物联网对社会发展的哪些方面起到了哪些推动作用?

随着互联网的快速发展，物联网也在阔步前行，与此同时，物联网对人们的影响也越来越大。如今，诸多IT公司都大量投资物联网，以此将人与设备、设备与设备以及系统与系统连接起来。据市场研究机构IDC的研究人员估算，到2020年时，物与物联网的规模将是比人与人联网的规模高26倍。
如今，从人们与周围事物互动的角度来看，物联网已经在影响人们的日常工作。预计将来物联网还将发挥全新的作用，并将改变人们的交通、交流和协作的方式。为什么呢？以下10大原因将对此问题作出更好的解释。
1、让人们路途中的交通更加快捷
人们约有15%的交流时间花费在路上，约有17%的燃料消耗在等待红灯的过程中。道路上的传感器、交通视频摄像头以及道路的中央分隔带都将影响着汽车与驾驶员的“谈话”方式。通过监控行驶速度、交通信号灯、事故以及当前的路况等信息，编入程序的汽车，甚至是道路都将给驾驶员的移动设备发去最有效的行驶路线，从而减少交通时间，节省燃料，并让人们出行更安全。
2、预测产品的稳定性
在产品出货之后，买方与卖方之间的互动往往就会减少，如果双方没有新的交易或产品出现问题，那么买方与卖方之间的交流也几乎没有。预测技术能够监控产品的“稳定性”，从而在问题出现之前就能够及时地发现问题。在倡导消费者为先的时代，一家公司如果掌握了预测产品性能的监控技术，那将意味着这家公司将能够让消费者感到满意，并避免问题的出现。
3、创建更多的工作职位
数字朝代已经开创了IT工作职位的新时代。随着物联网的兴起，云和大数据相关的工作也越来越专业化。市场研究机构Gartner去年就发布报告称，首席数码官（CDO）的数量正在不断上升。Gartner还预测称，到2015年时，约有25%的公司将设立这样的工作职位，以此来管理公司数字，在这样的形势之下，数据专家也将成为公司的重要资产。在获得了大数据和分析的价值之后，人们也将开始看到更多的首席数据科学家、分析师、甚至是客户满意官员等相关的工作职位，甚至还会出现我们目前还没有想到的职位。
4、提供工作能力
社交媒体的崛起已经为人们的交流和团队协作开创了新的时代。像Box、Skype、Jive和Facebook等有价值的社交工具已经吸引了下一代工人的关注。视频交流和图像交流等也将节省人们的交流时间，同时也让这些社交工具与现代化的协调工作系统不分上下。
5、便于将非结构化数据转化成结构化数据
大数据不仅仅是“大”，而是“巨大”。大数据如果被很好地利用的话，那么将会给商业创造更多的价值，特别是在非结构化数据转化成结构化数据之后。分析数据并将这些分析后的数据整合到有用的信息之后，这些数据将会提供消费者、产品行为、市场状况、员工生产力以及更多的相关有用信息。
6、更利于环境保护
如今，感应器已经在一些办公大楼和家庭内运行，但展望未来，这种感应器将成为现代建筑基础设施的必需品。随着用户在房间或卧室内的移动，安装后的动作感应器也将能够按照用户需求打开或关闭灯光设施、加热器、空调、咖啡机和电视机等设备。这些感应器如今已经整合到盲人设备之中，并利用温度和光线等决定打开和关闭相关设备的时长。最终，这种感应器很好地帮助人们节能，节省资金并保护了环境。
7、更好地定位
物联网让位置追踪服务更加简捷。目前，手机、汽车甚至是医院内的联网设备都能够被定位，从而节省有价值的资源。诸多公司将能够很快地追踪他们业务的每一个细节，包括从库存到订单履约情况等，并根据这些位置信息来部署现场服务和员工。工具、工厂和汽车都将能够连接基于位置技术的网络之中，从而让整个链条更加有效。
8、更加智能化的沟通与服务
即使是水冷却机也能够连接到物联网，从而更好地让人们利用更多的时间。例如，水冷却机（或咖啡机、快餐店等）都能够更加智能化的记忆用户的个人偏好，并根据声音和动作激活技术提供相应的服务，甚至是按照用户的需求传递饮料，而不需要用户等候。
9、改变医生工作方式
物联网正在改变医生的工作方式、病人的体验以及整个医患关系。如今，病人的病情必须经过医生当面确诊后才能作出评估。将来，物联网将能够让医生直接读到病人身体相关的数据信息，从而让医生远程实时的掌握病人的信息。
10、根据天气状况安排工作
如今，天气预报主要依赖一些卫星和地面天气监测的结果而进行。将来，大量的感应器将会整合到不同的设备之中，以及空中和地面的数据接受站。使用大数据分析来更好地预测地球状况，将有利于人们更加熟练准确的掌握天气状况和气候变化情况，这样将能够进行更加准确的天气预报，从而让人们更好的规划一周的工作。从全球范围来看，物联网将意味着人们能够更加准确地预测气候变化趋势和自然灾害情况。

