物联网技术怎么实现？

物联网的技术原理

事实上，物联网的原理是在计算机互联网的基础上，利用RFID、无线数据通信技术，构建覆盖全球数万座建筑的物联网。在这个网络中，建筑物（物品）之间可以在不需要人工干预的情况下进行通信。其实质是利用射频自动识别技术，通过计算机互联网实现物品之间的自动识别和信息的互联与共享。

物联网的核心技术还在云计算中，云计算是物联网实现的核心。物联网的三个关键技术和领域包括：传感器技术、RFID标签技术、嵌入式系统技术。领域：公共事务管理(节能环保、交通管理等)、公共社会服务(医疗健康、家居建筑、金融保险等)、经济发展(能源电力、物流零售等)。

传感器技术是计算机应用中的一项关键技术，将传输线上的模拟信号转化为可由计算机处理的数字信号。

RFID，即射频识别，是一种集射频技术和嵌入式技术于一体的集成技术，在不久的将来将广泛应用于自动识别和货物物流管理。

嵌入式系统技术是集计算机软件、计算机硬件、传感器技术、集成电路技术和电子应用技术为一体的复杂技术。

物联网使用场景，主要体现在几个步骤：采集、传输、计算、展示

物联网终端采集数据，将数据传送给服务器，服务器存储和处理数据，并将数据显示给用户。

例如，自行车是共享的，前向过程是自行车获取GPS位置数据，通过2G网络向服务器报告，服务器记录自行车位置信息，用户在APP终端查看自行车位置。反向处理是用户向服务器发出解锁请求，服务器通过2G网络向自行车发送解锁指令，自行车执行解锁指令。

物联网的大大小小的应用都是基于正向数据采集和反向指令控制实现的。

传输模式的选择：取决于距离和功耗

物联网的联网方式：

近距离低功耗，带BLE或ZigBee。

远距离低功耗，NB-IoT或2G

近距离大数据，带WiFi

大数据远程，使用4G网络

关于网络布局：

远距离传输比短距离传输更昂贵，功耗更高。合理使用远距离和远距离配置可以有效降低物联网终端的成本。

例如，原始共享自行车被2G网络解锁，需要数据的长连接或下行短消息解锁，功耗高，下载的共享自行车丢弃了远程解锁，直接使用手机的蓝牙解锁自行车，节省数据流，降低功耗，本发明还可以提高解锁速度，剩余能量电动自行车智能充电站也是物联网的高科技产品，采用最新的窄带通信技术引领电动自行车充电设备的技术高度。

云服务设计

物联网的云服务器和应用程序设计与I互联网基本一致，Java、PHP和ASP可用于物联网的后台处理。

移动互联网是“人-服务器-人”的框架，物联网是"物-服务器-人"的框架，两者是相同的，物联网终端设备也采用TCP、>

总结简图

物联网产生大数据,大数据助力物联网
大数据时代已经来临。传感器、RFID等的大量应用,电脑、摄像机等设备和智能手机、平板电脑、可穿戴设备等移动终端的迅速普及,促使全球数字信息总量的急剧增长。物联网是大数据的重要来源,随着物联网在各行各业的推广应用,每秒钟物联网上都会产生海量数据。

数据是资源、财富。大数据分析已成为商业的关键元素,基于数据的分析、监控、信息服务日趋普遍。在各行各业中,数据驱动的企业越来越多,他们须实时吸收数据并对之进行分析,形成正确的判断和决策。大数据正成为IT行业全新的制高点,而基于应用和服务的物联网将推动大数据的更广泛运用。
由于物联网数据具有非结构化、碎片化、时空域等特性,需要新型的数据存储和处理技术。而大数据技术可支持物联网上海量数据的更深应用。物联网帮助收集来自感知层、传输层、平台层、应用层的众多数据,然后将这些海量数据传送到云计算平台进行分析加工。物联网产生的大数据处理过程可以归结为数据采集、数据存储和数据分析三个基本步骤。数据采集和存储是基本功能,而大数据时代真正的价值蕴含在数据分析中。物联网数据分析的挑战还在于将新的物联网数据和已有的数据库整合。
物联网上的大数据应用空间广阔,大数据和物联网结合充满无限可能。随着物联网、互联网、移动互联网、智能终端、大屏显示系统、云计算平台等的联合应用,物联网上的大数据可帮助人们建立智能监控模型、智能分析模型、智能决策模型等应用,深刻改变人们的生活。
智慧城市是物联网最大的应用领域,而智慧农业、智能家居、智慧物流、智能安防中的视频信息处理、智慧交通中的交通实时诱导、智慧环保中的环境监测等物联网领域都是大数据应用的“用武之地”。如:在环境监测方面,传感器借助物联网传递信息到互联网平台或移动互联网平台,实时监控环境变化。通过环境监控模型,对收集到的海量环境数据进行分析,发现环境指标变化的异常点,帮助环保部门提前预测某地环境的变化情况,对环境指标偏离正常指标值的,提前发出环境污染预警。而智能制造或“工业互联网”更是未来大数据和物联网美妙结合的经典案例。在行业应用方面,大数据和物联网的结合也会“擦出火花”。如:邮政服务可通过大数据和物联网转型为“邮政物联网”。邮政网络可配备低成本传感器,极大地增强邮政运营商收集有价值数据的能力。这个庞大的新数据来源可帮助邮政运营商提升运营能力,改善客户服务,创造新产品和服务,并为更有效率的决策提供支持。
物联网的价值在于其数据。物联网带来了突破性的技术进步,但管理大数据的问题也变得更加突出,需相关信息通信技术鼎力支撑。如:数据产生、捕捉、传递和分析,需快捷、稳定、可靠的广域网络,3G、4G、WiFi等无线通信技术应不断优化,以支持物联网及各传感器节点感知信息能力、传输能力、信息处理和存储能力等的全面提升。
物联网产生大数据,大数据助力物联网。由物联网引发的大数据潮流还将助推云计算等信息通信新技术的融合发展。

