专业层次 专科(高职)
基本学制 三年
学历 专科(高职)
专业代码 510102
是什么物联网应用技术主要研究信息采集、无线传输、信息处理等方面基本知识和技能,进行联网系统设计、项目管理、终端节点的安装与调试、系统集成、施工等。例如:物流的运输、仓储、包装、装卸搬运、流通加工、配送、信息服务等各个环节的系统感知与信息采集的设备应用,智能电力中配变监控与故障检测等。 关键词:物流 仓储 运输 智能电力
学什么《物联网导论》、《电工电路基础》、《计算机网络技术》、《建筑识图》、《布线工程》、《单片机技术及应用》、《数据库原理及应用》、《JAVA程序设计》、《传感器技术及应用》、《嵌入式系统开发》 部分高校按以下专业方向培养:智能建筑。
干什么信息类企事业单位:物联网设备的生产、应用和维护,嵌入式系统的开发和维护,物联网系统产品销售与推广。
详解基本修业年限三年
职业面向面向物联网安装调试员、物联网工程技术人员、计算机网络工程技术人员、计算机硬件工程技术人员、嵌入式系统设计工程技术人员等职业,物联网设备安装配置和调试、物联网系统运行管理和维护、物联网系统应用开发、物联网项目规划和管理等岗位(群)。
培养目标定位本专业培养德智体美劳全面发展,掌握扎实的科学文化基础和感知识别技术、无线传输技术、嵌入式技术、物联网云平台应用等知识,具备物联网设备选型、物联网应用开发、物联网项目规划和管理、物联网云平台数据存储和管理等能力,具有工匠精神和信息素养,能够从事物联网设备安装配置和调试、物联网系统运行管理和维护、物联网系统应用开发、物联网项目规划和管理等工作的高素质技术技能人才。
主要专业能力要求1具有感知识别设备选型、装调、数据采集与运行维护的能力; 2具有无线传输设备选型与装调及无线网络组建、运行维护与故障排查的能力; 3具有嵌入式设备开发环境搭建、嵌入式应用开发与调测的能力; 4具有物联网系统安装配置、调试、运行维护与常见故障维修的能力; 5具有物联网移动应用开发、平台系统安装测试、数据应用处理和运行维护的能力; 6具有初步的物联网工程项目施工规划、方案编制与项目管理的能力; 7具有物联网云平台配置、测试、数据存储与管理的能力; 8具有探索将5G、人工智能等现代信息技术应用于物联网技术领域的能力; 9具有探究学习、终身学习和可持续发展的能力。
主要专业课程与实习实训专业基础课程:
物联网工程导论、电工电子技术、计算机网络技术应用、程序设计基础、数据库技术及应用、单片机技术。专业基础课程:
传感器应用技术、无线传输技术、自动识别应用技术、物联网嵌入式技术、物联网设备装调与维护、物联网系统部署与运维、物联网应用开发、物联网工程设计与管理。实习实训:
对接真实职业场景或工作情境,在校内外进行物联网设备装调与维护、物联网系统部署与运维、物联网应用开发等实训。在物联网行业的集成与应用、物联网应用开发、工程设计与管理等单位进行岗位实习。职业类证书举例
职业技能等级证书:传感网应用开发、移动应用开发、计算机视觉应用开发、大数据应用开发(Java)、物联网智能家居系统集成和应用、物联网工程实施与运维、物联网云平台运用接续专业举例
接续高职本科专业举例:物联网工程技术、电子信息工程技术、嵌入式技术、工业互联网技术 接续普通本科专业举例:物联网工程、电子信息工程、电子信息科学与技术、计算机科学与技术持续本科专业举例
就业率
85%-87% 2019年 87%-97% 2021年 89%-98% 2020年男女比例
男生 66% 34% 女生开设课程
