随着5g应用的声音越来越近，物联网也开始逐步落地。
物联网与过去有何不同？至少从数据的获取层面来说，有着革命性的变化，而变化就是机遇之所在。
信息的采集、处理与分发是信息发挥作用的基本过程，而在PC互联网时代，信息的输入来源于人们的键盘输入，所以物联网的第一个信息入口是文字，而在移动互联网时代，又增加了一个语音输入，所以物联网的第二个信息入口是声音，但是本质上并没有变。人既是信息消费的终端，也是信息采取的起点。
这种信息的获取严重依赖于个人，而且信息的范围也是比较局限的。比如，一个人不可能实时站在马路边上数走过了多少辆车，但计算机可以，如今的智慧城市就是物联网的典型应用。所以，物联网的第三个信息入口是图片，而基本的工具是摄像头，背后的算法是核心。未来，随着物联网的摄入，社会所需要的摄像头的数量有可能还会呈现指数级上涨，并从消费端扩展到工业端。
但对于物联网来说，当前的信息采集的深度和广度还远远不足。5G所提供的是传输速度的问题，AI和云解决的是数据存储与计算的问题，但5G和物联网首先要解决的是数据源的问题，否则没有数据可以传，也没有足够的数据来处理，物联网岂不是空言？
举例来说，一个数据处理过程可以简化为：Y=X1+X2，在物联网之前的数据处理就是这样简单，到那时在物联网之后，数据处理就变成了：Y=X1+X2*X3-X4+X5/X6。不仅所需要的元数据种类大幅增加，算法也更加繁杂。
数据的获取是Ai与物联网发展的前提，不管多么先进的算法都是在不断的数据计算中迭代验证出来的，没有数据的不断验证，空想是不可能造就复杂的算法。
可除了文字、声音和图像之外，还有什么可以信息可以采集呢？
我们可以从两个角度来看，一个是深度，一个是广度。
从广度来说，我们不仅要探测与采集声音、文字与图像信息，还需要探测更为微观、更为具体的信息，比如说气体、钢铁、亮度等等。
从深度来说，有两点很重要，第一点是获取三维数据，如果说以前探测的是车辆的颜色，那么未来还要探测车子的速度、牌照、尾气、热能、重量、温度等等。第二点是要获取动态的空间数据，比如说如果以前探测的是车子本身的信息，那么未来还要探测车与车、车与路、车与人之间的信息。
当前，物联网还是处在非常初级的阶段，市场非常关注5G设备、5G应用、AI、云计算等信息处理与分发的部分，对信息的采集关注度还相对较低，这也是我们的机会所在。
具体的领域包括红外探测、雷达、仪器仪表等。
目前经济下行的压力较大，在稳字当头的政策下，出口、消费与投资三大主力中，政府能够采取积极财政政策的当属投资，而在投资中，新基建必然成为主流，而物联网作为目前比较有实现价值的5G应用落地场景，有可能会迎来加速发展。
