1．物联网的政策和法规。

物联网不是一个小产品，也不是只是一个小企业可以做出来，做起来，它不仅需要技术，它更是牵涉到各个行业，各个产业，需要多种力量的整合。这就需要国家的产业政策和立法上要走在前面，要制定出适合这个行业发展的政策和法规，保证行业的正常发展。

2．技术标准的统一与协调。

物联网发展过程中，传感、传输、应用各个层面会有大量的技术出现，可能会采用不同的技术方案。如果各行其是，那结果是灾难的，大量的小而破的专用网，相互无法连通，不能进行联网，不能形成规模经济，不能形成整合的商业模式，也不能降低研发成本。因此，尽快统一技术标准，形成一个管理机制，这是物联网马上就要面对问题，开始时，这个问题解决得好，以后就很容易，开始解决不好，积重难返，那么以后问题就很难解决。

3．管理平台的形成。

物联网的价值在什么地方？在于网，而不在于物。传感是容易的，但是感知的信息，如果没有一个庞大的网络体系，不能进行管理和整合，那这个网络就没有意义。因此，建立一个全国性的，庞大的，综合的业务管理平台，把各种传感信息进行收集，进行分门别类的管理，进行有指向性的传输，这就是一个大问题。一个小企业甚至都可以开发出传感技术，开发出传感应用。但是一个小企业没有办法建立起一个全国性高效率的网络。没有这个平台，各自为政的结果一定是效率低，成本高，很难发展起来，也很难起到效果。

4．安全体系的建立与形成。

物联网目前的传感技术主要是RFID，植入这个芯片的产品，是有可能被任何人进行感知的，它对于产品的主人而言，有这样的一个体系，可以方便的进行管理。但是，它也存在着一个巨大的问题，其他人也能进行感知，比如产品的竞争对手，那么如何做到在感知、传输、应用过程中，这些有价值的信息可以为我所用，却不被别人所用，尤其不被竞争对手所用。这就需要在安全上下功夫，形成一套强大的安全体系。现在应该说，会有哪些安全问题出现，如何应对这些安全问题，怎么进行屏蔽都是一些非常复杂的问题，甚至是不清晰的。但是这些问题一定值得注意，尤其是这个管理平台的提供者。安全问题解决不好，有一天可能有价值的物联网会成为给竞争对手提供信息方便的平台，那么它的价值就会大大的打折扣，也不会有企业愿意和敢于去使用。

5．应用的开发。

物联网的价值不是一个可传感的网络，而是必须各个行业参与进来进行应用，不同行业，会有不同的应用，也会有各自不同的要求，这些必须根据行业的特点，进行深入的研究和有价值的开发。这些应用开发不能依靠运营商，也不能仅仅依靠所谓物联网企业，因为运营商和技术企业都无法理解行业的要求和这个行业具体的特点。很大程度上，这是非常难的一步，也是需要时间来等待。需要一个物联网的体系基本形成，需要一些应用形成示范，更多的传统行业感受到物联网的价值，这样才能有更多企业看清楚物联网的意义，看清楚物联网有可能带来的商业价值，也会把自己的应用与业务与物联网结合起来。

6 商业模式。

物联网商用模式有待完善，要发展成熟的商业模式，必须打破行业壁垒、充分完善政策环境，并进行共赢模式的探索，要改变改造成本高的现状。

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、特殊函数计算等操作。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操作。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，除通用的统计操作之外，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。

物联网的就业方向大概分成开发软件、硬件设计和物联网应用有关的销售，及其系统架构师等级的物联网技术高端人才，显而易见这也是大学本科毕业没法完成的。不一样院校的物联网工程技术专业所授课程内容着重点不一样，所了解的课程不一样，有些偏重于手机软件，有些偏重于硬件配置，因此学生就业大概分成手机软件方位和硬件配置方位。物联网行业是一个新型行业，都是一个很有潜力的领域，以后5G时代的发展新欢。这种领域的人才资源还是挺稀有的。

所有社会发展针对这一领域的深入认知能力还是挺浅薄的。简言之，大伙儿对物联网的认知能力便是个字面上层次的了解。物联网的全部物理学构架及其所涉及到的行业和各类专业技能的贮备，是对一个物联网技术应聘者的强势磨练。物联网的基本或是创建在网络上面，在互联网技术前提下拓宽和拓展，其用户端延长和扩大到一切物件与物品中间，完成信息交换和通讯。

