为什么物联网专业是个坑?

这是因为很多学校把它归为计算类专业，同时学物联网和做物联网是两码事。

很多院校在专业设置方面存在盲目、浮躁，喜欢抓热点的误区，经常性的把一些热门行业，热门方向，甚至没有明晰框架和概念的情况下就设置成专业，以此来吸引生源和研究资金，比如大数据、机器人、人工智能、电子商务等专业。

物联网能包含的范围太大，而且作为一项新兴科技是不断变化和延伸的，根本不是固有的、静态的。以上任何一个方向、岗位都是博大精深探索无止境的，跟很多岗位都是有密切关系的，很多专业都可以从事的。想从事物联网相关岗位，硕士是标配，很多岗位博士才能做，想本科毕业就做这个基本不现实，或者做个皮毛。

物联网的发展阶段

物联网产业尚处于初创阶段，虽其应用前景非常广阔，未来将成为我国新型战略产业，但其标准、技术、商业模式以及配套政策等还远远没有成熟。物联网的关键是“大集成”应用，而物联网大集成应用实现的关键是中间件和解决方案。

目前的挑战在于用标准化的数据交换实现这些已存在的和新建的系统之间的互联互通和“管控营一体化”。物联网发展已到产业化、标准化的关键时期，在产业化和核心关键技术方面与发达国家有一定差距，实施以感知为核心的物联网标准化战略迫在眉睫。

要依托现有的国际标准化优势，加快推动形成“共性平台+应用子集”产业结构。在国家层面，应加强统一，重点突破核心技术、规模产业发展路线、商业模式等关键点。

物联网工程专业考研方向主要集中在：计算机科学与技术、软件工程、电子与通信工程等，以下是各专业介绍：

物联网工程专业考研方向1：计算机科学与技术

计算机科学与技术（Computer Science and Technology）是国家一级学科，下设信息安全、软件工程、计算机软件与理论、计算机系统结构、计算机应用技术、计算机技术等专业。

主修大数据技术导论、数据采集与处理实践（Python）、Web前/后端开发、统计与数据分析、机器学习、高级数据库系统、数据可视化、云计算技术、人工智能、自然语言处理、媒体大数据案例分析、网络空间安全。

计算机网络、数据结构、软件工程、 *** 作系统等课程，以及大数据方向系列实验，并完成程序设计、数据分析、机器学习、数据可视化、大数据综合应用实践、专业实训和毕业设计等多种实践环节。

物联网工程专业考研方向2：软件工程

软件工程是一门研究用工程化方法构建和维护有效的、实用的和高质量的软件的学科。它涉及程序设计语言、数据库、软件开发工具、系统平台、标准、设计模式等方面。

在现代社会中，软件应用于多个方面。典型的软件有电子邮件、嵌入式系统、人机界面、办公套件、 *** 作系统、编译器、数据库、游戏等。同时，各个行业几乎都有计算机软件的应用，如工业、农业、银行、航空、政府部门等。这些应用促进了经济和社会的发展，也提高了工作效率和生活效率 。

物联网工程专业考研方向3：电子与通信工程

电子通信工程英文名为Electronics and Communication Engineering，是电子科学与技术和信息技术相结合，构建现代信息社会的工程领域，利用电子科学与技术和信息技术的基本理论解决电子元器件、集成电路、电子控制、仪器仪表、计算机设计与制造及与电子和通信工程相关领域的技术问题，研究电子信息的检测、传输、交换、处理和显示的理论和技术。

前景

物联网的应用仍然存在成本、技术、政策、用户壁垒等瓶颈，从目前情况来看，环保、安防、智能交通、农业、医疗推广的可能性最大，而企业和个人的物联网应用的普及仍然需要较长时间。虽然未来物联网将拓展到智能家居、智能交通、智能医疗等各个领域，但现在还没到广泛应用的时候，估计在中国还得需要几年的时间。

物联网产业的兴起，不能跟风无序地发展。当前，我国还处于发展初期阶段，各个产业链还缺少一定的行业标准，RFID应用产业市场密钥体系独自为政，国内也缺少统一的行业标准，每家企业生产的产品绝大多数是不通用的。

