最新移动APP开发趋势有哪些_移动电商app开发有哪些发展趋势

随着移动互联网的快速发展，人们的日常生活习惯也不断地在改变，移动科技的速迅猛发展，让智能手机正以肉眼可见的速度改变着我们的日常生活习惯。来分析一下目前一些行业的趋势。

一、移动开发的效率

随着企业APP开发的需求越来越多，移动开发者们要做的就是尽量缩短开发周期。市场上可以找到很多框架开发APP的平台，这无疑给APP开发公司们带来了不小的压力。

二、云科技的兴起

云科技在移动APP开发变革中起着重要的作用。云科技的广泛应用使开发者们将注意力更多地放在APP应用的交互性和多设备应用。云端应用开发平台可以将开发过程变得更快更简单。

三、APP的数据安全

报告显示用户会越来越注重APP的安全性。黑客们倾向于利用APP来获取用户的隐私信息。APP的安全问题将是未来一段时间内开发者们面临的巨大挑战。

四、“可穿戴”技术

“可穿戴”技术已经成为电子产品市场的一大热门。目前类似的设备大部分专注于健康和运动。但随着技术的发展，相信不久的将来“可穿戴”技术一定将涉足更多的行业。

五、移动银行、理财和移动电子商务

越来越多的消费者正在适应移动电子商务。移动手机与APP的融合，生活中的实物变得虚拟化，APP的简便快捷也许会为未来移动银行、理财和移动电子商务等行业推向一个新高潮。

六、物联网

物联网，顾名思义，就是“万物皆可通过网络互联”。以互联网为技术基础，通过各种传感器和感应设备将现实中的物品连接成一个网络，物联网是城市智能系统的根本。

七、应用分析和大数据来提高用户体验

随着智能化的发展，APP所处的环境远比之前要艰辛，好的用户体验成为各APP开发公司的竞争力。而提高用户体验就离不开对用户的分析和了解。利用大数据分析用户特征已成为一大趋势。

八、H5

H5仿佛是一夜之间就流行起来的。越来越多的企业会倾向于选择混合开发，混合开发比原生开发更便宜更快捷。APP开发者们应要多关注H5技术的发展。

展望后市，我认为投资主线应该放在两个方面：科技和绿色能源。
首先，科技行业一直以来都是热门的投资领域，而在当前的全球化和数字化趋势下，科技行业的发展前景更加广阔。特别是人工智能、云计算、物联网等领域，这些技术将会改变整个社会的生产和生活方式，具有巨大的潜力。因此，未来的投资主线应该注重科技行业的投资，尤其是那些具有核心技术和行业龙头地位的企业，可以长期持有。
其次，绿色能源也是一个非常值得关注的领域。随着全球环保意识的提高和新能源技术的不断创新，绿色能源的市场规模不断扩大，市场前景十分乐观。投资者可以关注太阳能、风能、水能等绿色能源企业，尤其是那些具有技术优势和市场前景的企业，可以长期持有。
总之，未来的投资主线应该注重科技和绿色能源领域的投资，这些领域具有长期的发展潜力和市场前景，可以为投资者带来较好的回报。当然，投资还需要根据自身的风险承受能力和投资目标来进行合理分配，不应盲目跟风或者过度冒险。

新的一年新的开始，投资也要重新起航，我们先来看一下各大劵商对于2022年的投资观点，可以作为中长线布局的。以下所有观点只是个人的观点不构成具体的投资建议。

中信证劵

看好的行业: 消费、 科技 、制造业

华泰证劵

看好的行业: 新能源、芯片、新基建

中信建投

看好的行业：光伏、碳中和、储能、物联网、云计算

华安证券

看好的行业：光伏、风电、低碳、半导体、军工、猪周期、CXO、VR

兴业证券

看好的行业：光伏、风电、新能源 汽车 、风电、5G、XCO、创新药

光大证券

看好的行业：白酒、医药、航空、新能源 汽车 、光伏、风电、基础建设、专用设备

招商证券

看好的行业：新能源、元宇宙、VR、智能驾驶、物联网

方正证券

看好的行业：光伏、风电、新能源 汽车 、半导体、军工、新基建、信心技术

光伏行业

目前光伏板块延续回调趋势，创造后续上涨空间，近期板块波动较大，主要原因来自12月装机量的不确定性，以及市场对于新能源政策的支持力度有所质疑。我们认为“双碳”目标是坚定不移的，尤其在进入平价时代，光伏需求更多来自于市场化行为，政策支持的方向不变。国家政策支持农村分布式装机有利于广大县镇加速布置户用分布式光伏，同时利好分布式储能装机，2021年以来，国内分布式装机保持高速增长，目前分布式装机占比为1146%，预计2022年将是分布式装机大年。

风电行业

双碳背景下，风电行业迎来长期成长：随着全 社会 对清洁能源的认识加深，风电在中国发展所面临的政策问题、技术等经济问题、土地等资源问题都将逐步得到解决；和光伏的发展类似，在电网消纳和自然资源的约束下，风电作为已经实现平价的新能源，从需求和经济性考量，在十四五期间将迎来长期成长。风电行业竞争力快速提升：政策及平价刺激下，一方面风机价格大幅下降，另一方面风机大型化等新技术快速升级。短期来看，国内风电项目的收益率得到保障，行业需求快速回暖；长期来看，这也必将带来整个风电产业链全球竞争力的提升，中国的风机制造业未来将会像光伏一样成为全球市场的主导力量。

储能行业

双碳”背景下，光伏风电等新能源高速发展，未来在以新能源为主的新型电力系统下，储能需求极大，储能行业是万亿级的赛道，未来有望长时期高增长，目前储能行业增长已开启，我们预计储能行业2021-2025年的复合增速超50%。目前储能市场刚刚开始兴起，随着锂电池成本下降，风光发电占比上升，储能有望迎来更快速增长。储能板块崛起，我们认为锂电池和逆变器板块将会最受益。

新能源 汽车

新能源 汽车 目前处于高速发展期，行业成长空间充分打开。据测算，2020-2030年，中美欧三大市场新能源 汽车 的年复合增速分别可达225%/367/197%。而市场则进入产品时代，特征是产品为王，产业的高速发展来自于以技术研发为核心的供给驱动和以用户体验为核心的需求拉动的同频共振。在新能源 汽车 领域，可多参考造车新势力的车企。

