国内主流的窄宽带物联网技术有哪些?

产业互联网区别于消费互联网，是在大数据、云计算、人工智能等新一代技术基础上，利用互联网思维将生产流程有效打通，建立供给侧与需求侧的相互联结，实现生产的快速响应与协同。产业互联网当前已具备一定的产业基础和环境基础，但与美国等发达国家相比，中国的企业服务行业发展不足，产业互联网仍有较大发展空间。

产业互联网是流量红利枯竭带来的必然进程，也是互联网行业从注意力经济转向价值经济的途径。生产领域流程复杂、链条较长，产业互联网能够催生大量的节点型服务企业，产生新的机会价值。产业互联网绝不是简单的“技术+”积木式概念创新，而是技术在产业应用中的显现形态，其根本意义在于对产业形态及组织方式进行打破重塑。

产业互联网与金融、制造、物流、零售、文娱、教育、医疗这7大行业结合，显现出完全不同的应用特征。金融因具备资金流、信息流双重属性，可成为其他行业建立连接的切入点；制造、物流作为传统支柱产业，建立新的信息连接对于产业升级、成本优化均具有重要意义；零售行业受消费互联网推动，正在向上游渗透形成更有效的流通链条；文娱、教育、医疗行业也在经历产业互联网化变革，但是行业核心环节的非标准化程度较高，产业上下游价值信号的打通仍有一定难度。

艾瑞认为，产业互联网带来的产业升级是行业服务者将原有的竞争壁垒进行产品化输出的过程。对于行业从业者而言，需要从自身优势领域入手，形成IT、产业、互联网的综合能力，将服务进行产品化输出。

产业互联网概述：回归网络的连接本质

产业互联网概念

对传统产业各环节改造重塑，构建新型协同网络

产业互联网是互联网连接从消费端向产业端渗透的过程，是在大数据、云计算、人工智能等新一代技术渗透传统产业链各环节并进行改造重塑的基础上，将生产流程有效打通，建立供给侧与需求侧的相互联结，实现生产的快速响应与协同。

产业互联网是突破传统产业参与主体线性信息传导与被动型资源调度计划的模式，打破产业主体之间的信息壁垒，构建新的供应关系，最终向分布式、去中心化思维发展。在产业互联网的作用下，行业参与主体之间的资源与信息快速交互、响应，最终将重组产业网络并形成价值生态。

产业互联网VS消费互联网

产业互联网和消费互联网的融合回归连接的本质

艾瑞认为，产业互联网与消费互联网并非两个相互割裂独立的概念。相反，产业互联网是在消费互联网基础上，在生产端与消费端进行连接链条的补全和重构，最终通过连接的融合，让生产信号、需求信号、价格信号能够有效传递，资金与物品实现最高效流动。

产业互联网特征：打破与重塑价值逻辑

流量红利消失下的被动转型

产业互联网驱动互联网服务从“跑马圈地”到“精耕细作”

尽管产业互联网的产生与发展，是技术与商业形态成熟后的必然，但C端流量红利的消失，在产业互联网的快速发展中起到了重要的助推作用。

产业互联网是互联网巨头向上渗透的合理路径

在消费互联网时代，阿里、美团等互联网巨头以消费端为入口，以技术为支撑，以平台为载体，建立了全新的行业基础设施。以此为基础，互联网 科技 巨头能够沿行业供应链向上渗透，完成供给端的赋能整合，实现业务协同和生产链条延伸。与其他行业相比，拥有这样的“超级整合者”的行业，生产与消费的联系更紧密，产业互联网与消费互联网的融合更快速。生产端的提升与变革也为这些整合者带来巨大的生态效应。

去中心化重构创造产业链新价值

产业互联网推动产业链去中心化并重构新的中心

消费互联网以流量和注意力经济为基础，生产链条较短、供需关系简单、服务的边际成本几乎为零，因此形成了互联网寡头垄断的总体格局；而生产领域的产业参与者更加多样，产业链长且交错复杂，产业互联网将多条产业链的上游资源、中间商、服务企业、核心生产企业、终端消费者等一系列环节组成多节点的生产网络，是信息流动的去中心化过程。艾瑞认为，生产网络的复杂性、多元性和专业性决定了产业互联网领域难以出现全局性的垄断寡头。同时，生产网络的建立将形成多个连接的关键节点，催生新的节点型价值中心。

