市场上推出的大部分智能音箱，包括小米，和即将推出的苹果智能音箱，都是市场应景之作，是为了赶上智能家居的潮流。只是把联网流媒体播放加上语音控制和传统音箱结合而已，许多产品体验并不理想，功能也有限，目前为止智能控制和语音控制的技术换还不够成熟，影响智能音箱和智能家居的不是创意和想法不够好，而是技术还不够成熟和各个供应商的标准还不统一。
如今，苹果HomePod 音箱的发布，意味着智能音箱大混战已经在硅谷巨头间打响。
Google 很早就推出了 Google Home。微软已经宣布与哈曼卡顿合作，将 Cortana 智能助手集成至智能音箱。Facebook去年已经宣布收购沉浸式音响公司TwoBigEar。如今，苹果也加入了这个战场。
这么多巨头都坐不住了，源于当前亚马逊Echo音箱的语音助手 Alexa它的智能化表现已经把 Google Assistant、Cortana 和 Siri 甩在了后面。
有数据显示，在当前，亚马逊的echo销量即将突破1000万台。也就是说，智能音箱当前已经被亚马逊验证，它可能将是智能家居的一个极为重要的入口。
尽管它是未来智能家居的一个极为重要的入口。但为何当前在国内，智能音箱产业迟迟没有太大的动静？
音箱是一个过于小众的硬件品类：巨头们不是特别看的上
当然，国内智能音箱厂商也不少，但是目前普遍处于不温不火的状态。
目前在国内的智能音箱厂商中，多半是硬件厂商+互联网巨头投资的模式。其中，包括叮咚智能音箱系列是京东和科大讯飞合作，漫步者系列智能云音箱是与阿里智能合作，Sonos家庭智能音箱是与腾讯电商合作。
这与国外是互联网巨头主导的模式截然不同，在国内巨头看来，音箱是一个过于小众的硬件品类，也意味着国内互联网巨头也并不是特别重视这一领域。
音乐市场用户整体素养不高：多数用户对智能音箱并不感冒
一方面原因在于智能音箱用户市场没有起来。国内用户的整体音乐素养与音乐艺术积淀并不高。
在国内，可以很明显的感觉到一个走势是，好的音乐越来越少，而有追求的音乐听众也越来越少。这导致的一个反面是广场舞音乐以及各种神曲走红不断。有业内乐评人说，神曲太火，说明中国人太不爱听音乐，如今各种低俗廉价的艺术作品广为传播，不能说都是艺术家的责任，缺乏艺术积淀和辨别能力的受众群体才是问题的根源所在。
如果国内音乐受众总体上素质积淀不太高，那么智能音箱这种产品可能就难以引爆市场。
在国内，即便对音乐有一定爱好与兴趣受众，多数也是用手机听歌。在国外，音乐市场非常庞大，爱好音乐的用户以及对音乐有追求的群体占比相对还是更高一些。在国内智能音箱产品不温不火，这其中的一大原因应该与用户群体对于智能音箱这个产品属性并不感冒有着重要的关系。
中西中产阶层家庭生活方式与文化、经济发展水平不同
作为物联网时代人机交互的新方式，语音交互为核心的智能音箱其实更多是代表着以家庭为单位、中产阶级的一种生活方式，在当前，亚马逊的echo销量即将突破1000万台。echo是以家庭为单位的，1000万的家庭覆盖的人群在3000万到4000美国家庭，已经达到美国总人口的十分之一，Echo 正迅速从早期用户的小众圈子进入以家庭为单位的大众市场。
之所以说它是一种中产阶级的生活方式，在于它背后代表的音乐文化与市场环境。有数据机构显示，今年超过3500万美国人每月至少与这些智能音箱交流1次，这个数字比2016年增加了1倍。在背后，有市场环境、家居文化以及经济发展水平的原因。
智能家居生活必然需要一定的经济水平为支撑。
以Echo为例，它的模式是语音声控模式，主打远距离语音 *** 控，在预定快餐、叫车服务、闹钟与定时，天气预报、交通状况查询等控制智能家居设备，语音服务Alexa让你在房间的任意位置走动讲话，Echo都能听到继而执行相应的任务，比如开灯，开电视等。
