传感器网络技术是物联网技术的核心

传感器技术是计算机应用中的一项关键技术。它将传输线上的模拟信号转换成可处理的数字信号，并将其交给计算机进行处理。

它主要将传感器、数据处理单元组件和通信组件集成在需要随机分布的信息采集和传输的区域，形成一个网络结构(即传感器网络)。节点数量相对较多，可以适应复杂多变的环境。作为物联网技术的核心，它在物联网与信息交换和传输之间起着非常重要的作用。

在物联网技术中，以物联网卡片为载体。通过在设备中插入物联网卡来实现身份识别和承载服务的功能，可以实现物联网的各种技术。

物联网是指“物联网”（Internet of Things）的缩写，它是由物体之间通过网络进行信息交换和通信的新一代网络技术。

在物联网中，连接的不仅是人与人之间的信息，还包括不同物品之间的信息，形成广泛而复杂的设备间互联网。

例如，通过在智能家居中进行集成，人们可以通过智能手机控制室内温度，开关家电，随时随地查看家居安全等信息。在工业领域中，物联网也可用于远程监测和控制，自动化生产等。

物联网的核心技术包括传感技术、识别技术、物联网通信技术、数据挖掘与分析技术等。

物联网的广泛应用，为人们生活和制造业带来了重大变革。它可以大幅提高效率，改善生活品质，同时也面临着数据安全和隐私保护的风险和挑战。

物联网（ IoT ，Internet of things ）即“万物相连的互联网”，是互联网基础上的延伸和扩展的网络，将各种信息传感设备与互联网结合起来而形成的一个巨大网络，实现在任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通。

1、射频识别技术

射频识别技术（Radio Frequency Identification，简称RFID）。RFID是一种简单的无线系统，由一个询问器（或阅读器）和很多应答器（或标签）组成。标签由耦合元件及芯片组成，每个标签具有唯扩展词条一的电子编码。

标签附着在物体上标识目标对象，它通过天线将射频信息传递给阅读器，阅读器就是读取信息的设备。RFID技术让物品能够“开口说话”。这就赋予了物联网一个特性即可跟踪性。就是说人们可以随时掌握物品的准确位置及其周边环境。

2、传感网

MEMS是微机电系统（ Micro - Electro - Mechanical Systems）的英文缩写。它是由微传感器、微执行器、信号处理和控制电路、通讯接口和电源等部件组成的一体化的微型器件系统。

其目标是把信息的获取、处理和执行集成在一起，组成具有多功能的微型系统，集成于大尺寸系统中，从而大幅度地提高系统的自动化、智能化和可靠性水平。

3、M2M系统框架

M2M是Machine-to-Machine/Man的简称，是一种以机器终端智能交互为核心的、网络化的应用与服务。它将使对象实现智能化的控制。M2M技术涉及5个重要的技术部分：机器、M2M硬件、通信网络、中间件、应用。

基于云计算平台和智能网络，可以依据传感器网络获取的数据进行决策，改变对象的行为进行控制和反馈。

4、云计算

云计算旨在通过网络把多个成本相对较低的计算实体整 合成一个具有强大计算能力的完美系统，并借助先进的商业 模式让终端用户可以得到这些强大计算能力的服务。

如果将计算能力比作发电能力，那么从古老的单机发电模式转向现 代电厂集中供电的模式，就好比现在大家习惯的单机计算模 式转向云计算模式，而“云”就好比发电厂，具有单机所不能比拟的强大计算能力。

扩展资料：

物联网功能

1、获取信息的功能

主要是信息的感知、识别，信息的感知是指对事物属性状态及其变化方式的知觉和敏感；信息的识别指能把所感受到的事物状态用一定方式表示出来。

2、传送信息的功能

主要是信息发送、传输、接收等环节，最后把获取的事物状态信息及其变化的方式从时间(或空间)上的一点传送到另一点的任务，这就是常说的通信过程。

3、处理信息的功能

是指信息的加工过程，利用已有的信息或感知的信息产生新的信息，实际是制定决策的过程。

4、施效信息的功能

指信息最终发挥效用的过程，有很多的表现形式，比较重要的是通过调节对象事物的状态及其变换方式，始终使对象处于预先设计的状态

参考资料来源：百度百科-物联网

1、物联网的定义是：通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

2、物联网的核心是RFID即射频识别，俗称电子标签。RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无须人工干预，可工作于各种恶劣环境。一个完整的RFID系统通常由存储标识物信息的电子标签、用于读写标签数据的读写器以及进行数据处理的计算机软件组成。RFID技术利用无线射频方式进行双向通信（交换数据）以达到自动识别目的，具有防水、防磁、耐高温、使用寿命长、读写距离远、标签上数据可以加密、数据存储容量大、存储信息可更改、可识别高速运动物体、可同时识别多个标签，操作快捷方便。

