物联网技术包括哪些技术

院校专业：

基本学制：三年 | 招生对象： | 学历：中专 | 专业代码：710102

培养目标

培养目标

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传感器应用、网络通 信、综合布线、物联网项目工程实施等知识，具备物联网生产施工、物联网技术服务、 系统运维等能力，具有工匠精神和信息素养，能够从事物联网设备安装与调试、物联网 系统集成实施、物联网系统监控、物联网产品制造与检测、售后技术支持等工作的技术 技能人才。

职业能力要求

职业能力要求

1 具有物联网产品装配、焊接、检测与调试的能力； 2 具有感知层设备质量检测、典型传感网安装组建与调试的能力； 3 具有物联网项目施工图识读、物联网设备安装与调试的能力； 4 具有物联网平台、数据库及应用程序安装、配置与运行维护的能力； 5 具有物联网样机试制、数据采集与标注、应用程序辅助开发的能力； 6 具有物联网系统应用程序安装、使用、维护、系统监控与故障维修的能力； 7 具有初步将 5G、人工智能等现代信息技术应用于物联网领域的能力； 8 具有终身学习和可持续发展的能力。

专业教学主要内容

专业教学主要内容

专业基础课程：电工电子技术与技能、计算机组装与维修、计算机网络技术基础、 程序设计基础。 专业核心课程：单片机技术及应用、数据库技术及应用、传感器与传感网技术应用、 网络综合布线技术、物联网技术及应用、物联网设备安装与调试、物联网运维与服务。 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综合布线、物联网 电子产品制作、物联网设备安装与调试、物联网工程实施等实训。在物联网系统集成企 业、物联网产品制造企业等单位进行岗位实习。

专业（技能）方向

专业（技能）方向

职业资格证书举例

职业资格证书举例

职业技能等级证书：物联网智能家居系统集成和应用、物联网安装调试与运维、物 联网工程实施与运维

继续学习专业举例

接续高职专科专业举例：物联网应用技术、工业互联网技术 接续高职本科专业举例：物联网工程技术、工业互联网技术 接续普通本科专业举例：物联网工程、计算机科学与技术

就业方向

就业方向

面向物联网安装调试员等职业，物联网设备安装与调试、物联网系统运行与维护、 物联网系统监控、物联网产品制造与测试、物联网项目辅助开发和售后技术支持等岗位 （群）。

对应职业（岗位）

对应职业（岗位）

其他信息：

主要学物联网概论、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。物联网应用技术培养具有从事WSN、RFID系统、局域网、安防监控系统等工程设计、施工、安装、调试、维护等工作能力的高端技能型人才。 物联网软件、标准、与中间件技术 ，《中间件技术原理与应用》，清华大学出版社，《物联网：技术、应用、标准和商业模式》，电子工业出版社，等教材。物联网产业发展的关键在于应用，软件是灵魂，中间件是产业化的基石，需要学习和了解，尤其是对毕业后有志于物联网技术发展的学生。 物联网的应用遍及各个领域，如：智能交通、公共安全、环境保护、智能检测等，涉及人类生产生活的方方面面。据有关预测，物联网全面应用的业务量规模将达到现有人与人之间通信量的30倍。 物联网专业主要就业于与物联网相关的企业、行业，从事物联网的通信架构、网络协议和标准、信息安全等的设计、开发、管理与维护，就业口径广，需求量十分大。学习物联网技术，是围绕这些发展方向来的。找准自己的方向，对接下来的学习会有很大的帮助！

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。

物联网是以计算机科学为基础，包括网络、电子、射频、感应、无线、人工智能、条码、云计算、自动化、嵌入式等技术为一体的综合性技术及应用，它要让孤立的物品（冰箱、汽车、设备、家具、货品等）接入网络世界，让它们之间能相互交流，让我们可以通过软件系统 *** 纵himer、让himer鲜活起来。

物联网是指通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息，与互联网结合形成的一个巨大网络。其目的是实现物与物、物与人，所有的物品与网络的连接，方便识别、管理和控制。

