最简洁明了的定义：物联网(Internet of Things)是一个基于互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。它具有普通对象设备化、自治终端互联化和普适服务智能化3个重要特征。1多标准互通接入能力：目前用于近程通信的技术标准大大多。常见的传感网技术包括ZigBee、Z-Wave、RUBEE、WirelessHART、IETF6IowPAN、Wibree等。各类技术主要针对某类应用展开，之间缺乏兼容性和体系规划。如：Z-Wave主要应用于无线智能家庭网络，RUBEE适用于恶劣环境，WirelessHART主要集中在工业监控领域。宏桥物联网网关具有多种协议转换的功能，提供高效的数据传输。
2网关的可管理性：物联网网关作为与网络相连的网元，其本身要具备一定的管理功能，宏桥物联网网关包括注册登录管理、权限管理、任务管理、数据管理、故障管理、状态监测、远程诊断、参数查询和配置、事件处理、远程控制、远程升级等功能。同时还提供设备远程监测、配置、升级，实现对现场设备进行编程、诊断、调试，提高服务响应速度;故障告警，提升偏远地区设备在线率，与宏桥云端管理系统配合使用，极大提升管理效率。
宏桥高科利用IoT技术，打造一个万物互联、信息共享、智能控制与管理的城市物联网运营管理综合服务系统。系统可与宏桥智慧云盒协作，对接各类智能硬件，形成统一的管理规范，管理运维城市范围内的物联感知设备。提供一系列市政服务治理解决方案，例如智慧停车、应急管理和智慧文旅等。
物联网的功能组件：
设备。包括现有常用的设备，例如智能仪表或车辆，这些连接组件已集成到产品设计中。也包括由于物联网技术而出现的新设备，例如宠物追踪器。这样的设备必须具有传感器、通信功能，还将具有其他元素(例如，电源)。另外，根据设备的类型，它可能具有HMI。
传感器和执行器已连接的设备。传感器能够从环境中捕获数据(例如，温度)。执行器响应指令并进行更改设备状态(例如，调节恒温器的温度)。执行器的指令可以来自同一设备上的传感器，也可以来自其他来源(例如，房主回家时，可以通过移动电话激活恒温器)。设备可以同时具有传感器，执行器两类功能。
通信硬件使设备能够连接到网络，以将数据从传感器发送到后端系统。包括用于通过蓝牙，Wi-Fi，ZigBee，LoRa，蜂窝网络(例如GSM，5G，NB-IoT，LTE-M)或多种专有技术进行无线连接或通过固定网络进行无线连接的硬件。有些设备将具有连接到多种类型网络的硬件。
–连接网络(可以是蜂窝网络，固定网络或卫星网络)可以通过Internet或专用网络将来自传感器的数据传递到用户的后端系统。
此外，可以将各种不同的应用软件为最终用户提供附加价值。
–服务端软件包括用于收集和分析来自传感器和其他来源的数据(例如，天气预报数据)的服务器。这些服务端系统可以在公共或私有云或本地硬件中找到。对于非常简单的系统，服务端软件可以是标准PC。
–设备管理，安全性和数据分析等软件平台可确保IoT设备正常运行。这样的平台还包括用于分析数据并改善业务流程的数据分析软件，以及用于存储数据的数据库。
–应用软件还包括计费和客户支持等服务。
物联网价值链还包括设计，构建和管理物联网服务的系统集成商(SI)或开发人员。物理设备通常需要安装和维护。
天工测控主要面对安防，车载，物联网，无人机，机器人，智能家居一类生产企业，提供核心模块技术和方案。其中就包含提供位置信号的定位模块及基于位置信号的应用方案，比如我们的GPS模块、北斗模块、组合导航模块和蓝牙室内定位方案、室内外无缝定位方案、UWB测距应用等；然后把各种信息连接起来，服务于我们智能生活中的无线模块及应用方案，比如WiFi模块、BLE蓝牙模块、组合模块和智能插座方案、无线图传方案、智能照明方案、智能门锁等智能家居类应用方案，为我们的生活提供更多便利，营造一个更安全、舒适的家居环境。
物联网说白了也就是物与物连接起来的网络。
用处就很明显了，人类之前使用工具，必须要有接触。比如你想开灯吧，必须要走到开关面前 *** 作它，而有了物联网，你就只需要念出一句咒语“亮”（指令）或者挥舞你的“魔法棒”（控制系统），就会有听懂你话的智能家居去帮你完成你的想法。
什么才算物联网，其实分三步。
比如，你想让张三帮你拿个东西，如果张三就在你附近，你可能会直接叫他，如果他离你很远你也可以给他打电话发消息“张三，帮我拿杯水”。
而这里把张三换成任何一个物体，那么这就是物联网。首先要给这个世界上所有的物体赋予身份——这个人叫张三、身份z号xxxxxxxxx，
换到物联网上，就是给每个人与物体设定标识，这就是第一步。
接下来，你要识别张三吧，不能叫张三端水，变成了叫千里之外的李四吧，所以这第二步，就是识别设备，完成对物体属性的读取。
第三步，就是建立通信网络，你要能给张三发送指令——拿杯水，而张三也要回应你的指令——端回水。
本专题我共整理了10篇文章，来自中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所、南京农业大学、英国林肯大学、华南农业大学、江南大学、国家农业智能装备工程技术研究中心、浙江大学、中国科学院、吉林农业大学、西北农林 科技 大学、国家信息农业工程技术中心等单位。
