物联网指的是将无处不在的末端设备和设施，包括具备“内在智能”的传感器、移动终端、工业系统、数控系统、家庭智能设施、视频监控系统等、和“外在使能”的，如贴上RFID的各种资产、携带无线终端的个人与车辆等等“智能化物件或动物”或“智能尘埃”，通过各种无线和/或有线的长距离和/或短距离通讯网络实现互联互通、应用大集成、以及基于云计算的SaaS营运等模式，在内网、专网、和/或互联网环境下，采用适当的信息安全保障机制，提供安全可控乃至个性化的实时在线监测、定位追溯、报警联动、调度指挥、预案管理、远程控制、安全防范、远程维保、在线升级、统计报表、决策支持、领导桌面（集中展示的CockpitDashboard)等管理和服务功能，实现对“万物”的“高效、节能、安全、环保”的“管、控、营”一体化。物联网的应用如下：
1、智能仓库。物联网一个很好的应用。它能准确的提供仓库管理各个环节数据的真实性，对于生产企业，可以根据这个数据合理的把控库存量，调整生产量。物联网中利用SNHGES系统的库位管理功能，可以准确提供货物库存位置，这就大大提高了仓库管理的效率。
2、智能物流。运用条形码、传感器、射频识别技术、全球定位等先进的物联网通信技术，实现物流业运输、仓储、配送、装卸等各个环节的智能化。不仅货物运输更加的自动化，而且作出的全面分析还能及时的处理问题对物流过程作出调整，优化了管理。大大提高了物流行业的服务水平，还节约了成本。
3、智能医疗。利用物联网技术，实现患者和医务人员、医疗机构、医疗设备的互动，实现医疗智能化。物联网医疗设备中的传感器与移动设备可以对患者的生理状态进行捕捉，把生命指数记录到电子健康文件中，不仅自己可以查看，也方便了医生的查阅，实现远程的医疗看病。很好的解决当前的医疗资源分布不均，看病难的问题。
4、智能家庭。物联网的出现让我们的日常生活更加的便捷。不远的将来一台手机，就可以 *** 作家里大多数的电器，查看它们的运行状态。寒冷的冬天，我们可以提前打开家里的空调，回到家就暖暖的。物联网还能准确的定位家庭成员的位置，你再也不用担心孩子跑的找不见人，省心省力。
5、智能农业。物联网在农业中的应用就更加的广泛。监测温湿度，监视土壤酸碱度，查看家禽的状态。在这些数据的支持下，农户就可以合理进行科学评估，安排施肥，灌溉。监测到的天气情况比如降水，风力等又为我们抗灾、减灾提供了依据。提高了产量，降低了减产风险。
6、智能交通。物联网将整个交通设备连在一起。主要是用图像识别为核心技术。可以准确的收集到交通车流量信息，通过信号灯等设备进行流量的控制，这个技术的运用，会让堵车成为历史。管理人员利用这个技术能将道路、车辆的情况掌握的一清二楚，驾驶违章无处可逃，交通事故也能及时的得到处理。人们的出行得到了很大的方便。
7、智能电力。电力工程是一项重大的民生工程，对电网的安全检测是一项必修科目。以南方电网与中国移动通过M2M技术进行的合作为例，因为物联网的运用，使得自动化计量系统开始启动，使得故障评价处理时间得到一倍的缩减。VR技术：“现实”装入“虚拟”当中
VR技术在过去的20年里悄悄都潜伏在实验室里面，而2014年VR技术第一次迸发出无穷想象力。3月16日Facebook宣布20亿美元收购Oculus公司，后者正是一家沉浸式虚拟现实技术（VR）的领先公司。这20亿美元买的就是“计算设备和娱乐的未来”。Oculus最著名的就是推出了头戴式显示器Oculus Rift。这款产品利用内置的陀螺仪和显示屏能够打造出真正的虚拟显示场景，把“虚拟”贯穿到视觉、听觉、触觉、动觉当中，替代了“现实”。
