我国物联网发展现状及前景分析如何？

2006至2020年，物联网应用从闭环、碎片化走向开放、规模化，智慧城市、工业物联网、车联网等率先突破。中国物联网行业规模不断提升，行业规模保持高速增长，江苏、浙江、广东省行业规模均超千亿元。

截至到2019年，我国物联网市场规模已发展到15万亿元。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。

近年来，我国政府出台各类政策大力发展物联网行业，不少地方政府也出台物联网专项规划、行动方案和发展意见，从土地使用、基础设施配套、税收优惠、核心技术和应用领域等多个方面为物联网产业的发展提供政策支持。在工业自动控制、环境保护、医疗卫生、公共安全等领域开展了一系列应用试点和示范，并取得了初步进展。

目前我国物联网行业规模已达万亿元。中国物联网行业规模超预期增长，网络建设和应用推广成效突出。在网络强国、新基建等国家战略的推动下，中国加快推动IPv6、NB-IoT、5G等网络建设，消费物联网和产业物联网逐步开始规模化应用，5G、车联网等领域发展取得突破。

政策推动我国物联网高速发展

自2013年《物联网发展专项行动计划》印发以来，国家鼓励应用物联网技术来促进生产生活和社会管理方式向智能化、精细化、网络化方向转变，对于提高国民经济和社会生活信息化水平，提升社会管理和公共服务水平，带动相关学科发展和技术创新能力增强，推动产业结构调整和发展方式转变具有重要意义。

以数字化、网络化、智能化为本质特征的第四次工业革命正在兴起。物联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，通过对人、机、物的全面互联，构建起全要素、全产业链、全价值链全面连接的新型生产制造和服务体系，是数字化转型的实现途径，是实现新旧动能转换的关键力量。

我国物联网行业呈高速增长状态 未来将有更广阔的空间

自2013年以来我国物联网行业规模保持高速增长，增速一直维持在15%以上，江苏、浙江、广东省行业规模均超千亿元。中国通信工业协会的数据表明，随着物联网信息处理和应用服务等产业的发展，中国物联网行业规模已经从2013年的4896亿元增长至2019年的15万亿元。

虽然我国物联网发展显著，但我国物联网行业仍处于成长期的早中期阶段。目前中国物联网及相关企业超过3万家，其中中小企业占比超过85%，创新活力突出，对产业发展推动作用巨大。

物联网作为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。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。

在政策、经济、社会、技术等因素的驱动下，2020年GSMA移动经济发展报告预测，2019-2025年复合增长率为9%左右，2020年中国物联网行业规模目标16亿元，按照目前物联网行业的发展态势，十三五规划的目标有望超预期完成;预计到2025年，中国物联网行业规模将超过27万亿元。

未来物联网行业将向着多元方向发展

标准化是物联网发展面临的最大挑战之一，它是希望在早期主导市场的行业领导者之间的一场斗争。目前我国物联网行业百家争鸣，还未有一个统一的标准出现。因此在未来可能通过不断竞争将会出现限数量的供应商主导市场，类似于现在使用的Windows、Mac和Linux *** 作系统。

合规化同样是当下物联网面临的问题之一，特别是数据隐私问题。目前数据隐私已成为网络社会的一个关键词，各种用户数据泄露或被滥用的事件频发，特别是Facebook的丑闻引发了全球担忧。

因此在未来，我国各种立法和监管机构将提出更加严格的用户数据保护规定，，用户的敏感数据可能会随着时间的推移而受到更严格的监管。

安全化是指预防物联网软件遭受网络黑客攻击，在未来，以安全为重点的物联网设施将受到更多的关注，特别是某些特定的基础行业，如医疗健康、安全安防、金融等领域。

多重技术推动物联网技术创新

从技术创新趋势来看，物联网行业发展的内生动力正在不断增强。连接技术不断突破，NB-Iot、eMTC、Lora等低功耗广域网全球商用化进程不断加速;物联网平台迅速增长，服务支撑能力迅速提升;

区块链、边缘计算、人工智能等新技术题材不断注入物联网，为物联网带来新的创新活力。受技术和产业成熟度的综合驱动，物联网呈现“边缘的智能化、连接的泛在化、服务的平台化、数据的延伸化”等特点。

