众所周知，物联网的范围很广很广。在人们都意识生活离不开互联网的时候，你会发现，其实物联网也无处不在。但是物联网又没有像互联网一样应用的很明显，能够通过音视频表现出来。物联网从2016、2017年的LoRa、NB-Iot等技术站在风口上，到2018年渐渐进入一个平稳期，很多人不确定其方向到底在哪里。
近两年一直从事物联网相关的硬件产品开发，对物联网相关知识有了浅陋的了解，对物联网方向也简单认识。简答发表个人见解。
智能家居
提到智能家居，现在我们首先想到的就是AI音箱，它是智能家居的入口，它融合了AI、物联网、大数据等技术一体，实现了人与物、物与物的相连。此类产品有亚马逊的Echo、小米的小爱、京东的叮咚、阿里的天猫精灵等。已经深入到人们的生活中。与我们的智能家居（家用电器等）相接、控制，提供人们的生活质（bi）量（ge）。未来，智能家居行业将会围绕着AI音箱等作更广的发展。如扩展到智能穿戴设备、智能医疗等方面。
畜牧业、农业物联网应用
我国是一个农业大国，也是一个畜牧业大国。物联网在农业中的应用包括植物生长环境的数据采集、农业物流跟踪、食品安全跟踪、农作物生长控制等。目前的市场来看，物联网在农业方面的应用主要还是应用于农场、果蔬基地等，其他，如物流市场、食品安全市场等都还没有很好的应用。这个和现有技术、成本以及需求等相关
畜牧业主要包括牛、羊、猪、鸡鸭鹅等。物联网在畜牧业中应用案例比较多。例如，网易猪、京东的跑步鸡、牛耳标、羊耳标等。物联网在畜牧业中应用主要是动物数据采集（健康、生长周期等）、实时定位、动物溯源（食品安全）等。现在虽有大量案例，但是技术的成熟型以及产品的必要性一直制约其发展。（只针对畜牧业本身，不涉及对应的物联网+畜牧业+金融贷款的组合产品，因为涉及到畜牧业+金融，现在就可以考虑加入区块链）
工业物联网
工业物联网的市场与应用是我目前认为市场行情最好的，也是目前物联网效果最能体现的应用场景。工厂设备改造、无线监控、设备状态检测、工业园区人员监控等需求非常多。工业物联网的应用主要是现代企业需要提高效率、降低人力成本以及维护成本，而现在的物联网解决方案恰好帮助他们解决了。其次，工业应用不像商用对产品性能以及外观等最求很高，其对使用时间，寿命稳定性等要求比较高。这些恰恰是符合物联网终端设备的要求。还有就是现在的窄带物联网技术满足长距离传输需求，符合工业场所的需求。需求和技术都能满足，所以工业物联网的前景非常明朗。
智慧城市
智慧城市这个概念比较大，智慧城市的目的是方便人们生活，智慧城市的每个部分都离不开物联网，包括安防监控、环保、停车等。智慧城市的发展在一定程度上会方便人们的生活，提高生活质量。但是，从现在已经部署的智慧城市的效果来看，并不明显。个人认为其主要原因是人们对物联网的概念还不深入，一直停留在过去的生活方式中，并且生活中的一些微小的变化并不会立刻显示出来，不会像移动互联网那样表现的特别明显。我们现在要做的就是适应时代的变化，让科技进入生活，改变生活。
物联网的应用远不止这么点，它无处不在，让科技进入我们的生活，让物联网提高我们的生活质量，这个是我们作为物联网产品人的职责。让产品进入生活，改变生活，改变物与物，万物互联。
物联网十大应用范畴如下：
一、设备监控：像监控或者调节建筑物恒温器这样的事情可以远程完成，甚至可以做到节约能源和简化设施维修程序。这种物联网应用的美妙之处在于，它很容易实施，容易梳理性能基准，并得到所需的改进。
二、机器和基础设施维护：传感器可以放置在设备和基础设施材料上，例如铁路轨道，来监控这些部件的状况，并且在部件出现问题的时候发出警报。一些城市交通管理部门已经采用了这种物联网技术，能够在故障发生之前进行主动维护。
三、物流和追踪：运输业现在把传感器安装在移动的卡车和正在运输的各个独立部件上。从一开始中央系统就追踪这些货物直到结束。
这么做可以防止货物在边远地区被盗窃，让企业供应链可以保持追踪，因为管理层可以在任何时间点清楚地看到车辆的位置(以及车辆应该在的位置)。
四、集装箱环境：同样是在物流和运输行业，运送装着易腐货物的集装箱是对周围环境条件进行监控的，如果超出温度或者湿度范围传感器会发出警报。
此外，当集装箱被弄乱或者密封被破坏的时候，传感器也会发出警报。这个信息是实时通过中央系统直接发送给决策者的，这样情况可以得到补救，即使这些货物是在全球各地的运输途中。
