1、就业方向与就业岗位
面向物联网安装调试员、物联网工程技术人员、 计算机 网络工程技术人员、计算机硬件工程技术人员、嵌入式系统设计工程技术人员等职业，物联网设备安装配置和调试、物联网系统运行管理和维护、物联网系统应用开发、物联网项目规划和管理等岗位（群）。
2、主要专业能力要求
具有感知识别设备选型、装调、数据采集与运行维护的能力；
具有无线传输设备选型与装调及无线网络组建、运行维护与故障排查的能力；
具有嵌入式设备开发环境搭建、嵌入式应用开发与调测的能力；
具有物联网系统安装配置、调试、运行维护与常见故障维修的能力；
具有物联网移动应用开发、平台系统安装测试、数据应用处理和运行维护的能力；
具有初步的物联网工程项目施工规划、方案编制与项目管理的能力；
具有物联网云平台配置、测试、数据存储与管理的能力；
具有探索将5G、人工智能等现代信息技术应用于物联网技术领域的能力；
具有探究 学习 、终身学习和可持续发展的能力。
3、职业类 证书 举例
职业技能等级证 书 ：传感网应用开发、移动应用开发、计算机视觉应用开发、大数据应用开发（Java）、物联网智能家居系统集成和应用、物联网工程实施与运维、物联网云平台运用
文／杨剑勇
以NB-IoT和LoRa为核心的低功耗广域网无线技术发展增速迅猛，特别在5G开启冲刺时期，大连接将掀起新一轮的信息 科技 变革，特别各界如火如荼建设NB-IoT网络和5G之际，全球物联网受益于无线通信技术得到迅猛发展，并广泛部署在智慧城市、智慧交通和智能工厂等垂直行业，特别在大连接结合AI技术，引发各行业重大变革。
新一代通信技术将激发智慧城市无限潜力，而智能安防在智慧城市热潮下促使高速增长，人工智能+安防迎来前所未有机遇。此前有数据显示，2022年我国安防市场规模将高达万亿，尤为突出的视频识别应用于各城市及公共场所等安防领域带来前所未有的大机遇。
深耕大安防领域的海康威视，扎根安防产业多年，凭借在行业龙头地位积累了大量资源，IHS报告显示，海康威视连续6年蝉联视频监控行业全球第一，占据全球214%的市场份额。另外，海康威视人工智能应用在安防布局中抢占先机，营收也呈现稳健怎长态势，2018年前9个月同比增长219%至338亿，利润同比增长20%至7396亿，今年利润有望突破百亿。
在物联网时代，结合AI技术扎根于垂直行业应用的创新企业也迎来爆发式发展，仅国内就有视觉AI四大独角兽，分别是商汤、云从、旷视和依图，在今年得到迅猛发展，特别是融资和估值一家比一家高，也让他们在聚光灯下吸晴无数。
根据公开资料显示，商汤 科技 估值45亿美元，云从 科技 为33亿美元，旷视也高达25亿美元，依图估值也有21亿美元，在AI风口下，围绕计算机视觉和人工智能安防的创新企业得到资本青睐，频繁融资，助推估值直线飙涨。而这背后在于大安防机遇。
AI技术商业落地是业界共同话题，物联网资深专家杨剑勇指出，智能家居、无人驾驶和金融 科技 等在AI技术的加持下，得到了良好的发展，同时，安防也是AI商业落地最具潜力应用市场，人脸识别和视频等与安防场景的融合，为安防落地实践带来全新机遇。
（一）
旷视 科技 作为最早一批进入安防领域的AI公司，通过AI赋能云端、终端和芯片所布局的智能安防生态产业链，及基于生态所打造的端到端智能安防产品与解决方案。在近日，传出旷视 科技 将启动新一轮融资，融资额高达5亿美元，其中有指出阿巴巴将参与此轮融。
作为全球炙手可热的AI独角兽，在中美和欧洲等国家和地区提交人工智能相关专利申请近1000余件，人工智能行业内拥有自主知识产权最多的企业之一，让旷视是机器视觉明星企业，受益于深度学习技术的发展，从技术服务起家的旷视 科技 ，有望分得更多行业红利。
（二）
而成立于2015年的云从 科技 ，运用计算机视觉、大数据等技术打造人与行业交互入口的人工智能公司，已成为人工智能国家队，多个国家基金进入，进一步巩固多行业龙头地位，并基于国家人工智能基础资源公共服务平台最新部署，与此同时，其AI技术已应用银行、安防、民航等领域，2018年客户和业务量较之前实现了数十倍增长。
