同理随着4G、5G网络和智能手机的到来，又迎来了短视频和内容电商的时代，因为人们的生活方式改变了，就会影响商业发展。
当人们还沉醉在短视频红利的时候，又将盈利新的趋势和发展方向，因为在下个10年，有了5G的支持、将迎来物联网的时代。
物联网的到来将颠覆传统的购物场景和商业模式，所以想要抓住未来的新机会，就要认清物联网时代的4大购物场景。
1、Vr购物场景
2、实体店+传感器
3、无人智慧终端店
4、物联网消费场景
一
互联联网的出现将带来4大新的商业机会，如社交、信息、 娱乐 、商务。因此依托互联网诞生了电子商务、社交工具、短视频内容信息流、以及 游戏 等，这是互联网前20年的趋势。
那么未来的10-20年，将是物联网时代，因为未来一切的只要能够通电的端都可以联网，都可以相互的交互，这就如上述所说的一样， 科技 将影响商业变革，物联网的到来将迎来新的购物场景和商业模式。
就以购物为例，在互联网时代，是通过手机端依托图文或者视频的交互方式去选择自己喜欢的商品，但在物联网时代这种模式都会被代替。
因为人们可以通过VR购物的方式，去身临其境，在家里就可以进入任何一个虚拟的购物场景中，选择自己喜欢的商品。
因为可以通过3D眼镜结合物联网传感器，通过VR技术给消费者三维购物的体验，可以让消费者通过VR看到与真实场景一样的商品和商店。这样坐在家里就可以，去各大商店去逛街购物，让消费者触手可及。
二
在传统的电商购物中，我们最常遇到的一个问题就是购买的商品不合尺码。比如购买的衣服太大、鞋子太小，退货又比较麻烦，这些都是互联网时代下电商的弊端。
但在物联网时代，这些问题都不会存在，因为随着智能制造和物流的快速发展，未来消费者可以实现个性化定制。
比如我们想要购买一双鞋子，可以到实体，通过物联网+传感器的数据收集设备，根据自己喜欢的款式和尺码定制一双独一无二的鞋子。
那么未来的整个商业形态，也会发生巨大的变化，对于生产商来说，不再是先生产然后通过贸易批发到终端，而是智能生产制造厂家可以直接与终端店合作。
终端店主要的功能是体验和数据收集，可以把线下店作为获客入口，通过物联网和传感器收集消费者定制数据，传输到工厂定制化生产，然后通过物流配送给消费者。
三
不论在任何时代，在大多数人的认知里，只要有货币就可以购买到称心如意的商品，但是在某些特定场景或许无法实现这个目标。
比如我们去 旅游 、去爬山的时候，想要购买水和食物，就需要花费高于市场价格，才能购买到，即便有了无人购物设备，也是无法实现按需补给。
但有了物联网和大数据以后，这些问题都会迎刃而解，因为可以在各大 旅游 景点，设置智能购物商店，智能购物售货机。
这样不但能够解决消费者购物问题，增加 旅游 景点的营收，而且可以通过物联网和大数据，判断不同时期的客流量，可以按需补给，把水和食物已经生活用品，精准配送到各个智慧商店和智慧售货机。
当然除了 旅游 景点以外，社区写字楼也一样可以运营这些，智能商店和智能售货设备。
四
物联网完全普及以后，购物的场景，将不再局限于线上或者线下以及短视频和社交空间，而是可以通过任何一个终端实现营销和销售。
就如在PC时代，电脑联网以后，商家可以通过搜索场景把营销信息推送给消费者，可以通过邮箱推送营销活动，激活消费者购物一样。
也如同在移动互联网时代，手机可以联网以后，商家就可以根据消费者的行为数据和信息数据，给我们推送营销广告一样。
也像现在的电视可以联网，就可以通过互联网看各种的剧，玩各种 游戏 ，商家也可以通过电视为消费者推送营销活动和商品。
所以未来只要一切的端可以通电，可以联网，就可以成为营销场景和购物场景。
比如未来冰箱可以联网，那么冰箱就是一个购物场景可以直接购买生鲜。镜子可以联网，就可以变成一个试衣镜，可以与电商端和生产端连接试穿或者定制产品。梳子可以联网，就可以通过传感器，判断一个消费者适合用什么洗发水。
在未来10年是物联网的时代，想要发展就要根据新的购物场景去重新布局，如果只沉醉在旧的战场和竞争中，不论你再优秀只会成为 历史 和过去。
文／杨剑勇
以NB-IoT和LoRa为核心的低功耗广域网无线连接规模日益扩大，且5G也开启冲刺阶段，大连接将掀起新一轮信息 科技 变革，一个万物互联的时代伴随通信技术发展即将到来，只是，万物互联最终透过云端实现跨行业和跨设备互联互通，各种设备所收集到的数据经过“云”上处理，并利用这些数据将会催生众多新商业模式。