行业主要上市公司：大富科技(300134)、梦网集团(002123)、共进股份(603118)、胜宏科技(300476)、润和软件(300339)、立昂技术(300603)等

本文核心数据：物联网产业规模、竞争格局、发展前景预测等

产业概况

1、定义

所谓“物联网”(Internet of
Things，IOT)，又称传感网，指的是将各种信息传感设备，如射频识别(RFID)装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等种种装置与互联网连接起来并形成一个可以实现智能化识别和可管理的网络。

早期的物联网是指依托射频识别技术的物流网络，随着技术和应用的发展，物联网的内涵已经发生了较大的变化。现阶段，物联网是指在物理世界的实体中部署具有一定感知能力、计算能力和执行能力的各种信息传感设备，通过网络设施实现信息传输、协同和处理，从而实现广域或大范围的人与物、物与物之间信息交换需求的互联。物联网依托多种信息获取技术，包括传感器、射频识别(RFID)、二维码、多媒体采集技术等。物联网的几个关键环节可以归纳为“感知、传输、处理”。

2、产业链剖析：共有四大层面

所谓产业链，是以生产相同或相近产品的企业集合所在产业为单位形成的价值链，是承担着不同的价值创造职能的相互联系的产业围绕核心产业，通过对信息流、物流、资金流的控制，在采购原材料、制成中间产品以及最终产品、通过销售网络把产品送到消费者手中的过程中形成的由供应商、制造商、分销商、零售商、最终用户构成的一个功能链结构模式。

从产业链条来看，物联网的产业链条由上而下可以分为感知层、传输层、平台层和应用层四个层级。

自2018年中美贸易摩擦以来，美国加大了对中国高新技术出口的限制，不断扩大实体清单，影响了中国一些科技主导型企业的发展，这从侧面警示了中国在全球供应链中地位的脆弱性。物联网通过传感器把物理世界与数字世界联系起来，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。其中传感器作为数据采集的源头，已经成为各种应用能力所需的数据来源所在。目前中国国内也涌现出了一些传感器芯片重点生产企业，如：高德红外、西人马、士兰微、敏芯微电子、博通、全志科技、大唐微电子、复旦微电子等。

行业发展历程：处于市场验证期

物联网是通过射频识别(RFID)、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，把任何物体与因特网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网发展历史悠久，可分为三个阶段：

行业政策背景：政策大力推进

根据最新发布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》，在“十四五”期间，明确新基建，还要让5G用户普及率提高到56%。并且5次提到关于物联网的规划发展，除了划定数字经济的7大重点产业外，其余4次提到的场合均体现出对物联网发展重点的表述。

十四五规划中划定了7大数字经济重点产业，包括云计算、大数据、物联网、工业互联网、区块链、人工智能、虚拟现实和增强现实，这7大产业也将承担起数字经济核心产业增加值占GDP超过10%目标的重任。

产业发展现状

1、中国物联网连接数快速增长

全球物联网仍保持高速增长。物联网领域仍具备巨大的发展空间，根据GSMA发布的《The mobile economy
2020(2020年移动经济)》报告显示，2019年全球物联网总连接数达到120亿，预计到2025年，全球物联网总连接数规模将达到246亿，年复合增长率高达13%。我国物联网连接数全球占比高达30%，2019年我国的物联网连接数363亿。而根据2021年9月世界物联网大会上的数据，2020年末，我国物联网的数量已经达到453亿个，预计2025年能够超过80亿个。

