传销
传销是指组织者或者经营者发展人员，通过对被发展人员以其直接或者间接发展的人员数量或者销售业绩为依据计算和给付报酬，或者要求被发展人员以交纳一定费用为条件取得加入资格等方式。其目的是牟取非法利益，扰乱经济秩序，影响社会稳定的行为。1998年4月21日，中国 宣布全面禁止传销（《关于禁止传销经营活动的通知》）。鉴别传销重要依据是其奖金制度是否具备金字塔分配。
危害性
传销的危害性：扰乱社会经济秩序，影响社会安定团结；引发社会刑事案件上升、家破人亡等社会骚乱。传销的本质在于通过发展下线实现财务的非法转移与聚集，并未创造社会价值，这是它与正常营销的本质区别。 传销不是国家行为，也不可能是国家行为。虽然给当地带来经济 ，促进了消费，但其本身组织行为对大多数参与者造成无法挽回的危害。违反了人类正常生活和活动。阿尔巴尼亚社会主义人民共和国就是因为 支援传销，导致垮台和社会动荡，甚至差点发生内战。
特性
传销的特性：主要体大多数消费者或投资者的最终权益得不到保障。下面我们把传销与正常营销逐一对照，供大家辨别。
消费行为与经营行为模糊，传销者用一些“伎俩套路”，前期给你宣传的是投资经营行为，后来你不知不觉成为了消费者；或者宣传的是消费行为，后来让你变成了投资者；甚至引用“消费资本化”之类令人模糊的概念，令你迷失在投资与消费之间，这样给你在法律上的维权带来很多困难（注：消费行为与投资经营行为是两个不同的法律概念，适用法律分别是：《消费者权益保护法》和《合同法》）。
组织、领导以推销商品、提供服务、专案投资等经营活动为名，要求参加者以缴纳费用或者购买商品、服务、投资等方式获得加入资格。
在《禁止传销条例》中，反复提到层级关系这个概念，一定规律组成层级关系只是众多传销中的一个现象，必须与非法占有他人财产的行为才有可能涉嫌传销，比如：村级社群商店商品，就有五六个级别并且层层加利，这是正常销售。所以说，传销侵犯的客体为复杂客体，传销常伴随偷税漏税、哄抬物价等现象，侵犯多个社会关系和法律客体；主要客体要件必须有二项：1欺诈性（侵犯公民财产所有权）；2扰乱社会管理秩序与经济秩序。
本质
传销销售物件则以自己为主，自己购买公司的产品，并把这种销售方式推广给下线，下线其实就主要以自己亲朋好友为发展物件，这种销售模式是损害销售员利益的，它不会给下线销售员带来任何报酬，相反还造成了损失，并且在销售给自己的过程中是学不到任何销售技术经验的，只有把产品推销给他人才需要技巧。所以这种方式根本不是一种正常的工作，而是一种害人害己、为少数顶级上线牟取暴利的骗术。
传销的内部管理是准军事化的管理，已经实现高度组织化、暴力化，传销人员暴力抗法或聚众冲击国家机关，山西、北京等地相继发生了传销人员冲击公安机关。
传销与直销的实质区别是：直销是属于商业活动，属于营业范畴；而传销是金融活动，是诈骗。
看新闻，央行现在在发展数字货币，可以看出，数字货币也是未来的趋势
中国物联网数字货币是传销吗？ 可以说是吧，因为有很多共通之处，别人非要说不是也能扯出理由来。
同时具有以下行为的，是传销：
一、需要交入门费。
二、需要发展下线。需要不断的找合作者，并打着组建团队的幌子以倍增收入的模式诱导别人。
三、根据下面人头数量和这些人的经营业绩来决定你有多大的回报。
国务院
《禁止传销条例》
第七条下列行为，属于传销行为：
（一）组织者或者经营者通过发展人员，要求被发展人员发展其他人员加入，对发展的人员以其直接或者间接滚动发展的人员数量为依据计算和给付报酬（包括物质奖励和其他经济利益，下同），牟取非法利益的；
（二）组织者或者经营者通过发展人员，要求被发展人员交纳费用或者以认购商品等方式变相交纳费用，取得加入或者发展其他人员加入的资格，牟取非法利益的；
（三）组织者或者经营者通过发展人员，要求被发展人员发展其他人员加入，形成上下线关系，并以下线的销售业绩为依据计算和给付上线报酬，牟取非法利益的。
可能性非常高。关键这个赚钱方案是怎样的，传销是要赚下线加入的钱的，每加入一个所投入的钱，上家是不是有一份。关于数字货币也就是一个道具，和真正的数字 货币是两码事。
请问加中国物联网和数字货币是传销吗
是，前几天新闻不是刚报道吗，比特币为首，很多以前搞得不错的，都是传销，尤其是MBI还牵扯到很多明星呢
什么才是真正的物联网 中国物联网数字货币传销新骗局 是否是传销不难发现，符合下列条件者，即为传销。
以发展人员为目的，通过对被发展人员以其直接或者间接发展的人员数量或者销售业绩为依据计算和给付报酬，或者要求被发展人员以交纳一定费用为条件取得加入资格等方式牟取非法利益，扰乱经济秩序，影响社会稳定的行为就是传销。
物联网是一个行业的统称 比如说汽车 水稻行业一样
如果有人说这个是原始股货币什么的 基本可以确认是传销
所谓的数字货币 ,就是你看到不是是我们人民币这样实物的钱,你看到的就是几个数字可以买东要不的数字,所以叫数字货币
常见的大数据术语表(中英对照简版)：A