万物互联在于通信技术发展，而万物智能在于数据处理，使得各种设备具有感知能力，云端作为数据集散中心，并利用AI技术，使得万物智能得以实现。
物联网核心在于数据的收集和处理，数以万亿计的传感器被嵌入到各个角落，所收集数据经AI技术进行智能分析，正是这个小小传感器，则驱动着 社会 数字化变革，企业有能力获取无限数据，并从中洞察实现快速创新，驱动产业转型升级，基于海量数据，地区甚至可以洞悉未来商业经济。
各种智能设备和传感器联网后，所产生数据并将厘清，挖掘其价值，从而激发物联网潜力。而云服务商则打通了云、端、边，并通过AI能力助力物联网应用落地，至此，各巨头积极布局，不仅有亚马逊、微软和谷歌等国际巨头，包括BAT今年纷纷调整战略，提升云服务战略，向物联网延伸，以此抢夺这条全新赛道。
在此之前，物联网并没有得到大规模部署，物联网高级顾问杨剑勇支持，受制于传感器的部署，跨品牌、跨平台和跨设备之间互通限制，以及物联网设备碎片化等诸多因素，但一线 科技 巨头进入，并伴随传感器部署规模日益扩大，以及无线通信技术迅猛发展，经过云端把人、机器和数据连接起来，且能为物联网所产生的海量数据提供强大的计算处理的平台，是物联网发展关键所在。
至此，巨头的云服务面向各行业物联网云平台应运而生，继而激活数据价值，以丰富的应用来抢夺主导权，对于他们来说，丰富的物联网应用是争夺市场核心，在其平台比拼的是应用能力，覆盖工业、交通、教育和金融等丰富的应用，这将是争夺物联网这一张船票的核心。
物联网不断推进和部署规模日益扩大，数以百亿设备接入网络，其经济价值超10万亿美元，各种设备利用传感器收集数据，一部分在边缘侧处理，并结合云端大脑，使得设备具有感知能力，仅在工业互联网领域就能激发高达7000亿市场规模。制造业在部署各种传感器后，与云平台结合，并利用人工智能技术对数据分析，赋予工业企业依据数据具有洞察力，把制造业推向数字制造转型。
（一）微软
GE在微软Azure云平台上标准化其Predix解决方案，将Predix产品组合与Azure的本地云功能，包括Azure物联网和Azure数据与分析，进行深度整合。在农业应用方向，布勒集团作为一家食品加工系统企业，将人工智能、智能云以及物联网技术相结合，提高玉米产量，同时最大限度地减少谷物地毒害污染。
微软以云、边缘智能和人工智能构件生态，并已经广泛应用智能硬件和工业制造等各行各业，Azure IoT等服务帮助制造商实施工业40，包括ABB和西门子等工业巨擘都在利用微软Azure开发自己的物联网平台。
（二）腾讯
腾讯云和三一重工打造的工业数据根云平台，三一重工连接了全区超过30万台重型机械设备，能够实时采集近1万个运行参数，共积累1000多亿条工程机械工业大数据，实现了全球范围内工程设备2小时到场，24小时内完工的服务承诺，大大提升了运营的效率，堪称工业智慧生态中的典范。
腾讯云在华星光电应用场景中，通过物联网平台采集数据，利用腾讯优图AI图像检测技术，系统可以724小时不间断进行质检工作，准确率达到了90%以上，远远超过人的水平，整个生产周期缩短了近40%。
产业互联网最初的营收机会还是来自云业务，腾讯的云服务增长非常快，市场份额一直不断提高，并强调，云业务的本质决定了需要大量的投入，包括数据中心和服务器方面的支出，这样才有来自云服务的经常性收入。这是腾讯总裁刘炽平在此前第三季度季报后高管电话电话会议上的讲话。
特别今年新成立云与智慧产业事业群后，腾讯积极拥抱产业互联网，通过整合自身技术和生态资源，腾讯云正构筑全链路的开发者服务体系，帮助人工智能、物联网、小程序、云原生领域开发者快速成长，并促进各行业与互联网深度融合，助推产业互联网升级。
（三）百度
百度以ABC＋IoT＋智能边缘促进物联网在各垂直领域展开大规模应用，百度云质检云解决方案帮助宝钢建立从连接采集、存储计算到理解决策的感知认知平台，并展示了钢包内衬熔损识别的应用。还有宝钢技术和百度共同打造“智能钢包”应用，通过为钢包部署传感器，实时监控钢包状态，并结合ABC能力打造智能调度的钢包管理系统，降低50%钢包烘烤能耗，平均降低出钢温度10℃，可以节约能源成本70亿元，大约可以节约150亿元。