工业时代轮转，产业互联网改变大规模工业化生产模式

自工业革命时代开始，以流水线为基础的精细化分工和大规模生产，几乎已经遍及所有行业，形成了由供给端驱动的生产-库存-营销-消费的供需模式。这种大规模生产的长周期、高库存、缺乏个性的特征越来越难以满足当前快速变化且多样的经济需求。产业互联网为工业革命以来已经形成的生产-消费模式带来了新的变化，通过打通供给侧和需求侧的双向连接，形成需求-供给高度互动的快速反馈机制，推动全产业链的集成和创新。

赋予产业链数字化转型与环节重塑能力

不再以概念创新为卖点，重整上下游核心环节是根本目的

尽管产业互联网的发展有赖于大数据、云计算、人工智能、物联网等核心技术，不断加速技术开发商业化进程并寻求更多技术可落地的实际应用场景，但产业互联网绝不是简单的“技术+”积木式概念创新，其根本意义在于以线上化、数字化为基础，改造产业形态及组织方式，优化企业生产、经营、融资模式，并加强产业协同交互，实现资源优化配置、生态网络建设乃至跨行业共融发展。

具体来看，生产环节中的研发设计、生产制造、内容创作、经营销售与协同管理等核心环节，均可成为产业互联网通过技术渗透改造的对象。新型技术场景、平台、管理理念等要素也需要通过融入产业互联网塑造的新型网状关系而实现落地应用。

技术融合发展之后的产业形态显像

为新兴技术落地寻找多元化应用场景与组织方式

近年来，在本轮智能革命中新生的技术产业化扩散趋势明显，各类新兴技术在自身发展迭代的同时也在不断加速融合，推动软件与信息服务产业规模持续增加。其中，物联网/传感器技术能够将物理世界与数字世界有效连接，移动计算及移动互联网技术使智能终端成为产业互联网的末梢神经，云计算赋予产业互联网充足的算力支撑与资源共享机制，大数据能够对产业互联网运行过程中产生的海量数据进行存储分析及可视化使用，人工智能助力专家系统建立、人机交互与商业决策过程，5G提升通信传输效率并加速新的生产组织方式裂变生成，区块链构建的可追溯信任机制可以为产业互联网安全提供保障……产业互联网的良好包容性可以为各类技术的场景化应用与融合性测试提供实验土壤，以检验技术的产业应用意义与商业化效果。

技术集成至特定阶段，可催生产业互联网形态多样化

随着智能革命的逐步深入，新兴技术在自身发展迭代的同时也在不断加速融合，推动实体经济业态发展与商业创新。艾瑞认为，产业互联网以实现互联互通、跨界重塑为主要目标，大数据、人工智能、区块链、云计算、物联网/传感器、5G等技术载体充分集成后，借助产业互联网综合平台加速对各传统产业的渗透迭代过程，在检验场景化可行性与验证商业价值的同时，也发展出互联化、扩散化、外部激发等产业互联网形态发展特征。未来，产业互联网各参与方将持续加码各类新兴技术，产业互联网的形态特征显像会愈加多样化，催生更大的商业想象空间。

产业互联网应用：价值信号的路径重建

金融：资金融通叠加信息流通双重切入

金融是切入产业互联网服务体系的较佳入口

资金具有天然的信息属性，而金融的资金融通作用需要通过产业价值传递来实现。艾瑞认为，现代金融服务与信息的生产、传递和使用的关系日益紧密，经济活动“金融化”程度加深，金融资源和信息越来越成为生产活动的必备要素。在产业互联网背景下，资金的高效流动与信息的快速连接具有天然的相关性，对于数字化、信息化服务难以进入的行业和领域，金融工具可能是比信息平台更有效的产业互联网连接手段。

