数据分析、机器学习与物联网

数据分析、机器学习与物联网
我们当前所处的世界，联网程度不断上升，低成本传感器和分布式智能也在不断普及，产业即将面临这一切带来的革命性的冲击；同时，在此过程中还会产生大量的数据，其规模将庞大到远远超过人类所能处理的范畴。对此，企业是否能足够迅速地适应并演进自身的业务，以维持在竞争格局中所处的位置？面对我们栖身的环境中植入的这些全新的信息来源和智能设备，人类应当如何掌握它们并从中获益？利用不断演进的技术组织机构将需要建立起内部数据仓库，以便能够利用新的数据源和数据流。智能接入设备亦将在某些情况下取代人的角色，它们将能够自行决策、执行自我调整，或是根据需要引发对自身的纠正和修复。在另一些情景中，众多设备的集合将聚集在一起成为完整的系统，这样的系统可以采用新的方法进行优化；而由系统聚集成的系统，将会彼此共享数据，并成为由数据和设备组成的生态系统。机器学习（指从数据中推导出意义的众多方法）注定将成为这个生态系统中的一部分；此外，随着企业着手为物联网（IoT）做准备，传统业务和数据分析技术也同样将被纳入到该生态系统之中物联网——某些人更愿意称之为“万物互联”（Internet of Everything）——正处于不断上升的轨道上。一项Gartner研究指出，在2020年IoT单元的数量将达到260亿，而IoT产品和服务的市值将达到3000亿美元1。另外，GE在工业互联网（Industrial Internet）——这一概念包含用于监控和优化工业设备（例如喷气式引擎、铁路机车、动力涡轮机和制造工艺）性能的机制和应用——领域已经活跃了很长时间。根据GE的估算和预测，在接下来20年中，工业互联网将帮助全球GDP产值提高10到15万亿美元（没错，万亿量级）。当然，围绕着已问世的全新技术和正在逐步浮现的技术概念，市场中充斥着大量炒作。例如，Gartner备受争议的 “成熟度曲线”（注：也有些人使用“炒作周期”这一贬义说法）报告就把IoT摆在了“翘首以望的顶峰”的位置上（而大数据作为之前的热点，已经进入了“理想幻灭的低谷” 3）。然而，哪怕企业家们为之表现出群情激昂的兴奋，或是记者们在笔下展现出了对未来的狂热展望，在现实中依旧存在着大量的挑战，组织机构必须克服它们，才能够真正乘上这次技术演进的东风。挑战组织机构必须聚焦于：了解产品技术和IT领域中，企业能力的相对成熟度；了解可以纳入哪些类型的IoT功能，以及新能力将会在哪些方面对客户价值带来影响；了解机器学习和预测分析模型的角色；基于市场变化的迅捷程度和竞争对手的相对敏捷度，重新思考业务模型和价值链。接下来，让我们对这些挑战逐一进行更详细地分析。理解产品和IT成熟度可以从产品和IT两个维度分别进行分析。首先，产品组合的成熟度如何？它是属于变更较缓慢且逐步演进的传统类型的产品，还是属于前进速度更快，同时具有更复杂生态系统的产品？矿产设备在技术上非常复杂。并且，与科学研究仪器相比，它拥有更为漫长的设备生命周期，和相对更缓慢的演进速度。然而，这并不意味着科研仪器的公司，在利用IoT产品进行系统优化方面更具优势。另一个需要考虑的因素是IT流程的成熟度。各种类型的组织机构都可能会因采用IoT而获益；然而，要想达成这一目标，它们所需采用的模型却各不相同。让我们进一步分析一下IT成熟度水平这个因素。举例来说，科学研究仪器供应商或许拥有先进技术，但却可能缺乏强有力的IT架构、流程和IT治理能力。与之相反，矿业设备制造商或许拥有非常成熟的内部IT流程。对科学研究仪器公司而言，IoT将让它们能够对安置在现场的仪器设备进行功能升级；但面对由多种类型设备组成的实验室信息生态系统库，公司并不一定愿意尝试去进行优化。（当然，以IT作为成本中心——例如内部IT管理——方面的成熟度不足，并不等于以IT作为利润中心——例如IT产品——方面成熟度的缺失；但当开发或拓展IT服务的时候，许多组织机构都选择在现有的基础IT能力之上构建。）