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氣化如何將廢物轉化為能源
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2021年3月31日 星期三
．5 個 2021 年全球供應鏈和物流趨勢
The Future of Supply Chain
供應鏈的未來
2020 年是現代歷史上最困難和最具挑戰性的年份之一。迄今為止，超過 220 萬人正式死於 COVID-19，並感染了超過 1 億。我們工作，生活和娛樂方式的變化是根本的變化，這導致某些地區在幾年後快速發展（例如我們的消費、購買和工作方式），而其他領域則退後一步（例如與全球貧困作鬥爭）。
在本文中，即使存在相關性，我也不會考慮全球總體趨勢。我將分享一些有關物流業未來趨勢的想法。由於存在眾多趨勢，因此我選擇了一些特別有趣且正在出現的趨勢。
趨勢 1：綠色物流
可持續發展作為我們的驅動趨勢已有一段時間了。同時，它在去年也出現了轉機，顯然已經從「可持續發展部」發展成為全公司和全社會關注的焦點。在變得更環保，並為環境做出貢獻的同時，它還具有成本效益，提高了客戶忠誠度，促進了成長，同時也是人才簽約並希望加入公司的重要原因。根據《哈佛商業評論》，專注於可持續性的企業的成長速度，幾乎是不關注可持續發展的企業的 6 倍。
隨著人們逐漸認識到，運輸是造成溫室氣體排放的重要因素，多年來，綠色物流已獲得了極大的關注。設計面向先進能源管理系統，電動和太陽能車輛的價值鏈，以降低其總體碳足跡將迅速出現。
供應鍊主管還將從專注於「實現」和「銷售成本」，發展到成為可持續發展的中心。我認為我們將看到可持續發展鏈官員的崛起。與此相結合，我看到行業內各方之間進行了更大的合作，以共同共享資訊和資產，以共同優化環境影響。
綠色物流中出現的另一個領域是循環供應鏈，它將開始取代線性供應鏈，那些採用循環供應鏈方法的企業，將從長期降低成本，減少浪費和減少對環境的影響中受益。採用這種方法的主要推動力，是在回收和廢物處置方面，制訂更嚴格的法規，這也是人們對其客戶越來越重要的原因，因為客戶越來越關注其生態系統足跡。
趨勢 2：彈性供應鏈
2020 年 COVID-19 大流行激發的一件事，是彈性供應鏈。從供應的角度，也從自治和國家安全的角度，有人質疑價值鏈的敏捷性和靈活性。在過去的十年中，人們一直在談論將區域化供應鏈，與生產更接近市場的趨勢，但是 COVID-19 在這裡是下一個發展方向。
在一個高度自動化的供應鏈世界中，以及從某種程度上，在一個「綠色供應鏈」世界中，從離岸和離岸採購到低勞動力成本市場，然後運往消費者市場的最初原因是很有意義的。隨著全自動製造水平的提高，勞動力成本變得次要，而能源成本，稅收，經商便利性，財政穩定性以及類似領域，已成為決策的核心。
3D 列印是一項將進一步增強彈性的技術。這樣一來，客戶對越來越短的交貨期的要求，就可以推動供應鏈上不斷變化的需求。我們看到的其他領域是「本國製造」，以及本地生產的情緒。物聯網、大數據、預測分析和人工智慧的發展，實現了完全不同水準的速度、轉換和效率。這極大地提高了供應鏈的彈性，使供應鏈更具客戶適應性和個性化，並提高了成本效益，減少了廢品和供過於求。
趨勢 3：冷藏商品的出貨量
不斷成長的世界人口，預計將從 2800 的 10 億增加到 2100 年的 110 億，平均收入提高，消費增加，對食品安全的需求增加，「福祉」疾病的水準增加，並增加 COVID-19 與我們在一起多年，需求圖景開始形成。
