结合互联网经济特点,分析物联网能带来哪些社会效益？

举列工业，可以利用“物联网”技术先实现数字化工厂！通过给每一个生产设备加装智能盒子完成自动采集数据，所有车间能产生的数据都经过云端大数据运算再在用户手机端显示。实现数字化，实现“互联网+”，才能完成柔性生产！才能弯道超车！

物联网，被视为继互联网之后的又一次资讯技术革命浪潮，物业，物联网所带来的资产价值将是互联网的数十倍，下一个万亿元级别的资产非其莫属！在资讯时代，以计算机为代表的第一次资产浪潮、以及以互联网、移动通讯网为代表的第二次资产浪潮已经过去，现在人们正面临着以物联网为背景下的第三次资产浪潮。一个万物互联的时代即将到来，各种智能化设备应用，人物感应，都逐步普及到社会各个角落。物联网即将取代互联网，这不是一个趋势，而是一个现实。
物联网的过去、现在和未来究竟如何？物联网对中国来说意味着什么？为什么说物联网是世界给中国的大礼包与机遇？物联网未来有哪些趋势？5月25日，加州大学伯克利博士、深圳市蜂群资产服务集团副总裁、深圳市蜂群物联孵化器有限公司CEO林昕，在深圳市物联网智能技术应用协会、中国网·中国物联网频道、深圳市蜂群物联网公益基金会共同主办的物联网创新应用论坛与社会影响力投资项目发布会上，进行题为“物联网的过去、现在和未来”的主题演讲，为现场嘉宾带来一场思维盛宴。
物联网对于中国有何意义？
林昕谈到，物联网不是一个普通的技术，它是一个重大的技术革命，2000年以来，中国连续得到了四个上天给予的大礼包。第一，中国加入WTO，美国总统特朗普认为WTO对美国来说是个亏本买卖，相反中国加入WTO后，出口贸易占世界份额从0跃居到35%，后来居上。第二，数字经济的红利，可以从两个层面来说：一是欧美国家的电讯基础设施在数字压缩技术出现前已经完成，而中国则是在数字压缩技术出现后开始的，因此我们以较低成本就完成了数字化基础建设。二是中国的数字技术被广泛应用在服务领域，如被称为“新四大发明之一”的移动支付，在欧美国家使用比例非常低。第三，得益于梅特卡夫效应。梅特卡夫效应是说在网络基础设施完成后，网络的价值与用户平方成正比，我国人口基数庞大，带来了巨大人口红利。第四，对中国来说，物联网技术和应用将释放更大的梅特卡夫效应。按照梅特卡夫效应原理，人与人链接的互联网时代，网络价值与13亿平方成正比;而万物互联的物联网时代，网络价值则是500亿台机器链接的平方成正比，价值空间可想而知。
物联网未来将如何发展？
林昕表示，物联网的发展经过了很长时间的变迁和探索，应该从以下几个方面入手，分析物联网的发展趋势。首先，从技术革命的角度来看，在历史演变的进程中，人类经历过很多次革命，比如工业革命、资讯技术革命等……但由于历史、政治、思想等多方面的原因，我国在清朝时期错过了工业革命，这直接导致了我们日后近百年的时间过着被屈辱被奴役的日子。其次，物业天津，从资讯技术革命的角度上来看，我国科技行业起步比较晚，但起步后国家在基础设施上进行了大量投资，促进了资讯技术的飞速发展。“我国现在的资讯技术水平不亚于世界上的任何一个国家，当今世界互联网十大公司有四家属于中国，这足以看出我们国人的实力。现在我们已经步入物联网技术革命时代，紧接而来的将是人工智能技术革命和基因新工程革命时代，在这一点上，美国的媒体就曾断言今后物联网技术革命的赢家会是中国。”
从数字经济的角度看，我国从1967年数字经济开始步入正轨后，先后经历了计算机时代和互联网时代，当下我们面临着数字经济的物联网时代，这也是数字经济的第三个阶段。“我们国家发展数字经济的时机非常好，我们只用了西方国家四分之一的成本就完成了他们之前的工作，也因此数字经济就是上天给予我们的一个大礼包。”
物联网实际就是互联网的下一个阶段，互联网时代，各个国家都走在增速的道路上，中国进步的速度更是令国外媒体咋舌。林昕坦言，基于我国的人口基数大，其实更加为互联网商业时代的发展提供了巨大的机遇。有人曾预计，中国物业搜索，物联网在2025年全世界会接500亿个点，西方的媒体认为，这500亿点80%-90%都会在在中国。“物联网，它是一个大号的梅特卡夫效应，500亿的连接正在发生，2020年以后会有一个更大的飞跃。”最后，林昕博士对中国物联网的未来进行了一个精彩的总结。

