一、智慧城市与物联网的关系
物联网是智慧城市的基础，但智慧城市的范畴相比物联网而言更为广泛；智慧城市的衡量指标由大数据来体现，大数据促进智慧城市的发展；物联网是大数据产生的催化剂，大数据源于于物联网应用。
二、什么是物联网中的大数据？
(1)物联网中的数据量更大：物联网的最主要特征之一是节点的海量性，除了人和服务器之外，物品、设备、传感网等都是物联网的组成节点，其数量规模远大于互联网;
同时，物联网节点的数据生成频率远高于互联网，如传感节点多数处于全时工作状态，数据流源源不断。
(2)物联网中的数据速率更高：
一方面，物联网中数据海量性必然要求骨干网汇聚更多的数据，数据的传输速率要求更高;
另一方面，由于物联网与真实物理世界直接关联，很多情况下需要实时访问、控制相应的节点和设备，因此需要高数据传输速率来支持相应的实时性。
(3)物联网中的数据更加多样化：物联网涉及的应用范围广泛，从智慧城市、智慧交通、智慧物流、商品溯源，到智能家居、智慧医疗、安防监控等，无 一不是物联网应用范畴;
在不同领域、不同行业，需要面对不同类型、不同格式的应用数据，因此物联网中数据多样性更为突出。
(4)物联网对数据真实性的要求更高：物联网是真实物理世界与虚拟信息世界的结合，其对数据的处理以及基于此进行的决策将直接影响物理世界，物联网中数据的真实性显得尤为重要。
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。
顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：
其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；
其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。
物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。
物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。
物联网的实践最早可以追溯到1990年施乐公司的网络可乐贩售机—Networked Coke Machine。
物联网用途广泛，遍及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防等多个领域。
三、物联网是大数据系统的必备要素吗
物联网的发展潜力和市场巨大，但是需要解决一系列问题，主要包括核心技术、标准规范、产品研发、安全保护等技术方面的问题，以及产业规划、体制机制、协调合作、推广应用等管理方面的问题。
第一，行业标准滞后，个行业标准繁杂。标准是物联网规模发展的前提。物联网涉及的标准比较复杂，包括终端、网络通信、中间件、系统架构、业务规范和安全等。以终端为例，国内做M2M终端的厂家，都有各自的硬件接口及通信协议和软件标准，厂家都是定向开发，成本高而规模小。另外，在网络层，物联网中无数个传感器形成M2M互联后就要涉及互联网、无线通信网（3G）等大网的互联互通问题。还有物联网业务的标准规范问题，比如智能电网的规范、移动支付的标准规范、智能家居的规范等。
第二，改造成本高，社会效益显著而盈利性较弱。例如，根据美国的数据统计，市政改造智能路灯，平均每盏灯投入232美元。适合政府的公共事业，如路灯、交通、环境监控等，现阶段物联网应用成本高是制约发展的重要原因之一。
第三，我国物联网技术还处于低端水平，特别是在芯片、传感器终端、信息处理和应用软件方面。在传感器方面，我国很多的技术相对来说只是做分装方面的工作，核心的技术如芯片方面还是受制于国外，包括射频识别技术、传感网、智能卡、芯片等很多都是依靠进口。技术能力的薄弱，导致我国成本相对较高，成为规模化应用的重要制约要素之一。在数据处理方面，包括应用开发、业务平台、系统集成、中间件等，各厂商处于生存及发展期，力量薄弱，相对于IBM、SAP、Axeda公司而言在技术实力和专业性方面都有很大差距。为物体智能而开发的嵌入式软件还没有规模化应用。
第四，产业链上下游缺乏清晰共赢的商业模式，也制约着应用的规模化推广。例如，终端未标准化，导致开发成本高，应用开发无法满足用户多样化需求；在系统集成领域，受上游供应商供货时间限制，项目周期长，客户分期付款，需垫付资金，资金压力大。对于运营商而言，物联网收益性较差。
第五，目前的需求主要受政策驱动，来自企业的需求还比较初级。
第六，个别企业有垄断产业链的行为。通过资金实力，垄断产业链上的企业，签订排他性协议，禁止与竞争对手合作，极大制约了产业链的健康发展。
四、大数据云计算就业前景怎么样?
目前大数据和云计算在技术体系上已经趋于成熟，正处在落地应用的初期阶段，相对于大数据来说，云计算技术的落地应用已经初具规模。云计算的应用目前正在经历从IaaS向PaaS和SaaS发展，在用户分布上也逐渐开始从互联网企业向广大传统企业过渡，未来的市场空间还是非常大的。云计算领域的相关岗位涉及到三大方面，其一是云计算平台研发；其二是云计算平台应用开发；其三是云计算运维，这些岗位的整体人才需求数量还是比较大的。
大数据领域的人才需求主要围绕大数据的产业链展开，涉及到数据的采集、整理、存储、安全、分析、呈现和应用，岗位多集中在大数据平台研发、大数据应用开发、大数据分析和大数据运维等几个岗位。
最后，虽然大数据和云计算各有不同的关注点，但是在技术体系结构上，都是以分布式存储和分布式计算为基础，所以二者之间的联系也比较紧密。另外，大数据、云计算和物联网三者之间的联系也比较紧密，未来物联网将是整合多个技术（包括人工智能）的重要应用场景，应该重点关注一下。