行业主要企业：大富科技(300134)、梦网集团(002123)、共进股份(603118)、胜宏科技(300476)、润和软件(300339)、立昂技术(300603)
本文核心数据：全球物联网市场规模、全球物联网连接数量、全球物联网下游行业分布
处于市场验证期
物联网是通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等 信息传感设备，按约定的协议，把任何物体与因特网连接起来，进行信息交换
和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网发 展历史悠久，可分为三个阶段：
物联网连接数超120亿个
根据全球移动通信系统协会(GSMA)统计数据显示，2010-2020年全球物联网设备数量高速增长，复合增长率达19%;2020年，全球物联网设备连接数量高达126亿个。“万物物联”成为全球网络未来发展的重要方向，据GSMA预测，2025年全球物联网设备(包括蜂窝及非蜂窝)联网数量将达到约246亿个。万物互联成为全球网络未来发展的重要方向。
下游制造业/工业占比最大
从下游领域来看，根据IoT
Analytics的数据，2020年全球物联网行业下游占比中，制造业/工业占比22%排在首位，其次是交通/车联网，占比15%。智慧能源、智慧零售、智慧城市、智慧医疗和智能物流分别占比14%、12%、12%、9%和7%，排在第3至7位。
2020年物联网链接内容90%属低功耗、广域网领域
2020年整个物联网90%连接属于低功耗、广域网领域。万物互联趋势下，传统移动蜂窝网络的高使用成本和高功耗催生了专为物联网连接设计的低功耗广域连接技术，对应中低速率应用场景，拥有广覆盖、扩展性强等特征，更符合室外、大规模接入的物联网应用。
2026年市场规模接近155万亿美元
根据知名国际信息技术数据公司lDC的测算，2019年全球loT市场规模为6860亿美元，到2022年，这一数字将突破万亿美元;与此同时，2019年全球通过万物互联传输的数据规模已达到14ZB，2025年传输规模则将达到80ZB。在loT行业本身的从全球来看，目前全球物联网相关的技术、标准、产业、应用、服务处于高速发展阶段。整体上物联网核心技术持续发展，标准体系正在构建，产业体系处于建立和完善过程中。移动互联网连接和工业互联网连接是未来发展的主要趋势，根据lDC的测算数据，2020年全球物联网市场规模为7490亿美元，年平均增长率为1220%;预计2026年，全球物联网市场规模将会接近155万亿美元。
以上数据参考前瞻产业研究院《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》。
大数据的七大核心价值
随着移动互联网的飞速发展，信息的传输日益方便快捷，端到端的需求也日益突出，纵观整个移动互联网领域，数据已被认为是继云计算、物联网之后的又一大颠覆性的技术性革命，毋庸置疑，大数据市场是待挖掘的金矿，其价值不言而喻。可以说谁能掌握和合理运用用户大数据的核心资源，谁就能在接下来的技术变革中进一步发展壮大。
大数据，可以说是史上第一次将各行各业的用户、方案提供商、服务商、运营商以及整个生态链上游厂商，融入到一个大的环境中，无论是企业级市场还是消费级市场，亦或政府公共服务，都正或将要与大数据发生千丝万缕的联系。
近期有不少文章畅谈大数据的价值，以及其价值主要凸显在哪些方面，这里我们对大数据的核心具体价值进行了分门别类的梳理汇总，希望能帮助读者更好的获悉大数据的大价值。
核心价值究其用户到底是谁？
谈及价值，首先必须要弄清楚其用户到底是谁？有针对企业数据市场的，还有针对终端消费者的，还有针对政府公共服务的；其次要弄清楚大数据核心价值的表现形式、价值的体现过程以及最后呈现的结果。
商业的发展天生就依赖于大量的数据分析来做决策，对于企业用户，更关心的还是决策需求，其实早在BI时代这就被推上了日程，经过十余年的探索，如今已形成了数据管理、数据可视化等细分领域，来加强对决策者的影响，达到决策支持的效果。还有企业营销需求，从本质上来说，主要聚焦在针对消费者市场的精准营销。
