未来五年会有哪些创业风口?

未来五年会有哪些创业风口?,第1张

一、大健康产业的创业机会。

所谓大健康产业就是要将公民的个人健康信息与医院的医疗资源相结合,打造出独特的分级医疗制度。通过大数据实时分析每位公民的身体健康,建立起属于每一位公民的健康数据库。也让相关的医疗产业走向市场化,发挥市场的调配作用,让医疗资源更加活跃起来,让公民的医疗健康更能得到充分的保障。

这些产业将会依托于市场的各个主体,只要能够抓住相应的发展时机,在未来很有可能创造出医疗产业和保健产业当中的新型模式。并且政府最近这几年都在逐渐放开部分医疗资源交给市场经营,逐渐探索出新模式。让我们的医疗制度和医疗资源,更能够用到公民身上,保证每一个人的身体健康。

二、物联网产业下的新基建风口。

物联网现在发展得还不够成熟,运用的领域也比较狭窄,在未来5年内很有可能会突破现有的技术,逐步完善市场机制。结合目前的互联网发展态势,在未来五年内我国的物联网建设和铺设肯定会取得重大突破,在一些商用领域也会大规模普及。特别是在新基建产业下,物联网的运用和覆盖仍不够完善,在未来五年内肯定会出现一个较大的市场空间。通过新基建产业,我国可以完善很多基础设施建设和通讯设施的更新,打造出更有活力更有创新力的设施和产业。

三、智能家居。

目前国内发展智能家居的公司少之又少,并且能够取得真正依靠人工智能打造的智能家居产业仍不够完善。在未来很有可能会出现一个较大的创业风口,让更多的优秀创业者融入到智能家居行业,完善整个智能家居产业的产业模式和产业链。这对于创业者来说不仅是要求,过硬的技术也要求有精准的眼光,才能够抓住未来发展智能家居的最佳窗口期。

物联网设备的地理定位已迅速成为最大的市场机会之一,不难看出为什么。许多公司正在用地理位置资产管理解决方案代替专有的旧系统,以定位跟踪和监视设备、产品、车辆和人员等有形资产。

我们在各种不同的垂直市场中看到了这一点,包括医疗保健越来越多的医院正在采用定位技术来更好地监控病床、水泵和其他医院设备。最大的好处之一就是确定哪些设备可能未得到充分利用,以便医院可以有效地优化运营效率。

工业承包商和建筑工人经常在工作现场拥有非常昂贵的设备,而地理定位技术可以帮助确保没有任何东西被盗或放错地方。

农业对于牧场主而言,定位技术可用于监视母牛的生命力和位置,并在出现异常情况时立即通知牧场主。

运输和物流国家货运安全委员会估计,全球货运损失的财务影响每年超过500亿美元。地理位置确保可以随时访问货物下落,从而有助于减轻损失或盗窃。

近年来,全球大数据储量呈现爆炸式增长,其中中国数据产生量增长最为迅速,平均每年增长速度比全球快3%,预计到2025年中国将成为全球最大的数据圈。

中国数据圈将受到来自物联网设备信号、元数据、娱乐相关数据、云计算和边缘计算增长的驱动,中国生产力数据和物联网数据占比将从2015年的11%增长至2025年的40%。

全球大数据储量规模爆炸式增长

随着物联网、电子商务、社会化网络的快速发展,全球大数据储量迅猛增长,成为大数据产业发展的基础。根据国际数据公司(IDC)的监测数据显示,2013年全球大数据储量为43ZB(相当于4724亿个1TB容量的移动硬盘),2014年和2015年全球大数据储量分别为66ZB和86ZB。近几年全球大数据储量的增速每年都保持在40%,2016年甚至达到了8721%的增长率。2016年和2017年全球大数据储量分别为161ZB和216ZB,2018年全球大数据储量达到330ZB。

预测未来几年,全球大数据储量规模也都会保持40%左右的增长率。在数据储量不断增长和应用驱动创新的推动下,大数据产业将会不断丰富商业模式,构建出多层多样的市场格局,具有广阔的发展空间。

当前,我国正在加速从数据大国向着数据强国迈进。国际数据公司IDC和数据存储公司希捷的一份报告显示,到2025年,随着中国物联网等新技术的持续推进,产生的数据将超过美国。

我国产生的数据量将从2018年的约76ZB增至2025年的486ZB,数据交易迎来战略机遇期。1zettabyte大约是1万亿gigabyte,这是当今常用的测量方法。与此同时,美国2018年的数据量约为69ZB。到2025年,这个数字预计将达到306ZB。

——以上数据来源于前瞻产业研究院发布的《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

AIoT(人工智能物联网)未来发展前景十分广阔。它将使用AI技术实现对设备、数据和应用的连接,从而为企业带来新的发展机遇。AIoT可以帮助企业实现效率的大幅度提升,同时也可以帮助企业减少成本开销。此外,AIoT还能够帮助企业针对不断变化的需要快速作出决定和行动。

物联网的一切皆可定位是物联网体系主要由运营支撑系统、传感网络系统、业务应用系统、无线通信网系统等组成。根据查询相关信息显示典型体系架构分为3层,自下而上分别是感知层、网络层和应用层。


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