萌芽期：（1991年-2004年）：1994年美国麻省理工学院Kevin教授提出物联网概念，1995年，比尔盖茨在《未来之路》中构想物物互联，并未引起广泛关注。1999年，麻省理工学院首先提出物联网的定义。2003年，美国《技术评论》将传感网络技术列为未来生活的十大技术之首。
初步发展期：（2005年-2008年）：2005年，国际电信联盟（ITU）发布《ITU互联网报告2005：物联网》，2008年第一届国际物联网大会在瑞士苏黎世举行。
高速发展期（2009年-至今）：2009年美国政府将新能源和物联网确定为美国国家战略。2009年温家宝总理在无锡视察时提出“感知中国”，无锡率先建立“感知中国”研究中心，中科院、运营商和多所大学建立物联网研究院。中国正式开始物联网行业战略部署。2010年中国政府将物联网列为关键技术，并宣布物联网是长期发展计划的一部分。2015年，欧盟成立物联网创新联盟。2016年，NB-IoT技术即将进入规模商用阶段。2018年6月，5G通信技术成熟化，第一阶段全功能标准化工作完成，进入产业全面冲刺阶段。
总结中国物联网产业发展，大致经历：
第一阶段：智能消费产品的涌现
2012-2015年期间，消费类物联网产品一夜爆发，过后却慢慢消退。包括智能灯泡、智能插座、智能水壶、智能电饭煲等等智能产品出现在市场上。大致思路是将传统硬件产品，添加上Wi-Fi、蓝牙、ZiBbee等无线技术，再结合APP进行控制。这股热潮来的快、去的也快，因为害怕的稳定性和用户体验存在问题，再加上价格比较高，对于消费者而言性价比不高，市场认可度比较低。
第二阶段：底层技术完善
第二阶段相对于上个阶段，技术有更深层次的突破。这个时候涌现了各种各样的针对物联网的技术，比如NB-IoT、LoRa等新型的传输技术、AI算法、智能语音技术等等，边缘计算、智能计算等计算存储技术走上台，传感器产品也更加的智能化，具有更多的功能。
第三阶段：行业级应用兴起
完成技术突破之后，物联网的应用逐渐从早期的消费类应用往企业级应用发展。更多的应用于城市建设、政府政务、各行各业产业当中。
物联网IoT产业架构分四层：感知层、网络层、平台层、应用层；物联网IoT产业链：端——管——边——云——用
随着云端数据处理能力开始下沉，更加贴近数据源头，使得边缘计算成为物联网产业的重要关口；将来将有75%的数据需要在网络的边缘侧分析、处理和存储。因而物联网产业链由之前的“端——管——云——用”发展为现在的“端——管——边——云——用”；
“端”：物联网终端，主要是完成数据采集以及向网络端发送的作用；包含芯片、感知技术（传感器+识别技术）、 *** 作系统；
“管”：管道层，保证通信的作用，无线连接、卫星和量子通信等方式；
“边”：边缘计算，将集中式架构分解成边缘位置的点；
“云”：云平台，主要进行数据的计算和存储；包含云计算平台和AI技术；按厂商类型分：运营商、ICT、互联网和工业制造厂商以及第三方物联网平台；按商业模式分PaaS和本地部署；按照平台功能可以划分：设备管理平台、连接管理平台、应用开发平台和业务分析平台；
“用”：物联网IoT应用层，落地到不同行业应用场景中；三大业务主线：消费性物联网、政策驱动物联网和生产性物联网；（政策驱动物联网和生产性物联网并称产业物联网）
从产业集聚发展情况来看，我国已初步形成以北京—天津、上海—无锡、深圳—广州、重庆—成都为核心的 环渤海、长三角、珠三角、中西部 地区四大物联网产业集聚区的空间布局。
其中， 环渤海地区 凭借丰富的产学研资源和总部优势，成为我国物联网产业重要的研发、设计和生产制造基地； 长三角地区 以上海、无锡双核发展为带动，整体发展比较均衡，在技术研发与产业化、应用推广方面发挥了引领示范作用； 珠三角地区 是国内物联网市场化最成熟、体系最完备的地区，目前已形成了一批自主的、竞争力强的物联网应用技术成果和信息增值服务模式，产业规模领先其他地区； 中西部地区 软件、信息服务、传感器等领域发展迅猛，成为第四大产业基地，且在自然资源和人力资源方面均存在优势，对物联网产业链底端感知层具有一定的促进作用。
