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。
前瞻产业研究院数据显示，2016年我国物联网产业规模超过9000亿元人民币，同比增速连续多年超过20%。物联网作为通信行业新兴应用，在万物互联的大趋势下，市场规模将进一步扩大。随着行业标准完善、技术不断进步、国家政策扶持，中国的物联网产业将延续良好的发展势头，为经济持续稳定增长提供新的动力。移动互联向万物互联的扩展浪潮，将使我国创造出相比于互联网更大的市场空间和产业机遇。
物联网利用射频识别(RFID)、GPS、摄像头、传感器、传感器网络等感知、捕获、测量的技术手段，随时随地对物体进行信息采集和获取，实现智能化的决策和控制。因此，物联网在工业领域应用过程中，物联网相关技术和产品是智能工业的核心。
工业是物联网应用的重要领域。具有环境感知能力的各类终端、基于泛在技术的计算模式、移动通信等不断融入到工业生产的各个环节，可大幅提高制造效率，改善产品质量，降低产品成本和资源消耗，传统工业加速向智能化转变。
根据前瞻产业研究院发布的《物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》测算，2014年，国内物联网在工业领域需求规模为1260亿元;2016年，国内物联网在工业领域需求规模为1804亿元。2017年，国内物联网在工业领域需求规模约为2354亿元。
物联网在工业领域应用问题分析
1、IT安全问题
和前几次由新的硬设备、技术所带来的工业革命不同，工业40是由互联网所带来的第四次工业革命。也因此，有66%的受访者认为IT安全是一大挑战，当企业的IT系统连上网络，随时可能有一些未知的威胁出现在仓储管理系统、机器设备或供应链当中。
2、制造系统管理问题
工业40除了带来生产效率之外，同时也改变传统制造业的思维。当智能生产真正落实后，将会对制造管理系统带来巨大的变革，且势必变得更为复杂，包括整体的生产物流、人机协同作业等改变，也让员工培训更显重要。
3、通讯基础设施建设问题
通讯网络是实现工业40的重要关键，但是要建立一个让所有组织都能够配合的网络，必须要有一个一致的接口、通讯标准和规范。目前许多标准都还未建立，例如工业通讯、工程、IT安全、数字化工厂、设备整合等都还未被纳入整体参考架构中。
物联网在工业领域应用前景及发展趋势预测
近年来，我国政府通过工业化与信息化融合战略正在大力推进物联网技术向传统行业中的深度渗透。工信部于2013年9月发布的《工业化与信息化深度融合专项行动计划(2013-2018年)》中重点提出的互联网与工业融合创新试点工作已经进入了全面实施阶段。
以物联网融合创新为特征的新型网络化智能生产方式正塑造未来制造业的核心竞争力，推动形成新的产业组织方式、新的企业与用户关系、新的服务模式和新业态，推动汽车、飞机、工程装备、家电等传统工业领域向网络化、智能化、柔性化、服务化转型，孕育和推动全球新产业革命的发展。
美国制造业巨头通用电气公司充分利用物联网技术，已推出了二十余种工业互联网/物联网应用产品，涵盖了石油天然气平台监测管理、铁路机车效率分析、提升风电机组电力输出、电力公司配电系统优化、医疗云影像等各个领域。AT&T基于GE的软件平台Predix开发M2M解决方案，越来越多的工业机器将通过M2M连接到网络。
例如：物联网应用在智能工厂，具有相当广泛的应用前景，经济效益和社会效益明显。导入物联网的智能工厂，至少可以实现以下五个功能，即：电子工单、生产过程透明化、生产过程可控化、产能精确统计、车间电子看板。通过这五大功能，不但可实现制造过程信息的视觉化，对于生产管理和决策也会产生许多作用。根据物联网在智能工业的产值贡献比例来看，2023年国内物联网在工业需求规模在7821亿元左右。