承運人、貨運代理和 OEM 必須做好準備，以滿足全球對冷藏產品（包括食品、飲料和藥品）的需求。研究顯示，冷藏運輸將在未來幾年快速成長。COVID-19 引起了製藥行業的重大變革，使其更快、更容易地試用藥物。生物製藥的整體需求正在成長，並且在歐洲和美國的主要製造中心之外，需求最為旺盛，因此，這些產品需要透過嚴格管制，和控制的貨運方式進行運輸。由於溫度要求，COVID-19 疫苗的全球分銷，以及其他藥物需求，將需要前所未有的物流規劃。
船運公司將需要擴大其卡車，運輸集裝箱以及氣候控制倉庫的船隊。為此，他們需要應用高級技術，例如物聯網應用、機器學習和預測分析。
趨勢 4：全通路服務和減少聯繫成為新常態
當今的客戶希望訂單靈活。那些可以提供全通路體驗的公司，將能夠最好地滿足其客戶的需求。無論客戶是在網路線上購物，還是在實際商店購物，他們都需要選擇送貨方式、店內或路邊取貨方式，或在其他地點取貨，這些都已成為開展業務的一部分。
全通路方法為客戶提供了個性化的體驗，這是市場行銷、銷售和物流的共同努力。物流和供應鏈負責，始終滿足來自任何通路的訂單。非接觸式交付是新的常態，它提供了各種下遞交付方式，這些交付方式是根據客戶希望，最大程度地減少實體接觸而產生的。正在進行重大開發，以使用機器人技術和基於人工智慧的應用，將機器人交付推進到下一階段。最初，開發一直在 B2C 方面，但是我們看到了一些 B2B 出現。
趨勢 5：技術與 5G
技術是轉型的推動力。我在去年撰寫的有關 2020 年趨勢的文章中，強調了這一趨勢。從那時起，儘管出現了 COVID-19，但世界各地仍在圍繞 5G 進行大規模發展，5G 的佈署及其用例和貨幣非常廣泛。到本十年末，眾所皆知，5G 將改變業務格局。
物聯網（IoT）跟蹤庫存的全部潛力，最終將在 5G 下釋放出來。可以為貨物配備價格低廉的廉價感測器，並追蹤從工廠生產線，到整個運輸過程一直到倉庫，一直到貨架存放的貨物，從而創建了可靠的貨物運輸記錄。 5G 網路最具破壞性的用途之一，是無人駕駛運輸。5G 可能使這種可能性成為現實，這將對物流業產生巨大影響。
每個企業都依靠數據發揮作用，而物流公司處理的數據，甚至比大多數還要多。由於延遲要低得多，因此公司將能夠分配和交換，比以往任何時候都大得多的數據。他們可以將其更靠近源頭進行處理，而不是撥出到遠端伺服器。這意味著公司將有能力，建構精益的分佈式雲網路，以將其物流營運聯繫在一起。僅使用 5G 就能將多個供應商和合作夥伴，即時保持在同一頁面上的協作潛力，就足以改變遊戲規則。
總的來說，我們為一個高度變革，快速發展和令人興奮的未來而奮鬥。供應鏈領導者必須營造一種環境，以無限的思維吸引個人，在這裡學習，重新學習和再次學習是很自然的。員工需要對資訊的解釋、分析和概念化越來越精明，並圍繞資訊進行協作。這需要具有高度敏捷性和認知能力，並且具有好奇心的員工。此外，它對領導力的類型及其成熟度，提出了新的重要要求，以充分利用和真正釋放人員和組織的力量。
詳細資訊歡迎點擊 http://3smarket-info.blogspot.com/2021/03/idview-2021.html
．揭秘成本：看看美國 VR 遊戲製作有多燒錢？
What is the Potential Market for the AR, VR Industry? AR、VR行業的潛在市場是什麼？
在近期遊戲業有關於此的討論中，議題主要集中於諸如從 Oculus 這樣的公司收到的資金，以及因此產生的獨佔協議上。有許多人稱 VR 產品開發是如此昂貴，以及開發者對於資金的渴求。
開發 VR 遊戲：錢從哪裡來？又有花在哪了？
然而，沒有人真正的分析了製作 VR 遊戲花費的成本。很多人因為保密協議和法律的限制，不能透露這些資訊，或是擔心由此引發的軒然大波。幸運的是，筆者可以談談這些資金，以及做一個 VR 遊戲所需的成本，在此，本人將談及所處公司的第一款遊戲《燈光維修隊 4 Light Repair Team #4》所需要的成本。
這裡有幾件事是我們開始之前要說的。
