物联网技术就业方向及前景如下:
就业方向:在科学研究机构、设计院、咨询公司、建筑工程公司、物业及能源管理、建筑节能设备及产品制造生产企业等单位从事建筑节能的研究、设计、施工、运行、监测与管理等工作。未来可从事物联网及互联网的协议标准与系统、通信架构、无线传感器、信息安全等的综合设计、开发、应用、管理与维护工作,或可继续深造,在高校或科研机构从事研究和教学工作。
就业前景:物联网是目前最火专业之一,薪水的起步是相对比较高。物联网应用覆盖面广,对人才需求量大,学生就业面广。现在很多企业都在招聘大量的物联网研发项目师,就业前景非常好。物联网产业具有产业链长、涉及多个产业群的特点,其应用范围几乎覆盖了各行各业。物联网专业是教育部允许高校增设新专业后,高校申请最多的学校,这也说明了国家对物联网经济的重视和人才培养的迫切性。
物联网工资:
物联网专业刚毕业,工资4000元左右,工作1-2年后,技术不错的可以过万。根据数据显示,全国的城镇非私营单位物联网就业人员平均工资为56339元,城镇私营单位就业人员平均工资为36390元。按照工作经验和工龄来统计,物联网工程专业10年以上工资1000,应届毕业生工资4430,0-2年工资7600,3-5年工资9840,6-7年工资10790,8-10年工资12830。
物联网工程专业学生主要学习计算机、电子、通信和自动化等相关学科的基本理论和基本知识;系统地掌握物联网技术领域的基本理论与基本知识、物联网体系结构、物联网感知与标识的基本理论与技术、物联网信息处理技术和物联网安全技术等专业知识,掌握物联网系统的软硬件设计和开发能力,具备在物联网系统及其应用方面进行综合研究、开发和集成的能力。
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。
现今,创新技术的融入让城市生活更加便利和安全,越来越多的城区开始引入智慧城市概念,在智慧城市的建设过程中,消防工作的智能分析和处理是其中重要的一环,受到了更多的青睐,也面临着很大的需求挑战。
基于物联网大数据技术的智慧消防物联网解决方案
在刚刚结束的消防物联网大会上,看到众多企业纷纷布局智慧消防建设,金特莱公司的智慧安防解决方案—金智云,这套方案采用云到端的基本架构,借助视频监控、烟感终端、用电监控等主要设备,融入智慧城市整体架构,标准化接口,开放协议接口,满足城市消防安全监控需求的同时,实现智慧城市交通、水源、用电、消防设备设施、地理位置等信息的共享互通与智能化分析应用。
智慧消防物联网按照“统一规划、统一标准、统一平台、统一管理”的设计思路,通过对城市内的烟感、视频、水源以及各类型感知设备,实现城市数据、事件的全面感知,并充分运用大数据、人工智能、物联网等新技术,建设以大数据智能应用为核心的“智能消防平台”融合智慧城市大数据系统,形成了公安、综治、街道、物业多方联合的立体化消防防控体系。
这套方案能够应用在多个场景下,并有效提升城市的管理效率与水平。在消防安全领域,能够分析海量数据并提取有效线索,帮助监管部门快速筛选出隐患区域或隐患原因。在交通领域,通过对人和车的密度分布以及变化趋势的分析,可以帮助城市管理者进行动态监测,提升城市的运行效率,结合智慧消防子系统为应急救援提供路况信息,以便做出应对方案,有效提升园区的管理水平。
智慧消防平台
智慧消防平台由三大部分组成:
》前端感知子系统
前端感知子系统主要由智能视频监控子系统、智慧烟感子系统、消防水源监控子系统、地理位置信息系统、消防设备设施管理系统、消防监管系统、业主用户系统、消防感知子系统等组成,实现对前端数据、事件的全面感知。
》联网传输子系统
联网传输子系统主要包括消防安全接入网关、视频联网平台、云存储等,实现视频、、结构化数据等的可靠接入,转发至后端应用平台。
》消防物联网云平台
通过对海量城市消防感知数据和交通、位置信息等业务数据的云存储、d性计算以及数据治理,形成各种主题库、专题库和技战法模型,为公安、综治、居民、街道、物业等多方用户提供个性化应用。
智慧消防建设有效提升了特殊场所、重点单位、小微场所等消防安全管理能力,不断提高公安、综治等政府机关的预测预警和研判能力、精准执法能力和动态管理能力,提升社会消防防控智能化水平,提升居民居住幸福指数。
1、物联网(The Internet of Things,简称IOT)是指通过 各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术,实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程,采集其声、光、热、电、力学、化 学、生物、位置等各种需要的信息。
2、组成: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 。
(1)整体感知—可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。
(2)可靠传输—通过对互联网、无线网络的融合,将物体的信息实时、准确地传送,以便信息交流、分享。
(3)智能处理—使用各种智能技术,对感知和传送到的数据、信息进行分析处理,实现监测与控制的智能化。
扩展资料:
常见的运用案例有:
1、物联网传感器产品已率先在上海浦东国际机场防入侵系统中得到应用。机场防入侵系统铺设了3万多个传感节点,覆盖了地面、栅栏和低空探测,可以防止人员的翻越、偷渡、恐怖袭击等攻击性入侵。而就在不久之前,上海世博会也与无锡传感网中心签下订单,购买防入侵微纳传感网1500万元产品。
2、ZigBee路灯控制系统点亮济南园博园。ZigBee无线路灯照明节能环保技术的应用是此次园博园中的一大亮点。园区所有的功能性照明都采用了ZigBee无线技术达成的无线路灯控制。
3、智能交通系统(ITS)是利用现代信息技术为核心,利用先进的通讯、计算机、自动控制、传感器技术,实现对交通的实时控制与指挥管理。交通信息采集被认为是ITS的关键子系统,是发展ITS的基础,成为交通智能化的前提。无论是交通控制还是交通违章管理系统,都涉及交通动态信息的采集,交通动态信息采集也就成为交通智能化的首要任务。
参考资料来源:百度百科-物联网
1 智慧园区的理解智慧城市与智慧园区:智慧园区是智慧城市的重要表现形态,其体系结构与发展模式是智慧城市在一个小区域范围内的缩影,即反应了智慧城市的主要体系模式与发展特征,又具有一定的不同于智慧城市的发展模式的独特性。“智慧城市”在广义上指城市信息化。即通过建设宽带多媒体信息网络、地理信息系统等基础设施平台,整合城市信息资源、建立电子政务、电子商务、劳动社会保险等信息化社区,逐步实现城市国民经济和社会的信息化。
智慧园区是通过信息技术和各类资源的整合,充分降低企业运营成本,提高工作效率,加强各类园区创新、服务和管理能力,为园区铸就一套超强的软实力。智慧园区的重点在于“智慧”:一方面,它在现实的园区环境之外,综合应用各类IT网络技术,通过网上虚拟园区等实现方式,加强园区内部的互动沟通和管理能力,在更加广阔的范围内提高园区的知名度。另一方面,它更强调增强园区管委会政府、园区企业等各个方面的资源整合能力,把园区内各方的专长资源加以整合推广,为科技园区打造一个整体的强势品牌。
从技术理解:智慧园区结合利用物联网、云计算等新一代信息技术全面感知并整合城市的运行状态,构建了未来城市的信息基础,有力地支撑了城市的发展。
从应用理解:智慧园区是信息技术发展到一定阶段的产物,智慧园区带来的改变不仅限于理念范畴,它将使园区的生产方式、生活方式、交换方式、公共服务、机构决策、规划管理、社会民生七个方面产生巨大和深远的变革。
2 智慧园区的特征
智慧园区,因为有了“智慧”,不再停留在园区数字化层面,一个符合要求的智慧园区需要具备“以人为本、全面感知、内生发展、智能协同”的四大特征。
1)以人为本:以人的需求作为根本出发点,以个体推动社会进步,以人的发展为本,实现面向未来的数字包容,让园区中的人类生活更美好;2)全面感知:通过感知技术,将人、物的相关信息进行全面的感知与互联,形成智慧的泛在信息源;3)内生发展:园区形成具有持续创新发展的内生驱动力量,围绕这种内生发展动力,城市各构成要素之间实现自我适应调节、自我优化和完善;4)智能协同:实现泛在信息之间的无缝连接,协同联动,是园区实现智慧的重要途径。
综上所述,智慧园区不仅仅是我们原来所宣传的无线城市、数字城市的概念,而是集“智”与“慧”与一体的城市新形态。因此一个成功的智慧园区必须具备智慧园区的四大特征,从根本上实现智慧园区“融合、服务、创新、协同”的目标。
3 “智慧园区”顶层设计
在传统的园区体系中,园区由各司其职的独立部门建立并管理。但是随着园区的不断发展、人口增长、预算限制、基础设施利用不充分,特别是传统管理方式无法从全面整合、互联互通的全局视角去管理园区,这些问题正给园区管理者造成越来越大的压力。 要建设智慧园区,必须从根本上改变传统模式,把园区视为由多个互联互通的子系统构成的单一体系,而非各自为政自成体系。一个完善的智慧园区正如同最高等生物——人一样,能够感知周围及内部的变化,通过神经传递这些变化信息,由大脑处理后,做出全局的决策,并下发指令由身体器官去执行。
“智慧园区”的顶层设计的制定将决定规划的高度和边界。在顶层设计阶段,框架设计,包括园区基础设施层、园区智能感知平台、园区应用支撑平台、园区信息化应用系统、信息化保障制度、信息化标准体系五个部分。框架设计是基础设施、平台及应用系统高层设计的出发点。
31 基础设施层。基础设施层是园区信息化建设的硬件基础层,包括地块驻地网;移动通信网;无线局域网,包括公共区域无线局域网、地块内局域网;通信机房,包括商务区公共通信枢纽机房、地块内集约化通信机房和楼层设备间;地块信息化管理中心,包括通信机房、数据机房、安防控制机房和配套服务设施等设施。
32 智能感知层。智能感知层是园区数据采集和自动化控制层,包括园区的环境监控系统、智能交通系统、能源监控系统;地块内的环境监控系统、智能交通系统、能源监控系统、智能会展系统、智能抄表系统、安防控制系统、智能卡管理系统、楼宇自控系统、信息发布系统、会议系统、有线及卫星电视系统、紧急广播系统、智能微电网等。智能感知层通过广泛分布的传感网、射频识别(RFID)和嵌入式系统,使物理实体具备了感知能力;这部分类似于人体的神经末稍和神经元,主要用于采集城市各类信息并将信息展示给城市里的各个成员。核心元素包括传感器、RFID标签和读写器、摄像头、GPS、移动终端、信息亭、多媒体电话、个人电脑、电子广告牌等。
