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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
行业主要企业：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)
行业概况
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
“十三五”以来，国家重视物联网产业建设及物联网成果应用，出台多度政策意见来推动物联网产业发展。在“十三五”以来发布的行业政策中，以推动物联网成果应用为主，利用物联网技术加强信息交换、提高监督管理水平等。
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。
以上数据参考前瞻产业研究院《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》。
物联网是一个超级产业，涉及领域非常多，其中又有很多细分技术，而且应用碎片化。2020年，工信部发出了《关于深入推进移动物联网全面发展的通知》，意在推动移动物联网的规模化发展，将物联网碎片化的应用“串”起来。2020年，我国窄带物联网NB-IoT基站数和5G基站数均超过了70万个，移动物联网连接数超过了108亿。2021年，物联网发展将有哪些主要趋势？NB-IoT仍在爬坡
目前我国NB-IoT的连接数已经超过了12亿，应用创新不断深化，水表、气表等领域应用已经达到了千万级，智慧停车、智慧路灯、智慧物流等百万级的应用领域正在不断涌现。
数据显示，目前中国电信的NB-IoT用户近8000万，NB-IoT连接数全球第一，NB市场占有率行业第一。同时，中国电信还部署了全球物联网领域首个异地多活NB-IoT设备服务平台，可提供亿级以上物联网设备服务，确保端到端业务流程安全。
凭借广覆盖、低功耗、低成本、大连接等特点，NB-IoT已经成为蜂窝物联网领域的主流技术。市场研究机构CounterpointIoT的最新研究数据显示，全球移动物联网连接数将在2025年突破50亿大关，其中NB-IoT的贡献比将接近一半。
2021年，由于NB-IoT的规模应用，芯片的生产成本会进一步下降，即使考虑到近期芯片、元器件缺货，NB-IoT模组整体价格下降的趋势不会改变。随着城市管理智能化的深入，NB-IoT的商业部署只会进一步加快，这将带动提高NB-IoT基站的使用率和新基站的部署。但期望NB-IoT能够在越过1亿连接数后，产生“滚雪球”的产业效应，只是一种乐观估计，主要原因是NB-IoT的应用场景、接入平台还比较分散，从梅特卡夫定律看，NB-IoT目前处于连接数的积累阶段，发展拐点还没有到来。
同时，NB-IoT也面临一些挑战，业内人士认为这些挑战体现在NB-IoT功耗、网络覆盖、商业模式三个方面。
NB-IoT的主要优势之一是低功耗。当前在移动物联网上，普遍采用的还是2G模块，NB-IoT的功耗比2G略好，但在中等频率和高频率实时使用时并没有非常明显的优势，而NB-IoT深度待机模式的功耗和2G掉电模式相差不多。所以以目前NB-IoT模块的实际功耗看，十年的超长待机时间是无法实现的，因此在低功耗一项上，NB-IoT优势并没有预计的大，所以采用NB-IoT的动力不够强。在网络覆盖上，NB-IoT相对于2G/3G/4G网络，其覆盖范围和网络质量还需提高，这也会影响用户的使用信心。在商业模式上，即使运营商开启高频服务功能，每年NB-IoT资费可以提升到35~40元，虽然提升了物联网业务的ARPU值（每用户平均收入），但对于运营商的直接收入贡献还非常有限。
LoRa发力室内场景
目前，在全球范围内已超过1亿个LoRa终端接入节点，中国作为最大的物联网应用市场，占了近半的LoRa节点部署数量，在一些能源、公共安全、智慧楼宇、电力、军事工业等行业得到应用。目前，LoRa技术也正在发力于室内场景应用，这将会成为LoRa最值得期待的市场。
