1更安全的保护措施。在新技术出现之初,它的技术力量几乎都集中在创新上,导致监管水平低下,这就使业界的兴奋、激进和政策、监管的滞后常常形成鲜明的对比。由于物联网设备和基础设施的价格下降,企业在物联网设备上的应用也越来越普遍,这种创新和应用一旦普及,各种新技术的风险也突显出来。
2更普遍使用智能消费品设备。IoT所覆盖的行业人群广泛,从智慧交通、智能物流、医疗、农业、能源等行业应用,到私人智能家居、个人、智能汽车等应用,无论是降低成本,还是提高中国居民的生活质量,都将是中国居民生活质量的巨大提升。从物联网的定义及各类技术所起的作用来看,物联网的关键核心技术应该是无线传感器网络(WSN)技术,主要原因是:WSN技术贯穿物联网的全部三个层次,是其它层面技术的整合应用,对物联网的发展有提纲挈领的作用。WSN技术的发展,能为其它层面的技术提供更明确的方向。 以下是实现物联网的五大核心技术:核心技术之感知层:传感器技术、射频识别技术、二维码技术、微机电系统和GPS技术1传感器技术传感技术同计算机技术与通信技术一起被称为信息技术的三大技术。从仿生学观点,如果把计算机看成处理和识别信息的“大脑”,把通信系统看成传递信息的“神经系统”的话,那么传感器就是“感觉器官”。微型无线传感技术以及以此组件的传感网是物联网感知层的重要技术手段。2射频识别(RFID)技术射频识别(Radio Frequency Identification,简称RFID)是通过无线电信号识别特定目标并读写相关数据的无线通讯技术。在国内,RFID已经在身份z、电子收费系统和物流管理等领域有了广泛应用。RFID技术市场应用成熟,标签成本低廉,但RFID一般不具备数据采集功能,多用来进行物品的甄别和属性的存储,且在金属和液体环境下应用受限,RFID技术属于物联网的信息采集层技术。3微机电系统(MEMS)微机电系统是指利用大规模集成电路制造工艺,经过微米级加工,得到的集微型传感器、执行器以及信号处理和控制电路、接口电路、通信和电源于一体的微型机电系统。MEMS技术属于物联网的信息采集层技术。4GPS技术GPS技术又称为全球定位系统,是具有海、陆、空全方位实时三维导航与定位能力的新一代卫星导航与定位系统。GPS作为移动感知技术,是物联网延伸到移动物体采集移动物体信息的重要技术,更是物流智能化、智能交通的重要技术。核心技术之信息汇聚层:传感网自组网技术、局域网技术及广域网技术1无线传感器网络(WSN)技术无线传感器网络(Wireless Sensor Network,简称WSN)的基本功能是将一系列空间分散的传感器单元通过自组织的无线网络进行连接,从而将各自采集的数据通过无线网络进行传输汇总,以实现对空间分散范围内的物理或环境状况的协作监控,并根据这些信息进行相应的分析和处理。WSN技术贯穿物联网的三个层面,是结合了计算、通信、传感器三项技术的一门新兴技术,具有较大范围、低成本、高密度、灵活布设、实时采集、全天候工作的优势,且对物联网其他产业具有显著带动作用。2Wi-Fi Wi-Fi(Wireless Fidelity,无线保真技术)是一种基于接入点(Access Point)的无线网络结构,目前已有一定规模的布设,在部分应用中与传感器相结合。Wi-Fi技术属于物联网的信息汇总层技术。3GPRS GPRS(General Packet Radio Service,通用分组无线服务)是一种基于GSM移动通信网络的数据服务技术。GPRS技术可以充分利用现有GSM网络,目前在很多领域有广泛应用,在物联网领域也有部分应用。GPRS技术属于物联网的信息汇总层技术。
