导语： 迈入2019年，小隐带大家一起回顾2018年Top 10大事件。
1最大的物联网迈进：微软
自2015年宣布Azure IoT Suite以来，Microsoft凭借其Azure云产品和相关的物联网平台即服务，已成为物联网领域的主要参与者。
在2018年4月，微软翻了一番，并宣布在4年内进一步投资50亿美元用于物联网技术。预计这些投资中的大部分将流入云服务，物联网 *** 作系统和分析。在2017年宣布“Azure IoT edge”和“IoT central”等服务后，微软在2018年宣布的两项杰出的物联网服务是Azure Sphere和Azure Digital Twins。Azure Sphere是Microsoft针对连接微控制器供电设备的高度安全的端到端解决方案。Azure Digital Twins是一项服务，允许开发人员构建物理资产的数字复制品 - 这是在数千台设备上扩展物联网解决方案的分析和其他元素的重要工具。
2年度消费者物联网故事：Sonos首次公开募股
物联网的2018年，另一个真正的成功故事首次亮相纳斯达克：扬声器制造商Sonos。Sonos于2018年8月1日上市，这家公司在2004年首次在CES上首次推出革命性的无线扬声器后，已有14年和45亿美元的资金Sonos是智能扬声器市场的首批进入者之一，它创造了消费者喜爱的高品质产品，并始终得到很好的评价。迄今为止，该公司已售出1900万件产品，目前全球拥有超过10亿户家庭，平均家庭目前大约购买3台Sonos产品，Sonos尚未满足全球99％以上的市场需求。
然而，Sonos上市后股价却讲述了一个不同的故事。自2018年8月首次公开募股以来，该股票已下跌约40％，因担心大型智能家居巨头可能最终停止与Sonos合作而取代智能扬声器市场自己。
2018年的另一个消费者物联网IPO，智能家居相机制造商Arlo Technologies，对公开市场的介绍更为糟糕; 自首次公开募股以来，该股票下跌约50％。
两家公司都希望避免成为另一家Fitbit--物联网 历史 上最大的失败IPO之一。自2016年年中首次公开募股以来，Fitbit股价下跌超过70％，而纳斯达克指数上涨超过30％。
3讨论最多的合作伙伴：罗克韦尔自动化 - PTC
工业自动化巨头罗克韦尔自动化于6月份宣布对物联网平台，PLM和CAD软件领导者PTC进行10亿美元的股权投资。工业物联网社区对这一消息进行了大量讨论，因为人们一直在想罗克韦尔将如何应对其主要竞争对手西门子强大的物联网平台推动。
在2018年晚些时候，罗克韦尔展示了该公司现在如何依靠PTC提供物联网平台组件，作为新推出的 “由PTC提供支持的创新套件”的一部分。两家公司都希望进一步将其软件组件构建为集成的工业数字化解决方案。
4最富有争议的市场：中国
也许从 高通 - 恩智浦合并失败中可以推断出中国掌握权力的最明显迹象之一。2016年10月，总部位于美国的芯片制造商高通宣布将以44亿美元的价格收购联想 汽车 芯片恩智浦的领导者，成为半导体行业有史以来最大的一笔交易。然而最终并未落地。原因是：中国。此次收购已在包括欧盟和韩国在内的八个司法管辖区获得批准 - 但随着2018年美中之间的全球贸易争端升温，中国监管机构并未批准该交易。
还有一些与中国物联网公司的全球纠纷。最值得注意的是，一些国家和电信公司禁止华为和中兴通讯。
与此同时，许多公司希望进一步加强与中国的关系。例如，英特尔，西门子，瑞萨和myDevices都与阿里云合作，将他们的产品带到中国并开展联合创新项目。微软还扩展了其中国云基础架构，使本地Azure区域的数量翻了一番 。中国物联网创业公司的资金也大幅增加。
5最尬之跌落神坛：通用电气
据“华尔街日报”报道，2018年7月30日，“工业互联网”的先驱通用电气公司正在寻求出售GE Digital及其IoT Platform Predix。
这一消息是在一系列负面事件的背后发生的，这些事件在过去几个月里震惊了公司。这包括数千名工人的裁员，其子公司GE Capital的财务困境，以及其股票从道琼斯工业平均指数下跌。
就在两年前，该公司宣布了雄心勃勃的计划，即到2020年成为“价值15亿美元的软件业务”，其中包括Predix单独销售的4B美元。
