通过公网或者专网以无线或者有线的通信方式将信息、数据与指令在感知与控制层、平台服务层、应用服务层之间传递，主要由运营商提供的各种广域IP通信网络组成，包括ATM、xDSL、光纤等有线网络，以及GPRS、3G、4G、NB-IoT等移动通信网络
物联网平台是物联网网络架构和产业链条中的重要环节，通过它不仅实现对终端设备和资产的“管、控、营”一体化，向下连接感知层，向上面向应用服务提供商提供应用开发能力和统一接口，并为各行各业提供通用的服务能力，如数据路由、数据处理与挖掘、仿真与优化、业务流程和应用整合、通信管理、应用开发、设备维护服务等
丰富的应用是物联网的最终目标，未来基于政府、企业、消费者三类群体将衍生出多样化的物联网应用，创造巨大的社会价值。根据企业业务需要，在平台服务层之上建立相关的物联网应用，例如，城市交通情况的分析与预测，城市资产状态监控与分析，环境状态监控、分析与预警（如风力、雨量、滑坡），健康状况监测与医疗方案建议等
向下接入分散的物联网传感层，汇集传感数据
向上面向应用服务提供商提供应用开发的基础性平台和面向底层网络的统一数据接口，支持具体的基于传感数据的物联网应用
从设备底层到云端应用都由技术人员自行开发，对研发能力和开发时间都是不小的挑战
物联网应用存在共性需求如安全是否可以以云服务的方式提供这些功能？
物联网平台使物联网应用的快速实现成为可能，并从开发难度、功能性能和稳定可靠等多方面提供服务保证
DMP一般集成在整套端到端M2M设备管理解决方案中，解决方案提供商联合合作伙伴一起，提供通信网关、通信模块、传感器、设备管理云平台、设备连接软件，并开放接口给上层应用开发商，提供端到端的解决方案
大部分DMP提供商本身也是通信模组、通信设备提供商，如DiGi，Bosch等，本身拥有连接设备、通信模组、网关等产品和设备管理平台，因此能帮助企业实现设备管理的整套解决方案
一般DMP部署在整套设备管理解决方案中，整体报价收费；也有少量单独提供设备管理云端服务的厂商，每台设备每个月收取一定的运营管理费用
M2M连接数大、SIM卡使用量大、管理工作量大、应用场景复杂、要求灵活的资费套餐、低的ARPU值、对成本管理要求高
包含基础大数据分析服务和机器学习两大功能
未来物联网平台上的机器学习将向人工智能过渡，比如IBM Watson拥有IBM独特的DeepQA系统，结合了神经元系统，模拟人脑思考方式总结出来强大的问答系统，可帮助企业解决更多商业问题
AWS IoT可在连接了Internet的设备（如传感器、制动器、嵌入式微控制器或智能设备）与AWS云之间提供安全的双向通信，并使云中的应用程序能够与连接了Internet的设备进行交互。这样，用户能从多台设备收集遥测数据，然后存储和分析数据；也可以创建应用程序来通过手机或平板电脑控制这些设备
AWS IoT包括设备网关、消息代理、规则引擎、安全和身份服务、Device Shadow服务等组件
平台案例
通过使用AWS的服务，艾拉物联可以无需投资传统数据中心，便可提供企业级服务。在AWS的支持下，艾拉物联将全球的服务都可以整合到一个云平台上，以最小成本开拓了国际业务，使得各地都可以使用同样的开发及运维工具
AWS云服务安全、稳定、可扩展以及全球覆盖的特性加快了涂鸦业务的全球化部署，为保证海外涂鸦客户和合作伙伴能够享受到本地化的服务体验提供了坚强保障
使用AWS云平台给Sengled生迪带来的好处包括简化运维、节省人力成本、节省资源成本，同时可以灵活地扩展应用系统。AWS提供的丰富功能，使运维工程师不必研究学习传统的运维工具和方法，就可以建立起一套完整、可靠的交付系统和运维平台