对于消费者用户，他们对大数据的需求主要体现在信息能按需搜索，并能提供友好、可信的信息推荐，其次是提供高阶服务，例如智能信息的提供、用户体验更快捷等等。
还有，大数据也不断被应用到政府日常管理和为民服务中，并成为推动政府政务公开、完善服务、依法行政的重要力量。从户籍制度改革，到不动产登记制度改革，再到征信体系建设等等都对数据库建设提出了更高的目标要求，而此时的数据库更是以大数据为基础的，可见，大数据已成为政府改革和转型的技术支撑杠杆。
数据，除了它第一次被使用时提供的价值以外，那些积累下来的数据海洋并不是无用的废物，它还有着无穷无尽的“剩余价值”，关于这一点，人们已经有了越来越多的认识。事实上，大数据已经开始并将继续影响我们的生活，接下来让我们共同探索大数据的核心价值吧！当然这是需要借助于一些具体的应用模式和场景才能得到集中体现的。
《大数据时代》一书作者维克托认为大数据时代有三大转变：“第一，我们可以分析更多的数据，有时候甚至可以处理和某个特别现象相关的所有数据，而不是依赖于随机采样。更高的精确性可使我们发现更多的细节。第二，研究数据如此之多，以至于我们不再热衷于追求精确度。适当忽略微观层面的精确度，将带来更好的洞察力和更大的商业利益。第三，不再热衷于寻找因果关系，而是事物之间的相关关系。例如，不去探究机票价格变动的原因，但是关注买机票的最佳时机。”大数据打破了企业传统数据的边界，改变了过去商业智能仅仅依靠企业内部业务数据的局面，而大数据则使数据来源更加多样化，不仅包括企业内部数据，也包括企业外部数据，尤其是和消费者相关的数据。
随着大数据的发展，企业也越来越重视数据相关的开发和应用，从而获取更多的市场机会。
一方面，大数据能够明显提升企业数据的准确性和及时性；此外还能够降低企业的交易摩擦成本；更为关键的是，大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平，降低了企业经营的风险。
一、大数据助企业挖掘市场机会探寻细分市场
大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘市场机会和细分市场，然后对每个群体量体裁衣般的采取独特的行动。获得好的产品概念和创意，关键在于我们到底如何去搜集消费者相关的信息，如何获得趋势，挖掘出人们头脑中未来会可能消费的产品概念。用创新的方法解构消费者的生活方式，剖析消费者的生活密码，才能让吻合消费者未来生活方式的产品研发不再成为问题，如果你了解了消费者的密码，就知道其潜藏在背后的真正需求。大数据分析是发现新客户群体、确定最优供应商、创新产品、理解销售季节性等问题的最好方法。
在数字革命的背景下，对企业营销者的挑战是从如何找到企业产品需求的人到如何找到这些人在不同时间和空间中的需求；从过去以单一或分散的方式去形成和这群人的沟通信息和沟通方式，到现在如何和这群人即时沟通、即时响应、即时解决他们的需求，同时在产品和消费者的买卖关系以外，建立更深层次的伙伴间的互信、双赢和可信赖的关系。
大数据进行高密度分析，能够明显提升企业数据的准确性和及时性；大数据能够帮助企业分析大量数据而进一步挖掘细分市场的机会，最终能够缩短企业产品研发时间、提升企业在商业模式、产品和服务上的创新力，大幅提升企业的商业决策水平。因此，大数据有利于企业发掘和开拓新的市场机会；有利于企业将各种资源合理利用到目标市场；有利于制定精准的经销策略；有利于调整市场的营销策略，大大降低企业经营的风险。
企业利用用户在互联网上的访问行为偏好能为每个用户勾勒出一副“数字剪影”，为具有相似特征的用户组提供精确服务满足用户需求，甚至为每个客户量身定制。这一变革将大大缩减企业产品与最终用户的沟通成本。例如：一家航空公司对从未乘过飞机的人很感兴趣（细分标准是顾客的体验）。而从未乘过飞机的人又可以细分为害怕飞机的人，对乘飞机无所谓的人以及对乘飞机持肯定态度的人（细分标准是态度）。在持肯定态度的人中，又包括高收入有能力乘飞机的人（细分标准是收入能力）。于是这家航空公司就把力量集中在开拓那些对乘飞机持肯定态度，只是还没有乘过飞机的高收入群体。通过对这些人进行量身定制、精准营销取得了很好的效果。
二、大数据提高决策能力
