谁会在工业物联网（IIoT）上胜出

当许多非技术人员听到“物联网”（IoT）的时候，他们的眼睛变得呆滞，他们露出困倦或迷惑的表情。对那些在科技行业中的人来说，这是从两个方面看的——对一些人来说，这是一个巨大的炒作，但对另一些人来说，这是一个巨大的经济机会。商机，唯一的问题是“什么”和“什么时候”。

我已经把物联网(IoT)是“什么”分成了两个主要的领域，即人类物联网（人类物联网（HIoT））和工业物联网（IIoT）。

熟悉人类物联网（HIoT）的Nike FuelBand、FITTUS、Nest和RANVV，在工业物联网（IIoT）世界中连接商用HVAC和车队系统的情况也一样。例如Digi International、ELon + 209%梯队和飞思卡尔半导体公司都在大范围地追求这一空间。叶我在工业物联网（IIoT）上发表了一篇深刻的潜水论文，但是我会给你下面的删节版本。

工业物联网（IIoT）和人类物联网（HIoT）在未来几年的主要区别在于工业物联网（IIoT）将包含一个世纪以来存在的“棕色油田”基础设施，如商业锅炉和舰队跟踪，而人类物联网（HIoT）则是一组新的“绿色”服务和技术，它们必须构建INFREST结构随着它的成长。

工业物联网(IIoT)的设计需要对解决空间的深刻理解和连接几十年制造的系统的能力。工业物联网(IIoT)支持解决方案供应商，如Digi、Agelon和FiSele，它们在工业控制领域有扎实的根基。在用户体验（UX）和像Nest、FITBIT和RANVV这样的设备设计方面，EN的飞跃。“足够好”的概念不适用于工业界。

正如我们以前的物联网I（IoT）分割纸中提到的，工业物联网（IIoT）端点必须比人类物联网(HIoT)端点更健壮。如果不能生成和传输的数据用于分析，则嵌入在端点中的传感器没有多大帮助。我把这些集合点称为“网关”。

有许多向量可以用来测量端点的“鲁棒性”。下面的表格总结了这些向量：

· 产品生命周期:工业物联网（IIoT）产品有很长的产品周期, 产品通常必须在极端条件下运行, 例如在锅炉旁边, 在汽车和喷气引擎中, 浸泡在腐蚀性液体中, 位于沙漠、雨林、火山、高空等敌对的地理环境· 市场机会: 工业物联网(IIoT)使用布朗菲尔德来描述将超过一个世纪的在职机械和电气系统连接到互联网的机会, 因此可以提供新的基于云的服务和分析后端。认为100年老锅炉和暖通空调系统在高上升

· 解决方案集成: 在数十年的使用中安装和升级的系统系统 (如旧的暖通空调锅炉) 必须至少可以在许多级别的一个 (物理、电气、ABI、API 和网络协议接口) 上进行互 *** 作

· 安全: 诸如暖通空调和电源控制等工业系统必须是安全的, 以防止未经授权的访问和滥用有形基础设施。即使是像温度控制这样简单的特性也会影响深远的现实世界

· 人工交互: 工业物联网（IIoT）系统是基于规则的。因此 IIoT 数据流是不对称的, 主要是上游的, 从传感器到网关到云服务, 只有较小的控制反馈流回下游

· 可用性: 我们通过计数 "九" 来衡量可用性, 并查看每个可用级别上剩余的可用时间。四到五九通常被称为 "高可用性" (HA), 是您在 IIoT 世界中期望的

· 对 Internet 的访问: 工业物联网（IIoT） 系统无法承担对云的连续互联网访问。网络接口失败, 网络本身有时会失败, 外部干扰可能会暂时压倒通信信道的噪音, 并有效地切断连接等

· 对失败的响应: 由于组件和子系统的故障预期, 工业系统必须能够恢复故障。这些系统的设计, 以优雅和确定性的方式失败-一些拯救生命和健康, 如发电和医疗仪器, 其他节省金钱, 资源和时间, 如航空公司调度系统, 使他们可以重新启动修复后快速

