NB-IOT可以做什么，用于哪些方面

NB－IoT是指窄带物联网（NarrowBand－InternetofThings）技术。NB－IOT聚焦于低功耗广覆盖（LPWA）物联网（IoT）市场，是一种可在全球范围内广泛应用的新兴技术。NB－IOT使用License频段，可采取带内、保护带或独立载波等三种部署方式，与现有网络共存。

应用领域

公用事业：抄表(水、气、电、热) 智能水务（管网、漏损、质检）、智能灭火器/消防栓。

区疗健康: 药品溯源、运程医疗监测、血压表、血糖仪、护心甲监控。

智慧城市：智能路灯、智能停车、城市垃圾桶管理、公共安全/报警、建筑工地/城市水位监测。

消费者: 可穿戴设备、自行车/助动车防盗、智能行李箱、VIP跟踪(小孩/老人/宠物/车辆租赁)、支付/POS机。

农业环境: 精准种植(环境参数: 水/温/光/药/肥)、畜牧养殖(健康/追踪)、水产养殖、食品安全追溯、城市环境监控(水污染/噪声/空气质量PM25 )。

物流仓储: 资产/集装箱跟踪、仓储管理、车队管理/跟踪、冷链物流(状态/追踪)。

智能楼字: 门禁、智能HVAC、烟感/火警检测、电梯故障/维保。

制造行业: 生产/设备状态监控、能源设施/油气监控、化工园区监测、大型租赁设备、预测性维护(家电、机械等)。

「1 智能制造推进的难点与问题」
我国制造业面临着异常严峻的挑战：人口红利消失、“未富先老”、企业招工难，人工成本迅速上升；高房价、高地价迫使国内制造业向内地转移，低成本制造业向东南亚国家转移；高赋税以及社保费用的压力也给企业带来高昂的运营成本；原材料价格上涨对下游行业带来巨大的成本压力；环保风暴也给很多企业敲响了警钟；中兴事件则暴露出我国制造业核心技术缺失的尴尬现状；而国际贸易争端更是对出口型企业雪上加霜。
在这种背景下，制造企业如何实现转型升级？推进智能制造成为重要的途径。然而，目前我国制造企业推进智能制造面临着诸多难点与问题：
第一，概念满天飞，技术一大堆。近几年来，从工业40的热潮开始，智能制造、信息物理系统（CPS）、工业互联网（平台）、企业上云、工业APP、人工智能、工业大数据、数字工厂、数字经济、数字化转型、C2B（C2M）等概念接踵而至，对于大多数制造企业而言，可以说是眼花缭乱、无所适从。智能制造涉及的技术非常多，例如云计算、边缘计算、RFID、工业机器人、机器视觉、立体仓库、AGV、虚拟现实/增强现实、三维打印/增材制造、工业安全、时间敏感网络、深度学习、数字孪生、MBD、预测性维护，让企业目不暇接。这些技术看起来都很美，但如何应用，如何取得实效？很多企业还不得而知。
第二，摸着石头过河。企业推进智能制造领域的相关技术十分缺乏经验，欠缺可以借鉴的成功案例。目前，制造企业已经存在3种类型的孤岛：信息孤岛、自动化孤岛，以及信息系统与自动化系统之间的孤岛。同时，企业也缺乏统一的部门来系统规划和推进智能制造。在实际推进智能制造的过程中，企业仍然是“头痛医头”，缺乏章法。
第三，理想很丰满，现实很骨感。推进智能制造，前景很美好。但是绝大多数制造企业利润率很低，缺乏自主资金投入。在“专项”“示范”以及“机器换人”等政策刺激下，一些国有企业和大型民营企业争取到各级政府给予的资金扶持，而中小企业只能“隔岸观火”，自力更生。
第四，自动化、数字化还是智能化？在推进智能制造过程中，不少企业对于建立无人工厂、黑灯工厂跃跃欲试，认为这就是智能工厂。而实际上，高度自动化是工业30的理念。对于大批量生产的产品，国外的优秀企业早就实现了无人工厂。例如，日本发那科仅需40s就能全自动装配完成一个伺服电机，但其前提是产品的标准化、系列化，以及面向自动化装配的设计，例如将需要用线缆进行插装的结构改为插座式的结构。e-works两次组团参观三菱电机的名古屋制作所可儿工厂，该工厂对于大批量生产的产品，大量应用机械手，实现高度自动化；对于中小批量的产品，推进低成本自动化，即部分工位的自动化；而对于单件定制的产品，采取手工装配。e-works考察团还参观施耐德电气的法国诺曼底工厂，该工厂是生产继电器的自动化工厂，该工厂实现了绕线、装配、包装等全流程的自动化，而且可以在一条产线生产多种变型产品，但实际上还不是智能工厂。还有西门子一直将被广泛誉为工业40典范的安贝格电子工厂也是被称为数字化工厂，其特点是人机协作的柔性自动化生产、智能物流、工业软件广泛应用、海量的数据采集以及大数据分析。
一个真正的智能工厂，应该是精益、柔性、绿色、节能和数据驱动，能够适应多品种小批量生产模式的工厂。智能工厂不是无人工厂，却是少人化和人机协作的工厂，推进智能工厂绝不是简单地实现机器换人。南京的爱立信工厂有一条装配线，一开始设置的自动化率是90%，后来发现调整为70%，增加若干人工工位，整体质量和效率反而是最优的。此外，对于装备制造行业，机加工等工序并不适合建立自动化生产线，而建立柔性制造系统（FMS）则是更现实的选择。马扎克（MAZAK）、发那科（FANUC）的机加工车间应用FMS已达到720小时无人值守，自动生产不同的机械零件。