金融服务商在向上延伸做SaaS服务有一定优势

对于缺乏数据化和信息化的传统产业，产业互联网难以通过信息打通的方式实现连接，而金融服务商本身在产业链上占有优势，是这类产业实现连接的一个有力推动者。金融服务商能够通过“支付先行”向上延伸数据+技术+资金的打包服务。艾瑞认为，金融机构在产业互联网中的性质可能会发生改变，金融服务的内容将更加丰富，金融服务商能够成为类SaaS服务商的综合服务角色，也可能会像SaaS服务商一样形成整个生态。

制造：生产交付与深度服务持续融合

生产协作网络使得生产即服务（MaaS）成为可能

生产即服务（Manufacturingas a Service）是制造商共同使用生产基础设施网络的产物。在实现形式上，MaaS的雏形是生产者共享制造设备（融资租赁）和制造产能（代工厂）、以及消费者即时通过3D打印技术制作产品（共享3D打印）来降低成本实现灵活快速的生产。随着生产网络的组织能力和灵活程度提高，欧美等国家已经逐渐形成了专业的MaaS平台，为非周期性的灵活订单提供即时生产服务。

MaaS：工业制造领域优先切入分散程度高的离散制造业

工业制造可以根据生产模式分为流程制造业和离散制造业，其中离散制造业可以根据生产规模和分散程度分为重型离散制造和轻型离散制造。目前中国已经出现的MaaS服务商，如生意帮、云工厂等，主要服务于轻型离散制造行业。而重型离散制造和流程制造行业，由于产能集中、需求波动小、生产过程难以拆分，产业互联仍停留在以工业互联网为代表的信息连通阶段，尚未出现成熟的MaaS服务商。艾瑞认为，由于这些产业特征，工业制造领域的MaaS发展需要将信息流动与资金、设备等生产要素结合，形成以生产要素（而非单纯的信息）为中心的生产合作网络。

物流：新一代服务商加速多环节磨合

打造数字化供应链生态圈，实现“飞轮效应”理想态

传统物流主要以支持体系的角色存在，追求规模经济，实现部分物流节点上的体验、效率、成本的最佳。随着5G技术及物联网传感器成本的迅速下降，物联网在端到端供应链使用场景中逐渐普及，实现物流场景中的人、设备、车及货物等万物互联。进而成就行业整体的“飞轮效应”理想态。

改造成本高是即时数据化连接推进缓慢的主要瓶颈

物流企业之间的竞争激烈，用户对物流成本敏感度较高，这要求物流企业进行精细化的成本管理，从降本增效的角度提高自身市场竞争力和可持续发展能力。目前物流行业货运存量大、涉及环节多、流程复杂，行业供应链的整体提升需要的车货匹配、流程可视化、供应可调度等条件，对大多数需求方来说并非必要条件，同时涉及到大规模的固定成本和可变成本增加，大大侵蚀短期利润，这是影响物流行业产业互联进程的主要原因。艾瑞认为，改造成本的限制意味着物流行业的产业互联网生态实现必然是渐进式的，其驱动力来自于企业竞争壁垒的不断提升和技术成本的不断降低。

零售：消费互联网驱动下的重生

产业互联网打破传统零售供应链流通关系

艾瑞认为，产业互联网+零售的下一阶段发展将集中在中介流通环节和B2B关系网络的重建上。传统零售供应链条呈现线性状态，各参与方之间依次进行信息交换，通过多级分销商网络实现价值和供需信号传递，传递效率较低，需求信息回流通路不畅。而消费互联网带来的数据网络、供应链基础设施有可能重新建立起分散的零售商与供应商的直接联系，形成简单且高效的连接通路。

文娱：价值链一体化过程远未完成

内容平台使消费者同时成为生产者，参与价值叠加过程

在文娱行业，用户获取内容渠道的多元化和短视频、直播等 娱乐 平台的爆发，使消费者越来越多的参与到内容生产的过程中。普通用户不但能通过各类工具直接制作视频，成为内容的直接创作者，还能够通过互动、d幕、投票、二次创作等多种方式影响作品内涵与创作走向。消费者作为生产者参与文娱内容生产，创建了一条去中心化的价值回流通路，使众多“素人”成为大众化 娱乐 内容生产者，更加快速、精准、灵活地响应市场需求。

