什么是物联网，其发展现状如何

说到物联网，肯定是要与当今发展迅速的信息技术关联到一块，物联网是新一代信息技术的重要组成部分之一，同时也是当前快速发展的信息化时代的重要发展内容及阶段，它的英文名字是：Internet of things(IoT)，解释也可以通俗易懂点，就是物物相连的互联网组成了物联网。物联网凭借着只能感知、部分识别技术、通信感知技术等等技术广泛的应用于各种网络应用中，这样的发展也被称为世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网的核心是应用创新能力。所以把握好了用户的感受，以用户为核心那么物联网技术必定会有非常好的前景。
其实物联网技术不是对现在的技术加以翻新革命，而是通过对现有相关技术的综合运用，目前有很多大学已经开设了物联网相关专业，其实物联网专业是一个比较混杂的学科，涉及到计算机课程、通信技术课程、电子技术课程、测控技术课程等专业性较强的专业基础知识，可能有的学校会开设一些管理学和软件开发等方面的课程知识。相关专业也开设了有6-7年左右了，很多学校也专门制定了物联网人才培养方案，学生需要学习包括基础课程、计算机系列课程、信息与通信技术、数模电技术、物联网技术及应用、物联网安全、嵌入式等等相关技术，另外做物联网开发、IT开发的人员，都需要对外语能力有一定要求，因为很多产品芯片资料都是外文的，需要保证可以读得懂才行。另外，因为物联网专业是们交叉学科，涉及到的技术非常多，所以在本科阶段如果想深入学习这些知识的话难度很大，所以面对找工作来说不仅要求学历，而且技术深度专业方向、应用能力都是企业用人的标准。
物联网将是下一个推动世界高速发展的“重要生产力”，是继通信网之后的另一个万亿级市场。业内专家认为，物联网一方面可以提高经济效益，大大节约成本。我国也正在高度关注、重视物联网的研究，工业和信息化部会同有关部门，在新一代信息技术方面正在开展研究，以形成支持新一代信息技术发展的政策措施。
随着物联网技术的不断发展和市场规模的不断扩大，其已经成为全球各国的技术及产业创新的重要战略。美国提出“智慧地球”概念，引发全球物联网关注热潮，将物联网上升为国家创新战略的重点之一。先进的硬件设计制造技术，已经趋于完善的通信互联网络均为物联网的发展创造了良好的条件。目前，美国已经开始在工业、农业、军事、医疗、环境监测、建筑、空间和海洋探索等领域开展物联网应用积累。
我国就物联网发展也做出了多项国家政策及规划，推进物联网产业体系不断完善。《物联网“十二五”发展规划》、《关于推进物联网有序健康发展的指导意见》、《关于物联网发展的十个专项行动计划》，以及近期颁发的《中国制造2025》等多项政策不断出台，并指出“掌握物联网关键核心技术，基本形成安全可控、具有国际竞争力的物联网产业体系，成为推动经济社会智能化和可持续发展的重要力量。”在物联网发展热潮以及相关政策的推动下，我国物联网产业将持续保持高速增长态势，虽然增长率近年略有下降，但仍保持在23%以上的增长速度，到2015年，我国物联网产业规模已经超过7500亿元。预计未来几年，我国物联网产业将呈加速增长态势，预计到2020年，我国物联网产业规模超过15000亿元。