图1 MAZAK的FMS（柔性制造系统）
第五，理性看待投资回报。制造企业的企业家，尤其是中小型民营企业的老板，非常关心投资回报。很多企业的要求就是必须能够在3～4年能够收回投资的信息化、自动化系统才投入，甚至有的期望值更高。然而，有些账容易算，比如某条产线减少了多少工人。有些账却不那么容易算，例如工业软件作为一个使能要素，企业离不开工业软件，却难以计算出它究竟为企业直接或间接节省了多少成本，赚了多少钱。如果选型、实施和应用不到位，更是常常用不起来，业务部门牢骚满腹。长此以往，制造企业更加重硬轻软，最后停留在简单地做一点局部的自动化改善。
第六，数据采集与设备联网，迈不过去的坎。企业要真正实现智能制造，必须进行生产、质量、设备状态和能耗等数据的自动采集，实现生产设备（机床、机器人）、检测设备、物流设备（AGV、立库、叉车等），以及移动终端的联网，没有这个基础，智能制造就是无源之水。但是，现阶段很多制造企业还停留在单机自动化阶段，甚至一些知名企业的生产线也未联网，没有基础的设备联网，何谈工业互联网？
第七，基础数据和管理基础。无论是推进企业信息化、两化融合，还是进一步实现数字化转型，推进智能制造，基础数据的规范性和准确性都是必要条件。很多企业在实施ERP，或者ERP升级换型的过程中，花费时间最多的就是基础数据的整理。企业管理的规范性、业务流程的清晰，也是企业推进智能制造的“敲门砖”。但现实的情况是，一些企业的基础数据还没有理顺，却在大谈“工业大数据”。这种舍本逐末的做法，注定是难以取得实效的。
「2 智能制造推进的5项基本原则」
随着我国劳动力成本迅速增长，节能减排的要求越来越高，市场竞争白热化，客户需求日益个性化，制造企业面临着越来越大的转型压力。在这种背景下，智能制造成为广大制造企业关注的热点。尤其是在车间的智能化改造方面，很多大中型制造企业开展了相关实践，还有众多企业在跃跃欲试。增加智能装备、建立智能产线、推进智能物流，减少人工，成为很多制造企业的共同选择。
智能制造势不可挡，但智能制造只是手段，不是目的。制造企业应当明确推进智能制造的目标，积极学习各种智能制造新兴技术，探讨应用各种智能制造技术的必要性、紧迫性与可行性，具体推进智能制造技术的应用必须做好需求分析与投入产出分析，明确总体拥有成本，根据自己的盈利水平确定合理的投资预算。千万不能为了智能化而智能化，为了争取政府项目而盲目大干快上智能制造项目，以免在老的信息孤岛问题、基础数据不准确的问题依然存在的情况下，又形成新的智能孤岛，甚至形成“仅供参观”的花架子。
因此，制造企业推进智能制造，需要把握以下5项基本原则：
原则1正确理解智能制造。智能制造中的“智能”还处于Smart阶段，智能制造（Smart manufacturing）系统具有数据采集、数据处理和数据分析的能力，能够实现闭环反馈。智能制造的未来趋势是实现“Intelligent”，实现自主学习、自主决策和优化提升。智能制造融合了信息技术、先进制造技术、自动化技术和智能化技术。智能制造中的“制造”指的是广义的制造，并不仅仅包括生产制造环节的智能化，而是包括制造业价值链各个环节的智能化。企业信息化和工业软件的深化应用，是推进智能制造的基础和前提条件。
原则2正确理解和应用智能制造使能技术。智能制造使能技术主要包括：物联网、增材制造（3D打印，包含设备、材料、工艺）、云计算、电子商务、电子数据交换（EDI）、PLC、DCS、自动识别技术（RFID、条码、机器视觉）、数控系统、大数据分析（包括工业大数据）、 虚拟现实/增强现实、Digital twin（数字孪生，包括产品、设备、车间）、工业安全、工业互联网、传感器、云制造和信息集成（EAI、ESB）等技术。需要明确的是，部分技术还处于发展的初期阶段，制造企业需要根据自身的产品特点、生产模式和运营模式来综合考虑应用方式。
原则3必须理解智能化与自动化的本质区别。那些将机器人应用和无人工厂说成是工业40的说法是错误的。企业在建设智能工厂时，要整体考虑智能装备的应用、生产线和装配线的数据采集方式、设备布局和车间物流优化、在制品在工序之间的转运方式、生产工艺的改进与优化、材料的创新等，而不仅仅是某些工位的“机器换人”。智能化生产线能够实现柔性的自动化，快速切换生产多种产品，或者可以混线生产多种产品，能够实现生产数据、质量数据的自动采集，并实现自动化系统与质量分析系统、MES系统的信息集成。
