物联网的核心技术

物联网的核心技术,第1张

RFID技术

核心关键技术主要有RFID技术、传感器技术、无线网络技术、人工智能技术、云计算技术等

拓展内容:

1、RFID技术

RFID技术是物联网中“让物品开口说话”的关键技术,物联网中RFID标签上存着规范而具有互通性的信息,通过无线数据通信网络把他们自动采集到中央信息系统中实现物品的识别。

2、传感器技术

传感器技术在物联网中传感器主要负责接收物品“讲话”的内容。传感器技术是从自然信源获取信息并对获取的信息进行处理、变换、识别的一门多学科交叉的现代科学与工程技术,它涉及传感器、信息处理和识别的规划设计、开发、制造、测试、应用及评价改进活动等内容。

3、无线网络技术

物联网中物品要与人无障碍地交流,必然离不开高速、可进行大批量数据传输的无线网络。无线网络既包括允许用户建立远距离无线连接的全球语音和数据网络,也包括近距离的蓝牙技术、红外技术和Zigbee技术。

4、人工智能技术

人工智能是研究是计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考和规划等)的技术。在物联网中人工智能技术主要将物品“讲话”的内容进行分析,从而实现计算机自动处理。

5、云计算技术

物联网的发展理离不开云计算技术的支持。物联网中的终端的计算和存储能力有限,云计算平台可以作为物联网的大脑,以实现对海量数据的存储和计算。

●传感器技术:价格低廉、性能良好的传感器是物联网应用的基石,物联网的发展要求更准确、更智能、更高效以及兼容性更强的传感器技术。智能数据采集技术是传感器技术发展的一个新方向。信息的泛在化对传感器和传感装置提出了更高的要求。具体如,微型化:元器件的微小型化,要求节约资源与能源;智能化:具备自校准、自诊断、自学习、自决策、自适应和自组织等人工智能技术;低功耗与能量获取技术:供电方式为电池、阳光、风、温度、振动等多种方式。
●设备兼容技术:大部分情况下,企业会基于现有的工业系统建造工业物联网,如何实现工业物联网中所用的传感器能够与原有设备已应用的传感器相兼容是工业物联网推广所面临的问题之一。传感器的兼容主要指数据格式的兼容与通信协议的兼容,兼容关键是标准的统一。目前,工业现场总线网络中普遍采用的如Profibus、Modus协议,已经较好地解决了兼容性问题,大多数工业设备生产厂商基于这些协议开发了各类传感器、控制器等。近年来,随着工业无线传感器网络应用日渐普遍,当前工业无线的WirelessHART、ISA100.11a以及wIA—PA3大标准均兼容了IEEE802.15.4无线网络协议,并提供了隧道传输机制兼容现有的通信协议,丰富了工业物联网系统的组成与功能。
●网络技术:网络是构成工业物联网的核心之一,数据在系统不同的层次之间通过网络进行传输。网络分为有线网络与无线网络,有线网络一般应用于数据处理中心的集群服务器、工厂内部的局域网以及部分现场总线控制网络中,能提供高速率高带宽的数据传输通道。工业无线传感器网络则是一种新兴的利用无线技术进行传感器组网以及数据传输的技术,无线网络技术的应用可以使得工业传感器的布线成本大大降低,有利于传感器功能的扩展,因此吸引了国内外众多企业和科研机构的关注。
传统的有线网络技术较为成熟,在众多场合已得到了应用验证。然而,当无线网络技术应用于工业环境时,会面临如下问题:工业现场强电磁干扰、开放的无线环境让工业机器更容易受到攻击威胁、部分控制数据需要实时传输。相对于有线网络,工业无线传感器网络技术则正处在发展阶段,它解决了传统的无线网络技术应用于工业现场环境时的不足,提供了高可靠性、高实时性以及高安全性,主要技术包括:自适应跳频、确实性通信资源调度、无线路由、低开销高精度时间同步、网络分层数据加密、网络异常监视与报警以及设备入网鉴权等。
●信息处理技术:工业信息出现爆炸式增长,工业生产过程中产生的大量数据对于工业物联网来说是一个挑战,如何有效处理、分析、记录这些数据,提炼出对工业生产有指导性建议的结果,是工业物联网的核心所在,也是难点所在。
当前业界大数据处理技术有很多,如SAP的BW系统在一定程度上解决了大数据给企业生产运营带来的问题。数据融合和数据挖掘技术的发展也使海量信息处理变得更为智能、高效。工业物联网泛在感知的特点使得人也成为了被感知的对象,通过对环境数据的分析以及用户行为的建模,可以实现生产设计、制造、管理过程中的人一人、人一机和机一机之间的行为、环境和状态感知,更加真实地反映出工业生产过程中的细节变化,以便得出更准确的分析结果。
●安全技术:工业物联网安全主要涉及数据采集安全、网络传输安全等过程,信息安全对于企业运营起到关键作用,例如在冶金、煤炭、石油等行业采集数据需要长时问的连续运行,如何保证在数据采集以及传输过程中信息的准确无误是工业物联网应用于实际生产的前提。