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
护士不属于引进人才。
引进人才标需符合下列条件之一:
1、具有博士研究生学历并取得相应学位或具有高级专业技术职务任职资格的专业技术人员和管理人员。
2、获得省部级及以上政府奖励的人员。
3、国家重大科技专项项目、国家重要科技计划项目和本市重大科技项目负责人及其团队核心成员。
4、列入省部级及以上人才培养计划的人选。
5、在本市重点支持的产业和领域中担任高级经营管理职务且具有研究生学历并取得相应学位的人员。
6、本市金融、贸易、航运等现代服务业重点机构，高新技术产业化重点领域，高新技术企业，高新技术成果转化项目，在沪跨国公司地区总部及地区总部投资设立的具有独立法人资格的研发中心紧缺急需的具有本科及以上学历并取得相应学位的专业技术人员、管理人员和创新团队核心成员。
7、本市重点引进机构、项目或做出重大贡献的企业紧缺急需的具有本科及以上学历并取得相应学位的专业技术人员、管理人员。
8、本市重点产业发展紧缺急需、取得国家一级职业资格证书(高级技师 )，或取得国家二级职业资格证书(技师)且获得国家及省部级以上技能竞赛奖励的高技能人才。
9、本市文化艺术、体育、传统医学、农业技术及其他特殊行业紧缺急需的专门人才。
10、
在沪投资于本行业中处于领先水平、为投资所在地的区县经济社会发展作出重大贡献的企业中担任高级经营管理职务的创业人才。
11、其他紧缺急需、确有特殊才能的人才。
12、科创人才：创业人才、创新创业中介服务人才、创新创业中介服务人才、风险投资管理运营人才、企业高管和科技技能人才、企业家。
13、高峰人才
。2018年3月26日正式出台《上海加快实施人才高峰工程行动方案》，上海将实施“量身定制、一人一策”“高峰人才全权负责制”等政策，在13个科技领域取得国内外同行公认的突出成就的人才及其家属可直接落户上海。13个领域分别为：宇宙起源与天体观测、光子科学与技术、生命科学与生物医药、集成电路与计算科学、脑科学与人工智能、航空航天、船舶与海洋工程、量子科学、高端装备与智能制造、新能源、新材料、物联网、大数据。
物联网主要技术。在物联网应用中有三项关键技术为物联网开辟出极为广阔的应用前景：
1、传感器技术：这也是计算机应用中的关键技术。大家都知道，到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。
2、RFID标签：也是一种传感器技术，RFID技术是融合了无线射频技术和嵌入式技术为一体的综合技术，RFID在自动识别、物品物流管理有着广阔的应用前景，这也是为什么“物流”这个词总是与“物联网”同时出现。
3、嵌入式系统技术：是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。经过几十年的演变，以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见;小到人们身边的MP3,大到航天航空的卫星系统。嵌入式系统正在改变着人们的生活，推动着工业生产以及国防工业的发展。如果把物联网用人体做一个简单比喻，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，网络就是神经系统用来传递信息，嵌入式系统则是人的大脑，在接收到信息后要进行分类处理。这个例子很形象的描述了传感器、嵌入式系统在物联网中的位置与作用。
物联网应用领域。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、环境监测、路灯照明管控、景观照明管控、楼宇照明管控、广场照明管控、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。
