物联网对未来有什么影响？

物联网的应用领域涉及到方方面面，在工业、农业、环境、交通、物流、安保等基础设施领域的应用，有效的推动了这些方面的智能化发展，使得有限的资源更加合理的使用分配，从而提高了行业效率、效益。

在家居、医疗健康、教育、金融与服务业、旅游业等与生活息息相关的领域的应用，从服务范围、服务方式到服务的质量等方面都有了极大的改进，大大的提高了人们的生活质量;

在涉及国防军事领域方面，虽然还处在研究探索阶段，但物联网应用带来的影响也不可小觑，大到卫星、导d、飞机、潜艇等装备系统，小到单兵作战装备，物联网技术的嵌入有效提升了军事智能化、信息化、精准化，极大提升了军事战斗力，是未来军事变革的关键。

一、智能交通

物联网技术在道路交通方面的应用比较成熟。随着社会车辆越来越普及，交通拥堵甚至瘫痪已成为城市的一大问题。对道路交通状况实时监控并将信息及时传递给驾驶人，让驾驶人及时作出出行调整，有效缓解了交通压力；

高速路口设置道路自动收费系统(简称ETC)，免去进出口取卡、还卡的时间，提升车辆的通行效率;公交车上安装定位系统，能及时了解公交车行驶路线及到站时间，乘客可以根据搭乘路线确定出行，免去不必要的时间浪费。

社会车辆增多，除了会带来交通压力外，停车难也日益成为一个突出问题，不少城市推出了智慧路边停车管理系统，该系统基于云计算平台，结合物联网技术与移动支付技术，共享车位资源，提高车位利用率和用户的方便程度。

该系统可以兼容手机模式和射频识别模式，通过手机端APP软件可以实现及时了解车位信息、车位位置，提前做好预定并实现交费等等 *** 作，很大程度上解决了“停车难、难停车”的问题。

二、智能家居

智能家居就是物联网在家庭中的基础应用，随着宽带业务的普及，智能家居产品涉及到方方面面。 家中无人，可利用手机等产品客户端远程 *** 作智能空调，调节室温，甚者还可以学习用户的使用习惯，从而实现全自动的温控 *** 作，使用户在炎炎夏季回家就能享受到冰爽带来的惬意；

通过客户端实现智能灯泡的开关、调控灯泡的亮度和颜色等等; 插座内置Wifi，可实现遥控插座定时通断电流，甚者可以监测设备用电情况，生成用电图表让你对用电情况一目了然，安排资源使用及开支预算;

智能体重秤，监测运动效果。内置可以监测血压、脂肪量的先进传感器，内定程序根据身体状态提出健康建议; 智能牙刷与客户端相连，供刷牙时间、刷牙位置提醒，可根据刷牙的数据生产图表，口腔的健康状况;

智能摄像头、窗户传感器、智能门铃、烟雾探测器、智能报警器等都是家庭不可少的安全监控设备，你及时出门在外，以在任意时间、地方查看家中任何一角的实时状况，任何安全隐患。看似繁琐的种种家居生活因为物联网变得更加轻松、美好。

三、公共安全

近年来全球气候异常情况频发，灾害的突发性和危害性进一步加大，互联网可以实时监测环境的不安全性情况，提前预防、实时预警、及时采取应对措施，降低灾害对人类生命财产的威胁。

美国布法罗大学早在 2013 年就提出研究深海互联网项目，通过特殊处理的感应装置置于深海处，分析水下相关情况，海洋污染的防治、海底资源的探测、甚至对海啸也可以提供更加可靠的预警。该项目在当地湖水中进行试验，获得成功，为进一步扩大使用范围提供了基础。

利用物联网技术可以智能感知大气、土壤、森林、水资源等方面各指标数据，对于改善人类生活环境发挥巨大作用。

趋势和特征

物联网近年来的主要显着趋势是由互联网连接和控制的设备的爆炸性增长。物联网技术的广泛应用意味着从一个设备到另一个设备的具体细节可能大不相同，但大多数人都具有基本特征。

物联网为将物理世界更直接地集成到基于计算机的系统中创造了机会，从而提高了效率、经济效益和减少了人力。

物联网设备的数量在 2017 年同比增长 31% 至 84 亿，预计到 2020 年将有 300 亿台。物联网的全球市场价值预计为到 2020 年达到 71 万亿美元。

