又称网际网路，或音译因特网、英特网，是网络与网络之间所串连成的庞大网络，这些网络以一组通用的协议相连，形成逻辑上的单一巨大国际网络。这种将计算机网络互相联接在一起的方法可称作“网络互联”，在这基础上发展出覆盖全世界的全球性互联网络称互联网，即是互相连接一起的网络结构。
新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代百的重要发展阶段。其英文名称是：“Internet of things（IoT）”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。物联网通过智能感知、识别技术与度普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。
互联网的发展飞速地改变着世界，也改变着我们。
而细看互联网的发展你会发现，之前我们使用互联网检索信息，这时的互联网连接的是“人与信息”，可以广义地称之为“人与物”。
随着 QQ、微信、人人网等社交网站的兴起，互联网连接的是“人与人”。
而下一个互联网的发展方向则是连接“物与物”——我们称之为物联网。
比如，现在我们在电商平台上购买一件衣服，只是购买的方式发生了改变，以前从实体店购买，现在是在网络上虚拟店铺里购买，这件衣服本身以及它的生产过程并没有发生变化。但是，在实现了物联网以后，可能我们的整个购买体验会发生巨大变化。或许你只是在随便一个闲暇时间，说一句(对着某种智能终端设备)：“想买一件外套。”该设备就会将该信息发送给某个数据平台，该数据平台便会根据你过往的购买记录、各种喜好记录，以及当前合适的环境，向你推送若干个外套，你不仅可以通过虚拟现实看到它们的立体形象，而且可以进行“试穿”，并且“试穿”的效果可以达到真实物品的效果，然后确定选择某一件之后，该数据平台会直接下单给生产厂商，生产厂商就可以通过个性化的生产制作系统帮你定制出这件衣服，并邮寄给你。
在这个过程中，不仅物品的购买方式发生了更为深刻的改变，而且其被生产的方式也发生了改变：从现在的批量生产到个性化单件生产。当然，这是物联网所带来改变的一个方面，这个层面的变革应该说是最深刻的。并且需要的前提条件也比较多，比如1)虚拟现实技术足够强大;2)我们有足够多的数据被采集; 3)工业生产系统的数据处理能力足够强大，能够进行搭积木式生产的标准模块最够多;4)3D打印设备的功能更强大，能够打印的材料更多。
物联网所带来改变的第二个方面，应该说是物品本身的智能化，就是会有很多的“新物种”出现，比如智能 汽车 、智能桌椅、智能门窗等。说到这一点，可以说“互联网时代”就是“前物联网时代”，因为互联网的兴起是因为计算机、智能手机的普及，而它们本来就是“物”，所以应该说它们就是第一代物联网终端，所以还有人讲物联网时代是“后互联网时代”，也就是说这两个时代本就是同一个时代——信息化时代的不同阶段。只是说接下来，会出现的物联网终端会更多，而这些智能终端可能不像手机、电脑一样，是完全新创的，而是传统功能设备的智能化升级。比如现在已经有了智能电视、智能家电、智能可穿戴设备、各种智能的工业设备等，当然不是所有的智能设备都会成为通讯设备，但是这些设备本身将以与以前不同的方式存在，这些改变将影响到的，可能不再仅仅局限于服务业，而是更为核心的工业，总体来说应该是现在的流行概念工业40吧。
不一样，物联网是通过信息传感设备，按约定的协议，将任何物品与互联网连接，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。说白了，就是物品与物品、人与物品、人与人之间互连。
互联网，又称国际网络，指的是网络与网络之间所串连成的庞大网络，这些网络以一组通用的协议相连，形成逻辑上的单一巨大国际网络。你可以想像成一个大的网络，万物连接都要通过这个网络。
互联网和物联网都是通过网络基础通讯设备交互信息的网络，作用目标有区别，互联网更多的是作用于人与人之间的信息和资讯的交互，物联网主要是对物与物，物与人之间的信息和指令的交互，所以，互联网两端有人在对交互的信息做分析和判断，而人本就是智的，物联网两端必然是有非智的物，所以需要改造需联网的物，使其具有信息交互能力及一定的逻辑智能，这样才能互联互通，完成信息交互和解读，让物执行相应的反馈和动作。当万物互联时，人的初始指今发出后作用于物联网中一系列物之间才会产生一系列连锁的反应达成自动化。物联网的关键是物要能交互信息，同时信息交互的时效性要高（即低延时），指令的谐同性就好，才具有可用性，因为过高的延时会在一系列物物交互中放大，从而不可控至无用，5G对于物联网的意义在于此。
个人理解，认知有限，请指正！