聚合(Aggregation) – 搜索、合并、显示数据的过程
算法(Algorithms) – 可以完成某种数据分析的数学公式
分析法(Analytics) – 用于发现数据的内在涵义
异常检测(Anomaly detection) –
在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。除了“Anomalies”,用来表示异常的词有以下几种：outliers, exceptions,
surprises, contaminants他们通常可提供关键的可执行信息
匿名化(Anonymization) – 使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据
应用(Application) – 实现某种特定功能的计算机软件
人工智能(Artificial Intelligence) –
研发智能机器和智能软件，这些智能设备能够感知周遭的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习
B
行为分析法(Behavioural Analytics) –
这种分析法是根据用户的行为如“怎么做”，“为什么这么做”，以及“做了什么”来得出结论，而不是仅仅针对人物和时间的一门分析学科，它着眼于数据中的人性化模式
大数据科学家(Big Data Scientist) – 能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人
大数据创业公司(Big data startup) – 指研发最新大数据技术的新兴公司
生物测定术(Biometrics) – 根据个人的特征进行身份识别
B字节 (BB: Brontobytes) – 约等于1000 YB(Yottabytes)，相当于未来数字化宇宙的大小。1
B字节包含了27个0!
商业智能(Business Intelligence) – 是一系列理论、方法学和过程，使得数据更容易被理解
C
分类分析(Classification analysis) – 从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程; 这类数据也被称为元数据(meta
data),是描述数据的数据
云计算(Cloud computing) – 构建在网络上的分布式计算系统，数据是存储于机房外的(即云端)
聚类分析(Clustering analysis) –
它是将相似的对象聚合在一起，每类相似的对象组合成一个聚类(也叫作簇)的过程。这种分析方法的目的在于分析数据间的差异和相似性
冷数据存储(Cold data storage) – 在低功耗服务器上存储那些几乎不被使用的旧数据。但这些数据检索起来将会很耗时
对比分析(Comparative analysis) – 在非常大的数据集中进行模式匹配时，进行一步步的对比和计算过程得到分析结果
复杂结构的数据(Complex structured data) –
由两个或多个复杂而相互关联部分组成的数据，这类数据不能简单地由结构化查询语言或工具(SQL)解析
计算机产生的数据(Computer generated data) – 如日志文件这类由计算机生成的数据
并发(Concurrency) – 同时执行多个任务或运行多个进程
相关性分析(Correlation analysis) – 是一种数据分析方法，用于分析变量之间是否存在正相关，或者负相关
客户关系管理(CRM: Customer Relationship Management) –
用于管理销售、业务过程的一种技术，大数据将影响公司的客户关系管理的策略
D
仪表板(Dashboard) – 使用算法分析数据，并将结果用图表方式显示于仪表板中
数据聚合工具(Data aggregation tools) – 将分散于众多数据源的数据转化成一个全新数据源的过程
数据分析师(Data analyst) – 从事数据分析、建模、清理、处理的专业人员
数据库(Database) – 一个以某种特定的技术来存储数据集合的仓库
数据库即服务(Database-as-a-Service) – 部署在云端的数据库，即用即付，例如亚马逊云服务(AWS: Amazon Web
Services)
数据库管理系统(DBMS: Database Management System) – 收集、存储数据，并提供数据的访问
数据中心(Data centre) – 一个实体地点，放置了用来存储数据的服务器
数据清洗(Data cleansing) – 对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性
数据管理员(Data custodian) – 负责维护数据存储所需技术环境的专业技术人员