教育：需求端复杂，易从局部切入

信息化管理系统是教育产业互联网的切入点

教育行业下游终端用户类型多，个性化需求复杂，在整个产业链上难以数字化触及，教育产业互联网化最可能成功的是从管理环节切入，实现软件及服务供应商的平台化管理。目前，教育产业仍然极度分散、各教育组织平行独立，导致优质资源配置效率很低。通过搭建专注教育服务的产业互联网平台，可以更科学地重组行业供需关系，进而改善产业成本结构。

医疗：产业互联网化仍然“步履维艰”

只有政府力量才能实质性推动医疗产业互联网

医疗是最重要的民生问题之一，我国医疗系统由于具有强公共服务属性，行业发展受政府和社保机构的强影响，医疗资源长期供不应求，医疗机构（医院）连接意愿不强，上游供给端（医药企业）和需求端（医患病人）对产业的作用能力较弱，产业互联网化发展驱动力不足。新一轮医改启动以来，在政府的推动下，医疗资源供给持续增加，就医方式也在日益改善。但医疗机构、政府部门、服务企业之间存在深厚的数据壁垒，产业互联网在 健康 医疗事业中的发展还存在诸多挑战，医疗产业互联网化仍然“步履维艰”。

产业互联网行动：竞争壁垒产品化输出

机会空间和行动建议

行业分化与业务细分为产业互联网服务带来无限空间

虽然目前产业互联网在各个行业的应用进展不一，渗透程度总体不足。但在产业互联网的生产网络中，不同细分行业与不同业务环节的交叉能够创造出数量巨大的服务节点。这些节点内部也会进一步实现合作分工，形成新的合作网络。因此，艾瑞认为，产业互联网不断推进行业分化和业务环节细化，为服务者带来的机会空间几乎是无限的。产业互联网的终局绝不会是寡头垄断的统一市场，而是参与者多样且极度活跃的交叉创新市场。

来源:艾瑞咨询

作者 | 网络大数据

来源 | raincent_com

随着物联网的演变和发展，所有可以想象到的东西(或事物)和产业都将变得更加智能：智能家居和智慧城市、智能制造机械、智能汽车、智能健康等等。无数被授权收集和交换数据的东西正在形成一个全新的网络——物联网——一个可以在云中收集数据、传输数据和完成用户任务的物理对象网络。

物联网和大数据正在走向胜利之路。不过，要想从这一创新中获益，还需要解决一些挑战和问题。在本文中，我们很高兴与大家分享多年来在物联网咨询领域积累的知识。

物联网大数据如何应用

首先，有多种方法可以从物联网大数据中获益：在某些情况下，通过快速分析就足够了，而一些有价值的见解只有在经过深入的数据处理之后才能获得。

实时监测。通过连网设备收集的数据可以用于实时 *** 作：测量家中或办公室的温度、跟踪身体活动(计算步数、监测运动)等;实时监测在医疗保健中被广泛应用(例如，获取心率、测量血压、糖分等);它还成功地应用于制造业(用于控制生产设备)、农业(用于监测牛和作物)和其他行业。

数据分析。在处理物联网生成的大数据时，我们有机会超越监测，并从这些数据中获得有价值的见解：识别趋势，揭示看不见的模式并找到隐藏的信息和相关性。

流程控制和优化。来自传感器的数据提供了额外的上下文情境信息，以揭示影响性能和优化流程的重要问题。

▲交通管理：跟踪不同日期和时间的交通负荷，以制定出针对交通优化的建议，例如，在特定时间段增加公共汽车的数量，看看是否有改观，以及建议引入新的交通信号灯方案和修建新的道路，以减少街道的交通拥堵状况。

▲零售：跟踪超市货架中商品的销售情况，并在商品快卖完之前及时通知工作人员补货。

▲农业：根据传感器的数据，在必要时给作物浇水。

预测性维护。通过连网设备收集的数据可以成为预测风险、主动识别潜在危险状况的可靠来源，例如：

▲医疗保健：监测患者健康状态并识别风险(例如，哪些患者有糖尿病、心脏病发作的风险)，以便及时采取措施。

▲制造业：预测设备故障，以便在故障发生之前及时解决。

还应注意的是，并非所有的物联网解决方案都需要大数据(例如，如果智能家居拥有者要借助智能手机来关灯，则可以在没有大数据的情况下执行此 *** 作)。重要的是要考虑减少处理动态数据的工作量，并避免存储将来没有用处的大量数据。

