这里写描述
NB-IoT是由电信标准延伸而出的，主要是由电信运营商支持，而LoRa则是一个商业运用平台，两者主要区别在于商业运营的模式：NB-IoT基本是由电信运营商来把控运营，所以使用者必须使用它的网关及服务，而LoRa就量对开放一些，有各种不同的组合方式，商业的模式是完全不同的。
技术层面上来看，NB-IoT和LoRa的差异其实并不是很大，属于各有优劣。而相对于某些领域，国内有一些用户在并行使用这两种技术和网络。NB-IoT相对而言是受限于基站的，而LoRa则要加入一个网关相对简单容易，并且总的来说价格要比NB-IOT低廉。用户可以根据需求，增加不同的网关覆盖。所以从覆盖程度上来说LoRa的覆盖程度可能比NB-IoT更广一点。
LPWAN又称LPN，全称为LowPower Wide Area Network或者LowPower Network，指的是一种无线网络。这种无线网络的优势在于低功耗与远距离，通常用于电池供电的传感器节点组网。因为低功耗与低速率的特点，这种网络和其他用于商业，个人数据共享的无线网络(如WiFi，蓝牙等)有着明显的区别。
在广泛应用中，LPWAN可使用集中器组建为私有网络，也可利用网关连到公有网络上去。
LPWAN因为跟LoRaWAN名字类似，再加上最近的LoRaWAN在IoT领域引起的热潮，使得不少人对这两个概念有所混淆。事实上LoRaWAN仅仅是LPWAN的一种，还有几种类似的技术在与LoRaWAN进行竞争。
概括来讲，LPWAN具有如下特点：
• 双向通信，有应答
• 星形拓扑(一般情况下不使用中继器，也不使用Mesh组网，以求简洁)
• 低数据速率
• 低成本
• 非常长的电池使用时间
• 通信距离较远
LPWAN适合的应用:
• IoT，M2M
• 工业自动化
• 低功耗应用
• 电池供电的传感器
• 智慧城市，智慧农业，抄表，街灯控制等等
LoraWAN和Lora之间关系
虽然一样是因为名字类似，很多人会将LoRaWAN与LoRa两个概念混淆。事实上LoRaWAN指的是MAC层的组网协议。而LoRa只是一个物理层的协议。虽然现有的LoRaWAN组网基本上都使用LoRa作为物理层，但是LoRaWAN的协议也列出了在某些频段也可以使用GFSK作为物理层。从网络分层的角度来讲，LoRaWAN可以使用任何物理层的协议，LoRa也可以作为其他组网技术的物理层。事实上有几种与LoRaWAN竞争的技术在物理层也采用了LoRa。
LoraWAN的主要竞争技术
这里写描述
如今市场上存在多个同样使用LoRa作为物理层的LPWAN技术，例如深圳艾森智能（AISenz Inc）的aiCast。aiCast支持单播、多播和组播，比LoRaWAN更加复杂完备。许多LoRaWAN下不可能的应用因此可以实现。
Sigfox使用慢速率的BPSK(300bps)，也有一些较有前景的应用案例。
NB-IoT(Narrow Band-IoT)是电信业基于现有移动通信技术的IoT网络。其特点是使用现有的蜂窝通信硬件与频段。不管是电信商还是硬件商，对这项技术热情不减。
关键技术Lora简介
LoRaWAN的核心技术是LoRa。而LoRa是一种Semtech的私有调制技术(2012收购CycleoSAS公司得来)。所以为了便于不熟悉数字通信技术的人们理解，先介绍两个常见的调制技术FSK与OOK。选用这两个调制方式是因为：
1这两个是最简单、最基础、最常见的数字通信调制方式
2在Semtech的SX127x芯片上与LoRa同时被支持，尤其是FSK经常被用来与LoRa比较性能。
OOK
OOK全称为On-Off Keying。核心思想是用有载波表示一个二进制值(一般是1，也可能反向表示0)，无载波表示另外一个二进制值(正向是0，反向是1)。
在0与1切换时也会插入一个比较短的空的无载波间隔，可以为多径延迟增加一点冗余以便接收端解调。OOK对于低功耗的无线应用很有优势，因为只用传输大约一半的载波，其余时间可以关掉载波以省功耗。缺点是抗噪音性能较差。
这里写描述
FSK
