nat123怎么实现物联网设备数据上传到调试助手上

nat123实现物联网设备数据上传到调试助手上步骤如下：
1在物联网设备上添加nat123SDK。nat123SDK可以在nat123官网上下载并集成到设备中。
2在nat123官网上注册账号，并创建一个应用。在创建应用时，需要选择调试助手作为数据接收端，并获取应用的Appkey。
3在物联网设备中，将Appkey添加到nat123SDK的初始化代码中。这样，设备就可以将数据发送到应用中。
4在调试助手中，创建一个数据接收端，并将Appkey添加到数据接收端的配置中。
5在物联网设备中，通过nat123SDK发送数据到调试助手的数据接收端。
6在调试助手中，查看接收到的数据。
物联网是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程。

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>花开半夏
面向物联网的21个开源软件项目有哪些,物联网开源平台搭建
admin 07-26 04:41 166次浏览
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准
51CTOcom直译物联网市场呈现碎片化、无定形化、不断变化的特征，其性质通常只需关注互 *** 作性。 难怪开源在这方面不俗。 ——客户犹豫不决，害怕将物联网的未来寄托在可能难以定制或互联的专有平台上。
本文介绍了主要的开源软件项目，重点讨论了面向家庭和工业自动化的开源技术。 我们忽略了专注于垂直领域的物联网项目，如Automotive Grade Linux和Dronecode。 我们还忽略了面向互联网的开源 *** 作系统发行版，包括Brillo、Contiki、Mbed、OpenWrt、Ostro、Riot和Ubuntusnappping。这次，我们将智能
这里介绍的21个项目包括由Linuxfoundation管理的两个大型项目： Allseen(Alljoyn )和ocf (iotivity )，以及物联网传感器的端点和网关我还介绍了几个专门针对物联网生态系统特定领域的小项目。 我们曾介绍过更多的项目，但越来越难分清物联网软件和普通软件的区别。 从嵌入式环境到云，越来越多的项目都带有物联网元素。
您声称这21个项目都是开源的，但请确保完整的名称不在本文的范围内。 它们至少在生态系统的一个部分运行Linux，大多数都完全支持Linux，从开发环境到云/服务器、网关和传感器端点部件。 大多数组件都有可以在Linux开发板(如Raspberry Pi和BeagleBone )上运行的组件，大多数都支持Arduino。
物联网领域仍然有很多专有技术，特别是在自上而下的企业平台上。 但是，其中也提供了部分开放访问权限。 例如，威瑞森的ThingSpace针对4G智慧城市APP应用，拥有一套免费的开发API，支持开发板，尽管核心平台本身是独一无二的。 相似的是，亚马逊的AWS物联网工具包包括部分开放的设备SDK和开源入门工具包。
其他主要的专有平台包括苹果的HomeKit和微软的Azure物联网工具包。 在拥有230个成员的Thread Group中，该组织监督基于6LoWPAN的对等Thread网络协议。 Thread Group由谷歌的母公司Alphbet旗下的Nest设立，没有提供像AllSeen和OCF那样全面的开源框架。 但是，它与Brillo相关，也与Weave物联网通信协议相关。 5月，Nest发布了名为OpenThread的开源版Thread。
介绍21个面向物联网的开源软件项目。
AllseenAlliance(Alljoyn ) )。
由Allseenalliance(asa )监管的AllJoyn互 *** 作系统框架可能是市场上采用最广泛的开源物联网平台。
Bug Labs dweet和freeboard
bugglas是从制造基于模块化Linux的有bugh的硬件设备开始的，但很久以前就演变成了与硬件无关的企业级物联网平台。 Bug Labs提供“dweet”消息、警告系统和“freeboard”物联网设计APP。 dweet使用HAPI Web API和JSON来帮助发布和描述数据。 freeboard是一种拖放式工具，用于设计物联网仪表板和可视元素。
DeviceHive
DataArt基于AllJoyn的设备管理平台可以运行在许多云服务上，包括Azure、AWS、Apache Mesos和OpenStack。 DeviceHive专注于使用ElasticSearch、Apache Spark、Cassandra和Kafka，分析大数据。 有些网关组件可以在运行Ubuntu Snappy Core的任何设备上运行。 模块化网关软件与DeviceHive云软件和物联网协议配合使用，作为Snappy Core服务进行部署。
DSA
分布式服务架构(DSA )便于集中式设备的互 *** 作性、逻辑和APP应用。 DSA项目正在构建分布式服务链接(DSLinks )库，以支持协议转换以及与第三方数据源的数据集成。 DSA提供了一个可扩展的网络拓扑，其中包括多个DSLinks，用于在连接到分层代理分层结构的物理互联网边缘设备上运行。
EclipseIOT(Kura ) )。
