经过多年专注于提供高质量的物联网云服务，机智云在多个泛行业场景中赢得了良好的口碑，成为国内优秀的物联网开发和云服务平台之一。作为第三方物联网云服务平台代表和工业互联网解决方案商，机智云工业物联网平台采用微服务架构，能够在云端部署灵活的应用组件，以实现设备接入、设备管理和海量工业实时数据分析，能够满足工业装备远程监控、在线运维、工单管理、数据分析和预测性维护等信息化管理需求和售后服务流程化需求。平台提供设备物联、设备地图、设备远程监控、设备故障定位、远程运维、工单管理、数据分析、用户分析和供应商管理等功能服务，帮助企业以更高的效率和更优质的服务应对不断变化的市场需求和生产环境2018年中国物联网行业发展现状与2019年前景预测 边缘计算+AI推动行业新一轮增长
LoRa“涅槃”：与NB-IoT各撑“半边天”
纵观2018年，物联网行业最热闹的就是NB-IoT与LoRa技术之争，NB-IoT与LoRa都适用于低速率、低成本、低功耗、广覆盖、大连接的物联网应用场景。
不同的是，NB-IOT有国家政策支持，国内三大运营商都积极部署;而LoRa属于企业私有技术，工作在未授权频段上，存在被清频的风险。
在NB-IoT的建设上，近年来，我国物联网政策频频出台，《关于全面推进移动物联网(NB-IOT)建设发展通知》指出，到2020年，NB-IoT网络实现全国普遍覆盖，基站规模达到150万个，因此，三大运营商各显神通全力部署NB-IOT建设。
据悉，中国电信发力物联网较早，率先率先建成了全球最大的NB-IoT网络，实现城乡全覆盖，NB-IoT基站规模超过40余万个;中国联通紧随其后，在2018年5月实现物联网全国覆盖，完成30万个NB-IoT基站升级工作;中国移动也已实现了348个城市NB-IoT连续覆盖和全面商用，物联网连接数突破5亿。
值得一提的是，在模组采集方面，中国联通与中国移动在去年分别开出300万片与500万片NB-IoT通信模块项目大单，加速布局物联网。
2019年NB-IoT模组将出现大爆发，届时NB-IoT模组价格会进一步下调，随着模组市场的成本压力增大，利润空间越来越小，预计模组行业会重新洗牌，落后产能、落后规模模组厂商会被淘汰，模组厂家会进行一次大洗牌。
而对于LoRa来说，2018年像是坐了一次“过山车”。
2017年年底，工信部无线电管理局发布《微功率短距离无线电发射设备技术要求(征求意见稿)》，一时给耕耘LoRa技术的企业泼了盆“冷水”，引起了市场的极大反响，转年11月，工信部无线电管理局在认真梳理分析反馈意见建议，并与相关单位协调和沟通基础上，参考微功率短距离无线电发射设备国际使用和管理情况，对征求意见稿进行了完善和修改，让LoRa获得了“重生”。
与NB-IoT不同，LoRa凭借其网络结构简单，实现成本较低，可以按需部署的优势获得了大量企业的青睐，阿里、谷歌、腾讯、京东等互联网巨头纷纷加入LoRa联盟则是一个代表。
近年来，互联网企业纷纷将物联网作为未来重要方向进行布局，以阿里巴巴为例，曾公开表示互联网的下半场是将整个物理世界数字化，并且宣布阿里巴巴将正式进军IoT，同年阿里巴巴获得Semtech的LoRa
IP授权，在各地展开了智慧小镇园区等项目的实施，在互联网企业强势推进物联网业务和国内低功耗广域网络快速发展背景下，这一IP授权合作在很大程度上将加速国内LoRa产业链的完善。
总的来看，一年以来，NB-IoT由于政策、运营商招标及补贴等原因在表类、烟感等市场取得了不错的成绩，占据大量市场份额，没有政策支持的LoRa，凭借其网络结构简单，实现成本较低，可以按需部署的优势也从险些出局到获得业内巨头站台，实现了“涅槃重生”，日前艾瑞咨询发布报告中指出,从应用场景需求角度分析，预计到2025年NB-IoT与LoRa在国内的发展将趋于6:4的格局。
专家预测，2019年，随着技术的成熟、NB-IoT与LoRa技术优势的不断凸显，将会有根据技术特点设计的实际应用落地，其中，NB-IoT具备了规模爆发的必要条件，预计2019年将会以移动物联网为突破口，产业加速转型升级，引爆新的经济增长点。
2019年物联网行业将迎来新一轮增长
2018无疑是物联网应用落地的一年，作为这个时代下最伟大的科技产物，物联网正在取代移动互联网成为信息产业的主要驱动，统观市场，近年我国物联网市场持续保持高速增长。据前瞻产业研究院发布的《2019-2024年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年我国物联网链接数量为639亿个，截止至到2017年我国物联网链接数量达到了1535亿个，相比2016年增长了698%。初步预计2018年我国物联网链接数量突破20亿个，在2019年我国物联网链接数量将达3125亿个，同比增长3852%。并预测在2020年我国物联网链接数量将达到40亿个。可以说，2019年将是物联网真正由示范到实际应用转化的起始年，诸多物联网环节领域都将在今年迎来新一轮增长。
