一什么是物联网？
1所谓物联网，是指通过装置在各类物体上的电子标签，传感器、二维码等，经过接口与无线网络相连，从而赋予物体以智能，可以实现人与物体的沟通和对话，也可以实现物体与物体互相间的沟通和对话。它以通信技术为基础，让物理设施和IT设施进行“联姻”，从而使得政府管理、生产制造、社会管理，以及个人生活实现互联互通，被认为是继计算机、互联网之后，世界信息产业的第三次浪潮。
2“物联网”被美国人认为是振兴经济、确立竞争优势的关键战略。而在我国，它也得到了迅猛的发展：2010年两会工作报告中明确提出要“加快物联网的研发应用”，物联网进入了“国字号”发展的轨道，在2010年上海世博会上，海尔集团推出了“物联网冰箱”，在这种冰箱上输入相关信息后，不出家门，就能轻松缴纳水电费……可以预见的是，未来我国将进入一个“物联网时代”。
二物联网工程跟物流工程，物流管理什么关系？
1物联网不是送快递的！不是物流工程！更不是物流管理！！！它是属于计算机学科的下属学科。
三物联网究竟有多大前景？
1物联网是继计算机、互联网和移动通信之后的又一次信息产业的革命性发展，目前被正式列为国家重点发展的战略性新兴产业之一。物联网产业具有产业链长、涉及多个产业群的特点，其应用范围几乎覆盖了各行各业。
2在美国，以物联网应用为核心的智慧地球计划，得到奥巴马政府的积极回应和支持，其经济刺激方案将投资110亿美元用于智能电网以及相关项目。另外，欧盟也在2009年6月制定并公布了涵盖标准化、研究项目、试点工程、管理机制和国际对话在内的14点行动计划。
3近几年，我国物联网也举得了前所未有的重视，虽然，巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。然而不可否认的是，物联网的发展必然促使物联网相关产业交融，各产业各司所职、各取所需，最终形成一个强大不机械化的产业链，蕴含难以想象的能量。到2015年，我国物联网将攻克一批关键核心技术，初步构建较为完善的标准体系，将在核心技术研发与产业化、关键标准研究与制定、产业链条建立与完善、重大应用示范与推广等方面取得显著成效，建成一批物联网应用示范重大工程，培育和发展一批具有国际竞争力的物联网骨干企业，初步形成创新驱动、协同发展、辐射面宽、带动力强的物联网发展格局，努力抢占新一轮世界经济科技制高点。
四物联网工程主要学什么？
1
物联网专业是教育部允许高校增设新专业后，高校申请最多的学校，这也说明了国家对物联网经济的重视和人才培养的迫切性。在2012年最新颁布的普通高等学校本科专业目录中，物联网工程专业属于工学中的计算机大类，标准学制4年，毕业后授予工学学士学位。
2物联网工程专业开设基础课程和专业核心课程两大类，学生主要学习研究信息流、物质流和能量流彼此作用、相互转换的方法和技术，有着很强的工程实践特点。
3物联网专业是一门交叉学科，涉及计算机、通信技术、电子技术、测控技术等专业基础知识，以及管理学、软件开发等多方面知识。作为一个处于摸索阶段的新兴专业，各校都专门制定了物联网专业人才培养方案。学生需要学习包括计算机系列课程、信息与通信工程、模拟电子技术、物联网技术及应用、物联网安全技术等几十门课程，同时还要打牢坚实的数学和物理基础。另外，优秀的外语能力也是必备条件，因为目前物联网的研发、应用主要集中在欧美等国家，学生需要阅读外文资料和应对国际交流。
4课程一般包括物联网工程导论、嵌入式系统与单片机、无线传感器网络与RFID技术、物联网技术及应用、云计算与物联网、物联网安全、物联网体系结构及综合实训、信号与系统概论、现代传感器技术、数据结构、计算机组成原理、计算机网络、现代通信技术、物联网通信技术，数据结构与算法，C语言，Java语言， *** 作系统等课程以及多种选修课。
五物联网工程就业前景如何？
1目前，教育部审批设置的高等学校战略性新兴产业本科专业中有“物联网工程”、“传感网技术”和“智能电网信息工程”三个与物联网技术相关的专业。此三个专业从2011年才开始首次招生，目前为止还没有毕业生，所以，无法从往年的就业率来判断未来的就业情况，但可从行业的整体发展趋势和人才市场的需求等方面了解该专业未来的就业形势。
2作为国家倡导的新兴战略性产业，物联网备受各界重视，并成为就业前景广阔的热门领域，使得物联网成为各家高校争相申请的一个新专业，主要就业于与物联网相关的企业、行业，从事物联网的通信架构、网络协议和标准、无线传感器、信息安全等的设计、开发、管理与维护，也可在高校或科研机构从事科研和教学工作。
六物联网涉及的一些专业名词大全。
1、传感器
传感器是一种物理装置或生物器官，能够探测、感受外界的信号、物理条件（如光、热、湿度）或化学组成（如烟雾），并将探知的信息传递给其他装置或器官。
传感器在日常生活生产中很常见，它可以把一些物理量的变化变为电信号的变化。例如话筒和喇叭就是一对语音传感器。除日常会用到的传感器之外，传感器还有很多种类。这些传感器很少被用到，因而它们的价格很高，正是这个原因阻碍了物联网络的发展。传感器可以是声、光、压力、震动、速度、重量、密度、硬度、湿度、温度、图像、语音、电波、化学；或者是气体的流速、流量、气压、成分；或是液体的流速、流量、成分；或是固体的数量、重量、硬度等。
2、电子标签（ID）
电子标签是上个世纪新发展起来的技术，已经获得了很多应用，例如超市用于标识商品的条形码。现有的电子标签有条形码、二维码、磁卡、接触式IC卡、非接触卡、射频识别（RFID）。
射频识别即RFID（Radio Frequency IDentification）技术，又称电子标签、无线射频识别，是一种通信技术，可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。
3、电信网络
电信网络是电信系统的公共设施，是指在两个和多个规定的点间提供连接，以便在这些点间建立电信业务和信息的节点与链路的集合。
电信网络早已为人类所使用，现在使用最多的有语音、文字、音乐、、图像等各种信息传输。物联网的信息传送有其独特的地方，与日常使用的语音、文字、音乐、、图像传输相比，物联网的信息传输更多的是小数据量的传输和特大数据量的传输。小到每月只发送几个bit，如煤气抄表；大到连续不间断的发送大幅图像，如交通监视，而中等数据量的信息传送却比较少见。这对通信提出了新的要求，为实现高效率物联网通信，需要通信行业做出新的标准和新型接入设备，以适应物联网各种通信的需要。现有的通信网络有电缆、光缆、微波、蓝牙、红外、WiFi、WINMX、移动通信（2G、3G、4G）、卫星。
4、数据处理
物联网采集到的数据是为了各种不同的目的，为满足不同需求这些数据需要经过计算机的数据处理。这些处理常常包括汇总求和、统计分析、阀值判断、专业计算、数据挖掘。
5、显示系统
物联网采集到的图像和信息常常需要直接显示或是经过计算后显示到计算机或者大屏幕上，常见的显示状况有图像、图表、曲线。
6、报警系统
物联网采集到的信息常常需要直接报警或是经过计算机处理后报警，常见的报警形式有声、光、电（电话、短信）。当所选参数偏离预先设定的限度值时能进行报警的系统。
7、控制执行系统
有一些物联网不仅被要求采集信号、处理信号、存储信号，还被要求发出控制指令，经过网络指挥指定的预设执行装置，通过指定预设执行装置的指令执行行动以达到控制目的。
七物联网可以应用在什么方向？毕业后能为社会干点什么？
物联网应用涉及国民经济和人类社会生活的方方面面，因此，“物联网”被称为是继计算机和互联网之后的第三次信息技术革命。信息时代，物联网无处不在。由于物联网具有实时性和交互性的特点，因此，物联网的应用领域主要有如下 。
1、城市管理
（1）智能交通（公路、桥梁、公交、停车场等）
物联网技术可以自动检测并报告公路、桥梁的“健康状况”，还可以避免过载的车辆经过桥梁，也能够根据光线强度对路灯进行自动开关控制。在交通控制方面，可以通过检测设备，在道路拥堵或特殊情况时，系统自动调配红绿灯，并可以向车主预告拥堵路段、推荐行驶最佳路线。在公交方面，物联网技术构建的智能公交系统通过综合运用网络通信、GIS地理信息、GPs定位及电子控制等手段，集智能运营调度、电子站牌发布、IC卡收费、ERP（快速公交系统）管理等于一体。通过该系统可以详细掌握每辆公交车每天的运行状况。另外，在公交候车站台上通过定位系统可以准确显示下一趟公交车需要等候的时间；还可以通过公交查询系统，查询最佳的公交换乘方案。
停车难的问题在现代城市中已经引发社会各界的热烈关注。通过应用物联网技术可以帮助人们更好地找到车位。智能化的停车场通过采用超声波传感器、摄像感应、地感性传感器、太阳能供电等技术，第一时间感应到车辆停入，然后立即反馈到公共停车智能管理平台，显示当前的停车位数量。同时将周边地段的停车场信息整合在一起，作为市民的停车向导，这样能够大大缩短找车位的时间。
（2）智能建筑（绿色照明、安全检测等）
通过感应技术，建筑物内照明灯能自动调节光亮度，实现节能环保，建筑物的运作状况也能通过物联网及时发送给管理者。同时，建筑物与GPs系统实时相连接，在电子地图上准确、及时反映出建筑物空间地理位置、安全状况、人流量等信息。
（3）文物保护和数字博物馆
数字博物馆采用物联网技术，通过对文物保存环境的温度、湿度、光照、降尘和有害气体等进行长期监测和控制，建立长期的藏品环境参数数据库，研究文物藏品与环境影响因素之间的关系，创造最佳的文物保存环境，实现对文物蜕变损坏的有效控制。