FSK全称为Frequency Shift Keying。LoRaWAN协议也在某些频段写明除LoRa之外也支持(G)FSK。FSK的核心思想是用两种频率的载波分别表示1与0。只要两种频率相差足够大，接收端用简单的滤波器即可完成解调。
对于发送端，简单的做法就是做两个频率发生器，一个频率在Fmark，另一个频率在Fspace。用基带信号的1与0控制输出即可完成FSK调制。但这样的实现中，两个频率源的相位通常不同步，而导致0与1切换时产生不连续，最终对接收器来讲会产生额外的干扰。实际的FSK系统通常只使用一个频率源，在0与1切换时控制频率源发生偏移。
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GFSK是基带信号进入调制前加一个高斯(Gaussian)窗口，使得频率的偏移更加平滑。目的是减少边带(Sideband)频率的功率，以降低对相邻频段的干扰。代价是增加了码间干扰。
对于这一方面的研究实验发现：学习Lora调制技术的一些准备及发现
然而，对于“悠久历史积累”和高安全、易部署等综合优势的LoRa阵营来说，最近几年里，在技术和落地方面虽取得了长足的进步，但离真正的规模、解决行业客户的切实问题是有着不小的差距。那么，究竟是技术壁垒突破较难？产业链生态不健全？亦或者是商业模式限制了从业者对市场规模的想象？对于LoRa产业链的广大从业者而言，找到制约LoRa技术大规模发展的瓶颈，并联手产业合力突围对推动产业良性发展至关重要。专家描述了用于工业物联网的标准软件栈可以集成到现代自动化系统中的方式。
在大型工业系统中，集成是一项越来越大的挑战。过去，工业系统集成主要集中在设备，网络和其他硬件物理层。大多数情况下，软件已配置并包含在特定设备中。
利用工业物联网及其无处不在的网络连接和虚拟化，系统集成挑战现在包括在物理层上运行的软件。
DDS是一种工业物联网连接标准，专门解决工业系统中不断增长的软件集成挑战。例如，DDS用于石油钻井平台自动化平台。这些平台的开发旨在通过集成钻机上的所有子系统并使用软件来驱动钻井过程，从而大大简化钻井过程。
自动化平台需要在控制和流程级别上增加分布式软件。一旦技术人员监控并控制了钻机上的泥浆泵子系统，并与运行其他子系统（如钻头）的其他技术人员协调。使用自动化平台，有一些计算节点运行管理两个子系统的软件应用程序。
这些应用程序需要以安全且可扩展的方式在数十个到数百个软件应用程序之间以高速率共享数据。这就是使用DDS（工业互联网联盟（IIC）建议的核心IIoT连接标准之一）已证明其价值的地方。
OPC UA是工业自动化中用于解决器件集成挑战的另一种IIC核心连接标准。OPC UA简化了需要在制造系统中连接的设备和控制器的配置。它还提供有助于解决应用程序和设备之间语义互 *** 作性的信息模型（如机床的MTConnext）。
未来的过程控制，楼宇自动化，石油钻井平台自动化等工业自动化系统将集成在软件和设备级别。集成DDS和OPC UA以支持这些需求是有意义的。
一种集成方法是基于对象管理组的标准使用OPC UA-DDS网关。DDS扮演核心总线的角色，简化了分布式软件应用程序的集成以及它们之间的数据和服务调用共享。
OPC UA设备和应用程序使用新标准化的OPC UA-DDS网关桥接到DDS数据总线。通过这种方法，可以在软件和设备级别集成具有OPC UA设备和应用程序的软件密集型工业自动化系统。
将来，通过将OPC UA的客户端 、服务器模型和域信息模型与DDS经过验证的发布与技术相结合，可以使用更紧密的集成，将DDS和OPC UA结合在一起。这种方法在DDS和OPC UA之上提供了一个API层，以更好地解决集成挑战。
它将扩展到数千个节点，消除对服务器的依赖，提供灵活的物理层实现并实现细粒度的安全性。
这两种集成方法中哪一种对特定的工业系统有意义取决于用例和整体系统要求。实际上，这两种方法可以根据需要在同一系统中使用。无论如何，将DDS的软件集成强度与OPC UA的设备集成强度相结合是一条充满希望的前进道路。楼上一些回答太形而上学了，都是理论，简单的事情整复杂了，非常容易把人往沟里带。
本人从事物联网专业（说实话做了不少产品，但目前OSI七层协议都背不全），分享下自己的答案，希望能给题主一些帮助。
