物联网发展的应用领域目前有哪些

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。

   首先呢，学习物联网专业，物联网，说白了，以后的工作一个是偏软件，即编程，实现万物互联的需求。另外是硬件，各种通信设备，传感器等等。相比与硬件的开发，软件显得就是那么高大上一点，起码一个造设备，一个实现设备的功能 。我个人认为最容易实现，最好的就业方向依然是程序员，因为物联网是朝阳行业，就业回报率普遍高于其他传统行业。而作程序员呢，不求爹不求妈，也不用找关系，只要你有一技之长，不说饿不死，起码比你同一个学校出来平均水平要活得好。而且也不用跟销售那样风餐露宿，抛头露面。

   作为女生呢，学习物联网是很辛苦的，但是一样是可以把程序员作为长期事业的，但是因为个人性格原因，你不想做程序员，物联网领域依然有很多工作适合你。比如产品经理，原型设计师，项目经理，测试等等。只不过在我看来这些岗位，依然都是从程序员开始干起的。比如产品经理，其实要掌握的技能是很多的，首先，你得懂一点程序，知道程序的运行逻辑，最好是掌握一门语言。否则的话，你没办法跟程序员交流的，没有办法把产品设计翻译给程序员听。

   物联网工程从工作上来讲倒不是不适合，从找工作方面来讲比较不适合。等毕业了在相同能力的条件下，物联网工程用人方95%会选择男毕业生；即是女毕业生能力很强，他们也会更倾向于男性。至于学习上，读工科的女生反而一般成为班级里成绩出众的学生。这个专业要求知识面很广，一般要学习计算机，数学，电子技术等等很多东西，课很多。因为是11年的新专业，现在还没有毕业生，所以能找什么工作还不确定。应该可以找计算机，传感器相关的工作。我个人感觉不适合女生学，要学的很好的话会很辛苦的。

物联网专业是一门普通高等学校本科专业，属于计算机类专业，基本修业年限为四年，授予工学学士学位。 
该专业要求掌握数学和其他相关的自然科学基础知识以及和物联网相关的计算机、通信和传感的基本理论、基本知识、基本技能和基本方法，培养能够系统地掌握物联网的相关理论、方法和技能，具备通信技术、网络技术、传感技术等信息领域宽广的专业知识的高级工程技术人才。