物联网平台是阿里云针对物联网领域开发人员推出的一款设备管理平台。高性能IoT Hub实现设备与云端稳定通信，全球多节点部署有效降低通信延时，多重防护能力保障设备云端安全。此外，物联网平台还提供丰富的设备管理功能、稳定可靠的数据存储能力，以及规则引擎。使用规则引擎，您仅需在Web上配置简单规则，即可将设备数据转发至阿里云其他产品，获得数据采集、数据计算、数据存储的全栈服务，真正实现物联网应用的灵活快速搭建
平台案例
24小时ATM式自助售药机支持用户线下24h到店扫码付款，当场取货；线上平台下单，骑手限时送达。同时提供完备的商户管理后台，可以进行订单管理、货道管理与财务管理
仓库猫用于解决仓库的科学监测、信息化、网络化管理等问题。可以做到防火监测、防盗监测、防水监测、防潮监测、能够帮助企业快速搭建店铺的监测系统，报警系统，云存储系统
OneNET定位为PaaS服务，即在物联网应用和真实设备之间搭建高效、稳定、安全的应用平台
OneNET包括设备接入、设备管理、API，>有机会，但是建议不要做泛和大，从垂直领域出发比较好，为啥这样说呢？原因如下。
1、各大运营商、互联网公司、设备制造商等等企业都在做综合性的平台。
国内有阿里、华为、三大运营商、百度、腾讯、小米、海尔、京东、中电科等。
国外有亚马逊、IBM、SAP、
谷歌、GE、西门子、博世等。
通过以上名单可以发现，这些公司的特点。
这说明物联网是未来的发展方向，是值得花钱而且花大钱去布局的事。
2、做综合性的物联网平台，要求的资金、资源和技术要求会很高。因为是综合性平台，那么你得搞清楚各行各业的所使用物联网平台的诉求，行业标准等等，不然你的用户群体就会很窄。
3、面对的竞争对手的实力都不可小觑，你要考虑的是现阶段进入这个领域做平台在技术上能否与以上那些公司一较高下呢？你想投入多少时间和精力去做平台呢？人家都可是布局好几年了，踩了很多坑积累了很多经验，且现在平台已具有一定规模，形成了一定的行业壁垒，特别是华为，据我所知，国内运营商的平台都离不开华为的支持。
物联网平台的玩家之多，让人惊叹啊，那么咱们还有没有机会呢？答案是肯定的，有！但我的建议走垂直领域。
物联网的领域很广泛，所以专业的物联网平台未来会有很多，而这种综合性的物联网平台经过几年的厮杀后，最终也就剩下几家巨头。何谓垂直领域的物联网平台呢？
最基本的就是行业垂直，比如工业、农业、教育、医疗、安防、建筑、家居、交通运输等领域。
以上玩家也有做垂直领域的，比如ABB/西门子/GE/普奥云/博世等，他们专注工业领域，爱立信、诺基亚专注通信领域，而互联网巨头则是走综合性的较多，因为他们有一定客户基础、服务器资源和用户群体，可以面对企业和开发者提供平台服务，海尔/小米等企业就是在智能家居领域发力的。
不出意外，安防领域的海康、大华都在对自己的领域来架设相应的物联网平台。
从专业的角度来看物联网平台类型有功能呢？
物联网平台有五种类型
1网络连接，网络连接平台以物联网系统的网络组件为中心。它们为用户提供保持设备在线所必需的软件、连接硬件和数据指导。它们的网络通常依赖现有的运营商服务和WI-FI，并以一种便于物联网设置的方式配置网络连接。
有机会的，物联网的网少不了平台，没有平台就没有物联网。平台提供基于数据的存储、管理等。数据挖掘、数据分析等都基于云平台来计算。
物联网平台从另一个角度来看，是数据的“聚合”平台，通过大数据分析，给决策提供状态、趋势和决策等。
随着5G时代的到来，“边缘计算”一词越来越多的出现在大众视野。今天我们就来讲讲Arex算力资源平台如何利用“边缘计算”制霸未来物联网20。
什么是边缘计算？
首先我们介绍一下什么是边缘计算：边缘计算是分布式计算技术的一种，分布式系统的崛起催生边缘计算平台和新的网络构架分布式AI会在最后一英里网络中增加更多的计算、智能和处理/存储能力，将引发移动端硬件和算力变革。
在这种配置中，人工智能引擎将依赖于大量物联网传感器和执行器，收集和处理大量的 *** 作现场数据。海量数据将为“本地化”的边缘计算AI引擎提供燃料，这些引擎将运行本地进程并在现场做出决策。