物联网其实是互联网的一个延伸，互联网的终端是计算机（PC、服务器），我们运行的所有程序，无非都是计算机和网络中的数据处理和数据传输，除了计算机外，没有涉及任何其他的终端（硬件）。
物联网的本质还是互联网，只不过终端不再是计算机（PC、服务器），而是嵌入式计算机系统及其配套的传感器。这是计算机科技发展的必然结果，为人类服务的计算机呈现出各种形态，如穿戴设备、环境监控设备、虚拟现实设备等等。只要有硬件或产品连上网，发生数据交互，就叫物联网。
不过物联网的概念目前被炒到过热。鄙人大概十年前开始学习嵌入式，那个时候还没物联网、智能硬件这么高大上的字眼。相信很多前辈那时跟我一样，学的是单片机编程，大家都用“单片机”来概括这个行业。大概2012年左右，很多热钱从房市涌出，投入资本市场。正是这个时候，一大波高大上词汇来袭。服务器技术叫“云”，单片机叫“智能硬件”，网络单片机应用叫“物联网”，车载单片机应用叫“车联网”。。。呵呵。这种现象是商业进展的必要性，我们搞技术的只能跟着改头换脸，谁叫发薪水的是老板呢，呵呵。
不过受限于技术上的瓶颈，物联网的发展，其实无法像当初互联网那样爆发。或者换通俗一点的说法，大家有没有发现很多物联网的应用，其实是锦上添花的东西，需求性并没有那么强，这也就是为什么很多智能硬件卖得并不是很好的根本原因；正是因为需求性原因，所以商业上也不会出现滴滴打车那样的持续性投入，又一定钳制了技术的进一步发展。
到今年，这一波的投资热潮冷却了很多，但是在这波浪潮里，我们的社会还是发生了很多变化。首先是关注物联网的人越来越多，从业者也越来越多。而且很多大学也开设了相关课程，政府也出台了行业鼓励政策。前面我们说过物联网的概念被炒得有点过热，所以在物联网的大群体里，有两类人最为迷茫。其一就是专注物联网的创业者，其二就是物联网专业的学生。鄙人也曾经属于第一类人。
物联网的技术前景是广阔的，近些年上市的一些空气净化器产品，穿戴设备，家庭环境监控设备，在过去是不曾有的，在目前的消费背景下，正服务着大众。未来还会有更多的新式设备出现，这些正是物联网技术发展的必然结果，所以投身于物联网的技术研发，是很有前景的一件事。
然而物联网的商业前景却是复杂的，特别是对于创业者而言，这不是一个好消息。既然创业，目的肯定是赚钱，然而放眼人类社会，最赚钱的事情，其实归类起来就那么几样。首先是资源、再就是获取资源的工具，以及信息。每个企业，想要活得好，目标只有一个，就是垄断。然而社会上的大部分资源，都是垄断在大企业手里，小企业参与的，往往是跟民生有关的门槛低的行业，竞争激烈，赚钱辛苦。回到计算机行业，虽然计算机行业开放程度很高，然而垄断的存在并不亚于其他行业。英特尔、ARM等公司，基本垄断了处理器行业。微软、Google（Android）、苹果垄断了 *** 作系统。物联网是新兴市场，虽然目前容量不大，但各家各户都盯着，对于创业者而言，无法创造垄断，很难存活。创业者大部分都是小公司，你无论多么牛逼的技术，一旦有市场，大公司都可以迅速投入数倍于你的资金，在非常短的时间内模仿你，超过你，压垮你。你是小公司，宣传推广，也不可能投入像大公司那样的资金及影响力，所以产品再好，也不一定卖得好，这是每个技术型创业者，不得不面对的事实。
正是因为上述压力，很多创业者非常迷茫。本人过去四年间一直从事物联网行业，因此结识了很多同行，其中大部分都是创业者。这些创业者非常勤奋，对自己的想法充满热情，也往往敢于坚持。然而这些并没有什么用，大部分创业者，都没有走到今天，因为投资人的钱总是会烧完的。
我觉得想走向成功，物联网行业的创业者应该处理好两个问题。首先，应该认识到，计算机行业想突破垄断，对于大企业而言，是技术积累。然而对于个人或小团队而言，唯一的方法是缩小用户群体。就是我们应该专注于一个领域一项技术去解决一个问题。如果你说你的客户是大众每一个人，那你的东西基本一个都卖不出去。但是如果你的客户是“捷达轿车车主”+“装过电子导航系统”，那你的东西会比较好卖。缩小用户群体的好处，是大企业不会来跟你抢饭吃，而你又非常容易精准的找到你的客户并说服他们买你的东西。其次，个人或小团队，不应该有任何一刻在亏本，否则你终会难以坚持。最好的状态，应该是大家都有正职工作（收入），但是比较闲，一起来维护一款小产品，这样的情形，往往容易成功（最后团队或项目被大公司收购，实现财务自由，或职位上升）。
