现在做物联网新一代社交电商的线下推广是不是很困难，我应该怎么做才有很好的效果？

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

作为一位物联网小白，是时候分享自己对物联网这个庞然大物一些简单的解析了。
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。

互联网的交互是打破了人与人的距离；
而物联网的交互将会打破人与物，人与机器的距离！
以工业物联网技术为例：
传统生产管理需要人工口口相传，例如今天生产了多少台机器，每台机器经过了哪些工序，用了什么物料，进度多少等等，人工纪录、上传、下达，效率非常低下；
物联网交互是怎么做到的呢：
机器“死物”自动发送数据到管理者手机上！
就连卖出去的产品一旦发现问题需要召回时，管理者直接在手机上输入产品单号，每个工序都一清二楚，哪里出了问题立马发现，避免下一批产品再出现同样的问题，极大减少了企业的成本。

我们身边的共享单车即应用了物联网技术，《物联网时代》将物联网定义为：“通过基于互联网协议的分布式云端，将所有的东西都互联起来。”其作者马切伊认为，物联网实际上并不是什么新的发明，它以不同的形式以及存在了10年以上的时间。

连接带来了时代的需求的变化，当世界上有十亿网民的时候，Facebook就自然的出现了。

如果你仔细地观察过去25年里的科技企业，你就会发现变化一直在发生。

每隔3-7年，企业就必须对它们进行重塑。那些错过了一次技术转型的公司如果能迎头赶上的话，那么还有可能重新恢复过来。而那些错过了两次技术转型的公司，则有可能已经消失了。如果你有兴趣的话，可以查看一下50年前标准普尔500强公司的名单，如果统计无误的话，截止到2017年，只有19%的企业现在依然存在。

当我们在网络上看着90后“佛系”“中年人”的话题捧腹大笑的时候，其实我们没有看到这背后透露着的真正原因是：90后们生活在“变的太快”的世界里，太多学习工作生活里的问题他的上一辈甚至前一代人都没有遇到过，他们的迷茫那么大，以至于有些人认为：至于以不变应万变才是“正解”。

而如果我们把这件事扩展的更大一些，无论我们的真实年龄如何，我们都注定属于将遭遇革命性变革的一代人。这也正是马切伊克兰兹(Maciej Kranz)将每一个商业领域正经历“革命性变革”的这一代人叫做“物联网一代”的原因。

什么是物联网？

一个相对繁琐的解释是：

物联网是互联网的一个延伸。互联网的终端是计算机（PC、服务器），我们运行的所有程序都是计算机和网络中的数据处理和数据传输，没有涉及任何其他的终端。而未来，所有物和物之间都可以实现互联。物联网能够让互联网连接对象使用嵌入式传感器进行数据收集和交换的网络，汽车，厨房电器，甚至心脏监视器都可以通过物联网连接。随着物联网在未来几年的发展，更多的电子设备将加入物联网的阵营。

而在《物联网时代》中，物联网有一个更为简单明了的定义，它是“通过基于互联网协议的分布式云端，将所有的东西都互联起来。”其作者马切伊·克兰兹是全球物联网专家，思科公司战略创新集团副总裁。在本书中，他基于思科的工作视野和在全球物联网行业一线的长期实践经验，从数十个他参与实施的物联网案例中，总结出4种已经获得验证的、可以快速回报的场景。顺带提一下，思科公司的主营业务就是物联网。

总的来看，物联网的本质还是互联网，只不过终端不再是计算机（PC、服务器），而是嵌入式计算机系统及其配套的传感器。在这个意义上说，物联网是一个很大的概念。如果单从学科上分解来看的话，它涉及到通信，信号处理，计算机视觉，自动化控制，电路系统，信息融合，无线自组织网络，MEMS传感器设计等等。

可以说，这是计算机科技发展的必然结果，为人类服务的计算机呈现出各种形态，如穿戴设备、环境监控设备、虚拟现实设备等等。只要有硬件或产品连上网，发生数据交互，就叫物联网。实际上，大数据概念最早的提出，也是因为物联网的兴起，传感器接入网络之后，大大增加了可以挖掘的数据量，网络上的数据不但包括社交网络这种来自用户的数据，还有了来自物理世界的数据。

