物联网应用技术毕业后可以从事什么工作？

物联网技术不是一个新兴的技术，它其实是一门交叉学科，涉及计算机网络、软件开发、通信技术、电子技术、测控技术、项目管理等传统专业的多方面知识。就业的范围十分宽泛：

软件类：程序编程、嵌入式开发等；

硬件类：计算机网络、通信、电子、测控等；

其它类：项目管理、工程管理等。

造成就业范围如此宽泛的原因也是多样的：

因为物联网技术涵盖的领域很多，在大学能学到的知识又较为有限，所以容易让人产生感觉物联网专业和计算机专业很像。而实际上，物联网专业比计算机专业宽泛充实的很多。

据了解物联网技术专业的学生除了要学习编程语言、网络等IT基础知识之外，还要重点学习传感器、RFID、模式识别基础这些物联网感知层方面的知识。

在后期专业方向上，物联网专业的学生会接触的较大的项目和课题，应用的行业也会十分的广泛，例如离我们比较近的智慧家居，智慧农业，食品溯源，还有企业使用的冷链运输，医药供应链，国家提倡的智慧城市等等。

如此宽泛的就业情景，需要确定方向和找到出路，前面已经列出了三个方面：软件方向，硬件方向，项目方向。

软件方向要重点学习编程能力，研究物联网方向的软件应用案例，了解物联网应用使用的编程语言，坚持下去，终身研究学习。

硬件方向要重点了解物联网构架体系中使用的网线网关、传感器、屏显等硬件产品，并对射频、模式等产品接口或参数了如止掌，直至达到研发人员要求。

项目方向重点是了解物联网整体架构和运行机制，深入研究物联网在各行各业中的应用解决方案，主导项目、实施项目、管理项目，做一名合格的物联网管理人员。

总之，物联网行业十分庞大，想在其占一席之地也并非难事。重要是对自己有明确的认识，深入钻研某个领域成为这个领域的专业，最终为物联网行业贡献自己的力量。

网络舆情监测市场经过近些年的发展，逐渐形成了技术派、学院派、媒体派和公关派四大流派，但舆情的本质是搜集信息，信息是为了决策服务的，决策是为了战略服务的。这就决定了未来舆情产业的发展会出现以下情景：
1、行业垂直化深挖。随着企业需求发展，舆情系统会逐步变得更加细分，更加专注行业和领域。识微商情网络舆情监测系统借助网络、大数据、物联网和人工智能等技术的支持下，提出了行业舆情专属定制化服务，满足企业舆情定制需求，并支持舆情大数据一键导出，让客户直观了解舆情事件发展趋势。
2、移动化的趋势不断加强。移动技术不断发展，企业在应对市场问题时也不断将工作情景转移到手机移动端上，单一的舆情监测产品已经无法满足用户的需求。识微商情网络舆情监测系统支持电脑PC端、手机移动端、网页端三合一，满足企业用户对于舆情问题快速处理的需求。
3、监测系统全方位优化提升。网络舆情监测是技术服务业，作为服务行业要增强消费者的认可度，尽可能解决现存问题，提升用户的满意度。调研舆情用户的问题反馈，主要集中在产品的实用性不强，后知后觉对工作帮助不大；信息的情感判定不准确、甚至是不能判断；产品的自动分拣和过滤能力不强、信息抓取不全面、不及时等问题内容。针对用户反馈的问题，优化系统本身就是舆情监测系统的未来发展方向之一。
4、智能化是现代人类文明发展的趋势，面很多舆情监测系统服务提供商在危机预警以及报告制作方面，还需要依靠人工的介入和分析才能呈献给最终用户，一旦有了人工的介入，一方面在时效性方面已经大大缩水，另一方面随着经济结构的调整和优化，人工成本会越来越高。舆情监测系统智能化服务的出现，其可以能动地满足客户的各种需求，动态、资讯、线索、未来方向都应该聚合在里面。
企业舆情监测系统免费试用》》》