包括刚刚兴起的手机一卡通，电信、移动、联通三家采用的是不同的技术标准，即使同一家运营商采购的标准也不尽完全相同;因此物联网产业的兴起，更多的需要政府部门引导整个产业链出台更多行业技术标准，以规范各个产业的生产、研发秩序。

物联网，是通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网就是“物物相连的互联网”。
一、物联网的起源
物联网概念起源于比尔盖茨1995年《未来之路》一书，在《未来之路》中，比尔盖茨已经提及物联网概念，只是当时受限于无线网络、硬件及传感设备的发展，并未引起重视。随着技术不断进步，国际电信联盟于2005年正式提出物联网概念，而今年奥巴马就职演讲后对IBM提出的“智慧地球”积极响应后，物联网再次引起广泛关注。而我国官方近期对传感网(物联网的另一称谓)的多次提议表示我国物联网的发展也正是提上议事日程，同时也表明我国物联网的发展将加快。目前，我国传感网标准体系已形成初步框架，向国际标准化组织提交的多项标准提案被采纳。
从推动经济发展角度来讲，作为计算机、互联网、移动通信后的又一次信息化产业浪潮，从长远来看，物联网有望成为后金融危机时代经济增长的引擎。90年代克林顿政府的“信息高速公路”发展战略使美国经济走上了长达10年左右的繁荣。出于信息技术对经济的拉动作用，奥巴马政府的“智慧地球”构想旨在找出美国经济新的增长点，在此背景下，物联网概念应运而生。
二、物联网的营销环境发展
以物联网为代表的新一代信息技术的应用，不仅带来了技术的变革和创新，还不断催生出新的生产方式、交易方式、组织形态、竞争格局和发展模式。如今，物联网已不仅是一个概念和发展理念，我国已将物联网的发展列入“十二五”规划，成为国家重点发展的战略性新兴产业。今年我国又推出了支持物联网发展的专项资金，重点支持物联网领域的技术研发、产业化标准制订，围绕物联网发展的相关规划和政策也在紧锣密鼓地制订和完善当中。目前，我国物联网产业正呈现出电信运营商、高校、科研机构、传感器企业、系统集成、应用软件开发等相关环节迅速聚合联动之势。
智慧城市的未来。
物联网来了，会给人们的生活带来怎样的不同？答案是，会让城市变得更智能，使人们的生活变得更便捷。
在大唐电信总裁曹斌眼中，现在的物联网只在特定范围内应用，是垂直式的物联网。未来，物联网应用将扩展到智能家居、智能交通、智能医疗等领域。
目前，现有的物联网技术已经在食品安全监测、远程诊断等方面小有斩获。
在人们普遍关注的食品安全领域，生产、运输、销售的各个环节都可以通过传感技术进行追踪监测。对生产者来说，使用最广泛的是RFID（射频自动识别）技术。有些酒厂在产品标签中植入一个RFID芯片，记录这瓶酒是哪天在哪条生产线上生产出来的，酒精度是多少，甚至在数据库里还有这瓶酒生产的很多数据。
随着技术的不断成熟，物联网的种种应用正在走进人们的生活。
三、物联网--产业“新贵”
如果说过去的20年是互联网时代的话，现在我们正携手走入物联网的新时代。7月底刚刚发布的《中国物联网发展报告（2011）》中指出，作为我国经济发展的一个新的增长点，物联网产业链条的雏形目前已基本形成。报告认为，我国发展物联网所需的自动控制、信息传感、射频识别等上游技术和产业都已成熟或基本成熟，而下游的应用也已广泛存在。越来越多的人开始在这个日渐成熟的新兴市场中寻找商机。
物联网专业的风起云涌，从一个侧面投射出物联网这个“新贵”行业的潜在价值。在业内人士看来，物联网已成为国际新一轮信息技术竞争的关键点和制高点。《中国物联网发展报告（2011）》预测，未来10年，物联网重点应用领域投资可达4万亿元，产出将达8万亿元，物联网发展的春天正在到来。
中国电子商会物联网技术产品应用专业委员会副会长刘曙光认为，物联网产业作为我国战略性新兴产业的重要组成部分，是我国建设创新型国家的动力引擎，加快发展物联网产业对提升我国信息产业综合竞争力有着重要的意义。
四、亿万商机一触即发
“物联网”被称为继计算机、互联网之后，世界信息产业的第三次浪潮。当前，世界不少发达国家加大这方面投入，研究开发新技术，力图占据领先位置。我国也将这项技术发展列入国家中长期科技发展规划。
南京邮电大学物联网：专家王汝传教授预测10年内物联网就可能大规模普及。物联网用途广泛,遍及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、老人护理、个人健康等多个领域。专家预计,这一技术将会发展成为一个万亿元规模的高科技市场。
在国内市场，据易观国际预测，仅“产业排头兵”RFID市场领域，2009年中国市场规模将达到50亿元，年复合增长率为33%，其中电子标签超过38亿元、读写器接近7亿元、软件和服务达到5亿元的市场格局。而因此催生的电信、信息存储处理、IT服务整体解决方案市场等等，更是潜力惊人。因此，“物联网”被称为是下一个万亿级的信息技术产业。
也有专家指出，互联网与“物联网”的结合可提高管理效率与资源使用效率。据测算，如果给2万台配电变压器配上传感器，一年可降低电损12亿千瓦时。种种便利，都是将传感网技术与互联网紧密结合之后的必然成果，成为人类社会迈向更加高效、智能的信息社会的一大特征。
大物联网召唤新商业模式：从各自为阵到全盘互通，视野拓展、格局骤扩的同时，大物联网概念横空出世的背后也必然召唤着新商业模式及推动矩阵的构建。
国金证券分析师陈运红表示，物联网需要信息高速公路的建立，移动互联网的高速发展以及固话宽带的普及是物联网海量信息传输交互的基础。而目前3G在中国刚刚起步，普及尚需时日。
他认为物联网架构建立需要明确产业链的利益关系，建立新的商业模式，而在新的产业链推动矩阵中，核心则是明确电信运营商的龙头地位。
“信息通路的基石和脉络作用是最为核心的部分，”陈运红认为，借此运营商能将其影响力贯穿这个产业链。相比RFDI、传感器等单个的微观产业链，运营商在大物联网架构中的作为空间将大得多。