原则4必须做好整体规划，选择适合企业自身特点的实施方案，有效规避风险。推进智能制造需要解决更加复杂的、纵横交错的信息集成问题，例如IT系统与自动化系统的信息集成、供应链的数据交换；推进智能制造需要处理来源多样的异构数据，包括各种来自设备、产品、社交网络和信息系统的海量数据，需要确保基础数据的准确性；推进智能制造需要企业的IT部门、自动化部门、精益推进部门和业务部门，甚至供应链合作伙伴之间的通力合作。因此，制造企业必须充分认识到推进智能制造的复杂性、艰巨性和长期性。制造企业应当做好相关技术的培训，选择有实战经验的智能制造咨询服务机构，共同规划推进智能制造的蓝图。在整体规划的指导下，选择对于企业最有可能迅速见效的突破口优先实施。比如，推进基于物联网的预测性维护服务，促进企业已销售的产品的配件销售，提高客户服务满意度；或者通过实现生产线的智能化，提高设备的整体绩效和产品合格率；通过建立企业级BOM平台，实现产品的在线定制等。
原则5企业需要建立自己的专业队伍，并选择长期的战略合作伙伴。推进信息化是个系统工程，推进信息化与工业化深度融合是一个更大的系统工程，而推进智能制造更是一个非常复杂的系统工程，涉及到诸多工业软件的集成应用，涉及到智能装备应用、设备联网、数据采集、数据分析和业务流程优化，并且需要与推进精益管理结合起来推进，因此，制造企业需要建立自身的专业队伍，融合信息化、自动化和管理人才，并选择若干长期的战略合作伙伴，包括咨询服务机构、智能制造的整体集成商、解决方案提供商和服务商等。制造企业在推进智能制造项目时，必须注意选择在企业所在行业具有实施和服务经验，产品具有开放性和可扩展性，具有本地化服务能力的解决方案提供商，选择具有良好的沟通能力、项目管理能力和丰富行业经验的项目经理。在推进智能工厂项目时，尤其需要考虑解决方案提供商是否具备软件、硬件和自动化的综合实力。
总之，推进智能制造，既要积极布局前沿技术的应用，又要夯实基础，务实推进。纵观中国制造业推进信息技术应用30多年的历程，经历了一个又一个的“工程”，从“会计电算化”、“甩图板”、CIMS工程、“两甩（甩图纸、甩账表）”到制造业信息化工程；产生了一次又一次的“热潮”，从财务软件、CAD、ERP、ASP、云计算、电子商务等，既有政府的积极推进，也有国内外主流厂商的推波助澜。不少制造企业在条件还不具备、对新兴技术认识还不清晰的情况下，就盲目上马应用一些技术尚不成熟的信息化单元系统，实施与应用也不到位，最终形成了很多信息化孤岛，没有达到预期目标，甚至多次推倒重来。因此，不论市场上有哪些“热词”（buzz word）或者热潮，制造企业都不能再盲目跟风，而是应当保持冷静与理智，以免事与愿违。企业需要在提升基础管理水平的基础上循序渐进，积极、稳妥地推进智能制造，从而真正取得实效。
「3 智能制造推进的策略」
首先，推进智能制造的核心目的是帮助企业通过实现降本增效、节能降耗、提高产品质量、提升产品附加值、缩短产品上市周期、满足客户个性化需求，以及向服务要效益等途径，提升企业的核心竞争力和盈利能力。推进智能制造绝不能搞面子工程。
第二，必须对智能制造有正确的理解和认识。智能制造覆盖企业全价值链，是一个极其复杂的系统工程，不要期望“毕其功于一役”；推进智能制造需要规划、IT、自动化、精益等部门通力合作；不同行业的企业推进智能制造差异很大。推进智能制造，需要引入中立、专业的服务机构，开展多层次、多种形式的培训、考察、交流与学习，让企业上下树立对智能制造的正确认识。此外，需要强调的是，小批量、多品种的企业，不要盲目推进无人工厂；个性化定制和无人工厂是鱼和熊掌不可兼得；不能盲目推进机器换人。
第三，大处着眼，小处着手。企业要想推进智能制造取得实效，应当参照e-works智能制造金字塔的相关内容，通过智能制造现状评估、业务流程和工艺流程梳理、需求调研与诊断、整体规划及落地实施5个步骤，画出清晰的智能制造路线图，然后根据路线图和智能制造整体规划，稳步推进具体的项目，注重对每个智能制造项目明确其KPI指标，在测度关键绩效指标的基础上，评估是否达到预期目标。智能制造要取得实效，需要清晰的思路、明确的目标、高层的引领、专业的团队和高度的执行力。

