物联网概念的定义

“中国式”物联网
定义
最简洁明了的定义：物联网(Internet of Things)是一个基于互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。它具有普通对象设备化、自治终端互联化和普适服务智能化3个重要特征 。
其它的定义：物联网指的是将无处不在（Ubiquitous）的末端设备（Devices）和设施（Facilities），包括具备“内在智能”的传感器、移动终端、工业系统、楼控系统、家庭智能设施、视频监控系统等、和“外在使能”(Enabled)的，如贴上RFID的各种资产（Assets）、携带无线终端的个人与车辆等等“智能化物件或动物”或“智能尘埃”（Mote），通过各种无线和/或有线的长距离和/或短距离通讯网络实现互联互通（M2M)、应用大集成（Grand Integration)、以及基于云计算的SaaS营运等模式，在内网（Intranet）、专网（Extranet）、和/或互联网（Internet）环境下，采用适当的信息安全保障机制，提供安全可控乃至个性化的实时在线监测、定位追溯、报警联动、调度指挥、预案管理、远程控制、安全防范、远程维保、在线升级、统计报表、决策支持、领导桌面（集中展示的Cockpit Dashboard)等管理和服务功能，实现对“万物”的“高效、节能、安全、环保”的“管、控、营”一体化。
“一句式”理解物联网
把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来，进行信息交换，即物物相息，以实现智能化识别和管理。
泛在聚合
全球范围内物联网的产业实践主要集中在三大方向。
何为数据“泛在聚合”意义上的物联网？
第一个实践方向被称作“智慧尘埃”，主张实现各类传感器设备的互联互通，形成智能化功能的网络。
第二个实践方向即是广为人知的基于RFID技术的物流网，该方向主张通过物品物件的标识，强化物流及物流信息的管理，同时通过信息整合，形成智能信息挖掘。
第三个实践方向被称作数据“泛在聚合”意义上的物联网，认为互联网造就了庞大的数据海洋，应通过对其中每个数据进行属性的精确标识，全面实现数据的资源化，这既是互联网深入发展的必然要求，也是物联网的使命所在。
比较而言，“智慧尘埃”意义上的物联网属于工业总线的泛化。这样的产业实践自从机电一体化和工业信息化以来，实际上在工业生产中从未停止过，只是那时不叫物联网而是叫工业总线。这种意义上的物联网将因传感技术、各类局域网通信技术的发展，依据其内在的科学技术规律，坚实而稳步地向前行进，并不会因为人为的一场运动而加快发展速度。
RFID意义上的物联网，所依据的EPCglobal标准在推出时，即被定义为未来物联网的核心标准，但是该标准及其惟一的方法手段RFID电子标签所固有的局限性，使它难以真正指向物联网所提倡的智慧星球。原因在于，物和物之间的联系所能告知人们的信息是非常有限的，而物的状态与状态之间的联系，才能使人们真正挖掘事物之间普遍存在的各种联系，从而获取新的认知，获取新的智慧。
“泛在聚合”即是要实现互联网所造就的无所不在的浩瀚数据海洋，实现彼此相识意义上的聚合。这些数据既代表物，也代表物的状态，甚至代表人工定义的各类概念。数据的“泛在聚合”，将能使人们极为方便的任意检索所需的各类数据，在各种数学分析模型的帮助下，不断挖掘这些数据所代表的事务之间普遍存在的复杂联系，从而实现人类对周边世界认知能力的革命性飞跃。