云从 科技 炬眼AI摄像头，能够支持50万人脸识别、特征提取，直接在相机上进行人脸识别，同时可以后台管理，准确率可以达到99%以上。炬眼智能识别相机是云从 科技 和英特尔合力打造，超大、复杂的神经网络能够在低功耗芯片上快速执行，解决了网络带宽不足和服务器算力要求过高两大瓶颈，实现了高达998%的人脸检测率，已经应用在金融行业，安防、社区、零售业等。
（三）
被视为计算机视觉独角兽之首的商汤 科技 ，今年五月一轮融资使得估值高达45亿美元，同时还承担了智能视觉国家新一代人工智能开放创新平台建设。商汤 科技 包括人脸识别和图像识别各类智能视觉技术已广泛应用于城市、金融、 汽车 、零售和机器人等诸多行业，构建的人工智能产业集群和生态圈，引领着智能视觉人工智能时代发展大潮。
商汤联合创始人杨帆早些时候表示，安防业务落地方面，商汤的安防业务已经覆盖了全国30多个省，参与了总计超过10万路大规模的城市级视频分析系统的建设。杨帆进一步指出，人工智能落地安防刚刚走了第一步，需要行业共同构建百花齐放的生态，每个厂家去做自己最擅长的事情，让整个行业取得一个更大的价值。
得益于以深度学习和机器学习等AI技术迅猛发展，图像识别、人脸识别和视频识别等视觉处理技术也广泛应用在各个行业领域，而国内四大机器视觉独角兽的商汤、云从、旷视和依图，核心在于AI技术突破并得到广泛应用落地，四大AI独角兽估值合计为124亿美元。
在IoT＋AI融合下，以新经济、新技术为核心的创新企业受到各界关注，特别在大力发展新经济和培育独角兽大背景下，开创了新经济浪潮，涌现出云从 科技 、旷视 科技 等众多AI独角兽企业，并呈现高速发展态势。不过依然需要警惕高估值隐现泡沫。
作者系物联网资深专家杨剑勇，网易最佳签约作者，致力于深度解读IoT和AI等前沿 科技 ，基于对未来物联网洞察和对趋势判断，其观点被众多权威媒体和知名企业引用。
一、元宇宙的6大核心技术
分类：
（1）基建：物联网技术、网络通信及算力技术、数字孪生技术
（2）底层：区块链技术、人工智能技术
（3）前端：交互技术（全息影象技术、脑机交互技术、传感技术）
1、区块链技术
对于元宇宙，区块链技术极其重要，是元宇宙的重要底层技术，元宇宙的最基础保障,同样一个文件很难区分谁是复制品，区块链技术完美的解决了这一点利用防赏改和可追溯性使得区块链天生具备了“防复制”的特点，区块链还为元宇宙带来去中心化的支撑，为元宇宙提供数据去中心化、存储-计算-网络传输去中心化、规则公开、资产等支持。
2、交互技术
交互技术为元宇宙提供了沉浸式虚拟现实验阶梯，例知VR、AF、MR全息影象技术、脑机交互技术及传感技术等。在这个世界里，内容可以由用户自己输入，带来了无限可能。
3、网络通信及算力技术（5G\6G、云计算、边缘计算）
元宇宙的续用会产生巨大的数据吞吐，为了同时满足高吞吐和低延时的要求,就必须使用高性能通信技术。“5G”具有“高网速、低延迟、高可靠、低功率、海量连接”等特性。“5G”时代的到来，将提供元宇宙的通讯技术支撑。此外，正处于起步阶段的元宇宙，若想实现沉浸式、低延迟、高分辨率等功能，提供用户易于访问、零宕机的良好的用户体验，离不开现实世界中数字基础设施的支撑，包括计算能力、3D视觉效果、虚拟现实技术、互联网连接和其他技术支撑，云计算是其中的重要组成部分之一。元宇宙的发展需要大规模的计算和存储，需要大量的数据交互。真实世界的计算、存储能力直接决定了元宇宙的规模和完整性。
4、物联网技术
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，IT行业又叫：泛互联，意指物物相连，万物万联。由此，“物联网就是物物相连的互联网”。这有两层意思：第一，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；第二，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。因此，物联网的定义是通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络 。感官是真实世界与虚拟“元宇宙”的链接，是元宇宙升沉浸感体验的关键所在。物联网的首要条件是设备能够接入互联网实现信息的交互，无线模组是实现设备联网的关键环节。