在我們分析這些之前，我十分需要講一點點關於《燈光維修隊4》(之後均簡稱為：LRT4)的開發背景。首先，在 2016 年年初我已經花費了超過 14 個星期的時間完成了 LRT4 絕大部分(95%)。包括編程、圖像以及設計等工作。我得到了好朋友同時也是 Eerie Bear Games 聯合創始人的幫助，諾亞·羅加恩(Noah Rojahn)負責了很多棘手的編程工作，他同時也是我們新遊戲唯一的程式員，約翰·戴克和 Ed·哈里森為創造了一些音樂供我們的預告短片和遊戲背景音樂使用。
其次，這款遊戲是 htc vive 的首發遊戲，所以在不少新聞稿中有所提及，並被專欄推薦。除此之外，我們還多次被一些文章提及，但也僅僅是被提及。
這是一款完全依靠我自己的力量創造的遊戲。換句話說就是，這個遊戲的所有花費，和與這個遊戲有關的一切事務，都是我一手操辦的，依靠的是我自己的積蓄。這也就是說我在對我自己的時間負責，我為我自己的工作買單。這聽起來可能有些奇怪，我只想說明理解並衡量，開發一個遊戲所需的成本，實在是太重要。因支付自己為不管你是為自己、工作，還是為別人工作，你都必須支付工資，或是接受別人的薪資。
如何覈算遊戲開發成本？
我將基於兩種方式，來分析遊戲的開發成本。首先，我們先來分析一下，如果我給自己支付時薪的情況。當然這不是你去計算遊戲預算的方式，因為我是一個自由職業者，所以我必須學會。
其次，我將會使用一種合適的方式，來分析遊戲開發的成本，就好像我正為了獲得融資向 Valve 或 Oculus 推銷著我的遊戲。根據我的理解，我覺得這是所有人應該會進行，或者接受的推廣方式。
1. 以小時為單位(這是一種值得一提的錯誤方式)
讓我們看看，如果我為我自己以及諾亞發極低的時工資，遊戲製作需要多少成本。
14 周開發時間 x 40 個小時/周x 40 美元/小時= 22400 美元(包括原型創建、設計、圖像)諾亞工作 5 個小時 x 40 美元/小時= 200 美元建立公司的成本 + 法律事務= 3500 美元伺服器成本 10 美元/月 x 3 個月(我們使用的是 Digital Ocean) = 30 美元兩首外包音樂的花銷≈ 3 萬美元
總成本：29130 美元
用一個不合適的方法推算，要花費 2 萬 9 千美金開發一個只有 70 分鐘內容的遊戲。正如我告知你們的一樣，不要用這種方式計算你的遊戲成本。這種方式很難管理，並且遊戲開發很難以小時為單位進行預測，我們可能需要一個月的時間去做一件事，但是我們計算我們這個一個月花了多少個小時呢？這很難說，所以你不應該這樣去計算你的遊戲成本。
這裡還有其他情況要考慮，即使是一個合同工一個小時 40 美元，但他們實際得到的最多 30 美元，因為在美國自由職業者需要繳納收入的 25% 的稅。所以作為遊戲開發者，絕對不要這樣計算你的遊戲成本。
2. 一個可接受的預算方法(正確的開始方式)
讓我看看人們實際上會怎麼做，多說一句，我們採取這樣假設是因為一些爭論。假設提供了 5 個小時的免費勞動。
約 4 個月 x 每個開發者 1 萬美元/月 = 4 萬美元建立公司的成本 + 法律事務 = 3500 美元伺服器成本 10 美元/月 x 3 個月) = 30 美元兩首外包音樂的花銷≈ 3 萬美元
總成本：46530美元
這更接近真實的遊戲預算，它幾乎涵蓋了所有必要的東西(包括稅收、保險)同時也留有一定的餘地。
等等，我好想忘了一些大事！就是建立辦公室及其維護費用，畢竟不是所有人都在家裡工作。(這些都是粗略估計)：
有著工作室的 VR 遊戲開發的平均成本 = 1500 美元，Vive 或 Rift 的成本(如果你沒有開發包) = 600 - 800美元，辦公室租金(很大程度取決於位置) = 500 至 5000 美元/月，(良好的)網路成本 = 110 至 180 美元/月，每個開發人員的桌椅 = 1000 美元一般的辦公室用品 150 美元/月，其他辦公設備 ≈ 250 美元/月