互联网已经发展了几十年，不需要过多的解释，主要给你解释一下物联网这个基于互联网基础上的物物相连以及如何连接并区能给我们带来什么改变！
所谓的物联网，通常我们理解它IOT，即物联网（The Internet of Things）。一般通过各种RFID射频识别(目前国际上广泛采用的频率分布于4种波段，低频、高频、超高频和微波）、声光传感器、定位系统（借助于GPS、蓝牙、Lora、Narrow Band网）、激光或红光CCD解码器等各种信息采集和传输技术，实时采集需要监控、连接、信息交互的物体或过程，筛选出符合业务逻辑需要的对称信息，借助于各种通讯媒介如以太网、GPRS、WiFi、红外、NFC、RFID、蓝牙等，实现物与物之间、物与人之间的无缝数据连接，实现对物品和过程的智能化识别和信息交互管理，以利于人类高效便捷获取这些信息并为享受万物互联互通带来的发展成果。
最常见的身边时刻都在发生的简单举例如：导航、共享单车等基于位置的服务，智能交通ETC以及防伪电子芯片车牌的即将全国推行，酒类RFID芯片防伪、智能家居、公共安全、环境监测与保护等等都为我们的生活提供了无尽的便利。
因此，物联网和互联网有相似的基因，但是物联网却可以借助于更灵活的传感器和传输手段，丰富我们的各种终端应用，包括日常生活，军事，智慧交通，智能家居，公共安全等等众多领域，终端应用的数量积远远大于互联网终端数。拭目以待吧！
物联网和互联网的区别
物联网的主体是物（各种生活生产物品），互联网指的是一种it技术，物联网是依托互联网的。
物联网的意思是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。其英文名称是：“Internet of things（IoT）”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新20是物联网发展的灵魂。
一字之差，相差甚远，但物联网是互联网的延生应用，互联网解决的是电脑手机电视等终端的通信协议，而物联网实现的是万物互联，除了通信协议以外，主要是云计算和大数据的共享计算，比如5G加上车联网，就可以实现无人驾驶。
我认为不一样！首先互联网是虚拟的，物联网是实体可见。其次物联网是通过互联网结合硬件产品和数据处理而达到智能化的表现。
什么是物联网呢？
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，其英文名称是：The Internet of things。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。物联网就是“物物相连的互联网”。
什么是互联网呢？
指在计算机技术的基础上开发建立的一种信息技术。互联网技术通过计算机网络的广域网使不同的设备相互连接，加快信息的传输速度和拓宽信息的获取渠道，促进各种不同的软件应用的开发，改变了人们的生活和学习方式。互联网技术的普遍应用，是进入信息 社会 的标志。
物联网跟互联网的区别
资深物联网人士杨剑勇先生表示，对于物联网跟互联网的一个区别是“物联网”是通过感知我们的行为，自动做出响应，从某种程度上来说，未来跟电脑的交互是它们能够适应我们的生活轨迹。如Nest产品，它就能学习和记住用户的日常作息习惯和温度喜好，会利用算法自动生成一个设置方案。
但对于大多数人来说，物联网可能还相对陌生，而大多数的理解又是智能手机或者其他智能终端带着我们走向物联网，时时察看并控制家中的灯光、电视、空调和窗帘等等，认为这就是物联网的智能家居时代。在物联网资深人士杨剑勇先生看来，这只是“看”与“控”，并未实现“感知”，仅仅是停留在人与物、物与物以及物与服务之间的组网而已。物物相连所产生的庞大数据，经智能化的处理、分析，最终数据形成产品或服务，以达到服务无人化的境界，而这些应用正是物联网最核心的商业价值所在。杨剑勇先生同时指出，找出数据之间的关联是让数据发挥作用的关键。
物联网时代互联网将消失
来自皮尤研究中心最新的数据显示，在2025年，物联网技术将无处不在，你很难再找到没有互联网连接性的设备，哪怕是一个最普通的水壶。即便是在今天，我们已经可以通过手机来 *** 控电灯、空调甚至是 汽车 ，物联网正在以多样化的形式侵入我们的生活。我也相信，未来的家庭生活会因物联网变得更加美好。
百度总裁张亚勤认为，物联网并非凭空出现，而是互联网及传统行业发展到一定阶段后的必然结果，随着智能互联终端数量的不断增多，最终将会出现“有电的场景就会有计算、有计算的场景就会有智能、有智能的场景就会有互联”的物联网未来。
谷歌施密特称：我可以非常直接地说，在物联网时代互联网将消失。未来将有如此多的IP地址如此多的设备、传感器、可穿戴设备以及你甚至感觉不到的却与之互动的东西，无时无刻伴随你。
物联网和互联网是不一样的，但是有相同点!