5、数字孪生技术（游戏引擎、3D建模、实时渲染）
数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。
6、人工智能技术
人工智能技术是使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考、规划等）主要包括计算机实现智能的原理、制造类似于人脑智能的计算机，使计算机能实现更高层次的应用。元宇宙中主要用到其中的计算机视觉、机器学习、自然语音学习、自然语音处理、智能语音等技术支撑。
扩展资料：
1、新型显示技术
沉浸式的体验必然要求沉浸式的显示技术，目前在AR/VR显示领域，无论是显示器件还是图像处理与渲染算法，尚不能完全满足元宇宙应用的技术指标要求。市面上主流的AR/VR显示器件（主要是光学波导片）大多存在着重量大，功耗大，解析度差，色偏严重，常伴有眩晕感等问题，要获得一款又轻又好的显示模组，需要材料学与光学的重大突破。
2、算力约束
从计算架构角度看，元宇宙必然是一种“云-边-端”协同的模式。然而，目前无论是云端还是终端，主流芯片的算力储备远远满足不了元宇宙应用的要求。特别是端侧算力瓶颈巨大，这是因为端侧不仅承担了部分智能感知算法，且更重要的是承担了最核心的虚实融合的真实感图像渲染算法，这类算法算力要求巨大且要求超低功耗，目前主流的端侧计算芯片均不满足如此严苛的技术指标。
3、低时延通讯
元宇宙的核心在于无处不在、无时不在的交互，这些交互了产生天量的实时数据通讯需求。目前5G技术是否能够完全满足如此高带宽、高并发的实时通讯，依然是一个未知数，也许我们要等到6G甚至7G时代的到来才能圆满解决这些问题。
4、新型传感器技术
元宇宙应用对于用户态势感知的需求是前所未有的，对于用户全维度的信息感知（例如外观、位置、姿态、运动、各种生命体征、甚至心情、意图等）需要轻便而高可靠的全系列新型可穿戴传感器。
元宇宙将给我们带来无限的可能，大众可以准备拥抱它所带来的生活和工作方式的改变，期待生活更加美好，人生更加精彩。
而对于相关的企业与投资机构，笔者在这里想说的是，与其热衷于概念炒作，不如沉下心来积极投入到元宇宙相关支撑技术的研发投入中来。毕竟，如果能突破芯片、显示器件、传感器、计算架构等“卡脖子”的关键核心技术，未来才真正无可限量。缕蚁之城的科技术语有：1、视觉技术：包括计算机视觉（CV）、深度学习、图像处理、自动驾驶等技术；2、机器人技术：包括机器人控制、运动学、视觉控制、人机交互、机器人规划等技术；3、人工智能：包括自然语言处理（NLP）、机器学习、深度学习、语义分析等技术；4、大数据：包括数据挖掘、数据分析、数据处理、数据可视化等技术；5、云计算：包括服务器、虚拟化、云存储等技术；6、物联网：包括物联网技术、物联网协议、物联网安全等技术；7、移动互联网：包括移动应用开发、智能硬件、移动网络等技术。
我觉得二者相辅相成，但物联网可能更适应社会发展需求。原因如下
人工智能类似软件，需要物联网作为载体，物联网类似个硬件，是需要人工智能来驱动的。人工智能需要落地的应用作为载体，物联网就是一个最重要的载体。
物联网的英文是Internet of things简称IOT，翻译过来就是,,物物相连,万物互联，简单来说,即是物与物相连互联的互联网，但其实,物联网在我们的生活中已经无处不在，从我们在上学期间使用的校园一卡通，到高速上的ETC,再到近些年流行的智能手环可穿戴设备等等，都是物联网运用的例子，另外,随着AI技术的发展，物联网+AI带来了更多的可能性。
传统家居产品的智能化就是一个很好的例子，互联网时代,我们使用手机等设备获取输出信息，d属于人机交互模型，是以人为主体在网络上传输数据和信息，物联网主要分为3个组成部分，网络连接(connectivity)、数据处理，(device)、网络连接，传感器被安装在各种产品中，它们就是万物互联的物，这些传感器或者是芯片，让产品拥有感知能力和数据处理能力。
