物联网未来的趋势是什么

2006至2020年，物联网应用从闭环、碎片化走向开放、规模化，智慧城市、工业物联网、车联网等率先突破。中国物联网行业规模不断提升，行业规模保持高速增长，江苏、浙江、广东省行业规模均超千亿元。

截至到2019年，我国物联网市场规模已发展到15万亿元。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。

近年来，我国政府出台各类政策大力发展物联网行业，不少地方政府也出台物联网专项规划、行动方案和发展意见，从土地使用、基础设施配套、税收优惠、核心技术和应用领域等多个方面为物联网产业的发展提供政策支持。在工业自动控制、环境保护、医疗卫生、公共安全等领域开展了一系列应用试点和示范，并取得了初步进展。

目前我国物联网行业规模已达万亿元。中国物联网行业规模超预期增长，网络建设和应用推广成效突出。在网络强国、新基建等国家战略的推动下，中国加快推动IPv6、NB-IoT、5G等网络建设，消费物联网和产业物联网逐步开始规模化应用，5G、车联网等领域发展取得突破。

政策推动我国物联网高速发展

自2013年《物联网发展专项行动计划》印发以来，国家鼓励应用物联网技术来促进生产生活和社会管理方式向智能化、精细化、网络化方向转变，对于提高国民经济和社会生活信息化水平，提升社会管理和公共服务水平，带动相关学科发展和技术创新能力增强，推动产业结构调整和发展方式转变具有重要意义。

以数字化、网络化、智能化为本质特征的第四次工业革命正在兴起。物联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，通过对人、机、物的全面互联，构建起全要素、全产业链、全价值链全面连接的新型生产制造和服务体系，是数字化转型的实现途径，是实现新旧动能转换的关键力量。

我国物联网行业呈高速增长状态 未来将有更广阔的空间

自2013年以来我国物联网行业规模保持高速增长，增速一直维持在15%以上，江苏、浙江、广东省行业规模均超千亿元。中国通信工业协会的数据表明，随着物联网信息处理和应用服务等产业的发展，中国物联网行业规模已经从2013年的4896亿元增长至2019年的15万亿元。

虽然我国物联网发展显著，但我国物联网行业仍处于成长期的早中期阶段。目前中国物联网及相关企业超过3万家，其中中小企业占比超过85%，创新活力突出，对产业发展推动作用巨大。

物联网作为中国新一代信息技术自主创新突破的重点方向，蕴含着巨大的创新空间，在芯片、传感器、近距离传输、海量数据处理以及综合集成、应用等领域，创新活动日趋活跃，创新要素不断积聚。

物联网在各行各业的应用不断深化，将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。

在政策、经济、社会、技术等因素的驱动下，2020年GSMA移动经济发展报告预测，2019-2025年复合增长率为9%左右，2020年中国物联网行业规模目标16亿元，按照目前物联网行业的发展态势，十三五规划的目标有望超预期完成;预计到2025年，中国物联网行业规模将超过27万亿元。

未来物联网行业将向着多元方向发展

标准化是物联网发展面临的最大挑战之一，它是希望在早期主导市场的行业领导者之间的一场斗争。目前我国物联网行业百家争鸣，还未有一个统一的标准出现。因此在未来可能通过不断竞争将会出现限数量的供应商主导市场，类似于现在使用的Windows、Mac和Linux *** 作系统。

合规化同样是当下物联网面临的问题之一，特别是数据隐私问题。目前数据隐私已成为网络社会的一个关键词，各种用户数据泄露或被滥用的事件频发，特别是Facebook的丑闻引发了全球担忧。

因此在未来，我国各种立法和监管机构将提出更加严格的用户数据保护规定，，用户的敏感数据可能会随着时间的推移而受到更严格的监管。

多重技术推动物联网技术创新

从技术创新趋势来看，物联网行业发展的内生动力正在不断增强。连接技术不断突破，NB-Iot、eMTC、Lora等低功耗广域网全球商用化进程不断加速;物联网平台迅速增长，服务支撑能力迅速提升;

区块链、边缘计算、人工智能等新技术题材不断注入物联网，为物联网带来新的创新活力。受技术和产业成熟度的综合驱动，物联网呈现“边缘的智能化、连接的泛在化、服务的平台化、数据的延伸化”等特点。