对于在大企业进行物联网方向研发的人员，自然不用担心收入问题，然而可能大部分时间，都要接受来自上层的任务分配。作为物联网技术从业者，我们应该认识到，这个行业的技术，还是有很多方面需要突破的，个人将一些觉得需要突破的技术陈列如下，希望在物联网方向的研发人员，可以在闲暇之余，做一下这么几方面的技术积累：
1目前国内低功耗网络技术都做得不好，包括zigbee，其实也被过分夸大宣传。
2传感器和传感输入部分，其实有很大的空间，人之所以聪明，跟手、眼、口、鼻、耳有很大关系，然而计算机的手眼口鼻耳，没一项可以跟人比。由于个人很难在芯片技术上积累，所以只能做做算法，对于视觉识别技术，各个领域，都有非常大的潜力，可以研究积累。
3降低研发难度的工具，可以关注下，目前物联网还属于教学推广阶段，能够快速帮助从业者提高研发效率的工具，可以研究积累。（鄙人正是做这一块）
4特定环境下的语音对话算法，可以研究下。目前所有的语音识别，几乎都不过是语音转文字而已，然后计算机通过词汇分析来执行任务，基本都做不了上下文对话。非特定环境下的语音对话，估计国外的苹果、google，国内的讯飞、腾讯、百度都在研究，个人技术者基本没有必要也没有机会。不过在特定环境下（比如自动导航这个环境，人的指令，只会围绕“导航”这个主题），语音对话是非常有效率的输入输出工具，值得个人研究积累。
说完创业者，再来说说各大高校的物联网专业的学习者。
其实我个人是不建议在本科搞物联网专业的，因为物联网专业不是基础学科，在本科开设，没能力的学校，也就是一个幌子，会坑不少人。有点能力的学校，也无法指望在当前的教学构架下，能让学生学到点什么。其原因就是，物联网涵盖的内容太多，随便列举列举：
1数电模电、单片机编程技术：要做物联网产品，起码，你能看得懂电路板吧，你得能给单片机写几行代码，点个流水灯什么的吧。要知道，这过去是放到自动化专业四年要学的东西啊。电路板画得好，就算在内陆省会城市，月薪也随便上万的啊，单片机写得好，月薪也一样上万的啊。打什么物联网的幌子啊！
2网络技术：光给单片机编单机程序还不行，你还得能让单片机上网吧，否则叫什么物联网。既然上网，最简单的“客户端-服务器”模型，你好歹得在云端放个服务器吧。且不说服务器程序你要自己写，到阿里云买个服务器，绑定个域名，估计你都得折腾一个礼拜。写服务器程序，那在本科也是一门专业啊，起码VC要学吧（时髦点学java）。你即会上位机，又会单片机，那你是全栈工程师啊，这工资不是更高？
3无线技术：很多产品，光一个单片机还不行，你还得整多个单片机，然后多个单片机互相整个网络，这就涉及到组网。用wifi，功耗太高。用zigbee，光协议就看死你。用蓝牙，人家构架就没这么整过。那只好自己写吧，从驱动到组网协议，你要能写全，还不出问题，那以后还有什么软件构架你整不了啊？
4传感器技术：就目前而言吧，很多传感器都是数字型的，直接丢数值出来，单片机只需连上去就可以用，难到不难。但问题是量多，测温度吧，有温度传感器；测光照吧，有光照传感器；测空气吧，有空气质量传感器；还有加速度传感器、心率传感器、颜色传感器、分贝传感器。。。大学也就四年，学单片机编程估计都要三年，你看你剩下的时间能整几个吧。
5终端技术（App）：物联网物联网，你把用户搁哪啊，总要给用户丢个App来看看产品状态吧，那就得学习App怎么做。iOS和Android你还得都学了，不然用户就得减少一半，呵呵。
所以本科开设的物联网专业真的是坑啊，明摆着学校不可能教全的嘛，就算学校愿意教，学生也学不过来啊。给点可行性建议吧：
1明确正确的技术观，物联网是一个行业，而不是一个专业。学好物联网里任何一项技术，都可以独当一面，迅速实现个人价值积累（收入很赞的哦）。如果贪多贪快，除了给自己带来无尽的失望和打击，没什么好处。
