物联网智能家居需要解决的问题有哪些？

首先是在一些智能化方面需要进行加强；并且在一些监控方面应该加强；再者是是一些兼容性方面应该加强。笔者认为主要存在以下三种情况。

一、在一些智能化方面应该加强

首先对于智能家居而言，很多时候需要的更多的是一些智能化方面的工作应该加强到位，因为对于一些特殊的场景，特殊的一些使用环境的时候，很多智能化家居在使用的过程中显得有些不尽人意，毕竟对于智能化家居而言，更多的时候需要的是一种主动服务主人的智能化体验，所以在主动提供一些智能化方面的功能还有待完善。

二、在一些监控方面应该加强

再者是对于房主而言，很多时候在使用一些智能化家居的时候，需要的时候是需要及时地对智能化家居进行相应的监控，通过及时监控的形式可以让智能化的家居在房主的个人意愿下面可以更加随心所欲地进行一些相应的智能化 *** 作，所以对于智能家居而言，还需要在一些主动监控方面做出相应的改善以及努力，通故这种形式的可以让使用者拥有更多的一些主动知情权。

三、在一些兼容性方面应该加强

另外在智能化家居方面很多时候还需要在一些兼容性方面下功夫，对于很多兼容性问题，现在一些智能化家居还是没有做到相应的改善，以内随着时代的变迁，智能化家居随着时代的发展，会衍生出很多的一些型号，但是控制这些智能化家居的APP在相应的使用过程中，存在一些系统之间或者一些其他的隔阂，所以需要在这方面进行加强改善。

注意事项：对于很多物联网家居而言，很多时候需要的是一些性能与其软件更好的适配，以此来达到使用者的最佳体验效果。

经历了互联网、移动互联网，人类正在迈入万物互联、万物智能的世界。5G、IoT、云计算、人工智能成为 社会 关注的对象，数字经济成为政策宣传的重点，各种概念和解释产生，使得当下有很多话题可以讨论。

数字经济背景下，企业竞争最核心的能力是什么。

不同行业发展数据智能的潜力有何不同？

企业如何高效进行物联网应用开发？

企业对云平台的使用体验如何

对于类似问题，阿里云IoT、ICA联盟一直希望与行业人士进行对话。上周，ICA联盟物联网万亿生态伙伴聚合沙龙在杭州举办，活动以“粘合行业碎片，共创IoT基石”为主题，以阿里云IoT云产品为话题，吸引近200名行业人士到场交流。

4位嘉宾依次上台分享

物联网需要化繁为简

物联网产业链很长，覆盖了感知层、网络层、应用层三大层次。它改变了传统的商业运作方式，让商业 社会 变得更加复杂。

首先，物联网让产品变得复杂。增加了传感器、模块等部件，需要进行更多的开发管理。

其次，物联网让需求变得复杂。企业从生产产品变成了提供个性化的服务。

就是这两个变化，让产业体会到很多新的发展痛点。

1 物联网开发过程链路极长，从获客到交付典型过程常常要经历十几个环节。

2 将软件研发、硬件研发、嵌入式研发，云产品的购买，施工/安装/维修费用计算在内，物联网开发成本极高。

3 调查表示目前78%的用户需求为定制化需求，65%的物联网软件需要定制化开发，这导致软件复用性较低。

4 设备联网、用户交互产生海量数据，众多场景亟需数据实时分析、可视化的能力，提升使用效率及用户体验。

新的形势促进了变化的发生，计算力的进步预示着满足更大的信息处理能力，更强的灵活性。

物联网平台在整个产业链中地位，也从当年行业所关注的“要不要上云”，随着企业自身数据资源日渐丰富，应用数据意愿的显著增强，过渡到了“如何高效地上云”。

物联网云平台，由此更直接地承担起IoT产业“基础设施”的角色，为物联网项目的规模化落地减负降压。

阿里云IoT 产品结构

阿里云 IoT 资深产品专家JASON CHEN从各个原子化产品角度，描绘了阿里云IoT的全局样貌。包含物联网 *** 作系统AliOS Things、边缘计算Link Edge、网络管理平台Link WAN、开发平台IoT Studio、物联网设备接入与管理、物联网数据分析、物联网市场Link Market、物联网安全Link Security等功能在内，展现阿里云为各类IoT场景和行业开发者赋能的能力。

将各个基础产品分别阐述，体现出阿里云IoT强化基础设施角色，希望阿里云的产品技术变成合作伙伴解决方案一部分的心态。再次印证阿里云智能总裁张建锋在3月阿里云峰会上所提出的“被集成”口号，阿里云的重要转变已经发生。

以下，我们就将重新认识阿里云IoT云产品。

物模型

阿里云 IoT 技术运营专家薛圆在交流中表示，ICA联盟推出物模型，定义物联网设备模型与属性。通过对任意物联网设备建模，合作伙伴共创设备数据标准模型，确保数据标准的准确性、合理性，实现设备间的互联互通互懂。

