严格来说，我觉得把物联网称之为一种单一技术略有不妥，个人认为物联网应该是计算机技术发展至今的必然形态和过程。 物联网提升生产力，主要核心原理如下： 1.替代人工 2.打破原有信息不对称 3.从新的维度获取新的有价值的信息 上述每一点实施起来，都是需要投入一定的成本的，从目前的行业情况来看，第一点的性价比比较高，后面两点，很多物联网应用还在试错阶段。 【替代人工】 最简单的例子就是GPS导航，目前导航APP都有个路径拥堵情况的功能，那么导航系统是如何知道哪个路堵的呢，最初的做法是通过人工查看摄像头来判断。但是到了后来，慢慢的就使用AI算法分析了，通过摄像头的图像对比或分析，来判断车速，车辆多不多等信息，然后再传输到物联网络上进行统计分析。 各种工业场景的设备运行监测应用，也是如此，通过一次性投入物联监控节点，减少了工作人员巡检的成本，也提高了设备运行稳定性，无形之中降低了生产灾害，自然就可以提升生产力。 还有我们生活中随处可见的共享单车，要是使用过去的手工登记，那得多费事，但现在使用物联网络，加一个APP，解决问题。 所以从替代人工的角度来讲，物联网应用的投入成本高，产出价值大，试错的概率也相对较小。 【打破原有信息不对称】 打破信息不对称可以提高生产力的道理，想想淘宝的生意是怎么做起来的就知道了。 物联网的应用，可以将终端的一些信息，直接呈现到决策端，从某种角度来说，就是打破了信息不对称。 比如库存的管理，如果用RFID进行库存管理，配合物联网络和数据算法，一个集团公司可以管控到不同仓库的库存情况，进行平衡存储，自然也可以提高生产力。 比如共享办公里的会议室预订，比如智慧停车场的空闲车位查询，原则上都是解决了供求双方信息交互的问题，一定程度打破信息不对称。 但是在这个点上，投入和产出比有时候就不划算。我们说打破信息不对称，一般是指供求的信息，这样产生的效能才大，但是物联网的数据或者状态，往往不是直接的供求信息，所以自然价值的效能就小。而且解决信息不对称的范围越大，价值越高，但目前，每个应用，都是自己的物联数据和网络，很难打通，也没有必要打通，所以无法形成广域的物联信息交换平台，这样整体价值度自然也不高，跟淘宝阿里之类的肯定是没法比的。 【从新的维度获取新的价值】 所谓新的维度，从实施来讲就是大数据，以前我们看数据，都是单维度的，但是自从有了物联网和大数据，就有了多维的方式，这种例子非常多。比如我测血压是在医院测，锻炼的数据是在手环上，是否参加了健身俱乐部，在俱乐部的账号管理里，但是如果这三个信息能统一到一个平台里去分析，也许可以知道用户更多不为人知的信息。同样，在搜索、购物、支付、设备使用、工业、状态检测等众多领域，已经慢慢的使用各种互联网或者物联网途径来进行大数据汇总、挖掘和分析。那么这样一来，自然就可以得到不一样的信息，从而产生不一样的价值。 但是很遗憾，虽然现在外面搞企业的，动辄开口就是大数据如何如何，可是我们身边能听到的很多大数据，都是伪大数据，都是价值度低，成本高的大数据。比如做智慧小区，非得去通过摄像头统计都是谁进了小区，比如搞营销，非得去搜集电话号码，好像这样才可以分一杯大数据时代的羹。最后，很有可能得到一批泛泛的数据，无用的数据，投入巨大，最后也没办法给你产生什么不一样的价值。 【物联网是计算机发展至今的必然形态】 计算机技术发展至今，从最初的单机，到联网，到移动化，再到今天，所有的智能设备，单片机设备，计算设备，都成为计算机物联网络的一部分，每一个终端，都在贡献自己独一无二的数据和价值，从而形成统一的计算智慧。物联网，不是指嵌入式，也不是指传感器，也不是指RFID，也不是指远程操控，它不是单一技术，而应该是计算机技术往人工智能发展路上必经的过程和形态。 计算机每一次发展的里程碑，核心本质都是在拉近人与机器（计算机）的距离，windows的出现，从界面上拉近了普通办公用户和电脑的距离；java的出现，从逻辑编辑上拉近了程序员和计算机的距离；手机的出现，从时空范围上拉近了人与计算机的距离；物联网的出现，从多维度全方位包围人类，让计算机更加明白人类想要什么，自然就能更有效能的帮助人类解决问题，产生更高的生产力。 也许未来，伴随在人类身边的，是类人类智商的，长相体型也非常相似于人类的单一人工智能机器人，这一个机器人，他既可以帮我们带孩子，又可以帮助我们开车，甚至还可以帮助我们编程，思考，甚至谈恋爱都未尝不可。但是在这一步还远未到来的今天，物联网，就是人工智能当下呈现给我们的样子。