2015年国内物联网创新经过近两年的积累，已经初成气候。物联网市场在中国被迅速开拓和发展，并且在智能家居、可穿戴设备、城市和汽车之间的互联，以及某些产业中产巨大的影响甚至是颠覆。而到了2015年，这10家企业或许代表着中国物联网创新的走向。
1小米
小米正试图在硬件行业中复制其在智能手机市场的商业模式，毕竟它在智能手机市场还是非常成功的。凭借物美价廉的智能手环在智能穿戴市场取得初步成功后，小米推出了100家硬件公司战略，企图通过这个战略来使小米能连接到更多的智能小工具的领域，譬如医疗保健（iHealth），智能家居（Ants，Yeelink）等等（前面括号中的是在智能硬件相应区域的产品供应商中的佼佼者）。该公司还宣布与中国家电巨头美达成战略合作伙伴关系。
2 Broadlink
Broadlink是智能家居解决方案的供应商，他们的产品主要面向物联网的无线网络连接。除了现有的智能插座和红外设备的远程控制，Broadlink也在发展丰富自身的产品，而这有助于传统家电制造商研发更智能的产品。 现在Broadlink的Wi-Fi解决方案已经被集成到小米的智能路由器。
3 Gizwits
Gizwits是中国物联网技术平台，它所做的工作是把家用电器和电子产品连接到互联网或智能手机上。 GizWits提供给物联网开发者一些数据分析和相关开发工具，譬如远程接入，通知，和OTA固件升级。该公司已经为智能家居设备推出了自助式软件开发平台Gizwits20和一个可编程微控制器板GoKit。
4 Ayla
Ayla中国网络公司是美国Ayla在中国的分公司，它为中国开关制造商提供云连接解决方案和HVAC等智能设备。今年得到的1450万美元的投资后，该公司进入中国市场采取了一系列动作:推出中国网站，与新浪合作来推广公司，加入了中国导演协会。该公司的CEO和联合创始人，戴夫•弗里德曼，认为中国将在这一领域引领世界潮流。
5 Lifesmart
Lifesmart是杭州的一家本土公司，主要从事智能家居设备的开发，其产品线包括智能控制中心，智能插座，监控摄像机，环境传感器等。
6 Yeelink
Yeelink帮助制造商打造智能产品，他们为制造商提供从硬件设计到移动应用程序的开发，从概念阶段到最初的产品的一条龙服务。
7 Landing
Landing科技是一家总部位于深圳的智能家居公司，致力于开发、生产和销售智能家居设备和可穿戴设备并且提供相关的技术支持。他们的“IVYLINK”和“Goldweb”品牌分别涵盖智能设备和网络设备及其配件。
8 Orvibo
Orvibo专注于物联网和智能家居设备。其产品线包括智能小工具，全数字可视门铃，并为成千上万的物联网终端提供智能服务云平台。该公司的旗舰产品Kepler是一台智能气体检测仪，它承诺保护您的家庭和亲人远离任何潜在的危险气体泄漏。
9 MXchip
MXchip在2005年年初成立于上海，主打方向是短距离无线网络技术及产品。
10Phantom
Phantom是一家智能家居解决方案供应商，专注于智能照明和监控产品。报道称该公司去年的A轮融资中获得了150万美元。2010年10月18日《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》
在这一决定中，物联网作为新一代信息技术里面的重要一项被列为其中，成为国家首批加快培育的七个战略性新兴产业。这标志着物联网被列入国家发展战略，对中国物联网的发展具有里程碑的重要意义。
2011年3月16日《国家"十二五"规划纲要》
《刚要》提出要推动重点领域跨越发展，大力发展节能环保、新一代信息技术、新能源、新材料等战略性新兴产业。物联网是新一代信息技术的高度集成和综合运用，已被国务院作为战略性新兴产业上升为国家发展战略。
2011年4月6日《物联网发展专项资金管理暂行办法》(财政部)