类似将拼图碎片整理成更完整的拼图模块，物模型将实现碎片数据结构化、差异模型统一化、烟囱场景联动化、软硬一体标准化的目标，帮助用户缩短开发时间、标准化开发工具。

物联网数据分析

在任何商业活动中，数据都是一种资本，数据分析是可以产生创新收益的手段。

阿里云 IoT 高级产品经理腾春艳在对物联网数据分析产品介绍时表示，阿里云为物联网开发者提供数据分析服务，覆盖了数据存储、清洗、分析及可视化等环节，有效降低数据分析门槛，助力物联网开发。

在空间数据可视化方面，阿里云IoT提供二维、三维空间数据的可视化功能，致力用数据连接真实世界。比如对智能停车场的车场现状、排队数据、收入进行分析；比如定义电子围栏，当物品超出围栏范围时，配置报警；比如在物流追踪、设备管理等物联网低频定位场景下，展示设备轨迹；比如在三维空间可视化需求下，基于阿里云物联网平台构建监控、展示、控制为重点的BIM可视化系统，实现园区、建筑、楼层、房间、设备的逐级可视化。

图：阿里云IoT数据分析产品架构

IoT Studio 物联网应用开发

如前文所述，物联网产业的痛点很多都落在了开发上。阿里云 IoT 产品专家曲文政在演讲中再次阐明IoT Studio作为物联网开发者生产力工具的产品定位与功能。

1 一站式完成云端SaaS 搭建 ：用户可以通过IoT Studio轻松搭建出简单IoT SaaS系统，或构建出部分功能集成在原有的SaaS系统中

2 可视化搭建，降低定制化成本 ：通过可视化搭建、服务编排的方式让一般嵌入式开发者经过简单培训也可以快速搭建出各种物联网应用；

3 提供AI 等高阶能力： 将高阶能力输出给开发者，增加营收，扩展业务边界；

4 后续提供更多解决方案模版： 通过模版的方式给用户提供即刻可用的IoT SaaS解决方案（包含硬件、嵌入式代码、页面/APP、服务）。

整体而言，IoT Studio作为开发工具，向上承接业务需求帮助用户快速搭建SaaS，向下汇聚能力将阿里体系的能力更快更好地输出给用户，是阿里云IoT产品中承上启下的关键一环。

图：IoT Studio 产品架构

结语

在 汽车 行业，定制化需求增多，产品的敏捷规划、全生命周期运维是厂商的关注焦点；在零售行业，企业追求着精准化营销的目标；在农业，看天吃饭需要向精准化种植转变……

未来的各行各业，在面对各种不确定的因素之时，都希望用数据说话，用数据管理、用数据决策。

在这样的产业愿景之中，阿里云IoT将继续践行技术和商业基础设施的角色，覆盖物联网云管边端开发环节，提供满足各类开发者需要的基础产品，助力合作伙伴创新模式，发展商机。

说起物联网（Internet of Things， IoT），估计很多人都耳熟能详，因为我们早就在各种各样的媒体中看到过好多次这个名词了。

按照中国传统观点，万物实际上是有着天然的联系的，那么人类为何又要画蛇添足般地再把他们连接起来呢？原因很简单， 万物的天然联系是依靠的自然规律，而人类并不能控制他们，而物联网让万物以人类的意愿进行连接，从而让人类可以控制他们 。物联网，无非是又一个人类征服和控制自然的尝试而已。只要万物能够互联并且通过有效的手段在需要的时候知道他们的状态，从而采用有效的手段进行干预，那么人类就有了对万物的相当程度的控制权。

这给了人们很大的想象空间，因此，也吸引了大量的淘金者，试图分享这样一块看起来巨大无比的蛋糕。 但这么多年来，现实并不乐观。

根据我的了解——可能并不准确——我感觉物联网现在处于一个比较尴尬的阶段。 一方面，物联网的呼声很大，人们寄予很大的期望；但另一方面，市场的反响并不热烈，本来应该跟人们的生活息息相关的物联网，似乎在现实中并没有被人们所感知。我观察到的现实就不很乐观。 算得上物联网的智能家居曲高和寡，国内力推的NB-IoT雷声大雨点小，LoRa使用的主流频段在国内被事实上禁用， Zigbee等覆盖范围过小……

在这里，我想梳理一下物联网在国内发展的现状，以便于更好地定位和找出问题所在。

物联网可以看做是互联网的升级版本，传统的互联网连接的是人；物联网不光连接人，还要连接物，除了人类的互动外，还需要让人能够更好地把控物。 人是自带智能的，所以传统的互联网的重点在于连接，只要有连接，人们就会互动，产生内容等，对网络的智能要求就不高；但物联网连接的是物，物本身不具备智能， 需要通过人来控制或者智能系统来自动控制。