這還沒包括像 Unity Pro、Maya 等軟體的授權費用。如果我和諾亞並不在家工作，那麼從頭開始建造一個辦公室的總成本為，假設我們已經擁有了免費的開發包：
2 台電腦 = 3000 美元，1 年的辦公室租賃費 = 6000 - 60000 美元，1 年的網路成本 = 1320 至 2160 美元，辦公室傢具 = 2000 美元，辦公用品 = 150 美元(最低值)其它能夠使用 3 個月的設備≈750美元左右
總成本：13220 - 68060 美元
所以，我們要賣出多少遊戲才能回本呢？減去稅費以及 Unreal Engine 的使用費和 Valve 的抽成，我們的收益為營收總額的 60%。所以每賣出一份價值 7.99 美元的遊戲，我們能夠獲利 5.2 美元。基於「錯誤」的預算，我們要賣出 5602 份，而基於「正確」的預算，我們則要賣出 8949 份。因為我們在 Steam 和所有平台上，我們的遊戲都在促銷，所以這個數字可能會更高一些。同時這也會受到我們是否在家裡辦公，是否使用自己的電腦的影響。
事實
說到底，《LRT4》到底為我們掙了多少錢呢？
《LRT4》大概賣出了 2300 份，為公司帶來了約 14000 美元的收益(不包括稅收和其他我們需要繳納的費用。)即便是你用最廉價的方式來進行計算(這種方式你永遠不要用)，它仍然是不掙錢的。另外，自從遊戲在 Vive 上發行以後，在之後的幾個月裡我們還進行了更新，這裡又有更多的開銷，但是我沒有計算進去。
當然這只是我們遊戲的計算方式，別的遊戲會有不同的計算方法和預算，但是我敢肯定他們也一定沒有回本。儘管 Survios 聲稱，他們幾個月就掙到了 100 多萬美金，但我仍然很好奇，他們是否真的掙回來了。
我在冒險，事實上，每一個 VR 開發者都在冒險。對於我們來說，遊戲並沒有回本，對於別的開發者來說，我很肯定他們也沒有回本。從一個商人的角度來說，VR 開發者是固執的、愚蠢的、魯莽的。但是 VR 真的太美好了，你需要百分之百的投入。如果開發者並不是不顧後果的前進，如果像 Oculus 或英特爾等公司不再給開發者提供資金，VR 將不能長久維持。
下一次，當你看到一個開發者將獨佔某平台，或他們從一個公司獲得融資使得要在遊戲裡推廣他們的商品，以及其他事情。記住這一點：他們不想傷害消費者，他們只想在使自己在 VR 世界裡變得更重要。
．人工智慧與機器學習有什麼區別？
What’s The Difference Between Artificial Intelligence And Machine Learning
人工智慧與機器學習有什麼區別？
來源： 企業網
當人們被要求評估人工智慧或機器學習的潛力，以解決其組織的問題時，最好瞭解兩者之間的區別。
如今，人工智慧和機器學習，經常變得混雜在一起，人們很容易將這兩者誤認為是同義詞。這並不準確：雖然肯定是密切相關的，但實際上不能互換。
「人工智慧與機器學習密切相關，所以這些術語的使用是鬆散且可互換的，這一點並不奇怪。」Very 公司工程副總裁 Bill Brock 說。
如果組織還沒有使用人工智慧或機器學習，那麼很快就會需要評估其對組織的潛力。
Red Hat 公司首席技術官辦公室，人工智慧高級總監 Daniel Riek 表示，「作為工作負載的人工智慧，將成為 IT 策略的主要驅動力。人工智慧代表著 IT 行業的轉型發展：所有垂直行業的客戶，越來越關注智慧應用，以便透過人工智慧為業務提供幫助。這適用於在軟體中實施的任何工作流程，這不僅適用於企業的傳統業務，還適用於研究、生產流程以及產品本身。透過人工智慧實現的自動化程度的提高，將迅速成為企業競爭力建設的關鍵因素，並將使人工智慧成為一種策略性技術。」