全球大数据发展的新动向与新趋势
目前，伴随移动互联网、智能硬件和物联网的快速普及，全球数据总量呈现指数级增长态势，与此同时，机器学习等先进的数据分析技术创新也日趋活跃，使得大数据隐含的价值得以更大程度的显现，一个更加注重数据价值的新时代正悄然来临。
瑞士洛桑国际管理学院2017年度《世界数字竞争力排名》显示，各国数字竞争力与其整体竞争力呈现出高度一致的态势，即数字竞争力强的国家整体竞争力也很强，同时也更容易产生颠覆性创新。实际上，以美国、英国、韩国和日本等为代表的发达国家一向重视大数据在促进经济发展和社会变革、提升国家整体竞争力等方面的重要作用，当前更是把大数据视为重要的战略资源，大力抢抓大数据技术与产业发展先发优势，积极捍卫本国数据主权，力争在数字经济时代占得先机。我们从各国发展大数据的新举措中或许可以窥探到大数据发展的新趋势。
美国：稳步实施“三步走”战略 打造面向未来的大数据创新生态
美国是率先将大数据从商业概念上升至国家战略的国家，通过稳步实施“三步走”战略，在大数据技术研发、商业应用以及保障国家安全等方面已全面构筑起全球领先优势。
第一步快速部署大数据核心技术研究，并在部分领域积极开发大数据应用。2012年白宫科技政策办公室发布《大数据研究发展倡议》，以提升从海量和复杂数据中获取知识、挖掘价值的能力，进而推动科学与工程领域创新步伐加速。第二步调整政策框架与法律规章，积极应对大数据发展带来的隐私保护等问题。2014年美国发布《大数据：把握机遇，守护价值》白皮书，再次重申要把握大数据可为经济社会发展带来创新动力的重大机遇，同时也要高度警惕大数据应用所带来的隐私、公平等问题，以积极、务实的态度深刻剖析可能面临的治理挑战。第三步强化数据驱动的体系和能力建设，为提升国家整体竞争力提供长远保障。2016年美国发布《联邦大数据研发战略计划》，形成涵盖技术研发、数据可信度、基础设施、数据开放与共享、隐私安全与伦理、人才培养以及多主体协同等七个维度的系统的顶层设计，打造面向未来的大数据创新生态。
特朗普就任美国总统后，对大数据应用及其产业发展持续关注，并督促相关部门实施大数据重大项目，构建并开放高质量数据库，强化5G、物联网和高速宽带互联网等大数据基础设施，促进数字贸易和跨境数据流动等。2017年4月美国能源部与退伍军人事务部联合发起“百万退伍军人项目（MVP）”，希望借助机器学习技术分析海量数据，以改善退伍军人健康状况。2017年9月医疗保健研究与质量局发布美国首个可公开使用的数据库，其中包括全美600多个卫生系统。白宫科技政策办公室一直积极与他国展开合作，以预防数字经济监管障碍、促进信息流动和反对数字本地化等。
英国：紧抓大数据产业机遇 应对脱欧后的经济挑战
大数据发展初期，英国在借鉴美国经验和做法的基础上，充分结合本国特点和需求，加大大数据研发投入、强化顶层设计，聚焦部分应用领域进行重点突破。近期英国特别重视大数据对经济增长的拉动作用，密集发布《数字战略2017》《工业战略：建设适应未来的英国》等，希望到2025年数字经济对本国经济总量的贡献值可达2000亿英镑，积极应对脱欧可能带来的经济增速放缓的挑战。
