物联网的体系结构可以分为感知层，网络层和应用层三个层次。
感知层。是物联网发展和应用的基础，包括传感器或读卡器等数据采集设备、数据接入到网关之前的传感器网络。感知层以RFID、传感与控制、短距离无线通信等为主要技术，其任务是识别物体和采集系统中的相关信息，从而实现对“物”的认识与感知。
网络层。是建立在现有通信网络和互联网基础之上的融合网络，网络层通过各种接入设备与移动通信网和互联网相连，其主要任务是通过现有的互联网、广电网络、通信网络等实现信息的传输、初步处理、分类、聚合等，用于沟通感知层和应用层。目前国内通信设备和运营商实力较强，是我国互联网技术领域最成熟的部分。
应用层。是将物联网技术与专业技术相互融合，利用分析处理的感知数据为用户提供丰富的特定服务。应用层是物联网发展的目的。物联网的应用可分为控制型、查询型、管理型和扫描型等，可通过现有的手机、电脑等终端实现广泛的智能化应用解决方案。
资料拓展：
物联网的整个结构可分为射频识别系统和信息网络系统两部分。射频识别系统主要由标签和读写器组成，两者通过RFID空中接口通信。读写器获取产品标识后，通过internet或其他通讯方式将产品标识上传至信息网络系统的中间件，然后通过ONS解析获取产品的对象名称，继而通过EPC信息服务的各种接口获得产品信息的各种相关服务。整个信息系统的运行都会借助internet的网络系统，利用在internet基础上的发展出的通信协议和描述语言。
因此我们可以说物联网是架构在internet基础上的关于各种物理产品信息服务的总和。从应用角度来看，物联网中三个层次值得关注，也即是说，物联网由三部分组成：一是传感网络，即以二维码、RFID、传感器为主，实现对“物”的识别。二是传输网络，即通过现有的互联网、广电网络、通信网络等实现数据的传输与计算。三是应用网络，即输入输出控制终端。
数字化转型已成为众多企业十四五战略布局的新规划，随着云计算、大数据、人工智能和5G 等技术的共同作用下，企业数字化转型的速度得到前所未有的跨越式发展，在边际成本上也获得了压倒性的先发竞争优势，将对每个行业产生巨大的影响，数字化将成为数字经济进程中企业追逐的新目标。数字化转型是企业追逐的新目标也是必经之路，甚至可以说“无数字化就会面临淘汰”。传统的信息化方式已经很难帮助企业应对极端条件下的企业发展，如这两年的疫情，给国家和企业造成的损失无可计量，对传统企业更是致命打击，也正是诸如此类的突发事件，类似加速一样，带来了数字化的指数发展，加快了行业的数字化普及。
物联网是“新基建”的核心要素，也是数字化转型的关键节点。传统制造企业已不再是埋头造东西了，而是通过收集产品的各项使用指标、用户习惯等数据，优化产品，提升用户满意度。每个产品都可以通过不同的网络介质与云端通信，实现数据的高效、稳定传输。
所以说要实现数字化转型，物联网是必经之路。
物联网 归根结底还是一种以网络为介质将万物进行互联网的网络。只不过，这网络不再局限于以前的局域网，而是通过各种新的通信技术，如5G 。物联网技术的重要基础和核心仍旧是互联网，通过各种有线和无线网络与互联网融合，将物体的信息实时准确地传递到云端 。
物联网初步分为三个层次，有物理层(也被称为感知层)，网络层和应用层。
也称为感知层，主要是由各种的传感器元器件构成，如温、湿度传感器、高度传感器、方向传感器、R FID 标签和读写器等等。它本身是对外界各种信号的感知，类似人的五感，采集各种信息的来源，主要功能就是识别物体，采集信息。
负责传递和处理感知层获取的信息，由各种网络、互联网、有线和无线通信网、网络管理系统和云计算平台等组成。
负责物联网和用户(包括人、组织和其他系统)的人机接口，与各行各业的业务需要进行对接，实现物联网的智能应用。
物联网技术已经不再局限于某个企业或者行业，随着快速的发展，物联网已涉及到智慧安防、智慧能源、智慧家居、智慧城市等的建设。所以必须快速的形成自主的知识产权，掌握物联网的核心技术。
从企业层面而言，通过应用物联网可以最直观、最优先的获得终端用户使用产品的第一手数据， 有助于 企业高层在企业战略、营销、研发、运营等多板块的决策。
