主要就业于与物联网相关的企业、行业，从事物联网的通信架构、网络协议和标准、无线传感器、信息安全等的设计、开发、管理与维护，也可在高校或科研机构从事科研和教学工作。
物联网工程，我认为是说的建设物联网项目的，既可能是物联网工程师。在我们这个行业，可以做售前，主要是物联网方案的逻辑设计和规划，或者做售后，主要是把售前的方案在实际的场地进行实施，比方在鸟巢水立方建设大型物联网。而应用的场景，就是楼下大神描述的各种让人兴奋的生活便利，或者工业生产中的各种高效率。当然，商用级别目前还是企业经营或者政府利民的大项目应用着物联网。所以，以后你可以多了解大型物联网项目，让自己脱颖而出，规划自己的物联网行业未来。
继续深造方向 ： 通信与信息系统、信号与信息处理、电路与系统、计算机应用。
培养要求 ： 具有较好的数学和物理基础，掌握物联网的相关理论和应用设计方法，具有较强的计算机技术和电子信息技术的能力，掌握文献检索、资料查询的基本方法，能顺利地阅读本专业的外文资料，具有听、说、读、写的能力。主干学科与课程 信息与通信工程、电子科学技术、计算机科学与技术。物联网概论、电路分析基础、信号与系统、模拟电子技术、数字电路与逻辑设计、微机原理与接口技术、工程电磁场、通信原理、计算机网络、现代通信网、传感器原理、嵌入式系统设计、无线通信原理、无线传感器网络、近距无线传输技术、二维条码技术、数据采集与处理、物联网安全技术、物联网组网技术等。
物联网(Internet of Things)这个词，国内外普遍公认的是 MITAuto-ID 中心Ashton 教授1999年在研究RFID时最早提出来的。在2005年国际电信联盟（ITU）发布的同名报告中，物联网的定义和范围已经发生了变化，覆盖范围有了较大的拓展，不再只是指基于RFID技术的物联网。
物联网是基于互联网，传统电信网等信息承载体，让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络又称为物联网域名。
物联网需要哪些技术支撑 物联网的范围很大，它是实现生活数字化的一个总称，在应用到各个行业时需要的技术支援有所不同。
如果非要说共同需要的技术支援的话：感测器技术，通讯技术，程式设计技术，微电子技术以及能源技术（主要是感测器要用的电力，这还是感测器待改善的一个问题）。
物联网是以电脑科学为基础，包括网路、电子、鞥射频、感应、无线、人工智慧、条码、云端计算、自动化、嵌入式等技术为一体的综合性技术及应用，它要让孤立的物品(冰箱、汽车、装置、家俱、货品等等）接入网路世界，让它们之间能相互交流、让我们可以通过软体系统 *** 纵himer、让himer鲜活起来。
科技创新改变生活，物联网以及延伸的人工智慧必将为未来带来自便利的美好生活。
人类总是在追求自便利的美好生活，物联网很有前瞻性。
下一波的IT浪潮就是云端计算、物联网、人工智慧、生物技术。
目前物联网是新新事物，教学资源紧张是正常的，新新事物风险和机遇并存。
请相信机遇的东西确实是过了这个村，没了这个店，物联网目前就像初期的计算机专业一样，
等它成熟了，等你看到它的发展了，那时候你就落后，只能在前人后面捡菸头。
好好把握学习这个专业的机会，目前物联网处于发展初期，等你毕业刚好是大展拳脚的好时机！
请特别关注：
1、智慧家居 2、智慧交通 3、智慧医疗 4、智慧电网 5、
智慧物流 6、智慧农业 7、智慧电力 8、智慧工业 9、质量追溯
相信选择这个新新行业有风险，但机会总是给第一个敢吃螃蟹的人。
当然你可以选择传统保守的行业，那是另一种人生态度，开心就好！
一一一一
来自:广州溯源—物联网、云端计算、人工智慧---绿色未来
物联网在不同领域需要技术不一样，以下就我的行业（工业领域）做大概分析。
物联网在工业领域主要用于生产执行管理系统（MES），通过让死物（生产装置）联网，将各个部分的资讯孤岛连线（物料、仓储、生产、计划、订单等），将资料经过云端大资料分析呈现在手机端，使使用者做到统筹兼顾，实现柔性生产！
