中国物联网目前发展趋势怎么样？

2010年-2020年，RFID未来10年畅想
在新年来临之际，RFID 业内编者通常会对接下来 12 个月进行行业预测，考虑到现在是 21 世纪的第二个 10 年，我认为展望接下来 10 年将更有益处。
首先，我还是想先回顾一下过去 10 年。在 2000 年，几乎没几个人听说过 RFID。只有 TI、NXP 半导体 (那时还称为飞利浦半导体)和其它少数一些公司已成功销售 RFID 芯片，主要用于汽车防盗、门禁卡和动物识别系统。没有一家公司投巨资开发 RFID 软硬件，几乎没有终端用户采用 RFID 系统。
当沃尔玛、宝洁、吉利和 Unilever 等其它一些大型国际公司出资赞助 MIT 研究(目标是采用 RFID 建立新一代的条码系统)时，形势发生了改变。电子产品编码被认为是商业伙伴间收集和分享供应链数据的创新方式。这促使了超高频 RFID 技术的产生，激发企业对各类 RFID 系统的兴趣，而这些兴趣又紧接着促动了一些 RFID 技术公司的爆增。
当我首次了解到 RFID 技术将有可能应用于开放供应链，我意识到这项技术的应用将是多样化的，将会远远比货盘、货箱追踪更具创意。然而，RFID 并没有像我们所认为的那样在零售和消费品行业推广开，它分散应用到更多的行业，正如我之前预料的那样。
实际上，在过去 10 年，RFID 从一个几乎没有多少人听过的行业发展到现在应用到各个行业和各个国家。那么下个 10 年将给我们展示一个怎样的前景呢下面是我对接下来 10 年的预测。
无源系统的性能将不再是个问题。今天，标签的持继读取问题仍是应用的巨大障碍。许多终端用户错误地认为如果不能每次读取到每个标签，那么 RFID 几乎没什么应用价值。虽然这个物理规律在接下来 10 年不会被终止，但厂商们将努力提高技术，使阅读器可持继读取标签。如果出现不能读取全部标签的情况，如当贴标货箱上埋藏在罐装产品货盘的中间时，厂商和应用商也会摸索出处理这种情况的最佳 *** 作模式。
有源系统的标准将会固定下来。有源系统并不存在无源标签的性能问题，但缺少标准化。有源标签对 ISO 18000-7 标准的采用意味着终端用户可以从多个厂商购买有源标签和阅读器。这不仅仅为终端用户降低了成本，还刺激厂商对他们各自的产品进行个性化区别，更富创新性。有源系统的 ZigBee 和 Wi-Fi 标准将持继盛行，我认为 18000-7 将成为供应链应用的主导。
更多行业定制化方案将使应用变得更容易。RFID 系统将不仅变得更强大，还将更有效地解决行业需求。在 RFID 初期，厂商经常过于渴望出售标签和阅读器，而让终端用户自己摸索如何使用它们。这种情况在过去几年有所改变，一些公司为特定行业定制方案，或联合开发应用方案。这个趋势在将来会进一步加快， 随着 RFID 厂商的实施经验不断增长，将会提供更多针对行业需求的应用方案。
时断时续的行业应用。过去人人都认为沃尔玛的 RFID 贴标要求将促进零售业的 RFID 应用。但这个美好愿望并没有实现，但 RFID 却在其它行业站住了脚根。在一些领域，如医药业行业，药品谱系的规定将推动 RFID 应用。但绝大多数应用将是受到同行其它公司对 RFID 技术成功应用的启发和鼓励。
到 2020 年，几乎每一家财政收入在 50000 万以上的公司都会采用 RFID，考虑到 RFID 应用的多样化，很难想像公司会找不到 RFID 应用方式来提高资产利用率、工具追踪和库存管理等。目前有很多成功案例，且数量每年都在增长。一些公司将利用 RFID 解决单个运营问题，但许多其它公司将受利于这项技术的多种方式应用。
到 2020 年，许多大型服装零售商将在单品级采用 RFID 技术。所有或绝大多数医院采将用 RFID 追踪高成本设备。绝大多数制造商将采用 RFID 追踪部件、材料，集装箱、工具或其它资产。其它行业的公司将采用 RFID 追踪移动资产。
到 2020 年，有远见的公司将全面采用 RFID，将它作为一项企业基础设施，提供资产、库存、材料实时位置和状态的稳定数据流。考虑 RFID 系统的复杂性，实现这一点需要时间和耐心。但到 2020 年，有远见的公司将拥有或接近拥有一个活跃的基础框架，帮助他们极大减少运营成本。他们也利用收集来的数据获得额外的利益。举个例子，医院利用 RFID 信息来预测特定设备的使用，减少租借期和应用周期，无需以病人安全为代价。
作为一位 RFID 行业的老编者，过去 10 年是我人生中最充实的 10 年，我相信未来 RFID 行业将更富激情，更让人期待，因为公司已经一步步利用 RFID 实现价值。