Eclipse基金会的物联网主要围绕基于Java/OSGi的Kura API容器和聚合平台，支持在服务网上运行的m2m APP应用。 Kura基于Eurotech的Everywhere Cloud物联网框架往往与Apache Camel集成，后者是基于Java的基于规则的路由和中介引擎。 Eclipse物联网子项目包括Paho消息传递协议框架、面向轻量级服务器的Mosquitto MQTT体系结构和Eclipse SmartHome框架。 有些项目实现名为Californium的基于Java的受限APP应用协议(CoAP )。
Kaa
CyberVision支持的Kaa项目为云互联的大型物联网提供了可扩展的端到端物联网框架。
该平台包括一种支持REST的服务器功能，可用于服务、分析和数据管理，通常部署成由Apache Zookeeper协调的节点集群。Kaa的端点SDK支持Java、C++和C开发，负责处理客户机/服务器通信、验证、加密、持久性和数据编排。SDK包括针对特定服务器、支持GUI的模式，这些模式可转换成物联网物件绑定。模式治理语义，并抽象一组迥异设备的功能。
Macchinaio
Macchinaio提供了一种“支持Web、模块化、可扩展的”JavaScript和C++运行时环境，可用于开发在Linux开发板上运行的物联网网关应用程序。Macchinaio支持一系列广泛的传感器和连接技术，包括Tinkerforge bricklet、XBee ZB传感器、GPS/GNSS接收器、串行和GPIO联网设备以及方向感应器。
GE Predix
GE面向工业物联网的平台即服务(PaaS)软件基于Cloud Foundry。它增添了资产管理、设备安全、实时预测分析，并支持不同数据的采集、存储和访问。GE Predix是GE为内部运营而开发的，它已成为最成功的企业物联网平台之一，收入大约60亿美元。GE最近与HPE达成了合作伙伴关系，HPE将把Predix整合到自己的服务中。
Home Assistant
这个作为后起之秀的草根项目提供了一种面向Python的家居自动化方法。
Mainspring
M2MLabs的基于Java的框架针对远程监控、车队管理和智能电网等应用领域中的M2M通信。与许多物联网框架一样，Mainspring高度依赖REST Web服务，并提供了设备配置和建模工具。
Node-RED
这种面向Nodejs开发人员的可视化布线工具拥有基于浏览器的数据流编辑器，可用于设计物联网节点当中的数据流。然后，节点可以迅速部署成运行时环境，并使用JSON来存储和共享。端点可以在Linux开发板上运行，支持的云包括Docker、IBM Bluemix、AWS和Azure。
Open Connectivity Foundation(IoTivity)
英特尔和三星支持的开放互联联盟(OIC)组织和UPnP论坛组成的这个组织正在努力成为物联网方面领先的开源标准组织。OCF的开源IoTivity项目依赖充分利用的JSON和CoAP。
openHAB
OpenIoT
这款基于Java的OpenIoT中间件旨在使用一种公用云计算交付模式，为开放、大规模的物联网应用提供便利。除了表示物联网物件的本体、语义模型和标注外，该平台还包括传感器和传感器网络中间件。
OpenRemote
OpenRemote为家庭和楼宇自动化而设计，它以广泛支持众多智能设备和网络规范而出名，比如1-Wire、EnOcean、 xPL、Insteon和X10等规范。规则、脚本和事件都得到支持，还有基于云的设计工具，可用于用户界面、安装、配置、远程更新及诊断。
OpenThread
这是Nest最近从基于6LoWPAN的物联网Thread无线网络标准分离出来的开源项目，它还得到了ARM、Microchip旗下的Atmel、Dialog、高通和德州仪器的支持。OpenThread实现了所有Thread网络层，还实现了Thread的端点设备、路由器、Leader和边界路由器等角色。
Physical Web/Eddystone
谷歌的Physical Web让蓝牙低能耗(BLE)信标可以将URL发送到智能手机。它针对谷歌的Eddystone BLE信标经过了优化，这提供了除苹果的iBeacon之外的一种开放技术。其想法是，行人可以与任何具有BLE功能的支持性设备(比如汽车停放计时器、标牌或零售产品)联系。
PlatformIO
基于Python的PlatformIO包括IDE、项目生成器和基于Web的库管理器，它是为访问来自基于微控制器的Arduino和基于ARM Mbed的端点的数据设计的。它为200多种板卡提供了预先配置的设置，并与Eclipse、Qt Creator及其他IDE整合起来。
The Thing System
这种基于Nodejs的智能家居“监管”软件声称支持真正的自动化，而不是简单的通知。其自学习人工智能软件可处理许多协同式M2M *** 作，不需要由人干预。缺少云组件恰恰提供了更好的安全性、隐私性和控制性。
ThingSpeak
成立五年的ThingSpeak项目专注于传感器日志、位置跟踪、触发器及提醒以及分析。ThingSpeak用户可以使用用于物联网分析和可视化的MATLAB版本，不需要向Mathworks购买许可证。
Zetta
Zetta是一种面向服务器的物联网平台，利用Nodejs、REST和WebSockets构建而成，奉行基于数据流的“响应式编程”开发理念，用Siren超媒体API连接起来。设备被抽取成REST API，用云服务连接起来，这些服务包括可视化工具，并支持Splunk之类的机器分析工具。该平台可将Linux和Arduino开发板之类的端点与Heroku之类的云平台连接起来，以便构建地理分布式网络。
转载于:>想搞物联网设计，如何选择适合自己的开发板？