当前，企业管理者还是更多依赖个人经验和直觉做决策，而不是基于数据。在信息有限、获取成本高昂，而且没有被数字化的时代，让身居高位的人做决策是情有可原的，但是大数据时代，就必须要让数据说话。
大数据能够有效的帮助各个行业用户做出更为准确的商业决策，从而实现更大的商业价值，它从诞生开始就是站在决策的角度出发。虽然不同行业的业务不同，所产生的数据及其所支撑的管理形态也千差万别，但从数据的获取，数据的整合，数据的加工，数据的综合应用，数据的服务和推广，数据处理的生命线流程来分析，所有行业的模式是一致的。
这种基于大数据决策的特点是：一是量变到质变，由于数据被广泛挖掘，决策所依据的信息完整性越来越高，有信息的理性决策在迅速扩大，拍脑袋的盲目决策在急剧缩小。二是决策技术含量、知识含量大幅度提高。由于云计算出现，人类没有被海量数据所淹没，能够高效率驾御海量数据，生产有价值的决策信息。三是大数据决策催生了很多过去难以想象的重大解决方案。如某些药物的疗效和毒副作用，无法通过技术和简单样本验证，需要几十年海量病历数据分析得出结果；做宏观经济计量模型，需要获得所有企业、居民以及政府的决策和行为海量数据，才能得出减税政策最佳方案；反腐倡廉，人类几千年历史都没解决，最近通过微博和人肉搜索，贪官在大数据的海洋中无处可藏，人们看到根治的希望等等。
如果在不同行业的业务和管理层之间，增加数据资源体系，通过数据资源体系的数据加工，把今天的数据和历史数据对接，把现在的数据和领导和企业机构关心的指标关联起来，把面向业务的数据转换成面向管理的数据，辅助于领导层的决策，真正实现了从数据到知识的转变，这样的数据资源体系是非常适合管理和决策使用的。
在宏观层面，大数据使经济决策部门可以更敏锐地把握经济走向，制定并实施科学的经济政策；而在微观方面，大数据可以提高企业经营决策水平和效率，推动创新，给企业、行业领域带来价值。
三、大数据创新企业管理模式，挖掘管理潜力
当下，有多少企业还会要求员工像士兵一样无条件服从上级的指示？还在通过大量的中层管理者来承担管理下属和传递信息的职责？还在禁止员工之间谈论薪酬等信息？《华尔街日报》曾有一篇文章就说，NO。这一切已经过时了，严格控制，内部猜测和小道消息无疑更会降低企业效率。一个管理学者曾经将企业内部关系比喻为成本和消耗中心，如果内部都难以协作或者有效降低管理成本和消耗，你又如何指望在今天瞬息万变的市场和竞争环境下生存、创新和发展呢？
我们试着想想，当购物、教育、医疗都已经要求在大数据、移动网络支持下的个性化的时代，创新已经成为企业的生命之源，我们还有什么理由还要求企业员工遵循工业时代的规则，强调那种命令式集中管理、封闭的层级体系和决策体制吗？当个体的人都可以通过佩戴各种传感器，搜集各种来自身体的信号来判断健康状态，那样企业也同样需要配备这样的传感系统，来实时判断其健康状态的变化情况。
今天信息时代机器的性能，更多决定于芯片，大脑的存储和处理能力，程序的有效性。因而管理从注重系统大小、完善和配合，到注重人，或者脑力的运用，信息流程和创造性，以及职工个性满足、创造力的激发。
在企业管理的核心因素中，大数据技术与其高度契合。管理最核心的因素之一是信息搜集与传递，而大数据的内涵和实质在于大数据内部信息的关联、挖掘，由此发现新知识、创造新价值。两者在这一特征上具有高度契合性，甚至可以标称大数据就是企业管理的又一种工具。因为对于任何企业，信息即财富，从企业战略着眼，利用大数据，充分发挥其辅助决策的潜力，可以更好地服务企业发展战略。
大数据时代，数据在各行各业渗透着，并渐渐成为企业的战略资产。数据分析挖掘不仅本身能帮企业降低成本：比如库存或物流，改善产品和决策流程，寻找到并更好的维护客户，还可以通过挖掘业务流程各环节的中间数据和结果数据，发现流程中的瓶颈因素，找到改善流程效率，降低成本的关键点，从而优化流程，提高服务水平。大数据成果在各相关部门传递分享，还可以提高整个管理链条和产业链条的投入回报率。
四、大数据变革商业模式催生产品和服务的创新
在大数据时代，以利用数据价值为核心，新型商业模式正在不断涌现。能够把握市场机遇、迅速实现大数据商业模式创新的企业，将在IT发展史上书写出新的传奇。