2012年，英国便将大数据作为八大前瞻性技术领域之首，一次性投入189亿英镑用于相关科研与创新，在八大领域投入总额中占比高达386%，远超其余七个领域。随后，英国将全方位构建数据能力上升为国家战略，于2013年发布《把握数据带来的机遇：英国数据能力战略规划》，提出人力资本（研发人才与善于运用数据的民众）、基础设施和软硬件开发能力，以及丰富开放的数据资产是发展大数据的核心，事关能否在未来竞争中占据领先优势。该战略同时提出了11项具体行动部署，短短两三年便释放出巨大的数字潜力。从2010年至2015年，数字经济对英国经济增加值的贡献增长了217%，超过了同期经济增加值增长率的174%，2015年数字经济规模为1180亿英镑，在经济增加值中的占比超过了7%，其中数字商品和服务出口总值超过500亿英镑。
为从数据中挖掘出更大的价值，创造并维护一个能够保持更多收益和增长的经济体系，同时让全社会都能从中收益，英国政府在2017年3月提出了新时期发展数字经济的顶层设计《数字战略2017》。新战略中提出七大目标及相应举措，特别是对各个目标都提出了更高标准的要求。一是打造世界一流的数字基础设施，二是使每个人都能获得所需的数字技能，三是成为最适合数字企业创业和成长的国家，四是推动每一个企业顺利实现数字化智能化转型，五是拥有最安全的网络安全环境，六是塑造平台型政府，为公众提供最优质的数字公共服务，七是充分释放各类数据的潜能的同时解决好隐私和伦理等问题。
2017年11月，英国面向全社会发布《工业战略：建设适应未来的英国》白皮书，强调英国应积极应对人工智能和大数据、绿色增长、老龄化社会以及未来移动性等四大挑战，呼吁各方紧密合作，促进新技术研发与应用，以确保英国始终走在未来发展前沿，实现本轮技术变革的经济和社会效益最大化。为此，2018年4月底英国专门发布《工业战略：人工智能》报告，立足引领全球人工智能和大数据发展，从鼓励创新、培养和集聚人才、升级基础设施、优化营商环境以及促进区域均衡发展等五大维度提出一系列实实在在的举措。
韩国：以大数据等技术为核心应对第四次工业革命
多年来，韩国的智能终端普及率以及移动互联网接入速度一直位居世界前列，这使得其数据产出量也达到了世界先进水平。为充分利用这一天然优势，韩国很早就制定了大数据发展战略，并力促大数据担当经济增长的引擎。2016年年底，韩国发布以大数据等技术为基础的《智能信息社会中长期综合对策》，以积极应对第四次工业革命的挑战。
2013年12月，韩国多部门便联合发布“大数据产业发展战略”，将发展重点集中在大数据基础设施建设和大数据市场创造上。2015年年初，韩国给出全球进入大数据20时代的重大判断，大数据技术日趋精细、专业服务日益多样，数据收益化和创新商业模式是未来大数据的主要发展趋势。基于此，在同年发布的《K-ICT》战略中，韩国将大数据产业定义为九大战略性产业之一，目标是到2019年使韩国跻身世界大数据三大强国。韩国还非常注重对他国经验的借鉴，2015年5月中国发布《大数据发展调查报告》后，韩国专门对中国与韩国大数据应用情况进行了比较分析，并聚焦韩国大数据应用水平与大数据市场不协调的问题，提出了一系列新举措。
近两年全球第四次工业革命浪潮的到来，倒逼韩国重新审视本国智能制造和信息技术的发展，并于2016年年底提出《智能信息社会中长期综合对策》，将大数据及其相关技术界定为智能信息社会的核心要素，并提出具体的发展目标与举措。