2、应用层与平台层价值最高

从产业链价值分布看，应用层和平台层贡献最大的附加值，分别占到35%左右，传输连接层虽然重要，但产值规模较小;底层的感知层元器件由于种类众多，产业价值也较大，占到20%左右。

3、物联网应用者使用情况调研

微软发布的第三版《IoT Singal(物联网信号)》报告显示，2021年物联网的应用持续保持增长。91%的受访组织是物联网应用者。

物联网项目可分为四个阶段：学习、试验/概念验证、购买和使用。2021年，29%的物联网项目处于学习阶段;处于试验/概念验证阶段的项目比例仍保持不变，2020年和2021年均为25%;处于购买阶段的项目比例增加了1%，从2020年的21%增加到2021年的22%;处于使用阶段的项目在2020年和2021年保持稳定，均为25%。

4、中国物联网市场规模突破25万亿

目前，物联网已较为成熟地运用于安防监控、智能交通、智能电网、智能物流等。近几年来，在各地政府的大力推广扶持下，物联网产业逐步壮大。再加之近几年厂商对物联网这一概念的普及，民众对物联网的认知程度不断提高，使得我国物联网市场规模整体呈快速上升的趋势。2019年我国物联网市场规模约在176万亿元左右，2020年根据赛迪公布的数据，我国物联网市场规模约达到214万亿元左右。初步统计，2021年市场规模为263万亿元。预计未来三年，中国物联网市场规模仍将保持18%以上的增长速度。中国物联网市场投资前景巨大，发展迅速，在各行各业的应用不断深化，将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。

产业竞争格局

1、区域竞争：北京物联网相关项目最多

工信部共公开2批《物联网关键技术与平台创新类、集成创新与融合应用类项目公示名单》，结合2批的项目名单分析，目前中国物联网关键技术与平台创新类、集成创新与融合应用类项目主要集中在北京、浙江、广东和山东。

2、企业竞争：各个行业的企业在相关领域有所布局，以龙头企业间的竞争为主

物联网技术的应用是传统行业转型升级的根本，传统行业转型升级的方向以“数字化”和“智慧化”为主。根据物联网的应用领域来看，企业在各自行业的“数字化”和“智慧化”有所布局。

互联网周刊发布了2021物联网企业100强，榜单显示华为排名第一、海尔智家、海康威视位居第二和第三，小米集团、中兴通讯、大华股份、阿里云、联通数科物联网、科大讯飞、神州控股进入前十，依次排名第4-10名。

产业发展前景：物联网将继续保持高速增长

1、发展前景：市场规模不断扩大，产业物联网占比逐渐上升

物联网是中国新一代信息技术自主创新突破的重点方向，蕴含着巨大的创新空间，在芯片、传感器、近距离传输、海量数据处理以及综合集成、应用等领域，创新活动日趋活跃，创新要素不断积聚。物联网在各行各业的应用不断深化，将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。中国以加快转变经济发展方式为主线，更加注重经济质量和人民生活水平的提高，采用包括物联网在内的新一代信息技术改造升级传统产业，提升传统产业的发展质量和效益，提高社会管理、公共服务和家居生活智能化水平。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。综合多方面的情况分析，前瞻认为未来6年中国物联网的发展将保持高速增长，到2027年市场规模超过7万亿元。

根据信通院于2020年12月发布的《2020中国物联网白皮书》，2019年中国物联网连接数中产业物联网和消费者市场各占一半，预计到2025年，物联网连接数的大部分增长来自于产业市场，产业物联网的连接数将占到总体的61%。由此来看，未来产业物联网的市场发展潜力大于消费物联网。

2、发展趋势：重点城市带动周边城市发展，分工协作格局将进一步显现

国内物联网产业已初步形成环渤海、长三角、珠三角，以及中西部地区等四大区域集聚发展的总体产业空间格局。其中，长三角地区产业规模位列四大区域的首位。未来中国物联网产业空间演变将呈现出三大趋势：

