物联网应用技术学什么课程

物联网0147

物联网应用技术学什么课程,第1张

物联网应用技术课程有物联网应用软件开发、物联网硬件基础、无线传感网应用技术等。

1、物联网应用技术核心课程有物联网概论、物联网硬件基础、无线传感网应用技术、RFID应用技术、M2M应用技术、物联网应用软件开发、Android移动开发等。

2、无线传感器网络是新一代的传感器网络,其发展和应用,将会给人类的生活和生产的各个领域带来深远影响。

3、物联网应用软件开发深入剖析了智能农业管理系统、智能家居系统、智能物流定位管理系统、智慧校园环境感知系统、智慧矿山综合监测系统和柔性制造物联网系统等六个物联网技术应用项目。

物联网应用技术职业能力:

1、物联网应用技术职业能力需要具备对新知识、新技能的学习能力和创新创业能力;具备无线传感网节点电子原理图和PCB图的绘制能力。

2、物联网应用技术职业能力需要具备无线传感网节电路板的焊接、检测、装配、调试和维修能力;具备无线传感网单片机程序的编程、下载和调试能力。

3、物联网应用技术职业能力需要具备物联网系统集成能力;具备物联网应用系统软件编程能力。

4、物联网应用技术职业能力需要具备物联网应用系统安装调试、故障分析和排除能力;了解物联网和无线传感网的基本概念和原理,了解物联网应用系统的基本组成和工作原理。

物联网的十大应用:智能家居、可穿戴、智慧城市、智能电网、工业互联网、连接车、联网医疗(数字医疗/远程医疗/远程医疗)、智能零售、智能供应链、智能农业。

智能家居

每当我们想到物联网系统时,最重要、最高效的应用就是智能家居,它在所有渠道中都是最高的物联网应用。寻找智能家居的人数每月增加约60000人。另一件有趣的事情是,物联网分析智能家居数据库包括256家公司和初创公司。现在,越来越多的公司积极参与智能家居以及该领域的类似应用。智能家居初创公司的预计资金额超过25亿美元,并以快速增长的速度增长。创业公司名单包括著名的创业公司名称,如AlertMe或Nest,以及一些跨国公司,如飞利浦、海尔或贝尔金。

可穿戴

就像智能家居一样,可穿戴设备仍然是潜在物联网的热门话题。每年,全球消费者都在等待最新的苹果智能手表的发布。除此之外,还有很多其他可穿戴设备可以让我们的生活变得轻松,比如索尼SmartB Trainer、LookSee手镯或Myo手势控制。

智慧城市

智慧城市,顾名思义,是一项重大创新,涵盖了从水分配和交通管理到废物管理和环境监测的各种各样的使用案例。它之所以如此受欢迎,是因为它试图消除城市居民的不适和问题。智能城市部门提供的物联网解决方案解决了各种与城市相关的问题,包括交通、减少空气和噪音污染,以及帮助城市更加安全。

智能电网

智能电网是物联网技术的另一个突出领域。智能电网基本上承诺以自动化方式提取有关消费者和电力供应商行为的信息,以提高配电的效率、经济性和可靠性。每月41000次的谷歌搜索证明了这一概念的流行。

工业互联网

考虑工业互联网的一种方式是查看发电、石油、天然气和医疗等行业中的连接机器和设备。它还利用了计划外停机和系统故障可能导致危及生命的情况。嵌入物联网的系统往往包括用于心脏监测的健身带或智能家用电器等设备。这些系统功能齐全,易于使用,但不可靠,因为如果发生停机,它们通常不会造成紧急情况。

连接车

互联汽车技术是一个由多个传感器、天线、嵌入式软件和技术组成的庞大而广泛的网络,有助于在复杂的世界中进行通信导航。它有责任以一致性、准确性和速度做出决策。它还必须是可靠的。当人类将方向盘和制动器的控制权交给目前正在高速公路上测试的自动驾驶车辆时,这些要求将变得更加关键。

联网医疗(数字医疗/远程医疗/远程医疗)