文章包含农产品质量安全纳米传感器、太阳能杀虫灯、分簇路由算法、农田物联网混合多跳路由算法、水产养殖溶解氧传感器研制、土壤养分近场遥测方法、农机远程智能管理平台、水肥浓度智能感知与精准配比、果园多机器人通信等内容，供大家阅读、参考。
专题--农业传感器与物联网
Topic--Agricultural Sensor and Internet of Things
[1]王培龙, 唐智勇 农产品质量安全纳米传感应用研究分析与展望[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 1-10
WANG Peilong , TANG Zhiyong Application analysis and prospect of nanosensor in the quality and safety of agricultural products[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 1-10
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[2]杨星, 舒磊, 黄凯, 李凯亮, 霍志强, 王彦飞, 王心怡, 卢巧玲, 张亚成 太阳能杀虫灯物联网故障诊断特征分析及潜在挑战[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 11-27
YANG Xing, SHU Lei, HUANG Kai, LI Kailiang, HUO Zhiqiang, WANG Yanfei, WANG Xinyi, LU Qiaoling, ZHANG Yacheng Characteristics analysis and challenges for fault diagnosis in solar insecticidal lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 11-27
摘要： 太阳能杀虫灯物联网（SIL-IoTs）是一种基于农业场景与物联网技术的新型物理农业虫害防治工具，通过无线传输太阳能杀虫灯组件状态数据，用户可后台实时查看太阳能杀虫灯运行状态，具有杀虫计数、虫害区域定位、辅助农情监测等功能。但随着SIL-IoTs快速发展与广泛应用，故障诊断难和维护难等矛盾日益突出。基于此，本研究首先阐述了SIL-IoTs的结构和研究现状，分析了故障诊断的重要性，指出了故障诊断是保障其可靠性的主要手段。接着介绍了目前太阳能杀虫灯节点自身存在的故障及其在无线传感网络（WSNs）中的体现，并进一步对WSNs中的故障进行分类，包括基于行为、基于时间、基于组件以及基于影响区域的故障四类。随后讨论了统计方法、概率方法、层次路由方法、机器学习方法、拓扑控制方法和移动基站方法等目前主要使用的WSNs故障诊断方法。此外，还探讨了SIL-IoTs故障诊断策略，将故障诊断从行为上分为主动型诊断与被动型诊断策略，从监测类型上分为连续诊断、定期诊断、直接诊断与间接诊断策略，从设备上分为集中式、分布式与混合式策略。在以上故障诊断方法与策略的基础上，介绍了后台数据异常、部分节点通信异常、整个网络通信异常和未诊断出异常但实际存在异常四种故障现象下适用的WSNs故障诊断调试工具，如Sympathy、Clairvoyant、SNIF和Dustminer。最后，强调了SIL-IoTs的特性对故障诊断带来的潜在挑战，包括部署环境复杂、节点任务冲突、连续性区域节点无法传输数据和多种故障诊断失效等情形，并针对这些潜在挑战指出了合理的研究方向。由于SIL-IoTs为农业物联网中典型应用，因此本研究可扩展至其它农业物联网中，并为这些农业物联网的故障诊断提供参考。
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[3]汪进鸿, 韩宇星 用于作物表型信息边缘计算采集的认知无线传感器网络分簇路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 28-47
WANG Jinhong, HAN Yuxing Cognitive radio sensor networks clustering routing algorithm for crop phenotypic information edge computing collection[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 28-47
