物联网及其四层模型

一、物联网概念 

随着互联网技术、传感器技术和人工智能技术的快速发展，物联网技术也应运而生，物联网技术在各类领域能发挥重要性变革，对解放生产力、提高工作效率和推动规模化生产等方面贡献颇大，特别是在农业领域大有可为。实现智慧农业，必须依靠物联网技术为依托，以智慧平台为核心，立足市场需求，构建生产组织智能化、产品质量溯源化、市场经营网络化为一体的产业体系。

物联网是通过智能传感器、射频识别、激光扫描仪、全球定位系统、遥感等信息传感器设备及系统和其他基于物－物通信模式的短距离自组织网络，按照约定的协议，在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、监控和管理的一种巨大智能网络。它是通信网和互联网的扩展应用和网络延伸，主要是实现人与物、物与物的信息交互。
二、物联网四层模型

在信息层面，数据信息经历生成、传输、处理和应用四个阶段，分别对应着物联网的感知识别层、网络构建层、数据处理层和综合应用层。感知识别层是利用感知技术和智能装备对物理世界进行感知识别。网络构建层是按照特定的通信协议搭建各类网络对信息进行传输，以实现物－网互联。数据处理层通过大数据和人工智能技术对网络层采样的数据进行预处理、计算存储和数据挖掘等一系列 *** 作，最大地发挥出信息的生产效能。综合应用层是集成各类技术以实现实时控制、精准管理和科学决策等功能的应用系统，从而改进人的生产方式。各类技术应对不同环境、不同需求独立展开工作，各层面间又是联系紧密，如同链条式协同配合。
感知层作为物联网的“神经末梢”，主要是通过信息感知技术将生活生产各方面映射成数据信息，并能可靠传送到网络层，实现物理世界和信息世界连接起来。信息感知技术是指利用传感器、RFID、GPS和RS等实时实地对农业领域物体进行信息采集和获取。在农业生产现场可以利用无线传感器采集温湿度、光照、溶解氧浓度和农作物长势等参数，利用视频监控设备获取农作物成长现状，利用遥感技术大规模感知农作物表面和环境因素。信息感知层作为物联网的基础，获取大量的数据信息，为信息进一步加工、处理、分析而科学决策和指导生产经营打通“二元”壁垒。

网络层要在感知层和处理层发挥承上启下作用，是以现场总线技术、无线传感器网络技术（WSN）和移动通信技术互为补充的通信网络将传感设备连接“上网”。信息传输技术可分为有线和无线、短距离和长距离，它们有各自特点、应对不同环境、利用不同信道共同组建集成网络体系，以实现高度可靠的信息交流和共享。无线传感器网络成为农业信息传输的“主力军”，通过包括传感器节点、汇聚节点、任务管理节点。大量具有独立处理能力的微型传感器节点布置在监测区域逐跳传输，并路由到汇聚节点，然后通过互联网或卫星抵达任务管理节点，最后用户通过任务管理节点配置和管理传感器网络以实现监测任务发布和数据收集。常见的无线局域网技术有蓝牙、WIFI、ZigBee，无线广域网技术有LPWAN、NB-IOT、4G和5G。特别是以“万物互联”为目标的5G将农业物联网数据传输效率带来“质的跃升”。

处理层是农业物联网的“灵魂”，通过信息处理技术对感知层采集的信息存储和挖掘分析形成预测预警、智能决策、优化控制和疾病诊断等智能模型，从而对农业生产和经营给出科学的指导。农业生产和经营过程中，数据信息是呈指数型爆炸产生，不仅是体量大，而且结构复杂、实时性强、关联度高，必须通过大数据技术处理、存储和管理，才能从海量数据中获取更多的价值。农业大数据技术平台是以Hadoop架构、MapReduce软件模型、其他组件补充的生态软件体系形成的分布式海量数据存储管理、运算处理和分析平台。数据挖掘是指从海量数据中通过算法搜索隐藏的信息关系，主要手段是机器学习、深度学习、计算机视觉等人工智能技术。只要获取隐藏知识，才能帮助决策者做出合理、正确的决定和决策。

