物联网开发应用最重要的是各种接口的兼容性。
首先物联网终端设备数量比手机大得多，而且本身没有显示界面，通常只是能够通过特定网络协议回传数据的传感器（直接连入互联网或者通过网关设备），也就是说在物联网大数据汇聚的前端，数据的汇入是自动化进行的，应用开发的重点是后端的汇聚层。
物联网应用后端汇聚层需要有一个智能化软件系统（通常运行于数据中心），来管理物联网设备（包括固件升级等）、网络、处理海量数据，并提供给用户。
在设备层、汇聚层之外，物联网应用还需要一个分析层，负责处理物联网设备产生的大数据。
最后，是最终用户层，负责将有用的数据分析结果以可视化的方式展示到用户的终端设备中，这个层面的开发，可以是移动web网站也可以是一个手机APP。
由于设备层和汇聚层第三方专业产品和服务的完善，实际上今天的物联网应用开发，主要指的是分析层和用户层这两个层面，换而言之，未来物联网开发生态主要建立在成熟的云计算物联网平台上。成熟的物联网平台通常都提供汇聚层需要的大数据存储、实时信息总线以及于前端应用通讯的API。
实际上今天已经有大量面向物联网应用开发的平台，例如Xively、Mnubo、BugLabs和ThingWorx等，这些平台通常能够兼容大量物联网产品厂商的设备。
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物联网的应用如下：1、智能仓库。物联网一个很好的应用。它能准确的提供仓库管理各个环节数据的真实性，对于生产企业，可以根据这个数据合理的把控库存量，调整生产量。物联网中利用SNHGES系统的库位管理功能，可以准确提供货物库存位置，这就大大提高了仓库管理的效率。
2、智能物流。运用条形码、传感器、射频识别技术、全球定位等先进的物联网通信技术，实现物流业运输、仓储、配送、装卸等各个环节的智能化。不仅货物运输更加的自动化，而且作出的全面分析还能及时的处理问题对物流过程作出调整，优化了管理。大大提高了物流行业的服务水平，还节约了成本。
3、智能医疗。利用物联网技术，实现患者和医务人员、医疗机构、医疗设备的互动，实现医疗智能化。物联网医疗设备中的传感器与移动设备可以对患者的生理状态进行捕捉，把生命指数记录到电子健康文件中，不仅自己可以查看，也方便了医生的查阅，实现远程的医疗看病。很好的解决当前的医疗资源分布不均，看病难的问题。
4、智能家庭。物联网的出现让我们的日常生活更加的便捷。不远的将来一台手机，就可以 *** 作家里大多数的电器，查看它们的运行状态。寒冷的冬天，我们可以提前打开家里的空调，回到家就暖暖的。物联网还能准确的定位家庭成员的位置，你再也不用担心孩子跑的找不见人，省心省力。
5、智能农业。物联网在农业中的应用就更加的广泛。监测温湿度，监视土壤酸碱度，查看家禽的状态。在这些数据的支持下，农户就可以合理进行科学评估，安排施肥，灌溉。监测到的天气情况比如降水，风力等又为我们抗灾、减灾提供了依据。提高了产量，降低了减产风险。
6、智能交通。物联网将整个交通设备连在一起。主要是用图像识别为核心技术。可以准确的收集到交通车流量信息，通过信号灯等设备进行流量的控制，这个技术的运用，会让堵车成为历史。管理人员利用这个技术能将道路、车辆的情况掌握的一清二楚，驾驶违章无处可逃，交通事故也能及时的得到处理。人们的出行得到了很大的方便。
7、智能电力。电力工程是一项重大的民生工程，对电网的安全检测是一项必修科目。以南方电网与中国移动通过M2M技术进行的合作为例，因为物联网的运用，使得自动化计量系统开始启动，使得故障评价处理时间得到一倍的缩减。
1 物联网（Internet of Things，IoT）
