物联网可分为三层：网络层、应用层、感知层。
网络层由各种私有网络、互联网、有线和无线通信网、网络管理系统和云计算平台等组成，相当于人的神经中枢和大脑，负责传递和处理感知层获取的信息。
应用层是物联网和用户（包括人、组织和其他系统）的接口，它与行业需求结合，实现物联网的智能应用。
感知层由各种传感器以及传感器网关构成，包括二氧化碳浓度传感器、温度传感器、湿度传感器、二维码标签、RFID标签和读写器、摄像头、GPS等感知终端。
感知层的作用相当于人的眼耳鼻喉和皮肤等神经末梢，它是物联网识别物体、采集信息的来源，其主要功能是识别物体，采集信息。
扩展资料：
相关技术
1、地址资源
物联网的实现需要给每个物体分配唯一的标识或地址。最早的可定址性想法是基于RFID标签和电子产品唯一编码来实现的。
另一个来自语义网的想法是，用现有的命名协议，如统一资源标志符来访问所有物品（不仅限于电子产品，智能设备和带有RFID标签的物品）。这些物品本身不能交谈，但通过这种方式它们可以被其他节点访问，例如一个强大的中央服务器。
2、人工智能
自主控制也并不依赖于网络架构。但目前的研究趋势是将自主控制和物联网结合在一起在未来物联网可能是一个非决定性的、开放的网络，其中自组织的或智能的实体和虚拟物品能够和环境交互并基于它们各自的目的自主运行。
3、架构
在物联网中，一个事件信息很可能不是一个预先被决定的，有确定句法结构的消息，而是一种能够自我表达的内容，例如语义网。
相应地，信息也不必要有着确定的协议来规范所有可能的内容，因为不可能存在一个“终极的规范”能够预测所有的信息内容。
那种自上而下进行的标准化是静态的，无法适应网络动态的演化，因而也是不切实际的。在物联网上的信息应该是能够自我解释的，顺应一些标准，同时也能够演化的。
4、系统
物联网中并不是所有节点都必须运行在全球层面上，比如TCP/IP层。举例来讲，很多末端传感器和执行器没有运行TCP/IP协议栈的能力，取而代之的是它们通过ZigBee、现场总线等方式接入。
这些设备通常也只有有限的地址翻译能力和信息解析能力，为了将这些设备接入物联网，需要某种代理设备和程序实现以下功能：在子网中用“当地语言”与设备通信。
将“当地语言”和上层网络语言互译；补足设备欠缺的接入能力。因此该类代理设备也是物联网硬件的重要组成之一。
参考资料来源：百度百科--物联网
●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。\x0d\●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。\x0d\●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。\x0d\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。\x0d\●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。\x0d\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。\x0d\●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。
目前物联网公司仅面向集团客户发展业务，存在B2B及B2B2C两种业务类型。对于B2B2C模式，由联通发展的B端客户将连接产品销售给C端个人用户。所以来电咨询可以分为两类，分别为B端客户代表以及C端个人用户来电，C端个人用户的售后服务应由B端客户承担。
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