简述Internet,物联网,云端计算之间的区别以及联络

简述Internet,物联网,云端计算之间的区别以及联络,第1张

简述Inter,物联网,云端计算之间的区别以及联络

因特网(Inter),物联网都是通讯网路,将装置进行连线,就好比物联网是高速公路与英特网是大马路,大马路可以走人走脚踏车走汽车,高速路只走汽车。云端计算是区别于本地计算的一种概念,是分散式计算的一种技术名称。
云端计算和物联网两者之间本没有什么特殊的关系,物联网只是今后云端计算平台的一个普通应用,物联网和云端计算之间是应用与平台的关系。
物联网的发展依赖于云端计算系统的完善,从而为海量物联资讯的处理和整合提供可能的平台条件,云端计算的集中资料处理和管理能力将有效的解决海量物联资讯储存和处理问题。

云端计算,物联网,人之智慧技术之间的联络, 人工智慧云端计算物联网三者之间的联络

人工智慧是程式演算法和大资料结合的产物。
而云计算是程式的演算法部分,物联网是收集大资料的根系的一部分。
可以简单的认为:人工智慧=云端计算+大资料(一部分来自物联网)
随着物联网在生活中的铺开,它将成为大资料最大,最精准的来源。

日日月月科技云端计算和物联网之间的区别与联络是什么?

云端计算通俗理解:1、通过网路上传到云储存东西,无需储存装置有网路便可读取。像银行
2、可以通过云端计算,有些软体无需安装便可使用,比如直接通过云写文件,不用安装word。像家里用电不用自己发电,通过电网购买。
云的使用对自己电脑的配置实用减少,而物联网是本地电脑和伺服器资讯互换,处理资讯使用的是本地电脑的资源处理东西。

如何认识Inter与物联网、云端计算、三网融合之间的关系

物联网是客观世界在Inter上的一种应用;云端计算是建立在Inter上的一种分散式技术服务模式;三网融合是将Inter、电信网、广电网业务融合在一起的应用技术及业务模式。
希望对你有用。

云端计算大资料物联网之间的区别与联络 2250字左右我写论文

随着社会迅速发展,人类逐渐进入大资料的时代,而物联网与云端计算作为近年来的热点,受到了业内不少人士的关注。据业界人士分析,大资料的前景与物联网以及云端计算这两者之间的关系非常密切,那么,真像业界人士所说的那样它们之间存在着不一样的关系呢?下面,我们就来了解一下大资料与物联网、云端计算之间的关系吧。
大资料概念
巨量资料(big data),或称大资料、海量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软体工具,在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。“大资料”是由数量巨大、结构复杂、型别众多资料构成的资料集合,是基于云端计算的资料处理与应用模式,通过资料的整合共享,交叉复用,形成的智力资源和知识服务能力。
大资料市场格局
具体意义上来讲,早在20世纪90年代“资料仓库之父”的Bill Inmon便提出了“大资料”的概念。大资料之所以在最近走红,主要归结于网际网路、移动装置、物联网和云端计算等快速崛起,全球资料量大大提升。可以说,移动网际网路、物联网以及云端计算等热点崛起在很大程度上是大资料产生的原因。
我们通过分析,形象的知道大资料与移动网际网路、物联网以及传统网际网路的关系。物联网,移动网际网路再加上传统网际网路,每天都在产生海量资料,而大资料又通过云端计算的形式,将这些资料筛选处理分析,提前出有用的资讯,这就是大资料分析。
大资料与云端计算
云端计算(cloud puting)是基于网际网路的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过网际网路来提供动态易扩充套件且经常是虚拟化的资源。近几年,云端计算的概念受到了学术界、商界,甚至 的热捧,一时间云端计算无处不在,这真让同时代其他的IT技术相形见绌,无地自容。
本质上,云端计算与大资料的关系是静与动的关系;云端计算强调的是计算,这是动的概念;而资料则是计算的物件,是静的概念。如果结合实际的应用,前者强调的是计算能力,或者看重的储存能力;但是这样说,并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大资料需要处理大资料的能力(资料获取、清洁、转换、统计等能力),其实就是强大的计算能力;另一方面,云端计算的动也是相对而言,比如基础设施即服务中的储存装置提供的主要是资料储存能力,所以可谓是动中有静。
如果资料是财富,那么大资料就是宝藏,而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器!没有强大的计算能力,资料宝藏终究是镜中花;没有大资料的积淀,云端计算也只能是杀鸡用的宰牛刀。
大资料与物联网
物联网是一个基于网际网路、传统电信网等资讯承载体,让所有能够被独立定址的普通物理物件实现互联互通的网路。
大资料与物联网之间的关系是相铺相成的。物联网产生大资料。美国人前几年医院一年产生500个数据,IMT1。4TB资料等各种的资料通过感测器产生,也有在网上直接产生的,我们现在处于大资料时代,物联网一分钟可以产生非常多的东西,苹果下载2万余次,一分钟会上传10万条新微博,全世界物联网上虚拟网路上,产生了大量的资料。
物联网产生的大资料与一般的大资料有不同的特点。物联网的资料是异构的、多样性的、非结构和有噪声的,更大的不同是它的高增长率。物联网的资料有明显的颗粒性,其资料通常带有时间、位置、环境和行为等资讯。物联网资料可以说也是社交资料,但不是人与人的交往资讯,而是物与物,物与人的社会合作资讯。
除此之外,大资料助力物联网,不仅仅是收集感测性的资料,实物跟虚拟物要结合起来。今天北京交通堵塞,但是并不知道堵塞原因,如果 释出讯息和市民微博释出讯息结合起来就知道发生什么事,物联网要过滤,过滤要有一定模式。

基于大资料与物联网,云端计算之间的关系

物联网重点突出了感测器感知的概念,同时它也具备网路线路传输,资讯储存和处理,行业应用介面等功能。而且也往往与网际网路共用伺服器,网路线路和应用介面,使人与人(Human ti Human ,H2H),人与物(Human to thing,H2T)、物与物( Thing to Thing,T2T)之间的交流变成可能,最终将使人类社会、资讯空间和物理世界(人机槠)融为一体。
大资料目前尚没有统一的定义,比较有代表性的是3V 定义,即认为大资料需满足3 个特点:规模性(Volume)、多样性(Variety)和高速性(Velocity)。
以云端计算为代表的网际网路新应用的兴起,表明网际网路基础服务无论从硬体,软体还是资料资讯都在向集中和统一的方向发展。也就是说,未来的大资料还将具备一个新的特性-统一性(Unity)。
你也可以参考物联商业网。

因特网与物联网,云端计算,三网融合之间的关系

因特网是一个数据网际网路;物联网是将现实世界的事物通过感测器等连线到网际网路形成的一个管理网路;云端计算是一种大规模的计算服务平台,它可以为其他网路提供计算服务;三网融合是将电信网、电视网及网际网路融合在一起的综合应用网路。
希望对你有用。