新手入门ESP8266和ESP32，怎么选择第一块开发板才能学到东西，真正的将物联网实践起来？

公司要求设计一款接入IoT的智能产品，百度的资料东拼西凑，买来的样品开发板上手不会用，没有案例demo可以借鉴，客服还搞不懂技术？

买来的模组还需要自己设计外围电路，增加研发周期？

开发板买来不知道是真是假，调试问题不知道是连接错误还是开发板质量问题？

本文带您解决新手入门物联网开发怎么选择开发板！
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选择开发板不得不考虑的几点：

1 遵循的通信协议、通信接口、天线形式；

2物联网开发套件：硬件、软件、固件选择；

3可否与市面上的主流云平台进行对接；

4模组、开发板是否有成熟案例和解决方案，用户群体基数如何？

安信可科技提供的模组和开发板可遵循的协议有：WiFi协议：24G/58G，蓝牙协议：BLE 42/50、lorawan协议。

定位解决方案，支持的定位方式有：室内UWB定位、BDS/GPS/GLONASS/GALILEO/QZSS/SBAS 多模卫星定位、NB-IoT定位。

通信接口：模组支持常见一下接口HSPI 、UART、I2C、I2S、IR Remote Control、PWM、GPIO

天线形式：板载PCB天线，通孔焊盘，IPEX接口外接天线，可根据具体的项目需求进行定制。

可对接的云平台：

阿里系：阿里云物联网平台、阿里物联网生活平台、天猫精灵云平台；

小米系：小米 IoT 平台，可以通过米家APP和小爱同学对模组或开发板进行智能语音控制；

腾讯系：微信硬件云平台：AirSync、AirKiss、硬件 JSAPI、直连 SDK 等；腾讯云物联网开发平台；

京东系：京东小京鱼平台（正在筹备中）

安信可科技全系列模组专题：

ESP8266 系列模组专题 [安信可科技]
ESP32 系列模组专题
GPRS A9/A9G 及 4G Cat1 CA-01 系列模组专题

24G 模组专题

LoRa 系列模组专题

LoRaWAN 解决方案

蓝牙 模组专题
GPS 模组专题

RTL87XX 系列模组专题

UWB 模组专题

SI4432 模组专题

NB-IoT 模组专题

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通过AIoT开发平台，开发者能够以零代码/低代码的方式快速搭建一套完整的物联网系统，这种全新的高生产力开发方式，大大降低了物联网开发门槛，加速缩短整体开发周期，降低研发成本。
机智云AIoT开发平台遵循开放设计原则，采用微服务架构，平台为开发者提供自助式智能硬件开发工具与开放的云端服务。通过傻瓜式的自助工具、完善的SDK与开放的API，拖拉拽实现IoT设备研发，最大限度降低IoT设备开发的技术门槛，帮助个人及企业开发者快速实现设备智能化升级，有效降低研发成本；同时基于海量开发者接入、资源d性配置、云化部署运行等优势，有效促进创新产品和服务规模化应用。
设备端开发：基于数字孪生技术实现物理组件在云端映射，提供可模拟调试的虚拟设备；真实设备通过机智云连接组件GAgent为设备端、云端和APP端提供连接服务，并提供每个开发环节的SDK，自动代码生成工具、开源开发工具和完整解决方案。
APP开发：提供了APP SDK、开源框架、微信SDK，便于开发者快速构建手机应用端系统，只需根据工具指引实现业务功能，无需实现底层功能。
企业应用开发：提供了SNoti等消息传输工具，通过企业API控制设备、进行设备数据的统计分析，以实现企业对设备、设备消费者的运营管理需要。
协同应用开发：针对企业复杂需求打造的中台架构，包括技术中台、业务中台和数据中台。技术中台提供物联网端到端技术框架和便捷化工具集合；业务中台对物联网设备、用户的通用业务提炼形成服务，供有物联网属性的各类应用使用，快速上线新业务，以达到快速物联网化和满足日益变化的业务诉求;数据中台对物联网数据进行标准化建模，设备数据、业务数据上传到云端后经过数据治理存储在数据中台的主题库中，包括用户中台、设备中台、应用中台等。