核心技术之传输层:通信网、互联网、3G网络、GPRS网络、广电网络、NGB 1通信网通信网是一种使用交换设备、传输设备,将地理上分散用户终端设备互连起来实现通信和信息交换的系统。通信最基本的形式是在点与点之间建立通信系统,但这不能称为通信网,只有将许多的通信系统(传输系统)通过交换系统按一定拓扑结构组合在一起才能称之为通信。也就是说,有了交换系统才能使某一地区内任意两个终端用户相互接续,才能组成通信网。23G网络3G是英文the 3rd Generation的缩写,指第三代移动通信技术。相对第一代模拟制式手机(1G)和第二代GSM、CDMA等数字手机,第三代手机(3G)是指将无线通信与国际互联网等多媒体通信结合的新一代移动通信系统。3GPRS网络这是一种基于GSM系统的无线分组交换技术,提供端到端的、广域的无线IP连接。通俗的讲,GPRS是一项高速数据处理的科技,方法是以“分组”的形式传送资料到用户手上。虽然GPRS是作为现有GSM网络向第三代移动通信演变的过渡技术,但是它在许多方面都具有显著的优势。4广电网络广电网通常是各地有线电视网络公司(台)负责运营的,通过HFC(光纤+同轴电缆混合网)网向用户提供宽带服务及电视服务网络,宽带可通过CableModem连接到计算机,理论到户最高速率38M,实际速度要视网络情况而定。5NGB广域网络中国下一代广播电视网(NGB)是以有线电视数字化和移动多媒体广播(CMMB)的成果为基础,以自主创新的“高性能带宽信息网”核心技术为支撑,构建适合我国国情的、三网融合的、有线无线相结合的、全程全网的下一代广播电视网络。核心技术之运营层:专家系统、云计算、API接口、客户管理、GIS、ERP 1企业资源计划(ERP)ERP是指建立在信息技术基础上,以系统化的管理思想,为企业决策层及员工提供决策运行手段的管理平台。ERP技术属于物联网的信息处理层技术。2专家系统(Exper System)专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验,能够利用人类专家的知识和经验来处理该领域问题的智能计算机程序系统。属于信息处理层技术。3云计算云计算概念间由Google提出的,这是一个美丽的网络应用模式,是指IT基础设施的交付和使用,通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源。核心技术之应用层:垂直行业应用、系统集成、资源打包应用层主要是根据行业特点,借助互联网技术手段,开发各类的行业应用解决方案,将物联网的优势与行业的生产经营、信息化管理、组织调度结合起来,形成各类的物联网解决方案,构建智能化的行业应用。如交通行业,涉及的就是智能交通技术;电力行业采用的是智能电网技术;物流行业采用的智慧物流技术等。行业的应用还要更多涉及系统集成技术、资源打包技术等。
参考资料>
2006至2020年,物联网应用从闭环、碎片化走向开放、规模化,智慧城市、工业物联网、车联网等率先突破。中国物联网行业规模不断提升,行业规模保持高速增长,江苏、浙江、广东省行业规模均超千亿元。
截至到2019年,我国物联网市场规模已发展到15万亿元。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。
近年来,我国政府出台各类政策大力发展物联网行业,不少地方政府也出台物联网专项规划、行动方案和发展意见,从土地使用、基础设施配套、税收优惠、核心技术和应用领域等多个方面为物联网产业的发展提供政策支持。在工业自动控制、环境保护、医疗卫生、公共安全等领域开展了一系列应用试点和示范,并取得了初步进展。
目前我国物联网行业规模已达万亿元。中国物联网行业规模超预期增长,网络建设和应用推广成效突出。在网络强国、新基建等国家战略的推动下,中国加快推动IPv6、NB-IoT、5G等网络建设,消费物联网和产业物联网逐步开始规模化应用,5G、车联网等领域发展取得突破。
政策推动我国物联网高速发展
自2013年《物联网发展专项行动计划》印发以来,国家鼓励应用物联网技术来促进生产生活和社会管理方式向智能化、精细化、网络化方向转变,对于提高国民经济和社会生活信息化水平,提升社会管理和公共服务水平,带动相关学科发展和技术创新能力增强,推动产业结构调整和发展方式转变具有重要意义。
以数字化、网络化、智能化为本质特征的第四次工业革命正在兴起。物联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物,通过对人、机、物的全面互联,构建起全要素、全产业链、全价值链全面连接的新型生产制造和服务体系,是数字化转型的实现途径,是实现新旧动能转换的关键力量。
我国物联网行业呈高速增长状态 未来将有更广阔的空间