物联网在医疗保健领域有多种应用,从远程监控设备到先进技术,从智能传感器到设备集成。它有可能改善医生提供医疗服务的方式,并确保患者的安全和健康。医疗物联网可以让患者花更多时间与医生互动,从而提高患者参与度和满意度。从个人健身传感器到外科手术机器人,医疗领域的物联网带来了新的工具,这些工具采用了生态系统中的最新技术进行更新,有助于发展更好的医疗保健。物联网有助于医疗改革,并为患者和医疗专业人员提供口袋友好型解决方案。

智能零售

零售商已开始采用物联网解决方案,并在多个应用程序中使用物联网嵌入式系统,以改善商店运营、增加购买、减少盗窃、实现库存管理和增强消费者的购物体验。通过物联网,实体零售商可以更有力地与在线挑战者竞争。他们可以重新获得失去的市场份额,吸引消费者进入商店,从而使他们更容易在省钱的同时购买更多商品。

智能供应链

几年来,供应链已经变得越来越智能。提供解决问题的方案,例如在货物在路上或运输途中跟踪货物,或帮助供应商交换库存信息,是一些流行的产品。通过启用物联网的系统,包含嵌入式传感器的工厂设备可以传输有关不同参数的数据,如压力、温度和机器利用率。物联网系统还可以处理工作流程和更改设备设置以优化性能。

智能农业

智能农业在物联网应用中经常被忽视。然而,由于农业经营的数量通常是偏远的,而且农民从事的牲畜数量很大,所有这些都可以通过物联网进行监控,并可以彻底改变农民日常经营的方式。但是,这一想法尚未得到大规模关注。尽管如此,它仍然是不应低估的物联网应用之一。智能农业有可能成为一个重要的应用领域,特别是在农产品出口国。

有机会,但是建议不要做泛和大,从垂直领域出发比较好,为啥这样说呢?原因如下。

1、各大运营商、互联网公司、设备制造商等等企业都在做综合性的平台

国内有阿里、华为、三大运营商、百度、腾讯、小米、海尔、京东、中电科等。

国外有亚马逊、IBM、SAP、

谷歌、GE、西门子、博世等。

通过以上名单可以发现,这些公司的特点。

这说明物联网是未来的发展方向,是值得花钱而且花大钱去布局的事。

2、做综合性的物联网平台,要求的资金、资源和技术要求会很高。因为是综合性平台,那么你得搞清楚各行各业的所使用物联网平台的诉求,行业标准等等,不然你的用户群体就会很窄。

3、面对的竞争对手的实力都不可小觑,你要考虑的是现阶段进入这个领域做平台在技术上能否与以上那些公司一较高下呢?你想投入多少时间和精力去做平台呢?人家都可是布局好几年了,踩了很多坑积累了很多经验,且现在平台已具有一定规模,形成了一定的行业壁垒,特别是华为,据我所知,国内运营商的平台都离不开华为的支持。

物联网平台的玩家之多,让人惊叹啊,那么咱们还有没有机会呢?答案是肯定的,有!但我的建议走垂直领域。

物联网的领域很广泛,所以专业的物联网平台未来会有很多,而这种综合性的物联网平台经过几年的厮杀后,最终也就剩下几家巨头。何谓垂直领域的物联网平台呢?

最基本的就是行业垂直,比如工业、农业、教育、医疗、安防、建筑、家居、交通运输等领域。

以上玩家也有做垂直领域的,比如ABB/西门子/GE/普奥云/博世等,他们专注工业领域,爱立信、诺基亚专注通信领域,而互联网巨头则是走综合性的较多,因为他们有一定客户基础、服务器资源和用户群体,可以面对企业和开发者提供平台服务,海尔/小米等企业就是在智能家居领域发力的。

不出意外,安防领域的海康、大华都在对自己的领域来架设相应的物联网平台。

从专业的角度来看物联网平台类型有功能呢?

