行行查，行业研究数据库（网站 >1、智慧物流。智慧物流指的是以物联网、大数据、人工智能等信息技术为支撑，在物流的运输、仓储、运输、配送等各个环节实现系统感知、全面分析及处理等功能。当前，应用于物联网领域主要体现在三个方面，仓储、运输监测以及快递终端等，通过物联网技术实现对货物的监测以及运输车辆的监测，包括货物车辆位置、状态以及货物温湿度，油耗及车速等，物联网技术的使用能提高运输效率，提升整个物流行业的智能化水平。
2、智能交通。智能交通是物联网的一种重要体现形式，利用信息技术将人、车和路紧密的结合起来，改善交通运输环境、保障交通安全以及提高资源利用率。运用物联网技术具体的应用领域，包括智能公交车、共享单车、车联网、充电桩监测、智能红绿灯以及智慧停车等领域。其中，车联网是近些年来各大厂商及互联网企业争相进入的领域。
3、智能安防。安防是物联网的一大应用市场，因为安全永远都是人们的一个基本需求。传统安防对人员的依赖性比较大，非常耗费人力，而智能安防能够通过设备实现智能判断。目前，智能安防最核心的部分在于智能安防系统，该系统是对拍摄的图像进行传输与存储，并对其分析与处理。一个完整的智能安防系统主要包括三大部分，门禁、报警和监控，行业中主要以视频监控为主。
4、智慧能源环保。智慧能源环保属于智慧城市的一个部分，其物联网应用主要集中在水能，电能，燃气、路灯等能源以及井盖、垃圾桶等环保装置。如智慧井盖监测水位以及其状态、智能水电表实现远程抄表、智能垃圾桶自动感应等。将物联网技术应用于传统的水、电、光能设备进行联网，通过监测，提升利用效率，减少能源损耗。
5、智能医疗。在智能医疗领域，新技术的应用必须以人为中心。而物联网技术是数据获取的主要途径，能有效地帮助医院实现对人的智能化管理和对物的智能化管理。对人的智能化管理指的是通过传感器对人的生理状态（如心跳频率、体力消耗、血压高低等）进行监测，主要指的是医疗可穿戴设备，将获取的数据记录到电子健康文件中，方便个人或医生查阅。除此之外，通过RFID技术还能对医疗设备、物品进行监控与管理，实现医疗设备、用品可视化，主要表现为数字化医院。
6、智慧建筑。建筑是城市的基石，技术的进步促进了建筑的智能化发展，以物联网等新技术为主的智慧建筑越来越受到人们的关注。当前的智慧建筑主要体现在节能方面，将设备进行感知、传输并实现远程监控，不仅能够节约能源同时也能减少楼宇人员的运维。亿欧智库根据调查，了解到目前智慧建筑主要体现在用电照明、消防监测、智慧电梯、楼宇监测以及运用于古建筑领域的白蚁监测。
7、智能制造。智能制造细分概念范围很广，涉及很多行业。制造领域的市场体量巨大，是物联网的一个重要应用领域，主要体现在数字化以及智能化的工厂改造上，包括工厂机械设备监控和工厂的环境监控。通过在设备上加装相应的传感器，使设备厂商可以远程随时随地对设备进行监控、升级和维护等 *** 作，更好的了解产品的使用状况，完成产品全生命周期的信息收集，指导产品设计和售后服务；而厂房的环境主要是采集温湿度、烟感等信息。
8、智能家居。智能家居指的是使用不同的方法和设备，来提高人们的生活能力，使家庭变得更舒适、安全和高效。物联网应用于智能家居领域，能够对家居类产品的位置、状态、变化进行监测，分析其变化特征，同时根据人的需要，在一定的程度上进行反馈。智能家居行业发展主要分为三个阶段，单品连接、物物联动和平台集成。其发展的方向是首先是连接智能家居单品，随后走向不同单品之间的联动，最后向智能家居系统平台发展。当前，各个智能家居类企业正在从单品向物物联动的过渡阶段。
1、夯实智慧基础设施
通过建设高速宽带泛在的新一代信息基础设施，同时推进智能交通、智能管网等城市基础设施建设，形成高度一体化、智能化的新型城市基础设施。
2、实施智慧运行
通过加强物联网、云计算、视频监控等技术手段在城市运行中的应用，实现智慧城市运行监测和智能安保应急，提高政府精准管理能力，使城市运行更加安全高效。
3、开展智慧服务
通过实施智慧医疗、智慧教育、智能金融、智能社区、智能家庭等一系列智慧应用，使城市服务更加及时便捷，有效提高市民的满意度，真正将城市发展的成果惠及大众。
智慧服务是智慧城市的普惠基石。
一要整合政务资源，促进业务协同，提供优质的智慧政务服务;
二要超前部署教育信息网络，促进优质教育资源的普及共享;
三要打通分散独立的各类社保系统，提高为民服务效率;
