物联网技术有哪些？

物联网技术涵盖感知层、网络层、平台层和应用层四个部分。

感知层的主要功能就是采集物理世界的数据，其是人类世界跟物理世界进行交流的关键桥梁。比如在智能喝水领域会采用一种流量传感器，只要用户喝水，流量传感器就会立即采集到本次的喝水量是多少，再比如小区的门禁卡，先将用户信息录入中央处理系统，然后用户每次进门的时候直接刷卡就行。（了解更多智慧人脸识别解决方案，欢迎咨询 汉玛智慧）

网络层主要功能就是传输信息，将感知层获得的数据传送至指定目的地。物联网中的“网”字其实包含了2个部分：接入网络、互联网。以前的互联网只是打通了人与人之间的信息交互，但是没有打通人与物或物与物之间的交互，因为物本身不具有联网能力。后来发展出将物连接入网的技术，我们称其为设备接入网，通过这一网络可以将物与互联网打通，实现人与物和物与物之间的信息交互，大大增加了信息互通的边界，更有利于通过大数据、云计算、AI智能等先进技术的应用来增加物理和人类世界的丰富度。

平台层可为设备提供安全可靠的连接通信能力，向下连接海量设备，支撑数据上报至云端，向上提供云端API，服务端通过调用云端API将指令下发至设备端，实现远程控制。物联网平台主要包含设备接入、设备管理、安全管理、消息通信、监控运维以及数据应用等。

应用层是物联网的最终目的，其主要是将设备端收集来的数据进行处理，从而给不同的行业提供智能服务。目前物联网涉及的行业众多，比如电力、物流、环保、农业、工业、城市管理、家居生活等，但本质上采用的物联网服务类型主要包括物流监控、污染监控、智能交通、智能家居、手机钱包、高速公路不停车收费、远程抄表、智能检索等。

