物联网的主要技术有哪些

物联网的主要技术有哪些,第1张

物联网的三项关键技术与领域包括,关键技术:传感器技术、RFID标签、嵌入式系统技术。领域:公共事务管理(节能环保、交通管理等)、公众社会服务(医疗健康、家居建筑、金融保险等)、经济发展建设(能源电力、物流零售等)。

“物联网”的概念是在 1999 年提出的,它的定义很简单:把所有物品通过射频识别等信息传感设备互联网连接起来,实现智能化识别和管理。也就是说,物联网是指各类传感器和现有的互联网相互衔接的一个新技术。

2005 年国际电信联盟(ITU)发布《ITU互联网报告2005物联网》, 报告指出, 无所不在的“物联网”通信时代即将来临, 世界上所有的物体从轮胎到牙刷、从房屋到纸巾都可以通过因特网主动进行交换。射频识别技术(RFID)、传感器技术、纳米技术、智能嵌入技术将到更加广泛的应用。

2008年3月在苏黎世举行了全球首个国际物联网会议“物联网 2008”, 探讨了“物联网”的新理念和新技术与如何将“物联网”推进发展的下个阶段 。

物联网的三大特征为感知物体、信息传输、智能处理。

“一句式”理解物联网:把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来,进行信息交换,即物物相息,以实现智能化识别和管理。

物联网应用案例:

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。

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。

扩展资料:

随着电子化、智能化发展,人们进入万物互联时代。但是,随着物联网连接设备数量激增,黑客也越来越多地将注意力转移到这一领域。

首先,物联网设备内置的安全性薄弱,安全更新时有时无,一些规模较小的制造商生产的设备更是如此。其次,用户往往不会主动更新设备。此外,物联网设备存在于网络外围,导致用户和企业经常忽视它们。

上述几点原因为黑客植入恶意软件提供了可乘之机,通过安装僵尸恶意软件,降低设备处理能力,网络罪犯就可以借此牟利。

目前,还有很多人没有认识到这一问题的严重性。他们认为恶意软件只能制造小麻烦,不是真正的威胁。毕竟,恶意软件没有试图窃取信息,只是减慢它们的速度,降低它们的性能。

但事实上,这一观点是错误的,因为这些恶意软件很可能成为启动其他攻击的后门,威胁更多设备安全。

参考资料:

百度百科-物联网概念

参考资料:

中国物联网-警惕手机后端、物联网和语音攻击

物联网技术架构的主要特征有物联网是互联网、物联网的架构和基础是互联网、物联网的核心和基础仍然是互联网、互联网和传统互联网的区别。
互联网:指的是通过电脑、手机等设备将互联网信息传输到受保护的地方,如智能卡或手机等。移动:指的是在个人日常生活中通过移动设备与互联网连接的。个人计算机和家庭计算机:指的是通过个人电脑和固定的上网设备(如智能手机、平板电脑),如智能手机、PDA、笔记本电脑。
(1)互联网是一个覆盖全球、资源、支撑海量数据的庞大网络。
(2)互联网是一个面向用户的分布式网络,能够有效地处理大量移动和非移动终端的数据。
(3)互联网中的物联网应用可以分为:互联网物联网(IoT):广泛应用于农业、工业、医疗、智能家居等行业中的智能家居、车联网、智能穿戴设备、无线通信设备等。
物联网应用是一个相对开放的系统,它是一个巨大的集成电路网络,能够实现各类互联互通的应用系统。物联网应用应该充分利用物联网的网络架构。
物联网应用的特点是:
传感器网络是有线物联网的重要网络,这是将物体/相互作用的传感器连接到一台计算机中,可以实现感知,嗅探,通信,传输,维护和控制来自不同设备的信息。
物联网的应用领域非常广泛,包括智能交通,智慧农业,智慧工业,智能家居等。