—— 以上数据来源于前瞻产业研究院《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》

物联网技术由三个方面构成：
1、应用技术：数据存储、并行计算、数据挖掘、平台服务、信息呈现；
2、网络技术：低速低功耗近距离无线、IPV6、广域无线接入增强、网关技术、AD HOC
网络、区域宽带无线接入、广域核心网络增强、节点技术；
3、感知技术：传感器、执行器、RFID标签、二维条码；
物联网技术的核心：无线传感网络（WSN）和射频识别（RFID）；
计算机专业应主要学习物联网技术应用、构建、运营、维护、管理、服务等领域知识。

随着物联网行业的发展，人类建造智能家庭、办公室、街道和城市的梦想正在实现。
物联网的概念最先由英国科学家KevinAshton提出，就是指一种和现实生活紧密相连的网络系统。物联网可以提供一个由内部交流设备构成的全球网络服务，它结合无所不在的交流，海量的计算和遍及的情报信息。

当前，物联网技术中“物”特指日常生活用品，比如：各种各样家用电器、家具、衣服、交通工具，还有其他各种网络可以识别、定位、控制的物品。

优势

尽管现在有很多将实体物品联网的有趣应用，但物联网的发展还处于初级阶段，需进一步挖掘出其潜在巨大价值才能被广大用户接受和广泛使用，所以物联网专业正处于蓄势待发的阶段，前景无限广阔。

这项技术的优点包括：优化的体验；商业活动自动化的可见性和可测量性；通过实时高分辨率的信息捕捉可提供性价比更高的服务；实现对产品实时性能信息的分析；通过提高运行效率、准确性、灵活性和自动化来创新已存在的商业流程。

发展趋势

物联网技术的部署趋势包括：

感应器尺寸的减小：微软电系统和纳电子学正在致力于制作尺寸更小的节能传感器，以应用在比较小的物体或有生命的系统之中。思科系统公司、爱特梅尔半导体公司、瑞典计算机研究院和其他技术供应商还有IPSO，联合推出IPv6，这是世界最小的开放资源之一，能够兼容各个应用，不管能量和记忆多么有限，一旦有了网络协议地址，就可以推广物联网应用。

将移动电话作为数据采集设备：这一趋势是指移动手机数据采集功能的扩展。支持网络连接的手机，作为一种已经普及的通讯工具，在推动数据采集的广泛应用和接收方面有很大优势，如同很多移动设备都能用摄像机来识别2D条码。

阻碍

物联网的发展在很大程度上依赖于机器对机器（M2M）的对接、电子通讯协议、嵌入系统，无线通讯、射频识别（RFID）、感应器等技术的进步，并且每个加入物联网的物品都要有自己的识别身份。管理一个集命名、地址标注和发现为一体的全球网络体系是一件非常艰巨的工作。

射频识别也是一种感应器。市场上感应器多种多样，功能也不尽相同，这些感应器构成网络建设的主要成本。另外一个阻碍就是在技术部署过程中需要有坚固的智能设备，以防御任何极端环境的破坏。

信用、隐私和安全问题对物联网也是至关重要，该项技术的发展还要解决数据所有权和管理方式的问题。

物联网（Internet of Things，IoT）的起源可追溯到20世纪80年代后期。随着计算机技术、传感器技术、通信技术等的不断发展，物联网逐渐成为可能。物联网是指通过互联网连接各种智能设备，实现设备之间的互联互通和信息共享。
物联网的意义和价值主要体现在以下几个方面：
1 提高效率和生产力：物联网可以实现设备之间的互联互通和信息共享，从而提高生产效率和生产力，降低生产成本。
2 优化资源配置：物联网可以通过实时监测和分析数据，优化资源的分配和利用，从而提高资源利用效率。
3 提高生活质量：物联网可以将各种智能设备连接起来，实现智能家居、智能医疗、智能交通等各种领域的应用，提高人们的生活质量和便利性。
4 推动产业升级：物联网的发展可以推动传统产业的升级和转型，促进新产业的发展，为经济增长提供新动能。
5 促进社会进步：物联网的发展可以促进信息化和智能化的进步，为社会发展和进步带来新的机遇和挑战。
总之，物联网的起源和发展为各行各业带来了新的机遇和挑战，具有重要的意义和价值。未来，物联网将会在更广泛的领域得到应用，为人们带来更多便利和创新。

