自从这篇文章发表以来，世界上已经出现了许多颠覆性的物联网商业模式创新。例如：iRobot公司凭借其自主物联网连接的吸尘机器人，实现了从零到900万台物联网连接设备的销售量，从而改变整个吸尘器行业的状态；Thyssenkrupp电梯物联网连接的电梯已经从零增加到130,000个，其三个主要竞争对手Otis、Schindler和Kone都引入了类似的基于IoT的商业模式；共享单车行业，在美国已经从零发展到3900万人次，基本上就是通过物联网技术的出现而创建的。
还有成千上万的新智能产品/物联网商业模式的例子，还在酝酿中。那些目前正在（或计划将）智能互联产品推向市场的企业，可以从这些早期的创新者身上学到什么？前不久，市场咨询公司IoT Analytics发布了《2020 IoT商业化和商业模式采用》，探讨了全球领先的设备和产品制造商（OEM）在过去5年如何成功推出智能互联物联网产品以及心得体会。
开发一个物联网业务模式或业务模型并将之商业化并不简单，但可能会是颠覆性的“ 游戏 规则改变者”。61％参与了IoT Analytics研究报告者声称，与竞争对手相比，物联网商业模式让其公司获得了竞争优势。
将智能连接产品推向市场时，需要进行很多考量，例如：是首先接触现有客户，还是瞄准新客户；可以通过硬件、软件、服务或数据获利，还是这些的组合；是一次性收费，还是按月收费，甚至可能是按使用量收费；是否免费提供某些功能；是按成本定价，还是按利润率定价，或者是通过亏损以获得早期市场份额；是直接销售给客户，还是通过第三方（市场）销售等等。
物联网商业模式与产品开发和产品商业化这两个相邻的环节紧密相连。IoT Analytics将其分为3个部分： 开发物联网产品（例如上市时间和开发功能）、开发物联网商业模式（该分析主要基于Zollenkop框架，着眼于三个要素：市场定位、价值链和收入模型）以及物联网产品的商业化（例如：确定合适的价格水平、推动采用的措施和衡量成功的KPI）。
IoT Analytics的报告就这些问题给出了相应的6个观点，并强调了哪些物联网商业模式被认为更成功。
观点1。智能连接物联网产品，从内部项目启动到第一个付费用户平均需要23个月。然而，从开始到第一次付费客户所需的总时间，相比平均值有巨大差异。最快的实现发生在8个月，而最长的可能需要长达76个月（根据IoT Analytics的分析）。
观点2。有许多因素驱动了将智能互联物联网产品推向市场的复杂性。特别是较大的公司必须花更多的时间来协调多个部门和流程。根据分析，典型的物联网产品的引入会“主要影响”到6个部门（其中IT和R＆D受影响最大）。
推动IT和研发部门工作的，是在IoT互联产品中加入许多软件特性和服务。物联网产品平均拥有12项新功能，几乎所有物联网公司（91％）都为客户提供监控仪表板，而库存管理或工作流优化等功能则很少见。
观点3。在这次分析中，近四分之三的受访者开发了一款全新的或主要经过重新设计的产品，而这种产品以前并不存在。大多数受访者还表示，物联网产品的销售对象是一些新的决策者（以及一些现有的决策者）。结果是，52%的物联网商业模式可以归类为“多元化”，只有11%归类为“市场渗透”，即在现有产品加上小的附加功能，销售给和以前完全相同的决策者。
观点4。目前，超过95％的物联网硬件都已获利。然而，在大多数情况下，硬件只是多种变现方式的一部分。大多数研究参与者预计，未来两年，服务（包括传统和数字）和数据的重要性将显著提高。随着硬件获利重要性的下降，预计基于时间、使用和成功而盈利的模式的重要性将会增加。