百度在物联网应用中能大放异彩，得益于2010年开始积极 探索 发展AI技术，应用开始在多个领域开花结果，并以百度云为平台把AI能力分享给 社会 ，从农业到工业，从家庭到 汽车 ，以及翻译、图像识别和信息流等产品和服务，百度AI商业落地走在行业前列。在百度看来，人工智能将推动全 社会 新一轮产业变革，“云”巅之上的企业正向着智能化、AI化升级。
（四）阿里
阿里云在制造业也有不少案例，通过云＋AI+IoT能力先后为协鑫集成、天合光能和徐工集团等大型制造企业提供服务。基于阿里云可以轻松安全地将设备连接至云，从边缘设备到云端，从各种设备上收集数据、分析数据，帮助制造业提高运营效率，如协鑫光伏切片生产车间，生产良品率已经提升1个百分点，每年可节省上亿元的生产成本。
全球工业40和智能制造如火如荼进行中，这制造业升级大趋势下，越来越多的制造商开始评估并加大部署物联网，不仅西门子和通用电气等工业巨擘，包括 科技 企业也积极涌入，出击这个新风口，纷纷推出打通数据的工业互联网云平台，透过云端连接设备、服务和数据，并经AI技术处理，可以实时监测工厂运转状态，自主检测生产线上机械异常，以数字化来提升工厂生产率和产品合格率，推动制造业向数字化转型。
作者系物联网高级顾问杨剑勇，网易最佳签约作者，致力于深度解读IoT和AI等前沿 科技 ，基于对未来物联网洞察和对趋势判断，其观点被众多权威媒体和知名企业引用。
物联网技术(Internet of Things，IoT)起源于传媒领域，是信息科技产业的第三次革命。物联网是指通过信息传感设备，按约定的协议，将任何物体与网络相连接，物体通过信息传播媒介进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监管等功能。
物联网近些年被炒得火热，和大数据、人工智能 AI 等一起被炒上了风口浪尖，很多大学也为此新开了这样的专业作为研究和未来的人才培养。
物联网开启了一个万物互联的时代，你可以坐在沙发上开关空调，控制电视，调节灯光等等，可以让生活变得更加舒适轻松便捷，也充满了更多的科技感。
物联网的新技术，有些集成在芯片上，有些则是一个小小的传感器，还有些就是一个系统，这些占据着很小空间的科技产物为每一个跑货物的司机带来了很多的便利，也带来了更多的安全保障及科技生活方式的改变。 物联网随着技术的进步和应用场景的扩大逐渐为人们所喜爱和关注，对于普通人物联网也许是人们心中的“风口”但是对于业内人士来说只是技术发展的产物，物联网不是一个新名词，它在几十年前就已经存在了，在我2012年读这个专业时知道物联网术语的人数还不超87%，如今的物联网已经融入到了各行各业，从医疗到交通，从教育到电商物联网设备遍布各地。
物联网涉及技术众多，传感器收集数据是第一个阶段。现如今，在个人随身携带的电子设备、在城市交通、在制造企业，甚至可以说在社会生活的很多角落，都有传感器分布其中。它们保持着工作的状态，源源不断地产生海量的即时数据。
接下来是传输网络。超高速、低延时和可靠的基础设施网络，这是在“每毫秒都很重要”的应用场景中十分必要的数据传输工具。
以及边缘计算的应用。边缘计算有三个特点：高效、实时、更安全。从概念上讲，边缘计算使数据处理尽可能接近源的地方，在设备或网络本身进行计算，而不是外部服务器或者中央数据中心。如此一来，边缘计算减少了潜在的带宽瓶颈，保证了数据反馈的实时性，目前也成为了与云计算不相上下的一项热门技术。
然后融入到场景应用。当数据传输到位，大数据、云计算、人工智能等技术开始接入，最后的结果，是创造出各种各样符合需求的工具和功能，帮助各行各业的企业依据数据做出更快更好的决策。
甚至还有人工智能。“万物互联”是第一步，而后终将迎来“万物智联”。除了数据处理与分析以外，我们期待通过“人工智能”让设备本身实现更有意义的相互交流，推动低时延应用更快、更精确、更可靠的成熟落地。可以想象，物联网带来的海量数据就随着这样一条复杂的产业链而不断往上攀登，推动着社会生活向好的方向发展变化。
物联网技术的发展还是为了人们能够更好的生活，对于现在的物联网来说它有众多使用场景，比如：
在园区仓储物流管理的应用