数据道德准则(Data ethical guidelines) – 这些准则有助于组织机构使其数据透明化，保证数据的简洁、安全及隐私
数据订阅(Data feed) – 一种数据流，例如Twitter订阅和RSS
数据集市(Data marketplace) – 进行数据集买卖的在线交易场所
数据挖掘(Data mining) – 从数据集中发掘特定模式或信息的过程
数据建模(Data modelling) – 使用数据建模技术来分析数据对象，以此洞悉数据的内在涵义
数据集(Data set) – 大量数据的集合
数据虚拟化(Data virtualization) –
数据整合的过程，以此获得更多的数据信息，这个过程通常会引入其他技术，例如数据库，应用程序，文件系统，网页技术，大数据技术等等
去身份识别(De-identification) – 也称为匿名化(anonymization)，确保个人不会通过数据被识别
判别分析(Discriminant analysis) –
将数据分类;按不同的分类方式，可将数据分配到不同的群组，类别或者目录。是一种统计分析法，可以对数据中某些群组或集群的已知信息进行分析，并从中获取分类规则。
分布式文件系统(Distributed File System) – 提供简化的，高可用的方式来存储、分析、处理数据的系统
文件存贮数据库(Document Store Databases) – 又称为文档数据库(document-oriented database),
为存储、管理、恢复文档数据而专门设计的数据库，这类文档数据也称为半结构化数据
E
探索性分析(Exploratory analysis) –
在没有标准的流程或方法的情况下从数据中发掘模式。是一种发掘数据和数据集主要特性的一种方法
E字节(EB: Exabytes) – 约等于1000 PB(petabytes), 约等于1百万 GB。如今全球每天所制造的新信息量大约为1
EB
提取-转换-加载(ETL: Extract, Transform and Load) –
是一种用于数据库或者数据仓库的处理过程。即从各种不同的数据源提取(E)数据，并转换(T)成能满足业务需要的数据，最后将其加载(L)到数据库
F
故障切换(Failover) – 当系统中某个服务器发生故障时，能自动地将运行任务切换到另一个可用服务器或节点上
容错设计(Fault-tolerant design) – 一个支持容错设计的系统应该能够做到当某一部分出现故障也能继续运行
G
游戏化(Gamification) –
在其他非游戏领域中运用游戏的思维和机制，这种方法可以以一种十分友好的方式进行数据的创建和侦测，非常有效。
图形数据库(Graph Databases) –
运用图形结构(例如，一组有限的有序对，或者某种实体)来存储数据，这种图形存储结构包括边缘、属性和节点。它提供了相邻节点间的自由索引功能，也就是说，数据库中每个元素间都与其他相邻元素直接关联。
网格计算(Grid computing) – 将许多分布在不同地点的计算机连接在一起，用以处理某个特定问题，通常是通过云将计算机相连在一起。
H
Hadoop – 一个开源的分布式系统基础框架，可用于开发分布式程序，进行大数据的运算与存储。
Hadoop数据库(HBase) – 一个开源的、非关系型、分布式数据库，与Hadoop框架共同使用
HDFS – Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File
System);是一个被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统
高性能计算(HPC: High-Performance-Computing) – 使用超级计算机来解决极其复杂的计算问题
I
内存数据库(IMDB: In-memory) –
一种数据库管理系统，与普通数据库管理系统不同之处在于，它用主存来存储数据，而非硬盘。其特点在于能高速地进行数据的处理和存取。
物联网(Internet of Things) – 在普通的设备中装上传感器，使这些设备能够在任何时间任何地点与网络相连。
J
法律上的数据一致性(Juridical data compliance) –
当你使用的云计算解决方案，将你的数据存储于不同的国家或不同的大陆时，就会与这个概念扯上关系了。你需要留意这些存储在不同国家的数据是否符合当地的法律。
K
键值数据库(KeyValue Databases) –
数据的存储方式是使用一个特定的键，指向一个特定的数据记录，这种方式使得数据的查找更加方便快捷。键值数据库中所存的数据通常为编程语言中基本数据类型的数据。
L
延迟(Latency) – 表示系统时间的延迟
遗留系统(Legacy system) – 是一种旧的应用程序，或是旧的技术，或是旧的计算系统，现在已经不再支持了。