物联网发展速度为什么这么慢？

正如马切伊在他的书中提到的那样，物联网实际上并不是什么新的发明，它以不同的形式以及存在了10年以上的时间。

它的本质便是上个世纪学术界开始兴起传感器网络、自组织及多跳网络（wireless sensor network, ad-hoc network, wireless multi-hop network）。RFID在智能物流上的应用只是最为基本的应用场景，当前的研究远比这个更为复杂。但是，受限于应用场景和技术实现的瓶颈，物联网的发展，其实无法像互联网那样爆发。

首先，现阶段的物联网应用基本都是“锦上添花”的东西，需求性并没有那么强，如可穿戴设备和智能家居，这也就是为什么很多智能硬件叫好不叫座的根本性原因；也正是因为这个原因，商业上也不会出现滴滴打车那样的持续性投入，这又反向钳制了这一技术的商业化发展。

其次，物联网技术上还有很多没有突破。最大的技术瓶颈可能在MEMS传感器的性能和无线传感网的设计实现上。

再有，就是目前在应用上还找不到突破。目前比较活的也就是智能硬件，无人机，工业物联网这块。但是离人类和互联网形成的应用需求还无法相比，目前还没出现。

最终，物联网应用的制约因素还是能源，物联网应用场景的扩展一直在等待电池技术的突破。所以，目前来说物联网首先会在那些对能量要求不是很高的方向首先取得突破，比如智能硬件和工业设备上。

总之，物联网的方向毋庸置疑有着广阔的发展前景，但是当前基础研究和相关技术还有待发展，因此看起来发展缓慢，甚至就是停滞，学术和商业界都在等待一个颠覆性应用可以让“物联网”来一次诈尸。

共享单车中的物联网技术

完全可以想象，物联网的技术前景是广阔的。

实际上，2016年底兴起的共享单车就是一个成功的物联网商业化作品。

看似简单的单车使用过程，包括了物联网技术，人联网技术（移动互联网），自动控制技术，GPS全球定位技术等多个技术领域。但是整体的技术实现并不复杂，并没有涉及到什么创新黑科技。

首先，一辆单车需要以下几样设备参与运作：

•单车上面的智能锁（这个是核心关键，包括了GPS定位模块，GPRS通讯模块，主控芯片，电控锁模块等）

•用户手中的手机和APP

•单车提供商的云服务器（平台）

关键的环节在于单车和云服务器之间的通讯，采用的是老旧的GPRS技术。为什么要用这种落后的2G技术呢？ 不使用LTE呢？答案很简单: 省钱省电覆盖好。

共享单车是典型的物联网应用场景，也能很好的克服我们之前说的物联网现存的耗能的问题。它对网络的要求并不是大数据量（它只需要很少很小的几条消息），而且它不需要速度很快（几秒钟的时延，完全可以忍受），它需要很低的功耗和很长的待机时间。

早期阶段，共享单车甚至依靠短信和云服务器进行通信，所以等待解锁的时间比较久，大约需要6-10秒。

还有一个小细节，不知道有没有人遇到过。我曾经用过一次支付宝旗下集成的一款市面上不太流行的单车品牌，扫码之后，手机提示我：锁没电了。这是我第一次意识到，原来单车的锁需要电！？

当然，正因为共享单车智能锁有这么多模块，所以它当然要耗电的。

为什么早期的单车骑起来特别累？除了一些材料和工学设计的原因，也是因为：你在充当人肉发电机。后来，为了改善用户体验，开始流行太阳能充电了。所以，越来越多的单车装上了太阳能发电板（如下图）。

经过过去一年半的迭代和升级，现在市面上所有的单车使用体验相比最早的那一批已经有了质的飞跃。

同时，近些年上市的一些空气净化器，穿戴设备以及家庭环境监控设备也已经完成了一代代的自我迭代和进化，在目前的消费场景下，服务着千家万户，这正是物联网技术未来商业化发展的一个缩影。

如何顺势借力风口，成为一名成功的物联网创业者或者职场精英？

BI Intelligence 预计：到 2020 年，地球上将有超过 240 亿的物联网设备，约为人均 4 台，当我们接近这个阶段时，60 亿美元将流入物联网解决方案，包括应用程序开发，设备硬件，系统集成，数据存储等。然而这些投资在 2025 年将产生 13 万亿美元的效益。