一是充分挖掘数据资源价值，强化未来竞争力源头。构筑开放共享的大规模数据基础设施，到2025年实现320个公共机构的数据开放；促进数据流通和使用，激活数据交易市场，推动公共和民间数据实现以价值为导向的交易；激活数据分析企业，到2020年数据专业服务企业规模达到100家；培养大数据专业人才，将每年培养的数据科学家数量从2017年的500名增长到2030年的1000名；发展区块链技术，提高数据管理可靠性等。二是筑牢大数据技术基础。加强数学方法论研究，长期稳定支持新型学习推断、量子计算、神经形态芯片等下一代计算技术研究，推动科研大数据开放共享，推进产业数据中心建设，强化产学研合作共同研发产业共性技术等。三是面向数据服务需求，构筑超连接网络环境。确保频率资源供应，有序推进5G商用化进程，实现大规模机器间通信，实现不同业务网络之间的实时超连接；推动通信运营商体系优化，摒除后发企业进入运营行业的壁垒；进一步强化物联网和云计算基础设施并充分利用智能传感器数据；分阶段引进量子通信与安全网络等。
大数据发展新趋势
综合以上几个典型国家的新动向和新举措，可以发现当前及未来全球大数据发展的新趋势。
一是大数据与人工智能、云计算、物联网、区块链等技术日益融合，成为各国抢抓未来发展机遇的战略性技术。英国在工业战略中强调大数据与人工智能的发展，很有可能推动现有的商品和服务市场被颠覆和取代。日本将大数据、物联网和人工智能界定为建设超智能社会服务平台必不可少的共性技术。韩国与日本相似，将智能信息化社会定义为“ICBM（物联网、云服务、大数据和手机）与AI（人工智能）相融合的社会”。
二是大数据资源对各国经济政治博弈的重要性更加凸显。美国最新版国家安全战略中，特朗普再次将“数据”比喻为一种能源，他认为掌握了数据及相关能力，就是为美国经济的持续增长、有效抵制敌对意识形态以及部署建设最强大军事力量等构建了最基础的保障。最近的“脸书危机”事件，再加上近年来“剑桥分析”及其母公司“战略通讯实验室”参与多国选举活动事件，使得大数据资源及相关技术成为某些国家利益集团及企业影响政治生态和社会安全的重要手段，各国政治社会发展面临的风险变得更加复杂和不可预测。
三是大数据应用基础条件发生跨越式变化。一方面政府数据开放的广度和深度将进一步拓宽，多源数据融合技术的进步，为公共服务数字化与智能化水平的提升提供了技术层面的保障，数据的标准化及开放则成为各国建设服务型政府和平台型政府的资源保障。另一方面大数据应用的基础设施将成为与水电气暖等相类似的设施，成为人们生活中必不可少的部分。这其中包括物联网、智能硬件等数据采集类设施，5G、光通信等超高速数据传输类设施，以及超级计算机、云计算以及边缘计算等计算类设施，以及新型的存储设施等等。
四是大数据安全为各国实现“平衡”发展带来更严峻的挑战。各国大数据发展战略中，不同国家和地区对“数据开放共享”与“个人信息保护”的侧重点不同，比如欧盟希望通过强制性的统一标准最大限度的保护个人隐私，而美国则更相对弱化法律约束、希望充分调动企业的主动性，这种态势对未来全球大数据国际规则的融合发展提出了新难题。同时对大数据企业权利和义务也要进行再平衡，监管太严将限制企业创新的脚步，但如果放手太多，在实践中难免出现企业对个人隐私大规模侵害的问题。

