物联网的应用领域涉及到方方面面，在工业、农业、环境、交通、物流、安保等基础设施领域的应用，有效的推动了这些方面的智能化发展，使得有限的资源更加合理的使用分配，从而提高了行业效率、效益。
在家居、医疗健康、教育、金融与服务业、旅游业等与生活息息相关的领域的应用，从服务范围、服务方式到服务的质量等方面都有了极大的改进，大大的提高了人们的生活质量;
在涉及国防军事领域方面，虽然还处在研究探索阶段，但物联网应用带来的影响也不可小觑，大到卫星、导d、飞机、潜艇等装备系统，小到单兵作战装备，物联网技术的嵌入有效提升了军事智能化、信息化、精准化，极大提升了军事战斗力，是未来军事变革的关键。
一、智能交通
物联网技术在道路交通方面的应用比较成熟。随着社会车辆越来越普及，交通拥堵甚至瘫痪已成为城市的一大问题。对道路交通状况实时监控并将信息及时传递给驾驶人，让驾驶人及时作出出行调整，有效缓解了交通压力；
高速路口设置道路自动收费系统(简称ETC)，免去进出口取卡、还卡的时间，提升车辆的通行效率;公交车上安装定位系统，能及时了解公交车行驶路线及到站时间，乘客可以根据搭乘路线确定出行，免去不必要的时间浪费。
社会车辆增多，除了会带来交通压力外，停车难也日益成为一个突出问题，不少城市推出了智慧路边停车管理系统，该系统基于云计算平台，结合物联网技术与移动支付技术，共享车位资源，提高车位利用率和用户的方便程度。
该系统可以兼容手机模式和射频识别模式，通过手机端APP软件可以实现及时了解车位信息、车位位置，提前做好预定并实现交费等等 *** 作，很大程度上解决了“停车难、难停车”的问题。
二、智能家居
智能家居就是物联网在家庭中的基础应用，随着宽带业务的普及，智能家居产品涉及到方方面面。 家中无人，可利用手机等产品客户端远程 *** 作智能空调，调节室温，甚者还可以学习用户的使用习惯，从而实现全自动的温控 *** 作，使用户在炎炎夏季回家就能享受到冰爽带来的惬意；
通过客户端实现智能灯泡的开关、调控灯泡的亮度和颜色等等; 插座内置Wifi，可实现遥控插座定时通断电流，甚者可以监测设备用电情况，生成用电图表让你对用电情况一目了然，安排资源使用及开支预算;
智能体重秤，监测运动效果。内置可以监测血压、脂肪量的先进传感器，内定程序根据身体状态提出健康建议; 智能牙刷与客户端相连，供刷牙时间、刷牙位置提醒，可根据刷牙的数据生产图表，口腔的健康状况;
智能摄像头、窗户传感器、智能门铃、烟雾探测器、智能报警器等都是家庭不可少的安全监控设备，你及时出门在外，以在任意时间、地方查看家中任何一角的实时状况，任何安全隐患。看似繁琐的种种家居生活因为物联网变得更加轻松、美好。
三、公共安全
近年来全球气候异常情况频发，灾害的突发性和危害性进一步加大，互联网可以实时监测环境的不安全性情况，提前预防、实时预警、及时采取应对措施，降低灾害对人类生命财产的威胁。
美国布法罗大学早在 2013 年就提出研究深海互联网项目，通过特殊处理的感应装置置于深海处，分析水下相关情况，海洋污染的防治、海底资源的探测、甚至对海啸也可以提供更加可靠的预警。该项目在当地湖水中进行试验，获得成功，为进一步扩大使用范围提供了基础。
利用物联网技术可以智能感知大气、土壤、森林、水资源等方面各指标数据，对于改善人类生活环境发挥巨大作用。
趋势和特征
物联网近年来的主要显着趋势是由互联网连接和控制的设备的爆炸性增长。物联网技术的广泛应用意味着从一个设备到另一个设备的具体细节可能大不相同，但大多数人都具有基本特征。
