什么是物联网？其发展前景如何

　1）物联网这个概念其实只是顺势而行的，在现在整个科技发展潮流来看，下一步的进展大体就是移动互联网以及将更多的电器设备连接进互联网以此得以被 *** 控，让我们的生活更为便捷。因此，物联网这个概念就是在这种环境下产生了，它是一个对现有科技的综合利用和发展方向的系统概括。
2）另外，物联网这个概念是国内某些专家提出来的（而在国内至今为止都是做到的人少空头讲的人多，木有法子），在国外它有另外一个更为专业的名词： cyber physical system 直译过来，就是物物相连的系统。

当物联网这个名词被创造出来时，物联网之父Kevin Ashton大概没想到18年后的今天，这个Internet of Things居然成了后PC时代的救世主。从市井小民到科技新贵，从厂商到国家，从贩夫走卒到学者政客，莫不引颈企盼这物联网能带领大家走出经济泥淖，再造一次PC荣景。但是，这个泡沫吹得起来吗？
然后，许多人开始讨论究竟要作“物联网”还是“联网物”，物联网的核心价值到底在于“物”还是“联网”，日前科技业大佬纷纷表明，物联网真正的价值在于“联网”，背后的服务与智慧才是一门大生意，但是许多厂商都将重点放在硬件，并做出一个个的联网“物”，最后变成价格战，产品与服务不知不觉间也偏离消费者需求。
于是我们看到许多企业从产品面(如冰箱、空调或洗衣机等)切入想象对象连网后该有的功能，却忽略了两个本质问题：什么是消费者觉得通过“联网”才能解决的问题？对象联网后，带给消费者的核心利益或价值又是什么？在物联网的“硬件结构”中，大概可以分成前端的物，串接的网，最终是统合的应用。许多人认为，只要把侦测器、设备、设备连上网，就是物联网。错了，那只是“联网物”，可以联结网络的物！而串接这些设备的各种网络（没错，我用各种，因为网络不是只有Internet，在地球上，可以叫网络的东西，多不胜数，电力网？地下水道网？电信网？这些都是网络！更别提一堆封闭性的网络！），我们可以叫它是“联物网”。但这就算是Internet of Things，“物联网”了吗？真正的物联网，应该是水乳交融不分彼此，所有的事物，都能串接，都能交流，都有智能，更能提供解决人们问题的创新应用！
许多业界的前辈们，都对这个议题发表过意见，物联网确实是好机会，所有的大咖，都告诉我们：▲物联网有许多应用，物联网产品多，只是将以渐进式稳定发展，不像手机很快跳上去。
▲我们要扭转产业的最后一次机会，是把握物联网，但不是把握硬件，这不是意味着要放弃硬件，而是要把握硬件可以发展的智能服务。
▲物联网是大事，但联网物，是小事，硬件这一块很小，下一波真正大的生意，是在服务与智慧。明眼人其实不少，但是人常说，听其言观其行。讲得头头是道，入情入理，而且言简意赅：物联网的产业价值在于服务、在于应用、在于智能。可是，为什么这些大厂、大人物，或者是投身物联网事业的好汉们，却仍旧在想：我要“设计”个智能结局的“产品”？我要设计传感器能把信号传出来？明明物联网就不看重硬件啊，而我们仍有许多人一窝蜂投入硬件制造和设计？
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科技术语有虚拟现实、人工智能、认知计算、量子计算、深度学习、DT时代、计算机视觉、人脸识别、物联网等等。科技术语有很多，指的是科技类的术语，属于专业术语、科技名词。

科技术语，是指科技类的术语，属于专业术语、科技名词。主要有两层意思：第一，科学有若干种解释，每一种解释都反映出科学某一方面的本质特征，而且科学本身也在发展，人们对它的认识不断深化，给科学下一个永恒不变的定义是难以做到的。我们把众多的科学定义解释加以概括，指出为多数人可以接受的共同概念，那就是科学知识、科学研究活动、科学社会建制的统一体。第二，技术是人类运用知识、经验和技能，并借助物质手段以达到利用、控制和改造自然目的的完整系统。它是人们的知识和能力同物质手段相结合，对自然界进行改造的过程。科技术语有很多，如下：