应用层是农业物联网的“指挥室”。主要通过感知技术、传输技术、处理技术和设备进行软硬件综合集成，形成智能控制、监控决策、专家系统、物流溯源等等应用。根据生产、经营的和管理不同需求，开发出特定功能的应用，用户通过web端或移动客户端应用实时掌握信息、发出精准控制指令。可以说，先进技术发挥设备的最大生产力，综合应用改变人的工作方式，有利于做出更科学合理决策。

物联网的安全和互联网的安全问题一样，永远都会是一个被广泛关注的话题。由于物联网连接和处理的对象主要是机器或物以及相关的数据，其“所有权”特性导致物联网信息安全要求比以处理“文本”为主的互联网要高，对“隐私权”(Privacy)保护的要求也更高（如ITU物联网报告中指出的），此外还有可信度(Trust)问题，包括“防伪”和DoS（Denial of Services）（即用伪造的末端冒充替换（eavesdropping等手段）侵入系统，造成真正的末端无法使用等），由此有很多人呼吁要特别关注物联网的安全问题。
物联网系统的安全和一般IT系统的安全基本一样，主要有8个尺度： 读取控制，隐私保护，用户认证，不可抵赖性，数据保密性，通讯层安全，数据完整性，随时可用性。 前4项主要处在物联网DCM三层架构的应用层，后4项主要位于传输层和感知层。其中“隐私权”和“可信度”（数据完整性和保密性）问题在物联网体系中尤其受关注。如果我们从物联网系统体系架构的各个层面仔细分析，我们会发现现有的安全体系基本上可以满足物联网应用的需求，尤其在其初级和中级发展阶段。
物联网应用的特有（比一般IT系统更易受侵扰）的安全问题有如下几种：
1 Skimming：在末端设备或RFID持卡人不知情的情况下，信息被读取
2 Eavesdropping: 在一个通讯通道的中间，信息被中途截取
3 Spoofing：伪造复制设备数据，冒名输入到系统中
4 Cloning: 克隆末端设备，冒名顶替
5 Killing:损坏或盗走末端设备
6 Jamming: 伪造数据造成设备阻塞不可用
7 Shielding: 用机械手段屏蔽电信号让末端无法连接
主要针对上述问题，物联网发展的中、高级阶段面临如下五大特有（在一般IT安全问题之上）的信息安全挑战：
1 4大类（有线长、短距离和无线长、短距离）网路相互连接组成的异构（heterogeneous）、多级(multi-hop)、分布式网络导致统一的安全体系难以实现“桥接”和过度
2 设备大小不一，存储和处理能力的不一致导致安全信息（如PKI Credentials等）的传递和处理难以统一
3 设备可能无人值守，丢失，处于运动状态，连接可能时断时续，可信度差，种种这些因素增加了信息安全系统设计和实施的复杂度
4 在保证一个智能物件要被数量庞大，甚至未知的其他设备识别和接受的同时，又要同时保证其信息传递的安全性和隐私权
5 多租户单一Instance服务器SaaS模式对安全框架的设计提出了更高的要求
对于上述问题的研究和产品开发，国内外都还处于起步阶段，在WSN和RFID领域有一些针对性的研发工作，统一标准的物联网安全体系的问题还没提上议事日程，比物联网统一数据标准的问题更滞后。这两个标准密切相关，甚至合并到一起统筹考虑，其重要性不言而喻。
物联网信息安全应对方式：
首先是调查。企业IT首先要现场调查，要理解当前物联网有哪些网络连接，如何连接，为什么连接，等等。
其次是评估。IT要判定这些物联网设备会带来哪些威胁，如果这些物联网设备遭受攻击，物联网在遭到破坏时，会发生什么，有哪些损失。
最后是增加物联网网络安全。企业要依靠能够理解物联网的设备、协议、环境的工具，这些物联网工具最好还要能够确认和阻止攻击，并且能够帮助物联网企业选择加密和访问控制（能够对攻击者隐藏设备和通信）的解决方案。