军工行业

国防军工板块开年来出现较大回调，短期波动不改行业长期逻辑；当前板块已出现较好的安全边际。长期看，地缘政治事件日趋复杂化，全球军事演练次数日渐频繁，提升自身军事实力才能更好地应对愈发复杂的世界变局；新型变种病毒带来全球不确定性因素增加，军工板块作为逆周期重点板块，受全球经济事件影响较少，行业整体向好确定性高。看好行业“十四五”期间装备更新换代需求下的高景气；从使用量角度，实战训练次数提升下教练机损耗增加和导d补库存，看好航空产业链以及高消耗品导d产业链。

元宇宙

AI、交互性沉浸技术、区块链是构建元宇宙的三大核心技术，以腾讯、网易和百度为代表的互联网公司具备极强技术底蕴，综合布局元宇宙世界。腾讯布局元宇宙 游戏 、虚拟演唱会、数字孪生等领域。网易投资多家VR技术公司，并于21年12月推出沉浸式虚拟会议统“瑶台”。百度AI实力领先，于21年12月接连推出数字人平台“曦灵”和元宇宙产品“希壤”。

新基建行业

碳中和行业

发改委将2022年要把碳达峰碳中和摆在环资工作的突出位置，会议要求，2022年，要把碳达峰碳中和摆在环资工作的突出位置，重点抓好以下几方面工作：一是加快完善碳达峰碳中和“1+N”政策体系。二是审核衔接各地区碳达峰实施方案。三是推动重点工作取得突破。四是高水平推进节能降碳工作。五是夯实碳达峰碳中和工作基础。六是统筹开展应对气候变化国际合作。

以上内容，仅供参考，不作为买卖依据；股市有风险，投资需谨慎。

以让本来没有生命的东西能“感应”并“处理”信息，通过传输的网络传送到指定的地方或人那里，反过来还可以进行控制和指挥。以下面上海移动在建设无线城市中，将技术转化成城市中的生活应用的案例来解释会更加清楚地理解这个概念，由于物联网覆盖更多地要依赖无线技术通目前的通信网络，所以移动物联网将会更加符合未来发展方向：
案例一：你想知道孩子在幼儿园里开心吗？打开手机，点击“宝宝在线”，孩子的一颦一笑尽收眼底。“宝宝在线”在松江、闵行地区4所幼儿园试点后，受到家长热烈欢迎，订制这项服务的家庭超过500户，使用率接近100%。
案例二：在普陀的中环百联，借助中国移动上海公司“智能停车”系统，人们将可以用手机查看附近的停车场有无空位，用手机在中环百联的“虚拟商城”里“逛商店、买东西”。
案例三：将感应器与无线网关或无线座机连接，一旦家里发生煤气泄漏等险情，告警指令会第一时间发送到你手机。移动物联网最新应用“宜居通”，大大提高了城市安保的“智能”水平，目前已在普陀、闵行、松江、嘉定等地试点，未来三年计划覆盖全市。包括“宜居通”在内，中国移动上海公司已经拥有50万物联网终端用户。
不用等到2015年，这样的生活场景已经出现在我们的身边，一个个移动互联的信息化触角，正由点连成线，由线连成面，勾勒出一个智慧城市、一个智慧满溢的生活。而在中国移动上海公司看来，这个智慧城市就是以“无所不在”的网络，打造“无所不有”、“无所不能”的智慧生活。
在“十二五”无线城市蓝图里，中国移动上海公司提出，以无线城市助力上海智慧城市建设，围绕强政、兴业、惠民，使“无线城市”成为“政务管理的好帮手”、“推广行业信息化的好平台”、“民生服务的好工具”。

姓名：陈心语  学号：21009102266 书院：海棠1号书院

转自： 2020年中国人工智能+物流发展研究报告_应用 (sohucom)

嵌牛导读

近年来，中国物流业在互联网经济的催动下发展较快，在成本不断攀升、效率提升缓慢的背景下，物流业最迫切的需求即“降本增效”。人工智能技术及相关软硬件产品的加入能够在运输、仓储、配送、客服等环节有效降低物流企业的人力成本，提高人员及设备的工作效率，是缓解物流业顽疾的一味良药。

本报告中的“人工智能 + 物流”指的是基于人工智能技术的软硬件产品及服务在物流活动各环节中的实际落地应用。 2019年人工智能+ 物流的市场规模为159亿元，预计到2025年市场规模将接近百亿。在物流各环节的应用分布方面，仓储与运输占比较大，两者占比之和超过八成。

人工智能在物流中的应用方向可以大致分为两种，一是以AI技术赋能的如无人卡车、AMR、无人配送车、无人机、客服机器人等智能设备代替部分人工 ；二是通过计算机视觉、机器学习、运筹优化等技术或算法驱动的如车队管理系统、仓储现场管理、设备调度系统、订单分配系统等软件系统 提高人工效率。代替人工方向的AI应用市场前景广阔，但受技术水平和政策限制等因素影响，落地条件尚不成熟，还需要较长的培育时间。提效方向的AI应用已具备一定的技术基础，但实际场景散落在物流业务体系中的各个角落，场景清晰度不高，空间不足。

目前，人工智能在物流领域还处于探索之中，但从已经取得的成果来看，“人工智能+物流”的确能够给物流企业在降本增效层面带来收益。物流企业应该以立足当下、着眼长远的原则，以辅助管理、提升效率为短期目标，寻找自身业务链条中能够被 AI 技术赋能的环节并通过试点论证，稳步推进；对未来有望打破物流现有业态的前沿应用做好技术储备。AI公司一方面要把握与物流企业与电商平台的合作机会，在不断地测试积累中打磨核心技术；另一方面也要灵活运用自己研发的技术与产品，在关注物流行业的同时寻找其他的适配领域和变现途径，具备一定的造血能力，以待机会到来之时能够迅速响应物流领域的市场需求。