大数据让企业能够创造新产品和服务，改善现有产品和服务，以及发明全新的业务模式。回顾IT历史，似乎每一轮IT概念和技术的变革，都伴随着新商业模式的产生。如个人电脑时代微软凭借 *** 作系统获取了巨大财富，互联网时代谷歌抓住了互联网广告的机遇，移动互联网时代苹果则通过终端产品的销售和应用商店获取了高额利润。
纵观国内，以金融业务模式为例，阿里金融基于海量的客户信用数据和行为数据，建立了网络数据模型和一套信用体系，打破了传统的金融模式，使贷款不再需要抵押品和担保，而仅依赖于数据，使企业能够迅速获得所需要的资金。阿里金融的大数据应用和业务创新，变革了传统的商业模式，对传统银行业带来了挑战。
还有，大数据技术可以有效的帮助企业整合、挖掘、分析其所掌握的庞大数据信息，构建系统化的数据体系，从而完善企业自身的结构和管理机制；同时，伴随消费者个性化需求的增长，大数据在各个领域的应用开始逐步显现，已经开始并正在改变着大多数企业的发展途径及商业模式。如大数据可以完善基于柔性制造技术的个性化定制生产路径，推动制造业企业的升级改造；依托大数据技术可以建立现代物流体系，其效率远超传统物流企业；利用大数据技术可多维度评价企业信用，提高金融业资金使用率，改变传统金融企业的运营模式等。
过去，小企业想把商品卖到国外要经过国内出口商、国外进口商、批发商、商场，最终才能到达用户手中，而现在，通过大数据平台可以直接从工厂送达到用户手中，交易成本只是过去的十分之一。以我们熟悉的网购平台淘宝为例，每天有数以万计的交易在淘宝上进行，与此同时相应的交易时间、商品价格、购买数量会被记录，更重要的是，这些信息可以与买方和卖方的年龄、性别、地址、甚至兴趣爱好等个人特征信息相匹配。运用匹配的数据，淘宝可以进行更优化的店铺排名和用户推荐；商家可以根据以往的销售信息和淘宝指数进行指导产品供应、生产和设计，经营活动成本和收益实现了可视化，大大降低了风险，赚取更多的钱；而与此同时，更多的消费者也能以更优惠的价格买到了更心仪的产品。
维克托曾预言2020年，大数据时代就会真正来临。在那个时候，最经常会用到的应用就是个性化生活所需要的，尤其是智能手机的应用。
五、大数据让每个人更加有个性
对个体而言，大数据可以为个人提供个性化的医疗服务。比如，我们的身体功能可能会通过手机、移动网络进行监控，一旦有什么感染，或身体有什么不适，我们都可以通过手机得到警示，接着信息会和手机库进行对接或者咨询相关专家，从而获得正确的用药和其他治疗。
过去我们去看病，医生只能对我们的当下身体情况做出判断，而在大数据的帮助下，将来的诊疗可以对一个患者的累计历史数据进行分析，并结合遗传变异、对特定疾病的易感性和对特殊药物的反应等关系，实现个性化的医疗。还可以在患者发生疾病症状前，提供早期的检测和诊断。早期发现和治疗可以显著降低肺癌给卫生系统造成的负担，因为早期的手术费用是后期治疗费用的一半。
还有，在传统的教育模式下，分数就是一切，一个班上几十个人，使用同样的教材，同一个老师上课，课后布置同样的作业。然而，学生是千差万别的，在这个模式下，不可能真正做到“因材施教”。
如一个学生考了90分，这个分数仅仅是一个数字，它能代表什么呢？90分背后是家庭背景、努力程度、学习态度、智力水平等，把它们和90分联系在一起，这就成了数据。大数据因其数据来源的广度，有能力去关注每一个个体学生的微观表现：如他在什么时候开始看书，在什么样的讲课方式下效果最好，在什么时候学习什么科目效果最好，在不同类型的题目上停留多久等等。当然，这些数据对其他个体都没有意义，是高度个性化表现特征的体现。同时，这些数据的产生完全是过程性的：课堂的过程，作业的情况，师生或同学的互动情景……而最有价值的是，这些数据完全是在学生不自知的情况下被观察、收集的，只需要一定的观测技术与设备的辅助，而不影响学生任何的日常学习与生活，因此它的采集也非常的自然、真实。
在大数据的支持下，教育将呈现另外的特征：d性学制、个性化辅导、社区和家庭学习、每个人的成功……大数据支撑下的教育，就是要根据每一个人的特点，释放每一个人本来就有的学习能力和天分。