欧洲某 汽车 行业高级IT经理表示：“我们未来的重点将更多地放在数字服务上。当前我们对用户只有一个接触点：安装硬件。展望未来，随着数据日趋成熟，以及拥有更好的远程软件更新能力，我们将能够提供更多以用户为中心的SaaS产品/功能，客户可以在网上购买。”
观点5。物联网解决方案的成功商业化在产品推出前很久就开始了。美国某机械设备制造商高级产品经理表示：“在构建和销售解决方案之前，清楚了解客户的需求至关重要。”
分析显示，不同地区的客户采用率存在巨大差异，一些功能显然比其它功能更受客户欢迎。客户采用率排名占前四分之一的两项功能分别是“状态监视”和“预测性维护”，这与IoT Analytics先前关于预测性维护主题的报告相符。
因此，许多研究参与者指出，教育自己的团队，特别是面向客户的员工的重要性就不足为奇了。美国某机械设备制造商高级产品经理表示：“对员工的培训是一项艰巨的任务，因为该技术对公司整体来说是新技术，并且所有领域的专家都需要接受培训。”
当前，我们正在进入全新的“咆哮20年”的开始。这是ARM与经济学人在今年上半年推出的《物联网商业指数2020》所提示的变化：即所有产业面对的障碍正逐渐降低，超过一半的受访企业已经处于物联网网络部署初期或大规模部署阶段。《物联网商业指数2020》强调，物联网的“商业价值之路”已经出现，企业在物联网方面的初期投资通常能够明确的投资回报，而随着物联网数据与其它数据集的结合以及纳入整体分析中，物联网的价值也在上升。一、物联网核心本质
经典的干货就是这样，大道至简！
最简单的价值公式，也是核心本质所在！
互联网=人联网，IOP，Internet of Person
核心本质是管理人，全部是以人为本！
物联网=“物”联网，IOT ，Internet of Things
核心是管理物，让物自动形成体系，产生价值，这是IOT 核心的商业模式！
怎么更好管理物体，形成智能化的世界，从而产生新的社会形态！
这是物联网的核心本质！
第一、物联网重点不是“联”！
物联网重点不是联，很多人认为是连接，错了！连接是手段，不是目的！
很多人说要连接，形成大连接！多少亿个连接，特别是运营商关心数字，为了是好算钱！所以数据量越大越好，每天每月每年都有流量费，这就是典型的管道思维！
连接就只是手段，不是目的！有一天就像微信一样，微信本身就是一个系统应用，跟运营商连接没啥关系！你在上面挣不到什么钱，因为你就是一个通道而已！
物联网未来还是这样，会有若干个类似微信这样的垂直系统，自成体系，运营商能产生的价值仅仅就是流量费，其他的增值收益都拿不到。甚至有一天这点流量费都拿不到了！
书信被电报取代了，电报被电话取代了，电话被手机取代了，今天微信把整条通信体系彻底颠覆了！不用打电话，不用发短信！语音，视频都能办了！
第二、成网是结果
成网是结果！但不一定非得是网络形态，有的时候是可以改变形态的！
互联网从最初的点对点拨号上网，到后来的宽带上网，无线上网，移动互联网，从点对点，星型连接，树型连接，后来网状网，彻底去中心化。
今天我用手机上网，和用电脑上网，还是用电视上网，都不重要了！只要有一个账号，登进去就是你的定制信息！
所以物联网为什么会必须形成一个互联网呢，很多时候根本不用交互连接，就是单向就够了！所以你非得要干交互，用连接人的思维和方法去连接“物”，那“物”的连接方式很可能就不对了！
这就是当前物联网出现的本质问题，核心问题！
二、不断演进中的变革
物联网将是人类历史5000年以来的最重大变革！
前面的20多年，最重大的变革实际上就是互联网！彻底的解决了如何连接人，如何管理人员的问题！人类前面5000多年历史核心都是管理人，考虑用什么样的手段更好的管理人。
最后到了最近的20年，出现互联网，发现通过把人连起来，就能产生巨大的影响，从而改变人类生产和生活方式！
所以互联网核心是管理人，连接人，形成网！
