物联网都包括哪些技术？他们之间的关系是什么？

物联网关键技术如下：
1、传感器技术：这也是计算机应用中的关键技术。大家都知道，到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。
2、RFID标签：也是一种传感器技术，RFID技术是融合了无线射频技术和嵌入式技术为一体的综合技术，RFID在自动识别、物品物流管理有着广阔的应用前景。
3、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。如果把物联网用人体做一个简单比喻，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，网络就是神经系统用来传递信息，嵌入式系统则是人的大脑，在接收到信息后要进行分类处理。这个例子很形象的描述了传感器、嵌入式系统在物联网中的位置与作用。
相互之间的关系：
对象的智能标签。通过NFC、二维码、RFID等技术标识特定的对象，用于区分对象个体，例如在生活中我们使用的各种智能卡，条码标签的基本用途就是用来获得对象的识别信息；此外通过智能标签还可以用于获得对象物品所包含的扩展信息，例如智能卡上的金额余额，二维码中所包含的网址和名称等。
对象的智能控制。物联网基于云计算平台和智能网络，可以依据传感器网络用获取的数据进行决策，改变对象的行为进行控制和反馈。例如根据光线的强弱调整路灯的亮度，根据车辆的流量自动调整红绿灯间隔等。

物联网工程需要学的课程：

物联网工程导论、嵌入式系统与单片机、无线传感器网络与RFID技术、物联网技术及应用、云计算与物联网、物联网安全、物联网体系结构及综合实训、信号与系统概论、现代传感器技术、数据结构、计算机组成原理、计算机网络、现代通信技术、 *** 作系统等课程以及多种选修课。

物联网专业是一门交叉学科，涉及计算机、通信技术、电子技术、测控技术等专业基础知识，以及管理学、软件开发等多方面知识。作为一个处于摸索阶段的新兴专业，各校都专门制定了物联网专业人才培养方案。

扩展资料：

典型应用：

智能家居

目前智能家居才刚刚兴起，物联网10时代的核心将会是“技术”，国内绝大部分传统厂商比较缺乏的是软硬结合的开发实力。

因此在这一阶段，氦氪想做的是先用一整套高效快速的解决方案帮助厂商们打好地基。而在智能家居市场的地基初步打好后，物联网20时代的核心会转移到“服务”上，比如：

电商、音乐、社交方面的互联网服务；

数据运营中心，提供数据存储、挖掘、智能算法等服务，协助市场运营、了解用户偏好等；

智慧控制系统，包括AI、语音识别、手势交互等；

安全系统，提供通讯、数据存储安全安全保障；

视频云，提供大数据量的图像、以及图像识别服务；

这时，这类“服务”将会成为氦氪关注的重点。苏立挺告诉我，目前他们已经基本完成了物联网10阶段想做的事情，正在向市场推这套智能硬件解决方案，同时他们也开始进行了物联网20阶段的一些服务开发。

在采访过程中，苏立挺多次表达了这样一个观点：物联网发展的最终核心是云端技术的比拼 。也正因为此，氦氪在自己的云端服务上加重了对可拓展性、兼容性、以及自由度的打磨。

参考资料来源：百度百科-物联网工程专业

物联网 *** 作系统分为低资源MCU设备端和高资源CPU设备端；
低资源MCU设备端，由于硬件资源有限，一般都是用极低内核资源的 *** 作系统，如FreeRTOS,TinyOS,Lite OS,这类os，一般都是以C，C++进行编程，一般由资深的嵌入式工程师进行应用程序设计，难度较高。
还有一类是目前针对物联网应用开发而设计的低门槛的 *** 作系统，一般使用目前最流行的JAVA，JavaScript，LUA等高级语言编程的 *** 作系统； 使用JavaScript编程的目前有多种开源 *** 作系统，运营的比较好的是RUFF，目前有一款nodemcu使用LUA编程，JAVA因为移植难度比较大，目前只有钛极OS(TiJOS）可以实现在低资源MCU上进行编程。在淘宝上可以找到他们的开发套件，例程也比较详细和丰富。
高资源CPU设备端，资源大，可以实现复杂功能，一般都有大公司在拼，如谷歌的Brillo OS，微软的WIN10 IOT版本，uClinux，华为LiteOS等。

人工智能是一种未来性的技术，目前正在致力于研究自己的一套工具。一系列的进展在过去的几年中发生了：无事故驾驶超过300000英里并在三个州合法行驶迎来了自动驾驶的一个里程碑;IBM Waston击败了Jeopardy两届冠军;统计学习技术从对消费者兴趣到以万亿记的图像的复杂数据集进行模式识别。这些发展必然提高了科学家和巨匠们对人工智能的兴趣，这也使得开发者们了解创建人工智能应用的真实本质。

谷歌的AI击败了一位围棋大师，是一种衡量人工智能突然的快速发展的方式，也揭示了这些技术如何发展而来和将来可以如何发展。

哪一种编程语言适合人工智能

你所熟练掌握的每一种编程语言都可以是人工智能的开发语言。人工智能程序可以使用几乎所有的编程语言实现，最常见的有：Lisp,Prolog,C/C++，近来又有Java，最近还有Python

LISP

像LISP这样的高级语言在人工智能中备受青睐，因为在各高校多年的研究后选择了快速原型而舍弃了快速执行。垃圾收集，动态类型，数据函数，统一的语法，交互式环境和可扩展性等一些特性使得LIST非常适合人工智能编程。

PROLOG

这种语言有着LISP高层和传统优势有效结合，这对AI是非常有用的。它的优势是解决“基于逻辑的问题”。Prolog提供了针对于逻辑相关问题的解决方案，或者说它的解决方案有着简洁的逻辑特征。它的主要缺点(恕我直言)是学起来很难。