其中涉及技术：
资料采集：嵌入式系统、PLC、RFID、各种感测器等等
资料分析：伺服器，后端程式设计师
资料呈现：APP/PC，前端程式设计师
总结：物联网+云端+大资料+移动互联
工业物联网生产执行系统了解更多可考虑我。
网际网路技术与教育结合开发的线上教育平台是线上教育最需要的支撑点。
云朵课堂的线上教育系统让教育机构、教师更好的进行线上教育。
从物联网的层次划分，列举物联网的技术：
感知层：包括感测器技术、RFID、近距离通讯技术、视讯分析与识别、智慧终端，等等；
网路层：包括有线与无线通讯技术、通讯工程、计算机通讯、TCP/IP等等；
应用层：主要是资料处理、各行各业的专属技术
物联网主要技术有哪些
终端接入技术
物联网终端的种类非常多，包括物联网闸道器、通讯模组以及大量的行业终端，其中尤以行业终端的种类最为丰富。从终端接入的角度来看，物联网闸道器、通讯模组和智慧终端是目前关注的重点。
物联网闸道器：它是连线感测网与通讯网路的关键装置，其主要功能有资料汇聚、资料传输、协议适配、节点管理等。物联网环境下，物联网闸道器是一个标准的网元装置，它一方面汇聚各种采用不同技术的异构感测网，将感测网的资料通过通讯网路远端传输;另一方面，物联网闸道器与远端运营平台对接，为使用者提供可管理、有保障的服务。
通讯模组：它是安装在终端内的独立元件，用来进行资讯的远距离传输，是终端进行资料通讯的独立功能块。通讯模组是物联网应用终端的基础。物联网的行业终端种类繁多，体积、处理能力、对外介面等各不相同，通讯模组将成为物联网智慧服务通道的统一承载体，嵌入各种行业终端，为各行各业提供物联网的智慧通道服务。
智慧终端：它满足了物联网的各类智慧化应用需求，具备一定资料处理能力的终端节点，除资料采集外，还具有一定运算、处理与执行能力。智慧终端与应用需求紧密相关，比如在电梯监控领域应用的智慧监控终端，除具备电梯执行引数采集功能外，还具备实时分析预警功能，智慧监控终端能在电梯执行过程中对电梯状况进行实时分析，在电梯故障发生前将警报资讯传送到远端管理员手中，起到远端智慧管理的作用。
平台服务技术
一个理想的物联网应用体系架构，应当有一套共效能力平台，共同为各行各业提供通用的服务能力，如资料集中管理、通讯管理、基本能力呼叫(如定位等)、业务流程定制、装置维护服务等。
M2M平台：它是提供对终端进行管理和监控，并为行业应用系统提供行业应用资料转发等功能的中间平台。平台将实现终端接入控制、终端监测控制、终端私有协议适配、行业应用系统接入、行业应用私有协议适配、行业应用资料转发、应用生成环境、应用执行环境、业务运营管理等功能。M2M平台是为机器对机器通讯提供智慧管道的运营平台，能够控制终端合理使用网路，监控终端流量和分布预警，提供辅助快速定位故障，提供方便的终端远端维护 *** 作工具。
云服务平台：以云端计算技术为基础，搭建物联网云服务平台，为各种不同的物联网应用提供统一的服务交付平台，提供海量的计算和储存资源，提供统一的资料储存格式和资料处理及分析手段，大大简化应用的交付过程，降低交付成本。随着云端计算与物联网的融合，将会使物联网呈现出多样化的资料采集端、无处不在的传输网路、智慧的后台处理的特征。
将来，每一位网路使用者都独享一个类似于电话号码的标识。这个标识可以稳定且精准地区别各个使用者并直接对其进行定位。一般来讲，电脑、手机、路由器和网咖都是这个网路的组成部分。目前，我们已拥有43亿个IP地址。这个看起来庞大的数字其实远不能满足未来的需求。随着网际网路协议第6版的生效，包括洗衣机、供暖系统、衣服、门窗，以及风力涡轮机、包装机械和电表在内的一切事物都可获得属于自己的IP地址并实现彼此互联。