物联网也是近十年来出现频率很高的智慧某某（例如智慧城市，智慧楼宇，智慧园区，智慧安防等）的基础设施。 什么是智慧？我认为就是能够根据某个特定的需求和目标，自主动态调节现有状态的能力 。这需要至少有两个部分构成，一是要有数据分析和处理的“大脑”部分，二是要有数据收集和指令执行的“躯体”部分。 我们往往把狭义的躯体部分作为狭义的物联网， 也可以称为物联网10， 实现了物体的初步连接和数据收集和反馈能力，但这套系统要想实用，实际上离不开人，因为数据的分析和控制指令的下达还是需要人来做；而大脑+躯体才是真正智慧的物联网，在我看来这才是能够给人类带来很大便利的物联网，才具备大范围应用的技术基础， 可以把这称为物联网20。

现阶段的物联网还是停留在由人控制的阶段，也就是10时代，这个阶段对数据的处理存在瓶颈，因此，并不适合复杂的应用，也不适合大范围使用。因此我们可以看到，应用比较广泛的应用也就是那少数的简单应用，如抄表、环境监测、家电控制等。云计算、大数据、机器学习、人工智能等技术是近几年的IT领域的热点，进展也非常迅速，他们的发展为物联网向20阶段进化提供了坚实的基础。

我们日常生活，现有的已经足够很好地满足人们的需求了；物联网，只是人们对更高生活水平的追求的产物，并且不是必需的；对于非必需品来说，要想普及需要足够的性价比或者就索性走高端路线。但从目前的物联网市场看，由于缺少比较成熟的家用物联网方案，因此并不能大规模使用，这导致物联网应用起来成本比较高，在家居中只有高端住宅才可能会使用，占比很少，家居物联网在这种初级阶段必须得要走高端路线，当然这也符合很多新事物的初始状况特征。

物联网在工商业中也有一些应用，例如RFID领域，我们已经可以在一些商店中看到。其他还有很多物联网项目，多数隐藏在智慧某某的名头之下，现阶段，只要是冠以智慧的项目，其造价一般会令人咂舌。 因此，在性价比不高的情况下，人们使用他的积极性自然不高了。

中国运营商去年决定要大力推广NB-IoT，他们试图提升性价比，因此希望设备和解决方案提供商们能够以较低的价格提供相关产品，由于其体量，确实有部分供应商愿意以接近成本价的价格向其提供产品；但即使是这样，愿意使用的用户也不多，这让供应商的积极性大大降低，因为根本就无利可图。也因为此，NB-IoT的这一波推广活动实际上到目前看来是比较失败的。

从连接介质来看，物联网分为有线和无线两种，考虑到实际部署的难度，无线方式显然更有机会会成为主流的连接方式。

从终端和因特网连接关系来看，物联网也可以划分为两种方式：一种是直接和因特网连接，例如NB-IoT、2/3/4G蜂窝网络、eMTC等； 另一种是通过网关间接和因特网连接，例如LoRa、SigFox、ZigBee、BLE、WiFi等。不同的协议都是针对不同的应用场景设计的，因此在实际使用中都有其优缺点。例如我们常用的WiFi，要保证速率和可靠性，因此覆盖距离不够长，连接不可靠； NB-IoT主要用于低速率物联网应用，能够直接联网，但速率低， 用户连接数少； LoRa的覆盖比较广，但速率低，用户连接数也有限制……

因此，实际部署时需要根据不同的应用场景选择不同的技术、标准以及相应的设备，而在现场实施的时候又会有很多意想不到的困难。无线部署也需要做网优等工作，对实施人员的要求比较高。 这些都增大了物联网的部署难度。

由于物联网一般使用无线技术，那么频谱资源就是物联网的一个非常核心的资源。频谱资源时稀缺的，因为有太多的地方需要这类资源。例如我们的移动电话、微波通信、卫星通信、应急通信、无线WiFi等等。这些资源由于其稀缺性，需要统一的规划。而这在不同的国家也面临着不同的状况。

例如现在比较火热的LoRa，阿里巴巴、腾讯等互联网企业刚刚加入该标准联盟，结果国家的新的频谱规划就给予他们致命一击，LoRa所使用的sub-1G的频谱资源实际上是不开放的。

目前在全球，唯一明确的民用频段就是24GHz，也就是WiFi、蓝牙等使用的频段。但这个频段的问题是与低频段的无线电波相比，越障能力比较差，因此覆盖能力不强。而又由于太多的民用无线设备都是用这个频段，导致这个频段的信号比较“脏”，收到的干扰比较大。 现有的使用这个频段的蓝牙、WiFi协议本身也是为了IP宽带连接而设计的，专注于速率，所以也导致覆盖范围一般不超过100米，并且连接数量有着很大的限制。 因此，要想避免频谱资源的政策风险，就只能使用24GHz这个频段 ，那么如何在这样的情况下增加无线覆盖的范围，提升覆盖距离，就是物联网公司需要解决的一个大问题。

