首先最主要的领域是工业物联网(IIoT，IoT是物联网行业发展最快的领域，因为它给工业领域带来效率的提升和成本的降低是可以快速显现的，因此越来越多的企业会有意愿主动采用物联网新技术。IoT的主要应用场景有以下几个：

  制造业：通过嵌入机械设备的传感器帮助确定制造过程中出现的问题和瓶颈。同时还可以通过对机器数据的分析，为机器提供预测性维护。预测性维护意味着只在需要时对机器进行维护，这样可以节省成本和减少机器闲置时间。案例：Caterpillar(NYSE:CAT)是世界上最大的工程机械和矿山设备制造商。它与机器数据分析独角兽Uptake合作，将机器联网，然后将包括设备方位和路径、闲置时间和机器使用等数据汇集并进行分析，对设备的运行路径、停机时间和维护进行优化，减少运营成本并提升产量。

  能源：通过传感器监控照明、温度或能源使用情况，并将数据通过算法进行实时处理，实现微观管理。案例：AutoGrid是由前斯坦福大学智能电网研究室负责人Amit Narayan创办的服务电力、能源行业的大数据公司，通过其能源数据平台(EDP)，公共事业公司、企业、社区甚至家庭可以使用大数据和基于云的软件来调整能源消耗和成本。同时还能帮助电网各端匹配电力供应和需求，降低电网各端的成本。

  供应链/物流：通过将RFID或NFC标签贴在产品上，可以知道仓库中该产品的确切位置，并可以进行行李或包裹的分拣和跟踪。案例：Precyse Technologies专门提供基于有源RFID技术的实时定位和供应链可视化解决方案，主要用于跟踪物体位置和移动人员或实物资产的室内外定位，帮助工作人员有效的识别、定位、检测状态和沟通。

  工业可穿戴设备：将AR技术用于工业设计或安装维护等环节，为工程设计师、技术人员或维护操作人员提供直接展示在眼前的操作说明或复杂问题远程求助和培训等服务。案例：Upskill原名APXLabs，是工业增强现实可穿戴设备内容软件的提供商，其AR软件平台Skylight可以与智能眼镜搭配，将企业工人所需要的操作信息直接显示在他们面前，避免翻阅纸质操作文档或通过电脑来找文件带来的效率低下、容易犯错的问题。

  零售：将实体店的摄像头、POS机、WiFi、货架传感器、Beacon设备等都作为数据来源，通过处理和分析这些数据，为线下实体零售门店提供顾客流量、行为分析、商品摆放等服务。案例：RetailNext是物联网大数据在零售店的领导者。可以收集零售门店的摄像头视频、WiFi探测、POS交易、销售系统、货架传感器、蓝牙、Beacon等数据，为线下零售商带来像电商那样可以识别并了解自己顾客群的服务和体验，包括顾客流量/转化率分析、顾客行为地图、展示效果、视频管理、移动店内分析和员工优化等。

  智能办公场所：通过自定义调节写字楼的照明、温度、能源的使用情况，节约楼宇能源成本。案例：Comfy旨在解决企业合理利用空调能源的问题。它通过一个应用程序可以允许员工使用手机控制自己办公区域的温度，同时采集员工对温度的喜好数据，最终可达到自动调节该员工所在区域温度的能力，帮助企业给员工更好的工作体验。

  辅助驾驶/自动驾驶：对驾驶员和乘客人身安全的重视和对出行舒适度的考虑促进了辅助驾驶/无人驾驶的迅速发展，在这个领域物联网技术主要应用在雷达、GPS、车辆与车辆/路旁设备的通信、高清地图等。

  3D打印：帮助企业进行原型设计并提供大规模批量生产的服务。案例：Carbon3D结合硬件、软件及分子交叉学科，开发出新的3D打印技术，并自主研发云端设计软件。借助云计算和大数据，每天可收集并处理分析100万个过程控制数据点，可协助打印优化。

  还有一些提供物联网解决方案的企业，它们可以为用户提供端到端的全栈服务。物联网用户使用的硬件设备可能来自不同的厂商、使用不同的操作系统(例如ARM mbed、Linux等)、使用不同的云服务上(例如AWS、Azure、GoogleCloud)，将不同硬件的数据统一传输到各自的云端服务是很复杂的一件事。全栈服务解决方案提供商可以帮助客户解决不同物联网设备向云端传输数据的问题。