智能制造。智能门锁，可以上传盗窃信息、物流配送最佳时间等。智能机器人。监控冰箱、与冰箱里的食物保存状态。
智能汽车，透过路径分析节省燃料或时间。智能运动检测程序。智能园艺浇水。智能家居系统，有效的节能与生活辅助。智能供应链定制、智能环境监测系统、智能贩卖机、智能城市、智能交通。
当然，物联网还会有许多广泛的用途，遍及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域。
扩展资料：
物联网的基本特征从通信对象和过程来看，物与物、人与物之间的信息交互是物联网的核心。物联网的基本特征可概括为整体感知、可靠传输和智能处理 。
整体感知—可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。
可靠传输—通过对互联网、无线网络的融合，将物体的信息实时、准确地传送，以便信息交流、分享。
智能处理—使用各种智能技术，对感知和传送到的数据、信息进行分析处理，实现监测与控制的智能化。根据物联网的以上特征，结合信息科学的观点，围绕信息的流动过程，可以归纳出物联网处理信息的功能:
获取信息的功能。主要是信息的感知、识别，信息的感知是指对事物属性状态及其变化方式的知觉和敏感；信息的识别指能把所感受到的事物状态用一定方式表示出来。
传送信息的功能。主要是信息发送、传输、接收等环节，最后把获取的事物状态信息及其变化的方式从时间(或空间)上的一点传送到另一点的任务，这就是常说的通信过程。
处理信息的功能。是指信息的加工过程，利用已有的信息或感知的信息产生新的信息，实际是制定决策的过程。
施效信息的功能。指信息最终发挥效用的过程，有很多的表现形式，比较重要的是通过调节对象事物的状态及其变换方式，始终使对象处于预先设计的状态。
参考资料来源：百度百科-物联网
通过科学的编码，还可方便地对库存货物的批次、保质期等进行管理。利用 SNHGES 系统的库位管理功能，更可以及时掌握所有库存货物当前所在位置，有利于提高仓库管理的工作效率。
建立一个智能仓储系统需要物联网的鼎力支持，现代仓储系统内部不仅物品复杂、形态各异、性能各异，而且作业流程复杂，既有存储，又有移动，既有分拣，也有组合。因此，以仓储为核心的智能物流中心，经常采用的智能技术有自动控制技术、智能机器人堆码垛技术、智能信息管理技术、移动计算技术、数据挖掘技术等。之于上面的这些情况物联网的应用可以化繁为简，大大提高整个物流配送的效率。
在国内物联网的应用中，主要有几个方面的特点：首先，感知技术应用情况比较的良好。在我国仓储业应用最多的物联网感知技术是 RFID 技术，在一些先进的仓储配送中心，RFID 标签及智能无线射频(RF)手持终端有比较广泛的应用。这是因为，RFID 技术与托盘系统结合，在仓储配送中心闭环应用，可以有效降低成本。我们也知道在普通的仓储系统中，除了基于条码的自动识别技术具有广泛应用外，“电子标签辅助拣选系统”也有一定的应用。这里所谓的电子标签指的不是 RFID 标签，而是采用电子指示标签进行拣选作业的系统。利用这一系统，将出入库订单经计算机系统分解后，传输到货架各货位，用电子显示技术引导拣货的辅助拣选系统。这一系统简洁实用，应用较广。
随着时代发展，智能物流已经成为每个人和世界发生连接的重要方式。
2018年，从智慧大脑、智能仓储、无人分拣到无人机、无人车等新兴事物，
从人工智能、物联网、大数据到人脸识别、区块链等前沿技术，
智能物流正在由“新”到“兴”，服务于每天上亿包裹的生产送达，为每个普通人的生活注入新鲜体验。
未来，这些物流技术将继续推动整个物流行业颠覆创新。
01 作为中国智能制造关键技术装备
智能仓储将继续爆发
以智能仓储为代表的新兴物流 科技 正变得越来越重要，已经成为中国智能制造关键技术装备之一。
当大促带来的订单“爆发式增长”，不再引发仓储的“爆仓式效应”，智能物流在背后发挥的作用显而易见。
与此同时，单位GDP中我国的仓储成本占比是发达国家的2-3倍之高，因此推动物流装备更新升级，仓储是目前需求最大、有望最早全面应用智能设备的领域。
02 自动驾驶技术商用来临
末端配送环节或率先规模化
业内人士指出，无人重卡在干线物流运输、智能网络搭建、司机人力节约方面的优势无需多言。
但因为其庞大的体积、复杂的技术要求以及法律法规方面的诸多限制，短时间内实现商用还有很大的挑战，更多将在封闭港口、运输站、测试道路等场景使用。
相比无人重卡，专注服务最后一公里的无人配送车和外卖机器人走向实际应用则相对简单。
业内人士分析，末端环节的自动驾驶技术的复杂性和通用性没那么严苛，尤其在高精地图、激光雷达、5G技术的加持下，物流领域的商用化之路在未来或许将更加顺畅。
03 新产品不断推出
强调自主研发但开放共享也成为潮流
在技术革命面前，“掌握核心 科技 ”是永远绕不开的话题。
