物联卡和手机卡有什么区别

物联卡和手机卡区别如下：

一、物联网卡和普通手机卡面向群体的区别：

物联网卡是针对所有的智能设备使用的商业级用卡，面向的群体是企业，不允许个人手机使用，一旦检测出物联网卡被用在手机上就会进行封号或者停机处理。普通手机卡就是针对终端客户，面向的群体是个人。

二、物联网卡和普通手机卡的功能区别：

物联网卡只是提供上网功能，智能设备通过无线数据通信进行数据传输，可申请开通短信功能，物联网语音卡则有语音功能和无线数据通信功能，主要是用在智能穿戴设备。而普通手机卡支持语音、短信、流量、彩信等功能。

三、物联网卡和普通手机卡应用领域的区别：

物联网卡是实现万物互联、物物互联的功能，主要是应用在智能穿戴、智能能家居、智能安防、车联网、智能医疗、智慧农业、等各个行业领域。普通手机卡只是帮助大家实现通过手机与他人、外界进行联系的功能。

四、物联网卡和普通手机卡查询管理方式的区别：

物联网卡是通过物联网公司自己的物联网云平台查询。物联网公司管理平台是一套便捷的管理系统，设备无缝接入，实现后台物联网卡、流量池以及代理商的统一管理与分配。

集合了基础通信能力、终端状态查询、账务信息查询、业务统计分析以及灵活计费等诸多功能，包含了套餐管理、渠道管理、ICCID管理、平台管理、代理商管理以及流量池管理等诸多查询管理系统。普通手机卡目前可以通过短信、电话、微信、营业厅、支付宝等方式查询和续费。

五、物联网卡和普通手机卡计费方式的区别：

物联网卡的计费方式比较灵活，为了满足不同企业设备的需求，制定了月卡、季卡、半年卡、年卡等，还可以通过组建流量池进行使用。普通手机卡主要是以月为单位进行计费，计费周期比较短。

虽然物联网卡和普通手机卡的外观基本上是一样，但是在功能上和面向客户群体上却存在着很大的差异，最重要的一点就是普通手机卡使用于个人终端设备，物联网卡使用于企业智能设备，这点大家要牢记。

对于个人来说，物联网或提供了更为快捷、更为便利的生活方式，信息只需要随时、随地展示给所需要的人，为其所用。但是对于零售企业来说，单凭前端的嵌入式设备为其获取的数据是转化不成企业所需的信息的，只有通过智能的业务分析，信息才会通过整合的方式提供给企业家，而为之所用。

物联网为匿名捕获和分析来自任何电子设备的数据创造了可能性，这样零售商就可以更好地了解顾客偏好。如果顾客正在浏览零售商的网站或在商店内走动，这些数据的匿名版本可以通过网络传输和分析。能够捕获数据(来自应用程序、触摸屏显示器、产品条形码)的设备越多，那么可以构建的信息就越多。分析后，这些数据有助于建立客户档案，可以让零售商更好地了解和预测顾客行为。这些数据可用于改善店内商品的摆放位置，提高促销的有效性，并提高商品展柜的吸引力。实时分析还使零售商能够调整人员配置，这样就不会浪费多余人力在空荡荡的商店里，而且在客流高峰期，商店也不会出现人手不足情况。

我们知道顾客经常将智能手机的Wi-Fi/数据/位置打开，所以当他们靠近您的商店时，为什么不向他们发送个性化的数字广告呢或者在商店橱窗中使用数字标牌来介绍最新产品和服务物联网技术让店内体验保持有趣、身临其境，并使零售商能够不断创新其店内产品。