物联网智能家居需要解决的问题很多，主要涉及安全保护、环境调节、照明管理、健康监测、家电控制、应急服务等。随着物联网技术的快速发展，无线物联网技术给传统智能家居带来了全新的产业机遇。一些全球优秀企业纷纷涉足物联网智能家居行业。很多企业利用物联网春风的概念宣传已经淘汰的产品，甚至举办大量所谓的智能家居品牌测评点评，让消费者看东西模糊，不知所措。

1根据物联网的标准，锁的所有状态，包括解锁、锁定、反锁定等。，应该对消费者透明。一旦锁被打开，无论何时何地，消费者都应该能够立即感觉到它。如果家人忘记锁门，你甚至可以在千里之外感受到，及时提醒。显然，目前普通的智能锁根本不具备这些功能。该中心发展的关键点在于其能够从不同品牌或行业收集数据，并快速连接到云服务提供商。

2物联网的一个基本特征就是无处不在，物联网的目标是发展绿色全无线技术，包括感知、通信等，不仅要求极低的功耗，还要求全无线覆盖、高可靠连接、强安全通信、大组网规模和自修复。具体到家庭应用，要求安装很简单，使用很方便，不用担心维护，扩展随意，可自行组装。这些都是物联网智能家居产品的主要特点。由于智能家居的种类繁多，智能家居需要多个节点终端相互响应。各种设备和传感器之间的互 *** 作性涉及许多标准问题。如果没有办法降低原材料和传输成本，就达不到理想的开发效果。

3数据库环境不一致的主要原因是不同的业务应用程序。每个物联网智能家居企业都有自己的数据库设计。除了数据库设计，还包括不同的数据结构设计和不同的支持数据类型。比如每个业务应用单独运行，会产生大量数据，无法有效共享。以上就是对物联网智能家居需要解决的问题很多，主要涉及什么这个问题的解答。

