物联网对未来有什么影响？

物联网的应用领域涉及到方方面面，在工业、农业、环境、交通、物流、安保等基础设施领域的应用，有效的推动了这些方面的智能化发展，使得有限的资源更加合理的使用分配，从而提高了行业效率、效益。

在家居、医疗健康、教育、金融与服务业、旅游业等与生活息息相关的领域的应用，从服务范围、服务方式到服务的质量等方面都有了极大的改进，大大的提高了人们的生活质量;

在涉及国防军事领域方面，虽然还处在研究探索阶段，但物联网应用带来的影响也不可小觑，大到卫星、导d、飞机、潜艇等装备系统，小到单兵作战装备，物联网技术的嵌入有效提升了军事智能化、信息化、精准化，极大提升了军事战斗力，是未来军事变革的关键。

一、智能交通

物联网技术在道路交通方面的应用比较成熟。随着社会车辆越来越普及，交通拥堵甚至瘫痪已成为城市的一大问题。对道路交通状况实时监控并将信息及时传递给驾驶人，让驾驶人及时作出出行调整，有效缓解了交通压力；

高速路口设置道路自动收费系统(简称ETC)，免去进出口取卡、还卡的时间，提升车辆的通行效率;公交车上安装定位系统，能及时了解公交车行驶路线及到站时间，乘客可以根据搭乘路线确定出行，免去不必要的时间浪费。

社会车辆增多，除了会带来交通压力外，停车难也日益成为一个突出问题，不少城市推出了智慧路边停车管理系统，该系统基于云计算平台，结合物联网技术与移动支付技术，共享车位资源，提高车位利用率和用户的方便程度。

该系统可以兼容手机模式和射频识别模式，通过手机端APP软件可以实现及时了解车位信息、车位位置，提前做好预定并实现交费等等 *** 作，很大程度上解决了“停车难、难停车”的问题。

二、智能家居

智能家居就是物联网在家庭中的基础应用，随着宽带业务的普及，智能家居产品涉及到方方面面。 家中无人，可利用手机等产品客户端远程 *** 作智能空调，调节室温，甚者还可以学习用户的使用习惯，从而实现全自动的温控 *** 作，使用户在炎炎夏季回家就能享受到冰爽带来的惬意；

通过客户端实现智能灯泡的开关、调控灯泡的亮度和颜色等等; 插座内置Wifi，可实现遥控插座定时通断电流，甚者可以监测设备用电情况，生成用电图表让你对用电情况一目了然，安排资源使用及开支预算;

智能体重秤，监测运动效果。内置可以监测血压、脂肪量的先进传感器，内定程序根据身体状态提出健康建议; 智能牙刷与客户端相连，供刷牙时间、刷牙位置提醒，可根据刷牙的数据生产图表，口腔的健康状况;

智能摄像头、窗户传感器、智能门铃、烟雾探测器、智能报警器等都是家庭不可少的安全监控设备，你及时出门在外，以在任意时间、地方查看家中任何一角的实时状况，任何安全隐患。看似繁琐的种种家居生活因为物联网变得更加轻松、美好。

三、公共安全

近年来全球气候异常情况频发，灾害的突发性和危害性进一步加大，互联网可以实时监测环境的不安全性情况，提前预防、实时预警、及时采取应对措施，降低灾害对人类生命财产的威胁。

美国布法罗大学早在 2013 年就提出研究深海互联网项目，通过特殊处理的感应装置置于深海处，分析水下相关情况，海洋污染的防治、海底资源的探测、甚至对海啸也可以提供更加可靠的预警。该项目在当地湖水中进行试验，获得成功，为进一步扩大使用范围提供了基础。

利用物联网技术可以智能感知大气、土壤、森林、水资源等方面各指标数据，对于改善人类生活环境发挥巨大作用。

趋势和特征

物联网近年来的主要显着趋势是由互联网连接和控制的设备的爆炸性增长。物联网技术的广泛应用意味着从一个设备到另一个设备的具体细节可能大不相同，但大多数人都具有基本特征。

物联网为将物理世界更直接地集成到基于计算机的系统中创造了机会，从而提高了效率、经济效益和减少了人力。

物联网设备的数量在 2017 年同比增长 31% 至 84 亿，预计到 2020 年将有 300 亿台。物联网的全球市场价值预计为到 2020 年达到 71 万亿美元。

环境智能和自主控制并不是物联网最初概念的一部分。环境智能和自主控制也不一定需要互联网结构。然而，（英特尔等公司）的研究发生了转变，将物联网和自主控制的概念结合起来，初步成果朝着这个方向发展，将物体视为自主物联网的驱动力。

在这种情况下，一种有前途的方法是深度强化学习，其中大多数物联网系统提供动态和交互式环境。训练代理（即 IoT 设备）在这样的环境中表现得更聪明，无法通过传统的机器学习算法（例如监督学习）来解决。

