医疗护理全流程的健康大数据，在安全保护前提下的数据标准细化、完善，以及数据网络的综合利用也显得尤为迫切。
在业界看来，在推进智慧医疗体系建设的大背景下，有多个方面的需要关注。比如，互联网医疗相关服务体系，包括发展互联网医疗、互联网+公共卫生服务、互联网+家庭医生签约等;另外还有医疗行业数据安全和服务质量安全。
雷军表示，要推动医疗实现智慧化，国家有关部门应逐步推动新技术在医疗卫生领域的应用，加快完善医疗物联网和健康大数据相关标准，制定医疗智能可穿戴设备及配套信息平台行业标准。
同时，出台针对物联网企业在医疗领域投入科学研究、应用开发的鼓励政策，使云计算、人工智能、虚拟现实/增强现实、物联网、区块链等技术在医疗卫生行业更好地集成创新和融合应用，满足人民日益增长的健康医疗新需求。
提高创新能力大力发展商业航天产业
关注物联网发展的同时，雷军今年参会还重点关注了在2018年热火朝天的商业航天的发展。
在雷军看来，航天是当今世界最具挑战性和广泛带动性的高科技领域之一，为服务国家发展大局和增进人类福祉作出了重要贡献。
近年，在运载、卫星和空间应用等领域，涌现出太空探索公司(SpaceX)、蓝色起源(BlueOrigin)、一网(OneWeb)等大批商业航天公司，被认为是最为活跃的创业领域之一。
雷军说，商业航天行业规模未来预计可达数万亿美元，将迎来空前的发展机遇，可重复使用火箭、巨型商业星座、商业载人空间站等航天计划，正在逐渐成真，彰显出商业航天推进技术进步和产业发展的巨大力量。
雷军建议，首先，我国应加快推动航天立法，确保民营企业长期稳定、合理有效利用空间资源的权利。建立商业航天市场准入退出、公平竞争、保险和赔偿、安全监管等机制，构建较为完善的商业航天法律体系。
雷军表示，商业航天属于快速发展的新兴行业，门槛高、投资大、战略意义显著，比多数产业更容易受到政府监管和行业政策的影响。
雷军建议，可由政府统筹，国企、民企多方聚力，布局商业航天产品智能制造，鼓励民企参与航天装备制造相关的国家重点项目，加速颠覆性航天技术创新与应用。
同时，制定商业航天装备产品量产及上下游企业的培育政策及实施细则，加大航天智能制造技术共享和转化力度，开放国家航天制造基础设施，颁布航天试验设施共享目录、有偿使用收费标准等。
在此基础上，雷军建议，应完善落实政府采购商业航天产品与服务机制，开放商业航天公司的行业准入，拓展商业服务与应用领域。
例如，可以简化商业火箭发射、航天测控、无线电频率等审批程序，引导鼓励民营企业战略性空间资源布局，承担轨道环境有序可控的应尽责任;可以进一步开放已有发射场，新增发射工位，满足高频次商业发射服务需求等。
规则引擎是华为云物联网平台提供的一种能力，用户对接入平台的设备设定相应的规则，在条件满足所设定的规则后，平台会触发相应的动作来满足用户需求。则引擎是华为云物联网平台提供的一种能力，用户对接入平台的设备设定相应的规则，在条件满足所设定的规则后，平台会触发相应的动作来满足用户需求。规则引擎包含数据转发和设备联动两种类型。
数据转发规则：物联网平台支持将设备上报的数据（和设备信息）转发至其他云服务，包括数据接入服务DIS、对象存储服务OBS、企业集成平台ROMA等，并支持对转发的数据进行过滤。设备联动规则：设备联动规则是指当设备行为（即设备上报的数据中的某个值）或者系统时间满足了规则设定的条件时，就会触发规则设定的动作，如触发告警、发送消息和下发命令给设备。面对规则引擎的这么多能力，我们该如何使用它们？接下来就让本文教你8招，带你玩转规则引擎。
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