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。物联网是互联网+传感器的综合 也就是说在网络中有许多传感器比如RFID 条码 温湿度传感器等 这些传感器能够感知物品的存在和状态，也就是物体“告诉”网络 自己的状态
比如冰箱中装RFID读写器 能够识别冰箱中都有什么食品 什么时候过期 多少数量等所有的商业模式，都是随着 科技 的发展而改变的，因为 科技 发展会改变人们的生活方式和购物方式。就如在没有互联网之前，购物必须要到线下，所有的生活 娱乐 业都是在实体场景完成，但随着PC时代的到来，就迎来来了电商和网络营销的时代。
同理随着4G、5G网络和智能手机的到来，又迎来了短视频和内容电商的时代，因为人们的生活方式改变了，就会影响商业发展。
当人们还沉醉在短视频红利的时候，又将盈利新的趋势和发展方向，因为在下个10年，有了5G的支持、将迎来物联网的时代。
物联网的到来将颠覆传统的购物场景和商业模式，所以想要抓住未来的新机会，就要认清物联网时代的4大购物场景。
1、Vr购物场景
2、实体店+传感器
3、无人智慧终端店
4、物联网消费场景
一
互联联网的出现将带来4大新的商业机会，如社交、信息、 娱乐 、商务。因此依托互联网诞生了电子商务、社交工具、短视频内容信息流、以及 游戏 等，这是互联网前20年的趋势。
那么未来的10-20年，将是物联网时代，因为未来一切的只要能够通电的端都可以联网，都可以相互的交互，这就如上述所说的一样， 科技 将影响商业变革，物联网的到来将迎来新的购物场景和商业模式。
就以购物为例，在互联网时代，是通过手机端依托图文或者视频的交互方式去选择自己喜欢的商品，但在物联网时代这种模式都会被代替。
因为人们可以通过VR购物的方式，去身临其境，在家里就可以进入任何一个虚拟的购物场景中，选择自己喜欢的商品。
因为可以通过3D眼镜结合物联网传感器，通过VR技术给消费者三维购物的体验，可以让消费者通过VR看到与真实场景一样的商品和商店。这样坐在家里就可以，去各大商店去逛街购物，让消费者触手可及。
二
在传统的电商购物中，我们最常遇到的一个问题就是购买的商品不合尺码。比如购买的衣服太大、鞋子太小，退货又比较麻烦，这些都是互联网时代下电商的弊端。
但在物联网时代，这些问题都不会存在，因为随着智能制造和物流的快速发展，未来消费者可以实现个性化定制。
比如我们想要购买一双鞋子，可以到实体，通过物联网+传感器的数据收集设备，根据自己喜欢的款式和尺码定制一双独一无二的鞋子。
那么未来的整个商业形态，也会发生巨大的变化，对于生产商来说，不再是先生产然后通过贸易批发到终端，而是智能生产制造厂家可以直接与终端店合作。
终端店主要的功能是体验和数据收集，可以把线下店作为获客入口，通过物联网和传感器收集消费者定制数据，传输到工厂定制化生产，然后通过物流配送给消费者。
三
不论在任何时代，在大多数人的认知里，只要有货币就可以购买到称心如意的商品，但是在某些特定场景或许无法实现这个目标。
比如我们去 旅游 、去爬山的时候，想要购买水和食物，就需要花费高于市场价格，才能购买到，即便有了无人购物设备，也是无法实现按需补给。
但有了物联网和大数据以后，这些问题都会迎刃而解，因为可以在各大 旅游 景点，设置智能购物商店，智能购物售货机。
这样不但能够解决消费者购物问题，增加 旅游 景点的营收，而且可以通过物联网和大数据，判断不同时期的客流量，可以按需补给，把水和食物已经生活用品，精准配送到各个智慧商店和智慧售货机。
当然除了 旅游 景点以外，社区写字楼也一样可以运营这些，智能商店和智能售货设备。
四
物联网完全普及以后，购物的场景，将不再局限于线上或者线下以及短视频和社交空间，而是可以通过任何一个终端实现营销和销售。