如果我们仔细回想一下计算机过去50年里的发展趋势就不难想象VR技术的巨大想象空间。早年因为电脑笨重又大很难是个人的，不便于使用，然后台式机出现了，我们进入了个人可以直接在书桌上与计算机互动的时代。之后，笔记本电脑，我们可以随身携带计算机。今天我们将计算机装进了自己的口袋。按照这种发展模式走下去，计算机会与我们的身体越来越亲密。这意味着未来计算机可能戴在我们头上，然后用眼睛去跟它互动。VR技术实际上就是这种解决方式的先行者。
在过去的2014年，Oculus的发展牵动人心，首批1000个面向开发者的Oculus Rift DK2原型机早早就被抢购一空，市场上一机难求。而分布在全球各地狂热的开发者不知疲倦的让Oculus Rift变得更好玩，在Oculus相关论坛里每天都会有不同的Mod出现供大家测试。在CES 2014上Virtuix Omni还推出了配合Oculus Rift的跑步机来玩
《战地 4》游戏。如果你看过相关视频，你一定会在结尾处大吼一声：这才是游戏的最终形态！
2014年是VR技术大放异彩的元年，在近期的百度BIG Talk大会上，斯坦福大学虚拟互动实验室创始人Jeremy Bailenson说虚拟现实技术很快将会到来。也许未来我们的电脑将会消失，VR将会承载新的使命。
看“脸”时代：图像搜索大数据
你想知道虾和番茄能不能一起吃，于是你输入文字百度了一下，有了答案。而如果你手上有一张名画照片想知道作者怎么办？相信很大一部分人都会束手无策，因为这是一张。
相比语言搜索功能图像搜索被誉为是下一个重要的互联网入口，这源于一个不可逆转的现实——人们从外界获取信息，其中90%来自于视觉。当有东西无法用语言传递、表达时，你第一个想到的就是靠图像、影像。你想想看，当你在街上看到一件别人身上的衣服很好看，你想自己上网搜搜看哪里能买到，在不知道品牌型号的情况下，你要怎么给一个机器解释你的所看所感？就算你形容能力无敌了，但你有心思花那么多时间在组织搜索语言上吗？所以机器还要更加的智能，不但能理解一句话，还要可以直接分析你看到的图像和片段，你总是想要简单的对吧。
搜索就是目前火热的CBIR技术，这个92年由Kato教授提出的理论距今已经20年。CBIR的基础原理是系统对用户输入的图像进行分析并分类统一建模， 然后根据各种图像模型提取图像特征存入特征库，然后寻找符合相关条件的结果进行反馈。目前Google、Bing、百度三大搜索引擎均具备相关技术。其中Google搜索从Googlelabs一个项目演化而成，目前支持上传搜索和URL地址检索。而微软旗下的Bing则只支持基础的关键字图像匹配，精确度算法还有待提高。其他类似TinyEy等创业型图像搜索引擎脱胎于大学实验室，而曾经火过一段时间的GozoPa已经低调关闭B2C转型B2B业务。
小公司在做需要大数据的工程总显得捉襟见肘。再举个国内的反例，淘宝在12年推出过类似图像搜索的功能，不过随后运营不佳关闭。目前中国具备做好图像搜索能力的就只有百度，14年8月手机百度正式更新到55版，新版本新增的拍照搜索，被业界定义为图像搜索的20版本，在目前大多数用户还在扫描二维码、提前设定场景等OCR功能的拍照产品当中，手机百度是全球首款支持任意实物进行拍照搜索的产品。不过相信在未来，图像搜索会随着VR技术的成熟变等更大众普及，前景不可估量。
语音技术：能说的，就不用动手
如果说搜索解决了机器对的“理解”，那么语音技术就是解决了人与机器“交流”的问题。语音技术从IBM的一个小工具软件到今天已经有了十来年历史。而随着3G/4G带动的移动互联网市场兴起，语音识别成为有希望挑战传统搜索引擎的下一个产品，最近四年是语音技术发展最快的黄金期。
从技术角度来讲，语音识别主要流程为“语音提取——声纹转化——分词——语义识别”的过程，在后三步都需要借鉴到庞大的数据库，需要大投入长时间的研究，技术资金门槛较高。而其中的分词，尤其是中文分词，需要海量的数据样本做分析。而目前语音市场分为三大派系：