数据分析、机器学习与物联网
我们当前所处的世界，联网程度不断上升，低成本传感器和分布式智能也在不断普及，产业即将面临这一切带来的革命性的冲击；同时，在此过程中还会产生大量的数据，其规模将庞大到远远超过人类所能处理的范畴。对此，企业是否能足够迅速地适应并演进自身的业务，以维持在竞争格局中所处的位置？面对我们栖身的环境中植入的这些全新的信息来源和智能设备，人类应当如何掌握它们并从中获益？利用不断演进的技术组织机构将需要建立起内部数据仓库，以便能够利用新的数据源和数据流。智能接入设备亦将在某些情况下取代人的角色，它们将能够自行决策、执行自我调整，或是根据需要引发对自身的纠正和修复。在另一些情景中，众多设备的集合将聚集在一起成为完整的系统，这样的系统可以采用新的方法进行优化；而由系统聚集成的系统，将会彼此共享数据，并成为由数据和设备组成的生态系统。机器学习（指从数据中推导出意义的众多方法）注定将成为这个生态系统中的一部分；此外，随着企业着手为物联网（IoT）做准备，传统业务和数据分析技术也同样将被纳入到该生态系统之中物联网——某些人更愿意称之为“万物互联”（Internet of Everything）——正处于不断上升的轨道上。一项Gartner研究指出，在2020年IoT单元的数量将达到260亿，而IoT产品和服务的市值将达到3000亿美元1。另外，GE在工业互联网（Industrial Internet）——这一概念包含用于监控和优化工业设备（例如喷气式引擎、铁路机车、动力涡轮机和制造工艺）性能的机制和应用——领域已经活跃了很长时间。根据GE的估算和预测，在接下来20年中，工业互联网将帮助全球GDP产值提高10到15万亿美元（没错，万亿量级）。当然，围绕着已问世的全新技术和正在逐步浮现的技术概念，市场中充斥着大量炒作。例如，Gartner备受争议的 “成熟度曲线”（注：也有些人使用“炒作周期”这一贬义说法）报告就把IoT摆在了“翘首以望的顶峰”的位置上（而大数据作为之前的热点，已经进入了“理想幻灭的低谷” 3）。然而，哪怕企业家们为之表现出群情激昂的兴奋，或是记者们在笔下展现出了对未来的狂热展望，在现实中依旧存在着大量的挑战，组织机构必须克服它们，才能够真正乘上这次技术演进的东风。挑战组织机构必须聚焦于：了解产品技术和IT领域中，企业能力的相对成熟度；了解可以纳入哪些类型的IoT功能，以及新能力将会在哪些方面对客户价值带来影响；了解机器学习和预测分析模型的角色；基于市场变化的迅捷程度和竞争对手的相对敏捷度，重新思考业务模型和价值链。接下来，让我们对这些挑战逐一进行更详细地分析。理解产品和IT成熟度可以从产品和IT两个维度分别进行分析。首先，产品组合的成熟度如何？它是属于变更较缓慢且逐步演进的传统类型的产品，还是属于前进速度更快，同时具有更复杂生态系统的产品？矿产设备在技术上非常复杂。并且，与科学研究仪器相比，它拥有更为漫长的设备生命周期，和相对更缓慢的演进速度。然而，这并不意味着科研仪器的公司，在利用IoT产品进行系统优化方面更具优势。另一个需要考虑的因素是IT流程的成熟度。各种类型的组织机构都可能会因采用IoT而获益；然而，要想达成这一目标，它们所需采用的模型却各不相同。让我们进一步分析一下IT成熟度水平这个因素。举例来说，科学研究仪器供应商或许拥有先进技术，但却可能缺乏强有力的IT架构、流程和IT治理能力。与之相反，矿业设备制造商或许拥有非常成熟的内部IT流程。对科学研究仪器公司而言，IoT将让它们能够对安置在现场的仪器设备进行功能升级；但面对由多种类型设备组成的实验室信息生态系统库，公司并不一定愿意尝试去进行优化。（当然，以IT作为成本中心——例如内部IT管理——方面的成熟度不足，并不等于以IT作为利润中心——例如IT产品——方面成熟度的缺失；但当开发或拓展IT服务的时候，许多组织机构都选择在现有的基础IT能力之上构建。）在去年的哈佛商业评论（Harvard Business Review）中，讨论了一个矿业设备领域的例子：Joy Global是一家矿业设备制造商，其专家团队横跨与采矿作业相关的多种系统和流程。