就如在PC时代，电脑联网以后，商家可以通过搜索场景把营销信息推送给消费者，可以通过邮箱推送营销活动，激活消费者购物一样。
也如同在移动互联网时代，手机可以联网以后，商家就可以根据消费者的行为数据和信息数据，给我们推送营销广告一样。
也像现在的电视可以联网，就可以通过互联网看各种的剧，玩各种 游戏 ，商家也可以通过电视为消费者推送营销活动和商品。
所以未来只要一切的端可以通电，可以联网，就可以成为营销场景和购物场景。
比如未来冰箱可以联网，那么冰箱就是一个购物场景可以直接购买生鲜。镜子可以联网，就可以变成一个试衣镜，可以与电商端和生产端连接试穿或者定制产品。梳子可以联网，就可以通过传感器，判断一个消费者适合用什么洗发水。
在未来10年是物联网的时代，想要发展就要根据新的购物场景去重新布局，如果只沉醉在旧的战场和竞争中，不论你再优秀只会成为 历史 和过去。
不如做跨境电商。众所周知前几年在国内做淘宝店的店主，现在都已经赚到钱了，很多发展成成熟的电商公司了。不过国内的电商风口几乎已经过去了。。市场饱和，市场竞争巨大。。
反而像欧洲这些发达国家。电商没那么发达。且物价巨高。同样的产品价格，是国内的数倍。
我们可以整合国内的资源。把国内的产品卖到相对发达物价也较高的的欧洲等国家。。其中的利润。想必用细思极恐来形容也不为过[呲牙]
现在有亚马逊无货源模式，简单说就是把国内电商平台产品，搬到亚马逊店铺销售，中间赚汇率差价。
比如国内10元产品，卖到欧洲10欧元，通过1:78汇率转换，等于卖出去78元人民币。除去中间费用，一件产品的利润在50%以上。
无需囤货，无需自己对接物流，更不用开车刷单，这就投资小了
投资小，利润可观，简单易学，适合个人创业和工作室转型
简述Inter,物联网，云端计算之间的区别以及联络 因特网（Inter），物联网都是通讯网路，将装置进行连线，就好比物联网是高速公路与英特网是大马路，大马路可以走人走脚踏车走汽车，高速路只走汽车。云端计算是区别于本地计算的一种概念，是分散式计算的一种技术名称。
云端计算和物联网两者之间本没有什么特殊的关系，物联网只是今后云端计算平台的一个普通应用，物联网和云端计算之间是应用与平台的关系。
物联网的发展依赖于云端计算系统的完善，从而为海量物联资讯的处理和整合提供可能的平台条件，云端计算的集中资料处理和管理能力将有效的解决海量物联资讯储存和处理问题。
人工智慧是程式演算法和大资料结合的产物。
而云计算是程式的演算法部分，物联网是收集大资料的根系的一部分。
可以简单的认为：人工智慧=云端计算+大资料（一部分来自物联网）
随着物联网在生活中的铺开，它将成为大资料最大，最精准的来源。
云端计算通俗理解：1、通过网路上传到云储存东西，无需储存装置有网路便可读取。像银行
2、可以通过云端计算，有些软体无需安装便可使用，比如直接通过云写文件，不用安装word。像家里用电不用自己发电，通过电网购买。
云的使用对自己电脑的配置实用减少，而物联网是本地电脑和伺服器资讯互换，处理资讯使用的是本地电脑的资源处理东西。
物联网是客观世界在Inter上的一种应用；云端计算是建立在Inter上的一种分散式技术服务模式；三网融合是将Inter、电信网、广电网业务融合在一起的应用技术及业务模式。
希望对你有用。
随着社会迅速发展，人类逐渐进入大资料的时代，而物联网与云端计算作为近年来的热点，受到了业内不少人士的关注。据业界人士分析，大资料的前景与物联网以及云端计算这两者之间的关系非常密切，那么，真像业界人士所说的那样它们之间存在着不一样的关系呢？下面，我们就来了解一下大资料与物联网、云端计算之间的关系吧。
大资料概念
