IOT是一种应用名称，代表了internet to thing的一种概念，代表一种应用互联网技术来链接事物的集合。IOT是将现实的事物，例如：温度、湿度、频率、频次、质量、密度、容量等等现实存在的数据，通过终端设备（物）采集在通过网络传输给计算机来完成计算、分析、处理的过程。因为云计算和人工智能技术的出现，大大扩展了数据可以扩展、分析、应用的范围。可以理解为是一种通过互联网和科技手段完成实体的事物自动化处理的过程，就是IOT。
如何理解和设计IOT呢？书中有一套描述FEC设备的五种核心机制–SCANC，也就是存储、计算、加速、组网、控制五个机制。本文讲述了IOT的实现的基本框架组成、基本的市场上下游环境、IOT的市场现状和机会。
01、一张图了解IOT物联网产品
IOT分几个阶段，我们先说原始的IOT的阶段，如下图所示：
第一阶段、可视阶段：通过感应装置获得数据（例如：我们看到的温度计等仪表装置），再通过一些短距离的传输装置来传输数据（常见的就是有线传输，扫描枪，红外识别，NFC等RFID传输技术）获得这些数据，并通过可视化的显示屏将数字信息读取出来。
第二阶段、控制阶段：很多公司通过控制器、内嵌系统，完成了数据的控制。例如：我们现在的空调遥控器，电视遥控器，空调控制屏（蓝牙配对，感应配对，固件绑定）的方式来完成对设备的控制。这里用到的传输技术可能是蓝牙、可能是WIFI等局域网技术，有些设备还设置了一些智能阻断和延时设置（例如预约煮饭，过热断电）
第三阶段：计算阶段，大部分的现在的产品都是本地计算。也就是利用店内的电脑、手机等设备的系统完成数据计算的步骤。因为这些设备的系统和硬件支持，所以这些设备具备了简单的计算和存储能力，从而达到了智能的数据模式化计算和控制。也有部分的设备完成了互联网的联网，通过网络上传到服务器进行了远程计算，在返回到设备控制。例如：摄像头管理，远程控制，远程开门。
第四阶段：智能阶段，通过互联网技术完成了服务器端的大数据集群计算、通过多终端数据集合完成更加有效的模型效率计算，通过多节点控制完成对于传输效率和执行准确率的提升。在通过AI的各种手段提升了机械智能化学习，解决了安全问题，技术问题，人工问题。
我们对照下图，进行一下归纳和总结物联网的设计框架：IOT包含了4个步骤。
第一、终端设备，包含了3个部分，感应、接受、响应（控制）组成。
第二、组网包含了（短距离通信、局域网络通信，节点网络通信，互联网终端和服务器通信）。
第三、计算包含了（本地资源，后面说的雾计算节点、云计算中心的服务器资源、智能技术服务商的中心计算资源）。
第四、控制，包含了控制芯片，控制程序、控制设备。
02、IOT的智能应用
了解了IOT的基本设计构成，我们接下来看一下现在的IOT的技术应用情况。如下图所示：
第一层次的应用、节点资源应用：设备端的计算和控制依靠局域网内嵌系统和外部系统完成，因为数据的有限性，计算能力局限性。只能满足有限的控制。但是这些节点和传输网关，还具备数据并不需要传到云端进行计算、传输的速率和响应效率的优势，所以、在应用阶段作为雾计算的节点和资源，用来作为M2M的信息暂存和转发提高效率，或者作为本地计算资源提高利用率是当前的重要应用，例如：智能倒车系统，在收集车辆的倒车数据，提高各种场景下提高倒车的效率和安全性。
第二层次的应用：设备的智能化需要更加复杂的运算来覆盖各种需求、各种场景、各种操作问题。受到数据量的问题、技术能力问题、企业成本问题无法完成数据模型的建立和大数据的处理，所以大部分的IOT应用都止步于大数据阶段，大部分企业选择了使用SAAS等低成本方式完成的自主接入。但是这也业务数据并不是不存在，这些数据具备了多样性，共通性，有效性，覆盖广等优势，雾计算的节点数据整合分析而存在几个集中化数据分析的节点，将会提高整个行业，或者区域市场的效率和数据精准度和智能化的发展趋势。
例如：如今出现的智能门锁，远程操控，智能家居，借助APP的智能节点或者利用某个网络设备的智能节点完成对于区域智能化，就能实现远程对家庭的饮水机、空调、电视、冰箱的智能处理。我们可以回家之前看一下冰箱有什么食物，空调是否在无人状态下自运行，是否离家忘记关掉燃气灶等的智能控制。