物联网突破技术有哪些业内专家认为，物联网一方面可以提高经济效益，大大节约成本；另一方面可以为全球经济的复苏提供技术动力。美国、欧盟等都在投入巨资深入研究探索物联网。我国也正在高度关注、重视物联网的研究，工业和资讯化部会同有关部门，在新一代资讯科技方面正在开展研究，以形成支援新一代资讯科技发展的政策措施。
滴灌施肥系统设计都需要哪些技术支撑？这个你是想自己研发了还是找人做啊 ？自己研发代价 很高，找托普物联网这样的方案商建设会省力不少。不过你也可以先去咨询一下这方面的专家，然后再做决定的。
物联网感知技术有哪些是的，物联网是指通过各种资讯感测装置，实时采集任何需要监控、连线、互动的物体或过程等各种需要的资讯，与网际网路结合形成的一个巨大网路。物联网有三项关键技术，1，感测器技术，2，RFID技术，3，嵌入式应用技术。所以各种感知技术应用是物联网的一部分。
随着物联网时代即将到来，有关新技术将抢走人类饭碗的讨论再度升温。美国 科技 博客TechCrunch撰稿人扎克·苏帕拉（Zach Supalla）近日撰文指出，虽然许多物联网商业模式是通过减少劳动力来提高运营效率，但新技术并不会减少就业
从人类步入 科技 时代开始，有关新技术会抢走我们饭碗的担心便出现了。以蒸汽机为例，当它在17世纪末期被发明出来以后，人们担心蒸汽机的出现预示着体力劳动将走向结束，成千上万靠体力劳动为生的人将丢了饭碗。
然而，蒸汽机非但没有抢走我们的工作，反而在铁路系统等新兴行业以及高生产力工厂创造了全新的就业机会。虽然一些体力劳动者因蒸汽机的发明而丢了工作，但蒸汽机也创造了许多新的工作岗位，比如机器 *** 作员、工程师和维护人员等。
近250年过去了，在一个由技术变革定义的世界里，我们看到了同样的担心和恐惧。截至2015年9月份，亚马逊共部署了3万台Kiva机器人，以实现仓储中心管理自动化，提高运营效率，降低对劳动力的需求。与此同时，市场对软件开发人员的需求不断增长，马克·安德森（Marc Andreessen）在2011年作出的论断——“软件正在吞噬世界”——正变得越来越真实。
未来十年，在新兴的物联网（IoT）时代，这种讨论将再次升温。在一个被打上“将实体的东西都带到线上”这种标签的行业里，许多物联网商业模式将通过减少劳动力来提高效率。我们看到一些企业将垃圾箱与互联网连接在一起，提高部署垃圾清运车的效率——这意味着我们将需要更少的垃圾清运车。无人机将显著减少对大片土地实施勘测所花的时间——这意味着我们将需要更少的勘测人员。在未来十年，每一个涉及电子技术或设备的行业预计都将以这种方式被颠覆。
于是，我们还想问一个曾在17世纪末期被问到过的问题：新技术会抢走我们的工作吗？答案是否定的。以Target为例，这家美国零售商上个月刚刚发布了招聘物联网首席工程师的启示。招聘启事上写道，这个岗位的职责是“为用户打造创新性物联网解决方案”，要求应聘者必须拥有编程语言、代码方面的经验，在工作上采用迭代方法。
除此之外， 科技 咨询公司Janco Associates在最新版企业IT人员工作手册中，将物联网经理确定为手册中新增的三种岗位之一。作为一个高级岗位，它要求经理们负责“技术系统支持的执行和维护，以及现场控制人员的数据传输和回收。”
简而言之，物联网将可以做技术在任何一个领域从事的事情——让低技能工作与高技能工作形成互补。最终，物联网将会导致许多领域简单且重复的工作被大范围取代，比如制造业、质量控制和规划等。但更为重要的是，物联网将导致新就业岗位的出现，这些岗位将用物联网技术帮助单个企业走向成功，甚至会推动整个行业取得成功。
以下即是与物联网有关的三种热门工作岗位：
首席物联网官（CIoTO）
2016年将是CIoTO诞生之年——据市场研究机构Machina Research预测，今年“至少会有一家财富500强企业任命CIoTO”此外，研究表明超过一半的英国企业将在未来一年内聘请CIoTO，并在这个方面展开投资，尤其是在教育、零售和电信等行业。在接受调查的企业中，94%表示将对与物联网有关的项目进行投资，涉及基础设施、安全、研发和人才等方面。