同时物联网感知设备每天可以收集产生大量的数据，如何利用这些数据并且分析数据，就成为难题，随着人工智能的发展，一些人工智能的分析方法就可以引入进来，人工智能为物联网面临的数据难题提供了最好的解决方案，人工智能通过强大的数据分析能力，在人类的帮助下做出最佳的决策，人工智能与物联网相融合，利用人工智能实时分析数据的物联网设备终端正在走入我们的千家万户。
最简单的设备例子：语音音箱和手机端语音助手，就是建立在自然语音处理的技术之上的物联网终端设备，物联网家庭摄像头也极大的依赖计算机视觉技术实施监控功能。这些物联网设备也只有借助人工智能技术的加持才能真正的发挥其优越性。物联网和人工智能 的关系就是一种相辅相成，携手并进，互相依赖的关系。
但人工智能的周期发展还是很长的，而目前很多大学把人工智能的核心的内容在研究生阶段培养，本科阶段用来测验学生是否有学习的潜力和能力。同时人工智能专业对教学设备和教学师资有过高的要求，而人工智能行业但凡有独特认知和能力的人才基本上在大型企业，没有在学校。人工智能对学历要求比较高。
物联网工程的市场庞大，因此就业前景也非常好。毕业生可从事信息传播时代内容方面的深度、综合、跨学科的信息传播工作,同时也能在新闻传播技术方面从事设计、制作等方面的传播技术类工作或者在政府管理部门、科学研究机构、设计院、咨询公司、建筑工程公司、物业及能源管理、建筑节能设备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、监测与管理工作等等。
一、大数据
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点(IBM提出)：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(低价值密度)、Veracity(真实性)。
数据每天都在产生，各行各业都有，数据量也是相当之大，但如何整合数据，清洗数据，然后实现数据价值，这才是当今大数据行业的研究重点。大数据最后要实现的是数据超融合，应用到应用场景，大数据的价值才会体现出来。
人工智能就是大数据应用的体现。
二、云计算
云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。因此，云计算甚至可以让你体验每秒10万亿次的运算能力，拥有这么强大的计算能力可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。用户通过电脑、笔记本、手机等方式接入数据中心，按自己的需求进行运算。
对云计算的定义有多种说法。对于到底什么是云计算，至少可以找到100种解释。现阶段广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务)，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
说白了，云计算计算的是什么？云存储存储的是什么？还是大数据！所以离开大数据谈云计算，离开云计算谈大数据，这都是不科学的。
三、人工智能
人工智能(Artificial Intelligence)，英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种复杂工作的理解是不同的。
人工智能其实就是大数据、云计算的应用场景。
现在已经比较火热的VR，沉浸式体验，就是依赖与大数据与云计算，让用户能够由更加真切的体验，并且VR技术是可以使用到各行各业的。
人工智能不同于传统的机器人，传统机器人只是代替人类做一些已经输入好的指令工作，而人工智能则包含了机器学习，从被动到主动，从模式化实行指令，到自主判断根据情况实行不同的指令，这就是区别。
大数据的概念在前几年已经炒得火热，但是也就是近两年才开始慢慢落地，依赖于云计算的发展，以及人们对人工智能的预期。
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