四要以新一代信息技术为驱动，实现医疗管理与服务的全程智能;
五要智慧化管理社区多种元素，为社区居民提供全方位的服务。
4、发展智慧产业
基于重点领域的智慧应用体系，全面推进物联网、云计算等信息技术在自主创新、产业发展、公共服务、社会管理、资源配置等方面的广泛应用是国内主要城市建设“智慧城市”的长期目标。
扩展资料：
在过去的城市发展过程中，由于科技力量的不足，这些子系统之间的关系无法为城市发展提供整合的信息支持。而在未来，借助新一代的物联网、云计算、决策分析优化等信息技术，通过感知化、物联化、智能化的方式。
可以将城市中的物理技术设施、信息基础设施、社会基础设施和商业基础设施连接起来，成为新一代的智慧化基础设施，使城市中各领域、各子系统之间的关系显现出来，就好像给城市装上网络神经系统，使之成为可以智慧决策、实时反应、协调运作的“系统之系统”。
智慧的城市意味着在城市不同部门和系统之间实现信息共享和协同作业，更合理的利用资源、做出最好的城市发展和管理决策、及时预测和应对突发事件和灾害。
智慧城市总体目标智慧城市总体目标以科学发展观为指导，充分发挥城市智慧型产业优势，集成先进技术，推进信息网络综合化、宽带化、物联化、智能化、加快智慧型商务、文化教育、医药卫生、城市建设管理、城市交通、环境监控、公共服务、居家生活等领域建设。
全面提高资源利用效率、城市管理水平和市民生活质量，努力改变传统落后的生产方式和生活方式。经过若干年的努力，将城市建设为一个基础设施先进、信息网络通畅、科技应用普及、生产生活便捷、城市管理高效、公共服务完备、生态环境优美、慧及全体市民的智慧城市。
参考资料来源：百度百科-智慧城市
与此同时，也不禁让大众对其中提到的关于汽车产业未来发展颇感好奇，尤其是对于与之切身利益息息相关的车企、车主、消费者以及其他相关企业与社会人士。
下面，笔者将对其进行层层解析、抽丝剥茧，看看到底有哪些与你息息相关？
01
新能源化：除了电动车，氢燃料能源车也是未来发展趋势
汽车新能源化的趋势不可逆转，这点从目前路面上越来越多的新能源车和各大车企纷纷布局新能源车，以及大众对新能源车接受度越来越高可以看出。
在《纲要》中，“新能源车”是提及重点，据不完全统计，其中明显提及的就有约10处。例如在“第三（三）条”中提到“推广新能源、清洁能源、智能化、数字化、轻量化、环保型交通装备及成套技术装备”；“第五（一）条”中表示，强化前沿关键科技研发。瞄准新一代信息技术、人工智能、智能制造、新材料、新能源等世界科技前沿，加强对可能引发交通产业变革的前瞻性、颠覆性技术研究。在“第七（二）条”中提到，优化交通能源结构，推进新能源、清洁能源应用，促进公路货运节能减排，推动城市公共交通工具和城市物流配送车辆全部实现电动化、新能源化和清洁化……开展绿色出行行动，倡导绿色低碳出行理念。都在释放同一种信号——新能源车必将成为未来发展趋势。
在“第二（二）条”中提到“科学规划建设城市停车设施，加强充电、加氢、加气和公交站点等设施建设”，明确表达了未来新能源车将会向插电混合、纯电、氢燃料电池、天然气或其他新能源车辆发展。可以看出，虽然目前以推动插电混动或纯电动车为主流，但未来会加大对更清洁燃料——氢燃料能源汽车的推动，这无论对于车企还是大众，都在释放一种明确信号，有利于国人上下一心，为这个共同的目标齐心协力。
在“第五（一）条”中提到“合理统筹安排时速600公里级高速磁悬浮系统、时速400公里级高速轮轨（含可变轨距）客运列车系统、低真空管（隧）道高速列车等技术储备研发”，又让大众看到我国的科技发展之迅猛、未来出行是多么的便捷、高效。弦外之音就是，远程出行我们将以高速磁悬浮、高速轮轨客运列车、低真空管道高速列车取代，只有近郊出行才可能会用到汽车。这也就预示着，续航里程不再是苛求电动车的硬伤指标，从而从一定程度上打消了消费者对续航的顾虑。
而针对“第七（二）条”中提到的“促进公路货运节能减排，推动城市公共交通工具和城市物流配送车辆全部实现电动化、新能源化和清洁化”，在8月底印发的一份针对推动邮政业发展的实施意见中也特别提到“加快推进城市建成区新增和更新的邮政、快递车辆采用新能源或清洁能源汽车，2020年底重点区域使用比例达到80%”。
02
网联化：车联网让汽车更智能，大数据是关键