物联网中的大数据挑战

除非处理大量数据以获取有价值的见解，否则这些数据完全没用。此外，在数据收集、处理和存储方面还有各种挑战。

▲数据可靠性。虽然大数据永远不会100%准确，但在分析数据之前，请务必确保传感器工作正常，并且用于分析的数据质量可靠，且不会因各种因素(例如，机器运行的不利环境、传感器故障)而损坏。

▲要存储哪些数据。连网设备会产生万亿字节的数据，选择存储哪些数据和删除哪些数据是一项艰巨的任务。更重要的是，一些数据的价值还远远没有显现出来，但将来您可能需要这些数据。如果您决定为将来存储数据，那么面临的挑战就是以最小的成本做到这一点。

▲分析深度。一旦并非所有大数据都很重要，就会出现另一个挑战：什么时候快速分析就足够了，什么时候需要进行更深入的分析以带来更多价值。

▲安全。毫无疑问，各个领域的连网事物可以让我们的生活变得更加美好，但与此同时，数据安全也成一个非常重要的问题。网络罪犯可以侵入数据中心和设备，连接到交通系统、发电厂、工厂，并从电信运营商那里窃取个人数据。物联网大数据对于安全专家来说还是一个相对较新的现象，相关经验的缺失会增加安全风险。

物联网解决方案中的大数据处理

在物联网系统中，物联网体系架构的数据处理组件因输入数据的特性、预期结果等而不同。我们已经制定了一些方法来处理物联网解决方案中的大数据。

数据来自与事物相连的传感器。“事物”可以是任何物体：烤箱、汽车、飞机、建筑、工业机器、康复设备等。数据可以是周期性的，也可以是流式的。后者对于实时数据处理和迅速管理事物至关重要。

事物将数据发送到网关，以进行初始数据过滤和预处理，从而减少了传输到下一个物联网系统中的数据量。

边缘分析。在进行深入数据分析之前，有必要进行数据过滤和预处理，以选择某些任务所需的最相关数据。此外，此阶段还可以确保实时分析，以快速识别之前在云中通过深度分析所发现的有用模式。

对于基本协议转换和不同数据协议之间的通信，云网关是必需的。它还支持现场网关和中央物联网服务器之间的数据压缩和安全数据传输。

连网设备生成的数据以其自然格式存储在数据湖中。原始数据通过“流”进入数据湖。数据保存在数据湖中，直到可以用于业务目的。清理过的结构化数据存储在数据仓库中。

机器学习模块根据之前积累的历史数据生成模型。这些模型定期(例如，一个月一次)用新数据流更新。输入的数据被累积并应用于训练和创建新模型。当这些模型经过专家的测试和批准后，控制应用程序就可以使用它们，以响应新的传感器数据发送命令或警报。

总结

物联网产生大量数据，可用于实时监控、分析、流程优化和预测性维护等。然而，应该记住，从各种格式的海量数据中获得有价值的见解并不是一件容易事情：您需要确保传感器工作正常，数据得到安全传输和有效处理。此外，始终存在一个问题：哪些数据值得存储和处理。

尽管存在一些挑战和问题，但应记住，物联网的发展势头强劲，并可以帮助多个行业的企业开辟新的数字机遇。

组成物联网产业链的环节完整的物联网产业链，包括政府部门、科研院所、芯片生产商、终端生产商、系统集成商以及电信运营商等环节，涵盖了从标识、感知到信息传送、处理以及应用等各方面。整个产业链的核心是芯片生产商、终端运营商、系统集成商以及电信运营商。
分工为：
1、 政府部门：产业政策的制订者以及物联网发展的主要推动者，通过出台激励机制、配套政策保障与财政支持，引导物联网发展方向，营造产业环境，为合作各方搭建开放、高效的平台。
2、科研院所：物联网基础技术理论和新技术的主要创作者。
3、芯片生产商：提供最底层的芯片，如传感网芯片、无线网络芯片等。
4、终端生产商：提供通信模块、传感网络、终端设备，一二维码、RFID、传感器为主，实现“物”的识别的器件。
5、系统集成商：面向客户的整体解决方案提供者，是目前产业链中的重要角色。
6、电信运营商：通信网络的提供者，实现数据的传输。

导读随着社会的变迁与发展，物联网已经渗透到我们生活的各行各业中，我们的生活也离不开物联网的帮助，那么物联网应用在城市对我们的日常生活有什么样的影响呢将如何影响法律呢是否可以帮助我们更好的维持社会治安与和平呢一起来看看吧!

