物联网对未来有什么影响？

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

AI 科技 评论按 ，4 月 25 日，在由涂鸦智能联合知名 财经 媒体《新财富》、人工智能领域知名媒体《全球智能化商业》共同举办的「全球智能化商业峰会」上，斯坦福大学荣誉教授、新西兰皇家学会荣誉成员、世界级算法专家 Michael Saunders 进行了以「基於约束优化的算法：通用软件的益处」为主题的演讲。

Michael Saunders 曾任斯坦福大学管理科学与工程系教授。目前，他是斯坦福大学荣誉教授、数学家、世界级算法专家，工业与应用数学学会会士，新西兰皇家学会荣誉成员，斯坦福大学发明名人堂成员。

Michael Saunders 教授师从科学计算之父 Gene Golub，于 1972 年获得了斯坦福大学计算机科学博士学位，作为计算机领域的「大咖」，他曾获数学程式设计学会「William Orchard-Hays 奖」及工业与应用数学学会「暹罗线性代数奖」。据了解，目前其用于矩阵方程式和优化问题的数学算法在全球被广泛使用。Michael Saunders 教授曾为通用电气、波音公司等提供咨询服务。

Michael Saunders 教授的研究领域包括人工智能、大规模科学计算、大数据分析、系统优化、稀疏矩阵解法、软件工程、AIoT 等。

在他看来，互联互通一直都是 AIoT 产业的优化难题，例如此次会议的主办方涂鸦智能也推出了类似技术希望解决信息孤岛的问题，Saunders 教授在此领域贡献突出。

以下是此次 Michael Saunders 教授的演讲和专访纪要，AI 科技 评论做了不改变原意的整理：

大家好！谢谢今天来现场的各位嘉宾，我很高兴来到中国。不好意思，我是新西兰人，我会说一点法语，一点西班牙语和一点英语，但是中文要难得多。

今天我想要和大家讲的是「约束优化」，在这之前，我想先谈一下为什么我会去斯坦福大学并参与计算机相关的科研，并谈谈关于约束优化的 历史 。

从新西兰到斯坦福，专注于「约束优化」

1972 年，我取得了在斯坦福大学的博士学位，我返回新西兰并以为我会就此永远待在新西兰，但斯坦福大学教授 George Dantzig，线性代数之父，他开始了系统优化实验室（SOL）计划，并且邀请我回到斯坦福。

在我参与系统优化实验室之时，Dantzig 教授负责建立经济和能量模型，而我则专注于非线性目标函数，并且研发 MINOS 优化软件的初始版本，以解决这些模型的问题。

当时，斯坦福大学教授 George Dantzig 提出了一种新的算法优化——即「约束优化」。这是一个很难的研究课题，它是在一系列约束条件下，寻找一组参数值，使某个或某一组函数的目标值达到最优。「约束优化」本质上是一个线性代数问题，通过软件来实现优化分析。

到了 1980 年代，我又延伸了 MINOS 用以处理一些非线性约束条件，并且我们开发了其他的约束优化软件用于通用电气和 NASA。

在 1990 年，我们的软件被用于温室效应模型，以及航太的优化问题，例如飞机和太空船的轨道优化。

我有一个做航空器的双胞胎兄弟大卫，他从 1975 年起，就在 NASA 的艾姆斯研究中心（Ames Research Center）工作，他利用了我们的优化软件设计超音速飞机、新型的太空梭和太空舱，虽然当中有些项目后来被取消了。

当然，我们的算法优化也用在了其它很多领域。比如，控制机器人的运行轨迹；还有医疗领域，我们可以瞄准 X 光光束，帮助医生进行放射治疗。

优化对航空应用至关重要

我们的软件被用于很多 NASA 很多航空项目，比如：

以上问题都离不开优化。

在 2010 年，我参与设计了有阿波罗 20 之称的宇宙飞船猎户座（Orion），猎户座和阿波罗的外形相似，但体型大得多。大卫优化了猎户座的防热罩的曲度，他发现 50 年前，阿波罗的设计师选择的外形就是一个最优化的形状。

