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物联网感知环节的异构特性决定了它的开放、分层和可扩展的网络体系结构。
研究人员在描述物联网的体系框架时，多采用国际电信联盟ITU-T的泛在感应器网络体系结构作为基础。该体系结构自下而上分为5个层次，分别为传感器网络层、泛在传感器网络接入层、骨干网络层、网络中间件层和USN网络应用层。
在谈到具体的物联网应用时，一般传感器网络层和泛在传感器网络接入层合并成为物联网的感知层，主要负责采集现实环境中的信息数据。
骨干网络层在物联网的应用当中是互联网，那么将被下一代网络NGN所取代。而物联网的应用层则包含了泛在传感器网络中间件层和应用层，主要实现物联网的智能计算和管理。 欧洲电信标准化协会M2M技术委员会给出的简单M2M架构，是USN的一个简化版本。在这个架构当中，从左至右网络就分为了应用层、网络层和感知层三层体系结构，与物联网结构相对应。
在每一层当中，都有不同的技术标准来定义物联网应用。比如在感知层，它就包括了IEEE的Zigbee标准802154，CeneLec的智能仪表标准。在网络层，有ETSI的M2M通信标准，Cen的智能仪表网络层标准协议。应用层有Zigbee联盟协议，W3C标准协议等等。 国际电信联盟第13研究组会议正式审议通过了“物联网概述”（YIoT-overview）标准草案，标准编号为Y2060。该标准是全球第一个物联网总体性标准。
Y2060是由我国工信部电信研究院牵头立项，多家国内外高校、科研机构、企业和标准组织共同协商制定完成的第一份物联网总体性标准草案。
该概述标准涵盖了物联网的概念、术语、技术视图、特征、需求、参考模型、商业模式等基本内容。
物联网是将物体通过传感器、通信和计算技术连接到互联网上，从而形成“物-物互联、物-云互联”的智能生态系统。
为了实现对物联网中的物体进行远程监控、诊断和优化，需要建立物体的数字孪生体，即基于物体传感器获取的数据进行建模，通过算法训练出的数字化物体模型。
数字孪生体不仅可以用于监控和诊断，还可以通过虚拟仿真技术进行优化和改进，从而降低生产成本、提高效率和可靠性。
在工业、农业、城市管理等领域，数字孪生体已经成为一种重要的技术手段和管理方法。
2019年全球ICT产业关键字，聚焦「智慧、速度与创新」。创新技术如人工智慧、延展实境（XR）、区块链、数位分身（DigitalTwin）持续出笼，尤其人工智慧加速晶片及量子电脑的发展，伴随5G商转，势必带动产业跳跃式前进。既然聚焦「虚实整合、运算科技、人机互动」三大主轴，2019年COMPUTEX，全球IP矽智财授权领导厂Arm受邀出席《COMPUTEX论坛》、《InnoVEX论坛》主题演讲。Arm在COMPUTEX揭示全面运算(TotalCompute)主张，为5G时代提供更符合更多使用情境(usecase)的整体运算方案，并展现强大生态系能量。
Arm在COMPUTEX2019有哪些亮点展示？瘾科技带你浏览四大解决方案 亮点一：物联网平台回应Arm的目标在2035年打造达一兆台连网装置，为了让连网装置深度沟通，Arm针对IoT平台的生态系，近年接续推出「DesignStart」、「Pelion」及「Neoverse」等相关计画。今年COMPUTEX，Arm展示Pelion这项混合环境的端到端联网连接、装置和资料管理平台方案。Pelion特色在于建构3A情境，「任何装置、任何资料、任何云端」（Anvice,Anydata,Anycloud），管理任何种类的连网装置与连接，应付任何内外部不同类型的资料，连接任何公有、私有及混合云端。
换言之，Pelion平台让企业在安全环境下，管理各项物联网装置，无限制连结任何规模的资料。COMPUTEX也展示，Arm收购TreasureData后，借助巨量资料技术能力，Pelion平台对资料流程进行融合，让企业用户以高效、更安全的技术部署、连接和更新连网装置，顺利走入物联网的资料世界。
亮点二：AI机器学习联网装置与数据资料爆发成长，人工智慧的机器学习应用，逐渐从云端转移至终端。为了把机器学习技术放在边缘装置发挥所长，Arm针对机器学习的晶片应用进而打造全新处理器。延续Arm在CPU具备的可编程优势，以及GPU数据处理压缩能力和高吞吐量的设计特点，将其整合至机器学习晶片设计之中。针对机器学习热潮，Arm推出「ProjectTrillium」机器学习运算平台支持各种AI应用程序，在功能性与可扩展性方面，能实现更快机器学习效率。根据统计，目前ProjectTrillium平台的学习数据吞吐量，比起过去CPU、GPU协同作业的机器学习效率，已经达2~4倍以上，效能也优于传统DSP的可编程逻辑。