随着技术的不断更新发展 ，企业 最终 将会成为物联网解决方案的执行者， 深知物联网可以为企业带来的无限红利，如为企业在行业内的创新创造更多的机会，提高用户满意度、利用与用户的互动，可以提升用户粘性，提高资源利用率的同时节约总体成本。
从个人层面而言， 科技 改变生活，各种新技术的诞生都是为了满足人类的某种需求，物联网也不例外。通过物联网可以改变人们的学习习惯。如教育机构可以通过物联网获得学生的学习习惯数据，对学生薄弱的学习环节进行定向辅导。可以提前告知车主，某个商场最近的车位在哪、哪条路堵车等。可以告知妈妈们冰箱里是否还有菜还有什么菜等等的场景。
由于这些多方面的好处，使物联网 被 广泛 的 应用。不但有效地满足了企业的成本削减效率提高 的要求 ， 还帮助企业 获得新的发展机会， 使人们的生活更加的便利，人更“懒”了。
物联网是各种感知技术、通信技术、云计算、大数据、人工智能等技术的集合体。在各行各业都得到了广泛应用。物联网上部署了海量的多种类型传感器，每个传感器都是一个信息源，不同类别的传感器所捕获的信息内容和信息也不尽相同。企业通过大数据的不同算法和模型分析信息，提取价值数据，可以有效的帮助企业高管进行关键决策。
物联网的核心是物与物，以及人与物之间的信息交互，物联网的发展将为国家、行业及企业带来前所未有的挑战。物联网的技术特征有以下几点：
RFID 本身是一种简单的无线系统，由询问器和应答器组成，具有唯一的编码，附在实体上。这样我们可以随时掌握物体的位置及周遭环境，对目标物体进行跟踪。
是一种以机器对机器进行智能交互为核心的、网络化的应用与服务，使对象实现智能化控制。基于云计算、大数据、人工智能等平台和互联网络，可以依据获取到的数据进行决策，改变对象的行为，从而进行控制和反馈。
主要是由微型的、不同功能的传感器、微执行器、信号处理器和控制电路等组成。负责信息收集、简单处理和执行。利用传感网可以可以提高系统的自动化能力、智能化能力。
物联网的属性特征可概括为感知、传送和处理。
位于物联网的物中，集成各种不同功能的传感装置，利用RFID、二维码、传感器等感知、获取，随时随地对物体进行信息采集。
位于物联网的联中，通过各种通信网络与互联网技术的融合，将目标物体(对象)接入信息网络，随时随地进行可靠的信息交互和共享。
利用云计算、大数据等新兴技术，对海量的跨区域、跨行业、跨组织的数据和信息进行分析处理，提升对物理世界各种活动和变化的洞察力，实现自动化且智能化的决策。
通过上文的介绍，想必大家已经对物联网有了一个轮廓的理解。物联网作为新一代的信息技术的高度集成的产物，被国家列为五大新兴战略性产业之一，对于以后发展有很大的影响，同时物联网已经在各行各业得到了不同程度的实际应用，为促进企业的数字化转型，发挥了重要的作用。
随着工业40的发展，越来越多的智能化工厂、数字化工厂在国内落地开花，遍布全国。借助物联网的热度和技术，实现从研发、制造、销售、物流到后市场等关键环节的全流程标准化、智能化。比如：
随着智能化 社会 的到来，智能建筑、智能家电、智能家居正在逐步走进我们的生活。智能家居是以家为平台,兼备建筑、自动化,智能化于一体的高效、舒适、安全、便利的家居环境，是物联网生活化的应用场景之一。物联网不仅仅提供了传感器的连接,其本身也具有智能处理的能力,能够对物体实施智能控制。通过网络等信息通信技术手段实现对家居电器等的智能控制,使其能够按照人们的设定工作运行,而不论距离的远近。智能化与远程控制是智能家居的两大特点，这也是物联网的属性。
随着物联网的发展，智能家居可提供的场景不胜枚举，如通过手机可以远程控制家中的摄像头，查看家里情况，甚至可以通过摄像头和家人聊天;通过红外开关对家电进行远程控制，如提前打开电饭煲，实现下班到家马上有饭吃;通过智能门锁远程对门锁进行控制，掌控何人何时回家。利用物联网实现家居智能化，使生活更加舒适、便利和安全。
