如何发展物联？

——预见2023：《2023年中国物联网产业全景图谱》(附市场规模、竞争格局和发展前景等)

行业主要上市公司：大富科技(300134)、梦网集团(002123)、共进股份(603118)、胜宏科技(300476)、润和软件(300339)、立昂技术(300603)等

定义

所谓“物联网”(Internet of
Things，IOT)，又称传感网，指的是将各种信息传感设备，如射频识别(RFID)装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等种种装置与互联网连接起来并形成一个可以实现智能化识别和可管理的网络。

早期的物联网是指依托射频识别技术的物流网络，随着技术和应用的发展，物联网的内涵已经发生了较大的变化。现阶段，物联网是指在物理世界的实体中部署具有一定感知能力、计算能力和执行能力的各种信息传感设备，通过网络设施实现信息传输、协同和处理，从而实现广域或大范围的人与物、物与物之间信息交换需求的互联。物联网依托多种信息获取技术，包括传感器、射频识别(RFID)、二维码、多媒体采集技术等。物联网的几个关键环节可以归纳为“感知、传输、处理”。

产业发展前景：物联网将继续保持高速增长

1、发展前景：市场规模不断扩大，产业物联网占比逐渐上升

物联网是中国新一代信息技术自主创新突破的重点方向，蕴含着巨大的创新空间，在芯片、传感器、近距离传输、海量数据处理以及综合集成、应用等领域，创新活动日趋活跃，创新要素不断积聚。物联网在各行各业的应用不断深化，将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。中国以加快转变经济发展方式为主线，更加注重经济质量和人民生活水平的提高，采用包括物联网在内的新一代信息技术改造升级传统产业，提升传统产业的发展质量和效益，提高社会管理、公共服务和家居生活智能化水平。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。综合多方面的情况分析，前瞻认为未来6年中国物联网的发展将保持高速增长，到2027年市场规模超过7万亿元。

根据信通院于2020年12月发布的《2020中国物联网白皮书》，2019年中国物联网连接数中产业物联网和消费者市场各占一半，预计到2025年，物联网连接数的大部分增长来自于产业市场，产业物联网的连接数将占到总体的61%。由此来看，未来产业物联网的市场发展潜力大于消费物联网。

2、发展趋势：重点城市带动周边城市发展，分工协作格局将进一步显现

国内物联网产业已初步形成环渤海、长三角、珠三角，以及中西部地区等四大区域集聚发展的总体产业空间格局。其中，长三角地区产业规模位列四大区域的首位。未来中国物联网产业空间演变将呈现出三大趋势：

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》。

如何知道艾瑞报告的数据采集途径在哪里关于这个问题有以下解释：物联网系统
数据采集的三大渠道
要想了解大数据的数据采集过程，首先要知道大数据的数据来源，目前大数据的主要数据来源有三个途径，分别是物联网系统、Web系统和传统信息系统，所以数据采集主要的渠道就是这三个。
物联网的发展是导致大数据产生的重要原因之一，物联网的数据占据了整个大数据百分之九十以上的份额，所以说没有物联网就没有大数据。物联网的数据大部分是非结构化数据和半结构化数据，采集的方式通常有两种，一种是报文，另一种是文件。在采集物联网数据的时候往往需要制定一个采集的策略，重点有两方面，一个是采集的频率（时间），另一个是采集的维度（参数）。
Web系统是另一个重要的数据采集渠道，随着Web20的发展，整个Web系统涵盖了大量的价值化数据，而且这些数据与物联网的数据不同，Web系统的数据往往是结构化数据，而且数据的价值密度比较高，所以通常科技公司都非常注重Web系统的数据采集过程。目前针对Web系统的数据采集通常通过网络爬虫来实现，可以通过Python或者Java语言来完成爬虫的编写，通过在爬虫上增加一些智能化的 *** 作，爬虫也可以模拟人工来进行一些数据爬取过程。

物联网时代，大量的数据从不同的设备传感器产生，单机数据库系统肯定无法存储这么大量的数据，在选择数据库方面，肯定要选择具有分布式能力存储的数据库。

在物联网时代，数据之间还有一个非常重要的特性，那就是数据之间的关联性。不同的数据从相互连接的互联网设备传感器中产生，由于不同的传感器相互连接，协同工作和采集数据，如何将大量具有相互关联的数据保存在数据库，这里我推荐使用图数据库来进行存储。

图数据库相对于其他数据库来说，最大的优势就是查询数据之间的关联性会更加快速，消耗的时间会更短。打个比方，在社交网络中，我们想要查询在用户A的粉丝中，粉丝关注了B的用户。如果使用传统关系型数据库来存储用户的关注关系，在上面的数据统计中，要使用两层Join才能算出结果，而关系型数据库Join *** 作会很慢。使用图型数据库存储数据的话，图中的点为用户，边为用户的关注关系，在查询A的粉丝，同时粉丝也关注B的用户，只需要遍历两层关注关系就能很快查询到结果。