我国目前在物联网应用中的工业、医疗、交通、金融以及安防等方面都得到了相应的发展。当今很多的产品其实都离不开物联网技术，比如我们身边的共享单车、进出地铁站需要刷卡的射频技术、手机移动端的考勤管理软件、小米的智能家居产品等等都是物联网技术的产品。物联网产品就在我们身边，未来只要有人生存的地方就必定会有嵌入式产品、物联网产品存在，这些产品与人类是脱离不了的。
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（1）分散控制系统DCS与集散控制系统TDCS是集4C（Communication，Computer，
Control、CRT）技术于一身的监控技术。
（2）从上到下的树状拓扑大系统，其中通信（Communication）是关键。
（3）PID在中断站中，中断站联接计算机与现场仪器仪表与控制装置。
（4）是树状拓扑和并行连续的链路结构，也有大量电缆从中继站并行到现场仪器仪表。
（5）模拟信号，A/D—D/A、带微处理器的混合。
（6）一台仪表一对线接到I/O，由控制站挂到局域网LAN（7）DCS是控制（工程师站）、 *** 作（ *** 作员站）、现场仪表（现场测控站）的3级结构。
（8）缺点是成本高，各公司产品不能互换，不能互 *** 作，大DCS系统是各家不同的。
（9）用于大规模的连续过程控制，如石化等。
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>大数据在物联网运用中的作用
大数据这一概念早已有之，只是在较长的一段时间里处于沉寂状态。近年来，随着人们意识的增强以及观念的更新，大数据又重回人们的视线，并逐渐成为一股革新浪潮。大数据又名巨量资料，其涉及的数据量规模巨大，以至于无法通过主流工具在短时间内实现撷取与管理。对于这一部分海量、高增长且多样化的信息资产，只有运用更强的洞察力、决策力以及流程优化能力才能发现隐藏在数据背后的规律与价值，而可穿戴设备以及汽车中传感器应用的盛行，标志着大数据应用已经开始延伸到物联网领域。
在物联网中，对大数据技术的应用提出了更高的要求：首先，物联网中的数据量更大。物联网的组成节点除了人和服务器之外，也包括物品、设备、传感网等，数据流源源不断的产生，其数量规模远远大于互联网。其次，物联网中的数据传输速率更高。由于物联网与真实物理世界直接关联，要求实时访问以及控制相应的节点和设备，需要高数据传输速率予以支持。此外，物联网中数据的海量性也必然要求更高的传输速率。再者，物联网中的数据更加多样化。物联网涉及广泛的应用范围，从智能家居、智慧交通、智慧医疗、智慧物流到安防监控等，无一不是物联网的应用范畴。同时，在不同领域、不同行业，也需要面对不同类型和不同格式的数据，这使得物联网中的数据更加多样化。
针对物联网对海量数据的处理与应用需求，万物云开发团队在现有数据立方(DataCube)的基础之上，打造了一个针对智能硬件与物联网应用的大数据服务平台。该平台包括一个硬件数据服务接口，一个平台数据服务逻辑层以及一套面向应用的编程接口。物联网开发团队只需关注硬件及应用，就可通过万物云轻松处理物联网上的大数据。具体而言，万物云拥有如下特性。
丰富多样的应用功能。首先，万物云提供清晰而简明的编程实例、接口文档以及丰富的案例样本代码，以帮助开发者快速开发跨平台物联网应用，并通过社区论坛、微信和微博等社交平台提供全方位的技术支持。同时，万物云平台支持>一、物联网概念 

