什么是物联网 *** 作系统IoT OS？

IoT是Internet of Things的缩写，字面翻译是"物体组成的因特网"，准确的翻译应该为"物联网"。物联网(Internet of Things)又称传感网，简要讲就是互联网从人向物的延伸。

用于物联网终端系统平台的 *** 作系统,就是IoT OS

2013年中国社科院指出，未来物联网产业规模比互联网大30倍，物联网将成为下一个万亿元级别的信息产业业务。
我国政府高度重视国内物联网产业的发展，将其纳入 十二五 战略性新兴产业规划，设立了专项资金从多方面出台支持政策来推动该产业的快速发展。
物联网可以提升垂直领域产业的生产效率，而我国是世界上产业链最完备的国家，物联网的应用需求早已不成问题；在数据处理和云计算领域，我国呈现出从中兴、华为等大平台到创业公司的多层次生态；在自组网络领域，从运营商网络nb-iot到lora等我国已出现了平台式的建设成果。
2015年中国智能电表安装量超9000万单位，市场规模达182亿元，同比分别增长56%和17%。其中国家电网新装智能电表6450万只，改造户表310万户。2016年预计国家电网安装智能电表6080万只。根据report linker的报告预测，2016-2020年中国智能电表安装量将以58%的平均速率增长，市场规模扩大31%。
智慧城市就是运用信息和通信技术手段感测、分析、整合城市运行核心系统的各项关键信息，从而对包括民生、环保、公共安全、城市服务、工商业活动在内的各种需求做出智能响应。
市场调研机构marketsandmarkets发布研究报告指出，全球智慧城市项目物联网市场规模预计将从2015年的5196亿美元成长至2020年的14751亿美元，2015-2020年期间的复合年增长率为232%。

策略：平台、市场、标准三位一体，定位基础设施搭建者。
阿里巴巴不管作为一家数据公司，技术公司，还是一家平台公司，我们都应该以解决行业痛点为出发点，为客户创造价值，助推产业发展。所以在物联网产业大图上，我们的定位是做物联网基础设施的搭建者。”
库伟说。“我们希望和产业的合作伙伴们一起，共建我们物联网的基础设施。而基于阿里巴巴自身的资源禀赋，我认为有三个重要方面的事情去做，分别是：平台、市场、标准。”

阿里商业扩张的对象又多了一个千方。

昨日消息，阿里36亿元入股智慧城市领域上市公司千方 科技 ，成为其第二大股东。

阿里的商业大盘上，“智慧城市”绝对是其中的重要筹码，这个充斥着野心和荷尔蒙的“产品”，正因为边界模糊而变得前景广大。

那么，面对诺大的智慧城市，商业利剑最佳的刺入点会在哪里？

一个行业鲜少让所有的从业者都能达成共识，AI行业是个例外，几乎所有的从业者都认为： 智能安防、智慧交通会是最先爆发的 AI 产业。

如果说智慧交通、智能安防是各路玩家必须经过的一站，那么在高手如云的产业圈，阿里为什么把绣球抛给了千方？

故事还要从两年前说起。

2017年11月，千方 科技 以47亿的“聘礼”，成功让宇视 科技 “远嫁”北京。

作为国内领先的安防企业，2018年宇视市场排名暂列全球第六；产品卖到全球145个国家；智能交通项目达330多个；并推出了人工智能产品 “六山两关”和人工智能方案”AI Ready”。

作为智能交通系统集成领域的玩家，千方的入局，看傻了很多吃瓜群众，但是惊艳了整个轨道交通市场。

于千方，作为一家上市公司，它长期专注于交通集成领域，将宇视招入麾下，可以快速将业务范畴延伸到安防制造领域，并且可以跳出智能交通这个井底，将业务触角延伸到智慧城市这个国家新的大投资战略上。

同时，也可以借助宇视在公检法、医疗、教育、能源、企业、零售等领域的资源，将自身在交通领域的集成产品拓展进去。

不出意外，2018年，千方 科技 取得了长足进步。

首先体现在证券市场，在整个2018年A股上证指数跌了近1000点，众多“明星股”纷纷下跌的大背景下，千方 科技 在A股市场表现得非常坚韧，市值一直保持在原先的水平，不掉价。

