物联网有哪些应用

物联网的应用如下：

1、智慧物流

智慧物流是指在大数据、物联网、人工智能等信息技术支持下，实现运输、仓储、配送等物流各环节的系统感知、综合分析和处理。

目前物联网领域的应用主要体现在仓储、运输监控、快递终端三个方面。通过物联网技术实现对货物和运输车辆的监控，包括货物车辆的位置和状态、温湿度、油耗和货物的速度。物联网技术的使用，可以提高整个物流行业和运输效率的智能化水平。

2、智慧交通

智能交通是物联网的重要体现，它利用信息技术改善交通环境，将人、车、路紧密结合，保障交通安全，提高资源利用率。物联网技术的具体应用领域包括智能公交、自行车共享、车联网、充电桩监控、智能交通灯和智能停车。其中，车联网是近年来互联网公司和各大厂商争相进入的领域。

3、智能安全

这是一个很大的安全物联网应用市场，因为安全永远是人们的基本需求。传统安防非常耗费人力，严重依赖人员，而智能安防可以通过设备实现智能判断。目前智能安防的核心部分在于智能安防系统，将采集到的图像进行分析处理，并进行传输存储。

4、智慧能源与环境保护

智慧能源环保是智慧城市的一部分，其物联网应用主要集中在电、气、水、路灯等能源和公共设施，以及垃圾桶、井盖等环保设备。

比如智能井盖监测水位及其状态，智能垃圾桶自动感应，智能水电表实现远程抄表。将物联网技术，应用于传统电、水、光能设备的联网，通过监控，降低能耗，提高利用效率。

5、智能医疗

在智能医疗领域，必须以人为中心。物联网技术是数据采集的主要方式，可以有效帮助医院实现人和物的智能管理。对人的智能管理是指通过医疗可穿戴设备，传感器对人的生理状态（如心跳频率）进行监测，并将采集到的数据记录到电子健康档案中。

6、智能仓库

物联网一个很好的应用。它能准确地提供仓库管理各个环节数据的真实性，对于生产企业，可以根据这个数据合理的把控库存量，调整生产量。物联网中利用SNHGES系统的库位管理功能，可以准确提供货物库存位置，这就大大提高了仓库管理的效率。
7、智能家庭

物联网的出现让我们的日常生活更加的便捷。不远的将来一台手机，就可以 *** 作家里大多数的电器，查看它们的运行状态。寒冷的冬天，我们可以提前打开家里的空调，回到家就暖暖的。物联网还能准确的定位家庭成员的位置，你再也不用担心孩子跑得找不见人，省心省力。
8、智能农业

物联网在农业中的应用就更加的广泛。监测温湿度，监视土壤酸碱度，查看家禽的状态。在这些数据的支持下，农户就可以合理进行科学评估，安排施肥，灌溉。监测到的天气情况比如降水，风力等又为我们抗灾、减灾提供了依据。提高了产量，降低了减产风险。
9、智能电力

电力工程是一项重大的民生工程，对电网的安全检测是一项必修科目。以南方电网与中国移动通过M2M技术进行的合作为例，因为物联网的运用，使得自动化计量系统开始启动，使得故障评价处理时间得到一倍的缩减。

机械工程师。
机械制造类专业，本科学历以上，在物联网公司负责公司机械项目的设计及研发，根据项目任务，进行机械工程售后维护。
机械类专业是工科中的一个大的学科，是理科生选报的热门专业之一，与电气自动化并列为最强工科，也是以后的热门专业。