C/C++

就像猎豹一样，C/C++主要用于对执行速度要求很高的时候。它主要用于简单程序，统计人工智能，如神经网络就是一个常见的例子。Backpropagation 只用了几页的C/C++代码，但是要求速度，哪怕程序员只能提升一点点速度也是好的。

JAVA

新来者，Java使用了LISP中的几个理念，最明显的是垃圾收集。它的可移植性使它可以适用于任何程序，它还有一套内置类型。Java没有LISP和Prolog高级，又没有C那样快，但如果要求可移植性那它是最好的。

Python

Python是一种用LISP和JAVA编译的语言。按照Norvig文章中对Lips和Python的比较，这两种语言彼此非常相似，仅有一些细小的差别。还有JPthon，提供了访问Java图像用户界面的途径。这是PeterNorvig选择用JPyhton翻译他人工智能书籍中程序的的原因。JPython可以让他使用可移植的GUI演示，和可移植的>

在人工智能上使用Python比其他编程语言的好处

优质的文档

平台无关，可以在现在每一个nix版本上使用

和其他面向对象编程语言比学习更加简单快速

Python有许多图像加强库像Python Imaging Libary,VTK和Maya 3D可视化工具包，Numeric Python, Scientific Python和其他很多可用工具可以于数值和科学应用。

Python的设计非常好，快速，坚固，可移植，可扩展。很明显这些对于人工智能应用来说都是非常重要的因素。

对于科学用途的广泛编程任务都很有用，无论从小的shell脚本还是整个网站应用。

最后，它是开源的。可以得到相同的社区支持。

AI的Python库

总体的AI库

AIMA：Python实现了从Russell到Norvigs的“人工智能：一种现代的方法”的算法

pyDatalog：Python中的逻辑编程引擎

SimpleAI：Python实现在“人工智能：一种现代的方法”这本书中描述过的人工智能的算法。它专注于提供一个易于使用，有良好文档和测试的库。

EasyAI：一个双人AI游戏的python引擎(负极大值，置换表、游戏解决)

机器学习库

PyBrain 一个灵活，简单而有效的针对机器学习任务的算法，它是模块化的Python机器学习库。它也提供了多种预定义好的环境来测试和比较你的算法。

PyML 一个用Python写的双边框架，重点研究SVM和其他内核方法。它支持Linux和Mac OS X。

scikit-learn旨在提供简单而强大的解决方案，可以在不同的上下文中重用：机器学习作为科学和工程的一个多功能工具。它是python的一个模块，集成了经典的机器学习的算法，这些算法是和python科学包(numpy,scipymatplotlib)紧密联系在一起的。

MDP-Toolkit这是一个Python数据处理的框架，可以很容易的进行扩展。它海收集了有监管和没有监管的学习算饭和其他数据处理单元，可以组合成数据处理序列或者更复杂的前馈网络结构。新算法的实现是简单和直观的。可用的算法是在不断的稳定增加的，包括信号处理方法(主成分分析、独立成分分析、慢特征分析)，流型学习方法(局部线性嵌入)，集中分类，概率方法(因子分析，RBM),数据预处理方法等等。 自然语言和文本处理库

NLTK 开源的Python模块，语言学数据和文档，用来研究和开发自然语言处理和文本分析。有windows,Mac OSX和Linux版本。

结论

python因为提供像 scikit-learn的好的框架，在人工智能方面扮演了一个重要的角色：Python中的机器学习，实现了这一领域中大多的需求。D3js JS中数据驱动文档时可视化最强大和易于使用的工具之一。处理框架，它的快速原型制造使得它成为一门不可忽视的重要语言。AI需要大量的研究，因此没有必要要求一个500KB的Java样板代码去测试新的假说。python中几乎每一个想法都可以迅速通过20-30行代码来实现(JS和LISP也是一样)。因此，它对于人工智能是一门非常有用的语言。

案例

做了一个实验，一个使用人工智能和物联网做员工行为分析的软件。该软件通过员工情绪和行为的分心提供了一个有用的反馈给员工，从而提高了管理和工作习惯。

使用Python机器学习库，opencv和haarcascading概念来培训。建立了样品POC来检测通过安置在不同地点的无线摄像头传递回来基础情感像幸福，生气，悲伤，厌恶，怀疑，蔑视，讥讽和惊喜。收集到的数据会集中到云数据库中，甚至整个办公室都可以通过在Android设备或桌面点击一个按钮来取回。

开发者在深入分析脸部情感上复杂点和挖掘更多的细节中取得进步。在深入学习算法和机器学习的帮助下，可以帮助分析员工个人绩效和适当的员工/团队反馈。

物联网涉及到一个跨平台的问题，一般是用java及其衍生语言。但是c语言作为计算机最重要的语言之一，很有必要学一学。因为如果你是去开发物联网里面最基础的东西，那么说不定还是要用到c语言的，而且c语言的学习有助于了解计算机硬件，这个对理解物联网里面的很多东西也应该会有帮助吧

物联网包含很多的技术，主要有：电子技术基础、信号与系统、电磁场与电磁波、自动控制原理、数字信号处理、嵌入式系统与应用、计算机组成与系统结构、微机系统及接口技术、高级语言程序设计、算法与数据结构、计算机通信原理、移动通信技术、嵌入式技术、射频识别及其应用、 *** 作系统、数据库系统、网络计算、计算机网络、信息安全、网络程序设计、网络管理、组网工程、Web系统开发与集成、物联网导论、物联网感知技术等

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