物联网感知层不包括智慧医疗

题主是否想询问“物联网感知层不包括智慧医疗吗”？不包括。物联网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，物联网感知层不包括智慧医疗，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。

物联网的应用场景有智慧物流、智慧农业、智慧医疗、智能家居、智慧交通、智慧安防、智慧建筑、智慧能源、智能制造、智慧零售等等

1智慧物流

智慧物流是新技术应用于物流行业的统称，指的是以物联网、大数据、人工智能等信息技术为支撑，在物流的运输、仓储、包装、装卸、配送等各个环节实现系统感知、全面分析及处理等功能。智慧物流的实现能大大地降低各行业运输的成本，提高运输效率，提升整个物流行业的智能化和自动化水平。物联网应用于物流行业中，主要体现在三方面，即仓储管理、运输监测和智能快递柜。

2智慧农业

智慧农业指的是利用物联网、人工智能、大数据等现代信息技术与农业进行深度融合，实现农业生产全过程的信息感知、精准管理和智能控制的一种全新的农业生产方式，可实现农业可视化诊断、远程控制以及灾害预警等功能。

3智慧医疗

智能医疗主要应用场景智能诊疗、数字化医院、智能药物研发等等。

在智能医疗领域，新技术的应用必须以人为中心。而物联网技术是数据获取的主要途径，能有效地帮助医院实现对人的智能化管理和对物的智能化管理。

对人的智能化管理指的是通过传感器对人的生理状态（如心跳频率、体力消耗、血压高低等）进行捕捉，将他们记录到电子健康文件中，方便个人或医生查阅。对物的智能化管理，指的是通过RFID技术对医疗物品进行监控与管理，实现医疗设备、用品可视化。

4智能家居

智能家居的发展分为三个阶段，单品连接、物物联动以及平台集成，当前处于单品向物物联动过渡阶段。智能家居指的是使用各种技术和设备，来提高人们的生活方式，使家庭变得更舒适、安全和高效。物联网应用于智能家居领域，能够对家居类产品的位置、状态、变化进行监测，分析其变化特征，同时根据人的需要，在一定的程度上进行反馈。

5智慧交通

交通被认为是物联网所有应用场景中最有前景的应用之一。而智能交通是物联网的体现形式，利用先进的信息技术、数据传输技术以及计算机处理技术等，通过集成到交通运输管理体系中，使人、车和路能够紧密的配合，改善交通运输环境、保障交通安全以及提高资源利用率。

6智慧安防

智能安防核心在于智能安防系统，系统主要包括门禁、报警和监控三大部分。安防是物联网的一大应用市场，传统安防对人员的依赖性比较大，非常耗费人力，而智能安防能够通过设备实现智能判断。目前，智能安防最核心的部分在于智能安防系统，该系统是对拍摄的图像进行传输与存储，并对其分析与处理。一个完整的智能安防系统主要包括三大部分，门禁、报警和监控，行业中主要以视频监控为主。

由于采集的数据量足够大，且时延较低，因此目前城市中大部分的视频监控采用的是有线的连接方式，而对于偏远地区以及移动性的物体监控则采用的是4G等无线技术。

7智慧建筑

物联网应用于建筑领域，主要体现在用电照明、消防监测以及楼宇控制等。建筑是城市的基石，技术的进步促进了建筑的智能化发展，物联网技术的应用，让建筑向智慧建筑方向演进。智慧建筑越来越受到人们的关注，是集感知、传输、记忆、判断和决策于一体的综合智能化解决方案。当前的智慧建筑主要体现在用电照明、消防监测以及楼宇控制等，将设备进行感知、传输并远程监控，不仅能够节约能源，同时也能减少运维的楼宇人员。而对于古建筑，也可以进行白蚁(以木材为生的一种昆虫)监测，进而达到保护古建筑的目的。

8智慧能源

物联网应用于能源领域，可用于水、电、燃气等表计以及路灯的远程控制上。智慧能源属于智慧城市的一个部分，当前，将物联网技术应用在能源领域，主要用于水，电，燃气等表计以及根据外界天气对路灯的远程控制等，基于环境和设备进行物体感知，通过监测，提升利用效率，减少能源损耗。