其次，从产品层面来看，千方 科技 在车路协同领域，基于LTE-V标准的产品研发规模展开，已进入规模量产及系列化阶段，车载单元、路侧单元已通过工信部组织的互联互通测试及无委的型号核准，这些都会成为千方 科技 在智能交通赛道竞争的绝对壁垒。

在战略布局上，千方推出了“一体两翼”发展战略，“一体”是围绕智慧城市保持大数据与人工智能的优势，“两翼”是智慧交通和智能安防两大业务版块，也可以理解为千方与宇视。

此番布局，“恰巧”吻合了阿里的未来战略布局。从这来看，阿里入股，属意料之外，但也在情理之中。

阿里在安防行业“闻名”主要得益于城市大脑的快速复制落地。

在阿里技术委员会主席王坚眼里，“城市大脑”具有人类登月般的重要意义。它像是杭州献给整个世界的一个礼物，就像当年罗马给了世界一个下水道，伦敦给了世界一辆地铁，纽约给了世界一张电网。

眼下，阿里已经为包括雄安、澳门、吉隆坡在内的数十座海内外城市送去了厚礼。

与此同时，伴随着项目落地也有一些声音此起彼伏，很多业内人士认为，阿里做安防，醉翁之意不在酒，城市大脑背后实则是城市“数据”的殊命争夺。

举例来说，2017年，衢州市政府拨款437亿元，要联合阿里为这座古老的城市打造“城市大脑”。

437亿元其实“并不多”。

按照项目方的说法，衢州“城市大脑”将分为多期进行建设，这笔资金主要用于城市大数据平台及软件层建设所用。

通常，一个三四线城市，摄像头总数预估在2000到10000路左右，建设大数据中心需要考虑到余量配备，也就意味着上万路的硬件搭建较为容易。比如湖南省会长沙市，摄像头全部建满应该能到10万路左右。

以一万路计算，视频分析服务器均价为30万元/台，支持同时100多路数据分析，由此需要的服务器可能3000万元朝上（路数只代表原始数据量，而实际的价格往往是和分析的计算成本强相关，个体差异很大），其他各类数据分析假设与之对等，考虑到整个机房配置等，所需费用在2亿元左右。

如果最后刨去人工等其他成本，阿里在每个城市的“城市大脑”项目上能够获得一定的营收，但利润相比其主航道业务是小巫见大巫。（此前，阿里还以455 亿元的价格中标海口“城市大脑”建设，具体金额都相差不大。）

即便如此，可以发现除了阿里，包括腾讯、京东、百度等互联网巨头都加足马力，争抢着进入这条赛道。投入产出比并不诱人的背后，这些互联网企业为何要在建设智慧城市上花费如此大的精力？

某业内高管告诉雷锋网，可以预见得到的未来趋势是，硬件会为软件服务，而不是相反。 全力进军安防的互联网公司们意图已经非常明显：要做物联网时代的大数据运营商。

相关数据统计，到2025年，全球数据圈将增至175ZB（1ZB约为1万亿GB），而中国预计将以486ZB的数据量成为全球最大数据圈。

与此同时，“数据变现”问题一直以来都极大困扰着传统的数据持有企业，相比之下，互联网公司对于客群需求和消费行为的研究远超于传统公司，后者在流量“变现”的布局上显得更加得心应手。