相同的办法都是用不同的手段解决信息交互的问题，从而信息连接起来！
这期间有个非常有趣的发明，叫做Call机，也叫BP机，这是90年代最主要的一个通信工具！第一次让人能够移动中收到信息，随时随地能找到你。BP机由此拉开了人类的信息交互，连接的历史！再也不用担心找不到你了，我可以呼你无数遍！
你看，人类最开始的连接都是从单向开始的！我呼了你，发送信息给你！一是告诉你信息，二是可能需要你回复我消息！是不是并非双向不可！所以BP机的使用确实让人感觉到方便很多！
但是不够，人类需要交流啊，所以移动电话产生了！至此，人类不仅随时随地找到彼此，还等随时随地联系起来，随时沟通信息，说说话就好！
然后，随着信息量越来越大，单纯语音电话聊不行了，于是就产生了网络的方法，通过点对点连接，交互信息！然后点对多点，逐渐形成了都连上来，就是互联网时代！
互联网进一步发展彻底改变了人类的生活方式，人类的工作方式，进而改变了社会发展的形态！全连接，全透明，超越时间和空间的束缚，使人类的信息交互空前的提升！也彻底的改变了商业规则和商业模式！
这也彻底改变了支付方式！我们终于摆脱了要带着钱出门，连xyk都不用了，曾经我们带着一张卡也基本上可以走天下，而今天带着手机就解决一切！然后我们未来可能就是数字货币，就是一个数字而已！
三、对于物联网概念的错误认识
我们提出了互联网+，这就是用互联网去改变各行各业，至今有很多成果，但不完全成功，为什么？
很多人以为互联网就是一个工具，是给行业插上翅膀，用句时髦话就是给行业赋能！但是最后没用，能赋不上去！
因为他们还不明白，进入到行业领域后，不是互联网了，其实很多做不动的事情都是物联网！
用互联网思维去赋能物联网，越干越糟！管人的套路和管物的套路差别太大啦！
物联网出发点是管理物，而不是连接物，所以万物互联是错误的！
你去看所有的资料上来都是什么是物联网？物联网就是把物体连到互联网上，让物与物，物与人相连，形成万物互联！
我也是被这样洗脑的，所以很多时候想不明白为什么物联网不行，搞不起来，说得好听，全是空炮，企业叫好不叫座，回来找我们问为什么干物联网不挣钱呢？
那时候我们也说不好，只能泛泛说没到时候，还在发展过程中！不赚钱就是硬道理，逼着你要去深度思考！
复杂的问题简单看，越思考越有味道。道理并不复杂，我们往往是人云亦云。喜欢听别人怎么说，专家们指出什么事。其实，所有的重大项目都是从不被看好开始的。
物联网就是踏踏实实去把你能找到的，能形成价值体系的物去锁定开始。这就是未来最大的价值。
我们发起了物联网研习社就是希望能给大家带来更多的思考，每个人是每个人的老师！大咖云集，众至诚啊。条件如下：
第1 有志成为信息和价值的提供者，而不是索取者！
第2 成员一定要有正能量！利他向上是我们唯一的追求。
第3 研习社里没有固定的老师，每个人都会是每个人的老师，要把你最大的心得和经验奉献给大家。 “所谓三人行必有我师”
第4 研习社是新型学习者组织，高标准高门槛是第一道关，是真朋友就请自动认知这个规则，吃饭喝酒于我们其实都是最头等的负担！
你有你的思想，我有我的思维，我们交换，就有了更多的碰撞，更何况群里有很多的牛人、大咖。
七分期望，收到八分效果，满意度很高。而若是带着十分希望，得到九分收获，会是抱怨和差评。所以进群能有一两点的收获，就值了！
物哥将会每月举行一次线下聚会！希望有一天，无论走到哪里，都有我们研习社的朋友，我们能聚一聚，聊聊天，拜访优秀的人，看美丽的风景。未来将是物联世界，让我们相约2019年11月19-21日，相约2019（第三届）全球物联网大会—寻找思考者！
声明：本文系《洞悉——物联网发展1000问》系列文章第九十六篇，旨在希望通过系统性与行业专业视角就物联网产业当前发展现状与经济潜力予以分析和分享。IOT物联网，万物互联，互联万物。