2明确正确的发展方向，物联网涉及软硬件、互联网、App等多个领域，作为个人而言，只可能精其一样。如果是做硬件，那就好好学数电模电、应用电路、布线画板、传感器特性等等。如果是做软件，明确方向，一般建议本科阶段学好单片机编程、熟悉一两种传感器或应用，做一两款小产品即可。毕业后，可逐步过渡，学会和其他工程师配合，学会组网应用，多出作品练手。
3实践大于理论，学物联网或者嵌入式一定要勤上手，多出作品。多出作品，不仅可以增长技术能力、了解物联网构架，最重要的是可以提高自信心。人与人的区别，大部分都在教育，而教育成功与否，自信是非常重要的评估法则。当然，由于物联网一般都是系统产品，建议学习者可以基于成熟的构架去做产品，这样容易成功做出完整产品。可以用我们酷享物联系统，也是选择之一。
4毕业后，尽量不要去初创公司，不过初创公司也很少招应届生。一定要去中型企业或大企业的核心团队，哪怕打杂都行。无论未来是打算做市场还是做技术，一定要记得毕业招工作的时候，要想办法进企业的核心研发团队，大公司进不了，就进小一点的，再进不了，就再小一点。可能有人会问，人家不一定要我啊。对，人家不一定要你，你本科期间作出的物联网作品，就是敲门砖。
5就业后，不要急于成功，闷下心思，跟着团队技术带头人做技术。有什么做什么，尽多培养不同领域的应用，多结实靠谱的技术朋友。三五年后，某一天，你会发现你自己有技术、有团队，可以做任何产品的时候，你的路也会宽阔起来。
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好了，广告时间到了，来说说我这两年从事的项目：
酷享物联系统，是开源、开放的物联网系统，以主机+设备的方式，原生支持常见家电控制，提供可以嵌入到设备里的无线物联模块（万纳模块）给研发者，研发者可以基于万纳模块，快速实现自己的Idea。万纳模块8个IO无需编程，就可以被配置为数字输入输出、按键、模拟采样（ADC），PWM等各种方式，极大的降低了设备的接入门槛。
由于酷享物联系统是开源系统，学习者使用酷享系统学习物联网构架的同时，还可以看到酷享物联系统的实现代码，以及诸多应用案例，以最高的效率，提升自己对物联网的理解。
案例：
植物栽培助手（不编程案例）
双向开关、智能插座（不编程案例）
情景面板（不编程案例）
LED调光器（不编程案例）
空气质量监测仪（开源案例）
补充：（2016420）
本来不想上照片的，有评论说我做的这几个作品根本没有联网，那我就发几张照片出来打脸，呵呵。
请问？系统中所有设备，都可以通过app远程联网查看，控制，怎么不是物联网？？？？？？？？？？？？？？？？
请问？系统中所有设备，可以脱离手机，通过网络互为关联，互相触发，怎么不是物联网？？？？？？？？？？？？？？？？？
对，说的就是你，让我看论文的那位！！！！！！！！！！！！！
好了，希望诸多物联网从业者也好，初学者也好，都能戒骄戒躁，努力积累，实现中国梦！哈哈哈哈物联网是互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能行使独立功能的普通物体实现互联互通的网络。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。
1、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。
2、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。 物联网将现实世界数位化，应用范围十分广泛。
自动化是指机器或装置在无人干预的情况下按规定的程序或指令自动进行 *** 作或控制的过程。自动化应用领域可分为办公物联网的应用如下：
1、智能仓库。物联网一个很好的应用。它能准确的提供仓库管理各个环节数据的真实性，对于生产企业，可以根据这个数据合理的把控库存量，调整生产量。物联网中利用SNHGES系统的库位管理功能，可以准确提供货物库存位置，这就大大提高了仓库管理的效率。
2、智能物流。运用条形码、传感器、射频识别技术、全球定位等先进的物联网通信技术，实现物流业运输、仓储、配送、装卸等各个环节的智能化。不仅货物运输更加的自动化，而且作出的全面分析还能及时的处理问题对物流过程作出调整，优化了管理。大大提高了物流行业的服务水平，还节约了成本。