工业是物联网应用的重要领域。具有环境感知能力的各类终端、基于泛在技术的计算模式、移动通信等不断融入到工业生产的各个环节,可大幅提高制造效率,改善产品质量,降低产品成本和资源消耗,将传统工业提升到智能工业的新阶段。物联网在工业领域的主要应用环保监测及能源管理、工业安全生产管理、制造业供应链管理、生产过程工艺优化、中国计算机报制图等等方面。物联网在工业应用领域的应用,构成了“工业物联网”,它是广域的物联网的具体化的实例,也是最容易被世人接受的物联网。工业物联网的核心理念是交叉学科的组合,涉及到信息安全、网络通信、自动化,是跨学科的,其特征为:嵌入式、互通和实时性、经济性和便利性。
工业用传感网络层:即以二维码、RFID、传感器为主,实现对“物”或环境状态的识别以及感知信号的摄入;
传输网络层:即通过现有的互联网、广电网、通信网或者下一代互联网(1Pv6),实现数据的传输和计算,尤其是现在流行的概念:云计算:
应用网络层:即输入输出控制终端,包括电脑、手机等终端等等。
从整体上来看,物联网还处于起步阶段,而工业物联网的真正达到实用化、大规模应用,必须解决如下关键技术问题:
工业用传感器:工业用传感器是一种检测装置,能够测量或感知特定物体的状态和变化,并转化为可传输、可处理、可存储的电子信号或其他形式信息。工业用传感器是实现工业自动检测和自动控制的首要环节。在现代工业生产尤其是自动化生产过程中,要用各种传感器来监视和控制生产过程中的各个参数,使设备工作在正常状态或最佳状态,并使产品达到最好的质量。可以说,没有众多质优价廉的工业传感器,就没有现代化工业生产体系,更谈不上工业物联网。
工业无线网络技术:工业无线网络是一种由大量随机分布的、具有实时感知和自组织能力的传感器节点组成的网状(Mesh)网络,综合了传感器技术、嵌入式计算技术、现代网络及无线通信技术、分布式信息处理技术等,具有低耗自组、泛在协同、异构互连的特点。工业无线网络技术是继现场总线之后工业控制系统领域的又一热点技术,是降低工业测控系统成本、提高工业测控系统应用范围的革命性技术,也是未来几年工业自动化产品新的增长点,已经引起许多国家学术界和工业界的高度莺视。
工业过程建模:没有模型就不可能实施先进有效的控制,传统的集中式、封闭式的仿真系统结构已不能满足现代工业发展的需要。工业过程建模是系统设计、分析、仿真和先进控制必不可少的基础。

和传统的互联网相比,物联网有其鲜明的特征。
首先,它是各种感知技术的广泛应用。物联网上部署了海量的多种类型传感器,每个传感器都是一个信息源,不同类别的传感器所捕获的信息内容和信息格式不同。传感器获得的数据具有实时性,按一定的频率周期性的采集环境信息,不断更新数据。
其次,它是一种建立在互联网上的泛在网络。物联网技术的重要基础和核心仍旧是互联网,通过各种有线和无线网络与互联网融合,将物体的信息实时准确地传递出去。在物联网上的传感器定时采集的信息需要通过网络传输,由于其数量极其庞大,形成了海量信息,在传输过程中,为了保障数据的正确性和及时性,必须适应各种异构网络和协议。
再次,物联网不仅仅提供了传感器的连接,其本身也具有智能处理的能力,能够对物体实施智能控制。物联网将传感器和智能处理相结合,利用云计算、模式识别等各种智能技术,扩充其应用领域。从传感器获得的海量信息中分析、加工和处理出有意义的数据,以适应不同用户的不同需求,发现新的应用领域和应用模式。

工业物联网是指在工业中应用物联网技术,实现工业特有的价值增值的技术模式。

所有物联网都是为了实现万物互联,特别是物与物的互联,但是工业物联网又有其专有属性,原因是与工业物联网相对的消费物联网本身的联网密度、联网的实时性、联网物的异质化要求都不高,而工业物联网的要求主要表现在联网密度、联网实时性及联网异质化三个方面。

