云南大学物联网工程专业2016年考研招生简章招生目录
专业代码:0810Z1
研究方向
01物联对象智能感控、分析及处理
02物联网信息传输
03物联网应用
考试科目
101思想政治理论
201英语一
301数学一
827信号与系统不属于典型的物联网系统的有总线模块。根据查询相关公开资料可知：典型的物联网系统包括感控层（传感器），网络层和应用层组成，而网络层主要用于实现感控对象与应用层的服务对象之间的通信，不包括总线模块。
——预见2023：《2023年中国物联网产业全景图谱》(附市场规模、竞争格局和发展前景等)
行业主要上市公司：大富科技(300134)、梦网集团(002123)、共进股份(603118)、胜宏科技(300476)、润和软件(300339)、立昂技术(300603)等
定义
所谓“物联网”(Internet of
Things，IOT)，又称传感网，指的是将各种信息传感设备，如射频识别(RFID)装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等种种装置与互联网连接起来并形成一个可以实现智能化识别和可管理的网络。
早期的物联网是指依托射频识别技术的物流网络，随着技术和应用的发展，物联网的内涵已经发生了较大的变化。现阶段，物联网是指在物理世界的实体中部署具有一定感知能力、计算能力和执行能力的各种信息传感设备，通过网络设施实现信息传输、协同和处理，从而实现广域或大范围的人与物、物与物之间信息交换需求的互联。物联网依托多种信息获取技术，包括传感器、射频识别(RFID)、二维码、多媒体采集技术等。物联网的几个关键环节可以归纳为“感知、传输、处理”。
产业发展前景：物联网将继续保持高速增长
1、发展前景：市场规模不断扩大，产业物联网占比逐渐上升
物联网是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。中国以加快转变经济发展方式为主线，更加注重经济质量和人民生活水平的提高，采用包括物联网在内的新一代信息技术改造升级传统产业，提升传统产业的发展质量和效益，提高社会管理、公共服务和家居生活智能化水平。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。综合多方面的情况分析，前瞻认为未来6年中国物联网的发展将保持高速增长，到2027年市场规模超过7万亿元。
根据信通院于2020年12月发布的《2020中国物联网白皮书》，2019年中国物联网连接数中产业物联网和消费者市场各占一半，预计到2025年，物联网连接数的大部分增长来自于产业市场，产业物联网的连接数将占到总体的61%。由此来看，未来产业物联网的市场发展潜力大于消费物联网。
2、发展趋势：重点城市带动周边城市发展，分工协作格局将进一步显现
国内物联网产业已初步形成环渤海、长三角、珠三角，以及中西部地区等四大区域集聚发展的总体产业空间格局。其中，长三角地区产业规模位列四大区域的首位。未来中国物联网产业空间演变将呈现出三大趋势：
更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》。
2、专业：物联网工程，研究方向：物联网信息传输。学位：研究生。招生人数：5人。
3、专业：物联网工程，研究方向：物联网应用。学位：研究生。招生人数：5人。天气预报中应用到物联网（IoT）技术的一些例子包括：
1 气象传感器网络：利用物联网技术，在多个地点部署气象传感器网络，实时收集气象数据，包括温度、湿度、气压、风速和风向等。这些传感器通过物联网连接到中央服务器，将数据传输到天气预报系统进行分析和预测。
2 气象数据采集和共享：物联网技术可以用于采集气象数据并将其共享给天气预报系统。例如，智能手机上的气象应用可以使用手机上的传感器来测量当前位置的温度和气压，并将这些数据上传到天气预报服务器。