物联网体系结构分为感知层、网络层和应用层这三层，物联网是指通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息，与互联网结合形成的一个巨大网络。

物联网（InternetofThings，缩写：IoT）是基于互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能行使独立功能的普通物体实现互联互通的网络。其应用领域主要包括运输和物流、工业制造、健康医疗、智能环境（家庭、办公、工厂）等，具有十分广阔的市场前景。最初在1999年提出：即通过射频识别（RFID）(RFID+互联网）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备，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。简而言之，物联网就是“物物相连的互联网”。中国物联网校企联盟将物联网的定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说，当下涉及到信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。

物联网四层体系结构及作用

1、感知层

感知层是物联网发展和应用的基础。感知层相当于物联网的皮肤和五官，完成识别物体、采集信息的任务。感知层包括二维码标签和识读器、RFID标签和读/写器、摄像头、GPS、各种传感器、视频摄像头、终端、传感器网络等数据采集设备。也包括数据接入到网关之前的传感器网络。RFID技术、传感和控制技术、短距离无线通信技术是感知层涉及的主要技术。

2、接入层

接入层由末梢节点和接入网关（Access Gateway）组成，完成应用末梢各节点信息的组网控制和信息汇集，或完成向末梢节点下发信息的转发等功能。这些末梢节点构成了末梢网络或传感网（由大量各类传感器节点组成的自治网络）。

3、网络层

网络层相当于物联网的神经中枢和大脑，实现信息传递和处理。网络层包括通信与互联网的融合网络、网络管理中心、信息中心和智能处理中心等，网络层将感知层和接入层获取的信息进行传递和处理。网络层也包括信息存储查询、网络管理等功能。

4、应用层

应用层相当于物联网的“社会分工”，即与行业需求结合，实现广泛智能化。应用层是物联网与行业专业技术的深度融合，与行业需求结合，实现行业智能化，这类似于人的社会分工，最终构成人类社会。

物联网技术架构的最底层是感知技术，也是物联网获取信息和实现物体控制的首要环节。物联网的技术体系框架包括感知层技术、网络层技术、应用层技术和公共技术。
1 感知层：数据采集与感知主要用于采集物理世界中发生的物理事件和数据，包括各类物理量、标识、音频、视频数据。物联网的数据采集涉及传感器、RFID、多媒体信息采集、二维码和实时定位等技术。传感器网络组网和协同信息处理技术实现传感器、RFID 等数据采集技术所获取数据的短距离传输、自组织组网以及多个传感器对数据的协同信息处理过程。
2 网络层：实现更加广泛的互联功能，能够把感知到的信息无障碍、高可靠性、高安全性地进行传送，需要传感器网络与移动通信技术、互联网技术相融合。经过十余年的快速发展，移动通信、互联网等技术已比较成熟，基本能够满足物联网数据传输的需要。
3应用层：应用层主要包含应用支撑平台子层和应用服务子层。其中应用支撑平台子层用于支撑跨行业、跨应用、跨系统之间的信息协同、共享、互通的功能。应用服务子层包括智能交通、智能医疗、智能家居、智能物流、智能电力等行业应用。
4 公共技术：公共技术不属于物联网技术的某个特定层面，而是与物联网技术架构的三层都有关系，它包括标识与解析、安全技术、网络管理和服务质量(QoS)管理。

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