物联网三要素

1、全面感知，即利用RFID，传感器，二维码，甚至包括各种可用的声光电感知手段，实现随时内即使采集物体动态容。

2、可靠传输，通过各种信息网络和互联网融合，即感知的信息及时，准确，可靠的传输出去。

3、智能处理，利用云计算等智能计算技术，对海量的数据和信息进行处理。对物体实施智能控制。

扩展资料：

物联网的四大分类：

物联网类型有四种，分别是私有物联网（PrivateIOT）、公有物联网（PublicIOT）、社区物联网（CommunityIOT）、混合物联网（HybridIOT）。

（1）私有物联网：一般表示单一机构内部提供的服务，多数用于机构内部的内网中，少数用于机构外部。

（2）公有物联网：是基于互联网向公众或大型用户群体提供服务的一种物联网。

（3）社区物联网：可向一个关联的“社区”或机构群体提供服务，如公安局、交通局、环保局、城管局等。

（4）混合物联网：是上述两种以上物联网的组合，但后台有统一的运营维护实体。

1、消费者信息数据收集的全场景化

5G技术与物联网技术的结合，重构了人与物，物与物，物与信息、信息与信息的连接方式，实现了“万物皆媒”。两种技术的结合使得虚拟和现实的边际越来越模糊，为广告主提供了更多可基于消费者数据信息的新型广告投放场景。

传感器技术是物联网的连接基础，传感器技术可以增加信息来源的途径，增强信息采集的维度。媒体平台以智能手机作为载体，而进入“5G+物联”的智能媒体时代。现今的新闻媒体可以通过传感器实时收集新闻数据并进行新闻报道，提高了新闻的时效性。但由于消费者在同一场景不同时刻和不同场景下的数据是动态变化的，真正了解消费者的需求也不能仅对单一的场景数据分析。在智能技术的辅助下，智能手机不再是唯一的传感器，二维码、可穿戴设备(限镜、手环等)、置于家具中的芯片等，都将是传感器的一部分。智能技术下的场景将不再是单一的情境或者语境，而是成为在多样化传感器基础上形成的“触点和场景”。消费者身边所有的智能化产品或服务都将成为一个触点。不仅消费者可以通过触点接收广告信息，广告主与品牌方也可以通过点实时了解消费者的喜好，接收消费者的反馈。这些触点涵盖消费者生活的方面面，可以真正实现对消费者信息数据收集的全场景化和跨场景化。

2、营销传播的创意的智能化、定制化

内容营销是现阶段营销传播的手段之一，而创意是内容营销的核心。内容营销是“包含创造、组织、分配、详述过程等，涉及有趣、贴切、有用的内容。目标是与特定的用户群，展开有关内容的对话。通过内容营销，消费者可以从品牌的支持者和拥护者转变为品牌的推广者。

智能技术的应用虽然为广告主和品牌提供了更为广泛而丰富的媒体平台，但媒体形态的多样性也对广告主和品牌方的内容营销提出了更高要求（尤其是创意）。仅仅是创意在形式上的转换，已经不能满足不同媒体上不同受众的喜好。人工智能的入将通过智能化手段实现基于媒体平台的动态创意优化，满足消费者的个性化需求，提升内容营销的效率。

人工智能将在5G物联网、大数据、云计算等智能技术辅佐下，实现创意生产的智能程序化。在传统的营销传播过程中，营销人员时常为了一个最好的创意而耗费大量人力物力。由于受到个人经验以及对消费者了解不完全的限制，所谓的“最好的创意”，并不能很好地与消费者产生互动，满足消费者的喜好。人工智能将解决该问题，为广告主和品牌方提供最佳的创意和最合适的营销方案。基于人工智能的程序化创意建立在对内容创意数据和消费者数据的机器学习和深度学习基础之上，是一种自主性学习。相比较先前按照设定算法的程序化创意，以人工智能技术为基础的程序化创意更具智能化。在了解消费者的痛点后，有针对性地进行内容创意的程序化生产，让营销从 “千人一面”演变为正真的“千人千面”。

