物联网云平台分类有哪些

物联网云平台分为两类，一类是软件厂商做的，一类是硬件厂商做的。

软件厂商做的物联网云平台：阿里物联网套件，Ablecloud、中景元物联云等，这一类物联网平台的特点是平台端的插件或者功能特别丰富，这是他们的优势。

硬件厂商做的物联网云平台：这一类云平台要么提供方便接入的模组，要么提供开发板帮助用户接入。

用过很多家物联网云平台，但是觉得比较好的是机智云，当初还在读大学的时候申请到机智云的gokit2开发套件做了毕业设计，根据机智云提供的文档做了智能农业种植机，参加了他们的征文大赛得到了个智能插排。
后来他们推出了APP自动生成和代码自动生成，让产品开发更容易了，最近我们公司在做净水器商用，现在等着他们出Gokit4的NB-IOT板子开发，希望能赶快推出。

工业物联网云平台推荐是一个基于云计算、大数据、人工智能等前沿技术的智能制造平台，它集数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、决策支持等功能于一体，可以实现设备的远程监控、预测性维护、异常检测以及生产调度、设备管理等工业应用。

工业物联网云平台推荐的主要特点包括以下几个方面：

一、开放性

工业物联网云平台是一个开放的平台，它采用标准化的接口和协议，与各种硬件设备、传感器、机器人等工业设备实现无缝对接，与各种软件系统、应用服务实现互联互通。同时，平台还提供了丰富的API，方便开发者和企业自主开发和集成精细化的应用。

二、可扩展性

工业物联网云平台是一个高度可扩展的平台，它可以支撑海量设备数据的采集、存储、处理、分析和应用，能够灵活地满足用户的不同需求。此外，平台还提供了多样化的工具、算法和应用组件，方便用户根据实际情况进行定制化。

三、协作性

工业物联网云平台是一个强调协作的平台，它鼓励企业之间、企业和研究机构之间、企业和政府之间等多种形式的合作，共同推动工业物联网技术的创新和应用。平台还提供了多种合作机制和服务，包括共享设备、协同工作、技术支持、数据交换等，为用户提供全方位的支持。

四、安全性

工业物联网云平台推荐是一个高度安全的平台，它采用了多种安全技术和加密方案，保障用户数据的机密性、完整性和可用性。平台还提供了完善的权限管理和安全审计机制，有效防范各类网络攻击。

工业物联网云平台推荐，上海力控科技ThingNet物联网云平台是基于以往的物联网产品，以及目前市场上的各种云平台优点，精心打造的一款实现设备上云的多功能产品，该物联网云平台面向设备而使用，例如大型的空调机组、空压机、泵等等设备的上云，云平台提供从设备接入、运行监控、设备资产管理、工业数据预知分析等一站式SaaS服务，使用对象可以为设备厂家、设备运维厂家、以及相关设备管理型公司等。

整个物联网智能家居平台框架所有文章都是基于自己的经验和对市场已知物联网开发平台、智能家居应用、运营平台、数据分析平台的了解和分析，进行抽取出来的知识点，涉及到的范围会比较广泛，适用于想对整个物联网开发平台、智慧生活应用（C端）、产业互联网应用（B端，仅提及部分内容，不会过多说明）、运营、数据分析的有比较整体了解的人群，深度为浅或适中。

整个平台通常会包含四大部分： 物联网开发平台+（智慧生活应用 、产业互联应用）+市场运营+数据分析 。整个平台框架下的文章，我都会围绕这四大部分展开。

一、 物联网开发平台 ：设备接入、消息通信、设备管理、产品开发、监控运营以及对行业应用的动态配置管理。开发者通过平台提供的接入指引、标准物模型、SDK、API、芯片模组，实现设备与云端、App终端的消息通信、设备的控制管理，实现设备智能、设备场景控制等，并可直接通过后台对设备进行OTA升级、设备监控诊断、日志分析等。

二、 智慧生活应用  。分为智能家居、电工照明、大小家电、运动健康、宠物与植物、安防监控、节能能源、户外出行等。主要通过App作为载体给到用户进行体验。App应用包括：设备控制（家、房间）、场景、内容（图文、视频、直播）、社交、商城、论坛、众测、会员等级、积分、帮助与反馈、产品百科、在线客服等大模块。

三、 产业互联应用。 物联网平台在为智慧校园、智慧楼宇、智慧酒店、智慧街道、智慧社区、智慧城市等等各领域的应用。其实就是普通硬件变成智能硬件以后，对各个领域造成的冲击，通过物联网平台系统，对所有智能设备进行分组、分群的统一管理、控制和监控，满足各种业务场景，并延伸出一些新的玩法和新的模式，让业务和场景变得更加智能和可控。

三、 市场运营。 面对C端用户、行业用户的市场运营能力构建，通过市场活动，用户运营对公域流量、私域流量的用户进行拉新、促活、转化、留存等。像通过用户画像、用户分群、用户标签等做用户精细化的管理，通过对细分用户群体 进行邮件营销、调查问卷、短信、App通知等做一些精准营销活动。

四、 数据分析 ，基于应用端（App、设备）的用户行为、 *** 作进行数据采集（采集的数据存储在数据中台）、数据分析，并通过多维度的用户标签管理，打造出全维度、多层次的用户画像；通过构建指标体系，结合用户属性、用户标签，构建出可拖拽、可自定义的统计分析报表。

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