物联网产业 2017年“拐点”–物的连接超越人的连接
当人的连接超过70%渗透率，超越人的、物的连接就开始萌芽和发展。2017年，M2M单纯物的连接数将首次超过人的连接，成为新的连接形态，并将重塑通信网络、运营、业务和服务的形态。
软银孙正义在2017年全球移动大会上预测，未来30年每个人连接物的节点将超过100个，未来5年物的连接将超越500亿，未来10年将超越1000亿，2035年全球将有1万亿的物联网芯片，IoT将带来终端设备（产生数据）、云（数据分析）、人工智能的海量机会。大连接时代的序幕已经开启。
2016年6月，NB-IoT规范在全球正式发布。同时，在美国，1美元级别的物联网芯片开始面世；以LTE为代表的4G网络大规模普及，渗透率超过20%；IoT规模部署和应用爆发的条件逐步积累到临界点。2017年将是物联网的突破年。
业务&网络重构：横向多样化+纵向专业化
物联网应用场景的多样化驱动了业务、网络、运营、商业模式的重构。多样化体现在横向覆盖各个行业、纵向满足不同专业化的需求。物联网的业务场景是d性、即时变化、无限延展的，要求网络与平台具备的能力包括支持广度、深度、速度、延时、经济高效、安全等多个方面。
除了人的连接场景外，物的连接还涵盖了更多场景。以无人驾驶为例，其延时要求毫秒级、传输速度达到10Gbps级，才能确保自动驾驶的汽车不出事故。因此，5G是目前主要的网络选择，同时网络需要根据业务的优先级进行资源随选，SDN/NFV是必然的趋势。为确保在容量不断增长的情况下的传输和延时压力，网络“自上而下”构建CDN，实现从云计算到雾计算的架构改造，实现管云一体化也是重要的趋势。
多样化的接入终端和接入近场技术，对网络归一化处理和智能服务提出了新挑战。新型融合网关汇聚了各种接入技术和终端，成为边缘重构的重点。此外，从2017年世界移动大会来看，对安全问题的热烈讨论，再次对物联网安全策略管控提出了新的要求。
运营&商业重构：超越连接，平台和应用变现
物联网网络、业务的复杂性是呈指数级增长的，需要以数据洞察为中心、智能算法为驱动的新型运营平台和运营模式来支撑。这类似互联网公司的云/大数据平台，即“智能中台”。在商业上，物联网的核心是应用创新产生新价值，而运营商的长板在连接，初期需要通过连接和数据捆绑应用的方式，来实现连接和数据平台的变现。从长期看，平台将控制用户流、数据流，数据平台和应用创新的生态汇聚平台将带来资金流，是未来商业模式演进的目标。
二
物联网战略路径和竞争力：业务、使能、连接
物联网的发展重点在三个领域，有垂直行业，其领导者包括GE、BMW、海尔等；有互联网OTT，其领导者包括Google、Amazon、阿里等；电信领域，其领导者包括AT&T、中国移动、Vodafone等。各个领域的战略定位和战略演进路径各不相同，但遵循相同的规则，即“长板协同、远交近攻”。
垂直行业：专业业务领先
行业领导者在构建和巩固专业领导地位的基础上，按场景需求，深度、专业、模块化地吸收物联网、云、大数据、互联网技术，实现了连接、业务和运营的自动化和智能化，成为产业的引领者。如BMW、Bosche的实践开创了欧洲Industry40行业标准，并占领领先地位；GE通过每天监控和分析来自万亿设备的1000万个传感器发出的5000万条数据，通过Predix平台，实现物联网新型应用。这些案例表明，未来物联网最核心的竞争力恰恰是专业化的业务。
互联网OTT：数据/智能化领先
互联网公司在大数据、云和互联网使能技术上的领先地位和能力积累，使他们在进入通用业务领域时，展现了强大的破解和替代能力，如物流、零售、门禁等业务场景的物联网服务创新。Google、Amazon等OTT也正在将使能能力，从简单的数据分析，提升到专业化智能的高度，结合专业能力创新智能化的应用，来改造传统行业。阿里巴巴突出的“5新”正是这一战略的集中体现。专业化既是互联网公司物联网业务和服务创新的方向，也是其软肋。
电信运营商：连接领先
全球领先运营商在物联网中的长板是其连接网络，中国移动、ATT、Verizon都把NB-IoT和5G作为其大连接战略的核心战略。AT&T 2013年发布了以智能安防业务为核心的Digital Life智慧家庭业务，从家庭物联向车联网演进过渡，基于M2X能力开放平台进行平台运营，目标是实现全美三分之一的车联网基于AT&T的网络平台。中国移动发布大连接为核心的2020战略，依托强大的连接优势和OneNet物联平台（目前已接入超过560万设备，开发者数量超过27万，应用数量超过一万），率先布局万物互联的生态。Vodafone从卖SIM卡向卖服务转型，实现地域扩张和价值延展。
这些实践都展示了一个普世道理，即运营商单靠连接难以形成盈利模式，在连接的基础上构建数据化的平台，支撑和加速运营创新。平台变现和应用变现，是运营商探索物联网成功商业模式的发展方向。
战略对标 – 三类战略路径
三
物联网战略演进路标：从连接到数据和应用
