物联网技术有哪些方面应用？

行业主要企业：大富科技(300134)、梦网集团(002123)、共进股份(603118)、胜宏科技(300476)、润和软件(300339)、立昂技术(300603)

本文核心数据：零售领域物联网普及率、零售领域中使用物联网的原因

物联网下游行业占比12%

零售业一直是许多新兴技术应用落地的首选，根据IoT
Analytics的数据，智能零售领域在2020年全球物联网下游细分市场中占比12%，仅位于工业、交通与能源之后。

物联网普及率达94%

物联网为零售业所带来的位置跟踪、个性化信息、库存维护等功能，能够为零售企业在企业安全、库存管理、决策建议等方面提供一定帮助。——在微软调查的公司中，94%的零售企业表示已经应用了该技术，并且有88%的组织表示，至少有一个项目已经达到了“使用”阶段。

“学习”阶段项目占比最高

尽管，物联网能够为零售企业带来管理与生产上效率的提高，但到目前为止，各地零售企业对于物联网与其零售业务的结合仍旧保持保守态度，因而从物联网项目的所处阶段的占比来看，目前为止，处于“学习”、“使用”和“试验/验证”阶段的零售物联网项目分别占总零售物联网项目的28%、26%和24%，而在“购买”阶段的物联网项目则仅有22%。

生产流程监控是物联网在制造业中的最大原因

总体而言，物联网用于提高运营效率，增强客户直接接触点。接近一半的公司表示，供应链优化是一个关键的用例，超过三分之一的公司将库存优化作为其使用该技术的主要方式。监控和安全是物联网在零售环境中的首要应用——不仅用于店内防损，还可以通过整个供应链监控商品。不太常见的是，各组织也在利用物联网进行直接的客户互动，包括自动结账和个性化的折扣，这是基于可自前端获得的运营效率。物联网也打消了零售公司在安全方面的顾虑。

解决方案的沿用是第一大问题

在零售业领域，由于零售行业产业链环节较多，因而物联网与传统零售行业进的融合无法一蹴而就，许多企业仍在继续沿用传统的零售行业解决方案。此外，引入物联网带来的便利有时并不能直接解决传统零售行业中现存的问题也成为了零售物联网全面应用路径上的一大挑战。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》。

以下是物联网常见的应用场景：
1、车联网
车联网行业中，车载智能终端、车载扫码支付设备、行车记录仪、车载综合监控/DVR。车载设备借助物联卡，流量卡实现车与车、人、路、平台之间的联系。
2、智慧物流
智慧物流是指物联网用于物流行业，在物流的运输、仓储、包装、装卸、配送，大大降低了物流运输成本，提高运输效率，在物流中的运用大致是这四个方向：仓储管理、运输监测、冷链物流、智能快递柜。
3、智能穿戴
智能穿戴其实就是指智能手表、智能手环、智能眼镜等，物联网卡是智能穿戴行业不可或缺的一部分。
4、智慧城市
智慧城市是未来城市发展的方向和趋势，通过物联网、云计算、大数据、空间地理信息集成等智能计算技术的应用，使得城市管理、教育、医疗、交通运输、住宅等更互联、高效和智能，人们可以随时随地享受到便利的生活。
5、智能安防
安防是物联网的一大应用场景，智能安防主要包括三大部分，智能门禁、报警系统、监控系统，行业中主要以安防监控为主。
6、智慧农业
将物联网技术运用到农业中去，使传统农业更具“智慧”，从而实现农业无人化、自动化、智能化管理。
7、智慧医疗
安全健康也是我们非常关心的问题，物联网技术在医疗行业中有着极大的作用，物联网卡将设备进行连接，实现信息实时采集和稳定传输数据，对医疗行业的服务水平和效率有着积极的促进作用。在医疗中的运用大致是这两个场景：可穿戴医疗设备、数字化医院。

2015年两会上，“大数据（big data）”一词首次写入政府工作报告。在交通领域，大数据一直被视作缓解交通压力的技术利器。应用大数据有助于了解城市交通拥堵问题中人的出行规律和原因，实现交通和生活的和谐，提高城市的宜居性，为政府精准管理提供基于数据证据的综合决策。

随着手机网络、全球定位系统（global positioning system，GPS）/北斗车载导航、车联网、交通物联网的发展，交通要素的人、车、路等的信息都能够实时采集，城市交通大数据来源日益丰富。在日益成熟的物联网和云计算平台技术支持下，通过城市交通大数据的采集、传输、存储、挖掘和分析等，有望实现城市交通一体化，即在一个平台上实现交通行政监管、交通企业运营、交通市民服务的集成和优化。

1、活用、善用大数据是改善交通的必由之路

近年来，国内各大中型城市均已开始或酝酿与交通大数据相关的项目建设，如公交都市、城市交通数据中心、智慧交通、交通运行协调指挥中心等，大量项目的上马对大数据技术的需求量也不断加大。

行业对于大数据技术的普及推广始于2011年，经过两年的发展，大数据技术已在智能交通领域深入人心。基于大数据技术的应用和相关业务的开展，未来几年内，活化数据的广泛应用将是国内交通大数据的发展热点。

