在瞬息万变的世界中，组织很难赶上不断涌现的新概念。但人们需要区分哪些技术和概念是有用的，哪些只是一种炒作。在数据分析领域，正是大数据引发了这个时代的质疑。而如今，当这个概念日益清晰时，一个新的应用浪潮即将到来：人们需要了解在物联网中如何使用大数据。
关于什么是大数据及其可带来的价值的热烈讨论已经开始消退。然而，当专家们开始大量使用大数据和物联网的技术组合时，人们又再一次试图定义物联网与大数据连接的方式。
物联网与大数据的接触点
简而言之，物联网是连接到互联网的设备网络。这些设备具有内置的传感器，可以生成数据并对外发送，从而可以相互通信，并与分析系统进行通信。
即使对物联网设备仍然很陌生，这个概念已经在人们的生活中找到了方向。设想一个智能家庭，它可以通过调节供暖和空调系统的运行模式来调节温度，可以开启和关闭照明系统，可以发出有关漏水或气体泄漏或外人入侵的信号。最重要的是，智能家居可以在没有户主参与的情况下做到这一点。
物联网业务的一个典型例子是机器监控，使用安装在不同机器部件上的多个传感器。这些传感器将有关温度、振动、压力、润滑等读数发送给分析系统，分析系统对其进行处理并识别一些隐藏的模式和相关性。如果系统识别出读数与某种故障模式相匹配，则会向维护团队发送即时警报。
以下将回答物联网如何与大数据相交的棘手问题。当一些技术正在炒作时，物联网可能是其中之一。实际上，物联网数据是大数据的类型之一，这使得大数据技术堆栈在所有阶段处理物联网数据都是一个很好的（但不是唯一的）选项。对于数据摄取，企业可以使用Apache Kafka，因为该技术支持数据流。Apache Hadoop生态系统是数据存储和处理历史数据的理想选择，而Apache Spark则非常适合近实时数据处理。
大数据使用案例中的物联网数据规则
而人们开始了解制造商所提供的用例。同时，也可以在其他行业了解物联网数据，了解物联网大数据用例。
医疗保健：在医疗保健领域，配戴移动应用技术的可穿戴传感器设备可以实现远程健康监测。该方法的工作原理如下：传感器监测特定患者的状态（心跳、体温、血压、呼吸率等），并将这些数据实时传送到云端，然后传送到应用程序。分析系统不断搜索所有患者物联网数据中的隐藏趋势，并试图找出可能引发并发症的模式。如果物联网的大数据分析显示某些令人担忧的症状，系统会立即向患者和医生发送警报。
零售：知名零售商亚马逊公司最近推出了一个新概念 - Amazon Go。这是一家没有收银员的商店，顾客不必排队等待购物。要进入商店只用扫描他们的智能手机即可。事实上，在这里采用的是物联网和大数据分析技术：商店里遍布传感器和摄像头，顾客在商店中购物，摄像头能够区分其中的每一个人，并且跟踪他们放入购物车或返回货架的所有产品。重量传感器提供了一个额外的控制点：他们可以认识到特定的产品已经不在货架。当顾客完成购物时，他们选择的所有产品都显示在真实和虚拟的篮子中，顾客可以离开商店，系统将在稍后收费。
毫无疑问，Amazon Go是一个有远见的概念。然而，零售业表现出更多脚踏实地的想法，例如智能物流技术，可以跟踪和优化路线，并识别每位卡车司机的行为模式。零售商还使用信标激活访问者的应用程序，并在访问者进入商店并通过信标时，推出相关产品优惠和促销活动。访客会因此感到满意，因为他们收到参加促销活动提供的个性化优惠。同时，信标对商店员工也有帮助，因为它们可以识别需要高质量服务的具有价值的客户。
银行业：银行业也从物联网中受益。银行正在努力获取客户全方位的视角，并提供无缝的客户体验。虽然这一切始于智能手机的积极参与，但物联网进一步扩展至可穿戴设备。例如，美国银行与FitPay公司合作进一步推动可穿戴支付技术。通过这种合作，持卡人将能够直接从他们的智能手表和其他可穿戴设备付款。银行将能够识别客户的行为和偏好。
语结
尽管围绕物联网进行了更多的炒作，但它只是大数据源其中之一。毫无疑问，这是一个有价值的领域，而且正在不断发展。如果企业已经实施了一些大数据解决方案，也许已经处理物联网数据，如果企业正计划采用大数据方案，希望以上描述的用例可以激发一些伟大的想法。
金融本身或许并不直接产生价值，但它可以融入所有行业中，间接地加速价值的产生。
——馨金融
洪偌馨、伊蕾/文
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2003年初，亚马逊的创始人贝索斯醉心于一本叫做《创造》（Creation: Life and How to Make It）的书，作者史蒂夫·格兰德（Steve Grand）是20世纪90年代的一个视频 游戏 「生物」的开发商。
这款类似后来很流行的「养成」系 游戏 ，可以让玩家在电脑上培育自己的「智能生物」。格兰德总结创造「智能生物」的奥义是：专注于设计简单的计算构件——原语，然后就可以坐等那些奇怪的行为出现。
尽管《创造》的内容有些生涩难懂，但并不妨碍它在亚马逊内部快速流行起来。因为当时，公司内部正对于是否要做一个互联网「基础设施」而激烈辩论。
而按照格兰德的说法，再复杂的智能系统也是由无数小设备、代码像积木一样从底层搭建起来，最终形成一个有机的生物体，进行自我地迭代和进化。这种观点启发了贝索斯，也推动了亚马逊云的发展。
后来的故事大家也都知道了，就像比尔盖茨抓住了个人计算机革命的红利，让微软引领了整个PC时代。贝索斯则预见到了「数据大爆炸」的未来：每家企业都会需要灵活的储存和计算能力，而云服务的出现彻底改变了计算经济。
所以，成就伟大企业的要义，除了超凡的远见，更重要的是要成为 商业的基础设施 。
而当下，数字经济高速发展正在重塑所有行业，伴随着5G的发展，物联网、云计算、大数据等技术也将愈发成熟，并与商业的融合不断加深。那么未来，还有什么可以成为新商业重要的润滑剂、加速？