以往，包括阿里在内的互联网厂商更多掌握的是用户线上数据，而线下数据基本是一片空白。

这也就意味着，数据大战中，谁掌握了更多的视频监控路数，谁就能构建更加精准的用户画像，从而更好知悉、满足用户诉求，获得大数据时代更大的话语权。

创新不是一个崭新产品的诞生，而是现有的产品被赋予了新的用途，可以预见的是，线上数据与线下数据的打通，将为所有公司打开一扇从未涉足的世界的窗户。

譬如，未来在新零售市场，通过视频监控的铺设，可以对线下海量商铺形成覆盖“店前”、“店中”、“收银”各个环节的整套解决方案。

店前设备负责客流分析。当消费者走到门店前时，摄像头开始抓拍，分析其是新客、老客还是VIP。

此外，在收银台场景下，摄像头还可以清晰地记录购买者的客户属性，比如年龄、性别等；对商品的购买人群进行分析，有助于门店后期针对目标客户进行更精准的商品推广等。

店前、逛店、收银对应着零售行业消费者的生命周期。

门前经过的是“游客”，进店后成了“客户”，再进入收银环节就是“用户”。利用这一整套的服务，相关互联网企业可以帮助线下门店更好地了解门店的客流情况和店内销售转化。通过获取和分析用户数据实现从选址到营销的全面赋能，把“游客”最终变成“用户”。

数据变现是一个很大的课题，也是一个很有趣的课题，因为它没有界限、没有方向，是一个完全的黑盒子，等待着每一个人去 探索 。

佳都集团董事长刘伟甚至认为，对于企业来说，数据是21世纪的石油；对于个人而言，数据是其生活的再现；对于政府来说，数据是基础性的战略资源。

有着明确目标的阿里，在智能安防市场，虽然有些迟到，但是玩起小步快跑来，这个互联网巨头丝毫不含糊，在庞大商业生态的加持下，阿里手握几张好牌。

从产品层面来看，阿里云此前发布了云边端物联网视频服务Link Vision 10。

“ 阿里这招非常狠，顺利的话，他们可以做到视频物联网，真正实现城市大脑 。”对于这款产品，华泰科捷CEO傅剑辉如是说。

Link Vision 10包含了物联网视频开放平台和物联网视频AI解决方案，它可以帮助传统摄像头厂商与安防工程商更好实现数字化和智能化转型。

也就是说它能从技术上解决中小企业盈利模式单一、画质不佳、体验欠佳、亦或是安全性得不到解决的现实问题。

阿里云这一招数实际上与东方网力当年在模拟向数字转换时做的联网控制器有异曲同工之处。

其目的是将各种模拟的摄像机、DVR、DVS、模拟矩阵、IPC、NVR、网络矩阵用一个网关设备连接在一起，那么它的核心就是今天所谈的多媒体、数据网关。

阿里提出的这个边缘化产品一来可以被部署到每一个城市中的每一个节点；其次，基于边缘云的视频结构化运算，它能够将很多消费级安防摄像机接入到阿里云平台上，通过边缘云计算服务器完成数据结构化。

如此，阿里便通过视频物联网拿到了城市视频的数据，而这一点是阿里以前做不到的。

今天来看，华为也在搭建一张云、海康也在织编一张云，后期谁能够拿到更多的视频、更多的数据，后期的竞争力也就越强。

从战略布局上看，本次入股千方也可以认为是一张绝佳好牌。

如果说产业经营是做‘加法’，那么投资并购就是做‘乘法’。未来的市场份额争夺会更偏向于报团取暖式进取，个人英雄式的单打独斗已经成为过去。

一个企业的并购行为，从某种意义上来说，并不是简单追求规模效益的推动，而是为未来的协同发展打好基础。

阿里入股千方，无论就智慧城市大产业而言，还是针对智慧交通、智能安防等细分领域，都是一桩赢面更大的买卖。

安防也好、交通也罢，都是非常“重”的行业，此前很多大型企业在其中蛰伏良久，但最后都铩羽而归，主要原因就是产品丰富度不够；另外不具有供应链优势，一些与传统视频图像相关的器件，如镜头等的供应能力存在不足，在机电控制方面也没有足够的积累。