此外，维克托还建议中国政府要进一步补录数据库。政府以前提供财政补贴，现在可以提供数据库，打造创意服务。在美国就有完全基于政府提供的数据库，如为企业提供机场、高速公路的数据，提供航班可能发生延误的概率，这种服务这可以帮助个人、消费者更好地预测行程，这种类型的创新，就得益于公共的大数据。
六、智慧驱动下的和谐社会
美国作为全球大数据领域的先行者，在运用大数据手段提升社会治理水平、维护社会和谐稳定方面已先行实践并取得显着成效。
近年来，在国内，“智慧城市”建设也在如火如荼的开展。截止去年底，我国的国家智慧城市试点已达193个，而公开宣布建设智慧城市的城市超过400个。智慧城市的概念包含了智能安防、智能电网、智慧交通、智慧医疗、智慧环保等多领域的应用，而这些都要依托于大数据，可以说大数据是“智慧”的源泉。
在治安领域，大数据已用于信息的监控管理与实时分析、犯罪模式分析与犯罪趋势预测，北京、临沂等市已经开始实践利用大数据技术进行研判分析，打击犯罪。
在交通领域，大数据可通过对公交地铁刷卡、停车收费站、视频摄像头等信息的收集，分析预测出行交通规律，指导公交线路的设计、调整车辆派遣密度，进行车流指挥控制，及时做到梳理拥堵，合理缓解城市交通负担。
在医疗领域，部分省市正在实施病历档案的数字化，配合临床医疗数据与病人体征数据的收集分析，可以用于远程诊疗、医疗研发，甚至可以结合保险数据分析用于商业及公共政策制定等等。
伴随着智慧城市建设的火热进行，政府大数据应用已进入实质性的建设阶段，有效拉动了大数据的市场需求，带动了当地大数据产业的发展，大数据在各个领域的应用价值已得到初显。
七、大数据如何预言未来？
著名的玛雅预言，尽管背后有着一定的天文知识基础，但除催生了一部很火的《2012》外，其实很多人的生活尚未受到太大的影响。现在基于人类地球上的各种能源存量，以及大气受污染、冰川融化的程度，我们获取真的可以推算出按照目前这种工业生产、生活的方式，人类在地球上可以存活的年数。《第三次工业革命》中对这方面有很深入的解释，基于精准预测，发现现有模式是死路一条后，人类就可以进行一些改变，这其实就是一种系统优化。
这种结合之前情景研究，不断进行系统优化的过程，将赋予系统生命力，而大数据就是其中的血液和神经系统。通过对大数据的深入挖掘，我们将会了解系统的不同机体是如何相互协调运作的，同样也可以通过对他们的了解去控制机体的下一个 *** 作，甚至长远的维护和优化。从这个角度讲，基于网络的大数据可以看作是人类社会的神经中枢，因为有了网络和大数据人类社会才开始灵活起来，而不像以前那么死板。基于大数据，个体之间相互连接有了基础，相互的交互过程得到了简化，各种交易的成本减少很多。厂家等服务提供方可以基于大数据研发出更符合消费者需求的服务，机构内部的管理也更为细致，有了血液和神经系统的社会才真的拥有生命活力。
结语
透过以上这些行业典型的大数据应用案例和场景，不难悟出大数据的典型的核心价值。大数据是看待现实的新角度，不仅改变了市场营销、生产制造，同时也改变了商业模式。数据本身就是价值来源，这也就意味着新的商业机会，没有哪一个行业能对大数据产生免疫能力，适应大数据才能在这场变革中继续生存下去。
当下，正处于数据大爆发的时代，如何获取这些数据并对这些数据进行有效分析就显得尤为重要。各种企业机构之间的竞争非常残酷。如何基于以往的运行数据，对未来的运行模式进行预测，从而提前进行准备或者加以利用、调整，对很多企业机构其实是一种生死存亡的问题。这样一种情况同样适用于国家级别。正因为这一点，目前无论是在企业级别还是国家级别都开始研究、部署大数据。
可见，大数据应用已经凸显出了巨大的商业价值，触角已延伸到零售、金融、教育、医疗、体育、制造、影视、政府等各行各业。你可能会问这些具体价值实现的推动者有哪些呢？就是所谓的大数据综合服务提供商，从实践情况看，主要包括大数据解决方案提供商、大数据处理服务提供商和数据资源提供商三个角色，分别向大数据的应用者提供大数据服务、解决方案和数据资源。
未来大数据还将彻底改变人类的思考模式、生活习惯和商业法则，将引发社会发展的深刻变革，同时也是未来最重要的国家战略之一。
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——预见2023：《2023年中国物联网产业全景图谱》(附市场规模、竞争格局和发展前景等)