Joy Global以此为依托，针对来自多家供货商的一系列设备，提供监控、维护和优化的服务4。了解IoT能力接下来，应该考虑一下使用智能联网设备中的哪些能力。刚刚提到的哈佛商业评论刊登的文章4指出，IoT包含四种类型的能力：监视——传感器提供关于运行环境、产品使用和性能方面的数据；控制——可以控制并定制个性化产品功能；优化——来自监视与控制的反馈回路，能够提供更高的效率、更好的性能、预防性维护，以及诊断和修复；自治——监视、控制和优化将支持独立运行、不同系统间的协作、与环境交互、个性化、补给，以及自我诊断和修复。这四个层级的能力，将为重新定义供应链并重新配置价值链提供支持。我们不应该抱有产品的功能应固定不变的观点；相反，我们应该认为它们将更具灵活性和适应性。那些智能联网设备和产品将具有可变特性，并能够随着用户需求的变化而改变。在数年以前，软件制造商就已经认识到了这一点。而现在，物理对象也正在逐渐转变为软件驱动功能的载体或容器。上述这些层级的能力要求越来越精密的数据分析方法——从收集和应用数据，到支持算法自身运用数据并在同时进行学习。第一个层级的能力——监视——将成为一套实时的机制，我们可以运用它更好地了解现场情况和用户需求，并提供新的能力。这意味着组织机构的传统产品和服务将不再泾渭分明，而且二者的边界将彼此渗透。在过去，现场设备的维护由某个现场服务承包公司承担，设备制造商的业务并不涉及此环节。而在智能设备与监视能力结合后，设备可以在故障发生前将所需的服务提前告知制造商。同时，设备制造商也可以将常规维护纳入自己的服务范畴。不过，如果利润和物流对组织机构而言是个问题的话，那么复杂的维修工作将依旧由专业承包商完成。这一“去中介化”(disintermediation)的模式也可以运用到分发链中。设备可以自动发起补充供应的请求，从而降低甚至消除供应链中的物流和库存压力。控制是建立在监视之上的更复杂的应用。我们可以监视设备运行情况，并通过控制设备的多个部分或多个系统，来扩展人工干预的边界。想象一下，在 *** 作大部分功能都是自动化执行的系统或机器时，人类所扮演的角色：人类指导机器运转，并寻找系统设计的时候没有预料到（或是基于经济划算的角度未设计应对预设）的边界条件、异常和例外。接下来，人类使用自己的判断做出变更、纠正或调整。我们并不需要（在空间上）与设备在一起，或许我们也无需实时监视它们（这取决于流程）。我们通过监视层面采集数据并进行处理（某些数据处理必须在特定时刻完成），并通过控制层面将这些数据实时（或准实时）地运用到设备或装置的运行上。需要组织机构做出的战略决策是，是否以及何时在产品中提供更多的控制能力，以及是将其作为一种服务向客户开放，还是让客户拥有这些功能。第三个层级的能力——优化——可以拓展到某个单体对象、一系列对象，或是一套由来自多家制造商、使用不同技术的对象组成的生态系统的表现方面。是否将提供的服务拓展到这一领域，取决于围绕着价值链和流程边界的知识和经验的水平。前面提到的矿业的例子，反映出Joy Global与供应商相比的优势，主要在于拥有在流程生态系统中更加聚焦的视角。以卡车制造商为例，它无法很好地优化复杂的矿业设备，但却会凭借对自己的一系列卡车（以及潜在的一系列其他制造商生产的卡车）进行优化而获益——如果行业动态确实具有商业意义的话。要将优化的范围延伸到独立运行，还需要对这三个层级的能力进行一些拓展，以支持与环境及其他系统进行受限程度更低的交互。自治要求围绕着算法提供更多的智能，以便应对计划外的情况——程序员和系统工程师未能明确设计这些情况下的方案。自主运行需要整合具有适应性的机器学习方法，以应对新出现的情况，并将之纳入到用于监视、控制和优化的核心算法中。了解分析和机器学习2014年11月，施乐公司帕洛阿尔托研究中心的Mike Kuniavsky在IDTechEx上进行了一场名为“IoT领域中预测分析方面的用户体验”的演讲。