因此网络需要另一种水平的实时边缘计算、数据收集和存储，将推动人工智能处理到网络边缘。这将完成云边缘智能和网络化计算机的循环, 并通过基于区块链的智能合约来完成数据授权和业务运转。
物联网中边缘计算与区块链的结合是大势所趋，会将当前的传统物联网完全颠覆掉。
为什么这么说呢？
传统物联网将被淘汰
伴随着近年来通用计算机设备的飞速发展，各类自动化的智能设备开始进入人们视野，背后是廉价传感器和控制设备的爆炸性增长。传统物联网系统基于服务器/客户端的中心化架构。即所有物联设备都通过云实现验证、连接和智能控制。
中心化的物联网架构存在三个问题。
一是云计算成本，例如在家庭应用场景下，两台家电相距不到一米，也需要通过云端进行沟通。数据汇总到单一的控制中心，企业所销售的物联设备越多，其中心云计算服务支出的成本会越大。由于终端物联设备竞争愈加激烈，利润走低，中心计算成本矛盾会越来越突出。
其次，中心化的数据收集和服务方式，无法从根本上向用户保证数据会合法使用。用户的数据保护完全依靠企业单方面的承诺，难以进行有效的监管。
第三，中心化物联生态系统中，一个设备被攻陷，所有的设备会受到影响。例如《麻省理工 科技 评论》2017年所指出的僵尸物联网，可以通过感染并控制摄像头、监视器等物联设备，造成大规模网络瘫痪。
区块链技术重塑物联网
区块链技术可以利用区块链独特的不可篡改的分布式账本记录特性，构建底层通讯节点、建立链上算力生态、依托分布式存储用于计算服务等区块链技术的综合应用，将全球闲置算力整合起来，通过构建“边缘算力”模式为有需求的用户提供d性可扩容的算力交易、算力租赁等服务。为用户打造一个开放、公平、透明和低门槛的去中心化算力资源共享平台，同时结合丰富的行业经验为全球客户提供更优质的服务。
简单来说就是Arex算力资源平台利用分布式计算模式将全球的闲置算力进行整合，从而构建出高数量级的“边缘算力”，并以此为算力源对需要的应用场景进行高能输出。
边缘算力的应用场景到底有多广阔？
边缘计算将数据处理从云中心转移到网络边缘，计算和数据存储可以分散到互联网靠近物联终端、传感器和用户的边缘，不仅可以缓解云带宽压力，还可以优化面向感知驱动的网络服务架构。（例如家里的空调、热水器与冰箱、安防摄像头等可以通过边缘计算进行协调运行，即使是在连接不上云服务器的情况下，也能确保最佳的节能和服务状态。）
第三方数据分析机构IDC预测，在2020年全球将有约500亿的智能设备接入互联网，除了目前大火的5G通信外，包括大数据人工智能穿戴产品、无人驾驶技术、智慧城市服务等，其中40%的数据需要边缘计算服务。由此可见边缘计算有着强大市场潜力，也是当前各服务商争夺的热点。
无人驾驶技术：
无人驾驶
智能穿戴设备：
智慧城市：
要回答物联网云平台是不是还有机会的问题，首先要搞清楚几方面的状况：
一是定位。从技术角度来说，你是做物联网云平台的那一层，IaaS、PaaS、SaaS，单做某层或是混合？而技术的定位取决于：（1）你觉得那一块是你发掘出的空白或者你觉得有前景？（2）为你的客户提供什么样的价值（3）你想做什么样的商业模式。这三个问题依次定推，最后才决定了你了的技术定位和技术架构。找准定位，这是你开始一切的起点。
二是资源。这个我就不多说了，包括资金、技术、人脉、产业链合作，这是你保障自己可以开始有效行动的基础。
三是团队。团队是真正去实施理想的载体，可以是几个人的创业“作坊”，也可以是有一定规模的公司，也可以是松散的联盟组织。
其实，物联网的市场何其大，需要的云服务何其多，宏观市场和细分市场规模都足够你有所作为。做不做，做不做得好在于自己。至于，做不做设备终端，就看你是怎么玩了。
机会很大