比较有实际应用意义的物联网的规模需要达到一定的程度，也就是终端要足够多，很多地方并不具备电源接入的条件，那么就需要终端的功耗要足够低或者索性无源。

无源当然是最佳的方式，目前的解决方案是要加储能电路，但这种电量非常微小，在现有的技术条件下，覆盖范围和传输能力都受到严重的制约，只能适应很少的一部分场景。因此，大多数情况还是需要有源的终端，这就需要功耗尽可能地低了。 功耗问题可能是目前物联网面临的主要问题之一。

例如在智慧停车之类的项目中，有部分方案是用NB-IoT实现的。这个标准由于使用了蜂窝技术，只有运营商具备掌控的能力，所以电信运营商和设备商都非常有热情去推广，也号称一块电池可以用十年，看起来功耗似乎很低，但那是有前提条件的，就是它平时处于睡眠状态，每天主动醒来一次上传一次数据，在这样的情况下才可能坚持十年。 但用于停车就得频频被唤醒，因此在这个场景中使用就非常耗电。根据实际使用的经验，差不多5个月左右就得去更换电池了。这带来极大的维护工作量，而且电池的成本本身也非常高。因此，至少在停车这种方案中，NB-IoT并不是一个好的选择。如果用LoRa呢？在停车中也有应用，表现好一点，能够达到一年多的使用时间而不用换电池。而一般里面模块和芯片的寿命在5年以上，也就是说，在终端设备的生命周期里，需要更换多次电池，每一次更换电池实际上跟新开工一个项目工作量差不多多少。因此，我们不能说这种状况是令人满意的。

所以，如果能够解决有源终端的功耗难题，不光可以大大减轻日后的维护工作量，还可以大大降低终端的成本，这是因为在实际应用中，电池是物联网终端的主要成本之一。

技术本身是没有国界的，但遗憾的是我们并不生存在一个理想的世界里，我们的现实世界依然存在着各种各样的利益群体，有的时候出于自身利益的考虑，作为体现现代竞争力的物联网技术就要受到一些因素的制约。国家就是一个典型的利益群体，而国家安全往往是这个群体的最高利益之一。信息安全是国家安全的一个重要方面，物联网搜集各种各样的信息，这些信息有的时候就是非常机密的情报，不方便被其他利益团体所获知，因此，在物联网标准方面，在一开始就要注意这个方面。

LoRa是美国公司Semtech所提出的一个物联网标准，也是目前比较主流的标准。这个标准对标的是SigFox——一个欧洲的私人公司封闭的物联网标准，但SigFox用自己的标准建了一个覆盖很广的网络，对外运营物联网业务，可以叫做物联网供应商；而LoRa是半开放的标准，允许用户使用这种技术进行模块和终端产品的开发，并用这些产品组建自己的LoRa物联网，虽然相比于市场上主流的其他方案，看起来价格并不贵，但标准、芯片等核心部分过分集中于美国的供应商Semtech上，在特定的时候这就是一个很大的风险。

因此，无论是物联网方案提供商、物联网产品开发商，还是用户，在选择物联网标准的时候要考虑到这个问题。当然，对于小规模的民用应用，采用什么标准问题不大，但对于军用、大规模应用来说，不考虑这个因素将可能让投资全部打水漂。 最近的无线电频谱的一个征求意见的文件就让某国外标准被判了死刑，即使我们最大的两个互联网公司刚刚加入了这个阵营也是无可奈何。

NB-IoT是中国特别是运营商和设备提供商力推的标准，但它的问题在于功耗较高、用户容量有限，所以，在很多场景里并不适合。因此，中国还需要更多的物联网标准，来补充NB-IoT的不足。

有机会，但是建议不要做泛和大，从垂直领域出发比较好，为啥这样说呢？原因如下。

1、各大运营商、互联网公司、设备制造商等等企业都在做综合性的平台。

国内有阿里、华为、三大运营商、百度、腾讯、小米、海尔、京东、中电科等。

国外有亚马逊、IBM、SAP、

谷歌、GE、西门子、博世等。

通过以上名单可以发现，这些公司的特点。

这说明物联网是未来的发展方向，是值得花钱而且花大钱去布局的事。

2、做综合性的物联网平台，要求的资金、资源和技术要求会很高。因为是综合性平台，那么你得搞清楚各行各业的所使用物联网平台的诉求，行业标准等等，不然你的用户群体就会很窄。