最近，我们的优化还被用于世界上最大的飞机」Stratolaunch」, 它于 2019 年 4 月 13 日在加利福尼亚州完成首飞。Stratolanuch 配备有两个机身，和六个波音 747 引擎，它的机翼展开比一个足球场的长度还长，它可以载着一个火箭或者是小型的太空船到 11000 米的高空，并且将其发射到轨道上。大卫改善过后的优化结果显示，Stratolaunch 如果在 2500 公里的距离就开始降落程序，那会有点过早。

优化软件和应用相辅相成

算法优化帮助我们做了很多解决方案。

在 20 年前，我们使用 PDCO 软件来做信号分析（基追踪降噪，BPDN），我们现在使用同样的软件做不同的应用：分析低频核磁共振信号，用以分析某些东西的组成，例如橄榄油或者是生物柴油，我们既有的软件找到了新的应用方式。

有时，新的应用会引领我们创造新的算法。例如系统生物学里头的多维度模型问题没办法以现有的软件解决，我们就使用了双精度型和三重精度型版本的优化 MINOS 软件，开发了 DQQ 程序。

我们还开发了 NCL 算法来解决税法模型，此前，这是无法通过既有的软件去解决的。NCL 解决了一系列很大但容易解决的优化问题。令人意外地，我们发现如何通过内部方法促进优化，来」热启动」(warm start）每一个大难题。热启动通常是无法通过内部方法实现的。因此，全新的高难度应用促使我们催生了新的通用软件，这是个非常有趣的过程。

总结一下我的演讲主题，当我们设计一个优化软件时，我们总是希望打造一个「万用型」的软件，让其能够物尽其用。但老实说，我们永远不知道，是什么样的人在使用我们的软件，有时候，软件会帮助科学家发现针对新兴应用的优化解决方案，这带给我们立即的成就感。但有时候则正好相反，是新兴的应用迫使我们用新的方式结合既有的软件去设计新的算法。

在未来，我们会看到很多像自动驾驶车这样的应用，而自动驾驶安全的重要性和太空船的发射及降落不相上下。优化系统在未来的医疗领域也将大放异彩，它可以使精准医疗成真，它已经让放射疗法变得更精准快速了。

在演讲之后，AI 科技 评论对 Michael Saunders 教授做了一次专访。

AI 科技 评论：今天很高兴有这个机会来采访您！第一个问题，您能不能谈一谈您自己是如何结合研究与业界的应用，您参与过哪些具体的案例？

Michael Saunders： 我的应用案例在我的演讲中提了很多，其中有一些很重要的案例，比如在药物治疗、制造、航空航天、系统生物学和核磁共振等方面。就像我之前说的，我们不知道有谁会用我们的软件，但通用型的软件本来就会鼓励更多的新兴应用诞生。我最喜欢的事情就是别人敲我的门说，「教授，我有个优化问题，请问你可以帮忙吗？。」我希望大家敲我的门。

AI 科技 评论：您是如何看待人工智能、IoT 与系统优化之间的关系？

Michael Saunders： 人工智能涵盖了许多层面，包括数学和计算机科学，求解具有大规模变量方程的极小值问题通常是优化领域的代表性案例。

经典的 SVM 方法解决的是更为复杂的问题，我们已经证明了我们的 PDCO 解决方案是一个比现有的方法更能规模化应用的解方。

物联网包括了感测器，我们用优化方法研究了无线感测器网络（Wireless Sensor Network），用以侦测感测器在哪里。每个感测器都能自主侦测它和其他临近感测器的距离，举例来说，我们可以从一个直升机上面把感测器丢入森林中，让其自动感测是否有森林大火发生，其中只有寥寥数个感测器需要知道具体位置。

AI 科技 评论：千百个 Sensor 之间的互联是吗？

Michael Saunders： 我的 PhD 学生 Holly Jin，在她的博士论文中，她可以精准地定位数千个感测器，这对于大型的森林来说很重要。同样地，如果消防员或矿工佩戴感测器在身上，同样的优化方法也可以用于森林大火或倒塌的矿坑中搜索他们的位置。