3、智能医疗。利用物联网技术，实现患者和医务人员、医疗机构、医疗设备的互动，实现医疗智能化。物联网医疗设备中的传感器与移动设备可以对患者的生理状态进行捕捉，把生命指数记录到电子健康文件中，不仅自己可以查看，也方便了医生的查阅，实现远程的医疗看病。很好的解决当前的医疗资源分布不均，看病难的问题。
4、智能家庭。物联网的出现让我们的日常生活更加的便捷。不远的将来一台手机，就可以 *** 作家里大多数的电器，查看它们的运行状态。寒冷的冬天，我们可以提前打开家里的空调，回到家就暖暖的。物联网还能准确的定位家庭成员的位置，你再也不用担心孩子跑的找不见人，省心省力。
5、智能农业。物联网在农业中的应用就更加的广泛。监测温湿度，监视土壤酸碱度，查看家禽的状态。在这些数据的支持下，农户就可以合理进行科学评估，安排施肥，灌溉。监测到的天气情况比如降水，风力等又为我们抗灾、减灾提供了依据。提高了产量，降低了减产风险。
6、智能交通。物联网将整个交通设备连在一起。主要是用图像识别为核心技术。可以准确的收集到交通车流量信息，通过信号灯等设备进行流量的控制，这个技术的运用，会让堵车成为历史。管理人员利用这个技术能将道路、车辆的情况掌握的一清二楚，驾驶违章无处可逃，交通事故也能及时的得到处理。人们的出行得到了很大的方便。
7、智能电力。电力工程是一项重大的民生工程，对电网的安全检测是一项必修科目。以南方电网与中国移动通过M2M技术进行的合作为例，因为物联网的运用，使得自动化计量系统开始启动，使得故障评价处理时间得到一倍的缩减。有机会，但是建议不要做泛和大，从垂直领域出发比较好，为啥这样说呢？原因如下。
1、各大运营商、互联网公司、设备制造商等等企业都在做综合性的平台。
国内有阿里、华为、三大运营商、百度、腾讯、小米、海尔、京东、中电科等。
国外有亚马逊、IBM、SAP、
谷歌、GE、西门子、博世等。
通过以上名单可以发现，这些公司的特点。
这说明物联网是未来的发展方向，是值得花钱而且花大钱去布局的事。
2、做综合性的物联网平台，要求的资金、资源和技术要求会很高。因为是综合性平台，那么你得搞清楚各行各业的所使用物联网平台的诉求，行业标准等等，不然你的用户群体就会很窄。
3、面对的竞争对手的实力都不可小觑，你要考虑的是现阶段进入这个领域做平台在技术上能否与以上那些公司一较高下呢？你想投入多少时间和精力去做平台呢？人家都可是布局好几年了，踩了很多坑积累了很多经验，且现在平台已具有一定规模，形成了一定的行业壁垒，特别是华为，据我所知，国内运营商的平台都离不开华为的支持。
物联网平台的玩家之多，让人惊叹啊，那么咱们还有没有机会呢？答案是肯定的，有！但我的建议走垂直领域。
物联网的领域很广泛，所以专业的物联网平台未来会有很多，而这种综合性的物联网平台经过几年的厮杀后，最终也就剩下几家巨头。何谓垂直领域的物联网平台呢？
最基本的就是行业垂直，比如工业、农业、教育、医疗、安防、建筑、家居、交通运输等领域。
以上玩家也有做垂直领域的，比如ABB/西门子/GE/普奥云/博世等，他们专注工业领域，爱立信、诺基亚专注通信领域，而互联网巨头则是走综合性的较多，因为他们有一定客户基础、服务器资源和用户群体，可以面对企业和开发者提供平台服务，海尔/小米等企业就是在智能家居领域发力的。
不出意外，安防领域的海康、大华都在对自己的领域来架设相应的物联网平台。
从专业的角度来看物联网平台类型有功能呢？
物联网平台有五种类型
1网络连接，网络连接平台以物联网系统的网络组件为中心。它们为用户提供保持设备在线所必需的软件、连接硬件和数据指导。它们的网络通常依赖现有的运营商服务和WI-FI，并以一种便于物联网设置的方式配置网络连接。
有机会的，物联网的网少不了平台，没有平台就没有物联网。平台提供基于数据的存储、管理等。数据挖掘、数据分析等都基于云平台来计算。
物联网平台从另一个角度来看，是数据的“聚合”平台，通过大数据分析，给决策提供状态、趋势和决策等。