论述网格计算、云端计算、按需计算之间的联络与区别

云端计算与网格计算的概念
首先,究竟什么是云端计算(Cloud Computing)呢?钱教授指出,云就是网际网路——做网路的似乎总是把网路抽象成云;云端计算就是利用在Inter中可用的计算系统,能够支援网际网路各类应用的系统。云端计算是以第三方拥有的机制提供服务,为了完成功能,使用者只关心需要的服务,这是云端计算基本的定义。
相对于网格计算(Grid Computing)和分散式计算,云端计算拥有明显的特点:第一是低成本,这是最突出的特点。第二是虚拟机器的支援,使得在网路环境下的一些原来比较难做的事情现在比较容易处理。第三是镜象部署的执行,这样就能够使得过去很难处理的异构的程式的执行互 *** 作变得比较容易处理。第四是强调服务化,服务化有一些新的机制,特别是更适合商业执行的机制。
那么网格计算的特点又是什么呢?
网格计算有了十几年的历史。网格基本形态是什么?是跨地区的,甚至跨国家的,甚至跨洲的这样一种独立管理的资源结合。资源在独立管理,并不是进行统一布置、统一安排的形态。网格这些资源都是异构的,不强调有什么统一的安排。另外网格的使用通常是让分布的使用者构成虚拟组织(VO),在这样统一的网格基础平台上用虚拟组织形态从不同的自治域访问资源。此外,网格一般由所在地区、国家、国际公共组织资助的,支援的资料模型很广,从海量资料到专用资料以及到大小各异的临时资料集合,在网上传的资料,这是网格目前的基本形态。
云端计算与网格计算区别何在
可以看出,网格计算和云端计算有相似之处,特别是计算的并行与合作的特点;但他们的区别也是明显的。主要有以下几点:
首先,网格计算的思路是聚合分布资源,支援虚拟组织,提供高层次的服务,例如分布协同科学研究等。而云计算的资源相对集中,主要以资料中心的形式提供底层资源的使用,并不强调虚拟组织(VO)的概念。
其次,网格计算用聚合资源来支援挑战性的应用,这是初衷,因为高效能运算的资源不够用,要把分散的资源聚合起来;后来到了2004年以后,逐渐强调适应普遍的资讯化应用,特别在中国,做的网格跟国外不太一样,就是强调支援资讯化的应用。但云计算从一开始就支援广泛企业计算、Web应用,普适性更强。
第三,在对待异构性方面,二者理念上有所不同。网格计算用中介软体遮蔽异构系统,力图使使用者面向同样的环境,把困难留在中介软体,让中介软体完成任务。而云计算实际上承认异构,用映象执行,或者提供服务的机制来解决异构性的问题。当然不同的云端计算系统还不太一样,像Google一般用比较专用的自己的内部的平台来支援。
第四,网格计算用执行作业形式使用,在一个阶段内完成作用产生资料。而云计算支援持久服务,使用者可以利用云端计算作为其部分IT基础设施,实现业务的托管和外包。
第五,网格计算更多地面向科研应用,商业模型不清晰。而云计算从诞生开始就是针对企业商业应用,商业模型比较清晰。
总之,云端计算是以相对集中的资源,执行分散的应用(大量分散的应用在若干大的中心执行);而网格计算则是聚合分散的资源,支援大型集中式应用(一个大的应用分到多处执行)。但从根本上来说,从应对Inter的应用的特征特点来说,他们是一致的,为了完成在Inter情况下支援应用,解决异构性、资源共享等等问题。
那么,网格计算和云端计算有没有可能取长补短、互为补充呢?钱教授提到,如果这两者结合起来,也许可以聚合大量分散的资源,从而支援各种各样的大型集中应用以及分散的应用。
最后,钱教授还谈到,在云端计算技术方面,有三个需要关注的问题。第一是安全,因为要想作为公共基础设施必须取得使用者的充分信任。第二是标准化,不能再走中介软体的老路。第三是开源,要走开放的平台,这样才有发展。
简明的描述,看了有茅塞顿开的感觉。
观点一:网格计算主要关注如何把一个任务分配到它所需要的资源上(一般来说是一个远端可用的),在这里一个大的计算任务可以被分成多个小任务,然后被分配到这些伺服器上执行;而云计算则强调把资源动态的从硬体基础架构上产生出来,以适应工作任务的需要,云端计算可以支援网格计算,也可以支援非网格计算。(简单理解,即动态产生的计算资源是来自一台伺服器还是多台,是否使用了网格计算的演算法。本人的理解)
观点二:网格计算与云端计算主要有三点区别,第一,网格主要是通过聚合式分布的资源,通过虚拟组织提供高层次的服务,而云计算资源相对集中,通常以资料中心的形式提供对底层资源的共享使用,而不强调虚拟组织的观念;第二,网格聚合资源的主要目的是支援挑战性的应用,主要面向教育和科学计算,而云计算一开始就是用来支援广泛的企业计算、web应用等;第三,网格用中介软体遮蔽异构性,而云计算承认异构,用提供服务的机制来解决异构性的问题。
网格计算与云端计算的关系如下表所示。
表 1 网格计算与云端计算的比较
网格计算
云端计算
目标
共享高效能运算力和资料资源,实现资源共享和协同工作
提供通用的计算平台和储存空间,提供各种软体服务
资源来源
不同机构
同一机构
资源型别
异构资源
同构资源
资源节点
高效能运算机
伺服器/PC
虚拟化检视
虚拟组织
虚拟机器
计算型别
紧耦合问题为主
松耦合问题
应用型别
科学计算为主,计算密集
资料处理为主,资料密集
使用者型别
科学界
商业社会
付费方式
免费( 出资)
按量计费
标准化
有统一的国际标准OGSA/WSRF
尚无标准,但已经有了开放云端计算联盟OCC
网格计算走的是学院派的路子:在概念上争论多年,在体系结构上三次伤筋动骨,在标准规范上花费了大量的心力,所设定的目标又非常远大--要在跨平台、跨组织、跨信任域的极其复杂的异构环境 享资源和协同解决问题,所要共享的资源也是五花八门--从高效能运算机、资料库、装置到软体、甚至知识;云端计算走的是现实派的路子:暂时不管概念、不管标准,Google云端计算与Amazon云端计算的差别非常大,云端计算只是对他们以前做的事情的新的共同的时髦叫法;所共享的储存和计算资源暂时仅限于某个企业内部,省去了许多跨组织协调的问题;以Google为代表的云端计算在内部管理运作方式上的简洁一如其介面,能省的功能都省了,Google档案系统甚至不允许修改已经存在的档案,大大降低了实现难度,却借助其无与伦比的规模效应释放前所未有的能量。
网格计算与云端计算的关系,就像是OSI与TCP/IP之间的关系:ISO制定的OSI(开放系统互联)网路标准,考虑得非常周到,也异常复杂,在多年之前就考虑到了会话层和表示层的问题。很有远见,但过于阳春白雪了,实现的难度和代价也非常大。当OSI的一个简化版--TCP/IP冒出来之后,将七层协议简化为四层,内容也大大精简,因而迅速取得了成功。在TCP/IP一统天下之后多年,语义网等问题才被提上议事日程,开始为TCP/IP补课,增加其会话和表示的能力。因此,OSI是学院派,TCP/IP是现实派。OSI是TCP/IP的基础,TCP/IP又推动了OSI的发展。不是成者为王、败者为寇的问题,而是滚动发展的问题。

详细阐述大资料,云端计算和物联网三者之前的区别和联络

1.物联网产生大资料,大资料助力物联网。目前,物联网正在支撑起社会活动和人们生活方式的变革,被称为继计算机、网际网路之后冲击现代社会的第三次资讯化发展浪潮。物联网在将物品和网际网路连线起来,进行资讯交换和通讯,以实现智慧化识别、定位、跟踪、监控和管理的过程中,产生的大量资料也在影响着电力、医疗、交通、安防、物流、环保等领域商业模式的重新形成。物联网握手大资料,正在逐步显示出巨大的商业价值。
2.大资料是高速跑车,云端计算是高速公路。在大资料时代,使用者的体验与诉求已经远远超过了科研的发展,但是使用者的这些需求却依然被不断地实现。在云端计算、大资料的时代,那些科幻片中的统计分析能力已初具雏形,而这其中最大的功臣并非工程师和科学家,而是网际网路使用者,他们的贡献已远远超出科技十年的积淀。

