大数据的存在让淘宝、广告、信息流等的推荐更加算法化。数据可以去猜人的喜好、洞悉用户的方方面面，人们作为个体在大数据面前没有秘密。大数据对市场的把控、疫病的分析、经济的解读等各方面存在影响。
物联网，顾名思义，万物物联。人们可以控制冰冷的机器设备，一切都变得智能化起来，车可以自动驾驶，空调可以用手机打开，灯光可以语音调节等等。
人工智能是给机器赋予了机器“语言”，深度学习，通过编程让机器有了类似“人”的功能。比如通过代码的输入，机器可以和人进行简单的语言交流，替人类工作等等伴随着5G，物联网就要来了，新技术带来的变化，对各方面都产生了新的要求。可以说物联网最大的变化就是联网的设备数量级地增多，互联网的节点以百亿计算，那么，物联网的连接数量将达到万亿级别，同时，上网的用户也在发生本质的改变，互联网时代是人在上网，当互联网发展到物联网阶段，上网的用户不仅仅是人，更多的是设备。
互联网时代的终端多数是富设备，有高速cpu、大内存、触摸屏幕、存储器、摄像头、音频模块等等，而在物联网中，更多的是贫设备，相对于手机和PC，这些设备不是却这个就是缺那个，就算什么都有，配置也非常低。用户的要求就是平台的需求，用户间的差距巨大、类别繁多是物联网面对的主要问题。这时，对于新的生态系统的核心 *** 作系统就需要体积小、能耗低、速度快、延时小，特别是对延时的要求极高，需要达到毫秒级，毕竟人可以忍着沮丧的心情等待，设备没有感情只有规则，它们可不会等待，如果延时过大，物联网将变得毫无意义。不仅如此，对于类别复杂的设备，还需要有互助机制，利用富设备的资源帮助贫设备，以完成任务。
互联网升级为物联网必然在近几年完成，所有一切相关要素都将发生适应性变化，现在看来，在美国打压华为的背景下，这种进程被人为地加速了。
2007年，苹果正式发布iPhone，2008年，第一款真正意义上的Android手机问世，此后的10余年时间，虽然不断地有公司挑战android的地位，但均无建树，可以说移动互联网 *** 作系统的天下就是苹果和谷歌。
而随着谷歌Fuchsia和华为鸿蒙（Harmony）的推出，沉寂了10余年的 *** 作系统领域烽烟再起，即将开始战国时代。
由于设备类型复杂，未来的 *** 作系统应该有别于现有linux的宏内核，改用微内核，这成为未来 *** 作系统的开发方向。从公开的信息得知，目前谷歌的Fuchsia、华为的Harmony都是微内核，苹果也采用了一部分微内核。至于IBM近期收购的红帽linux应该没有变化，依然采用宏内核。微软的windows系列没有赶上移动互联网，在物联网时代似乎也没用看到有大的动作。
如果苹果依然维持封闭的状态，那么在开源 *** 作系统展开竞争的只有华为和谷歌两家。
Fuchsia不同于安卓使用的Linux内核，采用比较新的Zircon的内核，与当下Android相比，无论是存储器还是内存之类的硬件要求都大幅降低，可以看出这是一款面向物联网的家用电器用的系统。
而鸿蒙 *** 作系统具有四大技术特性：1分布式架构首次用于终端OS，实现跨终端无缝协同体验；2确定时延引擎和高性能IPC技术实现系统天生流畅；3基于微内核架构重塑终端设备可信安全；4通过统一IDE支撑一次开发多端部署，实现跨终端生态共享。
目前看来，华为的鸿蒙 *** 作系统更胜一筹，但毕竟姜还是老的辣，浸 *** 作系统数年的老江湖谷歌也不是吃素的，如此一来，在 *** 作系统领域必将展开厮杀，结局很严重，关乎两个公司的生死存亡，毕竟对于 *** 作系统，两个开源平台显得多余，将额外消耗不必要的全球化资源。
从产业链来看，华为的通讯公司背景有利于新生态的建立，并且鸿蒙 *** 作系统的一些新特性也属于世界首创，在背水一战的状态下，华为极有可能置于死地而后生，任正非几天前说过这样一句耐人寻味的话：“以前们就是想赚点小钱，现在我们的目标就是战胜美国”，而 *** 作系统正是迈向胜利的第一步，也是最为关键的一步。
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。下面北京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。
2011年物联网开始引起全球范围内的关注。（错误）
作为中国战略性新兴产业重点发展领域的物联网，其在2011年的产业规模超过2600亿元人民币。
物联网是指通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息，与互联网结合形成的一个巨大网络。其目的是实现物与物、物与人，所有的物品与网络的连接，方便识别、管理和控制。普遍认为，发展物联网产业是提高中国信息产业竞争力、改造提升传统产业和提升社会信息化水平的重要举措。