物联网是在互联网的基础上出现的，物联网说白了就是用互联网远程控制一切可视机器
物联网依托于互联网，物联网简单地说就是让万物联网。互联网是通过网络实现信息的互联互通。
投资者提问：
1、与广和通、移远通信相比，公司的优势在哪里？ 2、公司在国内市场的拓展情况如何
董秘回答(移为通信SZ300590)：
您好！1、 广和通、移远通信属于我司的产业链上游厂商， 业务上没有太多可比性；公司的竞争优势在于：成熟的研发团队、较强的软硬件开发能力、性能稳定的产品及良好的售后服务等； 2、公司按照既定的策略和步骤拓展国内市场，具体情况可参考此前披露的半年报。 谢谢关注！
据了解，移远通信 为移为通信的上游， 但从其历年来的销售毛利率看，移为通信却是力压移远通信，看来作为移为通信的上游移远通信，并未取得更高的利润水平。
通过了解所知， 移远通信毛利率较低的主要原因是：由于芯片属于蜂窝通信模块的核心原材料，芯片的原材料采购额占所有原材料采购额的比例高达80%以上 。其中移远通信芯片供应商主要为高通公司、联发科等芯片厂商，高通公司采购额占所有原材料采购额的比重1915%，联发科采购额占所有原材料采购额的比重1008%。移远通信对上述两家的芯片采购量较大且占比较高，存在供应商集中的风险，同时由于芯片成本较高，直接导致了移远通信的销售毛利率低下。
值得注意的是无论是移远通信，还是移为通信，其二者历年来的毛利率皆双双呈现了逐年走低的现象， 这其中的主要原因是行内企业之间的业务竞争加剧所致，从而导致了销售毛利率的下滑。在竞争激烈的环境下， 两家公司以价取胜，营收规模能够保持逐年扩张着实不简单，这与其所对应的物联网下游需求强劲有着大大的关联。
M2M 产业链主要包括零部件供应商、设备商、平台开发商和 M2M 服务商。 公司作为设备商将不同功能的零部件集成在一起，并且与软件相结合提供面向客户的解决方案。 公司客户群体主要是全球各地的无线 M2M 服务商，通过租用电信运营商的网络来面向客户提供 M2M 服务，他们能够连接不同的运营商，形成全覆盖的 M2M 业务。平台开发商提供应用软件和应用平台以及嵌入式终端的软件。
公司当前主营业务为嵌入式无线 M2M 终端设备研发、销售业务 。产品主要用于各种动静物体追踪业务，主要产品可以分为：车载信息智能终端、资产管理信息智能终端、个人安全智能终端、动物溯源管理产品：
M2M 终端设备被嵌入车队车辆、物品，或置于自然人身上，采集位置信息、驾驶习惯、温度信息、湿度信息等相关信息，通过通信网络，将数据信息传送至 M2M 服务商服务器，M2M 信息需求客户通过终端登录平台软件，分析相关数据信息，实现精细化管理或者提供个人安全服务。
车载追踪通讯产品是公司的主要营收来源， 公司追求多元化发展，因此近年来车载业务的比例在逐年缩小，与之对应物品追踪业务占比逐年提升。2019 年上半年车载追踪通讯产品营收 150 亿元，贡献了 55%的营收。物品追踪通讯产品营收 096 亿元，营收占比为 35%。
动物溯源为主的其他主营业务营收 027 亿元，营收占比为 10%。
个人追踪通讯产品自公司建立以来营收占比便逐年缩小，至 2019 年上半年该项业务完全退出。
预计未来 2-3 年公司海外业务将进行持续扩张，成为利润最大来源；同时国内业务维持“前瞻布局、小规模卡位”的思路，为后续国内市场的开拓做准备
商用车载 M2M 终端设备主要应用于商用车管理和车辆保险行业。在商用车管理中嵌入式无线 M2M 终端设备主要应用于对车辆路线、工作状况监控、车辆调度、物流车队管理。
发达国家商用车管理的商业模式成熟，市场渗透率存在稳定提升的空间。 欧美发达国家是车队管理的前两大市场，根据 BergInsight 的预测，北美市场 2015 年全年发货量 580 万台，预计 2020 年将达 1270 万台，CAGR170%。 商用车使用无线 M2M 渗透率从 2015 年的 198%提升至 2020 年的 392%。欧盟地区 2015 年全年发货量 530 万台，预计2020 年将达 1060 万台，CAGR149%。商用车使用无线 M2M 渗透率从 2015 年的 181%提升至 2020 年的 344%。