· 网络拓扑: 工业物联网（IIoT） 终端设备通常被设计为与更广泛的社区结盟, 以便利用资源和实现更大规模的目标

· 物理连接: 网关应该是本地物理网络不可知的。工业物联网（IIoT） 使用任何物理网络最适合的: 双绞线、电力线、以太网、无线、蜂窝、卫星等

工业互联网的东西工业物联网(IIoT) 青睐的组件和解决方案供应商, 如数码, 梯队, 和飞思卡尔从工业控制世界谁拥有丰富的经验, 各种遗留的工业连接解决方案。这些供应商专门了解特定的工业使用模型, 然后创建领域专门知识, 将这些使用模型转换为传感器、执行器、控制逻辑、数据聚合、本地网络连接和服务层。他们在过去一个世纪建立的遗留工业设备方面积累了经验, 并在数十年的时间里与客户建立了信任。

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一、物联网卡的用途

物联网卡是三大运营商针对企业用户基于物联网专网提供的通信接入业务。通过专用网元采用专用号段支持可上网和语音等基础通信功能。被广泛应用于车联网、安防监控、智慧消防、农业、智能穿戴、POS机等行业。借助物联网卡进行设备本身的数据传输上网功能。物联网卡最大的特点就是面向企业群体个人禁止使用。

二、物联网卡的材质

物联网卡的材质主要是有两种，一种是焊接的贴片卡另一种就是传统的插拔卡，插拔卡同时还可以根据材质分为工业级物联网卡和普通材质的物联网卡。

工业级物联网卡可以使用在极低或极高的温度环境下以及恶劣的外部环境。

焊接的贴片卡是除了具备插拔卡优点以外，还有抗震动指标要求更高。

一般情况下贴片卡用于生产前装，而插拔卡生产前和生产后都有可能用到。插拔卡因为成本低，安装方便具有更广泛的应用领域；贴片卡因为体积小、耐高温、寿命长、抗震常被用于车载、穿戴设备上等。

三、物联网卡的专用号段

三大运营商采用各自专用的物联网号段，分别是中国电信号段是1441/中国联通号段是146/中国移动号段是148/1440通过专用网元设备支持包括短信、无线数据和语音等基础通信服务。

四、物联网卡与手机SIM卡的区别

首先就是材质的不同，我们平时用的手机SIM卡适用的环境湿度是比较理想的。然物联网卡是用在智能设备上有的还要在户外使用，所以说材质要比普通的SIM卡要耐用。

普通的SIM卡需要卑职STK菜单，通过这些菜单才能应用；物联网卡主要是用于上网，没有其他的应用。所以就不需要。

我们自己使用的手机卡是11位号码，物联网卡使用的是13位号码，资源更丰富

物联网卡是需要卡平台管理的，而我们自己使用的SIM卡不需要。

以上就是我对于物联网卡的介绍，物联网卡是智能硬件和网络的桥梁。物联网智能产品在我们日常生活中频频出现，为各行各业带来了不可多得的一些商机。

1、未来将出现行业巨头

“互联网+”是产业重构，互联网正由PC时代向移动时代演进，从一个万亿级市场空间，走向数十个万亿市场空间。每个行业都将会出现巨头。

2、消费市场规模达到30万亿规模

中国的消费市场已经达到30万亿规模，但大部分消费产品还没有互联网化，而所有消费行业却都可以O2O化，在消费领域，新的大的商业机会就是O2O。

3、O2O预计十年后规模将超过10万亿

预计未来十年O2O整个市场规模将超过10万亿。

4、电商销售额2019年将达1万亿美元

报告显示，中国在线零售市场的销售额在2014年将达到4400亿美元，占据中国总零售销售额的98%，然后每年以199%的复合年均增长率增长，直到2019年达到1万亿美元。

5、移动电商结合大数据进入个性化时代

移动电商与大数据的结合正使移动电商进入个性化时代。

6、移动电商未来会逐渐实现“所见即所得”、“所想即所得”