自然語言處理和其他支持人工智慧的功能，將幫助組織重新考慮客戶服務和分析大量非結構化數據。這將實現更多的預測分析，提高效率，並增強決策能力。
那麼人工智慧和機器學習有什麼區別？先從定義術語開始。
人工智慧意味著什麼
Brock 說，「簡單地說，人工智慧是機器能夠執行，需要人工完成的任務。這涉及讓電腦訪問大量數據，並讓他們自己學習。」
機器學習是人工智慧的一個具體應用或學科，但不是唯一的一個。Brock 解釋說，「算法被輸入數據，並被要求在沒有特定編程的情況下進行處理。與人類一樣，機器學習算法，可以從錯誤中吸取教訓，以提高性能。」
作為區分人工智慧和機器學習的起點，將人工智慧視為，包含多個特定技術，或學科的更高層次，或傘形類比是很有幫助的，機器學習就是其中之一。
Amplify.ai 公司首席執行官兼聯合創始人 Mahi de Silva 說。「人工智慧包括各種領域的研究，包括機器學習、自然語言處理（NLP）、語音/音訊辨識、電腦視覺/圖像辨識、搜索、路由、自主機器人、自主運輸等學科。」
談到機器學習，SigOpt 公司研究工程師 Michael McCourt，提出了一個比喻：「機器學習就像是，人工智慧這把雨傘上的一個輻條，有著更具體的定義。」
可以回顧一下：McCourt 注意到人工智慧的定義，是非常廣泛的，它就像一把雨傘，以至於如果要求一組 10 個人給出他們的定義，可能會得到 10 個不同的答案。「人工智慧是一個沒有具體定義的總稱，因為它包含了所有模擬人類能力的機械、機器人和汽車任務。」McCourt 說。
此外，人工智慧的定義已經發生變化，並且會隨著時間的推移而不斷變化。McCourt 指出，「二十年前，像拼寫檢查這樣的工具，被認為是一種人工智慧。而在十年前，人工智慧意味著能夠對圖像進行分類。」
機器學習意味著什麼
雖然機器學習技術和用途可能會發展，但其核心定義更加具體和細化。
「機器學習模型，根據儲存的數據集和查詢生成結果，以學習特定模式，」McCourt 說。如果之前沒有儲存答案，機器學習會分析環境，給出正確答案的最佳猜測。
Indico 數據解決方案公司的首席執行官 Tom Wilde 指出，人工智慧和機器學習，被同時使用和混淆的原因非常普遍。
「混淆的原因是可以理解的：機器學習可以被認為是當前人工智慧的最先進技術。」Wilde 說。除此之外，他還補充說，機器學習是最古老和最成熟的人工智慧學科之一。在企業用例方面，它也是最新的成果。
理解人工智慧和機器學習之間的區別，不僅僅是澄清術語的區別，或減少那些不懂的非技術人員的煩惱。相反，它是人工智慧項目成功的關鍵。
Brock 說，「區分人工智慧和機器學習很重要，因為這對於成功地設計、構建、開發和維護應用或平台非常重要。」
這對組織的內部知識和人工智慧技能的發展是正確的；對評估和選擇合適的供應商也是如此。
人們還記得每種產品突然在其名稱中添加了「雲」這個詞的情景嗎？那麼以後也可能在各種產品中看到人工智能和機器學習。
當心人工智慧清洗產品
「雖然許多公司自稱使用人工智慧，但實際上許多公司很少使用機器學習，而且大多使用基於規則的系統。人工智慧與機器學習之間的混淆產生了一些重大問題。」
SigOpt 公司的 McCourt 說，「首先，它為人工智慧和機器學習成功的實際情況，創造了一個不斷變化的目標。其次，這種模糊性為企業，聲稱他們正在使用機器學習技術，提供了空間，而不用擔心他們會受到挑戰。」
這是一個巨大的缺陷，特別是考慮到如此多的組織，才剛剛開始（如果有的話）辨識他們潛在的人工智慧機會。加上大量的宣傳炒作，缺乏對關鍵術語的理解，使得很難正確評估選項。
