家电物联网的普及还面临哪些挑战？

第一，行业标准滞后，个行业标准繁杂。标准是物联网规模发展的前提。物联网涉及的标准比较复杂，包括终端、网络通信、中间件、系统架构、业务规范和安全等。以终端为例，国内做M2M终端的厂家，都有各自的硬件接口及通信协议和软件标准，厂家都是定向开发，成本高而规模小。另外，在网络层，物联网中无数个传感器形成M2M互联后就要涉及互联网、无线通信网（3G）等大网的互联互通问题。还有物联网业务的标准规范问题，比如智能电网的规范、移动支付的标准规范、智能家居的规范等。
第二，改造成本高，社会效益显著而盈利性较弱。例如，根据美国的数据统计，市政改造智能路灯，平均每盏灯投入232美元。适合政府的公共事业，如路灯、交通、环境监控等，现阶段物联网应用成本高是制约发展的重要原因之一。
第三，我国物联网技术还处于低端水平，特别是在芯片、传感器终端、信息处理和应用软件方面。在传感器方面，我国很多的技术相对来说只是做分装方面的工作，核心的技术如芯片方面还是受制于国外，包括射频识别技术、传感网、智能卡、芯片等很多都是依靠进口。技术能力的薄弱，导致我国成本相对较高，成为规模化应用的重要制约要素之一。在数据处理方面，包括应用开发、业务平台、系统集成、中间件等，各厂商处于生存及发展期，力量薄弱，相对于IBM、SAP、Axeda公司而言在技术实力和专业性方面都有很大差距。为物体智能而开发的嵌入式软件还没有规模化应用。
第四，产业链上下游缺乏清晰共赢的商业模式，也制约着应用的规模化推广。例如，终端未标准化，导致开发成本高，应用开发无法满足用户多样化需求；在系统集成领域，受上游供应商供货时间限制，项目周期长，客户分期付款，需垫付资金，资金压力大。对于运营商而言，物联网收益性较差。
第五，目前的需求主要受政策驱动，来自企业的需求还比较初级。
第六，个别企业有垄断产业链的行为。通过资金实力，垄断产业链上的企业，签订排他性协议，禁止与竞争对手合作，极大制约了产业链的健康发展。

物联网人才需求攀升，人才供不应求矛盾凸显

物联网产业的迅速发展，使得相关产业人才也备受关注。有调查显示，未来五年，物联网人才需求量将达到1000万人以上。其中，智能交通、车联网市场人才需求约为20万;智能物流、物流于智能仓储方市场人才需求约20万;智能电网、智能于系能源店里产业人才需求将达百万;智能医疗、智能医疗设备支持于技术服务、智能医护管理等人才需求将超百万。总体来看，由于物联网涉及领域广泛，可以在众多的应用领域实现就业，因此，各个应用领域均对物联网人才有一定的需求，物联网人才的职业前景一片向好。但与此同时，全国开设物联网专业的院校有1000多所，每年毕业生规模不足10万人，供不应求态势很明显。

一方面，从BOSS直聘2019年春招人才需求数据可以看到，与物联网相关的嵌入式工程师人才需求同比增速超过46%，同时，光传输工程师和无线射频工程师的需求同比增幅也均超过80%。表明物联网人才紧缺程度高于其他技术职位，市场对该类人才的需求旺盛。

另一方面，从薪酬水平来看，2019年春招旺季，与物联网相关的嵌入式工程师的平均招聘薪酬达到18132元，部分物联网嵌入式工程师的薪资在23万元/月以上，均处于相对较高的水平。而市场愿意给予物联网人才更好的薪资待遇，也与市场上人才相对稀缺密切相关。

此外，在2019年4月3日，我国人力资源社会保障部、市场监管总局、统计局正式向社会发布的13个新职业中，物联网工程技术人员、物联网安装调试员就在其中。预计未来在行业发展带动下，物联网相关人才需求还将日益增长。

具体来看，对于物联网工程技术人员来说，该职业是物联网行业最新诞生的、也是相对热门的一大人才需求。其定义及主要工作任务如下：

而对于物联网安装调试员来说，从2018年8月，支付宝宣布刷脸支付大规模商业化之后，不到一年时间已在全国300多个城市落地，这种连手机都不用掏“靠脸吃饭”的支付方式迅速占领了年轻人的市场。现在无人商店、刷脸支付已经成为未来的趋势，对物联网安装调试员的需求顺势产生。

值得一提的是，在物联网产业中，在与刷脸支付相关的产业链上下游，诞生的研发生产和安装调试人员就已经达到50万，且规模还在不断扩大中。据统计，支付宝刷脸设备、无人货柜的安装调试员平均年薪达到15-20万。而尽管未来物联网产业将蓬勃兴起，但物联网产业人才缺口却较大，尤其需要技能型、应用型人才。未来几年，物联网领域的安装调试员需求量在20万以上，职业前景备受看好。