物联网时代的大数据策略

互联网时代，PC、Pad、智能手机等设备无处不在，数以亿计的用户通过微博、微信、SNS、博客等途径产生大量的自媒体数据，电商、新闻类网站、搜索引擎每时每刻都在记录着丰富的用户行为信息，海量的数据促进了云计算，分布式技术的发展，而这些技术反过来不仅推动了Web和移动互联网的革新，也推动了物联网的飞速前进。现在，我们正逐渐迈入物联网时代，实现万物互联的愿景，如果说之前人是信息生产的主体，那么或许不久的将来设备将成为主角，它们将源源不断地产生与人相关的衣食住行信息，这些信息会通过云计算、数据挖掘等技术实现价值的升华从而为用户提供更优质、贴心的服务。那么物联网时代会产生什么样的数据，应该采用什么样的大数据策略呢？
THINKstrategies 的总经理 Jeff Kaplan 在自己的博文《 当物联网遇见大数据 》中写道：
“你不能使用现在的策略，因为可以被捕获、管理并利用的数据将更加多样化，同时用例也会更加丰富。附加到各种设备和对象上的传感器会产生各种类型的数据。这些数据将会用于各种响应式的、主动的或者 创造性的目的 。IT部门的任务就是与业务部门一起工作，完全理解物联网方面的用例，然后寻找满足业务需求的技术。特别是，IT部门必须识别出最优的分析平台和工具，让业务用户能够获取到需要的数据，分析数据的含义并快速地做出响应。”
Gartner公司的副总裁、著名分析师 Joe Skorupa 认为：
“分布在世界各地的物联网设备将产生大量的输入数据，将所有的数据传送到一个位置进行处理无论从技术上还是从经济上都是无法实现的。最近的趋势——将应用程序集中起来以便于降低成本并增强安全性——并不适合物联网。组织必须将数据集中到多个分布式的小型数据中心中，在此对数据进行初步的处理并发送到一个中心站点进行额外的处理。数据中心管理员需要在这些区域部署更加具有前瞻性的容量以满足业务发展的需要。”
Patrick McFadin则在自己的博文《 物联网：数据都去了哪里？ 》中阐述了一个具体的数据策略解决方案。他认为整个过程可以分为三个阶段：产生数据并通过Internet传递、中央系统收集并组织数据、持续的数据分析与使用。
第一阶段需要决定数据创建的标准以及如何通过网络进行传递。Patrick McFadin认为可以通过>

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工业物联网是指在工业中应用物联网技术，实现工业特有的价值增值的技术模式。

所有物联网都是为了实现万物互联，特别是物与物的互联，但是工业物联网又有其专有属性，原因是与工业物联网相对的消费物联网本身的联网密度、联网的实时性、联网物的异质化要求都不高，而工业物联网的要求主要表现在联网密度、联网实时性及联网异质化三个方面。

思考所有问题都需要从宏观到微观的细化过程，工业物联网也不能例外，我认为对工业物联网进行深度思考，需要从以下五个维度进行分析，否则将会要么带来一叶障目，要么带来好高骛远。

首先需要我们思考的问题是，工业物联网的价值、意义和目的是什么；第二个是工业物联网需要连什么的问题，这是一个范围的概念；第三个需要我们思考的是连入物联网的物的层级问题，也就是深度的问题；第四个需要我们思考的是实现物联的价值成本分析；第五个需要我们思考的是如何建设工业物联网。
互联网实现了计算机与计算机的连接，或者说实现了人与人的连接，这个连接带来了人的交互的便利，在这个基础上涌现出很多全新的、颠覆性的商业模式，例如，电子商务、即时通讯，社交媒体等等；而物联网将实现人与物、物与物的连接，同样我们也期望带来全新的、颠覆性的商业模式，甚至更进一步，期望带来人类生活、生产方式的全新的颠覆性的模式。