3 气象监测和预警系统：物联网技术可以用于建立气象监测和预警系统。例如，利用物联网连接的气象传感器和监测设备，可以实时监测气象条件，如降雨量、风速和雷暴活动，并向用户发送预警信息，以帮助人们及时采取措施。
4 农业气象监测：物联网技术可以用于农业领域的气象监测。通过在农田中部署传感器节点，可以实时监测土壤湿度、温度和光照等参数，并将数据发送到云服务器进行分析。这样的系统可以帮助农民更好地管理灌溉和施肥，并提高农作物的产量和质量。
5 航空气象监测：物联网技术可以用于航空领域的气象监测。通过在机场和航空器上安装气象传感器，可以实时监测飞行路径上的气象条件，如温度、湿度、风速和气压等。这样的系统可以提供准确的天气信息，帮助飞行员做出安全飞行决策。
这些是物联网技术在天气预报中的一些应用示例，通过连接传感器、设备和网络，可以实现更精确和及时的气象预测和监测。
您好，智慧城市是物联网发展的方向之一，是提高城市智能化和数据化的重要组成部分。智慧城市是运用物联网和计算机技术感应、处理、规划城市重要的核心关键。智慧城市运用物联网技术和云计算分析展示出智慧实时显示和管理。智慧城市可以改变原本传统的服务和城市生活等功能，有效提高的改善生活质量。
智慧城市的多样性
1、电子沙盘的展现形式提供了更加直观的和详细的展现城市的现实状况。而城市规划所需要表达的就是对未来的希望，一个信息化的服务方式覆盖式的创新思想是十分重要的，商迪3D运用数字化技术，物联网技术、云计算技术等电子沙盘的直观生活的展示方式和真实的互动，，物联网的发展得到了广泛应用。
2、随着智慧城市的普遍发展，智慧园区、智慧消防、智慧热网等充分发挥优势。运用各种物联网技术和创新理念，将城市的服务、运用高效率的提高。商迪3D运用三维可视化技术，深度融入智慧城市数据化和信息化的重大特点，将三维可视化技术的应用更加有效的展现出来；更加直观的将三维可视化运用到人民群众面前。
企业的价值创造意味着什么？通俗地讲，就意味着用户喜欢你的产品，愿意花钱购买。而制造系统中那些无法被量化、无法被企业决策者掌握的不确定因素，既在存在于制造过程中，也存在于产品的使用过程中。中国的制造业一直把视野和精力放在解决可见的问题上，包括在生产过程中应对可见的问题和影响因素，以及为满足用户的可见需求而苦苦竞争。今天让我们从不同角度看工业40时代提高制造业价值的新思路！
在第四次工业革命的新环境中，企业更要懂得在这些不可见世界中竞争与创新，包括去发现用户不可见的价值空缺，以及去管理和避免制造中不可见的影响因素。对于企业经营者，最重要的是需要改变以往从技术端出发看问题的思维，学会反向思考，从用户的价值端寻找潜在的需求，学会思维的转变。
在《工业大数据》一书中，李杰提出“主控式创新”、“煎蛋模型”两个概念，为企业提供了一个新的创新视角，即为产品加入智能化的软件和分析服务，使之能够搭载面向不同使用需求的应用软件，就可以在不改变硬件设计的条件下为客户创造更多的价值，这种创新模式往往是低成本高回报的。其核心在于通过“物联网与务联网”、“信息物理系统”从客户的“不可见需求”出发去创造。
1 从拼价格的红海中杀出来
John Deere是美国一家传统的农用机械制造企业，中国、巴西等国的低价农业机械进入美国后对他们造成了很大的冲击。但是他们在琢磨的是农业机械和农作物等选项里农夫真正的价值是什么可能大家会想农夫需要的是农业机械，这是我们的传统思维，但是如果从农夫的角度去思考就会发现，农夫所需要的并不是农业机械，而是对土壤质量和农作物产量的管理，农业机械只是农夫去实现这些需求的手段。在理解用户真正的需求之后，John Deere开始分析用户需求的缺口，于是他们发现，农夫对土壤进行松土、灌溉和施肥的过程中主要依靠的是教程和经验，却并不了解土壤真实的成分状态，因此对于整片土地抵押采用无差别的管理和培育方式。在意识到用户真正的需求缺口之后，John Deere的思维就从以前的“卖给农夫农用机械”转变成了“帮助农夫提高收成”。