嵌牛鼻子人工智能运用于物流行业。

嵌牛提问人工智能在物流行业有什么运用呢？

嵌牛正文

物流业的核心痛点

成本增速高于收入增速，物流效率提升缓慢

尽管中国物流业近年来一直保持着较快的发展速度，但随着人力资源、土地资源等要素成本的不断提高，中国物流企业的成本增长速度始终高于收入增速，国家发改委与中国物流与采购联合会共同发布的《全国重点物流企业统计调查报告》中的数据显示，2007-2016年国内重点企业物流业务成本年均增速为105%，比收入增速高07个百分点。在行业成本居高不下的背景下，国内物流行业的效率一直处于较低水平。以社会物流总费用与GDP比率为例，2019年全国社会物流总费用达到146万亿元，占GDP比率为147%。尽管这一比率近年来总体上呈持续下降态势，但下降速度非常缓慢，与发达国家8-9%的水平相比仍有非常大的差距，与全球平均水平（12%）比起来也尚有一段距离。

物流业与人工智能的契合之处

AI是物流降本增效的良药，物流亦是AI展示能力的舞台

物流业的核心痛点决定了该行业最迫切的需求即“降本增效”，物流企业的自动化、信息化转型升级都是为实现降本增效目的而做出的努力。人工智能技术产品的加入能够进一步推动物流业向“智慧物流”发展，更大限度地降低人工成本、提升经营效率。对于人工智能行业而言，随着技术的不断迭代，人工智能不再是高悬于天上的空中楼阁，“商业落地”已成为人工智能企业发展到当前阶段鲜明的主题词。从落地难度及发展前景来看，业务流程清晰、应用场景独立、市场空间巨大的物流业无疑是人工智能落地的绝佳选择。

人工智能+物流概念界定

关键词：人工智能技术、软硬件产品及服务、落地应用

本报告中所阐述的“人工智能+物流”指的是基于人工智能技术（机器学习、深度学习、计算机视觉、自动驾驶等）的软硬件产品及服务（无人卡车、无人机/无人车、智能调度系统等）在物流活动各环节（运输、仓储、配送、客服等）中的实际落地应用。“人工智能+物流”是物流科技的新形态，本报告对“人工智能+物流”的研究范围主要集中在物流活动中的运输、仓储、配送及客服四个环节，分析研究人工智能技术及产品在上述物流作业流程中的应用情况与效果。

人工智能+物流发展环境

利好政策与企业及用户的需求鼓励物流业积极拥抱人工智能

近年来，物流行业发展基础和整体环境发生显著变化，新兴技术广泛应用、包裹数量爆发增长、用户体验持续升级等因素对物流企业的运作思路、商业模式、作业方式提出新需求、新挑战。作为物流行业转型升级的新动能，人工智能进入物流领域的时间尽管相对较短，但发展环境非常有利。政策层面，国务院、发改委等政府相关部门纷纷出台物流相关政策及规划，鼓励企业利用人工智能技术及产品降低物流成本、提升物流效率；经济层面，一方面全国物流业总收入始终处于稳定增长状态，另一方面物流总费用依然居高不下，企业亟需进一步控制物流成本，“人工智能+物流”的空间极为广阔；社会层面，“人工智能+物流”既能满足城市居民对提升即时物流服务效率的需求，又可拓展快递快运的服务边界以惠及农村居民。

人工智能+物流的核心技术

计算机视觉应用最为广泛，自动驾驶有望先于其他行业落地

目前，在物流行业实现应用的人工智能技术主要以深度学习、计算机视觉、自动驾驶及自然语言理解为主。物流领域中，深度学习在运输路径规划、运力资源优化、配送智能调度等场景中发挥至关重要的作用；计算机视觉是现阶段物流领域应用最广的人工智能技术，智能仓储机器人、无人配送车、无人配送机等智能设备都以视觉技术为基础，此外，计算机视觉还能实现运单识别、体积测量、装载率测定、分拣行为检测等多项功能；自动驾驶技术是运输环节智能化的核心技术，尽管尚未正式投入使用，但头部企业的无人卡车已经开始在特定路段进行实地路测和试运行；自然语言理解主要用于物流企业，尤其是快递快运企业的智能客服系统，该技术能有效降低企业在客服环节的人工成本。

人工智能+物流产业链分析

产业链尚不成熟，角色界限比较模糊

人工智能+物流产业链与传统物流产业链差异最大的地方在于，其上下游关系并非泾渭分明，或者说人工智能+物流的产业链还不太成熟，AI公司、物流企业、电商平台都在产业链中扮演重要角色，AI公司通过直客模式或集成商渠道向下游客户提供AI+物流相关产品与技术服务，而物流企业与电商平台也通过建立研发团队、成立科技子公司等方式研究开发AI技术在物流各环节中的可行应用，三者之间存在合作加潜在竞争的关系，生态比较开放。

人工智能+物流产业图谱

人工智能+物流市场规模

现有市场规模159亿元，仓储与运输环节的应用占比较高

AI公司进入物流领域的时间尚短，产业链下游物流企业与电商平台在人工智能产品技术自主研发中的不遗余力也令解决方案提供方们可选择的入局角度相当有限。从供给侧能够获取的收入来看，2019年人工智能+物流领域的市场规模为159亿元，随着技术能力的提升和行业理解的加深，预计到2025年市场规模将接近百亿水平。人工智能在物流各环节的应用分布方面，智能仓储与智能运输占比较大，两者占据了八成以上的份额；智能配送的落地环境尚不成熟，现阶段规模较小，但未来想象空间极大；智能客服的应用场景较为单一，在各环节中占比最小。

智能运输中的人工智能应用

人工智能在运输中的应用方向集中在无人卡车及车辆管理

运输是物流产业链条的核心环节，也是物流成本构成的重要内容，运输费用在社会物流总费用中的占比始终在50%以上。但由于运输环境及运输设备的复杂性，现阶段人工智能在物流运输中的应用尚处于起步阶段。目前国内人工智能在物流运输环节的应用集中于公路干线运输，主要有两大方向：一种是以自动驾驶技术为核心的无人卡车；另一种是基于计算机视觉与AIoT产品技术，为运输车辆管理系统提供实时感知功能。人工智能赋能物流运输的最终形态必然将是由无人卡车替代人工驾驶卡车，尽管近两年自动驾驶在卡车领域进展顺利，无人卡车在港区、园区等相对封闭的场景中已经开始进入试运行阶段，但与实际运营的距离尚远。未来数年内，人工智能在物流运输中的商业化价值主要体现在车辆状态监测、驾驶行为监控等功能。艾瑞认为，2019年国内人工智能+物流运输的市场规模为61亿元，预计到2025年超过30亿元。