物联网为将物理世界更直接地集成到基于计算机的系统中创造了机会，从而提高了效率、经济效益和减少了人力。
物联网设备的数量在 2017 年同比增长 31% 至 84 亿，预计到 2020 年将有 300 亿台。物联网的全球市场价值预计为到 2020 年达到 71 万亿美元。
环境智能和自主控制并不是物联网最初概念的一部分。环境智能和自主控制也不一定需要互联网结构。然而，（英特尔等公司）的研究发生了转变，将物联网和自主控制的概念结合起来，初步成果朝着这个方向发展，将物体视为自主物联网的驱动力。
在这种情况下，一种有前途的方法是深度强化学习，其中大多数物联网系统提供动态和交互式环境。训练代理（即 IoT 设备）在这样的环境中表现得更聪明，无法通过传统的机器学习算法（例如监督学习）来解决。
通过强化学习方法，学习代理可以感知环境状态（例如，感知家庭温度），执行 *** 作（例如，打开或关闭暖通空调）并通过最大化其长期获得的累积奖励来学习。
可以在三个级别提供物联网智能：物联网设备、边缘/雾节点和云计算。每个级别对智能控制和决策的需求取决于物联网应用的时间敏感性。例如，自动驾驶汽车的摄像头需要进行实时障碍物检测以避免发生事故。
通过将数据从车辆传输到云实例并将预测返回给车辆，这种快速决策是不可能的。相反，所有 *** 作都应在车辆本地执行。集成高级机器学习算法，包括深度学习物联网设备是一个活跃的研究领域，使智能对象更接近现实。
此外，通过分析物联网数据、提取隐藏信息和预测控制决策，可以从物联网部署中获得最大价值。物联网领域使用了各种各样的机器学习技术，从回归、支持向量机和随机森林等传统方法到卷积神经网络、LSTM和变分自动编码器等高级方法。
未来，物联网可能是一个非确定性和开放的网络，其中自动组织或智能的实体（Web 服务、SOA组件）和虚拟对象（化身）将可互 *** 作并能够独立行动（追求自己的目标）目标或共享目标）取决于上下文、情况或环境。
通过上下文信息的收集和推理以及对象检测环境变化（影响传感器的故障）并引入合适的缓解措施的能力的自主行为构成了一个主要的研究趋势，显然需要为物联网技术提供可信度。
市场上的现代物联网产品和解决方案使用各种不同的技术来支持这种上下文感知自动化，但需要更复杂的智能形式，以允许在真实环境中部署传感器单元和智能网络物理系统。
以上内容参考 百度百科-物联网
物联网的核心技术其实就是传感器技术。中国早在1999年就提出了物联网的概念，那个时候不叫物联网叫传感网。中国科学院那个时候就在研究传感器技术，并且建立了一些实用的物联网。与其他国家相比较我国的物联网技术是走在世界的前沿，具有同发优势和重大影响力的。物联网的国际标准就是由中国、美国、德国、韩国主导并推进的。把网络技术应用到万物，组成物联网。把传感器嵌入装备到水网、电网、路网、油网、建筑、工业设备等物体中，然后将物联网和互联网整合起来，实现人类 社会 和物理系统的完美结合。超级计算机群对整合网的人员，机器设备、基础设施实施实时管理和远程控制。以精细动态方式管理生产生活，提高资源利用率和生产力水平，改善人与自然关系。
工业40是由德国提出的，在2020年建成智慧工业模式，利用人工智能等技术建造智慧化工厂。互联网+指的是将互联网应用于各种产业中，利用互联网进行各种商业活动。通俗的理解就是要用到互联网，例如互联网金融，便是利用互联网这种基础，开展各种金融活动。云计算是高性能计算的一种，可以说是高性能计算发展的最新最高境界，综合了其他各种高性能计算模式，为大数据的发展提供了有力支持。