3、链路化的营销传播信任体系重构

营销传播中，消费者的决策路径有着线性逻辑下的非线性特征。广告主与品牌方往往很难有效地衡量传播价值与销量数据的关联性。低价值流量、技术暗箱等，也让整个数字营销传播行业的信任备受危机考验。区块链的智能合约功能，可以让数字广告的真实展示次数被记录，且无法更改，实现整个营销传播过程的透明化。同时，对消费者在媒介上的不同行为的进行链路引导，结合内容营销实现需求触发后的即时满足。透明化的传播数据与链路，让广告商可以实时监控不同受众与内容匹配后的点击率、响应率和响应结果等，并结合分受众信息，进行更为精准的广告投放。

4、营销传播的精准性和匹配度

消费者每天在不同场景中产生的数据是极为庞大的，其中包含视频、、地理位置、网络日志等结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。借助大数据技术，可以完成对数据进行整合和深度挖掘，筛选出有效信息。

云计算将通过内容识别完成对关键性元数据的提取，并通过等级和置信度对相似的数据进行聚合，形成具有代表性的消费者标签。例如：人口标签是一级标签，其下属的性别、年龄、星座为二级标签，这些标签又会与不同场景标签进行匹配，实现更为精准化的营销传播。

大数据和云计算将基于人工智能生成的内容创意在不同场景下，根据消费者的实时数据进行营销传播，场景信息与消费者信息的精准化匹配，将促成消费者的消费行为。并通过云计算实现营销传播策略的时优化，目前由于不同媒体平台的消费者数据信息是不互通的，数据呈现分区化和分层区，形成了一座座“数据孤岛”。这无疑也加重了广告主和品牌方数据处理的负担，而“大数据+云计算”与“5G+物联网”技术组合的协同效应，将进一步辅助广告主与品牌营销全面化、立体化地了解消费者的互联网行为，以及其背后对应的消费者偏好，使消费者画像不断精确，实现广告效果的可量化，实现广告策略的可优化，实现“品效合一”

5、跨场景的营销传播覆盖

在智能技术的不断推动下，营销传播将实现真正意义的跨场景传播。现阶段的数字营销传播已经实现了在线消费者于特定环境中与广告的匹配，而5G技术和物联网技术的结合，会让真正的让“万物互联”实现。并配合全链路传输，对受众的特征与状态更迅速地识别，完成对线上和线下受众数据的收集与分析。5G的高速数据传输与低延迟的物联网传感器，将基于场景中收集分析得来的数据完成适当的广告匹配。实现虚拟广告位和物理广告位的实时动态展示，完成定制化营销传播。当消费者步入相对应的场景之中，云计算技术将唤起被存储数据，完成数据匹配，消费者就会收到符合其需求的广告链接。这些链接不仅能提供详细的产品信息，还能提供精确的室内引导，为消费者带来全新的体验。

6、沉浸式的互动体验传播

智能技术将进一步推动沉浸式互动营销传播的发展。与基于图文和视频的营销传播相比，依托AR(增强现实)和VR(虚拟现实)的营销传播，会更侧重于为消费者营造出由产品服务带来的直观而亲密的感觉，使消费者产生身临其境之感，具有天生的优势。

在智能技术的辅助下，未来的沉浸式互动营销传播将呈现VR、AR、MR(混合现实)、XR(扩展现实)的四足鼎立，为消费者带来更为丰富的临场感和极强的购物体验。

从6大营销变化可以看出，智能营销实现了整个营销传播的赋能，为数字营销传播提供了更多想象力与动力。在人工智能技术的辅助下，智能营销将实现“人性化”、“程序化”、“智能化”，广告行业也将焕发新的活力。

物联网在内网、外网和专网基础下，其部署方式囊括四类，包括私有物联网、公有物联网、社区物联网和混合物联
网。
1、私有物联网(PrivateIoT)：面向单一机构内部提供服务，可能由机构或其委托的第三方实施并维护控制工程网版
权所有，主要存在于机构内部内网中，也可存在于机构外部。
2、公有物联网(PublicIoT)：基于互联网向公众或大型用户群体提供服务，一般由机构(或其委托的第三方，少数情
况)运维。
3、社区物联网(CommunityIoT)：向一个关联的“社区”或机构群体(如一个城市政府下属的各委办局：如公安局、
交通局、环保局、城管局等)提供服务。可能由两个或以上的机构协同运维，主要存在于内网和专网中。
4、混合物联网(HybridIoT)：是上述的两种或以上的物联网的组合，但后台有统一运维实体。