大数据应用须解决三大关键点
大数据应用的关键点是数据来源、产品化和价值创造;数据资源分布不均，大数据应用在数据密集领域更易获得突破;须对不当的行业管理模式进行改革,以促进大数据在已有各个行业中应用。
大数据贵在应用。当前，在国家层面，国务院出台《促进大数据发展行动纲要》;在地方层面，大数据被作为区域发展战略引擎;在企业层面，各类大数据概念公司方兴未艾、蓬勃发展。我们独关注大数据应用，关注数据从哪里来、数据怎么用、成果谁买单，也就是数据来源、产品化和价值创造三个关键点。一个好的大数据应用，从技术上可能很复杂，但从业务模式上应当简单、直白、管用。我们还关注，是否存在若干"数据密集型"行业或领域，大数据应用在这些领域可能更容易开展。在产业政策方面，我们关注作为新兴业态的大数据，过去屡试不爽的做法，如给地、给钱、给项目等，是否还会继续有效
大数据应用的三个关键点
国务院《促进大数据发展行动纲要》(简称《大数据纲要》)将大数据定位为"新一代信息技术和服务业态"，赋予大数据"推动经济转型发展""重塑国家竞争优势""提升政府治理能力"的战略功能，并将数据界定为"国家基础性战略资源"。在应用方面，《大数据纲要》在公共领域提出许多发展方向，如宏观调控科学化、政府治理精准化、商事服务便捷化、安全保障高效化、民生服务普惠化;在产业层面，主要按行业领域划分为工业大数据、新兴产业大数据、农业农村大数据、万众创新大数据，以及大数据产品体系和大数据产业链。这些方向，只是大数据应用的潜力和空间，能不能应用起来，能不能发挥作用，还得看有没有可行模式和实际效果。无论是在公共领域还是在产业层面，大数据应用都离不开数据来源、处理技术和方法、创造价值的模式，这是我们关注的重点。概括来说，需要回答下面三个看似简单、却是关键的问题。(一)数据从哪里来关于数据来源，普遍认为互联网及物联网是产生并承载大数据的基地。互联网公司是天生的大数据公司，在搜索、社交、媒体、交易等各自核心业务领域，积累并持续产生海量数据。物联网设备每时每刻都在采集数据，设备数量和数据量都与日俱增。这两类数据资源作为大数据金矿，正在不断产生各类应用。国外关于大数据的成功经验介绍，大多是这类数据资源应用的经典案例。还有一些企业，在业务中也积累了许多数据，如房地产交易、大宗商品价格、特定群体消费信息等。从严格意义上讲，这些数据资源还算不上大数据，但对商业应用而言，却是最易获得和比较容易加工处理的数据资源，也是当前在国内比较常见的应用资源。在国内还有一类是政府部门掌握的数据资源，普遍认为质量好、价值高，但开放程度低。《大数据纲要》把公共数据互联开放共享作为努力方向，认为大数据技术可以实现这个目标。实际上，长期以来政府部门间信息数据相互封闭割裂，是治理问题而不是技术问题。面向社会的公共数据开放愿望十分美好，恐怕一段时间内可望不可及。在数据资源方面，国内"小数据""中数据"应用并不充分，试图一步跨入大数据时代，借机一并解决前期信息化过程中没能解决的问题，前景并不乐观。另外，由于中国互联网公司业务主要在国内，其大数据资源也不是全球性的。数据从哪里来是我们评价大数据应用的第一个关注点。一是要看这个应用是否真有数据支撑，数据资源是否可持续，来源渠道是否可控，数据安全和隐私保护方面是否有隐患。二是要看这个应用的数据资源质量如何，是"富矿"还是"贫矿"，能否保障这个应用的实效。对于来自自身业务的数据资源，具有较好的可控性，数据质量一般也有保证，但数据覆盖范围可能有限，需要借助其他资源渠道。对于从互联网抓取的数据，技术能力是关键，既要有能力获得足够大的量，又要有能力筛选出有用的内容。对于从第三方获取的数据，需要特别关注数据交易的稳定性。