AI公司赚钱太难了。相关报告显示，全球近90%的AI公司处于亏损状态，10%的赚钱企业基本是技术提供商，中国AI产业链中90%以上的企业也同样处于亏损阶段。AI四小龙无一例外全部亏损，而且一个比一个能亏，比如依图 科技 2017-2020H1累计亏损7268亿元；旷世 科技 2017-2020Q3期间累计亏损1306亿元。商汤 科技 IPO不太顺利，有消息称公司将于8月份向港交所提交申请。虽然目前不清楚商汤 科技 亏损多少，但公司与云从 科技 一样，也是亏损的状态。
为什么AI公司赚钱这么难？
云从 科技 主营业务是为客户提供高效人机协同 *** 作系统和行业解决方案，前者是凭借自主研发的人工智能核心技术打造了人机协同 *** 作系统，通过对业务数据、硬件设备和软件应用的全面连接，把握人工智能生态核心入口，为客户提供信息化、数字化、智能化的人工智能服务；后者是基于人机协同 *** 作系统，赋能智慧金融、智慧出行等应用场景，为更广泛的客户群体提供以人工智能技术为核心的行业解决方案：
报告期内公司向客户提供基础 *** 作系统、基于人机协同 *** 作系统的应用产品和核心组件以及技术服务，其中基础 *** 作系统是可以直接销售给客户的，一般交付给具有研发能力的企业和第三方软件厂商，由客户二次开发后投入使用。公司提供的 *** 作系统有智能云平台、视图汇聚分析平台、融智云平台和集成生物识别系统，基于不同的功能，面向物联网、政府、公安等城市治理和金融、商业等不同应用场景：
值得注意的是如果客户前期没有购买云从 科技 *** 作系统，则公司向客户销售 *** 作系统和应用产品，保证相关应用产品有效运行。核心组件是基础 *** 作系统内可以独立交付的功能模块，通常是封装了核心AI能力的软件包，主要交付给研发实力强、对软件管控要求较高的客户，由客户集成到其自由系统中使用，基本不涉及进行定制化开发。技术服务主要是人机协同 *** 作系统在软件产品销售以外的服务，包括公有云服务、风控服务和智能化运维服务。
成立至今云从 科技 人机协同 *** 作系统及应用产品相继经历了初步推进人机协同 *** 作系统内核沉淀的V10、综合多类业务场景的基础 *** 作系统V20和升级人机协同 *** 作系统V30三个阶段，实现了智慧金融、智慧治理、智慧出行和智慧商业四个重点领域的基础 *** 作系统的整合。公司的V40版本则是升级了智慧治理领域的融智云平台和智慧金融领域的集成生物识别系统，通过AI技术优化系统的运行效率和用户体验：
在系统层上云从 科技 开发了面向不同领域的基础 *** 作系统，通过系统和组件的方式将AI技术赋能应用场景。2014年以来旷视 科技 便开始了Brain++这一AI生产力平台的研发，覆盖从数据生成、清洗、预处理、标注和存储到算法架构设计、实验环节设计、训练环境搭建，再到训练、加速、模型评估和产生模型以及模型分发、部署应用全流程。Brain++集成了包括深度学习框架MegEngine（天元）、深度学习云计算平台MegCompute和数据管理平台MegData，将算力、算法和数据能力融为一体，作为AI基础设施，实现从算法生产到应用的全流程化和规模化供给：
旷视 科技 的Brain++平台相比云从 科技 的 *** 作系统+组件的模式，不同之处在于将算力、算法和数据进行融合，实现了AI的全流程。比如公司的Brain++商业版覆盖了数据管理、模型开发和算力调度等算法生产全流程，还可为客户提供集群搭建和部署在内的硬件交付，让客户不必为寻找AI硬件供应商和软硬件适配等问题烦恼，提升了AI的效率。Brain++平台和算法构成了旷视 科技 的核心AI能力：
业务模式上，云从 科技 的基础 *** 作系统、组件和应用产品可以单独销售，但旷视 科技 的Brain++平台是以解决方案的形式对外销售的，这构成了俩公司业务上的差异。
2018-2020年云从 科技 实现营收484亿元、807亿元和755亿元，这其中主营业务收入为483亿元、780亿元和751亿元，2020年主营业务下降主要系疫情影响，这与其商业模式有关。报告期内公司其他业务主要为向少量客户提供外购硬件和技术开发服务，2019年其他业务收入一度达到027亿元，但占比仍较小。
