什么是云端计算？说白了就是让计算这种资源让我们唾手可得。类似于以前我们没有电的时候，只能靠小发电机发电，然后后来电网的建立使我们用电更加方便。云端计算的目的就是使我们对计算的使用更加方便，比如说我们就不必追求电脑的高配置、不必安装太多的软体，这些资料处理都可以交给云。
什么是物联网？就是让事物之间也能通讯，就是说，不仅我们人能上网，物也能联网。比如说浙江大学有个饮水机，当它没水或者水被加热了都会发一条微博。大概就是物体的不同状态会发出不同的资讯让我们知道。
所以云端计算跟物联网不太具有可比性。当然上述只是简单地讲，云端计算跟物联网的内涵并不限于此。
物联网前景：
一方面认为物联网技术目前并不能降低物流企业的经营成本，另一方面多位接受采访的人士认为物联网的发展是阻挡不住的。
物联网的出现不管你欢不欢迎，赞不赞成，这个趋势是阻挡不住的，就像当年的计算机网际网路的出现，再比如近几年云端计算的发展。”逄诗铭对记者说。
逄诗铭认为，目前中国物联网产业规模据他个人估计已达两三千亿，很快会上升为万亿规模，再过几年就会到五六万亿。
中国RFID产业联盟秘书长欧阳宇在接受记者采访时也认为，物联网是一个宽泛的概念，目前日常生活中已经广泛地应用到了物联网技术，比如说门禁、高速公路上的ETC系统、公交智慧卡马上要推出的智慧电表等，都是物联网技术的运用。而在物流行业中，仓储配送、集装箱监控、运输调配等多个环节都已经运用到了物联网技术。
“一个新技术的应用是逐步推进的，不应该纠缠于物联网技术到底是什么，更不能因为现在应用程度不高就否定这个新技术。”欧阳宇说。
逄诗铭认为，物联网技术现阶段虽然并不能降低实际运费，但是提高了整个供应链和物流管理的效率，从长远来看，必然会大面积应用到物流行业中。
“换一个角度来看物流成本。举个很简单的例子，传统物流中丢失了两个集装箱，给货主赔的钱这算不算成本？但是我们给集装箱装上电子封条，采用视讯识别与监控技术进行全程的监控，这个货品就不可能丢失，即使丢失了也容易追索回来。”中国物流与采购联合会副会长戴定一说。
近日，铁道部部长盛光祖与交通运输部部长李盛霖在北京签署了《关于共同推进铁水联运发展合作协议》。
多名专家认为，铁道部和交通部共同推进铁水联运发展，将有效改进目前我国线性物流运输模式，促进铁路、公路、水路、航空的联网运输能力，提高运输效率和服务水平，从而降低物流成本。
而在多渠道联运这个资讯平台的建设中，物联网技术的应用将是必不可少的手段。
云端计算前景：
广义云端计算指服务的交付和使用模式，指通过网路以按需、易扩充套件的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软体、网际网路相关，也可是其他服务
云端计算前景
代表性的云端计算系统，亚马逊也推出了一些，谷歌也推出了，IBM也都有自己的云端计算，我们以亚马逊为例，亚马逊的网路服务也是一种云端计算，面向应用开发人员会客户端应用开发人员，和客户单应用和Web网站提供线上服务。亚马逊这样的服务主要有四块核心组成，一个简单储存服务、d性计算云、简单排列服务、简单的资料服务，它已经有大量签约客户，有纽约时报。使用亚马逊云端计算服务，24小时内可以处理1100万篇文章，如果用自己的伺服器，花费就更大了，需要数月和数倍的费用。
云端计算未来前景
移动网际网路使国内企业注目，云端计算令IT巨头着迷。将这两者结合在一起，成为了联想这一具有国际化背景的中国企业所做出的选择。
在近期召开的联想商务技术论坛上，联想为商务使用者，提供了一套基于乐Phone的移动云端计算产品开发平台。
据了解，这套云端计算平台是在实现了移动网际网路服务端到端一体化设计后，构建的一套开放架构的应用软体开发平台。它能帮助企业将原本部署于企业内网的OA、ERP、CRM等应用。在日常的使用中，乐Phone的商用使用者，可以使用基于云端计算的email推送、移动终端等服务。
其他企业也对移动云端计算表现出浓厚兴趣，微软OEM事业部大中华区总经理李翔说，移动云端计算可以让简单的数码相框变成云的服务终端，包括天气预报、照片和其他服务都可以做到实时服务。移动云时代的到来可以让强大的终端变得更加强大，甚至可以让以前很弱的，和网际网路基础没有任何关系的终端变得更加强大，真正实现端到端的使用者体验。
两个关系不大但有一定相同，云记算主要是把个人pc处理工作转到大公司伺服器进行，这样个人pc处理工作将减少，即不用再买效能强的机子，通过网路，可以将档案存于伺服器，制作设计也可在网路进行，而物联网则是感知网即通过感应器感知环境变化提交到伺服器将信提交给人处理，它能感知温度，压力，动物等
有学云端计算和物联网的吗？以后发展怎么样啊？物联网目前还处于起步阶段但近几年很火爆，并且未来几年可能进入爆发期；目前国内大多数物联网公司都比较年轻，对人才的需求很大，如果你学的还可以，并且能在湖南就职，湖南华瑞联芯技术应用有限公司还不错
物联网与云端计算怎样结合？ 这个不难理解，因为云端计算是分散式计算技术的一种，物联网与云端计算怎样结合，是透过网路将庞大的计算处理程式自动分拆成无数个较小的子程式，再交由多部伺服器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给使用者。
透过这项技术，网路服务提供者可以在数秒之内，达成处理数以千万计甚至亿计的资讯，达到和“超级计算机”同样强大效能的网路服务。
懂了吗？
现在云端计算和物联网方向真的很好吗？
云端计算和物联网 大资料这些方向是很不错的，都是一些大专案，但是需要懂得网际网路知识也要过硬才行。
物联网学完高等数学，物理，化学，通讯原理，数位电路，计算机原理，程式设计原理等课程后开设本课程，全面了解物联网之RFID、M2M、感测网、两化融合等技术与应用。
C语言程式设计
Java程式设计
无线感测网路概论
TCP/IP网路与协议
嵌入式系统技等等。
云端计算和物联网之间的区别与联络是什么
云端计算是物联网发展的基石，并且从两个方面促进物联网的实现。
首先，云端计算是实现物联网的核心，运用云端计算模式使物联网中以兆计算的各类物品的实时动态管理和智慧分析变得可能。物联网通过将射频识别技术、感测技术、奈米技术等新技术充分运用在各行业之中，将各种物体充分连线，并通过无线网路将采集到的各种实时动态资讯送达计算机处理中心进行汇总、分析和处理。建设物联网的三大基石包括：
