什么是IOT？

1999 年，麻省理工学院（MIT）的 Kevin Ashton 在他关于 RFID 标签的演讲中提出了“物联网”一词。他这样描述自己的愿景：现在的计算机和互联网几乎完全依赖人类来获取信息然而问题是，人们的时关的复杂数据。假如计算机能在不依赖我们任何帮助的情况下收集数据，了解一切事物的话，那么我们就可以用它们来跟踪并计算每一个‘物’，从而大大减少浪费和损失，降低成本。我们就能知道什么时候需要对‘物’进行更换、修理或是召回；就能知道这些‘物’是否处于最佳状态。”

在当时，物联网（IoT）上的“物”被设想为可以计数的东西。它们存在于一系列相对简单的应用中，比如运输箱上的 RFID 标签；用于掌握车位是否停满的停车场出入口系统；以及酒店的迷你吧，可以记录您晚上消费的零食并自动将费用计入您的账单。最初，单独的计数系统只是作为自主的独立应用而运行。

而现在的 IoT 则具有更广泛的视角，更强调对累积数据的后期处理。因此，这就需要把单独的应用与云存储保持连接，并通过互联网实现远程控制。IoT 所需的网络规模可能难以想象，而要让这种情况成为现实需要绝对可靠的连接，从一开始就设计在产品中，并在整个产品生命周期都要经过充分测试。

传统的产品开发工作中经常会遇到一个个孤岛、一次次返工和碰壁。PathWave 平台可以支持敏捷的互联设计工作流程。它在一个平台之上集成了是德科技值得信赖的设计和测试软件，可以让您加快进行产品开发。在产品开发路径中，每个步骤都是相互连通和集成的。

定义“物”的性质和规模

自 1999 年以来，IoT 已经扩展到机器对机器（M2M）通信和应用领域，例如制造行业和公用事业（天然气和电力）。虽然自动化在制造业中已有一席之地，但 IoT 和所谓的工业互联网都支持更高程度的自动化，同时也提高了制造流程的灵活性和效率。支持远程和前瞻性维护的新工具就是其中的例子，它们可以降低成本，提高竞争力。

这些趋势影响了对 IoT 实施规模的预测，预计到 2020 年，各行各业中互联的“物”将达到 150 亿至 500 亿之巨。针对颠覆性的新型 IoT 相关业务的进一步预测表明，其潜在收入将比 IoT 硬件和网络供应的收入高出许多倍。

2018 年 2 月，IoT Analytics 根据已组装和分类的 IoT 项目对 IoT 前十大细分市场进行了排名。排名前三的细分市场均属于工业物联网（IIoT）应用领域。

1 其中，智慧城市由 2016 年的排名第二跃升至第一位。智慧城市中最受欢迎的应用有智能交通、公用设施、照明、环境监控和公共安全。

2 排名第二的细分市场是互联行业。最受欢迎的应用是设备监控和互联机械的远程控制，如起重机、叉车，乃至整个矿山和油田。

3 互联建筑是 2016 年以来增长最大的细分市场。大多数应用涉及设施自动化，有助于降低能源成本。

从工作的角度来定义，物联网中的“物”可以是任何固定或移动的自然物体或人造物体，能够通过网络传输数据。以货物运输、车队管理和船运为例，在这些行业中，智能 BLE 标签使得物流公司能够对位置、速度、运输和存储情况进行跟踪。另一个例子是火炬气监控。无线声学传感器可以监控阀门，控制流向炼油厂火炬烟囱的气流阀门，从而提高合规性，降低由于未能及时检测并修复故障阀门而导致的碳氢化合物损失。

2018 年 IoT 十大细分市场

RFID 技术。

RFID标签技术是一种传感器技术，RFID技术融合了无线射频技术和嵌入式技术，是一项综合技术。RFID在识别、物品物流管理的市场上有着广阔的应用范围。RFID意义上的物联网被定义为未来物联网的核心标准，但是目前该标准及其唯一的方法RFID电子标签所背负的局限性，让它难以指向物联网所提倡的智慧星球。因为在物和物间的联系提供给人们的信息是有限的，而物的状态与状态之间的联系，使人们挖掘事物之间普遍联系，这样才能获取新认知和智慧。

物联网是一个在互联网、传统电信网等的基础上，让所有被独立寻址的普通对象来进一步实现互联互通的网络。他具备普通对象设备化、自治终端互联化和普适服务智能化3个特征。这起源于传媒领域的范围，属于信息科技产业的第三次革命。物联网是指通过信息传感设备，按指定协议，把任何物体与网络连接，然后物体通过信息媒介进行信息交换和通信，加以实现智能化识别等基础功能。

希望我的回答能帮到你。

物联网(The Internet of Things，简称IOT)是指通过 各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化 学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。

物联网是指通过信息传感设备，按约定的协议，将任何物体与网络相连接，物体通过信息传播媒介进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监管等功能。