大数据，通俗的理解便是具有5v特性的数据。但是有一点需要强调，大数据不仅仅是指数据量大，而且更要强调数据的全面性，也就是说对某一类问题尽可能全面的数据。对这种全面的数据进行分析，更能得出可靠结论。
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物联网 (Internet of Things IOT)在大数据 (Big Data) 之后顺理成章的响应起来, 比起较为看不见的大数据，物联网看得见摸得着，而且也是人类从19世纪第一次工业革命之后，第一次考虑地球永续的产业升级。为什么是物联网？ 因为大数据。
首先，包含这三个阶段才称得上大数据： 1 统计分析 2 预测和推荐 3 智能优化。统计分析是目前为止普罗大众对于大数据的理解(或说是误解)，而后两者需要大量且不间断的数据搜集和分类，才能够帮助 *** 作人员/管理人员提供有效的预测或推荐，再基于3-5年的预测推荐实施结果，不停的搜集案例，最终提供自动优化和分配资源的能力。
越细的资料反馈就会让分析统计的精准度越高。 大数据现在就像是张有残缺的乐谱，中间丢失很多细节，而物联网可以帮助把乐谱丢失的细节补完。因为现在人类所拥有的情报并不足以支撑大数据变成有力的辅助工具，所以让所有的产业内的人，以及物理资产的零部件都能帮助提供数据，则成为大数据打底的基础工作。
基于不同国家有不同的优势和战略，物联网革命也在不同的国家有不同的应用。例如最早感知到并且开始启动的是德国, 政府称之为工业40，从去年就为其拟定了白皮书，目标是智能的工厂产线；在美国更着重在智慧交通和智能电网，中国则把目标放在智慧城市。
第一次工业革命是蒸汽机的发明；第二次工业革命是机械的使用，帮助产线劳动力解放，以及劳工分级；第三次工业革命是开始使用电力和机器人帮助大量自动化生产；第四次工业革命，则是希望利用无数的传感器，帮助遍布在全球的协作工厂去预测并优化生产，避免匮乏与过量。
这就是为什么物联网被放在下一轮各个国家重要的战略方针内，物联网的将建立所有物理资产零组件的联网沟通能力，物联网和互连网虽然相辅相成，但在规模上远远不同。首先物理资产上亿乃至数十亿, 控管和数据吞吐处理能力将成为一大考验，更别提上下游各层人员的需求分析。
举例以某省想实施智能电网来说，目前该省已经部属大量的智能电表到各个家户中，但其电厂能够处理的智能电表只能一次取回数十万个电表数据，并且一小时才能取一次，利用率可说凄惨。
因此，部属物联网世界不只是硬件工程产业的工作，同时也需要软件解决方案和体验设计专业人员一同共同打造。一篇文章看懂什么是NB-IoT和物联网
NB-IOT是一种物联网实现技术 同zigbee及wifi一样 属于物联网的重要分支 NB-IOT是基于基于蜂窝的窄带物联网，它拥有低功耗的特点 跟zigbee一样 但是传输速率要大于zigbee 而wifi则消耗较大的功耗 但是传输速率比它们都要大
NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支援低功耗装置在广域网的蜂窝资料连线，也被叫作低功耗广域网(LPWA)。NB-IoT支援待机时间长、对网路连线要求较高装置的高效连线。据说NB-IoT装置电池寿命可以提高至至少10年，同时还能提供非常全面的室内蜂窝资料连线覆盖。
都是远距离无线传输，只是各自的应用领域不同而已。