1高速公路自动收费及交通管理
高速公路自动收费系统是RFID技术最成功的应用之一。目前中国的高速公路发展非常快，地区经济发展的先决条件就是有便利的交通条件，而高速公路收费却存在一些问题，一是交通堵塞，收费站口，许多车辆要停车排队，成为交通瓶颈问题；二是少数不法的收费员贪污路费、使国家损失了相当的财政收入。RFID技术应用在高速公路自动收费上能够充分体现它非接触识别的优势。让车辆高速通过收费站的同时自动完成收费。同时可以解决收费员贪污路费及交通拥堵的问题。 一般来说对于公路收费系统、车辆的大小和形状不同、需要大约4米的读写距离和很快的读写速度、也就要求系统的频率应该在900M Hz和2500MHz。射频卡一般在车的挡风玻璃后面。现在最现实的方案是将多车道的收费口分两个部分：自动收费口、入工收费口。天线架设在道路的上方。在距收费口约50-100米处，当车辆经过天线时，车上的射频卡被头顶上的天线接收到，判别车辆是否带有有效的射频卡。读写器指示灯指示车辆进人不同车道，人工收费口仍维持现有的 *** 作方式，进入自动收费口的车辆，养路费款被自动从用户帐户上扣除，且用指示灯及蜂鸣器告诉司机收费是否完成，不用停车就可通过，挡车器将拦下恶意闯入的车辆。
1996年、佛山市政府安装了RFID系统用于自动收取路桥费以提高车辆通过率，缓解公路瓶颈。车辆可以在250公里的时速下用少于05毫秒的时间被识别， 并且正确率达9995％。上海也安装了基于RFID的自动收聚养路费系统。另外两个安装在广州的与上海和佛山的工程不同，广州的工程尝试在开放的高速公路上对正在高速行驶的车辆进行自动收费，通道采用RFID系统。中国有把握改善其公路基础设施， 而现在最大的问题是应用于高速公路收取养路费的RFID技术没有统-的标准。各个厂家使用自己的专用标准、使得建立全国高速公路自动收费系统时, 情况变得很混乱。
在城市交通方面， 交通的状况日趋拥挤， 解决交通问题不能只依赖于修路、加强交通的指挥、控制、疏导，提高道路的利用率，深挖现有交通潜能也是非常重要的。而基于RFID技术的实时交通督导和最佳路线电子地图很快将成为现实。用RFID技术实时跟踪车辆，通过交通控制中心的网络在各个路段向司机报告交通状况，指挥车辆绕开堵塞路段，并用电子地图实时显示交通状况。能够使得交通流向均匀，大大提高道路利用率。还可用于车辆特权控制，在信号灯处给警车、应急车辆、公共汽车等行驶特权；自动查处违章车辆，记录违章情况。另外、公共汽车站实时跟踪指示公共汽车到站时间及自动显示乘客信息，给乘客很大的方便。用RFID技术能使交通的指挥自动化、法制化，有助于改善交通状况。
2门禁保安
将来的门禁保安系统均可应用射频卡，一卡可以多用，比如作工作z、出入证、停车卡、饭店住宿卡甚至旅游护照等等，目的都是识别人员身份、安全管理、收费等等。好处是简化出人手续、提高工作效率、安全保护。只要人员佩戴了封装成ID卡大小的射频卡、进出入口有一台读写器，人员出入时自动识别身份，非法闯人会有报警。安全级别要求高的地方、还可以结合其它的识别方式，将指纹、掌纹或颜面特征存入射频卡。1996夏季奥林匹克运动会的安全机构采用射频卡结合生物测定学技术作为保安系统中的一种，运动员和官方人员随身携带含有自己手掌信息的射频卡，当他们在要进入某一安全区的，必需将其右手搁在扫描器上，只有该人同系统根据其手信息在安全库中检索出的三维图象一样，并且同其本人所携带的卡片上信息一致方可进入该区域，由于卡和携卡人是唯一联系的， 所以只有卡主人才可使用自己的卡。 而卡丢失、偷卡和借卡使用都构不成对安全的威胁。
公司还可以用射频卡保护和跟踪财产。将射频卡贴在物品上面如：计算机、传真机、文件、复印机或其它实验室用品上，该射频卡使得公司可以自动跟踪管理这些有价值的财产，可以跟踪一个物品从某一建筑离开，或是用报警的方式限制物品离开某地。 结合GPS系统利用射频卡，还可以对货柜车、货舱等进行有效跟踪。
3RFID卡收费