自2013年以来我国物联网行业规模保持高速增长,增速一直维持在15%以上,江苏、浙江、广东省行业规模均超千亿元。中国通信工业协会的数据表明,随着物联网信息处理和应用服务等产业的发展,中国物联网行业规模已经从2013年的4896亿元增长至2019年的15万亿元。
虽然我国物联网发展显著,但我国物联网行业仍处于成长期的早中期阶段。目前中国物联网及相关企业超过3万家,其中中小企业占比超过85%,创新活力突出,对产业发展推动作用巨大。
物联网作为中国新一代信息技术自主创新突破的重点方向,蕴含着巨大的创新空间,在芯片、传感器、近距离传输、海量数据处理以及综合集成、应用等领域,创新活动日趋活跃,创新要素不断积聚。
物联网在各行各业的应用不断深化,将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。
在政策、经济、社会、技术等因素的驱动下,2020年GSMA移动经济发展报告预测,2019-2025年复合增长率为9%左右,2020年中国物联网行业规模目标16亿元,按照目前物联网行业的发展态势,十三五规划的目标有望超预期完成;预计到2025年,中国物联网行业规模将超过27万亿元。
未来物联网行业将向着多元方向发展
标准化是物联网发展面临的最大挑战之一,它是希望在早期主导市场的行业领导者之间的一场斗争。目前我国物联网行业百家争鸣,还未有一个统一的标准出现。因此在未来可能通过不断竞争将会出现限数量的供应商主导市场,类似于现在使用的Windows、Mac和Linux *** 作系统。
合规化同样是当下物联网面临的问题之一,特别是数据隐私问题。目前数据隐私已成为网络社会的一个关键词,各种用户数据泄露或被滥用的事件频发,特别是Facebook的丑闻引发了全球担忧。
因此在未来,我国各种立法和监管机构将提出更加严格的用户数据保护规定,,用户的敏感数据可能会随着时间的推移而受到更严格的监管。
安全化是指预防物联网软件遭受网络黑客攻击,在未来,以安全为重点的物联网设施将受到更多的关注,特别是某些特定的基础行业,如医疗健康、安全安防、金融等领域。
多重技术推动物联网技术创新
从技术创新趋势来看,物联网行业发展的内生动力正在不断增强。连接技术不断突破,NB-Iot、eMTC、Lora等低功耗广域网全球商用化进程不断加速;物联网平台迅速增长,服务支撑能力迅速提升;
区块链、边缘计算、人工智能等新技术题材不断注入物联网,为物联网带来新的创新活力。受技术和产业成熟度的综合驱动,物联网呈现“边缘的智能化、连接的泛在化、服务的平台化、数据的延伸化”等特点。
—— 以上数据来源于前瞻产业研究院《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》
钢铁行业在积极化解过剩产能的基础上加快推进钢铁行业转型升级,当前的重点就是加快智能制造发展,即借助智能制造技术,转变生产管理模式,实现敏捷制造和精细化管理,进而推动钢铁行业的转型升级。
智能制造引领新一轮制造业革命,也是一场具有划时代意义的深刻的工业革命。《中国制造2025》明确坚持创新驱动、智能转型、强化基础、绿色发展,加快我国从制造大国向制造强国转变。推进钢铁行业智能制造是时代发展的必然趋势,也是我国实现钢铁强国的必由之路。
时下,我国钢铁行业正在全面贯彻实施《钢铁工业调整升级规划(2016-2020年)》(以下简称《规划》)。“十三五”期间,我国钢铁工业将进入以结构调整、转型升级为主的发展阶段,也是钢铁工业结构性改革的关键阶段。钢铁行业要积极适应、把握、引领经济发展新常态,落实供给侧结构性改革,以全面提高钢铁工业综合竞争力为目标,以化解过剩产能为主攻方向,坚持结构调整、创新驱动、绿色发展、质量为先、开放发展,加快实现调整升级,提高我国钢铁工业发展质量和效益。
要实现钢铁工业“十三五”规划的目标,钢铁企业必须全面推进智能制造,而《规划》为我国钢铁行业如何推进智能制造指明了方向,确定了目标,指出了路径。
钢企智能制造探索步伐加快
如今,不少钢铁企业已经在智能制造上开拓探索和实践,取得了较好的成效。宝武集团、沙钢等大型钢企采用工业机器人、无人行车、无人台车、无人仓库等智能制造技术来提高劳动效率,降低生产成本,在钢铁生产自动化、库存、营销等关键环节智能化水平先进。