园区内仓储物流有三个环节：行驶在园区内的载货卡车、中转仓库、生产车间的物流存储。为了能保证仓库及生产车间的存货保证在一个合理水平，供应链管理需要实时了解这三个地方的物料情况。在传统人工场景下，需要人工检测并补给物料，由于没有完善的定位系统，需要依赖人工去查找物料位置，因此经常出现物料补给紧张导致产线暂停的情况，大大降低了效率。但通过IoT技术，在物料箱上安装终端电子标签，可实时上报物料种类、及位置信息，这样可对园区仓储物流进行高效管理。
在智能装配的应用
通过IoT链路给生产线设备嵌入电子标签，可实时上传设备状态及定位信息，全面掌控设备健康信息，为企业预测性维护计划提供依据，提高了生产管理能力和效率，实现可视化生产；另外通过实时上传能耗数据，可动态掌握功耗情况，节能降耗。
在能源行业应用
通过IoT网关可将钻井平台的油压、油温等参数实时传递到中控室，确保钻井平台的实时监控，保证生产作业安全；露天矿通常处于偏远区域，矿坑深，面积大，通过对车辆的运营状态进行监控、对车辆进行定位及控制，同时上报矿坑斜坡参数，进行远程安全生产。
在智能社区应用
通过在小区水表、电表、气表安装终端模组，可实时读取信息并检测小区环境参数。模组通过接收基站信号，可将终端数据无线上传，做到智能抄表。另外，还可用于家电等智能控制、以及停车位的检测。
物联网技术给我们带来安全和便利也改变着我们的生活方式。
嵌入式与物联网之间的关系
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，是互联网与嵌入式系统发展到高级阶段的融合。作为物联网重要技术组成的嵌入式系统，嵌入式系统视角有助于深刻地、全面地理解物联网的本质。
物联网是在微处理器基础上，通用计算机与嵌入式系统发展到高级阶段相互融合的产物。物联网囊括了多个学科、具有无限多的应用领域。物联网有3个源头：智慧源头、网络源头、物联源头。智慧源头是微处理器，网络源头是互联网，物联源头是嵌入式系统，嵌入式系统诞生于嵌入式处理器，距今已有30多年历史。早期经历过电子技术领域独立发展的单片机时代，进入21世纪，才进入多学科支持下的嵌入式系统时代。从诞生之日起，嵌入式系统就以“物联”为己任，具体表现为：嵌入到物理对象中，实现物理对象的智能化。
基础上的嵌入式应用系统，嵌入到物理对象中，给物理对象完整的物联界面。与物理参数相联的是前向通道的传感器接口;与物理对象相联的是后向通道的控制接口;实现人-物交互的是人机交互接口;实现物-物交互的是通信接口。
大数据和云计算的关系
从技术上来看，大数据和云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
云时代的来临，大数据的关注度也越来越高，分析师团队认为大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模的并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据可、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
人工智能
人工智能英文缩写为AI，它是研究、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。人工智能是计算机科学的一个分枝，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。它是对人的意识、思维的信息过程的模拟，人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
通过上述观点我们可以简单的得出一个结论：物联网的正常运行是通过大数据传输信息给云计算平台处理，然后人工智能提取云计算平台存储的数据进行活动。
恭喜你阅读完了本文，相信你已经了解了嵌入式、物联网、云计算、大数据、人工智能之间的关系，也相信了解他们之间的关系可以拓宽你学习的思路与方法，让你从广度上更好地理解你的工作内容，也知道应该从哪里入手拉开自己与别人之间的差距，如果你还有更多关于嵌入式与物联网的问题，欢迎来达内嵌入式培训机构进行咨询。如果你想通过嵌入式培训进行拓展，欢迎你来达内嵌入式培训班先进行试听体验!
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