　1、 未来是万物互联&万物智能黄金十年，市场空间可观。物联网市场规模超万亿，未来仍存广阔市场空间。 目前中国物联网市场规模已超过 2 万亿元人民币，同比增速持续维持在 20%以上，同时 IDC 预计 2025 年全球物联网市场规模达到 11 万亿美元。物联网市场规模的快速增长主要来源于： （1） AIoT 科技 大方向，未来规模高速增长。预计 2022 年 AIoT 市场达到 7509 亿元， 2018 年-2022 年复合增长率达到 305%。 （2）5G 为基， 物联网连接数持续快速增长。 物联网连接数预计在 2019-2025 年将以 21%CAGR 增长，同时产业物联网领域连接量将成为主要增长贡献。 （3） 物体数据开始产生交互属性， 物联流量释放数据商业价值。 物联网时代实现万物互联，提供物体的流量，创造新的数据价值。 2、 十年沉淀，多核驱动物联网产业加速发展 核心驱动一：技术/产品/产业链日趋成熟。 网络由局域到广域、由窄带到宽带、由低速到高速。 另外， 物联网产业链各层不断发展完善： 1芯片/模组性能指标逐渐优化，应用场景不断扩展； 2网络覆盖不断完善， 4G/5G 与 NB-IoT 基站数量快速增长；3平台建设赋能物联网； 4应用场景不断拓宽。 核心驱动二：降本增效助力物联网普及。 1 摩尔定律推动芯片硬件价格快速下降；2规模效应推动模组等产品价格下降； 3 流量资费快速下降； 4物联网助力企业经营/生产效率提升。 核心驱动三：场景丰富+数据闭环+巨头加速入局，释放物联网显著商业价值。 1物联网应用场景经历由单一到丰富，由简单自动化到智能化演进； 2数据也从单一采集到产生数据交互，提高产品/应用粘性，数据链条从底层芯片、 MCU、通信模组、网络覆盖到中上层 *** 作系统、应用平台全打通，生态构建和商业闭环加速释放物联网商业价值；3以华为/小米/高通/谷歌/腾讯等为代表的 科技 巨头纷纷入局 IOT，引领产业加速发展； 核心驱动四：传统产业数字化转型/升级， IOT 应用边界不断拓展。 传统产业发展至今也将面临数字化转型，应用物联网，拓宽物联网产业边界。 3、 科技 巨头积极布局 AIoT，引领行业加速发展 以互联网企业、设备商、 芯片以及硬件终端为代表的 科技 巨头积极布局 IOT。 （1）阿里巴巴以阿里经济体为核心，向天猫精灵与阿里云 IoT 提供业务支持，打造AIoT 生态。（2）京东构建小京鱼智能平台，提供 AIoT 解决方案；（3）华为开启 AIoT新篇章，覆盖包括电力、交通、 汽车 等多个领域；（4）苹果围绕 iOS 布局，储备丰厚 AI 能力；（5） 高通作为万物互联践行者， AIoT 布局多场景应用；（6） 小米核心技术为 AIoT 发展提供支撑，打造包括家庭、个人与智能生活三大应用场景；（7）美的打造智慧家居 AIoT 应用场景。 4、产业链（端、管、云） 及相关标的： 端： 1）传感器：步入智能化阶段，车联网是主要发展阵地——海康威视、大华股份、 韦尔股份、必创 科技 、汉威 科技 等； 2） MCU：芯片级的计算机，智能控制的核心——拓邦股份、和而泰、兆易创新、中颖电子、瑞芯微、全志 科技 等； 3）通信芯片： 基带射频两大阵营，蜂窝、 WiFi、 LoRa 各放异彩——乐鑫 科技 、翱捷 科技 、中兴通讯、华为/高通/MTK/展锐等； 4）通信模组：联网基础枢纽，承上启下重要一环——广和通、移远通信、美格智能、 有方 科技 、 日海智能等； 5） 终端： M2M空间广阔——鸿泉物联、威胜信息、移为通信等。 管： 无线传输为主，短距和长距各擅胜场——中兴通讯、三大运营商等 云： 物联平台，应用层进行管理和分析的天地——涂鸦智能、 思科等