（4）古迹、古树实时监测
通过物联网采集古迹、古树的年龄、气候、损毁等状态信息。及时作出数据分析和保护措施。在古迹保护上实时监测能有选择地将有代表性的景点图像传递到互联网上，让景区对全世界做现场直播，达到扩大知名度和广泛吸引游客的目的。另外，还可以实时建立景区内部的电子导游系统。
（5）数字图书馆和数字档案馆
使用RFID设备的图书馆／档案馆，从文献的采访、分编、加工到流通、典藏和读者证卡，RFD标签和阅读器已经完全取代了原有的条码、磁条等传统设备。将RFID技术与图书馆数字化系统相结合，实现架位标识、文献定位导航、智能分拣等。应用物联网技术的自助图书馆，借书和还书都是自助的。借书时只要把身份z或借书卡插进渎卡器里，再把要借的书在扫描器上放一下就可以了。还书过程更简单，只要把书投进还书口，传送设备就自动把书送到书库。同样通过扫描装置，工作人员也能迅速知遭书的类别和位置以进行分拣。
2、数字家庭
如果简单地将家庭里的消费电子产品连接起来，那么只是—个多功能遥控器控制所有终端，仅仅实现了电视与电脑、手机的连接，这不是发展数字家庭产业的初衷。只有在连接家庭设备的同时，通过物联网与外部的服务连接起来，才能真正实现服务与设备互动。有了物联网，就可以在办公室指挥家庭电器的 *** 作运行，在下班回家的途中，家里的饭菜已经煮熟，洗澡的热水已经烧好，个性化电视节目将会准点播放；家庭设施能够自动报修；冰箱里的食物能够自动补货。
3、定位导航
物联网与卫星定位技术、GSM／GPRS／CDMA移动通讯技术、GIS地理信息系统相结合，能够在互联网和移动通信网络覆盖范围内使用GPs技术，使用和维护成本大大降低，并能实现端到端的多向互动。
4、现代物流管理
通过在物流商品中植入传感芯片（节点），供应链上的购买、生产制造、包装／装卸、堆栈、运输、配送／分销、出售、服务每—个环节都能无误地被感知和掌握。这些感知信息与后台的GIS／GPS数据库无缝结合，成为强大的物流信息嘲络。
5、食品安全控制
食品安全是国计民生的重中之重。通过标签识别和物联网技术，可以随时随地对食品生产过程进行实时监控，对食品质量进行联动跟踪，对食品安全事故进行有效预防，极大地提高食品安全的管理水平。
6、零售
RFID取代零售业的传统条码系统（Barcode），使物品识别的穿透性（主要指穿透金属和液体）、远距离以及商品的防盗和跟踪有了极大改进。
7、数字医疗
以RFID为代表的自动识别技术可以帮助医院实现对病人不问断地监控、会诊和共享医疗记录，以及对医疗器械的追踪等。而物联网将这种服务扩展至全世界范围。RFID技术与医院信息系统（HIS）及药品物流系统的融合，是医疗信息化的必然趋势。
8、防入侵系统
通过成千上万个覆盖地面、栅栏和低空探测的传感节点，防止入侵者的翻越、偷渡、恐怖袭击等攻击性入侵。上海机场和上海世界博览会已成功采用了该技术。
据预测，到2035年前后。中国的物联网终端将达到数千亿个。随着物联网的应用普及，形成我国的物联网标准规范和核心技术，成为业界发展的重要举措。解决好信息安全技术，是物联网发展面临的迫切问题。
八总结
本专业旨在于将”万物互联”，是指我们所处的整个世界所有的物体，通过各种通信技术，利用各种传感器实现”全面感知，可靠传输，智能处理。”毫无疑问，以后的世界会被物联网给改变。
以上由物联传媒转载，如有侵权联系删除常见的大数据术语表(中英对照简版)：
A
聚合(Aggregation) – 搜索、合并、显示数据的过程
算法(Algorithms) – 可以完成某种数据分析的数学公式
分析法(Analytics) – 用于发现数据的内在涵义
异常检测(Anomaly detection) –
在数据集中搜索与预期模式或行为不匹配的数据项。除了“Anomalies”,用来表示异常的词有以下几种：outliers, exceptions,
surprises, contaminants他们通常可提供关键的可执行信息
匿名化(Anonymization) – 使数据匿名，即移除所有与个人隐私相关的数据
应用(Application) – 实现某种特定功能的计算机软件
人工智能(Artificial Intelligence) –
研发智能机器和智能软件，这些智能设备能够感知周遭的环境，并根据要求作出相应的反应，甚至能自我学习
B
行为分析法(Behavioural Analytics) –
这种分析法是根据用户的行为如“怎么做”，“为什么这么做”，以及“做了什么”来得出结论，而不是仅仅针对人物和时间的一门分析学科，它着眼于数据中的人性化模式
大数据科学家(Big Data Scientist) – 能够设计大数据算法使得大数据变得有用的人
大数据创业公司(Big data startup) – 指研发最新大数据技术的新兴公司
生物测定术(Biometrics) – 根据个人的特征进行身份识别
B字节 (BB: Brontobytes) – 约等于1000 YB(Yottabytes)，相当于未来数字化宇宙的大小。1
B字节包含了27个0!
商业智能(Business Intelligence) – 是一系列理论、方法学和过程，使得数据更容易被理解
C
分类分析(Classification analysis) – 从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程; 这类数据也被称为元数据(meta
data),是描述数据的数据
云计算(Cloud computing) – 构建在网络上的分布式计算系统，数据是存储于机房外的(即云端)
聚类分析(Clustering analysis) –
它是将相似的对象聚合在一起，每类相似的对象组合成一个聚类(也叫作簇)的过程。这种分析方法的目的在于分析数据间的差异和相似性
冷数据存储(Cold data storage) – 在低功耗服务器上存储那些几乎不被使用的旧数据。但这些数据检索起来将会很耗时
对比分析(Comparative analysis) – 在非常大的数据集中进行模式匹配时，进行一步步的对比和计算过程得到分析结果
复杂结构的数据(Complex structured data) –
由两个或多个复杂而相互关联部分组成的数据，这类数据不能简单地由结构化查询语言或工具(SQL)解析
计算机产生的数据(Computer generated data) – 如日志文件这类由计算机生成的数据
并发(Concurrency) – 同时执行多个任务或运行多个进程
相关性分析(Correlation analysis) – 是一种数据分析方法，用于分析变量之间是否存在正相关，或者负相关
客户关系管理(CRM: Customer Relationship Management) –
用于管理销售、业务过程的一种技术，大数据将影响公司的客户关系管理的策略
D
仪表板(Dashboard) – 使用算法分析数据，并将结果用图表方式显示于仪表板中
数据聚合工具(Data aggregation tools) – 将分散于众多数据源的数据转化成一个全新数据源的过程
数据分析师(Data analyst) – 从事数据分析、建模、清理、处理的专业人员
数据库(Database) – 一个以某种特定的技术来存储数据集合的仓库
数据库即服务(Database-as-a-Service) – 部署在云端的数据库，即用即付，例如亚马逊云服务(AWS: Amazon Web
Services)
数据库管理系统(DBMS: Database Management System) – 收集、存储数据，并提供数据的访问
数据中心(Data centre) – 一个实体地点，放置了用来存储数据的服务器
数据清洗(Data cleansing) – 对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性
数据管理员(Data custodian) – 负责维护数据存储所需技术环境的专业技术人员
数据道德准则(Data ethical guidelines) – 这些准则有助于组织机构使其数据透明化，保证数据的简洁、安全及隐私
数据订阅(Data feed) – 一种数据流，例如Twitter订阅和RSS
数据集市(Data marketplace) – 进行数据集买卖的在线交易场所
数据挖掘(Data mining) – 从数据集中发掘特定模式或信息的过程
数据建模(Data modelling) – 使用数据建模技术来分析数据对象，以此洞悉数据的内在涵义
数据集(Data set) – 大量数据的集合
数据虚拟化(Data virtualization) –
数据整合的过程，以此获得更多的数据信息，这个过程通常会引入其他技术，例如数据库，应用程序，文件系统，网页技术，大数据技术等等
去身份识别(De-identification) – 也称为匿名化(anonymization)，确保个人不会通过数据被识别
判别分析(Discriminant analysis) –
将数据分类;按不同的分类方式，可将数据分配到不同的群组，类别或者目录。是一种统计分析法，可以对数据中某些群组或集群的已知信息进行分析，并从中获取分类规则。
分布式文件系统(Distributed File System) – 提供简化的，高可用的方式来存储、分析、处理数据的系统