3、面对的竞争对手的实力都不可小觑，你要考虑的是现阶段进入这个领域做平台在技术上能否与以上那些公司一较高下呢？你想投入多少时间和精力去做平台呢？人家都可是布局好几年了，踩了很多坑积累了很多经验，且现在平台已具有一定规模，形成了一定的行业壁垒，特别是华为，据我所知，国内运营商的平台都离不开华为的支持。
物联网平台的玩家之多，让人惊叹啊，那么咱们还有没有机会呢？答案是肯定的，有！但我的建议走垂直领域。

物联网的领域很广泛，所以专业的物联网平台未来会有很多，而这种综合性的物联网平台经过几年的厮杀后，最终也就剩下几家巨头。何谓垂直领域的物联网平台呢？

最基本的就是行业垂直，比如工业、农业、教育、医疗、安防、建筑、家居、交通运输等领域。

以上玩家也有做垂直领域的，比如ABB/西门子/GE/普奥云/博世等，他们专注工业领域，爱立信、诺基亚专注通信领域，而互联网巨头则是走综合性的较多，因为他们有一定客户基础、服务器资源和用户群体，可以面对企业和开发者提供平台服务，海尔/小米等企业就是在智能家居领域发力的。

不出意外，安防领域的海康、大华都在对自己的领域来架设相应的物联网平台。
从专业的角度来看物联网平台类型有功能呢？
物联网平台有五种类型

1网络连接，网络连接平台以物联网系统的网络组件为中心。它们为用户提供保持设备在线所必需的软件、连接硬件和数据指导。它们的网络通常依赖现有的运营商服务和WI-FI，并以一种便于物联网设置的方式配置网络连接。
有机会的，物联网的网少不了平台，没有平台就没有物联网。平台提供基于数据的存储、管理等。数据挖掘、数据分析等都基于云平台来计算。

物联网平台从另一个角度来看，是数据的“聚合”平台，通过大数据分析，给决策提供状态、趋势和决策等。
随着5G时代的到来，“边缘计算”一词越来越多的出现在大众视野。今天我们就来讲讲Arex算力资源平台如何利用“边缘计算”制霸未来物联网20。
什么是边缘计算？
首先我们介绍一下什么是边缘计算：边缘计算是分布式计算技术的一种，分布式系统的崛起催生边缘计算平台和新的网络构架分布式AI会在最后一英里网络中增加更多的计算、智能和处理/存储能力，将引发移动端硬件和算力变革。

在这种配置中，人工智能引擎将依赖于大量物联网传感器和执行器，收集和处理大量的 *** 作现场数据。海量数据将为“本地化”的边缘计算AI引擎提供燃料，这些引擎将运行本地进程并在现场做出决策。

因此网络需要另一种水平的实时边缘计算、数据收集和存储，将推动人工智能处理到网络边缘。这将完成云边缘智能和网络化计算机的循环, 并通过基于区块链的智能合约来完成数据授权和业务运转。

物联网中边缘计算与区块链的结合是大势所趋，会将当前的传统物联网完全颠覆掉。
为什么这么说呢？
传统物联网将被淘汰

伴随着近年来通用计算机设备的飞速发展，各类自动化的智能设备开始进入人们视野，背后是廉价传感器和控制设备的爆炸性增长。传统物联网系统基于服务器/客户端的中心化架构。即所有物联设备都通过云实现验证、连接和智能控制。

中心化的物联网架构存在三个问题。

一是云计算成本，例如在家庭应用场景下，两台家电相距不到一米，也需要通过云端进行沟通。数据汇总到单一的控制中心，企业所销售的物联设备越多，其中心云计算服务支出的成本会越大。由于终端物联设备竞争愈加激烈，利润走低，中心计算成本矛盾会越来越突出。

其次，中心化的数据收集和服务方式，无法从根本上向用户保证数据会合法使用。用户的数据保护完全依靠企业单方面的承诺，难以进行有效的监管。

第三，中心化物联生态系统中，一个设备被攻陷，所有的设备会受到影响。例如《麻省理工 科技 评论》2017年所指出的僵尸物联网，可以通过感染并控制摄像头、监视器等物联设备，造成大规模网络瘫痪。
区块链技术重塑物联网
区块链技术可以利用区块链独特的不可篡改的分布式账本记录特性，构建底层通讯节点、建立链上算力生态、依托分布式存储用于计算服务等区块链技术的综合应用，将全球闲置算力整合起来，通过构建“边缘算力”模式为有需求的用户提供d性可扩容的算力交易、算力租赁等服务。为用户打造一个开放、公平、透明和低门槛的去中心化算力资源共享平台，同时结合丰富的行业经验为全球客户提供更优质的服务。