图数据库也属于NoSql数据库的一种，常用的图形数据库有，JanusGraph、Neo4j、Cayley、dgraph。不同的图数据库，底层实现也不尽相同。

JanusGraph是一种分布式图数据库，由Java语言开发，可以使用Hadoop生态存储系统作为数据源，构建出数据大图。是TiTan图数据库的开源版本，支持事务的ACID。

Neo4j是一种单机的图数据库，其优势就是能够快速安装并且使用，便于新同学上手。你的数据量一般不大的话，我推荐使用Neo4j，直接使用Neo4j相关的API就可以将数据模型图构建而出，然后使用Neo4jCypher查询语言，就可以分析数据，Cypher是一种类SQL的语言。

Cayley和Dgraph都是使用Go语言实现的图数据库，Go语言的最大特性就是其编译速度和开发便捷性，Cayley和Dgraph都支持分布式存储，不过都不支持SQL语言查询数据，Dgraph不支持事务，而Cayley支持事务，不过在开源社区，Dgraph比Cayley更加活跃，这里优先建议使用Dgraph作为物联网的存储数据库。

总体来说，在物联网时代，一定要学会使用图数据库，在分析大量数据之间的关联性时，图数据库就能够派上用场，图数据库最大的优势就是分析不同数据之间的关联性。

通过从传感器、计量器等器件获取环境、资产或者运营状态信息，在进行适当的处理之后，通过传感器传输网关将数据传递出去；同时通过传感器接收网关接收控制指令信息，在本地传递给控制器件达到控制资产、设备及运营的目的

通过公网或者专网以无线或者有线的通信方式将信息、数据与指令在感知与控制层、平台服务层、应用服务层之间传递，主要由运营商提供的各种广域IP通信网络组成，包括ATM、xDSL、光纤等有线网络，以及GPRS、3G、4G、NB-IoT等移动通信网络

物联网平台是物联网网络架构和产业链条中的重要环节，通过它不仅实现对终端设备和资产的“管、控、营”一体化，向下连接感知层，向上面向应用服务提供商提供应用开发能力和统一接口，并为各行各业提供通用的服务能力，如数据路由、数据处理与挖掘、仿真与优化、业务流程和应用整合、通信管理、应用开发、设备维护服务等

丰富的应用是物联网的最终目标，未来基于政府、企业、消费者三类群体将衍生出多样化的物联网应用，创造巨大的社会价值。根据企业业务需要，在平台服务层之上建立相关的物联网应用，例如，城市交通情况的分析与预测，城市资产状态监控与分析，环境状态监控、分析与预警（如风力、雨量、滑坡），健康状况监测与医疗方案建议等

向下接入分散的物联网传感层，汇集传感数据
向上面向应用服务提供商提供应用开发的基础性平台和面向底层网络的统一数据接口，支持具体的基于传感数据的物联网应用

从设备底层到云端应用都由技术人员自行开发，对研发能力和开发时间都是不小的挑战
物联网应用存在共性需求如安全是否可以以云服务的方式提供这些功能？
物联网平台使物联网应用的快速实现成为可能，并从开发难度、功能性能和稳定可靠等多方面提供服务保证

DMP一般集成在整套端到端M2M设备管理解决方案中，解决方案提供商联合合作伙伴一起，提供通信网关、通信模块、传感器、设备管理云平台、设备连接软件，并开放接口给上层应用开发商，提供端到端的解决方案

大部分DMP提供商本身也是通信模组、通信设备提供商，如DiGi，Bosch等，本身拥有连接设备、通信模组、网关等产品和设备管理平台，因此能帮助企业实现设备管理的整套解决方案

一般DMP部署在整套设备管理解决方案中，整体报价收费；也有少量单独提供设备管理云端服务的厂商，每台设备每个月收取一定的运营管理费用

M2M连接数大、SIM卡使用量大、管理工作量大、应用场景复杂、要求灵活的资费套餐、低的ARPU值、对成本管理要求高

包含基础大数据分析服务和机器学习两大功能

未来物联网平台上的机器学习将向人工智能过渡，比如IBM Watson拥有IBM独特的DeepQA系统，结合了神经元系统，模拟人脑思考方式总结出来强大的问答系统，可帮助企业解决更多商业问题

AWS IoT可在连接了Internet的设备（如传感器、制动器、嵌入式微控制器或智能设备）与AWS云之间提供安全的双向通信，并使云中的应用程序能够与连接了Internet的设备进行交互。这样，用户能从多台设备收集遥测数据，然后存储和分析数据；也可以创建应用程序来通过手机或平板电脑控制这些设备

