众所周知，物联网的范围很广很广。在人们都意识生活离不开互联网的时候，你会发现，其实物联网也无处不在。但是物联网又没有像互联网一样应用的很明显，能够通过音视频表现出来。物联网从2016、2017年的LoRa、NB-Iot等技术站在风口上，到2018年渐渐进入一个平稳期，很多人不确定其方向到底在哪里。
近两年一直从事物联网相关的硬件产品开发，对物联网相关知识有了浅陋的了解，对物联网方向也简单认识。简答发表个人见解。
智能家居
提到智能家居，现在我们首先想到的就是AI音箱，它是智能家居的入口，它融合了AI、物联网、大数据等技术一体，实现了人与物、物与物的相连。此类产品有亚马逊的Echo、小米的小爱、京东的叮咚、阿里的天猫精灵等。已经深入到人们的生活中。与我们的智能家居（家用电器等）相接、控制，提供人们的生活质（bi）量（ge）。未来，智能家居行业将会围绕着AI音箱等作更广的发展。如扩展到智能穿戴设备、智能医疗等方面。
畜牧业、农业物联网应用
我国是一个农业大国，也是一个畜牧业大国。物联网在农业中的应用包括植物生长环境的数据采集、农业物流跟踪、食品安全跟踪、农作物生长控制等。目前的市场来看，物联网在农业方面的应用主要还是应用于农场、果蔬基地等，其他，如物流市场、食品安全市场等都还没有很好的应用。这个和现有技术、成本以及需求等相关
畜牧业主要包括牛、羊、猪、鸡鸭鹅等。物联网在畜牧业中应用案例比较多。例如，网易猪、京东的跑步鸡、牛耳标、羊耳标等。物联网在畜牧业中应用主要是动物数据采集（健康、生长周期等）、实时定位、动物溯源（食品安全）等。现在虽有大量案例，但是技术的成熟型以及产品的必要性一直制约其发展。（只针对畜牧业本身，不涉及对应的物联网+畜牧业+金融贷款的组合产品，因为涉及到畜牧业+金融，现在就可以考虑加入区块链）
工业物联网
工业物联网的市场与应用是我目前认为市场行情最好的，也是目前物联网效果最能体现的应用场景。工厂设备改造、无线监控、设备状态检测、工业园区人员监控等需求非常多。工业物联网的应用主要是现代企业需要提高效率、降低人力成本以及维护成本，而现在的物联网解决方案恰好帮助他们解决了。其次，工业应用不像商用对产品性能以及外观等最求很高，其对使用时间，寿命稳定性等要求比较高。这些恰恰是符合物联网终端设备的要求。还有就是现在的窄带物联网技术满足长距离传输需求，符合工业场所的需求。需求和技术都能满足，所以工业物联网的前景非常明朗。
智慧城市
智慧城市这个概念比较大，智慧城市的目的是方便人们生活，智慧城市的每个部分都离不开物联网，包括安防监控、环保、停车等。智慧城市的发展在一定程度上会方便人们的生活，提高生活质量。但是，从现在已经部署的智慧城市的效果来看，并不明显。个人认为其主要原因是人们对物联网的概念还不深入，一直停留在过去的生活方式中，并且生活中的一些微小的变化并不会立刻显示出来，不会像移动互联网那样表现的特别明显。我们现在要做的就是适应时代的变化，让科技进入生活，改变生活。
物联网的应用远不止这么点，它无处不在，让科技进入我们的生活，让物联网提高我们的生活质量，这个是我们作为物联网产品人的职责。让产品进入生活，改变生活，改变物与物，万物互联。中国安防行业起步于上世纪60年代，2019年我国从事安防行业的企业总量约为3万家，从业人员达160多万人；安防企业年收入总额接近7562亿元，同比增长96%。
安防行业最重要的两类玩家是 设备供应商 和 工程商 。设备供应商主要从事安防产品的研发和生产，并提供专业化的解决方案。安防工程商是指以提供安防系统工程集成设计、安装调试、技术培训、系统维保等服务为主营业务的专业企业。
安防产品大致分为 安防电子产品 和 实体防护产品 两大类。电子产品主要包括视频监控、入侵报警产品、可视对讲系统、出入口控制等；实体防护产品主要包括防d运钞车、防盗门锁、人体安防设备、安全检查设备等。2016年安防电子产品在安防产品市场中占比达到了70%，安防电子产品中视频监控占比达到了55%，门禁和防盗报警的比例约30%。2018年视频监控占据了整个安防电子产品市场的506%。
