物联网的 *** 作系统调度“物体”本身，因此它很可能将融合人类 *** 作系统与PC时代 *** 作系统的两种形态，物联网 *** 作系统对“物体”的调度过程通过层层分发、层层下达，通过调度云、边、端，不同层级中不同设备的计算资源而实现。
因此，物联网中的 *** 作系统涉及到芯片层、终端层、边缘层、云端层等多个层面。单一层次的物联网 *** 作系统与安卓在移动互联网领域的地位和作用类似，实现了应用软件与智能终端硬件的解耦。就像在安卓的生态环境中，开发者基本不用考虑智能终端的物理硬件配置，只需根据安卓的编程接口编写应用程序，就可以运行在所有基于安卓的智能终端上一样，物联网 *** 作系统的作用也是如此。
在物联网 *** 作系统开发企业中，由爱投斯开发的物联网 *** 作系统具备得天独厚的优势。
IOTOS®物联网 *** 作系统定位可以类比成Windows *** 作系统。Windows *** 作系统是对单一设备进行硬件集成，比如显卡、声卡、屏幕、网卡等，提供驱动开发、应用开发套件和系统自带应用。
IOTOS®物联中台则是面向项目级的 *** 作系统对智慧项目涉及的传感器、设备以及业务子系统，进行采集、集成、融合打通，向下提供设备接入SDK，向上提供应用开发API，同时提供场景通用的内置应用，以此引领智慧项目实现标准化。
因此在物联网的环境下，尤其需要 *** 作系统来屏蔽物联网底层硬件碎片化差异，提供统一的编程接口，降低物联网应用开发的门槛、成本和时间。
为了应对严重的碎片化现状，采用IOTOS®物联网 *** 作系统，该 *** 作系统主要是对设备进行抽象，快速集成、采集，提供统一的设备和数据管理服务，以及统一的上层应用接口，对应用层屏蔽接入设备或系统的差异，极大降低物联网项目应用成本。
自2017年国务院印发《关于深化“互联网+先进制造业” 发展工业互联网的指导意见》之后，各地纷纷加快工业互联网的建设与发展步伐。发展工业互联网，网络体系是基础，平台体系是关键，安全体系是保障。各省市、各地区应紧紧系统构建网络、平台、安全三大体系，打造人、机、物全面互联的新型网络基础设施，全力推进七大任务：
1夯实网络基础
夯实工业互联网的网络基础，应围绕网络改造升级、提速降费、标识解析，推进三方面的工作：
第一，以IPv6、工业无源光网络（PON）、工业无线、时间敏感网络（TSN）等技术，改造工业企业内网；
第二，以IPv6、软件定义网络（SDN）以及新型蜂窝移动通信技术（即5G技术），实现工业企业外网的升级改造；
第三，推进标识解析体系建设，围绕工业互联网标识解析国家顶级节点，推动行业性二级接机点的建设与连接。
2打造平台体系
第一，培育工业互联网平台，以企业为主导，构建跨行业、跨领域平台，实现多平台互联互通。
第二，开展工业互联网平台试验验证。支持产业联盟、企业与科研机构合作共建测试验证平台，开展技术验证与测试评估。
第三，推动、吸引企业上云。鼓励工业互联网平台在产业集聚区落地，通过财税支持、政府购买服务等方式，鼓励中小企业的业务系统向云端迁移。
第四，培育工业APP，支持软件企业、工业企业、科研院所等开展合作，培育一批面向特定行业、特定场景的工业APP。
3加强产业支撑
要加强产业支撑，必须加大关键共性技术攻关力度，提升产品与解决方案供给能力：
第一，关键共性技术支撑。鼓励企业和科研院所合作，围绕工业互联网核心关键技术、网络技术、融合应用技术开展联合攻关，促进边缘计算、人工智能、增强现实、虚拟现实、区块链等技术在工业互联网应用。
第二，系统解决方案支撑。围绕智能传感器、工业软件、工业网络设备、工业安全设备、标识解析等领域，推广一批经济实用的微服务化系统解决方案。
4促进融合应用
融合创新工作应围绕大型企业和中小型企业两大主体开展：
针对大型企业，加快工业互联网在工业现场的应用；开展用于个性需求与产品设计，生产制造精准对接的规模化定制；
针对中小企业，实现业务系统向云端迁移；开展供需对接、集成供应链、产业电商、众包众筹等创新型应用。
5完善生态体系
第一，构建创新体系：有效整合高校、科研院所、企业等创新资源，围绕重大共性需求与行业需要，面向关键技术与平台需求，开展产学研协同创新。