AI 科技 评论：现在人工智能技术在中国特别火热，作为这方面的专家，您觉得人工智能技术未来突破点在哪里，这一技术的走向如何？

Michael Saunders： 这是一个很好的问题，人工智能技术已经发展很久了，1967 年，当我还在斯坦福大学念 PhD 的时候，人工智能就已经是一个计算机科学的研究主题了，如果 AI 是泡沫的话，泡沫早就破掉了。

自动驾驶车对于未来的人工智能研究领域来说，是一个很大的挑战，特斯拉创始人马斯克期待特斯拉自动车在今年底就可以自己在路上跑，并且车子还可以在行程之余去接送其他乘客为车主赚钱。我们不清楚这个愿景是否能实现，特斯拉声称他们有一个芯片的运算速度是其他芯片的二十一倍，这是一个很了不起的进展，这让我们离未来的 AI 又更近了一步。

AI 科技 评论：主要是芯片优化？

Michael Saunders： 刚才我们问题就是说，未来的 AI 应用方向，一个是自动驾驶，这是一个非常大的方向，会彻底改变我们的生活方式。我看好自动驾驶的未来。

观众提问：现在机器学习有两种方式，一个是监督式的，一个是非监督式的，您认为哪一种比较有发展潜力？

Michael Saunders： 机器学习的方式有三种：监督学习，非监督学习和强化学习。我认为监督式学习和非监督式学习都是很重要的，研究者们永远都在试着改善它们所使用的方法，我认为在未来，这两种形态的学习方式都会持续进化。

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自动驾驶需要联网。对于高速行驶的车辆来说，网络需要满足低延迟和高可靠的关键特点，不能像手机信号一样延迟不可控。所以需要对所用的4G、5G技术，针对车联网场景进行一些优化，使它能够达到车车之间通信的一个更好需求。
根据个人认知车联网是物联网的一个局部应用，以车为终端，通过无线或有线进行链路连接的各种设备组成的子网。它可以对车的信息进行收集与共享，再通过信息的处理，实现车与路、车与人、人与人、人与第三方服务商的沟通，让汽车生活更加智能。

一、车联网是跨行业跨领域的集成系统，需要各个领域的公司通力合作、共同开发在未来的车联网系统里，各个大数据平台将实现互通互联，最终形成一个巨型数据仓库。而每一辆车都是这个数据仓库的一个节点。车辆行驶过程中产生的各种数据，源源不断的汇集到数据仓库，由云计算系统对数据进行“精挑细选”的过滤，再由数据分析系统根据不同行业对车辆信息数据的不同需求，将分类后的数据进行实时共享。以便为汽车及驾驶员提供实时、准确、有效、贴心的个性化服务。包括但不限于：人与车智能交互、车与车智能交互、车与周围设施智能交互、车辆周围环境监测（空气质量、污染指数、天气情况）、车辆路径智能规划、交通情况实时预警、车辆自动安全驾驶、驾驶员身体状况、驾驶水平监测、驾驶员实时违章预警、车辆突发危险处理等等。

二、通过“车联网”系统，汽车将具备高度的智能化，成为未来智能化社会的一块组成部分至于未来无人汽车对于公路货运的影响，本人觉得未来无人驾驶技术不会首先实际应用在货车上，应该先在私家车或出租车等小车上应用无人驾驶技术，等待技术和市场逐步成熟后，再应用到其它类型的车上。货车一般体量巨大，若首先应用无人驾驶技术，高速行驶的威势，恐怕会对其它有人驾驶车造成恐慌，待到公路上的车大部分都实现无人化驾驶后，所有的车通过车联网互连，相遇时自行交换彼此的线路，速度，角度等行驶信息，再通过联网计算，细微调控，就可以飞速在公路上奔驰，安全而高效。

（图/文/摄： 问答叫兽） Model Y Model 3 Model X AION V 理想ONE 小鹏汽车P7 @2019

物联网相信大家都不陌生吧，他的概念也很简单--万物互联，也就是通过安装软硬件之后，都可以连接到一个大的网络当中的一切物品，那么这些物品连接为一体有什么用途呢，也就是物联网都有哪些用途呢？今天小编悟空就和大家聊聊此事。