物联网是非常复杂的生态系统，横向涵盖所有行业领域，纵向贯穿端、管、数据、云应用等所有环节。物联网的战略首先是横向选择和确定主攻的场景，其次是纵深上的能力、竞争力和市场格局、盈利模式的实现。总体来看，电信运营商物联网战略演进至少分三个阶段，表述如下。
运营商具有优势长板和综合竞争力的横向行业场景，主要有数字家庭、智慧城市（安防）、车联网等，可以将运营商的连接优势和电信级的安全、可靠、本地化、端到端等服务优势结合起来。纵向上，运营商需要遵循构建长板、依托优势，进行生长的原则，优先聚焦连接网络的构建，在此基础上逐步建设数据能力、发展应用创新的平台，促发生态化的应用创新。
物联网IoT三步走战略–“菱形”突击
阶段一：连接为王
在初期，运营商的战略重心无疑是构建强大的物联网连接网络，重点打造一张基于NB-IoT的全网覆盖的网络，扩展LTE的连接到物的连接，试点5G在物联网上的应用，同时尝试蓝牙、WiFi、Zigbee等连接技术支持的近场物联网网络融合。战略合作的重点是实现和领先物联网应用创新SP合作，通过API将网络能力开放出去，支撑运营的创新，快速实现破局。
阶段二：数据为王
在网络领先地位逐步构建后，运营商基于物联网场景复杂、业务多样的特点，实现基于数据的精准创新、智慧运营、精益管理成为新瓶颈和业务创新的新机会。这个阶段，运营商应构建基于智能中台的管云一体化网络，实现连接网络的“由哑到智”，基于网络发展打造智能运营的数据平台，支撑业务创新和精准高效的客户服务。
阶段三：应用为王
数据平台的强大和扩展性将使运营商拥有构建应用汇聚平台的能力。类似移动互联网领域的APP Store，运营商将基于IoT Store，支撑、触发各个行业的业务和服务创新。生态创新成为运营商新的战略控制点。
运营商最终的战略愿景是实现在物联网“倒梯形”价值视图上的“菱形”站位，即确保数据平台和业务创新的控制点，实现网络连接的长久溢价变现。
四
小结
物联网IoT将在2017年迎来拐点。运营商需要依托优势，识别战略控制点，逐步构建新生态领域里的长板和战略控制点，实现在物联网领域的创新和成功转型，迎接继消费互联网之后的家庭互联网和产业互联网又一波新蓝海的到来。
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“iot是物联网，英文全称是（Internetofthings）是指将各种信息传感设备，如射频识别设备、红外传感器、全球定位系统、激光扫描器等设备与互联网结合而形成的一个巨大网络。其目的是将所有物品与网络相连，便于识别和管理。”
IoT，简单来说，就是物联网，是Internet of things的简称，是物物相连的互联网，既能实现物与物之间的信息交换，又能实现物与人之间的信息交流。IoT是即计算机，互联网之后的又一大信息产业发展浪潮，可谓是发展前景十分广阔。
目前，IoT的一个重要应用就是智能家居，智能家居作为一个已经发展了几十年的产业，在最近几年终于迎来了大爆发，智能语音也成为继路由器之后的又一智能家居控制中心，带着新中心的浪潮，IoT产业也迎来了大爆发。
按小米CEO雷军的说法，小米的IOT战略经历了2个阶段。
第一个阶段 以“参股＋实业”来扩张生态链
小米的生态链布局，采取的是“参股＋实业”的双向驱动方式 ，以“占股不控股”的模式不断扩张其生态链规模。
小米之所以取得这么大的成就，表面上看，是小米已经形成的庞大的智能硬件生态链和整个生态的环境，营销渠道有线上的小米商城和线下的小米之家；实际上，却是小米对生态链企业“投资而不控股”的策略，这与苹果、Google等同样布局 loT 生态的厂商有很大不同。
小米的“造链运动”就是这么来的。雷军在布局IOT之初，就提出了“100 家生态链企业”的战略目标。时至今日，小米生态链已经成为拥有上百家硬件厂商，其IOT开发者平台也接入了多达上亿台设备，成为目前“最大消费IOT平台 ”。
这种模式的好处是见效快，能够快速的打开市场。但潜在的问题是，真正能够进入小米IOT平台的智能设备，大多来自于甘愿接受小米管控的小企业。市面上销量大、口碑好的家电、智能设备厂商都很难进入这个“圈子”，这就让消费者的选择极其有限。
2017年11月，小米对外宣布开放小米IoT开发者平台。
小米公司创始人、董事长兼CEO雷军正式宣布，小米IoT平台联网设备超过8500万台，日活设备超过1000万台，合作伙伴超400家，已经稳居全球最大的智能硬件IoT平台；雷军认为小米已经成为全球最大智能硬件IoT平台。
在大会上，小米 科技 董事长兼CEO雷军表示小米初步完成了当初的目标，现在要开启小米IoT战略第二阶段，小米将全面开放IoT平台并启动小米IoT开发者计划，AI+IOT战略。
而在小米IoT战略的第二阶段，“AI”将成为关键词，小米方面表示希望能在AI 技术的加持下，将硬件、软件、云服务和新零售业务串联起来。
所谓AI+IoT，就是人工能智能+物联网。人工智能技术现在基本上都是基于机器学习和大数据，还不能算是真正的智能。但物联网已经逐渐发展起来了，尤其是即将到来的5G时代，很有可能促进物联网行业的进一步起飞。