在演讲中他表示，我们应该将几乎所有功能都存放（或是在不久的将来存放）在云上。数据和功能可以从任何位置、通过任何设备访问。而专业设备则提供用户访问数据的环境。健康手环可以通过iPhone或笔记本电脑，在特定的锻炼环境中访问用户的身体健康数据。在这种情况下，健康手环扮演了IoT传感器的角色，同时也提供了访问和使用数据的一种途径，而且它还通过软件功能包含了其他一些设备（例如计步器）的能力。设备上产生的数据可以为厂家提供额外的洞见，帮助其了解消费者的使用情况和喜好，并藉此升级功能或开发新特性。如果汇聚来自用户群的数据并结合其他数据集，那么新的洞见可以阐明流行病方面的数据、人群活动水平、生活方式和人口统计数据。对市场人员、健康服务提供者、保险公司和政府机构来说，这些信息具有宝贵的价值。（当然，我们必须认真对待隐私和数据使用许可方面的责任。）我们可以使用机器学习算法，基于这些数据模式作出预测。例如，在一份来自Mayo Clinic的研究中，发掘出了活动数据与心脏病人恢复速度的相关性5。同样的机器学习和预测算法也是许多联网智能消费设备的基础。例如，Nest恒温器是一套能够使用数据模式的设备，它预测消费者对于某个特定房间、在一天中的某个特定时刻的温度要求。（另一个控制和优化的例子体现在聚居区的层面。在获得了业主许可的情况下，电力设施可以通过远程调节的方式，控制成百上千的Nest设备，将室温调高或调低几度，从而完成高峰期的用能负载调度）。这类消费设备涵盖了从声音模式（例如亚马逊的个人助理输入设备Echo6）到更复杂的行为和活动模式（例如捷豹的路虎监视系统，它依赖于一套复杂的软件系统，该系统让汽车能够学习、预测和检查，并提醒车上的乘客帮助驾驶员自动委派次要任务，以便驾驶员将更多的注意力集中在驾驶上7）进行学习的范围。优化算法通过使用机器学习机制，来利用从动态环境下交互的传感器和智能设备传回的数据。算法不能基于特定的参数，精确地预测这些多变的情况，而是需要不断地感知、响应并适应。例如，随着汽车从驾驶员身上分担了更多的责任，它们需要与周边环境中更多的数据来源进行交互（传感器、灯光、其他车辆等等）。在工业自动化、物流和交通运输、电力网络与能源系统、交通管理、安全系统以及其他“系统的系统”等领域中的各类应用，都将让机器直接与其他机器进行交流。此外，这些应用还将基于能够演进和自适应的算法，帮助机器翻译数据流，从而使机器能够依据给定的运行参数达到要求的最终状态。反思业务模型和价值链智能联网设备要求组织机构重新检视，它们处在市场中的什么位置、以什么方式创造价值，以及这些价值将如何随着竞争环境和信息生态系统的演进而增加或减少。分析将帮助验证某些决策（例如，在对特性进行变更或是增加服务和功能后，获得实时使用数据）；不过，市场新进入者和新的价值链结构或许会对业务模式带来巨大的转变，而基于公司传统业务模式做出的分析将不再具有相关性。因此，产品或服务的基础，或许会转变为来自传统产品的数据流，而不是来自产品本身的收入。新的业务模式将得以延展，甚至有可能远远超出产品本身的范畴，覆盖上游供应商或下游消费者。最重要的是，所有这些可能性，都会要求组织机构拥有围绕着其内部数据健康度和用于分析的基础设施的基础能力：数据“打捞”（curation）、所有制和质量标准、具有一致性的企业架构、干净整洁地集成在一起的系统、自动化的数据载入流程，以及成熟的分析专家。如果欠缺或未能有效管理这些基础条件，组织机构将很难进行快速反应，并演化出新的分析和数据管理功能与能力。IoT将基于数据流和复杂的方法，从信息中获取洞见，并通过与企业知识整合，将之运用到价值创造方面。而不具备这些能力的组织机构将在市场上落后，或是降级到低价值、低利润的层次。数据被称为“新的石油”——我们可以拓展这一比喻，这意味着通过分析能力中的知识提炼环节，数据将被精炼为高价值产品。组织机构现在就需要在构建此类基础设施的方面投入资源，以便为接下来数年中应对供应链和价值创造环节的转型、扰动和颠覆做好准备。信息敏捷性将成为必备的核心能力。