7、社群颠覆未来：社群商业将重塑产业形态

互联网社群催生更多的新的经济模式、产业模式，生态内组织模式和组织关系的场景创新将带来整个经济体系的大变革。未来10年内，社群商业将重塑产业形态。

8、未来经济一定是共享经济形态

未来经济一定是一种共享经济形态，这种共享经济形态源于对数据的利用和共享。

9、分享经济未来10年营收将增长数十倍

普华永道最新调查显示，“全球分享经济公司的营收目前约为150亿美元，而到2025年将增长至3350亿美元。

10、“O2O+C2B+众筹”成电商解决方案

垂直电商应当更注重用户需求的个性化和多元化。“O2O+C2B+众筹”属于线上线下深度整合的模式，对垂直电商必将产生重要的促进作用。

11、移动电商在垂直细分领域封侯

在移动电商垂直细分领域，未来将会产生很多估值10亿美金以上的公司。移动电商的时代，传统电商的垄断霸主地位将被打破，取而代之的将是更多垂直细分领域的各路诸侯。

12、场景电商将成为入口争夺

信息入口的争夺之后，场景的争夺正成为今天电商升级与创新的必由路径。

电子商务的全新范式，是以人为中心的全新连接，是场景电商的不可逆，是全渠道的溶解与融合。这是一个场景时代的到来。

13、M2M模式或是移动互联网未来

M2M 模式或是移动互联网发展的未来。M2M，Mobile to Mobile,指用户通过手机移动端获取商家在手机移动端提供的服务，用户在移动端进行消费、支付和社交，商家在移动端完成经营、收费和管理。M2M新模 式的核心就是未来商家、企业对大众提供私人订制且移动的服务。

14、运动社交O2O有想象空间

据测算，13亿人就有2亿运动人口，未来可想象空间大。

15、房地产O2O有强烈的需求痛点

房屋销售是一个匹配问题。从购房人的角度来说，是寻找到一套合适的房子；从开发商的角度来说，是快速地把开发的房子卖掉。新房销售模式面临变革，线上线下融合（O2O）是大势所趋。

16、物联网将带来3万亿美元GDP增量

据一个国际权威机构估算，在未来20年中，中国工业互联网发展至少可带来三万亿美元左右GDP增量。

17、“中国制造2025” 制造业大国向制造业强国转变

“中国制造2025”规划纲要，这个规划大体需要用三个十年左右的时间，完成中国从制造业大国向制造业强国的转变。

18、智能制造是主攻的方向

互联网和传统工业行业的融合是制高点的问题。还有一个切入点的问题，或者说主攻的方向，抓智能制造就是我们主攻的方向。大约花三年时间，选择重点领域，选择一些地区、行业做一些试点和示范探索，不断总结经验，推进智能制造发展。

19、智慧城市大动工4万亿

智能交通、数字化医疗、智能政务、水资源管理、安全监管、智能楼宇和园区等等，这些都是发展智慧城市必不可少的领域。

20、物联网高速发展全球经济获益19万亿美元

物联网市场蕴藏着巨大商机：Gartner预测，物联网将使全球经济增长19万亿美元，到2020年，物联网公司的直接营收将达到3090亿美元。

21、到2020年 国产机器人占到45%左右市场份额

到2020年，培育3至5家具有国际竞争力的龙头企业和8至10个配套产业集群，高端机器人方面国产机器人占到45%左右市场份额。

22、家庭辅助类机器人解放人类双手

家庭辅助类机器人解放人类双手，用户可以通过向机器人下达声控指令实现诸如打开空调、煮饭、洗衣服等生活服务。

23、“互联网+”的未来是人工智能

未来真正的“互联网+”的是人工智能。互联网革命所产生的数据最终将解放我们的大脑，到那时候我们甚至不用思考，以后的我们智力，脑力劳动也是一种锻炼，但这是一个非常遥远的过程。

24、机器人记者写财经报道

美联社开始尝试财报的自动化报道，让一种机器人负责快速、全面、准确地发布消息，这是未来新闻报道的理想形式。

25、智能硬件创新进入协作时代

开放协作成为互联网时代的内核，尤其适用于智能硬件行业。对一个小型创业团队来说，硬件新产品的孕育非常难，整个过程要经历资金筹集、供应链把控、产品设计、软硬件结合、市场推广营销等诸多复杂环节，每个环节的跨越非常艰难。

26、可穿戴设备市场还得靠女性用户

女性是可穿戴设备的理想客户。在面对那种外观精美、同时还具备实用功能的首饰和手表时，她们肯定会毫不犹豫地将其收入囊中。

27、未来10年内智能眼镜会比手机更受欢迎

报告称智能眼镜在未来10年内将会比手机更受欢迎，智能眼镜能够在为佩戴者提供所需信息的同时解放其双手，这对于许多企业来说是非常实用的，而未来普通消费者也会有这种需求。