物联网的应用实例与效益 摘要 十年前,麻省理工学院在同 EANUCC 组织(全球统一标识系统)共同进行一 个研究项目时,创造了"物联网"一词该项目和全球产品电子代码管理中心的 成立促生了以 RFID 为基础的解决方案, 使供应链发生了革命性的变化 据预测, 到 2005 年,RFID 标识的物体和物联网将会无处不在 物联网的开发是围绕 RFID 的应用进行的,然而依托的技术不仅仅是 RFID物 联网的合理结构是金字塔型的,是根据需要,合理性,局限性和商业应用案例和 效益在身份标识,数据存储和能力上结构分层的,其合理性取决于经济效益,其 特点和行为设计的合理性也取决于实际效益 目录 1 介绍 十年前,麻省理工学院(MIT)与物品编码组织 EANUCC 共同开展了一个研究项 目,创造了物联网一词该项目和全球产品电子代码管理中心的成立促生了以 RFID 为基础的解决方案, 使供应链发生了革命性的变化 采用这种技术和手段, 将使供应链成本降低 10%,还能使我们同家庭中的日常生活物品相互交流在我 们去超市的时候,家里的冰箱会告诉我们缺少些什么,食品自己会告诉我们它们 什么时候过期,商品会自行防盗,我们则不必在超市的收款台前排队这些有说 服力的例子那时让我们预测, 2005 年, 到 RFID 标识的物体和物联网会无处不在 但现在已经 2009 年已经过去了,但我们还在等待会发生些什么为什么我们还 在等待呢物联网的实际效益在哪里呢 从社会经济方面看,保健,环境,合法监听,隐私,安全,技术的获取和包容 以及政府的作用,都将影响到物联网的应用,但未来物联网推广的最重要因素是 商业案例没有商业案例就没有商业 关于物联网的争论,一般是围绕着什么时候技术才会无处不在和遍布各处的问 题进行的,没有考虑如果实现了技术无所不在,那么范围有多大,哪些技术是核 心的问题本文用商业案例推理方法进行讨论,并向一些物联网方面的基本假设 提出了挑战,本文的结论是,物联网的架构实际上与现在的一些假设是不同的, 它更具结构性,更实用,具有金字塔式的通信能力和选择能力,它不是一堆放在 一起通过 RFID 器件互相谈话的物体 2 物联网的概念 MIT1999 年的论文在其网站上已经保留好多年了 所说的"物联网"是"自 MIT 动身份识别中心的愿景", 这个愿景就是创造一个计算机无需人的帮助就能去识 别的全球环境 麦克法兰在上述论文中解释了基于控制的 MIT 自动身份识别的概 念他说: 智能产品是一种物理的,以信息为基础的零售商品,它们 (1)具有独特的身份; (2)能够有效地同周边环境交流; (3)能够保留和存储自己的数据; (4)具有能描述产品特点,生产,使用和处置需求的语言; (5)能持续地参与或决定与产品命运相关的行为 重要的是要注意到,MIT 的研究是针对供应链的,它说的"每个东西都贴上标 签"并不意味着"所有的东西"都贴上标签麦克法兰说的很清楚,它们是以信 息为基础的零售商品花园里的鼹鼠,树上的知更鸟和亚马逊雨林中的树木并不 在这"每样东西"的范畴之内他们所做的切合实际的排除表明,物联网的初始 概念是很清楚的, 是人为限定的, 是有范围的 它只适应于供应链上传送的东西 全球产品电子编码管理中心和 RFID 产业已经认识到, 这种限制会使我们错失良 机,降低物联网的应用范围和影响这与"计算机无需人的帮助就能理解世界" 的概念显然是不相符合的,因为我们不能假定每样东西都是零售商品,这种假定 是不可能的,而且永远不可能现在是根据可能做到的事情重新评价和建立这个 概念的时候了 要建立全面的或局部的物联网,需要有投资,在很多情况下,这种投资的规模 很大只有有了适宜的商业范例,才会有投资而商业范例正是目前所缺少的 3 商业范例假设 物联网不仅是一个学术概念,而且有市场需求,了解这一点是至关重要的 这就是说,物联网是一种真正的颠覆性创新,它能对社会产生巨大影响但物 联网要获得成功, 必须要有实实在在的应用案例, 不能光宣传它如何如何了不起, 或觉得它会带来多大的股票价值 物联网的推广目前还受限于技术,现在可用的技术是 RFID 过去在供应链和其他一些商务模型如资产管理中主要采用一维条形码, 这是 一种综合标识符,不能区分具体的物品两维条形码含有更多的数据,但一旦印 刷上去, 就不能更新 RFID 发射器, 近场通信移动电话, 采用脉冲无线电 (UWB) 通信技术的定位系统, 蓝牙或紫峰无线传感器和其他一些无处不在的计算技术能 持续地从周边环境中采集数据并进行处理, 这些技术可以带来优势的商业应用案 例 虽然物联网的开发是围绕 RFID 的应用进行的, 但构成物联网的是连续和密集的 实时数据流,并不是 RFID 器件本身,物联网是物理世界的反映,同物理世界一 样,物联网用户市场中商务案例的成功是商务推广的先决条件 1999 年开始建立物联网时,MIT 预测,到 2005 年会出现物联网 RFID 标签的无 处不在的应用,到 2006 年,标签的价格会降低到 5 美分学术界的预测总是太 过乐观,从经济学的角度看,这个预测其实是靠不住的 当然,MIT 可以很有道理地指出,今天的标签,比他们当时设想的标签要复杂 多了,但标签设计中任何增加的功能都是用户需要的,没有这样的进步,就没有 投资的效益但价格毕竟决定着设计的合理性,限制着标签的普及应用 如果没人以 MIT 预测的价格大量购买这些标签,就不会有用户应用案例 MIT 所描述的物联网是在超市中无处不在地使用标签,MIT 预计,所有的零售商 品都会贴上标签, 所有的家庭用品和办公用品都会贴上标签, 它们能够相互通信, 至少在询问时能够应答 2003 年,威廉姆斯在《产品标识的未来》一文中指出,当商店中的商品以低于 05 美元的价格促销时,标签的成本无论是 028 美元还是 5 美分,都将是极大 的成本负担,一般会使商品利润低于 10%,在这个价格水平上使用 RFID 标签就 不划算了现在不行,永远都不行把 MIT 所预测的标签价格下降(为达到市场 普及)同预测的标签使用量相比较,可以看出,在很多年内,标签的整体商业价 值很难增长标签厂商投入很大的资金,承担很大的风险,卖出几十亿的标签, 却只能赚到很少的钱标签厂商以现在的价格每年只卖出几百万个标签这种商 业模式是行不通的,而且永远行不通,因为标签制造厂商在目前商业模式的生命 周期内是不会把标签的价格降低到微不足道的水平的 业界预测,聚合物 RFID 标签有可能在 10 年内改变这种状况但是今天你不可 能根据 10 年之后可能发生的事举出商业应用的例子这些实际因素对物联网的 建立和效益的发挥有巨大的影响也就是说,在每件物体上贴上标签,也许只是 一种空想,永远不可能成为现实(我曾经说过,皇帝是没有新衣的) 那么物联网的概念是不是就错了,是不是就一无可取了呢我希望不是尽管人 们提出的物联网的概念和架构有某些缺陷,但它还是有很大的潜在效益的 4 物联网依托的技术不仅仅是 RFID 在可预见的未来建立可行的物联网架构是至关重要的那种认为给遍布各处的 每个物体都贴上 RFID 标签就能形成物联网的观点是经不起实践检验的,是不会 有商业应用实例的在目前阶段,我们必须质疑关于物联网的一些基本假设麦 克法兰提出的物联网概念,至少有两点是站不住脚的,是经不起实践检验的 首先,麦克法兰声称的物联网的目标是"建立一个计算机无需人的帮助就能识 别世界的普遍环境",但他没有从商业应用的角度进行考虑,也就是说,人们为 什么需要这样一种环境我们的问题是,它的应用合理性在哪里难道就因为它 在技术上可行就不去考虑合理和需求吗 如前所述,不是器件,而是连续的,高密度的实时数据流形成了可行的商业应 用案例,赋予了信息系统相关的,实时的,具体的数据,建立了物联网我们必 须清楚地认识到,物联网的商业范例不是 RFID 器件的商业范例,而是合理获取 信息的商业范例,RFID 系统只是一种提供信息的手段,是一种最适宜的,成本 效益最高的技术 第二,对于早先的智能产品概念,麦克法兰虽然提出了 5 个特点,但缺少商业 案例的支持麦克法兰说的 5 个特点是,独特的身份标识,与周边环境交流,存 储数据,使用标准的语言和不断地参与或决定自己生命周期 最后一个特点是要赋予器件智能的原因,其他一些特点是被动存储器件也具有 的,只要它们能被连接 如果你接受这种观点,那么在很多情况下,有效地与周边环境通信,可能就简 单意味着使身份和数据可以被询问, 而这通过被动型的数据存储就能实现 的确, 早期物联网构想中的 RFID 技术,全部是被动型 RFID 标签,这些标签只有在被询 问时才能显示数据,与条形码唯一的不同是,它们的数据存储在集成电路存储器 上,可以被更新,它们不能对自己的命运做出决定所以,麦克法兰的理论不仅 没有清晰的商业案例支持,而且其初始概念在逻辑上就讲不通我们经过思考后 得出的结论是,有些物品需要通信,而另一些物品只需要被询问,有些数据是永 存的,另一些数据是变化的这个结论显然是毋庸置疑的 独特的身份对于物联网来说是非常重要的,但也需要从商业效益的角度考虑问 题多年来,条形码成功地标识了批量身份,但不能标识每个产品的身份把批 量标识扩展到分类标识是必要的,例如标明整批货物中每一件的售出时间但如 