或许金融 科技 是其中一个答案。
最近在360数科首届技术开放日上，首席科学家张家兴提到， 未来每家公司都需要金融 科技 服务。 它可以提升企业效率、增强用户黏性，进而让企业更有市场竞争力。
事实上，金融 科技 作为商业基础设施的认知由来已久，尤其是在美国，从超商巨头沃尔玛到物流巨擘美国运通，他们都可以为用户提供金融服务，也借助 科技 的力量让企业跨越了周期，成为了商业世界的王者。
回看国内，过去几年伴随着移动互联网时代的来临，新技术的应用推动了新经济、新金融的演进。一批金融 科技 企业趁势而起，并经历了商业市场的磨砺和发展周期的考验，比如那些已经上市和即将上市的几家金融 科技 巨头。
如果说这些行业巨头的崛起是抓住了中国从PC向移动互联网转轨的时代机遇，并在过去几年里完成了商业模式和核心能力的锻造；那么眼下，无疑又迎来了一个新的市场「拐点」。
张家兴提到，在360数科在过去几年的实践中感受到了巨大的市场缺口。
例如，各类场景端，零售、医疗、制造业等都在加速数字化转型升级的过程中，不管是B端自身内部，还是对外的C端服务的过程中都越来越多地出现了金融 科技 的身影。
还有大量的金融业机构，更是加大了金融 科技 应用的力度和深度。甚至把它作为了下一步战略转型的关键驱动力。尤其在今年疫情发生之后，「无接触」金融成为了主流趋势。
事实上，长久以来金融都被认为是 社会 经济生活的「血液」，而金融 科技 的核心则是以技术提升金融服务的效率和效果，当它与商业发生更紧密的融合时，势必将成为一种能够提供更高效服务的基础设施。
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我们也可以换一个角度来看：为什么金融 科技 可以成为商业的基础设施？
这几年，「熵减」成为了企业发展和管理中的一个网红词。它源于物理学上的概念——熵增定律，也被称为热力学第二定律： 一切自发过程总是向着熵增加的方向发展。
「熵」在物理学中被用于计算系统的混乱程度，因此，我们可以简单理解为，大至宇宙、国家，小至企业、个体，在一个封闭的体系里，在外界不加干扰自然发展的过程中，终会进入无序混乱的状态，甚至最终走向毁灭。
以企业发展为例，「熵增」被认为是一个必然的趋势。
由于企业经营规模扩大，管理的复杂度也随之增加，边际效益往往会开始递减；再加上外部的技术进步、新商业模式层出不穷、产业周期规律等等因素，就会对企业构成源源不断地威胁，最后就表现为「企业创造价值的功能失效」。
这也是为什么这个概念会被引入现代管理学领域，备受许多企业家推崇。
华为创始人任正非就曾多次引用这个概念，并以此为华为不断推动开放创新的动力，包括优化组织架构管理、加大研发投资结构，归根结底都是为了对抗「熵增」，实现「熵减」。
一家公司尚且如此，一个行业更是如此。360数科CEO吴海生也在分享中提到， 相比其他很多传统产业，金融行业更需要对抗「熵增」。
他举例说明到，金融行业是一个财富创造能力极强的存在，而财富本身就容易给企业带来腐败等问题。再比如，金融行业掌握着其他企业不敢奢求的海量数据，在数据成为新「财富密码」的今天，数据的管理和运用不当将带来难以想象的灾难性后果。
此外，金融机构拥有庞大的线下网点和团队，一家大型金融机构动辄就有数万名员工，这也及容易带来管理低效、人员冗余甚至业务变形等等问题。而在数字化转型提速的今天，这些问题就变得格外突出。
一个典型的案例是美国零售之王「富国银行」，它曾在2016年爆出的「假账户」丑闻——其在未经用户允许的情况下开设账户并违规收取费用，最终被监管机构处以天价罚金，零售业务也受到了极大打击。
复盘事件的过程可以看到金融企业所面临的「熵增」挑战——曾经的「交叉」销售战略不再奏效，边际效益开始衰减，而员工也在KPI的压力之下逐渐走向了无序与混乱。
那么，今天再来看金融行业，到底该如何对抗「熵增」、实现「熵减」呢？
吴海生在分享中总结了几个关键点：
其一是 「开放」 。他认为，越开放的公司越能够引入新的观点，让自己变得更加有序。这也是任正非和贝索斯反复提及「熵减」的原因，企业必须打破封闭体系，不断检视自身，推动进化与迭代。
以金融 科技 中最为重要的人工智能应用为例，数据、算法，再加平台本身构成了一个滚动的「飞轮」，数据衍生了算法，算法给平台赋能，平台有了更好能力在吸引了更多用户，进而产生更多数据。
而在这个过程中，数据的积累、算法的演进与能力的共享很难完全由某一家企业独立完成，尤其在移动互联网时代。数据增长和技术演进的速度越来越快，企业需要更加充分的协同、合作才能使「飞轮」转得更快，实现能力的进化。
其二是 「技术」 。企业可以通过「持续的技术投入和开放的形态」变得更加强壮。
我们也可以看到，眼下无论是传统金融机构还是金融 科技 公司，他们对研发投入的占比都在不断提高，这也是整个行业不可逆的发展潮流。
事实上， 科技 与开放两个关键词本来就是让金融 科技 行业安身立命的关键，以此拓展了触达范围、提升了服务效率并从一开始就打破封闭的商业生态，而连接和共生的本质则让商业的能量进一步释放。
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那么，在实践中，金融 科技 对抗「熵增」上的效果如何？
众所周知，过去几年，金融 科技 给支付行业带来了一次近乎颠覆式的变革。
工信部数据显示：截至2019年9月底，我国移动互联网用户总数约1598亿户，使用手机上网的用户为1304亿户。而根据此前益普索的测算，第三方移动支付在网民中的渗透率高达969%。
毫无疑问， 移动支付已经成为了中国商业的基础设施， 它大大地提升了支付效率，加速了金融线上化的进程、催生一大批新的商业模式，并由此累积了海量数据反过来进一步加深了金融 科技 应用的广度和深度。