摘要： 随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加，农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题，本研究建立了一个认知无线传感器网络（CRSN）作物表型信息采集模型，并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡（DSEB）的事件驱动分簇路由算法。算法包括：（1）动态频谱感知分簇，采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头，构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子，提升网络各分簇平均频谱利用率；（2）融入边缘计算的事件触发数据路由，根据构建的分簇拓扑结构，将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点，簇内汇聚包括直传和簇内中继，簇间中继包括主网关节点和次网关节点-主网关节点两种情况；（3）基于频谱变化和通信服务质量（QoS）的自适应重新分簇：基于主用户行为变化引起的可用信道改变，或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰，触发CRSN进行自适应重新分簇。此外，本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化（假设sink为中心），即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明，与采用K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇(ERP)路由方案相比，在CRSN节点数为定值的前提下，基于DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进；在主用户节点数为定值时，所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。
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[4]顾浩, 王志强, 吴昊, 蒋永年, 郭亚 基于荧光法的溶解氧传感器研制及试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 48-58
GU Hao, WANG Zhiqiang, WU Hao, JIANG Yongnian, GUO Ya A fluorescence based dissolved oxygen sensor[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 48-58
摘要：溶解氧含量的测量对水产养殖具有极其重要的意义，但目前中国市面上的溶解氧传感器存在价格昂贵、不能持续在线测量及更新部件维护困难等问题，难以在水产养殖物联网中大规模推广和发挥作用。本研究基于荧光淬灭原理，利用水中溶解氧浓度与荧光信号相位差的关系进行低成本、易维护溶解氧传感器的研发。首先利用自制备溶氧敏感膜，经激发光照射后产生红色荧光，该荧光寿命可由溶解氧浓度调节；然后利用光信号敏感器件设计光电转化电路实现光信号感知；再以STM32F103微处理器作为主控芯片，编写下位机程序实现激发光脉冲产生，利用相敏检波原理以及快速傅里叶变换（FFT）计算激发光与参照光的相位差，进而转化为溶解氧浓度，实现溶解氧的测量。荧光探测部分与系统主控部分采用分离式设计思想，利用屏蔽排线直接插拔连接，便于传感器探测头的拆卸、更换、维护以及实现远距离在线测量。经测试，本溶解氧传感器的测量范围是0~20 mg/L，响应延迟小于2 s，溶氧敏感膜使用寿命约1年，可以实时不间断地对溶解氧浓度进行测量。同时，本传感器具有测量方便、制作成本低、体积小等特点，为中国水产养殖低成本溶解氧传感器的研发与市场化奠定了良好的基础。
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[5]矫雷子, 董大明, 赵贤德, 田宏武 基于调制近红外反射光谱的土壤养分近场遥测方法研究[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 59-66
JIAO Leizi, DONG Daming, ZHAO Xiande, TIAN Hongwu Near-field telemetry detection of soil nutrient based on modulated near-infrared reflectance spectrum[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 59-66
摘要： 土壤养分作为农业生产的重要指标，含量过少会降低农作物产量，过多则会造成环境污染。因此，快速、准确检测土壤养分对于精准施肥和提高作物产量具有重要意义。基于取样和化学分析的传统方法能够全面准确地检测土壤养分，但检测过程中土壤的取样及预处理过程繁琐、 *** 作复杂、费时费力，不能实现土壤养分的原位快速检测。本研究基于调制近红外光谱，提出了一种土壤养分主动式近场遥测方法，可有效避免土壤反射自然光的干扰。该方法使用波长范围1260~1610 nm的8通道窄带激光二极管作为近红外光源，通过测量8通道激光光束的土壤反射率，建立土壤养分中氮（N）关于土壤反射率的计量模型，实现了N的快速检测。在74组已知N含量的土壤样品中，选取54组作为训练集，20组作为预测集。基于一般线性模型，对训练集中土壤N含量与土壤反射率的定量化参数进行训练，筛选显著波段后的计量模型R2达到097。基于建立的计量模型，预测集中土壤N含量预测值与参考值的决定系数R2达到09，结果表明该方法具有土壤养分现场快速检测的能力。