CIoTO将负责推动一系列与技术有关的决策，而这些决策将决定着一家公司的未来发展方向。此外，CIoTO将提出公司的物联网战略，负责开发物联网产品或项目，负责从物联网设备中收集数据，分析和确定各种深刻见解，最终基于这种数据采取行动。
物联网商业设计师（IoT Business Designer）
有些公司正在聘请技术驱动型“物联网专家”，负责管理一些项目或员工，但我们会看到一个更大的行业趋势，即物联网商业设计师的出现，他们是颇具创造力的思想领袖，尽力寻找各种可以通过物联网来解决的商业机遇，然后以 科技 手段挖掘这种机遇。
物联网商业设计师必须对公司未来10年的发展有清楚的认识，可以定义和执行某个项目，而这个项目将成为公司未来10年规划的第一步。此外，他们还必须很懂技术，但又不会痴迷于技术，只要能运用 科技 手段解决问题即可。
全栈开发者（Fuller Stack Developer）
全栈开发者（full stack developer）是指那些熟练掌握后端和前端技术的开发者。具体来说，这意味着开发者必须要懂基础设施、数据库、后端代码（Ruby、Python和Java）和前端代码（JavaScript、HTML和CSS）。
但在物联网时代，这还不够。物联网产品不仅包括与网页应用和移动应用一样的前端和后端系统，同时还包括硬件，而且往往是定制式硬件。这意味着你的“全栈”必须更全面，还要懂嵌入式系统（即固件）以及电气工程学和机械工程学等。因此，你就需要更为全能的全栈开发者了。
这种人才听上去就像独角兽一样稀有，但这些软件工程师的确存在。许多学计算机工程和嵌入式系统的人才已转行从事网页与移动应用开发，因为过去十年这些工作的待遇更丰厚。
现在物联网的行业的发展空间是十分强大的，并且很多人也抓住了当下的时代机遇，将物联网行业发扬得很光大，并且很多人也都从中获得了很多的经济效益，使他们过上了非常幸福美满的生活。随着当下发展的趋势，这些行业在未来肯定也会有很大的发展空间，也会有更多的人会进入到这些行业之中。而很多人还存在一定的疑虑，物联网专业到底有前途吗？并且未来的发展空间到底有多大呢？那下面小编来和大家说一说。
首先，值得肯定的是物联网专业的前途非常的可观，并且发展空间也十分的强大。我们都知道当下物流行业十分流行，同时网络行业也是十分流行的。这两个大行业是并驾齐驱，同时也逐渐成为了人们生活中的主流方式。随着人们生活水平的提高，上网的速度也更加频繁了，这也是见证人们生活美满的一个因素。而在未来物联网肯定会有更大的发展趋势，因为现在人工智能手段变得非常良好，物联网的市场也非常的庞大，所以说就业前景非常好。
其次，物联网行业是国家重点发展的战略性，新兴产业之一，它是受到国家大力支持的。并且有很多高校设置专业，也是希望同学能够从事相关的专业，将这个行业发展的更加广大。与此同时，物联网是一门交叉性学科，也涉及到了各种技术的结合，所以说也需要高科技人才的支持。这也是物联网行业发展前景非常可观的一个重要原因。
最后，物联网专业就业前景十分良好，同学们可以积极参考一下，根据自己的喜好，看自己到底适不适合这个专业。如果报考这个专业，在未来的发展也是十分光明的。以上就是小编的建议，希望对你们有所帮助。
近年来，随着AI及物联网技术的不断发展，也随着警务工作改革和 社会 安全需求的不断变化，为了落实中央和公安部“公安大数据”建设的要求，以“雪亮工程”为代表的新一代技防工程正在紧锣密鼓的有序推进。各地公安立足实战，开展了智慧警务和公安大数据系统的建设和升级。其中，采用华为智能视频云技术方案作为主体框架的合肥雪亮工程，对于各地公安的信息化、实战化、数字化建设都具有参考性意义。
公安技防工作的三个阶段和存在的问题