国外的各种交易大多利用各种卡来完成，而在我国普遍采用现金交易，现金交易不方便也不安全，还容易出现税收的漏洞、目前的收费卡多用磁卡、IC卡，而射频卡也开始抢占市场，原因是在一些恶劣的环境中、磁卡、IC卡容易损坏、而射频卡则不易磨损、也不怕静电及其它情况。同时射频卡用起来很方便、快捷。甚至不用打开包、在读写器前摇晃一下，就完成收费。还可以同时识别几张卡．并行收费。比如公共汽车上的电子月票．我国大城市的公共汽车异常拥挤、人员素质差、环境条件差，一般在国外还较有效的收费系统在国内就无法使用。射频卡的使用有助于改善这个情况。
又比如会员制收费卡、职工就餐卡、商店收费、电话卡、储蓄卡等等均可使用射频卡。射频卡上有内存分区，不同区域有不同的安全级别、可以在各种的应用中使用，互不干扰，而未来的发展必将各种卡的应用统一到一张卡上，个人手持一张卡就可以各处使用。
4生产线自动化
用RFID技术在生产流水线上实现自动控制、监视，提高生产率，改进生产方式、节约了成本，举两个例子以说明在生产线上应用RFID技术的情况。
用于汽车装配流水线。德国宝马汽车公司在装配流水线上应用射频卡以尽可能大量地生产用户定制的汽车。宝马汽车的生产是基于用户提出的要求式样而生产的：用户可以从上万种内部和外部选项中选定自己所需车的颜色、引擎型号还有轮胎式样等要求，这样一来，汽车装配流水线上就得装配上百种式样的宝马汽车、 如果没有一个高度组织的、 复杂的控制系统是很难完成这样复杂的任务的。宝马公司就在其装配流水线上配有RFID系统，他们使用可重复使用的射频卡，该射频卡上可带有详细的汽车所需的所有要求，在每个工作点处都有读写器，这样可以保证汽车在各个流水线位置处能毫不出错地完成装配任务。
Motorola、SGSThomson等集成电路制造商在竞争激烈的半导体工业中采用了加入了射频识别技术的自动识别工序控制系统。半导体生产对于超净的特殊需要，使得RFID应用在此非常理想，而其它自动识别系统，如条形码在如此苛刻的化学条件和超净要求下就不适用。
晶片是集成电路生产的关键。一片8英寸的晶片可以制造出100～1000个芯片。假如每片芯片零售价为$100,那么一片晶片上所包含的芯片价值至少就是$10000。一个晶片容器可装25个晶片,四个晶片容器可同时进行处理、那么一次误 *** 作造成的损失就达$1000000。 显然，跟踪每个晶片容器并消除误 *** 作是非常必要的。
在一个超净车间里、通常能有800位点．晶片容器要从一处位点移动到下-一位点。有时，晶片会因进入了错误的堆而造成损失。射频识别系统将核查晶片堆、设备、工序和 *** 作人员。如果其中任何一项的身份不对，设备将不能开始工作，同时向 *** 作人员显示指示。
5仓储管理
将RFID系统用于智能仓库货物管理，RFID完全有效地解决了仓库里与货物流动有关的信息的管理，它不但增加了一天内处理货物的件数还监看着这些货物的一切信息，射频卡是贴在货物所通过的仓库大门边上，读写器和天线都放在叉车上、每个货物都贴有条码、所有条码信息都被存储在仓库的中心计算机里、该货物的有关信息都能在计算机里查到。当货物被装走运往别地时，由另一读写器识别并告知计算中心它被放在哪个拖车上。这样管理中心可以实时地了解到已经生产了多少产品和发送了多少产品，并可自动识别货物，确定货物的位置。
6汽车防盗
这是RFID较新的应用。由于已经开发了足够小的射频卡、能够封装到汽车钥匙当中含有特定码字的射频卡，在汽车上装有读写器。当钥匙插入到点火器中时，读写器能够辨别钥匙的身份。如果读写器接收不到射频卡发送来的，特定信号、汽车的引擎将不会发动。用这种电子验证的方法、汽车的中央计算机也就能容易的防止短路点火。目前欧洲的丰田汽车、福特汽车和Mitsubishi汽车公司、韩国汽车制造商 Hyundai等在它的欧洲车型中也应用射频卡在欧洲和美国出售的汽车中用于防盗。目前全世界已经有大约数百万辆汽车装有该防盗系统。
另一种汽车防盗系统。司机自己带有一射频卡，其发射范围是在司机座椅45～55厘米以内。读写器安装在座椅的背部。当读写器读取到有效的ID号时，系统发出三身呜叫，然后汽车引擎才能启动。该防盗系统还有令一强大功能。倘若司机离开汽车并且车门敞开引擎也没有关闭的话，这时读写器就需要读取另一有效ID号，假如司机将该射频卡带离汽车，这样读写器不能读到有效ID号、则引擎会自动关闭同时会触发报警装置。同样这种射频卡也可用于家庭和办公室的防盗。