一些大型钢厂将智能制造分成“3+1”模式,即“智能装备、智能工厂、智能互联和基础设施”,进行探索和实施。据介绍,目前,该领域研发的课题主要是钢铁制造全流程在线检测—监测技术及数字化、智能化嵌入技术,分布与集成相结合的余热余能梯级利用和系统回收技术,钢铁生产智能化能源管控与环境优化技术,污染物分布与集中结合的协同控制与一体化脱除技术,钢厂与相关产业互补链接及与周边社会共生共荣生态链接技术,钢铁流程制造和服务一体化网络集成技术,钢铁制造流程物质流、能量流、信息流协同动态调控技术,高性能钢铁产品定制化、减量化生产及装备技术,高性能钢铁产品全生命周期智能化设计、制备加工技术。
从目前来看,不少钢企纷纷进入智能制造领域:
有的钢厂借助“互联网+”、物联网和智能制造技术,依托传感器、工业软件、网络通信系统、新型人机交互方式,实现人、设备、产品等制造要素和资源的相互识别、实时联通,促进钢铁研发、生产、管理、服务与互联网紧密结合,推动钢铁生产方式的定制化、柔性化、绿色化、网络化、智能化。
有些技术、资金实力雄厚的钢铁企业,则以钢铁流程绿色化、智能化集成为目标,重点围绕制造流程结构优化、制造流程技术提升、钢铁制造服务平台建立、新型商业模式建立与运营四大关键路径进行研发。
有的钢厂以关键环节机器换人为抓手,尝试和实践全工序机器换人,提升智能化生产水平,先后建成5000毫米宽厚板和特棒示范智能车间,形成了独具特色的智能制造发展之路。
有的钢厂明确智能制造目标,稳步推进:减少人工作业,提升自动化能力;全面推进建立区域化、工序化的信息监控、管控平台;制订公司智能化制造规划,并成立智能制造推进项目团队,以实现从机械化、自动化、信息化到智能化的逐步转变。
有的钢企确定了智能制造目标,即在未来几年内建设、改造一批智能化产线,完成基于互联网来满足用户个性化需求的智能化研发、生产、销售体系构建,促进企业实现向智能制造模式的转型。
钢企推进智能制造该如何着力?
一家钢企从事自动化生产工作的负责人坦言:“我们公司不是不想尝试智能制造,而是不知道该怎么着手。”
曾有一家大型钢铁企业工程师也向笔者表示,目前,国内钢铁智能化仍处于初级阶段,在实际生产过程中还是以经验为主导,尽管个别生产线有自己的数据库,但一般为生产工艺的数据,在上下游衔接等方面没有形成一个统一的系统。
那么,钢铁行业该如何加快推进智能制造?在一系列钢铁产业发展的高峰论坛上,业内专家就我国钢铁业推进智能制造发表了各自的见解,给钢铁企业诸多的思考和启迪。
业内专家指出,钢铁行业在积极化解过剩产能的基础上加快推进钢铁行业转型升级,当前的重点就是加快智能制造发展,即借助智能制造技术,转变生产管理模式,实现敏捷制造和精细化管理,进而推动钢铁行业的转型升级。智能制造是制造业未来发展的重大趋势,也是当前钢铁行业转型升级、提质增效的重要着力点。早在2015年工信部发布的《2015年智能制造试点示范专项行动实施方案》,决定自2015年启动实施智能制造试点示范专项行动,以促进工业转型升级,加快制造强国建设进程。其中,钢铁行业已被列入工信部的智能制造试点范围。
专家同时强调,推进钢铁行业智能制造是一个庞大的系统工程,涉及资金、技术、人力等诸多方面,系统策划是确保目标一步一步实现的有效方法,不能急功近利、一哄而上,而要稳扎稳打、分步实施、循序渐进,即针对我国钢铁行业和智能制造的特点,逐步推进制造过程智能化。诸如,在重点领域试点建设智能工厂或数字化车间,加快人机智能交互、工业机器人、智能物流管理等技术和装备在生产过程中的应用,促进钢铁制造工艺的仿真优化、数字化控制、状态信息实时监测和自适应控制等的发展。同时,在此基础上全面实施高级计划排程(APS)系统,实现敏捷制造和精准交货。
专家表示,在推进企业决策智能化方面,目前主要以两化深度融合为载体。钢铁智能制造的核心是对信息资源的有效开发和高效利用,目标是提高资源的全局利用效率,其重点在于决策的智能化。为提高资源和能源利用效率,钢铁企业应采用系统优化的思想,建立具有冶炼技术和经济成本的双重模型,实现单部门局部优化与多部门一体化全局优化的平衡。