简单来说就是Arex算力资源平台利用分布式计算模式将全球的闲置算力进行整合，从而构建出高数量级的“边缘算力”，并以此为算力源对需要的应用场景进行高能输出。

边缘算力的应用场景到底有多广阔？

边缘计算将数据处理从云中心转移到网络边缘，计算和数据存储可以分散到互联网靠近物联终端、传感器和用户的边缘，不仅可以缓解云带宽压力，还可以优化面向感知驱动的网络服务架构。（例如家里的空调、热水器与冰箱、安防摄像头等可以通过边缘计算进行协调运行，即使是在连接不上云服务器的情况下，也能确保最佳的节能和服务状态。）

第三方数据分析机构IDC预测，在2020年全球将有约500亿的智能设备接入互联网，除了目前大火的5G通信外，包括大数据人工智能穿戴产品、无人驾驶技术、智慧城市服务等，其中40%的数据需要边缘计算服务。由此可见边缘计算有着强大市场潜力，也是当前各服务商争夺的热点。

无人驾驶技术：

无人驾驶

智能穿戴设备：
智慧城市：
要回答物联网云平台是不是还有机会的问题，首先要搞清楚几方面的状况：

一是定位。从技术角度来说，你是做物联网云平台的那一层，IaaS、PaaS、SaaS，单做某层或是混合？而技术的定位取决于：（1）你觉得那一块是你发掘出的空白或者你觉得有前景？（2）为你的客户提供什么样的价值（3）你想做什么样的商业模式。这三个问题依次定推，最后才决定了你了的技术定位和技术架构。找准定位，这是你开始一切的起点。

二是资源。这个我就不多说了，包括资金、技术、人脉、产业链合作，这是你保障自己可以开始有效行动的基础。

三是团队。团队是真正去实施理想的载体，可以是几个人的创业“作坊”，也可以是有一定规模的公司，也可以是松散的联盟组织。

其实，物联网的市场何其大，需要的云服务何其多，宏观市场和细分市场规模都足够你有所作为。做不做，做不做得好在于自己。至于，做不做设备终端，就看你是怎么玩了。

机会很大

物联网平台承上启下，是物联网产业链枢纽。按照逻辑关系和功能物联网平台从下到上提供终端管理、连接管理、应用支持、业务分析等主要功能。

通信技术发展促进连接数迅速猛增，物联网迎来告诉发展引爆点

连接数告诉增长是物联网行业发展基础

物联网发展路径为连接--感知--智能，目前处于物联网发展第一阶段即物联网连接数快速增长阶段。到2018年，全球物联网连接数将超过手机连接数。

物联网发展第一阶段：物联网连接大规模建立阶段，越来越多的设备在放入通信模块后通过移动网络（LPWA\GSM\3G\LTE\5G等）、WiFi、蓝牙、RFID、ZigBee等连接技术连接入网，在这一阶段网络基础设施建设、连接建设及管理、终端智能化是核心。爱立信预测到2021年，全球的移动连接数将达到275亿，其中物联网连接数将达到157亿、手机连接数为86亿。智能制造、智能物流、智能安防、智能电力、智能交通、车联网、智能家居、可穿戴设备、智慧医疗等领域连接数将呈指数级增长。该阶段中最大投资机会主要在于网络基础设施建设、通讯芯片和模组、各类传感器、连接管理平台、测量表具等。

物联网发展第二阶段：大量连接入网的设备状态被感知，产生海量数据，形成了物联网大数据。这一阶段传感器、计量器等器件进一步智能化，多样化的数据被感知和采集，汇集到云平台进行存储、分类处理和分析，此时物联网也成为云计算平台规模最大的业务之一。根据IDC的预测， 2020年全球数据总量将超过40ZB(相当于4万亿GB)，这一数据量将是2012年的22倍，年复合增长率48%。这一阶段，云计算将伴随物联网快速发展。该阶段主要投资机会在AEP平台、云存储、云计算、数据分析等。

物联网发展第三阶段：初始人工智能已经实现，对物联网产生数据的智能分析和物联网行业应用及服务将体现出核心价值。Gartner 预测2020 年物联网应用与服务产值将达到2620 亿美元，市场规模超过物联网基础设施领域的4 倍。该阶段物联网数据发挥出最大价值，企业对传感数据进行分析并利用分析结果构建解决方案实现商业变现，同时运营商坐拥大量用户数据信息，通过数据的变现将大幅改善运营商的收入。该阶段投资者机会主要在于物联网综合解决方案提供商、人工智能、机器学习厂商等

物联网云平台是一个专门为物联网定制的云平台，物联网与普通的互联网是不同的:物联网终端设备比普通互联网手机端,电脑端多出几个数量级;普通互联网对>

我们身边的共享单车即应用了物联网技术，《物联网时代》将物联网定义为：“通过基于互联网协议的分布式云端，将所有的东西都互联起来。”其作者马切伊认为，物联网实际上并不是什么新的发明，它以不同的形式以及存在了10年以上的时间。