巨量资料(big data)，或称大资料、海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软体工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。“大资料”是由数量巨大、结构复杂、型别众多资料构成的资料集合，是基于云端计算的资料处理与应用模式，通过资料的整合共享，交叉复用,形成的智力资源和知识服务能力。
大资料市场格局
具体意义上来讲，早在20世纪90年代“资料仓库之父”的Bill Inmon便提出了“大资料”的概念。大资料之所以在最近走红，主要归结于网际网路、移动装置、物联网和云端计算等快速崛起，全球资料量大大提升。可以说，移动网际网路、物联网以及云端计算等热点崛起在很大程度上是大资料产生的原因。
我们通过分析，形象的知道大资料与移动网际网路、物联网以及传统网际网路的关系。物联网，移动网际网路再加上传统网际网路，每天都在产生海量资料，而大资料又通过云端计算的形式，将这些资料筛选处理分析，提前出有用的资讯，这就是大资料分析。
大资料与云端计算
云端计算（cloud puting）是基于网际网路的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过网际网路来提供动态易扩充套件且经常是虚拟化的资源。近几年，云端计算的概念受到了学术界、商界，甚至 的热捧，一时间云端计算无处不在，这真让同时代其他的IT技术相形见绌，无地自容。
本质上，云端计算与大资料的关系是静与动的关系；云端计算强调的是计算，这是动的概念；而资料则是计算的物件，是静的概念。如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，或者看重的储存能力；但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大资料需要处理大资料的能力（资料获取、清洁、转换、统计等能力），其实就是强大的计算能力；另一方面，云端计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的储存装置提供的主要是资料储存能力，所以可谓是动中有静。
如果资料是财富，那么大资料就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器！没有强大的计算能力，资料宝藏终究是镜中花；没有大资料的积淀，云端计算也只能是杀鸡用的宰牛刀。
大资料与物联网
物联网是一个基于网际网路、传统电信网等资讯承载体，让所有能够被独立定址的普通物理物件实现互联互通的网路。
大资料与物联网之间的关系是相铺相成的。物联网产生大资料。美国人前几年医院一年产生500个数据，IMT1。4TB资料等各种的资料通过感测器产生，也有在网上直接产生的，我们现在处于大资料时代，物联网一分钟可以产生非常多的东西，苹果下载2万余次，一分钟会上传10万条新微博，全世界物联网上虚拟网路上，产生了大量的资料。
物联网产生的大资料与一般的大资料有不同的特点。物联网的资料是异构的、多样性的、非结构和有噪声的，更大的不同是它的高增长率。物联网的资料有明显的颗粒性，其资料通常带有时间、位置、环境和行为等资讯。物联网资料可以说也是社交资料，但不是人与人的交往资讯，而是物与物，物与人的社会合作资讯。
除此之外，大资料助力物联网，不仅仅是收集感测性的资料，实物跟虚拟物要结合起来。今天北京交通堵塞，但是并不知道堵塞原因，如果 释出讯息和市民微博释出讯息结合起来就知道发生什么事，物联网要过滤，过滤要有一定模式。
基于大资料与物联网，云端计算之间的关系
物联网重点突出了感测器感知的概念，同时它也具备网路线路传输，资讯储存和处理，行业应用介面等功能。而且也往往与网际网路共用伺服器，网路线路和应用介面，使人与人(Human ti Human ，H2H)，人与物(Human to thing，H2T)、物与物( Thing to Thing，T2T)之间的交流变成可能，最终将使人类社会、资讯空间和物理世界(人机槠)融为一体。