1、虚拟现实

虚拟现实是一套由计算机仿真系统创建出来的虚拟世界。通俗讲，就是使用技术手段，让人身临其境，并可以与这个环境进行交互。这套技术主要包括模拟环境、感知、自然技能和传感器各等方面，除了计算机图形技术所生成的视觉感知外，还有听觉、触觉、力觉、运动等感知，甚至还包括嗅觉和味觉等多感知。目前，虚拟现实技术已经应用于医学、军事航天、室内设计、工业仿真、游戏、娱乐等多个行业。

2、人工智能

人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的容器。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。

3、认知计算

认知计算出自于IBM人工智能超级计算机沃森的称谓，而现在，它更多的代表着一种全新的大数据分析方式。随着信息的增加，计算机可在已有经验的基础上随着时间推移，以学习的、交互的方式，随着数据的进一步增长逐步提高认知的分析行为，就像大脑会自然而然地做事情，认知计算是人工智能和大数据的联姻。

4、量子计算

量子计算，是当前最热门的研究领域。相对于普通计算机，基于量子力学特性的量子计算机，拥有超乎想象的并行计算与存储能力，求解一个亿亿亿变量的方程组，具有亿亿次计算能力的天河2号需要100年，而万亿次的量子计算机理论上只需要001秒就可解出。当量子计算机应用之时，现在的密码破译、基因测序等科学难题，将可迎刃而解。

5、深度学习

深度学习DeepLearning的概念源于人工神经网络的研究。机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。自2006年以来，机器学习领域，取得了突破性的进展。图灵试验至少不是那么可望而不可及了。在技术手段上不仅仅依赖于云计算对大数据的并行处理能力，而且依赖于算法。这个算法就是DeepLearning。借助于DeepLearning算法，人类终于找到了如何处理抽象概念这个亘古难题的方法。

6、DT时代

DT时代数据处理技术。这个词虽然很早就被人提出了。但是直到2015年3月的IT领袖峰会上，马云演讲中提出从IT时代走入DT世界之后才在中国火热起来。马云称，二者的区别在于，IT时代以我为中心，DT时代则以别人为中心，让别人更强大，开放和承担更多的责任。

7、计算机视觉

计算机视觉是一门研究如何使机器看的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。形象地说，就是给计算机安装上眼睛(相机)和大脑(算法)，让机器能够感知环境与对象。我们中国人的成语眼见为实和西方人常说的One picture is worth ten thousandwords表达了视觉对人类的重要性。不难类比，机器有了视觉以后的前途是不可估量的，例如:智能机器人、智能视频监控、新型人机界面等等。

8、人脸识别

是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。人脸识别产品目前已广泛应用于金融、司法、军队、公安、边检、政府、航天、电力、工厂、教育、医疗及众多企事业单位等领域。随着技术的进一步成熟和社会认同度的提高，人脸识别技术将应用在更多的领域。

9、物联网

物联网是新一代信息技术的重要组成部分，其英文名称是:The Internet of things。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。物联网就是物物相连的互联网。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算、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。

童鞋你好！
物联网专业都很不错。
物联网是以计算机科学为基础，包括网络、电子、射频、感应、无线、人工智能、条码、云计算、自动化、嵌入式等技术为一体的综合性技术及应用，它要让孤立的物品(冰箱、汽车、设备、家具、货品等等）接入网络世界，让它们之间能相互交流、让我们可以通过软件系统 *** 纵himer、让himer鲜活起来。
科技创新改变生活，物联网以及延伸的人工智能必将为未来带来自便利的美好生活。
人类总是在追求自便利的美好生活，物联网很有前瞻性。
下一波的IT浪潮就是云计算、物联网、人工智能、生物技术。
目前物联网是新新事物，教学资源紧张是正常的，新新事物风险和机遇并存。
请相信机遇的东西确实是过了这个村，没了这个店，物联网目前就像初期的计算机专业一样，
等它成熟了，等你看到它的发展了，那时候你就落后，只能在前人后面捡烟头。
好好把握学习这个专业的机会，目前物联网处于发展初期，等你毕业刚好是大展拳脚的好时机！
请特别关注：
1、智能家居 2、智能交通 3、智能医疗 4、智能电网 5、
智能物流 6、智能农业 7、智能电力 8、智能工业 9、质量追溯
相信选择这个新新行业有风险，但机会总是给第一个敢吃螃蟹的人。
当然你可以选择传统保守的行业，那是另一种人生态度，开心就好！
一一一一
来自:广州溯源—物联网、云计算、人工智能---绿色未来

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