IoT即物联网，简要讲就是互联网从人向物的延伸。手机市场强调人与人之间的沟通，物联网则是物与物之间、手机与物之间的沟通，在根本的原理和使用的零部件上，物联网和手机行业比较接近。因此，有着硬件优势的手机厂商们纷纷把物联网作为下一个战场，积极入局跑马圈地，以此抢夺时代制高点。
目前来看，全球主流手机厂商都推出了自己的IoT战略。其中，苹果在智能穿戴和智能 汽车 等IoT设备上寻找新的增长点；华为和一加宣布进军电视行业，投身互联网智能家居领域；小米则通过打造智能家居各类硬件产品布局物联网生态链。与这些手机厂商不同的是，vivo并没有推出IoT设备，而是独辟蹊径的推出Jovi物联，通过Jovi进军智能家居物联网。
2018年9月6日，在北京的X23新品发布会上，vivo人工智能全球研究院院长周围首次对外发布了vivo物联网战略，推出了vivo的IoT产品：Jovi物联，vivo希望能通过统一的技术标准无缝联结智能设备。
据了解，以vivo为代表的手机、家电企业之所以要成立IoT生态开放联盟，是因为他们发现，IoT技术的发展使家庭智能设备的智慧互联成为必然趋势，但在发展的过程中，还存在着很多技术与商业的挑战。
具体来看，IoT设备的开发者，在每一个设备上都需要为不同的品牌、不同的阵营，不同的行业标准去做多份的适配。而消费者需要为每一个买回来的设备，安装不同的控制程序，严重的是，不同品牌的智能设备能够互联互通。
正是由于IoT市场上的这种碎片化现象，让vivo认识到建立IoT开放生态联盟迫在眉睫。IoT开放生态联盟的建立能将消费者和开发者的需求化繁为简，消费者可以使用一个APP控制多款设备，开发者也只需要开发一次便可适配多个控制端。
虽然当前市场上有很多生态联盟，比如小米的物联网生态链，但是这些生态联盟并没有做到真正的完全开放，在vivo看来，只有做到真正完全开放的IoT生态开放联盟，才能实现大规模的增长。
据悉，搭载于vivo手机上的IoT应用Jovi，是IoT生态开放联盟中的“控制中枢”，这是其手机产品在IoT生态中扮演的最重要的、也是唯一的角色。目前，Jovi物联现已支持4个品牌，23个品类，430+款设备，未来的IoT将是一个种类极大丰富的市场，接入的IoT厂商和设备将会越来越多，消费者的使用体验也会越来越好。
不过，物联网的实现还需要技术做支撑。物联网时代，5G和AI将是未来IoT世界中两个主要的驱动引擎。因此，只有在AI和5G核心的技术上进行踏实的准备和布局，才能在未来万物互联时代走得更远。
此前，vivo人工智能全球研究院院长周围曾表示，在推进人工智能战略的过程中，他发现其实IoT场景占据了人工智能三分之一的数据和场景，vivo要想做好人工智能，必须做好IoT。同样，将数据、服务、与手机的IoT等硬件进行智慧场景化连接的关键是AI。
在AI领域，vivo算是入局较早的手机厂商，早在2017年6月，vivo便成立AI研发中心，启动人工智能研究，并于次年3月发布人工智能子品牌Jovi。紧接着vivo又在深圳、北京、杭州、南京以及美国的圣地亚哥5个城市，投资设立AI全球研究院。
据悉，这5个城市是目前中美AI人才较为集中的城市，vivo希望聚集业界优秀研发人才，以打造人工智能软硬件平台。另外，在具体的研究领域和方向上，5个AI研究院分部会各有侧重，其中包括知识图谱、自然语言以及机器视觉等领域，也包括其他具有前瞻性的技术发展方向和领域。
作为手机厂商，vivo的天生优势就是更了解用户的智能终端使用习惯和场景化需求，这也让智能手机厂商在向上连接服务于数据，向下连接IoT设备中，更容易发挥AI优势，进行硬件+软件的完整生态整合。
此外，IoT的实现除了依靠人工智能技术的进步，也有赖于5G技术的突破。
众所周知，物联网时代，IoT将会产生大量的数据需要上传至云端储存，当设备以千万级的速度增长时，4G网络便难以负荷。而5G网络低时延的特性，将可以很好地支撑智能设备和传感器的数据传输，使之更为顺畅地工作。就IoT领域而言，5G带来的价值是多元而综合的。
而5G研发，也是vivo近几年发力的重点。早在2016年vivo便在北京成立了5G研发中心，据悉，成立三年的vivo 5G研究团队一共向5G标准化组织提交了5200篇文稿，这是一个在全球手机市场都名列前茅的数字。