物联网平台承上启下，是物联网产业链枢纽。按照逻辑关系和功能物联网平台从下到上提供终端管理、连接管理、应用支持、业务分析等主要功能。
通信技术发展促进连接数迅速猛增，物联网迎来告诉发展引爆点
连接数告诉增长是物联网行业发展基础
物联网发展路径为连接--感知--智能，目前处于物联网发展第一阶段即物联网连接数快速增长阶段。到2018年，全球物联网连接数将超过手机连接数。
物联网发展第一阶段：物联网连接大规模建立阶段，越来越多的设备在放入通信模块后通过移动网络（LPWA\GSM\3G\LTE\5G等）、WiFi、蓝牙、RFID、ZigBee等连接技术连接入网，在这一阶段网络基础设施建设、连接建设及管理、终端智能化是核心。爱立信预测到2021年，全球的移动连接数将达到275亿，其中物联网连接数将达到157亿、手机连接数为86亿。智能制造、智能物流、智能安防、智能电力、智能交通、车联网、智能家居、可穿戴设备、智慧医疗等领域连接数将呈指数级增长。该阶段中最大投资机会主要在于网络基础设施建设、通讯芯片和模组、各类传感器、连接管理平台、测量表具等。
物联网发展第二阶段：大量连接入网的设备状态被感知，产生海量数据，形成了物联网大数据。这一阶段传感器、计量器等器件进一步智能化，多样化的数据被感知和采集，汇集到云平台进行存储、分类处理和分析，此时物联网也成为云计算平台规模最大的业务之一。根据IDC的预测， 2020年全球数据总量将超过40ZB(相当于4万亿GB)，这一数据量将是2012年的22倍，年复合增长率48%。这一阶段，云计算将伴随物联网快速发展。该阶段主要投资机会在AEP平台、云存储、云计算、数据分析等。
物联网发展第三阶段：初始人工智能已经实现，对物联网产生数据的智能分析和物联网行业应用及服务将体现出核心价值。Gartner 预测2020 年物联网应用与服务产值将达到2620 亿美元，市场规模超过物联网基础设施领域的4 倍。该阶段物联网数据发挥出最大价值，企业对传感数据进行分析并利用分析结果构建解决方案实现商业变现，同时运营商坐拥大量用户数据信息，通过数据的变现将大幅改善运营商的收入。该阶段投资者机会主要在于物联网综合解决方案提供商、人工智能、机器学习厂商等
物联网云平台是一个专门为物联网定制的云平台，物联网与普通的互联网是不同的:物联网终端设备比普通互联网手机端,电脑端多出几个数量级;普通互联网对>
物联网技术涵盖感知层、网络层、平台层和应用层四个部分。
感知层的主要功能就是采集物理世界的数据，其是人类世界跟物理世界进行交流的关键桥梁。比如在智能喝水领域会采用一种流量传感器，只要用户喝水，流量传感器就会立即采集到本次的喝水量是多少，再比如小区的门禁卡，先将用户信息录入中央处理系统，然后用户每次进门的时候直接刷卡就行。（了解更多智慧人脸识别解决方案，欢迎咨询 汉玛智慧）
网络层主要功能就是传输信息，将感知层获得的数据传送至指定目的地。物联网中的“网”字其实包含了2个部分：接入网络、互联网。以前的互联网只是打通了人与人之间的信息交互，但是没有打通人与物或物与物之间的交互，因为物本身不具有联网能力。后来发展出将物连接入网的技术，我们称其为设备接入网，通过这一网络可以将物与互联网打通，实现人与物和物与物之间的信息交互，大大增加了信息互通的边界，更有利于通过大数据、云计算、AI智能等先进技术的应用来增加物理和人类世界的丰富度。
平台层可为设备提供安全可靠的连接通信能力，向下连接海量设备，支撑数据上报至云端，向上提供云端API，服务端通过调用云端API将指令下发至设备端，实现远程控制。物联网平台主要包含设备接入、设备管理、安全管理、消息通信、监控运维以及数据应用等。
应用层是物联网的最终目的，其主要是将设备端收集来的数据进行处理，从而给不同的行业提供智能服务。目前物联网涉及的行业众多，比如电力、物流、环保、农业、工业、城市管理、家居生活等，但本质上采用的物联网服务类型主要包括物流监控、污染监控、智能交通、智能家居、手机钱包、高速公路不停车收费、远程抄表、智能检索等。
