物聯網通過自動識別技術、傳感技術、定位技術、數據傳輸技術、信息處理技術等，形成一體化的物體可視化解決方案，使得經濟社會管理過程透明化。通過物聯網技術，管理過程就像核磁共振成像過程一樣，管理對象被“核磁共振成像化”而不再有“秘密”存在，有時候甚至不再需要某些“管理者”，這將極大地改變管理對象的工作過程、工作模式、工作內容和效率，也將極大地改變管理者、管理方法學和管理技術，使管理學發生根本性變化，很多管理行為和道德難題可能將迎刃而解。因此物聯網在管理中的應用，是一種通過管理模式、方法和效率提高而實現價值創造的過程。

2017年，阿里云宣布與隆平高科、中信云達成戰略合作，計劃將阿里云ET推進到農業領域，主要用于篩選育種、基建數據化、農事管理、基地選址及農作物生產預測。

隆平高科是中國種業龍頭企業，業務以雜交水稻、玉米、蔬菜、小麥等種子為核心，研發創新能力居國內領先水平。阿里云與隆平高科合作后，ET將會被賦予強大的基因大數據分析能力，可對海量基因數據特征維度和離散值建模，深度挖掘作物基因組-土壤-環境-表型的關系，選擇理想表型對應的模擬基因組，大幅提升育種效率。以往，受限于基地規模和管理成本等，一個育種項目每年只能從成千上萬可用選項中選出有限的組合進行試驗，效率很低。ET則能夠幫助研究人員評估育種決策，并預測哪一個雜交品種將在試驗第一年表現出最佳性能。

除了育種之外，ET還計劃對種植基地進行數據化改造，包括收集農業生產過程中的各種結構化和非結構化數據，并將其系統化上云。結構化數據包括地塊面積、種植品種、種植時間、土壤傳感器數據、水肥藥數據記錄、氣象站數據記錄等；非結構化數據包括無人機照片、攝像頭照片等。

ET還將參與到前期的基地選擇和品種選擇上，可結合物候、氣象、海拔數據以及各種農作物的已知產地，預測某種作物最適合在哪里種植，以此輔助隆平高科進行基地選址。在收獲前1-2個月，ET可基于跨農作物生產基地跨生長季的多維度數據，對任意新品種農作物的生長態勢進行深度學習，預測產量和品質。

物聯卡（深圳）科技資訊指出，宏觀上看，我國物聯網產業的生態環境初步形成，并在漸漸完善。保證良好的其發展生態環境就要構建暢通無阻的溝通通道，使之帶動產業環境良性循環，實現產業間的互聯互通，加速我國產業間相互融合。

微觀上看，中國物聯網產業的發展規模逐漸在擴大，其產業鏈涉及眾多行業，全國范圍內的大中小企業都會參與市場競爭，物聯網產品從單一產品銷售相產品與服務相結合的商業模式轉換，在這個階段物聯網產業應奠定良好的發展基礎，進一步完善產業鏈。物聯網企業要在發展中尋找市場定位，是未來物聯網企業發展的方向之一。