指将传感器、执行器、智能设备、人工智能和云计算等技术融合在一起，通过互联网连接、交互和协同工作来实现智能化和自动化的网络。
2 传感器（Sensor）
指一种可以感知并测量实际物理量的设备或系统，通过将物理信号转换成数字或模拟信号来输出相应的测量结果。
3 执行器（Actuator）
指一种可以根据输入信号转换成机械或电动力的设备或系统，用于控制或驱动实际物理行为。
4 物联网平台（IoT Platform）
指一种用于将各种传感器、执行器和智能设备互联互通的技术平台，提供数据采集、数据分析、数据处理和数据交互等功能。
5 云计算（Cloud Computing）
指一种基于互联网的分布式计算和存储模式，将计算和数据存储分布在多个服务器上，提供虚拟化和动态扩展等功能。
6 数据采集（Data Collection）
指通过传感器和其他设备收集和记录现实世界中的数据，如温度、湿度、压力、位置、声音等。
7 数据处理（Data Processing）
指将采集到的数据进行分类、筛选、转换、分析等处理，以提取有用的信息，比如预警、异常检测、预测分析等。
8 数据交互（Data Interaction）
指通过互联网将数据传输到物联网平台等服务器上，并将处理结果返回到智能设备中，以实现设备之间的互通和协同工作。
9 人工智能（Artificial Intelligence，AI）
指模拟人类智能和行为的计算机系统和算法，用于实现自动化、智能化和自主学习等功能，如图像识别、语音识别、机器人等。
10 区块链（Blockchain）
指一种去中心化的分布式账本技术，用于实现安全性、透明度和信任度的高效交互和协同，如支付、合同管理、安全通信等。
1、使用LDAP进行导入：LDAP（轻量级目录访问协议）是一种常用的数据交换协议，可以通过LDAP将人员信息从外部系统导入到智能物联网平台中。
2、使用API接口进行导入：很多智能物联网平台都提供了API接口，可以通过编写程序调用API接口，将需要导入的人员信息批量导入系统中。
3、使用第三方工具进行导入：一些第三方软件或工具，如数据导入工具等，也可以用于批量导入人员信息。
作者：郑琼洁 刘 勇
近年来江苏省物联网产业规模保持25%以上的增长率，物联网产业整体规模位居全国前列。截至2019年，全省物联网相关产业规模近7000亿元，形成了以支撑层、感知层、传输层、平台层和应用层为代表的物联网产业结构。其中，应用层的占比不断增加，涌现出一批有技术、有市场、上规模的物联网企业，全省物联网企业已超3000家，年销售收入10亿元以上的企业达到40余家，从业人员达到30余万人。江苏物联网产业发展先发优势不断凸显、规模效应与集聚效应不断凸显、产业布局持续优化、产业链条不断延展、骨干企业的龙头效应不断显现，自主创新能力不断增强，尤其是在国际物联网产业标准制定中占据了重要的地位，已成为江苏产业发展的高地和区域名片。
与此同时，有三大因素制约江苏物联网产业的发展。
（一）技术与市场对接不畅，骨干企业创新带动力不强
近年来，江苏物联网企业数量迅速攀升，物联网技术研发能力也大幅提升，但从企业的盈利情况看，有近五成的中小企业处于亏损或不盈利状态，这些企业的可持续发展能力较弱，主要原因是这些企业的技术与市场无法实现有效对接，存在技术市场化和应用推广难的问题。从江苏物联网产业的总体来看，其产业总体规模和企业的规模较小，缺少产业发展带动力强的上游骨干企业，尤其缺少“专尖特精”的物联网企业。骨干企业带动作用不强。在传感器环节，缺乏具有自主知识产权的创新型骨干企业，在系统集成环节，缺乏具有软硬件、网络、平台、应用流程耦合的一体化高端综合集成服务能力的龙头企业和大型服务商。同时龙头和骨干企业与产业链相关企业合作不够紧密，技术与市场对接不畅，许多物联网产品和技术处于产业链的低端，核心技术链和产业链尚未形成，整体核心竞争力不强。