随着我国信息技术和自动化技术的快速发展，工程机械也顺应时代需求，逐步进入自动化和智能化应用时代。现代工程机械主要是结合现代科学技术、控制技术和计算机技术，进一步实现自动化和智能化。本文从工程机械的现状出发，阐述了现代化背景下工程机械的发展趋势和新技术，以供参考。关键词:工程机械；发展趋势；新技术介绍随着我国经济的快速发展和社会的不断进步，工程机械的研究领域进入了一个全新的发展阶段，并在该领域取得了一些显著的科研成果。目前，工程机械的电子连接已经从原来的能源连接向智能化、自动化连接转变。相信在未来的工程机械领域，控制工程、计算机技术、电气自动化将会更多的应用到工程机械领域，进而开发出更先进的智能化、自动化技术。一、工程机械研究的发展趋势确定发展趋势是实现工程机械自动化和智能化的主要内容之一。中国工程机械的发展方向应该是向国际先进技术靠拢，这样才能与国际接轨。比如实现机械生产运行中的保护、监控、测量等功能，在未来的发展中实现三者的融合。其次，随着计算机技术和信息技术的不断提高，工程机械将更多地应用先进的智能技术和现代信息技术，使机械制造和运行更加高效快捷。再次，是人工智能技术的融合。如今，机械制造市场的竞争日益激烈。机械制造企业要想在未来的市场中赢得一席之地，需要改变以往的手工 *** 作模式，走向电气自动化的发展道路。人工智能技术是现代计算机技术深化的产物。在人类智能的基础上，对计算机进行模拟、扩展和扩充，从而开发出一种类似于人类智能的新型智能机器。在机械生产中应用人工智能技术，可以实现对整个生产系统的全面监控。如果某个生产环节出现问题，人工智能可以立即发现并快速响应，为维修人员提供维修方案，从而加快机械生产的维修效率，让机械生产更加安全。此外，过去工程机械行业生产新产品时，通常依靠人工分析来判断新产品是否有市场和价值，从R&D到上市需要较长的生产周期，使得产品落后于实际的市场需求。然而，人工智能技术投入工程机械后，摒弃了以往的手工 *** 作，大大缩短了机械产品的生产周期，提高了产品质量，为企业获得了丰厚的收益，并抢先一步赢得了市场，得到了推广。二、工程机械新技术研究1计算机技术。互联网技术是工程机械应用最广泛的技术之一，对工程机械的未来发展具有重要意义。目前，计算机技术在我国工程机械中的应用主要表现在以下几个方面:计算机技术为智能化生产提供了基础支撑，可以称为机械控制系统的符号化应用，其应用范围涵盖了整个机械工程的生产和调节。其次，是机械动员的应用。计算机通过深度物联网实现整个制造项目的调控，对于提高机械生产效率具有重大意义。2神经网络智能自动化技术。将智能自动化技术应用于工程机械，可以极大地促进机械工程的发展，特别是神经网络智能自动化技术的应用。该技术利用仿生学中的控制手段，将不同的网络神经元连接成一个巨大的网络，每个神经元连接起来后，就可以进行有效的控制。神经控制的可靠性高，在大规模数据处理中的应用明显。这种技术类似于人脑的学习能力，所以也可以称为智能自动化技术。将神经网络智能自动化技术应用于数控机床的切割，可以很容易地解决数控机床的不确定因素，保证切割质量。因此，工程机械与神经网络智能自动化技术的有机结合，使得机械生产更加高效和稳定。3预测控制系统。预测控制系统在工程机械的高速液压机中起着非常重要的作用，主要表现在实际施工中机械的高速运转。机械的高速运转会对机械本身产生一定的影响，从而影响机械的效率和质量。通过预测控制系统，可以很好地解决这个问题。随着机械制造业的快速发展，机械的能力、功能、特点等方面都有了显著的提高，设计行业的手段也逐渐完善和丰富。数字技术和智能技术都是与机械制造相关的技术。4智能技术。智能的概念是机器行为在控制理论的指导下，融合人工智能、计算机技术、心理学、生理学等领域，然后进行逻辑智能仿真训练，使机械产品具有自己的逻辑思维判断和一定的推理决策能力，最终实现对机械产品更好的控制和 *** 作。目前，一些机械产品具有一些智能化的特征，而我国未来的工程机械将向自动化和智能化一体化的方向发展，进而逐步提高我国机械产品的应用水平。5灵活的自动化技术。柔性技术与传统技术的最大区别在于，可以根据不同的生产要求改变生产方式。在过去，机械制造通常采用刚性生产。顾名思义，生产方式一旦投入制造，生产线就无法改变。如果机器需要更新，原有的生产线将直接报废。采用柔性自动化技术后，如果需要更改相应的设计需求，只需更改后台程序代码，即可轻松实现机械更新。这种技术相对更方便，可以有效利用流水线资源，大大降低生产成本，进而达到提高经济效益的目的。6综合自动化技术。这项技术将原来的加工流程集中在同一台设备上。在原有的机械生产项目中，同一产品往往需要在不同的工厂生产，一个项目中只生产一个零件或者只生产一个工序。除了成本需求，企业还必须面对小规模或批量需求，这极大地限制了机械制造效率。其次，采用综合自动化技术对机械设备进行统一处理，大大提高了生产效率。三。摘要自动化技术、智能技术和工程技术的融合将是工程机械的主要发展趋势。通过相互补充和合作，工程机械领域将更上一层楼，机械设备将具有功能全面、性能优异、稳定性和可靠性好的优势，符合国家的发展方向，实现民族制造领域的可持续发展。总之，信息时代的到来，使人们和社会对工程机械提出了更严格的要求，这意味着工程机械领域要逐步转变自己的观念，深刻认识到工程机械的发展方向，并将其与现代信息技术、控制技术和自动化技术相结合，开发出更智能化、自动化的机械技术，从而实现工程机械的创新发展。

