物联网行业发展前景向好 万亿级市场已经开启
全球物联网行业市场现状
物联网是通信网和互联网的拓展应用和网络延伸,它利用感知技术与智能装置对物理世界进行感知识别,通过网络传输互联,进行计算、处理和知识挖掘,实现人与物、物与物信息交互和无缝链接,达到对物理世界实时控制、精确管理和科学决策目的。
物联网是新一代信息技术的高度集成和综合运用,对新一轮产业变革和经济社会绿色、智能、可持续发展具有重要意义。自“智慧地球”提出以来,物联网的概念在全球范围内迅速被认可,并成为新一轮科技革命与产业变革的核心驱动力。
全球物联网市场容量
全球物联网应用增长态势明显,当前正处于产业爆发前的战略机遇期。2015年全球物联网规模为089万亿美元,预计到2020年全球物联网市场规模将达到19万亿美元,物联网设备连接总量将达到300亿个。按此计算,2015至2020
年全球物联网市场规模年均复合增长率为1638%。
中国物联网产业规模
物联网是新一代信息技术的重要组成部分,自2009年8月,“感知中国”概念提出开始,中国的物联网进入全新发展阶段。通俗来说,物联网就是物物相连的互联网。物联网通过物物相连,结合原有的互联网,突破时空实现“人与人、物与物、人与物”之间的连接,而如今又加入了“大数据、云计算、人工智能”等新技术,能更好的满足了人们的一些深层次的需求。据前瞻产业研究院发布的《物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》数据显示,2016
年国内物联网产业规模已达到9,300亿元,工信部表示预计到2020年物联网产业体系基本形成,包含感知制造、网络传输、智能信息服务在内的总体产业规模突破15万亿元。预计到2021年,物联网行业市场规模将达到21300亿元,年复合增长率为2373%。
按产业链层级划分,将物联网产业分为支撑层、感知层、传输层、平台层以及应用层五个层级。平台层占据了物联网产业中37%的市场份额,以2020年15万亿的市场规模测算,平台层的市场规模就高达5550亿,市场发展空间巨大。
知名模块厂商收入规模
随着市场及各厂商的快速发展,目前第一梯队模块厂商已经脱颖而出,且相关龙头一骑绝尘,市场份额不断提高。
在物联网技术服务链条中,从底层硬件到网络、平台、垂直应用,产业环节和参与者众多,不同的产业链附加值也不一样。产业链最大价值在于最后的垂直应用端的增值服务。能够整合软硬件,帮助传统企业进行物联网升级,并提供增值服务的企业,将获得产业最大蛋糕。
工业物联网市场空间巨大
2015年我国工业物联网规模接近1,500亿元。预测至2020年,工业物联网占物联网市场规模约为25%,市场规模将突破4,500亿元,2015年至2020年复合增长率约为2457%。凭借丰富的行业经验和深厚的技术积累,以及在该市场的成功案例,有能力抓住该领域不断涌现的商业机会,未来将继续重视其他工业物联网领域客户的开拓和挖掘。
物联网业务有四个大区承载重庆作为西部节点承载省份的物联网业务:山东、重庆、湖南、上海、江西、海南、山西、浙江、广东和福建共10省。物联网(Internet of Things,简称IoT)是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描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,通过各类可能的网络接入,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。
物联网是一个基于互联网、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
物联网体系结构分为感知层、网络层和应用层这三层,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。
物联网(InternetofThings,缩写:IoT)是基于互联网、传统电信网等信息承载体,让所有能行使独立功能的普通物体实现互联互通的网络。其应用领域主要包括运输和物流、工业制造、健康医疗、智能环境(家庭、办公、工厂)等,具有十分广阔的市场前景。最初在1999年提出:即通过射频识别(RFID)(RFID+互联网)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通讯,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。简而言之,物联网就是“物物相连的互联网”。中国物联网校企联盟将物联网的定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合,实现物体与物体之间:环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说,当下涉及到信息技术的应用,都可以纳入物联网的范畴。
物联网四层体系结构及作用
1、感知层
感知层是物联网发展和应用的基础。感知层相当于物联网的皮肤和五官,完成识别物体、采集信息的任务。感知层包括二维码标签和识读器、RFID标签和读/写器、摄像头、GPS、各种传感器、视频摄像头、终端、传感器网络等数据采集设备。也包括数据接入到网关之前的传感器网络。RFID技术、传感和控制技术、短距离无线通信技术是感知层涉及的主要技术。
2、接入层
接入层由末梢节点和接入网关(Access Gateway)组成,完成应用末梢各节点信息的组网控制和信息汇集,或完成向末梢节点下发信息的转发等功能。这些末梢节点构成了末梢网络或传感网(由大量各类传感器节点组成的自治网络)。
3、网络层
网络层相当于物联网的神经中枢和大脑,实现信息传递和处理。网络层包括通信与互联网的融合网络、网络管理中心、信息中心和智能处理中心等,网络层将感知层和接入层获取的信息进行传递和处理。网络层也包括信息存储查询、网络管理等功能。
4、应用层
应用层相当于物联网的“社会分工”,即与行业需求结合,实现广泛智能化。应用层是物联网与行业专业技术的深度融合,与行业需求结合,实现行业智能化,这类似于人的社会分工,最终构成人类社会。
异构网络的融合和自治是物联网的最显著特征之一。由于应用需求和网络技术的多样性,在物联网的架构下将是多种网络同时共存的局面,包括用于感知信息在内的个域网、有线和无线形式的局域网、城域网和广域网等。这些性能特征各异的网络是相互补充、相互促进的,如何实现它们之间的无缝融合和自治管理,更加有效灵活地满足用户需求是物联网面临的重要技术挑战之一。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。
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)