根据办法，专项资金是由中央财政预算安排，用于支持物联网研发、应用和服务等方面的专项资金。专项资金的使用应当突出支持企业自主创新，体现以企业为主体、市场为导向、产学研用相结合的技术创新战略，鼓励和支持企业以产业联盟组织形式开展物联网研发及应用活动。专项资金由财政部、工业和信息化部各司其职，各负其责，共同管理。
2011年5月9日《工业和信息化部2011年标准化重点工作》(工信部)
文件提出将围绕"十二五"规划纲要和产业发展重点，加强标准战略研究，加快物联网、新能源汽车等重要领域标准制定和修订，为保持工业通信业平稳较快发展做好支撑。对于一些产业急需标准，今年将进一步加大标准制定力度。今年将围绕技术改造、自主创新、节能减排、淘汰落后、质量品牌、两化深度融合、培育发展战略性新兴产业等重点工作，组织制定标准3000项，发挥标准的引导和规范作用，满足产业发展的需求。
2012年2月14日：《"十二五"物联网发展规划》(工信部)
规划提出，到2015年，中国要在物联网核心技术研发与产业化、关键标准研究与制定、产业链条建立与完善、重大应用示范与推广等方面取得显著成效，初步形成创新驱动、应用牵引、协同发展、安全可控的物联网发展格局。
2012年8月17日：《无锡国家传感网创新示范区发展规划纲要(2012―2020年)》(工信部)
根据此《纲要》，中国将加大对示范区内物联网产业的财政支持力度，加强税收政策扶持;同时，推进物联网企业通过资本市场直接融资。到2015年，无锡示范区拥有一批具有自主知识产权的物联网核心技术，形成具有国际竞争力的产业集群，基本形成结构合理的物联网产业体系，实现一批重点领域的典型示范与推广应用，构建一支高素质人才队伍，促进物联网标准化工作。到2020年，无锡示范区的创新能力、产业规模、从业人员数量和影响力大幅提升，实现一大批自主创新成果产业化，成为具有一流创新能力的技术创新核心区;集聚和培育一批国内领先的物联网企业，成为具有国际竞争力的产业发展集聚区;建成一批具有重大推广价值的典型应用示范工程，成为具有较强影响力的应用示范先导区。
2013年2月5日：《国务院关于推进物联网有序健康发展的指导意见》(国务院办公厅)
《意见》提出，到2015年，我国要实现物联网在经济社会重要领域的规模示范应用，突破一批核心技术，培育一批创新型中小企业，打造较完善的物联网产业链，初步形成满足物联网规模应用和产业化需求的标准体系，并建立健全物联网安全测评、风险评估、安全防范、应急处置等机制。意见指出，将建立健全有利于物联网应用推广、创新激励、有序竞争的政策体系，抓紧推动制定完善信息安全与隐私保护等方面的法律法规。建立鼓励多元资本公平进入的市场准入机制。加快物联网相关标准、检测、认证等公共服务平台建设，完善支撑服务体系。加强知识产权保护，加快推进物联网相关专利布局，从而推动物联网健康有序的发展。
2013年3月4日：《国家重大科技基础设施建设中长期规划(2012-2030年)》(国务院办公厅)
《国家重大科技基础设施建设中长期规划》指出三网融合、云计算和物联网发展对现有互联网提出了巨大挑战，基于TCP/IP协议的互联网依靠增加带宽和渐进式改进已经无法满足未来发展的需求。建设未来网络试验设施，主要包括：原创性网络设备系统，资源监控管理系统，涵盖云计算服务、物联网应用、空间信息网络仿真、网络信息安全、高性能集成电路验证以及量子通信网络等开放式网络试验系统。该设施建成后，网络覆盖规模超过10个城市。
2013年9月17日：《物联网发展专项行动计划(2013-2015)》(国家发展改革委、工业和信息化部、科技部、教育部、国家标准委)
计划包含了顶层设计、标准制定、技术研发、应用推广、产业支撑、商业模式、安全保障、政府扶持、法律法规、人才培养10个专项行动计划。各个专项计划从各自角度，对2015年物联网行业将要达到的总体目标作出了规定。
2013年10月31日：发改委近日下发通知，要求各地组织开展2014-2016年国家物联网重大应用示范工程区域试点。