在探讨合肥雪亮工程项目前，我们有必要回顾一下我国视频技术应用于公安实战的历程。视频侦查实战应用包括视频侦查理论体系、视频侦查技术、视频侦查应用体系等三个方面。从无到有、从有到强、从强到精，视频从文件到资产的演变，也成为了涵盖具象、资产、背景、轨迹等多要素融合的体系化大数据。但在现实应用中，视频技术应用于大数据还存在较大制约和诸多问题。
1、由于平台和业务相互独立、人员办公地点不一致，使得多警种、多资源、多手段的协作成为难点。
2、接口多样、运行分散，规模化管理难度大，容易形成多平台下的信息孤岛。
3、视频智能算法部署存在资源利用率低、跨区域共享困难以及算法绑定应用使得应用难创新等问题。
4、人流密集的关键卡口（步行街、火车站、 汽车 站、飞机场等）漏拍和重复抓拍等效率、效能问题突出。
5、海量摄像机的智能化升级和改造亟待解决。
6、视频数据与公安信息网的整合和一体化建设问题。
分析上述问题，我们不难发现，视频技术服务于公安和大数据所存在的问题，可以归结为技术、规则和平台搭建三方面，也就是算法、算力和云平台建设。算力不足制约前端大脑、算法封闭制约开放平台和应用创新、云平台搭建的孤立和本地化制约多业务部门的数据交融和共享。如何搭建跨警种和跨区域的开放平台？如何解决智能时代新的信息孤岛？如何让安防从被动防御向主动出击转变？合肥雪亮工程的建设，给了我们一个很好的参考。
解读：管理布局和实战落地
合肥雪亮工程的布局，围绕着“514N”展开。即：建立并织密综治防控、人像感应采集、车辆特征捕获、无线网络信息采集、高空立体防控五张网；打造全市一片云，在云端实现软硬件、数据与业务、算法和应用的解耦；构建视频共享服务、视频图像解析、大数据存储、大数据挖掘等四个平台；吸收“514”的结果，建立公安视频图像、综合治理、 社会 视频等一系列应用服务平台，将视频大数据进行无限深挖、解析、呈送、分发，实现一个数据单元的N种应用。
1、 智能视频云落地让共享成为现实。华为作为合肥雪亮工程的智能视频云供应商，最重要的就是要解决实现要解决在“514N”布局中提出的多网共享和交融问题。多警种、多业务单元以及庞大的 社会 摄像机存量，想要统一吸纳、分级管理，是一个非常复杂的过程。前端设备相对独立、业务属性不尽相同、业务诉求多种多样，仅仅是终端智能远远达不到海量数据收集和管理的诉求。这需要一个强有力的云平台将现有资源进行有效整合，在“端”实现智能的同时，让边缘域同时进行二次结构化处理，并将结构化数据交付云端，进而完成边缘感知、云端认知的过程。在这里我们可能要有疑问，一个城市，数以百万计的摄像机（包含公安和其他应用场景），真的能够集中到一个平台进行汇集和解耦吗？如果从海量数据下的云服务看，只要本着“物理分散、逻辑统一”的方式，将复杂的端设备和边缘结构数据接按照“相对独立、绝对统一”的软硬件+云平台方式进行先解耦、后耦合的方式处理，是完全可以实现的。这区别于之前我们理解的视频云业务，原来的视频云，在我们的理解里，大多是在前端和边缘节点的智能，这是相对智能，仅仅完成了感知的过程。而PaaS级的公有云智能，或者说是真智能，才能在云平台完成“既独立又统一”的功能，而不是“大脑迟缓、器官灵活”的局部智能。
2、算法开放，打通封闭，确保实战应用落地。传统安防生态决定的算法各成一家、互不相同的局面至今仍旧是困扰公安大数据落地的难题之一。算法的僵化，直接制约了各个业务单元个性化的需求，给服务实战造成了人为的障碍。华为中国地区部副总裁、安平系统部总裁岳坤在之前的演讲中曾经提到，智能摄像机不只是人像摄像机，不仅仅要看人看车，更要有一个开放的算法训练平台，帮助用户根据业务需要快速训练生成算法。在实践中，我们也看到华为在多算法融合、打破算法壁垒上给出的解决方案。合肥雪亮工程建设中，采用了多算法仓以实现不同企业间的算法为同一平台服务的目的。多算法仓统一引入，兼容数厂商的诸多算法，实现上下级跨域算法集中管控和共享，解决跨区域算法间无法互相配合的问题。在提供算法训练的同时，能够让更加开放的平台赋能业务，在PaaS层完备的情况下，让生态伙伴利用自身优势提供SaaS服务，以实现平台场景的落地和快速部署。尤其是在5G时代来临之际，高速网络+灵活的应用，对机动作战、安保巡逻有重大意义。