1、感测器等电子元器件；
2、传输的通道，比如电信网；
3、高效的、动态的、可以大规模扩充套件的技术资源处理能力
其中第三个基石：“高效的、动态的、可以大规模扩充套件的技术资源处理能力”，正是通过云端计算模式帮助实现。
其次，云端计算促进物联网和网际网路的智慧融合，从而构建智慧地球。物联网和网际网路的融合，需要更高层次的整合，需要“更透彻的感知，更安全的互联互通，更深入的智慧化”。这同样也需要依靠高效的、动态的、可以大规模扩充套件的技术资源处理能力，而这正是云端计算模式所擅长的。同时，云端计算的创新型服务交付模式，简化服务的交付，加强物联网和网际网路之间及其内部的互联互通，可以实现新商业模式的快速创新，促进物联网和网际网路的智慧融合。
目前云端计算和物联网是新新事物，新新事物风险和机遇并存。
物联网是以电脑科学为基础，包括网路、电子、射频(RFID)、感应、无线、人工智慧、条码、云端计算、自动化、嵌入式等技术为一体的综合性技术及应用，它要让孤立的物品(冰箱、汽车、装置、家俱、货品等等）接入网路世界，让它们之间能相互交流、让我们可以通过软体系统 *** 纵himer、让himer鲜活起来。
请特别关注：
1、智慧家居 2、智慧交通 3、智慧医疗 4、智慧电网 5、
智慧物流 6、智慧农业 7、智慧电力 8、智慧工业 9、质量追溯
云端计算最有价值的理念之一是资源整合，物尽其用,之二是即服务的盈利模式
以直白的方式来表达：
云端计算是整合资源以即方式提供服务，它主要在三个层面体现技术和服务。
一个是硬体基础设施层面，让硬体资源以即方式提供服务；
（客户要硬体环境资源，登入资源池自己定制、然后交钱、最后获取资源，用多少付多少钱；
付费物件是：应用开发者，企业IT管理者，应用平台供应商等。）；
一个是应用平台层面，让应用平台以即方式提供服务；
（供应商提高软体平台，平台可以开发、部署、管理、监控应用，提供开放的类APP商店；
付费物件是：应用开发者。）
一个是应用层面，让应用以即方式提供服务；
（应用开放商，把应用部署在应用平台，使用者可以去使用这些应用，按即方式享受服务和付费；
付费物件是：终端消费者。）
即方式服务：
像水电一样，从你开始使用到你结束使用进行度量，你登入应用入口就可以直接使用应用，
甚至不用在你本地安装应用，就像开启水龙头就可以用水一样，然后付费，它本质是一种推
的服务、盈利模式。
所以，云端计算要学习就多方多面。
不过，他们的根本基础还是电脑科学与技术，包括网路、硬体、软体等，
只是硬体或平台会比较侧重虚拟机器、网格计算、分散式计算等方面的技术，
而应用会比较在意使用者体验、大众互联方面，应用主要技术还是软体开放技术，
特别可能会热于android或ios或wm的WIFI移动应用的开发。
下一波的IT浪潮就是云端计算、物联网、人工智慧、生物技术。
目前云端计算和物联网是新新事物，学教资源紧张是正常的，新新事物风险和机遇并存。
请相信机遇的东西确实是过了这个村，没了这个店，云端计算和物联网目前就像初期的计算机专业一样，等它成熟了，等你看到它的发展了，那时候你就落后，只能在前人后面捡菸头。
好好把握学习这2个专业的机会，目前它们处于发展初期，等你毕业刚好是大展拳脚的好时机！
相信选择这2个新新行业有风险，但机会总是给第一个敢吃螃蟹的人。
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来自:广州溯源—物联网、云端计算、人工智慧---构建绿色未来
1、云端计算
一般来讲云端计算，云端即是网路资源，从云端来按需获取所需要的服务内容就是云端计算。云端计算是指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网路以按需、易扩充套件的方式获得所需的资源(硬体、平台、软体)。提供资源的网路被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩充套件的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩充套件，按使用付费。这种特性经常被称为像水电一样使用IT基础设施。广义的云端计算是指服务的交付和使用模式，指通过网路以按需、易扩充套件的方式获得所需的服务。这种服务可以是IT和软体、网际网路相关的，也可以是任意其他的服务。
2、物联网
简单理解：物物相连的网际网路，即物联网。物联网在国际上又称为感测网，这是继计算机、网际网路与行动通讯网之后的又一次资讯产业浪潮。世界上的万事万物，小到手表、钥匙，大到汽车、楼房，只要嵌入一个微型感应晶片，把它变得智慧化，这个物体就可以“自动开口说话”。再借助无线网路技术，人们就可以和物体“对话”，物体和物体之间也能“交流”，这就是物联网。随着资讯科技的发展，物联网行业应用版图不断增长。如：智慧交通、环境保护、 工作、公共安全、平安家居、智慧消防、工业监测、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源等。大的理想就是智慧地球，目前实际生活中存在并在建设的智慧城市都是物联网炒的概念。
3、大资料
大资料(big data)，就是指种类多、流量大、容量大、价值高、处理和分析速度快的真实资料汇聚的产物。大资料或称巨量资料或海量资料资源，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软体工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。
大资料的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
即：数量Volume、多样性Variety、速度Velocity、和真实性Veracity。
4、大资料，云端计算，物联网和移动网际网路的关系
物联网对应了网际网路的感觉和运动神经系统。云端计算是网际网路的核心硬体层和核心软体层的集合，也是网际网路中枢神经系统萌芽。大资料代表了网际网路的资讯层（资料海洋），是网际网路智慧和意识产生的基础。包括物联网，传统网际网路，移动网际网路在源源不断的向网际网路大资料层汇聚资料和接受资料。云端计算与物联网推动大资料发展。