上数据来源于前瞻产业研究院《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》。

《物联网——未来已来》Internet Of Things

本书175页，共8章，主要介绍物联网这个概念。

本书不仅仅是对物联网只是进行深入的挖掘，更多的是引导大家去感受一个全新时代的到来。
一、物联网是什么

将人类过去的科技成果集大成而达成一种全新的未来生活状态。换句通俗易懂的话来说， 就是让人们享受更加舒适便捷的生活。

举个栗子：在你喝水的前一刻，水温、口味乃至于你健康息息相关的营养素已经为你贴身准备好，而这个结果是通过你的衣服、睡眠、运动和生活习惯等先关数据在云端处理后所得到。
二、以往人们的误解

人们很容易联想到智能制造，但目前市面上所说的智能家居，基本都是通过手机远程控制来实现，但这个并不是所谓的智能。人们第一个想到的词是“ *** 作”或者“控制”，而真正的智能家居，应和“无感”挂钩，让我们忽视它是只能产品。

举个栗子：智能空调，不是你在室外，然后提前通过手机远程提前打开好空调；而是，你一进门，智能空调能够根据家里的气温和是否有人控制温度，它获得的只是气温的数据，而提供的是舒适的生活环境。

三、物联网和互联网的区别

互联网可以看做是人的信息化，而物联网则是整个世界的信息化。

物联网的技术与互联网最大的不同在于信息传递的方式，需求表达这一过程将被弱化。未来会产生跟过的终端并不是需要用户去互动，而是实现自动地、智能地直接为人服务。

四、未来的发展

物物相连，可以考虑从两个方面发力：①成熟：穿戴类设备作为与主人实时联动的产品；②发展机会：关注那些还不具备联网能力的市场。

车联网、云端的计算、智能生活。。。
未来逐渐朝这个方向发展，有点像现在看的科幻里面，所有东西都是非常智能，人为 *** 作非常少；这些都需要庞大的数据系统，以及制造研发等等；目前还不太成熟，一是因为一个概念被炒起来后，很多不太懂得商家纷涌而入，而导致用户对这个概念有所曲解；另一个是目前所谓的人工智能，适用范围还有很大的技术挑战，有些研发出来的东西又因成本过高，大部分用户还未曾接触体验过。不过这个世界发展这么迅速，20年前谁能想到现在网速这么发达，手机、ipad的到处都是，就像书里面提到，未来家里的照明系统不会有明显的开关，连接手机app都不用，而是通过传感器来控制，未来的孩子，将很难理解“电灯开关”的概念。作为普通用户而言，我们积极的去拥抱这个号变化即可；对于商业者而言，需要看好其中的潜力，抓准机会。

写在最后，这个“物联网”概念很早就被提出，无意中在图书馆看到，小小一本，才175页，于是打算借来看看。其实，个人并不是很喜欢看知识类的书籍，觉得会很枯燥无味；之所以选择来看，是想来重新梳理对我来说已经属于常识性的东西。最后发现这样的梳理不仅让我重新理解这个概念，同时，从其他角度看看别人对于这个概念的理解，从而引发自己更多的思考。

2019年2月16日

凯文·阿什顿。

英文名Kevin Ashton，他是麻省理工学院的执行理事和麻省理工学院自动识别中心的创始人。

因为提出了物联网的概念，所以也被称为“物联网之父”。凯文·阿什顿曾说过：互联网时代美国第一，物联网时代中国第一。

提出过程：

“物联网”概念最早是他于1998年春在宝洁公司的一次演讲中首次提出。

90年代中期，艾什顿加入宝洁公司做品牌管理，负责发布玉兰油彩妆系列。当他走入零售店铺巡视时，发现了一种棕色的唇膏总是处于售罄的状态，而库存里却还有不少。

一开始，艾什顿被告知这只是偶然的现象，但经过调查，他发现至少在十家店铺中，有四家存在同样的问题，没有在货架上有针对性的摆放正确的产品。

当时，零售商利用条形码管理库存，但是这并不能帮助他们选择应该在货架上摆放何种商品，因为条形码无法跟踪物品的位置信息。而零售商推出的会员卡中，会内置一种应用了无线射频识别技术（RFID）的无线通信芯片。

这让艾什顿产生了灵感，如果在口红的包装中内置这种芯片，并且有一个无线网络能随时接收芯片传来的数据，零售商们就可以获知货架上有哪些商品，及时知道何时需要补货了。

于是，艾什顿开始在宝洁公司的内部讲座中使用“物联网”的概念，认为移动互联技术可以使得万物相连，帮助人们更好地做出决策，这引起了广泛关注。

当时作为麻省理工学院（MIT）赞助商的宝洁公司遂派艾什顿与MIT合作进行研究，成立了自动识别（Auto-ID）中心，将物联网的概念变成了现实，专注研究RFID技术以及智能包装系统。

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

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