果没有必要,如果成本太高,就不需要总是这样做当然在有些情况下,是需要 对每个商品做独特标识的,例如商品的重量,历史等所以,物联网的许多功能 是可以用比较便宜的技术实现的,例如已广泛应用的条形码我们认为,物联网 的合理结构是金字塔型的,是根据需要,合理性,局限性和商业应用案例和效益 在身份标识,数据存储和能力上结构分层的将来许多物品的信息仍然会保存在 条形码上 现在的条形码仅仅是标识类别, 例如某厂商生产的 450 克的烤豌豆 如果用条形码区别标识每件产品, 就不能像现在这样把条形码统一印刷在产品包 装袋上,把这样的产品纳入物联网中,需要确定数量并判断投入的合理性 在每个产品上应用 RFID 技术现在有很好的例子例如,英国著名的玛莎百 货公司用这种技术减少了正品商品退货的欺诈率,在这种情况下,商品价格稍高 一点是合理的另一个例子是在刮脸刀片上安放防盗窃的电子商品监测 EAS/RFID 标签,从商业效益上看也是合理的按日期销售的信息是非常重要的 信息,新鲜食品可以在物联网世界中找到新的市场机会,可以存储在零售商的货 架上, 可以找到潜在的家庭和办公室最终用户, 也可以找出产品的新特点和用途, 让产品销售的压力不全放在既定用户身上,另外还能给冰箱制造商做广告,促进 冰箱的销售在物联网世界中,市场营销也能产生实实在在的效益,消化 RFID 的成本 例如, 葡萄酒和灌装啤酒的厂商由于与销售市场更接近, 可以降低价格, 从而消化标签的成本不过我们必须做出示范例子,才能在物联网中推广 5 物联网的结构 如果你接受现在的观点,那么就会顺理成章地得出这样的结论,即只有需要 通信的东西才会装上通信器件在上述金字塔的顶端,是人与人之间的对等机器 交流,例如我的个人数字助理和你的计算机之间的交流,在采用对等设备成本上 不划算的地方则布置 RFID 标签,因为 RFID 标签是满足基本通信需求的成本最 低的手段, 这是第二个层次, 在这个层次之下, 是被动型的数据存储, 如条形码, 它只能保存数据和身份,在这个层次,很多东西仍然是不可辨认和不可识别的 我们定义的未来的物联网还有一点与麦克法兰的提法不同,麦克法兰认为, 物体"能连续地参与和决定自己的命运",我们则认为,只有在感知物体直接或间 接地发出指令的时候(在金字塔的顶端) ,或智能物体发出指令的时候(在第二 层次) ,才会有通信即便在第二层次,智能物体一般也是由一个感知器件控制 和预先决定的(在物联网中,所有的东西,包括人,都是物体) ,因为只有更高 的层次,才能做出判断效益的决策 所以,物联网是在一个个案例的基础上运行的,由感知物体从成本上逐个判 断,处理代价是否能适合需求,物联网是由这些案例构成和限制的 物联网中的商务案例是靠 RFID 标签,智能标签或智能卡运行的静态信息 如产品身份,重量,售出时间,产地等,可以存储在条形码上,也许是两维条形 码,用移动设备和漫游设备可以阅读条形码 我们不需要给每个物体都装上主动通信的器件, 我们要做的是提高阅读器扫描被 动信息的能力,如扫描条形码,使我们在询问时能获得信息,这样做是因为我们 有应用案例的强大支持我们很多人已在超市使用自我扫描技术付账了,许 多移动电话都能阅读条形码虽然让冰箱通过 RFID 标签自动向超市询问存货和 自动付账听起来很有吸引力, 但其实还有一些更为廉价的方法能达到同样的效果 许多此类物联网可以用手动扫描条形码的方式实现,例如,用扫描器把冰箱 里的食品显示在冰箱上的屏幕上屏幕上还可以显示食品的售出时间,发出过期 报警如果超市的付账柜台上也储存有售出日期的信息,就可以用现在的 Wi-Fi (无线保真)技术把这些信息传送到用户的个人数字助理和电话上,用户的冰箱 上或家庭电脑上,也可以传送到家里各处放置的,不见得放在冰箱里的已购买的 食品上 我们所提出的物联网的架构是这样的,它并不是把世界上所有的物体都以对 等的方式连接在一起,而是给有些物体贴上 RFID 标签,有些物体贴上条形码 在我们的物联网架构中有些物体有询问能力, 还有些物体则仍然处于未连接状态 物联网的主要功能是处理信息,这些信息的获得并不完全靠 RFID 标签当 然 RFID 标签将会发挥作用,但 RFID 提供的信息只是物联网的一个组成部分 在物联网中, 不是简单地给每件物体都做出身份标识 我们把物品分成了若干类, 这种分类构成了前述的金字塔梯级结构, 每个梯级采用的信息获取和发送技术都 是不同的也许我们可以给出这样的梯级结构: A 级:带有一般的固定静态数据的物品(如一听西红柿) B 级:带有分类静态数据的物品(如标有售出日期的生菜) C 级:带有独特的固定静态数据的物品(如标有特别分量,产地和保质期的一片 肉) D 级:带有可变综合静态数据的物品(如带有温度感应器的冷冻食品综合标识包 装) E 级:带有可变分类静态数据的物品(如运载箱装商品的货盘) F 级:带有一般临时静态数据的物品(如卡车载的货) G 级:带有可变独特静态数据的物品(道路通行费标签;带有温度感应器的独特 标识的物品) H 级:带有分类可变数据的物品(如车辆) I 级:带有特殊可变数据的物品(如冰箱,音响系统,中央空调,房间报警系统, 车辆等) J 级:智能物品(如计算机,个人数字助理) K 级:有感知的物体(例如人) 这样的分类,是按本文的思路提出的,并不能算是正式的分类下图所示为 物联网的金字塔架构: 我们并不打算把世界上的每个物体都标识在这个金字塔架构图中世界上的 大多数物体—田野里的树木,沙滩上的躺椅,树上的鸟儿等都是不需要通过物联 网来交流的在可预见的未来,现实世界中的大多数物体都不会连接在一起在 物联网中,我们可以把这些物体称为未标识类物体 从金字塔的底部上行, 我们会发现, 紧邻底层 A 的那几个层次中的物体可以被识 别,但是被动式的,这些物体被询问是可以应答,但不能主动通信B,C,D 层次中的物体一般是用条形码标识的,B 层次是简单的综合标识,例如一听西红 柿C 层次是类似瓜果梨桃一类的物品,它们往往有同样的身份,但售出日期不 同 层次的物品是有单独特点的, D 例如每个产品都有不同的重量 在物联网中, 我们可以把这一层次中的物品叫做被动可标识物品增加的信息都不是特殊的, 产品的重量是不变的这一层次中使用的 RFID 标签都是被动型标签 E 层次的数据来自传感器,传感器是被动的,在询问时可以应答,但如果某 些参数(例如温度)超出了规定的限度,也能主动通信,我们把 E 层次的物品叫 做具有激发通信能力的物品, 当然只有在成本效益合理的情况下才采用这种技术 这些物品的数据可变但也是被动的,不过与 D 层次中的可变被动数据(例如一 公斤香肠)完全不同 D 层次和 G 层次的物品都有组合的数据,D 层次中是综合的可标识物品,G 层次中的是特殊的可标识物品例如,道路通行收费标签可在车辆行程的入口和 出口被读出 这两个层次的物品一般不能通信, 它们往往是被询问时才做出反应, 但不能排除它们具有通信功能我们把这种物品叫做"载有其他物品数据的物品" H 层次的物品则不仅有独特的身份,而且有独特的寻址功能,它们能主动通信, 也能对询问做出反应,可能还可以处理大量的瞬间变化数据智能汽车就是一个 例子我们把这个层次的物品叫做"为其他物品服务的物品" 在金字塔的顶端,是真正的智能器件,如计算机或有感知的物体(例如人) , 这些物体有能力主动通信和主动询问 智能物体和感知物体之间的根本区别在于, 智能物体的运行决定是由感知物体控制的,或者说,智能物体的行为是由感知物 体(例如人)设定的所以,在物联网金字塔的顶端,总是感知物体在控制,不 是物品自己做自己命运的决策这种理解与 MIT 最初的概念是根本不同的我 们认为,只有采用这种梯度层次架构,物联网才能产生合理的实际效益,才能获 得投资 我们当然可以做出不同的分类,分出不同的级别,但问题的关键不在这里 关键是物联网不会,而且永远不会成为和人与人之间的网络一样的,具有自主意 识的网络(采用 RFID) ,物联网将是一个由具有不同特性和能力的物品组成的一 个梯度分层架构;它的性质是由应用案例和实际效益决定的,采用的技术是否合 理也是由实际效益决定的(有时只能用 RFID) 所以,在物联网中采用 RFID 的具体效益是反映在多个结构层次上的,其合 理性取决于济效益,其特点和行为设计的合理性也取决于实际效益(尽管可 能会有额外的下游效益,或以后会发现效益,但这不属于初始的效益) 物联网 中物品能力的合理性也是由具体的效益决定的 物联网本身是不会产生什么奇幻 的济效益的,世界上的许多物品将仍然处于物联网之外 6 结论 为发挥物联网的潜在效益,需要着重注意新型的因特网和已有数据的 *** 控,而 数据的传输技术,虽然很重要,却是次要的考虑因素需要制定物品层次之间交 流的规则,需要开发数据采集/交换/交易的网络服务如果物联网有一天真的出 现了,那么首先要关注的是数据管理,转换和处理的标准,而不是什么特殊的空 间接口总之,尽管 RFID 在物联网中有重要作用,但它毕竟只是物联网中的一 种数据传递技术,要形成商业市场,就要开发产品(软件系统) ,使因特网中的 物品能动起来,我们要更多地关注使物联网具有交流功能的网络服务我们需要 有标准化的服务标准制定组织,如 CEN,ISO,ETSI,应发挥重要作用

