导读：本篇文章首席CTO笔记来给大家介绍有关智能物联网未来前景如何的相关内容，希望对大家有所帮助，一起来看看吧。
物联网应用技术未来发展前景
物联网应用技术未来发展前景有：更安全的保护措施、更普遍使用智能消费品设备、更加重视人工智能、数据转换更加迅速。
1、更安全的保护措施。
在新技术出现之初，它的技术力量几乎都集中在创新上，导致监管水平低下，这就使业界的兴奋、激进和政策、监管的滞后常常形成鲜明的对比。
由于物联网设备和基础设施的价格下降，企业在物联网设备上的应用也越来越普遍，这种创新和应用一旦普及，各种新技术的风险也突显出来。
2、更普遍使用智能消费品设备。
IoT所覆盖的行业人群广泛，从智慧交通、智能物流、医疗、农业、能源等行业应用，到私人智能家居、个人、智能汽车等应用，无论是降低成本，还是提高中国居民的生活质量，都将是中国居民生活质量的巨大提升。
例如，在日常的家庭生活中，智能家居会让烹饪变得轻松，睡眠更舒适，家庭生活更舒适，智能监控将使家庭安全系统更加强大，智能办公桌椅、智能家居更能让我们的生活更轻松，更舒适的家居生活将得到越来越多的自由。
3、更加重视人工智能。
边缘计算将会成为物联网的一股重要力量，因为边缘计算可以实现更高效的操作和更快速的响应，同时，与人工智能等融合的物联网技术也会越来越普遍。
将来，我们将看到人工智能在物联网技术上的巨大进步。由于物联网设备和技术的应用越来越多，企业采集的数据量呈指数级增长，传统的计算方法已经不能满足数据处理的需要。
此外，人工智能可以填补数据收集与分析之间的空白，实现更好的图像处理，视频分析，创造更多的应用场景和商业机会。
4、数据转换更加迅速。
伴随着5G的到来，将会有越来越多的移动设备接入物联网网络，更多的物联网数据将掌握在人们手中。物联网数据的转化对技术人员非常重要，而且未来还会为非技术人员提供更多来自物联网的衍生数据。
物联网前途怎么样？
物联网就业前景很好，物联网产业具有产业链长、涉及多个产业群的特点，其应用范围几乎覆盖了各行各业。
物联网专业是教育部允许高校增设新专业后，高校申请最多的学校，这也说明了国家对物联网经济的重视和人才培养的迫切性。物联网的产业规模比互联网产业大20倍以上，而物联网技术领域需要的人才每年也将在百万人的量级。
物联网的基本特征从通信对象和过程来看，物与物、人与物之间的信息交互是物联网的核心。物联网的基本特征可概括为整体感知、可靠传输和智能处理。
整体感知—可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。
可靠传输—通过对互联网、无线网络的融合，将物体的信息实时、准确地传送，以便信息交流、分享。
智能处理—使用各种智能技术，对感知和传送到的数据、信息进行分析处理，实现监测与控制的智能化。
这几年爆火的智能物联网（AIoT），到底前景如何？
当前物联网、大数据和人工智能技术的快速发展与加速融合，催生出智能物联网（Artificial Intelligence of Things, AIoT）这一极具前景的新兴前沿领域。
其中，人工智能的模型和算法擅长从海量无序数据中发现规律、学习策略，而物联网则能为数以亿计的实体设备建立广泛连接。因此， 人工智能与物联网两者的融合将发挥更强大的协同感知计算效力，但同时也将带来更多值得深入 探索 的问题和挑战。
预计2025年我国物联网连接节点将达到200亿个， 将远远超过互联网主体（即人类用户）的数量。 谷歌预测，到2025年世界将被IoT设备主导。因此，未来数百亿异构设备和用户并发联网产生的数据分析和融合需求将促成物联网与人工智能的深度融合。
与以人为中心的互联网不同，AIoT是把电子、通信、计算机、人工智能四大领域的技术融合起来的新型网络，在互联网连接的基础上进一步拓展， 实现人与人、人与物、物与物以及人与环境的广泛互联 ，从而将传统“互联网”和“物联网”的连接范围和连接方式提升为“人、机、物”三类异构主体的联结共生和深度融合。
AIoT在架构和实现层面通常包括 物理感知层、网络连接层、智能计算层和综合应用层 。AIoT首先通过各种异构设备联网实时感知各类数据（环境数据、运行数据、业务数据、监测数据等），进而在终端设备、边缘设备或云端通过大数据挖掘或机器学习算法来进行处理、理解和认知，如智能感知、目标识别、能耗管理、预测预警、自动决策等。
近年来，智能物联网应用和服务已经逐步融入智慧城市、智能制造、无人驾驶等多个国家重大需求和民生领域。 由于海量AIoT设备具有全天候、多层次的感知、计算、存储和通信能力，不仅能感知人和环境，而且能与人（群用户）、机（群应用）、物（群智体）交互以满足应用驱动的性能需求。
此外，在终端智能和云边端层次化资源控制等新兴技术的不断推动下，AIoT在感知、计算、通信和应用四个环节的整体联动都需要人、机、物之间有更深入的协作和互补。
因此，如何使群智能体以分布式协作的方式通过自组织、自适应和自学习增强演化，在AIoT全生命周期内实现群信息的优选汇聚和深度挖掘，并始终维持群应用总体性能与分布式资源能效间的权衡优化，已成为一个重要的科学问题。
微软、IBM、阿里巴巴、腾讯、华为、京东等企业近年来都积极在智能物联网领域布局。
2017年，谷歌逐步推出TensorFlow Lite框架支持深度模型压缩和硬件加速，Edge TPU、Coral Dev Board等硬件开发设备支持AIoT应用落地。微软在2019年度的开发者大会上发布AIoT的战略布局。
2018年，阿里巴巴宣布进军物联网领域，定位为物联网基础设施的搭建者，提供IoT连接和AI能力，实现云边端一体的协同计算，并开发了轻量级物联网嵌入式操作系统AliOS Things。
腾讯也推出了一款物联网系统TencentOS tiny，具有低功耗、低资源占用等特点。华为则推出了面向物联网的华为鸿蒙操作系统，作为一种基于微内核的全场景分布式操作系统，在5G时代具有广泛应用前景。
京东也于2018年发布“城市计算平台”，结合深度学习等构建时空关联模型及学习算法解决交通规划、火力发电、环境保护等城市不同场景下的智能应用问题。
然而，影响AIoT发展的阻碍因素之一是设备在计算资源（如算力、存储）、操作系统、算法框架等方面的异构性，而 统一的AIoT感知计算范式尚未发展成熟。 在此背景下，人机物如何以分布式互补增强或竞争对抗的方式实现协同感知、学习、计算和通信以完成复杂任务成为重要的研究方向。
本文摘编自《人机物融合群智计算》（ISBN：978-7-111-70591-8），经出版方授权发布。
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