阿里的优势在于云端，针对边缘端来说，如果单个城市地去攻坚、去做重，费力不讨好，选择入股千方，联手宇视无疑是最佳的入局方式。

早在战国时期，诸侯并起、相互兼并，出现战国七雄，历经合纵连横，最终秦王扫六合，一统天下。

两千多年后，在全球一体化的趋势下，贸易、技术、服务、管理、资源、资本、智力等一切推动经济增长的要素都在不可逆转地荡涤着各国的经济边界。

在这个过程中，投资并购就是资源整合、就是扫荡边界、就是重新洗牌；同理，此路数在安防行业也同样适用。

比如海康威视曾收购英国公司SHL，进一步开拓海外市场；大华股份也曾以2900万美元收购FLIR旗下Lorex品牌，扩张北美销售网络，如此等等。

行业需要搅局者。

183年前，一艘载有500名装备q械、木棍和战斧的毛利人的英国海船在群岛登陆。随之，制造了针对岛上莫里奥里人的大屠杀，并将幸存者作为奴隶驱使。

要知道，时间倒数千年，莫里奥人也是强大的波利尼西亚雄鹰，这一次相比来势汹汹的毛利人，严重退化。

历史 与商业从来都是惊人的相似，有着同等的规律使然。

从外企雄霸到海大宇并起再到各路英雄入局，安防前端AI与云端AI业务间的战场，从安防公司与AI公司两大势力之争，进入安防公司、 科技 巨头、AI公司三局鼎立的局面。

三类公司，战术不同、战略迥异。

从横向讲，海康、大华为“防御派”；商汤、旷视为“革新派”； 阿里、华为为“进攻派”。

海康、大华等传统安防巨头的打法重“边缘”，从上到下，保持软硬一体化优势；

商汤、旷视、地平线等AI独角兽的战略打法则从外向内，通过算法进击云端，通过芯片主攻IPC，从而布局中心控制系统，基于顶层设计做服务；

阿里、华为等产业巨兽进军安防的思路比较清晰，凭借较深的行业渠道积累搭建自己的平台，吸引更多合作伙伴，打造更大的泛安防生态圈。

今天来看，阿里的智慧城市版图又多了千方、宇视两个优质伙伴。雷锋网雷锋网雷锋网

原文链接

调研：李喆 关蕾 倪贤豪

撰写：倪贤豪

物联网，是继互联网、移动互联网后的又一次信息技术变革。

自2015年新型智能硬件起步，经过两年多发展，联网和远程控制已成为智能硬件的标准配置，以语音交互为核心的产品越来越多，人工智能在语音识别、NLP、图像识别方面的进展也对新型智能硬件的发展助力不少。

诞生于杭州的涂鸦智能正是一家主打设备与语音交互连接的智能平台，致力于为国内外客户提供一站式的产品智能化方案。

在创立涂鸦智能之前，王学集在阿里巴巴任职，曾是阿里云第一任负责人。2014年，王学集和陈燎罕（涂鸦智能联合创始人）离开阿里，创立涂鸦智能。

成立第一年，涂鸦智能的主要工作是完成团队组建以及产品构建。随后，通过与不同行业客户的业务往来，涂鸦智能根据不同行业的应用场景总结出标准化方案，进而完成平台搭建，实现产品化。

2015年3月，涂鸦智能组建AI团队，并明确AI+制造业的定位。从实际情况来看，目前更偏重于大/小家电、电工、照明、安防等行业。

截至2017年底，涂鸦智能已完成A、B轮融资，B轮融资数亿元。

模块+APP OEM+云端，打造行业标准化方案

当前，涂鸦智能为企业提供的产品是软硬件打包交付的解决方案，其中云端一次性收费，终身使用，硬件部分按设备数量收费。

具体而言，涂鸦智能首先对客户的传统设备做网络接入，采取的方式则是采用联网模块完成联网，具体有wifi、蓝牙、BLE Mesh、GPRS、Zigbee等方式，多协议兼容。

其次，结合客户所提需求对应的场景，比如语音控制等，运用嵌入式系统、传感器、AI相关技术（语音识别、计算机视觉等），完成产品的智能化。其中，嵌入产品内的传感器构成了无线传感器网络（WSN），接入互联网（Internet）的方式是通过协议转换网关的部署完成的。

图 涂鸦智能业务流程图

完成硬件智能化后，在产品内嵌入的传感器会做数据采集并上传数据中心（PaaS平台），比如设备数量、设备运行数据、用户行为数据等。

上述积累的数据有利于涂鸦智能改进AI算法以及完善产品。同时，数据中心所提供的用户行为分析能力也能给客户决策提供帮助。

作为整体解决方案的一部分，涂鸦智能还提供客户自有品牌的APP定制。与之对应的，涂鸦智能还提供运营平台，以供客户与产品消费者形成信息互动。具体的互动方式表现为客户推送品牌、使用技巧等信息，以及消费者对于产品意见和建议的及时反馈。