经历了计算机、互联网与移动通信网两次浪潮，物联网被称为信息产业第三次浪潮，代表了下一代信息发展技术。物联网是现代信息技术发展到一定阶段后出现的一种 综合 性应用与技术，将各种感知技术、现代网络技术和人工智能与自动化技术聚合与集成，使人与物智慧对话， 实现智慧的地球 。
物联网正在积极塑造工业生产和消费世界，从零售到医疗保健，从金融到物流，智能技术已遍及每个业务和消费者领域。随着国家的支持力度不断加码，物联网将得到前所未有的发展。毋庸置疑，物联网已经成为智慧的代名词，数字化转型的基础。简述Inter,物联网，云端计算之间的区别以及联络
因特网（Inter），物联网都是通讯网路，将装置进行连线，就好比物联网是高速公路与英特网是大马路，大马路可以走人走脚踏车走汽车，高速路只走汽车。云端计算是区别于本地计算的一种概念，是分散式计算的一种技术名称。
云端计算和物联网两者之间本没有什么特殊的关系，物联网只是今后云端计算平台的一个普通应用，物联网和云端计算之间是应用与平台的关系。
物联网的发展依赖于云端计算系统的完善，从而为海量物联资讯的处理和整合提供可能的平台条件，云端计算的集中资料处理和管理能力将有效的解决海量物联资讯储存和处理问题。
人工智慧是程式演算法和大资料结合的产物。
而云计算是程式的演算法部分，物联网是收集大资料的根系的一部分。
可以简单的认为：人工智慧=云端计算+大资料（一部分来自物联网）
随着物联网在生活中的铺开，它将成为大资料最大，最精准的来源。
云端计算通俗理解：1、通过网路上传到云储存东西，无需储存装置有网路便可读取。像银行
2、可以通过云端计算，有些软体无需安装便可使用，比如直接通过云写文件，不用安装word。像家里用电不用自己发电，通过电网购买。
云的使用对自己电脑的配置实用减少，而物联网是本地电脑和伺服器资讯互换，处理资讯使用的是本地电脑的资源处理东西。
物联网是客观世界在Inter上的一种应用；云端计算是建立在Inter上的一种分散式技术服务模式；三网融合是将Inter、电信网、广电网业务融合在一起的应用技术及业务模式。
希望对你有用。
随着社会迅速发展，人类逐渐进入大资料的时代，而物联网与云端计算作为近年来的热点，受到了业内不少人士的关注。据业界人士分析，大资料的前景与物联网以及云端计算这两者之间的关系非常密切，那么，真像业界人士所说的那样它们之间存在着不一样的关系呢？下面，我们就来了解一下大资料与物联网、云端计算之间的关系吧。
大资料概念
巨量资料(big data)，或称大资料、海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软体工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。“大资料”是由数量巨大、结构复杂、型别众多资料构成的资料集合，是基于云端计算的资料处理与应用模式，通过资料的整合共享，交叉复用,形成的智力资源和知识服务能力。
大资料市场格局
具体意义上来讲，早在20世纪90年代“资料仓库之父”的Bill Inmon便提出了“大资料”的概念。大资料之所以在最近走红，主要归结于网际网路、移动装置、物联网和云端计算等快速崛起，全球资料量大大提升。可以说，移动网际网路、物联网以及云端计算等热点崛起在很大程度上是大资料产生的原因。
我们通过分析，形象的知道大资料与移动网际网路、物联网以及传统网际网路的关系。物联网，移动网际网路再加上传统网际网路，每天都在产生海量资料，而大资料又通过云端计算的形式，将这些资料筛选处理分析，提前出有用的资讯，这就是大资料分析。
大资料与云端计算
云端计算（cloud puting）是基于网际网路的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过网际网路来提供动态易扩充套件且经常是虚拟化的资源。近几年，云端计算的概念受到了学术界、商界，甚至 的热捧，一时间云端计算无处不在，这真让同时代其他的IT技术相形见绌，无地自容。