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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物联网面临的四大现代挑战

1 物联网的硬件设计

人们首先要从 社会 发展的角度来考虑物联网的发展。在以往,与互联网连接的设备的问题是硬件设计。

起初,笔记本电脑通过Wi-Fi连接到互联网,但由于缺乏相应的通信基础设施,人们无法在任何地方使用Wi-Fi,所以笔记本电脑也并不方便携带和使用。

在2007年苹果发布iPhone之前,连接到互联网的手机的用户体验通常非常糟糕。而目前iPhone和Android手机应用非常普遍,人们通常使用手机访问互联网。

与此同时,还推出了一些连接互联网的可穿戴设备,如智能手表和腕带,其功能包括帮助监测人们的 健康 状况。

最近,智能家电已经成为智能家居的重要组成部分。例如,智能电视成为最常见的设备。人们可以直接观看在线视频并上网冲浪。此外,更多智能家电将以智能冰箱、智能烤箱、智能洗衣机、智能加热器的形式进入人们的家中。

一开始,笔记本电脑和手机使用2G/ 3G网络。如今,Wi-Fi和4G是最常用的通信技术。当可穿戴设备连接手机时,由于其能源效率的原因,蓝牙技术是最佳选择。但是由于某些应用场景的限制,这些技术无法扩展。例如,智慧城市使用传感器的特性来收集数据并将其发送回服务器。这些传感器通常无法使用Wi-Fi。通常,传感器与服务器之间的距离很长,因此蓝牙技术无法在这样的应用中使用。

2低功耗远程通信

为此,行业厂商开发了一些低功耗和长距离通信技术,称为低功耗广域网。 LoRa是一种流行的无线电调制技术,它促进了许多应用,例如智能远程测量仪,但仍有很多工作要做。

物联网设备传统上是采用传感器来收集数据或控制器。当人工智能应用于这些设备时,这些设备将变得越来越智能。由于物联网设备没有足够的计算能力来处理收集到的数据,因此将它们发送回服务器。然而,目前它耗费了太多的通信能量,而物联网设备并不总是能够上网。

3 人工智能集成物联网

最近,学术界和工业界开始应用机器算法,而不是“云计算”。iPhone X中的Face ID就是一个很好的例子。实际上,直接在手机上运行这些人工智能算法并不容易,因为这些算法是为服务器或计算机设计的,而不是针对物联网设备的。因此,需要考虑资源受限的物联网设备的优化。因此,更智能的物联网应用将变得更加可用。

4物联网设备的安全

工程师的另一个任务是确保物联网设备的安全。由于计算资源受限,物联网设备容易受到网络攻击。与个人电脑不同,人们无法在其上安装任何防病毒软件,其方法也不高效。为了保护物联网设备,需要仔细设计替代的安全方法。而且,物联网设备也能收集敏感数据。

在未来一年中,与物联网相关的更多技术将会逐渐成熟并应用于人们的日常生活中,以提高生活质量,但这四个技术领域需要取得更多的进展。

我们身边的共享单车即应用了物联网技术,《物联网时代》将物联网定义为:“通过基于互联网协议的分布式云端,将所有的东西都互联起来。”其作者马切伊认为,物联网实际上并不是什么新的发明,它以不同的形式以及存在了10年以上的时间。

连接带来了时代的需求的变化,当世界上有十亿网民的时候,Facebook就自然的出现了。

如果你仔细地观察过去25年里的科技企业,你就会发现变化一直在发生。

每隔3-7年,企业就必须对它们进行重塑。那些错过了一次技术转型的公司如果能迎头赶上的话,那么还有可能重新恢复过来。而那些错过了两次技术转型的公司,则有可能已经消失了。如果你有兴趣的话,可以查看一下50年前标准普尔500强公司的名单,如果统计无误的话,截止到2017年,只有19%的企业现在依然存在。

当我们在网络上看着90后“佛系”“中年人”的话题捧腹大笑的时候,其实我们没有看到这背后透露着的真正原因是:90后们生活在“变的太快”的世界里,太多学习工作生活里的问题他的上一辈甚至前一代人都没有遇到过,他们的迷茫那么大,以至于有些人认为:至于以不变应万变才是“正解”。

而如果我们把这件事扩展的更大一些,无论我们的真实年龄如何,我们都注定属于将遭遇革命性变革的一代人。这也正是马切伊克兰兹(Maciej Kranz)将每一个商业领域正经历“革命性变革”的这一代人叫做“物联网一代”的原因。

什么是物联网?

一个相对繁琐的解释是:

物联网是互联网的一个延伸。互联网的终端是计算机(PC、服务器),我们运行的所有程序都是计算机和网络中的数据处理和数据传输,没有涉及任何其他的终端。而未来,所有物和物之间都可以实现互联。物联网能够让互联网连接对象使用嵌入式传感器进行数据收集和交换的网络,汽车,厨房电器,甚至心脏监视器都可以通过物联网连接。随着物联网在未来几年的发展,更多的电子设备将加入物联网的阵营。

而在《物联网时代》中,物联网有一个更为简单明了的定义,它是“通过基于互联网协议的分布式云端,将所有的东西都互联起来。”其作者马切伊·克兰兹是全球物联网专家,思科公司战略创新集团副总裁。在本书中,他基于思科的工作视野和在全球物联网行业一线的长期实践经验,从数十个他参与实施的物联网案例中,总结出4种已经获得验证的、可以快速回报的场景。顺带提一下,思科公司的主营业务就是物联网。

总的来看,物联网的本质还是互联网,只不过终端不再是计算机(PC、服务器),而是嵌入式计算机系统及其配套的传感器。在这个意义上说,物联网是一个很大的概念。如果单从学科上分解来看的话,它涉及到通信,信号处理,计算机视觉,自动化控制,电路系统,信息融合,无线自组织网络,MEMS传感器设计等等。

可以说,这是计算机科技发展的必然结果,为人类服务的计算机呈现出各种形态,如穿戴设备、环境监控设备、虚拟现实设备等等。只要有硬件或产品连上网,发生数据交互,就叫物联网。实际上,大数据概念最早的提出,也是因为物联网的兴起,传感器接入网络之后,大大增加了可以挖掘的数据量,网络上的数据不但包括社交网络这种来自用户的数据,还有了来自物理世界的数据。

物联网发展速度为什么这么慢?

正如马切伊在他的书中提到的那样,物联网实际上并不是什么新的发明,它以不同的形式以及存在了10年以上的时间。

它的本质便是上个世纪学术界开始兴起传感器网络、自组织及多跳网络(wireless sensor network, ad-hoc network, wireless multi-hop network)。RFID在智能物流上的应用只是最为基本的应用场景,当前的研究远比这个更为复杂。但是,受限于应用场景和技术实现的瓶颈,物联网的发展,其实无法像互联网那样爆发。

首先,现阶段的物联网应用基本都是“锦上添花”的东西,需求性并没有那么强,如可穿戴设备和智能家居,这也就是为什么很多智能硬件叫好不叫座的根本性原因;也正是因为这个原因,商业上也不会出现滴滴打车那样的持续性投入,这又反向钳制了这一技术的商业化发展。

其次,物联网技术上还有很多没有突破。最大的技术瓶颈可能在MEMS传感器的性能和无线传感网的设计实现上。

再有,就是目前在应用上还找不到突破。目前比较活的也就是智能硬件,无人机,工业物联网这块。但是离人类和互联网形成的应用需求还无法相比,目前还没出现。

最终,物联网应用的制约因素还是能源,物联网应用场景的扩展一直在等待电池技术的突破。所以,目前来说物联网首先会在那些对能量要求不是很高的方向首先取得突破,比如智能硬件和工业设备上。

总之,物联网的方向毋庸置疑有着广阔的发展前景,但是当前基础研究和相关技术还有待发展,因此看起来发展缓慢,甚至就是停滞,学术和商业界都在等待一个颠覆性应用可以让“物联网”来一次诈尸。

共享单车中的物联网技术

完全可以想象,物联网的技术前景是广阔的。

实际上,2016年底兴起的共享单车就是一个成功的物联网商业化作品。

看似简单的单车使用过程,包括了物联网技术,人联网技术(移动互联网),自动控制技术,GPS全球定位技术等多个技术领域。但是整体的技术实现并不复杂,并没有涉及到什么创新黑科技。

首先,一辆单车需要以下几样设备参与运作:

•单车上面的智能锁(这个是核心关键,包括了GPS定位模块,GPRS通讯模块,主控芯片,电控锁模块等)

•用户手中的手机和APP

•单车提供商的云服务器(平台)

关键的环节在于单车和云服务器之间的通讯,采用的是老旧的GPRS技术。为什么要用这种落后的2G技术呢? 不使用LTE呢?答案很简单: 省钱省电覆盖好。

共享单车是典型的物联网应用场景,也能很好的克服我们之前说的物联网现存的耗能的问题。它对网络的要求并不是大数据量(它只需要很少很小的几条消息),而且它不需要速度很快(几秒钟的时延,完全可以忍受),它需要很低的功耗和很长的待机时间。

早期阶段,共享单车甚至依靠短信和云服务器进行通信,所以等待解锁的时间比较久,大约需要6-10秒。

还有一个小细节,不知道有没有人遇到过。我曾经用过一次支付宝旗下集成的一款市面上不太流行的单车品牌,扫码之后,手机提示我:锁没电了。这是我第一次意识到,原来单车的锁需要电!?

