物联网在电子商务物流中使用了哪些技术

物联网在电子商务物流中使用的技术如下：

一，物联网技术在仓储环节的应用

传统的仓储管理工作过于单一，服务水平较低，且静态库存过多，整理库存大多需要纸质和人工记录，但是，应用物联网技术，将RFID和人工智能等技术应用到仓储管理中，形成智能仓储系统，可以有效地解决仓储管理中的问题，既有效地提高了仓储管理的效率，又能在一定程度上降低了仓储管理的成本，有利于实现智能、高效、低成本的仓储管理目标。

二，物联网技术在运输环节的应用

优化配送路径，缩短货物送达时间，降低货物运输成本，随时掌握货物在途状态，这是整个物流运输管理中的重要任务。将通信、信息、网络、控制、电子和物联网等技术应用到运输环节，建立一个高效、智能的运输系统恰恰能满足货物运输的上述需求。

三，物联网技术在配送环节的应用

通过智能配送系统的信息交互，可以很快地分拣出各个地区的货物，并且及时分配好车辆进行配送，物联网技术的应用有利于控制好每辆车的装载数量和运行路线，并且在货物通过中转站的传送带时，使用RFID阅读器可以迅速批量识别货物信息并将其放置于指定位置，不再是人工分拣的方式，既提高了工作效率，使货物不在一个位置耽搁太久从而影响配送速度，又避免了错记漏记的行为，进而降低了配送成本。

托普云农在农业企业里面算是比较出名的，农业物联网是当今世界发展的新潮流，根据空间变异，定位、定时、定量地实施一整套现代化农事 *** 作技术与监测管理的系统，是信息技术与农业生产全面结合的一种新型农业，比较符合当前中国农业的特色。智慧农业物联网是农业生产的高级阶段，是集新兴的互联网、移动互联网、云计算和物联网技术为一体，依托部署在农业生产现场的各种传感节点，是智慧农业的解决方案。因此托普云农推出了一系列的产品例如：智慧农业云平台，农业物联网系统，自动数据传输设备等等来解决类似智能温室大棚，水肥一体化，土壤里的病虫害。贯穿农业生产全周期，实现真正的无人化农业生产管理。

有机会，但是建议不要做泛和大，从垂直领域出发比较好，为啥这样说呢？原因如下。

1、各大运营商、互联网公司、设备制造商等等企业都在做综合性的平台。

国内有阿里、华为、三大运营商、百度、腾讯、小米、海尔、京东、中电科等。

国外有亚马逊、IBM、SAP、

谷歌、GE、西门子、博世等。

通过以上名单可以发现，这些公司的特点。

这说明物联网是未来的发展方向，是值得花钱而且花大钱去布局的事。

2、做综合性的物联网平台，要求的资金、资源和技术要求会很高。因为是综合性平台，那么你得搞清楚各行各业的所使用物联网平台的诉求，行业标准等等，不然你的用户群体就会很窄。

3、面对的竞争对手的实力都不可小觑，你要考虑的是现阶段进入这个领域做平台在技术上能否与以上那些公司一较高下呢？你想投入多少时间和精力去做平台呢？人家都可是布局好几年了，踩了很多坑积累了很多经验，且现在平台已具有一定规模，形成了一定的行业壁垒，特别是华为，据我所知，国内运营商的平台都离不开华为的支持。
物联网平台的玩家之多，让人惊叹啊，那么咱们还有没有机会呢？答案是肯定的，有！但我的建议走垂直领域。

物联网的领域很广泛，所以专业的物联网平台未来会有很多，而这种综合性的物联网平台经过几年的厮杀后，最终也就剩下几家巨头。何谓垂直领域的物联网平台呢？

最基本的就是行业垂直，比如工业、农业、教育、医疗、安防、建筑、家居、交通运输等领域。

以上玩家也有做垂直领域的，比如ABB/西门子/GE/普奥云/博世等，他们专注工业领域，爱立信、诺基亚专注通信领域，而互联网巨头则是走综合性的较多，因为他们有一定客户基础、服务器资源和用户群体，可以面对企业和开发者提供平台服务，海尔/小米等企业就是在智能家居领域发力的。