2018年12月，GE管理层最终决定采用不同的方法。本公司所售的现场服务管理软件ServiceMax其大部分股权，但决定给GE数字（与它Predix）一个全新独立的实体。2019年将使我们更深入地了解这个新实体的细节，以及它是否能够脱离GE过去几年收到的一些负面报道。
6最具影响力的研究报告：贝恩公司 - 解锁物联网机会
8月，贝恩公司发布了一项名为“解锁物联网中的机会” 的研究。该出版物全面概述了600多个物联网终端用户和180个物联网供应商的优先事项，观点和挑战。它还将结果与2016年的类似调查进行了比较。其中，贝恩发现：
贝恩在后续网络研讨会中提供了更多见解，其中显示，与2016年相比，特别是工业客户对物联网计划的投资回报率更加清晰，并且“质量控制”被客户和供应商标记为其关键用例之一。
7最重要的政府倡议：加州网络安全法
在几次尝试向美国参议院提交物联网网络安全法案失败后，加利福尼亚州于2018年8月底跳楼，并成为第一个通过物联网网络安全法的州。
从2020年1月1日开始，任何“直接或间接”连接到互联网的设备制造商必须为其配备“合理”的安全功能，旨在防止未经授权的访问，修改或信息泄露。
虽然许多人承认这项法律是一个姗姗来迟的第一步，但大多数专家批评它过于肤浅和模糊。例如，物联网安全公司VDOO的高级产品营销经理Ruth Artzi 写道： “对于唯一密码的法律要求是一个很好的进展，但不幸的是，这还不够。[]应以更具体的方式定义法律，因为根据设备的性质和功能，“适当的”安全程序的要求过于模糊，没有真正的机制来验证供应商是否采取了适当的措施。
8最重要的连接性计划：5G网络
5G是2018年讨论最多的技术趋势之一，因为它承诺在速度和延迟方面有所改变。2018年也是第一个5G网络开通的一年。
2018年6月标志着5G标准的初步完成，尽管预计到2019年3月甚至更晚的时候仍会进行一些功能性修订。
2018年10月，Verizon Communications成为世界上第一家在美国四个城市（洛杉矶，休斯顿，印第安纳波利斯，萨克拉门托）正式推出 5G网络的运营商。Verizon现在声称自己是“5G中的第一”，尽管它的竞争对手将其网络建立在专有的5G TF标准上，而不是官方的5G标准（由3GPP标准化）。
2018年12月，三家韩国运营商同时开通了商用5G网络。与Verizon的5G网络不同，它们的网络似乎基于3GPP标准，并且还为企业客户提供固定无线接入服务。
9最大的并购交易：IBM / Red Hat
物联网2018年看到了与物联网相关的大型交易。IBM 宣布有意收购价值34亿美元的红帽，这是有史以来最大的软件交易。该协议承诺IBM将在其竞争对手AWS，微软和谷歌一直处于领先地位的云市场中获得更好的地位。借助Red Hat，IBM现在拥有自己的容器解决方案，强大的云软件堆栈以及在混合云设置中更好地发挥作用的能力，允许跨多个云环境传输数据。IoT Analytics预计，混合和多云设置将在未来几年在物联网数据存储中发挥越来越重要的作用。
10最大的融资：View
除了上述基于物联网的终端用户应用资金增加的趋势外，第二个趋势是中国基于物联网的资金投入突然增加。总金额在1亿美元左右 - 考虑到处于早期阶段的融资企业，这一数字已经相当高了。
结语： 小隐在此也预祝您和您的团队在2019年取得成功！
物联网就是通过信息传感设备，按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，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。
通俗地讲，物联网就是“物物相连的互联网”，它包含两层含义：
第一，物联网是互联网的延伸和扩展，其核心和基础仍然是互联网；
第二，物联网的用户端不仅包括人，还包括物品，物联网实现了人与物品及物品之间信息的交换和通信。
物联网作为新一代信息技术的高度集成和综合运用，具有渗透性强、带动作用大、综合效益好的特点，是继计算机、互联网、移动通信网之后信息产业发展的又一推动者。
麻省理工学院首次提出了物联网的雏形。
1、1998年麻省理工学院提出了当时被称作EPC系统的物联网构想。