（二）核心技术亟待突破，标准化建设有待加强
江苏虽然是我国物联网产业发展的先行区和物联网产业发展的重要示范区，但与国外发达国家相比仍存在一定的差距，主要表现在：规模化产能较小、核心技术不强、处于产业链的低端，感知与智能处理产业与国外差距较大。核心芯片、基础性系统、基础性架构等关键领域与国外相比存在较大差距，中高端传感器依赖进口，智能处理和云计算的基础架构由发达国家主导，缺乏能实现硬件、物联网、网络、平台、应用和业务流程端到端大系统综合集成企业，智能和微型传感器、超高频和微波射频识别（RFID）、地理位置感知等感知技术，以及近距离无线通信、低功耗传感网节点、人机/机器智能交互（M2M）终端、异构网络融合、网络管理等传输技术、基于MEMS 工艺、薄膜工艺技术形成的敏感芯片等相关技术研发水平和标准制定工作落后。物联网的整体研发能力不强，大多数领域的核心技术尚处在研发阶段，从物联网核心架构到各层的技术体制与产品接口大多未实现标准化，物联网标准化工作尚处于起步阶段，标准化建设有待于进一步加强。
（三）研发投入力度不够，创新人才不足
物联网产业技术研发需要投资大量的资金和人才。在研发资金投入方面，与广东（深圳市、广州市）相比，江苏每年对物联网产业发展资金投入力度不大，对物联网企业研发支撑不足，同时与广东企业（腾讯、华为、中兴等企业）相比，江苏物联网企业研发经费投入占比整体较小。在创新人才支持方面，与广东相比，江苏物联网产业发展人才引培力度较小，同时也存在着人才引培政策制度不完善和不够落地、对稀缺高端人才的招引和需求量最大的中端人才的引流不足、一流的人才梯队缺失等问题。
为此，建议从以下三方面入手推动江苏省物联网产业高质量发展。
（一）增强龙头效应，打造产业核心技术创新高地
一是打造一流物联网创新企业。大力支持引进国内外龙头企业，鼓励支持企业进行产业前瞻性与共性关键技术创新和应用试点创新，鼓励企业树立品牌意识，打造一批物联网行业的龙头和骨干企业，突出龙头骨干引领作用，建设一流创新企业。通过“以评促建”和“以评促改”，完善企业的评价考核体系，加大核心技术自主可控程度、研发成果质量、创新辐射带动作用等指标的权重，引导龙头骨干企业加大研发投入，优化研发支出结构，联合高校院所加强“卡脖子”技术相关的基础研究和应用基础研究，加快提升攻关引领能力。二是建设物联网产业重大创新平台。强化企业主体创新地位，鼓励重点领域龙头企业联合产业链企业开展协同创新，重点在物联网领域突破一批“卡脖子”技术和“杀手锏”技术。加快建设江苏物联网创新促进中心、国家高性能计算应用技术创新中心、江苏省先进封装与系统集成制造业创新中心、国家传感网工程技术研究中心等一批国家级、省部级重大创新平台。加强与高校院所合作对接，协同开展基础研究和技术攻关。三是提升物联网产业链协同能力。壮大产业集群，带动民营企业创新能力建设。推动产业集群式发展，强化企业专业化协作和配套能力。围绕“卡脖子”技术攻关，支持民企广泛参与龙头、骨干企业和高校院所等牵头的项目，组建创新联合体，加快形成强协同、弱耦合的创新生态。根据任务体量和条件要求，鼓励民企牵头申报。同时，通过完善 科技 创新政策，加强创新服务供给，激发创新创业活力，引导民企加大研发投入，完善技术创新体系，推动“小而美、小而精”的 科技 型中小企业蓬勃发展，与“国家队”之间形成优势互补的局面。
（二）强化技术与市场协同，搭建 科技 创新协同攻关体系