那么农夫不可见的价值需求缺口在什么地方农作物需要土壤、水、湿度、肥料等，但是土壤的状况、环境状况、水肥料的最佳匹配等都是农夫不可见的需求，能够为农夫提供这些信息就自然竞争力增大了。于是John Deere在农机上安装上了GPS和测试土壤成分的传感器，在种植前可以就每一块土地的成分进行检测分析，这些数据通过无线网络传输到云端，计算出每一块土地中各种肥料的成分，用户可以通过APEX™ Farm Management (农业管理)平台上获得土壤状态分析的报告以及对种植不同农作物的使用程度，然后再根据农夫计划种植的农作物提供需要施加的肥料类型和数量，并把化肥厂商的信息告诉农夫帮助他们在线下单。这样在提高了产品竞争力的同时，还可以向化肥厂商收取中介费，以及从农夫手中收取产值的管理费用。于是John Deere从一家卖农机的公司变成了一家卖农作物生长管理服务的公司。中国和巴西等国的农机依然在红海内依靠价格拼杀，但是John Deere已经在蓝海中赚取提供服务的钱了。
2 以价值为导向的变革新思维
GE旗下的飞机发动机公司(GE Aircraft Engine)在2005年将公司名改为“GE航空”(GE Aviation)，这代表着业务模式的转型。原来的发动机公司只做发动机，而改名后的GE航空则提供运维管理、能力保障、运营优化和财务计划的整套解决方案，还可以提供安全控件、航管控件、排程优化、飞航信息预测等各类服务，由服务带来的价值空间更大了。
例如，GE航空提供的“On-Wing Support”服务，在航班飞行的过程中监控发动机的健康状态，对可能发生的故障风险进行预测，在飞机落地前就可以在相应的机场准备好维护所需的备件和技师等资源，从而使发动机的使用率大大提升，同时安全性也得到了很好的保障。这项服务推出后，从美国芝加哥飞往上海的航班降落后仅需3小时的周转时间就可以搭载上海的乘客返回芝加哥，航班的周转率大大提升，为航空公司带来了相当可观的价值增长。有了这些服务之后，GE卖的已经不是或者不只是发动机，而是航空管理服务。这样发动机生产商从过去单纯的发动机装置提供者转变为如今的航运信息管理服务商。
3 价值创造未来靠什么
现在人类正在进入“工业40”时代，即实体物力世界和虚拟网络世界融合的时代。我们在谈到工业转型带来的变革时，往往容易看到其代表性的技术特征，而忽视促使其转型的最原始驱动力，即对于价值创造的永恒追求。如果说前三次工业革命从机械化、规模化、标准化和自动化等方面大幅地提高了生产力，那么工业40与前三次工业革命最大的区别就在于：不再以制造端的生产力需求为起点，而是将用户端的价值需求作为整个产业链的出发点;改变以往的工业价值链从生产端向消费端的推动模式，而是从用户的价值需求出发提供定制化的产品和服务，并以此作为整个产业链的共同目标，使整个产业链的各个环节实现协同优化：这一切的本质是工业视角的转变。
在现今的制造系统中，存在着许多无法被定量、无法被决策者掌握的不确定因素，这些不确定因素既存在于制造过程中，也存在于制造过程之外的使用过程中。前三次工业革命主要解决的都是可见的问题，如避免产品的缺陷、避免加工失效、提升设备效率和可靠性等问题。这些问题在工业生产中由于可见、可测量，往往比较容易解决。但不可见的问题通常表现为设备的心梗下降、健康衰退、零部件磨损、运行风险高等。这些因素很难通过测量定量化呈现，是工业生产中的不可控的风险，大部分可见的问题都是这些不可见的因素积累到一定程度后造成的。因此，工业40的关注点和竞争点是这些不可见因素的避免和透明呈现。
另一个特点是制造过程和制造价值向使用过程的延伸，不仅仅关注将一个产品制造出来，还应该关心如何去使用好这个产品，实现产品价值最大化。产品的价值创新和价值的创造不再以仅仅满足用户可见的需求为导向，而且要利用用户的使用数据创建使用情景模拟，从情景模拟中找到用户需求的缺口(GAP)，这些即为“不可见的需求”。例如买汽车的人都会提出省油的需求，各家汽车制造商因此致力于改进车型和发动机让汽车更省油却很少去关注用户的驾驶习惯对于油耗的影响。可见工业40时代的市场竞争会从以往满足客户可见的需求向寻找用户需求的缺口转变。