连接带来了时代的需求的变化，当世界上有十亿网民的时候，Facebook就自然的出现了。

如果你仔细地观察过去25年里的科技企业，你就会发现变化一直在发生。

每隔3-7年，企业就必须对它们进行重塑。那些错过了一次技术转型的公司如果能迎头赶上的话，那么还有可能重新恢复过来。而那些错过了两次技术转型的公司，则有可能已经消失了。如果你有兴趣的话，可以查看一下50年前标准普尔500强公司的名单，如果统计无误的话，截止到2017年，只有19%的企业现在依然存在。

当我们在网络上看着90后“佛系”“中年人”的话题捧腹大笑的时候，其实我们没有看到这背后透露着的真正原因是：90后们生活在“变的太快”的世界里，太多学习工作生活里的问题他的上一辈甚至前一代人都没有遇到过，他们的迷茫那么大，以至于有些人认为：至于以不变应万变才是“正解”。

而如果我们把这件事扩展的更大一些，无论我们的真实年龄如何，我们都注定属于将遭遇革命性变革的一代人。这也正是马切伊克兰兹(Maciej Kranz)将每一个商业领域正经历“革命性变革”的这一代人叫做“物联网一代”的原因。

什么是物联网？

一个相对繁琐的解释是：

物联网是互联网的一个延伸。互联网的终端是计算机（PC、服务器），我们运行的所有程序都是计算机和网络中的数据处理和数据传输，没有涉及任何其他的终端。而未来，所有物和物之间都可以实现互联。物联网能够让互联网连接对象使用嵌入式传感器进行数据收集和交换的网络，汽车，厨房电器，甚至心脏监视器都可以通过物联网连接。随着物联网在未来几年的发展，更多的电子设备将加入物联网的阵营。

而在《物联网时代》中，物联网有一个更为简单明了的定义，它是“通过基于互联网协议的分布式云端，将所有的东西都互联起来。”其作者马切伊·克兰兹是全球物联网专家，思科公司战略创新集团副总裁。在本书中，他基于思科的工作视野和在全球物联网行业一线的长期实践经验，从数十个他参与实施的物联网案例中，总结出4种已经获得验证的、可以快速回报的场景。顺带提一下，思科公司的主营业务就是物联网。

总的来看，物联网的本质还是互联网，只不过终端不再是计算机（PC、服务器），而是嵌入式计算机系统及其配套的传感器。在这个意义上说，物联网是一个很大的概念。如果单从学科上分解来看的话，它涉及到通信，信号处理，计算机视觉，自动化控制，电路系统，信息融合，无线自组织网络，MEMS传感器设计等等。

可以说，这是计算机科技发展的必然结果，为人类服务的计算机呈现出各种形态，如穿戴设备、环境监控设备、虚拟现实设备等等。只要有硬件或产品连上网，发生数据交互，就叫物联网。实际上，大数据概念最早的提出，也是因为物联网的兴起，传感器接入网络之后，大大增加了可以挖掘的数据量，网络上的数据不但包括社交网络这种来自用户的数据，还有了来自物理世界的数据。

物联网发展速度为什么这么慢？

正如马切伊在他的书中提到的那样，物联网实际上并不是什么新的发明，它以不同的形式以及存在了10年以上的时间。

它的本质便是上个世纪学术界开始兴起传感器网络、自组织及多跳网络（wireless sensor network, ad-hoc network, wireless multi-hop network）。RFID在智能物流上的应用只是最为基本的应用场景，当前的研究远比这个更为复杂。但是，受限于应用场景和技术实现的瓶颈，物联网的发展，其实无法像互联网那样爆发。

首先，现阶段的物联网应用基本都是“锦上添花”的东西，需求性并没有那么强，如可穿戴设备和智能家居，这也就是为什么很多智能硬件叫好不叫座的根本性原因；也正是因为这个原因，商业上也不会出现滴滴打车那样的持续性投入，这又反向钳制了这一技术的商业化发展。

其次，物联网技术上还有很多没有突破。最大的技术瓶颈可能在MEMS传感器的性能和无线传感网的设计实现上。

再有，就是目前在应用上还找不到突破。目前比较活的也就是智能硬件，无人机，工业物联网这块。但是离人类和互联网形成的应用需求还无法相比，目前还没出现。

最终，物联网应用的制约因素还是能源，物联网应用场景的扩展一直在等待电池技术的突破。所以，目前来说物联网首先会在那些对能量要求不是很高的方向首先取得突破，比如智能硬件和工业设备上。

总之，物联网的方向毋庸置疑有着广阔的发展前景，但是当前基础研究和相关技术还有待发展，因此看起来发展缓慢，甚至就是停滞，学术和商业界都在等待一个颠覆性应用可以让“物联网”来一次诈尸。