移动互联网和物联网主要区别：

一、定义不同：

移动互联网的本质还是互联网，互联网又称国际网络，始于1969年在美国的阿帕网络。它是一个连接网络与网络的巨大网络,通过一组通用的协议连接，在逻辑上形成单一的大型国际网络。

而物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是"信息技术"时代发展的重要阶段。它的英文名称是"物联网(IoT)。顾名思义，物联网就是连接事物的互联网。

二、行为不同：

传统的互联网用户通过单击按钮或链接从一个页面跳转到另一个页面来浏览网站，在留下行为信息后有意识地与网站交互。但是物联网可以在用户不知情的情况下收集信息，在物联网世界中，它就像一个装满隐藏开关的按钮，当用户进入特定场景时触发这些按钮。

三、技术不同：

对于互联网而言,我们通常说网络开发技术、搜索引擎技术、网络游戏技术、移动开发技术、视频流技术都属于互联网技术。物联网技术,是电子、通信、计算机三个领域的技术整合，在互联网的基础上实现物质连接。

扩展资料：

物联网的基本特征：

物联网的基本特征从通信对象和过程来看，物与物、人与物之间的信息交互是物联网的核心。物联网的基本特征可概括为整体感知、可靠传输和智能处理。整体感知—可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。

可靠传输—通过对互联网、无线网络的融合，将物体的信息实时、准确地传送，以便信息交流、分享。智能处理—使用各种智能技术，对感知和传送到的数据、信息进行分析处理，实现监测与控制的智能化。

根据物联网的以上特征，结合信息科学的观点，围绕信息的流动过程，可以归纳出物联网处理信息的功能：

1、获取信息的功能。主要是信息的感知、识别，信息的感知是指对事物属性状态及其变化方式的知觉和敏感；信息的识别指能把所感受到的事物状态用一定方式表示出来。

2、传送信息的功能。主要是信息发送、传输、接收等环节，最后把获取的事物状态信息及其变化的方式从时间(或空间)上的一点传送到另一点的任务，这就是常说的通信过程。

3、处理信息的功能。是指信息的加工过程，利用已有的信息或感知的信息产生新的信息，实际是制定决策的过程。

4、施效信息的功能。指信息最终发挥效用的过程，有很多的表现形式，比较重要的是通过调节对象事物的状态及其变换方式，始终使对象处于预先设计的状态。

参考资料来源：百度百科-物联网

百度百科-移动互联网

物联网的应用领域涉及到方方面面，在工业、农业、环境、交通、物流、安保等基础设施领域的应用，有效的推动了这些方面的智能化发展，使得有限的资源更加合理的使用分配，从而提高了行业效率、效益。

在家居、医疗健康、教育、金融与服务业、旅游业等与生活息息相关的领域的应用，从服务范围、服务方式到服务的质量等方面都有了极大的改进，大大的提高了人们的生活质量;

在涉及国防军事领域方面，虽然还处在研究探索阶段，但物联网应用带来的影响也不可小觑，大到卫星、导d、飞机、潜艇等装备系统，小到单兵作战装备，物联网技术的嵌入有效提升了军事智能化、信息化、精准化，极大提升了军事战斗力，是未来军事变革的关键。

一、智能交通

物联网技术在道路交通方面的应用比较成熟。随着社会车辆越来越普及，交通拥堵甚至瘫痪已成为城市的一大问题。对道路交通状况实时监控并将信息及时传递给驾驶人，让驾驶人及时作出出行调整，有效缓解了交通压力；

高速路口设置道路自动收费系统(简称ETC)，免去进出口取卡、还卡的时间，提升车辆的通行效率;公交车上安装定位系统，能及时了解公交车行驶路线及到站时间，乘客可以根据搭乘路线确定出行，免去不必要的时间浪费。