物联网技术可以使用在

一、智慧物流

智慧物流指的是以物联网、大数据、人工智能等信息技术为支撑，在物流的运输、仓储、运输、配送等各个环节实现系统感知、全面分析及处理等功能。当前，应用于物联网领域主要体现在三个方面，仓储、运输监测以及快递终端等，通过物联网技术实现对货物的监测以及运输车辆的监测，包括货物车辆位置、状态以及货物温湿度，油耗及车速等，物联网技术的使用能提高运输效率，提升整个物流行业的智能化水平。

二、智能交通

智能交通是物联网的一种重要体现形式，利用信息技术将人、车和路紧密的结合起来，改善交通运输环境、保障交通安全以及提高资源利用率。运用物联网技术具体的应用领域，包括智能公交车、共享单车、车联网、充电桩监测、智能红绿灯以及智慧停车等领域。其中，车联网是近些年来各大厂商及互联网企业争相进入的领域。

三、智能安防

安防是物联网的一大应用市场，因为安全永远都是人们的一个基本需求。传统安防对人员的依赖性比较大，非常耗费人力，而智能安防能够通过设备实现智能判断。目前，智能安防最核心的部分在于智能安防系统，该系统是对拍摄的图像进行传输与存储，并对其分析与处理。一个完整的智能安防系统主要包括三大部分，门禁、报警和监控，行业中主要以视频监控为主。

四、智慧能源环保

智慧能源环保属于智慧城市的一个部分，其物联网应用主要集中在水能，电能，燃气、路灯等能源以及井盖、垃圾桶等环保装置。如智慧井盖监测水位以及其状态、智能水电表实现远程抄表、智能垃圾桶自动感应等。将物联网技术应用于传统的水、电、光能设备进行联网，通过监测，提升利用效率，减少能源损耗。

五、智能医疗

在智能医疗领域，新技术的应用必须以人为中心。而物联网技术是数据获取的主要途径，能有效地帮助医院实现对人的智能化管理和对物的智能化管理。对人的智能化管理指的是通过传感器对人的生理状态(如心跳频率、体力消耗、血压高低等)进行监测，主要指的是医疗可穿戴设备，将获取的数据记录到电子健康文件中，方便个人或医生查阅。除此之外，通过RFID技术还能对医疗设备、物品进行监控与管理，实现医疗设备、用品可视化，主要表现为数字化医院。

六、智慧建筑

建筑是城市的基石，技术的进步促进了建筑的智能化发展，以物联网等新技术为主的智慧建筑越来越受到人们的关注。当前的智慧建筑主要体现在节能方面，将设备进行感知、传输并实现远程监控，不仅能够节约能源同时也能减少楼宇人员的运维。亿欧智库根据调查，了解到目前智慧建筑主要体现在用电照明、消防监测、智慧电梯、楼宇监测以及运用于古建筑领域的白蚁监测。

七、智能制造

智能制造细分概念范围很广，涉及很多行业。制造领域的市场体量巨大，是物联网的一个重要应用领域，主要体现在数字化以及智能化的工厂改造上，包括工厂机械设备监控和工厂的环境监控。通过在设备上加装相应的传感器，使设备厂商可以远程随时随地对设备进行监控、升级和维护等 *** 作，更好的了解产品的使用状况，完成产品全生命周期的信息收集，指导产品设计和售后服务;而厂房的环境主要是采集温湿度、烟感等信息。

八、智能家居

智能家居指的是使用不同的方法和设备，来提高人们的生活能力，使家庭变得更舒适、安全和高效。物联网应用于智能家居领域，能够对家居类产品的位置、状态、变化进行监测，分析其变化特征，同时根据人的需要，在一定的程度上进行反馈。智能家居行业发展主要分为三个阶段，单品连接、物物联动和平台集成。其发展的方向是首先是连接智能家居单品，随后走向不同单品之间的联动，最后向智能家居系统平台发展。当前，各个智能家居类企业正在从单品向物物联动的过渡阶段。

九、智能零售

行业内将零售按照距离，分为了三种不同的形式：远场零售、中场零售、近场零售，三者分别以电商、商场/超市和便利店/自动售货机为代表。物联网技术可以用于近场和中场零售，且主要应用于近场零售，即无人便利店和自动(无人)售货机。智能零售通过将传统的售货机和便利店进行数字化升级、改造，打造无人零售模式。通过数据分析，并充分运用门店内的客流和活动，为用户提供更好的服务，给商家提供更高的经营效率。

十、智慧农业

智慧农业指的是利用物联网、人工智能、大数据等现代信息技术与农业进行深度融合，实现农业生产全过程的信息感知、精准管理和智能控制的一种全新的农业生产方式，可实现农业可视化诊断、远程控制以及灾害预警等功能。物联网应用于农业主要体现在两个方面：即农业种植和畜牧养殖。

农业种植通过传感器、摄像头和卫星等收集数据，实现农作物数字化和机械装备数字化(主要指的是农机车联网)发展。畜牧养殖指的是利用传统的耳标、可穿戴设备以及摄像头等收集畜禽产品的数据，通过对收集到的数据进行分析，运用算法判断畜禽产品健康状况、喂养情况、位置信息以及发情期预测等，对其进行精准管理。