本人毕业于东北农业大学，曾为电气与信息学院物联网工程专业的一名学生。
物联网工程专业是高等学校本科专业，属于计算机类专业，基本修业年限为四年，授予工学学士学位。
该专业要求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、通信和传感器的基本理论、基本知识、基本技能和基本方法，培养能够系统地掌握物联网的相关理论、方法和技能，具备通信技术、网络技术、传感技术等信息领域宽广的专业知识的高级工程技术人才。
下面从专业知识、发展前景、就业方向等几个方面介绍物联网工程专业：
1专业知识
物联网工程专业隶属于计算机类学科，是计算机专业的一个分支，随着万物互联时代的到来，物联网工程专业越来越受到大家的关注。该专业所学的知识与计算机科学与技术、软件工程、大数据等都有相通的部分，其中公共课部分包括：高等数学、离散数学、线性代数、概率论、大学英语、大学物理等，专业课部分包括：数据结构、计算机组成原理、计算机网络、计算机 *** 作系统、C语言、Python、JAVA、数据库等，特色专业课有：数字电路、模拟电路、单片机、通信技术、物联网控制、传感器网络等。该专业的课程非常丰富，老师教的课程也比较有趣，是集合计算机硬件和软件知识的一门学科。
学习该专业，课时任务要比学习计算机科学与技术要轻一些，而且对待代码的要求也不如纯学软件那么高，学生仅需熟练掌握一门语言即可，我本科时候掌握的是C语言，经常用C语言编译STM32单片机和51单片机，当然也玩儿过其他单片机，但是这两款是主要的。
我个人认为该专业是比较适合对硬件感兴趣的学生的，如果有浓厚的兴趣，那么学习该专业会非常有乐趣，每天看着传感器，学习搭建一套完整的系统，那是非常快乐的一个过程。
2发展前景
当前，物联网(IoT) 结合 5G 和云计算等新兴技术，物联网可以提高运营效率、降低成本、改进决策并增强客户体验，可以成为各个行业数字化转型的关键推动因素。
其主要发展前景为：
（1）5G技术。
例如联网汽车、预测性维护和医疗保健领域的可穿戴技术，将从 5G 中受益最大。5G 的超可靠、低延迟通信 (URLLC) 容量和对 TSN（时间敏感网络）的支持对于物联网的采用非常重要。
（2）健康科技
医疗保健行业长期以来一直抵制数字革命，远远落后于其他行业。Covid-19 大流行导致远程患者监护和医疗机器人等医疗物联网技术的迅速采用，这为物联网解决方案提供商开辟了巨大的数字化机会。
（3）物联网 (AIoT)技术
人工智能 (AI) 技术通常用于实时解释和响应一些人对机器和机器对机器的数据流。AI 和 IoT 两种技术的融合催生了 AIoT 的概念，即将 AI 技术嵌入到 IoT 组件中。将连接的传感器和执行器收集的数据与 AI 相结合，可以在边缘减少延迟、增加隐私和实时智能。这也意味着需要在云服务器上发送和存储的数据更少。
3就业方向
物联网就业方向主要有：面向物联网行业，从事物联网的通信架构、网络协议、信息安全等的设计、开发、管理与维护等。
主要岗位包括：物联网系统设计架构师、物联网系统管理员、网络应用系统管理员、物联网应用系统开发工程师等核心职业岗位以及物联网设备技术支持与营销等相关职业岗位。
总之，我觉得物联网工程是一个比较好的专业，是比较适合未来发展的。
Chirp，中文译名啁啾（读音：“周纠”），是一种编码脉冲技术。CSS是英文Chirp Spread Spectrum的缩写，中文意为啁啾扩频，又称线性调频扩频，是数字通信中的一种扩频技术。CSS技术能够提升无线通信的性能和距离，实现比FSK(Frequency Shift Keying，频移键控)等调制技术距离更远的无线通信，这非常有助于非蜂窝广域网络规模化的组网应用。本文就从CSS技术、市场、射频收发器等方面做简要阐述。CSS扩频技术传输性能优异 实现更远距离的无线通信
CSS技术并非是一种新的技术。在自然界里，Chirp脉冲就为海豚和蝙蝠等生物所用。20世纪40年代Hüttmann教授发明了雷达应用专利，后由Sidney Darlington进一步将CSS技术引入雷达系统创造性地开发了脉冲压缩（Chirp）雷达。自1997年以来人们开始研究将CSS技术应用于商业的无线数据传输。后来，IEEE 802154标准将CSS指定为了一种用于低速率无线个人局域网（LR-WPAN）的技术，实现了数据速率可扩展性、远距离、更低功耗和成本，其与差分相移键控调制（DPSK）等技术相结合，可以实现更好的通信性能。CSS技术使用了其全部分配带宽来广播信号，从而使其对信道噪声具有一定的鲁棒性。CSS技术在非常低的功率下也能够抵抗多径衰落，非常适用于要求低功耗和较低数据速率的应用场景。CSS技术的低成本、低功耗、远距离以及数据速率的可扩展性等特性为产品商业化应用提供了现实的可能。
从CSS技术应用情况来看，德国Nanotron公司使用CSS技术在24GHz频段上实现了570米的距离通信。美国Semtech公司的LoRa产品使用CSS技术在Sub-1GHz频段上实现了几公里，甚至几十公里的距离通信。
CSS技术通信距离远可以在一定范围内实现更大规模的无线连接，大大降低无线接入和组网的成本，组建经济高效的无线广域网络，有助于物联网络规模化部署应用。CSS技术的普及应用将为新兴的非蜂窝广域网络市场的发展注入了新的活力，将会有力地推动行业应用的发展。
非蜂窝广域网络方兴未艾 物联网发展步入规模化应用阶段
低功耗广域网络（Low-Power Wide Area Network, LPWAN）大致可以分为蜂窝和非蜂窝广域网络。蜂窝广域网络是指由运营商建设的基于蜂窝技术的网络，一般是指3GPP主导的物联网标准，代表技术有NB-IoT、LTE-M（eMTC）和EC-GSM-IoT等；非蜂窝广域网络主要是指由企业自主建设使用免许可频段组建的网络，代表技术有SIGFOX、LoRaWAN、ZETA等。也有的提出0G网络，是相对于1G/2G/3G/4G而言，在通信领域一般是指蜂窝移动电话之前的移动电话技术，如无线电话。在物联网领域，0G指的是一个低带宽的无线网络，没有SIM卡、没有流量、低成本接入、远距离通信、传输少量数据的网络，也就是非蜂窝广域网络。非蜂窝广域网络的发展是源于对数据大规模采集和大量设备管理等的需求，并借助互联网技术和平台提升了基于数据的智能化管理水平。物联网市场发展步入规模化应用阶段。目前，非蜂窝广域网络主要应用于市政、园区、水务、消防、物流、家居、电力、社区、工厂、农业、环境等领域。