通知指出，支持各地结合经济社会发展实际需求，在工业、农业、节能环保、商贸流通、交通能源、公共安全、社会事业、城市管理、安全生产等领域，组织实施一批示范效果突出、产业带动性强、区域特色明显、推广潜力大的物联网重大应用示范工程区域试点项目，推动物联网产业有序健康发展。
2014年6月中旬:《工业和信息化部2014年物联网工作要点》(工信部)
通知指出，2014年，物联网工作重点为：1、加强顶层设计和统筹协调：加强物联网工作统筹协调，加强对地方和行业物联网发展的指导。2、突破核心关键技术：推进传感器及芯片技术、传输、信息处理技术研发，推进传感器及芯片技术、传输、信息处理技术研发，开展物联网技术典型应用与验证示范，构建科学合理的标准体系。3、开展重点领域应用示范：构建科学合理的标准体系，开展农业、商贸流通、节能环保、安全生产等重域和交通、能源、水利等重要基础设施领域应用示范，推进公共安全、医疗卫生、城市管理、民生服务领域应用示范，依托无锡国家传感网创新示范区开展应用示范，推动电信运营等企业开展物联网应用服务。4、促进产业协调发展：培育和挟持物联网骨干企业，引导和促进中小企业发展，引导和促进中小企业发展，培育物联网产业聚集区，建设和完善公共服务平台，组织商业模式研究创新和推广。5、推进安全保障体系建设：建立健全物联网安全保障体系，建立健全物联网安全保障体系。6、营造良好发展环境：加强各部门工作衔接，加强各部门工作衔接，完善产业发展政策，加大财税和金融支持力度，加快完善法律法规，加强专业人才培养。
2014年7月:《关于印发10个物联网发展专项行动计划的通知》(发改高技〔2013〕1718号)要求
国家发展改革委、工业和信息化部、科技部、教育部、国家标准委联合物联网发展部际联席会议相关成员单位制定了10个物联网发展专项行动计划,请根据各行动计划的指导思想、总体目标、重点任务、分工与进度、保障措施等，尽快细化本地区的具体措施，加强沟通协调，务实推进相关工作。
物联网的应用领域涉及到方方面面，在工业、农业、环境、交通、物流、安保等基础设施领域的应用，有效的推动了这些方面的智能化发展，使得有限的资源更加合理的使用分配，从而提高了行业效率、效益。
在家居、医疗健康、教育、金融与服务业、旅游业等与生活息息相关的领域的应用，从服务范围、服务方式到服务的质量等方面都有了极大的改进，大大的提高了人们的生活质量;
在涉及国防军事领域方面，虽然还处在研究探索阶段，但物联网应用带来的影响也不可小觑，大到卫星、导d、飞机、潜艇等装备系统，小到单兵作战装备，物联网技术的嵌入有效提升了军事智能化、信息化、精准化，极大提升了军事战斗力，是未来军事变革的关键。
一、智能交通
物联网技术在道路交通方面的应用比较成熟。随着社会车辆越来越普及，交通拥堵甚至瘫痪已成为城市的一大问题。对道路交通状况实时监控并将信息及时传递给驾驶人，让驾驶人及时作出出行调整，有效缓解了交通压力；
高速路口设置道路自动收费系统(简称ETC)，免去进出口取卡、还卡的时间，提升车辆的通行效率;公交车上安装定位系统，能及时了解公交车行驶路线及到站时间，乘客可以根据搭乘路线确定出行，免去不必要的时间浪费。
社会车辆增多，除了会带来交通压力外，停车难也日益成为一个突出问题，不少城市推出了智慧路边停车管理系统，该系统基于云计算平台，结合物联网技术与移动支付技术，共享车位资源，提高车位利用率和用户的方便程度。
该系统可以兼容手机模式和射频识别模式，通过手机端APP软件可以实现及时了解车位信息、车位位置，提前做好预定并实现交费等等 *** 作，很大程度上解决了“停车难、难停车”的问题。
二、智能家居
智能家居就是物联网在家庭中的基础应用，随着宽带业务的普及，智能家居产品涉及到方方面面。 家中无人，可利用手机等产品客户端远程 *** 作智能空调，调节室温，甚者还可以学习用户的使用习惯，从而实现全自动的温控 *** 作，使用户在炎炎夏季回家就能享受到冰爽带来的惬意；
