英文名: Internet of Things(IOT),也称为Web of Things。物联网是指通过各种信息传感设备,如传感器、射频识别(RFID)技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器、气体感应器等各种装置与技术,实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程,采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息,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。
三网融合:
三网融合是指电信网、广播电视网、互联网在向宽带通信网、数字电视网、下一代互联网演进过程中,三大网络通过技术改造,其技术功能趋于一致,业务范围趋于相同,网络互联互通、资源共享,能为用户提供语音、数据和广播电视等多种服务。三合并不意味着三大网络的物理合一,而主要是指高层业务应用的融合。三网融合应用广泛,遍及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居等多个领域。以后的手机可以看电视、上网,电视可以打电话、上网,电脑也可以打电话、看电视。三者之间相互交叉,形成你中有我、我中有你的格局。
物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题,三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合,首先需要了解其基本概念。
概念
1、物联网
根据百度百科的解释,物联网(InternetofThings,IoT)是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体,它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络(万物互联)。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成,分别实现数据采集、数据传输及数据应用的功能。目前,物联网已经广泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。
2、大数据
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有体量大(Volume)、及时性(Velocity)、多样性(Variety)、低价值密度(Value)及真实性(Veracity)的“5V”特性。
3、人工智能
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前,人工智能正在改变各行各业的传统模式,作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、机器翻译及推荐系统等领域。
深度融合
物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成,可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层,主要负责采集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中;大数据作为数据存储层,将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统(HDFS)或数据仓库(HIVE)中;人工智能作为应用层,可利用sparkml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法,对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。
应用案例
目前,物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例,首先,物联网可以作为智慧感知层,安装在客户现场的空气监测设备采集的空气质量信息通过网络传输数据中心;而后,利用大数据ETL工具(spark、hive)进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中;最后,利用人工智能相关技术进行大数据分析(sparkml、tensorflow),预测未来若干天的空气质量,并以此辅助进行科学决策及改善环境。
物联网的应用如下:
1、智慧物流
智慧物流是指在大数据、物联网、人工智能等信息技术支持下,实现运输、仓储、配送等物流各环节的系统感知、综合分析和处理。
目前物联网领域的应用主要体现在仓储、运输监控、快递终端三个方面。通过物联网技术实现对货物和运输车辆的监控,包括货物车辆的位置和状态、温湿度、油耗和货物的速度。物联网技术的使用,可以提高整个物流行业和运输效率的智能化水平。
2、智慧交通
智能交通是物联网的重要体现,它利用信息技术改善交通环境,将人、车、路紧密结合,保障交通安全,提高资源利用率。物联网技术的具体应用领域包括智能公交、自行车共享、车联网、充电桩监控、智能交通灯和智能停车。其中,车联网是近年来互联网公司和各大厂商争相进入的领域。
3、智能安全
这是一个很大的安全物联网应用市场,因为安全永远是人们的基本需求。传统安防非常耗费人力,严重依赖人员,而智能安防可以通过设备实现智能判断。目前智能安防的核心部分在于智能安防系统,将采集到的图像进行分析处理,并进行传输存储。