进入2019年，vivo已经公开展示了部分5G手机预商用场景应用，并在全国17个5G试点城市开启“5G先锋计划”，建设5G体验专区，供消费者提前体验vivo手机带来的5G网络服务。此外，vivo计划在5G元年，也就是今年第三和第四季度向市场推送近百万量级的5G手机。
据IDC统计数据，2018年vivo在手机市场销量占比已经达到18%，拥有24亿在网用户。可以预见，当拥有过亿规模的智能手机用户，通过AI完成众多IoT设备连接之后，一旦进入5G时代，将会给行业和 社会 带来的巨大变革和影响。
总体而言，vivo入局IoT的首要动作是构建一个开放的IoT联盟，实现了不同厂商的产品只需要一次适配，消费者也只需要下载一个控制App。 *** 作便捷让更多消费者对IoT产生兴趣、愿意尝试，起到了教育市场的效果。
同时，vivo通过在AI、5G、IoT三大领域的布局，打造了以5G智慧手机、Jovi服务平台为核心的IoT生态，不仅让未来手机变得越来越聪明，也让消费者离万物互联的智能世界更近了一步！
在2018年底，曾经构思了系列文章从自动化理论看工业互联网，原计划写三部分内容：介绍自动化理论在日常生活中的应用（以第五项修炼介绍）、自动化理论在供应链管理中的应用、自动化理论在物联网中的应用。
但于2019年初加入SAP后，一直忙于学习SAP丰富的知识，这系列的文章就中断了，但一直还是想写一写我是如何利用自动化理论学物联网的。
自动化理论中，最重要的就是闭环控制，大部分内容讨论的是通过闭环控制，实现自动控制系统的稳定性。看一下闭环控制原理：
在这个图中，被控对象是控制目标。而控制器、执行器和传感器都是为了实现被控对象能够达到控制目标。因而自动化原理中最核心的是 控制器 、 执行器 和 传感器 。
在拿一张物联网的架构图，我学习物联网的时候，最早用的是IBM的一张原理图：
这张图中，物联网的架构中，包括感知与识别， 控制与管理，模型与分析。
其中感知与识别对应着 传感器 ，控制与管理对应着 执行器 ，模型与分析对应着 控制器 。
物联网的架构完全可以对应上控制原理的基本架构。
物联网的架构与自动控制原理有很多相似之处，但物联网相对于自动化设备要复杂：
1、早期自动化应用于设备处传感器、控制器、执行器都是控制单一设备，不需要识别被控设备。但是物联网系统管理的设备多，对设备管理时，需要识别设备，因而物联网需要有识别功能，可以是通过ID识别，也可以通过IP识别。
2、早期自动化都是本地执行有了DCS之后，才有集中管理，分散控制的，所以控制器相对简单。但是物联网需要将信息集中处理，大大增加了复杂度：需要网络支持，需要人工智能技术来实现控制功能，考虑多个设备之间的联动关系。所以物联网相对于自动化原理，复杂性大部分体现在控制器上。现在集中讨论的大数据、智能分析、人工智能、机器学习，通讯协议、通讯网络，所有的目标都是为了实现控制器的功能。
3、物联网在控制器人工智能、大数据分析等应用还不完善，可以直接控制设备非常少，现在物联网的执行器，还是通过事件触发，交由人来处理。因而物联网通过事件驱动的模式会比较普遍：如果未发生异常，不需要人来处理，发生异常会抛事件来让人处理。随着智能技术的发展控制器完善，执行器将越来越多的自动处理。
以上分享的自动化原理，都是早期控制单个设备的原理。自动化应用也在不断完善。比如发展出DCS系统：集散控制系统。其原理是集中管理，分散控制。
设备的控制，还是通过控制回路实现；但对控制设备的管理则集中到中控室，控制回路中的传感器信息上传到中控室，集中监控；对设备控制参数，也可以通过中控室来控制。
可以简单理解为： DCS系统是一个企业内使用的物联网简单系统 。如果将DCS管理的设备实现跨企业的集中管理，同时利用数据实现智能化，就是物联网系统。
在2013年参观陕鼓集团时，他们演示的旋转控制设备远程监控系统，是非常典型的物联网应用，陕鼓的这套系统，就是借鉴了DCS原理实现的。
本文是从自动控制原理看工业互联网系列的第六篇。
物联网是新一代信息技术的重要组成部分。其英文名称是“The Internet of things”。由此，顾名思义，“物联网就是物物相连的互联网”。
这有两层意思：
第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；