1：国企、大学院校研发背景的传统语音厂商（科大讯飞、捷通华声）。
2：互联网巨头厂商（百度、阿里、腾讯）
3：小的创业公司例如云之声、思必驰等。
这些厂商均有各自擅长的领域，其中科大讯飞在军用、行业级当中应用颇广。而百度为首的互联网厂商则在民用商业化方面捷足先登，创业公司则更加专注于细分市场。从目前来看科大讯飞目前在识别行业处于领头羊地位，产品适用范围广技术底蕴强，目前的军用、企业级使用较多，值得一提的是科大讯飞在技术专利方面也可以与国外语音巨头Nuance一拼。
不过，从消费者层面来讲好的语音识别系统很大程度上依靠经验，专利和算法什么的并没有多重要。语音识别这两年并没有着力于传统路线，而是向上发展为神经网络（你可以理解为每台服务器就是大脑的一个神经元），也就是语义识别，这里面涉及的就是人工智能和深度学习。如果说科大讯飞国内地位类似国外的Nuance，那么百度就是国外的Google。类似Google近两年来频繁挖语音牛人一样，百度邀请了吴恩达加盟，担任百度的首席科学家，负责百度研究院，他的研究领域就是机器学习和人工智能，研究重点是深度学习（deep learning）。深度学习就是神经网络当中非常重要的一个环节。
对于移动时代的搜索引擎来说，语音的重要性巨大，一旦这个环节落后未来可能直接被淘汰，所以Google和百度如此重视不是没有道理。像百度2010年就已经开始进行语音布局，深度神经网络技术(DNN)，自然语言处理技术(NLP)以及百度多年的搜索技术积累，语音技术进入到例如手机百度这样的移动产品当中，成为语音输入的入口，足可以见重视程度。不过其实笔者认为，除了搜索外，移动端一切产品形态都离不开语音和图像交互，这源于移动本身的属性，不早点布局语音的互联网公司，早晚会在交互上吃亏。物联网平台的种类有很多，比如提供云服务为主的应用开发平台，提供包括应用软件、基础架构、业务流程等完整服务的平台，提供连接性管理的物联网平台，以大数据分析和机器学习为主的物联网平台，以提供接入智能装置为主的应用开发平台等。中景元物联云平台专注物联云服务，提供三网运营商物联网卡接入、管理、运营和数据服务。主要学科有：
“主要学物联网概论、物联网硬件基础、无线传感网应用技术、RFID应用技术、M2M应用技术、物联网应用软件开发、Android移动开发等。物联网应用技术培养具有从事WSN、RFID系统、局域网、安防监控系统等工程设计、施工、安装、调试、维护等工作能力的高端技能型人才。”物联网的应用如下：
1、智能仓库。物联网一个很好的应用。它能准确的提供仓库管理各个环节数据的真实性，对于生产企业，可以根据这个数据合理的把控库存量，调整生产量。物联网中利用SNHGES系统的库位管理功能，可以准确提供货物库存位置，这就大大提高了仓库管理的效率。
2、智能物流。运用条形码、传感器、射频识别技术、全球定位等先进的物联网通信技术，实现物流业运输、仓储、配送、装卸等各个环节的智能化。不仅货物运输更加的自动化，而且作出的全面分析还能及时的处理问题对物流过程作出调整，优化了管理。大大提高了物流行业的服务水平，还节约了成本。
3、智能医疗。利用物联网技术，实现患者和医务人员、医疗机构、医疗设备的互动，实现医疗智能化。物联网医疗设备中的传感器与移动设备可以对患者的生理状态进行捕捉，把生命指数记录到电子健康文件中，不仅自己可以查看，也方便了医生的查阅，实现远程的医疗看病。很好的解决当前的医疗资源分布不均，看病难的问题。
