如何理解物联网的一切皆可定位

如何理解物联网的一切皆可定位,第1张

物联网的一切皆可定位是物联网体系主要由运营支撑系统、传感网络系统、业务应用系统、无线通信网系统等组成。根据查询相关信息显示典型体系架构分为3层,自下而上分别是感知层、网络层和应用层。

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:“Internetofthings(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。

活点定义:利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起,形成人与物、物与物相联,实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。物联网是互联网的延伸,它包括互联网及互联网上所有的资源,兼容互联网所有的应用,但物联网中所有的元素(所有的设备、资源及通信等)都是个性化和私有化。

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。

——预见2023:《2023年中国物联网产业全景图谱》(附市场规模、竞争格局和发展前景等)

行业主要上市公司:大富科技(300134)、梦网集团(002123)、共进股份(603118)、胜宏科技(300476)、润和软件(300339)、立昂技术(300603)等

本文核心数据:物联网产业规模、竞争格局、发展前景预测等

产业概况

1、定义

所谓“物联网”(Internet of
Things,IOT),又称传感网,指的是将各种信息传感设备,如射频识别(RFID)装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等种种装置与互联网连接起来并形成一个可以实现智能化识别和可管理的网络。

早期的物联网是指依托射频识别技术的物流网络,随着技术和应用的发展,物联网的内涵已经发生了较大的变化。现阶段,物联网是指在物理世界的实体中部署具有一定感知能力、计算能力和执行能力的各种信息传感设备,通过网络设施实现信息传输、协同和处理,从而实现广域或大范围的人与物、物与物之间信息交换需求的互联。物联网依托多种信息获取技术,包括传感器、射频识别(RFID)、二维码、多媒体采集技术等。物联网的几个关键环节可以归纳为“感知、传输、处理”。

2、产业链剖析:共有四大层面

所谓产业链,是以生产相同或相近产品的企业集合所在产业为单位形成的价值链,是承担着不同的价值创造职能的相互联系的产业围绕核心产业,通过对信息流、物流、资金流的控制,在采购原材料、制成中间产品以及最终产品、通过销售网络把产品送到消费者手中的过程中形成的由供应商、制造商、分销商、零售商、最终用户构成的一个功能链结构模式。

从产业链条来看,物联网的产业链条由上而下可以分为感知层、传输层、平台层和应用层四个层级。

自2018年中美贸易摩擦以来,美国加大了对中国高新技术出口的限制,不断扩大实体清单,影响了中国一些科技主导型企业的发展,这从侧面警示了中国在全球供应链中地位的脆弱性。物联网通过传感器把物理世界与数字世界联系起来,实现物与物、物与人的泛在连接,实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。其中传感器作为数据采集的源头,已经成为各种应用能力所需的数据来源所在。目前中国国内也涌现出了一些传感器芯片重点生产企业,如:高德红外、西人马、士兰微、敏芯微电子、博通、全志科技、大唐微电子、复旦微电子等。

行业发展历程:处于市场验证期

物联网是通过射频识别(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,把任何物体与因特网连接起来,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网发展历史悠久,可分为三个阶段:

行业政策背景:政策大力推进

根据最新发布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》,在“十四五”期间,明确新基建,还要让5G用户普及率提高到56%。并且5次提到关于物联网的规划发展,除了划定数字经济的7大重点产业外,其余4次提到的场合均体现出对物联网发展重点的表述。

十四五规划中划定了7大数字经济重点产业,包括云计算、大数据、物联网、工业互联网、区块链、人工智能、虚拟现实和增强现实,这7大产业也将承担起数字经济核心产业增加值占GDP超过10%目标的重任。

产业发展现状

1、中国物联网连接数快速增长

全球物联网仍保持高速增长。物联网领域仍具备巨大的发展空间,根据GSMA发布的《The mobile economy
2020(2020年移动经济)》报告显示,2019年全球物联网总连接数达到120亿,预计到2025年,全球物联网总连接数规模将达到246亿,年复合增长率高达13%。我国物联网连接数全球占比高达30%,2019年我国的物联网连接数363亿。而根据2021年9月世界物联网大会上的数据,2020年末,我国物联网的数量已经达到453亿个,预计2025年能够超过80亿个。