环境智能和自主控制并不是物联网最初概念的一部分。环境智能和自主控制也不一定需要互联网结构。然而，（英特尔等公司）的研究发生了转变，将物联网和自主控制的概念结合起来，初步成果朝着这个方向发展，将物体视为自主物联网的驱动力。

在这种情况下，一种有前途的方法是深度强化学习，其中大多数物联网系统提供动态和交互式环境。训练代理（即 IoT 设备）在这样的环境中表现得更聪明，无法通过传统的机器学习算法（例如监督学习）来解决。

通过强化学习方法，学习代理可以感知环境状态（例如，感知家庭温度），执行 *** 作（例如，打开或关闭暖通空调）并通过最大化其长期获得的累积奖励来学习。

可以在三个级别提供物联网智能：物联网设备、边缘/雾节点和云计算。每个级别对智能控制和决策的需求取决于物联网应用的时间敏感性。例如，自动驾驶汽车的摄像头需要进行实时障碍物检测以避免发生事故。

通过将数据从车辆传输到云实例并将预测返回给车辆，这种快速决策是不可能的。相反，所有 *** 作都应在车辆本地执行。集成高级机器学习算法，包括深度学习物联网设备是一个活跃的研究领域，使智能对象更接近现实。

此外，通过分析物联网数据、提取隐藏信息和预测控制决策，可以从物联网部署中获得最大价值。物联网领域使用了各种各样的机器学习技术，从回归、支持向量机和随机森林等传统方法到卷积神经网络、LSTM和变分自动编码器等高级方法。

未来，物联网可能是一个非确定性和开放的网络，其中自动组织或智能的实体（Web 服务、SOA组件）和虚拟对象（化身）将可互 *** 作并能够独立行动（追求自己的目标）目标或共享目标）取决于上下文、情况或环境。

通过上下文信息的收集和推理以及对象检测环境变化（影响传感器的故障）并引入合适的缓解措施的能力的自主行为构成了一个主要的研究趋势，显然需要为物联网技术提供可信度。

市场上的现代物联网产品和解决方案使用各种不同的技术来支持这种上下文感知自动化，但需要更复杂的智能形式，以允许在真实环境中部署传感器单元和智能网络物理系统。

以上内容参考 百度百科-物联网

我们在了解人工智能技术的时候，对于深度学习的概念进行了一次普及，今天我们就一起来学习一下深度学习对于物联网的发展都有哪些影响作用。下面北京电脑培训就开始今天的主要内容吧。

技术

在物联网时代，大量的感知器每天都在收集并产生着涉及各个领域的数据。由于商业和生活质量提升方面的诉求，应用物联网(IoT)技术对大数据流进行分析是十分有价值的研究方向。这篇论文对于使用深度学习来改进IoT领域的数据分析和学习方法进行了详细的综述。从机器学习视角，作者将处理IoT数据的方法分为IoT大数据分析和IoT流数据分析。论文对目前不同的深度学习方法进行了总结，并详细讨论了使用深度学习方法对IoT数据进行分析的优势，以及未来面临的挑战。

在本系列文章中，已介绍了深度学习和长短期记忆(LSTM)网络，展示了如何生成用于异常检测的数据，还介绍了如何使用Deeplearning4j工具包。本篇文章中，将介绍开源机器学习系统ApacheSystemML如何通过动态地优化执行并利用ApacheSpark作为运行时引擎，帮助执行线性代数运算。并展示了在时序传感器数据(或任何类型的一般序列数据)上，即使非常简单的单层LSTM网络的性能也优于先进的异常检测算法。

GoogleAssistant和其他自然语言理解平台正在推动用户如何使用他们的技术。无论是执行器诸如设置计时器之类的简单任务，还是进行更复杂的任务(例如Google智能助理调整恒温器)，您都可以参与其中。在这篇文章中，逐步介绍了如何构建自己的助手应用程序，通过简单地要求Google来控制AndroidThings设备来浇灌植物。

开源

tinyweb是一个用于在运行有MicroPython的ESP8266/ESP32等微型设备之上的简单轻便的>

Mynewt是一款适用于微型嵌入式设备的组件化开源 *** 作系统。ApacheMynewt使用Newt构建和包管理系统，它允许开发者仅选择所需的组件来构建 *** 作系统。其目标是使功耗和成本成为驱动因素的微控制器环境的应用开发变得容易。Mynewt提供开源蓝牙50协议栈和嵌入式中间件、闪存文件系统、网络堆栈、引导程序、FATFS、引导程序、统计和记录基础设施等的支持。