随着5G时代的到来，“边缘计算”一词越来越多的出现在大众视野。今天我们就来讲讲Arex算力资源平台如何利用“边缘计算”制霸未来物联网20。
什么是边缘计算？
首先我们介绍一下什么是边缘计算：边缘计算是分布式计算技术的一种，分布式系统的崛起催生边缘计算平台和新的网络构架分布式AI会在最后一英里网络中增加更多的计算、智能和处理/存储能力，将引发移动端硬件和算力变革。
在这种配置中，人工智能引擎将依赖于大量物联网传感器和执行器，收集和处理大量的 *** 作现场数据。海量数据将为“本地化”的边缘计算AI引擎提供燃料，这些引擎将运行本地进程并在现场做出决策。
因此网络需要另一种水平的实时边缘计算、数据收集和存储，将推动人工智能处理到网络边缘。这将完成云边缘智能和网络化计算机的循环, 并通过基于区块链的智能合约来完成数据授权和业务运转。
物联网中边缘计算与区块链的结合是大势所趋，会将当前的传统物联网完全颠覆掉。
为什么这么说呢？
传统物联网将被淘汰
伴随着近年来通用计算机设备的飞速发展，各类自动化的智能设备开始进入人们视野，背后是廉价传感器和控制设备的爆炸性增长。传统物联网系统基于服务器/客户端的中心化架构。即所有物联设备都通过云实现验证、连接和智能控制。
中心化的物联网架构存在三个问题。
一是云计算成本，例如在家庭应用场景下，两台家电相距不到一米，也需要通过云端进行沟通。数据汇总到单一的控制中心，企业所销售的物联设备越多，其中心云计算服务支出的成本会越大。由于终端物联设备竞争愈加激烈，利润走低，中心计算成本矛盾会越来越突出。
其次，中心化的数据收集和服务方式，无法从根本上向用户保证数据会合法使用。用户的数据保护完全依靠企业单方面的承诺，难以进行有效的监管。
第三，中心化物联生态系统中，一个设备被攻陷，所有的设备会受到影响。例如《麻省理工 科技 评论》2017年所指出的僵尸物联网，可以通过感染并控制摄像头、监视器等物联设备，造成大规模网络瘫痪。
区块链技术重塑物联网
区块链技术可以利用区块链独特的不可篡改的分布式账本记录特性，构建底层通讯节点、建立链上算力生态、依托分布式存储用于计算服务等区块链技术的综合应用，将全球闲置算力整合起来，通过构建“边缘算力”模式为有需求的用户提供d性可扩容的算力交易、算力租赁等服务。为用户打造一个开放、公平、透明和低门槛的去中心化算力资源共享平台，同时结合丰富的行业经验为全球客户提供更优质的服务。
简单来说就是Arex算力资源平台利用分布式计算模式将全球的闲置算力进行整合，从而构建出高数量级的“边缘算力”，并以此为算力源对需要的应用场景进行高能输出。
边缘算力的应用场景到底有多广阔？
边缘计算将数据处理从云中心转移到网络边缘，计算和数据存储可以分散到互联网靠近物联终端、传感器和用户的边缘，不仅可以缓解云带宽压力，还可以优化面向感知驱动的网络服务架构。（例如家里的空调、热水器与冰箱、安防摄像头等可以通过边缘计算进行协调运行，即使是在连接不上云服务器的情况下，也能确保最佳的节能和服务状态。）
第三方数据分析机构IDC预测，在2020年全球将有约500亿的智能设备接入互联网，除了目前大火的5G通信外，包括大数据人工智能穿戴产品、无人驾驶技术、智慧城市服务等，其中40%的数据需要边缘计算服务。由此可见边缘计算有着强大市场潜力，也是当前各服务商争夺的热点。
无人驾驶技术：
无人驾驶
智能穿戴设备：
智慧城市：
要回答物联网云平台是不是还有机会的问题，首先要搞清楚几方面的状况：
一是定位。从技术角度来说，你是做物联网云平台的那一层，IaaS、PaaS、SaaS，单做某层或是混合？而技术的定位取决于：（1）你觉得那一块是你发掘出的空白或者你觉得有前景？（2）为你的客户提供什么样的价值（3）你想做什么样的商业模式。这三个问题依次定推，最后才决定了你了的技术定位和技术架构。找准定位，这是你开始一切的起点。
二是资源。这个我就不多说了，包括资金、技术、人脉、产业链合作，这是你保障自己可以开始有效行动的基础。
三是团队。团队是真正去实施理想的载体，可以是几个人的创业“作坊”，也可以是有一定规模的公司，也可以是松散的联盟组织。