3、物联网的发展离不开RFID。

物联网（IOT：Internet

of

Things）是一个通过信息技术将各种物体与网络相连，以帮助人们获取所需物体相关信息的巨大网络。物联网通过使用射频识别RFID、传感器、红外感应器、视频监控、全球定位系统、激光扫描器等信息采集设备，通过无线传感网、无线通信网络（如Wi-Fi、WLAN等）把物体与互联网连接起来，实现物与物、人与物之间实时的信息交换和通讯，以达到智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的目的。

物联网是未来互联网的组成部分，是互联网的应用延伸和拓展。未来进一步发展，将可能成为工作平台，因为互联网的发展趋势是从连接人到物。最早是连接人的，后来连接各种各样的服务，现在连接各种各样的物体。美国在下一代研究互联网的计划中就提到，要建设一个安全可信的互联网，能支持移动应用的移动互联网，能连接现实和虚拟的一切物体的物联网，能够随时随地的、并可以自组织的泛在网。它是有着自我配置能力的全球动态网络，在其中，物质和虚拟的“物”都有着自己的身份、物质属性、虚拟特性和可使用的智能接口，并无缝集成到信息网络。它涉及从信息获取、传输、存储、处理、应用的全过程，材料、器件、软件、系统、网络各方面的创新都会促进物联网的发展。

在物联网中，人们将成为商业、信息、社会的积极参与者。从发展战略或者长远目标来说，物联网将建立在标准通信协议基础之上，计算机网络、媒介网络、服务网络将整合为一个全球人们共同拥有的互联网平台和无缝信息网络。

我们不难看到这样一幅未来蓝图：在“物联网”时代，钢筋混凝土、电缆将与芯片、宽带、无线网络整合为统一的基础设施。基础设施更像是一块新的地球工地，世界的运转就在它上面进行，其中包括经济管理、生产运行、社会管理乃至个人生活。

下一代互联网将成为公共基础设施，每个人都可以像使用空气、水、电一样使用互联网，并能动态地随着“物”之间的相互连接而改善使用的体验，方便性和快捷性也将大大增强。由此，物联网中的通信将不仅发生在人与人之间，也发生在人与他们所处的环境之间，这样的互动方式无疑将推动人与环境（包括自然环境、社会环境）之间关系的改善及和谐化，也就会推动社会公共空间、公共利益的建设。并且，当物联网能够实现智能化的自我配置、感知环境的时候，那么它的行为自然能够自我管理、自我调整，与环境适应，比如在生命周期结束时，对拆卸、回收利用进行提醒和智能管理，以保护环境。

物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题，三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合，首先需要了解其基本概念。

概念

1、物联网

根据百度百科的解释，物联网（InternetofThings，IoT）是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络（万物互联）。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成，分别实现数据采集、数据传输及数据应用的功能。目前，物联网已经广泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。

2、大数据

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有体量大（Volume）、及时性（Velocity）、多样性（Variety）、低价值密度（Value）及真实性（Veracity）的“5V”特性。

3、人工智能

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前，人工智能正在改变各行各业的传统模式，作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、机器翻译及推荐系统等领域。

深度融合

物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成，可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层，主要负责采集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中；大数据作为数据存储层，将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统（HDFS）或数据仓库（HIVE）中；人工智能作为应用层，可利用sparkml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法，对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。

应用案例

目前，物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例，首先，物联网可以作为智慧感知层，安装在客户现场的空气监测设备采集的空气质量信息通过网络传输数据中心；而后，利用大数据ETL工具（spark、hive）进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中；最后，利用人工智能相关技术进行大数据分析（sparkml、tensorflow），预测未来若干天的空气质量，并以此辅助进行科学决策及改善环境。

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