当然,正因为共享单车智能锁有这么多模块,所以它当然要耗电的。

为什么早期的单车骑起来特别累?除了一些材料和工学设计的原因,也是因为:你在充当人肉发电机。后来,为了改善用户体验,开始流行太阳能充电了。所以,越来越多的单车装上了太阳能发电板(如下图)。

经过过去一年半的迭代和升级,现在市面上所有的单车使用体验相比最早的那一批已经有了质的飞跃。

同时,近些年上市的一些空气净化器,穿戴设备以及家庭环境监控设备也已经完成了一代代的自我迭代和进化,在目前的消费场景下,服务着千家万户,这正是物联网技术未来商业化发展的一个缩影。

如何顺势借力风口,成为一名成功的物联网创业者或者职场精英?

BI Intelligence 预计:到 2020 年,地球上将有超过 240 亿的物联网设备,约为人均 4 台,当我们接近这个阶段时,60 亿美元将流入物联网解决方案,包括应用程序开发,设备硬件,系统集成,数据存储等。然而这些投资在 2025 年将产生 13 万亿美元的效益。

然而正如前面所说的,基于一些目前无法攻关的技术难题,它的商业前景也是复杂的,特别是对于创业者而言,这不是一个好消息。创业者大部分都是小公司,无论多么先进的技术,一旦市场成熟,目前的互联网大鳄公司都可以迅速投入数倍于你的资金,在非常短的时间内模仿你,超过你,压垮你。

而且,目前全世界范围内,也已经有多家物联网平台已经初具规模,比如Amazon Web 服务、Microsoft Azure、ThingWorx 物联网平台、IBM 的沃森、思科物联网云连接、Salesforce IoT 云、Oracle 集成云以及 GE Predix。

因此,物联网行业的创业者应该处理好两个问题。

首先,科技行业想突破垄断,对于微软和IBM这样的大企业而言,是技术积累。对于我们这样的个人或小团队而言,最好的方法是缩小目标客户群体,专注于某一个具体的领域或者攻关一项技术去解决某一个具体的问题。主动缩小目标客群的好处就是大企业不容易来抢市场,而你我们相对容易找到目标客户,最终说服他们买你的产品。

其次,以热门概念 *** 作以达到融资目的,而从不关心成本和收入是最错误的做法。

总结来看,就是组建一个相对小型的团队来维护一款小产品或者一个项目,这样可能反而容易成功,比如团队或项目被大公司收购。

如果你只是想成为一个工作体面收入又高的技术工作者和相关从业者,有一条相对明确的职业发展方向可以借鉴:学Java,去一家当地比较有名的计算机类企业应聘;取得一定成绩后,跳槽至国内一线物联网公司;3-5年后,有机会跳槽去国际一线企业在华公司应聘,如前面所说的这几个大型的物联网平台。如果在继续在里面服务几年,等到物联网技术真正实现商业化爆炸的那一天,你绝对已经可以斩钉截铁向别人介绍说:你好,我是物联网行业的资深行业顾问!就像我们前文提到的《物联网时代》作者马切伊先生一样。

就算不完全复制这条路,普通人想要搭上物联网这班车也不是没有可能的。毕竟,物联网的范围其实极其广泛。无论是大数据分析师、GPS定位还是井下探测,都可以算是物联网的一部分。只不过,程序猿是物联网现阶段发展时期,需求最大平均工资最高的工种而已。

