通過手勢打開車門和家門，行程中可以觀察在家的孩子是否安好；

本應無人的房間里，突然有人走動，在外旅行的你立即就會收到消息提醒，報警也只是一個按鈕的事情。

如此智能的場景，已經不再是好萊塢大片中的鏡頭，這是每一天都可能發生的物聯網（IoT）的世界。

究竟何為物聯網？

IoT是“Internet of Things”的縮寫，它的定義是讓萬物通過互聯網連接到一起。

其實物聯網并不是一個新產物，它是將我們已有的互聯網技術和生活中的物品更好地融合起來，實現遠距離、高效操作事物的新世界。

物聯網有什么優勢？一經濟價值：在我們已經擁有的網絡設施上實現融合產物的實際應用，通過保留原有設施不增新件的方式可以大幅減少成本;二信息交換價值：使用跟互聯網同樣的IP技術，使得信息之間的交互和訪問不會造成額外的損耗，也不需要建立新的融合協議或新技術將兩者連接；三應用價值： 物聯網可以投入工業生產流水線，監測物流、零售業等領域，并且它的技術特點可以反饋即時信息，從而減少因災難造成的損失。物聯網不僅解決了我們生活中平常但重要的問題，更有人開發出各種融合大數據與物聯網的解決方案與技術，面對社會中所有的產業實現數據的可視化并創造新的價值。

物聯網將對世界產生怎樣的影響？

在今天的經濟學界中，有一個有點悲觀但卻非常著名的論斷：

現有的信息技術和互聯網所帶來的創新產業已經日漸殆盡，因為在過去的10-15年里，它帶給經濟的增速處于下降階段，并且會越來越差，一直到新的宛如救世主般的革命性技術出現。

物聯網，可能就是你我能看到的最接近“革命性技術”的存在。

宏觀角度分析LoT將有助于個別公司在更有效的運作方式上限制全球經濟造成浪費的各種因素。連接到網絡的大量產品可以通過監測來實時了解被使用狀況和當前狀態。在不久的將來，我們不再等到低效規則影響客戶服務的時候才想著做出改變，日常中的數據在需要的時候，都將用作定期維護的原始數據，這是真正的“物有所值”。產業角度分析LoT也將會改變生產商、服務商和客戶三者之間的互動關系。如今，廠商向客戶銷售產品的時候，一定會囑咐客戶遇到問題的時候及時向商家反饋信息。因此，商家特別依賴于大規模呼叫中心和客戶服務部門來幫助自己解決后續客服業務。LoT則可以直接改變這系列繁瑣的緩解——產品和服務直接掛鉤，在采取相關維護行動之前，就已經對這些“問題產品”做了全面的評估，這樣就能降低人力、物力和時間上的成本。

改變一切的數字智慧

在物聯網中，被改造的每個物聯設備都可以成為收集并產生數據的節點，而這一數字將是百億甚至是萬億的級別。企業也將通過物聯網收集到比以往任何時候都多的數據。

我們生活的社會中每天都在產生大量的數據：信用卡交易時間、金額；電表；醫療健康記錄；地鐵檢票位置時間里程等。這些數據雖然產生了，但我們并不知道怎么合適的去應用它，只是讓它成為冗長數據庫中的一小部分。

在通常的數據分析中，我們只能通過人力根據現有的數據建立預測模型或者分類模型后，再提出問題的假說和結果，耗費大量的金錢、時間成本來分析、驗證相關的數據。在反復的驗證假說后才能得到一個對策方案。當公司日益龐大、數據量激增時，這樣的解決方案無法妥當的應對時刻的變化。

而現在，基于日立制作所研究開發中心技師長矢野和男先生研發的人工智能分析技術的服務來告訴你，這些數據可以爆發出多大的力量。

日立提供的服務，借鑒物聯網的思路，通過不同的維度，時間、屬性、平均值等將數字變成舞臺上的主角，讓數據變成可視化的“物品”。這種運轉判斷型的人工智能，能在把握業務現狀的基礎上，提供為得到良好效果所必要的判斷信息。

根據得到的業務數據輸入后，系統自動翻譯，生成復合組合，根據重要的指標提出相應的假說。這樣的分析系統提高了數據的利用率，也可以找到人為無法想象的關聯性。整個服務的使用流程也簡潔明了。

在其提供的交通管制解決方案中，通過對出租車、公交車產生的行駛與軌跡數據加以檢索與分析，讓交通管制中心獲得更真實、及時的交通信息，并以此為基礎做出交通調節方案。這節經過實時收集、分析的路況信息，在不遠的未來還可以面向智能手機、面向每個普通人提供交通信息服務，讓更多人避免糟糕的出行體驗。

在物流倉儲領域，日立也利用物聯網與大數據技術開始了自己的嘗試，在過去物流領域高度依賴預判與工作人員的操作來努力提升工作效率，努力提升貨物的擺放、調取與流通效率，但收效甚微。

但在日立物聯網與大數據支持下的新型物流倉庫，則通過物聯設備實時收集商品ID、商品貨架ID與配送地ID以及工作開始時間與工作結束時間的運營數據，并對海量數據進行分析，根據日立獨有的人工智能模型構架并不斷優化工作效率模板，將貨物車的調配假如業務系統，對貨物車的進出順序進行優化匹配。

同時通過對特定貨架在特定時間的搭配提升貨物拜訪時的工作效率。在日立大數據與人工智能模型的幫助下，該新型物流倉庫貨物擺放工作時間縮短8%，極大提升物流倉儲業務的工作效率。

在金融領域，日立通過將物聯網與大數據的有機結合，為金融機構節省了巨大的運營成本。通過對金融機構存取款機的使用狀況的監測與分析，在恰當的時刻補充存取款機中的現金，并避免冷門地區的存取款機現金過多但無人提款的低效行為發生。再通過大數據的分析，讓運送現鈔的車輛運送次數做到最少，不僅有效的節省了運輸成本，并降低了相關的風險。

在物聯網的世界里，現實社會中的所有現象與行為都可以通過數據的形式獲取。物聯網基于數據的收集和復雜的算法，將從信息中獲取洞見，并通過與個人與企業的經驗及決策整合，從而創造出新的價值。而不具備這些能力的個人與企業組織將在競爭中收到極大沖擊。物聯網產生的海量數據，就像是新工業時代里的“新石油”，對數據石油的分析與提煉，數據將會被精煉成更高價值的產品。

作為企業管理者，現在需要做的就是密切監測并分析海量數據，做出可以改進和完善企業政策的決策，物聯網數據將慢慢成為市場競爭中的一個重要因素。

鑒于此現實的困境與物聯網未來無限的可能，“日立Lumada物聯網核心平臺”，通過開放式、自適型的軟件架構， 可加速 IoT 解決方案的開發，并為日立的客戶與合作伙伴提供客制化與協同開發所需的靈活支持。

客制化的日立Lumada物聯網核心平臺將整合日立大數據分析系統和工具，提供最先進的人工智能以及開放式服務，致力于與客戶與合作伙伴協創，共同發現和創造新價值。