数据分析、机器学习与物联网
我们当前所处的世界，联网程度不断上升，低成本传感器和分布式智能也在不断普及，产业即将面临这一切带来的革命性的冲击；同时，在此过程中还会产生大量的数据，其规模将庞大到远远超过人类所能处理的范畴。对此，企业是否能足够迅速地适应并演进自身的业务，以维持在竞争格局中所处的位置？面对我们栖身的环境中植入的这些全新的信息来源和智能设备，人类应当如何掌握它们并从中获益？利用不断演进的技术组织机构将需要建立起内部数据仓库，以便能够利用新的数据源和数据流。智能接入设备亦将在某些情况下取代人的角色，它们将能够自行决策、执行自我调整，或是根据需要引发对自身的纠正和修复。在另一些情景中，众多设备的集合将聚集在一起成为完整的系统，这样的系统可以采用新的方法进行优化；而由系统聚集成的系统，将会彼此共享数据，并成为由数据和设备组成的生态系统。机器学习（指从数据中推导出意义的众多方法）注定将成为这个生态系统中的一部分；此外，随着企业着手为物联网（IoT）做准备，传统业务和数据分析技术也同样将被纳入到该生态系统之中物联网——某些人更愿意称之为“万物互联”（Internet of Everything）——正处于不断上升的轨道上。一项Gartner研究指出，在2020年IoT单元的数量将达到260亿，而IoT产品和服务的市值将达到3000亿美元1。另外，GE在工业互联网（Industrial Internet）——这一概念包含用于监控和优化工业设备（例如喷气式引擎、铁路机车、动力涡轮机和制造工艺）性能的机制和应用——领域已经活跃了很长时间。根据GE的估算和预测，在接下来20年中，工业互联网将帮助全球GDP产值提高10到15万亿美元（没错，万亿量级）。当然，围绕着已问世的全新技术和正在逐步浮现的技术概念，市场中充斥着大量炒作。例如，Gartner备受争议的 “成熟度曲线”（注：也有些人使用“炒作周期”这一贬义说法）报告就把IoT摆在了“翘首以望的顶峰”的位置上（而大数据作为之前的热点，已经进入了“理想幻灭的低谷” 3）。然而，哪怕企业家们为之表现出群情激昂的兴奋，或是记者们在笔下展现出了对未来的狂热展望，在现实中依旧存在着大量的挑战，组织机构必须克服它们，才能够真正乘上这次技术演进的东风。挑战组织机构必须聚焦于：了解产品技术和IT领域中，企业能力的相对成熟度；了解可以纳入哪些类型的IoT功能，以及新能力将会在哪些方面对客户价值带来影响；了解机器学习和预测分析模型的角色；基于市场变化的迅捷程度和竞争对手的相对敏捷度，重新思考业务模型和价值链。接下来，让我们对这些挑战逐一进行更详细地分析。理解产品和IT成熟度可以从产品和IT两个维度分别进行分析。首先，产品组合的成熟度如何？它是属于变更较缓慢且逐步演进的传统类型的产品，还是属于前进速度更快，同时具有更复杂生态系统的产品？矿产设备在技术上非常复杂。并且，与科学研究仪器相比，它拥有更为漫长的设备生命周期，和相对更缓慢的演进速度。然而，这并不意味着科研仪器的公司，在利用IoT产品进行系统优化方面更具优势。另一个需要考虑的因素是IT流程的成熟度。各种类型的组织机构都可能会因采用IoT而获益；然而，要想达成这一目标，它们所需采用的模型却各不相同。让我们进一步分析一下IT成熟度水平这个因素。举例来说，科学研究仪器供应商或许拥有先进技术，但却可能缺乏强有力的IT架构、流程和IT治理能力。与之相反，矿业设备制造商或许拥有非常成熟的内部IT流程。对科学研究仪器公司而言，IoT将让它们能够对安置在现场的仪器设备进行功能升级；但面对由多种类型设备组成的实验室信息生态系统库，公司并不一定愿意尝试去进行优化。（当然，以IT作为成本中心——例如内部IT管理——方面的成熟度不足，并不等于以IT作为利润中心——例如IT产品——方面成熟度的缺失；但当开发或拓展IT服务的时候，许多组织机构都选择在现有的基础IT能力之上构建。）在去年的哈佛商业评论（Harvard Business Review）中，讨论了一个矿业设备领域的例子：Joy Global是一家矿业设备制造商，其专家团队横跨与采矿作业相关的多种系统和流程。