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物联网是新一代信息技术的重要组成部分,也是“信息化”时代的重要发展阶段。其英文名称是:“Internet of things(IoT)”。顾名思义,物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思:其一,物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;其二,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通信,也就是物物相息。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术,广泛应用于网络的融合中,也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展,与其说物联网是网络,不如说物联网是业务和应用。因此,应用创新是物联网发展的核心,以用户体验为核心的创新20是物联网发展的灵魂。
基本信息
中文名:物联网
英文名:Internet of Things
首次提出:Kevin Ashton教授
核心:物物相联领域
权威媒体:物媒体 iwumeiti
缩写:IOT
起源
1991年美国麻省理工学院(MIT)的Kevin Ash-ton教授首次提出物联网的概念。
1995年比尔盖茨在《未来之路》一书中也曾提及物联网,但未引起广泛重视。
1999年美国麻省理工学院建立了“自动识别中心(Auto-ID)”,提出“万物皆可通过网络互联”,阐明了物联网的基本含义。早期的物联网是依托射频识别(RFID)技术的物流网络。
2004年日本总务省(MIC)提出u-Japan计划,该战略力求实现人与人、物与物、人与物之间的连接,希望将日本建设成一个随时、随地、任何物体、任何人均可连接的泛在网络社会。
2005年11月17日,在突尼斯举行的信息社会世界峰会(WSIS)上,国际电信联盟(ITU)发布《ITU互联网报告2005:物联网》,引用了“物联网”的概念。物联网的定义和范围已经发生了变化,覆盖范围有了较大的拓展,不再只是指基于RFID技术的物联网。
2006年韩国于确立了u-Korea计划,该计划旨在建立无所不在的社会(ubiquitous society),在民众的生活环境里建设智能型网络(如IPv6、BcN、USN)和各种新型应用(如DMB、Telematics、RFID),让民众可以随时随地享有科技智慧服务。2009年韩国通信委员会出台了《物联网基础设施构建基本规划》,将物联网确定为新增长动力,提出到2012年实现“通过构建世界最先进的物联网基础实施,打造未来广播通信融合领域超一流信息通信技术强国”的目标。
2009年欧盟执委会发表了欧洲物联网行动计划,描绘了物联网技术的应用前景,提出欧盟政府要加强对物联网的管理,促进物联网的发展。
2009年1月28日,IBM首次提出“智慧地球”概念,建议新政府投资新一代的智慧型基础设施。当年,美国将新能源和物联网列为振兴经济的两大重点。
2009年8月,温家宝总理在无锡视察时提出“感知中国”,无锡市率先建立了“感知中国”研究中心,中国科学院、运营商、多所大学在无锡建立了物联网研究院。物联网被正式列为国家五大新兴战略性产业之一,写入了十一届全国人大三次会议政府工作报告,物联网在中国受到了全社会极大的关注。
定义
物联网的概念最早出现于比尔盖茨1995年《未来之路》一书,在《未来之路》中,比尔盖茨已经提及Internet of Things的概念,只是当时受限于无线网络、硬件及传感设备的发展,并未引起世人的重视。
1998年,美国麻省理工大学(MIT)创造性地提出了当时被称作EPC系统的“物联网”的构想;1999年,美国Auto-ID首先提出“物联网”的概念,称物联网主要是建立在物品编码、RFID技术和互联网的基础上。
2005年,ITU发布了《ITU互联网报告2005:物联网》,综合二者内容,正式提出“物联网”的概念,包括了所有物品的联网和应用。目前较为公认的物联网的定义是:通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通讯,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
物联网的英文名称是Internet Of Things,那么它和互联网之间又是什么关系呢?实际上,物联网的概念来自于对互联网的类比,根据物联网与互联网的关系分类,不同专家学者对物联网给出了各自的定义,可归纳为如下四种类型:
1、物联网是传感网,不接入互联网
有专家认为,物联网就是传感网,只是给人们生活环境中的物体安装传感器,这些传感器可以更好地帮助我们认识环境,这个传感器网不接入互联网络,例如上海浦东机场的传感器网络,其本身并不接入互联网,却号称是中国第一个物联网。物联网与互联网的关系是相对独立的两张网。
2、物联网是互联网的一部分
物联网并不是一张全新的网,实际上早就存在了,它是互联网发展的自然延伸和扩张,是互联网的一部分。互联网是可包容一切的网络,将会有更多的物品加入到这张网中。也就是说,物联网包含于互联网之内。
3、物联网是互联网的补充网络
我们通常所说的互联网是指人与人之间通过计算机结成的全球性的网络,服务于人与人之间的信息交换。而物联网的主体则是各种各样的物品,通过物品间传递信息从而达到最终服务于人的目的,两张网的主体不同。所以物联网是互联网的扩展和补充,物联网与互联网是相对平等的两张网。如果把互联网比作是人类信息交换的动脉,那么物联网就是毛细血管,两者相互连通,是互联网的有益补充。
4、物联网是未来的互联网
从宏观概念上讲,未来的物联网将使人置身于无所不在的网络之中,在不知不觉中,人可以随时随地与周围的人或物进行信息的交换,这时,物联网也就等同于泛在网络,或者说未来的互联网。物联网、泛在网络、未来的互联网,他们的名字虽然不同,但表达的都是同一个愿景,那就是人类可以随时、随地、使用任何网络、联系任何人或物,以达到信息交换的自由。
四种概念的界定都有其可取之处,也有不足之处。从狭义的角度看,只要是物品之间通过传感网络连接而成的网络,不论是否接入互联网,都应算是物联网的范畴。从广义角度看,物联网不仅局限于物与物之间的信息传递,还将和现有的电信网络实现无缝融合,最终形成人与物无所不在的信息交换,形成泛在网络。
事实上,物联网与互联网的关系是相对独立的两张网,只不过两者在数据传输技术上有一定的共性而已。在电话网和互联网应用中,我们希望所有的人、计算机等是互联互通的。然而物联网则不同,一个太湖水质监测系统和中石油的物流系统可以毫无关系。这就是IBM公司提出智慧地球概念时,强调其垂直行业应用的原因。所以,物联网是基于对物可控、可管理技术的一个个互不相连的专用网络的统称。目前,国际上习惯将其称为“泛在网络”,实际上就是要与互联网有所区别。
组成部分
物联网很早就被用于生产与生活之中,但是应用范围十分有限,再有就是单一应用较多,综合应用较少,直接使用较多计算优化较少。IBM提出的智慧地球的概念就是要更大范围更深层次地建设和利用物联网。物联网本质上是一个信号采集和处理的网络。物联网利用各种传感器或人为设置的各种身份识别码,把物质世界中的各种信息变为电信号,电信号通过电信网络传送到计算机处理系统和显示系统,经过计算机处理后的数据存储备查,在必要时计算机将发出报警信号或者控制信号,报警信号或者控制信号由通信网络送到指定的地方报警,或由指定预设装置执行控制。
1、传感器
传感器是一种物理装置或生物器官,能够探测、感受外界的信号、物理条件(如光、热、湿度)或化学组成(如烟雾),并将探知的信息传递给其他装置或器官。
传感器在日常生活生产中很常见,它可以把一些物理量的变化变为电信号的变化。例如话筒和喇叭就是一对语音传感器。除日常会用到的传感器之外,传感器还有很多种类。这些传感器很少被用到,因而它们的价格很高,正是这个原因阻碍了物联网络的发展。传感器可以是声、光、压力、震动、速度、重量、密度、硬度、湿度、温度、图像、语音、电波、化学;或者是气体的流速、流量、气压、成分;或是液体的流速、流量、成分;或是固体的数量、重量、硬度等。
2、电子标签(ID)
电子标签是上个世纪新发展起来的技术,已经获得了很多应用,例如超市用于标识商品的条形码。现有的电子标签有条形码、二维码、磁卡、接触式IC卡、非接触卡、射频识别(RFID)。
射频识别即RFID(Radio Frequency IDentification)技术,又称电子标签、无线射频识别,是一种通信技术,可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据,而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。
3、电信网络
电信网络是电信系统的公共设施,是指在两个和多个规定的点间提供连接,以便在这些点间建立电信业务和信息的节点与链路的集合。
电信网络早已为人类所使用,现在使用最多的有语音、文字、音乐、、图像等各种信息传输。物联网的信息传送有其独特的地方,与日常使用的语音、文字、音乐、、图像传输相比,物联网的信息传输更多的是小数据量的传输和特大数据量的传输。小到每月只发送几个bit,如煤气抄表;大到连续不间断的发送大幅图像,如交通监视,而中等数据量的信息传送却比较少见。这对通信提出了新的要求,为实现高效率物联网通信,需要通信行业做出新的标准和新型接入设备,以适应物联网各种通信的需要。现有的通信网络有电缆、光缆、微波、蓝牙、红外、WiFi、WINMX、移动通信(2G、3G、4G)、卫星。
4、数据处理
物联网采集到的数据是为了各种不同的目的,为满足不同需求这些数据需要经过计算机的数据处理。这些处理常常包括汇总求和、统计分析、阀值判断、专业计算、数据挖掘。
5、显示系统
物联网采集到的图像和信息常常需要直接显示或是经过计算后显示到计算机或者大屏幕上,常见的显示状况有图像、图表、曲线。
6、报警系统
物联网采集到的信息常常需要直接报警或是经过计算机处理后报警,常见的报警形式有声、光、电(电话、短信)。当所选参数偏离预先设定的限度值时能进行报警的系统。
7、控制执行系统
有一些物联网不仅被要求采集信号、处理信号、存储信号,还被要求发出控制指令,经过网络指挥指定的预设执行装置,通过指定预设执行装置的指令执行行动以达到控制目的。
产业链
一、设备制造商
二、系统集成商
三、网络运营商
四、平台供应商
应用领域
物联网应用涉及国民经济和人类社会生活的方方面面,因此,“物联网”被称为是继计算机和互联网之后的第三次信息技术革命。信息时代,物联网无处不在。由于物联网具有实时性和交互性的特点,因此,物联网的应用领域主要有如下 。
1、城市管理
(1)智能交通(公路、桥梁、公交、停车场等)
物联网技术可以自动检测并报告公路、桥梁的“健康状况”,还可以避免过载的车辆经过桥梁,也能够根据光线强度对路灯进行自动开关控制。在交通控制方面,可以通过检测设备,在道路拥堵或特殊情况时,系统自动调配红绿灯,并可以向车主预告拥堵路段、推荐行驶最佳路线。在公交方面,物联网技术构建的智能公交系统通过综合运用网络通信、GIS地理信息、GPs定位及电子控制等手段,集智能运营调度、电子站牌发布、IC卡收费、ERP(快速公交系统)管理等于一体。通过该系统可以详细掌握每辆公交车每天的运行状况。另外,在公交候车站台上通过定位系统可以准确显示下一趟公交车需要等候的时间;还可以通过公交查询系统,查询最佳的公交换乘方案。
停车难的问题在现代城市中已经引发社会各界的热烈关注。通过应用物联网技术可以帮助人们更好地找到车位。智能化的停车场通过采用超声波传感器、摄像感应、地感性传感器、太阳能供电等技术,第一时间感应到车辆停入,然后立即反馈到公共停车智能管理平台,显示当前的停车位数量。同时将周边地段的停车场信息整合在一起,作为市民的停车向导,这样能够大大缩短找车位的时间。