运用无人机进行更好的监控

无人机供应了一种新的监控水平，当配备不同类型的摄像头时，可以供应额定的视角。大多数先进的无人机都有盯梢实时视频的才华，而其他无人机则可以将视频记载并存储在云中以供往后访问。某些无人机甚至具有可以瞄准特定政策(如人和动物)的技能。

此外，它们可用于追捕嫌疑犯、查找和救援、监控人群以及那些危险的区域。

物联网q支

许多公司正在开发“物联网q支”技能。这些q支，将嵌入传感器，以记载有关其运用方法和时间的信息。生物辨认技能甚至有望成为一种身份认证方法，这将防止任何未经授权的q支运用。

Yardarm就是这样一家公司。其智能q套可与任何抢先的q支配合运用，并通过通过优化的传感器盯梢重要信息。该传感器会连续剖析q套中q支的存在，并记载拔出和刺进作业。在检测到作业时，此信息将通过安全的无线链路传输到任何智能手机或其他蓝牙设备。

根据收集

2017年所谓的“Fitbit谋杀案”证明了可穿戴技能和物联网可以帮忙刑事案件收集根据。在这起案件中，老公被指控谋杀了妻子，因为妻子的Fitbit数据与老公的叙说和不在场证明相矛盾。

在全球范围内，差人大多都接受了在犯罪现场寻找什么以及怎样处理数字根据的训练。诸如Amazon
Alexa虚拟帮手、智能手表和Fitbits等可穿戴设备正在捕捉并供应有价值的信息。假设处理稳当，这将转化为向法院系统提交质量更高的根据。

法令人员可穿戴设备

现在，全世界的差人都配备了可收集视频和音频的法令仪
，以便在处理作业时收集根据。这些都是十分宝贵的，因为差人可以准确记载作业中产生的作业，以作为根据，并有助于往后的举动。此外，物联网设备可以记载差人的生命体征，例如心率和血压，并在差人遇到危险时向调度中心宣告警报。

警用机器人

迪拜警方计划在2030年前让机器人差人占到警力的四分之一。它的原型会说六种语言，并被规划用来读取面部表情。它有一个电脑触摸屏，人们可以在那里报案。该机器人首要安置在旅游景点，并配备有摄像头，可将实时图像传回差人总部，以辨认通缉犯。

2020年4月，为了帮忙确保人们恪守新冠肺炎阻隔规则，突尼斯警方安置了机器人在街道上巡查。假设机器人发现有人在空无一人的街道上行走，就会走近他们，并问他们为什么出门。然后，他们有必要向机器人的摄像头展示其身份和其他文件，以便总部控制机器人的官员对他们进行检查。

街头物联网：移动指纹辨认设备

伦敦差人厅已经成为第一支开发移动指纹设备的英国警队，此举旨在节约差人时间和公共资金。

这种名为INK
Biometrics的移动生物辨认设备可以扫描嫌疑人的指纹，并在60秒之内供认其身份(假设他们被列入警方数据库)。这样就可以更快地逮捕通缉犯，并通过防止回来警局读取嫌疑人指纹来让差人有更多的时间来巡查。

法令和物联网的未来

法令组织一向在寻找前进速度、功率、准确性的方法——物联网可以供应帮忙。

英国一份题为“警务和物联网”的陈述探讨了物联网技能在法令方面的潜力。该陈述的作者总结道：“假设差人现在可以掌握物联网，那么他们不只可以减轻潜在的要挟，并且还可以抓住机遇。支撑物联网的差人部队将前进功率并增强公共安全”。

以上就是关于“物联网应用在城市 如何影响法律”的相关内容，想了解更多关于物联网的前景及其应用，关注小编持续更新。

---