从小米第一阶段的IOT战略布局，我们可以了解到:
一，现在接入的智能产品主要有三种
1，小米自有品牌的智能产品，如小米手机、小米手环、小米音箱、小米智能空气净化器等
2，小米生态链产品，即小米投资入股的产品
3，第三方产品，这也是小米更加开放的表现。
二，小米布局AIoT有三大优势：硬件优势、大数据优势和丰富的生态链布局优势。
1，硬件优势
小米AIoT战略，也是以手机作为第一入口，然后以小米音箱、小米手环、空气净化器、智能灯等与家庭相关的智能产品作为辅助入口，进而建个人、家庭的智能家居场景 。
雷军在2018 MIDC 小米AIoT开发者大会宣布，2018年小米IoT平台已连接了超过132亿台智能设备（不含手机和笔记本电脑），遍布全球超过200个国家和地区，日活设备超过2000万台，每日处理设备请求高达800亿次。内置小爱同学的激活设备数超过1亿台，月活跃用户超3400万。
活跃的物联网设备为海量数据获取及万物互联提供了坚实基础，这是小米布局AIoT战略的硬件优势。
2，大数据优势
2018年7月，在中国大数据应用大会上，小米大数据产品总监赵辉华曾表示，小米有三亿的用户，在三亿用户中有超过日活21个的千万小米应用，这些应用都沉淀到云服务上；在大数据全局搜索方面，小米已经接入了16类的垂直内容，日均用户量是1600万，日均请求量四千多万。
3，丰富的生态链布局优势
AI+IoT 是如今小米最有想象力的业务，远胜于手机。大到智能电视、空调、洗衣机，小到闹钟、移动电源、电动牙刷，小米生态链已经形成了一张大网，小米凭借着用户量、设备数与数据积累，正试图构建一个完整的生态。随着 5G 商用的加速，设备的连接能力将有明显的飞跃，因此 IoT 也将迎来发展的黄金期。在AIoT领域，小米布局很早，积累也较为深厚，已经形成了强大的生态链体系，且线上线下渠道也都已打通。这是小米AIoT战略布局的生态链布局优势。
对于小米来说，推动AIoT战略加速落地，不仅是时机成熟，更是势在必行，所以就有了后面一系列的大动作!
在2017年11月的小米IoT大会上，小米宣布在人工智能领域与百度达成合作，双方将在知识图谱、深度学习、语音、视觉、自然语言处理、人机交互、机器人、无人驾驶、AI芯片等领域展开深度合作。也就是说，小米的智能硬件需要通过DuerOS等外援来补充技术。
2018年第二次开发者大会上，小米AIoT将开放全面升级，Zigbee方案接入到小米IoT平台，云云互联，可以与其他云，并支持标准蓝牙Mesh
在落地应用上，小米开始在AR（owlii）、智慧酒店（全季酒店）、智慧家装（爱空间）上进行落地。
AIoT平台将接入智能门锁。
2018年，小米也开始向海外扩张IoT业务，2018年2月，智能电视进入印度市场，并在2018年第四季度在印度市场出货量排名第四。
最后，我们再来看看小米2018年年度财报，2019年3月19日，小米发布了2018年财报。
2018年，小米智能手机收入1138亿元，同比增长413%。报告期内，小米智能手机出货量达119亿台，同比增长298%。
2018年，小米IoT与生活消费产品分部的收入为438亿元，较去年增长869%，也成为小米2018年增速最快的业务。
从该业务在整体营收中的占比来看，2018年全年达到251%，而2017年为205%；2018年第四季度，该业务营收占比甚至达到了336%，而2017年同期为242%。IoT业务无疑成为小米2018年第四季度和全年的最大亮点。
根据财报公布的数据，截至2018年12月31日，小米IoT平台已连接的IoT设备数（不包括智能手机和笔记本电脑）约为151亿，同比增长1932%。拥有5个以上小米IoT设备（不包括智能手机和笔记本电脑）的用户数约230万，同比增长1091%。
此外，小爱音箱累计出货量超900万台，小米电视全球出货量840万，同比增长2255%。报告期内，小米也开始向白电领域进军，分别在2018年7月和12月推出了米家空调和米家互联网洗烘一体机。
从2018年的年报可以看出，今年开始，小米的动作也确实比以往更频繁。
1月11日，他们宣布启动“手机+AIoT”双引擎战略，雷军称小米将在未来的5年内，持续在AIoT领域投入累计超过100亿元，ALL in AIoT；
2月26日，又成立集团技术委员会，成立人工智能部、大数据部、云平台部；
3月7日，小米成立了AIoT战略委员会，由IoT平台部、人工智能部、生态链部、智能硬件部等十几个核心业务部门的总经理、副总经理组成。
2019年4月2日，小米决定拆分松果电子部分团队为大鱼半导体，新部门以后将专注AI、IoT芯片研发，而松果电子继续研发手机芯片。
而这些动作背后都有一个整体的指导思想，AIoT战略要如何深入？设备层面，小米已经积累了五六年的优势，很显然，想要真正把握住这个万亿级的大市场，只有由设备下潜到基础核心技术层面，包括芯片、人工智能、连接技术、边缘计算等等。移动互联网时代的无数次实践已经证明，只有对全产业链的把握，才能在千变万化的时代中以不变应万变，小米跑得更早，所以也有更多的时间积淀这个能力。