其实，物联网的市场何其大，需要的云服务何其多，宏观市场和细分市场规模都足够你有所作为。做不做，做不做得好在于自己。至于，做不做设备终端，就看你是怎么玩了。
机会很大
物联网平台承上启下，是物联网产业链枢纽。按照逻辑关系和功能物联网平台从下到上提供终端管理、连接管理、应用支持、业务分析等主要功能。
通信技术发展促进连接数迅速猛增，物联网迎来告诉发展引爆点
连接数告诉增长是物联网行业发展基础
物联网发展路径为连接--感知--智能，目前处于物联网发展第一阶段即物联网连接数快速增长阶段。到2018年，全球物联网连接数将超过手机连接数。
物联网发展第一阶段：物联网连接大规模建立阶段，越来越多的设备在放入通信模块后通过移动网络（LPWA\GSM\3G\LTE\5G等）、WiFi、蓝牙、RFID、ZigBee等连接技术连接入网，在这一阶段网络基础设施建设、连接建设及管理、终端智能化是核心。爱立信预测到2021年，全球的移动连接数将达到275亿，其中物联网连接数将达到157亿、手机连接数为86亿。智能制造、智能物流、智能安防、智能电力、智能交通、车联网、智能家居、可穿戴设备、智慧医疗等领域连接数将呈指数级增长。该阶段中最大投资机会主要在于网络基础设施建设、通讯芯片和模组、各类传感器、连接管理平台、测量表具等。
物联网发展第二阶段：大量连接入网的设备状态被感知，产生海量数据，形成了物联网大数据。这一阶段传感器、计量器等器件进一步智能化，多样化的数据被感知和采集，汇集到云平台进行存储、分类处理和分析，此时物联网也成为云计算平台规模最大的业务之一。根据IDC的预测， 2020年全球数据总量将超过40ZB(相当于4万亿GB)，这一数据量将是2012年的22倍，年复合增长率48%。这一阶段，云计算将伴随物联网快速发展。该阶段主要投资机会在AEP平台、云存储、云计算、数据分析等。
物联网发展第三阶段：初始人工智能已经实现，对物联网产生数据的智能分析和物联网行业应用及服务将体现出核心价值。Gartner 预测2020 年物联网应用与服务产值将达到2620 亿美元，市场规模超过物联网基础设施领域的4 倍。该阶段物联网数据发挥出最大价值，企业对传感数据进行分析并利用分析结果构建解决方案实现商业变现，同时运营商坐拥大量用户数据信息，通过数据的变现将大幅改善运营商的收入。该阶段投资者机会主要在于物联网综合解决方案提供商、人工智能、机器学习厂商等
物联网云平台是一个专门为物联网定制的云平台，物联网与普通的互联网是不同的:物联网终端设备比普通互联网手机端,电脑端多出几个数量级;普通互联网对>根据福建财经频道采访报道福建蜂窝物联网科技有限公司根据自己在行业内多年的经验总结得出四大农业物联网解决方案：温室大棚、生态农场、畜牧养殖、水产养殖。
① 温室大棚：温室生产管控解决方案通过对温室内温湿度、土壤水分、光照度、光合效率、二氧化碳、光照度等进行数据监测，通过无线技术传输至云平台加工处理，并在手机、电脑、平板上实时显示。用户还可通过软件平台对温室湿帘风机、喷淋滴灌、内外遮阳、顶窗侧窗、加温补光等设备进行控制。从而达到温室种植的智能化管理，减轻用户的工作量，节省用户用工成本和管理成本。
② 生态农场：室外农作物智能监控改造方案，该方案可建设一个气象站及其相关传感器，采集农作物当地的环境参数，设备主要以水泵、电磁阀、水肥一体化设备等为主，施工简便，主要实现自动控制水阀进行浇水作业等功能，提高生产效率，提高作物产量。
③ 畜牧养殖：主要针对环境温湿度和空气中氨气含量进行监测，配套水帘与排风系统，以此来达到降温与换气功能。同时采用自动投料装置与粪便清理装置，确保了环境的环境卫生，减少用工成本。另外针对畜禽安全方面采用视频监控系统，实时关注畜禽动态情况并实现远程会诊的功能。全面结合自动化设备和计算机信息技术为畜禽的生产提供有效的管控手段。
④ 水产养殖：水产养殖生产管控解决方案通过对养殖水域的环境以及现场设备的集中监控，经过云服务器分析，得出科学的生产 *** 作指导，使得水产养殖实现智能化，通过PC、APP等显示控制方式实现随时随地监控管理。
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