1高效分布式
必须是高效的分布式系统。物联网产生的数据量巨大，仅中国而言，就有5亿多台智能电表，每台电表每隔15分钟采集一次数据，一天全国智能电表就会产生500多亿条记录。这么大的数据量，任何一台服务器都无能力处理，因此处理系统必须是分布式的，水平扩展的。为降低成本，一个节点的处理性能必须是高效的，需要支持数据的快速写入和快速查询。
2实时处理
必须是实时处理的系统。互联网大数据处理，大家所熟悉的场景是用户画像、推荐系统、舆情分析等等，这些场景并不需要什么实时性，批处理即可。但是对于物联网场景，需要基于采集的数据做实时预警、决策，延时要控制在秒级以内。如果计算没有实时性，物联网的商业价值就大打折扣。
3高可靠性
需要运营商级别的高可靠服务。物联网系统对接的往往是生产、经营系统，如果数据处理系统宕机，直接导致停产，产生经济有损失、导致对终端消费者的服务无法正常提供。比如智能电表，如果系统出问题，直接导致的是千家万户无法正常用电。因此物联网大数据系统必须是高可靠的，必须支持数据实时备份，必须支持异地容灾，必须支持软件、硬件在线升级，必须支持在线IDC机房迁移，否则服务一定有被中断的可能。
4高效缓存
需要高效的缓存功能。绝大部分场景，都需要能快速获取设备当前状态或其他信息，用以报警、大屏展示或其他。系统需要提供一高效机制，让用户可以获取全部、或符合过滤条件的部分设备的最新状态。
5实时流式计算
需要实时流式计算。各种实时预警或预测已经不是简单的基于某一个阈值进行，而是需要通过将一个或多个设备产生的数据流进行实时聚合计算，不只是基于一个时间点、而是基于一个时间窗口进行计算。不仅如此，计算的需求也相当复杂，因场景而异，应容许用户自定义函数进行计算。
6数据订阅
需要支持数据订阅。与通用大数据平台比较一致，同一组数据往往有很多应用都需要，因此系统应该提供订阅功能，只要有新的数据更新，就应该实时提醒应用。而且这个订阅也应该是个性化的，容许应用设置过滤条件，比如只订阅某个物理量五分钟的平均值。
7和历史数据处理合二为一
实时数据和历史数据的处理要合二为一。实时数据在缓存里，历史数据在持久化存储介质里，而且可能依据时长，保留在不同存储介质里。系统应该隐藏背后的存储，给用户和应用呈现的是同一个接口和界面。无论是访问新采集的数据还是十年前的老数据，除输入的时间参数不同之外，其余应该是一样的。
8数据持续稳定写入
需要保证数据能持续稳定写入。对于物联网系统，数据流量往往是平稳的，因此数据写入所需要的资源往往是可以估算的。但是变化的是查询、分析，特别是即席查询，有可能耗费很大的系统资源，不可控。因此系统必须保证分配足够的资源以确保数据能够写入系统而不被丢失。准确的说，系统必须是一个写优先系统。
9数据多维度分析
需要对数据支持灵活的多维度分析。对于联网设备产生的数据，需要进行各种维度的统计分析，比如从设备所处的地域进行分析，从设备的型号、供应商进行分析，从设备所使用的人员进行分析等等。而且这些维度的分析是无法事先想好的，而是在实际运营过程中，根据业务发展的需求定下来的。因此物联网大数据系统需要一个灵活的机制增加某个维度的分析。
10支持数据计算
需要支持数据降频、插值、特殊函数计算等 *** 作。原始数据的采集可能频次挺高，但具体分析时，往往不需要对原始收据进行，而是数据降频之后。系统需要提供高效的数据降频 *** 作。设备是很难同步的，不同设备采集数据的时间点是很难对齐的，因此分析一个特定时间点的值，往往需要插值才能解决，系统需要提供线性插值、设置固定值等多种插值策略才行。工业互联网里，除通用的统计 *** 作之外，往往还需要支持一些特殊函数，比如时间加权平均。
11即席分析和查询
需要支持即席分析和查询。为提高大数据分析师的工作效率，系统应该提供一命令行工具或容许用户通过其他工具，执行SQL查询，而不是非要通过编程接口。查询分析的结果可以很方便的导出，再制作成各种图标。
12灵活数据管理策略
需要提供灵活的数据管理策略。一个大的系统，采集的数据种类繁多，而且除采集的原始数据外，还有大量的衍生数据。这些数据各自有不同的特点，有的采集频次高，有的要求保留时间长，有的需要多个副本以保证更高的安全性，有的需要能快速访问。因此物联网大数据平台必须提供多种策略，让用户可以根据特点进行选择和配置，而且各种策略并存。
13开放的系统
必须是开放的。系统需要支持业界流行的标准SQL，提供各种语言开发接口，包括C/C++，Java，Go，Python，RESTful等等，也需要支持Spark，R，Matlab等等，方便集成各种机器学习、人工智能算法或其他应用，让大数据处理平台能够不断扩展，而不是成为一个孤岛。
14支持异构环境
系统必须支持异构环境。大数据平台的搭建是一个长期的工作，每个批次采购的服务器和存储设备都会不一样，系统必须支持各种档次、各种不同配置的服务器和存储设备并存。
15支持边云协同
需要支持边云协同。要有一套灵活的机制将边缘计算节点的数据上传到云端，根据具体需要，可以将原始数据，或加工计算后的数据，或仅仅符合过滤条件的数据同步到云端，而且随时可以取消，更改策略。

物联网实验室设备有单片机、传感器、RFID、一些开发平台像ATOS之类的。
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。现在有很有的传感器，像光传感器，声音传感器，压力传感器。。。
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。常用的有低频（125k~1342K）、高频（1356Mhz）、超高频，无源等技术。RFID读写器也分移动式的和固定式的，目前RFID技术应用很广，如：图书馆，门禁系统，食品安全溯源，ETC不停车收费等