不出意外，安防领域的海康、大华都在对自己的领域来架设相应的物联网平台。
从专业的角度来看物联网平台类型有功能呢？
物联网平台有五种类型

1网络连接，网络连接平台以物联网系统的网络组件为中心。它们为用户提供保持设备在线所必需的软件、连接硬件和数据指导。它们的网络通常依赖现有的运营商服务和WI-FI，并以一种便于物联网设置的方式配置网络连接。
有机会的，物联网的网少不了平台，没有平台就没有物联网。平台提供基于数据的存储、管理等。数据挖掘、数据分析等都基于云平台来计算。

物联网平台从另一个角度来看，是数据的“聚合”平台，通过大数据分析，给决策提供状态、趋势和决策等。
随着5G时代的到来，“边缘计算”一词越来越多的出现在大众视野。今天我们就来讲讲Arex算力资源平台如何利用“边缘计算”制霸未来物联网20。
什么是边缘计算？
首先我们介绍一下什么是边缘计算：边缘计算是分布式计算技术的一种，分布式系统的崛起催生边缘计算平台和新的网络构架分布式AI会在最后一英里网络中增加更多的计算、智能和处理/存储能力，将引发移动端硬件和算力变革。

在这种配置中，人工智能引擎将依赖于大量物联网传感器和执行器，收集和处理大量的 *** 作现场数据。海量数据将为“本地化”的边缘计算AI引擎提供燃料，这些引擎将运行本地进程并在现场做出决策。

因此网络需要另一种水平的实时边缘计算、数据收集和存储，将推动人工智能处理到网络边缘。这将完成云边缘智能和网络化计算机的循环, 并通过基于区块链的智能合约来完成数据授权和业务运转。

物联网中边缘计算与区块链的结合是大势所趋，会将当前的传统物联网完全颠覆掉。
为什么这么说呢？
传统物联网将被淘汰

伴随着近年来通用计算机设备的飞速发展，各类自动化的智能设备开始进入人们视野，背后是廉价传感器和控制设备的爆炸性增长。传统物联网系统基于服务器/客户端的中心化架构。即所有物联设备都通过云实现验证、连接和智能控制。

中心化的物联网架构存在三个问题。

一是云计算成本，例如在家庭应用场景下，两台家电相距不到一米，也需要通过云端进行沟通。数据汇总到单一的控制中心，企业所销售的物联设备越多，其中心云计算服务支出的成本会越大。由于终端物联设备竞争愈加激烈，利润走低，中心计算成本矛盾会越来越突出。

其次，中心化的数据收集和服务方式，无法从根本上向用户保证数据会合法使用。用户的数据保护完全依靠企业单方面的承诺，难以进行有效的监管。

第三，中心化物联生态系统中，一个设备被攻陷，所有的设备会受到影响。例如《麻省理工 科技 评论》2017年所指出的僵尸物联网，可以通过感染并控制摄像头、监视器等物联设备，造成大规模网络瘫痪。
区块链技术重塑物联网
区块链技术可以利用区块链独特的不可篡改的分布式账本记录特性，构建底层通讯节点、建立链上算力生态、依托分布式存储用于计算服务等区块链技术的综合应用，将全球闲置算力整合起来，通过构建“边缘算力”模式为有需求的用户提供d性可扩容的算力交易、算力租赁等服务。为用户打造一个开放、公平、透明和低门槛的去中心化算力资源共享平台，同时结合丰富的行业经验为全球客户提供更优质的服务。

简单来说就是Arex算力资源平台利用分布式计算模式将全球的闲置算力进行整合，从而构建出高数量级的“边缘算力”，并以此为算力源对需要的应用场景进行高能输出。

边缘算力的应用场景到底有多广阔？

边缘计算将数据处理从云中心转移到网络边缘，计算和数据存储可以分散到互联网靠近物联终端、传感器和用户的边缘，不仅可以缓解云带宽压力，还可以优化面向感知驱动的网络服务架构。（例如家里的空调、热水器与冰箱、安防摄像头等可以通过边缘计算进行协调运行，即使是在连接不上云服务器的情况下，也能确保最佳的节能和服务状态。）