物联网概论、物联网硬件基础、无线传感网应用技术、RFID 应用技术、M2M 应用技术、物联网应用软件开发、Android 移动开发等。 其他信息:物联网应用技术主要研究信息采集、无线传输、信息处理等方面基本知识和技能,进行联网系统设计、项目管理、终端节点的安装与调试、系统集成、施工等。 物联网应用技术学什么课程 《物联网导论》、《电工电路基础》、《计算机网络技术》、《建筑识图》、《布线工程》、《单片机技术及应用》、《数据库原理及应用》、《JAVA程序设计》、《传感器技术及应用》、《嵌入式系统开发》 部分高校按以下专业方向培养:智能建筑。 物联网应用技术专业就业 目前非纯软件产品的IT公司基本都会有物联网人才的需求,这样的企业包括手机、通信、医疗、家用电器、安防等众多行业,例如三星、西门子、飞利浦、通用电器、思科、华为、大唐电信等IT知名企业目前正在招聘物联网工程师。 物联网工程师,其实很多公司都在招聘,去各大招聘网站搜搜就知道,不过很多公司招聘名称可能不是招物联网工程师,物联网概念是新的,但涉及的一些核心技术是很早就有的,楼主可以看下自己的优势,嵌入式技术,传感技术,RFID技术,哪个自己更擅长,可以在招聘网站搜这样的一些关键词。
物联网平台不支持的自服务是介绍如下:
A 硬件系统设计服务
B 应用运行维护服务
C 大数据分析服务
D 行业应用API
答案A。
物联网平台的定义:
物联网平台是一个中间层,一方面位于物联网设备层和物联网网关(和数据)层之间,另一方面是应用。因此,物联网平台也被称为应用支撑平台/智能管理平台。
物联网平台的基本功能和优势:
物联网平台支持物联网设备和端点管理、连接和网络管理、数据管理、处理和分析、应用开发、安全、访问控制、监控、事件处理和接口/集成。
物联网平台有自己的根,需要管理、监控、存储、翻译、保护和分析物联网数据;启用应用程序;物联网设备管理;因为物联网缺乏标准和互 *** 作性、连接性和集成性;安全性、固件更新以及用户和访问管理;可视化并与应用程序、用户和开发人员联系。
物联网平台可以更快、更便宜、更好地构建物联网解决方案,实现物联网项目。它们的基本功能包括连接和网络管理、设备管理、数据采集、处理分析和可视化、应用支持、集成和存储。
随着更多物联网设备/资产、数据、相关技术、网络/连接解决方案的出现,以及基础设施和高效、可互 *** 作和安全连接的发展,物联网平台已经成为专业的物联网部署。
物联网平台已经成为物联网部署的重要组成部分,几种类型和供应商都有各自的侧重点和市场策略。此外,物联网平台的现实和市场非常复杂,因为物联网项目、应用和解决方案具有不同的架构、连接和管理设备的方式、管理和分析数据的可能性、构建应用的能力和利用的选项。
对于任何特定环境下的任何给定物联网用例,物联网都是有意义的:例如:消费应用、企业物联网应用和工业物联网或工业40。
有机会,但是建议不要做泛和大,从垂直领域出发比较好,为啥这样说呢?原因如下。1、各大运营商、互联网公司、设备制造商等等企业都在做综合性的平台。
国内有阿里、华为、三大运营商、百度、腾讯、小米、海尔、京东、中电科等。
国外有亚马逊、IBM、SAP、
谷歌、GE、西门子、博世等。
通过以上名单可以发现,这些公司的特点。
这说明物联网是未来的发展方向,是值得花钱而且花大钱去布局的事。
2、做综合性的物联网平台,要求的资金、资源和技术要求会很高。因为是综合性平台,那么你得搞清楚各行各业的所使用物联网平台的诉求,行业标准等等,不然你的用户群体就会很窄。
3、面对的竞争对手的实力都不可小觑,你要考虑的是现阶段进入这个领域做平台在技术上能否与以上那些公司一较高下呢?你想投入多少时间和精力去做平台呢?人家都可是布局好几年了,踩了很多坑积累了很多经验,且现在平台已具有一定规模,形成了一定的行业壁垒,特别是华为,据我所知,国内运营商的平台都离不开华为的支持。
物联网平台的玩家之多,让人惊叹啊,那么咱们还有没有机会呢?答案是肯定的,有!但我的建议走垂直领域。
物联网的领域很广泛,所以专业的物联网平台未来会有很多,而这种综合性的物联网平台经过几年的厮杀后,最终也就剩下几家巨头。何谓垂直领域的物联网平台呢?