2、1999年，美国Auto-ID首先提出“物联网”的概念，主要是建立在物品编码、RFID技术和互联网的基础上。过去在中国，物联网被称之为传感网。中科院早在1999年就启动了传感网的研究，并已取得了一些科研成果，建立了一些适用的传感网。
3、2005年11月17日，世界信息峰会上，国际电信联盟发布了《ITU互联网报告2005：物联网》，其中指出“物联网”时代的来临。
扩展资料：
定义
1、互联网上大约有50petabytes（petabyte为1，024terabytes）的数据，其中大部分最初由人来获取和创建的，通过打字、录音、照相或扫描条码等方式。
2、传统的互联网蓝图中忽略了为数最多并且最重要的节点，人。而问题是，人的时间、精力和准确度都是有限的，他们并不适于从真实世界中截获信息。这是大问题。我们生活于物质世界中，我们不能把虚拟的信息当做粮食吃，也不能当做柴火来烧。
3、想法和信息很重要，但物质世界是更本质的。当今的信息科技如此依赖人类产生的资讯，以至我们的电脑更了解思想而不是物质。如果电脑能不借助我们的帮助，就获知物质世界中各种可以被获取的信息，我们将能够跟踪和计量那些物质，减少浪费、损失和消耗。
4、我们将知晓物品何时需要更换、维修或召回，他们是新的还是过了有效期。物联网有改变世界的潜能，就像互联网一样，甚至更深远。
参考资料：
希望能够帮到你，请采纳。来源@视觉中国
文 | 智能相对论（ID：aixdlun），作者 | 百草
最近我迷上一档热播夫妻综艺，广告依旧在节目里频繁软植入，但令我吃惊的是，总冠名被一款AI教育APP拿下，立白、美克美家等大企甘愿陪衬报幕。
人设大好的谢楠也为这款斑马AI课代言，晒出切身体会：吴所谓用斑马AI学习可入迷了，收他iPad不肯，嚷嚷着还要学，还会主动纠正大人的口语发音。
除了在推广上大张旗鼓，今年双11天猫中小幼教育类目，斑马AI课以1975w总成交额位居榜首，学而思网校、掌门1对1、作业帮、猿辅导等在线教育龙头的真人课程沦为陪跑。
家长们如此买单少儿AI教育，在AI自适应教育行业To C方面实属罕见。迄今，斑马AI课在华为应用市场下载量已过4300万，真人课程作业帮直播课和有道精品课6600万，跟谁学2100万，而全国第一家推出AI自适应学习引擎的松鼠AI下载量只3万。
但早前，AI教育饱受诟病，一度被骂吹嘘“万能”实则无用“骗子”，长期徘徊外围应用落地而难切内核教育实质，更无法得到家长们的普遍认可。莫非，家长们现在开始普遍认可AI教育，认为其可以减轻起跑线焦虑，愿意买单？
一、买单AI还是其他？
教过不少孩子的我，一开始其实挺怀疑斑马AI课是否如谢楠所说，能让孩子如此沉迷。特地下载进行切身体验后，结果我万万没想到。
我从怀疑变真香，后续没完
我本以为斑马AI课程会是千篇一律的录播视频，把真人换成其他角色，再用技术秀一波讲课 *** 作，AI技术还是老一套。这种方式其实换汤不换药，不过是真人老师换卡通、教学技术更酷炫，教学模式与传统没有本质区别。
但下载点开后，我惊了！开屏五个字，神奇魔术帽，还是2D动画风格，这闹啥？不讲课改放动画片？
看着魔术帽飞来飞去，大嘴博士在几个小孩子面前炫耀魔术帽的物品复制功能，唯一让我感觉有点乐子的就是，小猴子贪吃往魔术帽里倒果汁，直接把帽子弄短路了。博士火气一下子上来，但紧接着机器人助手一把就把帽子连果汁扣在博士头上，还提醒道：“博士，别把他们吓跑了。”这倒让我有点吃惊，动画制作者居然考虑了照顾小孩情绪，小孩看到这一幕，不怕反乐了，然而，跟教育还是毫无关系。
截图来源斑马AI课
1分35秒，我又惊了，做题居然能修好帽子！大嘴博士直接亮出黑板，一本正经地讲看图形找规律，跟我数学老师是一模一样，然后又抛出几道练习题强制触屏完成，这让我一下子从动画片急转到课堂。待老老实实完成练习后，系统突然来了句“你真棒”，本科学历的我，老脸自觉通红，然后迫不及待跟着动画剧情走，把剩下两个相同套路的图形类比题也做了，还跟着哼起了总结儿歌。
又相继体验英语、思维、语文等其他课程后，我的看法完全不一样了。学不会知识都无法继续看动画，更别说进行对话交流等其他情节任务，我直接从怀疑变真香，2D动画“爷青回”！一想到我小时候只有弱智版天线宝宝，而不是这种寓教于乐的动画，一把辛酸泪，两眼水汪汪。