科技创新改变生活，物联网以及延伸的人工智能必将为未来带来自便利的美好生活。人类总是在追求自便利的美好生活，物联网很有前瞻性，下一波的IT浪潮就是云计算、物联网、人工智能、生物技术。

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。

在这里同时也希望大家能够喜欢我的分享，大家如果有更好的关于这个问题的解答，还望分享评论出来共同讨论这话题。 无人驾驶 汽车 是指通过车载传感系统得到本车位置，同时感知道路、车辆等周围环境，自动规划行驶路线，自动控制车辆的驱动速度、转向和制动，能主动对障碍物进行避障，最终控制车辆到达目的地的智能 汽车 。在此基础上，还涉及衍生的V2V、调度管理系统、人机交互系统等技术。

人工智能是对人的意识、思维、动作等过程的模拟。人工智致力于研究能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

而根据无人驾驶 汽车 的功能模块，可将无人驾驶的关键技术分为：定位导航技术、环境感知技术、规划决策技术和自动控制技术。

在无人驾驶技术中的各个模块中，其实都涉及到人工智能的某个方面，比如环境感知需要图像识别的支持，决策规划离不开专家系统等。

因此，可以说无人驾驶技术是人工智能的一个具体应用。在以上的分享关于这个问题的解答都是个人的意见与建议，我希望我分享的这个问题的解答能够帮助到大家。

我最后在这里，祝大家每天开开心心工作快快乐乐生活， 健康 生活每一天，家和万事兴，年年发大财，生意兴隆，谢谢！

其实，这要看对人工智能的定义是什么，在很多人看来这就是人工智能，甚至官方或者政府也定义为人工智能应用，的确相关于之前 汽车 ，无人驾驶的应用可以说是跨时代的。

但就我个人认为，这并不能算是人工智能，而且按理以现在人类可以达到的算力是没有可能实现真正的人工智能（量子机有可能达到）。无人驾驶说白了只是基于各种传感器数据再利用一系列预设算法进行机器判断，没有体现真正的“智能”（自我思考和判断，当然这个是很可怕的）。

所以我个人认为无人驾驶只是基于现有互联网，物联网（射频技术、传感器技术，图像识别技术等）联动的一个高级应用形式，离真正的“智能”不可同日而语。

无人驾驶和人工智能是两个概念，但是人工智能里面一定包含了无人驾驶这项技术。说一下我理解的观点，希望可以给你有所启发。1无人驾驶是 汽车 科技 的一种技术提升。 汽车 工业发展到现在一百多年 历史 ，从最早的工业革命开始至今各种品牌百花齐放，无论在车身结构和驾驶体验都得到了质的飞跃，但是越来越多的竞争和市场也让各大 汽车 企业有效 科技 创新，从ESP车身稳定系统、四驱、自动大灯延迟、导航、无钥匙进入、车道偏离防碰撞安全系统等等，再到现在 汽车 中控都装备了智能触摸显示屏，都说明了 汽车 科技 进步和发展是日新月异，智能 汽车 也将是以后的趋势。

2无人驾驶是 汽车 科技 的一种人为需求。无人驾驶按照现在分级别的话其实是自动驾驶的最高等级，看过一篇文章是这样分类的：目前我们在市场上所能见到的自动驾驶主要有5个级别，分别是从L0-L5。首先，所谓的L0级自动驾驶也就是没有任何自动化技术，车辆驾驶完全靠驾驶员自己 *** 作。而L1级驾驶又被叫做辅助驾驶，其中包括定速巡航，自动泊车以及车道保持等基本功能。这些功能可以让驾驶员在驾驶 汽车 的过程当中避免一些疲劳驾驶，不用耗费过多的精力。L2级驾驶也就是半自动驾驶，是目前市面上最常见的，在大多数的车型中我们都能够看到，其中包括自动辅助驾驶，危险预判刹车等功能，在安全性能方面还是比较可靠的（比如沃尔沃）。L3级驾驶又被称为有条件自动驾驶，与L2级相比，它可以在正常的路段下实现完全自动化驾驶，但是在一些紧急情况发生时，还是需要人工来进行辅助制动（比如特斯拉的自动驾驶技术）。L4级驾驶属于高度自动驾驶， 汽车 的整体制动性能以及反应能力已经达到了一个比较高的水准，驾驶员坐在 汽车 内部不用自己 *** 控，而且 汽车 行驶比较平稳顺畅（这个在某些高端车型上已经实现，但技术还不完善）。最后一个级别就是L5级自动驾驶，它可以实现无条件的全自动驾驶技术。也就是不管在任何情况下，都不用担心路况以及天气，只需要坐在车里面休息就可以了，这才是真正的无人驾驶。

