物联网包含哪些技术?

物联网的关键技术有哪些
物联网的产业链可细分为标识、感知、信息传送和数据处理这4个环节，其中的核心技术主要包括射频识别技术，传感技术，网络与通信技术和数据的挖掘与融合技术等。
物联网的核心技术有哪些
物联网技术由三个方面构成：

1、应用技术：数据存储、并行计算、数据挖掘、平台服务、信息呈现；

2、网络技术：低速低功耗近距离无线、IPV6、广域无线接入增强、网关技术、AD HOC
网络、区域宽带无线接入、广域核心网络增强、节点技术；

3、感知技术：传感器、执行器、RFID标签、二维条码；

物联网技术的核心：无线传感网络（WSN）和射频识别（RFID）；

计算机专业应主要学习物联网技术应用、构建、运营、维护、管理、服务等领域知识。
物联网主要技术有哪些
终端接入技术

物联网终端的种类非常多，包括物联网网关、通信模块以及大量的行业终端，其中尤以行业终端的种类最为丰富。从终端接入的角度来看，物联网网关、通信模块和智能终端是目前关注的重点。

物联网网关：它是连接传感网与通信网络的关键设备，其主要功能有数据汇聚、数据传输、协议适配、节点管理等。物联网环境下，物联网网关是一个标准的网元设备，它一方面汇聚各种采用不同技术的异构传感网，将传感网的数据通过通信网络远程传输;另一方面，物联网网关与远程运营平台对接，为用户提供可管理、有保障的服务。

通信模块：它是安装在终端内的独立组件，用来进行信息的远距离传输，是终端进行数据通信的独立功能块。通信模块是物联网应用终端的基础。物联网的行业终端种类繁多，体积、处理能力、对外接口等各不相同，通信模块将成为物联网智能服务通道的统一承载体，嵌入各种行业终端，为各行各业提供物联网的智能通道服务。

智能终端：它满足了物联网的各类智能化应用需求，具备一定数据处理能力的终端节点，除数据采集外，还具有一定运算、处理与执行能力。智能终端与应用需求紧密相关，比如在电梯监控领域应用的智能监控终端，除具备电梯运行参数采集功能外，还具备实时分析预警功能，智能监控终端能在电梯运行过程中对电梯状况进行实时分析，在电梯故障发生前将警报信息发送到远程管理员手中，起到远程智能管理的作用。

平台服务技术

一个理想的物联网应用体系架构，应当有一套共性能力平台，共同为各行各业提供通用的服务能力，如数据集中管理、通信管理、基本能力调用(如定位等)、业务流程定制、设备维护服务等。

M2M平台：它是提供对终端进行管理和监控，并为行业应用系统提供行业应用数据转发等功能的中间平台。平台将实现终端接入控制、终端监测控制、终端私有协议适配、行业应用系统接入、行业应用私有协议适配、行业应用数据转发、应用生成环境、应用运行环境、业务运营管理等功能。M2M平台是为机器对机器通信提供智能管道的运营平台，能够控制终端合理使用网络，监控终端流量和分布预警，提供辅助快速定位故障，提供方便的终端远程维护 *** 作工具。

云服务平台：以云计算技术为基础，搭建物联网云服务平台，为各种不同的物联网应用提供统一的服务交付平台，提供海量的计算和存储资源，提供统一的数据存储格式和数据处理及分析手段，大大简化应用的交付过程，降低交付成本。随着云计算与物联网的融合，将会使物联网呈现出多样化的数据采集端、无处不在的传输网络、智能的后台处理的特征。
物联网的技术体系包括哪些方面
目前公认的有三个：

1、感知层：感知层是物联网的皮肤和五官—识别物体，采集信息。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等。主要作用是识别物体，采集信息，与人体结构中皮肤和五官的作用相似。

2、网络层：网络层是物联网的神经中枢和大脑—信息传递和处理。网络层包括通信与互联网的融合网络、网络管理中心和信息处理中心等。网络层将感知层获取的信息进行传递和处理，类似于人体结构中的神经中枢和大脑。唯康教育，

3、应用层：应用层是物联网的“社会分工”—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！
物联网产业是指哪些行业
物联网产业链很长，其体系构架大致矗分为感知层、网络层、应用层三个层面，每个层面又涉及到诸多细分领域。