射频卡可应用于寻找丢失的汽车。在城市的各主要街道路线处埋设RFID的天线系统，只要车辆带有射频卡，则在路过任何天线读写器时、该汽车的ID号和当时时间都将会被自动记录，并被返回到城市交通管理中心的计算机中，除了城市街道埋设天线外，警察还开动若干辆带有读写器的流动巡逻车，以更加方便地监测车辆的行踪。如果车辆被盗，就将很方便快捷地被找回，在巴西的圣#middot;保罗市已经使用这样的系统。
7防伪
伪造问题在世界各地都是令人头疼的问题，在中国大量伪造产品充斥市场将会沉重打击民族工业。现在应用的防伪技术如全息防伪等技术同样也被不法分子伪造。
将射频识别技术应用在防伪的领域有它自身的技术优势。防伪技术本身要求成本低，但是却很难伪造。射频卡的成本就相对便宜，而芯片的制造需要有昂贵的芯片工厂，使伪造者望而却步。射频卡本身具有内存， 可以储存、修改与产品有关的数据、利于销售商使用； 体积十分小、便于产品封装。象电脑、激光打印机、电视等等产品上都可使用。
建立严格的产品销售渠道是防伪问题的关键。利用射频识别技术、厂家、批发商、零售商之间可以使用唯一的产品号来标识产品的身份。生产过程中在每样产品上封装入射频卡，卡上记载了唯一的产品号。批发商、零售商用厂家提供的读写器就可以严格检验产品的合法性。
利用这种技术不能改变现行的数据管理体制。唯一的产品标识号完全可以做到与已用数据库体系兼容。
有关防伪的应用请参考《中国防伪》2000年6月号46页〈加拿大射频识别防伪及应用〉。
8电子物品监视系统
（Electronic Article Surveillance, EAS） 这系统的目的是防止商品盗窃。 系统是基本配置的RFID、内存容量仅为1比特，即开或关。 它是基于从1930年就已知道的磁性物质的特性，有四种主要技术：微波、磁场、声磁、射频。系统包括贴在物体上的射频卡，和商店出口处的扫描器，射频卡在安装时被激活，它在激活状态时接近扫描器将会被探测到，这样就会报警。货物购买之后，射频卡由销售人员用专用工具拆除(典型的是在衣服店里)，或者射频卡可以用磁场来使其失效或破坏射频卡本身的电特性。EAS系统已被广泛的使用。据估计每年消耗六十亿套。
9畜牧管理
这个领域的发展起步于赛马的识别，是用小玻璃封装的射频卡植于动物皮下，提供赛马的识别。射频卡大约10MM长，内有一个线圈，约1000圈的细线绕在铁氧体上，读写距离是十几个厘米。从赛马发展到了标识牲畜。牲畜的识别提供了现代化管理牧场的方法。
10火车和货运集装箱的识别
在火车运营中使用RFID系统有个很大的优势在于火车是按既定路线运行。所以肯定要通过设定的读写器的地点。通过读到的数据，能够得到火车的身份、监控火车的完整性，以防止遗漏在铁轨上的车厢发生撞车事故，同时在车站能将车厢重新编组。起初的努力是用超音波和雷达测距系统读出车厢侧的条码，现在被RFID系统取代，射频卡一般安在车厢顶边，读写器安在铁路沿线，就可得到火车的实时信息及车厢内装的物品信息。
11运动计时
在马拉松比赛中，由于马拉松比赛人员太多，有时第一个出发的同最后一个出发的人离开起跑线能相隔40分钟、如果没有一个精确的计时装置会造成不公平的竞争。射频卡应用于马拉松比赛的精确计时。运动员在自己的鞋带上很方便地系上射频卡，在比赛的起跑线和终点线处放置带有微型天线的小垫片，当运动员越过此垫片时，计时系统接收运动员所带的射频卡发出的ID号，并记录当时的时间。这样每个运动员都有自己的起始和结束时间，不带有不公平的竞争可能性了。在比赛路线的中如果每隔5公里就设置这样的垫片，也可以很方便地记录运动员的阶段跑所用时间。 该装置用于1995年以来各大型的马拉松比赛，有1995的柏林马拉松、1996的洛山玑马拉松、1996伦敦马拉松、1996的柏林马拉松、1996亚特兰大夏季奥林匹克奥运会马拉松比赛等。
RFID还可应用于汽车大奖赛上的精确计时。读写器连接到跑道下面一系列的天线，射频卡安装到车前、就在天线的上方。当赛车越过起跑线时，赛车的ID号和时间被计时记录，并存储到中心计算机内，这样到比赛结束时，每个参赛选手将会有一个满意的结果。