我们在了解人工智能技术的时候，对于深度学习的概念进行了一次普及，今天我们就一起来学习一下深度学习对于物联网的发展都有哪些影响作用。下面霍营电脑培训就开始今天的主要内容吧。

技术

在物联网时代，大量的感知器每天都在收集并产生着涉及各个领域的数据。由于商业和生活质量提升方面的诉求，应用物联网(IoT)技术对大数据流进行分析是十分有价值的研究方向。这篇论文对于使用深度学习来改进IoT领域的数据分析和学习方法进行了详细的综述。从机器学习视角，作者将处理IoT数据的方法分为IoT大数据分析和IoT流数据分析。论文对目前不同的深度学习方法进行了总结，并详细讨论了使用深度学习方法对IoT数据进行分析的优势，以及未来面临的挑战。

在本系列文章中，已介绍了深度学习和长短期记忆(LSTM)网络，展示了如何生成用于异常检测的数据，还介绍了如何使用Deeplearning4j工具包。本篇文章中，将介绍开源机器学习系统ApacheSystemML如何通过动态地优化执行并利用ApacheSpark作为运行时引擎，帮助执行线性代数运算。并展示了在时序传感器数据(或任何类型的一般序列数据)上，即使非常简单的单层LSTM网络的性能也优于先进的异常检测算法。

GoogleAssistant和其他自然语言理解平台正在推动用户如何使用他们的技术。无论是执行器诸如设置计时器之类的简单任务，还是进行更复杂的任务(例如Google智能助理调整恒温器)，您都可以参与其中。在这篇文章中，逐步介绍了如何构建自己的助手应用程序，通过简单地要求Google来控制AndroidThings设备来浇灌植物。

开源

tinyweb是一个用于在运行有MicroPython的ESP8266/ESP32等微型设备之上的简单轻便的>

Mynewt是一款适用于微型嵌入式设备的组件化开源 *** 作系统。ApacheMynewt使用Newt构建和包管理系统，它允许开发者仅选择所需的组件来构建 *** 作系统。其目标是使功耗和成本成为驱动因素的微控制器环境的应用开发变得容易。Mynewt提供开源蓝牙50协议栈和嵌入式中间件、闪存文件系统、网络堆栈、引导程序、FATFS、引导程序、统计和记录基础设施等的支持。

AngularIotDashboard是一个基于Angular4的物联网领域的仪表板。它是一个适用于任何浏览器的实时兼容仪表板，其目标是成为智能家居，智能办公室和工业自动化的d性前端。拥有许多可重用组件，开发者可以基于AngularIoTDashboard启发和实施自己版本的托管物联网仪表板。

硬件

FemtoUSB是一个基于Atmel的ARMCortexM0+产品ATSAMD21E18A的开源ARM开发板。其被设计成对那些对ARM设计感兴趣的人的基础起点，特别那些准备从AVR8位硬件转换到功能非常强大的ARM32位工具。其从电路板设计，原理图和零件清单完全是开源的，可以让开发者学习设计ARM芯片、编译工具链、ARM芯片的基本的电路图等等的内容。

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