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》。

2020年11月4日，上海 —— 微软连续第三年参加中国国际进口博览会，宣布持续加大在中国市场的技术投入，围绕人工智能、大数据、物联网、混合云、远程协作、低代码开发等领域，推出数十项微软智能云矩阵的新服务、新功能；微软全力支持中国合作伙伴生态系统建设，为全球及中国的合作伙伴提供8500万美元的发展奖励，并推出“2020行业深耕升级计划”，以微软全球和中国资源及庞大的客户网络，大力拓展合作伙伴的技术能力、市场影响、销售渠道和盈利规模；微软稳步推进在华的战略落地与业务发展，进一步完善研发、工程、实验室、加速、孵化器、销售、市场、服务以及生态圈等全链条布局，并一如既往地加大技术合作与人才投入；未来一年，微软计划在华增招1500人，通过不断夯实并提升技术服务能力，满足中国市场各行业客户加速数字化转型的需要。

微软公司资深副总裁、微软大中华区董事长兼首席执行官柯睿杰（Alain Crozier） 表示：“当前全球各地、各行各业都不约而同地加快了数字化转型的节奏，中国作为全球第一个走出疫情影响、并取得显著增长的主要市场，尤其展现出了令人瞩目的 科技 创新力、顽强蓬勃的生机与韧性。从混合办公模式的兴起、产品与服务全面数字化的趋势，到人们对可持续发展的认真思考，以及对提升数字技能的迫切需求，后疫情时代的新常态在加速数字化转型的同时，也开启了技术创新的巨大机遇。微软始终坚定支持中国的创新发展，我们将与合作伙伴生态系统共同发力，以构建创新力和业务韧性为突破口，为数字化转型加速发展注入持久动能。”

作为微软数字化转型战略的核心部署，微软智能云矩阵日趋完善。从安全可靠的Microsoft Azure 云服务平台、全面支持远程协作的 Microsoft 365 云生产力平台、将现代商业流程融会贯通的 Dynamics 365 智能商业应用平台、让快捷开发触手可及的 Power Platform 低代码应用开发平台，到世界最大的开源社区 GitHub，以及服务全球的 LinkedIn 职场社交平台，不断发展壮大的微软智能云矩阵，为全球客户、合作伙伴、开发者，提供了业界最为完整的技术链条与生态服务。微软智能云矩阵通过运营合作伙伴世纪互联在中国市场落地生根、融合发展，不但能够为客户提供高度一致的认证、安全、管理、合规保障，还能一举打通从物联网和边缘设备到数据智能，从混合云基础设施运维到业务应用开发的各个环节，以全平台合力加速数字化转型的创新发展。

面对后疫情时代的新常态，企业数字化转型呈现出一系列新趋势，包括混合云与边缘计算数据服务需求快速增长、远程协作混合办公广泛普及、企业商业模式加速数字化、线上线下业务流程快速更新迭代等。为了应对这些需求，微软智能云矩阵推出了一系列新服务、新功能。

其中， Microsoft Azure 推出一些列数据相关的产品与服务，如安全可靠的 Azure Data Box 设备；将 SQL 数据引擎带到了物联网网关和边缘设备上的 Azure SQL Edge；基于 Apache Spark 的协作分析服务 Azure Databricks；以及将企业数据仓库与大数据分析相结合且对数据进行统一的导入、准备、管理和服务的 Azure Synapse Analytics，帮助企业客户解锁数据洞察并构建人工智能解决方案。

作为微软生产力平台的集大成者， Microsoft 365 中的 Microsoft Defender、云安全态势管理、合规中心、Azure Sentinel 都得到增强；Microsoft Teams 新增同框模式、自定义布局等诸多功能，并深度整合人工智能与 Power Platform 低代码开发平台；最重要的是，由世纪互联运营的企业移动及安全性套件（EMS）即将正式落地中国市场，为客户建立起全球领先的一站式移动设备和企业安全保障。

Dynamics 365 发布用于全渠道客户服务方案的第一方全新智能语音服务，Project Operations 项目运营服务正式商用。

Power Platform 新增一系列服务专业开发者的低代码开发功能和服务；推出用于创建 RPA 机器人自动化流程的 Power Automate Desktop；基于 RPA 的 UI Flow 功能也将在中国市场正式推出，以端到端的业务流程自动化，对本地和云应用中原有的手动业务流程进行全面自动化升级改造。

疫情显著加速了全球各地、各行各业数字化转型的进程，积极拥抱技术创新、构建起灵活应对外界变化与挑战的业务韧性，正成为全球各地商业企业的共同选择，而中国市场已经走在了引领世界变革的最前端。IDC 与微软面向亚太地市场进行的一项为期六个月的研究[1]显示，疫情爆发以来，有63%的中国企业加快了创新和数字化进程，以增强企业复苏的动力和业务韧性。过去六个月，中国企业的创新力文化提高了19%，明显高于亚太市场的平均增长（11%）。