UBI 车险主要在欧美地区运用，后装市场仍有很高的提升空间 。2018 年意大利 UBI 渗透率已达 16%，是全球 UBI渗透率最高的国家，这与意大利政策强制要求有关。2014 年全球渗透率 2%，欧洲和美国的渗透率只有 4%，PTOLEMUS 预计到 2020 年欧洲和美国渗透率将分别达到 19%和 26%。UBI 对嵌入式终端信息采集、信息传输的性能要求较高，而盗抢险对嵌入式终端采集驾驶习惯信息要求相对较少，但对于找回相关信息采集性能要求较高。基于以上险种特性，随着未来车辆保险市场的发展，理论上各种类型、各种应用的机动车辆均需安装嵌入式 M2M 终端。基于车辆保险的嵌入式 M2M 终端市场广阔
受 汽车 电子化和车联网发展推动，家用车嵌入式 M2M 发展有望启动。 家用车、轻型车等 汽车 目前使用嵌入式 M2M终端设备比例仍较少，随着新能源 汽车 和 汽车 电子化的普及，家用车车载追踪业务发展空间广阔，根据 GSMA 的统计，2012 年包括嵌入式设备、集成式设备、辅助连接设备在内的民用车全球 M2M 市场容量为 131 亿欧元，而到 2018年市场容量将达到 400 亿欧元。2018 年全球预计有近 3600 万新车将搭载嵌入式移动技术，渗透率达 31%，并远远超过其它连接方式的增长率，2025 年绝大多数新车都会前装连网。
政策推动海外车联网发展，带动家用车 M2M 设备发展。 2018 年 3 月起，欧盟地区销售的所有轻型车新车配装 eCall自动紧急呼叫系统。eCall 系统工作原理是通过在轻型车安装嵌入式 M2M 终端设备实现和公共系统的信息通信。一旦出现交通事故等情况，M2M 终端设备将自动把现场信息及时准确地传输到最近的公共安全应答服务点。有利于在发生严重事故的情况下节省大量救援时间。eCall 系统的标配能够促进 M2M 设备在民用车领域的渗透。带动民用车载 M2M 市场的发展。
与国外成熟市场相比，中国车载 M2M 设备的应用领域发展较晚，功能需求简单 。主要起到追踪、追查（TrackandTrace）作用，中国市场相当数量的 M2M 终端设备还属于低端设备。 汽车 厂商追踪、追查功能的 M2M 装置直接前装至 汽车 内部。
中国作为 汽车 大国，车联网时代有望弯道超车，车载 M2M 设备市场空间广阔。 未来随着 UBI、车队管理和家用车车载追踪业务的发展，M2M 设备市场空间有望进一步提升。根据 BergInsight 的研究报告，中国交通客车、卡车使用 M2M 终端的数量，将由 2014 年的 210 万台增长至 2019 年的 590 万台，复合增长率为 2295%。其中商业车辆（卡车、公共 汽车 ）使用 M2M 渗透率，将由 2014 年的 9%提升至 2019 年的 198%。
公司在国内竞争策略以低成本抢占市场份额为发展目标。 目前业务集中于车辆管理、车队、物流、集装箱物品、融资租赁。目前国内后端 OBD 多用于追踪追查，功能拓展还在初级阶段，整体渗透率较低。因此公司也与国内车企建立联系，寻求导入 T-box 前装业务的机会。
大数据泛指巨量的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料，大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。世界经济论坛的报告认定大数据为新财富，价值堪比石油。因此，发达国家纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手。
大数据时代的来临
互联网特别是移动互联网的发展，加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。有资料显示，1998年全球网民平均每月使用流量是1MB（兆字节），2000年是10MB，2003年是100MB，2008年是1GB（1GB等于1024MB），2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB（即10亿GB或1000PB）的时间在2001年是一年，在2004年是一个月，在2007年是一周，而2013年仅需一天，即一天产生的信息量可刻满188亿张DVD光盘。我国网民数居世界之首，每天产生的数据量也位于世界前列。淘宝网站每天有超过数千万笔交易，单日数据产生量超过50TB（1TB等于1000GB），存储量40PB(1PB等于1000TB)。百度公司目前数据总量接近1000PB，存储网页数量接近1万亿页，每天大约要处理60亿次搜索请求，几十PB数据。一个8Mbps（兆比特每秒）的摄像头一小时能产生36GB数据，一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头，每月产生的数据量将达几十PB。医院也是数据产生集中的地方。现在，一个病人的CT影像数据量达几十GB，而全国每年门诊人数以数十亿计，并且他们的信息需要长时间保存。总之，大数据存在于各行各业，一个大数据时代正在到来。