2015-2020年我国物联网链接数量统计及增长情况预测
数据来源：前瞻产业研究院整理
物联网的下一赛道：边缘计算+AI
2018年物联网产业所表现的最大特征是市场格局基本形成，核心技术区域成熟，目前最重要的是要解决各种碎片化的物联网应用和相应的智能传感器采集终端产品的技术突破和产业化问题，如何把AI和IoT紧密结合，把边缘计算和物联网融合发展正成为物联网的下一个赛道。
物联网正在从万物互联走向万物智能的阶段，像消费、医疗等众多行业数据都将在边缘进行处理，强大的边缘计算将是物联网发展的必备能力。
据悉，随着5G临近，行业转型以及敏捷连接、智能应用等方面的需求剧增，数据量的增长速度已超过网络带宽的增长速度。预计到2020年，50%数据需要在网络边缘进行处理，以BAT为首的互联网巨头也已纷纷布局AI+边缘计算这一环节。
以百度为例，2018年百度发布智能边缘产品智能边缘BIE、智能家居云平台度家DuHome等产品，用边缘计算+AI的能力在各产业落地，腾讯则是在2018年提出人+物联网+智能网的“三张网”概念，以“一云两端”模式，打通物联网全生态链路，构筑设备、云、应用一体化应用体系。
边缘计算将作为物联网设备与远端云设备的桥梁，将数据处理、存储、应用在靠近实物的边缘上，为物联网设备提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接，实时业务，数据优化，应用智能等方面的关键需求，使得用户可以获得更快的响应，解决设备与云端的数据传输问题，2019年，边缘计算将逐渐渗透于物联网各主要领域，根据各领域物联网技术的不同发展状态，边缘计算呈现不同的渗透率。
数据增长也大幅提升了实时性数据处理需求，因此数据在边缘进行处理将成为刚需，物联网将按照物联、智能到自主三个阶段发展。随着人工智能技术被越来越多地运用到物联网领域，AI在边缘计算领域的重要性也将越来越大。
工业物联网与智慧城市：落地爆发场景
物联网一直被视作互联网的延伸，但与商业模式极度成熟的互联网不同，物联网商业落地难、盈利路径不清晰等问题一直影响物联网的发展，随着移动互联网人口红利消耗殆尽，传统制造业瓶颈等问题日益严重，智慧城市与工业物联网正成为下一个重要的流量入口。
智慧城市正成为全球国家发展的大趋势，智慧小镇作为智慧城市建设理念的延伸和拓展，物联网智慧小镇的投入和建设、管理和运维相比于智慧城市更具优势，而且可以更好的与地方特色文化、产业相融合，更加充分的运用物联网技术，2019年随着物联网智慧小镇投入和建设的不断推进，物联网智慧小镇将实现应用和推广。
传统行业在寒冬之下，必然寻找新的出路，而网联化，一定是给传统行业提供了新的发展契机。企业普遍渴望通过新技术解放生产力，降本增效，加快转型升级，工业物联网云平台无疑成为他们转型发展的主要抓手。
2019年，随着工业物联网平台大规模的使用，平台建设将日渐成熟完善。工业物联网时代客户的个性化需求信息更加透明，以网络为主的工业物联网平台则将分布式、模块化、开放式的微服务架构，与第三方公有云或者私有云进行对接、部署和开发，将数据、软件、平台、服务等资料都聚集在平台做资源整合。
伴随着工业互联网创新发展工程示范带动，工业互联网平台设备管理能力、工业机理模型封装能力、应用服务开发能力以及跨平台服务调用能力将会大大提高，推动工业互联网平台性能优化、兼容适配和规模应用，加速技术产业成熟、打造协同创新生态。
工业大数据开启新时代 七大应用分析
工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。本文我们讲就工业大数据在制造企业的应用场景进行逐一梳理。
随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。
工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。
1加速产品创新
客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。
这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。