新常态下，越来越多的企业提出了加速数字化转型的迫切需求，这为微软合作伙伴生态系统带来了广阔的发展机遇。微软在中国市场拥有近17000家专注于不同行业、不同领域，拥有各自技术专长的合作伙伴，他们是微软技术能够在中国市场落地生根，并始终确保提供一流品质技术服务的关键基石。为了帮助合作伙伴锁定核心竞争力，从容应对潜在的风险和挑战，共同把握当前的发展机遇，微软推出了 “2020行业深耕升级计划” ，从联合构建、市场落地、能力提升、联合销售到整体业务模式转型升级等维度鼎力支持合作伙伴的业务发展。针对制造业、零售业、医疗卫生、教育等重点行业，微软全力支持有成功实践经验的合作伙伴打造“行业优先解决方案”，为行业需求最突出的问题和应用场景提供可复制的解决方案。围绕云基础设施与运维管理、现代生产力与安全、业务应用开发、数据与人工智能等热门应用领域，微软为合作伙伴提供大量的技术培训和技术认证服务，其中包括以周为单位举办的云培训日、每月的黑客松、每季度的技术训练营，以及每个合作伙伴数百小时的平台和社区学习机会。

“2020行业深耕升级计划”全方位支持和引导合作伙伴持续增强自身技术优势、强化业务能力，通过构建和增强创新力与业务韧性，推动业务模式的转型升级。微软希望这一计划能真正帮助合作伙伴未来 实现营收2到5倍的增长 。为了推进合作伙伴向云解决方案的转型，微软切实提升合作伙伴在云服务上的激励比例， 向全球及中国的合作伙伴提供的发展奖励将达8500万美元 。

微软植根中国近30年，一贯积极参与、全力支持中国的创新发展。微软于1992年成立北京代表处，1995年成立微软（中国）公司，1998年微软亚洲研究院的前身微软中国研究院成立，2011年微软亚洲互联网工程院成立。从最初只看重产品服务与市场销售，到立足中国引领全球 科技 创新，再到将全球前沿的科研突破转化为成功的产品和行业解决方案，微软不断完善着在中国的战略规划，逐渐实现了覆盖产学研商用各个环节的业务蓝图。

随着由云计算、大数据、人工智能等创新技术引领的数字化转型的兴起，微软公司成功转型为一家云计算与生产力公司。在这个过程中，微软与中国的创新合作，也变得更加全面和多样。在过去五年中，微软通过一系列创新加速平台，为超过1200家早期和中期创业企业提供了创业技术支持。仅过去12个月，就有600多家企业依托微软的云计算和人工智能物联网技术推动技术创新。微软支持的全部创业企业得到风险投资总额超过20亿美元，企业估值总额超过30亿美元。

微软与上海的合作，则是微软持续参与和推动中国技术创新、产业合作、创新创业的缩影。2010 年，微软在上海紫竹微软园区组建微软中国云计算创新中心，由此开启微软智能云的中国蓝图；2014年，由世纪互联运营的微软智能云 Azure 和 Office 365 先后在上海宣布正式商用，成为首个在中国正式商用的国际公有云；2016年9月，微软“云暨移动技术孵化计划”-徐汇双创社区云暨移动应用孵化基地-云赛空间正式运营，吸引138家初创企业入驻、举办大中型活动70余场、提供培训超过1500小时，孵化企业估值增长高达284%；2017年1月，微软加速落地上海，累计加速企业82家，总估值超过1000亿元，超过93%的企业获得下一轮融资；2018年，微软亚洲研究院（上海）和微软–仪电人工智能创新院落户徐汇区，亚研院（上海）目前已经组建完成人工智能与机器学习组、计算机系统组、创新工程组和学术合作部等研究团队，并积极服务于金融、医疗等行业的技术创新，创新院参与发起设立上海人工智能发展联盟/上海市人工智能行业协会，并为上千名人工智能人才提供了多层次的技术培训；2019年，微软全球规模最大的人工智能和物联网实验室在浦东正式启用，一年多来对接企业400余家，现已完成包括毕马威等三期90家企业入驻赋能，产出成果45个，目前第四期入驻企业正在火热招募中。

