万亿市场的物联网，高新兴遭遇巨亏，这是风口还是泡沫？

随着快速无线网络的迅猛发展，万物互联从可能逐渐变成了现实，帮助催生出了一个全新的“物联网”产业。

高新兴，就是这个产业当中的一家企业，业务集中于“车联网”与“警务执法”。因为经营中面临客户订单数量波动，还因为面临不计其数同业企业的先进产品竞争，它的经营规模与利润，都出现了明显下降；事实上，它的利润表现，其实一直在连年亏损。

行业价值

比如地震监测、比如水位监测，……在这类场景，经常需要反复采集数据，准确记录数据，对数据集中加工分析。

如果采用人力来完成，第一费时费力、采集到的数据除了数量稀少之外准确性也经常得不到保证，第二在更多的需要监测的场所，因为自然条件过于恶劣，而根本无法派人前往。

因为在生产领域存在大量这样的需求，还因为作为新兴产业得到政府部门、政策支持，所以能够帮助相关行业实现这类需求的物联网基础设施，就演变成了一个规模日渐庞大起来的行业。

在物联网发展过程中，它所提供出的远距离控制能力，还逐步应用到了更广泛的自动化设施上面，帮助节省了大量人力的同时，也同时能够提升不同场景下数据监测的准确性和效率。

市场形势

与千禧年初中国互联网市场的表现并没有多少不同，物联网当前也正处在这样一个“群雄并起”、让人根本看不清哪一家将更长久发展存在的阶段之中。

如果说行业企业应用，与我们一般用户尚存在一定距离，从而难让我们感知到行业的最新进展的话；那么，几乎直接面向消费领域的各类智能开关，应该说就能让我们一般用户一窥行业成长的端倪。

作为末端消费者，我们如今在消费产品的应用当中，经常已经看到各类物联网云平台的宏大气魄。作为研究人员，我们还能看到面向拥有各类消费产品线的企业所提供的为数众多的物联网开发板。但这些物联网公司，能否最终发展壮大、被海量用户最终认可保留下来，最终成长为新产业中的“巨头”，也的确还是个未知数。

展望

就像整车产业的发展，对汽车零部件产业所产生的巨大拉动那样；

毫不怀疑，物联网应用产业的进步，也将会培育出一大批关键配件（从传感器，到5G通信模块，再到物联云）厂商。

并且，我们也能够预料，在各类物联云平台当中，在对行业而言成熟的盈利模式建立起来之后，必将会涌现出不亚于任何一家互联网公司的规模浩大用户众多的大型企业。

且让我辈拭目以待。

中国物联网三网大循环不是国家支持项目。

中国物联网是互联网的升级板，物联网话语权属中国，所以叫中国物联网。物联网是信息网络的高科技称呼，是信息传播工具。

由中国政府控制运营。中国物联网与中国物联网三网大循环的所谓分享经济平台没有关系。它源于过去的平安116系统所发起的LCF项目。

只是把中国物联网拿来冠名吸引无知的部分人来做它这个可能成为2018年第二大金融传销庞氏大骗局。运作方法是挂羊头卖狗肉。

扩展资料：

八大项目指的是

1、高端装

2、信息网络

3、集成电路

4、新能源

5、新材料

6、生物医药

7、航空发动机

8、燃气轮机

新兴产业和新兴业态是竞争高地。要实施高端装备、信息网络、集成电路、新能源、新材料、生物医药、航空发动机、燃气轮机等重大项目，把一批新兴产业培育成主导产业。

制定“互联网+”行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展，引导互联网企业拓展国际市场。国家已设立400亿元新兴产业创业投资引导基金，要整合筹措更多资金，为产业创新加油助力。

物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。其英文名称是：“Internet of things（IoT）”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：

其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；

其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。

物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新20是物联网发展的灵魂。

参考资料：

百度百科 物联网

我们在了解人工智能技术的时候，对于深度学习的概念进行了一次普及，今天我们就一起来学习一下深度学习对于物联网的发展都有哪些影响作用。下面沙河电脑培训就开始今天的主要内容吧。

技术

在物联网时代，大量的感知器每天都在收集并产生着涉及各个领域的数据。由于商业和生活质量提升方面的诉求，应用物联网(IoT)技术对大数据流进行分析是十分有价值的研究方向。这篇论文对于使用深度学习来改进IoT领域的数据分析和学习方法进行了详细的综述。从机器学习视角，作者将处理IoT数据的方法分为IoT大数据分析和IoT流数据分析。论文对目前不同的深度学习方法进行了总结，并详细讨论了使用深度学习方法对IoT数据进行分析的优势，以及未来面临的挑战。

在本系列文章中，已介绍了深度学习和长短期记忆(LSTM)网络，展示了如何生成用于异常检测的数据，还介绍了如何使用Deeplearning4j工具包。本篇文章中，将介绍开源机器学习系统ApacheSystemML如何通过动态地优化执行并利用ApacheSpark作为运行时引擎，帮助执行线性代数运算。并展示了在时序传感器数据(或任何类型的一般序列数据)上，即使非常简单的单层LSTM网络的性能也优于先进的异常检测算法。

GoogleAssistant和其他自然语言理解平台正在推动用户如何使用他们的技术。无论是执行器诸如设置计时器之类的简单任务，还是进行更复杂的任务(例如Google智能助理调整恒温器)，您都可以参与其中。在这篇文章中，逐步介绍了如何构建自己的助手应用程序，通过简单地要求Google来控制AndroidThings设备来浇灌植物。

开源

tinyweb是一个用于在运行有MicroPython的ESP8266/ESP32等微型设备之上的简单轻便的>

Mynewt是一款适用于微型嵌入式设备的组件化开源 *** 作系统。ApacheMynewt使用Newt构建和包管理系统，它允许开发者仅选择所需的组件来构建 *** 作系统。其目标是使功耗和成本成为驱动因素的微控制器环境的应用开发变得容易。Mynewt提供开源蓝牙50协议栈和嵌入式中间件、闪存文件系统、网络堆栈、引导程序、FATFS、引导程序、统计和记录基础设施等的支持。

AngularIotDashboard是一个基于Angular4的物联网领域的仪表板。它是一个适用于任何浏览器的实时兼容仪表板，其目标是成为智能家居，智能办公室和工业自动化的d性前端。拥有许多可重用组件，开发者可以基于AngularIoTDashboard启发和实施自己版本的托管物联网仪表板。

硬件

FemtoUSB是一个基于Atmel的ARMCortexM0+产品ATSAMD21E18A的开源ARM开发板。其被设计成对那些对ARM设计感兴趣的人的基础起点，特别那些准备从AVR8位硬件转换到功能非常强大的ARM32位工具。其从电路板设计，原理图和零件清单完全是开源的，可以让开发者学习设计ARM芯片、编译工具链、ARM芯片的基本的电路图等等的内容。

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