在去年的哈佛商业评论（Harvard Business Review）中，讨论了一个矿业设备领域的例子：Joy Global是一家矿业设备制造商，其专家团队横跨与采矿作业相关的多种系统和流程。Joy Global以此为依托，针对来自多家供货商的一系列设备，提供监控、维护和优化的服务4。了解IoT能力接下来，应该考虑一下使用智能联网设备中的哪些能力。刚刚提到的哈佛商业评论刊登的文章4指出，IoT包含四种类型的能力：监视——传感器提供关于运行环境、产品使用和性能方面的数据；控制——可以控制并定制个性化产品功能；优化——来自监视与控制的反馈回路，能够提供更高的效率、更好的性能、预防性维护，以及诊断和修复；自治——监视、控制和优化将支持独立运行、不同系统间的协作、与环境交互、个性化、补给，以及自我诊断和修复。这四个层级的能力，将为重新定义供应链并重新配置价值链提供支持。我们不应该抱有产品的功能应固定不变的观点；相反，我们应该认为它们将更具灵活性和适应性。那些智能联网设备和产品将具有可变特性，并能够随着用户需求的变化而改变。在数年以前，软件制造商就已经认识到了这一点。而现在，物理对象也正在逐渐转变为软件驱动功能的载体或容器。上述这些层级的能力要求越来越精密的数据分析方法——从收集和应用数据，到支持算法自身运用数据并在同时进行学习。第一个层级的能力——监视——将成为一套实时的机制，我们可以运用它更好地了解现场情况和用户需求，并提供新的能力。这意味着组织机构的传统产品和服务将不再泾渭分明，而且二者的边界将彼此渗透。在过去，现场设备的维护由某个现场服务承包公司承担，设备制造商的业务并不涉及此环节。而在智能设备与监视能力结合后，设备可以在故障发生前将所需的服务提前告知制造商。同时，设备制造商也可以将常规维护纳入自己的服务范畴。不过，如果利润和物流对组织机构而言是个问题的话，那么复杂的维修工作将依旧由专业承包商完成。这一“去中介化”(disintermediation)的模式也可以运用到分发链中。设备可以自动发起补充供应的请求，从而降低甚至消除供应链中的物流和库存压力。控制是建立在监视之上的更复杂的应用。我们可以监视设备运行情况，并通过控制设备的多个部分或多个系统，来扩展人工干预的边界。想象一下，在 *** 作大部分功能都是自动化执行的系统或机器时，人类所扮演的角色：人类指导机器运转，并寻找系统设计的时候没有预料到（或是基于经济划算的角度未设计应对预设）的边界条件、异常和例外。接下来，人类使用自己的判断做出变更、纠正或调整。我们并不需要（在空间上）与设备在一起，或许我们也无需实时监视它们（这取决于流程）。我们通过监视层面采集数据并进行处理（某些数据处理必须在特定时刻完成），并通过控制层面将这些数据实时（或准实时）地运用到设备或装置的运行上。需要组织机构做出的战略决策是，是否以及何时在产品中提供更多的控制能力，以及是将其作为一种服务向客户开放，还是让客户拥有这些功能。第三个层级的能力——优化——可以拓展到某个单体对象、一系列对象，或是一套由来自多家制造商、使用不同技术的对象组成的生态系统的表现方面。是否将提供的服务拓展到这一领域，取决于围绕着价值链和流程边界的知识和经验的水平。前面提到的矿业的例子，反映出Joy Global与供应商相比的优势，主要在于拥有在流程生态系统中更加聚焦的视角。以卡车制造商为例，它无法很好地优化复杂的矿业设备，但却会凭借对自己的一系列卡车（以及潜在的一系列其他制造商生产的卡车）进行优化而获益——如果行业动态确实具有商业意义的话。要将优化的范围延伸到独立运行，还需要对这三个层级的能力进行一些拓展，以支持与环境及其他系统进行受限程度更低的交互。自治要求围绕着算法提供更多的智能，以便应对计划外的情况——程序员和系统工程师未能明确设计这些情况下的方案。自主运行需要整合具有适应性的机器学习方法，以应对新出现的情况，并将之纳入到用于监视、控制和优化的核心算法中。了解分析和机器学习2014年11月，施乐公司帕洛阿尔托研究中心的Mike Kuniavsky在IDTechEx上进行了一场名为“IoT领域中预测分析方面的用户体验”的演讲。