在“第五（二）条”中提到“大力发展智慧交通”，明确说明要推动大数据、互联网、人工智能、区块链、超级计算等新技术与交通行业的深度融合；并推进数据资源赋能交通发展，加速交通基础设施网、运输服务网、能源网与信息网络融合发展，构建泛在先进的交通信息基础设施。构建综合交通大数据中心体系，深化交通公共服务和电子政务发展。推进北斗卫星导航系统应用。
说得直白一点就是：推进汽车网联化，使车联网能够发挥更大的作用，使汽车更智能。
其中重点提到“大数据”三次，可见其重要。对于智能驾驶而言，数据库的建立是智能驾驶的基础，只有通过大量车型在各种路况、时间段、海拔高度、季节性气候等一系列复杂测试，才能累积起有用的数据基础；而在智能驾驶过程中，大数据可以给予实时路况分析，进而作出准确预判，以便更安全、更便捷、更高效地为消费者服务。
其实，相对而言，技术不是最难的，关键在于是否有足够的数据积累——因此，已经具有较大市场体量的成熟品牌会更有流量优势，智能化也将成为各个厂家的新竞赛。
03
自动化：智能驾驶即将来到我们身边
“第三（一）条”中提到的“加强智能网联汽车（智能汽车、自动驾驶、车路协同）研发，形成自主可控完整的产业链”，其实是对智能驾驶发展的提及。此外还在“第三（三）条”中也有提到“推广智能化、数字化”交通装备及成套技术装备。
“智能驾驶”是近几年才新兴起来的热词，为何国家层面会如此重视？因为这是一个聚合汽车产业与人工智能、物联网、高性能计算机等新一代信息技术深度融合的产物，不仅从一定程度上反映了一个国家的综合国力，更是当前全球汽车与交通出行领域智能化和网联化发展的主要方向，是关系到未来国计民生的大事。
因此，智能驾驶自然成为各国争抢的战略制高点。这点可从我国在智能驾驶方面的布局可见一斑。
早在2016年，工信部就已经开始在上海进行智能网联汽车试点，并在北京、浙江、重庆、吉林、湖北等省市（直辖市）开展“基于宽带互联网的智能汽车和智慧交通应用示范”，大力推行自动驾驶测试工作；北京已经出台智能驾驶汽车与智慧交通应用示范5年行动计划，将在2020年底完成北京开发区内所有主干道路智慧路网改造；5月举办第十一届中国汽车蓝皮书论坛上专门针对智能驾驶进行了讨论；而就在今年9月7日三部门联合启动车联网（智能网联汽车）和自动驾驶地图应用试点；以及9月16日，刚刚在上海东海大桥高速公路上多辆具备智能驾驶功能的汽车完成了我国首次在高速实际交通环境下进行的较大规模的智能网联汽车道路测试。这一切都向大众传递同一个信号——智能驾驶即将来临！
04
共享化：共享出行经济规模已在2018年达到2478亿元
在“第四（一）条”提到“加强城市交通拥堵综合治理，优先发展城市公共交通，鼓励引导绿色公交出行，合理引导个体机动化出行。推进城乡客运服务一体化，提升公共服务均等化水平，保障城乡居民行有所乘。”翻译成白话就是倡导“共享出行”。
而在“第四（三）条”中则说得更直接：大力发展共享交通，打造基于移动智能终端技术的服务系统，实现出行即服务。
当下共享出行有多热，也许远超你的想象。据国家信息中心发布的研究报告显示，2018年我国共享出行经济规模达2478亿元，相较2017年同比增长233%；而艾瑞咨询的统计数据显示，我国2018年的移动出行用户已达近5亿，比2014年增长了15倍。据不完全统计，截止2018年底，共享出行线上平台达72家，如果算上区域性出行服务公司，估计不下百家。而且这个数字仍在不停增长中。例如就在9月10日一汽宣布“承载红旗品牌战略转型的智享出行平台‘旗妙出行’正式投入运营”。
而且就在8月28日，一场专门针对共享出行的论坛——2019共享出行创新发展论坛在成都举行。同时，现场还举行了“共享出行大学”揭牌仪式，让共享出行再次向前迈进了一大步。
编者按：根据《纲要》发展目标的要求，到本世纪中叶完成“交通强国”的建设，也就是说到那时，我国将绝对实现新能源化、网联化、自动化和共享化“新四化”。这对于车企而言，恰如一张发展计划时间规划表，有利于相关企业做好长远规划；而对于大众而言，让大家可以预见到未来便捷的出行方式和大家对未来充满期待的同时，也对新能源车、自动驾驶等有了更清晰的认识。这无论对于车企、消费者，乃至尖端科技而言，都是有利于我国未来发展的。 ;
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。
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