物联网架构可分为三层：感知层、网络层和应用层。
感知层由各种传感器构成，包括温湿度传感器、二维码标签、RFID标签和读写器、摄像头、红外线、GPS等感知终端。感知层是物联网识别物体、采集信息的来源。
网络层由各种网络，包括互联网、广电网、网络管理系统和云计算平台等组成，是整个物联网的中枢，负责传递和处理感知层获取的信息。
应用层是物联网和用户的接口，它与行业需求结合，实现物联网的智能应用。
其核心技术又可以细分为六层，如右图： 和传统的互联网相比，物联网有其鲜明的特征。
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。
此外，物联网的精神实质是提供不拘泥于任何场合，任何时间的应用场景与用户的自由互动，它依托云服务平台和互通互联的嵌入式处理软件，弱化技术色彩，强化与用户之间的良性互动，更佳的用户体验，更及时的数据采集和分析建议，更自如的工作和生活，是通往智能生活的物理支撑。 这里的“物”要满足以下条件才能够被纳入“物联网”的范围：
1、要有数据传输通路；
2、要有一定的存储功能；
3、要有CPU；
4、要有 *** 作系统；
5、要有专门的应用程序；
6、遵循物联网的通信协议；
7、在世界网络中有可被识别的唯一编号。
物联网概念这几年可谓是炙手可热，物联网家电也是风生水起，从狭义上讲，物联网家电是指应用了物联网技术的家电产品。从广义上讲，是指能够与互联网联接，通过互联网对其进行控制、管理的家电产品，并且家电产品本身与电网、使用者、处置的物品等能够实现物物相联，通过智慧的方式，达成人们追求的低碳、健康、舒适、便捷的生活方式。 物联网是在计算机互联网的基础上，利用RFID、无线数据通信等技术，构造一个覆盖世界上万事万物的“Internet of Things”。在这个网络中，物品(商品)能够彼此进行“交流”，而无需人的干预。其实质是利用射频自动识别(RFID)技术，通过计算机互联网实现物品(商品)的自动识别和信息的互联与共享。
而RFID，正是能够让物品“开口说话”的一种技术。在“物联网”的构想中，RFID标签中存储着规范而具有互用性的信息，通过无线数据通信网络把它们自动采集到中央信息系统，实现物品(商品)的识别，进而通过开放性的计算机网络实现信息交换和共享，实现对物品的“透明”管理。物联网的含义
从两化融合这个角度分析物联网的涵义：
其一：工业化的基础是自动化，自动化领域发展了近百年,理论、实践都已经非常完善了。特别是随着现代大型工业生产自动化的不断兴起和过程控制要求的日益复杂营运而生的DCS控制系统，更是计算机技术，系统控制技术、网络通讯技术和多媒体技术结合的产物。DCS的理念是分散控制，集中管理。虽然自动设备全部联网，并能在控制中心监控 信息而通过 *** 作员来集中管理。但 *** 作员的水平决定了整个系统的优化程度。有经验的 *** 作员可以使生产最优，而缺乏经验的 *** 作员只是保证了生产的安全性。是否有办法做到分散控制，集中优化管理？需要通过物联网根据所有监控信息，通过分析与优化技术，找到最优的控制方法，是物联网可以带给DCS控制系统的。
其二：IT信息发展的前期其信息服务对象主要是人，其主要解决的问题是解决信息孤岛问题。当为人服务的信息孤岛问题解决后，是要在更大范围解决信息孤岛问题。就是要将物与人的信息打通。人获取了信息之后，可以根据信息判断,做出决策，从而触发下一步 *** 作；但由于人存在个体差异，对于同样的信息，不同的人做出的决策是不同的，如何从信息中获得最优的决策？另外物获得了信息是不能做出决策的 ，如何让物在获得了信息之后具有决策能力？智能分析与优化技术是解决这个问题的一个手段，在获得信息后，依据历史经验以及理论模型，快速做出最优决策。数据的分析与优化技术在两化融合的工业化与信息化方面都有旺盛的需求。
物联网智库认为物联网的定义源于IBM的智慧地球方案，十二五规划中九大试点行业全部都是行业的智能化。无论智慧方案，还是智能行业，智能的根本离不开数据分析与优化技术。数据的分析与优化是物联网的关键技术之一，也是未来物联网发挥价值的关键点。
物联网就是各行各业的智能化。 私有物联网：一般面向单一机构内部提供服务； 公有物联网：基于互联网向公众或大型用户群体提供服务； 社区物联网：向一个关联的“社区”或机构群体（如一个城市政府下属的各委办局：如公安局、交通局、环保局、城管局等）提供服务； 混合物联网：是上述的两种或以上的物联网的组合，但后台有统一运维实体； 医学物联网：是将物联网技术应用于医疗、健康管理、老年健康照护等领域； 建筑物联网：是将物联网技术应用于路灯照明管控、景观照明管控、楼宇照明管控、广场照明管控等领域。

亿邦动力讯如何把实体零售做到万物互联？有人说，关键在于人人在线和物物在线。人人在线，讲的是顾客在线、员工在线、合作伙伴在线；物物在线讲的是门店的所有设备在线、管理在线、事事在线、运营端所有工作任务在线。在万物在线的基础上，才能实现线上线下一体化。