LoRa比较适合区域网，自己管理资料，自己架设基站进行资料处理，比如一个农场、一个蔬菜基地等。
NB-IoT较适合广域网部署，应用领域比较适合广泛部署，一个特征应用比如共享单车就比较适合NB而不适合LoRa，比较像是3/4G跟WiFi的关系。
LoRa：基站需要自己管理，可以类比为自己家里WIFI路由器，手机连结WIFI上网
NB-IoT：基站运营商已经给你建好，要传输付钱即可，资料走运营商网路，可以类比为目前的手机3/4G上网
LoRa、SigFox因为出现的时间较早，且较基于授权频谱的LPWA技术更为成熟，也可以规模商用，能够满足当时部分使用者的需要，因此获得了运营商的选择。在市场上，基于非授权频谱的LPWA技术，主要是LoRa、SigFox为主。
随着技术的进步和发展，到了2016年，NB-IoT和eMTC这两项技术出现了，并且这两项技术都采用统一的3GPP标准来扩充套件物联网。这项技术具有行业标准的属性，是开放的，并且采用的技术方向是向5G进行逐步演进，标准会不断的提升和演进。
一篇文章看懂什么是工业40 这篇接地气的文章告诉你——什么叫工业40 导读：工业40到底是个啥，本来答应给他单独讲一遍，后来一想，不如整理下材料和思路，一块分享给大家，所以今天就跟大家谈谈这个神秘的工业40吧。
早年从事过工业自动化行业，后来为了赚点讲课费做零花。
工业40第一重天：智慧生产
之前我们说过，生产装置和管理资讯系统也各自连线起来，并且装置和资讯系统之间也连线起来了。你有没有觉得还缺点什么？没错，就是生产的原材料和生产装置还没有连线起来。
这个时候，我们就需要一个东西，叫做RFID，射频识别技术。估计你听不懂，简单来说，这玩意儿就相当于一个二维码，可以自带一些资讯，他比二维码牛叉的地方，在于他可以无线通讯。
我还是来描述一个场景，百事可乐的生产车间里，生产线上连续过来了三个瓶子，每个瓶子都自带一个二维码，里面记录著这是为张三、李四和王二麻子定制的可乐。
第一个瓶子走到灌装处时，通过二维码的无线通讯告诉中控室的控制器，说张三喜欢甜一点的，多放糖，然后控制器就告诉灌装机器手，“加二斤白糖！”（张三真倒霉……）。
第二个瓶子过来，说李四是糖尿病，不要糖，控制器就告诉机器手，“这货不要糖！”
第三个瓶子过来，说王二麻子要的是芬达，控制就告诉灌可乐的机械手“你歇会”，再告诉灌芬达的机械手，“你上！”
看到了，多品种、小批量、定制生产，每一灌可乐从你在网上下单的那一刻起，他就是为你定制的，他所有的特性，都是符合你的喜好的。
这就是智慧生产。
工业40第二重天：智慧产品
生产的过程智慧化了，那么作为成品的工业产品，也同样可以智慧化，这个不难理解，你们看到的什么智慧手环、智慧脚踏车、智慧跑鞋等等智慧硬体都是这个思路。就是把产品作为一个数据采集端，不断的采集使用者的资料并上传到云端去，方便使用者进行管理。
德美工业40和工业网际网路的核心分歧之一，就是先干智慧工厂，还是先搞智慧产品。德国希望前者，美国希望后者。至于中国，我们就搞加，还是加这个东西好，正加反加都行。
工业40第三重天：生产服务化
刚才说了，智慧产品会不断地采集使用者的资料和状态，并上传给厂商，这个就使一种新的商业模式成为可能，向服务收费。我好多年前在西门子的时候，西门子就提出来向服务收费，当时我觉得这是德国佬拍脑袋想出来的傻×决定，但是现在我才明白这是若干年前就已经开始为工业40的生产服务化布局了。你对西门子的印象是什么？冰箱？你个糊涂蛋，西门子这些年已经悄然并购了多家著名软体公司，成为仅次于SAP的欧洲第二大软体公司了。