主营业务中人机协同 *** 作系统营收为031亿元、183亿元和237亿元，营收占比为62%、227%、313%；人工智能解决方案营收为452亿元、597亿元和515亿元，营收占比为936%、740%和682%：
旷视 科技 是一家聚焦物联网场景，以物联网为AI技术落地载体，通过构建完整AIoT产品体系，面向消费物联网、城市物联网、供应链物联网三大核心场景，提供经验验证的解决方案的AI公司。公司业务分为消费物联网解决方案、城市物联网解决方案和供应链物联网解决方案三大类。2017-2020Q3公司营收为304亿元、854亿元、1260亿元和716亿元，其中60%以上的营收来自城市物联网解决方案业务：
值得注意的是，云从 科技 营收中第三方软硬件和智能AIoT设备营收占比虽然从2018年的812%下降至2020年的508%，但仍占据半壁江山。号称行业领先的AI公司，营收一半竟然来自硬件产品，这就引出了一个问题：AI公司靠什么赚钱？
毛利率来看，报告期内云从 科技 主营业务毛利率虽然由215%提升至432%，但仍大幅低于依图 科技 和旷视 科技 的毛利率，依图 科技 主营业务毛利率由2017年的574%提升至2020H1的71%，是这几家公司中最高的：
细分到具体产品或服务，可以看出云从 科技 人机协同 *** 作系统的毛利率在75%以上，处于较高水平。人机协同 *** 作系统中软件授权业务的毛利率超过80%，主要是绝大部分软件授权业务涉及安装调试或定制开发，产生了相应的费用。报告期内公司技术服务毛利率由9945%下降至40%，因为金融风控业务涉及对外采购数据服务，2020年新增的数据中心智能化运维服务需要委托第三方提供服务，降低了毛利率水平。
云从 科技 营收占比最大的人工智能解决方案业务毛利率为1776%、2343%和2819%，主要是该类业务根据客户需求，需外购部分配套软硬件产品或服务，外购材料成本较高，挤压了毛利率空间。公司人工智能解决方案毛利率相比可比企业也明显偏低，比如依图 科技 软件、软硬件组合在报告期内的毛利率分别为641%、819%、875%、868%和113%、328%、543%和696%。
云天励飞和云知声解决方案业务毛利率水平相比依图 科技 和旷视 科技 偏低，与云从 科技 相当。比如云天励飞数字城市云隐管理业务和人居生活智慧化升级业务毛利率分别由4227%、6316%下降至3823%和4443%，主要系解决方案中需要采购硬件并有一定比例的安装服务成本，尤其是硬件设备比例上升会拖累相关业务的毛利率水平：
旷视 科技 业务毛利率水平来看，消费类物联网解决方案业务毛利率超过80%，但其营收占比由2017年的459%下降至2020Q3的181%，营收占比最大的城市物联网毛利率下降至30%以下，因此拖累了公司的毛利率水平：
旷视 科技 在招股书中提到，消费物联网解决方案是公司传统核心优势业务，主要利用人脸识别技术提供云端SaaS类及移动终端类解决方案，成本以软件为主，毛利率水平最高。城市物联网解决方案业务主要为智慧城市及智慧建筑管理，这一业务随着行业经验积累、项目设计与交付能力不断提升，按理公司具有提升毛利率空间的能力。但旷视 科技 提到，因为项目成本中硬件占比提升，导致毛利率有所下降：
结合云从 科技 、云天励飞和旷视 科技 等业务模式，可以看出：如果单纯靠出货 *** 作系统等业务，公司可以保持一个很高的毛利率。未来随着业务不断成熟，成本和费用的下降，公司具有盈利的可能。但目前来看，旷视 科技 、依图 科技 等为代表的AI公司还是以解决方案业务为主，这就涉及到一些硬件的采购和安装，相应的导致毛利率的下降。
AI四小龙无一例外全部亏损，而且一个比一个能亏。云从 科技 报告期内累计亏损2684亿元，看起来不少，但在旷视 科技 和依图 科技 面前还是弱爆了。
依图 科技 2017-2020H1净利润分别亏损1166亿元、1161亿元、3642亿元和1299亿元，累计亏损7268亿元。旷世 科技 2017-2020Q3期间分别亏损775亿元、280亿元、6639亿元和2846亿元，累计亏损1306亿元。商汤 科技 IPO不太顺利，有消息称公司将于8月份向港交所提交申请。虽然目前不清楚商汤 科技 亏损多少，但公司与云从 科技 一样，也是亏损的状态。