最基本的就是行业垂直,比如工业、农业、教育、医疗、安防、建筑、家居、交通运输等领域。
以上玩家也有做垂直领域的,比如ABB/西门子/GE/普奥云/博世等,他们专注工业领域,爱立信、诺基亚专注通信领域,而互联网巨头则是走综合性的较多,因为他们有一定客户基础、服务器资源和用户群体,可以面对企业和开发者提供平台服务,海尔/小米等企业就是在智能家居领域发力的。
不出意外,安防领域的海康、大华都在对自己的领域来架设相应的物联网平台。
从专业的角度来看物联网平台类型有功能呢?
物联网平台有五种类型
1网络连接,网络连接平台以物联网系统的网络组件为中心。它们为用户提供保持设备在线所必需的软件、连接硬件和数据指导。它们的网络通常依赖现有的运营商服务和WI-FI,并以一种便于物联网设置的方式配置网络连接。
有机会的,物联网的网少不了平台,没有平台就没有物联网。平台提供基于数据的存储、管理等。数据挖掘、数据分析等都基于云平台来计算。
物联网平台从另一个角度来看,是数据的“聚合”平台,通过大数据分析,给决策提供状态、趋势和决策等。
随着5G时代的到来,“边缘计算”一词越来越多的出现在大众视野。今天我们就来讲讲Arex算力资源平台如何利用“边缘计算”制霸未来物联网20。
什么是边缘计算?
首先我们介绍一下什么是边缘计算:边缘计算是分布式计算技术的一种,分布式系统的崛起催生边缘计算平台和新的网络构架分布式AI会在最后一英里网络中增加更多的计算、智能和处理/存储能力,将引发移动端硬件和算力变革。
在这种配置中,人工智能引擎将依赖于大量物联网传感器和执行器,收集和处理大量的 *** 作现场数据。海量数据将为“本地化”的边缘计算AI引擎提供燃料,这些引擎将运行本地进程并在现场做出决策。
因此网络需要另一种水平的实时边缘计算、数据收集和存储,将推动人工智能处理到网络边缘。这将完成云边缘智能和网络化计算机的循环, 并通过基于区块链的智能合约来完成数据授权和业务运转。
物联网中边缘计算与区块链的结合是大势所趋,会将当前的传统物联网完全颠覆掉。
为什么这么说呢?
传统物联网将被淘汰
伴随着近年来通用计算机设备的飞速发展,各类自动化的智能设备开始进入人们视野,背后是廉价传感器和控制设备的爆炸性增长。传统物联网系统基于服务器/客户端的中心化架构。即所有物联设备都通过云实现验证、连接和智能控制。
中心化的物联网架构存在三个问题。
一是云计算成本,例如在家庭应用场景下,两台家电相距不到一米,也需要通过云端进行沟通。数据汇总到单一的控制中心,企业所销售的物联设备越多,其中心云计算服务支出的成本会越大。由于终端物联设备竞争愈加激烈,利润走低,中心计算成本矛盾会越来越突出。
其次,中心化的数据收集和服务方式,无法从根本上向用户保证数据会合法使用。用户的数据保护完全依靠企业单方面的承诺,难以进行有效的监管。
第三,中心化物联生态系统中,一个设备被攻陷,所有的设备会受到影响。例如《麻省理工 科技 评论》2017年所指出的僵尸物联网,可以通过感染并控制摄像头、监视器等物联设备,造成大规模网络瘫痪。
区块链技术重塑物联网
区块链技术可以利用区块链独特的不可篡改的分布式账本记录特性,构建底层通讯节点、建立链上算力生态、依托分布式存储用于计算服务等区块链技术的综合应用,将全球闲置算力整合起来,通过构建“边缘算力”模式为有需求的用户提供d性可扩容的算力交易、算力租赁等服务。为用户打造一个开放、公平、透明和低门槛的去中心化算力资源共享平台,同时结合丰富的行业经验为全球客户提供更优质的服务。
简单来说就是Arex算力资源平台利用分布式计算模式将全球的闲置算力进行整合,从而构建出高数量级的“边缘算力”,并以此为算力源对需要的应用场景进行高能输出。
边缘算力的应用场景到底有多广阔?