感知层的功能主要是获取信息，负责采集物理世界中发生的物理事件和数据，实现外部世界信息的感知和识别。包括传统的无线传感器网络、全球定位系统、射频识别、条码识读器等。这一层主要涉及两大类关键技术：传感技术和标识技术。传感器网络的感知主要通过各种类型的传感器对物体的物质属性(如温度、溼度、压力等)、环境状态、行为态势等信息进行大规模、分布式的信息获取与状态识别，它可用于环境监测、远程医疗、智能家居等领域。标识技术通过给每件物体分配一个唯一的识别编码，实现物联网中任何物体的互联。

网络层主要是完成感知信息高可靠性、高安全性的传送和处理。从具体实现的角度，本层由下而上又分为三层：接入网、核心网和业务网。①接入网：主要完威各类设备的网络接入，强调各类接入方式，比如现有蜂窝移动通信网、无线局域/城域网、卫星通信网、各类有线网络等。②核心网：主要是完成信息的远距离传输，目前依靠现有的互联网、电信网或电视网。随着三网融合的推进，核心网将朝全IP网络发展。③业务网：是实现物联网业务能力和运营支撑能力的核心组成部分。

应用层主要是利用经过分析处理的感知数据，将物联网技术与个人、家庭和行业信息化需求相结台，可向用户提供丰富的服务内容，大大提高生产和生活的智能化程度，应用前景十分广阔。其应用可分为监控型(物流监控、污染监控、灾害监控)、查询型(智能检索、远程抄表)、控制型(智能交通、智能家居、路灯控制、远程医疗、绿色农业)、扫描型(手机钱包、ETC)等。
物联网的核心技术有哪些
在物联网应用中有三项关键技术

1、传感器技术：这也是计算机应用中的关键技术。大家都知道，到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。

2、RFID标签：也是一种传感器技术，RFID技术是融合了无线射频技术和嵌入式技术为一体的综合技术，RFID在自动识别、物品物流管理有着广阔的应用前景。

3、嵌入式系统技术：是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。经过几十年的演变，以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见；小到人们身边的MP3,大到航天航空的卫星系统。嵌入式系统正在改变着人们的生活，推动着工业生产以及国防工业的发展。如果把物联网用人体做一个简单比喻，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，网络就是神经系统用来传递信息，嵌入式系统则是人的大脑，在接收到信息后要进行分类处理。这个例子很形象的描述了传感器、嵌入式系统在物联网中的位置与作用。
物联网的关键技术有哪些
“物联网技术”的核心和基础仍然是“互联网技术”，是在互联网技术基础上的延伸和扩展的一种网络技术；其用户端延伸和扩展到了任何物品和物品之间，进行信息交换和通讯。因此，物联网技术的定义是：通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，将任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、追踪、监控和管理的一种网络技术叫做物联网技术。

定义

物联网(Internet of Things)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、数控系统、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。[1]
物联网技术主要应用有哪些方面
物联网把新一代IT技术充分运用在各行各业之中，具体地说，就是把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中，然后将“物联网”与现有的互联网整合起来，实现人类社会与物理系统的整合，在这个整合的网络当中，存在能力超级强大的中心计算机群，能够对整合网络内的人员、机器、设备和基础设施实施实时的管理和控制，在此基础上，人类可以以更加精细和动态的方式管理生产和生活，达到“智慧”状态，提高资源利用率和生产力水平，改善人与自然间的关系。

