如何实现物联网

如何实现物联网,第1张

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>

一大数据支撑物联网,云计算供给大数据

由于这四者的关系比较复杂,所以只能逐个来给你做解释。

首先说物联网吧,其实简单通俗的去解释,就是物物联网,说白了就是任何事物都可以连接到互联网端来共享数据,如果非要去细究这个词的含义,我相信这个世界上没有人能给出你一个标准的定义,所以姑且先这么解释。

这种物联网的模式并不是很轻易就可以完成的,如果你了解互联网的发展史你会发现,完全依靠数据来运行的互联网其实早就有向物联网发展的趋势,说白了,人类不会满足于只拥有虚拟数据的互联网。

                  

只有当物与物之间也构建起一个类似于互联网的网络的时候,才能真正实现物联网的构建蓝图。

而这种模式的支撑,靠的就是大数据计算,没有大数据,无法模拟物与物之间相连的规则,没有大数据,也无法去模拟物与物之间的关系和相对行为模式,这就是大数据支撑物联网的缘由。

           

而云计算则是供给大数据的主要来源,众所周知,近年来云计算非常火,与之而来的云盘、云播放等,都是通过云计算作为基础供给衍生出的产物,而大数据,现在也几乎由云计算来完成,具体算法我们不提(反正我不会也不太懂),只需要明白,大数据现在是由云计算来供给的就可以了。(云计算的概念不建议了解,非要查的话,至少有几百种解释,而且我估计也没几个人看得懂)

二大数据制造人工智能,云计算提供基础算法

人工智能这个概念,大概二十年多年前就已经提出了,当时最强大的人工智能还停留在简单的动作上面,其原理大概是通过模拟人类行为,进行算法测算,将这种算法写入程序中。

随着时代的发展,人工智能的算法越来越复杂,当云计算出现之后,顶尖大佬将这种算法的模式放在了云计算上面。

                          

相较于传统算法,云计算更为多元化、快速化、有效化,简单来说就是更为强大。

而将大数据写入人工智能,则会让其可实现的行为或功能越来越多,最简单的呈现形式就是智能机器人,原来可能只会走路,现在可能都会变型或跑步了,这就是大数据制造出的人工智能相较于之前的进步吧,总之,人工智能的数据太过繁琐,如果不通过这样的方式很容易出现错误,人脑固然强大,但机械固化的大量运算还是没有系统计算来的可靠。

如果是管理层次的,比如智能仓库、智能车库等可能需要算法,但相对是比较简单的。
物联网主要目的是将各种带传感器的物体联系起来,集中信息、集中控制,重点是信息的汇总和智能控制,对算法要求不高,强调信息的实时性和联网的稳定、有效和组网的性价比。
一般用c语言程序设计就可以完成,基本上不涉及汇编;普通物联网设计都是拿基础模块“搭积木”,这些模块的接口都力求简单(比如用标准串口、SPI等),一般是别人做好的模块,你拿来用就是,例程也准备好的,你综合一下就可搭建网络和系统了。

1什么是物联网

物联网就是利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起,形成人与物、物与物相联,实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。物联网其实就是互联网的延伸,它包括互联网及互联网上所有的资源,兼容互联网所有的应用,但物联网中所有的元素都是个性化和私有化。

物联网的影响

物联网成熟之后,真正实现了万物互联,即“人与人、人与物、物与物”互联,世间一切都连接起来。物联网使得连接起来的终端呈指数级增长,产生的数据也会呈指数级增长。物联网必将是下一个推动世界高速发展的“重要生产力”,一方面可以提高经济效益,很大基础上节约成本;另一方面可以为全球经济的复苏提供技术动力,将是继通信网之后的另一个万亿级市场。

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。

2什么是区块链

区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。

区块链的特点

广义上来讲,区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和 *** 作数据的一种全新的分布式基础架构与计算范式。

区块链采取分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等技术,具有去中心化、开放性、自治性、不可篡改性、匿名性等特点,能够有效地在不同节点之间建立信任、获取权益。

区块链的应用

区块链最早的应用是数字货币,比特币是最具有典型代表,目前1比特币的价格已经超过40000人民币,其他的还有litecoin、dogecoin、dashcoin等等。

目前,区块链应用最广的是金融领域,此外还在智能合约、证券交易、电子商务、物联网、社交通讯、文件存储、存在性证明、身份验证、股权众筹、版权保护等领域有广泛应用。

3什么是大数据

其实简单的来说,大数据就是通过分析和挖掘全量的非抽样的数据辅助决策。

大数据的特征

大数据是指以服务于决策为目的,需要新型数据处理模式才能对其内容进行采集、存储、管理和分析的海量、高增长率和多样化的信息资本。

大数据具有如下本质特征:

1根本目的是服务于决策,大数据能够帮助各类组织和个人大幅度提升决策能力,做出更好的决策和判断;

2量度大,大数据通常是指100T以上的数据量,这难以依靠传统的计算手段有效计算,而必须依靠新的计算手段和数据挖掘工具;

3频率高,大数据是用户参与与互动而产生的数据,根据用户的网络痕迹来及时地了解用户的相关数据,这种数据是按照天甚至小时来计的高频数据。而传统的数据频率都很低,很多数据是按照月甚至按照年份来计算的;

4速度快,大数据是实时性的数据,能够实时反应。例如,在百度搜索框输入一个关键词,能够瞬间呈现,而传统的数据收集方式则是严重滞后的;

5永远在线。在线是大数据的前提条件,从这个角度来说,大数据是永远在线的,能够随时被调用的。大数据通过分析各种网络终端上的用户痕迹,能够更好地分析用户的行为、情感、思想、爱好与需求,来更好地进行决策和分析。

大数据的三大关键点

首先,数据的可获得度。目前在国内,大数据的发展严重受制于政府信息的公开性不够,很多数据难以获得,导致难以实现真正的大数据挖掘和分析,这就要求政府及时开放更多的数据,以提高数据的可获得度。

其次,进行科学的模型建构。模型的科学性直接决定着数据分析的质量,这就要求有高超的建模水平,当然数据量越多也有助于模型的合理构建。

第三,利用专家对观点进行提炼。为决策提供依据的基于数据挖掘的独到、高质量的观点,高度依赖于高质量的数据解释,这就体现了行业专家的价值。

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