9智能制造

物联网技术赋能制造业，实现工厂的数字化和智能化改造。制造领域的市场体量巨大，是物联网的一个重要应用领域，主要体现在数字化以及智能化的工厂改造上，包括工厂机械设备监控和工厂的环境监控。通过在设备上加装物联网装备，使设备厂商可以远程随时随地对设备进行监控、升级和维护等 *** 作，更好的了解产品的使用状况，完成产品全生命周期的信息收集，指导产品设计和售后服务;而厂房的环境监控主要包括空气温湿度、烟感等情况。

10智慧零售

智能零售依托于物联网技术，主要体现了两大应用场景，即自动售货机和无人便利店。行业内将零售按照距离，分为了三种不同的形式:远场零售、中场零售、近场零售，三者分别以电商、商场/超市和便利店/自动售货机为代表。物联网技术可以用于近场和中场零售，且主要应用于近场零售，即无人便利店和自动(无人)售货机。

云知声专注于物联网人工智能服务，是一家拥有完全自主知识产权、世界顶尖智能语音技术的人工智能企业。公司总部位于北京，在上海、深圳、厦门、合肥设有子公司，公司的规模挺大，实力也不俗，在智慧物联网、智慧医疗、智慧社区、智慧交通、智慧园区等领域都有涉足，技术和产品落地能力挺强的，在业界的口碑不错，值得信赖！

当前，以5G技术、物联网、大数据、云计算、人工智能等技术为代表的“新基建”上升至国家战略层面。医疗健康行业在积极推动人工智能技术与医疗服务的深度融合，以便提供更便捷、更优质的医疗服务，满足群众的就医需求。
例如，运用“AI+AR+5G”技术，海鹚科技AI人脸识别就诊系统已在哈尔滨医科大学附属第二医院落地，上线诊室人脸核身、住院大楼人员刷脸通行服务，通过人脸识别技术主动识别患者身份，并主动提供智能就医引导服务。用户可通过“刷脸”快速完成建档、挂号、报到、缴费、打印等一系列就医服务，为患者打造全流程的无感就医体验，弥补了单纯“人防”的缺陷与风险，进一步促进了疫情防控工作落实到位。

智慧医疗应用层系统架构的特点包括：
1 数据采集：通过各种传感器、设备等方式，对患者和医疗机构产生的数据进行采集。
2 数据存储：将采集到的数据进行分类、整理，并存储在云端或本地服务器中。
3 数据分析：利用人工智能、大数据等技术手段，对存储在数据库中的数据进行分析和挖掘，提取有价值的信息。
4 决策支持：根据分析结果为临床决策提供支持和建议。
因此，“缺乏安全性保障”不属于智慧医疗应用层系统架构的特点。相反，由于涉及到敏感个人健康信息，在设计和实现时必须充分考虑安全性问题，并加强相关防护措施。

人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大。比如：智能物联网、工业40、机器人、无人驾驶汽车、智能家居、智能安防、智能金融、智慧医疗、智能营销、智能教育和智能农业等等。

1) AIoT(人工智能物联网)=AI(人工智能能)+IoT(物联网)。

AIoT融合AI技术和IoT技术，通过物联网产生、收集海量的数据存储于云端、边缘端，再通过大数据分析，以及更高形式的人工智能，实现万物数据化、万物智联化，物联网技术与人工智能追求的是一个智能化生态体系。

能够帮助医院实现对人的智能化医疗和对物的智能化管理工作，支持医院内部医疗信息、设备信息、药品信息、人员信息、管理信息的数字化采集、处理、存储、传输、共享等，实现物资管理可视化、医疗信息数字化、医疗过程数字化、医疗流程科学化、服务沟通人性化，能够满足医疗健康信息、医疗设备与用品、公共卫生安全的智能化管理与监控等方面的需求，从而解决医疗平台支撑薄弱、医疗服务水平整体较低、医疗安全生产隐患等问题。
智慧医疗由三部分组成，分别为智慧医院系统、区域卫生系统、以及家庭健康系统。

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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