1高效分布式
必须是高效的分布式系统。物联网产生的数据量巨大，仅中国而言，就有5亿多台智能电表，每台电表每隔15分钟采集一次数据，一天全国智能电表就会产生500多亿条记录。这么大的数据量，任何一台服务器都无能力处理，因此处理系统必须是分布式的，水平扩展的。为降低成本，一个节点的处理性能必须是高效的，需要支持数据的快速写入和快速查询。
2实时处理
必须是实时处理的系统。互联网大数据处理，大家所熟悉的场景是用户画像、推荐系统、舆情分析等等，这些场景并不需要什么实时性，批处理即可。但是对于物联网场景，需要基于采集的数据做实时预警、决策，延时要控制在秒级以内。如果计算没有实时性，物联网的商业价值就大打折扣。
3高可靠性
需要运营商级别的高可靠服务。物联网系统对接的往往是生产、经营系统，如果数据处理系统宕机，直接导致停产，产生经济有损失、导致对终端消费者的服务无法正常提供。比如智能电表，如果系统出问题，直接导致的是千家万户无法正常用电。因此物联网大数据系统必须是高可靠的，必须支持数据实时备份，必须支持异地容灾，必须支持软件、硬件在线升级，必须支持在线IDC机房迁移，否则服务一定有被中断的可能。
4高效缓存
需要高效的缓存功能。绝大部分场景，都需要能快速获取设备当前状态或其他信息，用以报警、大屏展示或其他。系统需要提供一高效机制，让用户可以获取全部、或符合过滤条件的部分设备的最新状态。
5实时流式计算
需要实时流式计算。各种实时预警或预测已经不是简单的基于某一个阈值进行，而是需要通过将一个或多个设备产生的数据流进行实时聚合计算，不只是基于一个时间点、而是基于一个时间窗口进行计算。不仅如此，计算的需求也相当复杂，因场景而异，应容许用户自定义函数进行计算。
6数据订阅
需要支持数据订阅。与通用大数据平台比较一致，同一组数据往往有很多应用都需要，因此系统应该提供订阅功能，只要有新的数据更新，就应该实时提醒应用。而且这个订阅也应该是个性化的，容许应用设置过滤条件，比如只订阅某个物理量五分钟的平均值。
7和历史数据处理合二为一
实时数据和历史数据的处理要合二为一。实时数据在缓存里，历史数据在持久化存储介质里，而且可能依据时长，保留在不同存储介质里。系统应该隐藏背后的存储，给用户和应用呈现的是同一个接口和界面。无论是访问新采集的数据还是十年前的老数据，除输入的时间参数不同之外，其余应该是一样的。
8数据持续稳定写入
需要保证数据能持续稳定写入。对于物联网系统，数据流量往往是平稳的，因此数据写入所需要的资源往往是可以估算的。但是变化的是查询、分析，特别是即席查询，有可能耗费很大的系统资源，不可控。因此系统必须保证分配足够的资源以确保数据能够写入系统而不被丢失。准确的说，系统必须是一个写优先系统。
9数据多维度分析
需要对数据支持灵活的多维度分析。对于联网设备产生的数据，需要进行各种维度的统计分析，比如从设备所处的地域进行分析，从设备的型号、供应商进行分析，从设备所使用的人员进行分析等等。而且这些维度的分析是无法事先想好的，而是在实际运营过程中，根据业务发展的需求定下来的。因此物联网大数据系统需要一个灵活的机制增加某个维度的分析。
10支持数据计算
需要支持数据降频、插值、特殊函数计算等 *** 作。原始数据的采集可能频次挺高，但具体分析时，往往不需要对原始收据进行，而是数据降频之后。系统需要提供高效的数据降频 *** 作。设备是很难同步的，不同设备采集数据的时间点是很难对齐的，因此分析一个特定时间点的值，往往需要插值才能解决，系统需要提供线性插值、设置固定值等多种插值策略才行。工业互联网里，除通用的统计 *** 作之外，往往还需要支持一些特殊函数，比如时间加权平均。
11即席分析和查询
需要支持即席分析和查询。为提高大数据分析师的工作效率，系统应该提供一命令行工具或容许用户通过其他工具，执行SQL查询，而不是非要通过编程接口。查询分析的结果可以很方便的导出，再制作成各种图标。
12灵活数据管理策略
需要提供灵活的数据管理策略。一个大的系统，采集的数据种类繁多，而且除采集的原始数据外，还有大量的衍生数据。这些数据各自有不同的特点，有的采集频次高，有的要求保留时间长，有的需要多个副本以保证更高的安全性，有的需要能快速访问。因此物联网大数据平台必须提供多种策略，让用户可以根据特点进行选择和配置，而且各种策略并存。
13开放的系统
必须是开放的。系统需要支持业界流行的标准SQL，提供各种语言开发接口，包括C/C++，Java，Go，Python，RESTful等等，也需要支持Spark，R，Matlab等等，方便集成各种机器学习、人工智能算法或其他应用，让大数据处理平台能够不断扩展，而不是成为一个孤岛。
14支持异构环境
系统必须支持异构环境。大数据平台的搭建是一个长期的工作，每个批次采购的服务器和存储设备都会不一样，系统必须支持各种档次、各种不同配置的服务器和存储设备并存。
15支持边云协同
需要支持边云协同。要有一套灵活的机制将边缘计算节点的数据上传到云端，根据具体需要，可以将原始数据，或加工计算后的数据，或仅仅符合过滤条件的数据同步到云端，而且随时可以取消，更改策略。

在未来几十年里，农业产业将比以往任何时候都更重要。根据联合国粮食和农业组织的数据， 2050年的粮食产量需要比2006年增加70%才能养活地球日益增长的人口。为了满足这种需求，农民和农业公司正在转向运用物联网的分析和更大的生产能力。

农业技术创新不是什么新鲜事。几百年前，人们用手持工具，工业革命带来了轧棉机，19世纪出现谷物升降机、化肥和第一台天然气动力的拖拉机。到世纪末，农民开始使用卫星来计划自己的工作。物联网将把农业推向新的高度。智能农业已经越来越普遍，因为有了农业机器人和传感器，农民和高科技农业正在标准化。物联网应用在未来几年将帮助农民满足世界粮食需求。

高科技农业：精准农业与智能农业

农民已经开始使用一些高科技的农业技术提高他们的日常工作效率。例如传感器可以让农民获得在地区的详细的地形和资源地图，土壤酸度和温度的变量。他们还可以利用天气预报来预测未来几天和几周的天气模式。