国外排名
Apple ARKit
Facebook AR Studio
Microsoft Windows Mixed Reality
PTC Vuforia
Google ARCore
ARToolKit
Wikitude
MaxST
Kudan
Xzimg
国内排名
百度AR
网易洞见AR
视＋EasyAR
亮风台HiAR
天眼AR
太虚AR
幻视AR
其他
排名依据
平台红利（市场机会）
免费及可用性（参与门槛）
开发者规模及质量（规模化）
成品性能、表现力和吸引力（实际效果）
国外AR SDK的综述
我们后面再解释“为什么国内排名只有7个”。
国外的SDK排名，从实用角度来说，靠谱的实际上只有前五。
从第六名的ARToolKit开始，要么是开源但代码完善度较差的项目，要么是付费使用才会好用的SDK，所以看看名字就罢，一笔带过。
Apple ARKit
2015年苹果收购了Metaio。Metaio此前也是不逊于Vuforia的iOS端AR SDK，但被收购后就不再提供下载和更新，可以认为Metaio就是ARKit的前身。支持升级iOS11的设备保有量过亿，ARKit是绑定功能，巨大的市场垄断优势压倒了其他同类对手，不排第一排第几？
Facebook AR Studio
优势同样也是App用户规模庞大，总规模超过iOS设备保有量，且平台具备自我推广能力，该优势略逊于iOS11。缺陷在于开发者仅能为其平台开发内容，商业化规则也由平台制定。故排第二。
Microsoft Windows Mixed Reality
Hololens的市场占有率目前完全称不上规模化，这是目前微软的主要瓶颈，但参考PC时代第三方厂商兼容硬件的普及，硬件的未来前景潜力巨大，近期已有若干款兼容产品推向市场。此外，微软的应用开发服务体系完整、健全成熟、兼容性强。平台生态基础非常扎实。故排第三。
PTC Vuforia
Vuforia被高通卖给了PTC。PTC是物联网公司，随着人工智能技术的发展，万物互联也将是未来趋势，AR作为交互显示类技术前景广阔。Vuforia原本免费向开发者提供，有一大批初始的死忠，尽管2016年Vuforia开始收取高昂授权费，撵走了一大批免费用户，但其仍是目前口碑较好的SDK。从目前看PTC没有明显要整合Vuforia的迹象，而是单独将其商业化，因此平台红利几乎没有，完全靠口碑。故暂时排第四。
Google ARCore
来得有点晚。ARKit已经箭在弦上了，Google匆匆推出了一个预览版。没有整合在Android里，不具备垄断优势。Android设备的市场占有率很高，但是性能、内核不像iOS设备那样集中，实战可用性如何，还需拭目以待。但超过Vuforia指日可待。故暂时排第五。
有了上述5个可选方案，余下的国外SDK基本没有必要赘述。
总的来说，国外前五的SDK优劣势如下：
Apple：用户体量巨大；但iOS11尚未开放，实际的用户市场反馈还不明显。
Facebook：用户体量巨大；但无法进入国内市场。
微软：开发体系成熟度高；但设备昂贵，消费市场发展速度太慢。
Vuforia：成熟、易用；在国内收费，且PTC将其导向物联网市场。
Google：Android设备保有量高，增速明显；刚刚推出仍需观望。
国内AR SDK的综述
国外AR SDK不太容易满足国内开发者需求，主要困难有：
语言沟通障碍
技术支持有时差问题
技术支持响应慢，且容易无果。
国外AR SDK中未来值得考虑的方案，仅Apple ARKit和微软。
面对C端市场，开发者选Apple ARKit更佳。面对B端市场，微软更有整合优势，通常B端解决方案不会采用手机这种常规设备。
国内的AR SDK有一定的本土化优势。对于开发者而言，国内的AR SDK各方面的优势，首选应看重的仍是平台红利（市场）。我们着重从这些SDK的平台优势和市场规模的角度，为开发者提供参考。
第一名：百度AR
官方平台：百度搜索“百度AR”，搜索结果第二项。第一项为百度AI开放平台，也可进入百度AR。
从使用规模上说，百度AR并不是第一，但是百度平台优势明显，只是起步略晚一些，短期内还没有发力的迹象。
百度AR并不是一个独立的SDK，而是从属于百度AI开放平台。众所周知，百度近半年来在AI领域持续发力，以致放弃了大量边缘业务，最近甚至卖掉了百度外卖（心疼一秒），可见百度在AI领域投入的决心之大。AR作为一种内容表现手段，从属于AI开放平台，也无可厚非。
