物联网(英语:Internet of Things,缩写IoT)是互联网、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。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。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。
物联网将现实世界数位化,应用范围十分广泛。在物联网上,每个人都可以应用电子标签将真实的物体上网联结,在物联网上都可以查出它们的具体位置。
通过物联网可以用中心计算机对机器、设备、人员进行集中管理、控制,也可以对家庭设备、汽车进行遥控,以及搜索位置、防止物品被盗等,类似自动化 *** 控系统,同时通过收集这些小事的数据,最后可以聚集成大数据,包含重新设计道路以减少车祸、都市更新、灾害预测与犯罪防治、流行病控制等等社会的重大改变。
物联网就是通过信息传感设备,按照约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。通俗地讲,物联网就是“物物相连的互联网”,它包含两层含义:
第一,物联网是互联网的延伸和扩展,其核心和基础仍然是互联网;
第二,物联网的用户端不仅包括人,还包括物品,物联网实现了人与物品及物品之间信息的交换和通信。
物联网作为新一代信息技术的高度集成和综合运用,具有渗透性强、带动作用大、综合效益好的特点,是继计算机、互联网、移动通信网之后信息产业发展的又一推动者。
“中国式”物联网
定义
最简洁明了的定义:物联网(Internet of Things)是一个基于互联网、传统电信网等信息承载体,让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。它具有普通对象设备化、自治终端互联化和普适服务智能化3个重要特征 。
其它的定义:物联网指的是将无处不在(Ubiquitous)的末端设备(Devices)和设施(Facilities),包括具备“内在智能”的传感器、移动终端、工业系统、楼控系统、家庭智能设施、视频监控系统等、和“外在使能”(Enabled)的,如贴上RFID的各种资产(Assets)、携带无线终端的个人与车辆等等“智能化物件或动物”或“智能尘埃”(Mote),通过各种无线和/或有线的长距离和/或短距离通讯网络实现互联互通(M2M)、应用大集成(Grand Integration)、以及基于云计算的SaaS营运等模式,在内网(Intranet)、专网(Extranet)、和/或互联网(Internet)环境下,采用适当的信息安全保障机制,提供安全可控乃至个性化的实时在线监测、定位追溯、报警联动、调度指挥、预案管理、远程控制、安全防范、远程维保、在线升级、统计报表、决策支持、领导桌面(集中展示的Cockpit Dashboard)等管理和服务功能,实现对“万物”的“高效、节能、安全、环保”的“管、控、营”一体化。
“一句式”理解物联网
把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来,进行信息交换,即物物相息,以实现智能化识别和管理。
泛在聚合
全球范围内物联网的产业实践主要集中在三大方向。
何为数据“泛在聚合”意义上的物联网?
第一个实践方向被称作“智慧尘埃”,主张实现各类传感器设备的互联互通,形成智能化功能的网络。
第二个实践方向即是广为人知的基于RFID技术的物流网,该方向主张通过物品物件的标识,强化物流及物流信息的管理,同时通过信息整合,形成智能信息挖掘。
第三个实践方向被称作数据“泛在聚合”意义上的物联网,认为互联网造就了庞大的数据海洋,应通过对其中每个数据进行属性的精确标识,全面实现数据的资源化,这既是互联网深入发展的必然要求,也是物联网的使命所在。
比较而言,“智慧尘埃”意义上的物联网属于工业总线的泛化。这样的产业实践自从机电一体化和工业信息化以来,实际上在工业生产中从未停止过,只是那时不叫物联网而是叫工业总线。这种意义上的物联网将因传感技术、各类局域网通信技术的发展,依据其内在的科学技术规律,坚实而稳步地向前行进,并不会因为人为的一场运动而加快发展速度。
RFID意义上的物联网,所依据的EPCglobal标准在推出时,即被定义为未来物联网的核心标准,但是该标准及其惟一的方法手段RFID电子标签所固有的局限性,使它难以真正指向物联网所提倡的智慧星球。原因在于,物和物之间的联系所能告知人们的信息是非常有限的,而物的状态与状态之间的联系,才能使人们真正挖掘事物之间普遍存在的各种联系,从而获取新的认知,获取新的智慧。
“泛在聚合”即是要实现互联网所造就的无所不在的浩瀚数据海洋,实现彼此相识意义上的聚合。这些数据既代表物,也代表物的状态,甚至代表人工定义的各类概念。数据的“泛在聚合”,将能使人们极为方便的任意检索所需的各类数据,在各种数学分析模型的帮助下,不断挖掘这些数据所代表的事务之间普遍存在的复杂联系,从而实现人类对周边世界认知能力的革命性飞跃。
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