4、智能家庭。物联网的出现让我们的日常生活更加的便捷。不远的将来一台手机，就可以 *** 作家里大多数的电器，查看它们的运行状态。寒冷的冬天，我们可以提前打开家里的空调，回到家就暖暖的。物联网还能准确的定位家庭成员的位置，你再也不用担心孩子跑的找不见人，省心省力。
5、智能农业。物联网在农业中的应用就更加的广泛。监测温湿度，监视土壤酸碱度，查看家禽的状态。在这些数据的支持下，农户就可以合理进行科学评估，安排施肥，灌溉。监测到的天气情况比如降水，风力等又为我们抗灾、减灾提供了依据。提高了产量，降低了减产风险。
6、智能交通。物联网将整个交通设备连在一起。主要是用图像识别为核心技术。可以准确的收集到交通车流量信息，通过信号灯等设备进行流量的控制，这个技术的运用，会让堵车成为历史。管理人员利用这个技术能将道路、车辆的情况掌握的一清二楚，驾驶违章无处可逃，交通事故也能及时的得到处理。人们的出行得到了很大的方便。
7、智能电力。电力工程是一项重大的民生工程，对电网的安全检测是一项必修科目。以南方电网与中国移动通过M2M技术进行的合作为例，因为物联网的运用，使得自动化计量系统开始启动，使得故障评价处理时间得到一倍的缩减。
物联网平台指AloT产业链中负责连接的网络，承担着将终端设备、边缘、云端连接起来的职责。随着AloT产业发展，物联网设备数量快速增加，设备种类、设备应用场景日益丰富，更灵活的无线网络连接能力将是市场的必然选择。
目前全球有超过 600 多家物联网平台，物联网平台参与主体数量有很多，主要可以区分为通信厂商、互联网厂商、IT 厂商、工业厂商、物联网厂商、新锐企业。每种类型平台功能特点略有不同。
通信厂商主要包括运营商和通信设备供应商。如ctwing物联网市场，联通物联，中移物联，主要特点是汇聚电信能力和互联能力，向合作伙伴提供统一规范的服务。以ctwing为例，将物联网与5G、AI 、边缘计算、区块链、大数据等新技术深度融合，并基于中国电信CTWing50打造的物联网一站式购物平台，成为中国电信物联网产业生态的汇集地，提供丰富的5G、芯片模组、应急消防、安防监控、追踪定位、智慧能源、智慧农业、智慧养老等细分行业的产品服务，为合作伙伴提供产品快速上架通达省市的渠道。
互联网厂商主要包括阿里巴巴、腾讯、百度、京东等企业，这类企业在生态构筑和 AI 技术上有优势。如阿里云提供云管边端等基础产品接入及技术赋能、行业解决方案合作与实施、软硬件销售、营销推广、需求对接等快速商业变现通道。
IT 厂商主要包括浪潮、IBM、中国通服等企业，这类企业在 IT 方面有深刻理解。如用友利用物联网、AI、数字孪生等技术搭建的平台，拥有精智物联平台、精智云盒、精智时序数据库YonTimesDB+流式计算引擎、精智数据魔方、精智工业大脑等产品。
工业厂商则包括富士康、三一集团、施耐德电气、西门子、徐工集团等工业企业为主，平台以工业垂直能力为主。如通用电气是连接机器、数据、人员以及其他资产，使用分布式计算、大数据分析、资产数据管理和 M2M 通信的领先技术，提供广泛的工业微服务，使企业能够提供生产力。
物联网厂商平台主要根植于物联网时代，为物联网而生的平台企业，主要包括创通联达、联想懂的通信、涂鸦智能、小匠物联、萤石云等。如联想采用互联网云平台架构设计，依托物联网、机器视觉识别等技术，接入感知设备采集用户侧数据，建立统一的数据中心和设备管理中心，形成统一的应用服务中台，提升了设备状态感知。
新锐企业大多由 IT、OT、CT 领域经验丰富的专家建立，往往专注在某个领域。如瀚云工业物联网平台面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、d性供给、高效配置。
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