不同网络技术示意图
实际上，非蜂窝广域网络和蜂窝广域网络相互之间是一种相互依存互为补充的关系。一般地，非蜂窝广域网络都是通过网关（或称为集中器，或称为基站）连接到互联网，而网关连接到互联网的方式一般是有线或蜂窝网络等公网，最终还是要走公网的管道，毕竟有线和蜂窝网络是广泛存在的基础性网络。另一方面，传感器或设备多是基于微控制器（MCU）的，受其资源限制，仅可运行轻量的简单通信协议或定制化通信协议，通过网关转换成互联网协议（IP），网关起到了非蜂窝广域网络和互联网连接器的作用。非蜂窝广域网络更是蜂窝网络的拓展延伸。非蜂窝广域网络不同的无线接入技术可以满足物联网实际部署中各种各样无线连接的应用需求，为传感器网络或设备联网提供了灵活的无线接入方式和便捷的网络部署。
非蜂窝和蜂窝技术也可以相互融合。最近有报道称，在手机上集成了无线通信技术，可以在没有蜂窝网络的情况下，实现两机或多机的无线远距离相互通信，并可以实现自组网、定位等功能，这也为非蜂窝广域网络的应用提供了新的应用场景。
同时，非蜂窝网络也在国家电网方面具有非常强劲的发展势头。据最近流传的国家电网《电力设备无线传感器网络节点组网协议》显示，针对电力设备无线传感器网络的组网和传感器接入应用，在物理层协议规范中有对CSS物理层进行了定义，”CSS物理层：工作在470-510MHz或者2400-24835MHz频段，采用线性调频扩频（CSS）调制。线性调频扩频（CSS）调制应符合LoRaWAN™ 11 Specification 和IEEE Std 802154TM-2015物理层的规定”。随着泛在电力物联网的建设发展，非蜂窝广域网络在泛在电力物联网中将会有着更为广阔的应用场景。除电力市场之外，其他抄表类市场应用，如：水表、气表、燃气表等，也是非蜂窝广域网络重要的典型应用市场。
另外，在一些重要的应用领域里，考虑到数据和安全等方面的因素，需要非蜂窝网络技术将设备接入到专网上，以保障私域网络的数据隐私和安全性。非蜂窝无线技术以其独特的优势在物联网络应用中发挥着重要的作用。
非蜂窝广域网络可以组建无线传感网络，连接和管理一定范围内大量传感器或设备等，也可以成为一种网络基础设施，由专门公司来提供网络服务，或者说是一种物联网络运营服务。在国外物联网运营模式已开始发展，如Sigfox等。而国内情况还处于探索发展阶段，目前主要还是以提供解决方案为主。
低功耗广域网络市场发展前景看好 非蜂窝广域网络预期规模增速明显
根据IHS Markit预测，2017年全球LPWAN连接数量为87537万个，预计到2023年可达1716984万个，2017-2023年复合增长率(CAGR)为64%。其中，除NB-IoT和LTE-M等蜂窝连接之外，非蜂窝广域网络连接数量2017年为81248万个，2023年预计可达844436万个，2017-2023年复合增长率(CAGR)为48%。到2023年非蜂窝广域网络连接规模占比约为50%，非蜂窝广域网络市场未来具有很大的发展潜力。
射频收发器受市场关注 Sub-1GHz频段更受青睐
一个完整的应用非蜂窝技术的应用图包括感知层、网络层和应用层。其中感知层中的射频收发器主要用于传感器和网关之间的信息交互。
非蜂窝技术系统应用框图
射频收发器是非蜂窝技术组网应用的关键器件，随着非蜂窝广域网络的发展，射频收发器产品越来越受到市场关注。从业界目前非蜂窝广域网络技术应用情况来看， 采用的都是国外半导体公司的射频收发器产品，这些厂商有Semtech、ST、Silicon Labs、TI、NXP、ON等，鲜有国内半导体公司的产品。Semtech公司的LoRa产品在中国市场上得到了很多公司的支持，国内少数公司通过IP授权的方式获得了LoRa IP，提供本地化产品，这些厂商有翱捷（ASR）、国民技术、华普等公司。随着射频收发器市场需求的发展，国内的一些芯片设计公司也开始研究和开发射频收发器产品。最近有报道称，国内上海磐启微电子有限公司推出了基于CSS技术的Chirp-IOT芯片PAN3028，融合了多维信号调制技术解决了频率不连续对射频的影响，提高了接收灵敏度，在射频收发器领域实现了新的技术突破。Chirp-IOT产品的国产化也填补了中国非蜂窝广域网络市场的空白。
由于射频收发器在Sub-1GHz频段上具有良好的无线传输特性，传输距离远、障碍物穿透能力强等，非蜂窝广域网络基本都是采用Sub-1GHz射频收发器组建网络。下面是关于Sub-1GHz射频收发器主要的厂商：
Sub-1GHz射频收发器厂商
万物智联市场快速发展需求大 集成电路设计国产化迎新机遇
中国市场规模大，对集成电路的需求也大，而目前还较多地依赖于集成电路的进口。根据海关统计，2018年中国进口集成电路有4170亿块，进口金额达3107亿美元。据国家统计局的统计显示，我国2018年集成电路产量173947亿个，国产集成电路产量不足进口量一半。近些年，国家不断加大对集成电路产业的政策扶持力度，出现了一大批新的集成电路设计公司，集成电路技术水平也在逐步提升。加之近两年中美贸易环境的变化，加速了集成电路国产化的速度。在涉及到国家核心重要应用领域，仍然是强调国产自主可控。这是中国集成电路设计公司一个重要的发展契机，也是非蜂窝广域网络行业一个发展机会。随着万物智联市场的快速发展，中国集成电路设计也将会迎来一波新的发展机遇。
根据半导体行业协会的统计，2018年中国集成电路设计产值为25193亿人民币，同比增长215%，2009到2018年中国集成电路设计产值年复合增长率（CAGR）为287%，集成电路设计产业保持了较高的发展速度。
结语
CSS技术在无线通信方面具有显著的优势，有助于非蜂窝广域网络实现大范围的组网应用。随着物联网市场无线连接需求的不断增长，射频收发器产品越来越受到芯片公司的关注。而国内射频收发器产品厂商少，行业发展还比较薄弱，需要更多的国内射频收发器厂商共同的参与，助力非蜂窝广域网络行业的发展，赋能非蜂窝广域网无线超连接，创新更多的物联网应用。
未来，随着集成电路技术的不断发展，或许会出现更多的新技术、新产品，这也将会大大丰富非蜂窝广域网络生态。“独木不成林”。需要各行各业共同的参与，建立共建共享共荣的良性发展生态。