大资料目前尚没有统一的定义，比较有代表性的是3V 定义，即认为大资料需满足3 个特点：规模性(Volume)、多样性(Variety)和高速性(Velocity)。
以云端计算为代表的网际网路新应用的兴起，表明网际网路基础服务无论从硬体，软体还是资料资讯都在向集中和统一的方向发展。也就是说，未来的大资料还将具备一个新的特性-统一性(Unity)。
你也可以参考物联商业网。
因特网是一个数据网际网路；物联网是将现实世界的事物通过感测器等连线到网际网路形成的一个管理网路；云端计算是一种大规模的计算服务平台，它可以为其他网路提供计算服务；三网融合是将电信网、电视网及网际网路融合在一起的综合应用网路。
希望对你有用。
云端计算与网格计算的概念
首先，究竟什么是云端计算（Cloud Computing）呢？钱教授指出，云就是网际网路——做网路的似乎总是把网路抽象成云；云端计算就是利用在Inter中可用的计算系统，能够支援网际网路各类应用的系统。云端计算是以第三方拥有的机制提供服务，为了完成功能，使用者只关心需要的服务，这是云端计算基本的定义。
相对于网格计算（Grid Computing）和分散式计算，云端计算拥有明显的特点：第一是低成本，这是最突出的特点。第二是虚拟机器的支援，使得在网路环境下的一些原来比较难做的事情现在比较容易处理。第三是镜象部署的执行，这样就能够使得过去很难处理的异构的程式的执行互 *** 作变得比较容易处理。第四是强调服务化，服务化有一些新的机制，特别是更适合商业执行的机制。
那么网格计算的特点又是什么呢？
网格计算有了十几年的历史。网格基本形态是什么？是跨地区的，甚至跨国家的，甚至跨洲的这样一种独立管理的资源结合。资源在独立管理，并不是进行统一布置、统一安排的形态。网格这些资源都是异构的，不强调有什么统一的安排。另外网格的使用通常是让分布的使用者构成虚拟组织（VO），在这样统一的网格基础平台上用虚拟组织形态从不同的自治域访问资源。此外，网格一般由所在地区、国家、国际公共组织资助的，支援的资料模型很广，从海量资料到专用资料以及到大小各异的临时资料集合，在网上传的资料，这是网格目前的基本形态。
云端计算与网格计算区别何在
可以看出，网格计算和云端计算有相似之处，特别是计算的并行与合作的特点；但他们的区别也是明显的。主要有以下几点：
首先，网格计算的思路是聚合分布资源，支援虚拟组织，提供高层次的服务，例如分布协同科学研究等。而云计算的资源相对集中，主要以资料中心的形式提供底层资源的使用，并不强调虚拟组织（VO）的概念。
其次，网格计算用聚合资源来支援挑战性的应用，这是初衷，因为高效能运算的资源不够用，要把分散的资源聚合起来；后来到了2004年以后，逐渐强调适应普遍的资讯化应用，特别在中国，做的网格跟国外不太一样，就是强调支援资讯化的应用。但云计算从一开始就支援广泛企业计算、Web应用，普适性更强。
第三，在对待异构性方面，二者理念上有所不同。网格计算用中介软体遮蔽异构系统，力图使使用者面向同样的环境，把困难留在中介软体，让中介软体完成任务。而云计算实际上承认异构，用映象执行，或者提供服务的机制来解决异构性的问题。当然不同的云端计算系统还不太一样，像Google一般用比较专用的自己的内部的平台来支援。
第四，网格计算用执行作业形式使用，在一个阶段内完成作用产生资料。而云计算支援持久服务，使用者可以利用云端计算作为其部分IT基础设施，实现业务的托管和外包。
第五，网格计算更多地面向科研应用，商业模型不清晰。而云计算从诞生开始就是针对企业商业应用，商业模型比较清晰。