安防视频监控产品的市场规模在安防行业总市场规模中的占比约为：30%（安防产品）×70%（电子产品）×50%（视频监控设备）=105%。
按照2019年的营收排名，2020年全球安防50强前十位分别为： 海康威视 、 大华股份 、亚萨合莱、博世、安讯士、 宇视科技 、 天地伟业 、安朗杰、韩华Techwin、TKHGroup。国内企业海康威视、大华股份依然稳居第一、第二的位置，销售收入远超其他公司，均主打产品多元化;除了海康威视和大华股份，国内企业宇视科技、天地伟业同样位于前十行列，名次也略有上升，分别排名第六位和第七位，宇视科技同样主打产品多元化，而天地伟业主打视频监控。
随着安防行业竞争的进一步加剧，行业集中度进一步提高，目前已经形成规模差异较大的梯级阶队，市场上的安防行业企业整体可分为三个梯队：第一梯队以海康威视、大华股份为两大巨头;第二梯队以宇视科技、旷视科技、天地伟业、科达、同为股份、万佳安和智诺科技为主要企业;第三梯队为大多数中小企业。
随着行业竞争加剧，行业龙头企业凭借自身的资源优势、人力优势、技术优势以及成本优势在视频安防市场迅速壮大，资源向龙头企业集中趋势愈发明显，再加上产业链延伸、横向跨界、行业深耕方面的优势，强者越强、赢者通吃的趋势显现。
经过长期发展，我国安防行业在地域分布上形成了以电子安防产品生产企业聚集为主要特征的“珠三角”地区、以高新技术和外资企业聚集为主要特征的“长三角”地区，以及以集成应用、软件、服务企业聚集为主要特征的“环渤海”地区三大产业集群，占据了我国安防产业约2/3以上的份额。
其中，以珠江三角洲为中心的安防行业带已成为中国规模最大、发展速度最快、产品数量、种类最多的安防高新产品加工密集地区;以上海、江苏、浙江为中心的长江三角洲，已成为安防产品制造业的一个重点地区;环渤海地区则形成了北京、辽宁、山东、天津的安防产业群。
智慧安防产业链包括 上游零组件供应商、算法和芯片供应商 等; 中游为软硬件设备设计、制造和生产环节 ，主要包括前端摄像机、后端存储录像设备、音视频产品、显示屏供应商、系统集成商、运营服务商等; 下游为产品分销及终端的城市级、行业级和消费级客户应用 。
上游零部件供应商，代表企业有华为海思、索尼、中星微，还有视频算法提供商Object Video等;中游软硬件供应商、系统集成商的主力厂商包括海康、大华等。下游为终端客户，主要涉及到政府、公共行业、民用行业等。下游运用领域目前的现状是政府端主导，商业端萌芽。国内安防市场按客户结构大致可分为 城市级、行业级市场及消费级市场 ，其中安防的第一需求驱动目前来看主要还是靠政策下政府端需求(重性能轻价格)，如过去十二五&十三五期间智慧城市的普及给安防带来了强劲拉动。
具体看视频监控下游应用领域看平安城市、智慧交通等是主要的政府端市场，不过随着智慧楼宇、文教卫、银行金融业以及新兴市场如无人超市、自动驾驶等商业端的业务打开将会安防监控带来持续的需求拉动。
趋势一：需求渠道下层，聚焦于二三四线城市市场
安防建设是智慧城市建设的主要领域，从城市摄像头布局看，与一线城市相比，二三线城市的千人均摄像头配备数量仅5台和2台，不到北京、上海等一线城市的十分之一。截止2019年底，95%以上地级市都提出建设智慧城市，而仅有50%以上县级市提出建设智慧城市，由此可以看出下级城市仍有巨大发展空间。随着智慧城市在二三四线城市的建设不断推进，也将带动智慧校园、智慧工地、智慧园区、智慧社区等碎片化场景的发展。
趋势二：基于安防视频监控体系的智能物联转型升级
在大数据、人工智能等技术驱动下，"AI+安防”正在逐步成为安防行业的主要发展模式。而在技术驱动下安防行业边界逐渐模糊，安防的应用范围不在局限于传统的安全防护领域，在原有的功能基础上不断衍生出物联网增值服务（如大数据分析、客流统计、精准营销等）等“智能化服务”。
人工智能行业主要上市公司：目前国内人工智能行业的上市公司主要有百度百度(BAIDU)、腾讯(TCTZF)、阿里巴巴(BABA)、科大讯飞(002230)等。
本文核心数据：人工智能技术层重点分类,计算机视觉发展历程,计算机视觉市场规模,语音识别发展历程,语音识别市场规模
