在家居、醫療健康、教育、金融及服務業、旅遊等與生活密切相關領域的應用，在服務範圍、服務方式、服務質量等方面都有了很大的提升，極大地提高了人們的生活質量；
在國防軍事領域，雖然還處於研究探索階段，但物聯網的應用帶來的影響不可小覷，小到衛星、導彈、飛機、潛艇等裝備系統，大到單兵作戰裝備。物聯網技術的嵌入，有效提高了軍事的智能化、信息化和精確化，大大增強了軍事戰鬥力，是未來軍事變革的關鍵。
第壹，智能交通
物聯網技術在道路交通中的應用已經比較成熟。隨著社會車輛的日益普及，交通擁堵甚至癱瘓已經成為城市的壹大問題。實時監控道路交通狀況，及時將信息傳遞給司機，讓司機及時做出出行調整，有效緩解交通壓力；
高速公路路口設置自動收費系統(ETC)，節省進出口取還卡時間，提高車輛通行效率；通過在公交車上安裝定位系統，可以及時了解公交車路線和到站時間，乘客可以根據上車路線確定自己的出行，避免不必要的時間浪費。？
社會車輛的增加不僅會帶來交通壓力，也會使停車難日益成為壹個突出問題。許多城市都推出了智能路邊停車管理系統，該系統基於雲計算平臺，結合物聯網技術和移動支付技術，* * *享受停車位資源，提高停車位利用率和用戶便利性。
該系統可以兼容手機模式和RFID模式。通過手機上的APP軟件，可以及時了解車位信息和位置，提前預約並實現支付，很大程度上解決了“停車難”的問題。
二、智能家居
智能家居是物聯網在家庭中的基礎應用。隨著寬帶業務的普及，智能家居產品涉及方方面面。沒人在家，可以通過手機等產品客戶端遠程操作智能空調調節室溫，甚至可以學習用戶的使用習慣，實現全自動控溫操作，讓用戶在炎熱的夏天回家也能享受清涼。
通過客戶端可以實現智能燈泡的開關，調節和控制燈泡的亮度和顏色。插座內置Wifi，可以實現遙控插座定時通斷電流，甚至可以監控設備用電情況，生成用電圖表讓妳對用電情況壹目了然，安排資源使用和支出預算；
智能體重秤，監控運動效果。內置可監測血壓和脂肪量的高級傳感器，內置程序根據身體狀況提出健康建議；智能牙刷與客戶端連接，用於提醒刷牙時間和刷牙位置，並能根據刷牙數據產生圖表和口腔健康狀況；？
智能攝像頭、窗戶傳感器、智能門鈴、煙霧探測器、智能報警器等。都是家庭不可或缺的安全監控設備。可以及時出門，隨時隨地查看家中任何角落的實時情況，任何安全隱患。各種看似繁瑣的家居生活，因為物聯網而變得更加輕松美好。
第三，公共安全
近年來，全球氣候異常頻繁發生，災害的突發性和危害性進壹步增加。互聯網可以實時監控環境不安全因素，提前預防，實時預警，及時采取應對措施，減少災害對人類生命財產的威脅。？
早在2013年，美國布法羅大學就提出研究深海互聯網項目，通過在深海放置經過特殊處理的傳感器，分析水下相關情況，可以為海洋汙染防治、海底資源探測甚至海嘯提供更可靠的預警。該項目在當地湖水中測試成功，為進壹步擴大使用範圍提供了基礎。
利用物聯網技術，可以智能感知大氣、土壤、森林、水資源等各種指標的數據，對改善人類生存環境起到很大的作用。
趨勢和特點
近年來，物聯網的主要顯著趨勢是由互聯網連接和控制的設備的爆炸式增長。物聯網技術的廣泛應用意味著從壹個設備到另壹個設備的細節可能會有很大的不同，但大多數人都有基本的特征。
物聯網創造了壹個機會，將物理世界更直接地整合到基於計算機的系統中，從而提高效率、經濟效益和減少人力。
2065，438+07年IOT設備數量增長365，438+0%至84億臺，預計到2020年將有300億臺設備。物聯網的全球市值預計到2020年將達到7.1萬億美元。
環境智能和自主控制不是物聯網最初概念的壹部分。環境智能和自主控制不壹定需要互聯網結構。但(英特爾等公司)的研究已經發生了變化，將物聯網和自主控制的概念結合起來，初步成果已經向這個方向發展，以物體作為自主物聯網的驅動力。
在這種情況下，壹種很有前途的方法是深度強化學習，在這種方法中，大多數物聯網系統都提供動態的交互環境。訓練智能體(即物聯網設備)在這樣的環境下更加智能，無法用傳統的機器學習算法(如監督學習)解決。
通過強化學習方法，學習代理可以感知環境狀態(例如，家庭溫度)，執行操作(例如，打開或關閉HVAC)，並通過最大化其長期贏得的累積獎勵來學習。
IOT智能可以在三個層面上提供:IOT設備、邊緣/霧節點和雲計算。每壹層的智能控制和決策需求取決於物聯網應用的時間敏感性。例如，自動駕駛汽車的攝像頭需要實時檢測障礙物，以避免事故發生。
通過將數據從車輛傳輸到雲實例，並將預測返回給車輛，這樣的快速決策是不可能的。相反，所有操作都應在車輛上本地執行。集成先進的機器學習算法，包括深度學習物聯網設備，是壹個活躍的研究領域，它使智能對象更接近現實。
此外，通過分析物聯網的數據，提取隱藏信息，預測控制決策，可以從物聯網的部署中獲得最大的價值。從回歸、支持向量機、隨機森林等傳統方法到卷積神經網絡、LSTM、變分自動編碼器等先進方法，各種機器學習技術被應用於物聯網領域。
在未來，物聯網可能是壹個非確定性和開放的網絡，其中自動組織或智能的實體(Web服務，SOA組件)和虛擬對象(化身)將可以互操作，並可以根據上下文，情況或環境獨立行動(追求自己的目標)或* * *享受自己的目標)。
上下文信息的收集和推理以及對象檢測環境變化(影響傳感器故障)和引入適當緩解措施的能力的自主行為構成了壹個主要的研究趨勢，這顯然需要為物聯網技術提供可信性。
市場上的現代物聯網產品和解決方案使用各種技術來支持這種上下文感知自動化，但它們需要更復雜的智能形式來允許在真實環境中部署傳感器單元和智能網絡物理系統。
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