行业主要上市公司：大富科技(300134)、梦网集团(002123)、共进股份(603118)、胜宏科技(300476)、润和软件(300339)、立昂技术(300603)等
定义
所谓“物联网”(Internet of
Things，IOT)，又称传感网，指的是将各种信息传感设备，如射频识别(RFID)装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等种种装置与互联网连接起来并形成一个可以实现智能化识别和可管理的网络。
早期的物联网是指依托射频识别技术的物流网络，随着技术和应用的发展，物联网的内涵已经发生了较大的变化。现阶段，物联网是指在物理世界的实体中部署具有一定感知能力、计算能力和执行能力的各种信息传感设备，通过网络设施实现信息传输、协同和处理，从而实现广域或大范围的人与物、物与物之间信息交换需求的互联。物联网依托多种信息获取技术，包括传感器、射频识别(RFID)、二维码、多媒体采集技术等。物联网的几个关键环节可以归纳为“感知、传输、处理”。
产业发展前景：物联网将继续保持高速增长
1、发展前景：市场规模不断扩大，产业物联网占比逐渐上升
物联网是中国新一代信息技术自主创新突破的重点方向，蕴含着巨大的创新空间，在芯片、传感器、近距离传输、海量数据处理以及综合集成、应用等领域，创新活动日趋活跃，创新要素不断积聚。物联网在各行各业的应用不断深化，将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。中国以加快转变经济发展方式为主线，更加注重经济质量和人民生活水平的提高，采用包括物联网在内的新一代信息技术改造升级传统产业，提升传统产业的发展质量和效益，提高社会管理、公共服务和家居生活智能化水平。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。综合多方面的情况分析，前瞻认为未来6年中国物联网的发展将保持高速增长，到2027年市场规模超过7万亿元。
根据信通院于2020年12月发布的《2020中国物联网白皮书》，2019年中国物联网连接数中产业物联网和消费者市场各占一半，预计到2025年，物联网连接数的大部分增长来自于产业市场，产业物联网的连接数将占到总体的61%。由此来看，未来产业物联网的市场发展潜力大于消费物联网。
2、发展趋势：重点城市带动周边城市发展，分工协作格局将进一步显现
国内物联网产业已初步形成环渤海、长三角、珠三角，以及中西部地区等四大区域集聚发展的总体产业空间格局。其中，长三角地区产业规模位列四大区域的首位。未来中国物联网产业空间演变将呈现出三大趋势：
更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》。
这有两层意思：
①物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础之上的延伸和扩展的一种网络;
②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。
因此，物联网的定义是通过射频识别(RFID)装置、红外感应器、 全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网的大数据来源于物质世界，由大量传感器产生。
物联网是一种新型的信息技术，它通过网络将物理世界与信息世界联系起来，实现对物理世界的监测、控制和管理。物联网中，传感器是实现对物理世界的监测的重要手段。传感器可以感知物理世界的信息，例如温度、湿度、压力、光线等，并将信息通过网络传送给物联网系统。
物联网系统通过处理传感器传送的信息，实现对物理世界的监测、控制和管理。处理传感器传送的信息时，会产生大量的数据，这些数据就是物联网的大数据。物联网的大数据来源于物质世界，由大量传感器产生。
总之，物联网的大数据是通过对物理世界的监测和管理，由大量传感器产生的。物联网的关键技术有哪些
物联网的产业链可细分为标识、感知、信息传送和数据处理这4个环节，其中的核心技术主要包括射频识别技术，传感技术，网络与通信技术和数据的挖掘与融合技术等。