信息爆炸不自今日起，但近年来人们更加感受到大数据的来势迅猛。一方面，网民数量不断增加，另一方面，以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。2007年全球有5亿个设备联网，人均01个；2013年全球将有500亿个设备联网，人均70个。随着宽带化的发展，人均网络接入带宽和流量也迅速提升。全球新产生数据年增40%，即信息总量每两年就可以翻番，这一趋势还将持续。目前，单一数据集容量超过几十TB甚至数PB已不罕见，其规模大到无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。
数据规模越大，处理的难度也越大，但对其进行挖掘可能得到的价值更大，这就是大数据热的原因。首先，大数据反映舆情和民意。网民在网上产生的海量数据，记录着他们的思想、行为乃至情感，这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物，蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。根据中国互联网络信息中心统计，2012年底我国网民数为564亿，手机网民为42亿，通过分析相关数据，可以了解大众需求、诉求和意见。其次，企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据赛门铁克公司的调研报告，全球企业的信息存储总量已达22ZB（1ZB等于1000EB），年增67％。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元，收集环境和社会管理所需的信息。2011年，英国《自然》杂志曾出版专刊指出，倘若能够更有效地组织和使用大数据，人类将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。
大数据应用的领域
大数据技术可运用到各行各业。宏观经济方面，IBM日本公司建立经济指标预测系统，从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据，计算采购经理人指数的预测值。印第安纳大学利用谷歌公司提供的心情分析工具，从近千万条网民留言中归纳出六种心情，进而对道琼斯工业指数的变化进行预测，准确率达到87%。制造业方面，华尔街对冲基金依据购物网站的顾客评论，分析企业产品销售状况；一些企业利用大数据分析实现对采购和合理库存量的管理，通过分析网上数据了解客户需求、掌握市场动向。有资料显示，全球零售商因盲目进货导致的销售损失每年达1000亿美元，这方面的数据分析大有作为。
在农业领域，硅谷有个气候公司，从美国气象局等数据库中获得几十年的天气数据，将各地降雨、气温、土壤状况与历年农作物产量的相关度做成精密图表，预测农场来年产量，向农户出售个性化保险。在商业领域，沃尔玛公司通过分析销售数据，了解顾客购物习惯，得出适合搭配在一起出售的商品，还可从中细分顾客群体，提供个性化服务。在金融领域，华尔街“德温特资本市场”公司分析34亿微博账户留言，判断民众情绪，依据人们高兴时买股票、焦虑时抛售股票的规律，决定公司股票的买入或卖出。阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和讲究诚信的企业，对他们发放无需担保的贷款。目前已放贷300多亿元，坏账率仅03%。