AngularIotDashboard是一个基于Angular4的物联网领域的仪表板。它是一个适用于任何浏览器的实时兼容仪表板，其目标是成为智能家居，智能办公室和工业自动化的d性前端。拥有许多可重用组件，开发者可以基于AngularIoTDashboard启发和实施自己版本的托管物联网仪表板。

硬件

FemtoUSB是一个基于Atmel的ARMCortexM0+产品ATSAMD21E18A的开源ARM开发板。其被设计成对那些对ARM设计感兴趣的人的基础起点，特别那些准备从AVR8位硬件转换到功能非常强大的ARM32位工具。其从电路板设计，原理图和零件清单完全是开源的，可以让开发者学习设计ARM芯片、编译工具链、ARM芯片的基本的电路图等等的内容。

无外乎两类机会：
一是物联网硬件设施的建设。目前，电信和电力都在搞试点，估计会有很多集成商和硬件设备或器材制造商会分杯羹。
二是物联网相关的增值服务。这个增值服务内容大了去了，有个十年二十年都做不完。比如：远程抄表、智能家居、远程教育、远程医疗等等。
凡是能搬在家里完成的，都可以通过物联网来实现；凡是在远程就能 *** 控的，也都可以通过物联网来实现。物联网建设至少10年才能初具规模，会产生众多分门别类的专业服务运营商。

首先，就是对企业数字化转型重大影响。随着越来越多的企业扩大和深化数字化转型，物联网将越来越占据中心地位，进而实现OT和IT的融合，助力劳动力移动化和数字化的发展。通过更经济的“连接”传感器、嵌入式智能与 *** 控、速度更快覆盖更广的通信网络、云基础架构以及高级数据分析能力将助力实现这一波数字化转型的浪潮。
其次，物联网将激发创新、颠覆商业模式，并促进企业、政府和新兴经济体经济的快速增长。如同工业革命、互联网的诞生以及移动化革命，物联网将推动社会的进步、创新与繁荣。商业和城市都将提供由物联网支持的新型服务，新的商业模式将会出现。新兴经济体将会从中获得大好机会，可以迅速利用物联网，摆脱传统基础设施的制约，从而从根本上实现跨越式发展。事实上，根据麦肯锡的预测，发展中国国家对对物联网解决方案的需求将占全球40%。
然后，物联网解决方案将被用于解决重大的社会环境问题。物联网将有助于各国及其经济应对全球面临的巨大挑战，包括全球变暖、水资源短缺和环境污染。调查受访者认为，物联网对整个社会的最大益处是提高资源利用率，并且利用相关技术来加速和优化现有的解决方案。
再有，物联网还可以将之前尚未开发的数据转化为市场洞察力，帮助企业提高客户体验水平：在思考物联网的价值定位时，大多数企业都认为提高效率和节约成本是其主要优势。然而，实现数据访问（包括以前尚未开发的数据），并把它转化为具备可 *** 作性的市场洞察力，将帮助企业更好地实现客户服务转型，为企业建立品牌与服务的忠诚度和满意度带来新机遇。
最后，物联网能够推动可交互 *** 作的开放式混合计算方法的发展，并促进行业和政府在构建解决网络安全问题的全球架构方面进行合作。虽然基于云计算的物联网解决方案将越来越受欢迎，但是任何单个计算架构都不能够垄断信息传递。相反，作为私有云或公有云产品的一部分，无论是在企业外部还是内部，物联网都会实现跨系统蓬勃发展。在多种计算环境中建成物联网将帮助终端用户以最适合自身安全需求和关键性任务需求的方式使用物联网解决方案，同时使那些仍使用传统技术基础设施的企业以合理可控的方式实现转型。
由此可见，随着物联网带来的数字化变革，其引发的各类效应也日益深化，并推进整个物联网产业快速向前发展，未来则更会导致各行业里IT基础设施发生根本性变化。