本专题我共整理了10篇文章，来自中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所、南京农业大学、英国林肯大学、华南农业大学、江南大学、国家农业智能装备工程技术研究中心、浙江大学、中国科学院、吉林农业大学、西北农林 科技 大学、国家信息农业工程技术中心等单位。
文章包含农产品质量安全纳米传感器、太阳能杀虫灯、分簇路由算法、农田物联网混合多跳路由算法、水产养殖溶解氧传感器研制、土壤养分近场遥测方法、农机远程智能管理平台、水肥浓度智能感知与精准配比、果园多机器人通信等内容，供大家阅读、参考。
专题--农业传感器与物联网
Topic--Agricultural Sensor and Internet of Things
[1]王培龙, 唐智勇 农产品质量安全纳米传感应用研究分析与展望[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 1-10
WANG Peilong , TANG Zhiyong Application analysis and prospect of nanosensor in the quality and safety of agricultural products[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 1-10
知网阅读
[2]杨星, 舒磊, 黄凯, 李凯亮, 霍志强, 王彦飞, 王心怡, 卢巧玲, 张亚成 太阳能杀虫灯物联网故障诊断特征分析及潜在挑战[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 11-27
YANG Xing, SHU Lei, HUANG Kai, LI Kailiang, HUO Zhiqiang, WANG Yanfei, WANG Xinyi, LU Qiaoling, ZHANG Yacheng Characteristics analysis and challenges for fault diagnosis in solar insecticidal lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 11-27
摘要： 太阳能杀虫灯物联网（SIL-IoTs）是一种基于农业场景与物联网技术的新型物理农业虫害防治工具，通过无线传输太阳能杀虫灯组件状态数据，用户可后台实时查看太阳能杀虫灯运行状态，具有杀虫计数、虫害区域定位、辅助农情监测等功能。但随着SIL-IoTs快速发展与广泛应用，故障诊断难和维护难等矛盾日益突出。基于此，本研究首先阐述了SIL-IoTs的结构和研究现状，分析了故障诊断的重要性，指出了故障诊断是保障其可靠性的主要手段。接着介绍了目前太阳能杀虫灯节点自身存在的故障及其在无线传感网络（WSNs）中的体现，并进一步对WSNs中的故障进行分类，包括基于行为、基于时间、基于组件以及基于影响区域的故障四类。随后讨论了统计方法、概率方法、层次路由方法、机器学习方法、拓扑控制方法和移动基站方法等目前主要使用的WSNs故障诊断方法。此外，还探讨了SIL-IoTs故障诊断策略，将故障诊断从行为上分为主动型诊断与被动型诊断策略，从监测类型上分为连续诊断、定期诊断、直接诊断与间接诊断策略，从设备上分为集中式、分布式与混合式策略。在以上故障诊断方法与策略的基础上，介绍了后台数据异常、部分节点通信异常、整个网络通信异常和未诊断出异常但实际存在异常四种故障现象下适用的WSNs故障诊断调试工具，如Sympathy、Clairvoyant、SNIF和Dustminer。最后，强调了SIL-IoTs的特性对故障诊断带来的潜在挑战，包括部署环境复杂、节点任务冲突、连续性区域节点无法传输数据和多种故障诊断失效等情形，并针对这些潜在挑战指出了合理的研究方向。由于SIL-IoTs为农业物联网中典型应用，因此本研究可扩展至其它农业物联网中，并为这些农业物联网的故障诊断提供参考。
知网阅读
[3]汪进鸿, 韩宇星 用于作物表型信息边缘计算采集的认知无线传感器网络分簇路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 28-47
WANG Jinhong, HAN Yuxing Cognitive radio sensor networks clustering routing algorithm for crop phenotypic information edge computing collection[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 28-47
摘要： 随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加，农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题，本研究建立了一个认知无线传感器网络（CRSN）作物表型信息采集模型，并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡（DSEB）的事件驱动分簇路由算法。算法包括：（1）动态频谱感知分簇，采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头，构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子，提升网络各分簇平均频谱利用率；（2）融入边缘计算的事件触发数据路由，根据构建的分簇拓扑结构，将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点，簇内汇聚包括直传和簇内中继，簇间中继包括主网关节点和次网关节点-主网关节点两种情况；（3）基于频谱变化和通信服务质量（QoS）的自适应重新分簇：基于主用户行为变化引起的可用信道改变，或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰，触发CRSN进行自适应重新分簇。此外，本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化（假设sink为中心），即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明，与采用K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇(ERP)路由方案相比，在CRSN节点数为定值的前提下，基于DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进；在主用户节点数为定值时，所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。