换言之，ProjectTrillium是一个异质的ML运算平台，平台架构包括ArmML处理器、开放原始码ArmNN软体框架，目前搭载于超过25亿台Android装置。Arm针对ML处理器进行强化，包括超过两倍能源效率，达到每瓦5兆次运算(TOPs/W)、记忆体压缩技术提升达三倍，以及提升至高达八核心的次世代峰值效能，与每秒最高32兆次运算(TOP/s)。
随着机器学习需求愈来愈高，开发人员更渴望利用系统上专属神经处理器(NPU)的优势。Arm机器学习ML处理器提供同级最优化的能耗效率，并有强大的软体生态系统支援，让整个生态系统的AI效能极大化。
▲Arm示范如何在装置上快速的执行机器学习功能，挑战人的记忆，和装置相比，看谁能先辨出不同的图像。
亮点三：AR/VR装置前几年开始流行的AR、VR装置，过去最大挑战来自虚拟视觉的稳定度。对此，Arm因应5G科技演进推出多款全新高阶IP套件，其中Mali-D77DPU显示器即是聚焦扩增实境、虚拟实境所需的内容所打造，让虚拟实境更加真实。Mali-D77是Mali-D71显示处理器更新版，最高可对应3K解析度与120fps更新率，虚拟视觉影像得以更稳定呈现。全新的硬体功能，加速头戴式显示器的虚拟实境运算，实现更小、更轻、更舒适的VR装置部署。
▲在COMPUTEX展示OculusQuest的VR头盔，提供高效能、无线，摆脱传统VR装置需要连接线的牵绊，创造VR装置新体验。
当然，使用者对AR、VR装置的期待除了影像稳定，在沉浸式体验方面，还包含更轻量、不受线材影响以及更顺畅的效能。Mali-D77其他功能表现在镜头失真校正（LensDistortionCorrection）、色差校正（ChromaticAberrationCorrection）、非同步时间扭曲（AsynchronousTimewarp），对应更清晰、更真实影像，还能降低配戴者头晕情况。除此之外，Mali-D77显示处理器IP，3K120虚拟实境效能，硬体节省VR作业负载4成以上系统频宽，以及12%功耗表现。Arm表示，为了让VR更为普及，在全球达到数十亿台装置的长期目标，Mali-D77解决现阶段显示技术的挑战，为VR产业迎向下一个新世代。
亮点四：车用Arm在今年COMPUTEX展示的第四个亮点，聚焦在汽车应用。Arm在车用方面扮演重要角色，因其牵涉稳定与安全，尤其ADAS与自动驾驶需要顾虑的层级更是重要。对此，Arm针对车载安全推出ArmSafetyReady计画，同时也包括针对自驾车的7nm制程最佳化处理器架构Cortex-A76AE，借由整合Split-Lock提供车载所需的安全性。
换言之，ArmSafetyready车用安全计画涵盖Arm既有、新型与未来的全方位车载计画，从系统性流程到研发，且通过ISO26262与IEC61508标准，一站式提供软体、元件、工具、认证及标准等资源，确保加入此计画的合作伙伴其SoC与系统，皆达到最高安全层级。
今年COMPUTEX也展示基于Arm的DMS（DriverMonitoringSystem）驾驶监控系统产品。DMS是采用ArmCortex-A7所支援的深度学习NN模型，由TEEAILab所开发。这套DMS系统展示在CortexA7上运行AI/ML以实现驱动程序状态监视功能。例如针对驾驶员闭眼、打哈欠侧视、俯视、打电话和吸烟等行为进行迅速检测，并发出音频以提醒驾驶。Arm在智慧驾驶领域，也展开AutomotiveEnhancedforFunctionalSafety计画，将推出首款多情绪执行处理器，以强化新世代安全驾驶体验。
▲COMPUTEX展会上也展示Arm在智慧驾驶领域的成果(图右)，情绪执行处理器问世将有助驾驶安全。
聚焦未来世界，打造创新体验Arm在COMPUTEX2019展会中，展现新世代运算领域的创新技术与相关应用。除了上述相关亮点，也聚焦面向未来2030年的使用情境。Arm拥有全面软体开发框架，包含ArmIP、ArmNN、ArmComputeLibrary及ArmDevelopmentStudios，透过生态系统合作帮助开发人员更快采用、更快上市，透过机器学习软体优化，有效扩展硬体效能。
想像未来的世界，5G传输、机器学习、终端运算可能已经成为我们生活的日常，而产业之间将呈现万物联网的庞大生态系。对此，Arm将持续展现其领先技术优势，携手物联网超级战队掌握下一波科技浪潮。