2、应用层与平台层价值最高

从产业链价值分布看,应用层和平台层贡献最大的附加值,分别占到35%左右,传输连接层虽然重要,但产值规模较小;底层的感知层元器件由于种类众多,产业价值也较大,占到20%左右。

3、物联网应用者使用情况调研

微软发布的第三版《IoT Singal(物联网信号)》报告显示,2021年物联网的应用持续保持增长。91%的受访组织是物联网应用者。

物联网项目可分为四个阶段:学习、试验/概念验证、购买和使用。2021年,29%的物联网项目处于学习阶段;处于试验/概念验证阶段的项目比例仍保持不变,2020年和2021年均为25%;处于购买阶段的项目比例增加了1%,从2020年的21%增加到2021年的22%;处于使用阶段的项目在2020年和2021年保持稳定,均为25%。

4、中国物联网市场规模突破25万亿

目前,物联网已较为成熟地运用于安防监控、智能交通、智能电网、智能物流等。近几年来,在各地政府的大力推广扶持下,物联网产业逐步壮大。再加之近几年厂商对物联网这一概念的普及,民众对物联网的认知程度不断提高,使得我国物联网市场规模整体呈快速上升的趋势。2019年我国物联网市场规模约在176万亿元左右,2020年根据赛迪公布的数据,我国物联网市场规模约达到214万亿元左右。初步统计,2021年市场规模为263万亿元。预计未来三年,中国物联网市场规模仍将保持18%以上的增长速度。中国物联网市场投资前景巨大,发展迅速,在各行各业的应用不断深化,将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。

产业竞争格局

1、区域竞争:北京物联网相关项目最多

工信部共公开2批《物联网关键技术与平台创新类、集成创新与融合应用类项目公示名单》,结合2批的项目名单分析,目前中国物联网关键技术与平台创新类、集成创新与融合应用类项目主要集中在北京、浙江、广东和山东。

2、企业竞争:各个行业的企业在相关领域有所布局,以龙头企业间的竞争为主

物联网技术的应用是传统行业转型升级的根本,传统行业转型升级的方向以“数字化”和“智慧化”为主。根据物联网的应用领域来看,企业在各自行业的“数字化”和“智慧化”有所布局。

互联网周刊发布了2021物联网企业100强,榜单显示华为排名第一、海尔智家、海康威视位居第二和第三,小米集团、中兴通讯、大华股份、阿里云、联通数科物联网、科大讯飞、神州控股进入前十,依次排名第4-10名。

产业发展前景:物联网将继续保持高速增长

1、发展前景:市场规模不断扩大,产业物联网占比逐渐上升

物联网是中国新一代信息技术自主创新突破的重点方向,蕴含着巨大的创新空间,在芯片、传感器、近距离传输、海量数据处理以及综合集成、应用等领域,创新活动日趋活跃,创新要素不断积聚。物联网在各行各业的应用不断深化,将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。中国以加快转变经济发展方式为主线,更加注重经济质量和人民生活水平的提高,采用包括物联网在内的新一代信息技术改造升级传统产业,提升传统产业的发展质量和效益,提高社会管理、公共服务和家居生活智能化水平。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。综合多方面的情况分析,前瞻认为未来6年中国物联网的发展将保持高速增长,到2027年市场规模超过7万亿元。

根据信通院于2020年12月发布的《2020中国物联网白皮书》,2019年中国物联网连接数中产业物联网和消费者市场各占一半,预计到2025年,物联网连接数的大部分增长来自于产业市场,产业物联网的连接数将占到总体的61%。由此来看,未来产业物联网的市场发展潜力大于消费物联网。

2、发展趋势:重点城市带动周边城市发展,分工协作格局将进一步显现

国内物联网产业已初步形成环渤海、长三角、珠三角,以及中西部地区等四大区域集聚发展的总体产业空间格局。其中,长三角地区产业规模位列四大区域的首位。未来中国物联网产业空间演变将呈现出三大趋势:

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》。


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