技术、数据积累上较有优势

通过所提供的解决方案，涂鸦智能支持众多应用场景，比如语音控制、温度调节、电量统计、水质超标提醒、灯光亮暗调节等。从应用场景频次来看，为客户更多实现的还是语音交互功能，日均语音交互超过600万次。

产品上，在目前布局的行业中，联网和语音控制已是标配，并且涂鸦智能针对行业通用性的需求做了标准化，在比如电工行业形成了SoC标准化方案。随着行业案例积累的越来越多，产品化率趋于升高。

从行业分布来看，客户主要分布在大家电、小家电、电工、照明及安防等行业。刨除云端收费以及部分客户选择嵌入式AI的较高收费，涂鸦智能将单件设备智能化的收费控制的较低，未来可利用已具备的产品化能力做规模化复制。

获客上，涂鸦智能销售人员占整体比例不高。研发占团队总人数70%以上，其余为市场、行政、销售人员。销售模式采取的是直销模式。

技术上，涂鸦智能团队出身于阿里云，对于AI、云计算、大数据有较深的理解。从实践角度来看，涂鸦智能目前累计接入设备在千万级，这表示技术团队在高并发、高可用的应对能力上较强。此外，涂鸦智能在搭平台实现产品化上的能力，以及云端和嵌入式AI均做到自主研发，这几个方面都体现了较强的技术能力。

数据上，累计千万级的设备接入量带来的海量数据，为涂鸦智能在AI相关技术，比如算法，带来了很好的提升潜力，当前主要采集的数据是设备数量，设备运行数据，用户与设备交互数据等,目前日处理设备请求量超过200亿次，累计数据量达到了1PB。

这些数据能为AI算法的提升以及用户行为分析带来积极影响，而最为明显的好处则体现在能帮助涂鸦智能的产品运用在更多应用场景上。

近期，爱分析对涂鸦智能创始人兼CEO王学集做了访谈，现将部分内容分享如下。

软硬打包交付，缩短智能硬件交付周期

爱分析：涂鸦的产品可以分为几类？产品交付形态如何？

王学集： 因为涂鸦的产品是2B的，所涉及的技术点和客户需求众多，因此实际上还是以打包的解决方案提供给客户。

从运营层面来看，可以分为五大特点：One-Link，联网智能化周期短；One-Module，联网模块标准统一；One-APP，自有APP定制；One-Operation，运营中心提供；One-Data，数据中心提供。

目前的交付形态是软硬件一体化打包交付。

爱分析：完成产品化后，您认为在哪些方面得到了提升？

王学集： 首先是平台化后，产品实现了标准化，我们交付给各行业客户的平台产品的稳定性和安全性得到了很好的保障。

其次是实施周期的提升，客户提出需求后，涂鸦智能可以做到当天交付Demo，客户端验证通过后，三到四周即可实现量产。

爱分析：除了控制和联网功能，涂鸦智能还支持哪些功能？

王学集： 主要可以分为两大类：我们所有的设备都支持智能语音功能，还有就是危险动物及危险行为的识别，这或许和专门做语音识别和图像识别的公司的服务相似，但侧重的领域有所不同。