1、 机器视觉和语音识别是主要市场
技术层是基于基础理论和数据之上，面向细分应用开发的技术。中游技术类企业具有技术生态圈、资金和人才三重壁垒，是人工智能产业的核心。相比较绝大多数上游和下游企业聚焦某一细分领域、技术层向产业链上下游扩展较为容易。
该层面包括算法理论(机器学习)、平台框架和应用技术(计算机视觉、语音识别、自然语言处理)。众多国际科技巨头和独角兽均在该层级开展广泛布局。近年来，我国技术层围统垂直领城重点研发，在计算机视觉、语音识别等领城技术成熟，国内头部企业脱颖而出，竞争优势明显。
2、计算机视觉发展历经三大理念，规模突破400亿元
1982年马尔(David Marr)《视觉》(Marr，1982)一书的问世，标志着计算机视觉成为了一门独立学科。计算机视觉的研究内容，大体可以分为物体视觉(object vision)和空间视觉(spatial vision)二大部分。物体视觉在于对物体进行精细分类和鉴别，而空间视觉在于确定物体的位置和形状，为“动作(action)”服务。正像著名的认知心理学家JJGibson所言，视觉的主要功能在于“适应外界环境，控制自身运动”。适应外界环境和控制自身运动，是生物生存的需求，这些功能的实现需要靠物体视觉和空间视觉协调完成。
计算机视觉近40年的发展中，尽管人们提出了大量的理论和方法，但总体上说，计算机视觉经历了三个主要历程。即：马尔计算视觉、多视几何与分层三维重建和基于学习的视觉。
国际市场研究机构Research And Markets发布的最新报告显示，2019年全球计算机视觉市场规模为46433亿美元，预计到2027年将达到950805亿美元，从2020年到2027年，预计年复合增长率为469%。
3、语音识别发展科追溯到1956年
语音识别的研究工作可以追溯到20世纪50年代。在1952年，AT&T贝尔研究所的Davis，Biddulph和Balashek研究成功了世界上第一个语音识别系统Audry系统，可以识别10个英文数字发音。这个系统识别的是一个人说出的孤立数字，并且很大程度上依赖于每个数字中的元音的共振峰的测量。1956年，在RCA实验室，Olson和Belar研制了可以识别一个说话人的10个单音节的系统，它同样依赖于元音带的谱的测量。到21世纪之后，深度学习技术极大的促进了语音识别技术的进步，识别精度大大提高，应用得到广泛发展。
目前，语音识别技术已逐渐被应用于工业、通信、商务、家电、医疗、汽车电子以及家庭服务等各个领域。例如，现今流行的手机语音助手，就是将语音识别技术应用到智能手机中，能够实现人与手机的智能对话功能。其中包括美国苹果公司的Siri语音助手，智能360语音助手，百度语音助手等。
随着语音技术和自然语言理解技术的快速进步，AI语音语义技术已在智能翻译、智能医疗、智能汽车、智能客服、互联网语音审核等多个领域实现场景应用。
疫情之后不仅是工业领域，政务服务领域的语音机器人、传统行业企业的语音机器人也将有较高的市场增长空间。另外，NLP、AI数字员工、RPA的发展，一定程度上也将重塑AI应用场景。
2018年，全球智能语音市场仍呈现快速增长趋势，市场规模为1421亿美元，根据预测到2024年全球智能语音市场规模将达到215亿美元，其中智慧医疗健康、智慧金融以及各类智能终端智能语音技术需求将成为主要的驱动因素。
4、美国AI高层次学者数量大幅领先
AI高层次学者是指入选AI 2000榜单的2000位人才，由于存在同一学者入选不同领域的现象，经过去重处理后，AI高层次学者共计1833位。从国家角度看AI高层次学者分布，美国A1高层次学者的数量最多，有1244人次，占比622%，超过总人数的一半以上，且是第二位国家数量的6倍以上。中国排在美国之后，位列第二，有196人次，占比98%。德国位列第三，是欧洲学者数量最多的国家;其余国家的学者数量均在100人次以下。
以上数据参考前瞻产业研究院《中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》。