LoRa最早于国外起步，在欧、美等国获得应用，但是应用相对分散。相比国外，国内起步较晚，LoRaWAN 协议的标准化落地情况比较差，但是发展速度快、应用丰富、规模大。作为和NB-IoT相似的技术，LoRa的问题与挑战主要是缺少政策及运营商的大力支持，但因为LoRa有其适用的场景，连接数一直在增长。
LoRa的问题是严重碎片化，这不仅制约LoRa产业的发展，也制约着LoRa企业的发展，且目前的产品丰富度无法满足碎片化应用需求，而且国内已有应用领域的市场增量有限，需要寻找新的应用领域拓展市场。目前电力和家居行业转向通过LoRa技术来解决问题。
从LoRa产业链看，相比于其他多数的无线通信技术，LoRa技术除了技术层面上的优势以外，丰富 健康 的产业链生态也是其优势之一，目前已形成了一个从LoRa芯片、模组、网关、终端、平台、系统集成商到解决方案提供商以及互联网企业、电信运营商等共同参与的格局。
哪些领域机会更多
疫情暴发以来，非接触式的远距离测温仪、巡逻无人机、防疫机器人等物联网产品在疫情防控和复工复产中，得到了广泛运用，2021年，这些应用会进一步升级，并将向在医疗保健中发挥作用发展。Forrester的研究预测，物联网会通过可穿戴设备和传感器实现主动的医疗保健参与，这将是2021年物联网应用的一大趋势。
Forrester认为，消费者将在2021年获得更多种类的无线连接。不仅有5G和移动物联网设备，蓝牙、Zigbee和近场通信（NFC）都在解决类似的物联网使用案例。Forrester的报告指出。诸如可穿戴设备和传感器之类的互动和主动参与将激增，它们可以检测患者在家中的 健康 状况。COVID-19之后的医疗保健将以数字医疗经验为主导，并将提高虚拟医疗的有效性。在家中监视的便利性将激发消费者对数字 健康 设备的赞赏和兴趣，因为他们可以对自己的 健康 有更深入的了解。数字医疗设备的价格将变得对消费者更加友好。
由于新冠肺炎疫情，迫使许多患者留在家里或延误了必要的护理，这使慢性病得不到控制，可预防的病得不到重视。医疗机构可以利用接入物联网的医疗设备增进对患者 健康 的了解，跟踪个性化医疗的结果。
另一方面，智能办公的利用率也会大大增长，Forrester期望至少80％的公司为未来的办公室制定全面的战略，其中包括IoT应用程序以增强员工安全性并提高资源效率，例如智能照明、电源、能源、环境监控和基于传感器的空间利用率等。高流量区域的活动监视对于优先进行站点清洁，管理拥挤区域以及修改办公室布局以实现 社会 疏远非常必要。党的十九大报告提出建设“ 交通强国 ”的目标，为我国未来交通运输发展描绘了宏伟蓝图。
要建设交通强国，就要在新时代中国特色社会主义思想的指导下，贯彻新发展理念，以供给侧结构性改革为主线，以创新为引领，全面推动交通运输发展质量变革、效率变革、动力变革。而物联网，就是这个时代带给交通运输发展的强心剂。
一，物联网该如何让交通改头换面呢？
1基于物联网的智能交通系统架构
基于物联网的智能交通系统一定要全面考虑到各个类型的基础设施、交通对象等。
通过构建基础交通的感知网络，才能开发出各种类型的智能管理的服务系统。这种全新的理念一定能从根本上，改变交通系统，只注重业务开发的模式，转而向信息资源共享需求的方向发展。把物联网真正的运用到智能化的交通领域中，首先就是构建在物联网环境下的，智能交通系统架构。
这项在物联网基础上的，智能交通的架构，主要由感知层、网络层和应用层这三个方面组成。
11感知层
物联网的智能交通系统的感知层，主要负责准确的采集各种交通信息。尤其是各类交通信息的感知要通过网络和传感器来得以实现。传感器的采集过程，一定要完全经过无线传感器网络的完全传输，才能实现好数据的汇聚。
12 应用层
应用层的主要功能，是对交通感知网络进行数据采集，并且要进一步对数据信息进行分析和应用，支持各种智能化的交通服务。应用层系统主要分为，政府应用系统、社会应用系统、各个企业之间的示范系统等等。
其中，最为典型的应用系统，主要包括交通控制系统与动态控制系统。要想实现好智能无线传感器与电信网络传感器之间的融合，一定要把无线传感器网络连接到电信网络上。利用电信网络来进一步实现对无线传感器的网络中各项业务的监控与管理。
13 业务平台