总之，云端计算是以相对集中的资源，执行分散的应用（大量分散的应用在若干大的中心执行）；而网格计算则是聚合分散的资源，支援大型集中式应用（一个大的应用分到多处执行）。但从根本上来说，从应对Inter的应用的特征特点来说，他们是一致的，为了完成在Inter情况下支援应用，解决异构性、资源共享等等问题。
那么，网格计算和云端计算有没有可能取长补短、互为补充呢？钱教授提到，如果这两者结合起来，也许可以聚合大量分散的资源，从而支援各种各样的大型集中应用以及分散的应用。
最后，钱教授还谈到，在云端计算技术方面，有三个需要关注的问题。第一是安全，因为要想作为公共基础设施必须取得使用者的充分信任。第二是标准化，不能再走中介软体的老路。第三是开源，要走开放的平台，这样才有发展。
简明的描述，看了有茅塞顿开的感觉。
观点一：网格计算主要关注如何把一个任务分配到它所需要的资源上（一般来说是一个远端可用的），在这里一个大的计算任务可以被分成多个小任务，然后被分配到这些伺服器上执行；而云计算则强调把资源动态的从硬体基础架构上产生出来，以适应工作任务的需要，云端计算可以支援网格计算，也可以支援非网格计算。（简单理解，即动态产生的计算资源是来自一台伺服器还是多台，是否使用了网格计算的演算法。本人的理解）
观点二：网格计算与云端计算主要有三点区别，第一，网格主要是通过聚合式分布的资源，通过虚拟组织提供高层次的服务，而云计算资源相对集中，通常以资料中心的形式提供对底层资源的共享使用，而不强调虚拟组织的观念；第二，网格聚合资源的主要目的是支援挑战性的应用，主要面向教育和科学计算，而云计算一开始就是用来支援广泛的企业计算、web应用等；第三，网格用中介软体遮蔽异构性，而云计算承认异构，用提供服务的机制来解决异构性的问题。
网格计算与云端计算的关系如下表所示。
表 1 网格计算与云端计算的比较
网格计算
云端计算
目标
共享高效能运算力和资料资源，实现资源共享和协同工作
提供通用的计算平台和储存空间，提供各种软体服务
资源来源
不同机构
同一机构
资源型别
异构资源
同构资源
资源节点
高效能运算机
伺服器/PC
虚拟化检视
虚拟组织
虚拟机器
计算型别
紧耦合问题为主
松耦合问题
应用型别
科学计算为主，计算密集
资料处理为主，资料密集
使用者型别
科学界
商业社会
付费方式
免费（ 出资）
按量计费
标准化
有统一的国际标准OGSA/WSRF
尚无标准，但已经有了开放云端计算联盟OCC
网格计算走的是学院派的路子：在概念上争论多年，在体系结构上三次伤筋动骨，在标准规范上花费了大量的心力，所设定的目标又非常远大－－要在跨平台、跨组织、跨信任域的极其复杂的异构环境 享资源和协同解决问题，所要共享的资源也是五花八门－－从高效能运算机、资料库、装置到软体、甚至知识；云端计算走的是现实派的路子：暂时不管概念、不管标准，Google云端计算与Amazon云端计算的差别非常大，云端计算只是对他们以前做的事情的新的共同的时髦叫法；所共享的储存和计算资源暂时仅限于某个企业内部，省去了许多跨组织协调的问题；以Google为代表的云端计算在内部管理运作方式上的简洁一如其介面，能省的功能都省了，Google档案系统甚至不允许修改已经存在的档案，大大降低了实现难度，却借助其无与伦比的规模效应释放前所未有的能量。
网格计算与云端计算的关系，就像是OSI与TCP/IP之间的关系：ISO制定的OSI（开放系统互联）网路标准，考虑得非常周到，也异常复杂，在多年之前就考虑到了会话层和表示层的问题。很有远见，但过于阳春白雪了，实现的难度和代价也非常大。当OSI的一个简化版－－TCP/IP冒出来之后，将七层协议简化为四层，内容也大大精简，因而迅速取得了成功。在TCP/IP一统天下之后多年，语义网等问题才被提上议事日程，开始为TCP/IP补课，增加其会话和表示的能力。因此，OSI是学院派，TCP/IP是现实派。OSI是TCP/IP的基础，TCP/IP又推动了OSI的发展。不是成者为王、败者为寇的问题，而是滚动发展的问题。