第二，构建应用生态，鼓励工业互联网服务商面向制造业企业提供咨询诊断、展示展览、行业资讯、人才培训、园企对接等增值服务。
第三，构建企业协同发展体系，以需求为导向，基于工业互联网平台，构建中介型共享制造、众创型共享制造、服务型需求共享制造、协同型共享制造等新型生产组织方式。
第四，构建区域协同发展体系，建设工业互联网创新中心、工业互联网产业示范基地。
6强化安全保障
安全保障是发展工业互联网的底线，必须切实提升安全防护能力，建立数据安全保护体系，推动安全技术手段建设。此外，各地区还应大力发展信息安全产业，推动标识解析系统安全、工业互联网平台安全、工业控制系统安全、工业大数据安全等相关技术和产业发展，开展安全咨询、评估和认证等服务，提升整体安全保障服务能力。
7坚持开放合作
第一，加强地区乃至国际的企业协作，形成跨领域、全产业链紧密协作的关系。
第二，建立政府、产业联盟、企业等多层次沟通对话机制。
第三，积极参与国际组织的协同与合作，参与工业互联网标准规范与国际规则的研讨与制定。
参考资料：
百度百科：工业互联网
中国政府网：国务院关于深化“互联网+先进制造业” 发展工业互联网的指导意见
地区发展工业互联网，必须做好这七大任务
老师认为未来人工智能发展趋势如下：
①启用人工智能的芯片将成为主流
与其他技术和软件工具不同，人工智能主要依赖专业的处理器。为了适应人工智能的复杂需求，芯片制造商将研发能够运行启用人工智能的特制芯片。甚至像谷歌、脸书和亚马逊等科技巨头也会在这些特制芯片上投入更多资金。这些芯片会被用于与人工智能相关的特殊用途，比如自然语言处理、计算机视觉领域和语音识别。
②人工智能和物联网在边缘计算层相遇
2019年是不同技术与人工智能融合的一年。物联网将在边缘计算层与人工智能携手合作。产业物联网将利用人工智能的强大功能进行根本原因分析、执行机器的预测性维护和自动检测问题。
我们将在2019年看到分布式人工智能的兴起。智能将被分散，并且将更靠近正在进行例行检查的资产和设备。由神经网络驱动的高度复杂的机器学习模型将被优化，以便在边缘运行。
③迎接自动化机器学习系统
自动化机器学习系统是2019年人工智能产业最显著的发展趋势之一。有了自动学习的能力，开发者能够修补机器学习模型，创造准备好迎接未来人工智能挑战的机器学习新模型。
自动化机器学习系统将介于认知应用程序编程接口和定制机器学习平台之间。自动化机器学习系统最大的优势是，它向开发者提供了他们要求的自定义选项，同时简化了工作流程。当你把数据和可移植性相结合，自动化学习系统可以为你提供其他人工智能技术不具有的灵活性。
④拥抱智能运维
当人工智能用于应用程序时，它将改变我们管理基础架构的方式。 DevOps将被智能运维取代，它将使你的IT员工能够进行精确的根本原因分析。此外，它还可以让你轻松地从庞大的数据库中立即找到有用的见解和模式。大型企业和云供应商将受益于DevOps与人工智能的融合。
⑤神经网络集成
在开发神经网络模型时，人工智能开发人员将面临的最大挑战之一是选择最佳框架。有了市场上的数十种人工智能工具，选择最好的人工智能开发工具可能不像以前那么容易。不同神经网络工具包之间缺乏集成性和兼容性，这阻碍了人工智能的采用。微软和脸书等科技巨头已经在开发开放式神经网络交换（ONNX），允许开发人员跨越多个框架，重新使用神经网络模型。
⑥专业的人工智能系统成为现实
市场对专业系统的需求将在2019年成倍增长。各组织拥有的数据有限，但他们想要的是专业数据。这样的需求会驱动企业掌握可以帮助组织在内部生成高质量人工智能数据的工具。
2019年，重点将从数据量转移到数据质量。这将为可以在现实世界中发挥作用的人工智能奠定基础。企业将寻求能够专业人工智能解决方案提供商，帮助企业访问关键数据源，理解非结构化数据。
⑦人工智能技术将决定你的命运
虽然人工智能已经改变了你能想到的所有行业，但业界仍然缺乏拥有大量人工智能技能的人才。Espressive（加拿大电脑软件公司）的首席执行官帕特卡尔·霍恩（Pat Calhoun）说：“大多数组织都希望将人工智能作为数字化转型的一部分，但没有兑现承诺——让开发人员、人工智能专家和语言学家开发解决方案，甚至没有培养预先构建解决方案的引擎。