由直属于工信部中国电子信息产业发展研究院的赛迪顾问28日发布的研究报告显示，2011年，构成物联网产业五个层级的支撑层、感知层、传输层、平台层，以及应用层分别占物联网产业规模的27%、220%、331%、375%和47%。而物联网感知层、传输层参与厂商众多，成为产业中竞争最为激烈的领域。
在市场应用方面，2011年从整体来看，占据中国物联网市场主要份额的应用领域为智能工业、智能物流、智能交通、智能电网、智能医疗、智能农业和智能环保。其中智能工业占比最大，为200%。
产业分布上，国内物联网产业已初步形成环渤海、长三角、珠三角，以及中西部地区等四大区域集聚发展的总体产业空间格局。其中，长三角地区产业规模位列四大区域之首。
原标题：2019年中国物联网行业市场分析：规模化应用时，融合各行各业推动智能化转型物联网融合各行各业推动智能化转型
物联网作为全新的连接方式，近年来呈现突飞猛进的发展态势。全国人大代表、小米集团董事长兼CEO雷军表示，在中国，物联网的大规模应用与新一轮科技与产业变革融合发展，预计2022年，中国物联网行业市场规模将超过724万亿元。他表示，各行各业的智能化转型如火如荼，物联网作为连接人、机器和设备的关键支撑技术，应加快推动布局，抓智能化转型机遇。
工业物联：助制造业实现“智能+”
政府工作报告指出，要打造工业互联网平台，拓展“智能+”，为制造业转型升级赋能。在雷军看来，推动工业物联网的应用，是实现制造业“智能+”的必要途径。
他表示，随着数字经济新引擎5G技术的布局，将能满足机器类通信、大规模通信、关键性任务通信对网络速率、稳定性和时延的高要求，因此物联网应用场景十分广泛，尤其与车联网、无人驾驶、超高清视频、智能家居等产业深度融合，进一步应用到制造业、农业、医疗、安全等领域，为各行各业带来新的增长机遇。
据前瞻产业研究院发布的《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》统计数据显示，2015年全球物联网设备数量仅仅38亿台。截止至2018年底全球联网设备数量已经超过170亿，扣除智能手机、平板电脑、笔记本电脑或固定电话等连接之外，物联网设备数量达到70亿台。预测2019年全球物联网设备数量将达83亿台。并预测在2025年全球物联网设备数量将突破200亿台。
全球物联网市场的支出预计将在2017年增长37%，至1510亿美元。由于物联网的市场加速，这些估计数已向上修正。2017年全球物联网市场规模达到1100亿美元，截止至2018年末全球物联网市场规模增长至1510亿美元，并预测在2025年全球物联网市场规模将达15670亿美元。
2015-2025年全球物联网设备数量统计情况及预测
数据来源：前瞻产业研究院整理
2017-2025年全球物联网市场规模统计情况及预测(单位：十亿美元)
数据来源：公开资料、前瞻产业研究院整理
雷军表示，目前全球制造业竞争推动工厂向智能化转型，物联网作为连接人、机器和设备的关键支撑技术受到企业的高度关注。即将布局的5G技术优势，将能够较好满足工业控制需求，同时为制造企业提供远程控制和数据流量管理工具，以便更高效智能地管理大量的设备，并通过无线网络对这些设备进行软件更新。
雷军建议，我国应加大对高端装备、智能制造、工业物联网等重点领域的财税金融支持力度，引导中央、地方产业投资基金和社会资本，围绕大型制造企业上下游进行垂直改造，加强自动化产线、无人工厂等重大技术研发和成果转化，打造虚拟的产业闭环，提高产业的生产效率和整体国际竞争力。
农业物联万物生长数字化：物联网+农业会迎来怎样的“春天”
雷军表示，乡村振兴战略是以发展和创新的眼光推进现代农业建设。实施乡村振兴战略，就是推进农业农村的现代化，以创新驱动乡村振兴发展。
他认为，随着物联网在农业领域的应用越来越广泛，5G技术的应用将为建设智慧农业、数字乡村奠定坚实科技基础，带动农业实现发展变革。
什么是智慧农业呢
按照业界的说法，智慧农业以智慧生产为核心，智慧产业链为其提供信息化服务支撑。目前我国智慧农业有四大应用场景：数据平台服务、无人机植保、农机自动驾驶以及精细化养殖。
雷军建议，国家有关部门应制定出台5G农业应用补贴和优惠政策，并鼓励社会资本、运营商、互联网企业等共同参与，因地制宜规划打造智慧农业示范区、试验区，并在经验成熟后进行全国推广，全面提升农业领域的高新科技应用程度。
例如在养殖业，通过无线传感器网络技术，进行基本信息管理、疾病档案管理、防疫管理、营养繁殖管理，发展智慧养殖，实现数字化养殖。
在植保方面，借助物联网技术自动探测和记录区域内的微气候、墒情等环境信息，并结合植物保护专家系统来精确地预测病虫害的发生，从而通过无人机喷洒农药，精准高效解决农业生产的植保问题。
交通物联：无人驾驶或将最早“引爆”
“在5G众多的应用场景中，无人驾驶和车联网被认为是最有可能出现的引爆点。”雷军表示，智慧交通对通信网络有着极高的要求，而大带宽、低时延、海量的连接数量、严密的覆盖，这些都是5G技术的核心优势。