1．物联网产生大资料，大资料助力物联网。目前，物联网正在支撑起社会活动和人们生活方式的变革，被称为继计算机、网际网路之后冲击现代社会的第三次资讯化发展浪潮。物联网在将物品和网际网路连线起来，进行资讯交换和通讯，以实现智慧化识别、定位、跟踪、监控和管理的过程中，产生的大量资料也在影响着电力、医疗、交通、安防、物流、环保等领域商业模式的重新形成。物联网握手大资料，正在逐步显示出巨大的商业价值。
2．大资料是高速跑车，云端计算是高速公路。在大资料时代，使用者的体验与诉求已经远远超过了科研的发展，但是使用者的这些需求却依然被不断地实现。在云端计算、大资料的时代，那些科幻片中的统计分析能力已初具雏形，而这其中最大的功臣并非工程师和科学家，而是网际网路使用者，他们的贡献已远远超出科技十年的积淀。
越来越多的企业在利用从他们客户那里收集到的大数据更好地了解客户需求，并且优化产品使其能更好地服务客户。这就是无处不在的数据分析，它更看重数据的质量，而非数量。将数据最大化地转变为有价值的创新，利用数据洞悉市场，以此为基础做出明智的商业判断。
如果关注数据质量，将收集到的所有信息进行筛选就变得至关重要。例如人工智能，其需要迅速地完成一系列动作：数据收集、分析，并且瞬间作出判断采取行动。严格来讲，对数据质量的关注需要嵌入到数据采集的过程中。在这样的数据分析背后也要关注消费者信息的私密性。GfK2015年进行的针对全球20个地区的消费者研究结果表明，全世界消费者都在担心他们的数据是怎样被收集、售卖和利用的。
2 虚拟现实(VR)
2016年，从行业到消费者，从硬件到软件，关于虚拟现实，一切都处在被普及教育的阶段。随着三大巨头接连推出消费级产品，且“售罄”之讯频传，虚拟现实作为最受关注的新智能领域迅速席卷全球。全球VR头显市场规模预计在2020年会达到28亿美元，其中供游戏者使用的VR头显设备占据多数份额。中国市场2016年全年零售量会达到300万台左右，从GfK监测的VR头显在线市场来看，从2016年1月到4月，VR头显零售量几乎翻了20倍，虚拟现实硬件产品正在经历一场初期爆发式的增长。但目前依然是以VR盒子为主。整体来看，中国的VR市场现在还处于野蛮生长的阶段。相信在未来VR应用会逐步向直播、旅游培训、医疗、装修、房地产、教育等领域渗透。
3 人工智能(AI)
人工智能最终是重现一遍人类思考的过程。作为一个人工制造的机器，终极形态的AI将拥有与我们相同的智力水平：学习、推理、使用语言、构想原始创意。然而只拥有学习能力的AI已经快速地渗透到我们的生活中了。语音识别是目前人工智能中落地较早、目前投入及研发的核心领域之一。基于人工智能，各个厂商可发挥的空间很大，不一样的应用及方向才是真正有趣的地方。2016年，AI助理的发展或许会超越智能手机的发展。人工智能是一块有待探索与开发的市场，这块市场拥有多种可能性。
4 可穿戴产品
智能手表、健康监测手环、相机、GPS定位设备及心率监测设备进入主流市场还需多久尽管万众瞩目的Google Glass及Apple
Watch的发布已经俘获了消费者的想象力，但只有少数消费者接纳了这些设备。中国可穿戴市场2016年销量预计达3160万台，环比2015年上涨32%，但其中以价格较低的手环产品占据市场的大多数，整体市场销量持续上升的同时增速减缓，市场经过了2015年跳跃式发展后开始进入一个更趋理性的阶段。如果可穿戴产品想要吸引更多的消费者，有以下四点需要注意：一是与物联网的融合，把可穿戴设备和现有的个人科技生态相融合将会成为扩大市场的基础性举措。二是设计和材质，外形设计已经成为可穿戴产品跟上时代潮流的一大绊脚石。三是精准有效的信息收集，提高数据的准确性和解读能力是可穿戴厂商正在解决的另一大问题。四是引人注目的新案例，特色鲜明的产品会逐渐与消费者建立特有联系。