寒武纪主营业务是AI芯片的研发、设计与销售，主营业务与云从 科技 等明显不同，但2017-2020年公司仍然累计亏损超过20亿元。2020年寒武纪亏损大幅减少，但扭亏为盈还是遥遥无期：
行业龙头亏损严重，中小AI公司同样亏的不少。比如提供数字城市运营管理和人居生活智慧化升级应用场景解决方案的云天励飞2017-2020Q3期间净利润累计亏损1607亿元，2020年前三季度公司营收为267亿元，报告期内营收累计仅为68亿元，赚的还没有亏的多。
为什么AI公司赚钱这么难？
先说说这些公司亏损的直接原因。
2018-2020年云从 科技 毛利从105亿元增长至328亿元，毛利率由215%提升至432%，但期间费用由338亿元飙升至1061亿元，直接造成营业利润亏损。
报告期内公司销售费用由129亿元增长至274亿元，销售费用率由2663%提升至3628%，这属于很高的水平了。此外公司研发投入持续加大，由2018年的148亿元增长至578亿元，营收占比由3061%提升至7659%，已经足以让公司亏损了：
报告期内云从 科技 实施股权激励并产生了相应的费用，但这种费用短期对公司利润带来压力，假以时日影响会消除，但销售费用和研发费用的增加是持续性的，毕竟这与公司经营密切相关。比如云从 科技 销售费用中占比最大的是人员薪酬，主要是公司业务扩展，销售人员和平均薪酬增加。
人工智能仍然是一个技术密集型企业，各家公司为了保证持续的竞争力也在投入大量的资金用于研发。目前人工智能相关技术和应用场景的解决方案迭代速度比较快，以云为例产品迭代周期一般为2-6个月，因此人工智能行业的研发是个持续时间长且投入高的过程。比如云从 科技 2020年研发费用率超过75%，公司基于人机协同 *** 作系统在研项目有基础平台、算法工厂、AI融合数据湖、知识计算和人机自然交互等8项之多。
亏损最严重的旷视 科技 也是如此。2017-2020Q3公司期间费用由402亿元增长至1349亿元，规模上超过公司的营收，这其中销售费用率、管理费用率和研发费用率分别由2414%、3345%、6650%提升至416%、5756%和9223%：
另外为了提高研发人员、管理人员等积极性，或者出于营造缺钱的目的，AI公司还会实施股权激励，并为此产生巨大的股份支付费用，侵蚀了公司的盈利空间。比如2019年云从 科技 实施了股权激励，产生了1303亿元的股份支付费用；2019-2020Q3云天励飞为激励核心团队、保证团队稳定性，对核心成员实施股权激励，为此分别支付了208亿元和719亿元的股份支付费用。
目前抛开其他不谈，在研发上的投入和股权激励产生的巨大费用，凭借这两项，已经让大多数AI公司陷入亏损了。
客户变动大、客户集中度较高、单一客户依赖性较高等仍是AI公司面临的共同难题，而这一难题事关公司经营是否可持续，也是这类公司上市中的拦路虎之一。无论是注册制下的科创板、创业板还是审核制下的主板，从发审委到上市委，都盯着这一问题。
今年3月份上交所在云从 科技 第一轮问询中就要求公司就"不同类型产品前五大客户的销售内容、销售收入及变动原因，前五大客户变动较大是否符合行业惯例"等进行问询。
2018年云从 科技 第一大客户分别为北京物联新泊 科技 有限公司，营收占比为3011%；2019-2020年北京汇志凌云数据技术有限责任公司为公司第一大业务，营收占比为3049%和1098%，销售金额变动也非常大。另外江苏趋云信息 科技 有限公司和江西骏马 科技 有限公司成立不久后就成为公司前五大客户，上交所还就合理性、交易价格公允性和是否存在利益输送或其他特殊利益安排等进行问询。
云从 科技 这种情况在其他AI公司中也存在。比如2017-2020Q3旷视 科技 前五大客户相继经历了杭州联汇 科技 有限公司、中国移动、北京易华录信息技术股份有限公司和东华软件股份公司四家公司，销售金额也从2500多万到8500多万不等，而且多个客户经历了一轮游，在下一年度中不见踪影：