数据从哪里来是分析大数据应用的起点，如果一个应用没有可靠的数据来源，再好、再高超的数据分析技术都是无本之木。(二)数据怎么用数据怎么用是我们评价大数据应用的第二个关注点。大数据只是一种手段，并不能无所不包、无所不用。我们关注大数据能做什么、不能做什么，现在看来，大数据主要有以下几种较为常用的功能。追踪。互联网和物联网无时无刻都在记录，大数据可以追踪、追溯任何一个记录，形成真实的历史轨迹。追踪是许多大数据应用的起点，包括消费者购买行为、购买偏好、支付手段、搜索和浏览历史、位置信息，等等。识别。在对各种因素全面追踪的基础上，通过定位、比对、筛选，可以实现精准识别，尤其是对语音、图像、视频进行识别，使可分析内容大大丰富，得到的结果更为精准。画像。通过对同一主体不同数据源的追踪、识别、匹配，形成更立体的刻画和更全面的认识。对消费者画像，可以精准推送广告和产品;对企业画像，可以准确判断信用及风险。提示。在历史轨迹、识别和画像基础上，对未来趋势及重复出现的可能性进行预测，当某些指标出现预期变化或超预期变化时给予提示、预警。以前也有基于统计的预测，大数据大大丰富了预测手段，对建立风险控制模型有深刻意义。匹配。在海量信息中精准追踪和识别，利用相关性、接近性等进行筛选比对，更有效率地实现产品搭售和供需匹配。大数据匹配功能是互联网约车、租房、金融等共享经济新商业模式的基础。优化。按距离最短、成本最低等给定的原则，通过各种算法对路径、资源等进行优化配置。对企业而言，提高服务水平、提升内部效率;对公共部门而言，节约公共资源、提升公共服务能力。当前许多貌似复杂的应用，大都可以细分成以上几种类型。例如，贵州推行的"大数据精准扶贫项目"，从大数据应用角度，通过识别、画像，可以对贫困户实现精准筛选和界定，找准扶贫对象;通过追踪、提示，可以对扶贫资金、扶贫行为和扶贫效果进行监控和评估;通过配对、优化，可以更好地发挥扶贫资源的作用。这些功能也并不都是大数据所特有的，只是大数据远远超出以前的技术，可以做得更强大、更精准、更快、更好。(三)成果谁买单成果谁买单是我们评价大数据应用的第三个也是最后一个关注点。道理很简单，不创造价值的应用不是好应用。我们关注大数据的应用是否实实在在地提升了能力、改善了绩效。如果大数据用于自身的产品设计、营销推广、资源配置，那就看企业竞争力是不是提升了，看企业最终是不是比以前更赚钱了。如果大数据用于为第三方提供服务，那就看是不是有人愿意付费、愿意持续付费。但如果是用于公共领域，还要看政府或公共部门的付费值不值，不仅仅是从出资方的视角看值不值，还要从老百姓的视角看值不值。当我们面对一项大数据应用时，只要简单问一问上面三个问题--数据从哪里来、数据怎么用、成果谁买单，就能揭开许多"伪装"。当然，如果经得起上述"大数据三问"，也并非一定算得上优秀，却也离优秀的大数据应用不远了。寻找数据密集型领域既然大数据被视为一种资源，那就要考虑资源分布的问题。一般而言，资源分布是极不均匀的，如水、矿产、耕地、能源等自然资源;人力资源和知识的分布更是不均。大数据是否也存在分布不均的问题发展大数据产业是否真的能弯道超车这些问题值得深入思考。与可以探测的自然资源不同，数据资源分布难以定位和刻画。不过，可以用大数据人力资源分布状况来间接反映大数据应用在地区、行业间的差异，哪些行业、哪些地区大数据人力资源密集，这些行业和地区就可以看作是数据密集的。我们对两家主流招聘网站"前程无忧"和"智联招聘"2014年下半年以来发布的招聘信息进行筛选，得到两家网站两年来共发布相关信息涉及企业227万家，职位1007万个，数据量确实足够"大"。通过分地区、分行业进行汇总分析，结果显示大数据人力资源分布极不均匀，各地区、各行业差异极大。