0前言部分

1我所理解物联网

2公司业务架构

3个人职业规划

毕业后第一次跳槽，来了家物联网公司，感觉回到了大学时候，每天被大量智能设备包围的感觉很熟悉，有一些感悟，关于产品、关于技术、关于生活，抽空写下来。

物联网这个词被讲了很多年，毕业后也一直从事移动互联网相关工作，自然对其较为熟悉，物联网就是大量的智能设备联网共同工作。但当我深入了解这个领域，真正接触物联网产品，我反倒很难说清楚什么是物联网。亲人或朋友问我新工作是做什么的，我也很难描述清楚，不单是设备，不单是软件硬件，不单是数据，不单是场景现在我能体会到一些知乎大神上关于物联网的回答都是用一些很虚、很飘渺的词：处处皆入口，万物皆相连，边界不复存在。这不是装深沉，而是真的无法用一两句话描述清楚。

我也沿用这种很虚很飘渺方式来理解物联网，从两句耳熟能详的诗开始，来理解物联网中频频提到的两个词：“连接”和“数据”。

这句话诗描述的几时古人对“连接”这个词的理解。这一刻，全天下的人看得都是同一个月亮，通过一个月亮，把所有人都连接在一起。可见从古时候开始人们就有着一些隐隐约约的思路，通过一样东西，把所有人都连接起来。终于在今天，腾讯把这个使命完成了，微信让人与人之间可以即时通信，实现了天涯若比邻的愿景。写到这里的时候，我想到微信的启动界面，也是一个冰冷的月亮，跟我这个配图有点像，不知道设计灵感是否也是想表达，当代的微信就像古代的月亮，承载着连接的使命。如果文章有幸被微信的设计师看到，可以回复一下。

这是一个哲学家说的，我想用这句话来表达，数据是带有时间维度的。川流是不息的，河流中的水质、流速、温度每一秒钟都不一样，左脚踏进一条河流，右脚再踏进去的时候已经是另一条河流，它的水质、流速、温度等都不一样了，即便一样，它们所代表的含义已经不一样了。我们需要记录下每个时刻的数据，让这条历史的长河具有可分析意义。

物联网系统要连接人与人、人与物、物与物，要记录和分析历史数据，感知每个瞬间的数据变化，在最适合的时候提供最时候的服务。举个例子，你的身体状态每一秒钟都在变化，天气每秒钟都在变化，我们要结合你昨天的睡眠情况，今天的皮肤特性，建立很多数据模型，可能还需要融入中医的知识图谱，心理学知识图谱，告诉现在的你最适合和什么汤，甚至告诉炖锅每一秒钟的火力是多少，计算出热力曲线，炖出来的汤才最适合2个小时后的你喝。

其实写到这里我会想起我爸爸妈妈，每当我回到家他们看到我的黑眼圈，或者脸部发红，会问我昨晚睡得怎么样，然后猜测我是阴虚火旺，然后炖一个苦瓜黄豆汤给我喝。类似的事情你们爸妈也经常做吧。现在机器可以完成这些事情，而且不再是靠猜测，而是精准的数据采集，结合各种知识图谱进行多维度数据分析，将分析结果转化成设备服务。

好了，故弄玄虚的文字写完了，我还是得理清我具体是做什么的，公司业务架构是怎样的，我的岗位在整个业务流里处于哪个环节。其实面试时，甚至入职前我都不太清楚我的岗位职责，拿到offer后我深入了解物联网，领略到其魅力，以及判断到公司的研发实力能驾驭物联网的魅力，还不是很清楚岗位工作内容就入职了。现在已经入职两周了，对公司业务架构有一定了解了，以产品经理为焦点梳理一下业务流程。

公司业务方面：公司主要是面对B端客户，以数据服务为核心提供行业解决方案，提供服务平台和开放平台，让数据的雪球越滚越大，在幕后担任“大脑”角色。另一方面，在图中下方也看到了两条小小的产品线，一条是互联网产品，另一条是硬件设备，既做互联网产品也开发硬件，虽然力度很小，但也看出公司并不放弃从幕后走到台前的想法的。

部门架构方面：从对外部门架构上来看很不清晰的，有两家子公司多个部门，每个部门均有自己的产品经理、开发人员，职能交叉，部门自成体系，难以梳理清各部门的依赖关系。我按照业务流程以产品经理的视角捋一遍可分三种产品经理。第一类是走在业务流最前端的市场部的产品经理，他们直接对接客户需求。第二类是业务流中端的物联网产品经理，他们把各方面资源整合起来创造出应用场景，供商业转化。第三类是业务流后端的AI产品经理，他们负责人工智能产品的落地，负责数据大脑的需求。