爱分析：未来会重点布局哪几个行业？

王学集： 主要是大小家电、电工、照明设备、安防等领域。

爱分析：涂鸦智能的战略定位是“AI+制造业”，该怎么理解？

王学集： 从产品形态来看，涂鸦智能的产品属于物联网（IoT）。但其中更偏向于运用AI技术服务于制造业,也就是AIoT。

物联网是自PC互联网、移动互联网之后的又一个新兴领域，未来物联网发展的技术支撑是AI。同时，AI的发展也离不开物联网在各类设备上的数据积累。

相比较于物联网在其他行业的应用，涂鸦智能更看好制造业的巨大市场规模，这对于涂鸦智能的长期发展更有帮助。

累计客户过万，数据积累是AIoT发展的关键所在

爱分析：涂鸦智能的客群定位如何？

王学集： 目前涂鸦对于客户并没有规模上的要求，只要客户有需求，我们都会承接业务。当然随着市场发展，不排除未来针对客户需求差异化，定位到特定类型的客户上。

爱分析：产品硬件部分的交期确保有哪些决定因素？

王学集： 主要取决于对供应链的把控能力，部分硬件外包给合作伙伴，部分则是涂鸦智能自己负责。

爱分析：发展至今，涂鸦智能积累的竞争优势是？

王学集： 最重要的是数据的沉淀和积累。涂鸦智能所在的领域的技术发展与过往有所不同，更多地开始依靠大量的数据去锤炼，这对于AI是适用的。

爱分析：产品的收费模式如何？

王学集：目前 客户产品智能化方面按设备数量收费，云端的使用则一次性收费，终身使用。

爱分析：如果客户要求增加AI方面的功能，比如语音识别等，那么单个设备的价格变化程度如何？

王学集： 这要视AI类型而定，如果是云端AI，则一次性收费，终身使用。如果是嵌入式AI，则按每个设备收费，费用会比云端AI的实现方式高不少。

爱分析：现在有多少客户？

王学集： 累计为10000多家客户提供了智能化服务，总接入的设备数达到了几千万。

爱分析：团队结构如何？研发人员如何？

王学集： 研发占比在70%，其余为平台运营、销售等人员。销售人数不多。未来团队扩张也还是侧重于研发。

爱分析：销售模式是直销还是渠道？

王学集： 直销。

爱分析：以相对较少的销售，怎么做到如此多的客户？

王学集： 首先业务发展至今，我们几乎没有市场预算，因为基于涂鸦的产品和平台服务，涂鸦有很好的客户口碑，我们的合作伙伴会愿意给我们推荐更多的用户；其次，由于涂鸦低门槛的平台线上注册流程也让不少用户使用更便捷，客户成功较为容易。

爱分析：现在有很多企业开始切入物联网行业，您认为这个行业的壁垒都有哪些？

王学集： 首先是AI的算法，还有市场先入者的客户积累优势，连接的设备数量等，最重要的还是数据积累。

爱分析：对于物联网行业的发展趋势及驱动力，您的判断是？

王学集： 支撑IoT行业发展最大的技术支撑是AI。通过使用AI与各领域结合，可以输出各种各样的IoT设备，具体的表现形式则是可通过挖掘应用场景，进而输出促进行业变革的AIoT产品。

比如语音方面，通过对音箱做智能化改造，部署传感器捕获信息，并赋予分析能力以处理用需求，从而输出智能音箱，这类产品甚至具备成为社交产品的入口的潜力，比如Echo等，这些都是AI作为物联网行业驱动力带来的行业变革。

物联网（The Internet of Things，简称IOT）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，采集其声、光、热、电、力学、化 学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。
物联网（ IoT ，Internet of things ）即“万物相连的互联网”，是互联网基础上的延伸和扩展的网络，将各种信息传感设备与互联网结合起来而形成的一个巨大网络，实现在任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通[2] 。
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，IT行业又叫：泛互联，意指物物相连，万物万联。由此，“物联网就是物物相连的互联网”。这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。因此，物联网的定义是通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
物联网的基本特征从通信对象和过程来看，物与物、人与物之间的信息交互是物联网的核心。物联网的基本特征可概括为整体感知、可靠传输和智能处理[5] 。
整体感知—可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。
可靠传输—通过对互联网、无线网络的融合，将物体的信息实时、准确地传送，以便信息交流、分享。
智能处理—使用各种智能技术，对感知和传送到的数据、信息进行分析处理，实现监测与控制的智能化。根据物联网的以上特征，结合信息科学的观点，围绕信息的流动过程，可以归纳出物联网处理信息的功能:
(1)获取信息的功能。主要是信息的感知、识别，信息的感知是指对事物属性状态及其变化方式的知觉和敏感；信息的识别指能把所感受到的事物状态用一定方式表示出来。(2)传送信息的功能。主要是信息发送、传输、接收等环节，最后把获取的事物状态信息及其变化的方式从时间(或空间)上的一点传送到另一点的任务，这就是常说的通信过程。(3)处理信息的功能。是指信息的加工过程，利用已有的信息或感知的信息产生新的信息，实际是制定决策的过程。(4)施效信息的功能。指信息最终发挥效用的过程，有很多的表现形式，比较重要的是通过调节对象事物的状态及其变换方式，始终使对象处于预先设计的状态
希望我能帮助你解疑释惑。