文件存贮数据库(Document Store Databases) – 又称为文档数据库(document-oriented database),
为存储、管理、恢复文档数据而专门设计的数据库，这类文档数据也称为半结构化数据
E
探索性分析(Exploratory analysis) –
在没有标准的流程或方法的情况下从数据中发掘模式。是一种发掘数据和数据集主要特性的一种方法
E字节(EB: Exabytes) – 约等于1000 PB(petabytes), 约等于1百万 GB。如今全球每天所制造的新信息量大约为1
EB
提取-转换-加载(ETL: Extract, Transform and Load) –
是一种用于数据库或者数据仓库的处理过程。即从各种不同的数据源提取(E)数据，并转换(T)成能满足业务需要的数据，最后将其加载(L)到数据库
F
故障切换(Failover) – 当系统中某个服务器发生故障时，能自动地将运行任务切换到另一个可用服务器或节点上
容错设计(Fault-tolerant design) – 一个支持容错设计的系统应该能够做到当某一部分出现故障也能继续运行
G
游戏化(Gamification) –
在其他非游戏领域中运用游戏的思维和机制，这种方法可以以一种十分友好的方式进行数据的创建和侦测，非常有效。
图形数据库(Graph Databases) –
运用图形结构(例如，一组有限的有序对，或者某种实体)来存储数据，这种图形存储结构包括边缘、属性和节点。它提供了相邻节点间的自由索引功能，也就是说，数据库中每个元素间都与其他相邻元素直接关联。
网格计算(Grid computing) – 将许多分布在不同地点的计算机连接在一起，用以处理某个特定问题，通常是通过云将计算机相连在一起。
H
Hadoop – 一个开源的分布式系统基础框架，可用于开发分布式程序，进行大数据的运算与存储。
Hadoop数据库(HBase) – 一个开源的、非关系型、分布式数据库，与Hadoop框架共同使用
HDFS – Hadoop分布式文件系统(Hadoop Distributed File
System);是一个被设计成适合运行在通用硬件(commodity hardware)上的分布式文件系统
高性能计算(HPC: High-Performance-Computing) – 使用超级计算机来解决极其复杂的计算问题
I
内存数据库(IMDB: In-memory) –
一种数据库管理系统，与普通数据库管理系统不同之处在于，它用主存来存储数据，而非硬盘。其特点在于能高速地进行数据的处理和存取。
物联网(Internet of Things) – 在普通的设备中装上传感器，使这些设备能够在任何时间任何地点与网络相连。
J
法律上的数据一致性(Juridical data compliance) –
当你使用的云计算解决方案，将你的数据存储于不同的国家或不同的大陆时，就会与这个概念扯上关系了。你需要留意这些存储在不同国家的数据是否符合当地的法律。
K
键值数据库(KeyValue Databases) –
数据的存储方式是使用一个特定的键，指向一个特定的数据记录，这种方式使得数据的查找更加方便快捷。键值数据库中所存的数据通常为编程语言中基本数据类型的数据。
L
延迟(Latency) – 表示系统时间的延迟
遗留系统(Legacy system) – 是一种旧的应用程序，或是旧的技术，或是旧的计算系统，现在已经不再支持了。
负载均衡(Load balancing) – 将工作量分配到多台电脑或服务器上，以获得最优结果和最大的系统利用率。
位置信息(Location data) – GPS信息，即地理位置信息。
日志文件(Log file) – 由计算机系统自动生成的文件，记录系统的运行过程。
M
M2M数据(Machine2Machine data) – 两台或多台机器间交流与传输的内容
机器数据(Machine data) – 由传感器或算法在机器上产生的数据
机器学习(Machine learning) –
人工智能的一部分，指的是机器能够从它们所完成的任务中进行自我学习，通过长期的累积实现自我改进。
MapReduce – 是处理大规模数据的一种软件框架(Map: 映射，Reduce: 归纳)。
大规模并行处理(MPP: Massively Parallel Processing) –
同时使用多个处理器(或多台计算机)处理同一个计算任务。
元数据(Metadata) – 被称为描述数据的数据，即描述数据数据属性(数据是什么)的信息。
MongoDB – 一种开源的非关系型数据库(NoSQL database)
多维数据库(Multi-Dimensional Databases) – 用于优化数据联机分析处理(OLAP)程序，优化数据仓库的一种数据库。
多值数据库(MultiValue Databases) – 是一种非关系型数据库(NoSQL),
一种特殊的多维数据库：能处理3个维度的数据。主要针对非常长的字符串，能够完美地处理HTML和XML中的字串。
N
自然语言处理(Natural Language Processing) –
是计算机科学的一个分支领域，它研究如何实现计算机与人类语言之间的交互。
网络分析(Network analysis) – 分析网络或图论中节点间的关系，即分析网络中节点间的连接和强度关系。
NewSQL – 一个优雅的、定义良好的数据库系统，比SQL更易学习和使用，比NoSQL更晚提出的新型数据库
NoSQL –
顾名思义，就是“不使用SQL”的数据库。这类数据库泛指传统关系型数据库以外的其他类型的数据库。这类数据库有更强的一致性，能处理超大规模和高并发的数据。
O
对象数据库(Object Databases) –
(也称为面象对象数据库)以对象的形式存储数据，用于面向对象编程。它不同于关系型数据库和图形数据库，大部分对象数据库都提供一种查询语言，允许使用声明式编程(declarative
programming)访问对象
基于对象图像分析(Object-based Image Analysis) –
数字图像分析方法是对每一个像素的数据进行分析，而基于对象的图像分析方法则只分析相关像素的数据，这些相关像素被称为对象或图像对象。
*** 作型数据库(Operational Databases) –
这类数据库可以完成一个组织机构的常规 *** 作，对商业运营非常重要，一般使用在线事务处理，允许用户访问 、收集、检索公司内部的具体信息。
优化分析(Optimization analysis) –
在产品设计周期依靠算法来实现的优化过程，在这一过程中，公司可以设计各种各样的产品并测试这些产品是否满足预设值。
本体论(Ontology) – 表示知识本体，用于定义一个领域中的概念集及概念之间的关系的一种哲学思想。(译者注:
数据被提高到哲学的高度，被赋予了世界本体的意义，成为一个独立的客观数据世界)
异常值检测(Outlier detection) –
异常值是指严重偏离一个数据集或一个数据组合总平均值的对象，该对象与数据集中的其他它相去甚远，因此，异常值的出现意味着系统发生问题，需要对此另加分析。
P
模式识别(Pattern Recognition) – 通过算法来识别数据中的模式，并对同一数据源中的新数据作出预测
P字节(PB: Petabytes) – 约等于1000 TB(terabytes), 约等于1百万 GB
(gigabytes)。欧洲核子研究中心(CERN)大型强子对撞机每秒产生的粒子个数就约为1 PB
平台即服务(PaaS: Platform-as-a-Service) – 为云计算解决方案提供所有必需的基础平台的一种服务
预测分析(Predictive analysis) –
大数据分析方法中最有价值的一种分析方法，这种方法有助于预测个人未来(近期)的行为，例如某人很可能会买某些商品，可能会访问某些网站，做某些事情或者产生某种行为。通过使用各种不同的数据集，例如历史数据，事务数据，社交数据，或者客户的个人信息数据，来识别风险和机遇
隐私(Privacy) – 把具有可识别出个人信息的数据与其他数据分离开，以确保用户隐私。
公共数据(Public data) – 由公共基金创建的公共信息或公共数据集。
Q
数字化自我(Quantified Self) – 使用应用程序跟踪用户一天的一举一动，从而更好地理解其相关的行为
查询(Query) – 查找某个问题答案的相关信息
R
再识别(Re-identification) – 将多个数据集合并在一起，从匿名化的数据中识别出个人信息
回归分析(Regression analysis) –
确定两个变量间的依赖关系。这种方法假设两个变量之间存在单向的因果关系(译者注：自变量，因变量，二者不可互换)
RFID – 射频识别; 这种识别技术使用一种无线非接触式射频电磁场传感器来传输数据
实时数据(Real-time data) – 指在几毫秒内被创建、处理、存储、分析并显示的数据
推荐引擎(Recommendation engine) – 推荐引擎算法根据用户之前的购买行为或其他购买行为向用户推荐某种产品
路径分析(Routing analysis) –
针对某种运输方法通过使用多种不同的变量分析从而找到一条最优路径，以达到降低燃料费用，提高效率的目的