1921年爱因斯坦获得诺贝尔物理学奖，访美时说过一句名言：“大学教育的价值不在于记住很多事实，而是训练大脑会思考。”这其实在各教育阶段通用，教育在“教”一字，教授知识与技能，更在“育”一字，教授知识与技能的正确使用、应用，教导孩子学会思考。
毋庸置疑，斑马AI课确实做到了教育二字，通过动画吸引孩子注意力，剧情引导、反复教学结合触屏识别、语音识别等技术应用，再用专业教学团队自研教材、录制有趣教学视频，从而打造出大量吸金的非真人沉浸式教学课堂。
但它很少涉及K12教育具体层级与稍深层次的语言学习，只是通过动画和趣味教学进行泛化浅层教学，内容比较低龄化，因此仅适合启蒙，广告所说的2-8岁适龄，或许还要再砍上一两岁。
因为家庭教育安排不同，有些低龄孩子确实需要恶补启蒙阶段的教育，但有些孩子已经接触更高层面的知识，并不需要吃回头草，如果再学趣味动画课，那么家长就买错单了。
而且斑马AI课的技术仍然局限于机器知觉应用的语音识别技术和触屏技术，内容方面的教学内容、情节设计、强制模式、动画互动、鼓励方式、成绩生成等都是提前设计好或者录播的，依旧由人工完成大部分工作，不过实际效果很好，被家长们争相买单。
但这样的AI教育其实仍停留在轻人工智能层面，可称伪AI。
其实都是伪AI
美国麻省理工学院的温斯顿教授给人工智能下过这样一个定义：“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”
即AI必须具备人所特有的部分能力，完成人才能完成的部分复杂工作。而在教育中，一个优秀老师最值得为人称道之处，在于能提供针对性指导来帮助学生查明弊病以期提升，讲课技巧、知识量、技术手段等皆为辅助。
而低龄儿童现阶段最缺的，就是学习习惯与自学能力的培养。少儿教育行业普遍认为，2岁以下儿童没有专注力，2~4岁儿童专注时间为7~12分钟，5~6岁15分钟，7到10岁的孩子的专注力时间为20分钟。所以要培养少儿形成良好学习习惯，家长首先要知道怎么做、教什么，再计划如何做，期间需要耗费大量精力和时间成本，少儿教育费用又一向高昂。
而AI教育主打的人工智能自适应教育，提供自主学习养成方案，可以根据不同年龄、年级安排相应课程，或通过测试进行排课，从讲课、练习、批改等方面都能与少儿园和小学同步。对于愁没时间又不知道怎么教孩子的家长来说，诱惑力太足，跟宝宝天配。
目前AI教育C端有200多款app，新东方在线、好未来、VIPKID等龙头品牌占领主要市场，作业帮、小猿搜题、掌门一对一、扇贝单词、英语流利说等APP享有最多的用户。其中的AI技术应用囊括拍照搜题、分层排课、口语测评、组卷阅卷、作文批改、作业布置等，孩子的课程安排、学习成果检验、作业批改等繁琐事情根本不存在问题。
然而，这些都只是外围教育环节，自适应学习教育往内核一走，其实经不起推敲。
截图来源艾瑞咨询
最直接体现莫过于，知识讲解、概念普及、作业布置、鼓励机制等花样百出，但只要稍微有问题，比如孩子就任意问题提问软件，希望给出答案，AI立马就露馅，答非所云。所谓互动对话、交流反馈环节，屏幕里看起来有“活人”，其实都是设计好的程序和知识，无法解答孩子的疑问。别忘了，少儿阶段的孩子，最喜欢的就是提问！
少儿天性就是对所有新鲜事物充满好奇心，这也是他们学习的最大动力。如果App的学习模式清一色预设完毕，完成所有固定布置任务才可能达到页面所给学习效果，那稍大点的、自律性强的孩子可能完的成，天性顽皮的少儿就别指望了。真人老师都要实时跟随少儿情况，不断修改课程内容和布置新作业，如此针对性才敢确保学习有效果，而AI教育App给出的固定解决方案，对孩子的实际情况根本无从了解，在教学内容和作业布置上或许更具有参考价值。
所有当前AI自适应学习要求的，是孩子拥有自觉学习能力和较强执行力，而不是AI的辅助能力，这对尚在初阶学习段的少儿很不友好。
总之，目前AI教育To C方面，AI技术主要还是工具作用，更多工作还需要真人老师来完成。艾上AI疫情期间已放弃AI老师，转换为直播课+AI工具训练+在线辅导的教学模式，斑马的在线趣味AI课+线下社群老师教学模式，其中动画制作、情节设计、教学内容研究等工作仍是人工完成，AI的弱势不过被动画角色和趣味性的强势所遮掩。