我们看到，在小米前进的路途上，也在不停的思考，及时更新战略。胜不喜，败不骄之余，小米的AIOT战略也有不得不要面对和考虑的问题。
一，AI技术先天不足
IoT是一个生态，并非是单一的设备模式，核心驱动力肯定离不开AI技术。而在小米IoT战略的第二阶段，人工智能成了整个生态的关键词，小米希望在AI技术的加持下，将硬件、软件、云服务和新零售业务串联起来。
小米在AI技术上的不足，导致小米的IoT模式不够完美，甚至还容易遭到外界和投资者的“挑刺“。
所以，在2017年11月的小米IoT大会上，小米宣布在人工智能领域与百度达成合作，双方将在知识图谱、深度学习、语音、视觉、自然语言处理、人机交互、机器人、无人驾驶、AI芯片等领域展开深度合作。也就是说，小米的智能硬件需要通过DuerOS等外援来补充技术。
小米之所以和百度合作，原因有二
1，在国内的互联网巨之头中，百度是最早选择“All in AI”的玩家，数据上的优势加之时间上的红利，百度在人工智能技术上有着深厚的基础。尤其是以对话式人工智能 *** 作系统DuerOS的出现，打开了国内人工智能 *** 作系统的先河。在DuerOS的合作名单中，已经出现了美的、海尔、TCL、vivo、海信、HTC、联想等超过130家的合作伙伴，在AI技术方面的积累与小米在硬件场景上的布局有着很强的互补性。
2，百度也是这场合作的受益者，小米庞大的IoT基础和大数据，不仅可以为百度的人工智能提供丰富的训练样本，也在加速人工智能技术在实际场景中的落地。除此之外，DuerOS和小米IoT在场景和应用上存在一定的交叉，百度和小米的合作便意味着，小米的供应链优势可以丰富百度人工智能生态，将AI技术应用到更多场景，进而为DuerOS和小米用户带来更好的用户体验。
二，研发资金不足
AI技术研发的投入和生态打造，是一件相当长周期的事儿。拿百度在AI技术领域的投入为例，5年前就一直持续砸资金，直到今天还谈不上形成规模化收入。所以，技术是需要积淀的，需要长期研发，共同攻关，不是临时抱佛脚就能解决的。而且更关键的一点是，与主流互联网企业百度、腾讯、阿里和美团比，小米身上的硬件痕迹过重，缺乏应用服务的场景支持，少了大数据这一侧持续训练和学习的支持，玩AI的难度就更大一些了。
在人工智能方面，华为终端今年预计投400亿研发iot物，百度每年在此技术的投入均在15%以上，阿里在未来对达摩研究院投入1000亿以上。而小米姗姗来迟，在2016年才涉足AI研发，在接下来的五年里，小米将继续在AIoT上投资100多亿元。
三，IoT芯片“核芯”不足
从IoT的开发上看，大致可以分为三个层级：硬件设备、 *** 作系统和处理芯片。目前国内没有哪一家公司能够将这三个层级全部做好。小米做到了最大普及程度的消费级硬件设备，百度、阿里则是拿出了 *** 作系统，华为在芯片和硬件上更为侧重。
从物联网产业链来看，主要包括感知层、网络层、平台层、应用层几大方面。除了网络层之外，其他方面则厂商争夺的重点。而从产业环节而言，芯片无疑是物联网系统的核心。为此，想要构建自主生态，打造低功耗连接，芯片的作用不可言喻。
小米由于缺乏核心技术，在许多关键领域都不得不依赖其他企业。例如，在手机AI芯片、IOT 芯片方面，小米都缺乏实力，无法像华为那样依托自家的麒麟芯片实现自主的产品以及技术迭代。这也导致了小米在高性能、低功耗IOT芯片方面的研发能力和产品迭代速度也远远落后于华为。
相对于手机芯片，物联网芯片本质上还是通信芯片，具有一定的相通性，但对于小米而言想要进入也并非易事。
以华为这么大的投入力度，在芯片自主研发的路上也不是一帆风顺。自2004年开始，华为就开始布局自主研发芯片，2009年才研发出第一颗K3芯片，并且还是试水。之后更是经历了多次实验，才在2014年成功研制麒麟芯片，并最终应用到华为手机之中。由此可见，芯片的研发难度有多大。
小米自2014年成立小米松果电子以来，第一款NB-IOT芯片在2017年底才推出。虽然在时间点上，并没有落后很多，但是显然华为等厂商已经抢先一步。从布局方面来看，首款NB-IOT芯片的推出，小米IOT生态布局也趋向于进一步完善。
而且，在小米的IOT产品系列中，除了手机这个核心产品掌握在自己手里外，其余产品大多依赖生态链企业去研发制造。问题是，这些生态链企业也和小米一样，面临“缺芯”的困扰。
所以，未来小米需要在IoT芯片领域加大研发力度。
四，生态链并非固若金汤
小米在布局生态链的过程中，采用“占股不控股”模式。看似明朗的背后，隐藏着哪些风险。
借助小米品牌的声誉以及小米在互联网渠道的优势，多家小米生态链企业迅速发展，更有数家企业年营收迅速从零增加至超过十亿元，这无疑进一步提升了小米的名声，但是随着小米生态链企业的成功，一些质疑也伴随而来，担忧它们过于依赖小米将难以持续发展壮大，去小米化呼声日益严重!