先了解一下，什么是车联网？
用一句简单的话来说，就是让所有的车联上网。
车联网（Internet of Vehicles）是由车辆位置、速度和路线等信息构成的巨大交互网络。通过GPS、RFID、传感器、摄像头图像处理等装置，车辆可以完成自身环境和状态信息的采集；通过互联网技术，所有的车辆可以将自身的各种信息传输汇聚到中央处理器；通过计算机技术，这些大量车辆的信息可以被分析和处理，从而计算出不同车辆的最佳路线、及时汇报路况和安排信号灯周期。
车联网最基本的功能，就是实现车辆智能化控制和智能化交通管理，这是未来智慧城市的一个不可或缺的组成部分。这跟我们普通老百姓的切身利益息息相关。
因此，车联网是大趋势、大风口！
众所周知，万物互联是不可阻挡的趋势，而且，车联网一片大蓝海，避开了残酷的红海竞争。更加重要的是，中国已经拿下未来世界物联网主导100年的话语权！
车联网的财富通道刚刚开启，将缔造无数个千万富翁、亿万富翁。换句话说，现在我们切入车联网，这是最好时机！
再强调一遍，现在我们切入车联网，这是最好时机！！
重要的事情说三遍：现在我们切入车联网，这是最好时机！！！
如同二十年前马云做阿里巴巴电子商务。在阿里做前台接待的一个女生，没有什么能力，照样可以成为千万富翁。原因非常简单，只不过选对了互联网的趋势和阿里巴巴这个平台。
所以，选择永远大于努力。同样的时间，在不同的行业赚钱的速度和数量是不同的。在车联网干一年的成果，很有可能相当于你过去从事的行业干十年。
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经历了互联网、移动互联网，人类正在迈入万物互联、万物智能的世界。5G、IoT、云计算、人工智能成为 社会 关注的对象，数字经济成为政策宣传的重点，各种概念和解释产生，使得当下有很多话题可以讨论。

数字经济背景下，企业竞争最核心的能力是什么。

不同行业发展数据智能的潜力有何不同？

企业如何高效进行物联网应用开发？

企业对云平台的使用体验如何

对于类似问题，阿里云IoT、ICA联盟一直希望与行业人士进行对话。上周，ICA联盟物联网万亿生态伙伴聚合沙龙在杭州举办，活动以“粘合行业碎片，共创IoT基石”为主题，以阿里云IoT云产品为话题，吸引近200名行业人士到场交流。

4位嘉宾依次上台分享

物联网需要化繁为简

物联网产业链很长，覆盖了感知层、网络层、应用层三大层次。它改变了传统的商业运作方式，让商业 社会 变得更加复杂。

首先，物联网让产品变得复杂。增加了传感器、模块等部件，需要进行更多的开发管理。

其次，物联网让需求变得复杂。企业从生产产品变成了提供个性化的服务。

就是这两个变化，让产业体会到很多新的发展痛点。

1 物联网开发过程链路极长，从获客到交付典型过程常常要经历十几个环节。

2 将软件研发、硬件研发、嵌入式研发，云产品的购买，施工/安装/维修费用计算在内，物联网开发成本极高。

3 调查表示目前78%的用户需求为定制化需求，65%的物联网软件需要定制化开发，这导致软件复用性较低。

4 设备联网、用户交互产生海量数据，众多场景亟需数据实时分析、可视化的能力，提升使用效率及用户体验。

新的形势促进了变化的发生，计算力的进步预示着满足更大的信息处理能力，更强的灵活性。

物联网平台在整个产业链中地位，也从当年行业所关注的“要不要上云”，随着企业自身数据资源日渐丰富，应用数据意愿的显著增强，过渡到了“如何高效地上云”。

物联网云平台，由此更直接地承担起IoT产业“基础设施”的角色，为物联网项目的规模化落地减负降压。

阿里云IoT 产品结构

阿里云 IoT 资深产品专家JASON CHEN从各个原子化产品角度，描绘了阿里云IoT的全局样貌。包含物联网 *** 作系统AliOS Things、边缘计算Link Edge、网络管理平台Link WAN、开发平台IoT Studio、物联网设备接入与管理、物联网数据分析、物联网市场Link Market、物联网安全Link Security等功能在内，展现阿里云为各类IoT场景和行业开发者赋能的能力。