物联网平台有五种类型

1网络连接,网络连接平台以物联网系统的网络组件为中心。它们为用户提供保持设备在线所必需的软件、连接硬件和数据指导。它们的网络通常依赖现有的运营商服务和WI-FI,并以一种便于物联网设置的方式配置网络连接。

有机会的,物联网的网少不了平台,没有平台就没有物联网。平台提供基于数据的存储、管理等。数据挖掘、数据分析等都基于云平台来计算。

物联网平台从另一个角度来看,是数据的“聚合”平台,通过大数据分析,给决策提供状态、趋势和决策等。

随着5G时代的到来,“边缘计算”一词越来越多的出现在大众视野。今天我们就来讲讲Arex算力资源平台如何利用“边缘计算”制霸未来物联网20。

什么是边缘计算?

首先我们介绍一下什么是边缘计算:边缘计算是分布式计算技术的一种,分布式系统的崛起催生边缘计算平台和新的网络构架分布式AI会在最后一英里网络中增加更多的计算、智能和处理/存储能力,将引发移动端硬件和算力变革。

在这种配置中,人工智能引擎将依赖于大量物联网传感器和执行器,收集和处理大量的操作现场数据。海量数据将为“本地化”的边缘计算AI引擎提供燃料,这些引擎将运行本地进程并在现场做出决策。

因此网络需要另一种水平的实时边缘计算、数据收集和存储,将推动人工智能处理到网络边缘。这将完成云边缘智能和网络化计算机的循环, 并通过基于区块链的智能合约来完成数据授权和业务运转。

物联网中边缘计算与区块链的结合是大势所趋,会将当前的传统物联网完全颠覆掉。

为什么这么说呢?

传统物联网将被淘汰

伴随着近年来通用计算机设备的飞速发展,各类自动化的智能设备开始进入人们视野,背后是廉价传感器和控制设备的爆炸性增长。传统物联网系统基于服务器/客户端的中心化架构。即所有物联设备都通过云实现验证、连接和智能控制。

中心化的物联网架构存在三个问题。

一是云计算成本,例如在家庭应用场景下,两台家电相距不到一米,也需要通过云端进行沟通。数据汇总到单一的控制中心,企业所销售的物联设备越多,其中心云计算服务支出的成本会越大。由于终端物联设备竞争愈加激烈,利润走低,中心计算成本矛盾会越来越突出。

其次,中心化的数据收集和服务方式,无法从根本上向用户保证数据会合法使用。用户的数据保护完全依靠企业单方面的承诺,难以进行有效的监管。

第三,中心化物联生态系统中,一个设备被攻陷,所有的设备会受到影响。例如《麻省理工 科技 评论》2017年所指出的僵尸物联网,可以通过感染并控制摄像头、监视器等物联设备,造成大规模网络瘫痪。

区块链技术重塑物联网

区块链技术可以利用区块链独特的不可篡改的分布式账本记录特性,构建底层通讯节点、建立链上算力生态、依托分布式存储用于计算服务等区块链技术的综合应用,将全球闲置算力整合起来,通过构建“边缘算力”模式为有需求的用户提供弹性可扩容的算力交易、算力租赁等服务。为用户打造一个开放、公平、透明和低门槛的去中心化算力资源共享平台,同时结合丰富的行业经验为全球客户提供更优质的服务。

简单来说就是Arex算力资源平台利用分布式计算模式将全球的闲置算力进行整合,从而构建出高数量级的“边缘算力”,并以此为算力源对需要的应用场景进行高能输出。

边缘算力的应用场景到底有多广阔?