我觉得二者相辅相成，但物联网可能更适应社会发展需求。原因如下
人工智能类似软件，需要物联网作为载体，物联网类似个硬件，是需要人工智能来驱动的。人工智能需要落地的应用作为载体，物联网就是一个最重要的载体。
物联网的英文是Internet of things简称IOT，翻译过来就是,,物物相连,万物互联，简单来说,即是物与物相连互联的互联网，但其实,物联网在我们的生活中已经无处不在，从我们在上学期间使用的校园一卡通，到高速上的ETC,再到近些年流行的智能手环可穿戴设备等等，都是物联网运用的例子，另外,随着AI技术的发展，物联网+AI带来了更多的可能性。
传统家居产品的智能化就是一个很好的例子，互联网时代,我们使用手机等设备获取输出信息，d属于人机交互模型，是以人为主体在网络上传输数据和信息，物联网主要分为3个组成部分，网络连接(connectivity)、数据处理，(device)、网络连接，传感器被安装在各种产品中，它们就是万物互联的物，这些传感器或者是芯片，让产品拥有感知能力和数据处理能力。
同时物联网感知设备每天可以收集产生大量的数据，如何利用这些数据并且分析数据，就成为难题，随着人工智能的发展，一些人工智能的分析方法就可以引入进来，人工智能为物联网面临的数据难题提供了最好的解决方案，人工智能通过强大的数据分析能力，在人类的帮助下做出最佳的决策，人工智能与物联网相融合，利用人工智能实时分析数据的物联网设备终端正在走入我们的千家万户。
最简单的设备例子：语音音箱和手机端语音助手，就是建立在自然语音处理的技术之上的物联网终端设备，物联网家庭摄像头也极大的依赖计算机视觉技术实施监控功能。这些物联网设备也只有借助人工智能技术的加持才能真正的发挥其优越性。物联网和人工智能 的关系就是一种相辅相成，携手并进，互相依赖的关系。
但人工智能的周期发展还是很长的，而目前很多大学把人工智能的核心的内容在研究生阶段培养，本科阶段用来测验学生是否有学习的潜力和能力。同时人工智能专业对教学设备和教学师资有过高的要求，而人工智能行业但凡有独特认知和能力的人才基本上在大型企业，没有在学校。人工智能对学历要求比较高。
物联网工程的市场庞大，因此就业前景也非常好。毕业生可从事信息传播时代内容方面的深度、综合、跨学科的信息传播工作,同时也能在新闻传播技术方面从事设计、制作等方面的传播技术类工作或者在政府管理部门、科学研究机构、设计院、咨询公司、建筑工程公司、物业及能源管理、建筑节能设备及产品制造生产企业等单位从事建筑节能的研究、设计、施工、运行、监测与管理工作等等。
众所周知，物联网的范围很广很广。在人们都意识生活离不开互联网的时候，你会发现，其实物联网也无处不在。但是物联网又没有像互联网一样应用的很明显，能够通过音视频表现出来。物联网从2016、2017年的LoRa、NB-Iot等技术站在风口上，到2018年渐渐进入一个平稳期，很多人不确定其方向到底在哪里。
近两年一直从事物联网相关的硬件产品开发，对物联网相关知识有了浅陋的了解，对物联网方向也简单认识。简答发表个人见解。
智能家居
提到智能家居，现在我们首先想到的就是AI音箱，它是智能家居的入口，它融合了AI、物联网、大数据等技术一体，实现了人与物、物与物的相连。此类产品有亚马逊的Echo、小米的小爱、京东的叮咚、阿里的天猫精灵等。已经深入到人们的生活中。与我们的智能家居（家用电器等）相接、控制，提供人们的生活质（bi）量（ge）。未来，智能家居行业将会围绕着AI音箱等作更广的发展。如扩展到智能穿戴设备、智能医疗等方面。
畜牧业、农业物联网应用
我国是一个农业大国，也是一个畜牧业大国。物联网在农业中的应用包括植物生长环境的数据采集、农业物流跟踪、食品安全跟踪、农作物生长控制等。目前的市场来看，物联网在农业方面的应用主要还是应用于农场、果蔬基地等，其他，如物流市场、食品安全市场等都还没有很好的应用。这个和现有技术、成本以及需求等相关