大数据是传统数据库、数据仓库、商业智能概念外延的扩展和手段。推进大数据的集成应用,关键在于健全钢铁行业信息化基础设施,整合冶金数据资源,突破钢铁行业大数据核心技术,提升钢铁大数据分析应用能力,提高数据安全保障能力,培养复合型大数据人才,组织实施制造业大数据创新应用试点,以推动制造模式变革和冶金行业的转型升级,培育发展冶金产业新业态。
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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
物联网与各种网络的关系物联网(InternetofThings)的概念最早在1998年由美国MIT大学的KevinAshton教授提出,把RFID技术与传感器技术应用于日常物品中形成物联网,着重的是物品的标记。2005年ITU以InternetofThings为题发布互联网报告,强调物品联网。近年随着移动互联网技术和云计算技术的发展,特别是节能环保和社会安全等需求,物联网再度受到关注,但聚焦在通过感知达到智能服务的目的。在2010年我国的政府工作报告所附的注释中对物联网有如下的说明:是指通过信息传感设备,按照约定的协议,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。它是在互联网基础上延伸和扩展的网络。
传感网使用传感器作为感知元件,应用上可以无需基础网络,通常也不强调智能分析与决策。物联网使用传感器、RFID、激光扫描器、红外标记、普通条码、二维码、全息光学条码、GPS等作为感知元件,需要通过基础网络实现物与物和人与物互联,强调对感知数据的汇聚和挖掘及分析决策。物联网的组成包括三部分,即泛在化的传感节点及网络、异构性的网络基础设施、普适性的数据分析与服务。物联网与传感网的区别不在于联网的物件数量而在于感知单元的多样性和感知结果的智能利用,可以说传感网是物联网的一个子集。
物联网的底层借助RFID和传感器等实现对物件的信息采集与控制,通过传感网将传感器等感知节点的信息汇集,并连到核心网络,基础网络是物联网的重要组成部分,用于承载物物互联或物与人互联的信息传递,物联网的上层实现信息的处理和决策支持。物联网可用的基础网络可以有很多种,通常互联网最适合作为物联网的基础网络。尽管下一代互联网将以支持物联网的应用作为主要目标之一,但物联网并不是互联网的下一代,物联网可以说是互联网上的一种业务或应用。物联网强调的是认知,是互联网向感知平台和数据挖掘两个方向的拓展。物联网与互联网上传统业务相比有不同的特点:在物联网以公众网络(例如互联网)作为基础网络平台的情况下,物联网相当于互联网上面向特定任务来组织的专网()。互联网是全球性的,但物联网往往是行业性的或区域性的,物联网的行业应用的多样性与承载平台的通用性之间需要有中间件来适配。
M2M(Machine-to-Machine)与物联网有关,M2M通信与物联网的核心理念一致,不同之处是物联网的概念和所采用的技术及应用场景更宽泛,M2M主要聚焦在无线通信网络应用上,是物联网应用的一种主要方式。与物联网有关的还有CPS(CyberPhysicalSystem),CPS是计算、通信与物理过程的综合,CPS与物联网有类似的能力,物联网通过数据挖掘可得到决策建议,但通常是要上报主管人员再决定是否要采取措施,而CPS强调循环反馈,要求系统能够在感知物理世界之后通过通信与计算再自动执行对物理世界的反馈控制措施。从物与物通信进一步扩展到物与人以及人与人通信,支持个人和/或设备无论何时、何地、何种方式以最少的技术限制接入到服务和通信的能力,这种网络发展的愿景被称为泛在网。
在物联网上所用的通信技术比较成熟,但仍需要考虑物联网节点多功率小且需要接力传送等特点进行适配。
物联网通常有很多传感器节点,在传感过程中,首先是需要识别被感知的对象和感知信息。在给定任务的情况下使用最少数量的节点并最省功耗是物联网设计的目标。节点的传输距离、节点的合理分层分簇、拓扑控制等一系列节点的几何布局,是物联网感知层面设计的主要问题。根据应用和服务对物联网节点分群分簇,每簇会有一个节点负责搜集数据并将集合的数据传到网关,簇头的选择需要考虑节点的存储、过滤和聚合能力,为了不致过早耗掉簇头的电能,每簇内各节点可能需要轮流担任簇头。由于物联网节点数量密集,覆盖范围宽,而且新的物品的加入将要求节点添加或删除等,在节点的配置上要从减少安装和维护成本考虑,要尽可能少用人工干预,其次是网络发现技术,要求节点能够发现在其所处环境内的相邻节点的存在和身份,以便协商分享的任务,在物联网中网络是动态变化的,新的物品的加入将改变网络的拓扑,而且物品的特征还会随自治程度而变,物联网应具有基于智能匹配来对网中的节点自动发现和指配、自动部署与激活、解除激活和性能监视,还可以在任何时间对所分配的作用进行调整和调度。