在医疗保健领域，“谷歌流感趋势”项目依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况，与美国疾病控制和预防中心提供的报告对比，追踪疾病的精确率达到97%。社交网络为许多慢性病患者提供临床症状交流和诊治经验分享平台，医生借此可获得在医院通常得不到的临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析，可以实现对症下药的个性化治疗。在社会安全管理领域，通过对手机数据的挖掘，可以分析实时动态的流动人口来源、出行，实时交通客流信息及拥堵情况。利用短信、微博、微信和搜索引擎，可以收集热点事件，挖掘舆情，还可以追踪造谣信息的源头。美国麻省理工学院通过对十万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理，提取人们行为的时空规律性，进行犯罪预测。在科学研究领域，基于密集数据分析的科学发现成为继实验科学、理论科学和计算科学之后的第四个范例，基于大数据分析的材料基因组学和合成生物学等正在兴起。
麦肯锡公司2011年报告推测，如果把大数据用于美国的医疗保健，一年产生潜在价值3000亿美元，用于欧洲的公共管理可获得年度潜在价值2500亿欧元；服务提供商利用个人位置数据可获得潜在的消费者年度盈余6000亿美元；利用大数据分析，零售商可增加运营利润60%，制造业设备装配成本会减少50%。
大数据技术的挑战和启示
目前，大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战，体现在大数据挖掘的四个环节中。首先在数据收集方面。要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志，去伪存真，尽可能收集异源甚至是异构的数据，必要时还可与历史数据对照，多角度验证数据的全面性和可信性。其次是数据存储。要达到低成本、低能耗、高可靠性目标，通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术，在存储时要按照一定规则对数据进行分类，通过过滤和去重，减少存储量，同时加入便于日后检索的标签。第三是数据处理。有些行业的数据涉及上百个参数，其复杂性不仅体现在数据样本本身，更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性，难以用传统的方法描述与度量，处理的复杂度很大，需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理，利用上下文关联进行语义分析，从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息，并导出可理解的内容。第四是结果的可视化呈现，使结果更直观以便于洞察。目前，尽管计算机智能化有了很大进步，但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析，谈不上深层次的数据挖掘，现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。
大数据技术的运用前景是十分光明的。当前，我国正处在全面建成小康社会征程中，工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重，建设下一代信息基础设施，发展现代信息技术产业体系，健全信息安全保障体系，推进信息网络技术广泛运用，是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和国情，把握规律，实现科学发展，做出科学决策具有重要意义，我们必须重新认识数据的重要价值。
为了开发大数据这一金矿，我们要做的工作还很多。首先，大数据分析需要有大数据的技术与产品支持。发达国家一些信息技术（IT）企业已提前发力，通过加大开发力度和兼并等多种手段，努力向成为大数据解决方案提供商转型。国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌，既是为了练兵，也是为了获取情报。过分依赖国外的大数据分析技术与平台，难以回避信息泄密风险。有些日常生活信息看似无关紧要，其实从中也可摸到国家经济和社会脉搏。因此，我们需要有自主可控的大数据技术与产品。美国政府2012年3月发布《大数据研究与发展倡议》，这是继1993年宣布“信息高速公路”之后又一重大科技部署，联邦政府和一些部委已安排资金用于大数据开发。我们与发达国家有不少差距，更需要国家政策支持。