共享单车中的物联网技术

完全可以想象，物联网的技术前景是广阔的。

实际上，2016年底兴起的共享单车就是一个成功的物联网商业化作品。

看似简单的单车使用过程，包括了物联网技术，人联网技术（移动互联网），自动控制技术，GPS全球定位技术等多个技术领域。但是整体的技术实现并不复杂，并没有涉及到什么创新黑科技。

首先，一辆单车需要以下几样设备参与运作：

•单车上面的智能锁（这个是核心关键，包括了GPS定位模块，GPRS通讯模块，主控芯片，电控锁模块等）

•用户手中的手机和APP

•单车提供商的云服务器（平台）

关键的环节在于单车和云服务器之间的通讯，采用的是老旧的GPRS技术。为什么要用这种落后的2G技术呢？ 不使用LTE呢？答案很简单: 省钱省电覆盖好。

共享单车是典型的物联网应用场景，也能很好的克服我们之前说的物联网现存的耗能的问题。它对网络的要求并不是大数据量（它只需要很少很小的几条消息），而且它不需要速度很快（几秒钟的时延，完全可以忍受），它需要很低的功耗和很长的待机时间。

早期阶段，共享单车甚至依靠短信和云服务器进行通信，所以等待解锁的时间比较久，大约需要6-10秒。

还有一个小细节，不知道有没有人遇到过。我曾经用过一次支付宝旗下集成的一款市面上不太流行的单车品牌，扫码之后，手机提示我：锁没电了。这是我第一次意识到，原来单车的锁需要电！？

当然，正因为共享单车智能锁有这么多模块，所以它当然要耗电的。

为什么早期的单车骑起来特别累？除了一些材料和工学设计的原因，也是因为：你在充当人肉发电机。后来，为了改善用户体验，开始流行太阳能充电了。所以，越来越多的单车装上了太阳能发电板（如下图）。

经过过去一年半的迭代和升级，现在市面上所有的单车使用体验相比最早的那一批已经有了质的飞跃。

同时，近些年上市的一些空气净化器，穿戴设备以及家庭环境监控设备也已经完成了一代代的自我迭代和进化，在目前的消费场景下，服务着千家万户，这正是物联网技术未来商业化发展的一个缩影。

如何顺势借力风口，成为一名成功的物联网创业者或者职场精英？

BI Intelligence 预计：到 2020 年，地球上将有超过 240 亿的物联网设备，约为人均 4 台，当我们接近这个阶段时，60 亿美元将流入物联网解决方案，包括应用程序开发，设备硬件，系统集成，数据存储等。然而这些投资在 2025 年将产生 13 万亿美元的效益。

然而正如前面所说的，基于一些目前无法攻关的技术难题，它的商业前景也是复杂的，特别是对于创业者而言，这不是一个好消息。创业者大部分都是小公司，无论多么先进的技术，一旦市场成熟，目前的互联网大鳄公司都可以迅速投入数倍于你的资金，在非常短的时间内模仿你，超过你，压垮你。

而且，目前全世界范围内，也已经有多家物联网平台已经初具规模，比如Amazon Web 服务、Microsoft Azure、ThingWorx 物联网平台、IBM 的沃森、思科物联网云连接、Salesforce IoT 云、Oracle 集成云以及 GE Predix。

因此，物联网行业的创业者应该处理好两个问题。

首先，科技行业想突破垄断，对于微软和IBM这样的大企业而言，是技术积累。对于我们这样的个人或小团队而言，最好的方法是缩小目标客户群体，专注于某一个具体的领域或者攻关一项技术去解决某一个具体的问题。主动缩小目标客群的好处就是大企业不容易来抢市场，而你我们相对容易找到目标客户，最终说服他们买你的产品。

其次，以热门概念 *** 作以达到融资目的，而从不关心成本和收入是最错误的做法。

总结来看，就是组建一个相对小型的团队来维护一款小产品或者一个项目，这样可能反而容易成功，比如团队或项目被大公司收购。

如果你只是想成为一个工作体面收入又高的技术工作者和相关从业者，有一条相对明确的职业发展方向可以借鉴：学Java，去一家当地比较有名的计算机类企业应聘；取得一定成绩后，跳槽至国内一线物联网公司；3-5年后，有机会跳槽去国际一线企业在华公司应聘，如前面所说的这几个大型的物联网平台。如果在继续在里面服务几年，等到物联网技术真正实现商业化爆炸的那一天，你绝对已经可以斩钉截铁向别人介绍说：你好，我是物联网行业的资深行业顾问！就像我们前文提到的《物联网时代》作者马切伊先生一样。

就算不完全复制这条路，普通人想要搭上物联网这班车也不是没有可能的。毕竟，物联网的范围其实极其广泛。无论是大数据分析师、GPS定位还是井下探测，都可以算是物联网的一部分。只不过，程序猿是物联网现阶段发展时期，需求最大平均工资最高的工种而已。

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