百度AR SDK的slogan同样也标榜自己是“最AI的AR SDK”，意味着百度版AR SDK中将提供丰富的AI Feature。百度AR7月份开启内测申请，目前还处于测试使用阶段，从技术水平上，百度AR的功能丰富程度、性能值得期待。
平台红利：☆☆☆☆
百度AR开放平台上明确了开发者可享受的平台红利，一来源于手机百度，二来源于百度地图。
此外，百度还拥有部分线下广告资源，但这部分目测应该无法免费，或许只能提供给大客户。
相对于其他同类产品而言，百度AR最具平台红利的基础优势。
免费及可用性：☆☆☆
百度AR SDK的核心功能将永久免费。收费的部分可能是云端API和资源存储相关服务，云端API的具体收费标准暂时还没有公布，资源存储服务的资费标准参照百度云。
可用性方面，目前百度AR SDK的使用，还需“申请内测”，并未直接开放。
开发者规模及质量：☆☆
2016年百度地图公布的注册开发者规模有100万，鉴于百度AR SDK将百度地图作为为开发者提供的营销出口之一，基本可以认为百度AR SDK潜在的开发者规模可达百万级。
成品性能和表现力：☆☆☆
百度目前的案例可以归为几类：营销、公益、定制内容，仅有1个商业化案例，是针对百度地图的AR实景导航。
从案例数量上看，因为刚刚于7月份推出，目前官方案例仅15个，数量较少。
案例提供视频和可识别的体验标识。经小米MIX手机实测，AR内容的画面精细程度较高；稳定性中等偏上；必须将标识保持在摄像头画面里的情况下，有效识别距离大约为15cm ~ 80cm。
有兴趣的开发者可以通过百度AR SDK官网体验。需要提前准备“手机百度”App。
第二名：网易洞见AR
入口：百度搜索“网易洞见”，搜索结果第一项。
平台红利：☆☆☆
网易的平台级产品，最为知名的有3个，一是新闻客户端，二是网易云音乐，三是网易公开课。平台级产品和洞见AR没有直接关联，仅在网易云音乐内有一个“扫一扫”入口，主要用于关联的营销活动。与之相比，百度把AR扫一扫的入口集成在自家移动端的核心产品里。这一点网易洞见AR逊于百度AR。
和百度类似的是，网易也把AR放在了人工智能业务体系中，洞见AR团队属于网易人工智能事业部。把AR和AI视为从属关系，似乎是大公司的通用观点，尽管到现在为止还没有明显的“合体”内容出现。
网易洞见AR的平台红利存在，但是否会向普通开发者开放、如何为普通开发者提供红利机会，目前还没有明显的策略或计划。
免费及可用性：☆
网易洞见AR官网并没有直接提供SDK下载，仅提供了一个“联系我们”的表单。
这一点与其他SDK相比，极其独特。第一没有任何关于使用资费的说明，第二开发者无法直接参与使用，且没有开发者文档。对于一家大公司旗下的事业部而言，似乎并不太合理。
开发者规模及质量：☆☆
网易并非一个开放式的纯技术型公司，旗下鲜有听说有开发者社群的积累，潜在的开发者规模也缺乏合理依据支撑。
但随着网易在人工智能和AR等技术方向上的持续探索，形成自己的开发者社群或许有一定的可能，其品牌具备一定的号召力，但在开发者社群积累的执行层面可能会缺乏经验。
总体而言，☆☆☆是一个模糊的评价，主要支撑依据是其品牌。
成品性能和表现力：☆☆☆☆☆
网易洞见AR官网并未列举足够的开发案例，实际列举的案例仅“农夫山泉+网易云音乐”一项。该案例为营销案例，为此农夫山泉向市场投放了总计4亿瓶定制瓶身包装的矿泉水。
这一案例想必是网易洞见AR在事件营销方面建立了一个商业化的、规模化的、充分利用平台红利的、具备一定影响力的执行案例，但可能也是目前唯一一个。相比起其他SDK在这方面的成果，这个案例的质量和规模化程度要高很多，直接面向消费市场。
经我们用米6手机、iPhone 6s手机通过网易云音乐客户端，和定制版农夫山泉实测，其AR体验中等偏上，稳定性较好，空间贴合程度一般，但调性可以给满分。必须将标识保持在摄像头画面里的情况下，有效识别距离大约为10cm ~ 120cm。
有兴趣的朋友可以亲自试试。
*** 作流程：打开网易云音乐>菜单中找到“扫一扫”>切换到AR，扫瓶身。
洞见AR官网除了上述案例，并未提供其他明确的案例，仅提供了三个动图，以展示其SDK的稳定性。（由于官方提供的Gif图过大，压缩后画质受损，如有必要建议直接前往洞见AR官网查看）
从“农夫山泉”案例的实际体验来看，上述图示基本符合事实效果。
第三名：视+ EasyAR
EasyAR目前在国内有一定数量规模的开发者，根据其最新的融资消息称，其开发者数量约在30000上下。这一定程度上得益于Vuforia去年的“收费”行动。例如“AR涂涂乐“等较为初级的AR卡牌类开发者，正是因为Vuforia这次自杀式的”授权费行动“，转投了EasyAR怀抱。