农民可以使用他们的智能手机远程监控他们的设备、农作物和牲畜，统计牲畜饲养和生产。他们甚至可以利用这项技术对农作物和牲畜进行预测。无人机已成为一个重要的工具来调查农民的土地和作物数据。JohnDeere（农业设备生产商）已经开始把拖拉机联网，创造了一个展示作物产量数据的方法。与无人车类似，该公司正在研发自动驾驶的拖拉机，这将释放农民的劳动力并进一步提高效率。

所有这些技术都有助于精确农业或精准农业，利用卫星图像和其他技术（如传感器）来观察和记录数据的目的是提高生产产量，同时最大限度地降低成本和节约资源。

农业的未来：物联网，农业传感器，农业无人机

智能农业和精准农业正在起飞，但它们可能只是农业世界更大规模使用技术的先驱。Business Insider的高级研究服务预测，农业中物联网设备安装将从2015年的3000万增加到2020年的7500万，达到20%的复合年增长率。

美国目前在物联网智能农业方面世界领先，每公顷（25亩）农田可以产生7340公斤的谷物（如小麦、水稻、玉米、大麦等），而全球平均水平是3851公斤谷物每公顷。

在未来几十年里，随着农场变得更加紧密，这种效率应该有更大的提高。OnFarm，一个农业物联网平台预计，农场在2050年平均每天要产生410万个数据点，而2014年只有190000个。

此外， OnFarm多次研究发现，农场的平均产量上升175%，能源成本下降7美元至13美元每英亩，灌溉用水量下降 8%。

鉴于物联网应用在农业中的所有好处，不难理解农民会越来越多地转向使用农业无人机和卫星。

在人工智能、云计算、5G为代表的新基建产业驱动下，物联网行业早已从工业范畴渗透到生活的各个角落。IoT技术与制造业的结合，是一个天然的价值升级的过程。而在这个万物互联的时代，智能意味着什么？

欢迎来到 「高瓴未来观」 Vol3 ，本期对话嘉宾为 涂鸦智能联席董事长兼总裁陈燎罕 ，他将为我们还原复杂业态与产品背后的更深层逻辑。

技术能为行业带来明显的溢价——基于这样的共识，无数人工智能企业、互联网公司开始涌入这个赛道，涂鸦智能之所以能在这片红海中脱颖而出，成为“全球IoT云平台第一股”，离不开团队对物联网的清晰认知。

在别人抢占国内市场的一亩三分地时，他们选择跟上全球趋势，接到了海外品牌的订单；在各大厂商以智能音响为入口争夺用户时，他们选择成为品牌和工厂的技术服务商；面对老牌企业从硬件到软件的一体化战略，涂鸦打造了一个独立、开放的行业生态社区。

在陈燎罕看来，这还远远不够，当下的优势与未来三年、五年的优势并无直接的联系。万物互联的时代正在悄然到来，我们也期待涂鸦作为时代的高瞻远瞩者，创造一片属于自己的星辰大海。

01

全球化的AI+loT平台

高效构建产品间的互联互通

高瓴 ： 涂鸦为行业解决的痛点是什么？

陈燎罕 ： 涂鸦一直在打造一个全球化的AI+IoT的平台，我们希望帮助产品进行智能化升级。比如一个传统的插座或者是照明，它本来是需要你用开关去控制的，但是经过涂鸦的智能化赋能以后，你就能通过手机、语音来控制灯光的开关，或者是感应到你回家了它就亮了、离开它就自动关了。产品智能化对大量的制造业企业来讲是个门槛，涂鸦能够为他们提供智能化升级的服务，主要是手机APP、全球的IoT云部署以及物联网能力三个方面。

高瓴 ： 这个行业里有巨大的机遇也有不小的挑战，涂鸦的核心优势是什么？

陈燎罕 ： 前些年，特别是2014、2015年，整个IoT行业的发展初期，都有大量和涂鸦类似的企业，经过这几年的发展，我们已经跟其他竞争对手拉开了比较大的差距。我觉得核心的原因是因为我们打造了一个全球化的IoT开发的平台。我们帮助客户做一个APP，只需要十分钟的时间，做一款标准的智能产品的Demo，大约只需要一天的时间，我们也可以帮助客户在7-14天的时间内进行产业的改造，实现智能化产品的大规模量产。这样的效率是远远超出行业平均水平的。我们的另外一个核心竞争力，是连接了越来越多不同品类和不同的品牌，所有用涂鸦的平台实现智能化的产品，都能实现设备间的互联互通。尤其是在当前大多数家庭都使用了数种不同品牌的产品的背景下，一个APP控制所有智能设备的用户体验是非常优越的。拥有这两个优势，涂鸦的市场份额、口碑和影响也越来越大。

