物联网的基本概念

物联网（Internet of Things，IoT）是指通过各种物联设备（包括传感器、智能设备、嵌入式设备等）与互联网进行连接和通信，形成互联互通的网络，实现设备之间的信息交换、数据共享和智能化控制，以实现更高效、更智能、更便捷的生产、生活、管理等应用。

物联网的基本概念包括以下几个方面：

物联设备：指通过各种传感器、智能设备、嵌入式设备等实现连接和通信的物品。这些设备可以获取、处理和传输各种数据，实现物与物、人与物的交互。

互联网：指用于连接各种物联设备的底层网络基础设施，包括传输介质、网络协议、路由器、交换机等。

云计算：指利用云端的计算和存储资源，为物联网提供数据分析、处理、存储和应用服务的技术。

数据分析：指对从物联设备中收集到的大量数据进行处理、分析和挖掘，从中获取有用信息，为决策提供支持。

应用服务：指基于物联网提供的各种数据和功能，实现各种智能化应用服务，包括智能交通、智能家居、智能制造、智能医疗等。

安全和隐私保护：指对物联网中的数据和信息进行安全和隐私保护，防止黑客攻击和数据泄露等安全问题。

大数据具有4V特点：Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Veracity(真实性)。
(1)物联网中的数据量更大：物联网的最主要特征之一是节点的海量性，除了人和服务器之外，物品、设备、传感网等都是物联网的组成节点，其数量规模远大于互联网;同时，物联网节点的数据生成频率远高于互联网，如传感节点多数处于全时工作状态，数据流源源不断。
(2)物联网中的数据速率更高：一方面，物联网中数据海量性必然要求骨干网汇聚更多的数据，数据的传输速率要求更高;另一方面，由于物联网与真实物理世界直接关联，很多情况下需要实时访问、控制相应的节点和设备，因此需要高数据传输速率来支持相应的实时性。
(3)物联网中的数据更加多样化：物联网涉及的应用范围广泛，从智慧城市、智慧交通、智慧物流、商品溯源，到智能家居、智慧医疗、安防监控等，无一不是物联网应用范畴;在不同领域、不同行业，需要面对不同类型、不同格式的应用数据，因此物联网中数据多样性更为突出。
(4)物联网对数据真实性的要求更高：物联网是真实物理世界与虚拟信息世界的结合，其对数据的处理以及基于此进行的决策将直接影响物理世界，物联网中数据的真实性显得尤为重要。

数据思维包含四个特征：量化、数据关联、数据驱动和数据反馈。

过去人们做决策主要靠定量分析，定量分析的决策依据来自于决策者的经验和直觉，这种决策的缺点主要在于决策结果的不可确定性，决策失误的概率很大。

随着互联网的不断发展和物联网设备的不断普及，人们活动的各种数据被有意识的存储下来了，数据的收集，让我们可以通过定量分析数据，利用数据实现更好的决策制定。

比如像很多互联网公司都成立了大数据团队，收集用户的社交、电商、搜索行为等数据，通过所搜集的大数据来制定商业决策依据，以及通过数据挖掘形式，找到创新产品的机会。

大的互联网公司在满足自己内部决策需求的同时，也成了了大数据部门给其它公司进行赋能，比如蚂蚁金服的数据产品芝麻信用，不仅能够成为蚂蚁内部各种金融产品的信用审核依据，也开放给了很多行业如出行、金融、共享服务公司等，极大提高了基于信用服务的门槛和便捷性。