平台红利：☆
缺乏平台优势是EasyAR目前的一个明显不足。其创业团队背景导致目前暂时没有成熟统一的输出市场。
EasyAR新一轮投资方中，有汽车之家这样的平台，最新的融资描述也称未来将瞄准AR看车的应用场景。最新的”汽车之家“App中，已有”AR扫一扫“的功能入口，但没有使用说明、提示。
但并未有公开信息表明EasyAR的开发者有机会享受汽车之家的平台红利。
最新版汽车之家App界面截图
免费及可用性：☆☆☆
EasyAR官方提供免费版本本地化SDK下载，称为”Basic“版，但不支持”SLAM“、”3D物体跟踪“、”不同类型目标同时识别与跟踪“和”录屏“功能。
Pro版本收取￥2999/应用的授权费，相对而言也算是良心价格。Pro版本支持上述4个功能。
此外EasyAR还提供云端识别API服务，收费价格是￥1200/月。
本地版主要满足AR识别和展示效果的基本需求，云端版主要用于管理大量识别图。大致的区分可以这样理解：本地版满足短时、需求单一的小型项目开发，云端版满足大型复杂项目开发。
此外还有一站式解决方案，但页面无法打开，显示为
开发者规模及质量：☆☆☆☆
根据最新的融资消息，宣称其开发者数量约在30000上下（未经证实）。
相比百度AR，EasyAR目前的开发者规模尚有优势，但预计未来会被超越。相比网易洞见，EasyAR无论在规模还是质量上均有优势。
从长远来看，如果无法为开发者提供稳定的”获利“出口，仅靠纯产品服务或许不容易扩张其开发者社群规模。
成品性能和表现力：☆☆☆☆
EasyAR官网提供了65个案例，大部分案例都以视频方式呈现，大部分视频内容主体都是甲方产品广告，其中有少量应用场景画面。
因缺乏标识物（官网未提供），案例无法实测，截取部分视频动图以供参考。
动图1和2的AR内容看上去比较稳定，动图3的AR内容展示有明显不稳定的情况。主要的2个影响因素是手机和标识点相对距离、识别和追踪的响应速度。相对距离较大时，手持设备时的人体正常抖动引起的画面偏移较小，因此汽车AR效果比较稳定，而近距离的卡牌AR则更容易侦测到画面位移，在识别和追踪的响应速度上存在不可避免的延迟，造成动图3的结果。
第三方提供的有效识别距离数据，最大约为270cm，最小距离未提供。
第四名：亮风台HiAR
亮风台主营业务是AR眼镜，SDK是其硬件产品生态一环。SDK分为本地版和云端API。鉴于国内AR眼镜产品的成熟度、市场占有率甚至不如微软的Hololens，开发者基本享受不到平台红利。因此这类以硬件产品为核心的SDK，根据我们的标准，排名较低。
平台红利：☆
亮风台的投资人中有美图公司，但并没有公开信息表明HiAR SDK的开发者能有机会为美图平台开发可获利的内容。
亮风台的自有市场占有率明显还不高，自身无法为开发者提供平台红利。
免费及可用性：☆☆☆☆
本地版SDK和云端API均免费，官方页面上没有直接体现，注册后可直接下载使用和查看管理后台。
开发者规模及质量：☆☆
亮风台在国内的开发者数量没有公开数据，根据其官网SDK相关页面展示的案例来看，与企业有一定数量的toB合作，但没有证据表明其拥有成规模的开发者社群。
根据其开发者社区展示的信息来看，开发者社群大约在百人左右。
成品性能和表现力：☆☆
HiAR SDK的性能和效果，可以通过其自有App”幻境“作为参考。幻境App的下载入口位于其官网“产品”菜单下。
经米6手机实测，幻境App识别“50元人民币”后，出现了一个简单的动画，动画表现力且不论，叠加的画面会不断的小幅抖动和变形，稳定性明显不如上述三家SDK。
AR SDK排名总结
第五名至第七名的AR SDK，只做单纯列举，主要原因是这些SDK项目规模较小，目前均未有盈利或融资的消息，其生存前景可能存在一些问题。从开发的角度说，势必应避开”不确定性较大“的风险。
总的来说，单从”如何参与AR市场“的角度考虑，在选择AR SDK时，首先还应考虑平台优势。从技术角度说，大部分SDK的算法逻辑大同小异，差异在于代码精细化程度、开发辅助的健全程度、技术支持的质量以及可持续性。
iOS11捆绑的ARKit，无疑是当前市场机会最直接也最大的，尚需实战检验。
国内的AR SDK中，百度AR、EasyAR无疑是可考虑的首选，二者相比，百度AR目前略有优势，长远看也更有优势。网易洞见AR的开放性目前存疑。
复制粘贴的一篇报道，说得还是比较靠谱的，原谅我出处忘了，当时只吧内容存下来了