物联网的用途非常广，涉及到我们生活的方方面面，比如说交通、物流、医疗、农业、牧业、安全等方面。

一、物联网在交通中的作用

自动驾驶大家都听说过吧，就是不需要驾驶员，汽车能够按指定线路进行运动的情况，汽车在无人驾驶的时候，可以自动识别路况，可以自行从出发点到终点运动，这种情况就叫做自动驾驶，自动驾驶是如何实现的呢，其实它的实现是依赖于物联网的，比如路况识别，当一切物体都连入物联网之后，什么时间，什么位置，有什么物体出现都有一个确定的信息，比如一辆汽车几点几分出发，几点几分到哪个路口，几点几分会在哪里与什么其他车相遇，都有一个明确信息，当物联网实现的时候，自动驾驶就会能够顺利实现，当然这个对实时信息的获取要求比较高，当一切物体都联网的时候，就是无人驾驶顺利实现的时候。

二、物联网在物流中的作用

物流包括运输、保管、装卸搬运、包装、流通加工、配送以及信息传递等环节，我们以配送环节为例，来说明物联网在物流中的作用。我们知道，现在人们通过网上购物的习惯已逐步养成，这就催生了送货环节的物流业的诞生，而全国各地物流包裹非常繁多，那个地点哪个时间段，有多少包裹可以同时递送呢，这个就可以通过物联网来解决这个问题，比如说某城市的某一个小区，明天要传送多少个包裹，其实可以通过物流信息平台来确定，也就是投送点的包裹可以划分到小区，统计结果给出之后，快递员只需要找到这些包裹，分装到同一个袋子当中，就可以一次性的将这些包裹递送给这个小区的用户。

三、物联网在医疗中的作用

当可穿戴设备连入物联网之后，这些设备测得的健康信息就可以传递给一台分析的服务器，这台服务器根据各个穿戴设备传递来的这个人的健康信息，进行分析，就可以知道一个人的身体状况，当这个人的身体状况出现不健康的苗头的时候，可以及时显示出来并反馈给这个人，当然如何身体有病况的时候，也可以将病情分析出来反馈给这个人，那么这个人就可以及时的得到健康预警或者治疗建议。

四、物联网在农牧业中的作用

现在的AR、VR、MR的设备可以检测到植物的生长情况，再根据其他设备对植物的水分、肥料等的监测，可以清晰的知道植物的生长情况，什么时候该浇水，什么时候该施肥，一目了然，到时，浇水设备会按植物需求量进行自动的浇水，施肥设备会自动的按植物的需求量进行施肥，这些就是物联网在农业中的应用

五、物联网在安全中的作用

现在的传感器比以前更加智能，比如你们家的燃气管道是否漏气，管道是否需要进行更换，无人机可以检测到林区是否发生火灾，自动驾驶过程中是否需要人工干预汽车运行等都会有清晰的数据展示。

以上就是物联网在交通、物流、医疗、农业、牧业、安全等方面的应用，总之，随着时代的发展，人们的生活将会变的更加便利，人们对物联网的依赖程度也会越来越高，如果您想在未来能够取得更好的发展，就需要从现在就开始布局物联网。

车联网是5G创新物联网的一个重要部分，是未来的交通系统的发展方向。应用车联网的道路会对车辆和道路全程监测，道路更加通畅，出行更加安全快捷。目前，车联网在我国还没有完全投入使用，有很多技术需要提高和进一步发展完善。车联网系统可以混合多种无线通信技术，如蜂窝网络可以提供及时的互联网接入；短距离通信如DSRC，WiFi能够提供车辆实时变化的数据；GPS技术可以对车辆精准定位。