本质上，云端计算与大资料的关系是静与动的关系；云端计算强调的是计算，这是动的概念；而资料则是计算的物件，是静的概念。如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，或者看重的储存能力；但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大资料需要处理大资料的能力（资料获取、清洁、转换、统计等能力），其实就是强大的计算能力；另一方面，云端计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的储存装置提供的主要是资料储存能力，所以可谓是动中有静。
如果资料是财富，那么大资料就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器！没有强大的计算能力，资料宝藏终究是镜中花；没有大资料的积淀，云端计算也只能是杀鸡用的宰牛刀。
大资料与物联网
物联网是一个基于网际网路、传统电信网等资讯承载体，让所有能够被独立定址的普通物理物件实现互联互通的网路。
大资料与物联网之间的关系是相铺相成的。物联网产生大资料。美国人前几年医院一年产生500个数据，IMT1。4TB资料等各种的资料通过感测器产生，也有在网上直接产生的，我们现在处于大资料时代，物联网一分钟可以产生非常多的东西，苹果下载2万余次，一分钟会上传10万条新微博，全世界物联网上虚拟网路上，产生了大量的资料。
物联网产生的大资料与一般的大资料有不同的特点。物联网的资料是异构的、多样性的、非结构和有噪声的，更大的不同是它的高增长率。物联网的资料有明显的颗粒性，其资料通常带有时间、位置、环境和行为等资讯。物联网资料可以说也是社交资料，但不是人与人的交往资讯，而是物与物，物与人的社会合作资讯。
除此之外，大资料助力物联网，不仅仅是收集感测性的资料，实物跟虚拟物要结合起来。今天北京交通堵塞，但是并不知道堵塞原因，如果 释出讯息和市民微博释出讯息结合起来就知道发生什么事，物联网要过滤，过滤要有一定模式。
基于大资料与物联网，云端计算之间的关系
物联网重点突出了感测器感知的概念，同时它也具备网路线路传输，资讯储存和处理，行业应用介面等功能。而且也往往与网际网路共用伺服器，网路线路和应用介面，使人与人(Human ti Human ，H2H)，人与物(Human to thing，H2T)、物与物( Thing to Thing，T2T)之间的交流变成可能，最终将使人类社会、资讯空间和物理世界(人机槠)融为一体。
大资料目前尚没有统一的定义，比较有代表性的是3V 定义，即认为大资料需满足3 个特点：规模性(Volume)、多样性(Variety)和高速性(Velocity)。
以云端计算为代表的网际网路新应用的兴起，表明网际网路基础服务无论从硬体，软体还是资料资讯都在向集中和统一的方向发展。也就是说，未来的大资料还将具备一个新的特性-统一性(Unity)。
你也可以参考物联商业网。
因特网是一个数据网际网路；物联网是将现实世界的事物通过感测器等连线到网际网路形成的一个管理网路；云端计算是一种大规模的计算服务平台，它可以为其他网路提供计算服务；三网融合是将电信网、电视网及网际网路融合在一起的综合应用网路。
希望对你有用。
云端计算与网格计算的概念
首先，究竟什么是云端计算（Cloud Computing）呢？钱教授指出，云就是网际网路——做网路的似乎总是把网路抽象成云；云端计算就是利用在Inter中可用的计算系统，能够支援网际网路各类应用的系统。云端计算是以第三方拥有的机制提供服务，为了完成功能，使用者只关心需要的服务，这是云端计算基本的定义。
相对于网格计算（Grid Computing）和分散式计算，云端计算拥有明显的特点：第一是低成本，这是最突出的特点。第二是虚拟机器的支援，使得在网路环境下的一些原来比较难做的事情现在比较容易处理。第三是镜象部署的执行，这样就能够使得过去很难处理的异构的程式的执行互 *** 作变得比较容易处理。第四是强调服务化，服务化有一些新的机制，特别是更适合商业执行的机制。
那么网格计算的特点又是什么呢？