Joy Global以此为依托，针对来自多家供货商的一系列设备，提供监控、维护和优化的服务4。了解IoT能力接下来，应该考虑一下使用智能联网设备中的哪些能力。刚刚提到的哈佛商业评论刊登的文章4指出，IoT包含四种类型的能力：监视——传感器提供关于运行环境、产品使用和性能方面的数据；控制——可以控制并定制个性化产品功能；优化——来自监视与控制的反馈回路，能够提供更高的效率、更好的性能、预防性维护，以及诊断和修复；自治——监视、控制和优化将支持独立运行、不同系统间的协作、与环境交互、个性化、补给，以及自我诊断和修复。这四个层级的能力，将为重新定义供应链并重新配置价值链提供支持。我们不应该抱有产品的功能应固定不变的观点；相反，我们应该认为它们将更具灵活性和适应性。那些智能联网设备和产品将具有可变特性，并能够随着用户需求的变化而改变。在数年以前，软件制造商就已经认识到了这一点。而现在，物理对象也正在逐渐转变为软件驱动功能的载体或容器。上述这些层级的能力要求越来越精密的数据分析方法——从收集和应用数据，到支持算法自身运用数据并在同时进行学习。第一个层级的能力——监视——将成为一套实时的机制，我们可以运用它更好地了解现场情况和用户需求，并提供新的能力。这意味着组织机构的传统产品和服务将不再泾渭分明，而且二者的边界将彼此渗透。在过去，现场设备的维护由某个现场服务承包公司承担，设备制造商的业务并不涉及此环节。而在智能设备与监视能力结合后，设备可以在故障发生前将所需的服务提前告知制造商。同时，设备制造商也可以将常规维护纳入自己的服务范畴。不过，如果利润和物流对组织机构而言是个问题的话，那么复杂的维修工作将依旧由专业承包商完成。这一“去中介化”(disintermediation)的模式也可以运用到分发链中。设备可以自动发起补充供应的请求，从而降低甚至消除供应链中的物流和库存压力。控制是建立在监视之上的更复杂的应用。我们可以监视设备运行情况，并通过控制设备的多个部分或多个系统，来扩展人工干预的边界。想象一下，在 *** 作大部分功能都是自动化执行的系统或机器时，人类所扮演的角色：人类指导机器运转，并寻找系统设计的时候没有预料到（或是基于经济划算的角度未设计应对预设）的边界条件、异常和例外。接下来，人类使用自己的判断做出变更、纠正或调整。我们并不需要（在空间上）与设备在一起，或许我们也无需实时监视它们（这取决于流程）。我们通过监视层面采集数据并进行处理（某些数据处理必须在特定时刻完成），并通过控制层面将这些数据实时（或准实时）地运用到设备或装置的运行上。需要组织机构做出的战略决策是，是否以及何时在产品中提供更多的控制能力，以及是将其作为一种服务向客户开放，还是让客户拥有这些功能。第三个层级的能力——优化——可以拓展到某个单体对象、一系列对象，或是一套由来自多家制造商、使用不同技术的对象组成的生态系统的表现方面。是否将提供的服务拓展到这一领域，取决于围绕着价值链和流程边界的知识和经验的水平。前面提到的矿业的例子，反映出Joy Global与供应商相比的优势，主要在于拥有在流程生态系统中更加聚焦的视角。以卡车制造商为例，它无法很好地优化复杂的矿业设备，但却会凭借对自己的一系列卡车（以及潜在的一系列其他制造商生产的卡车）进行优化而获益——如果行业动态确实具有商业意义的话。要将优化的范围延伸到独立运行，还需要对这三个层级的能力进行一些拓展，以支持与环境及其他系统进行受限程度更低的交互。自治要求围绕着算法提供更多的智能，以便应对计划外的情况——程序员和系统工程师未能明确设计这些情况下的方案。自主运行需要整合具有适应性的机器学习方法，以应对新出现的情况，并将之纳入到用于监视、控制和优化的核心算法中。了解分析和机器学习2014年11月，施乐公司帕洛阿尔托研究中心的Mike Kuniavsky在IDTechEx上进行了一场名为“IoT领域中预测分析方面的用户体验”的演讲。