28、可穿戴+社交或是个趋势

未来，可穿戴+社交可能是个趋势。

29、智能家居将会平台之争

智能家居现阶段，各智能硬件或设备公司处于各自为战、各建标准的状态。智能家居今后将演变为一个集团和集团，甚至是一个联盟和另外一个联盟之间的竞争。

30、智能家居创新方向

空气环境质量监测、身体健康监测、家庭视频娱乐设备、云端可视对讲摄像头、电子猫眼、智能门锁、老人与小孩关怀照看、智能音箱、智能茶几、智能镜子等。

31、智能家居要从高端人群入手

智能家居要从高端人群入手，这些人群比较容易接受新的事物，并且居住条件也比较好。

32、未来智能化趋势：屏幕无处不在

未来我们将迎来一个屏幕无处不在的时代。人们借助虚拟屏幕可以随时随地传播交互各种多媒体信息，互联网的商业模式将彻底变革。

33、语音识别会推动物联网的革命

语音会是改革互联网的很大一个因素，会推动物联网的革命，比如汽车界面、家用设备，以及可穿戴设备。

34、未来高科技创业趋势是大数据结合机器智能

出当前技术发展三个趋势，第一，云计算和和移动互联网，这是正在进行时；第二，机器智能，现在开始发生，但对社会的影响很多人还没有意识到；第三，大数据和机器智能结合，这是未来时。

35、万物互联的时代正在到来

未来所有的事情会通过物联网被连接起来，无论是手提电脑，或者是手持的仪器，还是电脑，还是眼镜，还是衣服鞋子、墙等等所有的事情，甚至是一头牛都可以被物联网联系起来。

36、大数据即将颠覆改造的十大行业

未来，大数据将在各个垂直行业产生更多想象空间，除了金融，电信、健康、媒体广告、零售、交通、政府、智慧城市、房地产和家居家电等都将产生机会。

37、大数据整个市场还在初期阶段

目前大数据整个市场还在初期阶段，需要挖掘数据的价值，需要挖掘大数据时代的商业模式。

38、5G时代是万物互联时代，未来十年将是巨变的时代

5G时代是万物互联时代。预期5G将于2020年开始商用，促成自动驾驶、超高清视频、虚拟现实、医疗保健、智能家居、万物互联的智能传感器等应用场景，更是连接人与人、物与物、人与物，构建全球10亿联接的全面数字化时代。