产业集聚区的形成有利于产业规模效应凸显，形成产业链；有助于改善协作条件，节约生产成本；而且能更好的发挥核心城市的辐射带动作用，促进区域一体化发展。目前，四大产业集聚区相互独立、各有特色，汇聚了一批具有全国影响力的龙头企业，产业链逐渐完善，研发机构和公共服务等配套体系基本完备。
一、什么是物联网网关？
网关就是为了不同协议之间转换难而诞生的一个产品，对内负责整个智能家居系统不同设备的协议转换，对外通过以太网或者WiFi进入互联网实现远程通信。
相比于互联网时代，物联网的通信协议更加多样，物的碎片化非常严重，网关的重要性也就由此凸显——物联网网关能够把不同的物收集到的信息整合起来，并且把它传输到下一层次，因而信息才能在各部分之间相互传输。物联网网关可以实现感知网络与通信网络，以及不同类型感知网络之间的协议转换;既可以实现广域互联，也可以实现局域互联。
比如电视机、洗衣机、空调、冰箱等家电设备;门禁、烟雾探测器、摄像头等安防设备;台灯、吊灯、电动窗帘等采光照明设备等，通过集成特定的通信模块，分别构成各自的自组网子系统。而在家庭物联网网关设备内部，集成了几套常用自组网通信协议，能够同时与使用不同协议的设备或子系统进行通信。用户只需对网关进行 *** 作。便可以控制家里所有连接到网关的智能设备。
网关在系统里面起着很重要的核心作用，网关有哪几种形态呢
我们这里也简单说说：
无线转无线：WiFi转433MHz、红外、ZigBee(家庭常见)
GPRS(2G、3G、4G)转433MHz、红外、ZigBee(工业常见)
无线转有线：WiFi转RS485、RS232、CAN(工业居多)
有线转无线：以太网转433MHz、红外、ZigBee(家庭常见)
有线转有线：以太网转RS485、RS232、CAN(工业居多)
二、物联网网关的历史
设备数据的采集、传输、监测是整个流程的关键步骤，在市场需求不断更新以及技术提升中，物联网智能网关就此出现，要更好地了解它的价值和出现的契机，要从设备机器数据的采集、传输、监测过程发展历程说起。
在发展早期，数据采集的意识才刚刚出现的时候，由于传感器的匮乏加上传输技术的落后，大多都是依靠人工进行数据计量。人工计量的弊端不言而喻，耗时耗力并且能够检测的范围是非常狭窄的，所以人工计量的方式很快就被淘汰。
1、初期的本地监测，数据采集的首次尝试
真正意义上的数据监测应该从本地监测开始。通过有线网络将设备总控和 PLC 或者 HMI 连接起来，进行本地的人机交互和信息交换，设备上的数据直接显示在 PC 或者 HMI 上面。
而PC需要近距离地安装在设备旁，同时需要人员一天 24 小时的监控以及反馈。此时，人工的力量还是占了主导地位，本地监测的实际意义不大，只是停留在简单的数据统计工作上。
2、以太网出现，延伸物理传输距离
由于本地监测局限性太大，人们开始把以太网等有线宽带技术运用在数据采集、传输上，数据的传输在范围上有了一定的延伸。当设备节点接入传感器，通过一定的转换到达以太网，再到达终端显示。就传输范围而言，在原有范围基础上是有了一定的拓展。
但是中间存在的协议标准差异导致通信并不能畅通无阻，且有线网络的固有限制就是无法远程监测，这又一次给数据市场提供一个巨大的需求。
3、网关的出现，适配更多协议标准
伴随着 2G/3G/4G 网络、Wi-Fi、蓝牙等无线网络传输技术的出现，数据的远程传输问题出现转机，但多种通信协议的多重协议标准也阻碍了设备与设备之间的“对话”。此时为了能够适配更多协议标准，网关的出现非常及时，在通信协议和数据之间，网关是一个翻译器，与网桥只是简单地传达信息不同，网关对收到的信息要重新打包，以适应系统的需求。
网关的转换能力结合无线通信协议技术，大大提高了物联网延伸距离，但物联网技术也面临一些独特的挑战。其中一个挑战是，受限于系统内存、数据存储容量和计算能力，很多物联网节点无法直接连接基于 IP 的网络，这样就难以做到万物互联。而物联网网关可以填补这块空白，在基于IP的公共网络与本地物联网之间架起一座网络桥梁，使用在不同的通信协议、数据格式或语言，甚至体系结构完全不同的两种系统之间。