高瓴 ： 涂鸦从代工厂出发，走到品牌、走到渠道、然后又走到整个应用场景这种SaaS化的生态，可以分享一下整个公司的成长历程吗？

陈燎罕 ： 我们发现这是一个非常自然的过程，因为IoT的技术和制造业的结合，其实是一个非常天然的价值升级。一个传统的灯，它的销售价格是04美金以下，一旦用了智能化技术以后，它的出厂客单价就可以到2美金以上，所以技术对整个产业带来的溢价是非常明显的。我们认为，帮助传统制造企业来实现产品的价值提升，这其实是挺有意义的事情，所以我们跟全球大量的制造企业开始合作。

02

让“智能”更简单

赋能传统企业 构建IoT生态链

高瓴 ： 对于传统制造业企业，涂鸦可以比较容易地帮他们赋能，但是有些互联网基因本身就很强的公司进入物联网领域的时候，涂鸦会不会面临更大的挑战？

陈燎罕 ： 有些企业他们自己开发智能系统、也参与硬件制造，整个研发模式是完整的，但打造一个全球云平台的成本是很高的，我们在这个领域积累了超过31万种智能产品设备SKU，以及逐渐建立起生态网络效应，这些都是其他企业比较难跨过的门槛。但是对于大部分制造业企业而言，他不具备这样的能力，这也是为什么越来越多传统的品牌会选择和涂鸦合作。

高瓴 ： 你对未来整个市场空间有什么展望呢？

陈燎罕 ： 我们经常会把智联网和移动互联网做一些比较。现在全球的智能手机每年的出货量大概在18亿台，而IoT所覆盖的领域会更广泛，所以他的规模会远远超过手机。目前像电工、照明这样一些品牌的出货量都是数十亿甚至百亿的体量，而且智能家居的渗透率也是每年都在增加的，我们对市场很有信心，也很期待这个产业最终会达到的规模。

高瓴 ：在整个应用场景和生态层面，涂鸦有哪些规划？

陈燎罕 ： 我们发现这几年，涂鸦的客户群体发生了很大的变化。早期绝大多数是制造业工厂，后来到品牌、零售渠道、运营商。最近，越来越多的商业领域开始成为我们非常重要的合作伙伴。就像刚才提到的地产、酒店、门店等很多的这样一些领域。我们发现，智联网天然就是一个产业的生态。最上游是大量的芯片合作企业，一起来定义面向物联网的专业性，往下看有大量的制造企业，需要把产品智能化，再往下走是全球的品牌和零售渠道，再到越来越庞大的智慧商业的大规模应用，这是整个IoT的生态。

03

未来

看到未来十年的机会

高瓴 ： 虽然我们现在知道物联网是大趋势，但是回到2014年，能意识到这点的人非常少，当时你是怎么决定切入这个行业的呢？

陈燎罕 ： 这是一个非常有意思的话题，2014年的时候，当时我们也在思考创业的方向。因为大环境非常好，大众创业、万众创新，我们也希望能做一个“未来”的事情，虽然那个时候移动互联网很火、共享经济也很火，但是那不是我们主要考虑的，我们想要做更前沿的事情。2003年我在学校的时候，互联网刚刚开始风靡，我们做了一个供大家交流的BBS的开源论坛软件PHPWind，找到了一个非常精准的切入点。所以我们在思考，移动互联网之后，是不是会有一个“下一个十年”的机会，我们认为智联网会是一个不错的选择，所以就非常坚定地进入了这个领域。

高瓴 ： 涂鸦和高瓴一起成立了一个IoT产业基金，这个基金的定位和未来的目标是怎样？

陈燎罕 ： 涂鸦这几年一直致力于推动整个行业向前发展，我们做了大量的市场的、线下的活动，也参加了很多展会，和很多协会合作。目前IoT行业是一个相对比较新的市场，所以行业的智能化渗透率还比较低，我们希望能够加速整合行业智能化的过程。不仅在技术、产品和市场上帮助我们的合作伙伴，也能在资本上助力上下游企业。

高瓴 ： 在你眼中，高瓴是一家怎样的投资机构？

陈燎罕 ： 我们发现高瓴在业内给人的印象就是长期主义、坚定支持，这样的理念对我们这个行业来讲是非常重要的，尤其是在产业刚刚开始发展的时候。只有大家都坚定地相信IoT产业有光明的未来、有巨大的市场，对前景和趋势达成共识，我们才能更好地发挥资本和产业的催化效应，力争达到1+1 2的效果。在这一点上我们和高瓴的沟通是非常默契的，所以我们只花了很短的时间就达成了合作。

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