2产品故障诊断与预测
这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。在马航MH370失联客机搜寻过程中，波音公司获取的发动机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了关键作用。我们就拿波音公司飞机系统作为案例，看看大数据应用在产品故障诊断中如何发挥作用。在波音的飞机上，发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航状态，这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。以波音737为例，发动机在飞行中每30分钟就能产生10TB数据。
这些数据不仅仅是未来某个时间点能够分析的工程遥测数据，而且还促进了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通报，能有效实现故障诊断和预测。再看一个通用电气（GE）的例子，位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断（M&D）中心，收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑。风力涡轮机制造商Vestas也通过对天气数据及期涡轮仪表数据进行交叉分析，从而对风力涡轮机布局进行改善，由此增加了风力涡轮机的电力输出水平并延长了服务寿命。
3工业物联网生产线的大数据应用
现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析（包括违反生产规定、零部件故障）等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。
4工业供应链的分析和优化
当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。
以海尔公司为例，海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。美国较大的OEM供应商超过千家，为制造企业提供超过1万种不同的产品，每家厂商都依靠市场预测和其他不同的变量，如销售数据、市场信息、展会、新闻、竞争对手的数据，甚至天气预报等来销售自己的产品。
利用销售数据、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据，工业制造企业便可准确地预测全球不同区域的需求。由于可以跟踪库存和销售价格，可以在价格下跌时买进，所以制造企业便可节约大量的成本。如果再利用产品中传感器所产生的数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，他们还可以预测何处以及何时需要零件。这将会极大地减少库存，优化供应链。
5产品销售预测与需求管理
通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具，通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。在某些分析中我们可以发现，在开学季高校较多的城市对文具的需求会高很多，这样我们可以加大对这些城市经销商的促销，吸引他们在开学季多订货，同时在开学季之前一两个月开始产能规划，以满足促销需求。对产品开发方面，通过消费人群的关注点进行产品功能、性能的调整，如几年前大家喜欢用音乐手机，而现在大家更倾向于用手机上网、拍照分享等，手机的拍照功能提升就是一个趋势，4G手机也占据更大的市场份额。通过大数据对一些市场细节的分析，可以找到更多的潜在销售机会。
6生产计划与排程
制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集（MES/DCS）及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体（工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据）。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么？而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。
