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。
安全化是指预防物联网软件遭受网络黑客攻击，在未来，以安全为重点的物联网设施将受到更多的关注，特别是某些特定的基础行业，如医疗健康、安全安防、金融等领域。
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。
—— 以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》
邱柏康。物联网（TheInternetofThings，简称IOT）是一个基于互联网，让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通，从而提供智能服务的网络，中国最早取得物联网架构发明专利的人是邱柏康。专利权，是发明创造人或其权利受让人对特定的发明创造在一定期限内依法享有的独占实施的权利，是知识产权的一种。10年前，《纽约时报》刊文描述了大数据技术对社会生活诸多方面的影响，认为“大数据时代”已经来临，但并没有引发大规模讨论和预想的轰动效应，回应者寥寥无几。这种平静表明人们已经适应和融入了大数据生活，不再感觉陌生和惊奇。“大数据”已经从一个全新的学理概念、政策制度和发展战略，转变为确定的生活常识。在全新的时代语境中，大数据技术也改变了文学创作，产生了文学新样态及其相关数据。例如，游戏文学、界面文学和赛博格文学等。这些文学的写作主体、叙述内容、审美原则、传播机制和读者接受都发生了革新。可以说，大数据技术对文学生态产生了颠覆式影响。利用计算机技术，以量化统计的方式研究文学，是否行得通
为了应对这些新变，文学批评需要及时调整批评方法。这也是文学批评的技术化转向和文学计算兴起的重要原因之一。传统意义上，“文学数据”是指文学作品和文学研究文献电子化后产生的数据，具有体量小、易分析和好管理等特征，集中体现为各种类型的文学数据库和文学研究数据库。例如，鲁迅文学作品及其研究资料电子化后形成的鲁迅文学数据库和鲁迅研究数据库。
而“文学大数据”是指文学作品和文学研究文献在互联网、物联网和社交网传播过程中产生的文学数据，具有体量大、动态化、类型多、提取难、价值密度低和不易管理等特征。例如，一部文学作品在微信、微博等社交网络传播后，会产生关于此作品的海量评价，除了文字评价，还包括、音乐、链接、表情包、d幕、点赞等多种数据。分析这些大数据，可以获取读者的年龄、职业和地域，文学作品表达的思想情感是否与社会提倡的价值观念相吻合，此部文学作品讲述的故事与哪些中外文学作品相似，读者是否喜欢这类文学作品等诸多内容。这些海量数据的整理和分析单纯依靠人工难以完成，需要相关计算技术的支撑。因此，文学计算应运而生。
简单而言，文学计算是指利用计算机技术，以量化统计的方式研究文学，具有明显的跨学科性。文学计算在古代文学研究中应用较为广泛，尤其在唐诗和明清小说研究方面发力较深，涉及版本考证、作者辨伪和人物功能分析等多个领域。例如，20世纪80年代陈大康、钱峰等人曾提出文学研究与计算机科学相结合的观念，并以量化统计方法研究《红楼梦》。通过统计词频、词长和段落长度变化，考证《红楼梦》作者，分析审美特征等。但受制于计算技术，只分析了《红楼梦》一部作品。直至新世纪，随着计算技术和通信技术的快速发展，以及文学计算理论的普及，文学计算才大范围崛起。刘石、赵薇、王贺等一批学者深耕此领域，取得了开创性成果，推动了国内文学计算的发展。
大数据介入文学批评，可能带来思维上的变革
文学计算不仅是批评方法的转向，而且是批评思维的变革。首先，从主观理论建构到客观数据实证。一般意义上，文学批评注重文学理论和审美建构，阐释对象以单篇或同一类型的文学作品为主。带有很强的个人主观性，难免形成视域盲区，理论的有效性经常受到质疑。例如，文学批评在建构现实主义文学理论时，经常以巴尔扎克的《人间喜剧》、托尔斯泰的《战争与和平》等作品为例。以此得出的观点可以适用西方19世纪现实主义文学，但对中国现实主义文学不一定适用。或者说，文学批评的理论和审美建构因缺乏大规模文学作品的支撑，提出的观点只契合小部分作品，无法真正构建普遍适用于“世界文学”的理论。
计算技术提升了整理和分析大规模文学作品的能力。谷歌图书在2010年已经收集了全球13亿册图书数据，而且每年都在成倍增长。因而，文学批评不再局限于小部分文学作品分析，可以把批评对象延伸到世界文学作品，让全球文学数据自己“说话”。在此基础上，可以得出更为客观和普遍有效的结论。
其次，从确证因果关系到呈现相关关系。确证因果关系是指批评者通过分析文学作品，证实文学作品与具体历史和现实事件之间的因果联系。这种批评思维对小部分文学作品有效，但面对大规模的文学作品则难以实践。例如，文学批评在阐释20世纪30年代乡土小说时，致力于确证乡土小说与日本侵华战争的因果关系。因此，解读的重心就放在乡土小说反抗日本殖民统治和表现强烈民族意识上。这种批评思维可以适用于萧红的《生死场》和萧军的《八月的乡村》，却无法用来解读同时期沈从文的《边城》和师陀的《果园城记》等作品。