Awake Security（美国加利福尼亚州的威胁检测厂商）的首席执行官拉胡尔·卡什亚普（Rahul Kashyap）补充说：“有这么多人工智能驱动解决方案，企业现在应该更敏锐地了解他们的人工智能解决方案的‘黑匣子’中发生的事情。”他继续说道：“人工智能算法的训练、结构化或通知方式可能会导致输出的显著差异。适用于一家公司的正确方程将不适用于另一家公司。”
⑧人工智能可能会被不法之徒利用
就像硬币有正反两面一样，人工智能也有正面和负面影响。信息安全专家将使用人工智能来快速检测恶意活动。借助人工智能驱动的响应和机器学习算法，误报将减少90％。人工智能如果落入不法分子手中，网络犯罪分子将滥用它来完成他们的恶意企图。通过自动化，网络黑客的军队可以更成功地发动致命攻击。这将迫使企业以毒攻毒，投资人工智能驱动的安全解决方案。这些方案能够保护他们免受人工智能发起的攻击。
⑨人工智能驱动的数据转化
2019年，人工智能无处不在。从网络应用到医疗保健系统，从航空公司到酒店预订系统等，我们能在每个地方看到人工智能，它将处于数字化转型的最前沿。
夏威夷大学IT部门主席兼教授董贝博士（DrTung Bui）说：“由于制度、政治和社会原因，人工智能发展需要时间。我认为人工智能的最大趋势将是加速数字化转型，使现有的业务系统更加智能化。”
边缘计算有许多的应用场景，概括起来主要有以下十点，应用一：改进医疗设备性能和数据管理在医疗场景下，边缘计算主要帮助医疗保健体系的IT基础架构，具体来说，是防止医疗设备管理的应用程序发生延迟。在边缘计算的支持下，无需构建集中的数据中心，可对关键数据进行本地化，在安全性、响应速度和有效性上有更佳表现。
应用二：本地零售的实时数据分析
边缘计算的主要目的，是让运算尽可能接近数据源。在零售场景中，以往企业都是将各分支的数据汇总到中心位置进行分析，再进行决策和行动。而通过边缘计算，零售店铺可以在本地就进行数据处理和优化，这样组织的行动反馈就能更快更及时。
应用三：让虚拟现实更生动
在技术支持下，本地设备可以大大提升用户的参与程度，用户也可以有更生动、更即时的增强现实体验。在这个前提下，越来越多的企业将进行转型。
应用四：加速数据分析
在这一场景下，通过本地计算能力，在数据分析早期就引入较高智能水平的运算。这样可以使得数据更为清晰，从而加快企业的分析和决策速度。在云计算场景中，运算对智能化和精准度的要求较低，主要是在后期应用中使用，故而分析数据需要花费更多时间。
应用五：智能制造
其实边缘计算在智能制造方面属于基础层面的构架。在生产车间采进行“近实时”分析，可以提升运营效率，并增加边际效益从而提高利润。此外，通过边缘计算系统来收集数据、制造智能化工具过程中，可以及时识别异常情况，尽量避免产线停顿。
应用六：消除过剩数据
传统的云计算架构不可避免地会导致多余数据堆积在云存储里，比如物联网的感应数据等。这些数据大多都是无用的，对企业来说花费成本区储存这项数据基本上是没有必要的。边缘计算可以做到只向云端传输有效数据，让流程更为优化。
应用七：让安保系统响应更快速
对于那些建有庞大又复杂的安保系统的企业来说，边缘计算非常实用，它可以有效筛选出关键信息防止带宽的浪费。举例来说，动作捕捉摄像机如具备运算能力，就可以只上传有价值的信息。
应用八：现实数据收集
在零售环境下，物联网、数字标签、IP光纤都是实现边缘计算的基础配置。未来我们的业务将依赖规模在万亿级别的数据挖掘和集成。边缘计算通过本地设备和传感器，协同云端一起收集现实数据，能够做到这个量级的数据聚合。
应用九：降低运营成本减少存储需求
在边缘计算加成下，收集到的数据无需在本地和中央服务器之间穿梭，就可以让本地设备知道要执行哪个功能。这样就可以节省运营成本和存储设备的投入了。
应用十：让诊断与治疗更有针对性
这虽然也是医疗场景的应用，但这里的边缘计算更专注提升病患的康复体验。医疗物联网设备在边缘计算应用下，可以更快更早地检测出病人的异常健康数据。这就可以让医生的诊断措施和医疗干预来得更及时。此外，随着可穿戴系统的普及，存储设备及传感器的成本也会不断下降。在边缘计算技术的帮助下，看病就医将从“被动治疗”转变为AI辅助下的实时的、预测性的保健式医疗。
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