您好，前瞻经济学人为您提供相关行业分析：
一、智慧城市建设中存在的问题
（一）认识有差异
尽管我国许多城市都提出了智慧城市建设的目标，但对智慧城市认识有着很大差异，对其的认识还只存在于技术方面，对上层架构很少提及。有些地方的智慧城市规划，也没有涉及物联网、云计算以及三网融合等先进的信息技术的应用，技术思路与模式比较落后。另外，不同地区的相同部门对智慧城市建设的看法也是不同的。
图表1：物联网建设主要技术关系分析
资料来源：前瞻产业研究院整理
（二）规划不系统
我国许多城市的信息产业比较薄弱，在信息化建设上，并没有制定长期的城市发展规划，也没有进行相关的信息化建设、信息产业发展的管理措施以及政策法规或者标准规范等。管理体系的不健全，成为我国智慧城市建设的快速推进的最大阻碍。而我国也有些智慧城市规范缺乏科学与权威性，智慧城市规划的实行没有进行有效监控。
我国还有些城市在智慧城市建设时没有制定统一的规划管理的标准以及基础技术的支持，信息共享、数据获取以及更新机制等都无法得到有效改善和解决，缺少科学有效的智慧城市建设总体构架以及适用于不同类型城市所使用运行模式。
图表2：智慧城市运营模式分析
资料来源：前瞻产业研究院整理
图表3：智慧城市运营模式条件
资料来源：前瞻产业研究院整理
（三）技术标准不规范
物联网等核心技术标准不规范也是我国智慧城市建设的一大阻碍。我国智慧城市建设中，由于缺乏统一的标准，数据格式没有统一，对数字化发展带来很大不便。而我国的物联网技术等在高频领域仍使用国际标准，对于核心的超高频领域，其标准受国外组织控制，若是照搬这种模式需要付出量的专利费用，不利于企业的发展以及智慧城市的建设。另外，传感器标签成本过高，不利于物联网技术的应用推广。
（四）必要人才缺乏
由于我国的智慧城市建设比较晚，大部分城市的物联网建设不够完善，技术创新人才十分紧缺，尤其是高级专业技术人才以及懂技术和了解政府流程与企业管理的复合型人才尤为紧缺，难以实现管理信息系统与政府和城市管理、经营等方面的有机结合，严重影响了信息化平台的运行效率与质量。而我国很多城市在智慧城市建设中缺少的人才，主要是区域经济学、产业经济学、电子科技以及通信类等人才。
二、智慧城市运营中存在的问题
（一）财政压力大
根据工信部等相关政府部门测算，“十二五”期间，我国智慧城市建设投资规模在5000亿到10000亿之间，“十三五”期间，按照各地智慧城市“十三五”规划，仍然会保持大致相当的投资规模。由于各地方财政收入目前普遍面临增长压力，而财政支出规模却不断扩大，因此智慧城市建设的财政资金压力将会加大。
图表4：部分智慧城市建设投资规模（单位：亿元）
资料来源：前瞻产业研究院整理
（二）数据应用缺少平台
目前各地方政府纷纷制订智慧城市大数据应用规划，各政府部门自行开发的系统众多，系统间缺乏共同的标准规范，横向整合共享难以深入进行，政务信息的跨部门共享协作仍然存在困难，大数据对于科学决策的辅助支持不够。
（三）产业拉动效应弱
现在智慧城市项目绝大部分由政府直接投资建设，在吸引企业、社会力量参与方面一直没有合适的模式，企业、社会力量参与度较低，产业拉动效应弱。此外，政府主导的信息化项目和社会力量自发建成的信息系统相对割裂，没有很好融合。
这种现状的改变还需通过政府机制、政企合作模式等方面的创新，吸引企业共同建设运营。只有企业参与到智慧城市建设中来，政府才能够更多地专注于管理和引导，充分发挥市场的主体作用。
以上数据及分析均来自于前瞻产业研究院发布的《2018-2023年中国智慧城市建设发展前景与投资预测分析报告》。