而由echo控制的有近30款智能硬件产品。这种模式决定了购买echo智能音箱产品的用户要用这个入口控制这些家居，这意味着产品的潜在用户要一定的生活家居品味以及整个家庭的生活经济水平不会低。
在中国，以家庭为单位并且具备一定生活品味与经济水平的中产阶层并没有成为主流，就算有，当前普遍也没有培养出这种生活方式。
AI语音交互能力、软硬结合能力的差距
另一方面，从硅谷巨头的模式来看，智能音箱依赖三个核心能力：AI驱动下的智能语音交互、内容服务和丰富的第三方应用。
核心是AI能力。
在国外巨头中，AI语音助理基本是标配。亚马逊Echo的语音服务助手是Alexa，微软已经宣布与哈曼卡顿合作，将 Cortana 智能助手集成至智能音箱。当前苹果推出的HomePod 音箱，也是依赖Siri来语音 *** 控。Google Home的背后是Google Assistant。
但在国内的智能音箱市场，目前还没有一款拿得出手的AI智能语音助理产品能够搭载在智能音箱上实现软硬结合与并具备相对较好的语音交互体验。
无论是亚马逊的ECho，还是苹果的Siri都可以通过进一步调校让语音助手接入更多的第三方服务。但国内互联网巨头做智能音箱由于在AI语音助理这一环的缺失，这就很难在语音交互上不断优化而扩展第三方语音服务能力。比如京东智能旗下叮咚智能音箱，搭载的是科大讯飞的语音技术，这导致在软硬件融合层面以及未来平台生态掌控力层面缺失了一个核心能力。
可以知道，在当前的智能音箱大战中，各大巨头要推的也是各自的AI智能语音助理。因为AI的存在，当前的智能音箱也已经超出了音箱定义的范畴，而在语音设备技术层面，又包括噪声抵消、语音识别，和语义识别。而依托音响产品的语音控制，融合了智能语音技术的智能识别和交互环节的深度学习，基于深度学习在语音识别和语义理解上不断进化。
而在于AI智能语音助理上的发展水平，国内暂时处于落后状态。而且对于智能家居这种产品来说，核心是依赖语音声控，背后是人工智能的智能识别能力与深度学习能力。
国内的科大讯飞，思必驰等公司都是具备语音识别能力的厂商，但当前，国内的智能音箱厂商还没有人工智能方面的平台优势可以形成一种平台聚合力以及软硬结合能力。
在国外，Google Assistant 联合了70多家智能家居厂商共同合作包括括洗衣机、冰箱等等产品的结合，而亚马逊则其实在基于声控软件Alexa已经构建了一个基于语音产品的开放平台，早前全球电子消费展（CES）展会主办方消费技术协会（CTA）首席经济学家 Shawn DuBravac 曾表示：“配备了亚马逊的 Alexa 语音助手的产品现在大约有 1500 种。”
智能音箱是依赖技术推动商业模式创新，国内注重资源整合与销售模式创新
国内厂商更注重内容资源整合、销售渠道等“商业模式”的创新，而不是通过技术的突破来创建一种商业模式。
国内硬件厂商擅长性价比玩法，在研发投入上往往捉襟见肘。互联网大玩家一开始又都想成为智能家居生态的掌控者，软硬件的仓促整合拼凑很难有好的一体化体验。
当前，互联网巨头当前把智能音箱产品作为一种试错类的投资项目，并没有提到战略产品的高度来给予足够的重视，这样平台投资+硬件厂商生产的模式出来的产品很难出现爆款。
在国内，几乎所有的智能家居产品都是依赖手机来 *** 作与控制，美其名曰生态连接，但从体验上看，许多智能家居产品不仅显得鸡肋而且多余，手机沦为了一个家居的遥控器，这对于用户来说，反而是个负担，而在手机之外，如果要通过语音交互 *** 控，当前来看，国内厂商还是没有跟上节奏。