第三方数据分析机构IDC预测，在2020年全球将有约500亿的智能设备接入互联网，除了目前大火的5G通信外，包括大数据人工智能穿戴产品、无人驾驶技术、智慧城市服务等，其中40%的数据需要边缘计算服务。由此可见边缘计算有着强大市场潜力，也是当前各服务商争夺的热点。

无人驾驶技术：

无人驾驶

智能穿戴设备：
智慧城市：
要回答物联网云平台是不是还有机会的问题，首先要搞清楚几方面的状况：

一是定位。从技术角度来说，你是做物联网云平台的那一层，IaaS、PaaS、SaaS，单做某层或是混合？而技术的定位取决于：（1）你觉得那一块是你发掘出的空白或者你觉得有前景？（2）为你的客户提供什么样的价值（3）你想做什么样的商业模式。这三个问题依次定推，最后才决定了你了的技术定位和技术架构。找准定位，这是你开始一切的起点。

二是资源。这个我就不多说了，包括资金、技术、人脉、产业链合作，这是你保障自己可以开始有效行动的基础。

三是团队。团队是真正去实施理想的载体，可以是几个人的创业“作坊”，也可以是有一定规模的公司，也可以是松散的联盟组织。

其实，物联网的市场何其大，需要的云服务何其多，宏观市场和细分市场规模都足够你有所作为。做不做，做不做得好在于自己。至于，做不做设备终端，就看你是怎么玩了。

机会很大

物联网平台承上启下，是物联网产业链枢纽。按照逻辑关系和功能物联网平台从下到上提供终端管理、连接管理、应用支持、业务分析等主要功能。

通信技术发展促进连接数迅速猛增，物联网迎来告诉发展引爆点

连接数告诉增长是物联网行业发展基础

物联网发展路径为连接--感知--智能，目前处于物联网发展第一阶段即物联网连接数快速增长阶段。到2018年，全球物联网连接数将超过手机连接数。

物联网发展第一阶段：物联网连接大规模建立阶段，越来越多的设备在放入通信模块后通过移动网络（LPWA\GSM\3G\LTE\5G等）、WiFi、蓝牙、RFID、ZigBee等连接技术连接入网，在这一阶段网络基础设施建设、连接建设及管理、终端智能化是核心。爱立信预测到2021年，全球的移动连接数将达到275亿，其中物联网连接数将达到157亿、手机连接数为86亿。智能制造、智能物流、智能安防、智能电力、智能交通、车联网、智能家居、可穿戴设备、智慧医疗等领域连接数将呈指数级增长。该阶段中最大投资机会主要在于网络基础设施建设、通讯芯片和模组、各类传感器、连接管理平台、测量表具等。

物联网发展第二阶段：大量连接入网的设备状态被感知，产生海量数据，形成了物联网大数据。这一阶段传感器、计量器等器件进一步智能化，多样化的数据被感知和采集，汇集到云平台进行存储、分类处理和分析，此时物联网也成为云计算平台规模最大的业务之一。根据IDC的预测， 2020年全球数据总量将超过40ZB(相当于4万亿GB)，这一数据量将是2012年的22倍，年复合增长率48%。这一阶段，云计算将伴随物联网快速发展。该阶段主要投资机会在AEP平台、云存储、云计算、数据分析等。

物联网发展第三阶段：初始人工智能已经实现，对物联网产生数据的智能分析和物联网行业应用及服务将体现出核心价值。Gartner 预测2020 年物联网应用与服务产值将达到2620 亿美元，市场规模超过物联网基础设施领域的4 倍。该阶段物联网数据发挥出最大价值，企业对传感数据进行分析并利用分析结果构建解决方案实现商业变现，同时运营商坐拥大量用户数据信息，通过数据的变现将大幅改善运营商的收入。该阶段投资者机会主要在于物联网综合解决方案提供商、人工智能、机器学习厂商等