我的岗位：我是上述第二类，业务中端的物联网产品经理，负责场景的创建和数据的打通，让算法结合使用场景落地。从图上可以看出负责的产品可以“一横两竖”概括，“一横”就是平台性的项目，包括B端开放平台、C端超级APP等；“两竖”中分别为家庭场景和商业场景，家庭场景包括睡眠产品线、美容产品线、家电产品线，商业场景更多了：智慧校园、智慧农场、医疗健康、养老、酒店、水生态这些场景和数据需要相互打通。

2013年毕业后就在上一家公司工作，老东家是一家电视厂商，一共待了5年时间。也有多朋友问过我为什么在一家电视终端公司待那么久，找工作时面试官也会问这个问题，待了这么久的公司为什么现在想离开。我的择业逻辑是这样的：

为什么在一家做电视的终端公司呆那么长时间，因为它的工作范畴比较广，我能学习的知识面广。前沿技术的方面涉及了大数据、AI、语音，移动互联网领域涉及购物、内容、社交等模块产品，硬件方面的有智能设备产品等。终端公司业务覆盖领域广，如果我对某一个领域感兴趣可以找相应的项目去做，再自己深入学习。比如甚至我对外卖行业感兴趣，现在的TV也有内置的外卖APP，通过项目和自主深入学习我能转到外卖这个垂直领域的公司去。但如果在外卖领域公司，就比较难转到终端公司了，这就是终端公司的好处。

这几年互联网高速发展，很多新技术、新模式在瞬间爆发，也很快没落，今天共享单车群雄逐鹿，明天短视频三分天下，如今无人零售打的火热，区块链又何去何从我不知道哪些方向才是对的，不知道转到哪些垂直领域去才合适。所以我选择在一个大的平台待着，能看清楚当前形势再行动。

随着年龄和经验的增长，逐渐能看透一些东西，个人感觉到移动互联的发展到达了一个瓶颈，新模式枯竭，产品差异化最终也只能体现在运营上，没有太多的机会，遂放弃了进入移动互联网的想法。这一两年人工智能悄然兴起，能强烈感觉到它带来的变革，它将像移动互联网那样，渗透到我们生活的每一个角落。在第四届世界互联网大会上，百度李彦宏也提到，中国互联网的人口红利不再，但AI的机会正在走来。各种迹象表明，站队人工智能是正确的选择。所以我摒弃了一些移动互联网属性的工作经历，选定了“一个方向，两个场景”：AI的方向，以及AI赋能的两个场景，一个是机器人，另一个是智能家居。然后准备简历，面试，最后来了目前这家物联网公司，虽然岗位不是AI产品经理，但能跟AI团队紧密合作，且能调用其资源，想深入学习AI技术也是很容易的事情。

下阶段：

在业务层面，希望能尽快上手和适应新工作，并能在工作中体现应有的价值。目前从“一横两竖”中的“一竖”入手，即家庭场景产品线，后续会接触商用行业的产品线，再到横向的平台类项目。最后向前后端延伸，学习范畴渗透AI核心技术、各垂直行业的商业需求，努力成为全栈人才。

在职业层面，目前产品经验尚不足，是一个初级、执行层面的产品经理，希望通过努力，发展到能在规划层面有一定话语权产品经理，最后发展到在战略层面有一定影响力的产品经理。

在生活层面，好像单身挺久了，抽空找个女朋友。入职两周，感悟大概就这些了，以上，共勉。

物联网就业前景很好，物联网产业具有产业链长、涉及多个产业群的特点，其应用范围几乎覆盖了各行各业。

物联网专业是教育部允许高校增设新专业后，高校申请最多的学校，这也说明了国家对物联网经济的重视和人才培养的迫切性。物联网的产业规模比互联网产业大20倍以上，而物联网技术领域需要的人才每年也将在百万人的量级。

物联网的基本特征从通信对象和过程来看，物与物、人与物之间的信息交互是物联网的核心。物联网的基本特征可概括为整体感知、可靠传输和智能处理。

整体感知—可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。

可靠传输—通过对互联网、无线网络的融合，将物体的信息实时、准确地传送，以便信息交流、分享。

智能处理—使用各种智能技术，对感知和传送到的数据、信息进行分析处理，实现监测与控制的智能化。

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