社会车辆增多，除了会带来交通压力外，停车难也日益成为一个突出问题，不少城市推出了智慧路边停车管理系统，该系统基于云计算平台，结合物联网技术与移动支付技术，共享车位资源，提高车位利用率和用户的方便程度。

该系统可以兼容手机模式和射频识别模式，通过手机端APP软件可以实现及时了解车位信息、车位位置，提前做好预定并实现交费等等 *** 作，很大程度上解决了“停车难、难停车”的问题。

二、智能家居

智能家居就是物联网在家庭中的基础应用，随着宽带业务的普及，智能家居产品涉及到方方面面。 家中无人，可利用手机等产品客户端远程 *** 作智能空调，调节室温，甚者还可以学习用户的使用习惯，从而实现全自动的温控 *** 作，使用户在炎炎夏季回家就能享受到冰爽带来的惬意；

通过客户端实现智能灯泡的开关、调控灯泡的亮度和颜色等等; 插座内置Wifi，可实现遥控插座定时通断电流，甚者可以监测设备用电情况，生成用电图表让你对用电情况一目了然，安排资源使用及开支预算;

智能体重秤，监测运动效果。内置可以监测血压、脂肪量的先进传感器，内定程序根据身体状态提出健康建议; 智能牙刷与客户端相连，供刷牙时间、刷牙位置提醒，可根据刷牙的数据生产图表，口腔的健康状况;

智能摄像头、窗户传感器、智能门铃、烟雾探测器、智能报警器等都是家庭不可少的安全监控设备，你及时出门在外，以在任意时间、地方查看家中任何一角的实时状况，任何安全隐患。看似繁琐的种种家居生活因为物联网变得更加轻松、美好。

三、公共安全

近年来全球气候异常情况频发，灾害的突发性和危害性进一步加大，互联网可以实时监测环境的不安全性情况，提前预防、实时预警、及时采取应对措施，降低灾害对人类生命财产的威胁。

美国布法罗大学早在 2013 年就提出研究深海互联网项目，通过特殊处理的感应装置置于深海处，分析水下相关情况，海洋污染的防治、海底资源的探测、甚至对海啸也可以提供更加可靠的预警。该项目在当地湖水中进行试验，获得成功，为进一步扩大使用范围提供了基础。

利用物联网技术可以智能感知大气、土壤、森林、水资源等方面各指标数据，对于改善人类生活环境发挥巨大作用。

趋势和特征

物联网近年来的主要显着趋势是由互联网连接和控制的设备的爆炸性增长。物联网技术的广泛应用意味着从一个设备到另一个设备的具体细节可能大不相同，但大多数人都具有基本特征。

物联网为将物理世界更直接地集成到基于计算机的系统中创造了机会，从而提高了效率、经济效益和减少了人力。

物联网设备的数量在 2017 年同比增长 31% 至 84 亿，预计到 2020 年将有 300 亿台。物联网的全球市场价值预计为到 2020 年达到 71 万亿美元。

环境智能和自主控制并不是物联网最初概念的一部分。环境智能和自主控制也不一定需要互联网结构。然而，（英特尔等公司）的研究发生了转变，将物联网和自主控制的概念结合起来，初步成果朝着这个方向发展，将物体视为自主物联网的驱动力。

在这种情况下，一种有前途的方法是深度强化学习，其中大多数物联网系统提供动态和交互式环境。训练代理（即 IoT 设备）在这样的环境中表现得更聪明，无法通过传统的机器学习算法（例如监督学习）来解决。

通过强化学习方法，学习代理可以感知环境状态（例如，感知家庭温度），执行 *** 作（例如，打开或关闭暖通空调）并通过最大化其长期获得的累积奖励来学习。

可以在三个级别提供物联网智能：物联网设备、边缘/雾节点和云计算。每个级别对智能控制和决策的需求取决于物联网应用的时间敏感性。例如，自动驾驶汽车的摄像头需要进行实时障碍物检测以避免发生事故。