负载均衡(Load balancing) – 将工作量分配到多台电脑或服务器上，以获得最优结果和最大的系统利用率。
位置信息(Location data) – GPS信息，即地理位置信息。
日志文件(Log file) – 由计算机系统自动生成的文件，记录系统的运行过程。
M
M2M数据(Machine2Machine data) – 两台或多台机器间交流与传输的内容
机器数据(Machine data) – 由传感器或算法在机器上产生的数据
机器学习(Machine learning) –
人工智能的一部分，指的是机器能够从它们所完成的任务中进行自我学习，通过长期的累积实现自我改进。
MapReduce – 是处理大规模数据的一种软件框架(Map: 映射，Reduce: 归纳)。
大规模并行处理(MPP: Massively Parallel Processing) –
同时使用多个处理器(或多台计算机)处理同一个计算任务。
元数据(Metadata) – 被称为描述数据的数据，即描述数据数据属性(数据是什么)的信息。
MongoDB – 一种开源的非关系型数据库(NoSQL database)
多维数据库(Multi-Dimensional Databases) – 用于优化数据联机分析处理(OLAP)程序，优化数据仓库的一种数据库。
多值数据库(MultiValue Databases) – 是一种非关系型数据库(NoSQL),
一种特殊的多维数据库：能处理3个维度的数据。主要针对非常长的字符串，能够完美地处理HTML和XML中的字串。
N
自然语言处理(Natural Language Processing) –
是计算机科学的一个分支领域，它研究如何实现计算机与人类语言之间的交互。
网络分析(Network analysis) – 分析网络或图论中节点间的关系，即分析网络中节点间的连接和强度关系。
NewSQL – 一个优雅的、定义良好的数据库系统，比SQL更易学习和使用，比NoSQL更晚提出的新型数据库
NoSQL –
顾名思义，就是“不使用SQL”的数据库。这类数据库泛指传统关系型数据库以外的其他类型的数据库。这类数据库有更强的一致性，能处理超大规模和高并发的数据。
O
对象数据库(Object Databases) –
(也称为面象对象数据库)以对象的形式存储数据，用于面向对象编程。它不同于关系型数据库和图形数据库，大部分对象数据库都提供一种查询语言，允许使用声明式编程(declarative
programming)访问对象
基于对象图像分析(Object-based Image Analysis) –
数字图像分析方法是对每一个像素的数据进行分析，而基于对象的图像分析方法则只分析相关像素的数据，这些相关像素被称为对象或图像对象。
*** 作型数据库(Operational Databases) –
这类数据库可以完成一个组织机构的常规 *** 作，对商业运营非常重要，一般使用在线事务处理，允许用户访问 、收集、检索公司内部的具体信息。
优化分析(Optimization analysis) –
在产品设计周期依靠算法来实现的优化过程，在这一过程中，公司可以设计各种各样的产品并测试这些产品是否满足预设值。
本体论(Ontology) – 表示知识本体，用于定义一个领域中的概念集及概念之间的关系的一种哲学思想。(译者注:
数据被提高到哲学的高度，被赋予了世界本体的意义，成为一个独立的客观数据世界)
异常值检测(Outlier detection) –
异常值是指严重偏离一个数据集或一个数据组合总平均值的对象，该对象与数据集中的其他它相去甚远，因此，异常值的出现意味着系统发生问题，需要对此另加分析。
P
模式识别(Pattern Recognition) – 通过算法来识别数据中的模式，并对同一数据源中的新数据作出预测
P字节(PB: Petabytes) – 约等于1000 TB(terabytes), 约等于1百万 GB
(gigabytes)。欧洲核子研究中心(CERN)大型强子对撞机每秒产生的粒子个数就约为1 PB
平台即服务(PaaS: Platform-as-a-Service) – 为云计算解决方案提供所有必需的基础平台的一种服务
预测分析(Predictive analysis) –
大数据分析方法中最有价值的一种分析方法，这种方法有助于预测个人未来(近期)的行为，例如某人很可能会买某些商品，可能会访问某些网站，做某些事情或者产生某种行为。通过使用各种不同的数据集，例如历史数据，事务数据，社交数据，或者客户的个人信息数据，来识别风险和机遇
隐私(Privacy) – 把具有可识别出个人信息的数据与其他数据分离开，以确保用户隐私。
公共数据(Public data) – 由公共基金创建的公共信息或公共数据集。
Q
数字化自我(Quantified Self) – 使用应用程序跟踪用户一天的一举一动，从而更好地理解其相关的行为