2、智能交通大数据管理平台应用是核心

虽然大数据技术目前在智能交通领域的发展前景一路看好，但大数据技术在实际使用中仍然面临一些问题。其中最主要的问题就是：面对多样、封闭的运行环境，交通数据如何收集管理？如何保证数据的质量？如何将其快速的应用？这是各地政府、交通企业、交通系统集成商共同面临的难题。

智能交通大数据管理平台的应用将有效解决这些问题。智能交通大数据平台主要包括五方面的内容：城市交通信息数据系统、城市交通综合监测和预警系统、城市交通碳排放实时监测系统、公交都市管理系统、公众出行信息服务系统。

城市交通信息数据系统是基于大数据应用技术的交通行业信息共享交换中心，数据中心建立以后，将成为城市交通信息的枢纽。

城市交通综合监测和预警系统可以实现对整个城市交通状况的实时监测。交通管理部门可以对城市交通中可能发生的大面积交通瘫痪作出有效的预判。同时，该系统也可以引导公众出行，为公众提供全面、及时的出行信息，真正达到绿色交通的出行要求。

智慧出行也称智能交通，是指借助移动互联网、云计算、大数据、物联网等先进技术和理念，将传统交通运输业和互联网进行有效渗透与融合，形成具有“线上资源合理分配，线下高效优质运行”的新业态和新模式，并利用卫星定位、移动通讯、高性能计算、地理信息系统等技术实现了城市、城际道路交通系统状态的实时感知，准确、全面地将交通路况，通过手机导航、路侧电子布告板、交通电台等途径提供给百姓。其中，迪蒙智慧交通依托迪蒙科技在云计算、物联网、大数据、人工智能、金融科技等领域的丰富开发经验和雄厚的技术积累以及其他智慧出行领域创新商业模式于一体的高端智慧交通解决方案。在此基础上，集成驾驶行为实时感应与分析技术，实现公众出行多模式多标准动态导航，提高出行效率；并辅助交通管理部门制定交通管理方案，促进城市节能减排，提升城市运行效率。

百度地图利用云计算、大数据分析技术，通过数据可视化的形式，“平安播报”网站为用户提供春运期间全国高速公路的拥堵路段信息查询、重要节点流量查看以及事故多发路段查询等功能，为用户出行提供参考。

同时，百度地图推出适合手机查看的移动版页面，让用户即使在路上，也可以通过手机实时查看权威的全国高速公路通行信息。高德地图则对春运出行发布了春节出行预测报告，通过历年城市的净迁入/净迁出量计算分析，预计出今年拥堵高发公路、游客较多的旅游景点，以供大众出行参考。双方都依靠大数据分析作为解决拥堵问题的一剂良药，“互联网+”交通势在必行。

“互联网+”交通的核心还在在于数据，哪家地图数据以及大数据分析能力最强，谁将取得最大的市场优势。数据服务经济社会时代，如何让大数据释放最大价值成为当务之急，而对大数据的分析则成为了使其能够充分体现价值的前提，这就对IT系统计算能力提出了更高的需求和挑战。在这种背景下，市场对于4路及4路以上服务器需求大幅增长，越来越多的行业用户开始采用高端服务器满足关键业务需求。

2011年4月27日，部规划司在北京组织召开了由交通运输部科学研究院交通财政与金融研究所承担的《物联网在智能交通应用中的关键技术研究》课题开题报告专家评审会。部规划司刘凌主持了会议，国家发改委高技术司信息化处吴钰处长、工信部电子科技委张琪副主任、RFID产业联盟欧阳宇秘书长、中国交通通信信息中心杨洪义主任、部科教司信息化处邹力处长、河南交通运输厅霍金花副厅长及安徽交通运输厅徐乃强副巡视员出席了会议。与会专家听取了课题组汇报的课题研究报告后，形成评审意见如下：一、物联网是国家战略性新兴产业之一，是国家信息化建设在更高层面、向更广领域的纵深发展。加快物联网在智能交通中的应用对于提高交通运输服务水平具有重要意义，开展本课题研究十分必要。二、本课题拟针对我国交通运输行业发展需求，以利用物联网技术提升交通运输行业信息化水平为主体，以物联网技术的特点和当前交通运输信息化发展中存在的主要问题为切入点，围绕物联网在智能交通应用中的 “重点研究方向”、“关键技术需求、发展定位”、“顶层架构设计”和“标准体系”以及“政策保障”等开展研究，提出交通运输行业物联网发展的对策和推进思路。“开题报告”的研究内容合理、研究目的明确、思路清晰，技术路线科学，研究重点与难点准确，可以据此开展课题研究工作。与会专家一致同意开题报告通过评审，建议按专家意见进一步修改完善，并抓紧开展研究工作。

物联网(The Internet of Things，简称IOT)是指通过 各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化 学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。物联网是一个基于互联网、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。

物联网是指通过信息传感设备，按约定的协议，将任何物体与网络相连接，物体通过信息传播媒介进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监管等功能。