Amplify.ai 公司首席執行官 de Silva 指出，這並不是說人們應該忽視不同術語，和技術之間的重疊和聯繫；相反，只是不應該將這些重疊和聯繫視為是相同的事情。人工智慧所包含的各種學科，如機器學習、自然語言處理（NLP）和電腦視覺，在正確地結合使用時，可以產生放大效應。
他說：「重要的是要認識到，在這些研究和實施領域，存在大量的交叉整合的機會，在這些領域，這些技術疊加起來，將提供更多的實用性。」
只需確保組織清楚地看到不同的界限，以確保在當前和未來的人工智慧項目中，取得最大的成功幾率。目前，瞭解人工智慧和機器學習之間的區別，是一個很好的基礎。
Brock 說，「對於首席資訊官和 IT 決策者來說，熟悉概念，並與對概念及其應用有全面瞭解的團隊（包括內部員工以及第三方供應商和顧問）合作是很重要的。
在接下來的兩年裡，隨著許多機器學習項目進入生產階段，我們將看到機器學習項目的爆炸式成長，因此擁有適當的專業知識水準，以確保這些項目的成功非常重要。」
什麼是監督與無監督機器學習？
人們還要區分兩種類型的機器學習。「在用例方面，監督機器學習在這一點上，是更常見的。這種類型的機器學習，透過提供有關所需類別參數的資訊，來訓練機器，並讓算法決定如何對它們進行分類。」Brock 解釋道。
Brock 指出，另一方面，無監督機器學習不使用訓練數據。因此它更複雜，在這一點上已經用於更少的應用程序。但是如果聽到有人以可互換的方式地，使用人工智慧和機器學習，那麼他們可能會考慮無人監督的機器學習，因為它不需要像監督機器學習一樣需要更多的（如果有的話）人類輸入和訓練。
Brock 說，「無監督的機器學習，是人工智慧未來的促進因素。無人監督的機器學習已經被用於（或正在開發中）圖像辨識、癌症檢測、音樂合成、機器人導航、自動駕駛和許多其他創新等應用。」
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．區塊鏈 + 物聯網 = 無限可能？
蝦毀？三分鐘瞭解AI.物聯網.區塊鏈.大數據.文字探勘|羅達的數據聊天室
來源：链圈动态
除卻金融行業以外，可以說在未來，物聯網將是與區塊鏈擦出最多火花的領域。
什麼是物聯網？
物聯網(Internet of Things，簡稱 IoT)是新一代資訊技術的重要組成部分，也是「資訊化」時代的重要發展階段。顧名思義，物聯網就是物物相連的網路。這有兩層意思：
其一，物聯網的核心和基礎仍然是網路，是在網路基礎上的延伸和擴展的網路；
其二，其用戶端延伸和擴展到了任何物品與物品之間，進行資訊交換和通信。物聯網就是「物物相連的網路」。
網路技術將全世界的電腦連接在一起，實現了人與人之間的遠端資訊交流，促進了人類文明的巨大進步。而物聯網技術透過智慧感知、辨識技術與普適計算等通信感知技術，廣泛應用於網路的融合中，將現實世界中的各種設備連接在一起，必然會幫助人類邁向更加智慧能和便捷的未來社會。
物聯網正掀起世界資訊產業革命第三次浪潮，物聯網技術的發展和應用在最近幾年取得了顯著的成果。但是，物聯網技術也面臨著許多問題和挑戰，這些問題有可能成為物聯網在未來發展和應用的巨大障礙，而區塊鏈技術給這些問題的解決提供可能性。
區塊鏈增強物聯網續航力
雖然物聯網正蓬勃興起，但隨著垂直細分化領域不斷深化，其不可避免地遭遇「中心化」、信任度低等發展問題，而區塊鏈所特有的去中心化、去信用化、不可篡改、可追溯性等特徵，無疑能夠有效破解物聯網發展，所面臨的瓶頸問題，增強物聯網續航力。
1、降低物聯網的營運成本
由於中心化雲端伺服器、大型伺服器和網路設備的基礎設施，及其安裝和維護成本非常高，因此物聯網解決方案成本較為高昂。
記錄和儲存物聯網的資訊會匯總到中央伺服器，而目前數以億計的節點，將產生大量的數據，且未來這些資訊將越來越多，這將導致中心不堪重負，難以進行計算和有效儲存，營運成本極高。
