物联网的技术体系框架（四层）

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。

、协议多样性
由于现场的实际需要以及后期的产线升级，客户往往需要购买西门子、三菱、欧姆龙等不同品牌、不同型号的PLC，以及支持Modbus、OPC DA、OPC UA等不同协议的传感器设备来保证生产工作的正常运行。设备协议的多样性使得现场设备之间的联系不够紧密，进而增加现场数据的互联互通的难度。
2、老旧设备数据的采集
随着工业40的快速推进以及科技的飞速发展，越来越多的新技术逐渐应用于工业现场中。为了保证市场的竞争力，企业必然需要淘汰一些老旧设备，引入一些新设备来实现产线的升级。在升级改造过程中，如果继续使用老旧设备，那么将会给企业带来额外的维护成本；如果直接淘汰老旧设备，那么企业将会面临巨大的开销和折旧费用；如果混合使用新旧设备，那么由于新旧设备之间协议的不兼容，导致新旧设备无法进行数据交互，企业难以实现数据的统筹管理。
3、设备与云端接入
现场设备支持的协议大部分都是Modbus、OPC、Profibus、EtherCAT等工业协议。但是IOT平台和云平台等平台支持的是>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。

物联网无线通信技术主要分为两类：一类是Zigbee、WiFi、蓝牙、Z-wave等短距离通信技术；另一类是LPWAN（low-power Wide-Area Network，低功耗广域网），即广域网通信技术。

LPWA又可分为两类：一类是工作于未授权频谱的LoRa、SigFox技术；另一类是工作于授权频谱下，3GPP支持的2/3/4G蜂窝通信技术，比如EC-GSM、LTE Cat-m、NB-IoT。

扩展资料：

物联网（ IoT ，Internet of things ）即“万物相连的互联网”，是互联网基础上的延伸和扩展的网络，将各种信息传感设备与互联网结合起来而形成的一个巨大网络，实现在任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通。

物联网是新一代信息技术的重要组成部分，IT行业又叫：泛互联，意指物物相连，万物万联。由此，“物联网就是物物相连的互联网”。

这有两层意思：第一，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；第二，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。

因此，物联网的定义是通过射频识别、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相连接，进行信息交换和通信，以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

参考资料来源：百度百科-物联网

物联网雁飞格物dmp平台物网协同功能有物联网设备管理、物联网数据采集、数据分析和处理、物联网应用开发、物联网安全管理。具体如下：
1、物联网设备管理：雁飞格物DMP平台可以管理大量的物联网设备，包括注册、授权、监控、配置、维护等。这些设备可以是传感器、执行器、控制器等，可以实现数据采集、控制、监测等功能。
2、物联网数据采集：平台可以通过采集物联网设备传输的数据来分析设备状态、控制设备等。可以支持多种协议，包括MQTT、CoAP等，支持实时数据采集和批量数据采集。
3、数据分析和处理：平台可以对采集到的数据进行分析和处理，包括数据清洗、数据存储、数据挖掘、数据建模等。可以通过可视化的方式展现数据分析结果。
4、物联网应用开发：平台提供应用开发的支持，包括API接口、应用模板、应用开发工具等。可以帮助开发人员快速开发出符合业务需求的应用程序。
5、物联网安全管理：平台可以提供物联网设备的安全管理机制，包括身份认证、访问控制、数据加密等。可以确保设备的安全性和数据的保密性。

●传感器技术：价格低廉、性能良好的传感器是物联网应用的基石，物联网的发展要求更准确、更智能、更高效以及兼容性更强的传感器技术。智能数据采集技术是传感器技术发展的一个新方向。信息的泛在化对传感器和传感装置提出了更高的要求。具体如，微型化：元器件的微小型化，要求节约资源与能源；智能化：具备自校准、自诊断、自学习、自决策、自适应和自组织等人工智能技术；低功耗与能量获取技术：供电方式为电池、阳光、风、温度、振动等多种方式。
●设备兼容技术：大部分情况下，企业会基于现有的工业系统建造工业物联网，如何实现工业物联网中所用的传感器能够与原有设备已应用的传感器相兼容是工业物联网推广所面临的问题之一。传感器的兼容主要指数据格式的兼容与通信协议的兼容，兼容关键是标准的统一。目前，工业现场总线网络中普遍采用的如Profibus、Modus协议，已经较好地解决了兼容性问题，大多数工业设备生产厂商基于这些协议开发了各类传感器、控制器等。近年来，随着工业无线传感器网络应用日渐普遍，当前工业无线的WirelessHART、ISA100．11a以及wIA—PA3大标准均兼容了IEEE802．15．4无线网络协议，并提供了隧道传输机制兼容现有的通信协议，丰富了工业物联网系统的组成与功能。
●网络技术：网络是构成工业物联网的核心之一，数据在系统不同的层次之间通过网络进行传输。网络分为有线网络与无线网络，有线网络一般应用于数据处理中心的集群服务器、工厂内部的局域网以及部分现场总线控制网络中，能提供高速率高带宽的数据传输通道。工业无线传感器网络则是一种新兴的利用无线技术进行传感器组网以及数据传输的技术，无线网络技术的应用可以使得工业传感器的布线成本大大降低，有利于传感器功能的扩展，因此吸引了国内外众多企业和科研机构的关注。
传统的有线网络技术较为成熟，在众多场合已得到了应用验证。然而，当无线网络技术应用于工业环境时，会面临如下问题：工业现场强电磁干扰、开放的无线环境让工业机器更容易受到攻击威胁、部分控制数据需要实时传输。相对于有线网络，工业无线传感器网络技术则正处在发展阶段，它解决了传统的无线网络技术应用于工业现场环境时的不足，提供了高可靠性、高实时性以及高安全性，主要技术包括：自适应跳频、确实性通信资源调度、无线路由、低开销高精度时间同步、网络分层数据加密、网络异常监视与报警以及设备入网鉴权等。
●信息处理技术：工业信息出现爆炸式增长，工业生产过程中产生的大量数据对于工业物联网来说是一个挑战，如何有效处理、分析、记录这些数据，提炼出对工业生产有指导性建议的结果，是工业物联网的核心所在，也是难点所在。
当前业界大数据处理技术有很多，如SAP的BW系统在一定程度上解决了大数据给企业生产运营带来的问题。数据融合和数据挖掘技术的发展也使海量信息处理变得更为智能、高效。工业物联网泛在感知的特点使得人也成为了被感知的对象，通过对环境数据的分析以及用户行为的建模，可以实现生产设计、制造、管理过程中的人一人、人一机和机一机之间的行为、环境和状态感知，更加真实地反映出工业生产过程中的细节变化，以便得出更准确的分析结果。
●安全技术：工业物联网安全主要涉及数据采集安全、网络传输安全等过程，信息安全对于企业运营起到关键作用，例如在冶金、煤炭、石油等行业采集数据需要长时问的连续运行，如何保证在数据采集以及传输过程中信息的准确无误是工业物联网应用于实际生产的前提。

工业互联网体系架构。根据查询相关资料信息显示，在工业互联网体系架构中，数据采集属于工业物联网的范畴，是工业互联网体系架构的一个重要模块。工业物联网是指基于物联网技术，将工业设备、工业数据、工业控制等资源进行互联互通和数据共享，实现生产过程全面数字化、智能化和自动化的一种新型工业模式。在工业物联网中，数据采集是指通过各种传感器、监测设备等实现对生产过程中各种物理量、参数、状态等信息的获取和采集，并将这些数据传输到云平台或数据中心进行处理和分析。

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