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

经历了互联网、移动互联网，人类正在迈入万物互联、万物智能的世界。5G、IoT、云计算、人工智能成为 社会 关注的对象，数字经济成为政策宣传的重点，各种概念和解释产生，使得当下有很多话题可以讨论。

数字经济背景下，企业竞争最核心的能力是什么。

不同行业发展数据智能的潜力有何不同？

企业如何高效进行物联网应用开发？

企业对云平台的使用体验如何

对于类似问题，阿里云IoT、ICA联盟一直希望与行业人士进行对话。上周，ICA联盟物联网万亿生态伙伴聚合沙龙在杭州举办，活动以“粘合行业碎片，共创IoT基石”为主题，以阿里云IoT云产品为话题，吸引近200名行业人士到场交流。

4位嘉宾依次上台分享

物联网需要化繁为简

物联网产业链很长，覆盖了感知层、网络层、应用层三大层次。它改变了传统的商业运作方式，让商业 社会 变得更加复杂。

首先，物联网让产品变得复杂。增加了传感器、模块等部件，需要进行更多的开发管理。

其次，物联网让需求变得复杂。企业从生产产品变成了提供个性化的服务。

就是这两个变化，让产业体会到很多新的发展痛点。

1 物联网开发过程链路极长，从获客到交付典型过程常常要经历十几个环节。

2 将软件研发、硬件研发、嵌入式研发，云产品的购买，施工/安装/维修费用计算在内，物联网开发成本极高。

3 调查表示目前78%的用户需求为定制化需求，65%的物联网软件需要定制化开发，这导致软件复用性较低。

4 设备联网、用户交互产生海量数据，众多场景亟需数据实时分析、可视化的能力，提升使用效率及用户体验。

新的形势促进了变化的发生，计算力的进步预示着满足更大的信息处理能力，更强的灵活性。

物联网平台在整个产业链中地位，也从当年行业所关注的“要不要上云”，随着企业自身数据资源日渐丰富，应用数据意愿的显著增强，过渡到了“如何高效地上云”。

物联网云平台，由此更直接地承担起IoT产业“基础设施”的角色，为物联网项目的规模化落地减负降压。

阿里云IoT 产品结构

阿里云 IoT 资深产品专家JASON CHEN从各个原子化产品角度，描绘了阿里云IoT的全局样貌。包含物联网 *** 作系统AliOS Things、边缘计算Link Edge、网络管理平台Link WAN、开发平台IoT Studio、物联网设备接入与管理、物联网数据分析、物联网市场Link Market、物联网安全Link Security等功能在内，展现阿里云为各类IoT场景和行业开发者赋能的能力。

将各个基础产品分别阐述，体现出阿里云IoT强化基础设施角色，希望阿里云的产品技术变成合作伙伴解决方案一部分的心态。再次印证阿里云智能总裁张建锋在3月阿里云峰会上所提出的“被集成”口号，阿里云的重要转变已经发生。

以下，我们就将重新认识阿里云IoT云产品。

物模型

阿里云 IoT 技术运营专家薛圆在交流中表示，ICA联盟推出物模型，定义物联网设备模型与属性。通过对任意物联网设备建模，合作伙伴共创设备数据标准模型，确保数据标准的准确性、合理性，实现设备间的互联互通互懂。

类似将拼图碎片整理成更完整的拼图模块，物模型将实现碎片数据结构化、差异模型统一化、烟囱场景联动化、软硬一体标准化的目标，帮助用户缩短开发时间、标准化开发工具。

物联网数据分析

在任何商业活动中，数据都是一种资本，数据分析是可以产生创新收益的手段。

阿里云 IoT 高级产品经理腾春艳在对物联网数据分析产品介绍时表示，阿里云为物联网开发者提供数据分析服务，覆盖了数据存储、清洗、分析及可视化等环节，有效降低数据分析门槛，助力物联网开发。

在空间数据可视化方面，阿里云IoT提供二维、三维空间数据的可视化功能，致力用数据连接真实世界。比如对智能停车场的车场现状、排队数据、收入进行分析；比如定义电子围栏，当物品超出围栏范围时，配置报警；比如在物流追踪、设备管理等物联网低频定位场景下，展示设备轨迹；比如在三维空间可视化需求下，基于阿里云物联网平台构建监控、展示、控制为重点的BIM可视化系统，实现园区、建筑、楼层、房间、设备的逐级可视化。

图：阿里云IoT数据分析产品架构

IoT Studio 物联网应用开发

如前文所述，物联网产业的痛点很多都落在了开发上。阿里云 IoT 产品专家曲文政在演讲中再次阐明IoT Studio作为物联网开发者生产力工具的产品定位与功能。

1 一站式完成云端SaaS 搭建 ：用户可以通过IoT Studio轻松搭建出简单IoT SaaS系统，或构建出部分功能集成在原有的SaaS系统中

2 可视化搭建，降低定制化成本 ：通过可视化搭建、服务编排的方式让一般嵌入式开发者经过简单培训也可以快速搭建出各种物联网应用；

3 提供AI 等高阶能力： 将高阶能力输出给开发者，增加营收，扩展业务边界；

4 后续提供更多解决方案模版： 通过模版的方式给用户提供即刻可用的IoT SaaS解决方案（包含硬件、嵌入式代码、页面/APP、服务）。

整体而言，IoT Studio作为开发工具，向上承接业务需求帮助用户快速搭建SaaS，向下汇聚能力将阿里体系的能力更快更好地输出给用户，是阿里云IoT产品中承上启下的关键一环。

图：IoT Studio 产品架构

结语

在 汽车 行业，定制化需求增多，产品的敏捷规划、全生命周期运维是厂商的关注焦点；在零售行业，企业追求着精准化营销的目标；在农业，看天吃饭需要向精准化种植转变……

未来的各行各业，在面对各种不确定的因素之时，都希望用数据说话，用数据管理、用数据决策。

在这样的产业愿景之中，阿里云IoT将继续践行技术和商业基础设施的角色，覆盖物联网云管边端开发环节，提供满足各类开发者需要的基础产品，助力合作伙伴创新模式，发展商机。

---