在雷军看来，智慧交通最可能爆发，一方面因无人驾驶具有巨大的节能潜力，在减少交通事故、改善拥堵、提高道路及车辆利用率等方面意义深远，并可直接带动智能汽车后市场等产业的快速发展。
另一方面，全球车联网产业进入快速发展阶段，信息化、智能化引领，全球车联网服务需求逐渐加大。基于5G技术的应用，智能交通领域将快速进入发展上行区间。
了解到，在重庆，长安、小康、力帆等汽车企业，均与百度的智能驾驶Apollo开放平台展开合作，包括自动驾驶全技术链流程、功能安全及信息安全、车联网、云服务等领域。
雷军建议，国家应研究、制定和出台关于智能交通的中长期发展目标，制定相应的法律法规和行业标准支持产业发展。尤其针对无人驾驶汽车的安全责任问题、技术试验问题、车联网的国家标准规范、智能芯片应用等产业发展关键点进行前置研判，通过鼓励性政策支持交通运输领域智能、安全、可控发展。
医疗物联：智能化就诊为“健康中国”加速
“物联网技术在医疗行业也有很广泛的应用空间。”雷军说，服务患者方面，可以采用LBS技术实现智能导诊，优化就诊流程，还可以借助可穿戴传感器和服务解决方案进行远程护理。
在保障设备质量方面，可以采用各类专用传感器，跟踪设备使用情况，借助预测性维护来修复关键医疗设备存在的潜在问题，完善设备运维体系。
环境监测方面，可以通过传感器对ICU室、手术室等特殊地点进行环境监测和预警。同时，基于医疗护理全流程的健康大数据，在安全保护前提下的数据标准细化、完善，以及数据网络的综合利用也显得尤为迫切。
在业界看来，在推进智慧医疗体系建设的大背景下，有多个方面的需要关注。比如，互联网医疗相关服务体系，包括发展互联网医疗、互联网+公共卫生服务、互联网+家庭医生签约等;另外还有医疗行业数据安全和服务质量安全。
雷军表示，要推动医疗实现智慧化，国家有关部门应逐步推动新技术在医疗卫生领域的应用，加快完善医疗物联网和健康大数据相关标准，制定医疗智能可穿戴设备及配套信息平台行业标准。
同时，出台针对物联网企业在医疗领域投入科学研究、应用开发的鼓励政策，使云计算、人工智能、虚拟现实/增强现实、物联网、区块链等技术在医疗卫生行业更好地集成创新和融合应用，满足人民日益增长的健康医疗新需求。
提高创新能力大力发展商业航天产业
关注物联网发展的同时，雷军今年参会还重点关注了在2018年热火朝天的商业航天的发展。
在雷军看来，航天是当今世界最具挑战性和广泛带动性的高科技领域之一，为服务国家发展大局和增进人类福祉作出了重要贡献。
近年，在运载、卫星和空间应用等领域，涌现出太空探索公司(SpaceX)、蓝色起源(BlueOrigin)、一网(OneWeb)等大批商业航天公司，被认为是最为活跃的创业领域之一。
雷军说，商业航天行业规模未来预计可达数万亿美元，将迎来空前的发展机遇，可重复使用火箭、巨型商业星座、商业载人空间站等航天计划，正在逐渐成真，彰显出商业航天推进技术进步和产业发展的巨大力量。
雷军建议，首先，我国应加快推动航天立法，确保民营企业长期稳定、合理有效利用空间资源的权利。建立商业航天市场准入退出、公平竞争、保险和赔偿、安全监管等机制，构建较为完善的商业航天法律体系。
雷军表示，商业航天属于快速发展的新兴行业，门槛高、投资大、战略意义显著，比多数产业更容易受到政府监管和行业政策的影响。
雷军建议，可由政府统筹，国企、民企多方聚力，布局商业航天产品智能制造，鼓励民企参与航天装备制造相关的国家重点项目，加速颠覆性航天技术创新与应用。
同时，制定商业航天装备产品量产及上下游企业的培育政策及实施细则，加大航天智能制造技术共享和转化力度，开放国家航天制造基础设施，颁布航天试验设施共享目录、有偿使用收费标准等。
在此基础上，雷军建议，应完善落实政府采购商业航天产品与服务机制，开放商业航天公司的行业准入，拓展商业服务与应用领域。
例如，可以简化商业火箭发射、航天测控、无线电频率等审批程序，引导鼓励民营企业战略性空间资源布局，承担轨道环境有序可控的应尽责任;可以进一步开放已有发射场，新增发射工位，满足高频次商业发射服务需求等。
物联网，Internet of Things,简称“IoT”，即通过传感器或物理识别装置等感知技术，对物理世界进行感知，通过ICT通信传输技术将数据传输至物联网云处理平台进行计算和处理，实现人与人、人与物、物与物的链接，进而对物理世界进行管理和控制。一句话解释：互联网的升级迭代版，互联网实现人与人的链接，物联网增加人与物理世界的链接；感知物理世界的变化，并对物理世界进一步的管理和控制萌芽期：（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。
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