活点界定：使用部分互联网或网络等网络通信技术把感应器、控制板、设备、技术人员和物等根据一个新的方法联在一起。产生人与物、物与物联接，完成信息化管理、远程访问操纵和智能化系统的互联网。简单的能理解为人可以根据手机软件来操纵硬件配置，而且几乎所有的设施中间还可以开展互连，做到前所未有的智能化系统。手机软件方位一般关键是跟前面挂勾，例如写应用软件app、网页页面、小程序这些。

所涉及到的语言表达也是有许多，可以使用C语言、C 语言表达、JAVA、HTML5、Python这些，有关技术工程师称作C语言技术工程师、C 技术工程师、java工程师这些，随后更为主要的领域，例如跟硬件配置挂勾会涉及到使用linux电脑操作系统，因此有linux工程师，假如涉及到互联网，就会有软件设计师、网络信息安全技术工程师，专业承担前端工程师，称作前端开发，这都是跟手机软件层级也就是网络层有关的工作中。

第一次提出将RFID技术与传感器技术应用于日常物品中形成一个“物联网”（Internet of Things，IOT），也称为Web of Things（WOT）。

在物流领域，物联网可打破地域限制实现物物之间的信息获取、传递、存储、融合使用等服务的网络，从而提高整个物流行业的信息化能力。

5G+物联网的战略意义：

5G+物联网，是继PC（Personal Computer）、MI（Mobile Internet）、CC（Cloud Computing）、AI（Artificial Intelligence）之后的新变革，世界各国都对其未来发展寄予厚望。

5G+物联网的提出体现了大融合理念，拥有短链、智慧以及共生的特征，具有快捷、方便、智能化等优势，突破了将物理基础设施和信息基础设施分开的传统思维，具有很大的战略意义。

云计算出现的初衷是以网络为依托解决特定大规模数据处理问题，因此它被业界认为是支撑物联网后端的最佳选择，云计算为物联网提供后端处理能力与应用平台，为众多用户提供了一种新的高效率计算模式，兼有互联网服务的便利、廉价和大型机的能力。

规模化是云计算的核心指标。PC时代，用户以亿为单位计算，移动互联网时代，用户以10亿为单位计算，而在物联网时代，节点数以100亿为单位计算。在PC互联网时代诞生的云计算平台，勉强可支持移动互联网时代，但物联网时代的超大数据流量，就无能为力的，这就需要大型和超大型的网站系统为网站的基础设置提供创新的转折点。

根据设备节点数的增长趋势，将来的数据存储量每两年增加一倍。而且这些设备产生数据量远大于PC和手机，因为这些设备是在记录人类数字化生活，产生的数据将是天量，譬如DropCam产生的视频量，远远超过Youtube一天上传的视频量。我们可以预见在不远的将来，超大流量数据处理将成为对于云计算的挑战！

物联网其实是互联网的一个延伸，未来的物联网的发展还是依靠强大的云计算平台，为人们提供最佳最优的问题解决方案。

物联网实现全球亿万种物品之间的互连，将不同行业、不同地域、不同应用、不同领域的物理实体按其内在关系紧密地关联在一起，对小到螺丝、铅笔，大到飞机、轮船等巨量物体进行联网与互动。物联网能够实现社会活动和人们生活方式的变革。

物联网并不是单纯的，它包括信息的感知、传输、处理决策、服务等多个方面，呈现出自身显著的特点；智慧信息处理和决策、人与物的互动、等物联网与实体间的泛在互联，错综复杂，所有物联网收集和处理的信息最终要依靠强大云计算平台来完成数据的处理决策并输出最优解决方案回馈给终端。

物联网分成三个层次，一个是应用层，还有一个网络层，还有感知层。未来的物联网应该是一个由云+端组成的一个庞大网络，随着传感器网络大规模部署，各种终端就像蓝海一样，分布到各种各样基础设施上收集信息，在通过各种网络将这些信息发送到云端进行计算和处理，经过计算和处理的信息最后到了应用层为不同的领域各种各样行的支撑服务。

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