第三层次的应用：设备智能化不仅仅在操控上，还在于智能化。因为现在的智能技术的限制，即时提供SDK供于二次开发也会出现很大的成本，尤其对于内嵌系统，外部系统，开发团队等成本耗费的基础上才能完成数据的智能学习的过程。但是智能化是具备通用性的，具备了情感化、模式化、流程化等基本特点，所以作为定制化模型和智能化应用技术赋能，就能大大提高传输速率，数据的应用效率，和区域智能应用。例如：病理预检测流程，根据设备的的检测数据，基础判断挂号分类，根据病理情况直接预约CT、化验等模式化智能判断。
03、现在的IOT的案例
第一个案例：我们选取的是一个点餐机，这是一个应用性比较强的产品。如下图所示：点餐机通过系统嵌入和APP预装的方法，完成了用户订菜操作，然后通过感应设备完成了信息采集。之后链接了支付接口进行验证，之后，设备会把订单传给店内的点餐系统中，加入队列并在显示器中显示用户的订单状态，并打印此订单到用于取餐。
这里有两个可以改进的地方。第一、现在的设备都是需要用户在手机上完成验证码的扫描，或者输入手机号来绑定ID来进行判断的。如果我们能做到本地数据存储，就是外置一个数据处理设施来完成人脸+手机，指纹+手机的定位，那么就不需要去云端进行验证匹配，也不需要重复输入手机号码，只要用户曾经匹配过，就可以直接刷脸付款了。第二、现在的设备定位到某个桌面，需要用户领取一个牌子，其实就是半手动完成的订单和餐桌的定位。
而如果用户可以从桌面完成订单，或者通过APP完成点餐后直接通过感应做个桌位匹配，这样就可以直接完成智能送餐的过程。我们可以幻想以后去吃饭的场景，选择自己喜欢的餐品，找到餐桌匹配就可以享受美食了，服务员、或者机器人、或者自动送菜就会自动送来餐具、菜品、发票的所有东西，用完餐桌子自动收拾碗筷，立刻变成一个全新的桌子。
我们选择的第二个案例：是智能门锁。这是安全性要求比较高的产品。如下图所示：现在的智能门锁通过感应设备完成数据采集工作，并通过远程数据库对比完成开门。当然有些门锁是用的内嵌入芯片进行的数据存储，在通过比对计算完成的开门控制。而用户的远程开门则需要利用APP完成指令下发。
这个过程存在太多的安全问题。第一、卡存储是一个非常不安全的数据存储方式。第二、WIFI的传输也存在了被攻击的安全问题，如果采用云数据计算和比对，就会因为网络问题出现开不了门的状态。第三、远程APP指令开门没有任何验证机制，也就是说只要能够APP和门锁完成配对就能开门。试想一下，如果你家的WIFI断网了，你这辈子都别想打开这扇门，如果你的手机被盗用了，用APP就能开门，如果某人复制了你的门铃内存卡，等于拿到你家钥匙无异。所以智能门锁被诟病很久的问题就是不智能了。
怎么解决这个问题呢？为了保证安全，第一、数据存储与计算必须在云端完成验证。第二、数据指令必须是计算之后的算法，而不是单一指令。那么接下来所有的事情都是组网问题，也就是网络传输效率问题。多层级快速运算模式，采用最近节点传输和蜂窝数据传输结合方式完成验证，或者通过APP识别感应，通过云服务器完成验证控制的操作，作为替代方案。
04、IOT的发展趋势
第一、短期内的IOT因为内嵌入成本的问题，和计算资源的硬件配置问题，手机APP代替感应端去感应数据将成为一段时间的一种替代办法。而受到大数据的接入成本和技术限制，应用型的APP来代替本地计算资源节点来完成基本的轻量级的数据计算，也是过渡性的一种办法。
如下图所示：是雾计算的一个市场布局网络，云技术向下赋能给网络节点的各种应用平台，在通过应用平台的介入赋能给各级的应用级APP，用户在通过手机APP完成对于感应接入和数据传输。
第二、因为IOT的智能技术存在发展问题，而且存在技术向产品的应用问题，所以未来市场将出现多个层次计算节点的IOT应用。
如下图所示：硬件感应数据化、网络传输普遍化、系统计算通用化、智能技术应用化都会存在巨大的可发展空间。而面临着内置成本高，手机兼容差，SAAS灵活性、ADK成本和稳定性、数据安全性、高成本性等问题都是可能出现的新需求市场。可以参照专项研究之需求预测自行分析接下来可能出现的各种需求。