疫情爆发以来，微软在中国实施了以居家办公、远程协作为主的混合办公模式，微软业务的正常运行并没有受疫情的影响而停滞，而是在有条不紊地持续发展。过去几个月，微软仅在上海一地新招员工就有近500人。在2021年，微软计划在中国市场再新增加1500个招聘职位，满足未来业务持续发展的需要。

在本届中国国际进口博览会现场，微软在技术装备展区41号馆设立了以“ 科技 赋能”为主题的现场展区，围绕智能制造、智慧教育、智慧医疗、智慧零售、智能交通、智慧空间等创新领域，集中展示了微软与合作伙伴共同打造的最新解决方案、应用场景，以及助力中国企业创新创业，走向全球的成功实践。其中：

作为中国环境管理和恢复领域的领先企业，微软合作伙伴、功夫国际孵化器校友企业 蒙草 善于通过因地制宜的科学规划，帮助各地保护和恢复森林、草原植被。借助微软智能云 Azure 的物联网、数据分析服务及 Power BI，蒙草为内蒙古开发的减贫环保解决方案成功恢复了530公顷的干旱牧场，可支持300多户牧民的生产生活，每年每户还可增收数千元。

针对重型机械设备 *** 作复杂、工作环境复杂、设备价值高、安全生产要求高、对 *** 作人员要求高等特点， 嘉讯广源 基于 Microsoft HoloLens 2 的混合现实技术，构建了重型机械 *** 作培训平台。通过将数字虚拟仿真与物理控制相结合，该平台为重型机械的 *** 作培训和考核提供了高保真的仿真体验，能帮助学员通过反复的 *** 作训练熟练掌握 *** 作流程，识别 *** 作风险，并在安全条件下对可能出现的风险状况进行模拟训练，从而全方位地提升 *** 作员的技术水平和风险防范意识。

InnerEye 项目 将先进的机器学习方法用于三维医学影像的自动分割和定量分析。这项影像AI技术有助于提升临床诊断的效率，也可以辅助医生实现精准治疗以改善患者预后。该项目的目标是希望人工智能在医学影像分析方面被普及化使用，并让研究机构、医院、生命科学组织和医疗服务提供者，通过使用微软 Azure 云平台构建自己的医学影像人工智能模型。

微软亚洲研究院基于计算生物学、数据分析等领域的专业知识和研究经验，构建了 新冠数据分析网站 COVID Insights（covidmsracn） ，让人一目了然地看到病毒在全球范围内的传播特性、病毒学分析结果和最新研究热点。其提供的“传播与干预模型”，以交互方式展现隔离措施、医疗能力等方面投入力度的变化对病毒传播的潜在影响，对于防范病毒卷土重来和二次爆发有着重要的参考意义。

锦瑟医疗 利用微软 HoloLens 及其混合现实技术研发了 MR 医学教育解决方案、MR 医学临床解决方案、MR 远程协作解决方案，以及用来精确导航医疗器械和植入物、提高手术安全性和有效性的 MR 手术导航解决方案。在中南大学湘雅医院骨科胡懿郃教授团队进行的一次人工全髋关节置换手术中，钟达教授提前将患者皮肤、骨骼、神经和血管等组织信息生成全息模型，然后佩戴 HoloLens 将全息模型拟合在病灶部位，使手术医生在手术过程中如同拥有一双“透视眼”，精确避开病人的血管和神经，极大减小了出血量和手术风险。

作为第一个走出疫情阴影，逐渐实现复苏和增长的全球主要市场，中国已经成为以 科技 创新助推企业转型发展、业态创新升级、经济复苏发展的成功典范。 微软希望充分发挥自身的优势资源，与合作伙伴生态系统一起，为数字化转型的加速创新，贡献积极力量。

物联网应用工程师的人才群体，主体应该包括IT和OT工程师。

从事方向大概有：智慧交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、环境监测、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域而具体