这个服务是什么呢？比如西门子生产一台高铁的牵引电机，以往就是直接卖一台电机而已，现在这台电机在执行过程中，会不断的把资料传回给西门子的工厂，这样西门子就知道你的电机现在的执行状况，以及什么时候需要检修了。高铁厂商以往是怎么做的？一刀切，定一个时间，到时间了不管该不该修都去修一下，更我们汽车保养没什么差别。现在西门子可以告诉你什么时候需要修什么时候需要养护，你要想知道，对不起，给钱。
再举个例子，智慧产品实现后，每一辆汽车都会不断地采集周边的资料，来决定自己的行驶路线，整个运输系统会完全服务化，任何人都不需要再买车，有一天也许自己开车会成为严重的违法行为，因为装置是智慧的，而人确是不可控的。
在这个阶段，所有的生产厂商都会向服务商转型。
工业40第四重天：云工厂
当工厂的两化融合进一步深入的时候，另一种新的商业模式就有要孕育而生了，这就是云工厂。
工厂里的装置现在也是智慧的了，他们也在不断地采集自己的资料上传到工业网际网路上，此时我们就可以看到，哪些工厂的哪些生产线正在满负荷运转，哪些是有空闲的。那么这些存在空闲的工厂，就可以出卖自己的生产能力，为其他需要的人去进行生产。
网际网路行业为什么发展的这么快，就是因为创业者只需要专注于产品和模式创新，不需要自己去买一个伺服器，而是直接租用云端的服务就行了。而目前工业的创业者，还是要不断地纠结于找OEM代工还是自建工厂中，这个极大地限制了工业领域的创新。当云工厂实现的时候，我预言中国的工业领域将出现一个比网际网路大百倍以上的创新和创业浪潮，那个时候这个社会的一切都将被深刻的改变。
工业40第五重天：跨界打击
网际网路行业天天说降维打击传统行业，什么谷歌小米阿里巴巴乐视，可是我告诉你，当工业40进入第五重天时，工业企业的跨界打击将比这些网际网路企业猛烈百倍。这个过程将从根本上撼动现代经济学和管理学的根基，重塑整个商业社会。
举个例子，一个生产手表的厂商，这个表每天贴着你的身体，采集你身体的各项资料，这些资料对于手表厂商也许没啥用，但是对于保险公司就是个金库，这个时候，手表厂商摇身一变，就能成为最好的保险公司。
当自动化和资讯化深度融合的时候，跨界竞争将成为一种常态，所有的商业模式都将被重塑。
工业40大圆满：黑客帝国
整个工业40过程，就是自动化和资讯化不断融合的过程，也是用软体重新定义世界的过程。
在未来，多元宇宙将在虚拟世界成为现实，一个现实的世界将对应无数个虚拟世界。改变现实世界，虚拟世界会改变；改变虚拟世界，现实世界也会改变。一切都在基于资料被精确的控制当中，人类的大部分体力劳动和脑力劳动都将被机器和人工智慧所取代，所有当下的经济学原理都将不再试用，还将有可能引发道德伦理问题。但是我相信有一些东西是不会变的，人类的爱、责任、勇敢，对未来和自由的向往，以及永无止境的奋斗。生生不息！
好吧，现在大谈黑客帝国似乎有些遥远，那就谈谈科理咨询的2016年德国汉诺威工业展与工业40标杆学习之旅吧！科理咨询带着学员都学到了什么呢？请关注随后的系列报道。
nbiot和emtc应该是比较相似，因为都基于LTE技术
而其他非LTE系列的物联网就根本不同了
NB-IoT是narrowbandinterofthings,即窄带物联网技术，是LPWA技术的一种。LTECategoryM2也被称为Narrow-BandIoT（NB-IoT）没有Cat-NB的说法
物联网《NB-IoT已经来了，LTE-V还会远吗 1、实现无人驾驶，单车智慧+汽车联网，两手都要硬