作为物联网主战场的工业物联网，人们对其的期许是在工业设计、制造、流通环节带来革命性的变革，为传统工业注入新的活力，提供新的势能，驱动工业在更高维度上发展、创新、乃至变革。随着计算、存储能力的提升，特别是大数据、人工智能的发展，任何行业对数据获取手段都提出了前所未有的要求。对数据获取手段的要求主要表现在四个特征，第一是高效性；第二是准确性；第三是实时性；第四是经济型；在当前技术能力下，能够同时满足这四个特征的就是工业物联网，首先，芯片技术已经发展到一个具有较强计算能力的MCU在美元以下，RFID芯片价格甚至已经到美分这个量级，使得工业物联网有了物质基础，同时满足了经济性要求；近三十年的通讯技术的发展，从模拟到数字，从简单调制到复杂调制技术的商用化，使无线通讯可以很廉价地覆盖几百米甚至数公里的范围，满足了数据获取的密集部署要求，同时由于工业物联网的永久在线的特征，使工业物联网满足数据获取的高效性、实时性要求；微电子技术在近年也发生了突飞猛进的发展，不论在价格上还是在进度上都有了长足的突破，满足了数据获取的准确性。

总而言之，工业物联网的出现是在以下几个条件成熟时涌现出来的不可逆转的趋势：

1、快速变化的市场需要数据支撑，产生了市场对数据获取的急切要求；

2、MCU的发展使得计算能力快速提升；

3、以调制技术为核心的通讯技术发展为联网建立的管道基础；

4、传感技术，特别是以MEMS为标志的微电子技术的发展给予感知世界提供的保证；

工业物联网不是规划出来的，是各种技术与需求发展进化的产物，是生活、生产、经济发展到一定高度后自然而然出现的，是在需求的驱动下，众多行业创新带了的自然产物。

通过工业物联网，可以把传统经济中不可数字化之物数字化，可以把传统不可数字化之行为数字化，可以把传统不可能变为可能，甚至变为容易获得、解决的方案。
这个问题是第一个问题的延续，如果不考虑经济性，那么我们可以说工业物联网连接一切可连接之物，但是，当我们在做一个务实的、有价值的方案时就不能不考虑可行性及经济性，那么工业物联网连什么呢？我们认为这是一个从哪里来到哪里去的问题，我们通过上面对价值、意义和目的分析可知，我们应该从目的反推，一切从目的出发，时刻盯紧企业需要弥补的最关键环节，例如，如果对量化OEE有需求，那么我们就要连接设备状态；如果要减少在制品，那么我们就要对在制品进行追踪；如果能源消耗对企业是重中之重，那么我们就要把能效物联化，等等。世界上不存在同样的两片树叶，同样地，世界上也不存在同样的两个企业，我们只能对企业本身进行深入分析，紧紧聚焦于企业价值，在保证经济性的基础上，确定工业物联网的实施范围方案。联网范围一个核心点是连入物的属性，也就是说我们通过分析连入物的属性与企业建设工业物联网目标的耦合度，决定需要实施工业物联网的广度。
通过分析工业物联网连什么后，我们得到了连入物的内容，接下来需要我们决定是对每个/每类连入物我们该数字化哪些属性，这里遇到工业物联网特有的一个障碍，需要连入工业物联网的物的可连通性问题， 特别是在设备互联时，可连通性表现的特别突出，例如，有的设备具有开放的通讯协议和可用的通讯接口，有的设备不开放协议等等，那么可连通性就是对方案供应商的很大的考验，我们的经验是有四种方案可供选择：

1、使用设备开放的协议；

2、使用设备自带的传感器；

3、添加新的传感器；

4、改变观察侧面及维度，使用全新的采集模式；

其中第四条，改变观察的侧面和维度，使用全新的连接方式是使用第一性原理，避开设备不开放协议或接口的阻碍，避开被设备供应商牵着鼻子走的方向，从本质上获取数据。例如：通过能效检测获得设备的使用状态，通过震动传感分析设备部件的故障、甚至是转速等，只要通过第一性原理从你需要的信息入手，而不是被动地从设备可以提供的数据入手来提供物联解决方案的方式。直接把我们需要的信息做为目标，观察除了直接连接设备外，我们还能够如何获得需要的信息，因为只有我们获得的数据能够与设备提供的数据在信息上能够“同构”即可。例如，我们可以在我们的物联设备上安装一个震动传感器，从传感器获得的数据中，我们即得到了设备是否开机，又得到了是否启动工作，同时还得到设备的转速。如果不用第一性原理，而是硬要跟设备互联，那至少要采集三个数据，并且未必设备能够给你。这就是典型的边缘计算的案例，边缘计算的计算规则一定要具有定制能力，可以说边缘计算一定是一个知识容器，可以方便地把客户、厂家，甚至是第三方的知识融入的容器，我们开发的支持脚本的设备已经具有了初步的边缘计算的功能，我们需要在这个方面继续加大支持力度。