在演讲中他表示，我们应该将几乎所有功能都存放（或是在不久的将来存放）在云上。数据和功能可以从任何位置、通过任何设备访问。而专业设备则提供用户访问数据的环境。健康手环可以通过iPhone或笔记本电脑，在特定的锻炼环境中访问用户的身体健康数据。在这种情况下，健康手环扮演了IoT传感器的角色，同时也提供了访问和使用数据的一种途径，而且它还通过软件功能包含了其他一些设备（例如计步器）的能力。设备上产生的数据可以为厂家提供额外的洞见，帮助其了解消费者的使用情况和喜好，并藉此升级功能或开发新特性。如果汇聚来自用户群的数据并结合其他数据集，那么新的洞见可以阐明流行病方面的数据、人群活动水平、生活方式和人口统计数据。对市场人员、健康服务提供者、保险公司和政府机构来说，这些信息具有宝贵的价值。（当然，我们必须认真对待隐私和数据使用许可方面的责任。）我们可以使用机器学习算法，基于这些数据模式作出预测。例如，在一份来自Mayo Clinic的研究中，发掘出了活动数据与心脏病人恢复速度的相关性5。同样的机器学习和预测算法也是许多联网智能消费设备的基础。例如，Nest恒温器是一套能够使用数据模式的设备，它预测消费者对于某个特定房间、在一天中的某个特定时刻的温度要求。（另一个控制和优化的例子体现在聚居区的层面。在获得了业主许可的情况下，电力设施可以通过远程调节的方式，控制成百上千的Nest设备，将室温调高或调低几度，从而完成高峰期的用能负载调度）。这类消费设备涵盖了从声音模式（例如亚马逊的个人助理输入设备Echo6）到更复杂的行为和活动模式（例如捷豹的路虎监视系统，它依赖于一套复杂的软件系统，该系统让汽车能够学习、预测和检查，并提醒车上的乘客帮助驾驶员自动委派次要任务，以便驾驶员将更多的注意力集中在驾驶上7）进行学习的范围。优化算法通过使用机器学习机制，来利用从动态环境下交互的传感器和智能设备传回的数据。算法不能基于特定的参数，精确地预测这些多变的情况，而是需要不断地感知、响应并适应。例如，随着汽车从驾驶员身上分担了更多的责任，它们需要与周边环境中更多的数据来源进行交互（传感器、灯光、其他车辆等等）。在工业自动化、物流和交通运输、电力网络与能源系统、交通管理、安全系统以及其他“系统的系统”等领域中的各类应用，都将让机器直接与其他机器进行交流。此外，这些应用还将基于能够演进和自适应的算法，帮助机器翻译数据流，从而使机器能够依据给定的运行参数达到要求的最终状态。反思业务模型和价值链智能联网设备要求组织机构重新检视，它们处在市场中的什么位置、以什么方式创造价值，以及这些价值将如何随着竞争环境和信息生态系统的演进而增加或减少。分析将帮助验证某些决策（例如，在对特性进行变更或是增加服务和功能后，获得实时使用数据）；不过，市场新进入者和新的价值链结构或许会对业务模式带来巨大的转变，而基于公司传统业务模式做出的分析将不再具有相关性。因此，产品或服务的基础，或许会转变为来自传统产品的数据流，而不是来自产品本身的收入。新的业务模式将得以延展，甚至有可能远远超出产品本身的范畴，覆盖上游供应商或下游消费者。最重要的是，所有这些可能性，都会要求组织机构拥有围绕着其内部数据健康度和用于分析的基础设施的基础能力：数据“打捞”（curation）、所有制和质量标准、具有一致性的企业架构、干净整洁地集成在一起的系统、自动化的数据载入流程，以及成熟的分析专家。如果欠缺或未能有效管理这些基础条件，组织机构将很难进行快速反应，并演化出新的分析和数据管理功能与能力。IoT将基于数据流和复杂的方法，从信息中获取洞见，并通过与企业知识整合，将之运用到价值创造方面。而不具备这些能力的组织机构将在市场上落后，或是降级到低价值、低利润的层次。数据被称为“新的石油”——我们可以拓展这一比喻，这意味着通过分析能力中的知识提炼环节，数据将被精炼为高价值产品。组织机构现在就需要在构建此类基础设施的方面投入资源，以便为接下来数年中应对供应链和价值创造环节的转型、扰动和颠覆做好准备。信息敏捷性将成为必备的核心能力。