中国人口居世界首位，将会成为产生数据量最多的国家，但我们对数据保存不够重视，对存储数据的利用率也不高。此外，我国一些部门和机构拥有大量数据却不愿与其他部门共享，导致信息不完整或重复投资。政府应通过体制机制改革打破数据割据与封锁，应注重公开信息，应重视数据挖掘。美国联邦政府建立统一数据开放门户网站，为社会提供信息服务并鼓励挖掘与利用。例如，提供各地天气与航班延误的关系，推动航空公司提升正点率。
大数据的挖掘与利用应当有法可依。去年底全国人大通过的加强网络信息保护的决定是一个好的开始，当前要尽快制定“信息公开法”以适应大数据时代的到来。现在很多机构和企业拥有大量客户信息。应当既鼓励面向群体、服务社会的数据挖掘，又要防止侵犯个体隐私；既提倡数据共享，又要防止数据被滥用。此外，还需要界定数据挖掘、利用的权限和范围。大数据系统本身的安全性也是值得特别关注的，要注意技术安全性和管理制度安全性并重，防止信息被损坏、篡改、泄露或被窃，保护公民和国家的信息安全。
大数据时代呼唤创新型人才。盖特纳咨询公司预测大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位。麦肯锡公司预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万，缺口14万—19万人；需要既熟悉本单位需求又了解大数据技术与应用的管理者150万，这方面的人才缺口更大。中国是人才大国，但能理解与应用大数据的创新人才更是稀缺资源。
大数据是新一代信息技术的集中反映，是一个应用驱动性很强的服务领域，是具有无穷潜力的新兴产业领域；目前，其标准和产业格局尚未形成，这是我国实现跨越式发展的宝贵机会。我们要从战略上重视大数据的开发利用，将它作为转变经济增长方式的有效抓手，但要注意科学规划，切忌一哄而上。
1、物联网的定义：
物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络。
2、物联网的组成：
物联网大致可以分为以下四个层面，即：感知层、网络层、平台层以及应用层。具体如下：
（1）、感知识别层。
感知层是物联网整体架构的基础，是物理世界和信息世界融合的重要一环。在感知层，我们可以通过传感器感知物体本身以及周围的信息，让物体也具备了“开口说话，发布信息”的能力，比如声音传感器、压力传感器、光强传感器等。感知层负责为物联网采集和获取信息。
（2）、网络构建层。
网络层在整个物联网架构中起到承上启下的作用，它负责向上层传输感知信息和向下层传输命令。网络层把感知层采集而来的信息传输给物联云平台，也负责把物联云平台下达的指令传输给应用层，具有纽带作用。网络层主要是通过物联网、互联网以及移动通信网络等传输海量信息。
（3）、平台管理层。
平台层是物联网整体架构的核心，它主要解决数据如何存储、如何检索、如何使用以及数据安全与隐私保护等问题。平台管理层负责把感知层收集到的信息通过大数据、云计算等技术进行有效地整合和利用，为人们应用到具体领域提供科学有效的指导。
（4）、综合应用层。
物联网最终是要应用到各个行业中去，物体传输的信息在物联云平台处理后，挖掘出来的有价值的信息会被应用到实际生活和工作中，比如智慧物流、智慧医疗、食品安全、智慧园区等。
扩展资料：
物联网的功能主要有以下几点：
1、获取信息的功能。
信息的感知、识别，信息的感知是指对事物属性状态及其变化方式的知觉和敏感；信息的识别指能把所感受到的事物状态用一定方式表示出来。
2、传送信息的功能。
传送信息指的是信息发送、传输、接收等环节，最后把获取的事物状态信息及其变化的方式从时间(或空间)上的一点传送到另一点的任务，这就是常说的通信过程。
3、处理信息的功能。
处理信息指的是信息的加工过程，利用已有的信息或感知的信息产生新的信息，实际是制定决策的过程。
4、施效信息的功能。
施效信息指的是信息最终发挥效用的过程，有很多的表现形式，比较重要的是通过调节对象事物的状态及其变换方式，始终使对象处于预先设计的状态。
参考资料来源：百度百科-物联网
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