以往我们将产品卖给客户之后就几乎到达了生产价值链的终点，然而工业40时代将价值链进一步延伸：以产品作为服务的载体，以使用数据作为服务的媒介，在使用过程中不断挖掘用户需求的缺口，并利用数据挖掘所产生的信息为用户创造价值。所以未来工业界卖给用户的不再是产品，而是有价值的能力，这些能力对应的服务业不再像以往那样只提供给用户有限的选择，而是根据用户的使用情况和需求提供定制化的最佳匹配方案，因为每一个用户的使用数据都是定制化的，这使用户不再是统计结果终端一个样本，而是一个丰富的、高度个性化的个体。
举一个常见的例子，我们以前买鞋垫只要记住尺码，所有人得到的鞋垫都是相同的。但我们每个人的脚型、体重、站姿、走路习惯不同，因此没有一款鞋垫能够同时满足同一尺码每个人的需求。美国的DrScholl`s公司在卖鞋垫给用户之前会先让用户站在一个连接传感器的踏板上，系统会记录用户站立时足底的压力分布，用户以此可以获得一款定制化的鞋垫。还有更多价值空间可以挖掘，比如足部压力数据的采集时走路和跑步的压力分布同样重要。这些数据还可以卖给制鞋公司，在买完鞋垫后向用户推荐一款适合搭配的鞋。最后这些数据如果与医学研究相结合，还可以提醒用户站立姿势和跑步习惯可能造成的足部和膝盖的损伤风险，给用户提供改善习惯的建议。
所以说数据依然是为用户提供定制化产品最重要的媒介，工业40时代的制造将通过数据把终端用户与制造系统相连接，这些数据将自动决定生产系统各个环节的决策，实现生产上下游环环相扣的整合，人的工作难度将被大大降低，在这种模式下工厂的组织构架将趋于扁平，生产资源的利用也将更加优化。
4 商业模式与智能服务体系——未来工业界的机会空间
工业40并不仅仅是制造业的革命，而是一场更加深刻的变革，创新模式、商业模式、服务模式、产业链和价值链都讲产生革命性的变化。制造业的革命只是工业40实现的基础条件，其最根本的驱动力来自于商业模式与智能服务体系的创新技术变革，这两者才是未来工业界竞争的关键。制造系统好比工业40的“蛋黄”，我们在把“蛋黄”做好的同时也要努力把“蛋白”做大。
老子云：“有之以为利，无之以为用”，如果拿一个杯子来做比喻，杯子当中看似“无”的空间才是价值真正的载体。中国制造业一定要学会分析和使用杯子里面的价值：制造设备虽然是德国人生产的，但是我们要更懂得如何使用，如果中国企业通过对使用数据的分析能够实现胜过德国工厂的高效、高质量、低成本、低污染，那么德国人就要反过来向中国人学习如何使用设备去创造价值。
发现用户价值的缺口、发现和管理不可见的问题、实现无忧的生产环境，以及为用户提供定制化的产品和服务，这些都离不开对数据的分析挖掘。我相信工业40的重心将会在中国，因为中国不仅是世界第一的制造大国，更是世界第一的使用大国，无论是制造设备还是终端消费品，中国都拥有最庞大的使用数据。然而这些数据并没有被很好地加以分析利用，因此还只是潜力，并没有成为真正的竞争力。
未来工业界的机会空间可以被分为四个部分：第一个部分是满足用户可见的需求和解决可见的问题，这个空间内依然有中国制造需要补的课，比如质量、污染和浪费等问题，需要的是持续的改善与不断完善的标准化。第二个部分在于避免可见的问题，需要从使用数据中挖掘新的知识为原有生产系统和产品增加价值。第三个部分在于利用创新的方法与技术去解决未知的问题，如具有自省能力的设备，以及利用智能手环管理睡眠质量等例子都是使不可见的问题透明化，进而去加以管理和解决不可见的问题。第四个部分是寻找和满足不可见的价值缺口，避免不可见因素的影响，这部分需要利用数据分析产生的职能信息去创造新的知识和价值，这也是工业40的最终目标。
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