可以利用物联网技术实现定制化宣传效果，应用人工智能技术提高互动性和个性化，运用虚拟现实技术建立沉浸式学习体验。
1、利用物联网技术实现定制化宣传效果：在进行宣传活动时，可以利用物联网技术，通过智能设备合理调配宣传资源，让每一位参加者都能得到充分的关注和呵护。
2、应用人工智能技术提高互动性和个性化：人工智能技术可以针对每一个参加者建立不同的机器人帮助他们解答问题、提供有针对性的辅导，同时也可以根据参加者的反馈情况及时调整培训内容和方式，让培训变得更加贴心、自主化和个性化。
3、运用虚拟现实技术建立沉浸式学习体验：虚拟现实技术可以模拟真实的工作场景，利用VR/AR等技术让受训者参与其中，亲身感受工作流程和 *** 作方法，并在虚拟环境中进行培训和评估，让培训更加直观、真实和生动。
在宣传和培训过程中，利用大数据和数据分析技术监控，评估宣传效果可以更好地了解参加者的需求和反应。并基于收集到的大数据进行实时、个性化的调整，以提高宣传效果和参加者的体验。

2019年全球ICT产业关键字，聚焦「智慧、速度与创新」。创新技术如人工智慧、延展实境（XR）、区块链、数位分身（DigitalTwin）持续出笼，尤其人工智慧加速晶片及量子电脑的发展，伴随5G商转，势必带动产业跳跃式前进。既然聚焦「虚实整合、运算科技、人机互动」三大主轴，2019年COMPUTEX，全球IP矽智财授权领导厂Arm受邀出席《COMPUTEX论坛》、《InnoVEX论坛》主题演讲。Arm在COMPUTEX揭示全面运算(TotalCompute)主张，为5G时代提供更符合更多使用情境(usecase)的整体运算方案，并展现强大生态系能量。

Arm在COMPUTEX2019有哪些亮点展示？瘾科技带你浏览四大解决方案 亮点一：物联网平台

回应Arm的目标在2035年打造达一兆台连网装置，为了让连网装置深度沟通，Arm针对IoT平台的生态系，近年接续推出「DesignStart」、「Pelion」及「Neoverse」等相关计画。今年COMPUTEX，Arm展示Pelion这项混合环境的端到端联网连接、装置和资料管理平台方案。Pelion特色在于建构3A情境，「任何装置、任何资料、任何云端」（Anvice,Anydata,Anycloud），管理任何种类的连网装置与连接，应付任何内外部不同类型的资料，连接任何公有、私有及混合云端。

换言之，Pelion平台让企业在安全环境下，管理各项物联网装置，无限制连结任何规模的资料。COMPUTEX也展示，Arm收购TreasureData后，借助巨量资料技术能力，Pelion平台对资料流程进行融合，让企业用户以高效、更安全的技术部署、连接和更新连网装置，顺利走入物联网的资料世界。

亮点二：AI机器学习

联网装置与数据资料爆发成长，人工智慧的机器学习应用，逐渐从云端转移至终端。为了把机器学习技术放在边缘装置发挥所长，Arm针对机器学习的晶片应用进而打造全新处理器。延续Arm在CPU具备的可编程优势，以及GPU数据处理压缩能力和高吞吐量的设计特点，将其整合至机器学习晶片设计之中。针对机器学习热潮，Arm推出「ProjectTrillium」机器学习运算平台支持各种AI应用程序，在功能性与可扩展性方面，能实现更快机器学习效率。根据统计，目前ProjectTrillium平台的学习数据吞吐量，比起过去CPU、GPU协同作业的机器学习效率，已经达2~4倍以上，效能也优于传统DSP的可编程逻辑。

换言之，ProjectTrillium是一个异质的ML运算平台，平台架构包括ArmML处理器、开放原始码ArmNN软体框架，目前搭载于超过25亿台Android装置。Arm针对ML处理器进行强化，包括超过两倍能源效率，达到每瓦5兆次运算(TOPs/W)、记忆体压缩技术提升达三倍，以及提升至高达八核心的次世代峰值效能，与每秒最高32兆次运算(TOP/s)。