1物联网本质上是互联网大脑的感觉神经系统和运动神经系统，传感器和通过AI控制的智能设备通过互联网线路连接到互联网中枢神经系统供云端的群体智慧和云AI使用。
2云计算本质上是互联网大脑的中枢神经系统，它通过服务器，网络 *** 作系统，神经元网络（大社交网络），大数据和基于大数据的人工智能算法对互联网大脑的其他组成部分进行控制。
3大数据本质上是互联网大脑各神经系统在运转过程中传输和积累的有价值信息。因为在过去50年随着互联网的快速进化而急速膨胀，体量极其巨大。是互联网大脑产生智慧智能的基础。
4人工智能本质是互联网大脑产生产生智慧智能的动力源泉，人工智能不仅仅通过算法如深度学习，机器学习与大数据结合，也运用到互联网大脑的神经末梢，神经网络和智能终端中。使得互联网大脑各个神经系统同时提升能力。
5工业40和工业互联网本质是互联网大脑的运动神经系统，这将是互联网大脑未来非常庞大的组成部分，它也将包含6中介绍的各种前沿技术。

一、培养目标和要求 11培养目标物联网专业面向现代信息处理技术，培养从事物联网领域的系统设计、系统分析与科技开发及研究方面的高等工程技术人才。本学科专业培养的学生德智体全面发展、知识结构合理、具备扎实的电子技术、现代传感器和无线网络技术、物联网相关高频和微波技术，有线和无线网络通信理论、信息处理、计算机技术、系统工程等基础理论，掌握物联网系统的传感层，传输层与应用层关键设计等专门知识和技能，并且具备在本专业领域跟踪新理论、新知识、新技术的能力以及较强的创新实践能力。 12基本要求物联网方向毕业生应具备以下知识和能力：（1）素质要求 1) 热爱物联网专业，对物联网学科的性质和发展具有正确的认知和责任感，初步形成正确的专业价值观和科研工程献身精神。 2) 具有高尚的道德和职业精神，具有全心全意为社会服务的精神。 3) 具有创新精神，树立终身学习的观念，具有主动获取新知识，不断进行自我完善和推动物联网发展的态度。 4) 具有良好的合作和团队精神。 （2）能力要求 1) 具备良好的表达能力，能准确传递物联网知识等信息的能力。 2) 具有熟练地运用多学科知识和评估技能，制定系统计划并对不同应用对象实施整体规划维护的基本能力。 3) 掌握基础物联网关键技术、了物联网主要技术标准，高频微波技术，嵌入式无线和有线系统设计技术、无线通信组网技术等，为用户对象提供符合质量要求的服务。 4) 具有物联网应用方案设计能力。 5) 具有自主学习、自我发展的基本能力，能够适应不断变化的未来物联网发展的需求。 6) 掌握文献检索、资料收集的基本方法，有效获取、评价和利用物物相连信息的基本技能，具有较强物联网科研的基本能力。 （3）知识结构要求 1) 掌握与物联网科相关的理工知识和基本理论和方法。 2) 掌握物联网基本知识和基本技能，了解物联网科技发展动态。 3) 熟悉国际国家关于物联网标准。 4) 掌握必需的传感器、电子、通信、单片机，高频微波，RFID技术等知识和专业技能。 5) 掌握基本物联网节点，网关，网络协议栈制，主要无线有线网络技术原理，自组织组网措施和主要无线有线网络拓扑和网络安全技术基础理论和关键技术。 6) 掌握信息采集、处理和融合、通讯传输等基本理论和方法。 7) 掌握物联网工程应用和科学研究方法和管理方面的基本知识。 13修业年限与授予学位标准学制：四年授予学位：工学学士 14主要涉及学科 高频微波，通信工程、电子科学与技术、计算机科学与技术、检测技术，有线和无线网络技术，单片机和嵌入式设计技术； 15 无线龙教学方案组成和优点 无线龙物联网专业教学方案由教学大纲， 物联网技术课程规划，基础理论教材和实验实训设备组成，构成一套完整的物联网专业教学方案；这套教学方案具有如下特点： 1、囊括了当今世界物联网主流技术和最新核心技术和理论。 2、相关知识支撑体系和教材支撑体系兼顾基础，兼顾研究，方便实验和实训，涵盖主流物联网，传感网主要国际标准和产业标准。 3、平滑衔接原来的嵌入式，单片机，自动控制，计算机软件等专业基础课程。 