以小米生态链企业的典范--华米为例，2015年、2016年来自小米的收入占其营收的比例超过九成，而净利润分别为-038亿元、024亿元，到2017年、2018年来自小米的收入占比降低到八成以下，其净利润分别提升至2305亿元、4748亿元，华米也不忌言净利润的增长主要是由于自有品牌Amazfit业务发展所取得。
对比之下，可以看出华米虽然依赖小米贡献了大部分收入，但是小米方面带来的净利润较低，而它在2017年、2018年取得净利润的大幅增长主要来自于拓展自有品牌业务。
小米生态链企业，依托小米的销售渠道，离开小米将面临失去市场的风险。同时，小米对生态链企业的管控虽然越来越弱，要求却越来越严格。
不仅如此，竞争也是生态链企业面临的严峻考验。在内部，同一类别产品有多家企业竞争，例如，同时做智能锁的云丁、云柚和绿米；同时做空气净化器的睿米、琭珞含章和星月电器。
在外部，越来越多的企业加快了进军IOT市场的速度，华为与硬件厂商合作，在智能家居领域打造一个更开放的生态；OPPO、vivo、TCL 则是共同合作，宣布成立IoT开放生态联盟。
显然，IoT已经成了厂商们的第二战场，生态链企业面对的竞争日益激烈。
结语:
5G时代的到来，IoT业务也成为众多手机厂商发力的对象。OPPO和vivo在2018年联合多家家电企业成立了IoT开放生态联盟；华为在日前的AWE上宣布升级IoT战略，余承东还定下了三年内拿下中国三分之一IoT设备的目标。
2019年，是5G商用部署的元年，而5G的一个重要使命就是对海量物联网的连接提供支持，它的高速率、低时延、大容量等特性，是物联网体系成熟的必要条件，可以预见，从今年开始，随着5G商用的进程逐渐推进，IoT的发展将驶入快车道。
希望小米一路前行，再创辉煌!
1、物联网（The Internet of Things，简称IOT）是指通过 各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化 学、生物、位置等各种需要的信息。
2、组成：物联网的基本特征可概括为整体感知、可靠传输和智能处理 。
（1）整体感知—可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。
（2）可靠传输—通过对互联网、无线网络的融合，将物体的信息实时、准确地传送，以便信息交流、分享。
（3）智能处理—使用各种智能技术，对感知和传送到的数据、信息进行分析处理，实现监测与控制的智能化。
扩展资料：
常见的运用案例有：
1、物联网传感器产品已率先在上海浦东国际机场防入侵系统中得到应用。机场防入侵系统铺设了3万多个传感节点，覆盖了地面、栅栏和低空探测，可以防止人员的翻越、偷渡、恐怖袭击等攻击性入侵。而就在不久之前，上海世博会也与无锡传感网中心签下订单，购买防入侵微纳传感网1500万元产品。
2、ZigBee路灯控制系统点亮济南园博园。ZigBee无线路灯照明节能环保技术的应用是此次园博园中的一大亮点。园区所有的功能性照明都采用了ZigBee无线技术达成的无线路灯控制。
3、智能交通系统(ITS)是利用现代信息技术为核心，利用先进的通讯、计算机、自动控制、传感器技术，实现对交通的实时控制与指挥管理。交通信息采集被认为是ITS的关键子系统，是发展ITS的基础，成为交通智能化的前提。无论是交通控制还是交通违章管理系统，都涉及交通动态信息的采集，交通动态信息采集也就成为交通智能化的首要任务。
参考资料来源：百度百科-物联网
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，每个学校的课程不一样，但学习的范围差不多，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。
物联网这一概念提出已有20多年，但受全球各国重视是2008年和2009年这两年，各国纷纷推出物联网相关政策，我国也开启了物联网发展里程碑的年份，
列为国家五大新兴战略性产业之一。经过10年发展，物联网已不再是高高在上的概念，在云+AI等技术加持下，让物联网得到了广泛应用，产业发展迅猛，也迎来了黄金发展时代。
运营商、半导体厂商、通信设备、云服务商和应用端等形成物联网产业链，而NB-IoT和LoRa等LPWA低功耗广域网通信技术，解决物联网大规模部署连接等需求，继而使得物联网在工业、零售、物流和交通等垂直领域得到广泛应用。
NB-IOT是一种物联网实现技术 同zigbee及wifi一样 属于物联网的重要分支 NB-IOT是基于基于蜂窝的窄带物联网，它拥有低功耗的特点 跟zigbee一样 但是传输速率要大于zigbee 而wifi则消耗较大的功耗 但是传输速率比它们都要大
NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支援低功耗装置在广域网的蜂窝资料连线，也被叫作低功耗广域网(LPWA)。NB-IoT支援待机时间长、对网路连线要求较高装置的高效连线。据说NB-IoT装置电池寿命可以提高至至少10年，同时还能提供非常全面的室内蜂窝资料连线覆盖。
都是远距离无线传输，只是各自的应用领域不同而已。
LoRa比较适合区域网，自己管理资料，自己架设基站进行资料处理，比如一个农场、一个蔬菜基地等。
NB-IoT较适合广域网部署，应用领域比较适合广泛部署，一个特征应用比如共享单车就比较适合NB而不适合LoRa，比较像是3/4G跟WiFi的关系。
LoRa：基站需要自己管理，可以类比为自己家里WIFI路由器，手机连结WIFI上网
NB-IoT：基站运营商已经给你建好，要传输付钱即可，资料走运营商网路，可以类比为目前的手机3/4G上网
LoRa、SigFox因为出现的时间较早，且较基于授权频谱的LPWA技术更为成熟，也可以规模商用，能够满足当时部分使用者的需要，因此获得了运营商的选择。在市场上，基于非授权频谱的LPWA技术，主要是LoRa、SigFox为主。
随着技术的进步和发展，到了2016年，NB-IoT和eMTC这两项技术出现了，并且这两项技术都采用统一的3GPP标准来扩充套件物联网。这项技术具有行业标准的属性，是开放的，并且采用的技术方向是向5G进行逐步演进，标准会不断的提升和演进。
一篇文章看懂什么是工业40 这篇接地气的文章告诉你——什么叫工业40 导读：工业40到底是个啥，本来答应给他单独讲一遍，后来一想，不如整理下材料和思路，一块分享给大家，所以今天就跟大家谈谈这个神秘的工业40吧。
早年从事过工业自动化行业，后来为了赚点讲课费做零花。
工业40第一重天：智慧生产
之前我们说过，生产装置和管理资讯系统也各自连线起来，并且装置和资讯系统之间也连线起来了。你有没有觉得还缺点什么？没错，就是生产的原材料和生产装置还没有连线起来。
这个时候，我们就需要一个东西，叫做RFID，射频识别技术。估计你听不懂，简单来说，这玩意儿就相当于一个二维码，可以自带一些资讯，他比二维码牛叉的地方，在于他可以无线通讯。
我还是来描述一个场景，百事可乐的生产车间里，生产线上连续过来了三个瓶子，每个瓶子都自带一个二维码，里面记录著这是为张三、李四和王二麻子定制的可乐。
第一个瓶子走到灌装处时，通过二维码的无线通讯告诉中控室的控制器，说张三喜欢甜一点的，多放糖，然后控制器就告诉灌装机器手，“加二斤白糖！”（张三真倒霉……）。
第二个瓶子过来，说李四是糖尿病，不要糖，控制器就告诉机器手，“这货不要糖！”
第三个瓶子过来，说王二麻子要的是芬达，控制就告诉灌可乐的机械手“你歇会”，再告诉灌芬达的机械手，“你上！”
看到了，多品种、小批量、定制生产，每一灌可乐从你在网上下单的那一刻起，他就是为你定制的，他所有的特性，都是符合你的喜好的。
这就是智慧生产。
工业40第二重天：智慧产品
生产的过程智慧化了，那么作为成品的工业产品，也同样可以智慧化，这个不难理解，你们看到的什么智慧手环、智慧脚踏车、智慧跑鞋等等智慧硬体都是这个思路。就是把产品作为一个数据采集端，不断的采集使用者的资料并上传到云端去，方便使用者进行管理。
德美工业40和工业网际网路的核心分歧之一，就是先干智慧工厂，还是先搞智慧产品。德国希望前者，美国希望后者。至于中国，我们就搞加，还是加这个东西好，正加反加都行。
工业40第三重天：生产服务化
刚才说了，智慧产品会不断地采集使用者的资料和状态，并上传给厂商，这个就使一种新的商业模式成为可能，向服务收费。我好多年前在西门子的时候，西门子就提出来向服务收费，当时我觉得这是德国佬拍脑袋想出来的傻×决定，但是现在我才明白这是若干年前就已经开始为工业40的生产服务化布局了。你对西门子的印象是什么？冰箱？你个糊涂蛋，西门子这些年已经悄然并购了多家著名软体公司，成为仅次于SAP的欧洲第二大软体公司了。
这个服务是什么呢？比如西门子生产一台高铁的牵引电机，以往就是直接卖一台电机而已，现在这台电机在执行过程中，会不断的把资料传回给西门子的工厂，这样西门子就知道你的电机现在的执行状况，以及什么时候需要检修了。高铁厂商以往是怎么做的？一刀切，定一个时间，到时间了不管该不该修都去修一下，更我们汽车保养没什么差别。现在西门子可以告诉你什么时候需要修什么时候需要养护，你要想知道，对不起，给钱。
再举个例子，智慧产品实现后，每一辆汽车都会不断地采集周边的资料，来决定自己的行驶路线，整个运输系统会完全服务化，任何人都不需要再买车，有一天也许自己开车会成为严重的违法行为，因为装置是智慧的，而人确是不可控的。
在这个阶段，所有的生产厂商都会向服务商转型。
工业40第四重天：云工厂
当工厂的两化融合进一步深入的时候，另一种新的商业模式就有要孕育而生了，这就是云工厂。