智能家居自动化和物联网正在引起信息产业的广泛关注。随着越来越多的智能家居和网络化设备的出现，人们的日常生活变得更加简单、美好和舒适。智能家居改变了人们的生活方式。比如实际进屋前怎么开空调？在厨房准备晚餐的时候，打开Alexa播放人们喜欢的音乐，得到天气预报？智能家居自动化可以做得更多，它已经成为我们生活的未来。预计全球智能家居市场将达到400亿美元左右。现在，这些智能家居设备从智能水壶、冰箱和烘干机到空调和一系列安全和安保设备，如报警系统和电路安全摄像头。
易用性和便利性使智能家居系统极具吸引力，通过它们的互连，管理更多 *** 作变得更加容易。借助物联网智能家居设备，可以轻松降低能耗和成本，同时节省时间。人们在应用物联网智能家居时面临的主要问题之一是成本高。相对于未连接的设备来说，他们非常高，所以在选择支持物联网的设备时，他们总是犹豫不决。毫无疑问，虽然物联网设备一开始很贵，但未来会节约成本和能源。这是一个需要考虑的重要因素。为了方便，人们分享他们的数字足迹。在使用智能家居技术时，我们开始分享物理足迹。但是，如果设备损坏，后果将是致命的。获取他们的数字足迹甚至可能比泄露社会安全号码更糟糕。安全和隐私将在塑造这个行业中发挥关键作用。
集成将对智能家居技术产生积极或消极的影响。未来对人工智能驱动的设备不会有误解。智能家居应该能知道主人离开房间的时候什么时候关灯，通过面部识别开锁等等。在2019年及以后，将会有更多的集成来支持智能家居的所有者。安全摄像头的使用越来越多，人们正在使用它来监控自己的财产。通过人工智能的适当整合，可以自动获得威胁报警，如果出现问题，会主动提醒人们控制局面。这对远程视频监控影响很大。从业主的角度来看，他们会很乐意采用新的方法来监控家庭财产。如今，对房屋和财产的监控变得非常重要。 *** 作电气设备也是好事，因为现在越来越多的人用电气设备做大部分家务。
物联网智能家居解决方案将改变人们的生活方式。这种情况的一些重要方式是：节省时间：大多数智能家居产品都是为了让人们从琐事中解脱出来而设计的。通过摆脱单调的日常工作，人们将有更多的时间专注于其他重要的活动。省钱：使用物联网可以节省房屋运营成本。人们可以使用智能电网集成，以便监控功耗最大的设备，从而节省能源。你甚至可以控制照明和加热。提高生活质量：通过使用物联网支持的智能家居自动化解决方案，可以让家成为压力更小、成本更低的地方。结论并非每个家庭用户在采用物联网方面都取得了进步。很多人还是需要在最基础的层面上升级技术。不管这些新技术的发展如何，智能家居自动化不仅涉及娱乐，还涉及到与我们日常生活相关的其他重要方面。它有可能改变人们的生活。
物联网是好东西，是农业重要而先进的辅助手段，但不是必须手段。农业生产要取得经济效益，目前农业生产中物联网配件的成本对于普通的农业生产来说太高。如果某天，这些物联网配件的成本在农业生产中的经济成本占到的比例很小时。那就是物联网在农业生产中的春天。这估计也是现在只是在一些示范园中见到物联网应用的原因吧！（一声观点基于农业的田间生产，不是说农产品的加工环节）还有就是农业生产者的知识素质。物联网市场规模持续稳步增长 云平台成为竞争核心领域
物联网市场规模持续稳步增长
2017年以来，全球物联网市场规模持续稳步增长，跨界应用不断兴起。我国物联网数据规模及多样性持续扩大，行业生态体系逐步完善，细分领域创新成果不断涌现，产业技术和应用发展进入落地关键期。
据前瞻前瞻产业研究院发布的《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》统计数据显示，2013年全球物联网市场规模达398亿美元，同比增长21%，到了2017年全球物联网市场规模达到了798亿美元，同比增长14%。预计2018年全球物联网市场规模将突破1000亿美元，达到1036亿美元，同比增长30%。
物联网发展呈现新特点与趋势分析