4、容易升级和方便跟踪物联网/传感网最新技术进展和进行高级研究开发。 二、物联网专业（4年制）教学大纲无线龙物联网专业教学大纲按照物联网三层结构规划了培养目标：传感层：无线节点硬件和核心协议栈软件设计，RFID无源有源标签设计技术掌握，低功耗无线设计，基础无线网络技术掌握，安全和加密原理和设计。网络层：多种网络网关设计，HF,UHF －RFID读卡器设计，掌握主流无线和无线网络标准，主要路由算法掌握，网络监视和数据库设计。应用层：掌握应用系统设计技术关键，物联网应用软件开发；应用数据结构，数据流设计；能够独立设计不同需要的物联网应用系统。目前物联网联网技术发展很快，涉及到多种网络技术，不同网络各有特点，适用于不同的应用环境，所以，教学大纲要求掌握多种网络技术（3G、GPRS/蓝牙，WI-FI,ZIGBEE, 专用网络等）和网络间路由和数据处理，无线有线网关设计等新技术。 无线龙物联网专业教学大纲由7个主要的知识模块组成： 1、单片机和嵌入式知识模块知识点包括：从最基础的8051单片机到ARM嵌入式技术，由浅入深，知识点包括：微机原理，接口技术，微控制器体系和原理，实时 *** 作系统，C语言编程技术等等。 2、无线片上系统（SoC)知识模块知识点包括：无线单片机通讯接口设计，无线有线收发器原理和结构，通讯原理和结构，嵌入式软件基础等。 3、无线通讯和无线网络知识模块知识点包括：短距离无线数据通讯基础和原理，无线自组网技术，基本无线网络拓扑，ZIGBEE无线技术和80215,4无线标准，高级的ZIGBEE技术。网络安全和加密技术，C语言和无线网络算法高级技术原理。 4、高频微波知识模块知识点包括：高频微波技术基础，调制和解调技术，天线原理和设计，阻抗匹配和反射，高频仪器使用，微波放大器设计，无线单片机高频测试和调试方法和原理等。 5、RFID知识模块知识点包括：电磁技术基础，RFID标签防冲突算法，EPC和IS0-18000－6C通讯协议和原理；大功率RFID读卡器原理和设计，RFID和物联网数据库结构和原理等。 6、物联网传输层知识模块知识点包括：物联网网关原理和结构，GSM/GPRS技术原理，3G技术原理和结构，M2M 数据传输和远程通讯，嵌入式和高级实时 *** 作系统在物联网网关设计技术等。 7、高级无线网络知识模块知识点包括：微功耗80211标准WIFI传感器网络原理和结构，内置多ARM和WI-FI收发器的无线单片机，802151 蓝牙技术和低功耗蓝牙无线技术原理；Wi-Fi/蓝牙，ZIGBEE PRO 无线通讯协议栈原理和设计。七个知识模块，以无线SOC和无线单片机为中心进行串联，结合400多学时的实验和实训，让学生充分动手，接触各种无线有线通讯技术和实际训练，并且使用无线单片机设计微功耗无线网络节点，各种网络路由器，无线有线网关；最终达到能够独立使用无线单片机，构架设计各种物联网应用系统。物联网的核心技术是嵌入式软件技术，教学大纲强调嵌入式软件开发设计能力的重要性。具有较强的软件设计能力，对于掌握物联网网络协议栈和实现物联网通讯，非常重要；教学大纲要求学生掌握5000－10000行无线单片机C语言软件开发能力，并且能够全面掌握嵌入式、单片机。无线单片机软件和硬件技术。具体的课程教学大纲和计划，包括实验和实训规划，无线龙通讯将陆续向购买无线龙物联网教学实验室的高校提供；并且在无线龙即将举办的物联网专业骨干教师培训班上，采用该教学大纲，进行实验课程演示和培训。三、物联网专业（4年制）教学计划 31主要课程高校可以自己安排相关基础课程，包括，高等数学I，线性代数I，大学物理，大学英语，通信原理，嵌入式系统，集成电路设计，计算机网络，电子技术基础，数字信号处理，软件技术基础。 无线龙规划的物联网技术专业课程达到1845个学时，让学生全面掌握物联网相关最新技术和进行高达 437学时的动手实践和实验，最后独立完成自己的物联网应用方案和产品设计。 32教学计划各类课程学分和学时：总学分：220 课内教学和实验实训学分（学时）：200学分(2445学时) 其中：