随着机器学习需求愈来愈高，开发人员更渴望利用系统上专属神经处理器(NPU)的优势。Arm机器学习ML处理器提供同级最优化的能耗效率，并有强大的软体生态系统支援，让整个生态系统的AI效能极大化。

▲Arm示范如何在装置上快速的执行机器学习功能，挑战人的记忆，和装置相比，看谁能先辨出不同的图像。

亮点三：AR/VR装置

前几年开始流行的AR、VR装置，过去最大挑战来自虚拟视觉的稳定度。对此，Arm因应5G科技演进推出多款全新高阶IP套件，其中Mali-D77DPU显示器即是聚焦扩增实境、虚拟实境所需的内容所打造，让虚拟实境更加真实。Mali-D77是Mali-D71显示处理器更新版，最高可对应3K解析度与120fps更新率，虚拟视觉影像得以更稳定呈现。全新的硬体功能，加速头戴式显示器的虚拟实境运算，实现更小、更轻、更舒适的VR装置部署。

▲在COMPUTEX展示OculusQuest的VR头盔，提供高效能、无线，摆脱传统VR装置需要连接线的牵绊，创造VR装置新体验。

当然，使用者对AR、VR装置的期待除了影像稳定，在沉浸式体验方面，还包含更轻量、不受线材影响以及更顺畅的效能。Mali-D77其他功能表现在镜头失真校正（LensDistortionCorrection）、色差校正（ChromaticAberrationCorrection）、非同步时间扭曲（AsynchronousTimewarp），对应更清晰、更真实影像，还能降低配戴者头晕情况。除此之外，Mali-D77显示处理器IP，3K120虚拟实境效能，硬体节省VR作业负载4成以上系统频宽，以及12%功耗表现。Arm表示，为了让VR更为普及，在全球达到数十亿台装置的长期目标，Mali-D77解决现阶段显示技术的挑战，为VR产业迎向下一个新世代。

亮点四：车用

Arm在今年COMPUTEX展示的第四个亮点，聚焦在汽车应用。Arm在车用方面扮演重要角色，因其牵涉稳定与安全，尤其ADAS与自动驾驶需要顾虑的层级更是重要。对此，Arm针对车载安全推出ArmSafetyReady计画，同时也包括针对自驾车的7nm制程最佳化处理器架构Cortex-A76AE，借由整合Split-Lock提供车载所需的安全性。

换言之，ArmSafetyready车用安全计画涵盖Arm既有、新型与未来的全方位车载计画，从系统性流程到研发，且通过ISO26262与IEC61508标准，一站式提供软体、元件、工具、认证及标准等资源，确保加入此计画的合作伙伴其SoC与系统，皆达到最高安全层级。

今年COMPUTEX也展示基于Arm的DMS（DriverMonitoringSystem）驾驶监控系统产品。DMS是采用ArmCortex-A7所支援的深度学习NN模型，由TEEAILab所开发。这套DMS系统展示在CortexA7上运行AI/ML以实现驱动程序状态监视功能。例如针对驾驶员闭眼、打哈欠侧视、俯视、打电话和吸烟等行为进行迅速检测，并发出音频以提醒驾驶。Arm在智慧驾驶领域，也展开AutomotiveEnhancedforFunctionalSafety计画，将推出首款多情绪执行处理器，以强化新世代安全驾驶体验。

▲COMPUTEX展会上也展示Arm在智慧驾驶领域的成果(图右)，情绪执行处理器问世将有助驾驶安全。

聚焦未来世界，打造创新体验

Arm在COMPUTEX2019展会中，展现新世代运算领域的创新技术与相关应用。除了上述相关亮点，也聚焦面向未来2030年的使用情境。Arm拥有全面软体开发框架，包含ArmIP、ArmNN、ArmComputeLibrary及ArmDevelopmentStudios，透过生态系统合作帮助开发人员更快采用、更快上市，透过机器学习软体优化，有效扩展硬体效能。

想像未来的世界，5G传输、机器学习、终端运算可能已经成为我们生活的日常，而产业之间将呈现万物联网的庞大生态系。对此，Arm将持续展现其领先技术优势，携手物联网超级战队掌握下一波科技浪潮。

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