查询(Query) – 查找某个问题答案的相关信息
R
再识别(Re-identification) – 将多个数据集合并在一起，从匿名化的数据中识别出个人信息
回归分析(Regression analysis) –
确定两个变量间的依赖关系。这种方法假设两个变量之间存在单向的因果关系(译者注：自变量，因变量，二者不可互换)
RFID – 射频识别; 这种识别技术使用一种无线非接触式射频电磁场传感器来传输数据
实时数据(Real-time data) – 指在几毫秒内被创建、处理、存储、分析并显示的数据
推荐引擎(Recommendation engine) – 推荐引擎算法根据用户之前的购买行为或其他购买行为向用户推荐某种产品
路径分析(Routing analysis) –
针对某种运输方法通过使用多种不同的变量分析从而找到一条最优路径，以达到降低燃料费用，提高效率的目的
S
半结构化数据(Semi-structured data) –
半结构化数据并不具有结构化数据严格的存储结构，但它可以使用标签或其他形式的标记方式以保证数据的层次结构
情感分析(Sentiment Analysis) – 通过算法分析出人们是如何看待某些话题
信号分析(Signal analysis) – 指通过度量随时间或空间变化的物理量来分析产品的性能。特别是使用传感器数据。
相似性搜索(Similarity searches) – 在数据库中查询最相似的对象，这里所说的数据对象可以是任意类型的数据
仿真分析(Simulation analysis) –
仿真是指模拟真实环境中进程或系统的 *** 作。仿真分析可以在仿真时考虑多种不同的变量，确保产品性能达到最优
智能网格(Smart grid) – 是指在能源网中使用传感器实时监控其运行状态，有助于提高效率
软件即服务(SaaS: Software-as-a-Service) – 基于Web的通过浏览器使用的一种应用软件
空间分析(Spatial analysis) – 空间分析法分析地理信息或拓扑信息这类空间数据，从中得出分布在地理空间中的数据的模式和规律
SQL – 在关系型数据库中，用于检索数据的一种编程语言
结构化数据(Structured data)
-可以组织成行列结构，可识别的数据。这类数据通常是一条记录，或者一个文件，或者是被正确标记过的数据中的某一个字段，并且可以被精确地定位到。
T
T字节(TB: Terabytes) – 约等于1000 GB(gigabytes)。1 TB容量可以存储约300小时的高清视频。
时序分析(Time series analysis) –
分析在重复测量时间里获得的定义良好的数据。分析的数据必须是良好定义的，并且要取自相同时间间隔的连续时间点。
拓扑数据分析(Topological Data Analysis) –
拓扑数据分析主要关注三点：复合数据模型、集群的识别、以及数据的统计学意义。
交易数据(Transactional data) – 随时间变化的动态数据
透明性(Transparency) – 消费者想要知道他们的数据有什么作用、被作何处理，而组织机构则把这些信息都透明化了。
U
非结构化数据(Un-structured data) – 非结构化数据一般被认为是大量纯文本数据，其中还可能包含日期，数字和实例。
V
价值(Value) – (译者注：大数据4V特点之一)
所有可用的数据，能为组织机构、社会、消费者创造出巨大的价值。这意味着各大企业及整个产业都将从大数据中获益。
可变性(Variability) – 也就是说，数据的含义总是在(快速)变化的。例如，一个词在相同的推文中可以有完全不同的意思。
多样(Variety) – (译者注：大数据4V特点之一)
数据总是以各种不同的形式呈现，如结构化数据，半结构化数据，非结构化数据，甚至还有复杂结构化数据
高速(Velocity) – (译者注：大数据4V特点之一) 在大数据时代，数据的创建、存储、分析、虚拟化都要求被高速处理。
真实性(Veracity) – 组织机构需要确保数据的真实性，才能保证数据分析的正确性。因此，真实性(Veracity)是指数据的正确性。
可视化(Visualization) –
只有正确的可视化，原始数据才可被投入使用。这里的“可视化”并非普通的图型或饼图，可视化指是的复杂的图表，图表中包含大量的数据信息，但可以被很容易地理解和阅读。
大量(Volume) – (译者注：大数据4V特点之一) 指数据量，范围从Megabytes至Brontobytes
W
天气数据(Weather data) – 是一种重要的开放公共数据来源，如果与其他数据来源合成在一起，可以为相关组织机构提供深入分析的依据
X
XML数据库(XML Databases) –