围绕运输、仓储、装卸、加工、整理、配送等环节，各企业自主研发的智能物流设备越来越多，与消费者的紧密度也越来越高，比如无人仓、无人车、无人机、无人中转站、AGV等等，不断推陈出新。
不仅满足于自身应用，更多的行业引领者还开始将成熟的技术方案对外开放，“赋能”成为绕不开的话题。
2019年对于电商物流巨头，通过技术、场景、模式的开放和共享，建立智能物流生态圈还将继续。
04 机器人广泛应用
“人机CP”将继续增加
随着机器人更多应用在智能物流行业，新的人机关系也正在形成。
“人机CP”成为物流行业不得不提的关键词之一，尤其是一线的仓储和配送工作人员，通过各种核心 科技 的辅助应用，人机搭档成为提高仓储处理效率的利器。
每一次新技术的诞生都会让人机关系进入一种新的平衡状态，人工智能时代也是这样。
让机器人配合员工工作，不仅仅是体力、脑力上的增加，而是协助人类以另一种全新的方式去解决问题。
2019年，新的“人机CP”还将继续增加，关注核心 科技 更关注和从业人员的搭配工作，各大电商物流企业仍然会进行重点聚焦。
05 智能物流成为基础设施
与智能城市关系更加紧密
快递包裹收来送往、物流车辆川流不息、仓储系统昼夜运转，智能物流既连接生产流通，也服务终端消费者，逐渐成为城市核心的基础设施。
除了分布在各个物流环节的新技术不断诞生，以新技术、新产品为基础构建的智能物流新设施也在逐步形成。
越来越多的政府在宏观层面将智能物流体系纳入城市基础设施建设。
在更多的基础设施上，连接无人机和无人机的无人中转站、由配送机器人组成的智能配送站、配合无人车进行车路协同的智能路灯等等一一涌现，都在成为城市新的基础设施。
随着智能物流从想象变为现实，再到成为构成 社会 、城市、生活最基础的环节，消费者也渐渐习惯各种新鲜的 科技 方式，拥抱物流快递行业的新变化。
在智能物流极速发展的同时，智能叉车 智能化、灵活化、柔性化，具有低成本、高效率、安全作业的基本特征就占据了重要地位。 它可以解决传统叉车难以在恶劣天气、危险环境中作业的情况，并且可以减少废气和噪音。也可满足企业的个性化需求定制，具有很广阔的市场前景。
信息化概念
信息化代表了一种信息技术被高度应用，信息资源被高度共享，从而使得人的智能潜力以及社会物质资源潜力被充分发挥，个人行为、组织决策和社会运行趋于合理化的理想状态。同时信息化也是IT产业发展与IT在社会经济各部门扩散的基础之上的，不断运用IT改造传统的经济、社会结构从而通往如前所述的理想状态的一段持续的过程。
数字化概念
数字化与信息化的重要区别在于数据源头非人工负责，而是自动化采集；最主要的数据采集手段就是利用物联网感知技术，实现感知（采集）-呈现-分析同时完成，也因此产生了大数据。
数字化通过数据实时采集，分析由机器完成，实现物理世界的在线化。是否人工录入数据，是区别信息化和数字化的标志。
凡是数据采集和录入由机器完成，在人工预设的规则下才能触发的自动化工作，都可以成为数字化。只不过数据量大小已经今非昔比了，此时真正吓人的是数据量，当海量数据产生，需要海量技术存储、处理、分析是，就产生了大数据，当数据需要云管端协同的时候，云计算的优势就显现了。
智能化概念
智能化是指在计算机网络、大数据、物联网和人工智能等技术的支持下，系统具有状态感知、实时分析、科学决策、精准执行的能力。
数字化与智能化的本质区别是最终决策谁来做？在数字化产生大数据基础上，再有机器系统做决策与执行，就实现了智能化，即系统知道了感知信息，知道了如何分析，并根据分析结果知道了如何执行。
智能化系统是聪明的系统，但这个系统还是程控化的自动执行系统，也就是由程序来控制与主导的系统运作，其状态感知是依靠物联网感知技术，实时分析依靠信号实时传输技术，大数据的计算分析，决策程序依靠的是软件，执行系统依靠的是命令实时传输和设备的自动执行。
数智化概念
数智化是2015年北京大学 “知本财团”课题组提出的概念，是对“数字智商”的阐释，最初的定义是：数字智慧化与智慧数字化的合成。
这个定义有三层含义：
一是“数字智慧化”，即在大数据中加入人的智慧，使数据增值增进，提高大数据的效用；
二是“智慧数字化”，即运用数字技术，把人的智慧管理起来，相当于从“人工”到“智能”的提升；
三是把这两个过程结合起来，构成人机的深度对话和互相的深度学习。即以智慧为纽带，人在机器中，机器在人中，形成人机一体的新生态。
随着数字技术的发展，应用程度的快速提高，“数智化”的概念也在不断地丰富与扩展。数字技术与产品结合，使产品更聪明，这是最初阶段；
将数字技术用于企业管理，使企业更聪明，这是“数智化”的第二阶段；
数据上云之后，不同来源的数据形成聚合，人机协同的领域日益扩展，让平台系统更聪明，这是“数智化”的第三阶段；
人与人之间的“思维互联”，人与物思维互联，天人合一、万物一体、智慧协同是数智化发展最后阶段，即智慧世界阶段。
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