图2 智能制造总体框架范例
第四，紧密跟踪先进制造技术的发展前沿。近年来，制造业的新材料、新技术、新工艺层出不穷，金属增材制造技术不仅改变了复杂产品的制造方式，还改变了产品结构，也彻底打破了可制造性的桎梏，催生了创成设计等新的设计模式，从计算机辅助人设计，演化为人辅助计算机设计。碳纤维复合材料的广泛应用催生了全新的制造工艺和制造装备。奥迪A8采用了铝制车身，车身焊接不能再使用点焊，取而代之的是铆焊、摩擦焊、激光焊等新工艺。材料和工艺的改进，往往会对产品的性能，例如抗腐蚀、耐久性带来巨大的提升。精密测量技术也在迅速发展，由接触式测量发展到非接触式测量，由离线检测演化为在线检测，由事后检测演化为边测量边加工，从而帮助制造企业提升产品质量。
第五，积极稳妥地推进数字化和智能化技术的应用。当前，人工智能技术的发展如火如荼，必将在制造业不断得到应用，尤其是在无人驾驶汽车、质量检测与优化、设备故障诊断和预测等领域。现在已经出现了Google的Tensorflow等开源的人工智能引擎可以应用。此外，虚拟现实（VR）、增强现实（AR）、混合现实（MR）等可视化技术，在制造业也有很好的应用场景，例如设备 *** 作培训和设备维修维护等。爱立信工厂应用增强现实技术进行电路板的检测，蒂森克虏伯电梯利用MR技术提高电梯维护的效率。Cobot（协作机器人，单臂和双臂）在装配、拧螺丝、涂胶等很多工序可以进行应用，机器人与视觉传感器、力觉传感器的集成应用能够大大提高机器人动作的准确性和灵活性。

