什么是物联网

物联网是互联网基础上的延伸和扩展的网络。
将各种信息传感设备与互联网结合起来而形成的一个巨大网络，实现在任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通。物联网的基本特征可概括为整体感知、可靠传输和智能处理。
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，有效推动了智能化发展，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，大大提高了人们的生活质量。

PConline 资讯通过手机控制家用电器，在进家门前，空调已经制冷，米饭已经煮好，舒适的热水也已备好……这一切，就在8月16日北京苏宁联想桥店真实地上演了。全实景的家居环境中，一台时尚别致的联想智能家居电脑Smart Q190成为全场的主角，让现场的消费者真实地体验了一把智能家居带来的美妙生活。
发布会的现场被布置成了居家的实景摆设，工作人员在就在现场将Q190与冰箱、电视、加湿器等家用电器进行了即时连接，让消费者现场体验了一把用手机就能“遥控”家用电器的乐趣。而这其中的原理，就源自于Q190主机中内置的Wifi和Zigbee传输功能，只要将用电器通过智能插头接电，并通过一个简单的“对接”步骤，智能插头中的内置Zigbee感应器就可以与Q190主机进行信息交互，而Q190又通过Wifi与互联网相通。
通过简单的步骤就能实现智能化家居，现场的消费者对记者说：“以前听说置办一套智能家居要在装修前就提前布好线路，而且要花费很高的费用。今天看到Q190之后才只是3499元的价格，就能够实现家居电器之间的管理连接，还不需要改变家里的装修，实在是太方便了。”
据了解，即日起至9月1日，凡购买联想智能家居Q190产品，还可获赠价值2585元的全套5个智能家居配件：智能LED灯、智能电源转换器、智能红外人体感应器、智能门磁、智能烟雾探测器，不仅能够实现家用电器物联网，还可以轻松实现安全保护和视频监控。革命性的功能，亲民的价格，诱人的大礼包，如此超高的性价比，也难道消费者会十分动心。
联想集团中国区消费事业部产品业务总经理栾运明对记者表示：“我们和苏宁集团都非常看好智能家居市场的前景，希望通过本次发布的小Q，能让越来越多的消费者享受到智能家居生活的便捷、安全和快乐!!”
事实上，除了为消费者带来科技感十足的智能家居生活，联想Q190还是一台全功能的家庭智能娱乐主机，将它与大屏幕电视相连接，HDMI 71声道环绕音效，SPDIF光纤输出，震撼音效，高清的视频观感，为现场消费者打造了一个舒适的影院VIP包房。在现场，就有观众体验了一把超大屏幕的极品飞车，体验速度与激情的狂飙。
此次联想Q190产品体验活动，不仅让消费者亲身感受到了智能家居带来的全新生活，更展现了联想持续为消费者带来优质PC+产品的决心。后续，联想Q190还将在南京(8月31日)、上海(9月7日)等地陆续举办产品体验会，感兴趣的消费者，不妨到现场体验一下智能家居带给您的生活乐趣。

烟感间距布置要求：

1、点型感温火灾探测器的安装间距，不应超过10m；点型感烟火灾探测器的安装间距，不应超过15m；探测器至端墙的距离，不应大于安装间距的一半；在宽度小于3m的内走道顶棚上安装探测器时，宜居中安装。

2、探测器至墙壁、梁边的水平距离，不应小于05m；探测器周围水平距离05m内，不应有遮挡物；探测器至空调送风口边的水平距离不应小于15m，并宜接近回风口。

3、探测器至灯具的水平距离，不应小于02m；探测器至喷头的水平距离，不应小于03m；烟感距开水器的距离不应小于15m。

扩展资料：

烟感安装要求：

1、房间内每25—40平方米装一个烟感，重要设备上方05—25米安装烟感。选择一个合适的安装区域用螺钉固定定座，将烟感分线色连接后旋在固定座上。 依照安装支架的孔在顶棚上或墙上画两个孔位。

2、不可安装高于温度、高湿的地、否则会影响灵敏度；为保持传感器工作效率良好，每融6个月需清洁传感器，先把电源关掉，再用软毛刷轻扫灰尘便可，再把电源启动。

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

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