作者：王正伟（物哥）中关村物联网产业联盟秘书长 全球物联网大会主席· 题名(Title,Topic)
题名又称题目或标题。题名是以最恰当、最简明的词语反映论文中最重要的特定内容的逻辑组合。论文题目是一篇论文给出的涉及论文范围与水平的第一个重要信息，也是必须考虑到有助于选定关键词不达意和编制题录、索引等二次文献可以提供检索的特定实用信息。论文题目十分重要，必须用心斟酌选定。有人描述其重要性，用了下面的一句话：“论文题目是文章的一半”。 对论文题目的要求是：准确得体：简短精炼：外延和内涵恰如其分：醒目。
· 作者姓名和单位(Author and department)
这一项属于论文署名问题。署名一是为了表明文责自负，二是记录作用的劳动成果，三是便于读者与作者的联系及文献检索(作者索引)。大致分为二种情形，即：单个作者论文和多作者论文。后者按署名顺序列为第一作者、第二作者……。重要的是坚持实事求是的态度，对研究工作与论文撰写实际贡献最大的列为第一作者，贡献次之的，列为第二作者，余类推。注明作者所在单位同样是为了便于读者与作者的联系。 (三)摘要(Abstract) 论文一般应有摘要，有些为了国际交流，还有外文(多用英文)摘要。它是论文内容不加注释和评论的简短陈述。其他用是不阅读论文全文即能获得必要的信息。摘要应包含以下内容：①从事这一研究的目的和重要性;②研究的主要内容，指明完成了哪些工作;③获得的基本结论和研究成果，突出论文的新见解;④结论或结果的意义。
· 关键词(Key words)
关键词属于主题词中的一类。主题词除关键词外，还包含有单元词、标题词的叙词。 主题词是用来描述文献资料主题和给出检索文献资料的一种新型的情报检索语言词汇，正是由于它的出现和发展，才使得情报检索计算机化(计算机检索)成为可能。 主题词是指以概念的特性关系来区分事物，用自然语言来表达，并且具有组配功能，用以准确显示词与词之间的语义概念关系的动态性的词或词组。 关键词是标示文献关建主题内容，但未经规范处理的主题词。关键词是为了文献标引工作，从论文中选取出来，用以表示全文主要内容信息款目的单词或术语。一篇论文可选取3~8个词作为关键词。
关键词或主题词的一般选择方法是由作者在完成论文写作后，纵观全文，先出能表示论文主要内容的信息或词汇，这些住处或词江，可以从论文标题中去找和选，也可以从论文内容中去找和选。例如上例，关键词选用了6个，其中前三个就是从论文标题中选出的，而后三个却是从论文内容中选取出来的。后三个关键词的选取，补充了论文标题所未能表示出的主要内容信息，也提高了所涉及的概念深度。需要选出，与从标题中选出的关键词一道，组成该论文的关键词组。
关键词与主题词的运用，主要是为了适应计算机检索的需要，以及适应国际计算机联机检索的需要。一个刊物增加“关键词”这一项，就为该刊物提高“引用率”、增加“知名度”开辟了一个新的途径。
(五)引言(Introduction)
引言又称前言，属于整篇论文的引论部分。其写作内容包括：研究的理由、目的、背景、前人的工作和知识空白，理论依据和实验基础，预期的结果及其在相关领域里的地位、作用和意义。
引言的文字不可冗长，内容选择不必过于分散、琐碎，措词要精炼，要吸引读者读下去。引言的篇幅大小，并无硬性的统一规定，需视整篇论文篇幅的大小及论文内容的需要来确定，长的可达700~800字或1000字左右，短的可不到100字。A股中大涨的公司都有的特点就是，不单要有实力，还要有市场追捧的热度才能行，这篇文章就跟大家聊聊电力物联网这个话题，介绍几家有实力有热度的龙头！