工厂里的装置现在也是智慧的了，他们也在不断地采集自己的资料上传到工业网际网路上，此时我们就可以看到，哪些工厂的哪些生产线正在满负荷运转，哪些是有空闲的。那么这些存在空闲的工厂，就可以出卖自己的生产能力，为其他需要的人去进行生产。
网际网路行业为什么发展的这么快，就是因为创业者只需要专注于产品和模式创新，不需要自己去买一个伺服器，而是直接租用云端的服务就行了。而目前工业的创业者，还是要不断地纠结于找OEM代工还是自建工厂中，这个极大地限制了工业领域的创新。当云工厂实现的时候，我预言中国的工业领域将出现一个比网际网路大百倍以上的创新和创业浪潮，那个时候这个社会的一切都将被深刻的改变。
工业40第五重天：跨界打击
网际网路行业天天说降维打击传统行业，什么谷歌小米阿里巴巴乐视，可是我告诉你，当工业40进入第五重天时，工业企业的跨界打击将比这些网际网路企业猛烈百倍。这个过程将从根本上撼动现代经济学和管理学的根基，重塑整个商业社会。
举个例子，一个生产手表的厂商，这个表每天贴着你的身体，采集你身体的各项资料，这些资料对于手表厂商也许没啥用，但是对于保险公司就是个金库，这个时候，手表厂商摇身一变，就能成为最好的保险公司。
当自动化和资讯化深度融合的时候，跨界竞争将成为一种常态，所有的商业模式都将被重塑。
工业40大圆满：黑客帝国
整个工业40过程，就是自动化和资讯化不断融合的过程，也是用软体重新定义世界的过程。
在未来，多元宇宙将在虚拟世界成为现实，一个现实的世界将对应无数个虚拟世界。改变现实世界，虚拟世界会改变；改变虚拟世界，现实世界也会改变。一切都在基于资料被精确的控制当中，人类的大部分体力劳动和脑力劳动都将被机器和人工智慧所取代，所有当下的经济学原理都将不再试用，还将有可能引发道德伦理问题。但是我相信有一些东西是不会变的，人类的爱、责任、勇敢，对未来和自由的向往，以及永无止境的奋斗。生生不息！
好吧，现在大谈黑客帝国似乎有些遥远，那就谈谈科理咨询的2016年德国汉诺威工业展与工业40标杆学习之旅吧！科理咨询带着学员都学到了什么呢？请关注随后的系列报道。
nbiot和emtc应该是比较相似，因为都基于LTE技术
而其他非LTE系列的物联网就根本不同了
NB-IoT是narrowbandinterofthings,即窄带物联网技术，是LPWA技术的一种。LTECategoryM2也被称为Narrow-BandIoT（NB-IoT）没有Cat-NB的说法
物联网《NB-IoT已经来了，LTE-V还会远吗 1、实现无人驾驶，单车智慧+汽车联网，两手都要硬
当前市场忽视了通讯网路对于无人驾驶的关键作用。之前大家讨论的更多的是单车智慧，而要实现最终的无人驾驶，必需单车智慧和汽车联网相辅相成，特斯拉事故已经说明，仅仅单车智慧是不够的。实现汽车联网的通讯网路必须具备低时延、大频宽的效能，实现车与车、车与路之间的通讯，而目前包括 NB-IoT、4G 等网路均不符合要求，必须要有专用的车联网通讯标准。
2、抢夺车联网标准，中国推出 LTE-V
中国是世界第一大的汽车市场，同时中国通讯产业又具备全球竞争力，出于通讯安全的考虑，中国工信部正在积极推动自主化的车联网标准。华为、大唐等主导的车联网标准 LTE-V 预计在 2016 下半年和 2017 上半年分步冻结，2018 年商用推广，抢在美国强制推广之前（DSRC）。同时，我国 8 月份将释出“智慧网联汽车发展技术路线图”，我们判断，LTE-V 将是其中的重要内容之一。
历史悠久：贵州茅台酒独产于中国的贵州省遵义县仁怀镇，是与苏格兰威士忌、法国科涅克白兰地齐名的三大蒸馏名酒之一，是大曲酱香型白酒的鼻祖。
品质优越：被尊为“国酒”。他具有色清透明、醇香馥郁、入口柔绵、清冽甘爽、回香持久的特点，人们把茅台酒独有的香味称为“茅香”，是我国酱香型风格最完美的典型。
一张图看懂什么是物联网
物联网是网际网路的延伸，可以说是网际网路的一种应用。物联网通过各种感知装置，如射频识别、感测器、红外等，将资讯传送到接收器，再通过网际网路传送，通过高层应用进行资讯处理，达到“感知”的目的。
一篇文章弄懂什么是虹膜识别 美国智库 Acuity Market Intelligence
曾发表过一份《生物识别的未来》报告，报告显示，虹膜识别技术将在未来10—15年迅速普及，并占全球生物特征识别16%的市场份额，虹膜识别产品总产值也将达到35亿美元。毕竟无需赘言，在智慧手机之外，未来整个IOT产业的崛起理论上都可被视作虹膜技术普及的基石——你知道，当万物互联时代来临，资料安全牵一发而动全身，人们都在企盼一种与机器更安全的互动方式。
