物联网技术人才目前是市场急缺的高新技术行业，物联网涉及范围小到个人智能生活达到国防工业等各个方面，需要大批量的技术人员岗位，就业发展和薪资待遇都是非常不错的行业。目前我国物联网行业处于起步高速发展的时代，人才需求量较大、行业发展前景广阔，是选择学习的热门专业。
现状：我国已形成基本齐全的物联网产业体系，部分领域已形成一定市场规模，网络通信相关技术和产业支持能力与国外差距相对较小，传感器、RFID等感知端制造产业、高端软件和集成服务与国外差距相对较大。仪器仪表、嵌入式系统、软件与集成服务等产业虽已有较大规模，但真正与物联网相关的设备和服务尚在起步。
我国已形成了较完整的敏感元件与传感器产业，产业规模稳步增长。我国形成了RFID低频和高频的完整产业链以及以京、沪、粤为主的空间布局，2009年市场规模达到85亿元并成为全球第3大市场。我国仪器仪表产业连续多年实现20%以上的增长，2009年产值超过5000亿元，企业数量为5000多个，小型企业数量占比达到90%。
在物联网网络通信服务业领域，我国物联网M2M网络服务保持高速增长势头，目前M2M终端数已超过1000万，年均增长率超过80%，应用领域覆盖公共安全、城市管理、能源环保、交通运输、公共事业、农业服务、医疗卫生、教育文化、旅游等多个领域，未来几年仍将保持快速发展，预计“十二五”期间将突破亿级。三大电信企业在资源配置方面积极筹备，加紧建设M2M管理平台并推出终端通信协议标准，以推进M2M业务发展。国内通信模块厂商发展较为成熟，正依托现有优势向物联网领域扩展。国内M2M终端传感器及芯片厂商规模相对较小，处于起步阶段。尽管我国在物联网相关通信服务领域取得了不错的进展，但应在M2M通信网络技术、认知无线电和环境感知技术、传感器与通信集成终端、RFID与通信集成终端、物联网网关等方面提升服务能力和服务水平。
在物联网应用基础设施服务业领域，虽然不是所有云计算产业都可纳入物联网产业范畴，但云计算是物联网应用基础设施服务业中的重要组成部分，物联网的大规模应用也将大大推动云计算服务发展。国内云计算商业服务尚在起步，SaaS已形成一定规模，而真正具有云计算意义的IaaS和PaaS商业服务还未开展。目前，我国在云计算服务的基础设施（IDC中心）建设、云计算软硬件产业支持和超大规模云计算服务的核心技术方面与发达国家存在差距。云安全方面，我国企业具有一定的特点和优势。随着物联网应用的规模推进、互联网快速发展和国家信息化进程的不断深入，我国云计算服务将形成巨大的市场需求空间，“十二五”期间将呈现快速发展态势。
在物联网相关信息处理与数据服务业领域，信息处理与数据分析的关键技术主要是数据库与商业智能。我国数据库产业非常薄弱，知名企业只有三四家，只占国内市场10%左右的份额。商业智能（BI）领域我国虽然技术相对落后，但已形成了一定规模，国内现有BI厂商有近500家，但高端市场仍由国际厂商垄断。整体而言，我国拥有自主知识产权的数据库产品、BI产品和掌握关键技术的软件企业少，产业链不完整，缺乏产品线完整、软硬结合、竞争力强的国际企业。
分为以下两种。
IOT=InternetofThing物联网；IIoT=IndustrialInternetofthings工业物联网；OPC=OLEforProcessControl用于过程控制的OLE；IT=InformationTechnology信息技术。
物联网（TheInternetofThings，简称IOT）是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息，通过各类可能的网络接入，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。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。
数字孪生作为一种新兴技术，可以与物联网、大数据、人工智能等新信息技术集成与融合，以实现更加全面和智能的应用。以下是数字孪生五维结构与其他新信息技术的集成与融合方式：
1 物联网：数字孪生可以基于物联网技术获取现实世界中的传感器数据，并将其整合到数字孪生模型中，形成一个虚拟的环境。这样可以更好地掌握物理系统的状态和运行情况，从而进行优化和改进。
2 大数据：数字孪生可以利用大数据技术对海量数据进行处理和分析，从而发现系统潜在的问题，并提供相应的解决方案。此外，数字孪生也可以将大数据应用于模型的训练和优化中，提高模型的精度和可靠性。
3 人工智能：数字孪生可以利用人工智能技术对模型进行智能化分析和优化，从而提升系统的性能和效率。例如，可以使用机器学习技术对模型进行训练，实现自主优化和决策。
4 云计算：数字孪生可以将数据和计算资源放置在云端，在任何时间和地点都可以进行数据的访问和处理。这样可以方便地实现多个设备之间的协同工作，并提高系统的可靠性和安全性。
5 区块链：数字孪生可以利用区块链技术保证模型的安全性和透明度。例如，可以使用区块链技术对模型进行验证和审计，防止模型被篡改或误用。
综上所述，数字孪生五维结构可以与物联网、大数据、人工智能等新信息技术集成与融合，以实现更加全面和智能的应用。通过这些新技术的支持，数字孪生可以更好地模拟现实世界中的物理系统，并提供相应的解决方案，帮助我们更好地理解和管理物理系统。
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