什么是物联网？什么是rfid技术

物联网即通过射频识别（RFID）、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”
rfid技术又称无线射频识别，是一种通信技术，可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。例如：免刷卡的门禁；

本世纪初，RFID标准已经初步形成。目前国际上有多种RFID标准，其中ISO/IEC、EPCglobal和UID是3种主要RFID标准，它们相互竞争，共同促进RFID技术的EC、EPCglobal和UID是3种主要RFID标准，它们相互竞争，共同促进RFID技术的发展。ISO/IEC、EPCglobal和 UID 3 种标准最后是否能够成为我国的产业标准，将由我国市场和政府共同决定，国际上多种标准的竞争有利于降低我国物联网RFID标准的使用成本。

不是的。
RFID和物联网技术属于电子、计算机和通信技术等多学科的交叉领域。
RFID是物联网的重要部分，但是并不是全部，RFID也不是都属于物联网。
物联网就是通过Internet将众多RFID应用系统连接起来并在广域网范围内对物品身份进行识别的分布式系统。
RFID（射频识别）则是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无须人工干预，可工作于各种环境之下。RFID技术可同时识别多个标签， *** 作快捷方便。

随着物联网行业的发展，RFID技术逐步大众化，应用在我们的日常生活中，给人们的生活带来方便快捷。RFID(Radio Frequency Identification)的实质是借助无线射频技术(RF)来实现对物品的身份和信息识别。
零售业从采购、存储、包装、装卸、运输、配送、销售到服务，整个供应链环环相扣。企业必须实时地、精确地掌握整个商流、物流、信息流和资金流的流向和变化，而RFID则有效地为零售业提供业务运作数据的输入/输出、业务过程的控制与跟踪，以及减少出错率等。因此，RFID技术对注重物流和库存管理的零售业的吸引力是相当大的，零售业巨头们对其也倾注了极大的热情。
本文将盘点RFID在零售业的四大应用场景(案例)。
应用场景一：超市卖场基于RFID的供应链管理
近几年来，RFID技术的迅猛发展为零售行业的供应链管理带来了跨越式的发展机遇。随着沃尔玛、玛莎百货公司、麦德龙、艾伯森、塔吉特等国际零售巨头陆续发布强制使用RFID供应链管理技术，成品供应链之间的抗衡已经成为未来零售行业竞争的成败关键所在。
应用场景二：鞋服零售企业基于RFID的库存管理
随着RFID电子标签在零售行业越来越高的渗透率，服装也逐渐开始引入RFID技术在整个管理体系上应用，预计在未来的几年，渗透率将得到较快的增长。有数据显示，2016年年底，以服装为主的全球连锁零售行业对RFID标签的需求数量超过50亿枚。诸如国外的迪卡侬、ZARA、优衣库，国内的海澜之家、拉夏贝尔、UR等都已全面实施RFID项目。
RFID电子标签在服装行业应用之高，其中有两大原因：首先，这一场景下的标签属于易耗品，一旦电子标签流转至最终环节，即消费者手里，电子标签的使命随即完成;而另外一个原因，是得益于其越来越低的制造成本，目前国内该应用场景下的单枚电子标签的平均成本不到1元钱，这对于一件服装的售价而言，大体上不到1%。
应用场景三： 无人便利店的RFID应用
无人便利店门派林立，然而基本都离不开RFID技术，在每件商品上面均贴上RFID标签，用于结账收款，此外还配备了监控系统、远程客服等功能。
应用场景四：供应链物流RFID的应用
通过使用RFID技术，可以提高供应链物流管理的透明度和库存周转率，有效减少缺货损失，提高企业内的物流效率。
一快：物流效率快，货品交接点数快，提高物流作业效率;
二准：数据准，在物流管理的各个环节对货品的流通数据采集准确。
根据目前仓储管理的现状和对RFID技术在物流管理中的可行性研究，在WMS系统中嵌入先进的RFID数据采集手段就可以实现对RFID标签标识的库位和托盘的管理。以此，既能实现企业物流管理的信息化与现代化，还能提高企业物流管理水平和管理效率，降低企业管理成本。
从未来中外物流发展的动向来看，网络信息化建设是仓储物流未来发展的趋势。以射频识别(RFID)为代表的新技术正在深刻地影响着仓储管理和仓储管理系统，甚至孕育着一场“物流革命”。
总结：RFID优点与不足
Technavio Research的一项研究数据显示，到2019年，全球零售业RFID应用市场规模预计将达到391亿美元，在预测期内此类应用的全球RFID市场复合年增长率将达到40%。从概念上讲，RFID类似于条形码技术。条形码技术是将条形码信息依附在物品上，通过扫描q对物品上的条形码进行扫描，从而获得物品的信息。而RFID技术将RFID标签依附在物品上，通过射频信号将标签中的信息读取到RFID读取器中，从而获得物品的特有信息。相较于传统的条形码，FRID技术优点如下：
1、快速扫描
RFID辨识器可同时辨识读取多个RFID标签，相比之下，条形码每一次只能有一个条形码受到扫描。
2、穿透性和无屏障阅读
在被覆盖的情况下，RFID能够穿透纸张、木材和塑料等非金属或非透明的材质，并能够进行穿透性通信。“无人零售店”之所以能做到无人收银，也主要是利用了RFID技术的这一特点。
3、数据的记忆容量大
一维条形码的容量是30个字符左右，二维条形码最大的容量可储存2至3000字符，RFID最大的容量则有数兆字符，随着记忆载体的发展，数据容量也有不断扩大的趋势。
4、体积小型化、形状多样化
RFID在读取上并不受尺寸大小与形状限制，不需为了读取精确度而配合纸张的固定尺寸和印刷品质，不像条形码容易产生形变和破损等问题而导致无法识别。
但实际上，虽然目前低频段、高频段在国内已经应用很广泛了，比如校园卡、身份z、手机NFC模块等;但是在消费领域，条形码也能基本满足对单个物品的描述能力且在推广时已有一套成熟的配套体系，RFID标签还无法取代条形码。因此，想要用RFID标签全面取代条形码并非一件容易的事情，其在普及方面至少还面临以下挑战：
1、成本
尽管RFID标签、读写器及软件的成本一直在下降，但对于许多想要进行商品库存跟踪的公司，RFID部署所需的成本仍然是无法承受的。
2、技术标准难以统一
对于RFID的技术标准，国际上目前难以做到统一，使得产品开发和应用定位比较混乱。
3、读取准确率需要提高
数据完整以及正确性是决定RFID系统性能的重要因素，多目标识别既是RFID的最大优势，也是急需解决的技术难点。