互联网贷款又是另一个典型案例。通过人工智能、大数据等技术的应用，互联网贷款的发展让服务群体进一步「下沉」，贷款的人群、场景、产品形态也都发生了不小的变化。
以360数科为例，在过去4年里，它服务了超过15亿用户，以核心千人的员工规模撬动起每年超过2000亿的GMV规模，增长速度之快、触达人群之广是传统的金融服务方式难以想象的。
达到这一目标的核心就是将AI技术逐步应用于贷前、贷中和贷后的全流程。
比如360数科自主研发的Argus风控引擎，通过对于后台数据的复杂风控计算，可以做到自动过滤和监测风险人群、智能决策、并且实时监测贷中风险变化，评估用户资质变化、实现智能催收、智能客服等。
数据显示，Argus为360数科拦截新型风险人数超过了100万，自动过检率超过了99%，保护资产超过700亿，日均挽回损失1000万，平台欺诈损失率小于02%。
在AI能力不断成熟的基础之上，360数科将这些能力向金融机构开放，为其提供五大解决方案：数字化营销方案、数字化运营方案、数字化风控方案、数字化贷后方案，以及智能金融全链路方案。
360数科2020年二季报显示，平台 科技 业务占比提升至269%，综合 科技 服务收入占比已接近50%。结合前面提到的AI「飞轮」来看，其开放策略之下交易与数据的积累使得平台的「飞轮」自动高速运转。
在数字化成为日常的未来，每家企业都在努力成为 科技 公司，而每家 科技 公司都有一个AI大脑。 金融 科技 企业在数据、技术方面的积累，在业务发展过程中所锻造的能力，也使得其在AI时代有了更大的舞台。
尽管金融 科技 的发展一直伴随着很多争议和挑战，但今天来看，在金融这件事上，大多数人享受到了更便捷、高效、灵活，甚至低成本的服务，这也证明了金融 科技 蕴藏着改变整个商业格局的潜能。
无论未来如何发展，金融 科技 都在数字时代留下了最深刻的烙印。
物联网是怎什赚钱的 物联网是一个行业的统称，比如说汽车、水稻、网际网路等行业一样。
只有中国人民银行才有货币发行权,其他任何企业说发行货币的都是传销骗子。
发行原始股也不会随便这样来发的,需要专业的证券公司来 *** 作,其他个人说交钱可以给原始股的基本是传销骗子。
如果有人说这个是原始股货币送积分要个人资讯什么的，基本可以确认是传销。
看到请点赞让更多人看到，防止上当受骗。
中国的网际网路有几类一类是靠搜寻引擎来实现收益的如百度、360、搜狗等，这一类搜寻巨擘的收入来源有一下几种途径：1、由于现在人们上网都要通过浏览器，百度早期虽然没有浏览器但是10多年前网际网路在中国刚起步时中国规模比较大的只有2家：李彦巨集的百度和周巨集祎（现在的360老总）的3721，但是3721当时太流氓导致网民放弃了3721选择了百度，百度成为搜寻界的老大。当时ie是世界最大的浏览器，那个时候也没有太多的选择，只要网民上网ie也就只能跳转到百度的首页，使得百度成为了虽然没有浏览器且是中国最大的搜寻大佬，由于他的垄断地位，为了能找更多的钱，他采用了一些现实中的挣钱渠道;卖广告位，你只要到百度的好123去看看你就知道了只要是在百度首页的都是一些大企业，他们的广告少则几千万动辄过亿，一般的中、小企业你想都别想。你算一下一个广告位我给个列子：如“淘宝网”里这3个字连结一年在百度的广告费至少几千万。360公司也是这样，不过他的广告费没有百度高，毕竟他只有百度的1/3的规模。2、竞价排名。你要想在百度首页的位址列搜寻词语的话如：“云南旅游”，会出现不计其数的搜寻结果，排在前面的都是出价高的，特别是热词，像有的词点一下20多块钱就不在了，就是这么一群人养著百度。竞价排名使得百度声名狼藉从原来的80%份额，减到现在的60%。第2类网际网路企业是靠收起租金和手续费来挣钱的如淘宝、天猫、58同城等。现实中的商铺搬到虚拟世界中，这是阿里巴巴老马的一大创新，当他要搞网上商城时别人都认为他疯了，可是他先搞了阿里巴巴又搞了淘宝，短短几年间网上交易达到上万亿，原来到淘宝做生意的人不收钱等到淘宝做大了，比实体店都还要好，人人争相到淘宝来做生意，老马开始收那些店家的租金了，不进收租金还要收交易的手续费（支付宝）。后来老马也收广告费。第3类;京东、苏宁靠吃差价来找钱，低价拿来高价卖给顾客。总结起来网际网路靠：广告、竞价排名、收租子、吃差价挣钱
物联网怎么赚钱很好赚钱的，你可以做沃腾物联网络卡代理，或者是投资智慧穿戴、智慧家居等产品
物联网是个很大的范畴，你可以经营一个范围，例如智慧家居，智慧交通等。
网际网路是怎么赚钱的啊？可以有自己的产品，或者网站做好了，有了一定的使用者了就会吸引广告商或厂家跟经销商来投广告了
学习物联网赚钱靠谱吗？ 360行，行行出壮元
只要你肯努力，在哪里都可以发展？
那你种菜也可以发展，为什么在网上玩手机也不能发展的？
靠不靠谱就要，看你的知识啦！
你不懂网路，又想快速赚到钱，是不可能的
比如说你刚刚玩网路，就想赚到钱，你必定失败，投多少输多少
要是你要在网上发展 的话，那随便开个店涨人气。
现阶段这两块赚钱的机会很多 智慧硬体能提供的一体化是目前传统企业转型的关键服务 许多小的传统企业甚至大的厂商没有这方面的技术 而随着物联网的发展 企业如果不跟进产品很可能在短时间内就被淘汰 因此解决方案是唯一的选择
再者是产品 目前C端使用者接受能力越来越强 面对各类协议的智慧家居产品已经不再惊讶 甚至他们都已经懂得wifi跟zigbee的优劣势 智慧家居作为物联网最为典型的案例 是最容易走进百姓家里的 伪需求也是一种需求表现
首先，物联网是一个行业，而且物联网的市场是非常巨大的，如果说个人怎么赚钱的话，那么可以考虑以下几点。
涉及到一定的专业技术类
例如，智慧家居的安装，这些需要搭建物联网平台，其实有点类似现在的网际网路的网管，需要搭建系统，所以需要对物联网知识有一定的了解和认识。