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[6]朱登胜, 方慧, 胡韶明, 王文权, 周延锁, 王红艳, 刘飞, 何勇 农机远程智能管理平台研发及其应用[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 67-81
ZHU Dengsheng, FANG Hui, HU Shaoming, WANG Wenquan, ZHOU Yansuo, WANG Hongyan, LIU Fei, HE Yong Development and application of an intelligent remote management platform for agricultural machinery[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 67-81
摘要： 本研究针对农机管理实时数据少、农机实时作业监管困难、服务信息不对称等问题，首先提出专业化远程管理平台设计时应具有五大原则：专业化、标准化、云平台、模块化以及开放性。基于这些原则，本研究设计了基于大田作业智能传感技术、物联网技术、定位技术、遥感技术和地理信息系统的可定制化的通用农机远程智能管理平台。平台分别为各级政府管理部门、农机合作社、农机手、农户设计并实现了基于WebGIS 的农机信息库及农机位置服务、农机作业实时监测与管理、农田基础信息管理、田间作物基本信息管理、农机调度管理、农机补贴管理、农机作业订单管理等多个实用模块。研究着重分析了在当前的技术背景下，平台部分关键技术的实现方法，包括采用低精度GNSS定位系统前提下的作业面积的计算方法、GNSS定位数据处理过程中的数据问题分析、农机调度算法、作业传感器信息的集成等，并提出了以地块为核心的管理平台建设思路；同时提出农机作业管理平台将逐步从简单作业管理转向大田农机综合管理。本平台对同类型管理平台的研发具有一定的参考与借鉴作用。
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[7]金洲, 张俊卿, 郭红燕, 胡宜敏, 陈翔宇, 黄河, 王红艳 水肥浓度智能感知与精准配比系统研制与试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 82-93
JIN Zhou, ZHANG Junqing, GUO Hongyan, HU Yimin, CHEN Xiangyu, HUANG He, WANG Hongyan Development and testing of intelligent sensing and precision proportioning system of water and fertilizer concentration[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 82-93
摘要： 为解决农场当地当时的复合肥料精准化配料问题，本研究将水肥一体化智能灌溉施肥系统作为研究对象，构建了水肥浓度智能感知与精准配比系统。首先提出现场在线水肥溶液智能感知模型的快速建立方法，利用数据分析算法从传感器实时监测的一系列浓度梯度的肥料溶液中挖掘出模型。其次基于上述模型设计水肥浓度智能感知与精准配比系统的框架结构，阐述系统工作原理；并通过三种水体模拟在线配肥验证了该系统原位指导水肥浓度配比的有效性，同时评价了水体电导率对水肥配比浓度的干扰。试验结果表明，正则化条件下二阶的多项式拟合曲线是表达溶液电导率与水肥浓度的变化关系最优的模型，相关系数R2均大于0999，由此模型可得出用户关心的复合肥各指标浓度。三种水体模拟在线配肥结果表明，水体会干扰电导率导致无法准确反演水肥配比的浓度，相对偏差值超过了01。因此，本研究提出的在线水肥智能感知与精准配比系统实现了消除当地水体电导率对水肥配比准确性的干扰，通过模型计算实现复合肥精准化配比，并得出各指标浓度。该系统结构简单，配比精准，易与现有水肥一体机或者人工配肥系统结合使用，可广泛应用于设施农业栽培、果园栽培和大田经济作物栽培等环境下的精准智能施肥。
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[8]孙浩然, 孙琳, 毕春光, 于合龙 基于粒子群与模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(3): 98-107