畜牧业主要包括牛、羊、猪、鸡鸭鹅等。物联网在畜牧业中应用案例比较多。例如，网易猪、京东的跑步鸡、牛耳标、羊耳标等。物联网在畜牧业中应用主要是动物数据采集（健康、生长周期等）、实时定位、动物溯源（食品安全）等。现在虽有大量案例，但是技术的成熟型以及产品的必要性一直制约其发展。（只针对畜牧业本身，不涉及对应的物联网+畜牧业+金融贷款的组合产品，因为涉及到畜牧业+金融，现在就可以考虑加入区块链）
工业物联网
工业物联网的市场与应用是我目前认为市场行情最好的，也是目前物联网效果最能体现的应用场景。工厂设备改造、无线监控、设备状态检测、工业园区人员监控等需求非常多。工业物联网的应用主要是现代企业需要提高效率、降低人力成本以及维护成本，而现在的物联网解决方案恰好帮助他们解决了。其次，工业应用不像商用对产品性能以及外观等最求很高，其对使用时间，寿命稳定性等要求比较高。这些恰恰是符合物联网终端设备的要求。还有就是现在的窄带物联网技术满足长距离传输需求，符合工业场所的需求。需求和技术都能满足，所以工业物联网的前景非常明朗。
智慧城市
智慧城市这个概念比较大，智慧城市的目的是方便人们生活，智慧城市的每个部分都离不开物联网，包括安防监控、环保、停车等。智慧城市的发展在一定程度上会方便人们的生活，提高生活质量。但是，从现在已经部署的智慧城市的效果来看，并不明显。个人认为其主要原因是人们对物联网的概念还不深入，一直停留在过去的生活方式中，并且生活中的一些微小的变化并不会立刻显示出来，不会像移动互联网那样表现的特别明显。我们现在要做的就是适应时代的变化，让科技进入生活，改变生活。
物联网的应用远不止这么点，它无处不在，让科技进入我们的生活，让物联网提高我们的生活质量，这个是我们作为物联网产品人的职责。让产品进入生活，改变生活，改变物与物，万物互联。
物联网产业链全景梳理：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。
物联网产业链区域热力地图：企业主要分布在京津冀、珠三角与东部沿海等地区
从区域分布来看，目前我国物联网行业上市公司主要分布在京津冀、珠三角与东部沿海等经济发达地区。分布在北京和广东的企业数量最多，其中感知层上市企业主要集中在北京，应用层代表上市企业主要集中在广东。
物联网相关企业数量的分布与数字经济的发展情况相关。根据新华三发布的《2021年中国城市数字经济指数蓝皮书》，全国城市数字经济评分排名前十的城市分别为上海、深圳、北京、成都、杭州、广州、无锡、南京、重庆和苏州。根据中国企业数据库企查猫，目前中国物联网企业主要分布在华东和华南及中部的四川等地，特别以广东、江苏等省市为代表。整体来看，数字经济的发展在不断推动物联网的发展。
物联网产业上市公司业绩情况：产业整体毛利率较高
从物联网代表企业的业绩情况来看，物联网产业代表企业的毛利率均值达到36%，行业整体毛利率较高。从单独企业情况来看，行业主要上市公司的业务规模差距明显，毛利率水平也因业务侧重点的不同而呈现出分层差异。上市企业具体的业绩情况如下表所示：
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》本人从事 科技 行业已经10多年的时间，现负责某企业人工智能与区块链实验室。从我的经验了解到，2020年其实人工智能和万物互联已经开始向我们走来，随着人工智能（AI)、物联网(IoT)、5G等新技术的蓬勃发展，以及与产业端的深度融合，使得智能工业，智能农业，智能教育，智能交通，智能医疗等等成为了可以预期的目标。物联网