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帖子 136 积分 687 等级 大师 2#发表时间 : 2010年09月10日 03:31:47
物联网技术相关课程学分(学时)： 84学分(1408学时) 其他学院安排课程学分(学时)： 76学分(600学时) 网络相关实验实训课时： 40学分（437学时）参加竞赛和毕业设计：实践性环节学分(学时)： 20学分 (20周) 物联网技术相关课程教学计划表 课程名称 课堂/实验学时 使用教材 实验实训设备 备注 物联网技术导论 40/ 3 《物联网：产业契机》人民邮电出版社出版40万字 无线龙物联网应用演示系统；无线龙物联网技术实验室； 单片机技术基础 100/ 32 高校自选教材 C51RF-DIY/ PS入门级教学平台或者任何无线龙实验箱； C语言程序设计 60/ 30 《C语言程序设计（第二版）》，谭浩强著，清华大学出版社 C51RF-DIY/ PS入门级教学平台 短距离无线通讯和无线网络基础 60/ 24 《短距离无线通讯入门与实战》北京航空航天大学出版社出版 C51RF-DIY/ PS入门级教学平台 模拟/数字电路和传感器设计基础 100/ 40 高校自选教材 物联网相关微波射频技术基础 40/ 16 无线龙多媒体电子教材 C51RF-DIY/ PS入门级教学平台 C语言和无线网络算法设计 64/ 12 无线龙多媒体电子教材 探索RF系列实验箱 8051内核无线SoC入门 80/ 42 《CC1110/CC2510 无线单片机和无线自组织网络入门与实战》 C51RF-DIY/ PS入门级教学平台 无线SoC和ZIGBEE技术 68/ 32 《ZIGBEE无线网络入门与实战》北京航空航天大学出版社出版 C51RF-WSN 教学系统 高级ZIGBEE 技术 44/ 12 《ZigBee2006无线网络与无线定位实战》北京航空航天大学出版社出版 C51RF-2431 无线定位教学系统 ARM微控制器嵌入式设计基础 120/ 30 《ARM9微控制器与嵌入式无线网络实战》北京航空航天大学出版社出版 ARMRF－WSN 教学系统 ARM内核无线SoC 80/ 40 《无线传感器网络概论》人民邮电出版社出版 探索系列 MC13224 实验箱 RFID基础技术 60/12 无线龙多媒体电子教材 WXL-HF RFID 实验套装无线龙感知RF 实验箱 UHF EPC RFID 高级技术 52/20 《EPC和RFID 技术概论》 WXL-EPC RFID 实验套装无线龙感知RF 实验箱 物联网和蓝牙技术 40/ 10 无线龙多媒体电子教材 无线龙感知RF 实验箱理想RF-E10 实验箱 微功耗WI-FI技术和传感器网络 140/ 30 无线龙多媒体电子教材 无线龙感知RF 实验箱 GS1010 开发系统 物联网传输层技术（3G/GPRS/GSM 以太网） 40/ 10 无线龙多媒体电子教材《物联网/传感网实验与实践》西南交通大学出版社 无线龙感知RF 实验箱理想RF-E10 实验箱 物联网网关设计技术 60/ 22 《物联网/传感网实验与实践》西南交通大学出版社 理想，感知RF 实验箱 物联网高级射频技术 40/ 12 无线龙多媒体电子教材 FLYRF系列放大功能长距离无线模块和评估系统 物联网应用层设计 40/10 无线龙多媒体电子教材 无线龙应用实训：智慧医院定位系统；智慧物流系统；路灯网络系统；智能家居系统； 无线龙物联网技术设计大赛 4周 《ZIGBEE技术概论》人民邮电出版社出版 无线龙系列教研设备 基于ARM嵌入式 *** 作系统的无线网关设计 50/20 无线龙多媒体电子教材 无线龙感知RF 2440实验箱 物联网应用系统设计方向的 毕 业设计 16周 两人或单人一组 无线龙系列教研设备
这些事高校的学习技能和知识，希望对你有帮助。

