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

我们都知道物联网 (IoT) 正在快速发展。走过任何一家超市、家居装修中心或电子产品商店你都会看到各种各样的互联智能设备。
物联网设备的数量在 2017 年增长了 31%，达到了 84 亿。2020 年，全球物联网设备连接数量高达 126 亿。预计到 2025 年将有 246 亿设备！

物联网设备的正常运行依赖于快速、可靠和持续的通信，因此连接设备使用的网络至关重要。网络出现带宽有限、延迟过大、网络硬件不可靠等问题，会对设备性能产生重大影响。
IoT 开发人员需要了解这些问题对 IoT 产品性能产生的影响，以确保产品可以正确响应，不丢失数据。

例如：显示 3G 连接的 iPhone 的流量速率可能会低至 384 Kbps 或快至 144 Mbps 。流量的速率取决于环境、服务供应商和可用带宽。流量速率不稳定可能会导致用户与其物联网设备的连接性不佳。
其他网络条件（例如延迟和数据包丢失）也会显着影响应用程序的性能。

所以网络约束是影响物联网连接的主要风险因素。开发人员需要衡量应用程序在各种网络条件下的影响，以确保程序能正确运行。

与在真实的网络环境中测试物联网设备相比，在实验室环境的局域网中测试是不够的。因为在实际情况中，像用户数量、用户与平台的传感器连接方式、最终用户与互联网连接的可靠性这些因素都会影响物联网平台的稳定性。
开发人员需要了解 IoT 平台在不同的网络条件下做出的处理。如果设备在使用期间出现连接问题时用户与移动应用程序的交互是否会断开、传感器是否会将敏感数据发送到物联网平台。

不同类型的网络性能都会有所不同，使用移动网络、广域网、卫星、Wi-Fi 和其他网络连接物联网平台会给用户带来不同的体验。
但是可以构建具有所有这些不同条件的网络的工具很少而且大部分都很昂贵。因此许多企业使用网络损伤仪来模拟不同的网络条件。

在 IoT 平台和设备部署到现实世界网络之前使用网络损伤仪进行测试，是最准确、可扩展最强且成本最低的方式。
使用网络损伤仪测试使物联网开发人员能够了解到物联网设备在多种网络条件以及混合网络环境下的行为。
在不同的网络条件下测试物联网设备，可以使测试人员的使用体验接近最终用户体验，从而可以快速验证物联网部署。

物联网的发展前景很不错，具体如下：
1更安全的保护措施。在新技术出现之初，它的技术力量几乎都集中在创新上，导致监管水平低下，这就使业界的兴奋、激进和政策、监管的滞后常常形成鲜明的对比。由于物联网设备和基础设施的价格下降，企业在物联网设备上的应用也越来越普遍，这种创新和应用一旦普及，各种新技术的风险也突显出来。
2更普遍使用智能消费品设备。IoT所覆盖的行业人群广泛，从智慧交通、智能物流、医疗、农业、能源等行业应用，到私人智能家居、个人、智能汽车等应用，无论是降低成本，还是提高中国居民的生活质量，都将是中国居民生活质量的巨大提升。

更小尺寸、更快运行、灵活敏捷的端到端解决方案是有效路径
物联网时代是一个计算无处不在的新时代，每个设备、每个物体都将具备计算能力，这意味着集成的计算解决方案必将向尺寸更小、运行速度更快、功能更敏捷、产量更大的方向演化。
新型低能耗需求的可穿戴设备：物联网技术终端落地的正面力量
低功耗蓝牙与WiFi应用：物联网发展应用的中坚力量
作为推动物联网发展和应用的中坚力量，WiFi、智能蓝牙、NFC和GPS这些成熟、高效的无线连接设计可以提高设备应用的效率，使得制造商能够设计、制造并推出消费者买得起的产品，从而鼓励大众消费。

作为技术发展的新兴趋势，物联网也为半导体行业带来了许多新的机遇和挑战。如何为这些联网设备供电已经成为每个解决方案设计人员需要面临的问题。能量采集和无线电源技术能够帮助实现小型电池或者无电池解决方案，同时还能避免电源线的使用。
由于传感器节点的数量通常多达数十亿个，更换电池所花费的时间和成本是十分巨大的。因此很多无线传感器必须能够自行供电。从周围环境中采集能量成为了首选的解决方案，或者通过提升可充电存储设备的容量来延长电池更换的间隔时间，甚至无需更换电池。目前可以获得的能源多种多样，其中包括太阳能、热能和振动能，甚至是利用周围的无线电频率（RF）供能。TI的电源管理器件能够支持多种采集器、存储器和负载技术，以便从不同能源中尽可能多地采集能量。

此外，物联网也推动了半导体在例如可穿戴设备等低功率电子领域的全新投入。可穿戴设备虽然为个人健身带来了革命性的变化，但是这些微型设备所使用的不同充电线缆和接头也为消费者带来了诸多的不便。无线充电技术不仅可以消除这些烦恼，还能够提升总体用户体验，这也是这项技术逐渐被广泛采用的原因之一。据瑞士信贷集团（Credit Suisse）预测，在未来5年内，智能手机将成为可穿戴设备的“私有云”，而平均每个用户都会随身携带至少一到两个此类可穿戴产品。技术研究公司则预计，到2016年，可穿戴无线设备市场将会增长到60亿美元。

——更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》。

行业进入快速发展期

物联网最早于20世纪90年代被提及并确认概念，在1995年至2005年间经历了萌芽期。2005年，国际电信联盟对物联网的概念进行了拓展，物联网行业进入初步发展期。2009年，中国、欧盟、美国对于物联网都提出国家战略层面的行动计划，全球物联网行业发展进入快速发展阶段。

全球物联网设备数量高速增长

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。

全球物联网市场规模逐年增长

整体来看，物联网是世界信息产业第三次浪潮。当前，全球物物联网核心技术持续发展，标准体系加快构建，产业体系处于建立和完善过程中。未来几年，全球物联网市场规模将出现快速增长。IDC数据显示，2020年全球物联网市场规模约达136万亿美元。

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