5 视频消费
视频消费的发展速度比之前任何人预期的还要快，并且线上已经成了人们观看视频的主要渠道。从社交媒体上的短片到视频网站的服务和套餐服务，甚至到最近大火的视频直播，消费者似乎可以在任何时间、任何平台看到想看的视频内容。事实上，有人预言到2019年，80%的互联网流量消费将来自于视频观看。而随着投入到这个领域的玩家越来越多，从内容的生产者和发布者到各大品牌、厂商，互相合作会成为一种需求，只有通过这样多方之间的信息互换才能够释放更大的能量。
6 无人机
据GfK中国估算，2014年中国航拍消费级无人机市场为近6亿元，到2018年将激增到60亿元。而民用无人机市场更是有望在未来10年形成千亿元级规模，未来发展空间广阔。
无人机并不算是新产品。无人机在航拍、地形测绘、商业运输以及救援部署，甚至在自动机械化生产上，都可以起到作用，无人机技术在诸多领域所能发挥的用途正在被进一步挖掘出来并且会在降低商业成本、提高商业效率方面起到很好的催化作用。但是在实现这样的美好愿景之前依然有很长的路要走。目前无人机依然面对诸多阻碍，如缺乏“感知-避障”技术、载物重量上的限制、没有夜视功能以及电池续航时间有限等。
7 移动支付
全球移动支付市场比较复杂。目前传统的支付方式在许多成熟市场中都有着强大的根基，无法轻易撼动。相反，一些非洲市场和亚洲发展中国家市场则直接迈入了移动支付时代。在这样一个碎片化的环境中，对于品牌、制造商和零售商来说，理解移动支付当下的全球格局以及它的演变趋势至关重要。在中国，阿里巴巴、腾讯等第三方玩家已经率先鼓励联网用户通过手机在实体店或网店进行支付。小米、OPPO、魅族旗下具备支付功能的手机的使用也意味着在这一市场中，移动支付不仅存在，而且触手可及。而那些被认为将第一时间接受新兴技术的市场则呈现出与上述地区的截然不同的局面。当前，一些市场仍需提高消费者对于移动支付的认知度，而对于另一些市场而言，要做的则是减少移动支付的使用壁垒。
8 智能汽车
随着物联网技术的越发成熟，智能汽车也将应运而生。许多豪华轿车已经配备了大显示屏，并且车载大屏也会继续成为趋势，在2016年底或2017年初，为前排乘客设计的额外显示器也将出现在高档汽车中。为了让乘客更好地体验“增强现实(AR)”技术，一些OEMs甚至想要把显示屏幕延伸到整个挡风玻璃或者侧窗。屏显技术的进步为那些企图走到传统汽车供应商前头去的电子消费厂商和初创企业们打开了大门。过去，受到物联技术的限制，OEMs很难找到一个正确的商业模式，但是现在，机会来了。通过了解细分市场消费者的需求和喜好，量身开发车载APP和配套服务从而获取相应的报酬成为可能。
9 3D打印
3D打印机的销量目前还比较小。但是，随着更多的厂商加入到该领域以及消费者的认知度逐渐提高，这种情况在明年应该可以得到改变。拿德国为例，3D打印机的销量在去年增长了71%，而且需求还在进一步扩大。消费者认为3D打印技术极具吸引力，3D打印在最有可能影响他们生活的科技中排名第三。这比智能汽车、云计算、可穿戴设备还有物联网的排名都要靠前。这表明这项新技术的知识普及在全球已经非常高了。价格一直是新兴科技难以普及的主要障碍。但是随着成本的下降，价格也将不再是阻碍，3D打印技术的优势会变得越加明显和突出：更低的装配成本，减少浪费，极低的运输和配送费用和更快的新产品上市速度。
10 智能家居
