物联网数据具有以上12个特点
物联网是通过射频识别（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，把任何物体与因特网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
物联网这一概念提出已有20多年，但受全球各国重视是2008年和2009年这两年，各国纷纷推出物联网相关政策，我国也开启了物联网发展里程碑的年份，列为国家五大新兴战略性产业之一。经过10年发展，物联网已不再是高高在上的概念，在云+AI等技术加持下，让物联网得到了广泛应用，产业发展迅猛，也迎来了黄金发展时代。
运营商、半导体厂商、通信设备、云服务商和应用端等形成物联网产业链，而NB-IoT和LoRa等LPWA低功耗广域网通信技术，解决物联网大规模部署连接等需求，继而使得物联网在工业、零售、物流和交通等垂直领域得到广泛应用。
在产业链积极推动下，物联网连接规模成倍速度增长，LPWAN连接的复合年增长率为109%。此外物联网高级顾问杨剑勇指出，5G技术部署，也将把物联网带上更高的层次，也让万物互联成为可能，其中运营商是万物互联积极推动者，全球运营商纷纷转型寄望于在大连接时代，不再局限做一个管道提供者，希望能抢夺物联网应用端市场，例如面向工业、教育、医疗、车联网和智慧家庭等应用场景寻求机遇。
物联网在移动监测、智能可穿戴、POS机、气象、医疗和能源等行业用途很大，而且是实现设备联网不可或缺的产品，不少相关的top域名都被注册。
LoRa网关概述：
依据用户反馈，本文意在帮助用户说明LoRa网关的介绍及特点，以及应用，LoRa是一种低功耗的广域网通讯技术， LoRa网关 的出现完成了物联网技术中长距离和低功耗的要求，因而LoRa技术被广泛运用到各种各样行业之中。
LoRa网关应用不一样的扩频因素，不一样的扩频因素两组正交和因此理论上能够 在同一无线信道中对好几条不一样扩频因素的数据信号开展调制解调。网关与云端服务器间根据规范IP开展联接，终端根据单跳与一个或好几个网关开展通信，全部的终端通信全是双重通信，另外也系统升级软件远程控制升级等。
现阶段而言，界定不一样，网关种类也不一样。国际性LoRa同盟根据LoRa协议书发布了无线网络连接的规范技术——LoRaWAN，该规范技术的发布推动了LoRa技术开展规模性的组网方案。现阶段我国也是有好几家公司在促进LoRaWAN技术的发展趋势。
LoRa网关的特点
覆盖面：LoRa单一网关的遮盖间距一般 在3-5km的范畴，宽阔地区乃至达到15km之上。
低功耗：充电电池供电系统能够支撑点多年乃至十余年。
高容：LoRa网关归功于终端无联接情况的特点，可出示超出2万之上的终端联接总数。
低成本：通信网络成本费极低，另外适用窄带传输数据。
安全系数：安全系数高。
LoRa网关的应用
金鸽高新科技LoRa网关S281是一款根据LoRa独享协议书的无线网络数据收集报警设备，关键用以多一点且长距离分布式系统的温度湿度收集及其机器设备到云服务平台的全透明传送。
该系统由S281网关和终端（WT1xx系列）二种机器设备构成。终端联接当场控制器、PLC、智能电表等机器设备，将数据信息发送至S281网关，根据SMS/2G/3G/3G/Ethernet 等方法发送至云服务平台或手机上，完成远程控制检测及其操纵，处理客户当场走线难等难点。用户可根据LoRa网关的介绍及特点中的内容做简单了解，如有疑问的地方，可咨询公司的业务或技术人员，解决相关难题。
物联网与工业物联网、工业40的概念既有交集也有差异。物联网强调的是将生活和生产中一切硬件设备的连接；工业物联网是指在工业环境下，生产设备和产品的连接；工业40则涵盖整个制造生态系统。
随着工业化与信息化的深度融合，企业内部及企业间生产控制系统和生产管理系统互联互通的需求渐增，通过接入网络进而达到提高产品质量和运营效率的需求更为强烈，工业物联网应运而生。
工业物联网将生产过程的每一个环节、设备变成数据终端，全方位采集底层基础数据，并进行更深层面的数据分析与挖掘，从而提高效率、优化运营。
与物联网在消费行业的应用不同，物联网在工业领域的基础已经存在了几十年。如过程控制和自动化系统、工业化以太网连接和无线局域网(WALN)等系统已经在工厂运行多年，并接连可编程逻辑控制器（PLC）、无线传感器和射频识别技术标签（RFID）。但是在传统工业自动化环境下，一切都只是发生在工厂自己的系统里，从来没有与外部世界连接。
工业物联网相较于传统工业自动化有以下四个特点：数据收集范围：工业物联网利用RFID、传感器、二维码等手段随时获取产品从生产到销售到最终用户使用各个阶段的信息数据，而传统工业自动化的数据采集往往局限于生产质检阶段。
互联传输：工业物联网利用专用网络与互联网相结合的方式，实时准确地传递物体信息，对网络依赖性更高，更强调数据交互。
智能处理：工业物联网综合利用云计算、云存储、模糊识别、神经网络等智能计算技术，对海量数据和信息进行分析和处理，并结合大数据技术，深入挖掘数据价值。
自组织与自维护：工业物联网的每个节点为整个系统提供自己处理获得的信息或决策数据，当某个节点失效或数据发生变化时，整个系统会自动根据逻辑关系做出相应调整。
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