物联网有哪些应用场景？

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。

云计算是实现物联网的核心。

运用云计算模式，使物联网中数以兆计的各类物品的实时动态管理，智能分析变得可能。物联网通过将射频识别技术、传感器技术、纳米技术等新技术充分运用在各行各业之中。

从物联网的结构看，云计算将成为物联网的重要环节。物联网与云计算的结合必将通过对各种能力资源共享、信息价值深度挖掘等多方面的促进带动整个产业链和价值链的升级与跃进。

各种物体充分连接，并通过无线等网络将采集到的各种实时动态信息送达计算处理中心，进行汇总、分析和处理。

扩展资料：

云计算的价值体现在以下几个方面：

1、对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销

2、做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型

3、面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值

例如：

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3、统计学家内特西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

参考资料：

百度百科-云计算

百度百科-物联网

物联网私有云平台需要具备强大的设备接入能力，实现设备、云端与应用之间实时通信，通过IoT SDK与API快速落地企业应用。另外，物联网私有云平台还能需要具备更多个性化的服务能力，比如数据管理、统一运营管理、语音音箱对接、高级安全服务等。
机智云的物联网私有云部署方案具备完整的IoT平台能力、开放的IoT平台能力、托管式的运维服务、跨平台部署等功能，可以大大的满足不同企业的业务需要。机智云对客户也挺负责的，技术很不错。

云计算与物联网的关系在很多时候云计算与物联网这两个名词是同时出现的，大家在直觉上认为这两个技术是有关系的，但总是没有很清楚的认识。有的地方一提到物联网就想到传感器的制造和物联信息系统。其实云计算和物联网两者之间本没有什么特殊的关系，物联网只是今后云计算平台的一个普通应用，物联网和云计算之间是应用与平台的关系。物联网的发展依赖于云计算系统的完善，从而为海量物联信息的处理和整合提供可能的平台条件，云计算的集中数据处理和管理能力将有效的解决海量物联信息存储和处理问题。没有云计算平台支持的物联网其实价值并不大，因为小范围传感器信息的处理和数据整合是早就有了的技术，如工控领域的大量系统都是这样的模式，没有被广泛整合的传感器系统是不能被准确的称为是物联网的。所以云计算技术对物联网技术的发展有着决定性的作用，没有统一数据管理的物联网系统将丧失其真正的优势，物物相联的范围是十分广阔的，可能是高速运动的列车、汽车甚至是飞机，当然也可能是家中静止的电视、空调、茶杯，任何小范围的物物相联都不能被称为真正的物联网。同时对于云计算平台来说物联网并不是特殊的应用，对于云平台来说物联网只是其所支持的所有应用中的一种而已，云计算平台对待物联网系统与对待其它应用是完全一样的，并没有任何区别，因为云计算并不关心应用是什么。所以对于物联网技术来说它需要解决的核心问题是：云计算平台的成熟和传感器技术的发展。有些地方仓促上马物联网项目不考虑其核心问题的解决将会使物联网技术陷入困境。当然对于一些行业性的、区域性的物联网项目，根据实际情况还是值得去做一些尝试的，这样既能满足现在的需要也能为今后的全面数据整合提供有益的经验。

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