随着互联网技术、传感器技术和人工智能技术的快速发展，物联网技术也应运而生，物联网技术在各类领域能发挥重要性变革，对解放生产力、提高工作效率和推动规模化生产等方面贡献颇大，特别是在农业领域大有可为。实现智慧农业，必须依靠物联网技术为依托，以智慧平台为核心，立足市场需求，构建生产组织智能化、产品质量溯源化、市场经营网络化为一体的产业体系。

物联网是通过智能传感器、射频识别、激光扫描仪、全球定位系统、遥感等信息传感器设备及系统和其他基于物－物通信模式的短距离自组织网络，按照约定的协议，在物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种巨大智能网络。它是通信网和互联网的扩展应用和网络延伸，主要是实现人与物、物与物的信息交互。
二、物联网四层模型

在信息层面，数据信息经历生成、传输、处理和应用四个阶段，分别对应着物联网的感知识别层、网络构建层、数据处理层和综合应用层。感知识别层是利用感知技术和智能装备对物理世界进行感知识别。网络构建层是按照特定的通信协议搭建各类网络对信息进行传输，以实现物－网互联。数据处理层通过大数据和人工智能技术对网络层采样的数据进行预处理、计算存储和数据挖掘等一系列 *** 作，最大地发挥出信息的生产效能。综合应用层是集成各类技术以实现实时控制、精准管理和科学决策等功能的应用系统，从而改进人的生产方式。各类技术应对不同环境、不同需求独立展开工作，各层面间又是联系紧密，如同链条式协同配合。
感知层作为物联网的“神经末梢”，主要是通过信息感知技术将生活生产各方面映射成数据信息，并能可靠传送到网络层，实现物理世界和信息世界连接起来。信息感知技术是指利用传感器、RFID、GPS和RS等实时实地对农业领域物体进行信息采集和获取。在农业生产现场可以利用无线传感器采集温湿度、光照、溶解氧浓度和农作物长势等参数，利用视频监控设备获取农作物成长现状，利用遥感技术大规模感知农作物表面和环境因素。信息感知层作为物联网的基础，获取大量的数据信息，为信息进一步加工、处理、分析而科学决策和指导生产经营打通“二元”壁垒。

网络层要在感知层和处理层发挥承上启下作用，是以现场总线技术、无线传感器网络技术（WSN）和移动通信技术互为补充的通信网络将传感设备连接“上网”。信息传输技术可分为有线和无线、短距离和长距离，它们有各自特点、应对不同环境、利用不同信道共同组建集成网络体系，以实现高度可靠的信息交流和共享。无线传感器网络成为农业信息传输的“主力军”，通过包括传感器节点、汇聚节点、任务管理节点。大量具有独立处理能力的微型传感器节点布置在监测区域逐跳传输，并路由到汇聚节点，然后通过互联网或卫星抵达任务管理节点，最后用户通过任务管理节点配置和管理传感器网络以实现监测任务发布和数据收集。常见的无线局域网技术有蓝牙、WIFI、ZigBee，无线广域网技术有LPWAN、NB-IOT、4G和5G。特别是以“万物互联”为目标的5G将农业物联网数据传输效率带来“质的跃升”。

处理层是农业物联网的“灵魂”，通过信息处理技术对感知层采集的信息存储和挖掘分析形成预测预警、智能决策、优化控制和疾病诊断等智能模型，从而对农业生产和经营给出科学的指导。农业生产和经营过程中，数据信息是呈指数型爆炸产生，不仅是体量大，而且结构复杂、实时性强、关联度高，必须通过大数据技术处理、存储和管理，才能从海量数据中获取更多的价值。农业大数据技术平台是以Hadoop架构、MapReduce软件模型、其他组件补充的生态软件体系形成的分布式海量数据存储管理、运算处理和分析平台。数据挖掘是指从海量数据中通过算法搜索隐藏的信息关系，主要手段是机器学习、深度学习、计算机视觉等人工智能技术。只要获取隐藏知识，才能帮助决策者做出合理、正确的决定和决策。

应用层是农业物联网的“指挥室”。主要通过感知技术、传输技术、处理技术和设备进行软硬件综合集成，形成智能控制、监控决策、专家系统、物流溯源等等应用。根据生产、经营的和管理不同需求，开发出特定功能的应用，用户通过web端或移动客户端应用实时掌握信息、发出精准控制指令。可以说，先进技术发挥设备的最大生产力，综合应用改变人的工作方式，有利于做出更科学合理决策。

物联网在实际应用上的开展需要各行各业的参与，并且需要国家政府的主导以及相关法规政策上的扶助，物联网的开展具有规模性、广泛参与性、管理性、技术性、物的属性等等特征，其中，技术上的问题是物联网最为关键的问题，亿博物流咨询介绍，物联网技术是一项综合性的技术，是一项系统，目前国内还没有哪家公司可以全面负责物联网的整个系统规划和建设，理论上的研究已经在各行各业展开，而实际应用还仅局限于行业内部。关于物联网的规划和设计以及研发关键在于RFID、传感器、嵌入式软件以及传输数据计算等领域的研究。

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