物联网工程需要学的课程：

物联网工程导论、嵌入式系统与单片机、无线传感器网络与RFID技术、物联网技术及应用、云计算与物联网、物联网安全、物联网体系结构及综合实训、信号与系统概论、现代传感器技术、数据结构、计算机组成原理、计算机网络、现代通信技术、 *** 作系统等课程以及多种选修课。

物联网专业是一门交叉学科，涉及计算机、通信技术、电子技术、测控技术等专业基础知识，以及管理学、软件开发等多方面知识。作为一个处于摸索阶段的新兴专业，各校都专门制定了物联网专业人才培养方案。

扩展资料：

典型应用：

智能家居

目前智能家居才刚刚兴起，物联网10时代的核心将会是“技术”，国内绝大部分传统厂商比较缺乏的是软硬结合的开发实力。

因此在这一阶段，氦氪想做的是先用一整套高效快速的解决方案帮助厂商们打好地基。而在智能家居市场的地基初步打好后，物联网20时代的核心会转移到“服务”上，比如：

电商、音乐、社交方面的互联网服务；

数据运营中心，提供数据存储、挖掘、智能算法等服务，协助市场运营、了解用户偏好等；

智慧控制系统，包括AI、语音识别、手势交互等；

安全系统，提供通讯、数据存储安全安全保障；

视频云，提供大数据量的图像、以及图像识别服务；

这时，这类“服务”将会成为氦氪关注的重点。苏立挺告诉我，目前他们已经基本完成了物联网10阶段想做的事情，正在向市场推这套智能硬件解决方案，同时他们也开始进行了物联网20阶段的一些服务开发。

在采访过程中，苏立挺多次表达了这样一个观点：物联网发展的最终核心是云端技术的比拼 。也正因为此，氦氪在自己的云端服务上加重了对可拓展性、兼容性、以及自由度的打磨。

参考资料来源：百度百科-物联网工程专业

院校专业：

基本学制：四年 | 招生对象： | 学历：中专 | 专业代码：080905

培养目标

培养目标

培养目标：本专业培养德、智、体等方面全面发展，掌握数学和其他相关的自然科学基础知识 以及和物联网相关的计算机、通信和传感的基本理论、基本知识、基本技能和基本方法，具有较强 的专业能力和良好外语运用能力，能胜任物联网相关技术的研发及物联网应用系统规划、分析、 设计、开发、部署、运行维护等工作的高级工程技术人才。

培养要求：

1．掌握马列主义、毛泽东思想与中国特色社会主义基本理论，具有良好的人文社会科学素 养、职业道德和心理素质，社会责任感强；

2．掌握从事本专业工作所需的数学等相关的自然科学知识以及一定的经济学、管理学和工 程科学知识；

3．系统掌握物联网专业基础理论知识和专业知识，理解基本概念、知识结构、典型方法，理 解物理世界与数字世界的关联，具有感知、传输、处理一体化的核心专业意识；

4．掌握物联网技术的基本思维方法和研究方法，具有良好的科学素养和一定的工程意识， 并具备综合运用掌握的知识、方法和技术解决实际问题的能力；

5．具有终身学习意识以及运用现代信息技术获取相关信息和新技术、新知识的能力；

6．了解物联网的发展现状和趋势，具有技术创新和产品创新的初步能力；

7．了解与本专业相关的职业和行业的重要法律法规及方针政策，理解工程技术伦理的基本 要求；

8．具有一定的组织管理能力、表达能力、独立工作能力、人际交往能力和团队合作能力；

9．具有初步的外语应用能力，能阅读本专业的外文材料，具有一定的国际视野和跨文化交 流、竞争与合作能力；

10掌握体育运动的一般知识和基本方法，形成良好的体育锻炼习惯。

主干学科：计算机科学与技术、电子科学与技术、通信工程。

核心知识领域：物联网技术体系、标识与感知、物联网通信、物联网数据处理、物联网控制、物 联网信息安全、物联网工程设计与实施等。

核心课程示例（括号内理论学时+实验或习题课学时）：

示例一：物联网工程导论（18学时）、物联网通信技术（45 +18学时）、RFID原理及应用(45+ 18学时)、传感器原理及应用（45 +18学时）、传感网原理及应用（45 +18学时）、物联网软件设计 （27 +18学时）、物联网数据处理（54学时）、物联网中间件设计（27 +18学时）、物联网应用系统 设计（54学时）、嵌入式系统与设计（45 +18学时）、传感器微 *** 作系统原理与设计（36+36学 时）、物联网控制原理与技术（45 +18学时）、物联网定位技术（45 +18学时）、物联网信息安全 （45 +18学时）、物联网工程规划与设计（36学时）、计算机网络（54学时）。