下面是一些最新的物联网技术：

5G网络：5G网络是一种高速、低延迟的无线通信技术，将大大提高物联网设备之间的数据传输速度和稳定性。

区块链技术：区块链技术可以用于构建安全的物联网网络，确保数据的安全性和完整性，防止数据被篡改或泄露。

人工智能（AI）：人工智能技术可以用于对物联网设备的数据进行分析和处理，从而提高智能设备的智能化水平和效率。

边缘计算（Edge Computing）：边缘计算技术可以将数据处理和分析的任务从云端转移到物联网设备的本地，从而提高物联网设备的响应速度和效率。

智能传感器：智能传感器可以实时监测环境和设备的状态，从而为物联网系统提供更加准确和实时的数据。

虚拟现实（VR）和增强现实（AR）技术：虚拟现实和增强现实技术可以将物联网设备的数据可视化，为用户提供更加直观的体验和 *** 作界面。

自主控制系统：自主控制系统可以使物联网设备在不需要人类干预的情况下自主执行任务，提高智能设备的自主性和效率。

物联网数据具有以上12个特点

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。

物联网这一概念提出已有20多年，但受全球各国重视是2008年和2009年这两年，各国纷纷推出物联网相关政策，我国也开启了物联网发展里程碑的年份，列为国家五大新兴战略性产业之一。经过10年发展，物联网已不再是高高在上的概念，在云+AI等技术加持下，让物联网得到了广泛应用，产业发展迅猛，也迎来了黄金发展时代。

运营商、半导体厂商、通信设备、云服务商和应用端等形成物联网产业链，而NB-IoT和LoRa等LPWA低功耗广域网通信技术，解决物联网大规模部署连接等需求，继而使得物联网在工业、零售、物流和交通等垂直领域得到广泛应用。

在产业链积极推动下，物联网连接规模成倍速度增长，LPWAN连接的复合年增长率为109%。此外物联网高级顾问杨剑勇指出，5G技术部署，也将把物联网带上更高的层次，也让万物互联成为可能，其中运营商是万物互联积极推动者，全球运营商纷纷转型寄望于在大连接时代，不再局限做一个管道提供者，希望能抢夺物联网应用端市场，例如面向工业、教育、医疗、车联网和智慧家庭等应用场景寻求机遇。

物联网在移动监测、智能可穿戴、POS机、气象、医疗和能源等行业用途很大，而且是实现设备联网不可或缺的产品，不少相关的top域名都被注册。

一、物流行业
1、仓库储存：通常采用物联网仓库管理信息系统，完成收货入库、盘点调拨、拣货出库以及整个系统的数据查询、备份、统计、报表生产及报表管理等任务。
2、运输监测：实时监测货物运输中的车辆行驶情况以及货物运输情况，包括货物位置、状态环境以及车辆的油耗、油量、车速及刹车次数等驾驶行为。
3、智能快递柜：将云计算和物联网等技术结合，实现快件存取和后台中心数据处理，通过实时采集、监测货物收发等数据。
二、交通运输环境
1、智能公交车：结合公交车辆的运行特点， 建设公交智能调度系统， 对线路、车辆进行规划调度， 实现智能排班。
2、共享单车：运用带有GPS模块的智能锁， 通过APP相连，实现精准定位、实时掌控车辆状态等。
3、汽车联网：利用先进的传感器及控制技术等实现自动驾驶或智能驾驶，实时监控车辆运行状态，降低交通事故发生率。
4、智慧停车：通过安装地磁感应，连接进入停车场的智能手机，实现停车自动导航、在线查询车位等功能。
5、智能红绿灯：依据车流量，行人及天气等情况，动态调控灯信号，来控制车流，提高道路承载力。
6、汽车电子标识：采用RFID技术，实现对车辆身份的精准识别、车辆信息的动态采集等功能。
7、充电桩：通过物联网设备，实现充电桩定位、充放电控制、状态监测及统一管理等功能。
8、高速无感收费：通过摄像头识别车牌信息，根据路径信息进行收费，提高通行效率、缩短车辆等候时间等。

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