智能运输丨无人卡车

无人卡车的商业化前夜已经到来，但大规模应用仍需时日

近年来，自动驾驶技术的开发与应用一直深受各界关注，与无人卡车相比，无人驾驶乘用车往往更吸引普通民众的眼球。从技术角度出发，应用在无人卡车上的自动驾驶技术与乘用车并无二致，其系统架构同样是由感知层、决策层与执行层组成，感知载体也都以摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等传感器为主。但对于目前尚处在实验阶段的无人驾驶车辆而言，城市路况的复杂程度和不确定因素给无人驾驶乘用车的商业化道路带来极大的障碍。反观物流领域，港口、物流园区、高速公路等道路运输主要场景的封闭性较高，运输路线相对较为固定，测试数据的获取与积累也更容易。从商业化的进程来看，以图森未来为代表的L4级别自动驾驶卡车已经率先进入到了试运营阶段，无人卡车的商业化序幕正在缓缓拉开。但这只是无人卡车在物流运输中的初步尝试，目前仍然存在技术稳定性有待验证、可测试路段较少、国内甩挂运输份额较小等诸多问题还未解决，无人卡车距离大规模商业化应用尚需时日。

智能运输丨车队管理系统

实时感知车辆与司机状态，适用于各类运输车辆

无人卡车能够从根本上颠覆整个物流运输流程，但可预见的是在未来一段相当长的时间内，国内公路运输的主力依然会是规模不一的物流企业及其管理的车队。目前，国内人工智能赋能物流运输的主要形式是基于计算机视觉技术与AIoT技术，在车队管理系统中实现车辆行驶状况、司机驾驶行为、货物装载情况的实时感知功能，使系统在车辆出现行程延误、线路异常和司机危险行为（瞌睡、看手机、超速、车道偏离等）时进行风险报警、干预和取证判责，并最终达到提升车队管理效率、减少运输安全事故的目的。与无人卡车的“替代性”功效不同，车队管理系统中所应用的计算机视觉技术是在对原有物联网功能的补充与拓展，依然是以辅助者的角度来帮助司机和车队管理者，其感知设备是后装形式的车载终端，决策来自系统平台，对车辆的控制和动作执行要通过司机手动完成。因此就现阶段而言，融入人工智能技术的车队管理系统在适用性和商业化程度上领先于无人卡车。

智能仓储中的人工智能应用

目前仍以点状应用散落于整个智能仓储系统的各个子系统中

物流业是一个“动静结合”的产业，运输与配送代表着物流的“动”，仓储则代表物流的“静”。为了提升效率，物流产业对仓储也有“动”起来的强烈需求，智能仓储即通过物联网、大数据、人工智能、自动化设备及各类软件系统的综合应用，让传统静态仓储也朝着动静结合的方向进行转变。智能仓储属于高度集成化的综合系统，一般包含立体货架、有轨巷道堆垛机、出入库输送系统、信息识别系统、自动控制系统、计算机监控系统、计算机管理系统以及其他辅助设备组成的智能化系统等。因此在智能仓储中，商品的入库、存取、拣选、分拣、包装、出库等一系列流程中都有各种类型物流设备的参与，同时需要物联网、云计算、大数据、人工智能、RFID等技术的支撑。从目前来看，人工智能在智能仓储系统中的应用还不够成熟，仍以货物体积测算、电子面单识别、物流设备调度、视觉引导、视觉监控等多种类型的点状应用散布于整个系统的各个环节当中。

智能仓储丨仓储现场管理

仓内管理——规范员工行为、减少货物损失、降低理赔风险

人工智能在智能仓储中的应用领域之一是在仓储现场管理场景中，其实现途径是以高清摄像头为硬件载体，通过计算机视觉技术监测并识别仓储现场中人员、货物、车辆的行为与状态。根据作业环境，我们可以将人工智能技术在仓储现场管理中的具体应用分为仓内现场管理与场院现场管理。计算机视觉技术在仓内现场管理的应用场景一是针对仓内工作人员的行为进行实时监测，识别并记录暴力分拣、违规搬运等容易对货物、包裹造成破坏及损伤的行为，采集行为实施人员的相关信息；二是监测仓内流转的货物、包裹的外观情况，识别并判断包裹的破损情况，对存在明显破损的包裹进行预警上报。在仓内现场管理中引入计算机视觉技术，能够起到监督与规范员工行为、降低货物破损与丢失概率、减少理赔成本等作用。

智能仓储丨AMR

仓储AMR市场尚处于起步阶段，未来六年CAGR达367%

尽管AMR具备柔性部署、自主灵活等优势，但AMR产品技术门槛较高，国内能够实现量产且推动项目落地的企业相对较少，AMR市场尚处于起步阶段，还需要一段市场验证时间。而随着落地项目带来的数据积累以及算法的不断优化打磨，AMR将会逐步得到更为广泛的应用，其市场发展前景极为可观。艾瑞认为，2019年国内仓储AMR的市场规模为68亿元，未来数年，AMR市场规模将以高速增长状态迅速扩张，预计到2025年，国内仓储AMR的市场规模将超过40亿元。

智能仓储丨设备调度系统

基于深度学习与运筹优化算法，提升设备群体的智能化程度

随着AS/RS、AGV、AMR、穿梭车、激光叉车、堆垛/分拣机器人等不同类别的自动化及智能化设备越来越多地进入到仓储环境中，设备的调度与协同成为影响设备工作效能的关键因素之一。如果把仓储环境中的各类设备比作一只足球队，那么设备调度系统就相当于球队的教练，负责制定球队战术、选择出场球员以及指挥球员跑位等工作。早期仓储设备的调度与控制主要是以WCS（仓库控制系统）为载体，接收WMS/ERP等上层系统的指令后，控制着设备按照既定设计的运行方式进行工作。而在人工智能技术，尤其是深度学习与运筹优化算法的驱动下，设备调度系统在准确性、灵活性、自主性方面取得显著提升。以AGVS为例，基于大规模聚类、约束优化、时间序列预测等底层算法，AGV智能调度系统能够灵活指挥数百乃至上千台AGV完成任务最优匹配、协同路径规划、调整货架布局、补货计划生成等多项业务，并随数据积累与学习不断自主优化算法。可以说，AI算法加持的设备调度系统能够在一定程度上将系统自身的智能赋予设备本体，使设备群体的智能化程度得以提升。