边缘计算将数据处理从云中心转移到网络边缘,计算和数据存储可以分散到互联网靠近物联终端、传感器和用户的边缘,不仅可以缓解云带宽压力,还可以优化面向感知驱动的网络服务架构。(例如家里的空调、热水器与冰箱、安防摄像头等可以通过边缘计算进行协调运行,即使是在连接不上云服务器的情况下,也能确保最佳的节能和服务状态。)

第三方数据分析机构IDC预测,在2020年全球将有约500亿的智能设备接入互联网,除了目前大火的5G通信外,包括大数据人工智能穿戴产品、无人驾驶技术、智慧城市服务等,其中40%的数据需要边缘计算服务。由此可见边缘计算有着强大市场潜力,也是当前各服务商争夺的热点。

无人驾驶技术:

无人驾驶

智能穿戴设备:

智慧城市:

要回答物联网云平台是不是还有机会的问题,首先要搞清楚几方面的状况:

一是定位。从技术角度来说,你是做物联网云平台的那一层,IaaS、PaaS、SaaS,单做某层或是混合?而技术的定位取决于:(1)你觉得那一块是你发掘出的空白或者你觉得有前景?(2)为你的客户提供什么样的价值(3)你想做什么样的商业模式。这三个问题依次定推,最后才决定了你了的技术定位和技术架构。找准定位,这是你开始一切的起点。

二是资源。这个我就不多说了,包括资金、技术、人脉、产业链合作,这是你保障自己可以开始有效行动的基础。

三是团队。团队是真正去实施理想的载体,可以是几个人的创业“作坊”,也可以是有一定规模的公司,也可以是松散的联盟组织。

其实,物联网的市场何其大,需要的云服务何其多,宏观市场和细分市场规模都足够你有所作为。做不做,做不做得好在于自己。至于,做不做设备终端,就看你是怎么玩了。

机会很大

物联网平台承上启下,是物联网产业链枢纽。按照逻辑关系和功能物联网平台从下到上提供终端管理、连接管理、应用支持、业务分析等主要功能。

通信技术发展促进连接数迅速猛增,物联网迎来告诉发展引爆点

连接数告诉增长是物联网行业发展基础

物联网发展路径为连接--感知--智能,目前处于物联网发展第一阶段即物联网连接数快速增长阶段。到2018年,全球物联网连接数将超过手机连接数。

物联网发展第一阶段:物联网连接大规模建立阶段,越来越多的设备在放入通信模块后通过移动网络(LPWA\GSM\3G\LTE\5G等)、WiFi、蓝牙、RFID、ZigBee等连接技术连接入网,在这一阶段网络基础设施建设、连接建设及管理、终端智能化是核心。爱立信预测到2021年,全球的移动连接数将达到275亿,其中物联网连接数将达到157亿、手机连接数为86亿。智能制造、智能物流、智能安防、智能电力、智能交通、车联网、智能家居、可穿戴设备、智慧医疗等领域连接数将呈指数级增长。该阶段中最大投资机会主要在于网络基础设施建设、通讯芯片和模组、各类传感器、连接管理平台、测量表具等。

物联网发展第二阶段:大量连接入网的设备状态被感知,产生海量数据,形成了物联网大数据。这一阶段传感器、计量器等器件进一步智能化,多样化的数据被感知和采集,汇集到云平台进行存储、分类处理和分析,此时物联网也成为云计算平台规模最大的业务之一。根据IDC的预测, 2020年全球数据总量将超过40ZB(相当于4万亿GB),这一数据量将是2012年的22倍,年复合增长率48%。这一阶段,云计算将伴随物联网快速发展。该阶段主要投资机会在AEP平台、云存储、云计算、数据分析等。

物联网发展第三阶段:初始人工智能已经实现,对物联网产生数据的智能分析和物联网行业应用及服务将体现出核心价值。Gartner 预测2020 年物联网应用与服务产值将达到2620 亿美元,市场规模超过物联网基础设施领域的4 倍。该阶段物联网数据发挥出最大价值,企业对传感数据进行分析并利用分析结果构建解决方案实现商业变现,同时运营商坐拥大量用户数据信息,通过数据的变现将大幅改善运营商的收入。该阶段投资者机会主要在于物联网综合解决方案提供商、人工智能、机器学习厂商等

物联网云平台是一个专门为物联网定制的云平台,物联网与普通的互联网是不同的:物联网终端设备比普通互联网手机端,电脑端多出几个数量级;普通互联网对>

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