物联网的十大应用：智能家居、可穿戴、智慧城市、智能电网、工业互联网、连接车、联网医疗（数字医疗/远程医疗/远程医疗）、智能零售、智能供应链、智能农业。

智能家居

每当我们想到物联网系统时，最重要、最高效的应用就是智能家居，它在所有渠道中都是最高的物联网应用。寻找智能家居的人数每月增加约60000人。另一件有趣的事情是，物联网分析智能家居数据库包括256家公司和初创公司。现在，越来越多的公司积极参与智能家居以及该领域的类似应用。智能家居初创公司的预计资金额超过25亿美元，并以快速增长的速度增长。创业公司名单包括著名的创业公司名称，如AlertMe或Nest，以及一些跨国公司，如飞利浦、海尔或贝尔金。

可穿戴

就像智能家居一样，可穿戴设备仍然是潜在物联网的热门话题。每年，全球消费者都在等待最新的苹果智能手表的发布。除此之外，还有很多其他可穿戴设备可以让我们的生活变得轻松，比如索尼SmartB Trainer、LookSee手镯或Myo手势控制。

智慧城市

智慧城市，顾名思义，是一项重大创新，涵盖了从水分配和交通管理到废物管理和环境监测的各种各样的使用案例。它之所以如此受欢迎，是因为它试图消除城市居民的不适和问题。智能城市部门提供的物联网解决方案解决了各种与城市相关的问题，包括交通、减少空气和噪音污染，以及帮助城市更加安全。

智能电网

智能电网是物联网技术的另一个突出领域。智能电网基本上承诺以自动化方式提取有关消费者和电力供应商行为的信息，以提高配电的效率、经济性和可靠性。每月41000次的谷歌搜索证明了这一概念的流行。

工业互联网

考虑工业互联网的一种方式是查看发电、石油、天然气和医疗等行业中的连接机器和设备。它还利用了计划外停机和系统故障可能导致危及生命的情况。嵌入物联网的系统往往包括用于心脏监测的健身带或智能家用电器等设备。这些系统功能齐全，易于使用，但不可靠，因为如果发生停机，它们通常不会造成紧急情况。

连接车

互联汽车技术是一个由多个传感器、天线、嵌入式软件和技术组成的庞大而广泛的网络，有助于在复杂的世界中进行通信导航。它有责任以一致性、准确性和速度做出决策。它还必须是可靠的。当人类将方向盘和制动器的控制权交给目前正在高速公路上测试的自动驾驶车辆时，这些要求将变得更加关键。

联网医疗（数字医疗/远程医疗/远程医疗）

物联网在医疗保健领域有多种应用，从远程监控设备到先进技术，从智能传感器到设备集成。它有可能改善医生提供医疗服务的方式，并确保患者的安全和健康。医疗物联网可以让患者花更多时间与医生互动，从而提高患者参与度和满意度。从个人健身传感器到外科手术机器人，医疗领域的物联网带来了新的工具，这些工具采用了生态系统中的最新技术进行更新，有助于发展更好的医疗保健。物联网有助于医疗改革，并为患者和医疗专业人员提供口袋友好型解决方案。

智能零售

零售商已开始采用物联网解决方案，并在多个应用程序中使用物联网嵌入式系统，以改善商店运营、增加购买、减少盗窃、实现库存管理和增强消费者的购物体验。通过物联网，实体零售商可以更有力地与在线挑战者竞争。他们可以重新获得失去的市场份额，吸引消费者进入商店，从而使他们更容易在省钱的同时购买更多商品。

智能供应链

几年来，供应链已经变得越来越智能。提供解决问题的方案，例如在货物在路上或运输途中跟踪货物，或帮助供应商交换库存信息，是一些流行的产品。通过启用物联网的系统，包含嵌入式传感器的工厂设备可以传输有关不同参数的数据，如压力、温度和机器利用率。物联网系统还可以处理工作流程和更改设备设置以优化性能。

智能农业

智能农业在物联网应用中经常被忽视。然而，由于农业经营的数量通常是偏远的，而且农民从事的牲畜数量很大，所有这些都可以通过物联网进行监控，并可以彻底改变农民日常经营的方式。但是，这一想法尚未得到大规模关注。尽管如此，它仍然是不应低估的物联网应用之一。智能农业有可能成为一个重要的应用领域，特别是在农产品出口国。

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