物联网技术可以使用在

一、智慧物流

智慧物流指的是以物联网、大数据、人工智能等信息技术为支撑，在物流的运输、仓储、运输、配送等各个环节实现系统感知、全面分析及处理等功能。当前，应用于物联网领域主要体现在三个方面，仓储、运输监测以及快递终端等，通过物联网技术实现对货物的监测以及运输车辆的监测，包括货物车辆位置、状态以及货物温湿度，油耗及车速等，物联网技术的使用能提高运输效率，提升整个物流行业的智能化水平。

二、智能交通

智能交通是物联网的一种重要体现形式，利用信息技术将人、车和路紧密的结合起来，改善交通运输环境、保障交通安全以及提高资源利用率。运用物联网技术具体的应用领域，包括智能公交车、共享单车、车联网、充电桩监测、智能红绿灯以及智慧停车等领域。其中，车联网是近些年来各大厂商及互联网企业争相进入的领域。

三、智能安防

安防是物联网的一大应用市场，因为安全永远都是人们的一个基本需求。传统安防对人员的依赖性比较大，非常耗费人力，而智能安防能够通过设备实现智能判断。目前，智能安防最核心的部分在于智能安防系统，该系统是对拍摄的图像进行传输与存储，并对其分析与处理。一个完整的智能安防系统主要包括三大部分，门禁、报警和监控，行业中主要以视频监控为主。

四、智慧能源环保

智慧能源环保属于智慧城市的一个部分，其物联网应用主要集中在水能，电能，燃气、路灯等能源以及井盖、垃圾桶等环保装置。如智慧井盖监测水位以及其状态、智能水电表实现远程抄表、智能垃圾桶自动感应等。将物联网技术应用于传统的水、电、光能设备进行联网，通过监测，提升利用效率，减少能源损耗。

五、智能医疗

在智能医疗领域，新技术的应用必须以人为中心。而物联网技术是数据获取的主要途径，能有效地帮助医院实现对人的智能化管理和对物的智能化管理。对人的智能化管理指的是通过传感器对人的生理状态(如心跳频率、体力消耗、血压高低等)进行监测，主要指的是医疗可穿戴设备，将获取的数据记录到电子健康文件中，方便个人或医生查阅。除此之外，通过RFID技术还能对医疗设备、物品进行监控与管理，实现医疗设备、用品可视化，主要表现为数字化医院。

六、智慧建筑

建筑是城市的基石，技术的进步促进了建筑的智能化发展，以物联网等新技术为主的智慧建筑越来越受到人们的关注。当前的智慧建筑主要体现在节能方面，将设备进行感知、传输并实现远程监控，不仅能够节约能源同时也能减少楼宇人员的运维。亿欧智库根据调查，了解到目前智慧建筑主要体现在用电照明、消防监测、智慧电梯、楼宇监测以及运用于古建筑领域的白蚁监测。

七、智能制造

智能制造细分概念范围很广，涉及很多行业。制造领域的市场体量巨大，是物联网的一个重要应用领域，主要体现在数字化以及智能化的工厂改造上，包括工厂机械设备监控和工厂的环境监控。通过在设备上加装相应的传感器，使设备厂商可以远程随时随地对设备进行监控、升级和维护等 *** 作，更好的了解产品的使用状况，完成产品全生命周期的信息收集，指导产品设计和售后服务;而厂房的环境主要是采集温湿度、烟感等信息。

八、智能家居

智能家居指的是使用不同的方法和设备，来提高人们的生活能力，使家庭变得更舒适、安全和高效。物联网应用于智能家居领域，能够对家居类产品的位置、状态、变化进行监测，分析其变化特征，同时根据人的需要，在一定的程度上进行反馈。智能家居行业发展主要分为三个阶段，单品连接、物物联动和平台集成。其发展的方向是首先是连接智能家居单品，随后走向不同单品之间的联动，最后向智能家居系统平台发展。当前，各个智能家居类企业正在从单品向物物联动的过渡阶段。

九、智能零售

行业内将零售按照距离，分为了三种不同的形式：远场零售、中场零售、近场零售，三者分别以电商、商场/超市和便利店/自动售货机为代表。物联网技术可以用于近场和中场零售，且主要应用于近场零售，即无人便利店和自动(无人)售货机。智能零售通过将传统的售货机和便利店进行数字化升级、改造，打造无人零售模式。通过数据分析，并充分运用门店内的客流和活动，为用户提供更好的服务，给商家提供更高的经营效率。

十、智慧农业

智慧农业指的是利用物联网、人工智能、大数据等现代信息技术与农业进行深度融合，实现农业生产全过程的信息感知、精准管理和智能控制的一种全新的农业生产方式，可实现农业可视化诊断、远程控制以及灾害预警等功能。物联网应用于农业主要体现在两个方面：即农业种植和畜牧养殖。

农业种植通过传感器、摄像头和卫星等收集数据，实现农作物数字化和机械装备数字化(主要指的是农机车联网)发展。畜牧养殖指的是利用传统的耳标、可穿戴设备以及摄像头等收集畜禽产品的数据，通过对收集到的数据进行分析，运用算法判断畜禽产品健康状况、喂养情况、位置信息以及发情期预测等，对其进行精准管理。

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