然而正如前面所说的，基于一些目前无法攻关的技术难题，它的商业前景也是复杂的，特别是对于创业者而言，这不是一个好消息。创业者大部分都是小公司，无论多么先进的技术，一旦市场成熟，目前的互联网大鳄公司都可以迅速投入数倍于你的资金，在非常短的时间内模仿你，超过你，压垮你。

而且，目前全世界范围内，也已经有多家物联网平台已经初具规模，比如Amazon Web 服务、Microsoft Azure、ThingWorx 物联网平台、IBM 的沃森、思科物联网云连接、Salesforce IoT 云、Oracle 集成云以及 GE Predix。

因此，物联网行业的创业者应该处理好两个问题。

首先，科技行业想突破垄断，对于微软和IBM这样的大企业而言，是技术积累。对于我们这样的个人或小团队而言，最好的方法是缩小目标客户群体，专注于某一个具体的领域或者攻关一项技术去解决某一个具体的问题。主动缩小目标客群的好处就是大企业不容易来抢市场，而你我们相对容易找到目标客户，最终说服他们买你的产品。

其次，以热门概念 *** 作以达到融资目的，而从不关心成本和收入是最错误的做法。

总结来看，就是组建一个相对小型的团队来维护一款小产品或者一个项目，这样可能反而容易成功，比如团队或项目被大公司收购。

如果你只是想成为一个工作体面收入又高的技术工作者和相关从业者，有一条相对明确的职业发展方向可以借鉴：学Java，去一家当地比较有名的计算机类企业应聘；取得一定成绩后，跳槽至国内一线物联网公司；3-5年后，有机会跳槽去国际一线企业在华公司应聘，如前面所说的这几个大型的物联网平台。如果在继续在里面服务几年，等到物联网技术真正实现商业化爆炸的那一天，你绝对已经可以斩钉截铁向别人介绍说：你好，我是物联网行业的资深行业顾问！就像我们前文提到的《物联网时代》作者马切伊先生一样。

就算不完全复制这条路，普通人想要搭上物联网这班车也不是没有可能的。毕竟，物联网的范围其实极其广泛。无论是大数据分析师、GPS定位还是井下探测，都可以算是物联网的一部分。只不过，程序猿是物联网现阶段发展时期，需求最大平均工资最高的工种而已。

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人工智能会不会成为影视剧中一样，成为人类的敌人或者人类世界的终结者？答案是不会，至少暂时不会。

目前的人工智能发展阶段距离影视剧中的智能还比较遥远。现在的人工智能是弱人工智能，没有自主欲望需求的阶段，人工智能主要是模仿人类某一方面的技能成为人类工作中的帮手。比如扫地机器人不会有自主意识希望能去舞台表演歌剧。

人工智能是软件工程学科，是进化了的自动化。任何技术的变革，带来的都是人类生活方式的更加便利， 人工智能也是人类手和脑的延伸 ，未来会成为我们很好的工具，扩展我们的现实环境，提升我们和周围环境的沟通。

想象一下，未来可能有《超能陆战队》中的大白那样的机器人提醒你：“最近血压高。”“心率过快，请注意”。是不是对未来的人工智能时代充满期待，希望能更长寿、见证更多新技术的革新呢？

之前就传出机器人可以写稿子当记者了，媒体人一片哀嚎，“要被机器人取代啦”。没错，一些工具能提高效率，但也会让很多人面临失业风险。现在，哪些媒体人的工作已经被取代了？未来，媒体人的哪些工作还会继续被人工智能取代呢？