智能配送中的人工智能应用

理论上市场空间极为广阔，但仍需要较长时间培育

配送是货物流动过程的最后环节，也是物流链条上人力资源投入最重的环节。以快递业与即时配送行业为例，全国快递员数量在2018年就已突破300万，工作灵活性较强的即时配送行业所需人力更甚于快递行业，2019年，仅在美团点评平台上领取过收入的骑手数量就高达3987万人。对于旨在降低人力成本和提高人力效能的人工智能而言，配送领域的应用前景相当广阔，且场景清晰明确。从“替代人工”角度来看，配送中的人工智能核心应用集中于无人配送领域，实现形式是无人配送车与配送无人机；从“辅助管理”角度来看，人工智能主要应用在即时配送领域的订单分配系统中，为系统提供订单数量预估、订单实时匹配、订单路径规划等能力。人工智能在物流配送领域的施展空间极大，但受限于技术稳定度不足、成本与收益不匹配、监管政策严格等因素，无人配送在商业落地层面尚处在萌芽阶段；而即时配送中的订单分配系统尽管已广泛使用深度学习及优化算法，但其核心技术都由各大平台自研自用，软硬件供应商并无获利空间。艾瑞认为，2019年国内人工智能+物流配送的市场规模为19亿元，预计到2024年超过10亿元。

智能配送丨无人配送

无人配送车——城市环境中自动驾驶技术的“降维”落地

无人配送车是应用在快递快运配送与即时物流配送中低速自动驾驶无人车，其核心技术架构与汽车自动驾驶系统基本一致，都是由环境感知、车辆定位、路径规划决策、车辆控制、车辆执行等模块组成。由于无人配送车的运行环境里有着大量的非机动车与行人，路面复杂程度要高于机动车道，因此对于超声波雷达、广角摄像头等近距离传感器的依赖度更高，环境感知算法的侧重点与汽车、卡车等机动车自动驾驶系统也有所不同。但在人口、车辆密集的城市环境中，无人配送车无疑是比无人驾驶乘用车更加适合自动驾驶技术落地的载体，首要原因是无人配送车的体积小、车速低，出现事故的风险与造成人身伤害甚至死亡的概率较低；此外，无人配送的场景非常丰富，落地初期可以选择边界相对清晰、环境相对简单、对新技术接受度高的高科技园区、高等院校等场景，在技术成熟度提升和政策支持的前提下逐步向写字楼、小区等环境扩张，为自动驾驶算法的迭代与进化积累大量的数据资源。

配送无人机——测试为主，可行的应用场景有限

无人机起源于军事领域，早期的发展驱动力是为了减少飞行员伤亡以及应对极端情况，近年来消费级无人机市场也异常火爆。最早将无人机引入物流领域的是亚马逊于2013年提出的Prime Air业务，国内以顺丰、京东为代表的快递、电商巨头也纷纷跟进，推出物流无人机战略。人工智能技术在配送无人机领域的应用原理与自动驾驶并无本质上的差异，主要区别有两点：一是无人机搭载的传感器种类更为繁杂，环境感知算法对数据融合技术的要求更高；二是无人机配送中可选择的路径明显多于车辆，路径上的海拔、地貌、气候等客观约束条件都会对无人机的配送行为产生影响，此外，出于安全考虑，路径规划还需要尽量避开人群聚集区与关键设施，因此配送无人机的路径规划算法更加复杂。2015年至今，快递、电商巨头以及无人机产品技术供应商们通过大量的试验与测试不断打磨提升物流无人机的技术稳定度、探索科学的运营模式。基于国内的人口密度、居住条件、政策限制等现实条件，配送无人机目前较为可行的应用场景在于偏远山区配送、医药资源紧急配送、应急保障物资配送等。

智能配送丨订单分配系统

以“大数据+算法”之力实现订单与运力的最优匹配

鉴于无人配送距离大规模落地较远，可预见的是未来相当长的一段时间内快递及外卖“小哥”仍然会是物流配送的主力军。现阶段人工智能在物流配送中发挥的主要作用是通过订单分配系统合理匹配运力与需求，提升配送效率，有效解决配送资源配置问题。尤其是对配送时效性要求非常高的即时物流领域，在引入基于机器学习与运筹优化算法的订单分配系统后，将行业发展初期使用的效率较低的骑手抢单模式和人工派单模式转变为系统派单模式。即时物流订单分配本质上可以看作是带有若干复杂约束的动态车辆路径问题（DVRP），订单分配系统的工作原理是以大数据平台收集的骑手轨迹、配送业务、实时环境等内容作为基础数据，通过机器学习算法得到预计交付时间、预计未来订单、预计路径耗时等预测数据，最后基于基础数据和预测数据，利用运筹优化模型与算法进行系统派单、路径规划、自动改派等决策行为。订单分配系统给企业带来效率提升的最直接表现即配送时长明显下降，以美团为例，在应用了自主研发的O2O即时配送智能调度系统后，美团外卖的订单平均配送时长由2015年的41分钟缩短至28分钟，降幅达到了317%。

智能客服

2025年物流领域智能客服业务规模有望突破77亿元

物流领域的智能客服特指以智能语音和NLP技术为代表的客服机器人。从服务类型上可以分为以语音导航、业务识别、智能派单、坐席辅助为主的语音智能客服和以文字查询、业务识别为主的文字智能客服，二者分别服务于电话呼入和客户端、小程序等终端入口。2019年物流领域智能客服业务规模约为11亿元，其中语音与文字智能客服份额比约为6:4，按供给侧发展规律预计，2025年整体业务规模约为77亿元，年复合增长率为391%。因云呼叫中心逐渐替代传统呼叫中心业务，市场中供智能客服发展的基础环境逐渐完善，智能客服市场发展平稳向上，服务内容从面向消费者的前台形式向面向管理的中后台形式拓展，未来市场有望基于语音人机交互形式的拓展而打开新的想象空间。