S
半结构化数据(Semi-structured data) –
半结构化数据并不具有结构化数据严格的存储结构，但它可以使用标签或其他形式的标记方式以保证数据的层次结构
情感分析(Sentiment Analysis) – 通过算法分析出人们是如何看待某些话题
信号分析(Signal analysis) – 指通过度量随时间或空间变化的物理量来分析产品的性能。特别是使用传感器数据。
相似性搜索(Similarity searches) – 在数据库中查询最相似的对象，这里所说的数据对象可以是任意类型的数据
仿真分析(Simulation analysis) –
仿真是指模拟真实环境中进程或系统的 *** 作。仿真分析可以在仿真时考虑多种不同的变量，确保产品性能达到最优
智能网格(Smart grid) – 是指在能源网中使用传感器实时监控其运行状态，有助于提高效率
软件即服务(SaaS: Software-as-a-Service) – 基于Web的通过浏览器使用的一种应用软件
空间分析(Spatial analysis) – 空间分析法分析地理信息或拓扑信息这类空间数据，从中得出分布在地理空间中的数据的模式和规律
SQL – 在关系型数据库中，用于检索数据的一种编程语言
结构化数据(Structured data)
-可以组织成行列结构，可识别的数据。这类数据通常是一条记录，或者一个文件，或者是被正确标记过的数据中的某一个字段，并且可以被精确地定位到。
T
T字节(TB: Terabytes) – 约等于1000 GB(gigabytes)。1 TB容量可以存储约300小时的高清视频。
时序分析(Time series analysis) –
分析在重复测量时间里获得的定义良好的数据。分析的数据必须是良好定义的，并且要取自相同时间间隔的连续时间点。
拓扑数据分析(Topological Data Analysis) –
拓扑数据分析主要关注三点：复合数据模型、集群的识别、以及数据的统计学意义。
交易数据(Transactional data) – 随时间变化的动态数据
透明性(Transparency) – 消费者想要知道他们的数据有什么作用、被作何处理，而组织机构则把这些信息都透明化了。
U
非结构化数据(Un-structured data) – 非结构化数据一般被认为是大量纯文本数据，其中还可能包含日期，数字和实例。
V
价值(Value) – (译者注：大数据4V特点之一)
所有可用的数据，能为组织机构、社会、消费者创造出巨大的价值。这意味着各大企业及整个产业都将从大数据中获益。
可变性(Variability) – 也就是说，数据的含义总是在(快速)变化的。例如，一个词在相同的推文中可以有完全不同的意思。
多样(Variety) – (译者注：大数据4V特点之一)
数据总是以各种不同的形式呈现，如结构化数据，半结构化数据，非结构化数据，甚至还有复杂结构化数据
高速(Velocity) – (译者注：大数据4V特点之一) 在大数据时代，数据的创建、存储、分析、虚拟化都要求被高速处理。
真实性(Veracity) – 组织机构需要确保数据的真实性，才能保证数据分析的正确性。因此，真实性(Veracity)是指数据的正确性。
可视化(Visualization) –
只有正确的可视化，原始数据才可被投入使用。这里的“可视化”并非普通的图型或饼图，可视化指是的复杂的图表，图表中包含大量的数据信息，但可以被很容易地理解和阅读。
大量(Volume) – (译者注：大数据4V特点之一) 指数据量，范围从Megabytes至Brontobytes
W
天气数据(Weather data) – 是一种重要的开放公共数据来源，如果与其他数据来源合成在一起，可以为相关组织机构提供深入分析的依据
X
XML数据库(XML Databases) –
XML数据库是一种以XML格式存储数据的数据库。XML数据库通常与面向文档型数据库相关联，开发人员可以对XML数据库的数据进行查询，导出以及按指定的格式序列化
Y
Y字节 (Yottabytes) – 约等于1000 ZB (Zettabytes),
约等于250万亿张DVD的数据容量。现今，整个数字化宇宙的数据量为1 YB, 并且将每18年翻一番。
Z
Z字节 (ZB: Zettabytes) – 约等于1000 EB (Exabytes), 约等于1百万
TB。据预测，到2016年全球范围内每天网络上通过的信息大约能达到1 ZB。
附：存储容量单位换算表：
1 Bit(比特) = Binary Digit
8 Bits = 1 Byte(字节)
1,000 Bytes = 1 Kilobyte
1,000 Kilobytes = 1 Megabyte
1,000 Megabytes = 1 Gigabyte
1,000 Gigabytes = 1 Terabyte
1,000 Terabytes = 1 Petabyte
1,000 Petabytes = 1 Exabyte
1,000 Exabytes = 1 Zettabyte
1,000 Zettabytes = 1 Yottabyte
1,000 Yottabytes = 1 Brontobyte
1,000 Brontobytes = 1 Geopbyte足球分析软件的精度可以通过科技化算法和物联网技术的应用来提高。具体来说，可以考虑以下方面：
1 数据采集：通过传感器、摄像头等物联网设备采集现场比赛的数据，如球员跑动轨迹、球的位置、传球次数、射门次数等。
2 数据处理：通过算法分析采集到的数据，提取出有价值的信息，如球员的跑动速度、传球精度、进攻效率、防守能力等，从而得出比赛的局势和趋势。
3 模型建立：通过机器学习算法建立预测模型，根据历史数据、球队战术、球员实力等因素进行预测，从而预测比赛结果。
4 可视化展示：将分析结果以图表、动画等形式进行展示，让用户可以直观地看到比赛的情况和分析结果。
通过应用科技化算法和物联网技术，足球分析软件可以更加准确、全面地分析比赛，为教练员、球迷等提供更好的服务和支持。
您好，前瞻经济学人为您提供相关行业分析：
一、智慧城市建设中存在的问题
（一）认识有差异
尽管我国许多城市都提出了智慧城市建设的目标，但对智慧城市认识有着很大差异，对其的认识还只存在于技术方面，对上层架构很少提及。有些地方的智慧城市规划，也没有涉及物联网、云计算以及三网融合等先进的信息技术的应用，技术思路与模式比较落后。另外，不同地区的相同部门对智慧城市建设的看法也是不同的。
图表1：物联网建设主要技术关系分析
资料来源：前瞻产业研究院整理
（二）规划不系统
我国许多城市的信息产业比较薄弱，在信息化建设上，并没有制定长期的城市发展规划，也没有进行相关的信息化建设、信息产业发展的管理措施以及政策法规或者标准规范等。管理体系的不健全，成为我国智慧城市建设的快速推进的最大阻碍。而我国也有些智慧城市规范缺乏科学与权威性，智慧城市规划的实行没有进行有效监控。
我国还有些城市在智慧城市建设时没有制定统一的规划管理的标准以及基础技术的支持，信息共享、数据获取以及更新机制等都无法得到有效改善和解决，缺少科学有效的智慧城市建设总体构架以及适用于不同类型城市所使用运行模式。
图表2：智慧城市运营模式分析
资料来源：前瞻产业研究院整理
图表3：智慧城市运营模式条件
资料来源：前瞻产业研究院整理
（三）技术标准不规范
物联网等核心技术标准不规范也是我国智慧城市建设的一大阻碍。我国智慧城市建设中，由于缺乏统一的标准，数据格式没有统一，对数字化发展带来很大不便。而我国的物联网技术等在高频领域仍使用国际标准，对于核心的超高频领域，其标准受国外组织控制，若是照搬这种模式需要付出量的专利费用，不利于企业的发展以及智慧城市的建设。另外，传感器标签成本过高，不利于物联网技术的应用推广。
（四）必要人才缺乏
由于我国的智慧城市建设比较晚，大部分城市的物联网建设不够完善，技术创新人才十分紧缺，尤其是高级专业技术人才以及懂技术和了解政府流程与企业管理的复合型人才尤为紧缺，难以实现管理信息系统与政府和城市管理、经营等方面的有机结合，严重影响了信息化平台的运行效率与质量。而我国很多城市在智慧城市建设中缺少的人才，主要是区域经济学、产业经济学、电子科技以及通信类等人才。
二、智慧城市运营中存在的问题
（一）财政压力大
根据工信部等相关政府部门测算，“十二五”期间，我国智慧城市建设投资规模在5000亿到10000亿之间，“十三五”期间，按照各地智慧城市“十三五”规划，仍然会保持大致相当的投资规模。由于各地方财政收入目前普遍面临增长压力，而财政支出规模却不断扩大，因此智慧城市建设的财政资金压力将会加大。
图表4：部分智慧城市建设投资规模（单位：亿元）
资料来源：前瞻产业研究院整理
（二）数据应用缺少平台
目前各地方政府纷纷制订智慧城市大数据应用规划，各政府部门自行开发的系统众多，系统间缺乏共同的标准规范，横向整合共享难以深入进行，政务信息的跨部门共享协作仍然存在困难，大数据对于科学决策的辅助支持不够。
（三）产业拉动效应弱
现在智慧城市项目绝大部分由政府直接投资建设，在吸引企业、社会力量参与方面一直没有合适的模式，企业、社会力量参与度较低，产业拉动效应弱。此外，政府主导的信息化项目和社会力量自发建成的信息系统相对割裂，没有很好融合。