弯弯绕绕各种转悠，AI教育其实还在原地踏步，C端产品几乎都是伪AI。
二、少儿家长真正需要什么
中国教育科学研究院副研究员张杰夫认为：“智能教育要改变的不仅仅是已经落后了的班级授课制，还有这种教学模式下所形成的教育理念和教育体制。”
国务院参事、清华大学经济管理学院院长钱颖一在《参事课堂》演讲提出，中国教育的最大问题，就是我们对教育从认知到实践都存在一种系统性的偏差，这个偏差就是我们把教育等同于知识，并局限在知识上。
而目前的AI教育最不担心的就是知识教育，最大的问题同样是传统教育中的系统性偏差，基于此，如何才能在To C上破入内核？或者说，少儿家长们到底需要什么样的产品？
一位为9岁孩子花销上万的欧阳妈妈告诉我，她尝试过很多在线App，最终选定51talk的英语1对1真人学习。购课后欧阳妈妈每天都会陪孩子听课至少半小时，半年后成绩终于有所进步，但她觉得，或许是因为在线超前学习英语知识，孩子在学校里学英语更有自信了，没有归功于App。
我一位同事在猿辅导上给孩子购买超前数学课，他同样觉得这样孩子在学校里会更自信，毕竟相当于再学一遍。他们所看重的，更多的是教学安排的时间灵活性，相当于在线上购买学校教育的预习课。
欧阳妈妈也试过AI课，“虽然价格不是特别贵，但没有针对性互动，因为语言学习要有听力输出”，她需要实质性内容、知识性和系统性的课程来帮助孩子应对高中分流。对AI课，欧阳妈妈表示，她孩子理解能力晚人一步，专注力也不足，如果AI能从孩子的性格品质、专注力上制定相应课程，她很乐意买单。
同样追求实际效果的刘妈妈花钱更多、用时更久，她精挑细选出DaDa英语，看中其纯正外教与AI功能，2年砸几万，结果别人孩子有效果，她孩子现在听天书。刘妈妈解释，线上课程需要预习、复习，不仅要求孩子有很好的自主学习能力和自律能力，对家长要求也高。
来源刘妈妈
她在学习上拿不住9岁女儿团团，两人经常闹矛盾，而团团拖延症晚期，做作业要比其他孩子多花几个小时，因此刘妈妈已经把希望转到了线下。而她朋友侯妈的，在伴鱼绘本开通VIP半年后口语进步明显。航航说，学校老师根本不会管他们的英语怎么样。
不难看出，不管是家长还是孩子，都需要个性化学习解决方案，而这与AI教育核心，自适应学习，不谋而合。
比较尴尬的是，国内企业的人工自适应教育仍在探索阶段，To B管考场景商业化进展明显，To C还只是口语测评与拍照搜题。企业想要提供真正让少儿家长普遍满意并愿意买单的产品，还得克服海量数据的获取与利用这个最大障碍。
2019年中国AI教育行业整体市场规模超过400亿，融资规模呈上升趋势K12和教育信息化领域最受资本追逐，但产业仍然处于初级阶段。
来源艾瑞咨询
而国内教育有明显的地区差异，大到不同省份要求有别，小到临近学校教材各异，高质量、差异化的数据资源会是决定企业产品实际效果的最大变量。
机器知觉之后，下一个能在教育行业尽快落地的AI应用，或许是多元智能，它包括了能连续直接获得有效数据的机器学习和安排针对性课程智能规划。（本文首发钛媒体APP）
钛媒体作者介绍：智能相对论（微信ID:aixdlun）：AI产业新媒体；重点关注领域：智能家电（含白电、黑电、智能手机、无人机等AIoT设备）、智能驾驶、AI+医疗、机器人、物联网、AI+金融、AI+教育、AR/VR、云计算、开发者以及背后的芯片、算法等。LoRa
LoRa(长 距离)是由Semtech公司开发的一种技术，典型工作频率在美国是915MHz，在欧洲是868MHz，在亚洲是433MHz。LoRa的物理层 (PHY)使用了一种独特形式的带前向纠错(FEC)的调频啁啾扩频技术。这种扩频调制允许多个无线电设备使用相同的频段，只要每台设备采用不同的啁啾和 数据速率就可以了。其典型范围是2km至5km，最长距离可达15km，具体取决于所处的位置和天线特性。
LoRa芯片在整个产业链中处于基础核心地位，重要性不言而喻。值得注意的是，目前美国Semtech公司是LoRa芯片的核心供应商，掌握着LoRa底层技术的核心专利。而Semtech的客户主要有两种，一是获得Semtech LoRa芯片IP授权的半导体公司；二是直接采用Semtech芯片做SIP级芯片的厂商，包括微芯 科技 （Microchip）等。