NB-IOT是基于蜂窝的窄带无赖网成为万物互联网的一个重要分支。NB-IOT构建与蜂窝网络，消耗大约180KHZ的宽带，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或者LTE网络，以降低部署成本、实现平滑升级。NB-IOT是IOT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接，也被叫做低功耗广域网，支持待机时间长、对网络连接要求较高的设备的高效连接。

NB-IOT的优势

强链接：

在同一基站的情况下，NB-IOT可以比现有无线技术提供50—100倍的接入数。一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络结构。

高覆盖：

NB-IOT室内覆盖能力强，比LTE提升20DB增益，相当于提升了100倍覆盖区域能力。不仅可以满足农村这样的广覆盖需求，对于厂区、地下车库、井盖这类对深度覆盖有要求的应用同样适用。

低功耗：

低功耗特性是物联网应用一项重要指标，特别对于一些不能经常更换电池的设备和场合，如安置于高山荒野偏远地区中的各类传感器监测设备，它们不可能像智能手机一天一充电，长达几年的电池寿命是最本质的需求。NB-IOT聚焦小数据量、小速率应用，因此NB-IOT设备 功耗可以做到非常小。

低成本：

NB-IOT无需重新建网，射频和天线基本上都是服用的。举个例子：就拿中国移动来说，900MHZ里面有一个比较宽的频带，只需要请出来一部分2G的频段，就可以直接进行LTE和NB-IOT的同时部署。低速率、低功耗、低宽带同样给NB-IOT芯片以及模块带来低成本的优势。

窄带物联网的出现，改变了物联网的应用。

我们在了解人工智能技术的时候，对于深度学习的概念进行了一次普及，今天我们就一起来学习一下深度学习对于物联网的发展都有哪些影响作用。下面北京电脑培训就开始今天的主要内容吧。

技术

在物联网时代，大量的感知器每天都在收集并产生着涉及各个领域的数据。由于商业和生活质量提升方面的诉求，应用物联网(IoT)技术对大数据流进行分析是十分有价值的研究方向。这篇论文对于使用深度学习来改进IoT领域的数据分析和学习方法进行了详细的综述。从机器学习视角，作者将处理IoT数据的方法分为IoT大数据分析和IoT流数据分析。论文对目前不同的深度学习方法进行了总结，并详细讨论了使用深度学习方法对IoT数据进行分析的优势，以及未来面临的挑战。

在本系列文章中，已介绍了深度学习和长短期记忆(LSTM)网络，展示了如何生成用于异常检测的数据，还介绍了如何使用Deeplearning4j工具包。本篇文章中，将介绍开源机器学习系统ApacheSystemML如何通过动态地优化执行并利用ApacheSpark作为运行时引擎，帮助执行线性代数运算。并展示了在时序传感器数据(或任何类型的一般序列数据)上，即使非常简单的单层LSTM网络的性能也优于先进的异常检测算法。

GoogleAssistant和其他自然语言理解平台正在推动用户如何使用他们的技术。无论是执行器诸如设置计时器之类的简单任务，还是进行更复杂的任务(例如Google智能助理调整恒温器)，您都可以参与其中。在这篇文章中，逐步介绍了如何构建自己的助手应用程序，通过简单地要求Google来控制AndroidThings设备来浇灌植物。

开源

tinyweb是一个用于在运行有MicroPython的ESP8266/ESP32等微型设备之上的简单轻便的>

Mynewt是一款适用于微型嵌入式设备的组件化开源 *** 作系统。ApacheMynewt使用Newt构建和包管理系统，它允许开发者仅选择所需的组件来构建 *** 作系统。其目标是使功耗和成本成为驱动因素的微控制器环境的应用开发变得容易。Mynewt提供开源蓝牙50协议栈和嵌入式中间件、闪存文件系统、网络堆栈、引导程序、FATFS、引导程序、统计和记录基础设施等的支持。

AngularIotDashboard是一个基于Angular4的物联网领域的仪表板。它是一个适用于任何浏览器的实时兼容仪表板，其目标是成为智能家居，智能办公室和工业自动化的d性前端。拥有许多可重用组件，开发者可以基于AngularIoTDashboard启发和实施自己版本的托管物联网仪表板。

硬件

FemtoUSB是一个基于Atmel的ARMCortexM0+产品ATSAMD21E18A的开源ARM开发板。其被设计成对那些对ARM设计感兴趣的人的基础起点，特别那些准备从AVR8位硬件转换到功能非常强大的ARM32位工具。其从电路板设计，原理图和零件清单完全是开源的，可以让开发者学习设计ARM芯片、编译工具链、ARM芯片的基本的电路图等等的内容。

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