3要实现无人驾驶必须和人工智能相结合。只有开发了相关电子程序，运用到 汽车 上，才能完成真正的无人驾驶，目前也是趋势。其实在某些科幻中，已经预示着 汽车 今后的变化，将会更快更 科技 ，交通事故更少。当然，进步空间还非常大。

最后，个人觉得，无人驾驶如果普及了实现了，再好，也不要过度依赖，驾驶感受毕竟是人的一种体验和感觉；人工智能再先进，也需要人来控制，毕竟只是智能系统。人，才是关键，你说是吗？

可以肯定的是，无人驾驶属于人工智能的范畴，属于人工智能的一种，比较有代表性的是google的无人驾驶技术。

人工智能不一定是人形机器人，具有人类思维模式的计算模型和方式也是属于的，他可以自主地与人交互。比如现在的语音陪聊机器人，电话机器人，它并没有机器组成部件，背后作支撑的是人工智能的运用从逻辑运算来说，无人驾驶 汽车 从感知， *** 作，应急等方面几乎和人的反应是一样的了，有些方面甚至还要超过人类！但是也不能说现在无人驾驶技术能够完全代替人类！

无人驾驶 汽车 的出现将会减少市场对货车司机、出租车司机及其他职业司机的需求。相反，利用远程信息技术——即利用电信通讯来促进沟通及收集车辆数据——出租车和货车公司将得以更好地管理自驾驶 汽车 ，提高服务质量和优化服务路线。

无人驾驶是属于人工智能的。

要实现无人驾驶，目前的方式是通过传感器才起路面信息，再通过算法控制 汽车 的相应动作，这属于本地处理，也算边缘计算吧。

这种方式受限与数据数据不够多，不能更好的训练神经网络，所以存在很多弊端。

随着5G网络的建设，以后传感器采集的路面数据可以上传到服务器，数据处理由服务器完成，再将处理后的数据下发给 汽车 ， 汽车 再根据数据执行相应动作，由于5G的实时性更高，因此安全性可以得到很大的保障，这样越多车上传数据，服务器的神经网络就会越智能越精准。

非常感谢悟空邀请！在这里能为你解答这个问题，让我带领你们一起走进这个问题，现在让我们一起探讨一下。

在这里同时也希望大家能够喜欢我的分享，大家如果有更好的关于这个问题的解答，还望分享评论出来共同讨论这话题。 无人驾驶 汽车 是指通过车载传感系统得到本车位置，同时感知道路、车辆等周围环境，自动规划行驶路线，自动控制车辆的驱动速度、转向和制动，能主动对障碍物进行避障，最终控制车辆到达目的地的智能 汽车 。在此基础上，还涉及衍生的V2V、调度管理系统、人机交互系统等技术。

人工智能是对人的意识、思维、动作等过程的模拟。人工智致力于研究能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

而根据无人驾驶 汽车 的功能模块，可将无人驾驶的关键技术分为：定位导航技术、环境感知技术、规划决策技术和自动控制技术。

在无人驾驶技术中的各个模块中，其实都涉及到人工智能的某个方面，比如环境感知需要图像识别的支持，决策规划离不开专家系统等。

因此，可以说无人驾驶技术是人工智能的一个具体应用。在以上的分享关于这个问题的解答都是个人的意见与建议，我希望我分享的这个问题的解答能够帮助到大家

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在这里同时也希望大家能够喜欢我的分享，大家如果有更好的关于这个问题的解答，还望分享评论出来共同讨论这话题。