(2)智能建筑(绿色照明、安全检测等)
通过感应技术,建筑物内照明灯能自动调节光亮度,实现节能环保,建筑物的运作状况也能通过物联网及时发送给管理者。同时,建筑物与GPs系统实时相连接,在电子地图上准确、及时反映出建筑物空间地理位置、安全状况、人流量等信息。
(3)文物保护和数字博物馆
数字博物馆采用物联网技术,通过对文物保存环境的温度、湿度、光照、降尘和有害气体等进行长期监测和控制,建立长期的藏品环境参数数据库,研究文物藏品与环境影响因素之间的关系,创造最佳的文物保存环境,实现对文物蜕变损坏的有效控制。
(4)古迹、古树实时监测
通过物联网采集古迹、古树的年龄、气候、损毁等状态信息。及时作出数据分析和保护措施。在古迹保护上实时监测能有选择地将有代表性的景点图像传递到互联网上,让景区对全世界做现场直播,达到扩大知名度和广泛吸引游客的目的。另外,还可以实时建立景区内部的电子导游系统。
(5)数字图书馆和数字档案馆
使用RFID设备的图书馆/档案馆,从文献的采访、分编、加工到流通、典藏和读者证卡,RFD标签和阅读器已经完全取代了原有的条码、磁条等传统设备。将RFID技术与图书馆数字化系统相结合,实现架位标识、文献定位导航、智能分拣等。应用物联网技术的自助图书馆,借书和还书都是自助的。借书时只要把身份z或借书卡插进渎卡器里,再把要借的书在扫描器上放一下就可以了。还书过程更简单,只要把书投进还书口,传送设备就自动把书送到书库。同样通过扫描装置,工作人员也能迅速知遭书的类别和位置以进行分拣。
2、数字家庭
如果简单地将家庭里的消费电子产品连接起来,那么只是—个多功能遥控器控制所有终端,仅仅实现了电视与电脑、手机的连接,这不是发展数字家庭产业的初衷。只有在连接家庭设备的同时,通过物联网与外部的服务连接起来,才能真正实现服务与设备互动。有了物联网,就可以在办公室指挥家庭电器的 *** 作运行,在下班回家的途中,家里的饭菜已经煮熟,洗澡的热水已经烧好,个性化电视节目将会准点播放;家庭设施能够自动报修;冰箱里的食物能够自动补货。
3、定位导航
物联网与卫星定位技术、GSM/GPRS/CDMA移动通讯技术、GIS地理信息系统相结合,能够在互联网和移动通信网络覆盖范围内使用GPs技术,使用和维护成本大大降低,并能实现端到端的多向互动。
4、现代物流管理
通过在物流商品中植入传感芯片(节点),供应链上的购买、生产制造、包装/装卸、堆栈、运输、配送/分销、出售、服务每—个环节都能无误地被感知和掌握。这些感知信息与后台的GIS/GPS数据库无缝结合,成为强大的物流信息嘲络。
5、食品安全控制
食品安全是国计民生的重中之重。通过标签识别和物联网技术,可以随时随地对食品生产过程进行实时监控,对食品质量进行联动跟踪,对食品安全事故进行有效预防,极大地提高食品安全的管理水平。
6、零售
RFID取代零售业的传统条码系统(Barcode),使物品识别的穿透性(主要指穿透金属和液体)、远距离以及商品的防盗和跟踪有了极大改进。
7、数字医疗
以RFID为代表的自动识别技术可以帮助医院实现对病人不问断地监控、会诊和共享医疗记录,以及对医疗器械的追踪等。而物联网将这种服务扩展至全世界范围。RFID技术与医院信息系统(HIS)及药品物流系统的融合,是医疗信息化的必然趋势。
8、防入侵系统
通过成千上万个覆盖地面、栅栏和低空探测的传感节点,防止入侵者的翻越、偷渡、恐怖袭击等攻击性入侵。上海机场和上海世界博览会已成功采用了该技术。
据预测,到2035年前后。中国的物联网终端将达到数千亿个。随着物联网的应用普及,形成我国的物联网标准规范和核心技术,成为业界发展的重要举措。解决好信息安全技术,是物联网发展面临的迫切问题。
中国发展
基本介绍
物联网在中国迅速崛起得益于我国在物联网方面的几大优势。
第一,我国早在1999年就启动了物联网核心传感网技术研究,研发水平处于世界前列;
第二,在世界传感网领域,我国是标准主导国之一,专利拥有量高;
第三,我国是能够实现物联网完整产业链的国家之一;
第四,我国无线通信网络和宽带复盖率高,为物联网的发展提供了坚实的基础设施支持;
第五,我国已经成为世界第二大经济体,有较为雄厚的经济实力支持物联网发展。
感知中国
2009年8月上旬温家宝总理在无锡视察时指出,“要在激烈的国际竞争中,迅速建立中国的传感信息中心或‘感知中国’中心”。为认真贯彻落实总理讲话精神,加快建设国家“感知中国”示范区(中心),推动我国传感网产业健康发展,引领信息产业第三次浪潮,培育新的经济增长点,增强可持续发展能力和可持续竞争力,无锡市委、市政府迅速行动起来,专门召开市委常委会和市政府常务会议进行全面部署,精心组织力量,落实有力措施,全力以赴做好建设国家“感知中国”示范区(中心)的相关工作。
高校研究
物联网在中国高校的研究,当前的聚焦点在北京邮电大学和南京邮电大学。作为“感知中国”的中心,无锡市2009年9月与北京邮电大学就传感网技术研究和产业发展签署合作协议,标志中国“物联网”进入实际建设阶段。协议声明,无锡市将与北京邮电大学合作建设研究院,内容主要围绕传感网,涉及光通信、无线通信、计算机控制、多媒体、网络、软件、电子、自动化等技术领域,此外,相关的应用技术研究、科研成果转化和产业化推广工作也同时纳入议程。
为积极参与“感知中国”中心及物联网建设的科技创新和成果转化工作,保持、扩大学校在物联网研究领域的优势。南京邮电大学召开物联网建设专题研讨会,及时调整科研机构和专业设置,新成立了物联网与传感网研究院、物联网学院。2009年9月10日,全国高校首家物联网研究院在南京邮电大学正式成立。新华日报记者探访了南邮的“无线传感器网络研究中心”,这里的研究者与“物联网”打交道已有五六年。在实验室,一些“物联网”产品已经初见雏形。此外,南邮还有系列举措推进物联网建设的研究:设立物联网专项科研项目,鼓励教师积极参与物联网建设的研究;启动“智慧南邮”平台建设,在校园内建设物联网示范区等。
世界第一块工业物联网芯片
2012年由重庆邮电大学研发的全球首款支持三大国际工业无线标准的物联网核心芯片——渝“芯”一号(uz/cy2420)在渝正式发布,标志着我国在工业物联网技术领域达到了世界领先水平,为我国掌握物联网核心技术的国际竞争话语权奠定了坚实基础,对加快推进工业化与信息化的深度融合具有重要意义。
我国第一家高校物联网工程学院
2010年6月10日,江南大学为进一步整合相关学科资源,推动相关学科跨越式发展,提升战略性新兴产业的人才培养与科学研究水平,服务物联网产业发展,江南大学信息工程学院和江南大学通信与控制工程学院合并组建成立“物联网工程学院”,也是全国第一个物联网工程学院。
2012年6月,教育权威数据在物联网爱好者论坛建立开设物联网工程专业的物联网学校查询系统,专为物联网工程专业学生服务,方便大家查询开设物联网工程专业院校。
科技园
2011年4月,长安大学为加快建设特色鲜明的大学,推动陕西省(国家物联网中心)相关学科跨越式发展,推动地方经济,服务物联网产业发展,长安大学和西安浐灞生态区共建长安大学科技园”,也是全国第一个拥有直接服务于物联网板块的国家级大学科技园。
项目描述:占地面积80亩,建筑面积130000平方米,长安大学联合具有较强技术转化实力的企业打造物联网产业园区,依托西安地区科研综合实力和人才优势,重点发展超高频RFID、高端传感器的研发及技术转换转让,打造物联网器件集散、物联网行业应用解决方案集聚、物联网产品展示以及研发办公、商业配套。
目标招商企业(项目):项目主要吸引物联网集成技术、软件开发及产品销售企业入区经营;吸引智能物流、环保、交通、电网、安防、家居等六个主要门类的研发服务类企业和项目入园。
开源项目
开源软件无线电技术对无线电的行行业业影响颇深,对物联网的研究也不例外。GNU Radio 是免费的软件开发工具套件。它提供信号运行和处理模块,用它可以在易制作的低成本的射频(RF)硬件和通用微处理器上实现软件定义无线电。这套套件广泛用于业余爱好者,学术机构和商业机构用来研究和构建无线通信系统。GNU Radio的应用主要是用 Python 编程语言来编写的。但是其核心信号处理模块是C++在带浮点运算的微处理器上构建的。因此,开发者能够简单快速的构建一个实时、高容量的无线通信系统。尽管其主要功用不是仿真器,GNU Radio 在没有射频 RF 硬件部件的境况下支持对预先存储和(信号发生器)生成的数据进行信号处理的算法的研究。
政府措施
中国将采取四大措施支持电信运营企业开展物联网技术创新与应用。这些措施包括:
突破物联网关键核心技术,实现科技创新。同时结合物联网特点,在突破关键共性技术时,研发和推广应用技术,加强行业和领域物联网技术解决方案的研发和公共服务平台建设,以应用技术为支撑突破应用创新。
制订中国物联网发展规划,全面布局。重点发展高端传感器、MEMS、智能传感器和传感器网节点、传感器网关;超高频RFID、有源RFID和RFID中间件产业等,重点发展物联网相关终端和设备以及软件和信息服务。
推动典型物联网应用示范,带动发展。通过应用引导和技术研发的互动式发展,带动物联网的产业发展。重点建设传感网在公众服务与重点行业的典型应用示范工程,确立以应用带动产业的发展模式,消除制约传感网规模发展的瓶颈。深度开发物联网采集来的信息资源,提升物联网的应用过程产业链的整体价值。
加强物联网国际国内标准,保障发展。做好顶层设计,满足产业需要,形成技术创新、标准和知识产权协调互动机制。面向重点业务应用,加强关键技术的研究,建设标准验证、测试和仿真等标准服务平台,加快关键标准的制定、实施和应用。积极参与国际标准制定,整合国内研究力量形成合力,推动国内自主创新研究成果推向国际。
专项资金
权威人士日前向记者表示,首批5亿元物联网专项基金申报工作已启动,共有600多家企业申报。工信部已筛选出100多家符合条件的企业。物联网专项基金总计50亿元,预计5年内发放完毕。
工信部、财政部4月联合出台物联网专项基金相关管理办法。该基金将重点支持技术研发类、产业化类、应用示范与推广类和标准研制与公共服务类四大项目。已形成基本齐全的物联网产业体系,网络通信相关技术和产业支持能力与国外差距相对较小,但传感器、RFID (无线射频技术)等感知端制造产业、高端软件与集成服务与国外差距相对较大。我国大陆共有450余家从事敏感元件及传感器生产厂家,但外资企业占67%。 据透露,申请首批物联网专项基金企业多为中资企业。通过物联网专项基金引导,有关部门希望培育技术创新能力强,具有自主知识产权、自主品牌和国际竞争力的大企业,加快产业培育和发展。
三角平台
中国物联网校企联盟基于自身拥有的庞大行业及高校资源,打造出中国物联网共赢圈--三角平台。在这里有三种角色:学生/待业、教师/高校、企业/猎头。任何想要了解或者涉足物联网的人员,在这里都可以找到定位和需求。利用先进的物联网理念和让大家都可以获利的目标,中国物联网校企联盟希望可以在中国营造一个良好、健康、可持续发展的物联网氛围。
从业证书
物联网工程师证书是根据国家工信部门要求颁发的一类物联网专业领域下工业和信息化领域急需紧缺人才证书。
该证书被划分为5个方向:
物联网工程师、节能环保工程师、物联网系统工程师、智能电网工程师、智能物流工程师。
用途和问题
用途范围
物联网用途广泛,遍及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、环境监测、路灯照明管控、景观照明管控、楼宇照明管控、广场照明管控、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域。


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