业务平台是促进电信网络的运行与管理，并且还要与无线网络传感器进行结合的业务实体，同时还要协调好电信网络中的其他实体，来完成好整个业务系统。
管理平台作为实现电信网络对无线传感器网络的管理实体平台，主要目的是为了实现对业务平台的设备与网络进行管理。同时，为了保证电信网络更加可靠的运行，一定要在电信网络和无线交通传感器之间引入有效的控制机制。
这项接入控制机制，指的是电信网络利用网关系统，对控制点进行有效的控制，为无线传感器网络提供全程的服务。
2 物联网技术对智能交通系统的影响
由于物联网在电子通信与计算机技术方面具有成熟的技术优势，因此，物联网技术与智能交通系统的有效结合，才能为我国的交通运输行业提供出全新的发展思路。
物联网是在计算机与互联网技术之后的，信息产业的第三次浪潮，从而孕育出了改变产品生产与销售的网络系统。与此同时，物联网提出的全新的理念，对人类的生活方式产生了比较深远的影响。到目前为止，在交通运输与物流行业，逐步推广了物联网技术。
21 感知信息
物联网的核心内容是传输过程中的信息数据，首先就是要对物体的属性进行标识，属性主要包括静态与动态两种，还要通过一定的设备读取物体的属性，并且要把信息转化成一种网络传输的重要的数据。
22 采集信息
在物联网环境下构建智能化交通系统，一方面要采集大量的交通信息，并且对实时性信息进行采集和处理。另一方面，更要侧重于对信息资源的有效整合与传输功能。
由于智能化交通系统，是以高速公路作为一个技术性的交流平台，一定要以交通信息为基础，促进人们的交通出行与交通工具之间的联系，提高了交通系统的安全性与效率。
因此，只要交通系统把先进的交通信息当成基础，从而为其他的交通出行者，提供各个方面的交通信息服务体系，用来促进交通运输的合理分布。
23 信息的应用
物体要想实现有效信息的传递，主要有两个应用的方向：一是经过物体的集中有效处理传递给“人”，经过“人”的高级处理，才能进一步控制住物体。
另外一个方面，是直接对“物”进行合理的智能控制，并不需要经过“人”，就能授予权力。通过深入分析互联网的整体的运行情况，一定要在物质和人之间实现好信息的合理交互。
因此，这种“物”很有可能涉及到在物质世界中的具体的实体的存在，还包括人的具体的实体属性。
尤其是物联网中的各项活动都是以人的意愿为基础，进行的活动。同时，网络的规范标准，是实现物联网的运行环境的一个最终的因素，为智能交通信息提供了有效合理的环境支持。
二，应用实例
1，物联网技术实现对司机不良驾驶行为的智能分析与判断
G7公司已经采用了成熟的技术手段，实现物联网技术对位置、声音、图像等的数据采集和人工智能识别。
“目前我公司已经可以做到对驾驶员危险行为的实时监控和管理。当驾驶员出现打瞌睡、玩手机等危险行为时，车机端就会给司机报警，云端监控的管理员也可以得到通知，车队管理员还可以下发语音信息提醒驾驶员。”公司总裁介绍，“同时，实时采集的图像还可以作为事后证据，对司机进行安全教育管理，有效降低事故率。有一个客户使用了3个月，每百万公里的事故率就降到了之前的三分之一。”
2，中兴通讯智慧交通系统
采用感知层、网络层、综合管控平台和各种交通行业应用的四层架构，以统一的智能交通管控平台为依托，以现有交通信息网络、城市道路交通信息系统和各地市交通监控中心的信息资源为基础，加强对全市主干路网交通信息和营运车辆的动态信息采集、汇总、融合。并通过对应用的互联、数据中心建设和应用整合三步走平台建设方式，实现交通业务的延续、优化和创新。满足智慧交通系统建设需求，实现与现有交通系统便捷融合，并全面降低交通运营者的运维成本。
“云计算”+“视频监控”+“车联网”，实现精确感知、畅通信息、智慧调度；
TD-LTE无线承载和GoTa专用调度系统，安全承载、高效服务；
智能、开放、高效、安全的智能交通管控平台，实现全方位交通信息应用共享挖掘；
通过云平台海量信息收集存储能力，建立数据仓库，根据数据挖掘模型对海量信息进行分析处理和业务仿真，提供决策参考
随着互联网、移动通信网络和传感器网络等技术的应用，物联网应用于智能交通已经初见雏形，在未来几年将具有极强的发展潜力。
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