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[4]顾浩, 王志强, 吴昊, 蒋永年, 郭亚 基于荧光法的溶解氧传感器研制及试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 48-58
GU Hao, WANG Zhiqiang, WU Hao, JIANG Yongnian, GUO Ya A fluorescence based dissolved oxygen sensor[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 48-58
摘要：溶解氧含量的测量对水产养殖具有极其重要的意义，但目前中国市面上的溶解氧传感器存在价格昂贵、不能持续在线测量及更新部件维护困难等问题，难以在水产养殖物联网中大规模推广和发挥作用。本研究基于荧光淬灭原理，利用水中溶解氧浓度与荧光信号相位差的关系进行低成本、易维护溶解氧传感器的研发。首先利用自制备溶氧敏感膜，经激发光照射后产生红色荧光，该荧光寿命可由溶解氧浓度调节；然后利用光信号敏感器件设计光电转化电路实现光信号感知；再以STM32F103微处理器作为主控芯片，编写下位机程序实现激发光脉冲产生，利用相敏检波原理以及快速傅里叶变换（FFT）计算激发光与参照光的相位差，进而转化为溶解氧浓度，实现溶解氧的测量。荧光探测部分与系统主控部分采用分离式设计思想，利用屏蔽排线直接插拔连接，便于传感器探测头的拆卸、更换、维护以及实现远距离在线测量。经测试，本溶解氧传感器的测量范围是0~20 mg/L，响应延迟小于2 s，溶氧敏感膜使用寿命约1年，可以实时不间断地对溶解氧浓度进行测量。同时，本传感器具有测量方便、制作成本低、体积小等特点，为中国水产养殖低成本溶解氧传感器的研发与市场化奠定了良好的基础。
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[5]矫雷子, 董大明, 赵贤德, 田宏武 基于调制近红外反射光谱的土壤养分近场遥测方法研究[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 59-66
JIAO Leizi, DONG Daming, ZHAO Xiande, TIAN Hongwu Near-field telemetry detection of soil nutrient based on modulated near-infrared reflectance spectrum[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 59-66
摘要： 土壤养分作为农业生产的重要指标，含量过少会降低农作物产量，过多则会造成环境污染。因此，快速、准确检测土壤养分对于精准施肥和提高作物产量具有重要意义。基于取样和化学分析的传统方法能够全面准确地检测土壤养分，但检测过程中土壤的取样及预处理过程繁琐、 *** 作复杂、费时费力，不能实现土壤养分的原位快速检测。本研究基于调制近红外光谱，提出了一种土壤养分主动式近场遥测方法，可有效避免土壤反射自然光的干扰。该方法使用波长范围1260~1610 nm的8通道窄带激光二极管作为近红外光源，通过测量8通道激光光束的土壤反射率，建立土壤养分中氮（N）关于土壤反射率的计量模型，实现了N的快速检测。在74组已知N含量的土壤样品中，选取54组作为训练集，20组作为预测集。基于一般线性模型，对训练集中土壤N含量与土壤反射率的定量化参数进行训练，筛选显著波段后的计量模型R2达到097。基于建立的计量模型，预测集中土壤N含量预测值与参考值的决定系数R2达到09，结果表明该方法具有土壤养分现场快速检测的能力。
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[6]朱登胜, 方慧, 胡韶明, 王文权, 周延锁, 王红艳, 刘飞, 何勇 农机远程智能管理平台研发及其应用[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 67-81
ZHU Dengsheng, FANG Hui, HU Shaoming, WANG Wenquan, ZHOU Yansuo, WANG Hongyan, LIU Fei, HE Yong Development and application of an intelligent remote management platform for agricultural machinery[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 67-81
摘要： 本研究针对农机管理实时数据少、农机实时作业监管困难、服务信息不对称等问题，首先提出专业化远程管理平台设计时应具有五大原则：专业化、标准化、云平台、模块化以及开放性。基于这些原则，本研究设计了基于大田作业智能传感技术、物联网技术、定位技术、遥感技术和地理信息系统的可定制化的通用农机远程智能管理平台。平台分别为各级政府管理部门、农机合作社、农机手、农户设计并实现了基于WebGIS 的农机信息库及农机位置服务、农机作业实时监测与管理、农田基础信息管理、田间作物基本信息管理、农机调度管理、农机补贴管理、农机作业订单管理等多个实用模块。研究着重分析了在当前的技术背景下，平台部分关键技术的实现方法，包括采用低精度GNSS定位系统前提下的作业面积的计算方法、GNSS定位数据处理过程中的数据问题分析、农机调度算法、作业传感器信息的集成等，并提出了以地块为核心的管理平台建设思路；同时提出农机作业管理平台将逐步从简单作业管理转向大田农机综合管理。本平台对同类型管理平台的研发具有一定的参考与借鉴作用。