SUN Haoran, SUN Lin, BI Chunguang, YU Helong Hybrid multi-hop routing algorithm for farmland IoT based on particle swarm and simulated annealing collaborative optimization method[J] Smart Agriculture, 2020, 2(3): 98-107
摘要： 农业无线传感器网络对农田土壤、环境和作物生长的多源异构信息的获取起关键作用。针对传感器在农田中非均匀分布且受到能量制约等问题，本研究提出了一种基于粒子群和模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法（PSMR）。首先，通过节点剩余能量和节点度加权选择簇首，采用成簇结构实现异构网络高效动态组网。然后通过簇首间多跳数据结构解决簇首远距离传输能耗过高问题，利用粒子群与模拟退火协同优化方法提高算法收敛速度，实现sink节点加速采集簇首中的聚合数据。对算法的仿真试验结果表明，PSMR算法与基于能量有效负载均衡的多路径路由策略方法（EMR）相比，无线传感器网络生命周期提升了57%；与贪婪外围无状态路由算法（GPSR-A）相比，在相同的网络生命周期内，第1个死亡传感器节点推迟了两轮，剩余能量标准差减少了004 J，具有良好的网络能耗均衡性。本研究提出的PSMR算法通过簇首间多跳降低远端簇首额外能耗，提高了不同距离簇首的能耗均衡性能，为实现大规模农田复杂环境的长时间、高效、稳定地数据采集监测提供了技术基础，可提高农业物联网的资源利用效率。
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[9]毛文菊, 刘恒, 王东飞, 杨福增, 刘志杰 面向果园多机器人通信的AODV路由协议改进设计与测试[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 96-108
MAO Wenju, LIU Heng, WANG Dongfei, YANG Fuzeng, LIU Zhijie Improved AODV routing protocol for multi-robot communication in orchard[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 96-108
摘要： 针对多机器人在果园中作业时的通信需求，本研究基于Wi-Fi信号在桃园内接收强度预测模型，提出了一种引入优先节点和路径信号强度阈值的改进无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV-SP）。对AODV-SP报文进行设计，并利用NS2仿真软件对比了无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV）和AODV-SP在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能。仿真试验结果表明，本研究提出的AODV-SP路由协议在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能均优于AODV协议，其中节点的移动速度为5 m/s时，AODV-SP的路由发起频率和路由开销较AODV分别降低了365%和709%，节点的移动速度为8 m/s时，AODV-SP的分组投递率提高了059%，平均端到端时延降低了1309%。为进一步验证AODV-SP协议的性能，在实验室环境中搭建了基于领航-跟随法的小型多机器人无线通信物理平台并将AODV-SP在此平台应用，并进行了静态丢包率和动态测试。测试结果表明，节点相距25 m时静态丢包率为0，距离100 m时丢包率为2101%；动态行驶时能使机器人维持链状拓扑结构。本研究可为果园多机器人在实际环境中通信系统的搭建提供参考。
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[10]黄凯, 舒磊, 李凯亮, 杨星, 朱艳, 汪小旵, 苏勤 太阳能杀虫灯物联网节点的防盗防破坏设计及展望[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 129-143
HUANG Kai, SHU Lei, LI Kailiang, YANG Xing, ZHU Yan, WANG Xiaochan, SU Qin Design and prospect for anti-theft and anti-destruction of nodes in Solar Insecticidal Lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 129-143