要实现这俩“在线”，离不开物联网的普及。伴随着新零售终端的兴起，相关供应链服务的完善，意味着无人店、智能新终端正演变成未来实体商业最具前景、最有潜力的业务板块之一。

新零售、无人零售，这些概念，其本质都是：实现智能化从而导致数字化，其最核心的技术依赖于物联网技术。

作为京东方集团旗下专注于产业数字化解决方案的 科技 公司，京东方数字 科技 有限公司（简称“京东方数科”）正在让每一件线下实体商品“实时在线”，旨在成为国内新零售、智慧物流领域的领导者。

目前京东方数科已为全球超过250家知名零售商提供零售物联网解决方案，国内先后服务了阿里、京东、阿迪、安踏、屈臣氏、华润、沃尔玛、苏宁等50余家国内知名品牌，提供零售物联网的软硬融合解决方案；国际上与亚马逊、沃尔玛、家乐福、Monoprix、Casino、Ikea、Euronics等知名零售商合作，大幅提升了零售商的运营效率。

受访公司： 京东方数字 科技 有限公司；

受访者及Title： 白峰，京东方 科技 集团有限公司副总裁，京东方数字 科技 有限公司CEO；

所属行业： 物联网行业；

亿邦产业： 您认为本行业数字化处于什么水平，发展趋势如何，能否从定性和定量两个维度做判断？

白峰： 目前中国实体零售进入了前所未有的寒冬期，受社区团购、线上电商等多重打压，客流量持续下滑，绝大部分商超出现大幅亏损。同时，当下实体零售企业的数字化水平整体还是很低的，有些甚至只是一种表层的数字化，认为开发一款线上电商APP或者打通到家业务就是实现了数字化，这种理解还是比较肤浅。痛定思痛，进行深层次的数字化变革，借助数字化手段提升效率，回归到零售本质目前看是解决实体零售问题的重要手段。数字化提供了一种方法论和思维方式，真正实现以消费者为中心，使场与商品匹配，使商品与消费者匹配，彻底回归零售本质。

亿邦产业： 您的企业在产业数字化方面的价值主要表现在哪些方面，具体有哪些产品和服务？

白峰： 零售业的数字化转型，重点在客户行为的数字化和产品信息的数字化两个领域。客户行为的数字化，主要以保证良好用户体验为前提，将客户在线下选买全过程进行数字化捕捉与录入；产品信息的数字化，主要在于产品信息的录入、展示与动态管理，具有广泛的市场前景。核心数据的采集需要以电子价签及智能显示系统为核心硬件构建的软硬融合整体解决方案来实现，零售业智能化升级市场潜力巨大。目前我们已为全球超过250家知名零售商提供零售物联网解决方案，先后服务了阿里、京东、阿迪、安踏、屈臣氏、华润、沃尔玛、苏宁、家乐福等知名品牌，并为超过30000余家门店提供了基于数字化平台的智能变价系统、货架管理系统、信息发布系统、辅助拣货系统等解决方案，大幅提升了零售商的运营效率。

亿邦产业： 你们对工厂或者其他产业链合作伙伴的数字化改造/赋能切入点是什么？越具体越好，为什么要做这些改造，合作伙伴为什么愿意接受你们的数字化改造？能否结合一个或者几个案例谈谈。

白峰： 京东方数科利用人工智能、大数据等技术，依托电子价签，智能商业显示终端等打造业务服务运营平台，为线下零售企业提供“硬件产品+软件平台+场景应用”的整体数字化解决方案，提升线下零售企业的运营效率。具体包括如下几种解决方案：

智能变价系统：这套系统依托电子价签和Jeegy信发系统可以实现数万个价签的自动变价。目前越来越多的线下零售业利用价格进行促销，特别是生鲜类产品，一天内需要进行几次价格的调整。然而，传统的纸质价签更换不仅时效差，而且又会造成大量的纸张浪费，甚至还会有展示价格和系统价格不符的“价签门”风险。使用京东方数科的智能变价系统后完全解决了以上问题，目前这套系统还可以利用大数据，譬如根据客流、天气、时段等实现最优定价并通过价签进行展示，大大提升门店定价效率。