1、全球物联网设备数量爆发式增长，物联网解决方案渐趋成熟。2017年以来，全球物联网设备规模、普及率和企业级应用项目的爆发式增长，物联网解决方案渐趋成熟。数据显示，2017年全球物联网设备数量强劲增长，达到84亿台，首次超过人口数量。全球物联网市场有望在十年内实现大规模普及，到2025年市场规模或将成长至39-111万亿美元。
2、中国物联网市场规模突破万亿，物联网云平台成为竞争核心领域
2017年，我国物联网市场逐步回归理性，进入实质性发展阶段，全年市场规模突破1万亿元，年复合增长率超过25%，其中物联网云平台成为竞争核心领域，预计2021年我国物联网平台支出将位居全球第一。具体来看，C端用户(个人用户)更加关注物联网设备带来的实际智能体验，B端用户(行业用户/企业用户)则更加关注物联网应用的投入产出比。
3、物联网细分领域热度出现分化，技术演进驱动应用产品向智能、便捷、低功耗方向发展
2017年以来，物联网在交通、物流、环保、医疗、安防、电力等领域逐渐得到规模化验证，“物联网+行业应用”的细分市场开始出现分化，智慧城市、工业物联网、车联网、智能家居成为四大主流细分市场。芯片、智能识别、传感器、区块链、边缘计算等物联网相关新技术的迭代演进，加快驱动物联网应用产品向智能、便捷、低功耗以及小型化方向发展。
4、中国物联网重点上市企业营收达48338亿元，同比增长207%，创近五年新高
2017年，我国沪深板块52家及港股板块11家重点物联网上市企业营业收入及增长率均创近五年新高，概念股交易趋于活跃，亏损面收窄，企业净利润总额波动增长，总体盈利情况出现好转。
5、无锡持续深化国家传感网创新示范区建设，累计建成、获得20多个物联网相关国家级品牌
2017-2018年，无锡持续强化应用试点示范，健全完善技术创新体系，物联网产业发展路线图进一步细化，与实体经济融合发展进程逐步加快，“一核两翼多元”产业格局凸显。截至2017年底，无锡物联网营业收入2437亿元，拥有物联网企业超过2000家，发明专利申请量2500多件，承接的物联网工程遍及全球60多个国家700多座城市，其中国家级重大应用示范工程21个，牵头制定国际标准“物联网参考架构”，正式掌握顶层架构标准主导权，已累计建成、获得20多个物联网相关国家级品牌，全球影响力稳步提升。
中国物联网行业生态体系日趋完善，但仍存在一些发展瓶颈。市场与产业协同不足，行业标准政出多门，高端产品研发能力有待提高，网络基础设施亟待全面升级，数据隐私和安全问题仍然突出等。
中国物联网产业应加大研发投入力度，提升原始创新能力;夯实物联网应用基础，推动企业转型升级;促进产业协同，加快开发消费端规模化应用产品;积极参与国际标准制定，加强标准互 *** 作研究;明晰安全防护思路，各有侧重分类实施。
随着工业互联网的不断深化，必然会造成MOM/MES、ERP等传统工业应用和系统的形态发生天翻地覆的改变。而制造业分析、生产分析正在成为发达国家争相进入的一个热门领域，当然，这里的“分析”是完全不同于传统工业场景下的“统计分析”、“故障分析”等，这是一种结合了物联网、大数据和人工智能等先进技术的新型的“大数据分析”。（内容转载自寄云科技）工业大数据分析应用的独特之处如果细究其实是很多的，通过提供更具针对性和可 *** 作性的见解，数据分析可以简化制造运营，从而帮助企业持续优化生产线。以下是在制造业中使用数据分析的六种场景，它们可以显著改善整个运营！
一、从被动式到主动式维修
制造系统往往在超负荷状态下运行，任何工作中断都可能导致螺旋式上升的损失。即便如此，大部分公司采用的解决停机问题的最佳方案只不过是等故障发生后再解决的方式。到目前为止，这种反应性系统还在被采用，是因为显然缺少更好的替代方案。通过整合大数据分析，企业可以开发能够持续衡量自身维修需求的制造系统。这种特性赋予了制造系统在许多情况下进行自我修复的能力，并为不太容易解决的情况提供早期警报。更重要的是，数据分析可以洞悉哪些组件最常发生故障，从而帮您从被动式维修提升为主动式维修。