当前国内资本对于人工智能创业与项目关注度高，但人工智能技术必须要落地到实际场景和产品中。从未来趋势看，苹果亚马逊谷歌等巨头大力推进自有智能音箱乃至家居产品的生态布局会给国内硬件产业链与软件开发者带来红利。
对于国内互联网巨头来说，智能音箱这个风口，是时候考虑追一下了。
在人工智能兴起之后，安防市场就成为了其全球最大的市场，也是成功落地的最主要场景之一。对于安防应用而言，智慧摄像头、智慧交通、智慧城市等概念的不断涌现，对于芯片产业催生出海量需求。那么，国内安防AI芯片领域的主要玩家及产品都有哪些呢？
安防市场有多大？
根据IDC最新发布的数据显示，2018年我国人工智能市场规模为176亿美元，预计2023年将达到119亿美元。而在这其中，平安城市中的安防仍然是最大的应用场景。
而这也与安防本身的特性密切相关。首先，以视频技术为核心的安防行业拥有海量的数据来源，可以充分满足人工智能对于算法模型训练的要求。其次，安防行业中事前预防、事中响应、事后追查的诉求与人工智能的技术逻辑完全吻合。为此，安防市场也成为众多巨头以及创业公司的必争之地，例如华为。
近日，据俄罗斯国家媒体Sputnik 报道，华为将以5000万美元收购莫斯科安防技术企业Vocord，进一步完善视频监控和人脸识别技术布局。在产品方面，华为在2018年就曾发布了星像、星驰、星图、星盾、星辰五款系列化智能摄像机，与传统安防巨头正面竞争。
从细分领域来看，视频监控的市场规模占比接近安防整体市场一半。未来两年预计保持134%的年复合增速。
需要哪些类别芯片？
从技术角度而言，ISP 芯片(Image Signal Processing，图像信号处理)主要负责对前端摄像头所采集的原始图像信号进行处理；DVR（Digital Video Recorder，数字硬盘录像机）SoC 芯片主要用于模拟音视频的数字化、 编码压缩与存储；IPC （IP Camera，IP 摄像机）SoC芯片通常集成了嵌入式处理器（CPU）、图像信号处理（ISP）模块、视音频编码模块、网络接口模块等，具备入侵探测、人数统计、车辆逆行、丢包检测等一些简单的视频分析功能；NVR (Network Video Recorder，网络硬盘录像机) SoC 芯片 主要用于视频数据的分析与存储，功能相对单一，但由于多与 IPC 联合使用，市场增长也较快。
通常情况下，安防视频监控模拟摄像机的核心部件包括一颗图像传感器和一颗ISP芯片，安防视频监控网络摄像机的核心部件包括一颗图像传感器和一颗IPC SoC芯片。
随着5G和物联网的快速发展，对于安防行业而言，未来“云边结合”也将是最主要的趋势。在云端芯片方面，目前主要还是英特尔、英伟达、谷歌等国外企业的天下，国内企业短期内还难于取得突破。相反，在边缘侧尤其是视频处理方面，对国内企业而言是难得的机遇，国产替代正在不断深入。
主要的玩家有哪些？
对于国内企业而言，华为海思、寒武纪、云天励飞、中科曙光、国科微、 中星微、北京君正、富瀚微、景嘉微等在安防芯片领域都有布局。其中，海思布局比较完善，在IPC SoC市场占有大量份额，并且已经覆盖云端及边缘。以下为国内主要厂商在安防AI芯片领域布局情况：
华为海思
主要产品：Hi3516CV500 等、云端 AI 芯片“升腾”系列
目前，在视频编解码芯片领域海思是绝对的霸主。根据HIS统计数据，2016年海思以62%的出货占比，远超TI、NXP和Ambarella等国外企业。另外，在网络摄像机（IPC）SoC芯片市场中，海思半导体可谓一家独大。
云天励飞
主要产品：NNP100