一股智能家居的“淘金热”正在各领域中展开，传统厂家、互联网公司、国际技术提供商及零售商等各种组织都在寻求最大限度地参与到未来家居领域中来。根据GfK针对全球7国消费者所作的研究表明：绝大多数消费者(90%)知道智能家居，50%的消费者认为智能家居能改变他们的生活，78%的消费者同意这是一个具有吸引力的理念。目前智能家居想要获得成功的关键是让消费者能明白智能家居技术是如何提升他们的生活品质，并且提供参与度高且有效的用户体验。现在需要行业协作和消费者教育来驱动需求，并推动智能家居从厂商领导发展向消费者需求主导发展的创新转变。行业相关参与者需要合作并组建不同以往的合作关系。这会确保不同的设备和服务能在后台彼此连接来满足对便捷的需求。只有满足了这一点，智能家居的真正价值才能得以体现。根据GfK中国对家电智能化研究，中国家电产品智能化应用发展速度位于世界前列，但目前也处于厂商、零售商等供给方主导的阶段，还处于智能连接、手机远程控制等初级智能向更高级智能功能探索和尝试的阶段。中国庞大的用户基础和互联网业态演变将为智能家居的发展和创新提供良好的土壤，预计智能家居未来将会催生类似BAT级别的新企业。
我们在了解人工智能技术的时候，对于深度学习的概念进行了一次普及，今天我们就一起来学习一下深度学习对于物联网的发展都有哪些影响作用。下面北京电脑培训就开始今天的主要内容吧。
技术
在物联网时代，大量的感知器每天都在收集并产生着涉及各个领域的数据。由于商业和生活质量提升方面的诉求，应用物联网(IoT)技术对大数据流进行分析是十分有价值的研究方向。这篇论文对于使用深度学习来改进IoT领域的数据分析和学习方法进行了详细的综述。从机器学习视角，作者将处理IoT数据的方法分为IoT大数据分析和IoT流数据分析。论文对目前不同的深度学习方法进行了总结，并详细讨论了使用深度学习方法对IoT数据进行分析的优势，以及未来面临的挑战。
在本系列文章中，已介绍了深度学习和长短期记忆(LSTM)网络，展示了如何生成用于异常检测的数据，还介绍了如何使用Deeplearning4j工具包。本篇文章中，将介绍开源机器学习系统ApacheSystemML如何通过动态地优化执行并利用ApacheSpark作为运行时引擎，帮助执行线性代数运算。并展示了在时序传感器数据(或任何类型的一般序列数据)上，即使非常简单的单层LSTM网络的性能也优于先进的异常检测算法。
GoogleAssistant和其他自然语言理解平台正在推动用户如何使用他们的技术。无论是执行器诸如设置计时器之类的简单任务，还是进行更复杂的任务(例如Google智能助理调整恒温器)，您都可以参与其中。在这篇文章中，逐步介绍了如何构建自己的助手应用程序，通过简单地要求Google来控制AndroidThings设备来浇灌植物。
开源
tinyweb是一个用于在运行有MicroPython的ESP8266/ESP32等微型设备之上的简单轻便的>
Mynewt是一款适用于微型嵌入式设备的组件化开源 *** 作系统。ApacheMynewt使用Newt构建和包管理系统，它允许开发者仅选择所需的组件来构建 *** 作系统。其目标是使功耗和成本成为驱动因素的微控制器环境的应用开发变得容易。Mynewt提供开源蓝牙50协议栈和嵌入式中间件、闪存文件系统、网络堆栈、引导程序、FATFS、引导程序、统计和记录基础设施等的支持。
AngularIotDashboard是一个基于Angular4的物联网领域的仪表板。它是一个适用于任何浏览器的实时兼容仪表板，其目标是成为智能家居，智能办公室和工业自动化的d性前端。拥有许多可重用组件，开发者可以基于AngularIoTDashboard启发和实施自己版本的托管物联网仪表板。
硬件
FemtoUSB是一个基于Atmel的ARMCortexM0+产品ATSAMD21E18A的开源ARM开发板。其被设计成对那些对ARM设计感兴趣的人的基础起点，特别那些准备从AVR8位硬件转换到功能非常强大的ARM32位工具。其从电路板设计，原理图和零件清单完全是开源的，可以让开发者学习设计ARM芯片、编译工具链、ARM芯片的基本的电路图等等的内容。
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