在演讲中他表示，我们应该将几乎所有功能都存放（或是在不久的将来存放）在云上。数据和功能可以从任何位置、通过任何设备访问。而专业设备则提供用户访问数据的环境。健康手环可以通过iPhone或笔记本电脑，在特定的锻炼环境中访问用户的身体健康数据。在这种情况下，健康手环扮演了IoT传感器的角色，同时也提供了访问和使用数据的一种途径，而且它还通过软件功能包含了其他一些设备（例如计步器）的能力。设备上产生的数据可以为厂家提供额外的洞见，帮助其了解消费者的使用情况和喜好，并藉此升级功能或开发新特性。如果汇聚来自用户群的数据并结合其他数据集，那么新的洞见可以阐明流行病方面的数据、人群活动水平、生活方式和人口统计数据。对市场人员、健康服务提供者、保险公司和政府机构来说，这些信息具有宝贵的价值。（当然，我们必须认真对待隐私和数据使用许可方面的责任。）我们可以使用机器学习算法，基于这些数据模式作出预测。例如，在一份来自Mayo Clinic的研究中，发掘出了活动数据与心脏病人恢复速度的相关性5。同样的机器学习和预测算法也是许多联网智能消费设备的基础。例如，Nest恒温器是一套能够使用数据模式的设备，它预测消费者对于某个特定房间、在一天中的某个特定时刻的温度要求。（另一个控制和优化的例子体现在聚居区的层面。在获得了业主许可的情况下，电力设施可以通过远程调节的方式，控制成百上千的Nest设备，将室温调高或调低几度，从而完成高峰期的用能负载调度）。这类消费设备涵盖了从声音模式（例如亚马逊的个人助理输入设备Echo6）到更复杂的行为和活动模式（例如捷豹的路虎监视系统，它依赖于一套复杂的软件系统，该系统让汽车能够学习、预测和检查，并提醒车上的乘客帮助驾驶员自动委派次要任务，以便驾驶员将更多的注意力集中在驾驶上7）进行学习的范围。优化算法通过使用机器学习机制，来利用从动态环境下交互的传感器和智能设备传回的数据。算法不能基于特定的参数，精确地预测这些多变的情况，而是需要不断地感知、响应并适应。例如，随着汽车从驾驶员身上分担了更多的责任，它们需要与周边环境中更多的数据来源进行交互（传感器、灯光、其他车辆等等）。在工业自动化、物流和交通运输、电力网络与能源系统、交通管理、安全系统以及其他“系统的系统”等领域中的各类应用，都将让机器直接与其他机器进行交流。此外，这些应用还将基于能够演进和自适应的算法，帮助机器翻译数据流，从而使机器能够依据给定的运行参数达到要求的最终状态。反思业务模型和价值链智能联网设备要求组织机构重新检视，它们处在市场中的什么位置、以什么方式创造价值，以及这些价值将如何随着竞争环境和信息生态系统的演进而增加或减少。分析将帮助验证某些决策（例如，在对特性进行变更或是增加服务和功能后，获得实时使用数据）；不过，市场新进入者和新的价值链结构或许会对业务模式带来巨大的转变，而基于公司传统业务模式做出的分析将不再具有相关性。因此，产品或服务的基础，或许会转变为来自传统产品的数据流，而不是来自产品本身的收入。新的业务模式将得以延展，甚至有可能远远超出产品本身的范畴，覆盖上游供应商或下游消费者。最重要的是，所有这些可能性，都会要求组织机构拥有围绕着其内部数据健康度和用于分析的基础设施的基础能力：数据“打捞”（curation）、所有制和质量标准、具有一致性的企业架构、干净整洁地集成在一起的系统、自动化的数据载入流程，以及成熟的分析专家。如果欠缺或未能有效管理这些基础条件，组织机构将很难进行快速反应，并演化出新的分析和数据管理功能与能力。IoT将基于数据流和复杂的方法，从信息中获取洞见，并通过与企业知识整合，将之运用到价值创造方面。而不具备这些能力的组织机构将在市场上落后，或是降级到低价值、低利润的层次。数据被称为“新的石油”——我们可以拓展这一比喻，这意味着通过分析能力中的知识提炼环节，数据将被精炼为高价值产品。组织机构现在就需要在构建此类基础设施的方面投入资源，以便为接下来数年中应对供应链和价值创造环节的转型、扰动和颠覆做好准备。信息敏捷性将成为必备的核心能力。