二、提高机器利用率和有效性
制造商遇到的最大问题之一是进入低效运转的境况。虽然主观上他们希望构建高效的制造链，但由于安装不当、使用不当或仅缺乏停机时间协调，各种不同的因素都可能会成为降低生产线整体效率中的关键。
通过将现有的物联网系统与强大的制造业预测分析相结合，企业可以实时洞察其生产线在微观和宏观上的运行状况。追踪单台机器的停机时间如何影响整个制造链，或者探索不同的配置如何提高整体效率，这不是“痴人说梦”，而是必须要做到的。生成可 *** 作的数据以使企业在整个制造过程中实现真正的改进，是将分析应用于制造业的主要优势。
三、更好地产品需求预测
每个制造商都知道他们不仅在为当前已有的订单生产产品，而且还在为不久的将来可能出现的需求订单生产产品。需求预测很重要，因为它们能够指导生产链，如果预测失误，可能产生“一边是强劲的销售量”，而“另一边却是工厂缺乏大量的相应配件库存，无法满足需求”。对于大多数公司而言，预测是基于前几年的历史数据价值，而不是基于更具可行性的前瞻性数据。但是，制造商可以将现有数据与预测分析相结合，以更精确地预测购买趋势。这些预测性见解不仅基于先前的销售，还基于流程以及生产线的运行状况，从而可以更明智地进行风险管理并减少生产浪费。
四质量预测提高良率
质检是对已经生产出来的产品的质量检测，一方面可以保障企业能够对外提供合格产品，另一方面也能通过质检反映生产过程的疏漏。质检出的残次品无论多少对企业都是损失，如果能够在产品产出之前就通过产线状态及相关生产数据分析预测出产品质量，并将生产流程调整为最佳产出状态以避免残次品，这就是质量预测。质量预测的场景在半导体等高端制造领域是刚需，属于虚拟量测的范畴。
虚拟量测依赖于完善的物联网系统及强大的数据接入、存储和分析等能力，以往囿于技术水平虚拟量测只能基于有限的统计分析手段，而现在有了大数据、物联网等先进技术的支持，基于大数据分析的虚拟量测已经成为现实。
五、全面掌控制造供应链
采购是大多数公司供应链的标准组成部分，但同时它也是一个很容易被忽略的地方，尤其当企业忙于改善其他方面时。从一个有问题的供应商或者每个配件贵几分钱的供应商开始检查，当然一个配件几分钱的差额可能看起来无足轻重，但是，如果企业每天生产数千种产品，那么这里或那里的一分钱可能在总账簿上积少成多会变成数千元。数据分析可以帮助制造企业了解生产生命周期中每个组件的成本和效率，甚至可以追溯到企业供应商的运输车辆。通过可视化各种因素如何影响最终结果，高级分析可以帮助企业做出更好的决策。如果某些配件经常出现故障，或者没有完全满足生产需求，那么在这些不起眼的问题酿成严重后果之前，制造数据分析将能够帮助企业发现它们。
六、更好地物流仓储管理
制造过程中另一个经常被忽视的方面是仓储。一旦产品准备好运输后，必须先放入仓库，然后再出发前往目的地。在这一阶段，可谓是分秒必争。尤其是在这个日益接受“刚刚好”和零库存模型的世界中。
管理仓库可不是简单地为等待运输的产品寻找空间。建立有效的仓储结构，更好的产品流程管理和最有效的补货程序可以改善运营效率实现盈利。先进的分析功能可以让企业更容易领会改善库存的方法进而更好地管理仓库。
生产分析软件的本质是收集和处理海量数据，并从中发现可用的见解。其通过自动化的手段对制造企业内外部各类数据进行采集、处理，同时，它的分析结果、可视化产出也是可以跨越多种企业架构，为上至公司首席执行官、下至车间经理提供符合各自权限的服务。而亿信华辰的数据分析软件ABI正好可以完美解决各种数据分析问题。
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