4、智慧能源与环境保护
智慧能源环保是智慧城市的一部分,其物联网应用主要集中在电、气、水、路灯等能源和公共设施,以及垃圾桶、井盖等环保设备。
比如智能井盖监测水位及其状态,智能垃圾桶自动感应,智能水电表实现远程抄表。将物联网技术,应用于传统电、水、光能设备的联网,通过监控,降低能耗,提高利用效率。
5、智能医疗
在智能医疗领域,必须以人为中心。物联网技术是数据采集的主要方式,可以有效帮助医院实现人和物的智能管理。对人的智能管理是指通过医疗可穿戴设备,传感器对人的生理状态(如心跳频率)进行监测,并将采集到的数据记录到电子健康档案中。
6、智能仓库
物联网一个很好的应用。它能准确地提供仓库管理各个环节数据的真实性,对于生产企业,可以根据这个数据合理的把控库存量,调整生产量。物联网中利用SNHGES系统的库位管理功能,可以准确提供货物库存位置,这就大大提高了仓库管理的效率。
7、智能家庭
物联网的出现让我们的日常生活更加的便捷。不远的将来一台手机,就可以 *** 作家里大多数的电器,查看它们的运行状态。寒冷的冬天,我们可以提前打开家里的空调,回到家就暖暖的。物联网还能准确的定位家庭成员的位置,你再也不用担心孩子跑得找不见人,省心省力。
8、智能农业
物联网在农业中的应用就更加的广泛。监测温湿度,监视土壤酸碱度,查看家禽的状态。在这些数据的支持下,农户就可以合理进行科学评估,安排施肥,灌溉。监测到的天气情况比如降水,风力等又为我们抗灾、减灾提供了依据。提高了产量,降低了减产风险。
9、智能电力
电力工程是一项重大的民生工程,对电网的安全检测是一项必修科目。以南方电网与中国移动通过M2M技术进行的合作为例,因为物联网的运用,使得自动化计量系统开始启动,使得故障评价处理时间得到一倍的缩减。
异构网络的融合和自治从技术上讲主要包括海量地址和数据的管理,接入机制的选择和异构资源的自治管理等方面。首先,在物联网中,由于物体数目巨大带来的海量地址空间的分配和管理、物体地址和标示之间的映射、海量数据的传输和存储等成为异构网络首先需要解决的问题。其次,由于各种网络性能特征各异,采用传统的单目标决策理论很难找到真正最优的接入选择方案。因此需要引入多目标决策理论,在有限资源和各用户要求的多个目标之间找到平衡点,达到多目标最优化目的。最后,由于物联网资源的异构性、网络的动态性等特点,资源的自治管理是研究的重点内容。在以自组织为主要形式的信息传感层中,关键是自感知与自配置的核心协议,包括时间同步协议、分布式定位协议、拓扑控制协议、自组织路由协议和能量管理协议等。在接入/网络层中,为支持用户和节点的移动性,除了需要在同一网络内不同小区间的水平切换技术之外,还需要从一种网络到另一种网络的垂直切换技术。由于异构网络在数据速率、频谱、QoS等方面的差异性,垂直切换所需要的精确位置测定和快速切换机制将更加复杂。同时,在异构环境中,基于上下文感知技术,进行分布式频谱(带宽)的自感知动态分配也是资源管理的趋势之一。多无线电协作(MRC)是实现上述资源管理的一项关键技术,它是指在单一节点配备多个独立的无线电系统,各无线电系统可以使用不同的接入技术及不同信道。由于一个节点可以同时与不同的接入系统建立连接,也可以同一时刻与一个接入系统保持多个连接,因而有助于实现快速垂直切换和动态资源分配。
(1)数据融合和信息处理
物联网中的节点具有数目多、体积小、能量有限、数据海量等特点,因此从提高信息准确度和降低能耗角度出发,需要有效的数据融合和信息处理技术。这些技术渗透在物联网的各个层次中。在信息感知层,可以通过移动中继、节点分组轮流工作、选取代表性上报节点、压缩感知等机制达到节能目的,同时又保证了信息的完整性和准确性;在接入/网络层,主要是通过汇聚处理和各种路由控制协议来进行数据重组和融合,减少数据传输量;在应用服务层,则主要是利用分布式数据库技术,对收到的数据进行进一步的筛选,达到数据融合的目的;同时,根据用户和环境数据信息随时空变化的动态特性,对其进行基于多层次融合的上下文感知处理。
(2)服务搜索和发现
和传统的电信网、互联网服务模式相比,物联网服务的不同之处在于强调服务的主动性提供,因此需要更高级、更复杂的服务搜索和发现技术。目前的Web服务搜索和发现技术主要有直接搜索、集中架构式搜索和分布架构式搜索三大类。直接搜索是指使用者向服务提供者直接索要服务描述的副本;集中式架构搜索是指服务提供者在一个中心目录中注册服务、发布服务公告及引用,供使用者检索;分布架构式搜索是指在Web站点上存有对服务提供者提供点处的服务描述的引用,使用者通过指定检查Web站点来获得可用的Web服务。物联网服务的搜索和发现需要在以上技术基础上增加主动性环节,即根据用户需求,自动搜索、发现和组装合适的服务,并在动态变化的异构网络环境中实现服务的可靠传送和主动提供。
(3)安全可靠性保障
物联网中的安全可靠性保障主要体现在网络安全和信息安全两方面。网络安全包括硬件平台、 *** 作系统、应用软件在内的系统安全和系统连续可靠正常运行、网络服务不中断的运行安全。信息安全则是指对信息的精确性、真实性、机密性、完整性、可用性和可控性的保护。和传统的互联网相比,由于节点的微型化和能量能力的受限化,在物联网中需要着重考虑的是算法计算强度和安全强度之间的权衡问题,即如何通过更简单的算法和更低能耗实现尽量强大的安全性。
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