通过将数据从车辆传输到云实例并将预测返回给车辆，这种快速决策是不可能的。相反，所有 *** 作都应在车辆本地执行。集成高级机器学习算法，包括深度学习物联网设备是一个活跃的研究领域，使智能对象更接近现实。

此外，通过分析物联网数据、提取隐藏信息和预测控制决策，可以从物联网部署中获得最大价值。物联网领域使用了各种各样的机器学习技术，从回归、支持向量机和随机森林等传统方法到卷积神经网络、LSTM和变分自动编码器等高级方法。

未来，物联网可能是一个非确定性和开放的网络，其中自动组织或智能的实体（Web 服务、SOA组件）和虚拟对象（化身）将可互 *** 作并能够独立行动（追求自己的目标）目标或共享目标）取决于上下文、情况或环境。

通过上下文信息的收集和推理以及对象检测环境变化（影响传感器的故障）并引入合适的缓解措施的能力的自主行为构成了一个主要的研究趋势，显然需要为物联网技术提供可信度。

市场上的现代物联网产品和解决方案使用各种不同的技术来支持这种上下文感知自动化，但需要更复杂的智能形式，以允许在真实环境中部署传感器单元和智能网络物理系统。

以上内容参考 百度百科-物联网

单元化和标准化正改变全球物流
50多年前，随着一种标准化尺寸金属盒子的出现，集装箱开始进入国际运输体系，随着标准集装箱规模扩大和围绕标准集装箱的国际运输体系系统升级，码头工人越来越少，作业效率越来越高，运输规模越来越大，成本也越来越低。
在李明看来，单元化、标准化集装箱构建了一个高度自动化、低成本、高效率和低复杂性的全球货运系统，直接推进了经济全球化和全球产业结构调整。
从经济发展角度来看，我国过去数十年的高速发展得益于融入全球产业链，更得益于这个标准集装箱及以标准集装箱为核心构建的标准化全球货运体系。
在物流运输过程中，装载货物的器具统称为“载具”，其中集装箱是最标准化的大型载具，全球常年保持数百亿市场规模。事实上，更贴近货物的托盘、围板箱等中小型单元化物流载具的市场需求更大，也是物联网时代更重要的智慧互联单元。
以托盘为例，标准化托盘与货车外廓、包装、集装箱等标准相匹配，可使物流运输做到不倒盘、不倒筐、不倒箱，帮助企业节省大量时间与物流成本。通过托盘的标准化进一步提升全程物流的标准化，将对整个物流行业实现降本增效做出重要贡献。

通过与欧特克的强强联手，中集运载 科技 运用欧特克衍生式设计技术，使得企业能对新一代集装箱进行数字化设计、测试和迭代，实现产品坚固度提升20%、产品变形减少80%，集装箱的净载空间、折叠压缩比、空箱堆高数量、空箱装箱数等关键指标均超越了预期目标，并取得了三项主要专利。
李明坦言，和欧特克合作印象最深刻的还是新产品开发速度的提升。以往的产品开发可能需要一年半到两年的时间，通过与欧特克的合作，给中集运载 科技 带来了全新的设计理念，用3个月完成方案、6个月完成产品开发定型，研发周期大幅度缩减。

欧特克公司大中华区总经理李邵建评价此次合作时说：“在新常态下，很多企业开始思考如何利用 科技 、数据、自动化和洞察来颠覆产品的设计和制造方式。欧特克利用机器学习和人工智能技术推出的衍生式设计就是这样一个颠覆性的设计手段，设计师只用输入限制条件和相关附属条件，计算机就可以利用云端几乎无限的算力，利用机器学习不断衍生的算法，回复给设计师各种不同的方案，最后再由设计师根据项目的实际需求选择最佳方案。与中集运载 科技 合作是欧特克衍生式设计应用的一个缩影，欧特克的使命就是通过领先的技术和解决方案赋能创新者，以帮助他们重塑想象，成就无限可能。”

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