Wi-Fi
Wi-Fi被广泛用于许多物联网应用案例，最常见的是作为从网关到连接互联网的路由器的链路。然而，它也被用于要求高速和中距离的主要无线链路。
大多数Wi-Fi版本工作在24GHz免许可频段，传输距离长达100米，具体取决于应用环境。流行的80211n速度可达300Mb/s，而更新的、工作在5GHz ISM频段的80211ac，速度甚至可以超过13Gb/s。
一 种被称为HaLow的适合物联网应用的新版Wi-Fi即将推出。这个版本的代号是80211ah，在美国使用902MHz至928MHz的免许可频段， 其它国家使用1GHz以下的类似频段。虽然大多数Wi-Fi设备在理想条件下最大只能达到100米的覆盖范围，但HaLow在使用合适天线的情况下可以远达1km。
80211ah 的调制技术是OFDM，它在1MHz信道中使用24个子载波，在更大带宽的信道中使用52个子载波。它可以是BPSK、QPSK或QAM，因此可以提供宽 范围的数据速率。在大多数情况下100kb/s到数Mb/s的速率足够用了——真正的目标是低功耗。Wi-Fi联盟透露，它将在2018年前完成 80211ah的测试和认证计划。
针对物联网应用的另外一种新的Wi-Fi标准是80211af。它旨在使用从54MHz到698MHz范围内的电视空白频段或未使用的电视频道。这些频道 很适合长距离和非视距传输。调制技术是采用BPSK、QPSK或QAM的OFDM。每个6MHz信道的最大数据速率大约为24Mb/s，不过在更低的 VHF电视频段有望实现更长的距离。
ZigBee
ZigBee，也称紫蜂，是一种低速短距离传输的无线网上协议，底层是采用IEEE 802154标准规范的媒体访问层与物理层。主要特色有低速、低耗电、低成本、支持大量网上节点、支持多种网上拓扑、低复杂度、快速、可靠、安全。ZigBee是物联网的理想选择之一。
虽然ZigBee一般工作在24GHz ISM频段，但它也可以在902MHz到928MHz和868MHz频段中使用。在24GHz频段中数据速率是250kb/s。它可以用在点到点、星形和网格配置中，支持多达254个节点。与其它技术一样，安全性是通过AES-128加密来保证的。ZigBee的一个主要优势是有预先开发好的软件应用配 置文件供具体应用(包括物联网)使用。最终产品必须得到许可。
ZigBee技术所采用的自组织网是怎么回事？举一个简单的例子就可以说明这个问题，当一队伞兵空降后，每人持有一个ZigBee网络模块终端，降落到地面后，只要他们彼此间在网络模块的通信范围内，通过彼此自动寻找，很快就可以形成一个互联互通的ZigBee网络。而且，由于人员的移动，彼此间的联络还会发生变化。因而，模块还可以通过重新寻找通信对象，确定彼此间的联络，对原有网络进行刷新。这就是自组织网。
NB-IoT
窄带物联网（Narrow Band Internet of Things, NB-IoT）成为万物互联网络的一个重要分支。NB-IoT构建于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络，以降低部署成本、实现平滑升级。
NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接，也被叫作低功耗广域网(LPWAN)。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。据说NB-IoT设备电池寿命可以提高至少10年，同时还能提供非常全面的室内蜂窝数据连接覆盖。
蓝牙50
蓝牙是一种无线传输技术，理论上能够在最远 100 米左右的设备之间进行短距离连线，但实际使用时大约只有 10 米。其最大特色在于能让轻易携带的移动通讯设备和电脑，在不借助电缆的情况下联网，并传输资料和讯息，目前普遍被应用在智能手机和智慧穿戴设备的连结以及智慧家庭、车用物联网等领域中。新到来的蓝牙 50 不仅可以向下相容旧版本产品，且能带来更高速、更远传输距离的优势。
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