从云从 科技 的反馈来看，AI公司面临碎片化问题，不仅仅是场景的碎片化，还有订单的碎片化。以2020年度人机协同 *** 作系统客户分布情况来看，云从 科技 绝大多数客户的订单规模在100万元以下，1000万元以上的订单占比很低。应用场景上，公司产品覆盖了智慧治理、智慧金融智慧出行、智慧商业等多个领域，营收占比最大的人工智能解决方案也呈现出类似的特征：
客户集中度上，云从 科技 前五大客户销售占比从6223%下降至2792%，相反依图 科技 前五大客户销售占比从3512%提升至6202%，而旷视 科技 常年在20%-30%左右徘徊。
客户的飘忽不定说明了人工智能技术在客户端的复用性很低，订单的碎片化说明了人工智能技术商业化水平还处于较低的水平，难以实现规模化应用。AI公司要想寻求发展就要不断开发新用户、不断延伸新的应用场景，这势必增加了公司的额外开支。前文已经提到，云从 科技 、旷视 科技 等销售费用率很高，尤其是职工薪酬占主要比例，主要是为了扩大业务区域、开拓客户而招兵买马，相应的费用不断增长。
人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层三大环节，其中目前以旷视 科技 、云天励飞等为代表的企业多为技术层公司，主要通过开发相关算法赋能智慧城市、智慧金融等应用场景。目前中国的AI产业相比美国，差距在于第一是基础层实力偏弱，尤其是具有全球竞争力的芯片、传感器等领域的公司太少，而且华为等部分企业因为实体清单影响，经营遭遇困难：
云从 科技 、旷视 科技 等相继布局计算机视觉、语音识别和自然语言处理等技术层，但更多的企业处于应用层，参照互联网公司，应用层的竞争会更加激烈，技术实力不佳、综合能力不足的公司会逐渐掉队。另外值得注意的是与美国的谷歌、亚马逊和微软等类似，华为、腾讯和阿里巴巴等巨头的加入让人工智能行业竞争更加激烈。华为、腾讯等公司拥有打通基础层、技术层和应用层的能力，而且在技术、研发、客户、市场等方面拥有云从 科技 等难以撼动的优势，因此势必给这些公司带来巨大压力。
从目前产业发展现状和人工智能技术发展曲线来看，其已到了从技术转向大规模应用的关键节点，目前如何规模化落地成为行业痛点。不过对云从 科技 、旷视 科技 等这些资本一路输血充大的公司来说，现在紧迫的事情是如何通过上市在补血的同时还让曾经的投资者退出，毕竟这么多年下来它们等不及了。
万一所投公司倒闭了，一切都打水漂了。
物联网的核心和基础是互联网。
物联网是互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能行使独立功能的普通物体实现互联互通的网络。物联网将现实世界数字化，应用范围十分广泛。
在物联网上，每个人都可以应用电子标签将真实的物体上网联结，在物联网上都可以查出它们的具体位置。
物联网拉近分散的信息，统整物与物的数字信息，物联网的应用领域主要包括以下方面：运输和物流领域、工业制造、健康医疗领域范围、智能环境（家庭、办公、工厂）领域、个人和社会领域等，具有十分广阔的市场和应用前景。
扩展资料：
事实上，物联网与智能制造引领着新的制造业革命，各国都已在这个领域开始谋篇布局。从这次博览会的现场，也可以感受到各国的激烈竞争。
此次世界物联网博览会参加的企业规模空前，共吸引了来自中、美、英、法、德、日、意等21个国家和地区的500余家企业前来参展，带来令人惊叹的前沿产品。
正如与会嘉宾所言，全球每天约有550万新设备加入物联网，预计到2021年，全球联网设备将达到280亿台，其中160亿台与物联网相关。一个崭新的物联网时代正扑面而来。
在这个前沿领域，中国并未缺席，而是抓住机会实现弯道超车。以这次博览会的举办地江苏无锡为例，无锡现在有物联网企业超过2000家，截止到2016年底，物联网产业的产值超过2000亿，并继续保持着良好的增长态势。
物联网和智能制造是“中国制造2025”的主攻方向，是实现新兴产业培育发展与传统产业改造升级有机结合的最佳突破口。在这个新兴领域，中国不仅有规划、有蓝图，更有基础、有举措，一定不会与这次机遇失之交臂。