3、提升算力，确保信息获取全面、及时、高效。人脸识别落地安防过程中，遇到最大的问题，场景还在其次，首当其冲的就是算力问题。如高敏感、高人员密度区域的大流量快速人像检索和识别，一直是困扰智能化识别的难题之一，一旦单位面积内人员密度达到一定程度，摄像机往往会出现漏拍、重复抓拍等情况，造成危险预警漏洞、存储和传输资源浪费。合肥部署的城市门禁系统中，如淮河路步行街，使用了华为最新的升腾310芯片，抓拍效率获得大幅提升。该系统前端设备能够支持200张/帧的抓拍，远高于业界20张/帧的能力。在4K监控下，大视野，监控范围达30m，人流密度大，抓拍仍然不漏人，并且重复率小于8%，也远远领先于业界20%的重复率。不讲算法的算力是瘫痪，不讲算力的算法是傻瓜。只有算力算法相辅相成，才能够让智能化发挥最大的优势。
4、科学部署，让资源为我所用。在雪亮工程、平安城市建设中，如何利用设备和系统执行任务、在同等数量基础上提升效率，是一笔经济账，也是最终效果的重要保证之一。在合肥的雪亮工程建设中，华为特别注意了多单位设备和数据的兼容性问题和科学部署发挥设备最大效能的问题。据资料显示，合肥市在采集虚拟卡口数据时，复用任意厂家、品牌高清监控摄像机，均可实现车辆的特征的抓取和锁定。在部署方面，卡口的虚实结合，虚拟卡口与常规卡口的数据融合，构建了卡口大数据系统，有效保证了车辆的信息抓取、轨迹锁定、区域和频度分析的可行性和可靠性。城市重点区域的摄像机高低搭配，高点摄像机掌控全局，地面点位摄像机掌握细节，实现了城市的立体化防控。而1拖N给的赋能，又给IPC装上智能化大脑。城市中巨大的普通IPC存量和智能摄像机相对较高的价格让大批普通IPC的迭代和更新存在很大的现实经济问题和技术难题。对此，合肥视频侦查支队与华为合作实验，通过在支队门口新部署1台智能摄像X2221-CL ，完成了现网2个普通摄像机的智能化改造。1个大脑，带了多个眼睛，实现智能化能力数倍提升，有效解决了升级和联动问题。
经过一年多的实战检验，合肥的雪亮工程在多轮驱动+智能云的加持下，在街面侵财类犯罪打击、网上追逃等方面取得了亮丽的成绩：2018年，合肥视频支队侦查队共抓获各类违法犯罪嫌疑人员1564人，抓获数同比提升215% ；全市扒窃警情，同比大幅下降4042%；全市盗三车警情，同比下降2527%。仅2019年前三个月，视频支队就抓获463人；其中向行动队推送137人，特警43人，分局283人。在有效的震慑了犯罪分子的同时，也有效的降低了发案率。
合肥雪亮工程建设的启示
合肥雪亮工程的建设，是近年来众多智慧公安和公安大数据项目中的一个，也是非常具有代表性的一个。智能化的真正落地，让安防从被动防御变成主动主动出击、让数据从孤岛成为公共资源成为可能。透过合肥的雪亮工程项目，我们可以稍作总结，为公安大数据一体化建设总结宝贵经验。
1、云是智能化落地的基础。泛在智能时代，物联网前端设备爆发，要实现这些设备的有效管理，实现“边+端”的数据高效吸收并让视频大数据在赋能各行各业中发挥关键作用，云是绕不开的。边缘智能+云智能才是真正的智能，偏居一隅的数据抓取、分析，只能让数据服务客户，而不能将数据变成 社会 价值形成高密度应用。
2、 建设生态，深度赋能用户。视频监控发展到今天，设备掌握在企业手中，但是设备所拍摄、存储下来的数据却是用户的，这部分数据在未征得用户授权的前提下是不能运营并利用的。应用的落地、场景的细分，一个企业无法面对N个场景，在开放算法平台、提供算法训练的基础上，是必要将更多的应用交给伙伴去完成，大企业自身提供平台，做技术服务型公司，这才是一个 健康 市场应有的状态。