AWS IoT包括设备网关、消息代理、规则引擎、安全和身份服务、Device Shadow服务等组件

平台案例

通过使用AWS的服务，艾拉物联可以无需投资传统数据中心，便可提供企业级服务。在AWS的支持下，艾拉物联将全球的服务都可以整合到一个云平台上，以最小成本开拓了国际业务，使得各地都可以使用同样的开发及运维工具

AWS云服务安全、稳定、可扩展以及全球覆盖的特性加快了涂鸦业务的全球化部署，为保证海外涂鸦客户和合作伙伴能够享受到本地化的服务体验提供了坚强保障

使用AWS云平台给Sengled生迪带来的好处包括简化运维、节省人力成本、节省资源成本，同时可以灵活地扩展应用系统。AWS提供的丰富功能，使运维工程师不必研究学习传统的运维工具和方法，就可以建立起一套完整、可靠的交付系统和运维平台

物联网平台是阿里云针对物联网领域开发人员推出的一款设备管理平台。高性能IoT Hub实现设备与云端稳定通信，全球多节点部署有效降低通信延时，多重防护能力保障设备云端安全。此外，物联网平台还提供丰富的设备管理功能、稳定可靠的数据存储能力，以及规则引擎。使用规则引擎，您仅需在Web上配置简单规则，即可将设备数据转发至阿里云其他产品，获得数据采集、数据计算、数据存储的全栈服务，真正实现物联网应用的灵活快速搭建

平台案例

24小时ATM式自助售药机支持用户线下24h到店扫码付款，当场取货；线上平台下单，骑手限时送达。同时提供完备的商户管理后台，可以进行订单管理、货道管理与财务管理

仓库猫用于解决仓库的科学监测、信息化、网络化管理等问题。可以做到防火监测、防盗监测、防水监测、防潮监测、能够帮助企业快速搭建店铺的监测系统，报警系统，云存储系统

OneNET定位为PaaS服务，即在物联网应用和真实设备之间搭建高效、稳定、安全的应用平台

OneNET包括设备接入、设备管理、API，>

物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题，三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合，首先需要了解其基本概念。

概念

1、物联网

根据百度百科的解释，物联网（InternetofThings，IoT）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（万物互联）。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成，分别实现数据采集、数据传输及数据应用的功能。目前，物联网已经广泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。

2、大数据

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有体量大（Volume）、及时性（Velocity）、多样性（Variety）、低价值密度（Value）及真实性（Veracity）的“5V”特性。

3、人工智能

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前，人工智能正在改变各行各业的传统模式，作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、机器翻译及推荐系统等领域。

深度融合

物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成，可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层，主要负责采集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中；大数据作为数据存储层，将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统（HDFS）或数据仓库（HIVE）中；人工智能作为应用层，可利用sparkml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法，对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。

应用案例

目前，物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例，首先，物联网可以作为智慧感知层，安装在客户现场的空气监测设备采集的空气质量信息通过网络传输数据中心；而后，利用大数据ETL工具（spark、hive）进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中；最后，利用人工智能相关技术进行大数据分析（sparkml、tensorflow），预测未来若干天的空气质量，并以此辅助进行科学决策及改善环境。

物联网产生大数据,大数据助力物联网
大数据时代已经来临。传感器、RFID等的大量应用,电脑、摄像机等设备和智能手机、平板电脑、可穿戴设备等移动终端的迅速普及,促使全球数字信息总量的急剧增长。物联网是大数据的重要来源,随着物联网在各行各业的推广应用,每秒钟物联网上都会产生海量数据。