参考资料：
参考资料：
介于应用系统和系统软件之间的一类软件，它使用系统软件所提供的基础服务（功能），衔接网络上应用系统的各个部分或不同的应用，能够达到资源共享、功能共享的目的。
中间件为一种独立的系统软件服务程序，分布式应用软件借助这种软件在不同的技术之间共享资源，中间件位于客户机服务器的 *** 作系统之上，管理计算资源和网络通信。从这个意义上可以用一个等式来表示中间件：中间件=平台+通信，这也就限定了只有用于分布式系统中才能叫中间件，同时也把它与支撑软件和实用软件区分开来。
扩展资料
中间件技术创建在对应用软件部分常用功能的抽象上，将常用且重要的过程调用、分布式组件、消息队列、事务、安全、链接器、商业流程、网络并发、>
在商业中间件及信息化市场主要存在微软阵营、Java阵营、开源阵营。阵营的区分主要体现在对下层 *** 作系统的选择以及对上层组件标准的制订。主流商业 *** 作系统主要来自Unix、苹果公司和Linux的系统以及微软视窗系列。
参考资料来源：百度百科-wipi
参考资料来源：百度百科-中间件
物联网的英文名称为"The Internet of Things” 。由该名称可见，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，是在互联网基础之上的延伸和扩展的一种网络；第二，扩展到了任其用户端延伸和何物品与物品之间，进行信息交换和通信。因此，物联网的定义是通过射频识别(RFID)装置、红外感应器、 全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网的整个结构可分为射频识别系统和信息网络系统两部分。射频识别系统主要由标签和读写器组成，两者通过RFID空中接口通信。读写器获取产品标识后，通过internet或其他通讯方式将产品标识上传至信息网络系统的中间件，然后通过ONS解析获取产品的对象名称，继而通过EPC信息服务的各种接口获得产品信息的各种相关服务。整个信息系统的运行都会借助internet的网络系统，利用在internet基础上的发展出的通信协议和描述语言。因此我们可以说物联网是架构在internet基础上的关于各种物理产品信息服务的总和。从应用角度来看，物联网中三个层次值得关注，也即是说，物联网由三部分组成：一是传感网络，即以二维码、RFID、传感器为主，实现对“物”的识别。二是传输网络，即通过现有的互联网、广电网络、通信网络等实现数据的传输与计算。三是应用网络，即输入输出控制终端。
EPC系统是一个非常先进的、综合性的和复杂的系统。其最终目标是为每一单品建立全球的、开放的标识标准。它主要由全球产品电子代码(EPC)体系、射频识别系统及信息网络系统三大部分组成。
（1）EPC编码标准
EPC编码是EPC系统的重要组成部分，它是对实体及实体的相关信息进行代码化，通过统一并规范化的编码建立全球通用的信息交换语言。
（2）EPC标签
EPC标签是装载了产品电子代码的射频标签，通常EPC标签是安装在被识别对象上，存储被识别对象相关信息。标签存储器中的信息可由读写器进行非接触读/写。
32 EPC系统特点
（1）开放的体系结构
EPC系统采用全球最大的公用的刀又TERNET网络系统。这就避免了系统的复杂性，同时也大大降低了系统的成本，并且还有利于系统的增值。梅特卡夫(Metcalfe)定律表明，一个网络大的价值是用户本系统是应该开放的结构体系远比复杂的多重结构更有价值。
(2)独立的平台和高度的互动性
EPC系统识别的对象是一个十分广泛的实体对象，因此，不可能有那一种技术适用所有的识别对象。同时，不同地区，不同国家的射频识别技术标准也不相同。所以开放的结构体系必须具有独立的平台和高度的交互 *** 作性。EPC系统网络建立在INTERNET网络系统上可以与INTERNET网络所有可能的组成部分协同工作
(3)灵活的可持续发展的体系
EPC系统是一个灵活的开放的可持续发展的体系，可在不替换原有体系的情况下就可以做到系统升级。整体的EPC网络 *** 作依赖于RFID系统和网络应用系统的介入，使产品信息有效的传播。安装在不同需求链环境的解读器可以读取标签中储存的产品数据。因此供应链数据可以通过网络及时地检查、更新或者交换信息。