物联网的应用如下：
1、智能仓库。物联网一个很好的应用。它能准确的提供仓库管理各个环节数据的真实性，对于生产企业，可以根据这个数据合理的把控库存量，调整生产量。物联网中利用SNHGES系统的库位管理功能，可以准确提供货物库存位置，这就大大提高了仓库管理的效率。
2、智能物流。运用条形码、传感器、射频识别技术、全球定位等先进的物联网通信技术，实现物流业运输、仓储、配送、装卸等各个环节的智能化。不仅货物运输更加的自动化，而且作出的全面分析还能及时的处理问题对物流过程作出调整，优化了管理。大大提高了物流行业的服务水平，还节约了成本。
3、智能医疗。利用物联网技术，实现患者和医务人员、医疗机构、医疗设备的互动，实现医疗智能化。物联网医疗设备中的传感器与移动设备可以对患者的生理状态进行捕捉，把生命指数记录到电子健康文件中，不仅自己可以查看，也方便了医生的查阅，实现远程的医疗看病。很好的解决当前的医疗资源分布不均，看病难的问题。
4、智能家庭。物联网的出现让我们的日常生活更加的便捷。不远的将来一台手机，就可以 *** 作家里大多数的电器，查看它们的运行状态。寒冷的冬天，我们可以提前打开家里的空调，回到家就暖暖的。物联网还能准确的定位家庭成员的位置，你再也不用担心孩子跑的找不见人，省心省力。
5、智能农业。物联网在农业中的应用就更加的广泛。监测温湿度，监视土壤酸碱度，查看家禽的状态。在这些数据的支持下，农户就可以合理进行科学评估，安排施肥，灌溉。监测到的天气情况比如降水，风力等又为我们抗灾、减灾提供了依据。提高了产量，降低了减产风险。
6、智能交通。物联网将整个交通设备连在一起。主要是用图像识别为核心技术。可以准确的收集到交通车流量信息，通过信号灯等设备进行流量的控制，这个技术的运用，会让堵车成为历史。管理人员利用这个技术能将道路、车辆的情况掌握的一清二楚，驾驶违章无处可逃，交通事故也能及时的得到处理。人们的出行得到了很大的方便。
7、智能电力。电力工程是一项重大的民生工程，对电网的安全检测是一项必修科目。以南方电网与中国移动通过M2M技术进行的合作为例，因为物联网的运用，使得自动化计量系统开始启动，使得故障评价处理时间得到一倍的缩减。

1、能源环保
在能源环保方面，与物联网的结合包括水能、电能、燃气以及路灯、井盖、垃圾桶这类环保装置。智慧井盖可以监测水位，智能水电表可以远程获取读数。将水、电、光能设备联网，可以提高利用率，减少不必的损耗。
2、医疗
利用物联网技术可以获取数据，可以完成人和物的智能化管理。而在医疗领域，体现在医疗的可穿戴设备方面，可以将数据形成电子文件，方便查询。可穿戴设备通过传感器可以监测人的心跳频率、体力消耗、血压高低。
3、建筑
建筑与物联网的结合，体现在节能方面，与医院医疗设备的管理类似，智慧建筑对建筑设备感知，可以节约能源，同时减少运维的人员成本。具体是用电照明、消防监测、智慧电梯、楼宇监测等方面。
4、零售
零售与物联网的结合体现在无人便利店和自动售货机。智能零售将零售领域的售货机、便利店做数字化处理，形成无人零售的模式。从而，可以节省人力成本，提高经营效率。
5、农业
农业与物联网的融合，表现在农业种植、畜牧养殖。农业种植利用传感器、摄像头、卫星来促进农作物和机械装备的数字化发展。

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