这种现状的改变还需通过政府机制、政企合作模式等方面的创新，吸引企业共同建设运营。只有企业参与到智慧城市建设中来，政府才能够更多地专注于管理和引导，充分发挥市场的主体作用。
以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院发布的《2018-2023年中国智慧城市建设发展前景与投资预测分析报告》。
物联网农业智能测控系统所技术特点：（1）监控功能系统：根据无线网络获取的植物生长环境信息，如监测土壤水分、土壤温度、空气温度、空气湿度、光照强度、植物养分含量等参数。其它参数也可以选配，如土壤中的PH值、电导率等等。信息收集、负责接收无线传感汇聚节点发来的数据、存储、显示和数据管理，实现所有基地测试点信息的获取、管理、动态显示和分析处理以直观的图表和曲线的方式显示给用户，并根据以上各类信息的反馈对农业园区进行自动灌溉、自动降温、自动卷模、自动进行液体肥料施肥、自动喷药等自动控制。
（2）监测功能系统：在农业园区内实现自动信息检测与控制，通过配备无线传感节点，太阳能供电系统、信息采集和信息路由设备、配备无线传感传输系统，每个基点配置无线传感节点，每个无线传感节点可监测土壤水分、土壤温度、空气温度、空气湿度、光照强度、植物养分含量等参数。其它参数也可以选配，如土壤中的PH值、电导率等等。信息收集、负责接收无线传感汇聚节点发来的数据、存储、显示和数据管理，实现所有基地测试点信息的获取、管理、动态显示和分析处理以直观的图表和曲线的方式显示给用户，并根据种植作物的需求提供各种声光报警信息和短信报警信息。
（3）实时图像与视频监控功能：农业物联网的基本概念是实现农业上作物与环境、土壤及肥力间的物物相联的关系网络，通过多维信息与多层次处理实现农作物的最佳生长环境调理及施肥管理。但是作为管理农业生产的人员而言，仅仅数值化的物物相联并不能完全营造作物最佳生长条件。视频与图像监控为物与物之间的关联提供了更直观的表达方式。比如：哪块地缺水了，在物联网单层数据上看仅仅能看到水分数据偏低。应该灌溉到什么程度也不能死搬硬套地仅仅根据这一个数据来作决策。因为农业生产环境的不均匀性决定了农业信息获取上的先天性弊端，而很难从单纯的技术手段上进行突破。视频监控的引用，直观地反映了农作物生产的实时状态，引入视频图像与图像处理，既可直观反映一些作物的生长长势，也可以侧面反映出作物生长的整体状态及营养水平。可以从整体上给农户提供更加科学的种植决策理论依据。
主要功能：数据采集，数据处理，数据通信，信息查询，数据管理，泵站控制，预防报警，作物生长环境参数（土壤水分、养分、空气温湿度、光照、辐射、CO2、风速、风向、雨量等）实时采集和监控。
信息采集1、通过各种传感器采集各类信息，其中包括温湿度、二氧化碳、土壤水分、土壤温度、电导、PH、光量子、光照度、风速、风向、雨量计等2、一个基地可以建多个节点，每个节点可以根据需要连接多个传感器，各个节点可以互联，也可单独传到主控室，进而通过网络传到你的电脑或手机里。
什么是“泛在电力物联网”？要建一个什么样的泛在电力物联网？
01
为什么要建泛在电力物联网？
国家电网公司在2019年两会报告中提出建设世界一流能源互联网企业的重要物质基础是要建设运营好“两网”,这里所说“两网”分别是“坚强智能电网”和“泛在电力物联网”。泛在电力物联网这个名词首次出现在国家电网公司的两会报告中，成为和坚强智能电网相提并论的重点工作。
首先来看国网2019年1号文件是怎么说的：在2019年1月13日发布的国家电网有限公司2019年1号文件中，排在年度重点工作首位的就是：推动电网与互联网深度融合，着力构建能源互联网。具体内容是：“持之以恒地建设运营好以特高压为骨干网架、各级电网协调发展的坚强智能电网……。充分应用移动互联、人工智能等现代信息技术和先进通信技术，实现电力系统各个环节万物互联、人机交互，打造状态全面感知、信息高效处理、应用便捷灵活的泛在电力物联网，为电网安全经济运行、提高经营绩效、改善服务质量，以及培育发展战略性新兴产业，提供强有力的数据资源支撑。承载电力流的坚强智能电网与承载数据流的泛在电力物联网，相辅相成、融合发展，形成强大的价值创造平台，共同构成能源流、业务流、数据流“三流合一”的能源互联网。”
可以认为一号文件中对泛在电力物联网的定义以及在能源换联网中的重要地位作出了明确地官方解释。一号文件的重点工作之二是：培育壮大发展新动能，创新能源互联网业态。其具体内容是：研究探索利用变电站资源建设运营充换电（储能）站和数据中心站的新模式，积极推动公司通信光纤网络、无线专网和电力杆塔商业化运营，拓展服务客户新空间。大力开拓电动汽车、电子商务、智能芯片、储能、综合能源服务等新兴业务，促进新兴业务和电网业务互利共生、协同发展。一号文件的重点工作之三是：扩大开放合作共享，打造能源互联网生态圈。具体内容是：充分利用电网数据、技术、标准优势，加强与新经济和互联网企业合作，积极参与新能源、智能制造、智能家居、智慧城市等新兴业务领域的开拓建设，加快构建围绕能源互联网发展的产业链、生态圈。
从一号文件中可以看出国网未来将通过建设电力互联网发展与互联网经济相关的新业态，包括新能源、智能制造、智能家居、智慧城市等新业务。非传统领域的新业态已经和传统电网业务处于同等重要的地位，实际上，所谓所谓新能源、智能家居、智慧城市，都可以被囊括进“泛在电力物联网”。总地来看，“坚强智能电网”仍是国网业务的基本盘，坐稳输-变-配-用-售环节的既定业务范围，在增量配网试点和配售电侧改革不断深入的背景下坚守传统阵地，抵御“外部的野蛮人”，是国网今后工作的“拿分项”；而在国有企业改革走向深水区，电改大势倒逼，国网新一代领导层逐步稳定之际，提出“泛在电力物联网”概念，则是主动出击开拓新方向的求变之举，是国网今后工作的“发力点”。
国网内部对于公司发展和业务调整，有一定的共识和紧迫感，主要集中于以下几个方面：一是随着新能源发电占比升高，电网形态日趋复杂，电力潮流和电网故障演化机理不断由可预见向难以预见演变，这对电网的安全稳定运行提出了更高要求；二是电改推进、政府及社会对电价下调的要求，导致企业经营面临瓶颈；三是在互联网经济与数字经济的蓬勃发展下，社会经济形态发生着深刻变化，在改革即将进入深水区之际，如果没有做好未来这几年的发展转型，通信运营商现在面临的困境可能就是国网的明天。而借着“泛在电力物联网”的东风，继续在传统强电部门深耕，加强信息化，还是着力发展电动汽车、综合能源服务等新业务，需要一个有力的规划纲领作为指导。
02
什么是“泛在电力物联网”？要建一个什么样的泛在电力物联网？
物联网的概念由 MIT 的 Kevin Ashton在1998年首次提及，他指出将
RFID技术和其他传感器技术应用到日常物品中构造一个物联网。紧接着的第二年由 Kevin Ashton 带头建立的 Auto-ID center
对物联网的应用进行了更为清晰的描述：依靠全球 RFID 标签无线接入互联网，使得从剃须刀到欧元纸币再到汽车轮胎等数百万计的物品能够被持续地跟踪和审计。
电力行业对“物联网”的理解是：物联网是一个实现电网基础设施、人员及所在环境识别、感知、互联与控制的网络系统。其实质是实现各种信息传感设备与通信信息资源的（互联网、电信网甚至电力通信专网）结合，从而形成具有自我标识、感知和智能处理的物理实体。实体之间的协同和互动，使得有关物体相互感知和反馈控制，形成一个更加智能的电力生产、生活体系。从而衍生出泛在智能电网——基于通信技术的全业务泛在电力物联网-泛在电力物联网概念。
各国在建设现代电网的过程中都用到了物联网，但对其应用的侧重点则各有不同。在欧洲，提升供电安全性、节能减排、发展低碳经济是各国积极发展智能电网的主要原因，在这种驱动力下，欧洲电力行业对物联网的应用更倾向于清洁能源和环保方向；在日本，可再生能源接入、节能降耗和需求响应是日本发展智能电网的主要驱动力，日本电力行业对于物联网的应用主要在于对新能源发电监控和预测、智能电表计量、微网系统监控等领域；在中国，物联网技术为提高电网效率、供电可靠性提供了技术支撑，RFID技术、各类传感器、定位技术、图像获取技术等使仓库管理、变电站监控、抢修定位与调度、巡检定位、故障识别等业务实现灵活、高效、可靠的智能化应用。
目前国网对泛在电力物联网的具体定义还未形成，将传统电力生产、传输、消费的所有环节信息化，都可以称为泛在电力物联网。就目前国网的技术储备而言，增强电网的感知、通信、计算和分析能力，是其可预见的发展方向。2018年的国网信通工作会议上就提出了“打造全业务泛在电力物联网，建设智慧企业，引领具有卓越竞争力的世界一流能源互联网企业建设”的工作目标，并提出了建设国网-电力物联网SG-eIoT
(electric Internet of Things)的技术规划。预计将综合运用“大云物移智”等信通新技术，与新一代电力系统相
互渗透和深度融合，实时在线连接能源电力生产和消费各环节的人、机、物，全面承载并贯通电网生产运行、企业经营管理和对外客服服务等业务。在终端层表现为万物互联的连接能力，在网络层表现为无处不在、无时不有的通信能力，在平台层表现为对全景设备和数据的管控能力。在2018年国网信通工作会议上制定的规划来看，整个“SG-eIoT”系统在技术上将分为终端、网络、平台、运维、安全等五大体系，打通输电业务、变电业务、配电业务、用电业务、经营管理等五大业务场景，通过统一的物联网平台来接入各业务板块的智能物联设备，制订各类电力终端接入系统的统一信道、数据模型、接入方式，以实现各类终端设备的即插即用。