7产品质量管理与分析
传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。这些海量数据究竟是企业的包袱，还是企业的金矿呢？如果说是后者的话，那么又该如何快速地拨云见日，从“金矿”中准确地发现产品良率波动的关键原因呢？这是一个已经困扰半导体工程师们多年的技术难题。
某半导体科技公司生产的晶圆在经过测试环节后，每天都会产生包含一百多个测试项目、长度达几百万行测试记录的数据集。按照质量管理的基本要求，一个必不可少的工作就是需要针对这些技术规格要求各异的一百多个测试项目分别进行一次过程能力分析。如果按照传统的工作模式，我们需要按部就班地分别计算一百多个过程能力指数，对各项质量特性一一考核。这里暂且不论工作量的庞大与繁琐，哪怕有人能够解决了计算量的问题，但也很难从这一百多个过程能力指数中看出它们之间的关联性，更难对产品的总体质量性能有一个全面的认识与总结。然而，如果我们利用大数据质量管理分析平台，除了可以快速地得到一个长长的传统单一指标的过程能力分析报表之外，更重要的是，还可以从同样的大数据集中得到很多崭新的分析结果。
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工业物联网是一种：数字时代先进生产模式，通过将感知技术、通信技术、传输技术、数据处理技术、控制技术，运用到生产、配料、仓储等所有阶段，实现生产及控制的数字化、智能化、网络化，提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，最终实现将传统工业提升到智能化的新阶段。同时，通过云服务平台，面向工业客户，融合云计算、大数据能力，助力传统工业企业转型。
物联网、工业40等概念既有交集也有差异。随着工业化与信息化的深度融合，企业内部互联互通的需求渐增，通过接入网络进而达到提高产品质量和运营效率的需求更为强烈，工业物联网应运而生。
工业物联网是物联网领域重头戏，规模占比接近百分之二十
物联网在工业的应用，是物联网最重要的领域之一。目前，工业物联网在物联网领域占比最高，达到近20%的份额。展望未来，工业物联网也是物联网应用推广最主要的动力。预计，到 2020 年，工业物联网在整体物联网产业中的占比将达到 25%。
受政策、应用双推动，工业物联网产业规模快速增长
“中国制造 2025”、“智能制造”、“互联网+”等战略规划，“中国智造”已经成为未来制造企业的发展方向，而工业物联网正是实现“中国智造”的基础。
根据物联网在工业领域的产值贡献率来测算，2014年，国内物联网在工业领域需求规模为1260亿元；2016年，国内物联网在工业领域需求规模为1804亿元。2017年，国内物联网在工业领域需求规模约为2354亿元。预计在政策推动以及应用需求带动下，到 2020 年，工业物联网规模将突破 4500 亿元。
——以上数据来源参考前瞻产业研究院发布的《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》。
工业物联网是将具有感知、监控能力的各类采集或控制传感或控制器以及泛在技术、移动通信、智能分析等技术不断融入到工业生产过程各个环节，从而大幅提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，最终实现将传统工业提升到智能化的新阶段。从应用形式上，工业物联网的应用具有实时性、自动化、嵌入式(软件)、安全性、和信息互通互联性等特点
以智能工厂为例在中国当前政策利好的环境下，未来15年仅在制造业，工业物联网就可创造1960亿美元的累计GDP增长。同样在新基建的推动下制造业企业有了更多值得期待的地方。
目前工厂自动化程度已经达到较高的水平，设备可以昼夜不停生产，企业人工成本下降了25%~30%。但是智能制造不等同自动化，工业互联网技术的潜力还显示在追求更高价值上，比如良率改善、数据决策等方面。
从发展趋势来看，智慧化转型已经成为社会各界共识，但并不是所有企业都像大企业那样具有较高的信息化基础和资本支撑。运营成本、技术难题、数据割裂以及资金问题成为了把企业挡在信息化浪潮之外致命壁垒，如何把企业扶上云端，成为了关键。
“企业搭建数字化平台，必须打好信息化地基，只要在信息化的基础上，才可以结合互联的平台采集数据，通过分析平台给企业带来价值。”图扑软件某负责人说道。
那么如何将SMT/PCB行业较高的自动化与优秀的信息化管理相融合，基于 Hightopo 给出可以提高制造的信息化能力的解决方案。