摘要： 太阳能杀虫灯在有效控制虫害的同时，可减少农药施药量。随着其部署数量的增加，被盗被破坏的报道也越来越多，严重影响了虫害防治效果并造成了较大的经济损失。为有效地解决太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏问题，本研究以太阳能杀虫灯物联网为应用场景，对太阳能杀虫灯硬件进行改造设计以获取更多的传感信息；提出了太阳能杀虫灯辅助设备——无人机杀虫灯，用以被盗被破坏出现后的部署、追踪和巡检等应急应用。通过上述硬件层面的改造设计和增加辅助设备，可以获取更为全面的信息以判断太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏情况。但考虑到被盗被破坏发生时间短，仅改造硬件层面还不足以实现快速准确判断。因此，本研究进一步从内部硬件、软件算法和外形结构设计三个层面，探讨了设备防盗防破坏的优化设计、设备防盗防破坏判断规则的建立、设备被盗被破坏的快速准确判断、设备被盗被破坏的应急措施、设备被盗被破坏的预测与防控，以及优化计算以降低网络数据传输负荷六个关键研究问题，并对设备防盗防破坏技术在太阳能杀虫灯物联网场景中的应用进行了展望。
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智慧医疗投资迎黄金时代 物联网提供技术支撑2017年，人工智能成为科技巨头布局智慧医疗的创新点，与此同时，十九大报告提出的“现代医院”概念及实施“健康中国”战略，再度提升了智慧医疗的热度。在建设“健康中国”的道路上，智慧医疗能够显著提升医疗效率、挖掘基层医疗设施潜力，因而将迎来新的发展机遇。未来十年，医疗健康行业的创业投资将迎来自己的黄金时代。
智慧医疗利用先进的互联网技术和物联网技术等，将与医疗卫生服务相关的人员、信息、设备、资源连接起来并实现良性互动，以保证人们及时获得预防性和治疗性的医疗服务。
据前瞻产业研究院《智慧医疗建设行业市场前瞻与投资规划分析报告》整理显示，2016-2018年全球智慧医疗服务支出年复合增长率约60%，至2018年全球智慧医疗服务支出，如远端监测、诊断设备、生活辅助、生理数据监测等，有望达290亿美元。2016年我国智慧医疗投资规模将近500亿元，到2020年，我国智慧医疗投资规模将超过1000亿元。
智慧医疗的广阔前景吸引以BAT为首的企业的积极布局。腾讯、丁香园、众安保险三方合作打造的互联网医疗生态链已现雏形，目前新三板公司也早已开始布局智慧医疗，多家公司主业涉及智慧医疗领域，包括宁远科技、道拓医药等互联网医疗公司，以及远图互联、鑫亿软件等主营产品为医疗信息化软件的公司。
然而，当下我国智慧医疗行业中，各个环节均处于发展初期。
我国医疗行业的智能化、信息化水平不高，因此医疗资源的效用难以得到充分的发挥。如何通过机器、人工智能以及互联网的优势来帮助医生解决难题，成为了如今智慧医疗的建设难点。随着“智慧城市”、“健康中国”政府规划的政策落实，“大健康”时代拉开帷幕，智慧医疗的市场空间正在全面打开。
物联网技术是未来智慧医疗的核心，通过物联网可以实现智能化识别、定位、追踪、监控和管理的一种网络技术，从而建立起实时、准确、高效的医疗控制和管理系统。
随着智慧医疗在企业管理中重要地位的不断凸显，以及我国“互联网+”战略的进一步发展，针对智慧医疗的研究将形成物联网技术应用的新天地。
目前，医疗物联网发展日趋成熟，逐渐进入产业化阶段。不过我国智慧医疗要想实现更快发展，还要在医疗大数据的存储、管理、处理、分析等方面寻求突破。包括二维码标签和识读器、RFID标签和读写器、摄像头、GPS、传感器、M2M终端、传感器网关等，感知层由基本的感应器件（例如RFID标签和读写器、各类传感器、摄像头、GPS、二维码标签和识读器等基本标识和传感器件组成）以及感应器组成的网络（例如RFID网络、传感器网络等）两大部分组成。该层的核心技术包括射频技术、新兴传感技术、无线网络组网技术、现场总线控制技术（FCS）等，涉及的核心产品包括传感器、电子标签、传感器节点、无线路由器、无线网关等。一些感知层常见的关键技术如下：l 传感器：传感器是物联网中获得信息的主要设备，它利用各种机制把被测量转换为电信号，然后由相应信号处理装置进行处理，并产生响应动作。常见的传感器包括温度、湿度、压力、光电传感器等。2 RFID：RFID的全称为Radio Frequency Identification，即射频识别，又称为电子标签。RFID是一种非接触式的自动识别技术，可以通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据。它主要用来为物联网中的各物品建立唯一的身份标示。3 传感器网络：传感器网络是一种由传感器节点组成网络，其中每个传感器节点都具有传感器、微处理器、以及通信单元。节点间通过通信网络组成传感器网络，共同协作来感知和采集环境或物体的准确信息。而无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN），则是目前发展迅速，应用最广的传感器网络。对于目前关注和应用较多的RFID网络来说，附着在设备上的RFID标签和用来识别RFID信息的扫描仪、感应器都属于物联网的感知层。在这一类物联网中被检测的信息就是RFID标签的内容，现在的电子（不停车），收费系统（Electronic Toll Collection，ETC）、超市仓储管理系统、飞机场的行李自动分类系统等都属于这一类结构的物联网应用。
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