有意思的是，国网一直以来虽然没有明确喊出电力物联网的口号，却已经有了相当的技术积累。国网的信息化水平近年来也不断提升，目前国网系统接入的终端设备超过5亿只（其中47亿只电表，各类保护、采集、控制设备几千万台），规划到2030年，接入SG-eIoT系统的设备数量将达到20亿，整个泛在电力物联网将是接入设备最大的物联网生态圈；经过D5000、调控云等系统改造和升级，国调中心在电网观测、控制水平已经称得上世界先进，输电网基本做到可观、可控、能控、在控；各地配电自动化系统建设也在推进当中，规划到2020年完成全网95%的配电自动化覆盖率，各种在线监测、智能预警系统比比皆是；基于PMS20系统，主要设备的全生命周期管理在近两年内也能基本完成；通信网络建设如火如荼，无线专网、保护专网陆续上马；国网智慧车联网平台目前已经连接全社会80%的公共充电桩以及4万多辆电动汽车。想要在近年内交一份能够写出足够多亮点的成绩单，问题应该不大。
笔者认为，国家电网作为世界五百强第2的旗帜性央企，应该有更高要求拿出真正的可以定义行业发展方向的技术方案，要么具备成熟的、可复制的海外技术输出能力，被海外能源企业接纳，例如华为通信解决方案，支付宝/微信移动支付；要么具备强烈提升用户体验、能直接让用户感受代际差异的新服务水平，如高铁。就供电可靠性、电网安全稳定性等方面而言，进一步提升的空间和产生的社会效应都已有限。泛在电力物联网应该向着智慧小区/智慧城市整体能源解决方案、智慧交通整体能源供给方案、智慧能源套餐及交易模式、用户能效分析及用户画像、智能家居与用能管理等方面延伸。虽然国家电网是国内每年电气专业研究生就业的首选单位，是每年获取专利数最多的企业，甚至超越了华为，但国家电网作为一家科技公司的形象在公众心中依然没有建立起来，电力用户期待获得更多的知情权和参与感，例如得到用电诊断、科学用电方案、差异化电价信息等增值服务。在前有堵截后有追兵的行业背景下，要“建成世界一流的能源互联网企业”，只有深刻改变用户习惯，才能进一步赢得发展的先机。
03
建设泛在电力物联网应规划先行
一般情况下，抛出一个战略性概念后，国网公司会在组织机构、科技研发、重点工程等方面共同发力，并使之成为今后3-5年的主要方向。按以往规律，国网的新概念往往由相关利益部门主张并提出，上升形成公司战略后由原提出部门出主力班底进行战略规划、科研投入和工程运作。新战略的实施情况，有时受制于公司其他利益部门对该战略的支持和配合力度。国网领导班子对新成立部门的支持力度、其他利益部门对新成立部门的配合力度往往关系着新战略的整体推进效果。相对于我国政府和企业过往一些实施相对成功的战略，国网的风格还有些遵循丛林法则，主要由强势部门和地方公司利益驱动，在领导层取得首肯后立即上马项目，一定程度上缺乏规划引领的顶层设计，导致重复建设、技术路线多样，虽然每年都涌现出数量众多“世界一流”的技术或工程，却难以形成合力，在国际上和社会上缺乏“中国高铁”这样的名片技术。
物联网技术虽然在电网有着广阔的应用和前景，但也面临一些发展问题。从技术上来看，感知层的传感器数据准确性、传感器在复杂环境下的故障率、数据传输的及时性、无线传输的安全性等都是亟待解决的问题。受到可靠性、成本、原有管理制度等多种因素的制约，物联网产业一直推进缓慢。制定合理的长期规划，对指导物联网在电网发展具有重要意义。
因此，国网应组织科研单位牵头，遵循目标导向，按照我国不同地区电网技术基础及资源禀赋，设定泛在电力物联网近期目标及中长期技术规划，尽快明确重点项目及技术攻关方向，集中力量突破既定关键技术。此外，利用好自身科研人才和科研力量，必要时与外部企业及科研力量联合，突破传统电力生产-科研-设备研发利益窠臼，走出电网成熟技术的舒适区，从微创新转变为模式创新，真正成长为具备全球影响、全民感受的科技巨头。
前瞻产业研究院：2022-2027年中国智慧停车行业市场前瞻与投资战略规划分析报告
第1章：智慧停车行业综述及数据来源说明
11 智慧停车的界定
111 智慧停车概念
112 智慧停车主要功能
113 智慧停车发展优势
114 智慧停车与智慧城市建设的关系
12 智慧停车行业分类
13 智慧停车行业专业术语说明
14 本报告研究范围界定说明
15 本报告数据来源及统计标准说明
第2章：中国智慧停车行业宏观环境分析（PEST）
21 中国智慧停车行业政策（Policy）环境分析
211 中国智慧停车行业监管体系及机构介绍
（1）中国智慧停车行业主管部门
（2）中国智慧停车行业自律组织
212 中国智慧停车行业标准体系建设现状
（1）中国智慧停车标准体系建设
（2）中国智慧停车重点标准解读
213 中国智慧停车行业发展相关政策规划汇总及解读
（1）中国智慧停车行业发展相关政策汇总
（2）中国智慧停车行业发展相关规划汇总
214 国家“十四五”规划对智慧停车行业发展的影响分析
215 政策环境对中国智慧停车行业发展的影响总结
22 中国智慧停车行业经济（Economy）环境分析
221 中国宏观经济发展现状
（1）GDP增长情况
（2）数字经济发展情况
（3）第三产业增加值
222 中国宏观经济发展展望
223 中国智慧停车行业发展与宏观经济相关性分析
23 中国智慧停车行业社会（Society）环境分析
231 城镇化发展情况
232 社会信息化发展程度
（1）互联网普及率
（2）物联网产业发展情况
233 社会环境对智慧停车行业的影响总结
24 中国智慧停车行业技术（Technology）环境分析
241 中国智慧停车行业关键技术分析
242 中国智慧停车行业研发投入现状
243 中国智慧停车行业专利申请及公开情况
（1）中国智慧停车专利申请
（2）中国智慧停车专利公开
（3）中国智慧停车热门申请人
（4）中国智慧停车热门技术
244 技术环境对中国智慧停车行业发展的影响总结
第3章：全球智慧停车行业发展现状及市场前瞻
31 全球智慧停车行业发展历程分析
32 全球智慧停车行业宏观环境背景分析
321 全球智慧停车行业经济环境概况
（1）美国经济环境概况
（2）欧洲经济环境概况
（3）日本经济环境概况
322 全球智慧停车行业政法环境概况
323 全球智慧停车行业技术环境概况
324 新型冠状肺炎疫情对全球智慧停车行业的影响分析
33 全球智慧停车行业发展特点及发展现状分析
331 全球智慧停车行业发展特点分析
（1）总量呈现车多位少
（2）强监管规范停车
（3）智能化正在成为趋势
332 全球智慧停车行业市场需求分析
（1）全球汽车产量
（2）全球停车资源数量
333 全球智慧停车行业市场规模体量
34 全球智慧停车行业区域发展格局及重点区域市场研究
341 全球智慧停车行业区域发展格局分析
342 全球智慧停车行业重点区域市场研究
（1）美国智慧停车行业发展状况分析
（2）欧洲智慧停车行业发展状况分析
（3）日本智慧停车行业发展状况分析
（4）新加坡智慧停车行业发展状况分析
35 全球智慧停车行业发展趋势预判及市场前景预测
351 全球智慧停车行业发展趋势预判
352 全球智慧停车行业市场前景预测
第4章：中国智慧停车行业关联行业分析
41 中国智慧交通行业发展分析
411 中国智慧交通行业发展概述
（1）中国智慧交通行业发展历程
（2）中国智慧交通行业发展必要性
412 中国智慧交通行业发展现状分析
413 中国智慧交通行业发展前景分析
42 中国停车场建设行业发展分析
421 中国停车场建设行业发展概述
（1）中国停车场建设规划目标
（2）停车场建设行业发展特征
422 中国停车场建设行业发展现状分析
423 中国停车场建设行业发展前景分析
43 中国停车场管理服务行业发展分析
431 中国停车场管理服务行业发展概述
432 中国停车场管理服务行业发展现状分析
（1）中国停车场管理行业经营模式
（2）中国停车场管理行业存在的问题
433 中国停车场管理服务行业发展趋势分析
第5章：中国智慧停车行业发展现状与市场痛点分析
51 中国智慧停车体系发展历程及市场特征分析
511 中国智慧停车行业发展历程分析
512 中国智慧停车行业市场特征分析
52 中国智慧停车行业参与者类型及数量规模分析
521 中国智慧停车行业参与者类型分析
（1）中国智慧停车行业产业链
（2）中国智慧停车企业主要参与者类型
522 中国智慧停车行业参与者规模分析
53 中国智慧停车行业市场需求状况分析
531 中国智慧停车行业市场需求类型分析
532 中国智慧停车行业市场需求现状分析
（1）汽车保有量发展情况
（2）停车资源稀缺导致停车难
（3）停车资源利用效率低加剧停车难
（4）停车资源管理粗放加剧停车难
54 中国智慧停车行业市场规模体量测算
55 中国智慧停车行业市场发展痛点分析
第6章：中国智慧停车行业竞争状况及市场格局解读
61 中国智慧停车行业波特五力模型分析
611 中国智慧停车行业现有竞争者之间的竞争分析
612 中国智慧停车行业关键要素的供应商议价能力分析
613 中国智慧停车行业消费者议价能力分析
614 中国智慧停车行业潜在进入者分析
615 中国智慧停车行业替代品风险分析
616 中国智慧停车行业竞争情况总结
62 中国智慧停车行业投融资、兼并与重组状况
621 中国智慧停车行业投融资发展状况
（1）中国智慧停车行业投融资主体
（2）中国智慧停车行业投融资方式