通过强化学习方法，学习代理可以感知环境状态（例如，感知家庭温度），执行 *** 作（例如，打开或关闭暖通空调）并通过最大化其长期获得的累积奖励来学习。

可以在三个级别提供物联网智能：物联网设备、边缘/雾节点和云计算。每个级别对智能控制和决策的需求取决于物联网应用的时间敏感性。例如，自动驾驶汽车的摄像头需要进行实时障碍物检测以避免发生事故。

通过将数据从车辆传输到云实例并将预测返回给车辆，这种快速决策是不可能的。相反，所有 *** 作都应在车辆本地执行。集成高级机器学习算法，包括深度学习物联网设备是一个活跃的研究领域，使智能对象更接近现实。

此外，通过分析物联网数据、提取隐藏信息和预测控制决策，可以从物联网部署中获得最大价值。物联网领域使用了各种各样的机器学习技术，从回归、支持向量机和随机森林等传统方法到卷积神经网络、LSTM和变分自动编码器等高级方法。

未来，物联网可能是一个非确定性和开放的网络，其中自动组织或智能的实体（Web 服务、SOA组件）和虚拟对象（化身）将可互 *** 作并能够独立行动（追求自己的目标）目标或共享目标）取决于上下文、情况或环境。

通过上下文信息的收集和推理以及对象检测环境变化（影响传感器的故障）并引入合适的缓解措施的能力的自主行为构成了一个主要的研究趋势，显然需要为物联网技术提供可信度。

市场上的现代物联网产品和解决方案使用各种不同的技术来支持这种上下文感知自动化，但需要更复杂的智能形式，以允许在真实环境中部署传感器单元和智能网络物理系统。

以上内容参考 百度百科-物联网

前不久，谷歌停止了在亚马逊 Echo Show 上提供 Youtube 视频，而亚马逊也一直在其商店里封杀谷歌的多款智能硬件（包括 Google Home）。
然而无论是苹果的 HomePod、谷歌的 Google Home、亚马逊的 Echo，还是三星传言将在明年上半年发布的 Bixby 智能音箱、阿里在双十一砸钱赚吆喝的天猫精灵，抑或是生态链完整的小米推出的小爱同学，大佬们意欲通过智能音箱作为抢占未来物联网流量入口的野心已是昭然若揭。
▲从左至右：苹果 HomePod、谷歌 Google Home、亚马逊 Echo
当然，物联网的概念被业界大佬如此看重是有原因的。
据美国 IT 研究与顾问咨询公司 Gartner 发布的数据预测，到 2020 年，全球联网设备数量将达到 260 亿台
而在普通大众的眼中，今天的物联网可能是这样的：
▲扎克伯格展示他开发的人工智能家居系统 Jarvis
这样的：
▲苹果的 Apple TV 和智能家居互联
或者是这样的：
▲手机 *** 控室内的灯光
虽然看上去很酷，但是相比将来庞大的市场规模，从上面一系列的产品不难看出当今物联网产品的发展还都停留在较为简单的手机/智能音箱与智能家居产品之间的互联上，无论是距离人本身与物的联接还是未来物联网的终极形态——「万物互联」都还比较遥远。
比如这个自动跟随行李箱，自己「长了腿」会跑，使用者就能很轻松地腾出两只手做别的事；
近来越来越成为热点的自动驾驶技术自然也离不开物联网技术的应用，人们开车时享有的自由度将得到极大地提升；
能自动跟踪、自动感应开关的电风扇、水龙头瞬间就将现在的产品化为古董；
在图书馆找书的时候，书能自己跳出来的感觉不要太好；
想当辣妈？自动跟随的婴儿车足够满足这个愿望；
感应式的路灯不仅关心你的路途，同样关心节能环保的路途。
当然，物联网的应用不仅能让个人的生活变得简单、自由、舒适，城市的管理同样将变得更加高效可控。
当你没有在规定位置停车，会被及时告知，城市也将不会有偏差，变得更加规范；
当路面出现障碍物，车主同样会受到提醒，城市将不会有危险；
当出现走失儿童，位置信息同样也会被捕捉到，城市将不会有意外。
从以上的例子不难看出，相比目前在几乎都位于室内的物联网智能家居这种单一形态，未来的物联网时代将实现更多人与人、人与物、物与物之间的联接，并在提供更多使用场景的同时简化人们的生活，消灭「不确定性」。
而要想实现上述的确定及可靠的转型升级，高精度的位置服务将成为其中一个关键的变量。
具体来说，如果未来物联网仍采用 GPS 十米级别的定位精度，那就意味着上述的电风扇和水龙头将不能精准地「找到」用户所在的位置，水乱流、风乱吹将成为常态；无人驾驶汽车在某些路况下也许就不能一直沿着既定道路行驶，更别提去精准躲避马路上的玻璃渣了。
▲无人驾驶汽车在没有道路标线的情况下大概只能依靠高精度导航了
同样地，今天我们或许都不会去想身边出去旅行能有一个自动跟随的旅行箱，这是因为定位的精度达不到要求，与其带着一个「不认主人」还「满地乱跑」的旅行箱，还不如老老实实自己拉着。
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