拜好莱坞所赐，如下场景早已被视作未来理所当然的一部分：某Boss级人物神色淡定或慌张地进入实验室等神秘部门，他只需要“看一眼”萤幕即可来去自如。事实上，虹膜识别并不是一个初生事物，基于虹膜扫描识别身份的理论认知可追溯到上世纪30年代，并于90年代逐渐实现商业化落地，如今也已应用在诸如金融， ，机场和军方等现实中貌似类似“神秘部门”的地方。但如你所知，人类历史的底层驱动力永远都是技术以及让技术大范围扩散的商业，遵循着与计算机，网际网路，智慧手机等颠覆性技术的相似步伐，如今虹膜识别也正在从特定领域推广至普通消费人群之中。最直观的例子当然来自三星刚释出的Galaxy
Note7，这是虹膜识别技术第一次被添置在真正意义上的主流旗舰智慧手机之上。
在不少人看来，考虑到三星之于手机产业链的掌控力和号召力，与去年富士通ARROWS NX F-04G以及微软Lumia
950XL等小众机型对虹膜识别的仓促不同(譬如识别时间过长)，三星的入局有望起到某种带动之力——据报道，三星的加入甚至让与虹膜识别相关的企业股票也一度飘红。技术的成熟当然是另一方面。古往今来，人类一直对“精准识别身份”心向往之——而有理由相信，愈到未来，安全地告知机器“我是谁”这件事就愈加重要。
而在这件事上，至少看起来，虹膜识别可以做到更多。
你的唯一
大体而言，在所有常规生物特征识别(包括指纹，人脸，虹膜，声音，掌纹等)当中，由于虹膜自身的精准性，防伪性，唯一性，稳定性，主流学界通常认为虹膜是比指纹或者面部识别更“高阶”的识别方式，要知道，相比于指纹08%，人脸2%左右的误识率，虹膜识别低至百万分之一的误识率看起来几乎没有任何蛊惑性。
那到底何为虹膜人眼结构由巩膜，虹膜和瞳孔三部分构成，虹膜即是位于其他二者之间的圆环状部分，属于眼球中层，负责自动调节瞳孔大小，从而适应不同光照环境。而交叉错杂的细丝，斑点和条纹等细微之物构成虹膜大量独一无二的资讯特征，也因此具备了某种与生俱来的不可复制性(顺便一提，虹膜的唯一性同样存在于同卵双胞胎身上，后者DNA资讯重合度非常之高)，其复杂度远超如今在智慧手机普及的指纹识别，有研究表明，虹膜识别准确性是指纹识别的1万倍。
可想而知，细小的动态特性让伪造虹膜变得几乎不太可能，至少目前，无论照片，假眼，乃至在隐形眼镜上列印(对了，当眼球剥离人体，虹膜也会随瞳孔放大从而失去活性)，都几乎没办法欺骗机器对于主人虹膜的信赖。
而极强的稳定性是虹膜用于生物识别的另一利器。任何人在胎儿发育阶段形成之后，虹膜即终生保持不变，且几乎不会受到外部环境的干扰——在眼睑的庇护下，它不易受到外伤侵袭，更重要的是，目前看来，诸如红眼病，白内障，青光眼，沙眼结膜炎，近视眼手术这些常见的眼部侵扰都无法影响虹膜自身纹理。这意味着，虹膜不会出现指纹解锁时易磨损，灵敏度低，蜕皮或者潮溼而致使手机无法识别的困扰。
另外，最后想说，相较于指纹，虹膜中远距离的非接触式采集无疑要卫生许多。
怎么用
很好理解，虹膜识别技术能将虹膜资讯特征转为密码储存。
在具体的实现路径上，拿Note7来说，在前置镜头同侧增加了IR
LED与虹膜摄像头，在识别过程之中，前置摄像头辅助虹膜摄像头确定持机者的大体轮廓，再经由IR
LED发射红外光源(虹膜识别无法用最常见的彩色可见光感测器，要用独立的红外感测器，以保证能为暗光下使用)，虹膜摄像头通过光源扫描持机者虹膜资讯，然后将虹膜资讯转为编码，与已知密码进行比对，以最终决定是否解锁。通常来说，相比录入指纹时的繁琐，初次录入虹膜要迅捷许多，大概只需要几秒钟;而当用户试图用虹膜解锁手机时，根据视讯演示，虽不比指纹，但仍谈得上灵敏。
而直觉便知，虹膜识别的应用场景可被延伸至萤幕解锁之外，譬如Note7提出的一种场景方案是新增了一个“安全资料夹”，通过虹膜解锁存放一些包括应用，照片，便签在内的私人资料或资讯(你知道，每个人都有一些“不可告人”的小秘密)，让其独立于其他手机资料之外，唯有虹膜可以开启，算是上了份双保险。
在我看来，这一功能也在很大程度上回应了业界对于虹膜识别普及性的担忧——事实上，至少在现阶段，作为科技急先锋的虹膜识别与已然成熟的指纹识别并非取代关系，而更接近于不同场景中的互补或进阶，Note7的安全资料夹即是如此，你大可将其视作指纹之后的第二道安全防护，**里出入神秘部门也得布防重重关卡不是
嗯，在告知机器“我是谁”这件事上，人类经历了各种密码，数字证书，硬体KEY(譬如U盾)等多种方式，有理由相信，身份识别的下一幕很大程度上将由虹膜等生物特征识别完成。其实追溯人机互动历史，一个清晰的脉络是：主流计算装置的每次形态改变，必然伴随着人机互动难度下降，而随着虹膜等识别技术的完善，人类与机器之间的“信任关系”势必将迈向一个新篇章。
未来由现实铺就，而“未来已经来临”。在科技领域，未来十年将会令过去的十年黯然失色，但愿这其中会有生物识别技术很大的功劳。
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