我觉得可能是一种计算模型。一般物联网模型我们分为感知、传输、认知、利用就是所谓的感、传、知、用。但是如果把认知层的一部分下移到感知层，可能就是你说的群智感知。因为传统的感知层一般是感知一些简单信息，如温度、湿度、图像、视频、声音等等，如果把这些信息初步的分析一下，可能就会得到更高层次的认识，如果温度+烟雾，可能就更加确定发生了火灾。而其中的机会感知，可能就是这样一种模型。某些参数进行组合，会得到更高层次的认知，可能认识到一些机会。我也在研究物联网，但是还没那么深，共同探讨吧。
首次公开发行是指企业首次通过证券交易所向投资者增发股票，为企业发展筹集资金的过程。与一级市场相对应的是，大部分公募由投行集团承销，进入市场。银行以一定的折扣价从发行人那里购买自己的账户，然后以约定的价格出售。公募的准备成本较高，私募可以在一定程度上部分避免这种成本。这一现象始于20世纪90年代末的美国，当时美国正经历网络泡沫。
创始人将以独立资本成立公司，并希望在牛市期间通过首次公开募股(IPO)筹集资金。因为投资者认为这些公司有机会成为微软的第二家，所以股价通常会在上市初期上涨。感知层是物联网整体架构的基础，是物理世界与信息世界融合的重要组成部分。在感知层，我们可以通过传感器感知物体本身及其周围的信息，使物体也具备“说话和释放信息”的能力，如声音传感器、压力传感器、光强传感器等。
感知层负责为物联网收集和获取信息。网络层在整个物联网架构中起着连接作用。它负责向上层传输感知信息，向下层传输命令。网络层感知层收集的信息传输到物联网云平台，同时也负责将物联网云平台发出的指令传输到应用层，起到纽带的作用。网络层主要通过物联网、互联网和移动通信网络传输海量信息。许多创始人一夜之间成为百万富翁。得益于股票期权，员工也获得了可观的收入。
在美国，大多数通过首次公开募股筹集的股票在纳斯达克市场交易。许多亚洲国家的公司将通过类似的方法筹集资金来发展业务。该平台是物联网整体架构的核心，主要解决如何存储、检索和使用数据，以及数据安全和隐私保护等问题。平台管理层负责通过大数据、云计算等技术有效整合利用感知层收集的信息，为人们应用到特定领域提供科学有效的指导。
1、物联网的定义：
物联网是一个基于互联网、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。
2、物联网的组成：
物联网大致可以分为以下四个层面，即：感知层、网络层、平台层以及应用层。具体如下：
（1）、感知识别层。
感知层是物联网整体架构的基础，是物理世界和信息世界融合的重要一环。在感知层，我们可以通过传感器感知物体本身以及周围的信息，让物体也具备了“开口说话，发布信息”的能力，比如声音传感器、压力传感器、光强传感器等。感知层负责为物联网采集和获取信息。
（2）、网络构建层。
网络层在整个物联网架构中起到承上启下的作用，它负责向上层传输感知信息和向下层传输命令。网络层把感知层采集而来的信息传输给物联云平台，也负责把物联云平台下达的指令传输给应用层，具有纽带作用。网络层主要是通过物联网、互联网以及移动通信网络等传输海量信息。
（3）、平台管理层。
平台层是物联网整体架构的核心，它主要解决数据如何存储、如何检索、如何使用以及数据安全与隐私保护等问题。平台管理层负责把感知层收集到的信息通过大数据、云计算等技术进行有效地整合和利用，为人们应用到具体领域提供科学有效的指导。
（4）、综合应用层。
物联网最终是要应用到各个行业中去，物体传输的信息在物联云平台处理后，挖掘出来的有价值的信息会被应用到实际生活和工作中，比如智慧物流、智慧医疗、食品安全、智慧园区等。
扩展资料：
物联网的功能主要有以下几点：
1、获取信息的功能。
信息的感知、识别，信息的感知是指对事物属性状态及其变化方式的知觉和敏感；信息的识别指能把所感受到的事物状态用一定方式表示出来。
2、传送信息的功能。
传送信息指的是信息发送、传输、接收等环节，最后把获取的事物状态信息及其变化的方式从时间(或空间)上的一点传送到另一点的任务，这就是常说的通信过程。
3、处理信息的功能。
处理信息指的是信息的加工过程，利用已有的信息或感知的信息产生新的信息，实际是制定决策的过程。
4、施效信息的功能。
施效信息指的是信息最终发挥效用的过程，有很多的表现形式，比较重要的是通过调节对象事物的状态及其变换方式，始终使对象处于预先设计的状态。
参考资料来源：百度百科-物联网
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