国电南瑞：该公司是我国电力自动化、轨道交通监控的技术、设备、服务供应商和龙头企业。
西力科技：公司在配用电新业务方面， 通过已经开发的智能计量网关、 智慧插座等产品拓展市场应用布局， 并加强与通信运营公司的合作， 深耕电力物联网市场。最近很多机构都非常看好该公司！
威胜信息：该公司的话，电力物联网经验丰富，坚持技术创新，引领国内电力物联网通信网关技术标准，市场份额名列前茅，在智慧水务、燃气、消防、工商业园区等领域系统布局涵盖应用层、网络层、感知层的整体方案，物联网国内连接数超过一亿用户，海外连接数超过一千万用户。
三德科技：这家公司的产品很多，公司燃料智能化管控系统是基于燃料管理的客观需求，具有感知、识别、记忆、决策等智能特征，可实现在线监测、远程监视、自动报警、控制、诊断和维护等功能，有效实现燃料全过程无人干预、智能管理，最终达成火电企业安全、经济、环保运行之目标，成为电力物联网的一环。公司产品获得了一批高质量客户的青睐，其中包括国投、华电等代表性集团客户。
红相股份：该公司与杭州趣链科技有限公司经友好协商一致，双方就泛在电力物联网等领域开展合作的事宜，达成《战略合作框架协议》。
以上的这几家公司，都算是整个行业里的龙头，都有很大的发展潜力，值得投资者们都研究一下，希望这篇文章能给正在寻找投资方向的朋友们一些启发！
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。下面霍营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。
随着大数据越来越火，企业们都开始纷纷使用大数据来解决问题。在大数据的解决方案中，有一个十分典型的案例，那就是物联网。其实物联网现在早就不是什么新兴的概念了，物联网现在有很多的成品已经进入了我们的生活中。在这篇文章中我们就重点为大家介绍一下关于物联网架构的相关知识。1物联网的架构
物联网是有设备、现场网关、云网关、应用程序后端组成，物联网涉及到了云计算、大数据、嵌入式、单片机等内容，而云网关使用可靠、低延迟的消息传递系统在云边界引入设备事件。设备可能会直接将事件发送到云网关，或通过现场网关发送。现场网关是一种专用设备或软件，通常与接收事件并将事件转接到云网关的设备位于同一位置。现场网关也可预处理原始设备事件，执行过滤、聚合或协议转换等功能。当这个消息引入后，事件将通过一个或多个流处理器，此处理器可将数据路由到存储等位置，也可执行分析和其他处理。这样就是物联网架构工作原理。
2物联网常见处理类型
物联网的常见的处理类型具体就是将事件数据写入冷存储，用于存档或批处理分析。然后就是热路径分析，实时或者近乎实时分析事件流，以检测异常，识别滚动时间范围内的模式，或者在流中出现特殊情况时触发警报。而在处理设备的过程中处理设备中特殊类型的非遥测消息，比如通知和警报。这里还涉及到到了机器学习。通过控制物联网系统的组件去进行设备的运转。
3物联网中有什么是需要注意的？
上面所提到的组件与事件流式传输没有直接关系，而设备注册表是预配设备的数据库，包括设备ID和常见的设备元数据，如位置信息。而预配 API 是一种常见的外部接口，用于预配和注册新设备。某些物联网的解决方案可使命令和控制消息发送到设备。这样就是物联网的常见处理类型。
在这篇文章中我们给大家介绍了大数据中物联网的架构和常见的处理类型的内容。物联网是现在科技发展的一个方向，有很多的生活用品都实现了万物相联，可见物联网的使用广度还是非常厉害的，有意向往这方面发展的朋友，一定要好好努力哟，相信将来一定学有所成，得到自己想要的人生。
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