辅助拣货系统：目前越来越多的门店对接了到家业务，如何快速、准确的进行店内拣货是门店面临的一个很头疼的问题。之前的方案是店员按照订单要求走到货架后进行寻找并反复对比以免拿错货物，时效性很差。我们做过测试，一般来说一个订单的拣货速度在30分钟左右。京东方的这套辅助拣货系统，利用信息发布系统和电子价签上的智能LED显示系统，当店员收到客户订单后，相应产品所在货架上的价签就会按照一定规则进行闪烁，店员只需看哪里闪灯就在哪里进行拣货就行，既避免了取错货物又提升了拣货效率，拣货速度从之前的30分钟缩减到15分钟左右。

货架管理系统：这套系统以电子价签，智能摄像头，商显大屏等为核心硬件，同时利用京东方自研的图像识别系统，可以实现货架管理缺货的预提醒。这套系统的核心是京东方具有核心专利的Captana系统，将价签上的LED进行闪烁编码，输出一串二进制代码进行商品标识，类似于给每个SKU标识一个身份z。这样通过识别这套身份z可以实现产品的快速识别，再结合摄像头和图像识别系统可以提前进行缺货或少货提醒，减少门店的货架空置率。这套系统也获得了CCFA年度供应链大奖。

亿邦产业： 您如何理解数据、算法及AI在本行业产业数字化中的应用？在贵企业有哪些具体的应用和效益？

白峰： 数据是数字化的基础，算法和AI是数字化的手段。从上面举例的这些系统解决方案来看全部都会运用到这些核心技术，同时收益也是非常显著的。

亿邦产业： 能否描述一下贵公司用数字化系统连接的产业生态，都有哪些角色，如何驱动生态伙伴之间的合作？

白峰： 京东方数科智慧零售数字化系统IaaS层基于AIoT智能硬件以及云计算和加密系统；PaaS层聚焦在客户精准画像、多维可视化看板以及全流程监控运维等；SaaS层则聚焦场景应用，提供包括智能变价系统、辅助拣货系统、会员营销系统、货架/库存管理系统等。

亿邦产业： 能否用一两句话描述贵公司的定位，描述贵公司的产业数字化价值，描述企业资本市场想像空间？

白峰： 京东方数科是京东方集团旗下提供零售物联网解决方案的 科技 公司，致力于 科技 赋能零售。其核心业务是利用人工智能、大数据等技术，依托电子价签，智能商业显示终端等打造业务服务运营平台，为线下零售企业提供“硬件产品+软件平台+场景应用”的整体数字化解决方案，帮助线下零售企业提升运营效率。

亿邦产业： 在其中承担什么角色？

白峰： 数字化是帮助线下零售企业摆脱当前困境，涅槃重生的重要手段。我相信线下实体店一定会长期存在，但确实到需要做大手术，大变革的时候了。数字化就是变革的一个重要手段，前面也说到了，低层次的数字化救不了零售企业，现在需要的以客户体验和运营效率为核心的深度数字化变革，回归到零售业本质的数字化变革。运用数字化手段对原有企业的运营流程进行简化、优化、一体化，把智能选址、订货系统、库存管理、商品管理、会员管理、员工管理整个运营体系通过数字化打通形成一个整体，我相信线下实体零售的生命力很快会回来。京东方目前是全球最大的智慧零售实体店解决方案提供商，依托自研的物联网核心器件，结合AI及大数据处理能力为线下实体店提供基于场景的软硬融合系统，包括智能变价系统、辅助拣货系统、会员营销系统、货架/库存管理系统等。目前已为全球250多家品牌，超过3万家门店提供了服务，包括沃尔玛、亚马逊、京东、阿迪达斯、屈臣氏、安踏、华润、小米等国际国内知名企业。