物联网架构可分为三层：感知层、网络层和应用层。
感知层由各种传感器构成，包括温湿度传感器、二维码标签、RFID标签和读写器、摄像头、红外线、GPS等感知终端。感知层是物联网识别物体、采集信息的来源。
网络层由各种网络，包括互联网、广电网、网络管理系统和云计算平台等组成，是整个物联网的中枢，负责传递和处理感知层获取的信息。
应用层是物联网和用户的接口，它与行业需求结合，实现物联网的智能应用。
其核心技术又可以细分为六层，如右图： 和传统的互联网相比，物联网有其鲜明的特征。
首先，它是各种感知技术的广泛应用。物联网上部署了海量的多种类型传感器，每个传感器都是一个信息源，不同类别的传感器所捕获的信息内容和信息格式不同。传感器获得的数据具有实时性，按一定的频率周期性的采集环境信息，不断更新数据。
其次，它是一种建立在互联网上的泛在网络。物联网技术的重要基础和核心仍旧是互联网，通过各种有线和无线网络与互联网融合，将物体的信息实时准确地传递出去。在物联网上的传感器定时采集的信息需要通过网络传输，由于其数量极其庞大，形成了海量信息，在传输过程中，为了保障数据的正确性和及时性，必须适应各种异构网络和协议。
还有，物联网不仅仅提供了传感器的连接，其本身也具有智能处理的能力，能够对物体实施智能控制。物联网将传感器和智能处理相结合，利用云计算、模式识别等各种智能技术，扩充其应用领域。从传感器获得的海量信息中分析、加工和处理出有意义的数据，以适应不同用户的不同需求，发现新的应用领域和应用模式。
此外，物联网的精神实质是提供不拘泥于任何场合，任何时间的应用场景与用户的自由互动，它依托云服务平台和互通互联的嵌入式处理软件，弱化技术色彩，强化与用户之间的良性互动，更佳的用户体验，更及时的数据采集和分析建议，更自如的工作和生活，是通往智能生活的物理支撑。 这里的“物”要满足以下条件才能够被纳入“物联网”的范围：
1、要有数据传输通路；
2、要有一定的存储功能；
3、要有CPU；
4、要有 *** 作系统；
5、要有专门的应用程序；
6、遵循物联网的通信协议；
7、在世界网络中有可被识别的唯一编号。
物联网概念这几年可谓是炙手可热，物联网家电也是风生水起，从狭义上讲，物联网家电是指应用了物联网技术的家电产品。从广义上讲，是指能够与互联网联接，通过互联网对其进行控制、管理的家电产品，并且家电产品本身与电网、使用者、处置的物品等能够实现物物相联，通过智慧的方式，达成人们追求的低碳、健康、舒适、便捷的生活方式。 物联网是在计算机互联网的基础上，利用RFID、无线数据通信等技术，构造一个覆盖世界上万事万物的“Internet of Things”。在这个网络中，物品(商品)能够彼此进行“交流”，而无需人的干预。其实质是利用射频自动识别(RFID)技术，通过计算机互联网实现物品(商品)的自动识别和信息的互联与共享。
而RFID，正是能够让物品“开口说话”的一种技术。在“物联网”的构想中，RFID标签中存储着规范而具有互用性的信息，通过无线数据通信网络把它们自动采集到中央信息系统，实现物品(商品)的识别，进而通过开放性的计算机网络实现信息交换和共享，实现对物品的“透明”管理。物联网的含义
从两化融合这个角度分析物联网的涵义：
其一：工业化的基础是自动化，自动化领域发展了近百年,理论、实践都已经非常完善了。特别是随着现代大型工业生产自动化的不断兴起和过程控制要求的日益复杂营运而生的DCS控制系统，更是计算机技术，系统控制技术、网络通讯技术和多媒体技术结合的产物。DCS的理念是分散控制，集中管理。虽然自动设备全部联网，并能在控制中心监控 信息而通过 *** 作员来集中管理。但 *** 作员的水平决定了整个系统的优化程度。有经验的 *** 作员可以使生产最优，而缺乏经验的 *** 作员只是保证了生产的安全性。是否有办法做到分散控制，集中优化管理？需要通过物联网根据所有监控信息，通过分析与优化技术，找到最优的控制方法，是物联网可以带给DCS控制系统的。
其二：IT信息发展的前期其信息服务对象主要是人，其主要解决的问题是解决信息孤岛问题。当为人服务的信息孤岛问题解决后，是要在更大范围解决信息孤岛问题。就是要将物与人的信息打通。人获取了信息之后，可以根据信息判断,做出决策，从而触发下一步 *** 作；但由于人存在个体差异，对于同样的信息，不同的人做出的决策是不同的，如何从信息中获得最优的决策？另外物获得了信息是不能做出决策的 ，如何让物在获得了信息之后具有决策能力？智能分析与优化技术是解决这个问题的一个手段，在获得信息后，依据历史经验以及理论模型，快速做出最优决策。数据的分析与优化技术在两化融合的工业化与信息化方面都有旺盛的需求。
物联网智库认为物联网的定义源于IBM的智慧地球方案，十二五规划中九大试点行业全部都是行业的智能化。无论智慧方案，还是智能行业，智能的根本离不开数据分析与优化技术。数据的分析与优化是物联网的关键技术之一，也是未来物联网发挥价值的关键点。
物联网就是各行各业的智能化。 私有物联网：一般面向单一机构内部提供服务； 公有物联网：基于互联网向公众或大型用户群体提供服务； 社区物联网：向一个关联的“社区”或机构群体（如一个城市政府下属的各委办局：如公安局、交通局、环保局、城管局等）提供服务； 混合物联网：是上述的两种或以上的物联网的组合，但后台有统一运维实体； 医学物联网：是将物联网技术应用于医疗、健康管理、老年健康照护等领域； 建筑物联网：是将物联网技术应用于路灯照明管控、景观照明管控、楼宇照明管控、广场照明管控等领域。

1、网络拓扑结构变化快2、传感器网络难以形成网络的结点和中心3、传感器网络的作用距离一般比较短4、传感器网络数据的数量不大5、物联网对数据的安全性要求较高6、网络终端之间的关联性较低7、网络地址的短缺性导致网络管理的复杂性

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