33 EPC编码编码标准
EPC码是新一代与EAN／UPC码兼容的编码标准，在EPC系统中EPC编码与现行GTIN相结合，因而EPC并不是取代现行的条码标准，而是由现行的条码标准逐渐过渡到EPC标准或者是在未来的供应链中EPC和EAN．UCC系统共存。EPC中码段的分配是由EAN．UCC来管理的。在我国，EAN．UCC系统中GTIN编码是由中国物品编码中心负责分配和管理。同样，ANCC也即将启动EPC服务来满足国内企业使用EPC的需求。
EPC码是由一个版本号加上另外三段数据(依次为域名管理者、对象分类、序列号)组成的一组数字。其中版本号标识EPC的版本号，它使得EPC随后的码段可以有不同的长度；域名管理是描述与此EPC相关的生产厂商的信息。
第四章 物联网在家庭中应用
随着时代的发展，中国已经逐步进入了老龄化社会，以后我们社会面临的现状将是一对年轻的夫妻，在照看自己小孩的同时，还要照看2～6对老人，这就为全社会出了一个难题。每家都雇保姆，显然不现实；那么，只能通过科技的手段来解决这个问题了，靠提高家庭的生活品质、方便家庭与外界的信息交互、用传感节点感知家里发生的情况等，这就为家庭物联网的实现奠定了社会基础。
物联网的概念正大行其道，也使人们看到了社会未来的发展趋势，然而物联网大部分却停留在概念阶段，真正规模应用还有待时日。家庭区域相对狭小、需求比较明确，最有可能优先实现物联网的应用。它不只是现代家庭现实的需要（照看老人、孩童），更是人们日益增强的家庭安全
41家庭物联网应用领域
寒冷的冬季，供暖系统使北方城市家庭充满温暖，而当白天大部分人离家上班的时候，空空的房间仍温暖如春。我们需要一个智能化的供暖控制系统。在生产安全领域，在食品卫生领域，在工程控制领域，在城市管理领域，在人们日常生活的各个方面，甚至在人们的娱乐活动中，都需要建立随时能与物体沟通的智能系统。通过装置在各类物体上的电子标签（RFID），传感器、二维码等经过接口与无线网络相连，从而给物体赋予智能，可以实现人与物体的沟通和对话也可以实现物体与物体相互间的沟通和对话。在电度表上装上传感器，供电部门随时都可知道用户的用电情况，实现用电检查、电能质量监测、负荷管理、线损管理、需求侧管理等高效一体化管理，一年来降低电损。在电梯装上传感器，当电梯发生故障时，无需乘客报警、电梯管理部门会借助网络在第一时间得信息，以最快的速度去现场处理故障。
42发展历程
1999年，物联网的概念就已被提出，10年间，世界各国都在加紧研究。物联网的发展共分为四个阶段：第一个阶段是大型机、主机的联网，第二个阶段是台式机、笔记本与互联网相联，第三个阶段是手机等一些移动设备的互联，第四阶段是嵌入式互联网兴起阶段，更多与人们日常生活紧密相关的应用设备，包括洗衣机、冰箱、电视、微波炉等都将加入互联互通的行列，最终形成全球统一的“物联网”。
对于互联网来说，20世纪80年代是黄金时代，这段时间出了一个知名的人物——鲍勃•卡恩（BobKahn），他被人们称为互联网之父（被赋予同样称呼的人还有好几个）。在为互联网做出卓越贡献的同时，他也非常有远见的为另一个始于上世纪80年代的项目——分布式传感网（DistributedSensorNet,简称DSN）——做了奠基。在那个年代，传感器远比我手上的这个大得多，要用一辆卡车来拉。这么大的传感器作为一个个节点组织在一起，通过微波彼此相连，就组成了传感网。
庞大的传感器在体积方面跟不上人们对其功用上的期望，于是研究者们就开始思考能不能把它做得小一点、再小一点。于是，在上世纪90年代，“智能微尘”（SmartDust）这个很有意思的概念出现了，提出者是KrisPister，他是加州大学伯克利分校的教授。这一概念认为可以将计算和通讯集成在约1~2平方毫米的超微型传感器中，用以对周围环境的参数进行探测。其核心的成分是微电机系统（Micro-Electro-MechanicalSystem,简称MEMS；这个概念在当时引起非常大的轰动），该系统中可以集成很多和机械有关的传感器。