而文学相关关系是指文学作品与历史和现实事件之间的数值关系。当一部文学作品数值增加时，相关历史社会和现实事件也随之增加，意味着它们之间的相关关系强，反之则亦然。例如，在互联网搜索“乡土小说”时，出现的信息既包括鲁迅、彭家煌等作家作品，又包括五四运动、封建专制文化等历史事件和背景。当这些作家作品和历史事件共同且持续出现在不同的“乡土小说”词条中时，它们之间的相关关系就强。也就是说，文学计算不再需要主观确证文学与历史和现实之间的因果联系，只需通过分析文学数据之间的相关关系，就可以客观呈现这种因果联系，相对更客观和不受主观偏见的影响。
再次，从单向度的文学思维转向多维度的跨文学思维。本质上，文学批评始终在追问“文学是什么”的问题。回答的角度、逻辑和结论都与文学的审美性和精神性相关。但这也忽略了文学之外的众多因素。出现这种状况的重要原因之一是在互联网、物联网兴起之前，没有出现真正的文学大数据和缺乏分析文学大数据的工具。随着这一困境的解决，非文学数据也可以参与回答“文学是什么”的问题。这样，就可以突破文学的边界，进入自然科学、社会科学和艺术学等其他领域来重新界定文学及其相关知识，构建新的文学批评阐释框架和理论基础，重建学科体系、学术体系和话语体系。
例如，文学批评可以借助神经科学分析人物情感，利用数学建模分析人物社会网络，运用自然语言科学分析文学叙述语言审美特性等。以此为研究者提供多维度、差异化的研究视角和材料，拓展文学批评边界，提升重释文学的能力。同样，文学也可以进入其他学科，以自身独特的人文性为其他学科注入精神和审美因素，实现文学批评的跨学科发展。
力求有效调和“人文文化”与“科学文化”之间的矛盾关系
文学批评的技术化有诸多优势，但也存在需要调整和修正的局限。文学计算的基本原理是依据计算模型分析文学数据是否符合计算规则，但无法判断数据的真假和分析其中蕴含的主观观念。或者说，文学计算只负责回答与规则对应的文学数据“怎么样”的问题，而无法阐述“为什么”的问题。例如，文学计算可以统计出在20世纪40年代有哪些作家到过上海、写了哪些文学作品，并以可视地图方式呈现出现，却无法回答为什么这些作家作品会在这个时间集中出现在上海，与上海有何种关系等问题。这样就需要批评主体凭借自身的主观智能找出其中的原因。
文学计算指涉的对象是文学数据，而非文学数据背后的精神意义。例如，文学计算可以统计鲁迅《秋夜》中有两棵枣树，但无法呈现两颗枣树蕴含的孤独体验。这也是文学计算备受诟病的致命缺陷。因此需要批评主体赋予文学数据以价值导向和精神内涵。
文学计算始终秉持“非此即彼”的极化思维。符合规则的为“是”，反之为“否”，排除了规则之外的中间化和模糊化的文学数据，使文学批评滑向判断文学数据“真”和“假”的游戏。例如，如果文学计算设置“牺牲”为判定革命英雄人物的规则，那么符合此规则的为“是”，反之为“否”。但这一规则无法判定《风声》等谍战小说中类似阿炳这样凭借特异天赋成为革命英雄的人物。
文学计算以文学数据的最大公约数为依据阐释文学。但文学本身就是建立在个体对现实差异化理解和表述基础上，充满了变动和偶然，这也是文学的重要魅力。因此，正如学者张福贵所说，文学计算能否“从历史的长线来对文学史现象和作家作品做出相对超越性的评价，是存有疑问和不无难度的”。
虽然文学批评的技术化转向存在诸多问题，但这不是我们否认它的理由，应该辩证看待这种转向，既要汲取它的合理性，也要寻找解决问题的路径。事实上，这些问题都是“人文文化”与“科学文化”矛盾关系的体现。从20世纪五六十年代提出人文与科学冲突的命题至今，这种二元对立思维始终没能有效调和。关于文学批评技术化的争议也多与此有关。如果我们能摆脱这种极化思维，以文学大数据和文学计算作为验证文学人文思想的基础和方法，以人文思想丰富文学大数据和文学计算的精神价值，实现二者的对话和融通，那么文学批评技术化转向就有无限美好的未来。
（作者：杨丹丹，系河南师范大学文学院副教授，本文系国家社会科学基金项目“人工智能写作本体研究”〔20BZW175〕阶段性研究成果）
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A-A+海尔在产业互联网领域拥有一些专利成果，以下是其中的一些例子：
1一种基于物联网的家电设备控制方法及装置：该专利描述了一种通过物联网控制家电设备的方法和装置，其中家电设备可以与互联网连接，并通过互联网远程控制。
2一种智能家居智能场景管理方法及系统：该专利描述了一种通过智能场景管理系统来管理智能家居设备的方法和系统，可以通过定时控制、传感器数据等多种方式来触发智能场景。
3一种智能冰箱及其控制方法和系统：该专利描述了一种智能冰箱及其控制方法和系统，可以通过智能手机或其他移动设备来控制冰箱的温度、湿度和其他参数。
4一种基于物联网的智能门锁系统：该专利描述了一种基于物联网的智能门锁系统，可以通过智能手机或其他移动设备来控制门锁的开关和密码。
5一种智能厨房设备控制方法及系统：该专利描述了一种通过智能厨房设备控制方法和系统，可以通过语音、手势和移动设备等方式来控制厨房设备的 *** 作。
需要注意的是，以上只是海尔在产业互联网领域的一些专利成果，还有其他的专利成果并未列举。
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