毫无疑问，如果“物联网”时代来临，人们的日常生活将发生翻天覆地的变化。

目前来看消费级物联网还有很长的路要走，但工业物联网方面已有非常成熟的方案！

物联网是在互联网的基础上改变，利用RFID、无线通讯、智能识别技术把物体的状况转化为各种参数，然后通过互联网进行数据传递、共享的网络。简单来说就是通过特定技术实现物与物的信息交互和联动，因此物联网技术在工业制造方面有着紧密的联系。
物联网能够有效地推动制造业信息化水平的提高，物联网是基于互联网存在的，建立物联网就需要制造业企业建立一个良好的内部信息化体系，包括系统的启用，基础数据的统一，异构系统完成集成实现数据的顺利交互等等。
物联网能够推动供物流、供应链管理体系优化，通过物联网技术，使制造商品从设计到生成、仓储、运输等一系列环节变动容易监控，监控过程中，信息数据及时准确的在不同系统间传递，这样就能有效优化产业链、减少库存，缩短供货时间。
物联网能够提升生成质量，由于物联网通过传感器可以获取产品在所有生成环节的数据，通过大数据分析等一系列技术，更加容易、准确的定位出工业制品受所用原料的组成、温度和工作环境、废物、运输等因素的影响程度，方便制定更有针对性的工艺提升方案。
虽然物联网在工业制造方面有着广阔的前景，但是由于物联网应用以及终端数量极其庞大，在建设时应当综合规划，建立统一的数据标准，在内部实现数据治理、数据分析，解决异构系统交互的问题，才能建立起高效的物联网，体现物联网的优势。

物联网这一概念其实在很早之前就被提出，其以互联网为核心和基础，并延伸和扩展到了各式各样的终端之上，简单来说就是实物联入网络，最终实现物与物之间、人与物之间的信息交互。而随着现在互联网应用的拓展和延伸，特别是在以 5G 为代表的新一代信息技术的加持下，越来愈多的新模式、新业务不断涌现，也让人们生活、办公、出行的方式也迎来了变化。

来源于网络

5G+AI+大数据实现更智慧的万物互联

说到现在的互联网，5G绝对是绕不开的一个话题，相较于其它蜂窝技术，5G 在物联网连接上有着得天独厚的优势。除了大家比较熟悉的更快速的传输速度，还提供了支持海量连接的高带宽，相比4G，5G 连接密度提高了近十倍，能效密度提升近百倍。这也意味着在人口密度大、智能设备数量庞杂的城市街道、大型场馆和商场，5G的超大吞吐量能够完全胜任这些场景中大量设备的接入使用需求。

正因为5G的到来，为实现真正意义上的万物互联提供了基础。同时在更多设备接入网络之后，为了让设备之间的互联更加智能，大数据和 AI 技术也起到了重要的推动作用。当数以亿计的终端设备连接到网络时，就会累积大量数据，大数据技术可用来整理这些数据，配合AI模型进行数据分析，结合算法实现不断优化，以提升整个系统的智能化程度。

物联设备在 5G、大数据和AI的支持下，从以人为主导的互联，逐渐变成了设备自我智能调节，看似都实现了互联的结果，但对于我们这些实际使用的用户来讲，设备之间能够更智能更简单的了解彼此，减少人为控制，体验也发生了实质性的变化。

在不断推动万物智能互联发展的过程中，一大批先行者企业可以说扮演了十分重要的角色，其中包括通信领域的高通公司。高通的物联网解决方案，为全球不同国家、不同行业提供的创新产品与解决方案。近年来随着5G的普及，高通更是携手合作伙伴，通过汇聚覆盖10大行业的多款产品应用和案例故事，展现了物联网生态系统的各种创新，在5G+AI+大数据等技术的共同支持下，今天的物联网不再只局限于"万物互联"，而是向着"万物智联"迈进。

物联网创新推动生活场景数字化变革

近年来，得益于数字经济政策环境和创新应用落地土壤，以5G、物联网等为代表的数字技术为国内企业创造了增长空间，更多的实际用例将我们平时接触的购物、医疗等领域全部覆盖。更加智能化的互联也让物联网技术在全球范围的应用场景和深度超乎想象。

东集小码哥（来源于网络）

以医疗行业为例，企业可以利用高通全球化解决方案，将创新产品与医疗场景相融合。其中东集推出的高标准的智慧医疗手持终端，为海内外医疗服务机构提供了数据采集终端。通过高通骁龙5G移动平台的加持，东集的手持终端支持丰富的全球5G频段，并且同时支持Wi-Fi6 Ready通信技术，即便是在医院路由器高密度连接情况下，仍可保证畅快互联且支持WPA3加密技术，保证病患信息安全传输。加上高通Al引擎，可以让整个终端的算力加倍，承载更多高性能应用的高效运行，无论是输液、查房等临床场景，药房管理等内勤场景，还是检测标本、体检报告配送等外包服务场景都能够支持涵盖，并精确进行分类 *** 作，便携和高效性让医护人员的工作效率提升不少，也让患者的就医体验变得更为简洁。