硬体销售
这种其实和传统的生意是差不多的，只是售卖的商品变成了物联网的硬体商品了而已。
打工
去一些物联网公司，硬体，方案，软体，打工也是能够赚钱的，而且现在行业发展阶段处于初步，如果随着技术和各个领域的成熟，物联网人才也会非常的受欢迎。
当然还有其他的行业赚钱的，不过适合个人的，可能以上比较合适。
发掘科技一家专业的物联网硬体方案公司：发掘科技
物联网是啥？ 物联网是新一代资讯科技的重要组成部分。其英文名称是：“The Inter of things”。由此，顾名思义，物联网就是物物相连的网际网路。这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是网际网路，是在网际网路基础上的延伸和扩充套件的网路；第二，其使用者端延伸和扩充套件到了任何物品与物品之间，进行资讯交换和通讯。物联网就是“物物相连的网际网路”。物联网通过智慧感知、识别技术与普适计算、泛在网路的融合应用，被称为继计算机、网际网路之后世界资讯产业发展的第三次浪潮。物联网是网际网路的应用拓展，与其说物联网是网路，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以使用者体验为核心的创新20是物联网发展的灵魂。
中国物联网校企联盟将物联网的定义为当下几乎所有技术与计算机、网际网路技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态资讯实时的实时共享以及智慧化的收集、传递、处理、执行。广义上说，当下涉及到资讯科技的应用，都可以纳入物联网的范畴。
根据国际电信联盟(ITU)的定义，物联网主要解决物品与物品(Thing to Thing,T2T)，人与物品 (Human to Thing,H2T)，人与人(Human to Human,H2H)之间的互连。但是与传统网际网路不同的是,H2T是指人利用通用装置与物品之间的连线,从而使得物品连线更加的简化，而H2H是指人之间不依赖于PC而进行的互连。因为网际网路并没有考虑到对于任何物品连线的问题，故我们使用物联网来解决这个传统意义上的问题。物联网顾名思义就是连线物品的网路,许多学者讨论物联网中，经常会引入一个M2M的概念,可以解释成为人到人(Man to Man)、人到机器(Man to Machine)、机器 到机器(Machine to Machine)。从本质上而言，在人与机器、机器与机器的互动，大部分是为了实现人与人之间的资讯互动。
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。其目的是实现物与物、物与人，所有的物品与网路的连线，方便识别、管理和控制。其在2011年的产业规模超过2600亿元人民币。构成物联网产业五个层级的支撑层、感知层、传输层、平台层，以及应用层分别占物联网产业规模的27%、220%、331%、375%和47%。而物联网感知层、传输层参与厂商众多，成为产业中竞争最为激烈的领域。
在市场应用方面，2011年从整体来看，占据中国物联网市场主要份额的应用领域为智慧工业、智慧物流、智慧交通、智慧电网、智慧医疗、智慧农业和智慧环保。其中智慧工业占比最大，为200%。
产业分布上，国内物联网产业已初步形成环渤海、长三角、珠三角，以及中西部地区等四大区域集聚发展的总体产业空间格局。其中，长三角地区产业规模位列四大区域之首。
于此同时物联网的提出为国家智慧城市建设奠定了基础，实现智慧城市的互联互通协同共享，《计算机学报》刊发的《物联网体系结构与实现方法的比较研究》一文对其体系结构、实现方法进行了分析介绍。
2012年我国物联网产业市场规模达到3650亿元，比2011年增长386%。从智慧安防到智慧电网，从二维码普及到智慧城市落地，作为被寄予厚望的新兴产业，物联网正四处开花，悄然影响着人们的生活。随着我国物联网产业发展迅猛的态势和产业规模丛集的形成，我国物联网时代下的产业革命也初露端倪。从具体的情况来看，我国物联网技术已经融入到了纺织、冶金、机械、石化、制药等工业制造领域。在工业流程监控、生产链管理、物资供应链管理、产品质量监控、装备维修、检验检测、安全生产、用能管理等生产环节着重推进了物联网的应用和发展，建立了应用协调机制，提高了工业生产效率和产品质量，实现了工业的集约化生产、企业的智慧化管理和节能降耗。
随着物联网技术的研发和产业的发展，预计2013年中国物联网市场规模将达4896亿元，到2015年，这一规模将达到7500亿元，发展前景将超过计算机、网际网路、行动通讯等传统IT领域。作为资讯产业发展的第三次革命，物联网涉及的领域越来越广，其理念也日趋成熟，可定址、可通讯、可控制、泛在化与开放模式正逐渐成为物联网发展的演进目标。而对于" 智慧城市"的建设而言，物联网将资讯交换延伸到物与物的范畴，价值资讯极大丰富和无处不在的智慧处理将成为城市管理者解决问题的重要手段。
私有物联网(Private IoT)：一般面向单一机构内部提供服务;
公有物联网(Public IoT)：基于网际网路(Inter)向公众或大型使用者群体提供服务;
社群物联网(spaqiot)：向一个关联的“社群”或机构群体(如一个城市 下属的各委办局：如公安局、交通局、环保局、城管局等)提供服务;
混合物联网(Hybrid IoT)：是上述的两种或以上的物联网的组合，但后台有统一运维实体。
物联网(The Internet of Things，简称IOT)的概念是把所有物品通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来，实现智能化识别和管理。