思考所有问题都需要从宏观到微观的细化过程,工业物联网也不能例外,我认为对工业物联网进行深度思考,需要从以下五个维度进行分析,否则将会要么带来一叶障目,要么带来好高骛远。

首先需要我们思考的问题是,工业物联网的价值、意义和目的是什么;第二个是工业物联网需要连什么的问题,这是一个范围的概念;第三个需要我们思考的是连入物联网的物的层级问题,也就是深度的问题;第四个需要我们思考的是实现物联的价值成本分析;第五个需要我们思考的是如何建设工业物联网。
互联网实现了计算机与计算机的连接,或者说实现了人与人的连接,这个连接带来了人的交互的便利,在这个基础上涌现出很多全新的、颠覆性的商业模式,例如,电子商务、即时通讯,社交媒体等等;而物联网将实现人与物、物与物的连接,同样我们也期望带来全新的、颠覆性的商业模式,甚至更进一步,期望带来人类生活、生产方式的全新的颠覆性的模式。

作为物联网主战场的工业物联网,人们对其的期许是在工业设计、制造、流通环节带来革命性的变革,为传统工业注入新的活力,提供新的势能,驱动工业在更高维度上发展、创新、乃至变革。随着计算、存储能力的提升,特别是大数据、人工智能的发展,任何行业对数据获取手段都提出了前所未有的要求。对数据获取手段的要求主要表现在四个特征,第一是高效性;第二是准确性;第三是实时性;第四是经济型;在当前技术能力下,能够同时满足这四个特征的就是工业物联网,首先,芯片技术已经发展到一个具有较强计算能力的MCU在美元以下,RFID芯片价格甚至已经到美分这个量级,使得工业物联网有了物质基础,同时满足了经济性要求;近三十年的通讯技术的发展,从模拟到数字,从简单调制到复杂调制技术的商用化,使无线通讯可以很廉价地覆盖几百米甚至数公里的范围,满足了数据获取的密集部署要求,同时由于工业物联网的永久在线的特征,使工业物联网满足数据获取的高效性、实时性要求;微电子技术在近年也发生了突飞猛进的发展,不论在价格上还是在进度上都有了长足的突破,满足了数据获取的准确性。

总而言之,工业物联网的出现是在以下几个条件成熟时涌现出来的不可逆转的趋势:

1、快速变化的市场需要数据支撑,产生了市场对数据获取的急切要求;

2、MCU的发展使得计算能力快速提升;

3、以调制技术为核心的通讯技术发展为联网建立的管道基础;

4、传感技术,特别是以MEMS为标志的微电子技术的发展给予感知世界提供的保证;

工业物联网不是规划出来的,是各种技术与需求发展进化的产物,是生活、生产、经济发展到一定高度后自然而然出现的,是在需求的驱动下,众多行业创新带了的自然产物。

通过工业物联网,可以把传统经济中不可数字化之物数字化,可以把传统不可数字化之行为数字化,可以把传统不可能变为可能,甚至变为容易获得、解决的方案。
这个问题是第一个问题的延续,如果不考虑经济性,那么我们可以说工业物联网连接一切可连接之物,但是,当我们在做一个务实的、有价值的方案时就不能不考虑可行性及经济性,那么工业物联网连什么呢?我们认为这是一个从哪里来到哪里去的问题,我们通过上面对价值、意义和目的分析可知,我们应该从目的反推,一切从目的出发,时刻盯紧企业需要弥补的最关键环节,例如,如果对量化OEE有需求,那么我们就要连接设备状态;如果要减少在制品,那么我们就要对在制品进行追踪;如果能源消耗对企业是重中之重,那么我们就要把能效物联化,等等。世界上不存在同样的两片树叶,同样地,世界上也不存在同样的两个企业,我们只能对企业本身进行深入分析,紧紧聚焦于企业价值,在保证经济性的基础上,确定工业物联网的实施范围方案。联网范围一个核心点是连入物的属性,也就是说我们通过分析连入物的属性与企业建设工业物联网目标的耦合度,决定需要实施工业物联网的广度。
通过分析工业物联网连什么后,我们得到了连入物的内容,接下来需要我们决定是对每个/每类连入物我们该数字化哪些属性,这里遇到工业物联网特有的一个障碍,需要连入工业物联网的物的可连通性问题, 特别是在设备互联时,可连通性表现的特别突出,例如,有的设备具有开放的通讯协议和可用的通讯接口,有的设备不开放协议等等,那么可连通性就是对方案供应商的很大的考验,我们的经验是有四种方案可供选择:

1、使用设备开放的协议;

2、使用设备自带的传感器;

3、添加新的传感器;

4、改变观察侧面及维度,使用全新的采集模式;

其中第四条,改变观察的侧面和维度,使用全新的连接方式是使用第一性原理,避开设备不开放协议或接口的阻碍,避开被设备供应商牵着鼻子走的方向,从本质上获取数据。例如:通过能效检测获得设备的使用状态,通过震动传感分析设备部件的故障、甚至是转速等,只要通过第一性原理从你需要的信息入手,而不是被动地从设备可以提供的数据入手来提供物联解决方案的方式。直接把我们需要的信息做为目标,观察除了直接连接设备外,我们还能够如何获得需要的信息,因为只有我们获得的数据能够与设备提供的数据在信息上能够“同构”即可。例如,我们可以在我们的物联设备上安装一个震动传感器,从传感器获得的数据中,我们即得到了设备是否开机,又得到了是否启动工作,同时还得到设备的转速。如果不用第一性原理,而是硬要跟设备互联,那至少要采集三个数据,并且未必设备能够给你。这就是典型的边缘计算的案例,边缘计算的计算规则一定要具有定制能力,可以说边缘计算一定是一个知识容器,可以方便地把客户、厂家,甚至是第三方的知识融入的容器,我们开发的支持脚本的设备已经具有了初步的边缘计算的功能,我们需要在这个方面继续加大支持力度。

所以,通过分析企业价值和物的可连通性,我们就可以明确定义需要连入物层级,也就明确了连入物的连接深度;

在连入物联网的物的层级中一个重要的概念是管理粒度,对于制造业来说,连入物的管理粒度大概分为如下几个层级:

1、传感级;

2、设备级;

3、产线级;

4、车间级;

5、企业级;

也就是说我们要在经济性可行的前提下定义数据获取的粒度。理论上讲,细粒度一定比粗粒度更好,更有价值,但是当加入成本分析后,可能并不一定粒度越细越好,需要按照各种制约因素找到一个平衡点。
价值成本永远在企业行为中持有权值最高的赞同或者否决的一票,通过前三项分析,我们仅剩下最后一个问题没有解决,这也是关乎价值成本的关键:管理粒度问题,我们到底需要在多细的粒度下进行管理?这带来了一个哲学问题:世界是不是需要黑盒子。什么意思呢?当我们确定一个管理粒度后,比管理粒度更细的信息将被隐藏在黑盒子中,这个黑盒子将成为我们分析深度或者认知深度的制约因素和约束条件。我们可以通过价值成本分析来找到这个平衡点,从而明确黑盒子的大小,并最终确定连入工业物联网的物的特性。
我们的期许是工业物联网建设的价值观,其他一起都是方法论。首先,我们在规划物联网时要本着既要有高瞻远瞩,又要有务实可行的精神。在思考黑盒子的大小时我们要高瞻远瞩,设计方案尽可能地以黑盒子尽量小为目标,而实施方案则按照价值成本分析选择合适的黑盒子的大小,也就是选择合适的管理粒度,从而保证投入收益的平衡,甚至我们可以把黑盒子尽量定义的大些,用以验证工业物联网的可行性,最大可能地降低工业物联网实施的风险。

总之,我们应该从以几个方案来确定工业物联网的建设原则:

1、期望获得什么结果?