网格计算有了十几年的历史。网格基本形态是什么？是跨地区的，甚至跨国家的，甚至跨洲的这样一种独立管理的资源结合。资源在独立管理，并不是进行统一布置、统一安排的形态。网格这些资源都是异构的，不强调有什么统一的安排。另外网格的使用通常是让分布的使用者构成虚拟组织（VO），在这样统一的网格基础平台上用虚拟组织形态从不同的自治域访问资源。此外，网格一般由所在地区、国家、国际公共组织资助的，支援的资料模型很广，从海量资料到专用资料以及到大小各异的临时资料集合，在网上传的资料，这是网格目前的基本形态。
云端计算与网格计算区别何在
可以看出，网格计算和云端计算有相似之处，特别是计算的并行与合作的特点；但他们的区别也是明显的。主要有以下几点：
首先，网格计算的思路是聚合分布资源，支援虚拟组织，提供高层次的服务，例如分布协同科学研究等。而云计算的资源相对集中，主要以资料中心的形式提供底层资源的使用，并不强调虚拟组织（VO）的概念。
其次，网格计算用聚合资源来支援挑战性的应用，这是初衷，因为高效能运算的资源不够用，要把分散的资源聚合起来；后来到了2004年以后，逐渐强调适应普遍的资讯化应用，特别在中国，做的网格跟国外不太一样，就是强调支援资讯化的应用。但云计算从一开始就支援广泛企业计算、Web应用，普适性更强。
第三，在对待异构性方面，二者理念上有所不同。网格计算用中介软体遮蔽异构系统，力图使使用者面向同样的环境，把困难留在中介软体，让中介软体完成任务。而云计算实际上承认异构，用映象执行，或者提供服务的机制来解决异构性的问题。当然不同的云端计算系统还不太一样，像Google一般用比较专用的自己的内部的平台来支援。
第四，网格计算用执行作业形式使用，在一个阶段内完成作用产生资料。而云计算支援持久服务，使用者可以利用云端计算作为其部分IT基础设施，实现业务的托管和外包。
第五，网格计算更多地面向科研应用，商业模型不清晰。而云计算从诞生开始就是针对企业商业应用，商业模型比较清晰。
总之，云端计算是以相对集中的资源，执行分散的应用（大量分散的应用在若干大的中心执行）；而网格计算则是聚合分散的资源，支援大型集中式应用（一个大的应用分到多处执行）。但从根本上来说，从应对Inter的应用的特征特点来说，他们是一致的，为了完成在Inter情况下支援应用，解决异构性、资源共享等等问题。
那么，网格计算和云端计算有没有可能取长补短、互为补充呢？钱教授提到，如果这两者结合起来，也许可以聚合大量分散的资源，从而支援各种各样的大型集中应用以及分散的应用。
最后，钱教授还谈到，在云端计算技术方面，有三个需要关注的问题。第一是安全，因为要想作为公共基础设施必须取得使用者的充分信任。第二是标准化，不能再走中介软体的老路。第三是开源，要走开放的平台，这样才有发展。
简明的描述，看了有茅塞顿开的感觉。
观点一：网格计算主要关注如何把一个任务分配到它所需要的资源上（一般来说是一个远端可用的），在这里一个大的计算任务可以被分成多个小任务，然后被分配到这些伺服器上执行；而云计算则强调把资源动态的从硬体基础架构上产生出来，以适应工作任务的需要，云端计算可以支援网格计算，也可以支援非网格计算。（简单理解，即动态产生的计算资源是来自一台伺服器还是多台，是否使用了网格计算的演算法。本人的理解）
观点二：网格计算与云端计算主要有三点区别，第一，网格主要是通过聚合式分布的资源，通过虚拟组织提供高层次的服务，而云计算资源相对集中，通常以资料中心的形式提供对底层资源的共享使用，而不强调虚拟组织的观念；第二，网格聚合资源的主要目的是支援挑战性的应用，主要面向教育和科学计算，而云计算一开始就是用来支援广泛的企业计算、web应用等；第三，网格用中介软体遮蔽异构性，而云计算承认异构，用提供服务的机制来解决异构性的问题。
网格计算与云端计算的关系如下表所示。
表 1 网格计算与云端计算的比较
网格计算
云端计算
目标
共享高效能运算力和资料资源，实现资源共享和协同工作
提供通用的计算平台和储存空间，提供各种软体服务
资源来源
不同机构
同一机构
资源型别
异构资源
同构资源
资源节点
高效能运算机
伺服器/PC
虚拟化检视