不过，确切来说，通过招聘网站反映的是人才需求情况，并不是严格意义上的人力资源存量分布情况，但这两者是紧密相关的。从大数据相关岗位工作地来看，北京、广东、上海三地高度密集，遥遥领先于其他地区。三地相加，发布招聘信息企业数在两家网站占到5235%和4748%，职位数占到6123%和5674%。可以推测，大数据人力资源的半壁江山都集中在这三个地方，这与我们平时的直观感受是高度一致的。在这三个地方之外，我们关心是不是地方政府重视大数据产业、将大数据作为区域经济发展引擎，就可能促进人力资源集聚，就可能超越与自己相似经济发展水平的其他地区。从数据反映情况看，至少目前还看不到这样的结果，这揭示出人力资源结构是后发地区发展大数据产业最需要弥补的短板和最难克服的困难。改变一个地方人力资源构成的难度要远远大于改变地面建筑面貌，要么需要一个长期的过程，要么需要一个独特的制度。即便在同一省份内，大数据人力资源分布也极为不均。例如在广东，单深圳一市就大体占到了全省的一半。再加上广州，竟然能够达到九成。其他地方，即使经济实力不俗，但与深圳、广州相比，在大数据人力资源方面相差甚远。这再次表明，大数据人力资源分布是极不均匀的。显然，大数据人力资源密集地区发展大数据产业的基础要优于人力资源贫瘠的地区。从城市排名看，北上深广可以视作大数据人力资源需求密集的一线城市，杭州、南京、成都、武汉、西安等可以看作二线城市。大数据人力资源分布与城市经济实力、活力乃至房价水平都是大体一致的。从行业分布看，对大数据人力资源的需求分布更不均匀，主要集中在互联网、信息技术及计算机相关行业。这充分说明了大数据是互联网或IT产业的一部分，是在原有基础上的新发展。这些行业是典型的"数据密集型"行业，是大数据产业发展的摇篮。金融是另一个特别重要的"数据密集"领域。金融行业既是产生数据尤其是有价值数据的基地，又是数据分析服务的需求方和应用地。更为重要的是，金融行业具备充足的支付能力，将是大数据产业竞争的重要战场。许多大数据是通过在金融领域的应用辐射到了各个行业。除此之外，电信、专业服务(如咨询、人力资源、财会)、教育培训、影视媒体、网络游戏等，相对而言也是当前数据较为密集的行业。《大数据纲要》几乎面面俱到地对所有行业和领域都规划了大数据应用的广阔前景，但数据资源分布极为不均，在"数据密集"领域的大数据应用，取得市场成功的可能性较大。大数据需要什么样的产业政策大数据应用需要什么样的产业政策从应用的角度来看，大数据并非一个全新的产业，而是与已有产业融合，对已有模式的改造、升级和替代。制约大数据发展的往往并不是大数据本身，而是大数据所应用的行业和领域原本存在的问题，如行业管制、行政垄断、要素不能自由流动，等等。因此，促进大数据发展，用给地、贴钱、上项目的方法，并不能解决根本问题。要从大数据应用领域角度，对不当的行业管理模式进行改革，对既有利益格局进行调整，使大数据应用具备必要的条件。即使在企业内部，大数据应用也不仅仅是个技术问题，而是涉及业务流程重组和管理模式变革，是对企业管理能力的一个考验。金融、电信、教育、影视媒体等"数据密集型"行业，既是大数据应用潜力巨大的领域，也是迫切推进行业改革的重点领域。另一方面，大数据的应用也可以为行业改革提供技术支撑，能以更有效的技术路线实现行业发展目标。
大数据应用需要的产业政策其实就是市场经济下各个行业发展所应有的政策，如放开准入、公平竞争、减轻企业负担、消除企业所有制歧视、消除企业规模歧视，等等。只有在一个开放的产业环境中，大数据才能在这些产业得以有效运用。一个地方若要在金融、医疗、教育等领域大力推动大数据运用，最管用的政策就是对这些行业进行有力的改革。

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