XML数据库是一种以XML格式存储数据的数据库。XML数据库通常与面向文档型数据库相关联，开发人员可以对XML数据库的数据进行查询，导出以及按指定的格式序列化
Y
Y字节 (Yottabytes) – 约等于1000 ZB (Zettabytes),
约等于250万亿张DVD的数据容量。现今，整个数字化宇宙的数据量为1 YB, 并且将每18年翻一番。
Z
Z字节 (ZB: Zettabytes) – 约等于1000 EB (Exabytes), 约等于1百万
TB。据预测，到2016年全球范围内每天网络上通过的信息大约能达到1 ZB。
附：存储容量单位换算表：
1 Bit(比特) = Binary Digit
8 Bits = 1 Byte(字节)
1,000 Bytes = 1 Kilobyte
1,000 Kilobytes = 1 Megabyte
1,000 Megabytes = 1 Gigabyte
1,000 Gigabytes = 1 Terabyte
1,000 Terabytes = 1 Petabyte
1,000 Petabytes = 1 Exabyte
1,000 Exabytes = 1 Zettabyte
1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte
1,000 Yottabytes = 1 Brontobyte
1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte物联网的目标是物物相连相通,但是,如果连物品编码都无法统一,物联网势必被局限在一个狭窄的范围内,变成孤岛。目前的状况就是:多种物品编码方式共存,企业无所适从,甚至很多自行编码,不利于统一管理和信息共享。针对目前物联网编码技术标准不统一、使少量应用局限在局域网内、物联网应用门槛高等问题,北龙中网(北京)科技有限责任公司(以下简称中网公司)日前推出了“物联网标识公共服务平台”,意欲实现物联网从局域到互联、企业应用从互联网到物联网的跨越,推动物联网产业从技术理念走向日常公共应用服务。
统一物联网标识
10月19日,由中科院计算机网络信息中心、中国互联网络信息中心、中国电子商务协会、中国通信标准化协会、中国信息产业商会、中国互联网协会六家机构指导,中网公司主办的“从互联网到物联网的跨越――物联网标识公共服务平台启动仪式暨物联网标识技术论坛”在京举行。
由中网公司建立的国内首个“物联网标识公共服务平台”是兼容各种编码标准的解析枢纽系统,通过一个物联网标识能够映射多种应用,如定位信息资源、定位物品应用等,实现了从互联网到物联网的跨越。该平台还托管了多种物联网应用,降低企业的应用门槛。平台可以兼容各种物联网编码标准,为商家自建应用提供网关;且支持全部应用的自主化管理,使应用随需而变。
物联网标识可以让消费者通过物品与商家互动营销,实现低成本高效跨网推广和业务管理。同时,系统提供多渠道的商家信息宣传推广通道,按终端选择智能化应用。用户通过在电脑里输入商品的编码数字,或是用手机摄像头拍摄下二维条码,传到系统,解析后能够直达网站,让用户快速找到商品的官网,进行浏览。对商家来说,可以实现物品追踪、物品定位托管,并轻松了解产品物流情况和销售分布情况。
中网公司相关负责人表示,该平台的特色可以概括为“通用”、“易用”、“好用”。首先,“物联网标识公共服务平台”能够兼容各种物品编码及技术标准,实现互联互通;其次,在“物联网标识公共服务平台”启动以后,只要商家注册通用网址、无线网址,即可生成物联网标识,掌握物联网入口,开展物联网应用; “好用”则指的是,平台支持全部应用的自主化管理,应用随需而变,平台还提供了企业自建应用的接转网关、实现了智能化、人性化。
中网公司董事长毛伟告诉记者:“作为国家核心战略产业,物联网科研创新和物联网应用创新密不可分,‘物联网标识公共服务平台’就是用物联网创新科技满足广大网络用户需求、让科技创新成果服务经济社会发展的有益尝试。”目前通用网址和无线网址率先融入该平台作为物联网标识,意味着物联网从数字编码进入中文标识阶段。借助该公共平台,通用网址将成为真正在互联网和物联网上都“通用”的网址。
首批用户代表
“吃螃蟹”
作为“物联网标识公共服务平台”的首批用户代表,江苏物联网研究发展中心、慧聪、望京科技园智能园区、灵思生态农业等企业也出席此次活动,并在会上签定合作协议。
谈到此次合作,江苏物联网研究发展中心王文升坦言:“当前,发展物联网技术和应用已经上升到关系国家未来竞争力的战略高度,物联网将发展成为一个上万亿元规模的超大市场。作为国家‘感知中国’的创新基地,我们承担着中国物联网核心技术研发、成果转化、产业孵化、应用开发的战略任务,希望能够多方合作、共同努力,搭建功能强大的公共服务平台,以确保我国在新一轮国际竞争中赢得先机、掌握主动。中网公司在技术成果转化为应用服务方面有大量成功的实践,其在互联网和物联网的标识寻址方面的雄厚实力,正是我们所看重的。”