国际电信联盟2005年一份报告曾描绘“物联网”时代的图景：当司机出现 *** 作失误时汽车会自动报警；公文包会提醒主人忘带了什么东西；衣服会“告诉”洗衣机对颜色和水温的要求等等。
物联网把新一代IT技术充分运用在各行各业之中，具体地说，就是把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道，家用电器等各种物体中，然后将“物联网”与现有的互联网整合起来，实现人类社会与物理系统的整合。
具体的说就是在农业、物流、能源、环保、医疗等重要领域都将推进物联网规模化应用。物联网将加速向各领域渗透应用，催生出无人零售、精准医疗、智能制造等大量新模式新业态，生产生活的“痛点”“难点”正在破题，一系列“独角兽”企业有望诞生。
扩展资料：
物联网在农业、工业、服务业、公共事业中均有很好的应用前景：
一、物联网在农业中的应用
1、农业标准化生产监测：是将农业生产中最关键的温度、湿度、二氧化碳含量、土壤温度、土壤含水率等数据信息实时采集，实时撑握农业生产的各种数据。
2、动物标识溯源：实现各环节一体化全程监控、达到动物养殖、防疫、检疫、和监督的有效结合，对动物疫情和动物产品的安全事件进行快速、准确的溯源和处理。
3、水文监测：包括传统近岸污染监控、地面在线检测、卫星遥感和人工测量为一体，为水质监控提供统一的数据采集、数据传输、数据分析、数据发布平台，为湖泊观测和成灾机理的研究提供实验与验证途径。
二、物联网在工业中的应用
1、电梯安防管理系统：该系统通过安装在电梯外围的传感器采集电梯正常运行、冲顶、蹲底、停电、关人等数据，并经无线传输模块将数据传送到物联网的业务平台。
2、输配电设备监控、远程抄表：基于移动通信网络，实现所有供电点及受电点的电力电量信息、电流电压信息、供电质量信息及现场计量装置状态信息实时采集，以及用电负荷远程控制。
3、企业一卡通：基于RFID—SIM卡，大中小型企事业单位的门禁、考勤及消费管理系统；校园一卡通及学生信息管理系统等。
三、物联网在服务产业中的应用
1、个人保健：人身上可以安装不同的传感器，对人的健康参数进行监控，并且实时传送到相关的医疗保健中心，如果有异常，保健中心通过手机提醒体检。
2、智能家居：以计算机技术和网络技术为基础，包括各类消费电子产品、通信产品、信息家电及智能家居等，完成家电控制和家庭安防功能。
3、智能物流：通过GPRS／3G网络提供的数据传输通路，实现物流车载终端与物流公司调度中心的通信，实现远程车辆调度，实现自动化货仓管理。
4、移动电子商务：实现手机支付、移动票务、自动售货等功能。
5、机场防入侵：铺设传感节，覆盖地面、栅栏和低空探测，防止人员的翻越、偷渡、恐 袭击等攻击性入侵。
四、物联网在公共事业中的应用
1、智能交通：通过cPs定位系统，监控系统，可以查看车辆运行状态，关注车辆预计到达时间及车辆的拥挤状态。
2、平安城市：利用监控探头，实现图像敏感性智能分析并与110、l19、l12等交互，从而构建和谐安全的城市生活环境。
3、 城市管理：运用地理编码技术，实现城市部件的分类、分项管理，可实现对城市管理问题的精确定位。
4、环保监测：将传统传感器所采集的各种环境监测信息，通过无线传输设备传输到监控中心，进行实时监控和快速反应。
5、医疗卫生：远程医疗、药品查询、卫生监督、急救及探视视频监控。
参考资料来源：百度百科——物联网
参考资料来源：人民网——我国在物联网前沿领域实现领跑
1 法定数字货币框架需要非银行支付机构参与法定数字货币尚无统一概念。英格兰银行（Bank of England）将“数字货币”定义为“一种仅仅通过电子方式存在的支付方式……可以被用来购买实体商品和服务”……包括“私人的数字货币”和“中央银行发行的数字货币”。比英格兰银行更进一步，中国人民银行数字货币研究所所长姚前在多个公开演讲中明确了央行法定数字货币的多重内涵：法定的、加密信用货币，采用了一系列的算法，并且在支付功能上衍生出更多智能化功能。
为此，央行设计了一套“一币两库三中心”的系统架构，即：以数字货币为中心，设计发行库和存款库，搭配认证中心、大数据分析中心以及登记中心。央行数字货币奉行央行发行、商业银行账户流通的方式，发行库存放人民央行存放数字货币，存款库是商业银行存放央行数字货币的数据库。认证中心对机构和用户身份进行集中管理；登记中心完成央行数字货币全生命周期以及权属登记；大数据分析中心实现反洗钱、反恐怖融资、指标检测分析等目标。
商业银行是法定数字货币框架的重要节点，扮演着肩负央行数字货币流通的重要角色。在中国非银行支付机构已经占据一定市场份额的情况下，让非银行支付机构作为商业银行的补充参与数字货币运行框架是更优选择。原因在于：第一，第三方支付机构可以帮助商业银行实现法定数字货币推广。在商业银行内部，法定数字货币和实物货币存在竞争关系。社会公众倾向于将现金账户中的数字货币兑换成传统货币以换取收益，以商业银行推广数字货币的目标难以实现；第二，第三方支付机构可以避免商业银行重复建设支付应用场景。与非银行支付机构不同，目前商业银行的支付场景相对缺乏多元化，再造支付应用场景将会造成资源浪费，同时非银行支付机构积累下来的丰富经验将被浪费；第三，第三方支付机构可以适当降低商业银行运营成本。商业银行一方面需要为央行数字货币服务进行必要的软件和硬件升级；另一方面要继续做好传统人民币的存取服务。两套系统同时运营将会增加大量的人力物力成本。第四，第三方支付机构可以促进商业银行支付工具建设和通道整合。在法定数字货币框架中，商业银行提供的支付工具单一和支付通道复杂可能会降低社会公众使用法定数字货币的积极性。
2 法定数字货币的出现重塑非银行支付机构的角色