当前市场忽视了通讯网路对于无人驾驶的关键作用。之前大家讨论的更多的是单车智慧，而要实现最终的无人驾驶，必需单车智慧和汽车联网相辅相成，特斯拉事故已经说明，仅仅单车智慧是不够的。实现汽车联网的通讯网路必须具备低时延、大频宽的效能，实现车与车、车与路之间的通讯，而目前包括 NB-IoT、4G 等网路均不符合要求，必须要有专用的车联网通讯标准。
2、抢夺车联网标准，中国推出 LTE-V
中国是世界第一大的汽车市场，同时中国通讯产业又具备全球竞争力，出于通讯安全的考虑，中国工信部正在积极推动自主化的车联网标准。华为、大唐等主导的车联网标准 LTE-V 预计在 2016 下半年和 2017 上半年分步冻结，2018 年商用推广，抢在美国强制推广之前（DSRC）。同时，我国 8 月份将释出“智慧网联汽车发展技术路线图”，我们判断，LTE-V 将是其中的重要内容之一。
历史悠久：贵州茅台酒独产于中国的贵州省遵义县仁怀镇，是与苏格兰威士忌、法国科涅克白兰地齐名的三大蒸馏名酒之一，是大曲酱香型白酒的鼻祖。
品质优越：被尊为“国酒”。他具有色清透明、醇香馥郁、入口柔绵、清冽甘爽、回香持久的特点，人们把茅台酒独有的香味称为“茅香”，是我国酱香型风格最完美的典型。
一张图看懂什么是物联网
物联网是网际网路的延伸，可以说是网际网路的一种应用。物联网通过各种感知装置，如射频识别、感测器、红外等，将资讯传送到接收器，再通过网际网路传送，通过高层应用进行资讯处理，达到“感知”的目的。
一篇文章弄懂什么是虹膜识别 美国智库 Acuity Market Intelligence
曾发表过一份《生物识别的未来》报告，报告显示，虹膜识别技术将在未来10—15年迅速普及，并占全球生物特征识别16%的市场份额，虹膜识别产品总产值也将达到35亿美元。毕竟无需赘言，在智慧手机之外，未来整个IOT产业的崛起理论上都可被视作虹膜技术普及的基石——你知道，当万物互联时代来临，资料安全牵一发而动全身，人们都在企盼一种与机器更安全的互动方式。
拜好莱坞所赐，如下场景早已被视作未来理所当然的一部分：某Boss级人物神色淡定或慌张地进入实验室等神秘部门，他只需要“看一眼”萤幕即可来去自如。事实上，虹膜识别并不是一个初生事物，基于虹膜扫描识别身份的理论认知可追溯到上世纪30年代，并于90年代逐渐实现商业化落地，如今也已应用在诸如金融， ，机场和军方等现实中貌似类似“神秘部门”的地方。但如你所知，人类历史的底层驱动力永远都是技术以及让技术大范围扩散的商业，遵循着与计算机，网际网路，智慧手机等颠覆性技术的相似步伐，如今虹膜识别也正在从特定领域推广至普通消费人群之中。最直观的例子当然来自三星刚释出的Galaxy
Note7，这是虹膜识别技术第一次被添置在真正意义上的主流旗舰智慧手机之上。
在不少人看来，考虑到三星之于手机产业链的掌控力和号召力，与去年富士通ARROWS NX F-04G以及微软Lumia
950XL等小众机型对虹膜识别的仓促不同(譬如识别时间过长)，三星的入局有望起到某种带动之力——据报道，三星的加入甚至让与虹膜识别相关的企业股票也一度飘红。技术的成熟当然是另一方面。古往今来，人类一直对“精准识别身份”心向往之——而有理由相信，愈到未来，安全地告知机器“我是谁”这件事就愈加重要。
而在这件事上，至少看起来，虹膜识别可以做到更多。
你的唯一