中网公司去年11月成立,由中国科学院计算机网络信息中心(中国互联网络信息中心)出资组建,是互联网基础资源服务领域重要的科技创新产业化平台,负有将科技创新成果产业化的职责,目前,中网已参与制定了互联网关键词寻址技术标准、域名安全防护技术标准等系列国家行业标准。其主要业务包括通用网址、无线网址、可信网站验证、可信服务器证书、域名云解析服务、B2B商圈平台商商通。
据悉,目前与中网公司达成合作意向的机构囊括了知名企业、成长性企业和国家重大科研项目用户等,均具有创新科技应用的领先意识。众机构代表纷纷表示,促成本次合作的原因有二,一方面是对物联网未来应用前景非常看好,另一方面也是看重中网公司的企业背景和技术实力。
编辑点评:物联网涉及的范围非常广,上百亿的物品都要被编码,但每个编码到底对应什么物品、承载什么样的信息、提供什么类型的服务、适配什么样的服务接口等,需要一个统一的归口进行解析、翻译、呈现和定位。如果物品之间的话语无法沟通,那么信息流就会被阻断,物联网自然就成了镜中花、水中月。但凡涉及到“统一”一词,并不是想像中的这样简单,要让物品说“普通话”,确实还有很长一段路要走。
图注:用手机拍下商品的二维条码,上传到“物联网标识公共平台”进行识别。
联联看
远望谷业绩暴增逾两倍
远望谷第三季度实现净利润1676万元,同比增幅达20235%。在良好业绩支撑下,股价也已创出上市以来新高,复权已在百元之上。
作为物联网概念股龙头之一,远望谷从产业发展中已被市场寄予极高期望。在去年公司主营收入和净利增长分别仅2845%和122%的背景下,物联网业务带来的业绩增长也对股价形成重要支撑。远望谷RFID射频技术近5年不断出现超预期增长,随着政府对该行业的扶持还将推动公司在该方面的发展。
今年9月28日,远望谷公告称与昆山市周庄签署《物联网产业园项目框架协议书》,就共建周庄“智慧水乡”,提升景区的信息化管理水平,及共建物联网产业园等事宜,达成合作框架协议。而此前,董事会还通过决议,同意与深圳市建设集团签订《远望谷射频识别产业园总承包工程施工合同》,合同总价434961万元。
三季报也显示,其在物联网产业中的收益已经逐步兑现。在主营收入增幅不过3675%之下,公司三季度的净利润增长超过2倍。
“感知健康舱”亮相成都双流
10月21〜22日,中国(成都)国际物联网峰会期间,“感知健康舱”正式亮相。市民可以通过刷二代身份z或者社保卡获取生理指标检测和其他辅助功能服务。其中,生理指标检测主要包括身高、体重、身体质量指数、体温、血压、血氧、无创血糖、脉搏、呼吸、心电、肿瘤早期感知、血管年龄检测、舌诊等功能模块;其他辅助功能有身份识别、健康信息历史追溯、远程会诊、专家预约、健康报告打印等功能模块;今后,还将纳入自动售药、流行病预警等功能模块。
在峰会上亮相之后,“感知健康舱”将很快走进成都市民的生活当中。据悉,明年上半年以前,全市将在小区、商场、机场、公园、写字楼等人群集中点,布点400台左右健康舱,供市民24小时自助检测。市民目前使用感知健康舱都是免费的,今后是否实行低价服务,目前还没确定。物联网是新一代信息技术的重要组成部分。其英文名称是“The Internet of things”。由此，顾名思义，“物联网就是物物相连的互联网”。这有两层意思：第一，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；第二，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。物联网就是“物物相连的互联网”。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算、泛在网络的融合应用，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。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新20是物联网发展的灵魂。
主要包括：
1、智能工业领域。工业生产过程控制、生产环境检测、制造供应链跟踪、产品全生命周期检测等物联网系统，形成综合管理监测平台，促进经济效益提升、安全生产和节能减排。
2、智能农业领域。农业生产精细化管理、生产养殖环境监控、农产品质量安全管理与产品溯源等物联网系统，形成重点农产品质量管理平台，保障农产品安全。
3、智能环保领域。城市大气环境实时监测、重点流域和湖泊水质监测、工业污染源排放实时监控等物联网系统，形成重点地区和行业的实时监控和预警平台，改善环境质量。
4、智能物流领域。覆盖库存监控、配送管理、安全追溯全流程的物联网系统，形成跨区域、行业、部门的物流公共服务平台，提高物流效率，保障物流的安全和可控。
5、智能交通领域。交通状态感知与交换、交通诱导与智能化管控、车辆定位与调度、车辆远程监测与服务等物联网系统，形成城市交通实时监控和管理平台，提升交通管理水平。