物联网云平台是一个专门为物联网定制的云平台，物联网与普通的互联网是不同的:物联网终端设备比普通互联网手机端,电脑端多出几个数量级;普通互联网对>NB-IoT基于蜂窝的窄带物联网（Narrow Band Internet of Things, NB-IoT）成为万物互联网络的一个重要分支。NB-IoT构建于蜂窝网络，只消耗大约180KHz的带宽，可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络，以降低部署成本、实现平滑升级。
NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术，支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接，也被叫作低功耗广域网(LPWAN)。NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。据说NB-IoT设备电池寿命可以提高至至少10年，同时还能提供非常全面的室内蜂窝数据连接覆盖。
移动通信正在从人和人的连接，向人与物以及物与物的连接迈进，万物互联是必然趋势。然而当前的4G网络在物与物连接上能力不足。事实上，相比蓝牙、ZigBee等短距离通信技术，移动蜂窝网络具备广覆盖、可移动以及大连接数等特性，能够带来更加丰富的应用场景，理应成为物联网的主要连接技术。作为LTE的演进型技术，45G除了具有高达1Gbps的峰值速率，还意味着基于蜂窝物联网的更多连接数，支持海量M2M连接以及更低时延，将助推高清视频、VoLTE以及物联网等应用快速普及。蜂窝物联网正在开启一个前所未有的广阔市场。
对于电信运营商而言，车联网、智慧医疗、智能家居等物联网应用将产生海量连接，远远超过人与人之间的通信需求。
NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的网络增益20dB，相当于提升了100倍覆盖区域的能力；二是具备支撑海量连接的能力，NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接，支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构；三是更低功耗，NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年；四是更低的模块成本，企业预期的单个接连模块不超过5美元。[1]
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。其具有覆盖广、连接多、速率低、成本低、功耗低、架构优等特点。NB-IOT使用License频段，可采取带内、保护带或独立载波三种部署方式，与现有网络共存。[4]
因为NB-IoT自身具备的低功耗、广覆盖、低成本、大容量等优势，使其可以广泛应用于多种垂直行业，如远程抄表、资产跟踪、智能停车、智慧农业等。3GPP标准的首个版本预计在今年6月发布，到时候将有一批测试网络和小规模商用网络出现。
目前包括我国运营商在内诸多运营商在开展NB-IoT和研究。就NB-IoT的发展现状，余泉详细阐述了三个精彩观点：一是NB-IoT是蜂窝产业应对万物互联的一个重要机会。二是NB-IoT要成功必须要建立开放产业平台。三是2016年是NB-IoT产业非常关键的一年，标准、芯片、网络以及商用应用场景都会走向成熟。
转向窄带物联网
对于LPWA网络所用到的窄带物联网（NB-IoT），运营商业已达成共识，应使用授权频谱，采用带内、防护频带独立部署。这一新兴技术可以提供广域网络覆盖，旨在为吞吐量、成本、能耗都很低的海量物联网设备提供支撑。