2、期望用什么方式获得想要的结果?

3、需要信息基础提供什么?

4、工业物联网是否能够获得这些信息?

5、工业物联网如何获得这些信息?

6、获得这些信息的性价比如何?

7、回归分析,评估预期结果是否符合经济利益?

8、落地实施。

互联网,是指将两台计算机或者两台以上的计算机终端、客户端、服务端通过计算机信息技术手段互相联系起来的结果,解决人与人之间互联互通问题,人们可以在互联网上获取信息、发布评论、采购产品、购买服务等,但是这些信息和服务需要人来做大量的工作才能完成,并且难以动态地了解其变化。

物联网(简称IoT,InternetofThings),其定义为通过各种信息传感设备,如射频识别技术、全球卫星定位系统、红外感应器、激光扫描器、气体感应器等各种装置与技术,实时采集任何需要连接、监控、互动的物体或过程状态信息,包含其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种基础信息,通过互联网形成相互交互的、可识别的、可共享的网络,其目的是实现物与物、人与物在网络上的连接,识别、管理和控制等,物联网的信息是动态的,主要由物理机器生成。

互联网与物联网之间是有联系的。首先,物联网的通信渠道仍然是互联网,是在互联网基础上延伸和扩展到传感层的网络;第二,物联网用户可以通过互联网的通信渠道,端到端延伸和扩展到任何物与物之间,人与物之间。

工业互联网不能被简单的理解为工业领域的互联网,如果仅仅将工业和互联网这两个关键词拆分来理解,容易被理解成工业领域所用的互联网,这样理解仍然是互联网的概念。而工业物联网基本可以理解为工业领域的物联网。

SAP公司推动的是Industry 40 Now战略,SAP思爱普是德国“工业40”的核心发起单位之一,也是其中的唯一一家软件公司,是“工业40”技术标准的制定者之一。工业互联网又在中国支撑实体经济数字化、网络化、智能化转型等方面发挥重要作用。

物联网与工业物联网、工业40的概念既有交集也有差异。物联网强调的是将生活和生产中一切硬件设备的连接;工业物联网是指在工业环境下,生产设备和产品的连接;工业40则涵盖整个制造生态系统。

随着工业化与信息化的深度融合,企业内部及企业间生产控制系统和生产管理系统互联互通的需求渐增,通过接入网络进而达到提高产品质量和运营效率的需求更为强烈,工业物联网应运而生。

工业物联网将生产过程的每一个环节、设备变成数据终端,全方位采集底层基础数据,并进行更深层面的数据分析与挖掘,从而提高效率、优化运营。

与物联网在消费行业的应用不同,物联网在工业领域的基础已经存在了几十年。如过程控制和自动化系统、工业化以太网连接和无线局域网(WALN)等系统已经在工厂运行多年,并接连可编程逻辑控制器(PLC)、无线传感器和射频识别技术标签(RFID)。但是在传统工业自动化环境下,一切都只是发生在工厂自己的系统里,从来没有与外部世界连接。

工业物联网相较于传统工业自动化有以下四个特点:

数据收集范围:工业物联网利用RFID、传感器、二维码等手段随时获取产品从生产到销售到最终用户使用各个阶段的信息数据,而传统工业自动化的数据采集往往局限于生产质检阶段。

互联传输:工业物联网利用专用网络与互联网相结合的方式,实时准确地传递物体信息,对网络依赖性更高,更强调数据交互。

智能处理:工业物联网综合利用云计算、云存储、模糊识别、神经网络等智能计算技术,对海量数据和信息进行分析和处理,并结合大数据技术,深入挖掘数据价值。

自组织与自维护:工业物联网的每个节点为整个系统提供自己处理获得的信息或决策数据,当某个节点失效或数据发生变化时,整个系统会自动根据逻辑关系做出相应调整。


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