超嗨科技购物车（来源于网络）

在以往传统的购物过程中，选购商品、排队结账是必不可少的环节，尤其在大型商超收银台前，消费者对数米长的结账队伍早已司空见惯，这种形式不仅浪费消费者的购物时间，也影响商超整体的经营效率。

针对于此，超嗨科技通过采用高通的解决方案，在普通智能购物车的基础上，接入新零售领域的AI技术和通信技术，研发出全新智能购物车，搭载骁龙移动平台的购物车，支持Wi-Fi和无线网络、还提供了不错的图形识别性能。在AI算力支持下，消费者进入商场购物时，可以通过智能购物车直接自助扫描商品进行购物。通过网络内置传感器可以进行数据交互，在购物前支持账号注册/会员登录，购物中支持购物防损、生鲜称重、购物定位与导航等功能，购物后还能实现自助结算，解决了以往线下购物的诸多痛点问题，让用户拥有了全新的线下购物体验。

物联网引领全新工作方式

近年来疫情持续影响着我们的工作生活，不少人的工作方式也因此产生了很大的改变，尤其是线上办公的形式让不少企业在特殊时期也依能够正常运作。而随着这种形式的推广，也诞生出了不少新兴技术和业务模式。通过线上公办模式的持续创新，催生了更高效、低成本和更协同的智能工作方式。

钉钉会议一体机F2（来源于钉钉）

其中钉钉基于高通高性能物联网解决方案还推出了视频会议一体机F2，高通领先的视频技术让F2在10米距离内能实现全高清画面覆盖，高性能AI的加入让会议一体机拥有了自动取景、发言人跟踪、多画面自动导播等功能，为企业用户提供了远程音视频沟通、协同能力，更智能高效的会议形式也帮助企业节约差旅成本，提升工作效率，为企业远程高效办公带来不小增益。

加速城市管理和交通系统智能化

过去的十年里，传统意义上的车联网在发展，也努力开放，但不同的厂商、不同的企业都各成一套系统，这让车联网更多止步于“联网的汽车”，而并非一个真正的移动互联时代的产品。而随着现在更多规范和开放接口的出现，成功打破了各厂商之间的壁垒，让城市交通建设朝着更智慧、创新的方向发展。

在汽车领域，高通布局了车载信息处理和C-V2X、数字座舱、云侧终端管理、先进驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶（AD）。通过配合国内的主机厂商和配件厂商，持续利用其移动通信、计算方面的能力，合作推动车联网技术的发展，并利用5G技术致力改善人们的交通出行，使未来的出行交通更加安全、可靠。

九号共享滑板车S90L（来源于网络）

除了智慧出行之外，共享出行作为智慧城市的关键出行模式，在提升出行效率、合理分配社会资源、促进智慧城市建设等方面发挥着不可或缺的作用。其中九号公司推出了智能共享滑板车S90L，同样也是利用高通平台提供的AI算力，滑板车可自主感知道路信息并检测停车环境，对提升用户骑行安全、规范骑行习惯提供了很大价值；同时该平台支持全球广泛频段，为滑板车在不同国家运营提供稳定、便捷的连接。

总结

今天，物联网技术在全球范围的应用场景和深度已经超出了我们的想象。不仅仅是上面的一些用例，我们还能看到使用物联网监测系统实时采集土壤和温湿度等环境数据；妈妈通过智能婴儿监护机的镜头看护自己熟睡中的宝宝；物流企业的工作人员利用手持设备高效管理仓库中的所有快递等等使用场景。

也正是通过这些成熟的物联网解决方案，我们已经能够享受到智能家居带来的舒适，智能办公带来的企业变革以及共享出行带来的出行便捷，在数字化转型的大趋势推动下，物联网行业还将持续挖掘用户的需求，通过与 5G、人工智能、大数据、云计算等新技术的不断融合，相信今后还会有更多应用场景的落地，让设备之间的智慧互联惠及更多用户。

来源于高通

面对这些机遇挑战，其实更需要高通这样的企业来扮演开拓者这一角色，凭借在物联网领域深厚积累和深远布局，各行各业也都愿意与高通合作，通过其解决方案助力行业加速以及更多满足用户使用需要的产品面试，不仅推动了物联网终端普及，也进一步赋能下一代物联网生态系统创新。总之，相信在各类企业和高通的共同合作努力之下，物联网还将在众多领域创造出更大价值。

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。

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