通俗来讲，有了网关，所谓的 M2M 不再是狭义上机器与机器的对话，而是设备、系统、人之间没有障碍的沟通。
4、现代物联网智能网关，推动设备预测性运维
现代物联网智能网关，在物联网时代扮演非常重要的角色，它不仅是连接感知网络与传统通信网络的纽带。作为网关设备，物联网智能网关可以实现感知网络与通信网络，以及不同类型感知网络之间的协议转换，既可以实现广域互联，也可以实现局域互联。此外物联网智能网关还需要具备设备管理功能，运营商通过物联网智能网关可以管理底层的各感知节点，了解各节点的相关信息，并实现远程控制，特有的物联网边缘计算能力，让传统工厂在数字化转型的过程中实现了更为快速、精准的数据采集及传输。
三、物联网智能网关的特点
支持远程更新维护。例如 Ruff 的物联网智能网关可随时根据软件的升级，添加支持协议，对外提供基于 JS 语言的开发接口，只需下载相应的配置应用即完成对硬件产品功能的修改。在网关使用过程中出现了问题，也无需去现场进行维修只需利用 Ruff Explorer 远程管理工具在软件层面进行修改即可，从远端提前发现和解决隐患，使维护更智能，设备运行更稳定可靠。
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随着移动互联网的发展，尤其在5G标准逐渐落地的大背景下，人工智能和App产品的结合是一个必然的发展趋势，而且移动互联网、物联网和人工智能的结合将是未来一个重要的发展方向，移动互联网在5G时代与物联网将进一步融合，一系列相关产品也会被陆续推向市场。
开发一款智能化的App需要一个开发团队，通常情况下需要产品经理、UI设计、架构师、项目经理、前端开发（Android开发、iOS开发、Web前端开发）、后端开发、测试工程师等。人工智能相关技术将主要在后端开发中体现，包括数据的收集、整理、分析和决策等 *** 作。当然，通过App进行数据收集本身需要考虑到一些风险，要符合相关的互联网规定，另外对于数据的安全保护要有一套完整的策略方案。
对于开发智能化App需要掌握的技术可以总结为以下三个部分：
第一：前端开发知识。前端开发知识包括Web前端和移动端，其中Web前端的开发需要使用到Html、CSS和JavaScript，移动端开发需要学习Android开发和iOS开发，Android开发需要学习Java语言（或kotlin），而iOS开发需要学习OC（或Swift）。
第二：后端开发知识。服务端开发可以采用多种编程语言来完成，可以采用Java、Python或者PHP等语言，其中Java的性能和扩展性比较好，Python的开发周期比较短，而PHP则比较居中。
第三：人工智能知识。对于智能化数据App通常需要掌握机器学习方面的内容，机器学习也是目前大数据分析的常见手段之一。机器学习需要学习相应的算法，并掌握机器学习的实现过程。机器学习的实现可以采用Python语言，实现过程包括数据收集、数据整理、算法设计、算法实现、算法验证和算法应用。
物联网软件工程师也是属于软件工程师的一种，只是在软件工程师上面细分了一些；物联网工程师，主要方面在于硬件的嵌入式开发比较多；如现在很多热门的智能手表、智能手环、智能扫地机之类的都属于物联网软件工程师开发的。
软件工程师是一个广义的概念，包括软件设计人员、软件架构人员、软件工程管理人员、程序员等一系列岗位，工作内容都与软件开发生产相关。软件工程师的技术要求是比较全面的，除了最基础的编程语言（C语言/C/JAVA等）、数据库技术（SQL/ORACLE/DB2等）等，还有诸多如JAVASCRIPT、AJAX、HIBERNATE、SPRING等前沿技术。此外，关于网络工程和软件测试的其他技术也要有所涉猎。
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