五、机器管理库存：向消费者提供了各种商品的自助服务售卖机和便携式商店，现在可以在特定商品低于再订购水平的时候发送自动补充库存警报。这种做法可以为零售商节约成本，因为他们只需要在机器告诉他们需要补充库存的时候让现场工作人员进行补货。
六、网络数据用于营销：企业可以选择利用自己的分析，追踪客户在网络中的行为，或者他们可以将这个任务外包给在这个领域内有声誉的营销公司。
在网站的导航模式中，访客来到或者来自你的网站，访客所使用的设备类型，以及其他关于访客的相关数据，可以聚合起来以更全面地了解。交易数据和物联网数据的结合，将会丰富你的营销分析及预测，可以快速实施。
七、识别危险网站：商业公司提供的安全服务，可以让网络管理员追踪机器对机器的交流，追踪来自公司计算机的互联网网站访问，揭示公司计算机定期访问的“危险”网站和IT地址。
实践会降低网络遭受恶意软件和病du入侵的风险。因为这种“观察”服务是从云厂商那里提供的，所以实施简单，企业可以马上开始。
八、无人驾驶卡车：在气候条件恶劣和没有道路基础设施的边远地区，石油和天然气开采行业的企业正在使用无人驾驶卡车，这种卡车可以远程控制和远程通信。这降低了运营费用，因为你不用派人进入该领域，还可以避免在已知极其危险的区域发生事故。
九、WAN监控：企业可以很好地监控和修改他们的网络流量，但是当这个流量通过广域网或者互联网路由的时候，有时候似乎是在他们控制范围之外的。
现在位于全球不同地点的办公室的边缘路由器，会显示出显著不同的服务质量，这取决于这个办公室是在新加坡或者里约热内卢。如果IT希望更好地监控互联网流量，那么可以购买商业服务，实时显示哪些地方放缓了，甚至可以重新路由流量以保持通信畅通。
十、GPS数据聚合：GPS数据聚合是应用最广泛的物联网数据收集方法之一。企业喜欢它是因为可以让他们统计人口数据、天气数据、基础结构数据、图形数据和任何可以并定位到特定地理位置的数据类型。很多厂商可以帮助你，以对业务有意义的方式聚合GPS数据。
物联网（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、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题，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；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；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。
物联网数据具有以上12个特点
物联网是通过射频识别（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，把任何物体与因特网连接起来，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。
物联网这一概念提出已有20多年，但受全球各国重视是2008年和2009年这两年，各国纷纷推出物联网相关政策，我国也开启了物联网发展里程碑的年份，列为国家五大新兴战略性产业之一。经过10年发展，物联网已不再是高高在上的概念，在云+AI等技术加持下，让物联网得到了广泛应用，产业发展迅猛，也迎来了黄金发展时代。
运营商、半导体厂商、通信设备、云服务商和应用端等形成物联网产业链，而NB-IoT和LoRa等LPWA低功耗广域网通信技术，解决物联网大规模部署连接等需求，继而使得物联网在工业、零售、物流和交通等垂直领域得到广泛应用。
在产业链积极推动下，物联网连接规模成倍速度增长，LPWAN连接的复合年增长率为109%。此外物联网高级顾问杨剑勇指出，5G技术部署，也将把物联网带上更高的层次，也让万物互联成为可能，其中运营商是万物互联积极推动者，全球运营商纷纷转型寄望于在大连接时代，不再局限做一个管道提供者，希望能抢夺物联网应用端市场，例如面向工业、教育、医疗、车联网和智慧家庭等应用场景寻求机遇。
物联网在移动监测、智能可穿戴、POS机、气象、医疗和能源等行业用途很大，而且是实现设备联网不可或缺的产品，不少相关的top域名都被注册。
物联网的十大应用：智能家居、可穿戴、智慧城市、智能电网、工业互联网、连接车、联网医疗（数字医疗/远程医疗/远程医疗）、智能零售、智能供应链、智能农业。
智能家居