图3 爱立信工厂利用AR技术辅助进行电路板质量检测
第六，选择真正靠谱的合作伙伴。智能制造系统架构十分复杂，也非常个性化，相关技术在不断演进，企业本身也是动态变化，智能制造评估体系和规划方法论也还处于不断完善的过程中，智能制造的推进是一个长期的过程。因此，企业推进智能制造需要寻找专业的合作伙伴，从培训、现状评估、规划，到具体的数字化工厂仿真、产线设计，到真正实现工控网络的建设，并建立工控安全体系，实现IT与OT系统的集成。

物联网改变了生活，也对工业也进行了一次大改革。物联网在工业上使用的越来广泛，也正在改变整个工业格局。

物联网的解决方案能全面的了解跟踪定位工厂的资产运行情况。借助可传送有关资产的位置，性能和整体状况的实时数据的智能传感器，可以通过在关键状况下对资产进行预测性维护来消除停机时间，并避免遭受巨大损失。为了节省成本，很多行业都在使用物联网监测管理资产。借助智能物联网设备，以可在全球范围内跟踪和跟踪所有库存。管理人员可以访问有关可用材料，正在进行的工作以及新材料的预计到达时间的实时数据。最终，这可以帮助管理人员管理需求并相应地优化供应，并降低价值链中的共享成本。通过在机器设备或其制造单位上放置传感器，您可以收集产品周期各个阶段的汇总产品数据和其他重要数据。物联网传感器可以检测产品制造中使用的不合格原材料，运输对产品的影响，废物，环境因素对产品的影响。通过控制偏差，物联网系统可以帮助管理人员对其产品进行严格的质量控制并优化成本。通过数据分析物联网能节省人工成本和机器设备的使用寿命，综合成本能降低30%左右，物联网的投资成本却只有1%-2%左右，一台几万的 设备安装物联网只要200元左右。

      物联网随着技术的进步和应用场景的扩大逐渐为人们所喜爱和关注，对于普通人物联网也许是人们心中的“风口”但是对于业内人士来说只是技术发展的产物，物联网不是一个新名词，它在几十年前就已经存在了，在我2012年读这个专业时知道物联网术语的人数还不超87%，如今的物联网已经融入到了各行各业，从医疗到交通，从教育到电商物联网设备遍布各地。
      物联网涉及技术众多，传感器收集数据是第一个阶段。现如今，在个人随身携带的电子设备、在城市交通、在制造企业，甚至可以说在社会生活的很多角落，都有传感器分布其中。它们保持着工作的状态，源源不断地产生海量的即时数据。

       接下来是传输网络。超高速、低延时和可靠的基础设施网络，这是在“每毫秒都很重要”的应用场景中十分必要的数据传输工具。

       以及边缘计算的应用。边缘计算有三个特点：高效、实时、更安全。从概念上讲，边缘计算使数据处理尽可能接近源的地方，在设备或网络本身进行计算，而不是外部服务器或者中央数据中心。如此一来，边缘计算减少了潜在的带宽瓶颈，保证了数据反馈的实时性，目前也成为了与云计算不相上下的一项热门技术。

       然后融入到场景应用。当数据传输到位，大数据、云计算、人工智能等技术开始接入，最后的结果，是创造出各种各样符合需求的工具和功能，帮助各行各业的企业依据数据做出更快更好的决策。

       甚至还有人工智能。“万物互联”是第一步，而后终将迎来“万物智联”。除了数据处理与分析以外，我们期待通过“人工智能”让设备本身实现更有意义的相互交流，推动低时延应用更快、更精确、更可靠的成熟落地。可以想象，物联网带来的海量数据就随着这样一条复杂的产业链而不断往上攀登，推动着社会生活向好的方向发展变化。

       物联网技术的发展还是为了人们能够更好的生活，对于现在的物联网来说它有众多使用场景，比如：

在园区仓储物流管理的应用

园区内仓储物流有三个环节：行驶在园区内的载货卡车、中转仓库、生产车间的物流存储。为了能保证仓库及生产车间的存货保证在一个合理水平，供应链管理需要实时了解这三个地方的物料情况。在传统人工场景下，需要人工检测并补给物料，由于没有完善的定位系统，需要依赖人工去查找物料位置，因此经常出现物料补给紧张导致产线暂停的情况，大大降低了效率。但通过IoT技术，在物料箱上安装终端电子标签，可实时上报物料种类、及位置信息，这样可对园区仓储物流进行高效管理。

在智能装配的应用

通过IoT链路给生产线设备嵌入电子标签，可实时上传设备状态及定位信息，全面掌控设备健康信息，为企业预测性维护计划提供依据，提高了生产管理能力和效率，实现可视化生产；另外通过实时上传能耗数据，可动态掌握功耗情况，节能降耗。