　大数据泛指巨量的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料，大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。世界经济论坛的报告认定大数据为新财富，价值堪比石油。因此，发达国家纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手。
大数据时代的来临
互联网特别是移动互联网的发展，加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。有资料显示，1998年全球网民平均每月使用流量是1MB（兆字节），2000年是10MB，2003年是100MB，2008年是1GB（1GB等于1024MB），2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB（即10亿GB或1000PB）的时间在2001年是一年，在2004年是一个月，在2007年是一周，而2013年仅需一天，即一天产生的信息量可刻满188亿张DVD光盘。我国网民数居世界之首，每天产生的数据量也位于世界前列。淘宝网站每天有超过数千万笔交易，单日数据产生量超过50TB（1TB等于1000GB），存储量40PB(1PB等于1000TB)。百度公司目前数据总量接近1000PB，存储网页数量接近1万亿页，每天大约要处理60亿次搜索请求，几十PB数据。一个8Mbps（兆比特每秒）的摄像头一小时能产生36GB数据，一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几十PB。医院也是数据产生集中的地方。现在，一个病人的CT影像数据量达几十GB，而全国每年门诊人数以数十亿计，并且他们的信息需要长时间保存。总之，大数据存在于各行各业，一个大数据时代正在到来。
信息爆炸不自今日起，但近年来人们更加感受到大数据的来势迅猛。一方面，网民数量不断增加，另一方面，以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。2007年全球有5亿个设备联网，人均01个；2013年全球将有500亿个设备联网，人均70个。随着宽带化的发展，人均网络接入带宽和流量也迅速提升。全球新产生数据年增40%，即信息总量每两年就可以翻番，这一趋势还将持续。目前，单一数据集容量超过几十TB甚至数PB已不罕见，其规模大到无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。
数据规模越大，处理的难度也越大，但对其进行挖掘可能得到的价值更大，这就是大数据热的原因。首先，大数据反映舆情和民意。网民在网上产生的海量数据，记录着他们的思想、行为乃至情感，这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物，蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。根据中国互联网络信息中心统计，2012年底我国网民数为564亿，手机网民为42亿，通过分析相关数据，可以了解大众需求、诉求和意见。其次，企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据赛门铁克公司的调研报告，全球企业的信息存储总量已达22ZB（1ZB等于1000EB），年增67％。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元，收集环境和社会管理所需的信息。2011年，英国《自然》杂志曾出版专刊指出，倘若能够更有效地组织和使用大数据，人类将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。
大数据应用的领域
大数据技术可运用到各行各业。宏观经济方面，IBM日本公司建立经济指标预测系统，从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据，计算采购经理人指数的预测值。印第安纳大学利用谷歌公司提供的心情分析工具，从近千万条网民留言中归纳出六种心情，进而对道琼斯工业指数的变化进行预测，准确率达到87%。制造业方面，华尔街对冲基金依据购物网站的顾客评论，分析企业产品销售状况；一些企业利用大数据分析实现对采购和合理库存量的管理，通过分析网上数据了解客户需求、掌握市场动向。有资料显示，全球零售商因盲目进货导致的销售损失每年达1000亿美元，这方面的数据分析大有作为。
在农业领域，硅谷有个气候公司，从美国气象局等数据库中获得几十年的天气数据，将各地降雨、气温、土壤状况与历年农作物产量的相关度做成精密图表，预测农场来年产量，向农户出售个性化保险。在商业领域，沃尔玛公司通过分析销售数据，了解顾客购物习惯，得出适合搭配在一起出售的商品，还可从中细分顾客群体，提供个性化服务。在金融领域，华尔街“德温特资本市场”公司分析34亿微博账户留言，判断民众情绪，依据人们高兴时买股票、焦虑时抛售股票的规律，决定公司股票的买入或卖出。阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和讲究诚信的企业，对他们发放无需担保的贷款。目前已放贷300多亿元，坏账率仅03%。
在医疗保健领域，“谷歌流感趋势”项目依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况，与美国疾病控制和预防中心提供的报告对比，追踪疾病的精确率达到97%。社交网络为许多慢性病患者提供临床症状交流和诊治经验分享平台，医生借此可获得在医院通常得不到的临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析，可以实现对症下药的个性化治疗。在社会安全管理领域，通过对手机数据的挖掘，可以分析实时动态的流动人口来源、出行，实时交通客流信息及拥堵情况。利用短信、微博、微信和搜索引擎，可以收集热点事件，挖掘舆情，还可以追踪造谣信息的源头。美国麻省理工学院通过对十万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理，提取人们行为的时空规律性，进行犯罪预测。在科学研究领域，基于密集数据分析的科学发现成为继实验科学、理论科学和计算科学之后的第四个范例，基于大数据分析的材料基因组学和合成生物学等正在兴起。
麦肯锡公司2011年报告推测，如果把大数据用于美国的医疗保健，一年产生潜在价值3000亿美元，用于欧洲的公共管理可获得年度潜在价值2500亿欧元；服务提供商利用个人位置数据可获得潜在的消费者年度盈余6000亿美元；利用大数据分析，零售商可增加运营利润60%，制造业设备装配成本会减少50%。
大数据技术的挑战和启示
目前，大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战，体现在大数据挖掘的四个环节中。首先在数据收集方面。要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。其次是数据存储。要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。第三是数据处理。有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。第四是结果的可视化呈现，使结果更直观以便于洞察。目前，尽管计算机智能化有了很大进步，但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析，谈不上深层次的数据挖掘，现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。
大数据技术的运用前景是十分光明的。当前，我国正处在全面建成小康社会征程中，工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重，建设下一代信息基础设施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推进信息网络技术广泛运用，是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发展，做出科学决策具有重要意义，我们必须重新认识数据的重要价值。
为了开发大数据这一金矿，我们要做的工作还很多。首先，大数据分析需要有大数据的技术与产品支持。发达国家一些信息技术（IT）企业已提前发力，通过加大开发力度和兼并等多种手段，努力向成为大数据解决方案提供商转型。国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌，既是为了练兵，也是为了获取情报。过分依赖国外的大数据分析技术与平台，难以回避信息泄密风险。有些日常生活信息看似无关紧要，其实从中也可摸到国家经济和社会脉搏。因此，我们需要有自主可控的大数据技术与产品。美国政府2012年3月发布《大数据研究与发展倡议》，这是继1993年宣布“信息高速公路”之后又一重大科技部署，联邦政府和一些部委已安排资金用于大数据开发。我们与发达国家有不少差距，更需要国家政策支持。
中国人口居世界首位，将会成为产生数据量最多的国家，但我们对数据保存不够重视，对存储数据的利用率也不高。此外，我国一些部门和机构拥有大量数据却不愿与其他部门共享，导致信息不完整或重复投资。政府应通过体制机制改革打破数据割据与封锁，应注重公开信息，应重视数据挖掘。美国联邦政府建立统一数据开放门户网站，为社会提供信息服务并鼓励挖掘与利用。例如，提供各地天气与航班延误的关系，推动航空公司提升正点率。
大数据的挖掘与利用应当有法可依。去年底全国人大通过的加强网络信息保护的决定是一个好的开始，当前要尽快制定“信息公开法”以适应大数据时代的到来。现在很多机构和企业拥有大量客户信息。应当既鼓励面向群体、服务社会的数据挖掘，又要防止侵犯个体隐私；既提倡数据共享，又要防止数据被滥用。此外，还需要界定数据挖掘、利用的权限和范围。大数据系统本身的安全性也是值得特别关注的，要注意技术安全性和管理制度安全性并重，防止信息被损坏、篡改、泄露或被窃，保护公民和国家的信息安全。
大数据时代呼唤创新型人才。盖特纳咨询公司预测大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位。麦肯锡公司预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万，缺口14万—19万人；需要既熟悉本单位需求又了解大数据技术与应用的管理者150万，这方面的人才缺口更大。中国是人才大国，但能理解与应用大数据的创新人才更是稀缺资源。
大数据是新一代信息技术的集中反映，是一个应用驱动性很强的服务领域，是具有无穷潜力的新兴产业领域；目前，其标准和产业格局尚未形成，这是我国实现跨越式发展的宝贵机会。我们要从战略上重视大数据的开发利用，将它作为转变经济增长方式的有效抓手，但要注意科学规划，切忌一哄而上。