虚拟组织
虚拟机器
计算型别
紧耦合问题为主
松耦合问题
应用型别
科学计算为主，计算密集
资料处理为主，资料密集
使用者型别
科学界
商业社会
付费方式
免费（ 出资）
按量计费
标准化
有统一的国际标准OGSA/WSRF
尚无标准，但已经有了开放云端计算联盟OCC
网格计算走的是学院派的路子：在概念上争论多年，在体系结构上三次伤筋动骨，在标准规范上花费了大量的心力，所设定的目标又非常远大－－要在跨平台、跨组织、跨信任域的极其复杂的异构环境 享资源和协同解决问题，所要共享的资源也是五花八门－－从高效能运算机、资料库、装置到软体、甚至知识；云端计算走的是现实派的路子：暂时不管概念、不管标准，Google云端计算与Amazon云端计算的差别非常大，云端计算只是对他们以前做的事情的新的共同的时髦叫法；所共享的储存和计算资源暂时仅限于某个企业内部，省去了许多跨组织协调的问题；以Google为代表的云端计算在内部管理运作方式上的简洁一如其介面，能省的功能都省了，Google档案系统甚至不允许修改已经存在的档案，大大降低了实现难度，却借助其无与伦比的规模效应释放前所未有的能量。
网格计算与云端计算的关系，就像是OSI与TCP/IP之间的关系：ISO制定的OSI（开放系统互联）网路标准，考虑得非常周到，也异常复杂，在多年之前就考虑到了会话层和表示层的问题。很有远见，但过于阳春白雪了，实现的难度和代价也非常大。当OSI的一个简化版－－TCP/IP冒出来之后，将七层协议简化为四层，内容也大大精简，因而迅速取得了成功。在TCP/IP一统天下之后多年，语义网等问题才被提上议事日程，开始为TCP/IP补课，增加其会话和表示的能力。因此，OSI是学院派，TCP/IP是现实派。OSI是TCP/IP的基础，TCP/IP又推动了OSI的发展。不是成者为王、败者为寇的问题，而是滚动发展的问题。
1．物联网产生大资料，大资料助力物联网。目前，物联网正在支撑起社会活动和人们生活方式的变革，被称为继计算机、网际网路之后冲击现代社会的第三次资讯化发展浪潮。物联网在将物品和网际网路连线起来，进行资讯交换和通讯，以实现智慧化识别、定位、跟踪、监控和管理的过程中，产生的大量资料也在影响着电力、医疗、交通、安防、物流、环保等领域商业模式的重新形成。物联网握手大资料，正在逐步显示出巨大的商业价值。
2．大资料是高速跑车，云端计算是高速公路。在大资料时代，使用者的体验与诉求已经远远超过了科研的发展，但是使用者的这些需求却依然被不断地实现。在云端计算、大资料的时代，那些科幻片中的统计分析能力已初具雏形，而这其中最大的功臣并非工程师和科学家，而是网际网路使用者，他们的贡献已远远超出科技十年的积淀。
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。主要学科有：
“主要学物联网概论、物联网硬件基础、无线传感网应用技术、RFID应用技术、M2M应用技术、物联网应用软件开发、Android移动开发等。物联网应用技术培养具有从事WSN、RFID系统、局域网、安防监控系统等工程设计、施工、安装、调试、维护等工作能力的高端技能型人才。”足球分析软件的精度可以通过科技化算法和物联网技术的应用来提高。具体来说，可以考虑以下方面：
1 数据采集：通过传感器、摄像头等物联网设备采集现场比赛的数据，如球员跑动轨迹、球的位置、传球次数、射门次数等。
2 数据处理：通过算法分析采集到的数据，提取出有价值的信息，如球员的跑动速度、传球精度、进攻效率、防守能力等，从而得出比赛的局势和趋势。
3 模型建立：通过机器学习算法建立预测模型，根据历史数据、球队战术、球员实力等因素进行预测，从而预测比赛结果。
4 可视化展示：将分析结果以图表、动画等形式进行展示，让用户可以直观地看到比赛的情况和分析结果。
通过应用科技化算法和物联网技术，足球分析软件可以更加准确、全面地分析比赛，为教练员、球迷等提供更好的服务和支持。
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