下面是一些最新的物联网技术:

5G网络:5G网络是一种高速、低延迟的无线通信技术,将大大提高物联网设备之间的数据传输速度和稳定性。

区块链技术:区块链技术可以用于构建安全的物联网网络,确保数据的安全性和完整性,防止数据被篡改或泄露。

人工智能(AI):人工智能技术可以用于对物联网设备的数据进行分析和处理,从而提高智能设备的智能化水平和效率。

边缘计算(Edge Computing):边缘计算技术可以将数据处理和分析的任务从云端转移到物联网设备的本地,从而提高物联网设备的响应速度和效率。

智能传感器:智能传感器可以实时监测环境和设备的状态,从而为物联网系统提供更加准确和实时的数据。

虚拟现实(VR)和增强现实(AR)技术:虚拟现实和增强现实技术可以将物联网设备的数据可视化,为用户提供更加直观的体验和 *** 作界面。

自主控制系统:自主控制系统可以使物联网设备在不需要人类干预的情况下自主执行任务,提高智能设备的自主性和效率。

物联网基础技术:

1、互联网技术,物联网是互联网的延伸和扩展,因此互联网技术是物联网发展的核心技术。

2、信息采集技术,物联网的发展需要信息采集、信息传递和信息处理这三个方面的完全融合,而信息采集是物联网发展的关键基础,物联网要获得发展,必须突破信息采集技术的瓶颈。

3、网络通信技术,剥去物联网的神秘外衣,其实物联网实质上就是在诸多行业和领域已有应用的无线传感网,无线传感网通过节点中内置的不同传感器检出被测环境中的温度、湿度、噪声、光强度、压力、土壤成分,移动物体的速度和方向等信息,并通过内置的数据处理及通信单元完成相关处理与通信任务。

4、物品编码技术,物品编码是物联网的基石,是物联网信息交换内容的核心和关键字,是物品、设备、地点、属性等的数字化名称。

5、数据库技术,在物联网时代,作为代表物品的标签数量是万亿数量级。如此大量的数据需要通过数据库管理。数据存储在当地数据库中,标签阅读器与当地数据库相连接。

扩展资料

物联网的基本特征从通信对象和过程来看,物与物、人与物之间的信息交互是物联网的核心。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。

整体感知即可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。可靠传输是通过对互联网、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。

智能处理即使用各种智能技术,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。根据物联网的以上特征,结合信息科学的观点,围绕信息的流动过程,可以归纳出物联网处理信息的功能:

物联网技术主要包括传感器技术和嵌入式技术。

物联网技术起源于传媒领域,是信息科技产业的第三次革命。物联网是指通过信息传感设备,按约定的协议,将任何物体与网络相连接,物体通过信息传播媒介进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监管等功能。在物联网应用中有两项关键技术,分别是传感器技术和嵌入式技术。

嵌入式系统技术:是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。经过几十年的演变,以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见;小到人们身边的MP3,大到航天航空的卫星系统。嵌入式系统正在改变着人们的生活,推动着工业生产以及国防工业的发展。

物联网的体系架构:

物联网典型体系架构分为3层,自下而上分别是感知层、网络层和应用层。感知层实现物联网全面感知的核心能力,是物联网中关键技术、标准化、产业化方面亟需突破的部分,关键在于具备更精确、更全面的感知能力,并解决低功耗、小型化和低成本问题。网络层主要以广泛覆盖的移动通信网络作为基础设施。

是物联网中标准化程度最高、产业化能力最强、最成熟的部分,关键在于为物联网应用特征进行优化改造,形成系统感知的网络。应用层提供丰富的应用,将物联网技术与行业信息化需求相结合,实现广泛智能化的应用解决方案,关键在于行业融合、信息资源的开发利用、低成本高质量的解决方案、信息安全的保障及有效商业模式的开发。

物联网使媒体传播真正实现双向互动,受众不受时间、地点、设备和服务的限制,随心所欲地自由选择。对于新闻媒体行业人士而言,自身的全媒体执行技能应当尽快提高。新闻采集现场需要留下全媒体新闻素材以供电视、手机报、网站、视频、报纸等多渠道使用,同时,需要一个全媒体新闻内容服务平台支撑多元需求的个性传媒产品快速发布。全媒体采编及资源智能共享,将大量节省人力、物力资源,通过各媒体的特性进行智能化差异性表达,为受众提供分众服务,从而满足受众的多元需求,开辟传媒市场新领域。


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