物联网目前进展存在哪些问题呢？

1、知识产权
在物联网技术发展产品化的过程中，我国一直缺乏一些关键技术的掌握，所以产品档次上不去，价格下不来。缺乏RFID等关键技术的独立自主产权这是限制中国物联网发展的关键因素之一。
2、技术标准
目前行业技术主要缺乏以下两个方面标准：接口的标准化；数据模型的标准化。虽然我国早在2005年11月就成立了RFID产业联盟，同时次年又发布了《中国射频识别(RFID)技术政策白皮书》，指出应当集中开展RFID核心技术的研究开发，制定符合中国国情的技术标准。但是，现在我们可以发现，中国的RFID产业仍是一片混乱。技术强度固然在增强，但是技术标准却还如镜中之月。正如同中国的3G标准一样，出于各方面的利益考虑，最后中国的3G有了三个不同的标准。物联网的标准最终怎样，只能等时间来告诉我们答案了。
3、产业链条
和美国相比，国内物联网产业链完善度上还存在着较大差距。虽然目前国内三大运营商和中兴华为这一类的系统设备商都已是世界级水平，但是其他环节相对欠缺。物联网的产业化必然需芯片商、传感设备商、系统解决方案厂商、移动运营商等上下游厂商的通力配合，所以要在我国发展物联网，在体制方面还有很多工作要做，如加强广电、电信、交通等行业主管部门的合作，共同推动信息化、智能化交通系统的建立。加快电信网，广电网，互联网的三网融合进程。产业链的合作需要兼顾各方的利益，而在各方利益机制及商业模式尚未成型的背景下，物联网普及仍相当漫长。
4、行业协作
物联网应用领域十分广泛，许多行业应用具有很大的交叉性，但这些行业分属于不同的政府职能部门，要发展物联网这种以传感技术为基础的信息化应用，在产业化过程中必须加强各行业主管部门的协调与互动，以开放的心态展开通力合作，打破行业、地区、部门之间的壁垒，促进资源共享，加强体制优化改革，才能有效的保障物联网产业的顺利发展。
5、盈利模式
物联网分为感知，网络，应用三个层次，在每一个层面上，都将有多种选择去开拓市场。这样，在未来生态环境的建设过程中，商业模式变得异常关键。对于任何一次信息产业的革命来说，出现一种新型而能成熟发展的商业盈利模式是必然的结果，可是这一点至今还没有在物联网的发展中体现出来，也没有任何产业可以在这一点上统一引领物联网的发展浪潮。目前物联网发展直接带来的一些经济效益主要集中在与物联网有关的电子元器件领域，如射频识别装置、感应器等等。而庞大的数据传输给网络运营商带来的机会以及对最下游的如物流及零售等行业所产生的影响还需要相当长时间的观察。
6、使用成本
物联网产业是需要将物与物连接起来并且进行更好的控制管理。这一特点决定了其发展必将会随着经济发展和社会需求而催生出更多的应用。所以，在物联网传感技术推广的初期，功能单一，价位高是很难避免的问题。因为，电子标签贵，读写设备贵，所以，很难形成大规模的应用。
而由于没有大规模的应用，电子标签和读写器的成本问题便始终没有达到人们的预期。成本高，就没有大规模的应用，而没有大规模的应用，成本高的问题就更难以解决。如何突破初期的用户在成本方面的壁垒成了打开这一片市场的首要问题。所以在成本尚未降至能普及的前提下，物联网的发展将受到限制。
7、安全问题
在物联网中，传感网的建设要求RFID标签预先被嵌入任何与人息息相关的物品中。可视人们在观念上似乎还不是很能接受自己周围的生活物品甚至包括自己时刻都处于一种被监控的状态，这直接导致嵌入标签势必会使个人的隐私权问题受到侵犯。因此，如何确保标签物的拥有者个人隐私不受侵犯便成为射频识别技术以至物联网推广的关键问题。而且如果一旦政府在这方面和国外的大型企业合作，如何确保企业商业信息，国家机密等不会泄露也至关重要。所以说在这一点上，物联网的发展不仅仅是一个技术问题，更有可能涉及到政治法律和国家安全问题。
信息来源：中国移动m2m门户网站

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。

物联网的发展潜力和市场巨大，但是需要解决一系列问题，主要包括核心技术、标准规范、产品研发、安全保护等技术方面的问题，以及产业规划、体制机制、协调合作、推广应用等管理方面的问题。
第一，行业标准滞后，个行业标准繁杂。标准是物联网规模发展的前提。物联网涉及的标准比较复杂，包括终端、网络通信、中间件、系统架构、业务规范和安全等。以终端为例，国内做M2M终端的厂家，都有各自的硬件接口及通信协议和软件标准，厂家都是定向开发，成本高而规模小。另外，在网络层，物联网中无数个传感器形成M2M互联后就要涉及互联网、无线通信网（3G）等大网的互联互通问题。还有物联网业务的标准规范问题，比如智能电网的规范、移动支付的标准规范、智能家居的规范等。
第二，改造成本高，社会效益显著而盈利性较弱。例如，根据美国的数据统计，市政改造智能路灯，平均每盏灯投入232美元。适合政府的公共事业，如路灯、交通、环境监控等，现阶段物联网应用成本高是制约发展的重要原因之一。第三，我国物联网技术还处于低端水平，特别是在芯片、传感器终端、信息处理和应用软件方面。在传感器方面，我国很多的技术相对来说只是做分装方面的工作，核心的技术如芯片方面还是受制于国外，包括射频识别技术、传感网、智能卡、芯片等很多都是依靠进口。技术能力的薄弱，导致我国成本相对较高，成为规模化应用的重要制约要素之一。在数据处理方面，包括应用开发、业务平台、系统集成、中间件等，各厂商处于生存及发展期，力量薄弱，相对于IBM、SAP、Axeda公司而言在技术实力和专业性方面都有很大差距。为物体智能而开发的嵌入式软件还没有规模化应用。
第四，产业链上下游缺乏清晰共赢的商业模式，也制约着应用的规模化推广。例如，终端未标准化，导致开发成本高，应用开发无法满足用户多样化需求；在系统集成领域，受上游供应商供货时间限制，项目周期长，客户分期付款，需垫付资金，资金压力大。对于运营商而言，物联网收益性较差。
第五，目前的需求主要受政策驱动，来自企业的需求还比较初级。第六，个别企业有垄断产业链的行为。通过资金实力，垄断产业链上的企业，签订排他性协议，禁止与竞争对手合作，极大制约了产业链的健康发展。

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