所以，通过分析企业价值和物的可连通性，我们就可以明确定义需要连入物层级，也就明确了连入物的连接深度；

在连入物联网的物的层级中一个重要的概念是管理粒度，对于制造业来说，连入物的管理粒度大概分为如下几个层级：

1、传感级；

2、设备级；

3、产线级；

4、车间级；

5、企业级；

也就是说我们要在经济性可行的前提下定义数据获取的粒度。理论上讲，细粒度一定比粗粒度更好，更有价值，但是当加入成本分析后，可能并不一定粒度越细越好，需要按照各种制约因素找到一个平衡点。
价值成本永远在企业行为中持有权值最高的赞同或者否决的一票，通过前三项分析，我们仅剩下最后一个问题没有解决，这也是关乎价值成本的关键：管理粒度问题，我们到底需要在多细的粒度下进行管理？这带来了一个哲学问题：世界是不是需要黑盒子。什么意思呢？当我们确定一个管理粒度后，比管理粒度更细的信息将被隐藏在黑盒子中，这个黑盒子将成为我们分析深度或者认知深度的制约因素和约束条件。我们可以通过价值成本分析来找到这个平衡点，从而明确黑盒子的大小，并最终确定连入工业物联网的物的特性。
我们的期许是工业物联网建设的价值观，其他一起都是方法论。首先，我们在规划物联网时要本着既要有高瞻远瞩，又要有务实可行的精神。在思考黑盒子的大小时我们要高瞻远瞩，设计方案尽可能地以黑盒子尽量小为目标，而实施方案则按照价值成本分析选择合适的黑盒子的大小，也就是选择合适的管理粒度，从而保证投入收益的平衡，甚至我们可以把黑盒子尽量定义的大些，用以验证工业物联网的可行性，最大可能地降低工业物联网实施的风险。

总之，我们应该从以几个方案来确定工业物联网的建设原则：

1、期望获得什么结果？

2、期望用什么方式获得想要的结果？

3、需要信息基础提供什么？

4、工业物联网是否能够获得这些信息？

5、工业物联网如何获得这些信息？

6、获得这些信息的性价比如何？

7、回归分析，评估预期结果是否符合经济利益？

8、落地实施。

分析大数据

物联网传感器持续接收来自大量连接的异构设备的数据。随着联网设备数量的增加，物联网系统需要具有可伸缩性，以适应数据的流入。分析系统处理这些数据并提供有价值的报告，这将使企业具有竞争优势。由于数据是基于其类型挖掘的，因此必须对数据进行分岔以充分利用数据。根据问题数据的类型，可以进行不同类型的分析。比较常见的有：

流分析(Streaming Analytics)

流分析结合了来自传感器的未排序的流数据和来自研究的存储数据，以发现熟悉的模式。这种方法的实时分析可以在车队跟踪和银行交易等用例中提供帮助。

地理空间分析(Geospatial Analytics)

另一类大数据分析方法是地理空间，其中IoT传感器数据和传感器的物理位置的组合可以为预测分析提供整体视角。物联网世界中的对象数量众多，其通过无线网络发送数据的能力有助于获得详细的数据转储，这些数据转储可用于促进洞察。

挑战

对于目前所处的阶段，获取、分析和报告物联网数据是大多数企业的必修课。然而，由于这些技术仍处于发展阶段，这些组织面临着相当多的挑战。其中一些是：

集成

由于物联网数据通过多个渠道以不同的格式接收，因此收集和集成物联网数据具有挑战性。分析系统需要确保接收到的数据是一种可 *** 作的格式，足以确定见解。文本挖掘和机器学习技术通常用于从传感器中提取文本数据。然而，提取非文本格式的数据，如图像、视频不能快速完成。

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