人工智能与媒体融合时代，称为“智媒时代”，智媒进化专家预测会有这4个方向：

人工智能在媒体行业最主要应用有两个，一个是内容生成，比如读过了很多同质化的内容，就能自动生产同类内容；另外一个应用就是内容分发，基于用户需求不断优化的推荐机制。

目前，国内移动端用户数量巨大，在线时间长，用户平台很大，对内容的需求缺口很大。

再加上现如今很多行业技术达到了，内容没赶上，比如VR。VR现在还在学习如何真正打动人心，因为人类需要故事，这是VR的前景所在。

新技术带来了受众6个方面的变化，从受众变化中可以分析出对于内容有什么需求。也终于明白，今日头条为什么重资支持短视频创作。

可见，不光娱乐资讯需要短视频化，新闻资讯也需要短视频化。新技术在视频领域的应用一个是直播，一个是短视频。

虽然人工智能已经开始进入部分内容生产领域，但在内容生产方面，人与人工智能两者分工不同。人工智能的制作过程中，除了需要技术，还需要媒体人的才华，包括幽默、讲故事的能力。而人工智能的主要工作在于给内容打标签、便于检索，确定分发推荐，掌握反馈信息，不断优化推荐。一方面提升内容制作的效率，一方面更了解受众需求。

很多爆火的网红自媒体都是短视频出身，比如papi酱。

几年前，报纸开始把大版大版的文字改为读者更容易接受的图文形式。微博上一些媒体号也经常用长图文来解读最新政策新闻。但这一形式正被短视频替代，形成新形式-视频资讯。市场对于视频资讯的需求度很高，有很大生产空间。

短视频更容易形成粉丝经济。与短视频资讯相比，以后文字则会偏向更高效的逻辑传递。

一个变化是，今年视频内容付费比例增长，二次元已经开启货币化、人群有了支付能力。

很多自媒体人可能会说，不懂技术如何创作短视频呢？

其实技术方面真的不难，最难的是内容方面。不然李安的新《比利·林恩漫长的中场休息》就不会被口水淹没，说只炫技术而内容故事不佳了。 而做内容正是很多自媒体人已经具备的能力：内容生产能力、讲故事的能力。随趋势而动只需要换一种媒介、换一种展现方式。

只从技术层面讲就没有那么复杂了。大家的智能手机都有了视频拍摄功能，而很多APP或者电脑软件也有视频编辑功能。同时，互联网上有非常多视频素材，推荐一下Wochit，是提供一站式视频素材的获取平台。

不过，如果是VR的内容制作者，还需要考虑一下如果如今的头盔被淘汰，内容是否也要淘汰呢？ 内容生产者在跟上技术脚步的同时，还需要考虑能不能在技术革新、设备更迭时，尽量提升自身内容可移植率，虽然那并不容易。

未来会是一个“万物皆媒，人机合一，自我进化”的时代，智媒时代给媒体带来全流程变化，你会不会成为下一个随风而起的网红级别的自媒体人呢？

近年来，全球大数据储量呈现爆炸式增长，其中中国数据产生量增长最为迅速，平均每年增长速度比全球快3%，预计到2025年中国将成为全球最大的数据圈。

中国数据圈将受到来自物联网设备信号、元数据、娱乐相关数据、云计算和边缘计算增长的驱动，中国生产力数据和物联网数据占比将从2015年的11%增长至2025年的40%。

全球大数据储量规模爆炸式增长

随着物联网、电子商务、社会化网络的快速发展，全球大数据储量迅猛增长，成为大数据产业发展的基础。根据国际数据公司（IDC）的监测数据显示，2013年全球大数据储量为43ZB（相当于4724亿个1TB容量的移动硬盘），2014年和2015年全球大数据储量分别为66ZB和86ZB。近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%，2016年甚至达到了8721%的增长率。2016年和2017年全球大数据储量分别为161ZB和216ZB，2018年全球大数据储量达到330ZB。

预测未来几年，全球大数据储量规模也都会保持40%左右的增长率。在数据储量不断增长和应用驱动创新的推动下，大数据产业将会不断丰富商业模式，构建出多层多样的市场格局，具有广阔的发展空间。

当前，我国正在加速从数据大国向着数据强国迈进。国际数据公司IDC和数据存储公司希捷的一份报告显示，到2025年，随着中国物联网等新技术的持续推进，产生的数据将超过美国。

我国产生的数据量将从2018年的约76ZB增至2025年的486ZB，数据交易迎来战略机遇期。1zettabyte大约是1万亿gigabyte，这是当今常用的测量方法。与此同时，美国2018年的数据量约为69ZB。到2025年，这个数字预计将达到306ZB。

——以上数据来源于前瞻产业研究院发布的《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

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