在能源行业应用

通过IoT网关可将钻井平台的油压、油温等参数实时传递到中控室，确保钻井平台的实时监控，保证生产作业安全；露天矿通常处于偏远区域，矿坑深，面积大，通过对车辆的运营状态进行监控、对车辆进行定位及控制，同时上报矿坑斜坡参数，进行远程安全生产。

在智能社区应用

通过在小区水表、电表、气表安装终端模组，可实时读取信息并检测小区环境参数。模组通过接收基站信号，可将终端数据无线上传，做到智能抄表。另外，还可用于家电等智能控制、以及停车位的检测。

物联网技术给我们带来安全和便利也改变着我们的生活方式。

北京物联网平台是物联网项目成功实施的基础,没有有效的平台,任何大规模的工业物联网部署都不能实现其全部价值,好的工业物联网平台能够给组织带来很多效益。
使用工业物联网平台有什么好处
1、降低成本
管理和维护迥然不同的工业设备和网络,成本高昂、耗时且复杂。易享节能IEC数字节能互联平台将整个工厂设备、管理流程集中到一个平台,能够大幅度地降低企业对接个多厂家、多种设备协议的负担和成本,让企业在一个平台轻松管理企业内全部设备。
2、改善运营
工业物联网解决方案能够提供设备性能和人员的实时信息,以帮助简化和改进业务流程和工作流程。通过捕获物联网数据并将其与其他内部、外部来源的数据进行整合,工业物联网平台可促进诸如预测性维护以及基于跟踪的供应链可见性等领域的运营改进。
3、提高生产效率
利用专业的节能管理数据帮助企业更好的进行研发与生产,有助于推动企业创新和提高生产效率。
4、物联网数据清晰化
企业可以利用从物联网数据获得的洞察力来开发新的产品和服务。物联网平台能够在产品生产及使用的每个阶段捕获数据并进行分析帮助企业创建新的数据驱动型服务以及开发全新的数据驱动型产品。
5、提高物联网安全
众所周知,物联网设备缺乏企业级的安全性。工业物联网传感器等设备除了执行特定的通知任务之外,几乎没有什么计算能力,也无法提供多层安全性。工业物联网平台能够提供所有的身份管理功能,例如安全认证与授权,以确保物联网端点不会受到网络攻击。
使用工业物联网平台的好处是：多普康物联网平台表示利用互联网+大数据驱动智能化运营管理,在实时运行数据的采集的基础上,兼具分析、运营、指令、管理等功能,为中小制造型企业定制了一套标准化的服务体系。让企业在实时掌握自己能耗情况的同时,得到相对应节能方案的分析建议,帮助企业做出精准高效地节能决策,实现能源管理体系智慧化。

IoT一般指物联网。

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。

物联网概念最早出现于比尔盖茨1995年《未来之路》一书，在《未来之路》中，比尔盖茨已经提及物联网概念，只是当时受限于无线网络、硬件及传感设备的发展，并未引起世人的重视。

物联网可以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。

扩展资料

物联网的未来应用

一、工业应用

尽管目前不太可能很快看到全自动的“熄灯”工厂，但在未来十年中，工业物联网设备可能会变得越来越广泛。

诸如预测性维护、协作机器人和远程访问之类的工业应用将进一步推动工业物联网设备的广泛采用。工厂经理将寻找方法来实施新的物联网技术，并扩展现有智能数据收集方法。

二、智慧城市

全球各大城市都在寻找新的方法，以将物联网技术、技术咨询应用于城市发展和规划。这些城市正在使用智能设备来智能控制交通，管理能源消耗，甚至提醒环卫部门垃圾箱已满。

多个城市已经获得了智慧城市的称号——包括香港、纽约、伦敦、迪拜和阿姆斯特丹——预计在不久的将来会有更多城市获得这一称号。

三、医疗物联网

医疗领域是最大的行业之一，它正在寻找新的方法将智能设备集成到多种行业功能中，包括患者监测和诊断。

不断增长的医疗物联网市场将包括用于医院和临床环境的设备以及消费类设备。24％的消费者已经拥有某种可监测其健康的可穿戴设备（例如智能手表或健身追踪器），并且预计未来几年这个数字还会增加。

参考资料来源：百度百科—IoT

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