從硬體開發轉向智慧物聯網還是需要做一些知識結構更新的，首先關注的點不一樣了，硬體開發注重硬體自身的操控，而智慧物聯網開發則注重資源的統一管理，從這個角度來說，智慧物聯網涉及到的內容就比較多了。

首先，智慧物聯網與雲計算、大資料的關係非常緊密，從技術結構上來說，智慧物聯網的開發更傾向於基於大資料體系結構的開發，原因在於技術體系結構的統一。

雲計算、大資料是智慧物聯網的基礎，智慧物聯網一定是搭建在大資料平臺之上的應用。因為物聯網採集上來的資料需要透過大資料進行整理和分析，然後再由智慧系統做出決策，從這個角度來說，智慧物聯網的開發需要從大資料入手。

大資料開發涉及到分散式儲存和分散式計算，以及一眾基於大資料平臺的各種輔助開發框架的使用。目前在大資料開發領域使用比較多的語言包括Java、Python、Scala、R、Go等語言，不同的語言有不同的特點和應用場景。

Java語言的生態比較健全是目前大資料應用開發的主力語言之一，是Hadoop平臺的常見開發語言。Python語言在資料分析方面有一定的優勢，而且Python語言在做機器學習方面的開發也非常方便，所以目前在資料分析領域使用Python比較多。Scala是基於Java構建的程式語言，在Spark平臺下有廣泛的使用。R語言則是資料分析領域的傳統語言之一，特點是簡單高效。Go語言更注重效能的充分釋放，是目前發展趨勢比較好的語言之一。

從這些常見的大資料平臺語言中，適合做大資料開發應用的語言是Java，適合做決策系統的語言是Python，所以對於想轉向智慧物流網的人來說，Java和Python都是應該掌握的程式語言。

我使用Java、Python、C的時間比較久，如果有這些程式語言方面的問題，也可以諮詢我。