云天励飞成立于2014年，经过短短几年的发展已成为一家提供五位一体（芯片+算法+数据+应用+服务）端到端全栈式解决方案的供应商。其“深目”方案已经被广泛应用到平安城市、智慧城市、智慧商业、无人机船车、机器人和智能制造等行业。
云天励飞在2016年完成了第一代深度学习神经网络处理器NNP100的研制，并基于FPGA载体实现商用。2018年8月，云天励飞面向嵌入式端的边缘人工智能芯片IPU 成功流片。
地平线
主要产品：旭日系列
地平线基于自主研发的边缘计算平台及领先的深度学习算法，可以实现边缘端 AI 的计算与推广，为客户提供高清人脸识别摄像机、高性能视频结构化服务器及高性能、低功耗、低成本的全栈式智慧城市解决方案。
阿里巴巴
主要产品：Ali-NPU
2018年4月，阿里巴巴宣布达摩院正在研发一款神经网络芯片–Ali-NPU。这款芯片将用于图像视频分析、机器学习等AI推理计算。
Ali-NPU将应用在解决图像、视频识别、云计算等商业场景的AI推理运算问题，提升运算效率、降低成本。据阿里方面透露，按照设计，阿里巴巴的Ali-NPU性能，将是目前市面上主流CPU、GPU架构AI芯片的10倍，而制造成本和功耗仅为一半，性价比超过40倍。该芯片成熟后将通过阿里云提供公共服务。
依图 科技
主要产品：questcore
2019年5月，依图宣布推出其首款视觉推理AI芯片产品questcore（中文名“求索”），该款芯片采用16nm工艺，最高能提供每秒15TOPS（每秒万亿次运算）的视觉推理性能，适用于人脸识别等多种任务场景。
questcore单芯片可支持64路视频高清实时解码，支持50路视频实时解析，可支持视觉的检测、分类、识别、跟踪等任务。
景嘉微
主要产品：JM5400、 JM7200
长沙景嘉微电子股份有限公司成立于2006年4月，致力于信息探测、信息处理和信息传递领域的技术和综合应用，为客户提供高可靠、高品质的解决方案、产品和配套服务。目前是国内率先成功自主研发国产化图形处理芯片(GPU)并产业化的企业。
景美系列GPU芯片是高可靠性、高性能、低功耗的图形处理芯片，能够高效的完成图形加速功能，并提供了多种丰富的外设接口，支持外视频在图形上进行开窗、缩放、旋转以及叠加显示。
富瀚微：
主要产品：FH8856、FH8852、FH8632、FH8535、FH8538D等。
上海富瀚微电子股份有限公司成立于2004年4月，专注于视频监控芯片及解决方案，满足高速增长的数字视频监控市场对视频编解码和图像信号处理的芯片需求。
在视频监控方面，可提供高性能视频编解码SoC和图像信号处理器芯片，主要包括IPC SoC和Camera ISP两个方面。
国科微
主要产品：GK7205/GK7205S 、GK7202、GK7101、GK7102
国科微电子股份有限公司成立于2008年，长期致力于智能机顶盒、智能监控、存储、物联网等领域大规模集成电路及解决方案开发。
国科微2015年进入安防IPC领域，凭借其优秀的ISP性能、完善的系统架构、超高的系统集成度、优异的低功耗设计等高性价比优势，先后推出GK710x等系列H264监控芯片，新一代H265智能监控芯片GK720系列及产品解决方案，广泛应用于平安城市、智能家居、交通、金融、学校等行业级、民用消费级安防监控市场。
一篇文章看懂什么是NB-IoT和物联网 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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