就业方向：物联网工程专业毕业生可以选择在政府管理部门、科学研究机构、设计院。咨询公司、建筑工程公司、物业以及能源管理、建筑节能设备以及产品制造生产企业等单位从事建筑节能的研究、设计、施工、运行、监测与管理工作。

物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是"信息化"时代的重要发展阶段。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思:其一，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;其二，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，也就是物物相息。

物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心。

物联网原理：

物联网是在计算机互联网的基础上，利用RFID、无线数据通信等技术，构造一个覆盖世界上万事万物的“Internet of Things”。在这个网络中，物品(商品)能够彼此进行“交流”，而无需人的干预。其实质是利用射频自动识别(RFID)技术，通过计算机互联网实现物品(商品)的自动识别和信息的互联与共享。

而RFID正是能够让物品“开口说话”的一种技术。在“物联网”的构想中，RFID标签中存储着规范而具有互用性的信息，通过无线数据通信网络把它们自动采集到中央信息系统，实现物品(商品)的识别，进而通过开放性的计算机网络实现信息交换和共享，实现对物品的“透明”管理。　

物联网分类：

1 私有物联网：一般面向单一机构内部提供服务；

2 公有物联网：基于互联网向公众或大型用户群体提供服务；

3 社区物联网：向一个关联的“社区”或机构群体（如一个城市政府下属的各委办局：如公安局、交通局、环保局、城管局等）提供服务；

4 混合物联网：是上述的两种或以上的物联网的组合，但#后台有统一运维实体。

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