人工智能+物流应用总体评价

人工智能+物流发展策略——物流企业

厚积薄发：立足当下的点状应用与着眼长远的技术储备

对于物流企业来说，衡量是否要在原有的生产经营体系中引入某种技术或软硬件产品，唯一标准是该技术与自身业务融合后能够在多大程度上实现“降本增效”，人工智能亦不例外。物流企业，尤其是引领行业的头部企业们对“人工智能+物流”大多秉持着积极且谨慎的态度，一方面通过自建研发团队以及与AI技术输出方开展合作的形式在自动驾驶、智能机器人、无人机等AI前沿应用领域试图取得实质性突破；另一方面基于深刻的行业理解，在自身业务体系中寻找适合成熟度较高的AI技术“即插即用”的场景，在小范围试点应用的基础上评估应用成果并根据实际效果选择优化推广或暂时弃用，在不断地尝试中积累数据与经验、逐步建立企业的AI技术应用逻辑与应用体系。总体而言，目前物流企业较为合理的“人工智能+物流”发展策略首先要立足当下，应用方向以辅助管理、提升效率为主，将计算机视觉、智能语音等AI技术与机器学习、运筹优化等AI算法融入实际业务中形成若干能够为企业带来效益的点状应用；其次要着眼长远，对落地条件尚不成熟且未来发展前景广阔的无人卡车、无人机等应用适当投入研发力量或采用联合开发、注资收购等方式，做好技术储备，在窗口期真正到来时占据市场先机。

人工智能+物流发展策略——AI企业

多重适配：适合切入的场景有限，AI企业需要一核多用

作为“人工智能+物流”中的技术输出方，目前国内物流相关AI企业的主要业务是向物流企业、电商平台等提供基于自动驾驶、计算机视觉、智能语音、自然语言理解等AI技术的软硬件产品。由于进入物流领域的时日尚短，AI企业对物流行业理解不深导致赋能场景挖掘能力有限，涉及物流内部业务核心的类似于订单分配系统的场景又难以触达，大部分AI企业选择从自动驾驶卡车、无人配送车、无人机等具备较大市场想象空间但技术成熟度稍显不足或落地条件不够完备的应用场景入局，短期内很难取得实质性突破。因此，对于AI企业来说，其“人工智能+物流”发展策略中最关键的还是要致力于提升自身核心产品技术的领先性与稳定度，具备向客户提供较为成熟的软硬件产品的能力是企业发展的根基；其次要积极与物流企业深入合作，以标杆项目和实战数据说话；此外，要灵活运用核心技术与产品，在关注物流行业的同时寻找其他的适配领域和变现途径，例如无人物流车的低速自动驾驶技术同样可以驱动无人清扫车、无人零售车等，使企业具备一定的造血能力，而不是一味地接受资本输血，生存下去的初创企业才有机会等到真正的窗口期到来。

通俗的理解是，云计算的“云“就是存在于互联网上的服务器集群上的资源，它包括硬件资源(服务器、存储器、CPU等)和软件资源(如应用软件、集成开发环境等)，本地计算机只需要通过互联网发送一个需求信息，远端就会有成千上万的计算机为你提供需要的资源并将结果返回到本地计算机，这样，本地计算机几乎不需要做什么，所有的处理都在云计算提供商所提供的计算机群来完成。

狭义的云计算指的是厂商通过分布式计算和虚拟化技术搭建数据中心或超级计算机，以免费或按需租用方式向技术开发者或者企业客户提供数据存储、分析以及科学计算等服务，比如亚马逊数据仓库出租生意。

广义的云计算指厂商通过建立网络服务器集群，向各种不同类型客户提供在线软件服务、硬件租借、数据存储、计算分析等不同类型的服务。广义的云计算包括了更多的厂商和服务类型，例如国内用友、金蝶等管理软件厂商推出的在线财务软件，谷歌发布的Google应用程序套装等。

应用：

1、云物联

“物联网就是物物相连的互联网”。这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。

物联网的两种业务模式：MAI（M2MApplicationIntegration),内部MaaS；MaaS（M2MAsAService),MMO,Multi-Tenants(多租户模型）。

云计算：从计算中心到数据中心在物联网的初级阶段，PoP即可满足需求；在物联网高级阶段，可能出现MVNO/MMO营运商（国外已存在多年），需要虚拟化云计算技术，SOA等技术的结合实现互联网的泛在服务：TaaS（everyTHINGAsAService)。

2、云安全

“云安全”通过网状的大量客户端对网络中软件行为的异常监测，获取互联网中木马、恶意程序的最新信息，推送到Server端进行自动分析和处理，再把病毒和木马的解决方案分发到每一个客户端。

扩展资料

云计算技术具有以下特点：

1、可靠性较强

云计算技术主要是通过冗余方式进行数据处理服务。在大量计算机机组存在的情况下，会让系统中所出现的错误越来越多，而通过采取冗余方式则能够降低错误出现的概率，同时保证了数据的可靠性。

2、服务性

从广义角度上来看，云计算本质上是一种数字化服务，同时这种服务较以往的计算机服务更具有便捷性，用户在不清楚云计算具体机制的情况下，就能够得到相应的服务。

3、可用性高

云计算技术具有很高的可用性。在储存上和计算能力上，云计算技术相比以往的计算机技术具有更高的服务质量，同时在节点检测上也能做到智能检测，在排除问题的同时不会对系统带来任何影响。