在与商业银行的合作过程中，各类非银行支付机构扮演着四类角色。第一类，账户管理者角色。非银行支付机构不能经营存贷款业务，其支付账户中的金额不属于存款，社会公众更容易接受非银行支付机构充当“数字钱包”的角色。同时，非银行支付机构在数字货币钱包及其终端等系统的开发和运营上具备丰富的经验，有利于央行数字货币的顺畅管理、使用，也不用担心存在非银行支付机构挪用资金的风险。第二类，支付服务提供者角色。非银行支付机构拥有包括移动支付、跨境支付、农村支付等在内的大量场景开发、运营经验，和基于场景的支付市场的相对较大占有率。一方面，有实力的非银行支付机构可以智能法定数字货币为基础开发出多种产品来满足用户的兑换、支付、存储及相关衍生需求；另一方面，非银行支付机构可以利用丰富的场景促进法定数字货币的推广使用。例如在消费者想要通过央行数字货币进行投资时，非银行支付机构凭借着传统货币投资支付服务的经验和升级的数字钱包，完全可以胜任数字货币投资的专门支付服务提供者角色。第三类，系统建设服务提供者角色。全国支付清算体系的核心国家处理中心（NPC）和各省（直辖市）支付清算体系的核心城市处理中心（CCPC），将会在法定数字货币框架下继续扮演重要角色。在法定数字货币和传统货币长期并存的时期，NPC和CCPC将是双重重要节点。具有较强技术能力的非银行支付机构可以作为法定数字货币框架下的次要验证节点对多中心、分布式的系统架构进行补充，继续与NPC和CCPC完成对接。
3 非银行支付机构与法定数字货币系统的技术对接
非银行支付机构的创新伴随着与法定数字货币体系对接展开，覆盖数字货币产生、储存、使用、回笼全过程。在此过程中首先要解决的是基础层技术的对接和交易模块的对接。基础层技术对接体现在三个方面。第一，在基础安全技术方面，非银行支付机构作为移动终端交易形式的提供方，需要应用终端安全模块技术，对接统一加解密系统，提供安全存储和加解密运算的载体，为数字货币提供有效的基础性安全保护。第二，在数据安全技术层面，非银行支付机构作为整个支付体系的一环，在交易传输上，应采用官方统一规定的密文+MAC/密文+HASH的技术方式传输数字货币信息，以确保信息的保密性、安全性、不可篡改性。第三，在交易安全技术层面，非银行支付机构作为参与记账的高级节点，在交易进行中采取盲签名技术保证数字货币的可控匿名性，并通过流水号、时间戳等多种方式杜绝重复支付的可能；并通过加解密、数字签名、身份认证等防伪方式确保交易的真实性。
在与交易模块对接时，非银行支付机构应当做到：第一，与认证中心对接，获取相关数字证书，以及用户身份信息；第二，与可信服务管理模块对接，以便获取数字货币的使用功能；第三，与发行系统与储存系统对接，通过银行库进行数字货币的申请和兑换；第四，与交易通信模块对接，保证用户能基于在线交易通信通过交易网络在智能终端实现在线支付；第五，与登记中心对接，通知记录数字货币交易流水，以完成央行数字货币产生、流通、清点核对及消亡过程的登记。
4 非银行支付机构与法定数字货币系统的场景对接
非银行支付机构的场景对接基于其自身角色的转化。法定数字货币是算法货币、智能货币，因此业务创新和场景拓展是法定数字货币系统的应有之意。非银行支付机构能够实现的场景对接主要体现四个方面。
第一，赋能金融行业，化解金融场景化服务局限。目前，金融场景化服务存在着业务建模不具备普适性、不同主体存在不同管理要求以及参与主体系统对接成本高等局限。非银行支付机构对接法定数字货币的底层技术，通过研发智能合约建立资金流向、触发条件、价值变化规则、收益权登记等行为信息以及对应的资金信息（金额、账户、币种等），化解金融场景化服务的现有局限。非银行支付机构应用数字货币的原子属性和智能合约的原子交易“组装”成业务模型，无需针对不同业务场景单独开发平台，并避免了行业平台垄断、信息不公开等问题。
第二，拓展使用场景，提升用户使用体验。非银行支付机构可以在现有支付场景丰富的基础上，不断根据法定数字货币的特点拓展使用场景，满足用户的兑换、支付、存储及相关衍生需求。同时，通过聚合应用，用户可以使用非银行支付机构的App对接大量场景和服务。
第三，提升资金安全，打造通用数字钱包。非银行支付机构可以提供数字钱包服务，通过自身技术打造符合安全标准的数字钱包，保证用户资金安全。可选择的方法包括：央行与非银行支付机构合作开发一个统一的通用版数字钱包应用，或者授权若干符合资质的非银行支付机构，提供通用版数字钱包服务的权限。数字钱包可以实现用户在各个商业银行的资金甚至在各非银行支付机构的自有账户里的留存资金与法定数字货币的相互兑换。从实现角度来讲，同时，商业银行传统账户体系还可以绑定非银行支付机构数字货币钱包，达到传统账户绑定数字货币钱包的联合管理。
第四，助力跨境结算，搭建安全可靠跨时区联盟链。非银行支付机构可以深度参与法定数字货币跨境支付系统。至少在两个方面可以实现与商业银行、央行的合作。第一，可用支付标准及工具。非银行支付机构参与标准和工具的研究与设立，实现技术上的对接可能。第二，跨境支付业务系统。以央行牵头、商业银行、有资格的非银行支付机构参加的业务系统将会有助于实现高效跨境支付。
5 非银行支付机构与法定数字货币的法律框架对接
完善的法律体系是数字货币系统运行的重要保障。其中有几个焦点问题需要回答。第一，如何确定法定数字货币所有权？这是一切法定数字货币法律行为开展的基础。第一种思路，认为法定数字货币是无形物，作为特殊动产，适用《物权法》的规定。例如人民银行条法司司长刘向民认为，“解决数字货币的所有权转移问题，也应紧紧围绕所有权的公示方式展开。”第二种思路，认为数字货币是电磁记录，适用数据转移与交易的法律。数字货币的本质是电磁记录，电磁记录内容的转移记录在数字货币技术架构的节点中。以节点记录的变化作为所有权转移的标准。第二，如何保护个人信息安全？个人信息安全是数字经济时代的基本问题。除了通过立法强制要求提高技术安全等级之外，还应当明确法定数字货币系统中的各类主体的数据权利。第三，如何规制反洗钱和反恐怖融资问题？反洗钱和反恐怖融资的问题是货币法律框架的必要内容。技术层面上，法定数字货币体系应当包括相应的帮助识别、处置与洗钱、恐怖融资的相关机制的技术架构。法律层面上，特定参与者应当具备身份识别信息、大额交易和可疑交易报告、交易记录查询等权利。