边缘计算将数据处理从云中心转移到网络边缘,计算和数据存储可以分散到互联网靠近物联终端、传感器和用户的边缘,不仅可以缓解云带宽压力,还可以优化面向感知驱动的网络服务架构。(例如家里的空调、热水器与冰箱、安防摄像头等可以通过边缘计算进行协调运行,即使是在连接不上云服务器的情况下,也能确保最佳的节能和服务状态。)
第三方数据分析机构IDC预测,在2020年全球将有约500亿的智能设备接入互联网,除了目前大火的5G通信外,包括大数据人工智能穿戴产品、无人驾驶技术、智慧城市服务等,其中40%的数据需要边缘计算服务。由此可见边缘计算有着强大市场潜力,也是当前各服务商争夺的热点。
无人驾驶技术:
无人驾驶
智能穿戴设备:
智慧城市:
要回答物联网云平台是不是还有机会的问题,首先要搞清楚几方面的状况:
一是定位。从技术角度来说,你是做物联网云平台的那一层,IaaS、PaaS、SaaS,单做某层或是混合?而技术的定位取决于:(1)你觉得那一块是你发掘出的空白或者你觉得有前景?(2)为你的客户提供什么样的价值(3)你想做什么样的商业模式。这三个问题依次定推,最后才决定了你了的技术定位和技术架构。找准定位,这是你开始一切的起点。
二是资源。这个我就不多说了,包括资金、技术、人脉、产业链合作,这是你保障自己可以开始有效行动的基础。
三是团队。团队是真正去实施理想的载体,可以是几个人的创业“作坊”,也可以是有一定规模的公司,也可以是松散的联盟组织。
其实,物联网的市场何其大,需要的云服务何其多,宏观市场和细分市场规模都足够你有所作为。做不做,做不做得好在于自己。至于,做不做设备终端,就看你是怎么玩了。
机会很大
物联网平台承上启下,是物联网产业链枢纽。按照逻辑关系和功能物联网平台从下到上提供终端管理、连接管理、应用支持、业务分析等主要功能。
通信技术发展促进连接数迅速猛增,物联网迎来告诉发展引爆点
连接数告诉增长是物联网行业发展基础
物联网发展路径为连接--感知--智能,目前处于物联网发展第一阶段即物联网连接数快速增长阶段。到2018年,全球物联网连接数将超过手机连接数。
物联网发展第一阶段:物联网连接大规模建立阶段,越来越多的设备在放入通信模块后通过移动网络(LPWA\GSM\3G\LTE\5G等)、WiFi、蓝牙、RFID、ZigBee等连接技术连接入网,在这一阶段网络基础设施建设、连接建设及管理、终端智能化是核心。爱立信预测到2021年,全球的移动连接数将达到275亿,其中物联网连接数将达到157亿、手机连接数为86亿。智能制造、智能物流、智能安防、智能电力、智能交通、车联网、智能家居、可穿戴设备、智慧医疗等领域连接数将呈指数级增长。该阶段中最大投资机会主要在于网络基础设施建设、通讯芯片和模组、各类传感器、连接管理平台、测量表具等。
物联网发展第二阶段:大量连接入网的设备状态被感知,产生海量数据,形成了物联网大数据。这一阶段传感器、计量器等器件进一步智能化,多样化的数据被感知和采集,汇集到云平台进行存储、分类处理和分析,此时物联网也成为云计算平台规模最大的业务之一。根据IDC的预测, 2020年全球数据总量将超过40ZB(相当于4万亿GB),这一数据量将是2012年的22倍,年复合增长率48%。这一阶段,云计算将伴随物联网快速发展。该阶段主要投资机会在AEP平台、云存储、云计算、数据分析等。
物联网发展第三阶段:初始人工智能已经实现,对物联网产生数据的智能分析和物联网行业应用及服务将体现出核心价值。Gartner 预测2020 年物联网应用与服务产值将达到2620 亿美元,市场规模超过物联网基础设施领域的4 倍。该阶段物联网数据发挥出最大价值,企业对传感数据进行分析并利用分析结果构建解决方案实现商业变现,同时运营商坐拥大量用户数据信息,通过数据的变现将大幅改善运营商的收入。该阶段投资者机会主要在于物联网综合解决方案提供商、人工智能、机器学习厂商等