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[7]金洲, 张俊卿, 郭红燕, 胡宜敏, 陈翔宇, 黄河, 王红艳 水肥浓度智能感知与精准配比系统研制与试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 82-93
JIN Zhou, ZHANG Junqing, GUO Hongyan, HU Yimin, CHEN Xiangyu, HUANG He, WANG Hongyan Development and testing of intelligent sensing and precision proportioning system of water and fertilizer concentration[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 82-93
摘要： 为解决农场当地当时的复合肥料精准化配料问题，本研究将水肥一体化智能灌溉施肥系统作为研究对象，构建了水肥浓度智能感知与精准配比系统。首先提出现场在线水肥溶液智能感知模型的快速建立方法，利用数据分析算法从传感器实时监测的一系列浓度梯度的肥料溶液中挖掘出模型。其次基于上述模型设计水肥浓度智能感知与精准配比系统的框架结构，阐述系统工作原理；并通过三种水体模拟在线配肥验证了该系统原位指导水肥浓度配比的有效性，同时评价了水体电导率对水肥配比浓度的干扰。试验结果表明，正则化条件下二阶的多项式拟合曲线是表达溶液电导率与水肥浓度的变化关系最优的模型，相关系数R2均大于0999，由此模型可得出用户关心的复合肥各指标浓度。三种水体模拟在线配肥结果表明，水体会干扰电导率导致无法准确反演水肥配比的浓度，相对偏差值超过了01。因此，本研究提出的在线水肥智能感知与精准配比系统实现了消除当地水体电导率对水肥配比准确性的干扰，通过模型计算实现复合肥精准化配比，并得出各指标浓度。该系统结构简单，配比精准，易与现有水肥一体机或者人工配肥系统结合使用，可广泛应用于设施农业栽培、果园栽培和大田经济作物栽培等环境下的精准智能施肥。
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[8]孙浩然, 孙琳, 毕春光, 于合龙 基于粒子群与模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(3): 98-107
SUN Haoran, SUN Lin, BI Chunguang, YU Helong Hybrid multi-hop routing algorithm for farmland IoT based on particle swarm and simulated annealing collaborative optimization method[J] Smart Agriculture, 2020, 2(3): 98-107
摘要： 农业无线传感器网络对农田土壤、环境和作物生长的多源异构信息的获取起关键作用。针对传感器在农田中非均匀分布且受到能量制约等问题，本研究提出了一种基于粒子群和模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法（PSMR）。首先，通过节点剩余能量和节点度加权选择簇首，采用成簇结构实现异构网络高效动态组网。然后通过簇首间多跳数据结构解决簇首远距离传输能耗过高问题，利用粒子群与模拟退火协同优化方法提高算法收敛速度，实现sink节点加速采集簇首中的聚合数据。对算法的仿真试验结果表明，PSMR算法与基于能量有效负载均衡的多路径路由策略方法（EMR）相比，无线传感器网络生命周期提升了57%；与贪婪外围无状态路由算法（GPSR-A）相比，在相同的网络生命周期内，第1个死亡传感器节点推迟了两轮，剩余能量标准差减少了004 J，具有良好的网络能耗均衡性。本研究提出的PSMR算法通过簇首间多跳降低远端簇首额外能耗，提高了不同距离簇首的能耗均衡性能，为实现大规模农田复杂环境的长时间、高效、稳定地数据采集监测提供了技术基础，可提高农业物联网的资源利用效率。
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[9]毛文菊, 刘恒, 王东飞, 杨福增, 刘志杰 面向果园多机器人通信的AODV路由协议改进设计与测试[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 96-108
MAO Wenju, LIU Heng, WANG Dongfei, YANG Fuzeng, LIU Zhijie Improved AODV routing protocol for multi-robot communication in orchard[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 96-108
摘要： 针对多机器人在果园中作业时的通信需求，本研究基于Wi-Fi信号在桃园内接收强度预测模型，提出了一种引入优先节点和路径信号强度阈值的改进无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV-SP）。对AODV-SP报文进行设计，并利用NS2仿真软件对比了无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV）和AODV-SP在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能。仿真试验结果表明，本研究提出的AODV-SP路由协议在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能均优于AODV协议，其中节点的移动速度为5 m/s时，AODV-SP的路由发起频率和路由开销较AODV分别降低了365%和709%，节点的移动速度为8 m/s时，AODV-SP的分组投递率提高了059%，平均端到端时延降低了1309%。为进一步验证AODV-SP协议的性能，在实验室环境中搭建了基于领航-跟随法的小型多机器人无线通信物理平台并将AODV-SP在此平台应用，并进行了静态丢包率和动态测试。测试结果表明，节点相距25 m时静态丢包率为0，距离100 m时丢包率为2101%；动态行驶时能使机器人维持链状拓扑结构。本研究可为果园多机器人在实际环境中通信系统的搭建提供参考。