我们认为，在构建我国法定数字货币法律框架时还应当考虑在以下方面规制非银行支付机构。第一，非银行支付机构的法律权利与义务。在法律上明确非银行支付机构的法定数字货币参与者身份，搭建技术——业务双层权利义务体系。技术层面，非银行支付机构作为次要验证节点，可以根据中央银行明确授权下进行代码修改、节点 *** 作、架构存储、交易验证等等；业务层面，非银行支付机构作为商业银行角色的补充，遵守法定数字货币与传统货币的“均一化”管理，但是在支付之外的场景创新上，充分给予空间，以实现“负责任的创新”。第二，非银行支付机构应当遵守国家关于保护个人信息安全的一般立法。在法定数字货币法律框架中，还应当遵守相关数据保护与个人信息安全的特殊规定。第三，非银行支付机构在扮演出支付服务提供商以外其他角色时会创设许多的新型商业模式，其权利义务应当按照商业法律规范和数字货币法律框架进行双重规制。
法定数字货币是未来金融发展的趋势。更多的参与主体将会从法定数字货币的智能、加密等属性中获益，创造出更多的应用场景，促进全社会经济的健康、稳定、快速、有活力发展。未来我司也将会持续关注该领域的相关问题并主动配合监管机构，进一步参与科研、金融、互联网等各行业研究，全力支持央行推动构建中国法定数字货币体系，推动新金融时代的发展。物联网”到底是投资理财还是传销骗局
物联网你的理解完全错了，
物联网是物物相连的网际网路。这有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是网际网路，是在网际网路基础上的延伸和扩充套件的网路；其二，其使用者端延伸和扩充套件到了任何物品与物品之间，进行资讯交换和通讯，也就是物物相息。希望能采纳
”合其家物联网”到底是投资理财还是传销骗局，你如果分辨不清，可以请求公安机关的人民警察协助进行辨别或者求证。
公安机关的调查结论最具权威。
这种不要轻易相信哦。物联网不是某个公司，而是一种新时代的概念，物联网企业近两年都在快速地发展。虽然说一个新产业的兴起必然会造就一大批新的富翁，但是不管你想要投资谁，都一定要充分认识，评估了之后再做决定。
是不是传销，应当按照其具体的经营运作模式进行判定。
传销，是指组织者或者经营者发展人员，通过对被发展人员以其直接或者间接发展的人员数量或者销售业绩为依据计算和给付报酬，或者要求被发展人员以交纳一定费用为条件取得加入资格等方式牟取非法利益，扰乱经济秩序，影响社会稳定的行为。
传销可以简单的归纳为：
一、需要交入门费。
二、需要发展下线。需要不断的找合作者，并打着组建团队的幌子以倍增收入的模式诱导别人。
三、根据下面人头数量和这些人的经营业绩来决定你有多大的回报。
四、其实说白了就是 让下线给上线1元钱，上线说传授下线赚50块钱的办法。结果等下线给了上线1元钱时，上线就告诉下线再找同样的十个笨蛋做下线的下线就好了。
国务院
《禁止传销条例》
第七条下列行为，属于传销行为：
（一）组织者或者经营者通过发展人员，要求被发展人员发展其他人员加入，对发展的人员以其直接或者间接滚动发展的人员数量为依据计算和给付报酬（包括物质奖励和其他经济利益，下同），牟取非法利益的。
（二）组织者或者经营者通过发展人员，要求被发展人员交纳费用或者以认购商品等方式变相交纳费用，取得加入或者发展其他人员加入的资格，牟取非法利益的。
（三）组织者或者经营者通过发展人员，要求被发展人员发展其他人员加入，形成上下线关系，并以下线的销售业绩为依据计算和给付上线报酬，牟取非法利益的。
根据具体问题型别，进行步骤拆解／原因原理分析／内容拓展等。
具体步骤如下：／导致这种情况的原因主要是……
物联网是一个行业的统称，比如说汽车、水稻、网际网路等行业一样。
只有中国人民银行才有货币发行权,其他任何企业说发行货币的都是传销骗子。
发行原始股也不会随便这样来发的,需要专业的证券公司来 *** 作,其他个人说交钱可以给原始股的基本是传销骗子。
如果有人说这个是原始股货币送积分要个人资讯什么的，基本可以确认是传销。
看到请点赞让更多人看到，防止上当受骗
传销的百科: 网页连结
投资理财到底是赚钱还是亏钱理财是为了赚钱，总的来说正常情况下理财还是赚钱的，只是收益有所不同，但国内很多公司挂羊头卖狗肉，鱼龙混杂，投资得做好甄别，以免血本无归，可以再说说具体需求，以便提供具有 *** 作性的建议
投资理财是传销吗？只要是正规机构的，都是合法的。传销特点，超过三层的下家分红。物品没有实际的价值。现在流行的炒什么币就要小心了。还有什么国家政策之类的要投资。传销的人一般都会给你画一个很大的饼，讲一个很吸引人的故事。比如说某某，通过了这个投资获得了很夸张的财富。这些都不要去相信。最保险的就是买国债，然后就是基金。然后就是风险大的是股票。风险和收入是成正比的。但这些都是合法的，只要是看自己的抗风险能力，和自己的理财能力来选择吧。
投资理财到底是干嘛的？投资理财是指投资者通过合理安排资金，运用诸如储蓄、银行理财产品、债券、基金、股票、期货、外汇、房地产、保险以及黄金等投资理财工具对个人、家庭和企事业单位资产进行管理和分配，达到保值增值的目的，从而加速资产的增长。投资理财不等于简单的攒钱、存钱，把钱放在银行里，也不等于简单的炒股(股票买卖)。投资理财是根据需求和目的将所有财产和负债在内的所有资产和负债进行积极主动的策划、安排、置换、重组等使其达到保值、增值的综合的、系统的、全面的经济活动。