（3）中国智慧停车行业投融资事件汇总
（4）中国智慧停车行业投融资趋势预判
622 中国智慧停车行业兼并与重组状况
（1）中国智慧停车行业兼并与重组事件汇总
（2）中国智慧停车行业兼并与重组动因分析
（3）中国智慧停车行业兼并与重组趋势预判
63 中国智慧停车行业市场竞争格局分析
第7章：中国智慧停车行业运营模式分析及细分市场发展状况
71 智慧停车行业业务架构梳理
711 智慧停车平台总体架构
712 智慧停车场管理系统
（1）出入口控制系统
（2）联网服务支撑系统
（3）联网服务接入系统
713 智慧停车平台系统
（1）联网服务平台
（2）运营平台
714 智慧停车场客户端
72 中国智慧停车行业运营模式分析
721 中国智慧停车行业运营模式
（1）中国智慧停车行业运营管理机制
（2）中国智慧停车行业主要运营模式
722 中国智慧停车行业运营发展现状
723 中国智慧停车行业运营模式发展趋势
73 中国智慧停车行业细分产品市场发展状况
731 中国智慧停车行业细分产品市场发展格局
732 中国智慧停车行业硬件类市场发展状况
733 中国智慧停车行业软件类市场发展状况
74 中国智慧停车行业下游应用场景发展状况
741 中国智慧停车行业下游应用场景分布
（1）中国智慧停车行业住宅小区市场应用分析
1）住宅小区市场发展现状
2）智慧停车行业住宅小区市场应用现状
3）智慧停车行业住宅小区市场应用前景
742 中国智慧停车行业商业综合体市场应用分析
（1）商业综合体市场发展现状
（2）智慧停车行业商业综合体市场应用现状
（3）智慧停车行业商业综合体市场应用前景
第8章：中国智慧停车行业区域发展格局及重点城市发展状况
81 中国智慧停车产业资源区域分布状况
82 中国智慧停车行业区域发展格局分析
83 中国重点城市智慧停车行业发展状况
831 北京市智慧停车行业发展状况
（1）北京市智慧停车行业发展环境
（2）北京市智慧停车行业发展现状
（3）北京市智慧停车行业发展规划
832 上海市智慧停车行业发展状况
（1）上海市智慧停车行业发展环境
（2）上海市智慧停车行业发展现状
（3）上海市智慧停车行业发展规划
833 广州市智慧停车行业发展状况
（1）广州市智慧停车行业发展环境
（2）广州市智慧停车行业发展现状
（3）广州市智慧停车行业发展规划
834 深圳市智慧停车行业发展状况
（1）深圳市智慧停车行业发展环境
（2）深圳市智慧停车行业发展现状
（3）深圳市智慧停车行业发展规划
835 重庆市智慧停车行业发展状况
（1）重庆市智慧停车行业发展环境
（2）重庆市智慧停车行业发展现状
（3）重庆市智慧停车行业发展规划
836 杭州市智慧停车行业发展状况
（1）杭州市智慧停车行业发展环境
（2）杭州市智慧停车行业发展现状
（3）杭州市智慧停车行业发展规划
第9章：中国智慧停车行业重点企业布局案例研究
91 中国智慧停车行业重点企业布局对比
92 中国智慧停车行业重点企业案例分析
921 深圳市捷顺科技实业股份有限公司经营情况分析
（1）企业基本信息简介
（2）企业生产经营基本情况
（3）企业智慧停车业务状况
（4）企业智慧停车业务布局优劣势
922 江苏五洋停车产业集团股份有限公司
（1）企业基本信息简介
（2）企业生产经营基本情况
（3）企业智慧停车业务状况
（4）企业智慧停车业务布局优劣势
923 杭州立方控股股份有限公司
（1）企业基本信息简介
（2）企业生产经营基本情况
（3）企业智慧停车业务状况
（4）企业智慧停车业务布局优劣势
924 厦门科拓通讯技术股份有限公司
（1）企业基本信息简介
（2）企业生产经营基本情况
（3）企业智慧停车业务状况
（4）企业智慧停车业务布局优劣势
925 北京蓝卡科技股份有限公司
（1）企业基本信息简介
（2）企业生产经营基本情况
（3）企业智慧停车业务状况
（4）企业智慧停车业务布局优劣势
926 广东安居宝智能控制系统有限公司
（1）企业基本信息简介
（2）企业生产经营基本情况
（3）企业智慧停车业务状况
（4）企业智慧停车业务布局优劣势
927 深圳市道尔智控科技股份有限公司
（1）企业基本信息简介
（2）企业生产经营基本情况
（3）企业智慧停车业务状况
（4）企业智慧停车业务布局优劣势
928 厦门狄耐克智能交通科技有限公司
（1）企业基本信息简介
（2）企业生产经营基本情况
（3）企业智慧停车业务状况
（4）企业智慧停车业务布局优劣势
929 浙江创泰科技有限公司
（1）企业基本信息简介
（2）企业生产经营基本情况
（3）企业智慧停车业务状况
（4）企业智慧停车业务布局优劣势
9210 北京悦畅科技有限公司
（1）企业基本信息简介
（2）企业生产经营基本情况
（3）企业智慧停车业务状况
（4）企业智慧停车业务布局优劣势
第10章：中国智慧停车行业市场前瞻及战略布局策略建议
101 中国智慧停车行业发展潜力评估
1011 中国智慧停车行业生命发展周期
1012 中国智慧停车行业发展潜力评估
102 中国智慧停车行业发展前景预测
103 中国智慧停车行业发展趋势预判
104 中国智慧停车行业进入与退出壁垒
105 中国智慧停车行业投资风险预警
106 中国智慧停车行业投资价值评估
107 中国智慧停车行业投资机会分析
108 中国智慧停车行业投资策略与建议
图表目录
图表1：智慧停车行业范畴
图表2：智慧停车主要功能分析
图表3：智慧停车主要优势分析
图表4：智慧停车行业分类
图表5：智慧停车行业专业术语
图表6：本报告智慧停车行业研究范围界定
图表7：本报告的主要数据来源及统计标准说明
图表8：中国智慧停车行业监管体系
图表9：中国智慧停车行业主管部门
图表10：中国智慧停车行业自律组织
图表11：中国智慧停车标准体系建设
图表12：《智慧城市 智慧停车总体要求（征求意见稿）》总体原则解读
图表13：智慧停车功能架构
图表14：截至2021年中国智慧停车行业发展政策汇总
图表15：截至2021年中国智慧停车行业发展规划汇总
图表16：国家“十四五”规划对智慧停车行业发展的影响分析
图表17：政策环境对中国智慧停车行业发展的影响总结
图表18：2012-2021年中国GDP增长走势图（单位：万亿元，%）
图表19：2005-2020年中国数字经济总体规模（单位：万亿元）
图表20：2005-2020年中国数字经济总体规模占GDP比例（单位：%）
图表21：2010-2021年中国第三产业增加值及增速（单位：万亿元，%）
图表22：各权威机构对2022年中国GDP增速预测（单位：%）
图表23：中国智慧停车行业发展与宏观经济相关性分析
图表24：2013-2021年中国城镇化率变化趋势图（单位：%）
图表25：2012-2021年中国网民规模及互联网普及率（单位：亿人，%）
图表26：2020-2022年中国物联网市场规模及预测（单位：万亿元）
图表27：社会环境对智慧停车行业的影响总结
图表28：中国智慧停车行业关键技术分析
图表29：2017-2021年中国智慧停车重点企业研发费用情况（单位：万元）
图表30：2010-2021年中国智慧停车专利申请数量（单位：件）
图表31：2018-2021年中国智慧停车专利公开数量（单位：件）
图表32：截至2022年2月24日中国智慧停车热门申请人（单位：件）
图表33：截至2022年2月24日中国智慧停车热门技术（单位：件）
图表34：技术环境对中国智慧停车行业发展的影响总结
图表35：全球智慧停车发展阶段说明
图表36：全球智慧停车的发展阶段
图表37：2010-2021年美国国内生产总值变化趋势图（单位：十亿美元，%）
图表38：2010-2021年欧元区（19国）GDP变化走势图（单位：万亿美元，%）
图表39：2010-2021年日本GDP总值变化情况（单位：万亿美元，%）
图表40：全球智慧停车现行政法环境概述
图表41：全球智慧停车行业技术说明
图表42：智慧停车行业技术架构图
图表43：新型冠状肺炎疫情对全球智慧停车行业影响分析
图表44：2010-2020年全球汽车产量统计（单位：万辆）
图表45：2020-2021年全球停车管理市场规模（单位：亿美元）
图表46：全球智慧停车行业区域发展情况介绍
图表47：美国智慧停车应用模式及盈利方式
图表48：欧洲部分国家智慧交通/停车案例介绍
图表49：全球智慧停车行业发展趋势分析
图表50：2022-2027年全球停车管理市场规模及预测（单位：亿美元）
图表51：中国“智能交通”到“智慧交通”演变三阶段
图表52：中国智慧交通发展历程
图表53：中国发展智慧交通行业必要性
图表54：2019-2021年中国智能交通千万项目投资规模（单位：项，亿元）
图表55：2021-2027年中国智慧城市行业技术投资规模及预测（单位：亿美元）
图表56：2021-2027年中国智慧交通行业技术投资规模及预测（单位：亿美元）
图表57：中国停车场建设行业特征
图表58：中国部分城市立体停车场建设案例
图表59：2016-2020年中国机械停车设备新增泊位数量（单位：万个）
图表60：物业管理在停车场管理中的重要性分析
图表61：中国停车场经营管理模式分析
图表62：中国停车场管理服务行业发展方向
图表63：中国智慧停车行业发展历程介绍
图表64：中国智慧停车行业市场特征
图表65：中国智慧停车产业链分析
图表66：中国智慧停车解决方案供应商梳理分析
图表67：中国智慧停车行业参与者规模分析