通过客户端实现智能灯泡的开关、调控灯泡的亮度和颜色等等; 插座内置Wifi，可实现遥控插座定时通断电流，甚者可以监测设备用电情况，生成用电图表让你对用电情况一目了然，安排资源使用及开支预算;
智能体重秤，监测运动效果。内置可以监测血压、脂肪量的先进传感器，内定程序根据身体状态提出健康建议; 智能牙刷与客户端相连，供刷牙时间、刷牙位置提醒，可根据刷牙的数据生产图表，口腔的健康状况;
智能摄像头、窗户传感器、智能门铃、烟雾探测器、智能报警器等都是家庭不可少的安全监控设备，你及时出门在外，以在任意时间、地方查看家中任何一角的实时状况，任何安全隐患。看似繁琐的种种家居生活因为物联网变得更加轻松、美好。
三、公共安全
近年来全球气候异常情况频发，灾害的突发性和危害性进一步加大，互联网可以实时监测环境的不安全性情况，提前预防、实时预警、及时采取应对措施，降低灾害对人类生命财产的威胁。
美国布法罗大学早在 2013 年就提出研究深海互联网项目，通过特殊处理的感应装置置于深海处，分析水下相关情况，海洋污染的防治、海底资源的探测、甚至对海啸也可以提供更加可靠的预警。该项目在当地湖水中进行试验，获得成功，为进一步扩大使用范围提供了基础。
利用物联网技术可以智能感知大气、土壤、森林、水资源等方面各指标数据，对于改善人类生活环境发挥巨大作用。
趋势和特征
物联网近年来的主要显着趋势是由互联网连接和控制的设备的爆炸性增长。物联网技术的广泛应用意味着从一个设备到另一个设备的具体细节可能大不相同，但大多数人都具有基本特征。
物联网为将物理世界更直接地集成到基于计算机的系统中创造了机会，从而提高了效率、经济效益和减少了人力。
物联网设备的数量在 2017 年同比增长 31% 至 84 亿，预计到 2020 年将有 300 亿台。物联网的全球市场价值预计为到 2020 年达到 71 万亿美元。
环境智能和自主控制并不是物联网最初概念的一部分。环境智能和自主控制也不一定需要互联网结构。然而，（英特尔等公司）的研究发生了转变，将物联网和自主控制的概念结合起来，初步成果朝着这个方向发展，将物体视为自主物联网的驱动力。
在这种情况下，一种有前途的方法是深度强化学习，其中大多数物联网系统提供动态和交互式环境。训练代理（即 IoT 设备）在这样的环境中表现得更聪明，无法通过传统的机器学习算法（例如监督学习）来解决。
通过强化学习方法，学习代理可以感知环境状态（例如，感知家庭温度），执行 *** 作（例如，打开或关闭暖通空调）并通过最大化其长期获得的累积奖励来学习。
可以在三个级别提供物联网智能：物联网设备、边缘/雾节点和云计算。每个级别对智能控制和决策的需求取决于物联网应用的时间敏感性。例如，自动驾驶汽车的摄像头需要进行实时障碍物检测以避免发生事故。
通过将数据从车辆传输到云实例并将预测返回给车辆，这种快速决策是不可能的。相反，所有 *** 作都应在车辆本地执行。集成高级机器学习算法，包括深度学习物联网设备是一个活跃的研究领域，使智能对象更接近现实。
此外，通过分析物联网数据、提取隐藏信息和预测控制决策，可以从物联网部署中获得最大价值。物联网领域使用了各种各样的机器学习技术，从回归、支持向量机和随机森林等传统方法到卷积神经网络、LSTM和变分自动编码器等高级方法。
未来，物联网可能是一个非确定性和开放的网络，其中自动组织或智能的实体（Web 服务、SOA组件）和虚拟对象（化身）将可互 *** 作并能够独立行动（追求自己的目标）目标或共享目标）取决于上下文、情况或环境。
通过上下文信息的收集和推理以及对象检测环境变化（影响传感器的故障）并引入合适的缓解措施的能力的自主行为构成了一个主要的研究趋势，显然需要为物联网技术提供可信度。
市场上的现代物联网产品和解决方案使用各种不同的技术来支持这种上下文感知自动化，但需要更复杂的智能形式，以允许在真实环境中部署传感器单元和智能网络物理系统。
以上内容参考 百度百科-物联网
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