物联网平台为设备提供安全可靠的连接通信能力，向下连接海量设备，支撑设备数据采集上云；向上提供云端API，指令数据通过API调用下发至设备端，实现远程控制。

物联网平台也提供了其他增值能力，如设备管理、规则引擎、数据分析、边缘计算等，为各类IoT场景和行业开发者赋能。

如下是共享单车基于物联网平台的解决方案。
物联网平台提供边缘计算能力，支持在离设备最近的位置构建边缘计算节点处理设备数据。

在断网或弱网情况下，边缘计算可缓存设备数据，网络恢复后，自动将数据同步至云端。

提供多种业务逻辑的开发和运行框架，包括场景联动、函数计算和流式计算，各框架均支持云端开发、动态部署。

边缘计算能力允许在最靠近设备的地方构建边缘计算节点，过滤清洗设备数据，并将处理后的数据上传至云平台。
物联网应用可广泛应用于：智能生活、智能工业、智能楼宇、环境保护、农业水利、能源监控等环境。计算平台主要涉及：

开发者使用设备接入SDK，将非标设备转换成标准物模型，就近接入网关，从而实现设备的管理和控制。

设备连接到网关后，网关可以实现设备数据的采集、流转、存储、分析和上报设备数据至云端，同时网关提供规则引擎、函数计算引擎，方便场景编排和业务扩展。

设备数据上传云端后，可以结合云功能，如大数据、AI学习等，通过标准API接口，实现更多功能和应用。

物联网 (IoT) 设备必须连接互联网。通过连接到互联网，设备就能相互协作，以及与后端服务协同工作。互联网的基础网络协议是 TCP/IP。MQTT（Message Queue Telemetry Transport，消息队列遥测传输） 是基于 TCP/IP 协议栈而构建的，已成为 IoT 通信的标准。

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