物联网是指无处不在的终端设备和设施，包括具备智能传感器、移动终端、工业系统、楼宇系统、智能家居，通过RFID技术的资产识别，携带无线终端的人、车、动物。其目的是实现物与物、物与人、物品与网络的链接，方便管理及控制。
人工智能
随着万物互联，必将产生海量的数据。人工智能可以通过对数据的收集和处理，完成对数据的分析，从而利用数据提取出模型和规则，用于代替人工进行趋势预测，策略执行等工作。
5G
5G网络具有高速率、大容量、低时延等特点，它可支持长时间、大规模的连接需求的物联网应用。同时，5G技术将在交通、教育、医疗等领域发挥着极大的作用，更将有助于我们充分利用资源，创造出更大的价值。可以说，5G不仅是新一代的移动通讯技术，更是未来实现万物互联的基础。
IoT硬件销售市场规模
中国智能家居市场爆发时间预测
Top12 用户入口调查
通过披露出的数据来看，2020年将会赢来行业的爆发与增长。随着物联网的爆发，必将会带动相关行业的共同繁荣。虽然当下物联网仍处于市场初期阶段，随着相关技术的整合与完善，业务场景的不断优化，必将引发一轮新的技术繁荣，从而把人来待遇另一个新的阶段。
人工智能的时代其实已经到来，随着5G、物联网等的持续发展，万物互联的时代也已经慢慢在“入侵”我们的生活了。
以人工智能为例，现在人工智能产品已经广泛的应用于我们日常生活、企业经营等中，在本次疫情中也有很多人工智能的应用。
人工智能医疗设备、人工智能外呼机器人等等，都是人工智能在改变着我们的生产生活方式。
以呼叫中心为例，我们看看人工智能如何使呼叫中心智能化？
呼叫中心是依靠技术与人力资源支持的行业，随着人口红利的消失，降低人力成本成为企业的迫切需求。利用AI技术，企业呼叫中心将在人机协同、智能分析、优化用户体验方面迎来创新与突破。
在呼叫中心领域，AI技术发展有两大方向：以AI辅助人工劳动，实现高效协同；以AI替代人工劳动，节省人力成本。我们相信以AI辅助人的工作，人机协同提升呼叫中心的效率是现阶段的主要方向。基于呼叫中心的通话能力，我们将开展一系列的人工智能 探索 与实践。
呼叫中心的AI变革，首先发生在呼叫中心座席人员方面，通过ASR语音识别引擎实现对大量通话的有效分析，进行高效的全量智能质检，这是人工智能实现的第一步。第二步，AI技术将针对客户方面进行创新，发展对话机器人。辅助人工座席员开展工作，人工监控对话机器人的表现与服务质量，可以实现高效协同，在必要时参与客户的沟通服务。从客户分析的维度，客服场景中基于用户画像、平台用户行为，预判来电客户的需求；营销场景中，AI技术可以分析潜在用户的匹配度，判断是否为客户，以及选择最合适的沟通时间，实现接通率的优化；在风控场景下，判断用户的信用表现。
此外，在呼叫中心管理运营和决策方面，AI技术将助力企业知识库的建立，成为呼叫中心大脑，实现面向用户体验的呼叫中心服务，帮助进行客户沟通的管理与决策，优化客户沟通体验。在呼叫中心的整体运营监控中，发现问题的预警。在人员技能提升与培训方面，提词器能够帮助新人加速学习，了解业务与解答问题的重点。通过质检打分，支持新人检索优秀员工的话术，实现知识学习、经验积累和技能提升。
我们现在就前进在人工智能时代的道路上。
未来5至10年是人工智能时代的关键发展期。
这是 历史 规律，是人工智能无法阻挡的 历史 趋势。
上面四部曲，大约需要20至30年实现，中间需要解决的问题主要有以下几个人。
自然消化和通过一次性变现解决，不会引起 社会 阵痛，就像上世纪五十年代的工商业改造。
社会 进步必定伴随人的精神状态进步。 社会 风气和习惯具有极大的人性进化力量。简单一点，看看朝鲜和中国的过去，虽然贫穷，到不缺精神。
如果既有富裕，又有精神，这个 社会 是不是人人喜欢！
人的本性使然！
靠科学技术自身的推动力量
靠每一个人的向往和力量
靠 社会 各方的共同努力！