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[10]黄凯, 舒磊, 李凯亮, 杨星, 朱艳, 汪小旵, 苏勤 太阳能杀虫灯物联网节点的防盗防破坏设计及展望[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 129-143
HUANG Kai, SHU Lei, LI Kailiang, YANG Xing, ZHU Yan, WANG Xiaochan, SU Qin Design and prospect for anti-theft and anti-destruction of nodes in Solar Insecticidal Lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 129-143
摘要： 太阳能杀虫灯在有效控制虫害的同时，可减少农药施药量。随着其部署数量的增加，被盗被破坏的报道也越来越多，严重影响了虫害防治效果并造成了较大的经济损失。为有效地解决太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏问题，本研究以太阳能杀虫灯物联网为应用场景，对太阳能杀虫灯硬件进行改造设计以获取更多的传感信息；提出了太阳能杀虫灯辅助设备——无人机杀虫灯，用以被盗被破坏出现后的部署、追踪和巡检等应急应用。通过上述硬件层面的改造设计和增加辅助设备，可以获取更为全面的信息以判断太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏情况。但考虑到被盗被破坏发生时间短，仅改造硬件层面还不足以实现快速准确判断。因此，本研究进一步从内部硬件、软件算法和外形结构设计三个层面，探讨了设备防盗防破坏的优化设计、设备防盗防破坏判断规则的建立、设备被盗被破坏的快速准确判断、设备被盗被破坏的应急措施、设备被盗被破坏的预测与防控，以及优化计算以降低网络数据传输负荷六个关键研究问题，并对设备防盗防破坏技术在太阳能杀虫灯物联网场景中的应用进行了展望。
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1如果题主问的是这个专业的话，那我想我还是能说几句的;我是湖南应用技术学院物联网工程专业的大一学生，在此发表一下我对这个专业的拙见。(以下附上学生证)
2物联网工程专业在互联网上的定义是研究物联网系统的规划、设计、实施、管理与维护的工程科学;要求物联网工程技术人员根据既定的目标,依照国家、行业或企业规范,制定物联网建设的方案,协助工程招投标,开展设计、实施、管理与维护等工程活动。属于工学类计算机专业，主要涉及软件和硬件两个方面，学这个专业我目前主要是在学代码，以及做关于硬件的实验，如智能etc停车收费系统沙盒模拟，智能家居演示等，了解了一些智能产品的原理。和其它专业，比如数字媒体技术相比，我们学的更多也更杂，需要的精力也更多，但在我看来趣味性也更强。
3作为一名对电子产品网络产品比较有兴趣的人来说，这个专业在我看来还是不错了，满足了我以前想做小游戏玩的幻想，但是这个专业真的很需要努力，而且如果是学代码的话需要一定的逻辑思维，硬件的话需要一定的动手能力；如果你逻辑思维好，又不怕吃苦，对软件或者那些智能产品感兴趣的话我建议你来试试;然后如果问选那个学校的话，可以自己上网去查询，选一个在你分数范围内你能接受的学校。
4对于这个专业学什么，其实每个学校定义不一样，开的课程自然也不尽相同，专业课程据说主要有传感器技术、视频识别及应用、算法设计与分析、嵌入式系统设计、物联网安全、计算机网络、无线传感器网络、传感器与控制实验、无线网络组网技术、物联网概论、面向对象程序设计、计算机系统结构、人工智能基础、地理信息系统、智能信息处理技术、云计算技术、人机交互技术、传感网流数据处理技术、多传感器信息融合等。由于大部分还未学习，在此不多做介绍。除去这些专业课程，还有一些也很重要的课程，我以我本学期的课程安排为例，我主要用心学的几门是英语，高数和线性代数，数据结构，物理。前四门都是考研必备的科目，而物理是学硬件方面的学生要会的，它和高数和英语和大家高中学的英语数学物理相差不大，只是难度变大了，在此就不过多介绍。而线性代数是一门关于线性关系的数学类学科，主要用于处理两者关系可以用一次形式来表示的数学对象的相关问题，具体我也说不清，但是需要一定的抽象思维能力和空间想象能力，在我看来是一门较难的学科。而数据结构是一门关于代码的很重要的学科，对于软件方面的学生来说，也是很重要的专业课程，它主要讲了代码的各种结构在计算机中的各种存储结构及存储方式，无论是学软件学代码还是考研都很重要的一门学科，同时它也需要一定的逻辑思维能力，逻辑思维好的人学的就会轻松很多。下面附上我这学期的课程表。
5学这个专业将来从事的工作据我了解主要也是两个方面，软件工程师或硬件工程师，软件方面主要是软件的开发维护及更新，硬件主要是负责智能硬件的设计开发或调试测试，相比其他专业，我们这个专业还是不愁就业的，但前提是你好好学，要是你不怎么认真，计算机专业的强大竞争力可能也会让你的状况比其他专业的惨一点。
6最后我还是想说一下，无论什么专业，还是要努力才能学好的，并没有选好专业就一定好就业的说法，不要有"我学的是好专业我随便学学就能有好工作的想法"，努力才是你找到好工作的唯一途径，加油！
以上回答不当之处请大家指正。
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