1、兆易创新
兆易创新位列全球Nor flash市场前三位，且随着日美公司的退出，市场份额不断提高；存储价格不断高涨，公司的盈利能力亮眼。
公司打造IDM存储产业链。2017年10月，公司和合肥市产业投资控股（集团）有限公司签署了存储器研发相关合作协议，合作开展工艺制程19nm存储器的12英寸晶圆存储器（含DRAM 等）研发项目，即合肥长鑫，目前研发进展顺利。
2、江丰电子
超高纯金属及溅射靶材是生产超大规模集成电路的关键材料之一，公司的超高纯金属溅射靶材产品已应用于世界著名半导体厂商的最先端制造工艺，在16 纳米技术节点实现批量供货，成功打破美、日跨国公司的垄断格局，同时还满足了国内厂商28 纳米技术节点的量产需求，填补了我国电子材料行业的空白。
公司与美国嘉柏合作CMP项目，并已于2017年11月获得第一张国产CMP研磨垫的订单。
3、北方华创
北方华创作为设备龙头，深度受益本轮晶圆厂扩建大潮，公司业务涵盖集成电路、LED、光伏等多个领域，多项设备进入14纳米制程。
公司产品线覆盖刻蚀机、PVD、CVD、氧化炉、清洗机、扩散炉、MFC等七大核心品类，下游客户以中芯国际、长江存储、华力微电子等国内一线晶圆厂为主。
物联网，Internet of Things,简称“IoT”，即通过传感器或物理识别装置等感知技术，对物理世界进行感知，通过ICT通信传输技术将数据传输至物联网云处理平台进行计算和处理，实现人与人、人与物、物与物的链接，进而对物理世界进行管理和控制。一句话解释：互联网的升级迭代版，互联网实现人与人的链接，物联网增加人与物理世界的链接；感知物理世界的变化，并对物理世界进一步的管理和控制萌芽期：（1991年-2004年）：1994年美国麻省理工学院Kevin教授提出物联网概念，1995年，比尔盖茨在《未来之路》中构想物物互联，并未引起广泛关注。1999年，麻省理工学院首先提出物联网的定义。2003年，美国《技术评论》将传感网络技术列为未来生活的十大技术之首。
初步发展期：（2005年-2008年）：2005年，国际电信联盟（ITU）发布《ITU互联网报告2005：物联网》，2008年第一届国际物联网大会在瑞士苏黎世举行。
高速发展期（2009年-至今）：2009年美国政府将新能源和物联网确定为美国国家战略。2009年温家宝总理在无锡视察时提出“感知中国”，无锡率先建立“感知中国”研究中心，中科院、运营商和多所大学建立物联网研究院。中国正式开始物联网行业战略部署。2010年中国政府将物联网列为关键技术，并宣布物联网是长期发展计划的一部分。2015年，欧盟成立物联网创新联盟。2016年，NB-IoT技术即将进入规模商用阶段。2018年6月，5G通信技术成熟化，第一阶段全功能标准化工作完成，进入产业全面冲刺阶段。
总结中国物联网产业发展，大致经历：
第一阶段：智能消费产品的涌现
2012-2015年期间，消费类物联网产品一夜爆发，过后却慢慢消退。包括智能灯泡、智能插座、智能水壶、智能电饭煲等等智能产品出现在市场上。大致思路是将传统硬件产品，添加上Wi-Fi、蓝牙、ZiBbee等无线技术，再结合APP进行控制。这股热潮来的快、去的也快，因为害怕的稳定性和用户体验存在问题，再加上价格比较高，对于消费者而言性价比不高，市场认可度比较低。
第二阶段：底层技术完善
第二阶段相对于上个阶段，技术有更深层次的突破。这个时候涌现了各种各样的针对物联网的技术，比如NB-IoT、LoRa等新型的传输技术、AI算法、智能语音技术等等，边缘计算、智能计算等计算存储技术走上台，传感器产品也更加的智能化，具有更多的功能。
第三阶段：行业级应用兴起
完成技术突破之后，物联网的应用逐渐从早期的消费类应用往企业级应用发展。更多的应用于城市建设、政府政务、各行各业产业当中。
物联网IoT产业架构分四层：感知层、网络层、平台层、应用层；物联网IoT产业链：端——管——边——云——用
随着云端数据处理能力开始下沉，更加贴近数据源头，使得边缘计算成为物联网产业的重要关口；将来将有75%的数据需要在网络的边缘侧分析、处理和存储。因而物联网产业链由之前的“端——管——云——用”发展为现在的“端——管——边——云——用”；