数据是资源、财富。大数据分析已成为商业的关键元素,基于数据的分析、监控、信息服务日趋普遍。在各行各业中,数据驱动的企业越来越多,他们须实时吸收数据并对之进行分析,形成正确的判断和决策。大数据正成为IT行业全新的制高点,而基于应用和服务的物联网将推动大数据的更广泛运用。
由于物联网数据具有非结构化、碎片化、时空域等特性,需要新型的数据存储和处理技术。而大数据技术可支持物联网上海量数据的更深应用。物联网帮助收集来自感知层、传输层、平台层、应用层的众多数据,然后将这些海量数据传送到云计算平台进行分析加工。物联网产生的大数据处理过程可以归结为数据采集、数据存储和数据分析三个基本步骤。数据采集和存储是基本功能,而大数据时代真正的价值蕴含在数据分析中。物联网数据分析的挑战还在于将新的物联网数据和已有的数据库整合。
物联网上的大数据应用空间广阔,大数据和物联网结合充满无限可能。随着物联网、互联网、移动互联网、智能终端、大屏显示系统、云计算平台等的联合应用,物联网上的大数据可帮助人们建立智能监控模型、智能分析模型、智能决策模型等应用,深刻改变人们的生活。
智慧城市是物联网最大的应用领域,而智慧农业、智能家居、智慧物流、智能安防中的视频信息处理、智慧交通中的交通实时诱导、智慧环保中的环境监测等物联网领域都是大数据应用的“用武之地”。如:在环境监测方面,传感器借助物联网传递信息到互联网平台或移动互联网平台,实时监控环境变化。通过环境监控模型,对收集到的海量环境数据进行分析,发现环境指标变化的异常点,帮助环保部门提前预测某地环境的变化情况,对环境指标偏离正常指标值的,提前发出环境污染预警。而智能制造或“工业互联网”更是未来大数据和物联网美妙结合的经典案例。在行业应用方面,大数据和物联网的结合也会“擦出火花”。如:邮政服务可通过大数据和物联网转型为“邮政物联网”。邮政网络可配备低成本传感器,极大地增强邮政运营商收集有价值数据的能力。这个庞大的新数据来源可帮助邮政运营商提升运营能力,改善客户服务,创造新产品和服务,并为更有效率的决策提供支持。
物联网的价值在于其数据。物联网带来了突破性的技术进步,但管理大数据的问题也变得更加突出,需相关信息通信技术鼎力支撑。如:数据产生、捕捉、传递和分析,需快捷、稳定、可靠的广域网络,3G、4G、WiFi等无线通信技术应不断优化,以支持物联网及各传感器节点感知信息能力、传输能力、信息处理和存储能力等的全面提升。
物联网产生大数据,大数据助力物联网。由物联网引发的大数据潮流还将助推云计算等信息通信新技术的融合发展。

院校专业：

基本学制：三年 | 招生对象： | 学历：中专 | 专业代码：710102

培养目标

培养目标

本专业培养德智体美劳全面发展，掌握扎实的科学文化基础和传感器应用、网络通 信、综合布线、物联网项目工程实施等知识，具备物联网生产施工、物联网技术服务、 系统运维等能力，具有工匠精神和信息素养，能够从事物联网设备安装与调试、物联网 系统集成实施、物联网系统监控、物联网产品制造与检测、售后技术支持等工作的技术 技能人才。

职业能力要求

职业能力要求

1 具有物联网产品装配、焊接、检测与调试的能力； 2 具有感知层设备质量检测、典型传感网安装组建与调试的能力； 3 具有物联网项目施工图识读、物联网设备安装与调试的能力； 4 具有物联网平台、数据库及应用程序安装、配置与运行维护的能力； 5 具有物联网样机试制、数据采集与标注、应用程序辅助开发的能力； 6 具有物联网系统应用程序安装、使用、维护、系统监控与故障维修的能力； 7 具有初步将 5G、人工智能等现代信息技术应用于物联网领域的能力； 8 具有终身学习和可持续发展的能力。

专业教学主要内容

专业教学主要内容

专业基础课程：电工电子技术与技能、计算机组装与维修、计算机网络技术基础、 程序设计基础。 专业核心课程：单片机技术及应用、数据库技术及应用、传感器与传感网技术应用、 网络综合布线技术、物联网技术及应用、物联网设备安装与调试、物联网运维与服务。 实习实训：对接真实职业场景或工作情境，在校内外进行物联网综合布线、物联网 电子产品制作、物联网设备安装与调试、物联网工程实施等实训。在物联网系统集成企 业、物联网产品制造企业等单位进行岗位实习。

专业（技能）方向

专业（技能）方向

职业资格证书举例

职业资格证书举例

职业技能等级证书：物联网智能家居系统集成和应用、物联网安装调试与运维、物 联网工程实施与运维

继续学习专业举例

接续高职专科专业举例：物联网应用技术、工业互联网技术 接续高职本科专业举例：物联网工程技术、工业互联网技术 接续普通本科专业举例：物联网工程、计算机科学与技术

就业方向

就业方向

面向物联网安装调试员等职业，物联网设备安装与调试、物联网系统运行与维护、 物联网系统监控、物联网产品制造与测试、物联网项目辅助开发和售后技术支持等岗位 （群）。

对应职业（岗位）

对应职业（岗位）

其他信息：

物联网应用技术是物联网在大学专科（高职）层次的唯一专业，属于电子信息类，升本专业为物联网工程（计算机类）。 本专业培养掌握射频、嵌入式、传感器、无线传输、信息处理、物联网域名等物联网技术，掌握物联网系统的传感层、传输层和应用层关键设计等专门知识和技能，具有从事WSN、RFID系统、局域网、安防监控系统等工程设计、施工、安装、调试、维护等工作的业务能力，具有良好服务意识与职业道德的高端技能型人才。专业课程有C语言程序设计，Java程序设计，TCP/IP网络协议，RFID技术，计算机原理，程序设计原理等。

---