33 网络通信层。网络通信层是园区数据传输和交换层,包括支撑商务区应用系统的管理信息网络和各种智能感知系统信息传输网络。其通过物联网和互联网融合发展构成的宽带泛在网络,全面实现无所不在的人与人、人与物、物与物的智能互联实现任何人、任何物和随时随地的连接,而且是安全、可靠、无缝的连接。在一个“智慧园区”环境中,移动性变得比以往任何时候都来得重要,视频也正成为越来越重要的沟通媒介,工作空间(设备、应用与位置)的边界越来越模糊化,这些趋势和重要转变都需要网络把所有的一切连接在一起,以便能跨越多种业务模式来访问所需内容和信息、加深客户关系、提高工作效率和灵活性、提升生活品质。
34 支撑平台层。支撑平台层是商务区园区数据集中存储和应用支撑层,即园区的大脑。这是一个综合、统一、互联的城市管理和服务平台,将信息采集及展示模块获取的信息进行传递和处理,同步协调所有园区管理和服务运营机构,实现各机构之间的业务互通、运营整合、统一指挥。包括门户集成、数据集成、应用集成和业务流程集成、外部接口等。智能园区的支撑平台包括智慧园区运行管理平台和智慧园区虚拟服务平台。其中,智慧园区运行管理平台通过物联网、视频监控、云计算等技术手段,实现对城市运行的监测,以及安防应急,提高政府精确管理能力,使城市运行得更加安全高效;智慧园区虚拟服务平台通过提供智能商务、智能商业、智能会务、智能医疗、智能教育、智能社区、智能家居等一系列应用服务,使服务更加便捷,可以有效提高企业与居民的满意度,将城市发展的成功惠及于民。为了更好的实践物联网关键技术,设计一套满足 物联网体系结构 的开源框架。开源框架实现了物联网体系结构各层级的基础功能,如下图所示。
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物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题,三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合,首先需要了解其基本概念。
概念
1、物联网
根据百度百科的解释,物联网(InternetofThings,IoT)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(万物互联)。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成,分别实现数据采集、数据传输及数据应用的功能。目前,物联网已经广泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。
2、大数据
大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有体量大(Volume)、及时性(Velocity)、多样性(Variety)、低价值密度(Value)及真实性(Veracity)的“5V”特性。
3、人工智能
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前,人工智能正在改变各行各业的传统模式,作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、机器翻译及推荐系统等领域。
深度融合
物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成,可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层,主要负责采集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中;大数据作为数据存储层,将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统(HDFS)或数据仓库(HIVE)中;人工智能作为应用层,可利用sparkml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法,对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。
应用案例
目前,物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例,首先,物联网可以作为智慧感知层,安装在客户现场的空气监测设备采集的空气质量信息通过网络传输数据中心;而后,利用大数据ETL工具(spark、hive)进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中;最后,利用人工智能相关技术进行大数据分析(sparkml、tensorflow),预测未来若干天的空气质量,并以此辅助进行科学决策及改善环境。
物联网工程主要研究物联网的体系结构、信息处理、安全技术、系统及其应用等方面的基本知识和技能,涉及通信、传感、网络以及RFID、嵌入式系统等多个方面,其应用在生活中屡见不鲜。例如:网易云音乐的在线搜索、联网听歌,淘宝APP联网搜索各类商品,从个人电脑上传视频资料至百度云盘等。
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