4、经济性

云计算平台的构建费用与超级计算机的构建费用相比要低很多，但是在性能上基本持平，这使得开发成本能够得到极大的节约。

5、多样性服务

用户在服务选择上将具有更大的空间，通过缴纳不同的费用来获取不同层次的服务。

6、编程便利性

云计算平台能够为用户提供良好的编程模型，用户可以根据自己的需要进行程序制作，这样便为用户提供了巨大的便利性，同时也节约了相应的开发资源。

问题一：现在市面上具体有哪些物联网产品？请教一下专业人士 现在物联网产品还是比较多的 ,这几年发展的特别快
像RFID行业比较成熟的产品有:
高频:
近距离读写器 一般指读取距离0-5cm的 像桌面式的YX7036就这样的 支持双协议的
中距离读写器 一般指读取距离5-30cm的 像YX9091T比较适合这样的应用
远距离读写器 一般指读取距离在30-120cm 像YX9291T就这样 天线和标签搭配的好的话可以读得更远
超高频
近距离读写器 一般指读取距离0-50cm的 像桌面式的YXU9806就这样的 中距离读写器 一般指读取距离50-600cm的 像YXU1861-8dbi比较适合这样的应用
远距离读写器 一般指读取距离在600-1200cm 像YXU1861-12dbi就这样 环境和标签搭配的好的话可以读得更远

问题二：现在应用较多的物联网产品都有哪些？ 5分 先要了解一下两个概念：物联网和无线城市。 用通俗的话来讲，物联网就是让所有的东西都“连”起来，关键要有三件东西：感应处理终端，传输通道，控制处理平台。这样就可以让本来没有生命的东西能“感应”并“处理”信息，通过传输的网络传送到指定的地方或人那里，反过来还可以进行控制和指挥。无线城市就是通过目前的蜂窝通信网络，辅助以无线热点（WLAN）的覆盖，达到城市中的无缝覆盖，所有终端，包括手机，电脑等无线设备都可以随时随地接入网络。 智慧城市其实基础就是无线城市，只是要在此基础上实现大量的实际应用，好比马路上要有汽车。

以下面上海移动为例，将技术转化成城市中的生活应用的案例来解释会更加清楚地理解这个概念，由于物联网覆盖更多地要依赖无线技术通目前的通信网络，所以移动物联网将会更加符合未来发展方向：

案例一：你想知道孩子在幼儿园里开心吗？打开手机，点击“宝宝在线”，孩子的一颦一笑尽收眼底。“宝宝在线”在松江、闵行地区4所幼儿园试点后，受到家长热烈欢迎，订制这项服务的家庭超过500户，使用率接近100%。

案例二：在普陀的中环百联，借助中国移动上海公司“智能停车”系统，人们将可以用手机查看附近的停车场有无空位，用手机在中环百联的“虚拟商城”里“逛商店、买东西”。

案例三：将感应器与无线网关或无线座机连接，一旦家里发生煤气泄漏等险情，告警指令会第一时间发送到你手机。移动物联网最新应用“宜居通”，大大提高了城市安保的“智能”水平，目前已在普陀、闵行、松江、嘉定等地试点，未来三年计划覆盖全市。包括“宜居通”在内，中国移动上海公司已经拥有50万物联网终端用户。

不用等到2015年，这样的生活场景已经出现在我们的身边，一个个移动互联的信息化触角，正由点连成线，由线连成面，勾勒出一个智慧城市、一个智慧满溢的生活。而在中国移动上海公司看来，这个智慧城市就是以“无所不在”的网络，打造“无所不有”、“无所不能”的智慧生活。

在“十二五”无线城市蓝图里，中国移动上海公司提出，以无线城市助力上海智慧城市建设，围绕强政、兴业、惠民，使“无线城市”成为“政务管理的好帮手”、“推广行业信息化的好平台”、“民生服务的好工具”。

问题三：物联网主要应用领域有哪些 1、工业领域的应用：产品设备管理、能源管理、工业安全生产管理
2、农业领域的应用：温室环境信息的采集和控制、节水灌溉的控制和管理、环境信息和动植物信息的监测
3、智能家居领域的应用：家庭智能化、小区智能化和城市智能化三者之间融成一个真正广义的智能控制网
4、医疗领域的应用：整合的医疗保健平台、电子健康档案系统
5、城市安保领域的应用：实对城市安全的统一监控、统一存储和统一管理
6、环境监测领域的应用：主要是通过实施地表水水质的自动监测，实现水质的实施连续监测和远程监控
7、智能交通领域的应用：公交行业无线视频监控平台、智能公交站台、电子票务、车管专家和公交手机“一卡通”
8、物流领域的应用：供应链网络优化、供应链的可视性
9、智能校园领域的应用：电子钱包、身份识别和银行圈存

问题四：物联网产业是指哪些行业 物联网产业链很长，其体系构架大致矗分为感知层、网络层、应用层三个层面，每个层面又涉及到诸多细分领域。
感知层的功能主要是获取信息，负责采集物理世界中发生的物理事件和数据，实现外部世界信息的感知和识别。包括传统的无线传感器网络、全球定位系统、射频识别、条码识读器等。这一层主要涉及两大类关键技术：传感技术和标识技术。传感器网络的感知主要通过各种类型的传感器对物体的物质属性(如温度、湿度、压力等)、环境状态、行为态势等信息进行大规模、分布式的信息获取与状态识别，它可用于环境监测、远程医疗、智能家居等领域。标识技术通过给每件物体分配一个唯一的识别编码，实现物联网中任何物体的互联。
网络层主要是完成感知信息高可靠性、高安全性的传送和处理。从具体实现的角度，本层由下而上又分为三层：接入网、核心网和业务网。①接入网：主要完威各类设备的网络接入，强调各类接入方式，比如现有蜂窝移动通信网、无线局域/城域网、卫星通信网、各类有线网络等。②核心网：主要是完成信息的远距离传输，目前依靠现有的互联网、电信网或电视网。随着三网融合的推进，核心网将朝全IP网络发展。③业务网：是实现物联网业务能力和运营支撑能力的核心组成部分。
应用层主要是利用经过分析处理的感知数据，将物联网技术与个人、家庭和行业信息化需求相结台，可向用户提供丰富的服务内容，大大提高生产和生活的智能化程度，应用前景十分广阔。其应用可分为监控型(物流监控、污染监控、灾害监控)、查询型(智能检索、远程抄表)、控制型(智能交通、智能家居、路灯控制、远程医疗、绿色农业)、扫描型(手机钱包、ETC)等。