物联网的核心技术有哪些
物联网技术由三个方面构成：
1、应用技术：数据存储、并行计算、数据挖掘、平台服务、信息呈现；
2、网络技术：低速低功耗近距离无线、IPV6、广域无线接入增强、网关技术、AD HOC
网络、区域宽带无线接入、广域核心网络增强、节点技术；
3、感知技术：传感器、执行器、RFID标签、二维条码；
物联网技术的核心：无线传感网络（WSN）和射频识别（RFID）；
计算机专业应主要学习物联网技术应用、构建、运营、维护、管理、服务等领域知识。
物联网主要技术有哪些
终端接入技术
物联网终端的种类非常多，包括物联网网关、通信模块以及大量的行业终端，其中尤以行业终端的种类最为丰富。从终端接入的角度来看，物联网网关、通信模块和智能终端是目前关注的重点。
物联网网关：它是连接传感网与通信网络的关键设备，其主要功能有数据汇聚、数据传输、协议适配、节点管理等。物联网环境下，物联网网关是一个标准的网元设备，它一方面汇聚各种采用不同技术的异构传感网，将传感网的数据通过通信网络远程传输;另一方面，物联网网关与远程运营平台对接，为用户提供可管理、有保障的服务。
通信模块：它是安装在终端内的独立组件，用来进行信息的远距离传输，是终端进行数据通信的独立功能块。通信模块是物联网应用终端的基础。物联网的行业终端种类繁多，体积、处理能力、对外接口等各不相同，通信模块将成为物联网智能服务通道的统一承载体，嵌入各种行业终端，为各行各业提供物联网的智能通道服务。
智能终端：它满足了物联网的各类智能化应用需求，具备一定数据处理能力的终端节点，除数据采集外，还具有一定运算、处理与执行能力。智能终端与应用需求紧密相关，比如在电梯监控领域应用的智能监控终端，除具备电梯运行参数采集功能外，还具备实时分析预警功能，智能监控终端能在电梯运行过程中对电梯状况进行实时分析，在电梯故障发生前将警报信息发送到远程管理员手中，起到远程智能管理的作用。
平台服务技术
一个理想的物联网应用体系架构，应当有一套共性能力平台，共同为各行各业提供通用的服务能力，如数据集中管理、通信管理、基本能力调用(如定位等)、业务流程定制、设备维护服务等。
M2M平台：它是提供对终端进行管理和监控，并为行业应用系统提供行业应用数据转发等功能的中间平台。平台将实现终端接入控制、终端监测控制、终端私有协议适配、行业应用系统接入、行业应用私有协议适配、行业应用数据转发、应用生成环境、应用运行环境、业务运营管理等功能。M2M平台是为机器对机器通信提供智能管道的运营平台，能够控制终端合理使用网络，监控终端流量和分布预警，提供辅助快速定位故障，提供方便的终端远程维护 *** 作工具。
云服务平台：以云计算技术为基础，搭建物联网云服务平台，为各种不同的物联网应用提供统一的服务交付平台，提供海量的计算和存储资源，提供统一的数据存储格式和数据处理及分析手段，大大简化应用的交付过程，降低交付成本。随着云计算与物联网的融合，将会使物联网呈现出多样化的数据采集端、无处不在的传输网络、智能的后台处理的特征。
物联网的技术体系包括哪些方面
目前公认的有三个：
1、感知层：感知层是物联网的皮肤和五官—识别物体，采集信息。感知层包括二维码标签和识读器、RFID标签和读写器、摄像头、GPS等。主要作用是识别物体，采集信息，与人体结构中皮肤和五官的作用相似。
2、网络层：网络层是物联网的神经中枢和大脑—信息传递和处理。网络层包括通信与互联网的融合网络、网络管理中心和信息处理中心等。网络层将感知层获取的信息进行传递和处理，类似于人体结构中的神经中枢和大脑。唯康教育，
3、应用层：应用层是物联网的“社会分工”—与行业需求结合，实现广泛智能化。应用层是物联网与行业专业技术的深度融合，与行业需求结合，实现行业智能化，这类似于人的社会分工，最终构成人类社会！
物联网产业是指哪些行业
物联网产业链很长，其体系构架大致矗分为感知层、网络层、应用层三个层面，每个层面又涉及到诸多细分领域。
