如果我们进入物联网(IoT)的定义，我们发现它是一个物理设备、联网设备、智能设备和其他嵌入式电子设备、软件、传感器、执行器和网络连接设备的互联网概念，使这些对象能够收集和交换数据。
这意味着可以通过现有的网络设施远程感知或控制一个物体，并可以直接将物理世界融入计算机系统，从而提高效率和准确性，减少人为干预。如果加上传感器和执行器，这项技术将成为更常见的网络物理系统的一个例子，包括智能电网、虚拟发电厂、智能家居、智能交通和智能城市。物联网硬件的关键概念物联网的核心是数十亿个带有传感器和执行器的设备，这些设备用于感知和控制物理世界。除了用于传输收集的数据的网络连接，这些设备还需要基本的处理和存储功能，这些功能由微控制器或集成电路提供，如片上系统(SoC)或现场可编程门阵列(FPGA)。
嵌入式程序
物联网设备是嵌入式设备和商用微控制器平台的原型，如Arduino，后来开发了定制的印刷电路板。他们需要电路设计技能、微控制器编码和对硬件通信协议(串行、I2C或SPI)的深刻理解，以便在微控制器、相连的传感器和执行器之间建立连接。嵌入式程序通常使用C或C，但Python和JavaScript在原型物联网设备中越来越流行。安全是物联网最关注的焦点之一，与数据伦理、隐私和责任密切相关。它必须融入系统设计的每一步。每天都有数百万台新设备连接在一起，潜在攻击点的数量也与日俱增。面对如此多的危险，安全工程技能，包括威胁评估、道德黑客、确保数据完整性的加密、安全网络架构和应用，以及事件监控、活动日志和威胁情报，都被转移到前端的物联网开发项目中。
网络和云集成
物联网的网络设计和管理是必要的。因为联网设备数量巨大，而且网络设计决策的影响范围很广。支持在线设备与云中的其他设备、应用和服务进行通信。虽然云计算和物联网是两种截然不同的技术，但实时数据流和云集成对于物联网的正常运行很重要。云基础设施用于数据存储、处理和分析，以及物联网应用业务逻辑的实现。
数据分析和预测
物联网设备传输的数据量每天都在增加，大数据会变成海量数据。开发人员需要安全可靠地从这些设备中吸收、存储和查询各种海量数据。此外，许多物联网设备会产生延迟或时间敏感的数据，需要过滤或丢弃这些数据。
机器学习和人工智能
要实现价值，理解物联网设备产生的海量数据，机器学习和AI技能是物联网开发者最后的必备技能。大数据分析要真正智能化，需要从数据挖掘、建模、统计、机器学习、AI等方面应用认知计算技术。这些技术可以应用于传感器数据流的实时预测和分析，并根据传入的数据独立做出决策。此外，机器类型可以使用历史数据来识别数据模型或异常。
物联网与工业
物联网对工业生态的影响导致了强物理网络连接的出现，通常被称为第四次工业革命，也称为工业4.0，或工业物联网(IIOT)。连接的生态系统包括物理连接的资源：包括制造车间和制造的联网设备，如联网的汽车或电器。制造业向端到端自动化价值流的物联网/物联网数字化转型基于良好的沟通、理解和创新机会，涉及人与系统的和谐结合。
医疗保健/医疗IOT(医疗保健中的IOT，或医疗物联网)
与工业类似，物联网有可能重新定义医疗保健系统。IoMT实际上是通过在线计算机网络连接到医疗IT系统的医疗设备和应用程序的集合。随着联网医疗设备的增多，IoMT的应用范围也随之增加，无论是对慢性病患者的远程监护，还是对患者的追踪医嘱还是可穿戴mmHealth设备？)，它会向看护者发送信息。这种在家中使用IoMT设备远程监控患者的新方法，可以节省患者每当出现医疗问题或病情变化时来回医院的时间，改革整个医疗保健生态和医疗沟通。专家预测，到2020年，物联网将拥有300亿个物体。从单个传感器到协调设备的全球网络，物联网为我们描绘了一个令人兴奋的新世界，SciForce(作者)有望成为其中的一部分。凭借我们的专业知识，我们可以帮助您安全地连接智能设备，管理和处理数据，并最终转变您的业务运营模式。
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