将各个基础产品分别阐述，体现出阿里云IoT强化基础设施角色，希望阿里云的产品技术变成合作伙伴解决方案一部分的心态。再次印证阿里云智能总裁张建锋在3月阿里云峰会上所提出的“被集成”口号，阿里云的重要转变已经发生。

以下，我们就将重新认识阿里云IoT云产品。

物模型

阿里云 IoT 技术运营专家薛圆在交流中表示，ICA联盟推出物模型，定义物联网设备模型与属性。通过对任意物联网设备建模，合作伙伴共创设备数据标准模型，确保数据标准的准确性、合理性，实现设备间的互联互通互懂。

类似将拼图碎片整理成更完整的拼图模块，物模型将实现碎片数据结构化、差异模型统一化、烟囱场景联动化、软硬一体标准化的目标，帮助用户缩短开发时间、标准化开发工具。

物联网数据分析

在任何商业活动中，数据都是一种资本，数据分析是可以产生创新收益的手段。

阿里云 IoT 高级产品经理腾春艳在对物联网数据分析产品介绍时表示，阿里云为物联网开发者提供数据分析服务，覆盖了数据存储、清洗、分析及可视化等环节，有效降低数据分析门槛，助力物联网开发。

在空间数据可视化方面，阿里云IoT提供二维、三维空间数据的可视化功能，致力用数据连接真实世界。比如对智能停车场的车场现状、排队数据、收入进行分析；比如定义电子围栏，当物品超出围栏范围时，配置报警；比如在物流追踪、设备管理等物联网低频定位场景下，展示设备轨迹；比如在三维空间可视化需求下，基于阿里云物联网平台构建监控、展示、控制为重点的BIM可视化系统，实现园区、建筑、楼层、房间、设备的逐级可视化。

图：阿里云IoT数据分析产品架构

IoT Studio 物联网应用开发

如前文所述，物联网产业的痛点很多都落在了开发上。阿里云 IoT 产品专家曲文政在演讲中再次阐明IoT Studio作为物联网开发者生产力工具的产品定位与功能。

1 一站式完成云端SaaS 搭建 ：用户可以通过IoT Studio轻松搭建出简单IoT SaaS系统，或构建出部分功能集成在原有的SaaS系统中

2 可视化搭建，降低定制化成本 ：通过可视化搭建、服务编排的方式让一般嵌入式开发者经过简单培训也可以快速搭建出各种物联网应用；

3 提供AI 等高阶能力： 将高阶能力输出给开发者，增加营收，扩展业务边界；

4 后续提供更多解决方案模版： 通过模版的方式给用户提供即刻可用的IoT SaaS解决方案（包含硬件、嵌入式代码、页面/APP、服务）。

整体而言，IoT Studio作为开发工具，向上承接业务需求帮助用户快速搭建SaaS，向下汇聚能力将阿里体系的能力更快更好地输出给用户，是阿里云IoT产品中承上启下的关键一环。

图：IoT Studio 产品架构

结语

在 汽车 行业，定制化需求增多，产品的敏捷规划、全生命周期运维是厂商的关注焦点；在零售行业，企业追求着精准化营销的目标；在农业，看天吃饭需要向精准化种植转变……

未来的各行各业，在面对各种不确定的因素之时，都希望用数据说话，用数据管理、用数据决策。

在这样的产业愿景之中，阿里云IoT将继续践行技术和商业基础设施的角色，覆盖物联网云管边端开发环节，提供满足各类开发者需要的基础产品，助力合作伙伴创新模式，发展商机。

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