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无人驾驶应该是多项技术的综合，不能完全划归到属于人工智能。这里面比较重要是物联网，雷达及人工智能。在环境探测中就会用到图像识别，在驾驶决策中就会用到机器学习。这两项都是人工智能中的技术。

无人驾驶是人工智能的一种。人工智能基本特点是大数据处理和机器学习功能。

无人驾驶需要实时采集周边路况信息，并进行处理，具备大数据处理的特点。同时，需要自主进行路径规划和路况学习，属于机器学习一类。

所以无人驾驶是属于人工智能的。

无人驾驶是现代人工只能（AI）在 汽车 领域的一种应用。目前的发展阶段还比较初级，依赖传感器数据采集、外部数据实时运算、传输等非内部因素。将来应该能进化到更高阶的形式。

无人驾驶是人工智能的交通范畴落地应用。人工智能有很多应用范畴，如医学、交通、农学等。

无障碍领域一直都是我国以及世界各国都在积极攻克的难体，随着世界各国技术的不断成熟发展，目前已经有很多领域的技术相当成熟，想必假以时日，可以在无障碍领域做出贡献。以以下几点为例：

1、红外线感应。对于大家来讲，红外线感应系统在最近几年应该丝毫不陌生，最常见的莫过于各个公共空间的体温监测，一旦有体温过高就会发出警报。在疫情防控如此紧张的当下，红外线感应系统给各地的医护人员以及疫情防控志愿者做出了巨大的贡献，而且也减少了人流的接触。同样的，如果在一些无障碍设施不够完善的地区安装红外线感应系统，那么我们就可以减少一些人员的浪费，通过红外线检测，判断来人是否需要帮助，比如一些无障碍通道周围都会设置固定电话帮助上坡，但是电话不能24小时随时在线，但是如果红外感应可以感应到无障碍人士需要帮助，从而进行辅助上坡等，可以一定程度上减少人力资源的占用，也能方便残障人士。

2、物联网。物联网技术现在已经非常发达了，应用最广泛的莫过于各种各样的家用智能家居。曾经有一个广告就是关于物联网的，一个上班族无法随时随地顾及自己的爱宠，所以选择了某品牌智能家居，它可以智能感应空气温度湿度和光线变化，然后选择开启空调、暖气、风扇或者灯光。虽然只是一个广告，但是细想一下，如果在残障人士家里安装一个类似的系统，那么一些行动不便的人可以减少去开关的频率，也能帮助他们的家人减少担忧。

3、智能AI。智能机器人目前应用已经非常广泛了，比如智能厨师，对一些生活非常不方便的残障人士来讲，智能AI可以帮助他们实现和常人无异的无障碍生活。

物联网的三项关键技术与领域包括，关键技术：传感器技术、RFID标签、嵌入式系统技术。领域：公共事务管理(节能环保、交通管理等)、公众社会服务(医疗健康、家居建筑、金融保险等)、经济发展建设(能源电力、物流零售等)。

“物联网”的概念是在 1999 年提出的，它的定义很简单：把所有物品通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来，实现智能化识别和管理。也就是说，物联网是指各类传感器和现有的互联网相互衔接的一个新技术。

2005 年国际电信联盟(ITU)发布《ITU互联网报告2005物联网》， 报告指出， 无所不在的“物联网”通信时代即将来临， 世界上所有的物体从轮胎到牙刷、从房屋到纸巾都可以通过因特网主动进行交换。射频识别技术(RFID)、传感器技术、纳米技术、智能嵌入技术将到更加广泛的应用。

2008年3月在苏黎世举行了全球首个国际物联网会议“物联网 2008”， 探讨了“物联网”的新理念和新技术与如何将“物联网”推进发展的下个阶段 。

●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。\x0d\●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。\x0d\●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。\x0d\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。\x0d\●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。\x0d\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。\x0d\●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。

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