3、在强调云服务集成的同时，必须保证硬件、场景的底层物理分散和云端的逻辑统一。这是一个不断解耦和整合的过程，只有这样，才能在满足大平台规划的同时，以基层业务为中心，确保应用的快速落地，也确保数据能够顺利的汇集并二次、三次利用。让安防从一个被动防御的过程变成主动出击的过程，才能完成视频监控变客为主、打防结合的使命。
物联网现已经被划分成了四个基本层次：感知层、网络层、平台层及应用层（顺序自底层向上）。其中感知层是负责信息收集和信号处理的硬件设备（终端机），如温湿度传感器。网络层顾名思义就是负责接入和传输的网络。平台层负责解决数据如何存储、检索、使用、业务规划、安全、维护、费用的。应用层负责数据的呈现及客户交互。每个层次对应着各种IT技术，例如感知层就是硬件及 *** 作系统的相关开发技术，其实现在也可以称之为嵌入式开发。
讲到物联网应用，不禁想到现在的智慧家庭、智慧城市、智慧医疗、工业40、车联网等等。物联网覆盖我们生活的方方面面，现在只是应用了一小部分地方，相信未来10-20年内，我们的生活就会因为物联网而发生质的改变。
以下应用案例是基于图扑软件(hightopo)的可视化方案所展示的大型风力发电案例：
依托于大数据技术以及对大型风力发电机整体数据挖掘分析，形成了风机远程集中监控系统。在可视化界面中能够看到，风机对环境的监控、现场风速、风向的实时数据，以及设备运行的具体情况。并且提供详细统计参数，例如年发电量、总功率、负荷率等数据，能灵活的满足用户的个人定制化需求，从而实现管理者对风电场的智能管控。
主面板可查看线框模式下的风机。可自由点选查看各个部件系统的运行状态，进行全生命周期的智慧运维。及时监测风电机组的健康状况，智能诊断风机故障并提出预警。并定期进行健康体检服务，将有效的降低风机故障发生和维修成本。成为最勤劳且具有针对性的“维修工人”
对设备整体数据可视化处理，构建风场、风机的数字生态系统。围绕管理者所需，提供总发电量、有功功率、无功功率等关键运行参数。使管理者全方位掌握发电机的运行状态，根据实时情况及时调整发电动作，最大程度上提升机组发电量、降低故障率，实现投资回报收益最大化。
对电厂来讲，针对生产过程中各种参数的监控，毫无疑问是确保安全高效运行的必要手段。这里将整个风力发电机的发电工艺直观的展现出来，对接监测过程中的各种数据，并转换为可运行的程序。通过对工艺流程的全面监控来确保电厂安全生产。
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图扑软件（Hightopo）是由厦门图扑软件科技有限公司独立自主研发，基于HTML5标准技术的Web前端2D和3D图形界面开发框架。非常适用于实时监控系统的界面呈现，广泛应用于电信网络拓扑和设备管理，以及电力、燃气等工业自动化 (HMI/SCADA) 领域。Hightopo 提供了一套独特的 WebGL 层抽象，将 Model–View–Presenter (MVP) 的设计模型延伸应用到了 3D 图形领域。使用 Hightopo 您可更关注于业务逻辑功能，不必将精力投入复杂 3D 渲染和数学等非业务核心的技术细节。
多年来数百个工业互联网可视化项目实施经验形成了一整套实践证明的高效开发流程和生态体系，可快速实现现代化的、高性能的、跨平台桌面Mouse/移动Touch/虚拟现实VR图形展示效果及交互体验。
物联网近期颇受重视，尤其是随着阿里巴巴创立达摩院从事物联网领域研究以来，各大科技巨头纷纷聚焦物联网研究和发展，物联网也随之走上风口浪尖。那么物联网未来的发展趋势是怎样的呢？不同的人有不同的看法，有人认为是风口，也有人认为是虎口，中景元物联云平台总经理周毅认为：物联网是风口还是虎口并不重要，重要的是能够切实地满足各行各业的现实需求带来实际效益。物联网未来的发展应该更加注重安全性和合作共赢。欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
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