另外，智慧設備的消費頻次太低，一般來講，物聯網設備如同門鎖、LED 燈泡、智慧插板（延長線）等可能要數年才換一次，這對設備製造商來說是個難題。大量物聯網設備的管理和維護，將會給營運商和服務商帶來巨大的成本壓力。
區塊鏈技術可以為物聯網，提供點對點直接互聯的方式來傳輸數據，而不是透過中央處理器，這樣分布式的計算就可以處理數以億計的交易了。同時，還可以充分利用分布在不同位置的，數以億計閒置設備的計算力、儲存容量和頻寬，用於交易處理，大幅度降低計算和儲存的成本。
另外，區塊鏈技術疊加智慧合約，可將每個智慧設備，變成可以自我維護調節的獨立的網路節點，這些節點可在事先規定或植入的規則基礎上，執行與其他節點交換資訊，或覈實身份等功能。這樣無論設備生命週期有多長，物聯網產品都不會過時，節省了大量的設備維護成本。
2、解決安全隱憂、保護隱私
隨著物聯網產業的不斷發展，對於數據安全和隱私保護的問題，越來越受到關注。在物聯網領域，目前的中心化服務構架將所有的監測數據和控制信號，都由中央伺服器儲存和轉發。
這些中央伺服器收集著，所有的攝影機傳輸過來的影像信號，麥克風錄製的通話記錄，甚至使用者的奔跑節奏、心跳和血壓的資訊，都匯總到中央伺服器，並且透過中央伺服器轉發的信號，還可以控制家庭中門窗、電燈和空調等設備的開啓，直接地影響著使用者的日常生活。
雖然物聯網營運商一直宣稱，他們能夠有效保護使用者的數據安全和隱私，但是一系列的安全漏洞和隱私洩露事件的發生，讓使用者無法真正信任，營運服務提供商能夠實現他們的承諾。
事實上，政府安全部門可以透過未經授權的方式，對儲存在中央服務器中的數據內容進行審查，而營運商也很有可能出於商業利益的考慮，將使用者的隱私數據出售給廣告公司，進行大數據分析，以實現針對使用者行為和喜好的個性化推薦，這些行為已經危害到物聯網設備使用者的基本權利，從而是很大一部分使用者拒絕接受連入網路的智慧設備。
區塊鏈特有的「去中心化」特點，毋庸置疑能夠破解物聯網「中心化」發展困境，即取締中心化的設備和管理機構，建構一個多點化端到端網路，實現所有區塊鏈註冊參與者，透過數位貨幣驗證 ——「數位簽名」，均可以記錄交易，創建交易分布式數字賬本而非集中儲存化的中央服務器。
區域鏈交易分布式數位賬本，由於涉及所有參與交易個體，形成網路化難以阻截的多線程通信，徹底消除易受到攻擊的單線程通信風險，加上「數位簽名」，既能提高物聯網中涉及隱私及安全的保密等級，又能提高自身價值，實現去中心化可信任點對點資訊傳遞，進一步降低電子欺騙和盜竊風險。
3、夯實信任基石，建立新的商業模式
隨著越來越多消費物品陸續加入物聯網，物聯網成為消費經濟體系重要分水嶺之一，架構出全過程物品供給資訊，實現物物相息，但其面臨人為「共謀串通」篡改資訊記錄風險，易形成消費者「資訊孤島」，即消費者難以全面瞭解物品真實資訊，最終會影響物聯網的發展。
區塊鏈以其特有的交易分布式數位賬本，能夠將數據資訊記錄到區塊鏈賬本上，並透過不對稱加密和數學算法等先進科技，使其具備不可篡改和時間戳特性，形成不可變更公共賬本，從根本上消除人為干擾因素，創建基於共識進行安全資訊交互，破解物聯網資訊鏈人為「共謀串通」發展困境。
物聯網基於區塊鏈技術構建追溯系統，能夠將所有與物品相關的資訊有效標識並記錄到區塊鏈賬本上，構建覆蓋全供應鏈、全流程的資訊記錄，形成物品交易網路化多線程通信，推動個體之間實現完全安全可靠聯繫。
區塊鏈能夠構建去中心化信用底基，超越時間與空間，將數據資訊永久性、去中心化記錄，避免時間延誤及人為錯誤等問題，在全球物聯網打造出高效率價值鏈。
未來物聯網一定是大有可為的，將顛覆現有行業的基本架構，讓這個世界上幾千億部設備可以自動協作。而區塊鏈和物聯網的通力合作，將從更本上解決物聯網的難題，給物聯網帶來更多可能。
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