当时KrisPister这批人有一个幻想——在蒲公英上面悬挂一个传感芯片，蒲公英飞到哪里就探测哪里的信号，再把信号传递回来。虽然只是一个假想，但当时真有科学家信心百倍地投入其中，并且还把所需的数据算出来了。比如有空气动力学专家计算出了芯片应有的重量等等。在2001年，加州大学伯克利分校的实验室真做出了这种理想中的芯片雏形，比米粒还小，可谓“细如发丝，薄如蝉翼”。他们送给了我一个，当时我还精心包装了一下。可惜最近找不到了，特别遗憾。倘若芯片里面还有电留存的话，说不定我就能通过网络定位到它的“安身之所”了。
在这一时期，有三所高校和研究机构在传感器领域处于领军地位，一是加州大学伯克利分校（以KrisPister为代表，他们提出了“智能微尘”理论），另外两个是加州大学洛杉矶分校（他们提出了“微无线技术”）和施乐帕克研究中心（XeroxPARC）。施乐帕克研究中心的团队主要由我带领，我们做的是传感信息处理和“智能物质”（SmartMatter），希望能把计算、微电机系统放到物理世界中，与“智能微尘”也有非常紧密的联系。
自本世纪初以来，对于传感的研究越来越受到人们的重视，有很多学校和大公司的研发机构开始进行了类似的研究，并有许多新兴公司借此东风异军突起。将传感器连接成“网”或“系统”，就成了传感网。除了传感网以外，类似的概念也相继提出，比如“CyberPhysicalSystem”和“InternetofThings”(简称IOT)。相较而言，IOT的概念在提出的初期更接近于日常生活，比如常见的RFID（RadioFrequencyIdentification，射频识别）技术就是它的一部分。
关于传感网和物联网的历史，若从大的传感器开始算起，传感网诞生至今应有30年了；而若从微传感网（MicroWirelessSensorNetwork）来说，应该仅有15至20年：微传感网始于上世纪90年代，那个时期的人们刚刚提出“微电机系统”的概念，试图把传感器和计算机处理和通讯全部都集成在一个芯片上，即“智慧微尘”。
其实传感器的历史，归结起来就八个字——从大到小，以点到面。这八个字看似简单，但做起来却是困难重重——要想让传感器真正“飞入寻常世界中”，它必需在体积、造价、能耗等方面进行“瘦身”，这样它才真正能够进入到物理世界。
然而，造型的缩小并不是传感进入生活的唯一条件，还需要互联网技术的配合以实现从点到面的网际联系。就IP地址而言，物联网应采用IPv6（IPv4必然不够），它有128位两进制的IP网址数，这相当于给世界上的每个沙粒都赋予了一个 IP地址。唯有当所有的物体都有一个属于自己的IP的时候，物联网才能真正实现。总而言之，物联网的实现需要这两方面的相辅相成：一是利用微处理技术（micro-fabrication），提高集成度；其二是运用IP技术，以提供足够丰富的网址。
43面临的问题
国内智能家居市场存在很多问题。1、进入门槛较高，一般一次性投入要1、2万元，这就大大限制了中等收入以下人群的购买需求。2、功能华而不实，很多都是遥控个灯光、音响，需求跟投入不成比例。3、生搬硬套，将原来很多工业上使用的东西直接照搬到家庭里，缺少人性化，不能完全适合家居生活需要。4、很多智能家居企业缺少核心技术，东拼西凑，组成个系统就推广，导致成本增高、企业竞争力下降。
RFID超高频技术在我国的应用尚处于起步阶段，一些项目的应用只是试点，还没有得到广泛应用，也没有在供链上应用。比如，只在某一个仓库里应用，或只在生产线上应用。应该说，这些试点项目全
都属于闭环状态的应用，在供应链上串起来应用的案例国内还没有出现。
物联网发展潜力无限，但物联网的实现并不仅仅是技术方面的问题，建设物联网过程将涉及到许多规划、管理、协调、合作等方面的问题，还涉及标准和安全保护等方面的问题，这就需要有一系列相应的配套政策和规范的制订和完善。
首先是技术标准问题。标准是一种交流规则，关系着物联网物品间的沟通。各国存在不同的标准，因此需要加强国家之间的合作，以寻求一个能被普遍接受的标准。
其次是安全的问题。物联网中的物品间联系更紧密，物品和人也连接起来，使得信息采集和交换设备大量使用，数据泄密也成为了越来越严重的问题。如何实现大量的数据及用户隐私的保护，成为待解决的问题。