本人作为 科技 领域的创作者，每天都会浏览大量的有关 科技 的信息，并由此深深的觉得我们赶上了一个快速变化的时代， 科技 推动这整个时代的进步，不断诞生的新生事物，充满了未知和变化，也带来了新的机遇。
而物联网就是继互联网之后的又一次信息技术革命浪潮， 谷歌执行董事长Eric Schmidt曾宣称，互联网即将成为 历史 ，物联网将取而代之，成为生活的重要部分。中兴通讯首席技术官兼执行副总裁徐慧俊也曾表示，随着以5G技术为标杆的移动互联网时代到来，万物互联、万物感知正逐渐成为现实。
那物联网离我到底还有多远呢？我们用数据来看一看~
近年来，全球物联网产业市场规模呈现快速上升趋势，已从2013年的19万亿美元上升至2016年的32万亿美元。物联网产业的发展与可用连接数密切相关。 预计到2020年，全球连接数将达到260亿(智能手机90亿，可穿戴设备100亿，M2M连接70亿)，潜在市场规模将超过7万亿美元。
当前，中国物联网产业的空间格局已经形成了以北京、上海、深圳、重庆为核心的环渤海、长三角、珠三角、中西部地区四大产业集聚区。由于中国拥有庞大的全球电子消费市场和工业规模，因此物联网在中国拥有广阔的前景。 2014年，中国物联网产业市场规模达到6000亿元。 2019年9月，在无锡年举行的世界物联网博览会上，发布了《2018-2019中国物联网发展年度报告》。在这份中报告中，2018年我国物联网产业规模已超12万亿元，物联网业务收入较上年增长729%。可见物联网发展之快。 但也不得不承认当前的物联网市场还处于初级阶段，是窗口期。同时，新的洗牌期在到来，行业群雄并起，未来发展潜力巨大。
智能化不是工业化
工业化的三要素：生产者、生产资料和资本是全职时间输送的。
智能化的三要素：消费者、智能手机和消费是休闲时间输送的。
智能化成果按照工业化分配制度分配，是全球所有矛盾的根源。
更直接说：消费者是创造智能化价值的主体，但消费者却不能分享智能化成果是所有矛盾的根源。
因为智能化是未来，是希望！当未来和希望被独享和独占，焦虑会自然覆盖到 社会 的每个角落。
2、智能化10是免费共享，智能化20应该是什么？
站在10领导者的视角，自然是工业化40。依然按照传统分配方式，将未来独享进行到底。
但如果站在消费者的视角，显然是智能化20，承认每个消费者对智能化的贡献。
承认方式：股权共享。
简言之，免费共享，共享的是现在！
股权共享，共享的是现在和未来。
人不仅需要现在，更需要未来。
3、原理与图纸比机器本身更重要！
英国完成第一次工业革命，对其他国家形成碾压式的打击。
满清选择购置q炮，建立北洋舰队，但很快就沉了。
普鲁士选择成为第1个普及义务教育的国家，使德意志民族不仅从一盘散沙的状态走出，引领第二次工业革命浪潮，而且自然孕育出爱因斯坦等一批跨世纪的人才。爱因斯坦时空取代了牛顿时空。因此，重要的是国民应该知道所以然，而不是具体的某个机器、软件和AI。
无人驾驶，无人超市，无人工厂就是人工智能的到来，5G普及就能实现万物互联。未来已来，你准备好了吗？《智能 社会 》已提前十年为我们布局。
我们已经处于这个时代了，一方面一些公司绑架了这些概念，用大量的钱去建设一些似是而非的工程，让我们误解了人工智能和物联网，另一方面，这些技术是革命性的，但还处于初期，就像工业革命刚开始，原始蒸汽机无法带来相比人力的巨大生产力提升。建议去看看谷歌等公司的一些研究，就能体会到这两个技术会带来的变化。
其实现在已经来了，只是还没有形成大面积的普及，比如我们公司的人脸识别门禁等设备。
本人机器人从业者，人工智能目前还是不成熟，最终问题都需要转换为数学算法，其实这个概念几十年前就已经提出来，到现在仍然不成熟。还是从基础学科抓起吧。先把道研究清楚，术自然不是问题
未来已来，你准备好了吗？
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