每当我们想到物联网系统时，最重要、最高效的应用就是智能家居，它在所有渠道中都是最高的物联网应用。寻找智能家居的人数每月增加约60000人。另一件有趣的事情是，物联网分析智能家居数据库包括256家公司和初创公司。现在，越来越多的公司积极参与智能家居以及该领域的类似应用。智能家居初创公司的预计资金额超过25亿美元，并以快速增长的速度增长。创业公司名单包括著名的创业公司名称，如AlertMe或Nest，以及一些跨国公司，如飞利浦、海尔或贝尔金。
可穿戴
就像智能家居一样，可穿戴设备仍然是潜在物联网的热门话题。每年，全球消费者都在等待最新的苹果智能手表的发布。除此之外，还有很多其他可穿戴设备可以让我们的生活变得轻松，比如索尼SmartB Trainer、LookSee手镯或Myo手势控制。
智慧城市
智慧城市，顾名思义，是一项重大创新，涵盖了从水分配和交通管理到废物管理和环境监测的各种各样的使用案例。它之所以如此受欢迎，是因为它试图消除城市居民的不适和问题。智能城市部门提供的物联网解决方案解决了各种与城市相关的问题，包括交通、减少空气和噪音污染，以及帮助城市更加安全。
智能电网
智能电网是物联网技术的另一个突出领域。智能电网基本上承诺以自动化方式提取有关消费者和电力供应商行为的信息，以提高配电的效率、经济性和可靠性。每月41000次的谷歌搜索证明了这一概念的流行。
工业互联网
考虑工业互联网的一种方式是查看发电、石油、天然气和医疗等行业中的连接机器和设备。它还利用了计划外停机和系统故障可能导致危及生命的情况。嵌入物联网的系统往往包括用于心脏监测的健身带或智能家用电器等设备。这些系统功能齐全，易于使用，但不可靠，因为如果发生停机，它们通常不会造成紧急情况。
连接车
互联汽车技术是一个由多个传感器、天线、嵌入式软件和技术组成的庞大而广泛的网络，有助于在复杂的世界中进行通信导航。它有责任以一致性、准确性和速度做出决策。它还必须是可靠的。当人类将方向盘和制动器的控制权交给目前正在高速公路上测试的自动驾驶车辆时，这些要求将变得更加关键。
联网医疗（数字医疗/远程医疗/远程医疗）
物联网在医疗保健领域有多种应用，从远程监控设备到先进技术，从智能传感器到设备集成。它有可能改善医生提供医疗服务的方式，并确保患者的安全和健康。医疗物联网可以让患者花更多时间与医生互动，从而提高患者参与度和满意度。从个人健身传感器到外科手术机器人，医疗领域的物联网带来了新的工具，这些工具采用了生态系统中的最新技术进行更新，有助于发展更好的医疗保健。物联网有助于医疗改革，并为患者和医疗专业人员提供口袋友好型解决方案。
智能零售
零售商已开始采用物联网解决方案，并在多个应用程序中使用物联网嵌入式系统，以改善商店运营、增加购买、减少盗窃、实现库存管理和增强消费者的购物体验。通过物联网，实体零售商可以更有力地与在线挑战者竞争。他们可以重新获得失去的市场份额，吸引消费者进入商店，从而使他们更容易在省钱的同时购买更多商品。
智能供应链
几年来，供应链已经变得越来越智能。提供解决问题的方案，例如在货物在路上或运输途中跟踪货物，或帮助供应商交换库存信息，是一些流行的产品。通过启用物联网的系统，包含嵌入式传感器的工厂设备可以传输有关不同参数的数据，如压力、温度和机器利用率。物联网系统还可以处理工作流程和更改设备设置以优化性能。
智能农业
智能农业在物联网应用中经常被忽视。然而，由于农业经营的数量通常是偏远的，而且农民从事的牲畜数量很大，所有这些都可以通过物联网进行监控，并可以彻底改变农民日常经营的方式。但是，这一想法尚未得到大规模关注。尽管如此，它仍然是不应低估的物联网应用之一。智能农业有可能成为一个重要的应用领域，特别是在农产品出口国。
物联网通过大量的网络传感器来接受数据当前收集的信息数据类型不同，物联网的数据特征与大数据不同，主要特征有：
heterogeneity, variety, unstructured feature, noise, and high redundancy
物联网数据特征：异构型、多样性、无结构化特征、噪声、高冗余。
大数据的4V特征：大量化、多样化、快速化、价值化
当今物联网数据不是的大数据最重要的组成部分，但是据惠普的预测，到2030年，传感器数量将达到1万亿，成为大数据的重要组成部分。
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