第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。因此，物联网的定义是通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
首先，它是各种感知技术的广泛应用。物联网上部署了海量的多种类型传感器，每个传感器都是一个信息源，不同类别的传感器所捕获的信息内容和信息格式不同。传感器获得的数据具有实时性，按一定的频率周期性的采集环境信息，不断更新数据。
其次，它是一种建立在互联网上的泛在网络。物联网技术的重要基础和核心仍旧是互联网，通过各种有线和无线网络与互联网融合，将物体的信息实时准确地传递出去。在物联网上的传感器定时采集的信息需要通过网络传输，由于其数量极其庞大，形成了海量信息，在传输过程中，为了保障数据的正确性和及时性，必须适应各种异构网络和协议。
还有，物联网不仅仅提供了传感器的连接，其本身也具有智能处理的能力，能够对物体实施智能控制。物联网将传感器和智能处理相结合，利用云计算、模式识别等各种智能技术，扩充其应用领域。从传感器获得的海量信息中分析、加工和处理出有意义的数据，以适应不同用户的不同需求，发现新的应用领域和应用模式。
我们在了解人工智能技术的时候，对于深度学习的概念进行了一次普及，今天我们就一起来学习一下深度学习对于物联网的发展都有哪些影响作用。下面霍营电脑培训就开始今天的主要内容吧。
技术
在物联网时代，大量的感知器每天都在收集并产生着涉及各个领域的数据。由于商业和生活质量提升方面的诉求，应用物联网(IoT)技术对大数据流进行分析是十分有价值的研究方向。这篇论文对于使用深度学习来改进IoT领域的数据分析和学习方法进行了详细的综述。从机器学习视角，作者将处理IoT数据的方法分为IoT大数据分析和IoT流数据分析。论文对目前不同的深度学习方法进行了总结，并详细讨论了使用深度学习方法对IoT数据进行分析的优势，以及未来面临的挑战。
在本系列文章中，已介绍了深度学习和长短期记忆(LSTM)网络，展示了如何生成用于异常检测的数据，还介绍了如何使用Deeplearning4j工具包。本篇文章中，将介绍开源机器学习系统ApacheSystemML如何通过动态地优化执行并利用ApacheSpark作为运行时引擎，帮助执行线性代数运算。并展示了在时序传感器数据(或任何类型的一般序列数据)上，即使非常简单的单层LSTM网络的性能也优于先进的异常检测算法。
GoogleAssistant和其他自然语言理解平台正在推动用户如何使用他们的技术。无论是执行器诸如设置计时器之类的简单任务，还是进行更复杂的任务(例如Google智能助理调整恒温器)，您都可以参与其中。在这篇文章中，逐步介绍了如何构建自己的助手应用程序，通过简单地要求Google来控制AndroidThings设备来浇灌植物。
开源
tinyweb是一个用于在运行有MicroPython的ESP8266/ESP32等微型设备之上的简单轻便的>
Mynewt是一款适用于微型嵌入式设备的组件化开源 *** 作系统。ApacheMynewt使用Newt构建和包管理系统，它允许开发者仅选择所需的组件来构建 *** 作系统。其目标是使功耗和成本成为驱动因素的微控制器环境的应用开发变得容易。Mynewt提供开源蓝牙50协议栈和嵌入式中间件、闪存文件系统、网络堆栈、引导程序、FATFS、引导程序、统计和记录基础设施等的支持。
AngularIotDashboard是一个基于Angular4的物联网领域的仪表板。它是一个适用于任何浏览器的实时兼容仪表板，其目标是成为智能家居，智能办公室和工业自动化的d性前端。拥有许多可重用组件，开发者可以基于AngularIoTDashboard启发和实施自己版本的托管物联网仪表板。
硬件
FemtoUSB是一个基于Atmel的ARMCortexM0+产品ATSAMD21E18A的开源ARM开发板。其被设计成对那些对ARM设计感兴趣的人的基础起点，特别那些准备从AVR8位硬件转换到功能非常强大的ARM32位工具。其从电路板设计，原理图和零件清单完全是开源的，可以让开发者学习设计ARM芯片、编译工具链、ARM芯片的基本的电路图等等的内容。
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