示例二：物联网工程概论（30学时）、物联网算法基础（60 +15学时）、物联网硬件基础(60+ 15学时)、传感网与微 *** 作系统（45 +15学时）、物联网安全与隐私（30学时）、无线单片机与协议 开发（60+15学时）、JAVA语言程序设计（30 +15学时）、物联网移动应用开发（20 +10学时）、物 流管理信息系统（30+15学时）、RFID系统（30学时）、物联网嵌入式系统开发（20 +10学时）、多 传感器数据融合技术（60学时）、云计算（30学时）、物联网与智慧思维（30学时）、移动人机交互 技术（30学时）、社会计算（30学时）。

示例三：物联网工程导论（18学时）、物联网体系结构（40学时）、传感器原理及应用( 36+10 学时)、物联网数据处理（40+10学时）、嵌入式系统原理（40 +12学时）、物联网工程规划与设计 （40+10学时）、物联网应用系统设计（50学时）、物联网通信技术（40 +14学时）、RFID与智能卡 技术（40+10学时）、物联网控制技术与应用（40+14学时）、物联网信息安全（40 +14学时）、传感 器网络及应用（40 +14学时）、网络规划与设计（40 +14学时）、数据仓库与数据挖掘（40+10学 时）、信息系统分析与集成（40+14学时）、软件集成与服务计算（40+10学时）。

主要实践性教学环节：课程实验、课程设计、专业实习、毕业设计（论文）。

主要专业实验：传感器实验、传感网实验、物联网通信实验、物联网数据处理实验、物联网工 程规划与设计实验。

修业年限：四年。

授予学位：工学学士。

职业能力要求

职业能力要求

专业教学主要内容

专业教学主要内容

《嵌入式原理及应用》、《无线传感器网络》、《汇编语言与微机原理》、《传感器微 *** 作系统原理与设计》、《应用密码学》、《光电子物理基础》、《模拟电子技术》、《数字建模》、《微处理器系统设计》、《物联网信息处理技术》 部分高校按以下专业方向培养：电商物联网、移动嵌入式、智能机器人、物联网大数据采集与分析。

专业（技能）方向

专业（技能）方向

IT类企业：物联网工程、物联网系统设计架构、物联网应用系统开发、物理网系统管理、网络应用系统管理、物联网设备技术支持、云计算。

职业资格证书举例

职业资格证书举例

继续学习专业举例

就业方向

就业方向

物联网专业就业前景

目前，教育部审批设置的高等学校战略性新兴产业本科专业中有“物联网工程”、“传感网技术”和“智能电网信息工程”三个与物联网技术相关的专业。此三个专业从2011年才开始首次招生，目前为止还没有毕业生，所以，无法从往年的就业率来判断未来的就业情况，但可从行业的整体发展趋势和人才市场的需求等方面了解该专业未来的就业形势。

作为国家倡导的新兴战略性产业，物联网备受各界重视，并成为就业前景广阔的热门领域，使得物联网成为各家高校争相申请的一个新专业，主要就业于与物联网相关的企业、行业，从事物联网的通信架构、网络协议和标准、无线传感器、信息安全等的设计、开发、管理与维护，也可在高校或科研机构从事科研和教学工作。未来的物联网技术要得到发展，需要在信息收集、改进、芯片推广、程序算法设计等方面有所突破，而做到这些的关键是如何培养人才。柏斯维也指出，从整体来看，物联网行业是非常需要人才。

对应职业（岗位）

对应职业（岗位）

其他信息：

物联网工程主要学习内容有信息与通信工程、电子科学与技术、计算机科学与技术。物联网导论、电路分析基础、信号与系统、模拟电子技术、数字电路与逻辑设计、微机原理与接口技术、工程电磁场、通信原理、计算机网络、现代通信网、传感器原理、嵌入式系统设计、无线通信原理、无线传感器网络、近距无线传输技术、二维条码技术、数据采集与处理、物联网安全技术、物联网组网技术等。

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