问题五：物联网应用领域有哪些 1、智能家居；智能家居是利用先进的计算机技术，物联网技术，通讯技术，将与家具生活的各种子系统有机的结合起来，通过统筹管理，让家具生活更舒适，方便，有效，与安全。
2、智能交通
3、智能医疗
4、智能电网；智能电网是在传统电网的基础上构建起来的集传感、通信、计算、决策与控制为一体的综合数物复合系统，通过获取电网各层节点资源和设备的运行状态，进行分层次的控制管理和电力调配，实现能量流、信息流和业务流的高度一体化，提高电力系统运行稳定性，以达到最大限度地提高设备效利用率，提高安全可靠性，节能减排，提高用户供电质量，提高可再生能源的利用效率。
5、智能物流
6、智能农业
7、智能电力
8、智能安防
9、智慧城市
10、智能汽车
11、智能建筑
12、智能水务
13、商业智能
14、智能工业
15、平安城市

问题六：目前有哪些生活物联网产品 先要了解一下两个概念：物联网和无线城市。 用通俗的话来讲，物联网就是让所有的东西都“连”起来，关键要有三件东西：感应处理终端，传输通道，控制处理平台。这样就可以让本来没有生命的东西能“感应”并“处理”信息，通过传输的网络传送到指定的地方或人那里，反过来还可以进行控制和指挥。无线城市就是通过目前的蜂窝通信网络，辅助以无线热点（WLAN）的覆盖，达到城市中的无缝覆盖，所有终端，包括手机，电脑等无线设备都可以随时随地接入网络。 智慧城市其实基础就是无线城市，只是要在此基础上实现大量的实际应用，好比马路上要有汽车。
像什么智能家居，智能物流，智能运输，还有智能管理，智能医疗，等等，都是物联网的应用层面

问题七：物联网应用案例有哪些方面呢 物联网应用案例
用途范围
物联网用途广泛，遍及教育、工程机械监控、建筑行业、环境保护、 工作、公共安全、平安家居、智能消防、环境监测、路灯照明管控、景观照明管控、楼宇照明管控、广场照明管控、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域。
展望未来，物联网会利用新一代IT技术充分运用在各行各业之中，具体地说，就是把传感器、控制器等相关设备嵌入或装备到电网、工程机械、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中，然后将“物联网”与现有的互联网整合起来，实现人类社会与物理系统的整合，在这个整合的网络当中，拥有覆盖全球的卫星，存在能力超级强大的中心计算机群，能够对整合网络内的人员、机器、设备和基础设施实施实时的管理和控制，在此基础上，人类可以以更加精细和动态的方式管理生产和生活，达到智慧化管理的状态，提高资源利用率和生产力水平，改善人与城市、山川、河流等生存环境的关系。
具体应用案例
下面列举了集中具体的应用案例，以供参考
1． 教育物联网
应用于教育行业的物联网首先要实现的就是，在适用传统教育意义的基础之上，对已经存在的教育网络中进行整合。对教育的具体的设施，包括书籍、实验设备、学校网络、相关人员等全部整合在一起，达到一个统一的、互联的教育网络。
物联网产业需要复合型人才，至少具备四方面的特征，包括掌握跨学科的综合性的知识与技能、掌握物联网相关知识与技术、掌握特定行业领域的专门知识以及具备创新实践能力。目前国内已有30余所大学开设了物联网专业。有超过400所高校建立物联网实验室。
2工程机械物联网
“工程机械物联网”是借助全球定位系统（GPS）、手机通讯网、互联网，实现了工程机械智能化识别、定位、跟踪、监控和管理，使工程机械、 *** 作手、技术服务工程师、代理店、制造厂之间异地、远程、动态、全天候“物物相连、人人相连、物人相联”。
工程机械物联网目前应用广泛。以NRS物联网智能管理系统平台为例，提升原本工程机械物联网服务由“信息采集服务”向“数据咨询服务转变”。由原来的现场管理升级为远程监控，由传统的制造转变为制造服务，由原来的被动服务提升为主动服务。功能涉及信息管理，行为管理，价值管理三大方面。
信息管理：
区域作业密集度管理
故障预警及远程诊断
车辆运维主动式服务
金融按揭安全
行为管理：
作业人员统计管理
作业工时效率性分析
行为与工效油耗分析
*** 作规范与工效分析
价值管理：
产品全寿命周期成本管理
行为与员工绩效管理
量本利敏感要素判断
多维大数据决策支持

以福田的农机信息管理平台为例，可以对农业所需相关机械车辆进行全球GPS定位、锁车、解锁车、设备工时查询、故障报警等 *** 作，这对促进农业生产，提高工作效率有着至关重要的作用。
3建筑行业物联网应用――塔机监控
塔机智能化的监控管理系统，主要针对检测状态、危险距离预警、故障诊断、信息回传、工程调度等方面工作。例如塔机下面危险区域禁止站人实时提示、与其他高空建筑物距离过近、超出安全距离范围、内部故障预警、诊断、实时显示额定载重量、当前风速、回转角度、当前载重等。
4建筑行业应用――商用混凝土搅拌站
对生产设备的远程诊断和远程维护已经成为当前自动化技术中的一部分。尤其对于那些错误容易诊断和容易排除的情况，派一>>

问题八：物联网是什么东西 童鞋你好！
学校好不好就不太清楚，侧面了解了解，但专业很不错。
物联网是以计算机科学为基础，包括网络、电子、射频、感应、无线、人工智能、条码、云计算、自动化、嵌入式等技术为一体的综合性技术及应用，它要让孤立的物品(冰箱、汽车、设备、家具、货品等等）接入网络世界，让它们之间能相互交流、让我们可以通过软件系统 *** 纵himer、让himer鲜活起耿。
科技创新改变生活，物联网以及延伸的人工智能必将为未来带来自便利的美好生活。
人类总是在追求自便利的美好生活，物联网很有前瞻性。
下一波的IT浪潮就是云计算、物联网、人工智能、生物技术。
好好把握学习这个专业的机会，目前物联网处于发展初期，等你毕业刚好是大展拳脚的好时机！
一一一一
来自:广州溯源―物联网、云计算、人工智能---绿色未来

问题九：物联网有哪些职位 其实跟互联网差不多，也是有产品经理、项目经理、Java开发工程师、运维工程师、Python工程师等

问题十：移动有哪些产品运用了物联网技术的？ 移动m2m推出的：爱贝通、关爱通、电梯卫士、车务通、宜居通等都运用了物联网技术的。

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