物联网的关键技术有哪些

物联网的关键技术有哪些,第1张

物联网的关键技术有低功耗广域网(LPWAN)、蜂窝移动(3G/4G/5G)、Zigbee和其他网状协议等。

一、低功耗广域网(LPWAN)

低功耗广域网是物联网中的新现象。该系列技术通过使用小型的、廉价的电池提供长达数年的远程通信服务,旨在支持遍布工业、商业和校园的大规模物联网应用。

低功耗广域网几乎可以连接所有类型的物联网传感器,促进了从远程监控、智能计量和工人安全到建筑物控制和设施管理的众多应用。尽管如此,低功耗广域网只能以低速率发送小块数据,因此更适合于不需要高带宽且不具有时间敏感性的用例。

此外,同样,并非所有低功耗广域网都是一样的。如今,存在许可低功耗广域网技术(NB-IoT、LTE-M)和未经许可低功耗广域网技术(例如MIOTY、LoRa、Sigfox等)。这些技术在关键网络因素中的表现程度各不相同。

二、蜂窝移动(3G/4G/5G)

蜂窝移动网络在消费者市场中根深蒂固,提供了可靠的宽带通信,并支持各种语音呼叫和流视频应用。不利的一面是,它们会带来非常高的运营成本和电力需求。

虽然蜂窝移动网络不适用于大多数由电池供电的传感器物联网应用,但它们却非常适合特定的使用情形,例如交通和物流中的联网汽车或车队管理。此外,像车载信息娱乐系统、交通路线、高级驾驶辅助系统(ADAS)以及车队远程信息处理和跟踪服务都可以依靠无处不在的高带宽蜂窝移动网络。

具有高速和超低延迟的下一代移动网络5G将成为自动驾驶汽车和增强现实(VR)的未来。预计5G还将实现用于公共安全的实时视频监控、用于互联健康的医疗数据集的实时移动传输,以及一些对时间敏感的工业自动化应用。

三、Zigbee和其他网状协议

Zigbee是一种短距离、低功耗无线技术(IEEE 802154),通常部署在网状拓扑中,以通过在多个传感器节点上中继传感器数据来扩展覆盖范围。与低功耗广域网相比,zigbee提供了更高的数据速率,但同时由于网格配置而降低了能耗效率。

由于它们的物理距离短(《100m),Zigbee和类似的网状协议(例如Z-Wave、Thread等)最适合节点分布均匀且非常接近的中程物联网应用。通常,Zigbee是WI-FI的完美补充,适用于智能照明、暖通空调控制、安全和能源管理等各种家庭自动化应用。

物联网中需要利用的无线传输技术包括:

Wi-Fi:局域网内的数据传输技术。

Bluetooth:短距离数据传输技术。

Zigbee:低功耗、低成本、低速度的无线通信技术。

LTE:高速移动通信技术。

NFC:短距离非接触式数据传输技术。

LoRa:低功耗、长距离的无线通信技术。

Sigfox:低功耗、低数据传输速率的无线通信技术。

不同的无线传输技术适用于不同的场景,根据物联网应用的特点和需求,需要选择合适的无线传输技术。

要积极推广应用什么高度重视大数据云计算物联网智慧工程等现代信息技术的应用

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整个物联网智能家居平台框架所有文章都是基于自己的经验和对市场已知物联网开发平台、智能家居应用、运营平台、数据分析平台的了解和分析,进行抽取出来的知识点,涉及到的范围会比较广泛,适用于想对整个物联网开发平台、智慧生活应用(C端)、产业互联网应用(B端,仅提及部分内容,不会过多说明)、运营、数据分析的有比较整体了解的人群,深度为浅或适中。

整个平台通常会包含四大部分: 物联网开发平台+(智慧生活应用 、产业互联应用)+市场运营+数据分析 。整个平台框架下的文章,我都会围绕这四大部分展开。

一、 物联网开发平台 :设备接入、消息通信、设备管理、产品开发、监控运营以及对行业应用的动态配置管理。开发者通过平台提供的接入指引、标准物模型、SDK、API、芯片模组,实现设备与云端、App终端的消息通信、设备的控制管理,实现设备智能、设备场景控制等,并可直接通过后台对设备进行OTA升级、设备监控诊断、日志分析等。

二、 智慧生活应用  。分为智能家居、电工照明、大小家电、运动健康、宠物与植物、安防监控、节能能源、户外出行等。主要通过App作为载体给到用户进行体验。App应用包括:设备控制(家、房间)、场景、内容(图文、视频、直播)、社交、商城、论坛、众测、会员等级、积分、帮助与反馈、产品百科、在线客服等大模块。

三、 产业互联应用。 物联网平台在为智慧校园、智慧楼宇、智慧酒店、智慧街道、智慧社区、智慧城市等等各领域的应用。其实就是普通硬件变成智能硬件以后,对各个领域造成的冲击,通过物联网平台系统,对所有智能设备进行分组、分群的统一管理、控制和监控,满足各种业务场景,并延伸出一些新的玩法和新的模式,让业务和场景变得更加智能和可控。

三、 市场运营。 面对C端用户、行业用户的市场运营能力构建,通过市场活动,用户运营对公域流量、私域流量的用户进行拉新、促活、转化、留存等。像通过用户画像、用户分群、用户标签等做用户精细化的管理,通过对细分用户群体 进行邮件营销、调查问卷、短信、App通知等做一些精准营销活动。

四、 数据分析 ,基于应用端(App、设备)的用户行为、 *** 作进行数据采集(采集的数据存储在数据中台)、数据分析,并通过多维度的用户标签管理,打造出全维度、多层次的用户画像;通过构建指标体系,结合用户属性、用户标签,构建出可拖拽、可自定义的统计分析报表。


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