攻破物联网关键技术，提升物联网产业核心能力需要政府、企业、高校、科研机构、 社会 中介服务机构和个人等的创新行为主体，以及创新资源和创新环境协同实现。一是提升技术体系化能力，实施锻“长板”、补“短板”相结合的系统性战略布局。面对日益严峻的外部环境挑战，在推进物联网技术跨界创新时，应从战略高度、以战略思维系统谋划 科技 创新布局，优化 科技 计划，形成锻“长板”、补“短板”相结合的系统性战略部署路径规划，形成多维度、多循环的关键技术供给体系和对内对外开放合作格局。二是提高组织体系化能力，打通知识突破与商业实现的价值链接。对于物联网产业关键核心技术的攻关，要 探索 大纵深、跨学科的研发模式，打通产学研创新链、产业链、价值链，拓展包括产业大基金在内的各类创新投资渠道，实现集科学发现、技术跃升和产业化方向于一体的突破，实现知识突破与未来面向商用生态的有效衔接。聚焦全球竞争的源头技术供给，不仅是追逐“国际发表热点”，更需要形成核心技术突破后的持续改良机制，及时跨越技术商用的成熟度阈值。实现知识突破与商业实现的价值衔接，需要改革当前重大 科技 创新工程的组织实施方式。三是鼓励重大攻关计划的创新单元之间的知识共享。鼓励物联网创新能力强的创新型领军企业，与其他创新主体形成协同互动。在核心技术攻关上，借鉴重大公共创新平台的成功经验，制定权责分明的知识产权共享和保护机制，鼓励各类战略 科技 力量形成优势资源平台的吸引力和合作凝聚力，引领对领域的核心科学问题和共性技术的持续攻关。
（三）加大要素投入，优化物联网产业发展政策环境
一是加大资金投入，创新财政资金支持政策。统筹利用现有资金资源，加大对物联网产业发展的支持。采用政府引导、市场化运作方式， 探索 建立国家物联网产业专项投资基金。鼓励运用政府和 社会 资本合作模式，引导 社会 资本参与重大项目建设。深化产融合作，在风险可控的前提下，推动商业银行创新信贷产品和金融服务，推动政策性银行在国家规定的业务范围内，根据自身职能定位为符合条件的企业提供信贷支持。健全融资担保体系，完善风险补偿机制，鼓励金融机构开展股权抵押、知识产权质押业务，试点信用保险、 科技 保险，研究合同质押、资质抵押的法律地位和可行性。二是完善人才引育体系，打造人才技术梯队。鼓励高校面向产业发展需求，优化专业设置和人才培养方案，培育物联网和信息技术人才力量和后备干部。支持高校院所高层次人才到企业任职或兼职，选聘优秀 科技 企业家到高校担任“产业教授”，实现人才双向流动。鼓励产业园区、企业、实训（实习）机构，以及江苏高校、职业（技工）院校，联合或独立开展江苏物联网集群产才融合示范基地评估，打造一批特色化示范性物联网学院、物联网实训（实习）基地。三是加大对外宣传，提升政策效度。通过举办展会、大赛等多种形式搭建企业技术交流平台为本地企业营造良好的发展氛围。力争更多国家级、省级改革试点、创新平台落户江苏，进一步强化产业发展和企业需求导向，进一步加大宣传力度，对外推广重点项目、产品，帮助企业快速发展，进一步彰显全链扶持和分类施策原则，不断提升新政策的覆盖面、含金量、精准度。
作者单位：南京市 社会 科学院、江苏省扬子江创新型城市研究院/江南大学中国物联网发展战略研究基地
本文刊于《中国发展观察》杂志2021年第3-4期合刊
《中国发展观察》由国务院发展研究中心主管、中国发展出版社主办、中国发展观察杂志社编辑出版，是以发展为主线、以经济为重点的综合性半月刊，开设有战略、宏观、区域、世界、法治、 社会 、文化、前沿、产业、智库论坛等栏目，具有较强的前瞻性、权威性、可读性。《中国发展观察》在学术理论界、各级党政机关以及企业家阶层拥有广泛而稳固的读者群，并被中国 社会 科学院、国家发展改革委等重要机构和中国知网、维普资讯等权威数据库列为核心期刊或来源期刊。
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