6、智能安防领域。社会治安监控、危险化学品运输监控等物联网系统，形成重点区域和行业的监控和管理平台，提升公共安全管理的信息化水平。
2006至2020年，物联网应用从闭环、碎片化走向开放、规模化，智慧城市、工业物联网、车联网等率先突破。中国物联网行业规模不断提升，行业规模保持高速增长，江苏、浙江、广东省行业规模均超千亿元。
截至到2019年，我国物联网市场规模已发展到15万亿元。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。
近年来，我国政府出台各类政策大力发展物联网行业，不少地方政府也出台物联网专项规划、行动方案和发展意见，从土地使用、基础设施配套、税收优惠、核心技术和应用领域等多个方面为物联网产业的发展提供政策支持。在工业自动控制、环境保护、医疗卫生、公共安全等领域开展了一系列应用试点和示范，并取得了初步进展。
目前我国物联网行业规模已达万亿元。中国物联网行业规模超预期增长，网络建设和应用推广成效突出。在网络强国、新基建等国家战略的推动下，中国加快推动IPv6、NB-IoT、5G等网络建设，消费物联网和产业物联网逐步开始规模化应用，5G、车联网等领域发展取得突破。
政策推动我国物联网高速发展
自2013年《物联网发展专项行动计划》印发以来，国家鼓励应用物联网技术来促进生产生活和社会管理方式向智能化、精细化、网络化方向转变，对于提高国民经济和社会生活信息化水平，提升社会管理和公共服务水平，带动相关学科发展和技术创新能力增强，推动产业结构调整和发展方式转变具有重要意义。
以数字化、网络化、智能化为本质特征的第四次工业革命正在兴起。物联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，通过对人、机、物的全面互联，构建起全要素、全产业链、全价值链全面连接的新型生产制造和服务体系，是数字化转型的实现途径，是实现新旧动能转换的关键力量。
我国物联网行业呈高速增长状态 未来将有更广阔的空间
自2013年以来我国物联网行业规模保持高速增长，增速一直维持在15%以上，江苏、浙江、广东省行业规模均超千亿元。中国通信工业协会的数据表明，随着物联网信息处理和应用服务等产业的发展，中国物联网行业规模已经从2013年的4896亿元增长至2019年的15万亿元。
虽然我国物联网发展显著，但我国物联网行业仍处于成长期的早中期阶段。目前中国物联网及相关企业超过3万家，其中中小企业占比超过85%，创新活力突出，对产业发展推动作用巨大。
物联网作为中国新一代信息技术自主创新突破的重点方向，蕴含着巨大的创新空间，在芯片、传感器、近距离传输、海量数据处理以及综合集成、应用等领域，创新活动日趋活跃，创新要素不断积聚。
物联网在各行各业的应用不断深化，将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。
在政策、经济、社会、技术等因素的驱动下，2020年GSMA移动经济发展报告预测，2019-2025年复合增长率为9%左右，2020年中国物联网行业规模目标16亿元，按照目前物联网行业的发展态势，十三五规划的目标有望超预期完成;预计到2025年，中国物联网行业规模将超过27万亿元。
未来物联网行业将向着多元方向发展
标准化是物联网发展面临的最大挑战之一，它是希望在早期主导市场的行业领导者之间的一场斗争。目前我国物联网行业百家争鸣，还未有一个统一的标准出现。因此在未来可能通过不断竞争将会出现限数量的供应商主导市场，类似于现在使用的Windows、Mac和Linux *** 作系统。
合规化同样是当下物联网面临的问题之一，特别是数据隐私问题。目前数据隐私已成为网络社会的一个关键词，各种用户数据泄露或被滥用的事件频发，特别是Facebook的丑闻引发了全球担忧。
因此在未来，我国各种立法和监管机构将提出更加严格的用户数据保护规定，，用户的敏感数据可能会随着时间的推移而受到更严格的监管。
安全化是指预防物联网软件遭受网络黑客攻击，在未来，以安全为重点的物联网设施将受到更多的关注，特别是某些特定的基础行业，如医疗健康、安全安防、金融等领域。
多重技术推动物联网技术创新
从技术创新趋势来看，物联网行业发展的内生动力正在不断增强。连接技术不断突破，NB-Iot、eMTC、Lora等低功耗广域网全球商用化进程不断加速;物联网平台迅速增长，服务支撑能力迅速提升;
区块链、边缘计算、人工智能等新技术题材不断注入物联网，为物联网带来新的创新活力。受技术和产业成熟度的综合驱动，物联网呈现“边缘的智能化、连接的泛在化、服务的平台化、数据的延伸化”等特点。
—— 以上数据来源于前瞻产业研究院《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》
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