大体而言，在所有常规生物特征识别(包括指纹，人脸，虹膜，声音，掌纹等)当中，由于虹膜自身的精准性，防伪性，唯一性，稳定性，主流学界通常认为虹膜是比指纹或者面部识别更“高阶”的识别方式，要知道，相比于指纹08%，人脸2%左右的误识率，虹膜识别低至百万分之一的误识率看起来几乎没有任何蛊惑性。
那到底何为虹膜人眼结构由巩膜，虹膜和瞳孔三部分构成，虹膜即是位于其他二者之间的圆环状部分，属于眼球中层，负责自动调节瞳孔大小，从而适应不同光照环境。而交叉错杂的细丝，斑点和条纹等细微之物构成虹膜大量独一无二的资讯特征，也因此具备了某种与生俱来的不可复制性(顺便一提，虹膜的唯一性同样存在于同卵双胞胎身上，后者DNA资讯重合度非常之高)，其复杂度远超如今在智慧手机普及的指纹识别，有研究表明，虹膜识别准确性是指纹识别的1万倍。
可想而知，细小的动态特性让伪造虹膜变得几乎不太可能，至少目前，无论照片，假眼，乃至在隐形眼镜上列印(对了，当眼球剥离人体，虹膜也会随瞳孔放大从而失去活性)，都几乎没办法欺骗机器对于主人虹膜的信赖。
而极强的稳定性是虹膜用于生物识别的另一利器。任何人在胎儿发育阶段形成之后，虹膜即终生保持不变，且几乎不会受到外部环境的干扰——在眼睑的庇护下，它不易受到外伤侵袭，更重要的是，目前看来，诸如红眼病，白内障，青光眼，沙眼结膜炎，近视眼手术这些常见的眼部侵扰都无法影响虹膜自身纹理。这意味着，虹膜不会出现指纹解锁时易磨损，灵敏度低，蜕皮或者潮溼而致使手机无法识别的困扰。
另外，最后想说，相较于指纹，虹膜中远距离的非接触式采集无疑要卫生许多。
怎么用
很好理解，虹膜识别技术能将虹膜资讯特征转为密码储存。
在具体的实现路径上，拿Note7来说，在前置镜头同侧增加了IR
LED与虹膜摄像头，在识别过程之中，前置摄像头辅助虹膜摄像头确定持机者的大体轮廓，再经由IR
LED发射红外光源(虹膜识别无法用最常见的彩色可见光感测器，要用独立的红外感测器，以保证能为暗光下使用)，虹膜摄像头通过光源扫描持机者虹膜资讯，然后将虹膜资讯转为编码，与已知密码进行比对，以最终决定是否解锁。通常来说，相比录入指纹时的繁琐，初次录入虹膜要迅捷许多，大概只需要几秒钟;而当用户试图用虹膜解锁手机时，根据视讯演示，虽不比指纹，但仍谈得上灵敏。
而直觉便知，虹膜识别的应用场景可被延伸至萤幕解锁之外，譬如Note7提出的一种场景方案是新增了一个“安全资料夹”，通过虹膜解锁存放一些包括应用，照片，便签在内的私人资料或资讯(你知道，每个人都有一些“不可告人”的小秘密)，让其独立于其他手机资料之外，唯有虹膜可以开启，算是上了份双保险。
在我看来，这一功能也在很大程度上回应了业界对于虹膜识别普及性的担忧——事实上，至少在现阶段，作为科技急先锋的虹膜识别与已然成熟的指纹识别并非取代关系，而更接近于不同场景中的互补或进阶，Note7的安全资料夹即是如此，你大可将其视作指纹之后的第二道安全防护，**里出入神秘部门也得布防重重关卡不是
嗯，在告知机器“我是谁”这件事上，人类经历了各种密码，数字证书，硬体KEY(譬如U盾)等多种方式，有理由相信，身份识别的下一幕很大程度上将由虹膜等生物特征识别完成。其实追溯人机互动历史，一个清晰的脉络是：主流计算装置的每次形态改变，必然伴随着人机互动难度下降，而随着虹膜等识别技术的完善，人类与机器之间的“信任关系”势必将迈向一个新篇章。
未来由现实铺就，而“未来已经来临”。在科技领域，未来十年将会令过去的十年黯然失色，但愿这其中会有生物识别技术很大的功劳。
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