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。其英文名称是：“Internet of things（IoT）”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。

物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新20是物联网发展的灵魂。

构建物联网运营云平台，作为无线传感网络与互联网之间重要的本地化中央信息处理中心，物联网云平台需具备以下功能：

(1)业务受理、开通、计费功能

(2)信息采集、存储、计算、展示功能

(3)行业的灵活拓展应用模式

eSIM指的是eSIM卡，即Embedded-SIM，嵌入式SIM卡。

eSIM卡将传统SIM卡直接嵌入到设备芯片上，而不是作为独立的可移除零部件加入设备中，用户无需插入物理SIM卡，用户可以更加灵活的选择运营商套餐，或者在无需解锁设备、购买新设备的前提下随时更换运营商。

由于不再需要为设备设置一个独立的SIM卡槽，采用eSIM设计的设备将拥有更轻、更薄的机身，同时eSIM能够显著降低运营商的SIM卡采购成本、码号资源管理成本。

扩展资料

eSIM应用领域

eSIM卡在物联网领域有着极为广泛的应用。eSIM卡轻薄小巧、无需换卡和空中写卡的特性十分符合物联网连接的需求。据某研究机构预计，2022年eSIM卡市场规模将达到440亿元，而数码、车联网和公共设施将是2020年eSIM卡的三大主要应用方向。

除运营商外，互联网巨头和手机厂商同样在eSIM卡上发力，包括小米、联想等多家企业已在自家的笔记本产品上集成了eSIM功能。有观点认为，随着eSIM卡的普及，运营商、手机企业、互联网巨头之间对该领域的竞争会更加激烈。

参考资料来源：百度百科-eSIM卡

参考资料来源：新华网-三大运营商纷纷开展eSIM试点

随着智慧城市建设加快，以及国家对教育的重视，智慧校园、智慧教室的打造即将在各城市相继落地，重点解决传统校园、教室管理中出现的各类实际问题。

校园、教室管理常见状况及问题

在以往的校园管理及教室设备使用当中，往往存在以下几个问题：

（1）设备繁多，难以统一实现智能感知、控制管理；

（2）手动按键下拉投影幕布、开关灯、空调温度调节、排风扇开关等 *** 作太过繁琐，既浪费实际授课时间，教室上课体验大打折扣；

（3）各类设备使用情况及能耗没有清晰的数据可查及分析，不利于节能改进。

顺舟智能根据教室场景实际需求，推出智慧教室物联网方案，致力于实现教室场景的智慧化升级。

智慧教室物联网方案

顺舟智能基于Zigbee技术优势，Zigbee30网关及内嵌Zigbee模块，可实现对教室场景下的灯光、风扇、空调、窗帘、电教设备、智能门锁等电器设备实现智能化管控，节省人员管理成本，提高设备管理效率，同时为师生打造智慧化的教学/学习体验。

1、情景模式

情景策略为一组动作的集合， *** 作简单、高效。如早上开始一天的学习时段，空调、排风扇到点自动提前开启，改善教室内空气环境；学生进入教室时，门禁打开，音乐播放；老师上课时，投影打开，投影幕布下放，讲台灯光关闭或调暗等。通过场景开关和系统配置，一键进入预设的场景模式。如“上课场景”、“下课场景”、“多媒体场景”、“电教场景”等，可个性化定制。

2、智能门禁系统

智能门禁支持管理员便捷录入人员进出记录，实时掌握门禁状态及告警信息。此外，智能门禁系统结合人脸识别功能，有效保障学校教室安防、安全。

3、教室设备管理系统

设备实时状态显示：设备工作状态（如灯光开还是关）、设备故障显示（开关是否故障）可实时在线显示。 设备单独控制功能：各设备可以通过设备管理系统进行控制和管理，受控设备包括：空调，投影控制器，电脑，日光灯，窗帘、能源、环境设备、专业设备、门禁门锁等。

4、智慧环境监测系统

教室环境监测及调节。通过温湿度传感器、空气质量传感器等实现教室温湿度、空气质量等实时监测，环境数据实时回传至服务器、云平台，通过策略部署、设备联动，开启新风、加湿器、风扇等设备，调节教室环境。实现教室环境智能化管控，确保教学环境处于舒适状态。

5、智慧节能系统

通过物联网平台可远程调控、开关教室设备，设定情景模式、自定义时段进行设备开启关闭 *** 作，避免非教学时段设备长期开启、空转。同时，平台可进行能耗数据展示分析，清楚了解各区域、各类型设备用电情况，实现节能减排。

6、智慧用电安全系统

教室内部智能开关、智能插座、温控面板等均嵌入Zigbee模块，可以远程查询空气开关线路电压、漏电电流、线路功率、线路电流、开关状态等用电数据，同时设置漏电保护功能自动检测，以及区域内所有用电线路开关远程集控管理，自由分组设置定时开关等。

智慧教室物联网方案优势

1、设备覆盖面广、部署方便

支持教室内绝大部分可管理设备，包含了多媒体、空调、开关、能效插座、灯光、窗帘、环境监控、安防、电力等数十种物联网传感器和控制器。方案采用ZigBee无线协议，避免了传统的布线难题，通过简单的升级改造即可快速完成物联网硬件环境的部署，降低了硬件部署成本和施工难度，极大加快了部署速度。