唐卡投资理财是骗局吗 这个是拆分模式
做的比较好的
现在也就agk
其余多数是假盘
骗钱的
所在城市若有招商银行，也可以了解下招行发售的理财产品，您可以进入招行主页，点选 理财产品-个人理财产品 页面检视，也可通过 搜寻 分类您需要的理财产品。
温馨提示：购买之前请详细阅读产品说明书。
这个主要是看个人的看法，
每个人有每个人的想法，都是不一样的
这个拆分模式是有传销的影子，
也有不是传销的性质
主要还是看个人怎么去看待这个东西
最早做这个模式的现在也有11年的时间了依然健在
国内不少银行已经开始尝试通过大数据来驱动业务运营，如中信银行xyk中心使用大数据技术实现了实时营销，光大银行建立了社交网络信息数据库，招商银行则利用大数据发展小微贷款。从发展趋势来看，银行大数据应用总的可以分为四大方面：
第一方面：客户画像应用。
客户画像应用主要分为个人客户画像和企业客户画像。个人客户画像包括人口统计学特征、消费能力数据、兴趣数据、风险偏好等；企业客户画像包括企业的生产、流通、运营、财务、销售和客户数据、相关产业链上下游等数据。值得注意的是，银行拥有的客户信息并不全面，基于自身拥有的数据有时难以得出理想的结果甚至可能得出错误的结论。
比如，如果某位xyk客户月均刷卡8次，平均每年打4次客服电话，从未有过投诉，按照传统的数据分析，该客户是一位满意度较高流失风险较低的客户。但如果看到该客户的微博，真实情况是：工资卡和xyk不在同一家银行，还款不方便，好几次打客服电话没接通，客户多次在微博上抱怨，该客户流失风险较高。所以银行不仅仅要考虑银行自身业务所采集到的数据，更应考虑整合外部更多的数据，以扩展对客户的了解。包括：
（1）客户在社交媒体上的行为数据（如光大银行建立了社交网络信息数据库）。通过打通银行内部数据和外部社会化的数据可以获得更为完整的客户拼图，从而进行更为精准的营销和管理；
（2）客户在电商网站的交易数据，如建设银行则将自己的电子商务平台和信贷业务结合起来，阿里金融为阿里巴巴用户提供无抵押贷款，用户只需要凭借过去的信用即可；
（3）企业客户的产业链上下游数据。如果银行掌握了企业所在的产业链上下游的数据，可以更好掌握企业的外部环境发展情况，从而可以预测企业未来的状况；
（4）其他有利于扩展银行对客户兴趣爱好的数据，如网络广告界目前正在兴起的DMP数据平台的互联网用户行为数据。
第二方面：精准营销
在客户画像的基础上银行可以有效的开展精准营销，包括：
（1）实时营销。实时营销是根据客户的实时状态来进行营销，比如客户当时的所在地、客户最近一次消费等信息来有针对地进行营销（某客户采用xyk采购孕妇用品，可以通过建模推测怀孕的概率并推荐孕妇类喜欢的业务）；或者将改变生活状态的事件（换工作、改变婚姻状况、置居等）视为营销机会；
（2）交叉营销。即不同业务或产品的交叉推荐，如招商银行可以根据客户交易记录分析，有效地识别小微企业客户，然后用远程银行来实施交叉销售；
（3）个性化推荐。银行可以根据客户的喜欢进行服务或者银行产品的个性化推荐，如根据客户的年龄、资产规模、理财偏好等，对客户群进行精准定位，分析出其潜在金融服务需求，进而有针对性的营销推广；
（4）客户生命周期管理。客户生命周期管理包括新客户获取、客户防流失和客户赢回等。如招商银行通过构建客户流失预警模型，对流失率等级前20%的客户发售高收益理财产品予以挽留，使得金卡和金葵花卡客户流失率分别降低了15个和7个百分点。
第三方面：风险管控
包括中小企业贷款风险评估和欺诈交易识别等手段。
（1）中小企业贷款风险评估。银行可通过企业的产、流通、销售、财务等相关信息结合大数据挖掘方法进行贷款风险分析，量化企业的信用额度，更有效的开展中小企业贷款。
（2）实时欺诈交易识别和反洗钱分析。银行可以利用持卡人基本信息、卡基本信息、交易历史、客户历史行为模式、正在发生行为模式（如转账）等，结合智能规则引擎进行实时的交易反欺诈分析。如IBM金融犯罪管理解决方案帮助银行利用大数据有效地预防与管理金融犯罪，摩根大通银行则利用大数据技术追踪**客户账号或侵入自动柜员机(ATM)系统的罪犯。
第四方面：运营优化。
（1）市场和渠道分析优化。通过大数据，银行可以监控不同市场推广渠道尤其是网络渠道推广的质量，从而进行合作渠道的调整和优化。同时，也可以分析哪些渠道更适合推广哪类银行产品或者服务，从而进行渠道推广策略的优化。
（2）产品和服务优化：银行可以将客户行为转化为信息流，并从中分析客户的个性特征和风险偏好，更深层次地理解客户的习惯，智能化分析和预测客户需求，从而进行产品创新和服务优化。如兴业银行目前对大数据进行初步分析，通过对还款数据挖掘比较区分优质客户，根据客户还款数额的差别，提供差异化的金融产品和服务方式。
（3）舆情分析：银行可以通过爬虫技术，抓取社区、论坛和微博上关于银行以及银行产品和服务的相关信息，并通过自然语言处理技术进行正负面判断，尤其是及时掌握银行以及银行产品和服务的负面信息，及时发现和处理问题；对于正面信息，可以加以总结并继续强化。同时，银行也可以抓取同行业的银行正负面信息，及时了解同行做的好的方面，以作为自身业务优化的借鉴。
银行是经营信用的企业，数据的力量尤为关键和重要。在“大数据”时代，以互联网为代表的现代信息科技，特别是门户网站、社区论坛、微博、微信等新型传播方式的蓬勃发展，移动支付、搜索引擎和云计算的广泛应用，构建起了全新的虚拟客户信息体系，并将改变现代金融运营模式。
大数据海量化、多样化、传输快速化和价值化等特征，将给商业银行市场竞争带来全新的挑战和机遇。数据时代，智者生存，未来的银行信贷，是从数据中赢得未来，是从风控中获得安稳。
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