“端”：物联网终端，主要是完成数据采集以及向网络端发送的作用；包含芯片、感知技术（传感器+识别技术）、 *** 作系统；
“管”：管道层，保证通信的作用，无线连接、卫星和量子通信等方式；
“边”：边缘计算，将集中式架构分解成边缘位置的点；
“云”：云平台，主要进行数据的计算和存储；包含云计算平台和AI技术；按厂商类型分：运营商、ICT、互联网和工业制造厂商以及第三方物联网平台；按商业模式分PaaS和本地部署；按照平台功能可以划分：设备管理平台、连接管理平台、应用开发平台和业务分析平台；
“用”：物联网IoT应用层，落地到不同行业应用场景中；三大业务主线：消费性物联网、政策驱动物联网和生产性物联网；（政策驱动物联网和生产性物联网并称产业物联网）
从产业集聚发展情况来看，我国已初步形成以北京—天津、上海—无锡、深圳—广州、重庆—成都为核心的 环渤海、长三角、珠三角、中西部 地区四大物联网产业集聚区的空间布局。
其中， 环渤海地区 凭借丰富的产学研资源和总部优势，成为我国物联网产业重要的研发、设计和生产制造基地； 长三角地区 以上海、无锡双核发展为带动，整体发展比较均衡，在技术研发与产业化、应用推广方面发挥了引领示范作用； 珠三角地区 是国内物联网市场化最成熟、体系最完备的地区，目前已形成了一批自主的、竞争力强的物联网应用技术成果和信息增值服务模式，产业规模领先其他地区； 中西部地区 软件、信息服务、传感器等领域发展迅猛，成为第四大产业基地，且在自然资源和人力资源方面均存在优势，对物联网产业链底端感知层具有一定的促进作用。
产业集聚区的形成有利于产业规模效应凸显，形成产业链；有助于改善协作条件，节约生产成本；而且能更好的发挥核心城市的辐射带动作用，促进区域一体化发展。目前，四大产业集聚区相互独立、各有特色，汇聚了一批具有全国影响力的龙头企业，产业链逐渐完善，研发机构和公共服务等配套体系基本完备。各种品牌的智能家电、
共享经济，例如共享单车，就是基于NB-IOT和GPRS的自行车锁、
智慧保洁，基于4G的物联网垃圾桶可以远程监控状态，分类回收，类似快递柜独立运营方式等
物联网主要技术。在物联网应用中有三项关键技术为物联网开辟出极为广阔的应用前景：
1、传感器技术：这也是计算机应用中的关键技术。大家都知道，到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。
2、RFID标签：也是一种传感器技术，RFID技术是融合了无线射频技术和嵌入式技术为一体的综合技术，RFID在自动识别、物品物流管理有着广阔的应用前景，这也是为什么“物流”这个词总是与“物联网”同时出现。
3、嵌入式系统技术：是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。经过几十年的演变，以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见;小到人们身边的MP3,大到航天航空的卫星系统。嵌入式系统正在改变着人们的生活，推动着工业生产以及国防工业的发展。如果把物联网用人体做一个简单比喻，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，网络就是神经系统用来传递信息，嵌入式系统则是人的大脑，在接收到信息后要进行分类处理。这个例子很形象的描述了传感器、嵌入式系统在物联网中的位置与作用。
物联网应用领域。物联网用途广泛，遍及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、环境监测、路灯照明管控、景观照明管控、楼宇照明管控、广场照明管控、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域。
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