有些节点由于制造的不一致,缺陷需要在出厂前校正,由于环境影响、老化等原因使所感知的数据有偏差,还需要在数据收集时校正或去除,还需要考虑传感器与环境之间的耦合关系。在感知数据的报送方式上,分为主动式和反应式两种。物联网收集的数据如果原封不动地存储将占用海量存储资源,必须通过压缩去掉重复冗余的数据,并且需要开发图像信息检索方法和搜索引擎,以有效提高物联网设施的利用效率。收集的数据不限于被感知物件的信息,还包括与事件的发生可能有相关性的政府数据、市民产生的数据等,要在认证安全、隐私保护等方面对数据进行过滤与正确性的确认。为了全面准确提供智能决策,希望有多源甚至异构的数据,通过多数判决和推理分析,去逼近真实环境,最后利用专家系统和数学模型,参考历史数据,综合异构来源的多种信息,进行分析推理,给出决策。
物联网需要有网管,控制物联网节点的休眠和叫醒,检测和登记节点的移动、发现相邻节点,并且在一个特定区域内均衡和调度传感任务等。需要关注物联网能量获取与存储及节能问题,实现能量测量和电量不足的预报以及动态功率优化等能量管理。从安全与隐私来看,物联网是双刃剑,它能对生产安全、反恐维稳和家居安全起积极作用,但如果感知数据偏差太大和判决失误,将弄巧反拙,因此对物联网的可靠性和安全及隐私需要足够重视。
物联网是两化融合的切入点,也是民生服务的新亮点,其应用面很宽,将带动新的产业特别是现代服务业的发展,其社会效益高于经济效益。物联网看似门槛不高,但如何在给定任务的情况下最大化网络的生命周期和最小化组网及应用成本均是严峻的挑战。低成本、高可靠、长寿命的传感器和RFID是物联网推广应用的前提,数据挖掘与智能分析是体现物联网效益的关键,也是物联网的薄弱环节。当前对物联网的理论和技术的研究还落后于应用示范,未来需要在物联网技术方面加大创新开发力度。同时还要重视统筹规划、资源共享,务求实效。其到来将使得有线、Wi-Fi和室内移动连接成为任何具有竞争力的办公场所的必备要素。
IoT将内嵌传感器、软件和连接的物理对象连接至互联网。其能够收集和分析有关物理环境以及环境中的人们如何互动的大量数据。运用智能分析提供可 *** 作的数据,让经理能够做出更加明智的决策。
物联网的主要原则:持续收集来自对象的信息;聚合数据点进行分析;以及使用此数据更好地理解环境。
对于设施运营着,收集情报并将其应用于整个简述的传感器数据中有助于简化和精简建筑围护。其通过感应传感器进行应用,有助于削减建筑运营支出、仅在需要的区域使用能源和HVAC,并采用先进的日程安排和预测性分析降低维护成本。
基于传感器的物联网已被众多公司用于改进其办公室管理。
采用物联网的办公室可适应办公室的变化,而非墨守成规。例如,一家公司现在仅需要清理有人办公区域的垃圾箱,或在有需要时补充咖啡、墨水、肥皂和卫浴用品。降低照明、供暖和通风费用:通过由办公室物联网数据驱动的智能手机和平板电脑 *** 作面板转变办公室的实践和习惯。采用基于物联网的管理的办公室将提供更清洁、更怡人的工作环境,并且成本更低,运营更简便。越来越多的公司将对物联网辅助的工作场所及其较低的运营成本(作为具有竞争力的设施的前提)加以了解。
物联网还将越来越深入员工的生活。他们的智能手机将持续连接至智能住宅、联网汽车、智能交通状况更新并提供有关孩子和家属的最新情况。
随着物联网在公司和日常生活中承担起互联网的大部分职责,所有这些(基础设施运营、办公室管理和员工生活方式)将使得整个建筑的连接性变得更加重要。对于设施运营商,物联网能够在有线、Wi-Fi和室内移动连接之间实现高品质的无缝体验,成为其竞争优势的关键要素。
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