感知层的功能主要是获取信息，负责采集物理世界中发生的物理事件和数据，实现外部世界信息的感知和识别。包括传统的无线传感器网络、全球定位系统、射频识别、条码识读器等。这一层主要涉及两大类关键技术：传感技术和标识技术。传感器网络的感知主要通过各种类型的传感器对物体的物质属性(如温度、溼度、压力等)、环境状态、行为态势等信息进行大规模、分布式的信息获取与状态识别，它可用于环境监测、远程医疗、智能家居等领域。标识技术通过给每件物体分配一个唯一的识别编码，实现物联网中任何物体的互联。
网络层主要是完成感知信息高可靠性、高安全性的传送和处理。从具体实现的角度，本层由下而上又分为三层：接入网、核心网和业务网。①接入网：主要完威各类设备的网络接入，强调各类接入方式，比如现有蜂窝移动通信网、无线局域/城域网、卫星通信网、各类有线网络等。②核心网：主要是完成信息的远距离传输，目前依靠现有的互联网、电信网或电视网。随着三网融合的推进，核心网将朝全IP网络发展。③业务网：是实现物联网业务能力和运营支撑能力的核心组成部分。
应用层主要是利用经过分析处理的感知数据，将物联网技术与个人、家庭和行业信息化需求相结台，可向用户提供丰富的服务内容，大大提高生产和生活的智能化程度，应用前景十分广阔。其应用可分为监控型(物流监控、污染监控、灾害监控)、查询型(智能检索、远程抄表)、控制型(智能交通、智能家居、路灯控制、远程医疗、绿色农业)、扫描型(手机钱包、ETC)等。
物联网的核心技术有哪些
在物联网应用中有三项关键技术
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。
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。
物联网的关键技术有哪些
“物联网技术”的核心和基础仍然是“互联网技术”，是在互联网技术基础上的延伸和扩展的一种网络技术；其用户端延伸和扩展到了任何物品和物品之间，进行信息交换和通讯。因此，物联网技术的定义是：通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，将任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、追踪、监控和管理的一种网络技术叫做物联网技术。
定义
物联网(Internet of Things)指的是将无处不在（Ubiquitous）的末端设备（Devices）和设施（Facilities），包括具备“内在智能”的传感器、移动终端、工业系统、数控系统、家庭智能设施、视频监控系统等、和“外在使能”(Enabled)的，如贴上RFID的各种资产（Assets）、携带无线终端的个人与车辆等等“智能化物件或动物”或“智能尘埃”（Mote），通过各种无线和/或有线的长距离和/或短距离通讯网络实现互联互通（M2M)、应用大集成（Grand Integration)、以及基于云计算的SaaS营运等模式，在内网（Intranet）、专网（Extranet）、和/或互联网（Internet）环境下，采用适当的信息安全保障机制，提供安全可控乃至个性化的实时在线监测、定位追溯、报警联动、调度指挥、预案管理、远程控制、安全防范、远程维保、在线升级、统计报表、决策支持、领导桌面（集中展示的Cockpit Dashboard)等管理和服务功能，实现对“万物”的“高效、节能、安全、环保”的“管、控、营”一体化。[1]
物联网技术主要应用有哪些方面
物联网把新一代IT技术充分运用在各行各业之中，具体地说，就是把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中，然后将“物联网”与现有的互联网整合起来，实现人类社会与物理系统的整合，在这个整合的网络当中，存在能力超级强大的中心计算机群，能够对整合网络内的人员、机器、设备和基础设施实施实时的管理和控制，在此基础上，人类可以以更加精细和动态的方式管理生产和生活，达到“智慧”状态，提高资源利用率和生产力水平，改善人与自然间的关系。
毫无疑问，如果“物联网”时代来临，人们的日常生活将发生翻天覆地的变化。
目前来看消费级物联网还有很长的路要走，但工业物联网方面已有非常成熟的方案！
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