智慧管理运作方式通过工业监控系统，展现SMT贴片厂机械的实时运作状态。通过2D面板与3D模型结合，展示出设备的具体数据，例如贴片机的抛料数、工作时间、吸取数和产量；SPI监测出的良品数量和直通数量以及总产量，保证对印刷工艺的验证和控制；也包括自动光学检查（AOI）中监测PCB上各种不同的错装和缺陷的产品数量。产线上每小时的良率会直接传到可视化平台，如果良率低于设定的目标水平，就会驱动管理进行改善。硬件与软件结合，将“互联网+物联网+大数据+自动化设备”相互融合形成自我驱动效应。
智慧管理可视化系统通过对每一台设备数据进行整合，分析处理。形成产量、设备使用率和抛料率的统计，并且与历史数据组成直观的数据趋势图。为管理者提供可靠的数据，及时调节生产节奏提高生产效率反思工厂运作中的瑕疵与不足。利用平台和数据的驱动，将资源有效整合在一起，避免了信息不对称造成的资源浪费，为生产提供了有力支撑。
同样，智慧管理不应只体现在一体化的生产流程上，当人力需求减少的情况下，新技术则更应该为人服务，如工厂可视化平台可以显示出智能工位、 *** 作员的轨迹等数据。动态的展现方式，也促使管理者做出高效且更人性化的管理措施。
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多年来数百个工业互联网可视化项目实施经验形成了一整套实践证明的高效开发流程和生态体系，可快速实现现代化的、高性能的、跨平台桌面Mouse/移动Touch/虚拟现实VR图形展示效果及交互体验。
物联网行业在中国发展四大趋势：1、物联网行业发展趋势一
中国物联网产业的发展是以应用为先导，存在着从公共管理和服务市场，到企业，行业应用市场，再到个人家庭市场逐步发展成熟的细分市场递进趋势。
目前，物联网产业在中国还是处于前期的概念导入期和产业链逐步形成阶段，没有成熟的技术标准和完善的技术体系，整体产业处于酝酿阶段。此前，RFID市场一直期望在物流零售等领域取得突破，但是由于涉及的产业链过长，产业组织过于复杂，交易成本过高，产业规模有限，成本难于降低等问题使得整体市场成长较为缓慢。
物联网概念提出以后面向具有迫切需求的公共管理和服务领域，以政府应用示范项目带动物联网市场的启动将是必要之举。进而随着公共管理和服务市场应用解决方案的不断成熟、企业集聚、技术的不断整合和提升逐步形成比较完整的物联网产业链，从而将可以带动各行业大型企业的应用市场。待各个行业的应用逐渐成熟后，带动各项服务的完善、流程的改进个，人应用市场才会随之发展起来。
2、物联网行业发展趋势二
物联网标准体系是一个渐进发展成熟的过程，将呈现从成熟应用方案提炼形成行业标准，以行业标准带动关键技术标准，逐步演进形成标准体系的趋势。
物联网概念涵盖众多技术、众多行业、众多领域，试图制定一套普适性的统一标准几乎是不可能的。物联网产业的标准将是一个涵盖面很广的标准体系，将随着市场的逐渐发展而发展和成熟。在物联网产业发展过程中，单一技术的先进性并不一定保证其标准一定具有活力和生命力，标准的开放性和所面对的市场的大小是其持续下去的关键和核心问题。随着物联网应用的逐步扩展和市场的成熟，哪一个应用占有的市场份额更大，该应用所衍生出来的相关标准将更有可能成为被广泛接受的事实标准。
3、物联网行业发展趋势三
随着行业应用的逐渐成熟，新的通用性强的物联网技术平台将出现。
物联网的创新是应用集成性的创新，一个单独的企业是无法完全独立完成一个完整的解决方案的，一个技术成熟、服务完善、产品类型众多、应用界面友好的应用，将是由设备提供商、技术方案商、运营商、服务商协同合作的结果。随着产业的成熟，支持不同设备接口、不同互联协议、可集成多种服务的共性技术平台将是物联网产业发展成熟的结果。
物联网时代，移动设备、嵌入式设备、互联网服务平台将成为主流。随着行业应用的逐渐成熟，将会有大的公共平台、共性技术平台出现。无论终端生产商、网络运营商、软件制造商、系统集成商、应用服务商，都需要在新的一轮竞争中寻找各自的重新定位。
4、物联网行业发展趋势四
针对物联网领域的商业模式创新将是把技术与人的行为模式充分结合的结果。
物联网将机器人社会的行动都互联在一起，新的商业模式出现将是把物联网相关技术与人的行为模式充分结合的结果。中国具有领先世界的制造能力和产业基础，具有五千年的悠久文化，中国人具有逻辑理性和艺术灵活性兼具的个性行为特质，物联网领域在中国一定可以产生领先于世界的新的商业模式。
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