我们在了解人工智能技术的时候，对于深度学习的概念进行了一次普及，今天我们就一起来学习一下深度学习对于物联网的发展都有哪些影响作用。下面北京电脑培训就开始今天的主要内容吧。

技术

在物联网时代，大量的感知器每天都在收集并产生着涉及各个领域的数据。由于商业和生活质量提升方面的诉求，应用物联网(IoT)技术对大数据流进行分析是十分有价值的研究方向。这篇论文对于使用深度学习来改进IoT领域的数据分析和学习方法进行了详细的综述。从机器学习视角，作者将处理IoT数据的方法分为IoT大数据分析和IoT流数据分析。论文对目前不同的深度学习方法进行了总结，并详细讨论了使用深度学习方法对IoT数据进行分析的优势，以及未来面临的挑战。

在本系列文章中，已介绍了深度学习和长短期记忆(LSTM)网络，展示了如何生成用于异常检测的数据，还介绍了如何使用Deeplearning4j工具包。本篇文章中，将介绍开源机器学习系统ApacheSystemML如何通过动态地优化执行并利用ApacheSpark作为运行时引擎，帮助执行线性代数运算。并展示了在时序传感器数据(或任何类型的一般序列数据)上，即使非常简单的单层LSTM网络的性能也优于先进的异常检测算法。

GoogleAssistant和其他自然语言理解平台正在推动用户如何使用他们的技术。无论是执行器诸如设置计时器之类的简单任务，还是进行更复杂的任务(例如Google智能助理调整恒温器)，您都可以参与其中。在这篇文章中，逐步介绍了如何构建自己的助手应用程序，通过简单地要求Google来控制AndroidThings设备来浇灌植物。

开源

tinyweb是一个用于在运行有MicroPython的ESP8266/ESP32等微型设备之上的简单轻便的>

Mynewt是一款适用于微型嵌入式设备的组件化开源 *** 作系统。ApacheMynewt使用Newt构建和包管理系统，它允许开发者仅选择所需的组件来构建 *** 作系统。其目标是使功耗和成本成为驱动因素的微控制器环境的应用开发变得容易。Mynewt提供开源蓝牙50协议栈和嵌入式中间件、闪存文件系统、网络堆栈、引导程序、FATFS、引导程序、统计和记录基础设施等的支持。

AngularIotDashboard是一个基于Angular4的物联网领域的仪表板。它是一个适用于任何浏览器的实时兼容仪表板，其目标是成为智能家居，智能办公室和工业自动化的d性前端。拥有许多可重用组件，开发者可以基于AngularIoTDashboard启发和实施自己版本的托管物联网仪表板。

硬件

FemtoUSB是一个基于Atmel的ARMCortexM0+产品ATSAMD21E18A的开源ARM开发板。其被设计成对那些对ARM设计感兴趣的人的基础起点，特别那些准备从AVR8位硬件转换到功能非常强大的ARM32位工具。其从电路板设计，原理图和零件清单完全是开源的，可以让开发者学习设计ARM芯片、编译工具链、ARM芯片的基本的电路图等等的内容。

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