2、智能化、便捷化使用

可灵活定制物联网场景和定时策略，实现设备的批量、定时自动控制。可根据温湿度、光感强度实现智能自动调节。

3、电能节能减排

实时探测关键能耗设备的电能消耗，实现能耗信息透明化，实现能耗的科学管理。

目前，很多公司正在积极布局智能制造和工业物联网发展战略。问题是，这些企业是会共同推进两个战略的发展还是分开推进呢？我相信他们会共同推进，但我也可以理解那些把他们看作是分开的人。
在我们讨论这个话题之前，先让我先定义一下术语，因为有很多关于这个的争论。
智能制造：在工厂和整个价值链内实现业务、物理和数字流程的智能化、实时协调和优化。基于所有可用的信息，资源和流程将实现自动化、集成化、被监控和持续评估。（根据MESA International ，MES国际联合会定义）
IIoT：在工业（如组件、产品、产品运输和设备）中使用的物理对象（“物”）中嵌入电子、软件、传感器组成的网络，这个网络能够使物理对象通过互联网协议(IP)收集数据并与控制系统、业务流程和分析交换数据。（根据维基百科“IoT”修改）
现在回到我们的核心问题：两个战略是要共同推进还是分开推进呢？很明显，目前还没有定论。下面是这些观点的一些背景：
工业互联网协会(IIC)说:"通过自动化工业设备和系统之间的通信，IIoT提高了整个工厂的效率，使其更加智能化，"我同意。我相信，IIoT是智能制造的一项有利技术，它的进步将推动智能制造的发展。同样，随着智能制造超越概念，进入公司正在执行的项目，制造商和他们的解决方案提供者将改进支持这些项目的IIoT技术。这两个很可能会被共同推进。
另外：并不是每个人都同意。在最近的MESA调查中，超过三分之一的制造商报告说他们不相信智能制造包括IIoT（参见上图）。我明白这个观点，因为智能制造有很多途径。实际上，IIoT可以在一些可能定义智能制造的正常边界之外使用。
与智能制造相比，IIoT确实发展可能会更快，因为解决整个价值链上的项目是一个超出公司内部的挑战。像通用动力公司、通用磨坊和通用汽车这样的大公司可以展示他们的力量，并帮助推动特定行业的智能制造行动，但是IIoT项目可以取得很大的进展，并在公司的内部提供许多好处。如果消费者市场上的物联网计划提高了工厂内部的期望门槛，那么实现类似的互联互通、数据访问、控制和分析能力也会有压力。
此外，生产仍将涉及人员，以及未配备IIoT的设备和产品。对于一些智能制造方案，IIoT没有也不可能是商业案例，这些情景可能关注人员和价值链流程。
推动第四次工业革命的是什么？
有些人会认为智能制造或IIoT可能导致第四次工业革命。我也有一个观点：智能制造是这场革命的基础，而IIoT不是。即使IIoT的发展比智能制造快得多，我也不认为它足以让生产企业进入下一个生产力阶段。
那么IIoT缺少了什么来推动第四次工业革命呢？首先是企业环境。智能制造不仅整合了工厂或智能连接工厂，还包括智能连接的供应链和贯穿产品生命周期的数字线程。与其他工业革命一样，技术的转变--比如IIoT--必须与新的流程和人们工作的方式协同工作，以达到我们在第四次工业革命中所追求的生产力水平的提高。
IIoT是一项基础技术，但它只做它所做的事情--在"事物"之间创建通信，以便更容易地获取数据和分析。第四次工业革命需要许多其他技术和工艺。其中一些将针对一件设备或生产过程；其他人将在工厂、企业或价值网络上工作。
真正让商界人士兴奋的是，当新技术和新方法将它们整合在一起时，就会扰乱市场，并让公司提供新的服务和与新产品所能产生的数字数据绑定的新价值。例如，基于IoT的智能产品可以向工程师和生产者提供关于产品如何在该领域执行的反馈。基于这些数据，我们能提供什么样的新见解和服务？
这就是为什么我认为，要实现第四次工业革命需要更多的时间。它将把IoT和IIoT引入智能制造策略，以创建新的方法来协调和优化整个价值链中的流程，并向客户交付新的服务级别。

物联网概念定义张瑞敏曾讲过物联网概念尽管已历经十几年的发展，但仍未引爆。海尔基于互联网进行的转型，不仅旨在对公司结构进行根本性变革，更是希望能够成为物联网的引领者。在物联网时代，企业需要与用户直接互动，专注打造最佳的用户体验。然而在传统经济中，完全没有“用户”的一席之地，有的往往只是“客户”。客户是匿名的，而用户却是真实存在并且与创造过程直接相关的。

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