物联网云平台是一个专门为物联网定制的云平台,物联网与普通的互联网是不同的:物联网终端设备比普通互联网手机端,电脑端多出几个数量级;普通互联网对>
随着全球信息化的浪潮,信息化产业不断发展、延伸,已经深入了众多的企业及个人,SOA系统架构的出现,将给信息化带来一场新的革命。
纵观信息化建设与应用的历程,尽管出现过XML(标准通用标记语言的子集)、Unicode、UML等众多信息标准,但是许多异构系统之间的数据源仍然使用各自独立的数据格式、元数据以及元模型,这是信息产品提供商一直以来形成的习惯。各个相对独立的源数据集成一起,往往通过构建一定的数据获取与计算程序来实现,这样的做法需要花费大量工作。信息孤岛大量存在的事实,使信息化建设的ROI(投资回报率)大大降低,ETL成为集中这些异构数据的有效工具。ETL常用于从源系统中提取数据,将数据转换为与目标系统相兼容的格式,然后将其装载到目标系统中。数据经过获取、转换、装载后,要产生应用价值,还需另外的数据展现工具予以实现,如此复杂的数据应用过程,必定产生高昂的应用成本。
结构化的数据管理尚可通过以上方法,予以实现其集成应用。在非结构化的内容方面,这些具有挑战性的问题令人生畏。内容管理的应用方案基于不同的信息化应用系统,而且大部分是纵向的以组织部门为界限的。在内容管理市场中,经常使用来自不同厂商的产品来提供这些解决方案。即使是同一个厂商的产品,相互之间的功能也是经常重叠,并且无法集成。
随着信息化建设的深入,不同应用系统之间的功能界限已趋于模糊。同时企业资源计划系统和协同商务系统,又需要商业智能的分析展现数据提供用户 *** 作依据。
在激烈竞争且多变的市场环境下,企业的管理模式很难固化,应用传统的信息化软件,当企业要做出一些改动时需要面对巨大的挑战。
SOA系统架构的出现,信息化变革
微软大中华区服务部总经理辛儿伦介绍说,从上世纪60年代应用于主机的大型主机系统,到80年代应用于PC的CS架构,一直到90年度互联网的出现,系统越来越朝小型化和分布式发展。2000年WebService出现后,SOA被誉为下一代Web服务的基础框架,已经成为计算机信息领域的一个新的发展方向。
SOA的出现给传统的信息化产业带来新的概念,不再是各自独立的架构形式,能够轻松的互相联系组合共享信息。
可复用以往的信息化软件。基于SOA的协同软件提供了应用集成功能,能够将ERP、CRM、HR等异构系统的数据集成。
松散耦合方式,只要充分了解业务的进程,就可以不用编写一行代码,通过流程图实现一套我们自己的信息系统。就像已经给你准备好了砖瓦和水泥,只需要想好盖什么样的房子就可以轻松的盖起。加快开发速度,并且减少了开发和维护的费用。软件将所有的管理提炼成表单和流程,以记录管理的内容,指定过程的流转方向。
更简便的信息和数据集成。信息集成功能可以将散落在广域网和局域网上的文档、目录、网页轻松集成,加强了信息的协同相关性。同时,复杂、成本高昂的数据集成,也变成了可以简单且低成本实现的参数设定。创建了完全集成的信息化应用新领域。
在具体的功能实现上,SOA协同软件所实现的功能包括了知识管理、流程管理、人事管理、客户管理、项目管理、应用集成等,从部门角度看涉及了行政、后勤、营销、物流、生产等。从应用思想上看,SOA协同软件中的信息管理功能,全面兼顾了贯穿整个企业组织的信息化软硬件投入。尽管各种IT技术可以用于不同的用途,但是信息管理并没有任意地将信息分为结构化或者非结构化的部分,因此ERP等结构化管理系统并不是信息化建设的全部;同时,信息管理也没有将信息化解决方案划分为部门的视图,因此仅仅以部分为界限去构建软件应用功能的思想未必是不可撼动的。基于SOA的协同软件与ERP、CRM等传统应用软件相比,关键的不同在于它可以在合适的时间、合适的地点并且有正当理由向需要它提供服务的任何用户提供服务。