据预测，2020年有50亿人会互联互通，到2025年，会有500亿的物体联系在一起。

移动互联网才是真正的互联网，移动互联网把万物互联变成了可能，移动互联网的大趋势在5G时代更加不可阻挡。

39、未来十年教育体制将发生大变化

预计的未来十年，在移动互联网巨大影响，教育体制将会大变。

40、在线教育需要转变教师的观念

教师真的积极拥抱互联网吗？在线教育推广的时候需要转变教师的观念、行为方式。

41、人工智能或成破在线教育迷局突破口

在未来，在线教育和人工智能如果发生融合，那么任何人在任何地点，享受到平等的、高质量的教育，将由愿景变为现实。

42、在线教育结构眼下痛点是升学和就业

目前，在线教育对用户来说，最大的驱动力是升学和就业，如何满足用户的刚需，成为在线教育结构眼下竞拼的痛点。

43、诞生千亿市值的农资服务巨头

未来在拥有万亿市场的大农资领域，有望诞生千亿市值以上的农资服务巨头。

44、移动医疗下一个百亿企业

移动医疗或是下一个百亿企业。目前，移动医疗在医生端、患者端仍有很多痛点没解决，处于非常原始的状态。

45、大健康时代

随着医改的深化，一个集医疗、养老、保健等在内的多元化综合医药大健康产业正在形成。我国的大健康产业刚刚起步，每年为老年人提供的产品不足1000亿元，供需矛盾突出。

46、大娱乐时代

随着80、90后已经成为中国消费主力，他们对于参与感的要求加剧，商业要融入娱乐的元素，才能打动年轻人，营销同时也是“秀场”。

47、在线旅游业想象巨大，可以成为电商

在线旅游行业市场空间很大，目前国内人均旅游消费只有美国十分之一不到，在线旅游行业后劲很足。

48、五年内互联网金融会有爆炸性增长

49、中国媒体如何谋变下一个十年

互联网时代，新媒体如何找到核心价值观与商业利益的平衡是一个长期命题，这需要所有媒体人共同努力。

50、媒体客户端已成红海

每天多次打开新闻客户端的用户占比达到了775%。媒体类的客户端到现在已经是红海，竞争非常激烈，甚至在不久的将来会变成旧的媒体。

51、用个性化加社交化推荐新闻

千人千面的个性化新闻是发展的理念。

52、任何高频入口都是兵家必争之地

随着移动端变得越来重要，任何可能高频打开的入口都会成为兵家必争之地。

53、高校成移动互联网必争之地

高校正成为移动互联网必争之地。截至2014年，中国网民中学生群体的占比最高，达到了238%。

传统观念看起来非主流的90后和00后已经是移动互联网的主流用户群体，高校学生更是移动互联网时代的先锋人群，他们的需求引领着移动互联网的方向。

中国信息通信研究院预测，2020年至2025年期间，我国5G商用直接带动的经济总产出将达106万亿元，直接创造的经济增加值将达33万亿元；间接拉动的经济总产出约248万亿元，间接带动的经济增加值可达84万亿元。由此可见，5G对于经济增长的贡献潜力巨大
物联网：全智能时代
物联网一直是热门竞争之地，在5G时代下，家具可以自动感应、调整状态，防盗门能够人脸识别的同时，还能自动报警；冰箱都能够按照你的设置下单购物，还会根据食品存放的时间，通过手机对你进行过期提醒。
这时候，我们的生活将发生翻天覆地的变化，AI医疗机器人、智能家居控制系统、智能影音娱乐系统、无人外卖等都将迎来质的提升，而这些领域也是创业者入局的最佳选择。
大数据
万物互联带来的是连接的爆炸，同时也会带来数据的爆炸，人工智能归根结底是大数据的支撑，创旗科技认为在5G和物联网时代，大数据的应用场景将会得到更加广阔的拓展，而且数据用于物，更少了一些隐私安全的羁绊。
自动驾驶：高精度GPS定位系统等
自动驾势是两种系统结合的产物，一种是临时应变能力，另一种是高精度的卫星地图。在第一种模式上，很多的车型上已经算是不错的了。但是，现在很多驾驶路线存在很多不靠谱的现象，不能及时反馈、细致到每条巷道进行路线规划。
这种高精度的导航系统需要的就是5G来进行实时定位反馈。因此5G网络的发展或将直接导致自动驾驶的跨越式发展。
VR全景行业
5G的逐步落地，各个行业都将受到其深刻的影响，VR行业更是首当其冲。
在VR体验中，VR技术对于图像的要求非常高，导致相关的以及视频等素材的“体积”非常大。而5G时代到来之后，VR在传输方面的屏障将被打通，困扰VR技术在移动端应用的问题将会迎刃而解。
同时，如果要保证良好的VR体验对网络环境仍然有很高的要求。现在体验者长时间沉浸于VR会感到晕眩不适。除了这个问题，语音识别、视线跟踪、手势感应等都需要提高刷新率和降低延时。所以，5G时代的到来不仅增强了现有的虚拟体验，还将拓展出全新的应用场景，真正使VR发挥其在移动终端的优势，解决用户生活中的痛点。
毋庸置疑，5G到来的时候，VR全景行业将会迎来全面的爆发，开启一个全新的时代。

随着人工智能应用的不断扩大和深入，算力需求将不断增加。因此，未来算力发展将会迎来以下机遇：
超级计算机：随着技术的提升，超级计算机的算力将会越来越强大，可以处理更加复杂的人工智能问题。
量子计算：量子计算是一种全新的计算方式，它利用量子比特而非传统的经典比特进行计算，因此具有比传统计算机更快的计算速度。这将为人工智能开辟新的研究方向，同时也为解决更加复杂的人工智能问题提供了可能。
模型压缩与量化：针对目前人工智能模型存在的内存占用和计算速度慢等问题，模型压缩和量化技术将成为重要的发展方向。通过减小模型大小和复杂度，同时保持良好的精度，可以在不降低算法性能的情况下实现更高效的计算。
分布式计算：由于单台设备的算力有限，分布式计算将成为满足大规模计算需求的关键技术之一。这项技术可以将计算任务分配给多台设备进行处理，提高计算效率和准确性。
总之，随着人工智能应用的不断扩大和深入，算力发展将会迎来更多机遇，并为人工智能技术的进一步发展提供有力支撑。

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