2015年11月，数家全球主流运营商联合设备商、芯片厂商和相关国际组织，在香港举办NB-IoT论坛筹备会，旨在加速窄带物联网生态系统的发展，成员包括中国移动、中国联通、Etisalat、LG Uplus、意大利电信、Telefonica、沃达丰、GSMA、GTI、华为、爱立信、诺基亚、高通和英特尔。六家运营商成员还宣布，将在全球成立六个窄带物联网开放实验室，聚焦窄带物联网业务创新、行业发展、互 *** 作性测试和产品兼容验证。
目前，运营商已经在客户中展开预标准NB-IoT技术试点工作。例如，德国电信和沃达丰已经采取行动，利用现有基站进行预部署试点，预计试商用部署在2016年下半年进行，正式商用将从2017年初开始。
沃达丰的Ibbetson表示，对3GPP标准的整合充满信心，但他也指出这一过程缓慢而艰难。“希望窄带物联网能在2016年3月份前成为独立标准，同时我们需要尽快决定使用哪个频段。”
华为也希望相关标准能尽快得到确认，这样行业才能启动大规模的物联网部署。胡厚昆指出：“华为在技术方面已经准备就绪，希望能尽快抓住窄带物联网的机遇。”
窄带物联网具有四大优势：电池寿命长（超过十年）、成本低（每个模块不足5美元）、容量大（单个小区能支持10万连接）、覆盖广（能覆盖到地下）。
Ibbetson认为：“如果产业链不能将单模块成本降到两三美元以下，实现大规模应用，NB-IoT市场就做不起来。我们需要从全局角度出发，以极低的成本将物联网模块嵌入设备中。”
胡厚昆也认为，要想刺激NB-IoT大规模发展，通信模块成本必须低于5美元。如果成本降到1美元以内，则会带来爆发式增长。
即将步入爆发期
随着网络连接、云服务、大数据分析和低成本传感器等所有核心技术的就绪，物联网已经从萌芽期步入迅速发展的阶段，大多数分析师对此都表示认可。
埃森哲亚太区高科技和电子产业主管David Sovie指出，每个CIO都应尽快制定物联网发展策略，否则将会在竞争中落败。IBM研究院物联网全球战略计划主管Wei Sun表示，IBM各行各业的大客户都在探索物联网产品和服务。
越来越多的行业已经在使用物联网技术提高效率，提升客户满意度并降低运营成本。例如，汽车零部件、家用电器及安全系统制造商博世已经将很多产品线连接起来，并从移动互联技术，尤其是车联网领域的崛起中直接获益。
在医疗领域，飞利浦已经开发了多款电子医疗应用，包括一款供慢性病患者使用的贴片。该贴片使用传感器实时收集患者健康数据，并传输到云平台，医护人员可以对数据进行监控，并适时采取医疗干预措施。
飞利浦数字加速项目主管Alberto Prado指出，设备和系统的互 *** 作性是数字医疗行业崛起的关键。随着协作护理模式日益盛行，未来的医疗必然将整合所有资源，并以主动预防为主。
为了迎接物联网领域的巨大机遇，整个产业不仅需要推动技术创新，还需要推动商业模式创新和跨行业协作。由于用例、应用和商业模式纷繁多样，物联网市场将比移动市场更加碎片化。
胡厚昆表示：“这将有赖于产业链上不同的利益相关者精诚合作。在物联网时代，运营商需要将关注的重点由管理技术扩展至管理整个生态系统。整个行业正处在紧要关头，运营商需要立即行动起来，抓住这一新的蓝海机遇。”[4]
NB-IoT亟需开放的平台
“NB-IoT产业生态系统正在快速成长，它更需要运营商与IoT相关产业参与者精诚合作，携手共进。”谈及NB-IoT落地的挑战，余泉介绍。
就在MWC2016举办前一天，GSMA联合企业各方举办全球首届NB-IoT峰会，并在会上成立NB-IoT forum。该联盟成员包括全球主流运营商、网络设备厂家以及主要芯片模组厂家等诸多产业链企业。
余泉强调，有超过20家垂直行业企业参加了此次峰会，这是非常可喜的开端。“当然垂直行业供应商可能不是几十家，而是几千家，业界还有很多的工作要做。”余泉以智能抄表行业为例表示，目前家庭拥有水表、电表、煤气表以及暖气表等很多表，这些背后的企业很多。
如此多的参与方，会出现大量协同方面的问题，业界需要一个开放的平台加速产业的前进步伐。而且，新标准制定需要开放平台去推动。
对此，诸多运营商联合包括华为在内的电信设备商一起搭建了Open Lab。据悉，借助Open Lab，垂直行业厂家就能很轻松地在实际现网上验证自身的物联网应用、网络以及商业模式。