1物联网主要应用领域
物联网的应用领域广泛,简单介绍几个应用场景:物流与仓储、健康与医疗、智能环境、社交智能交通、智能建筑、文物保护、古迹的实时监测、智能家居、定位导航、物流管理、视频监控、数字医疗等产业都有广泛的应用。
物联网应用范围
2 简单介绍几个应用例子
1)智慧城市
一般利用物联网、人工智能、云边计算、大数据挖掘分析、机器学习和深度学习等技术,还有运用三维可视化大数据平台、物联网云平台、移动终端以及各个智能硬件设备,实现城市物联感知、城市管理、城市服务等功能,提高政府监管服务、决策的智能化水平,形成高效、便捷、便民的新型管理模式,为城市构建智能型,管理型决策平台。
智慧城市下智慧园区
智慧城市主要应用功能包括智能交通系统、智慧能源系统、智慧物流及建筑服务系统、城市指挥中心、智慧医疗、城市公共安全、城市环境管理、政府公共服务平台等八个方面组成。
2)智能农业
智能农业基于物联网技术,通过各种无线传感器实时采集农业生产现场的光照、温度、湿度等参数及农产品生长状况等信息而进行远程监控生产环境。将采集的参数个信息进行数字化和转化后,实时传输网络进行汇总整合,利用农业专家智能系统进行定时、定量、定位云计算处理,及时精确的遥控指定农业设备自动开启或是关闭。
智能农业
3)智能交通
智能交通系统是将先进的电子传感技术、信息技术、数据通信传输技术、控制技术、计算技术以及物联网技术等有效地集成运用于整个交通管理的一个体系,建立起一种能在大范围、全方面发挥作用的,实时、准确、高效的综合交通管理系统。
车联网
3 个人经历
我之前是学习机械的,所以物联网相关知识都是自学的。本科毕业工作几年,发现工业物联网行业是未来的风口。就辞职考研了,研究生期间主要研究的是机电一体化与物联网控制。物联网涉及的知识面比较广,除了在工业方面,它是涵盖单片机、传感器、通信技术、云存储技术、数据可视化和数据挖掘等一系列学科。诸如:嵌入式技术、无线传感网络技术、传感器技术、M2M技术、云计算及中间件技术。我也构建一套智能家居系统。
大数据的基础知识,科普类的,个人去买本书就行了,大数据时代这样的书很多介绍的大数据的。
另外大数据的技术,如数据采集,数据存取,基础架构,数据处理,统计分析,数据挖掘,模型预测,结果呈现。
大数据分析挖掘与处理、移动开发与架构、软件开发、云计算等前沿技术等。
主修课程:面向对象程序设计、Hadoop实用技术、数据挖掘、机器学习、数据统计分析、高等数学、Python编程、JAVA编程、数据库技术、Web开发、Linux *** 作系统、大数据平台搭建及运维、大数据应用开发、可视化设计与开发等。
旨在培养学生系统掌握数据管理及数据挖掘方法,成为具备大数据分析处理、数据仓库管理、大数据平台综合部署、大数据平台应用软件开发和数据产品的可视化展现与分析能力的高级专业大数据技术人才。
扩展资料:
应用领域
大数据技术被渗透到社会的方方面面,医疗卫生、商业分析、国家安全、食品安全、金融安全等方面。2014年,从大数据作为国家重要的战略资源和加快实现创新发展的高度,在全社会形成“用数据来说话、用数据来管理、用数据来决策、用数据来创新”的文化氛围与时代特征。
大数据科学将成为计算机科学、人工智能技术(虚拟现实、商业机器人、自动驾驶、全能的自然语言处理)、数字经济及商业、物联网应用、还有各个人文社科领域发展的核心。
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