图表68：中国智慧停车行业市场需求类型分析
图表69：2011-2021年中国汽车保有量及增长情况（单位：亿辆，%）
图表70：2015-2021年中国汽车保有量与停车位需求情况（单位：亿辆，亿个）
图表71：2015-2020年我国停车位数量变化情况（单位：万个）
图表72：停车资源利用效率低成因分析
图表73：粗放式停车管理加剧停车难问题
图表74：2009-2021年中国智慧停车行业市场规模发展趋势（单位：亿元）
图表75：中国智慧停车行业发展痛点问题
图表76：中国智慧停车行业现有企业的竞争分析
图表77：中国智慧停车行业上游议价能力分析
图表78：中国智慧停车行业下游议价能力分析
图表79：中国智慧停车行业潜在进入者威胁分析
图表80：中国智慧停车行业潜在替代品风险分析
图表81：中国智慧停车行业五力竞争综合分析
图表82：中国智慧停车行业投融资主体类型
图表83：中国智慧停车行业投融资方式
图表84：2020-2021年中国智慧停车行业投融资事件汇总
图表85：2014-2021中国智慧停车行业投融资金额及数量（单位：亿人民币，笔）
图表86：2020-2021年中国智慧停车行业兼并与重组事件汇总
图表87：中国智慧停车行业兼并与重组动因
图表88：中国智慧停车行业企业竞争格局
图表89：智慧停车平台总体架构图
图表90：智能停车场管理系统模块图
图表91：智能停车平台系统模块图
图表92：城市停车诱导系统结构图
图表93：智慧停车运营平台主要组成部分简介
图表94：中国智慧停车行业运营管理机制
图表95：中国智慧停车行业主要运营模式
图表96：2021年中国停车场建设PPP项目数量（单位：个）
图表97：中国停车场管理运营模式
图表98：中国智慧停车行业主要硬件产品介绍
图表99：中国智慧停车产业链分析
图表100：2016-2021年中国房地产商品住宅竣工面积（单位：万平方米）
图表101：2016-2021年中国房地产商业营业用房竣工面积（单位：万平方米）
图表102：商业综合体智慧停车需求分析
图表103：ETCP集团覆盖停车资源品类分布（单位：%）
图表104：停车诱导系统作用
图表105：ETCP集团覆盖停车资源城市分布（单位：%）
图表106：截至2021年中国智慧停车企业分布区域（单位：家，%）
图表107：2020年中国智慧交通市场（除停车项目）过亿项目区域占比（单位：%）
图表108：机动车停车信息服务架构图
图表109：北京市《关于鼓励社会资本参与机动车停车设施建设的意见》解读
图表110：2008-2021年北京市汽车保有量及增长趋势图（单位：万辆，%）
图表111：《上海市停车场（库）管理办法》解读
图表112：《上海市关于促进本市停车资源共享利用的指导意见》解读
图表113：上海市《建筑工程交通设计及停车库（场）设置标准》解读
图表114：《上海市停车场（库）管理办法》中关于停车场建设的规定
图表115：2008-2021年上海市民用汽车保有量及增长趋势图（单位：万辆，%）
图表116：《广州市停车场专项规划（2020—2025年）》总体发展策略
图表117：《广州市停车场经营管理规范》中关于公共、专用停车场的规定
图表118：广州市调整停车场差别化收费整体思路分析表
图表119：广州市调整停车场差别化收费区域划分情况列表
图表120：《广州市机动车停车场经营管理规范》主要内容
图表121：2013-2020年广州市民用汽车保有量及增长情况（单位：万辆）
图表122：《关于推进深圳市社区停车共建共治共享的指导意见》主要内容
图表123：《深圳市经营性停车场设施管理暂行办法》主要内容
图表124：《深圳市机动车停放服务收费管理办法》中关于配建停车场场所的规定
图表125：《深圳市机动车停放服务收费管理办法》中关于住宅停车场的规定
图表126：2013-2020年深圳市民用汽车保有量及增长情况（单位：万辆，%）
图表127：深圳市智能停车产业联盟成员介绍
图表128：《重庆市停车场管理办法》主要内容
图表129：重庆市“以奖代惩”政策区域差别介绍
图表130：2009-2020年重庆市民用汽车保有量及增长情况（单位：万辆，%）
图表131：《重庆市城市停车设施发展实施方案》停车设施规划建设内容
图表132：《杭州市机动车停车场（库）建设和管理办法》重点条例
图表133：杭州市区机动车道路停车泊位收费标准
图表134：杭州市区机动车停车场所区域划分情况列表
图表135：2009-2020年杭州市机动车保有量增长情况（单位：万辆，%）
图表136：中国智慧停车行业企业重点布局
图表137：深圳市捷顺科技实业股份有限公司基本信息表
图表138：2017-2021年深圳市捷顺科技实业股份有限公司主要经济指标分析（单位：万元）
图表139：2021年上半年深圳市捷顺科技实业股份有限公司产品结构（单位：亿元，%）
图表140：2020年深圳市捷顺科技实业股份有限公司研发投入情况（单位：万元，位，项）
图表141：深圳市捷顺科技实业股份有限公司智慧停车业务类型
图表142：2020-2021年捷顺科技“捷停车”覆盖情况（单位：个，万人）
图表143：2020-2021年捷顺科技“捷停车”交易情况（单位：万笔，亿元）
图表144：深圳市捷顺科技实业股份有限公司经营优劣势分析
图表145：江苏五洋停车产业集团股份有限公司基本信息表
图表146：2017-2021年江苏五洋停车产业集团股份有限公司主要经济指标分析（单位：万元）
图表147：2021年上半年江苏五洋停车产业集团股份有限公司产品结构（单位：万元，%）
图表148：2020年江苏五洋停车产业集团股份有限公司产品结构（单位：万元，%）
图表149：2020年江苏五洋停车产业集团股份有限公司研发投入情况（单位：万元，位，项）
图表150：江苏五洋停车产业集团股份有限公司智慧停车业务介绍
图表151：江苏五洋停车产业集团股份有限公司经营优劣势分析
图表152：杭州立方控股股份有限公司基本信息表
图表153：2017-2021年杭州立方控股股份有限公司主要经济指标分析（单位：万元）
图表154：2021年上半年杭州立方控股股份有限公司产品结构（单位：万元，%）
图表155：2020年杭州立方控股股份有限公司研发投入情况（单位：万元，位，项）
图表156：杭州立方控股智慧停车业务介绍
图表157：杭州立方控股股份有限公司大型商业广场停车收费管理解决方案分析
图表158：杭州立方控股股份有限公司经营优劣势分析
图表159：厦门科拓通讯技术股份有限公司基本信息表
图表160：2020年厦门科拓通讯技术股份有限公司产品结构（单位：万元，%）
图表161：2020年厦门科拓通讯技术股份有限公司研发投入情况（单位：万元，位，项）
图表162：厦门科拓通讯技术股份有限公司智慧停车业务介绍
图表163：厦门科拓通讯技术股份有限公司经营优劣势分析
图表164：北京蓝卡科技股份有限公司基本信息表
图表165：2017-2021年北京蓝卡科技股份有限公司主要经济指标分析（单位：万元）
图表166：2021年上半年北京蓝卡科技股份有限公司产品结构（单位：万元，%）
图表167：2021年上半年北京蓝卡科技股份有限公司分地区销售情况（单位：万元，%）
图表168：2020年北京蓝卡科技股份有限公司研发投入情况（单位：万元，位）
图表169：北京蓝卡科技股份有限公司智慧停车业务介绍
图表170：北京蓝卡科技股份有限公司经营优劣势分析
图表171：广东安居宝智能控制系统有限公司基本信息表
图表172：2017-2021年广东安居宝智能控制系统有限公司主要经济指标分析（单位：万元）
图表173：2021年上半年广东安居宝智能控制系统有限公司产品结构（单位：万元，%）
图表174：2020年广东安居宝智能控制系统有限公司研发投入情况（单位：万元，位，项）
图表175：广东安居宝智能控制系统有限公司智慧停车业务介绍
图表176：广东安居宝智能控制系统有限公司经营优劣势分析
图表177：深圳市道尔智控科技股份有限公司基本信息表
图表178：2017-2021年深圳市道尔智控科技股份有限公司主要经济指标分析（单位：万元）
图表179：2021年上半年深圳市道尔智控科技股份有限公司产品结构（单位：万元，%）
图表180：2020年深圳市道尔智控科技股份有限公司研发投入情况（单位：万元，位，项）
图表181：深圳市道尔智控科技股份有限公司智慧停车业务介绍
图表182：深圳市道尔智控科技股份有限公司经营优劣势分析
图表183：厦门狄耐克智能交通科技有限公司基本信息表
图表184：厦门狄耐克智能交通科技有限公司业务架构
图表185：厦门狄耐克智能交通科技有限公司业务架构
图表186：厦门狄耐克智能交通科技有限公司经营优劣势分析
图表187：浙江创泰科技有限公司基本信息表
图表188：浙江创泰科技有限公司业务架构
图表189：浙江创泰科技有限公司业务架构
图表190：浙江创泰科技有限公司经营优劣势分析
图表191：北京悦畅科技有限公司基本信息表
图表192：北京悦畅科技有限公司业务架构
图表193：北京悦畅科技有限公司智慧停车系统优势
图表194：北京悦畅科技有限公司经营优劣势分析
图表195：中国智慧停车行业生命发展周期
图表196：中国智慧停车行业发展潜力评估
如需完整目录请联系客服
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）