第三，协议问题。物联网是互联网的延伸，在物联网核心层面是基于TCP/IP，但在接入层面，协议类别五花八门，CPRS、短信、传感器、TD-SCDMA、有线等多种通道，物联网需要一个统一的协议基础。
第四，终端问题。物联网终端除具有本身功能外还拥有传感器和网络接入等功能，且不同行业需求各异议，如何满足终端产品的多样化需求，对运营商来说的一大挑战。
第五，地址问题。每个物品都需要在物联网中被寻址，就需要一个地址。物联网需要更多的IP地址，IPv4资源即将耗尽，那就需要IPv6来支撑。IPv4 向IPv6过渡是一个漫长的过程，因此物联网一旦使用IPv6地址，就必然会存在与IPv4兼容性问题。
第六，费用问题。目前物联网所需的芯片等组件的费用较高，若把所有物品都植入识别芯片花费自然不少，如何有效解决这一问题仍需考虑。
第七，规模化问题。规模化是运营商业绩的重要指标，终端的价格、产品多样性、行业应用的深度和广度都会地用户规模产生影响，如何实现规模化是具有待商讨的问题。
第八，商业模式问题。物联网在商业应用方面的业务模式还不是很明朗，商业模式问题值得更进一步探讨。
第九，产业链问题。物联网所需要的自动控制、信息传感、射频识别等上游技术和产业已成熟或基本成熟，而下游的应用也单体形式存在。物联网的发展需要产业链的共同努力，实现上下游产业的联动，跨专业的联动，从而带动整个产业链，共同推动物联网发展。
要建立一个有效的物联网,有两大难点必须解决:一是规模性,只有具备了规模,才能使物品的智能发挥作用;二是流动性,物品通常都不是静止的,而是处于运动的状态,必须保持物品在运动状态,甚至高速运动状态下都能随时实现对物品的监控和追踪。
实现物联网，首先必须在所有物品中嵌入电子标签等存储体，并需安装众多读取设备和庞大的信息处理系统，这必然导致大量的资金投入。因此，在成本尚未降至能普及的前提下，物联网的发展将受到限制。已有的事实均证明，在现阶段，物联网的技术效率并没有转化为规模的经济效率，目前的所谓物联网应用也没有一个在商业上获得了较大成功。例如，智能抄表系统能将电表的读数通过商用无线系统（如GSM短消息）传递到电力系统的数据中心，但电力系统仍没有规模使用这类技术，原因在于这类技术没有经济效率。
物联网的关键在于RFID、传感器、嵌入式软件及传输数据计算等领域，包括“云计算”、无线网络的扩容和优化等均是物联网普及需解决的问题。只有通过“云计算”技术的运用，才能使数以亿计的种类物品的实时动态管理变得可能。从目前国内产业发展水平而言，传感器产业人水平较低，高端产品为国外厂商垄断。宏桥智慧灯杆是城市物联感知的综合载体。照明只是综合体上延伸出来的智慧交互功能之一。宏桥智慧云盒，即边缘计算物联网网关，是智慧灯杆发挥城市物联感知能力的核心组件。在智慧灯杆中装入智慧云盒，能够在智慧灯杆附近俯视范围内的地面及地下，建立小型物联网络，将各类智能硬件设备串联， 采集智能终端设备的各类数据，并将数据传输到智慧物联网管理平台。智慧云盒串联智慧灯杆上挂载的智能设备，解析不同硬件协议，形成统一的信息传输通道；“云盒”集成无线通讯模组，可以打造以智慧灯杆为中心的区域物联感知；每一个智慧“云盒”都有一个唯一的设备编码，是智慧灯杆在物联网管理平台上面的设备“IP”便于打造智慧灯杆和物联感知设备的地理网格，打造全域物联感知。宏桥智慧“云盒”具备强大算力，可以打造智慧灯杆的边缘计算能力。具备边缘计算的智慧灯杆，可以理解成遍布城市各个角落的特殊的“机器人”。智慧灯杆具备智能设备的联动策略执行能力，感知设备与执行设备可以自行联动，自动执行联动策略；宏桥智慧“云盒”同时具备视频识别能力，智慧灯杆更是一台敏捷的监控机器人，解决非结构化视频数据的分析效率和资源瓶颈问题。
今天刚回答过的答案，照搬了。
可以理解为，接收、发布指令，我放个漫画，你就理解了。
大部分用于，工业互联网的：设备通信层。
推荐国内不错的牌子，研祥，你可以了解下。
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