（1）制造领域。主要用于生产数据的实时监控、质量追踪和自动化生产等。
（2）物流领域。主要用于物流过程中的货物追踪、信息自动采集、仓储应用、港口应用和邮政快递等。
（3）零售领域。主要用于商品的销售数据实时统计、补货和防盗等。
（4）医疗领域。主要用于医疗器械管理、病人身份识别和婴儿防盗等。
（5）身份识别领域。主要用于电子护照、身份z和学生证等各种电子证件。
（6）军事领域。主要用于d药管理、q支管理、物资管理、人员管理和车辆识别与追踪等。
（7）防伪安全领域。主要用于贵重物品（烟，酒，药品）防伪、票证防伪、汽车防盗和汽车定位等。
（8）资产管理领域。主要用于贵重的、危险性大的、数量大且相似性高的各类资产管理。
（9）交通领域。主要用于不停车缴费、出租车管理、公交车枢纽管理、铁路机车识别、航空交通管制、旅客机票识别和行李包裹追踪等。
（10）食品领域。主要用于水果、蔬菜生长和生鲜食品保鲜等。
（11）图书领域。主要用于书店、图书馆和出版社的书籍资料管理等。
（12）动物领域。主要用于动物驯养、宠物识别管理和野生动物追踪等。
（13）农业领域。主要用于畜牧牲口和农产品生长的监控等，确保绿色农业，确保农业产品的安全。
（14）电力管理领域。主要用于对电力运行状态进行实时监控，对电力负荷、用电检查和线路损耗等进行实时监控，以实现高效一体化管理。
（15）电子支付领域。主要用于银行和零售等部门，采用yhk或充值卡等支付方式进行支付。
（16）智能家居领域。主要用于家庭中各类电子产品、通信产品和信息家电的互联与互通，以实现智能家居。

物联网的关键技术包括：

RFID技术；传感器技术；无线网络技术；人工智能技术；云计算技术。其中RFID技术是物联网中的关键技术，RFID标签上存着规范而具有互通性的信息。

物联网关键技术：

1、RFID技术

是物联网中“让物品开口说话”的关键技术，物联网中RFID标签上存着规范而具有互通性的信息，通过无线数据通信网络把他们自动采集到中央信息系统中实现物品的识别。

2、传感器技术

在物联网中传感器主要负责接收物品“讲话”的内容。传感器技术是从自然信源获取信息并对获取的信息进行处理、变换、识别的一门多学科交叉的现代科学与工程技术，它涉及传感器、信息处理和识别的规划设计、开发、制造、测试、应用及评价改进活动等内容。

3、无线网络技术

物联网中物品要与人无障碍地交流，必然离不开高速、可进行大批量数据传输的无线网络。无线网络既包括允许用户建立远距离无线连接的全球语音和数据网络，也包括近距离的蓝牙技术、红外技术和Zigbee技术。

4、人工智能技术

人工智能是研究是计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为（如学习、推理、思考和规划等）的技术。在物联网中人工智能技术主要将物品“讲话”的内容进行分析，从而实现计算机自动处理。

5、云计算技术

物联网的发展理离不开云计算技术的支持。物联网中的终端的计算和存储能力有限，云计算平台可以作为物联网的大脑，以实现对海量数据的存储和计算。

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