工作岗位有：硬件设计师、嵌入式固件开发人员、无线通讯专家 、后端开发人员 、前端开发人员 、应用开发人员 、自动化与系统集成工程师 、数据科学家等。

硬件设计师：大多数物联网项目都涉及某种形式的定制硬件设计。硬件的复杂度因项目而异。在某些情况下，使用硬件模块和参考设计，基础知识和电气工程知识就足够了。而有些更复杂的项目则需要更多的经验和专业知识。常见的技术有印刷电路板（PCB）设计、无线电频率与天线设计、时钟，信号路由相关的经验、低功耗设计和功耗优化等

嵌入式固件开发人员：让硬件发挥作用，你就需要嵌入式开发人员。他们是从事最底层、最接近裸机硬件的软件开发人员。这样的软件称为固件（介于软件和硬件之间的固件）。一般这些开发人员的背景结合了电气工程、计算机体系结构和软件开发。嵌入式开发人员的工作需要与最终硬件的原型版本打交道，因此通常他们的办公桌看起来都很凌乱。 常见的技术有编程语言（C、汇编语言、C++）、实时 *** 作系统（RTOS）经验（FreeRTOS、Contiki、Zephyr）、嵌入式Linux、源代码版本控制、物理和信息安全等

无线通讯专家：大多数物联网项目都是无线的，但无线技术都很难，因为无线集物理与软件的双重复杂度于一身。通常无线通信专家都来自无线通信、网络协议和软件开发。对于大型物联网系统来说，拥有无线通信的专长才能适当地确定网络与通信模式。而消费级物联网系统则需要无线通信专长来确保通过蓝牙顺利地将设备连接到用户的智能手机。 常见的技术有网络模拟、无线网格网络、对无线传播技术的掌握、对功耗的掌握、协议（TCP/IP、IPv4、IPv6、RPL、TLS、WiFi、蓝牙、6lowpan、ZigBee、LoRA、MQTT、CoAP）

后端开发人员：在物联网系统中，后端需要处理数据库和应用程序逻辑。通常，后端都部署在云主机中，并负责存储来自物联网设备的数据、对用户进行身份验证、为前端以及与其他系统的集成提供API。 常见的技术有编程语言（JavaScript、Go、Python、Ruby）、数据库（MySQL、MongoDB、Redis）、开发运维经验、云平台（亚马逊的AWS、Heroku、微软的Azure）

前端开发人员：大多数物联网项目都有网页形式的前端。用户可以通过这类网页与系统交互。因此，这些网页需要做到易于使用、安全、可在最常见的Web浏览器中运行并保持最新状态。这些前端是用HTML开发的，而且通常都会采用某些现有的JavaScript前端框架。前端开发人员需要通过大量输出到网页上的文本来创建视觉体验。 常见的技术有UI/UX设计、用户访谈与人机交互的经验、HTML、CSS、Javascript、Web开发框架（Vuejs、React、Bootstrap）

应用开发人员：许多面向用户的物联网项目都需要使用移动应用作为用户界面。随着项目的推进，移动应用体验的重要性越来越突出。通常，我们需要开发和维护两个版本：iOS和Android。有时也可以开发混合原生应用（通常用HTML开发）。大多数应用开发人员都清楚原生与混合框架的优缺点。 常见的技术有Android、iOS开发原生/混合框架（Phonegap/Cordova、Ionic、Angular、React、Vue）、编程语言（Java、Swift、Objective C、JavaScript）

自动化与系统集成工程师：许多物联网项目都需要与现有软件集成。软件集成是一项经常被低估的任务，我们常常需要花费大量精力，运用一套特定的技术才能取得成功。此外，一旦软件集成开始，你就必须确保集成保持正常运行。这时我们就需要采用自动测试。系统集成和自动化工程师需要拥有大量实践经验和勇气，因为这是一项艰巨的工作。 常见的技术有自动测试框架（Jenkins、Mocha、Travis）、REST API、编程语言（Javascript、Java、Python、Bash）

数据科学家：物联网项目都需要围绕数据展开，而且你需要充分利用这些数据。在项目的早期阶段，这部分的工作可能很简单，只需将关键绩效指标放入Excel工作表中进行比较即可。但是随着项目的发展，你需要针对数据展开更深入的分析。这时就需要数据科学家的帮忙。数据科学家可以通过复杂的数据，寻找模式以及可付诸行动的信息，而这才是数据的最终价值。 常见的技术有统计、人工智能、机器学习、数据挖掘、编程语言（Matlab、R、Python）

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