随着全球信息化的浪潮，信息化产业不断发展、延伸，已经深入了众多的企业及个人，SOA系统架构的出现，将给信息化带来一场新的革命。

纵观信息化建设与应用的历程，尽管出现过XML（标准通用标记语言的子集）、Unicode、UML等众多信息标准，但是许多异构系统之间的数据源仍然使用各自独立的数据格式、元数据以及元模型，这是信息产品提供商一直以来形成的习惯。各个相对独立的源数据集成一起，往往通过构建一定的数据获取与计算程序来实现，这样的做法需要花费大量工作。信息孤岛大量存在的事实，使信息化建设的ROI（投资回报率）大大降低，ETL成为集中这些异构数据的有效工具。ETL常用于从源系统中提取数据，将数据转换为与目标系统相兼容的格式，然后将其装载到目标系统中。数据经过获取、转换、装载后，要产生应用价值，还需另外的数据展现工具予以实现，如此复杂的数据应用过程，必定产生高昂的应用成本。

结构化的数据管理尚可通过以上方法，予以实现其集成应用。在非结构化的内容方面，这些具有挑战性的问题令人生畏。内容管理的应用方案基于不同的信息化应用系统，而且大部分是纵向的以组织部门为界限的。在内容管理市场中，经常使用来自不同厂商的产品来提供这些解决方案。即使是同一个厂商的产品，相互之间的功能也是经常重叠，并且无法集成。

随着信息化建设的深入，不同应用系统之间的功能界限已趋于模糊。同时企业资源计划系统和协同商务系统，又需要商业智能的分析展现数据提供用户 *** 作依据。

在激烈竞争且多变的市场环境下，企业的管理模式很难固化，应用传统的信息化软件，当企业要做出一些改动时需要面对巨大的挑战。

SOA系统架构的出现，信息化变革

微软大中华区服务部总经理辛儿伦介绍说，从上世纪60年代应用于主机的大型主机系统，到80年代应用于PC的CS架构，一直到90年度互联网的出现，系统越来越朝小型化和分布式发展。2000年WebService出现后，SOA被誉为下一代Web服务的基础框架，已经成为计算机信息领域的一个新的发展方向。

SOA的出现给传统的信息化产业带来新的概念，不再是各自独立的架构形式，能够轻松的互相联系组合共享信息。

可复用以往的信息化软件。基于SOA的协同软件提供了应用集成功能，能够将ERP、CRM、HR等异构系统的数据集成。

松散耦合方式，只要充分了解业务的进程，就可以不用编写一行代码，通过流程图实现一套我们自己的信息系统。就像已经给你准备好了砖瓦和水泥，只需要想好盖什么样的房子就可以轻松的盖起。加快开发速度，并且减少了开发和维护的费用。软件将所有的管理提炼成表单和流程，以记录管理的内容，指定过程的流转方向。

更简便的信息和数据集成。信息集成功能可以将散落在广域网和局域网上的文档、目录、网页轻松集成，加强了信息的协同相关性。同时，复杂、成本高昂的数据集成，也变成了可以简单且低成本实现的参数设定。创建了完全集成的信息化应用新领域。

在具体的功能实现上，SOA协同软件所实现的功能包括了知识管理、流程管理、人事管理、客户管理、项目管理、应用集成等，从部门角度看涉及了行政、后勤、营销、物流、生产等。从应用思想上看，SOA协同软件中的信息管理功能，全面兼顾了贯穿整个企业组织的信息化软硬件投入。尽管各种IT技术可以用于不同的用途，但是信息管理并没有任意地将信息分为结构化或者非结构化的部分，因此ERP等结构化管理系统并不是信息化建设的全部；同时，信息管理也没有将信息化解决方案划分为部门的视图，因此仅仅以部分为界限去构建软件应用功能的思想未必是不可撼动的。基于SOA的协同软件与ERP、CRM等传统应用软件相比，关键的不同在于它可以在合适的时间、合适的地点并且有正当理由向需要它提供服务的任何用户提供服务。

---