物联网应用技术专业的一些问题?

物联网应用技术专业的一些问题?,第1张

物联网工程专业属于工学中的计算机大类,标准学制4年,毕业后授予工学学士学位。物联网工程专业开设基础课程和专业核心课程两大类,学生主要学习研究信息流、物质流和能量流彼此作用、相互转换的方法和技术
学生需要学习包括计算机系列课程、信息与通信工程、模拟电子技术、物联网技术及应用、物联网安全技术等几十门课程,同时还要打牢坚实的数学和物理基础。另外,优秀的外语能力也是必备条件,因为目前物联网的研发、应用主要集中在欧美等国家,学生需要阅读外文资料和应对国际交流。
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。
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。

——预见2023:《2023年中国物联网产业全景图谱》(附市场规模、竞争格局和发展前景等)

行业主要上市公司:大富科技(300134)、梦网集团(002123)、共进股份(603118)、胜宏科技(300476)、润和软件(300339)、立昂技术(300603)等

本文核心数据:物联网产业规模、竞争格局、发展前景预测等

产业概况

1、定义

所谓“物联网”(Internet of
Things,IOT),又称传感网,指的是将各种信息传感设备,如射频识别(RFID)装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等种种装置与互联网连接起来并形成一个可以实现智能化识别和可管理的网络。

早期的物联网是指依托射频识别技术的物流网络,随着技术和应用的发展,物联网的内涵已经发生了较大的变化。现阶段,物联网是指在物理世界的实体中部署具有一定感知能力、计算能力和执行能力的各种信息传感设备,通过网络设施实现信息传输、协同和处理,从而实现广域或大范围的人与物、物与物之间信息交换需求的互联。物联网依托多种信息获取技术,包括传感器、射频识别(RFID)、二维码、多媒体采集技术等。物联网的几个关键环节可以归纳为“感知、传输、处理”。

2、产业链剖析:共有四大层面

所谓产业链,是以生产相同或相近产品的企业集合所在产业为单位形成的价值链,是承担着不同的价值创造职能的相互联系的产业围绕核心产业,通过对信息流、物流、资金流的控制,在采购原材料、制成中间产品以及最终产品、通过销售网络把产品送到消费者手中的过程中形成的由供应商、制造商、分销商、零售商、最终用户构成的一个功能链结构模式。

从产业链条来看,物联网的产业链条由上而下可以分为感知层、传输层、平台层和应用层四个层级。

自2018年中美贸易摩擦以来,美国加大了对中国高新技术出口的限制,不断扩大实体清单,影响了中国一些科技主导型企业的发展,这从侧面警示了中国在全球供应链中地位的脆弱性。物联网通过传感器把物理世界与数字世界联系起来,实现物与物、物与人的泛在连接,实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。其中传感器作为数据采集的源头,已经成为各种应用能力所需的数据来源所在。目前中国国内也涌现出了一些传感器芯片重点生产企业,如:高德红外、西人马、士兰微、敏芯微电子、博通、全志科技、大唐微电子、复旦微电子等。

行业发展历程:处于市场验证期

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。物联网发展历史悠久,可分为三个阶段:

行业政策背景:政策大力推进

根据最新发布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》,在“十四五”期间,明确新基建,还要让5G用户普及率提高到56%。并且5次提到关于物联网的规划发展,除了划定数字经济的7大重点产业外,其余4次提到的场合均体现出对物联网发展重点的表述。

十四五规划中划定了7大数字经济重点产业,包括云计算、大数据、物联网、工业互联网、区块链、人工智能、虚拟现实和增强现实,这7大产业也将承担起数字经济核心产业增加值占GDP超过10%目标的重任。

产业发展现状

1、中国物联网连接数快速增长

全球物联网仍保持高速增长。物联网领域仍具备巨大的发展空间,根据GSMA发布的《The mobile economy
2020(2020年移动经济)》报告显示,2019年全球物联网总连接数达到120亿,预计到2025年,全球物联网总连接数规模将达到246亿,年复合增长率高达13%。我国物联网连接数全球占比高达30%,2019年我国的物联网连接数363亿。而根据2021年9月世界物联网大会上的数据,2020年末,我国物联网的数量已经达到453亿个,预计2025年能够超过80亿个。

2、应用层与平台层价值最高

从产业链价值分布看,应用层和平台层贡献最大的附加值,分别占到35%左右,传输连接层虽然重要,但产值规模较小;底层的感知层元器件由于种类众多,产业价值也较大,占到20%左右。

3、物联网应用者使用情况调研

微软发布的第三版《IoT Singal(物联网信号)》报告显示,2021年物联网的应用持续保持增长。91%的受访组织是物联网应用者。

物联网项目可分为四个阶段:学习、试验/概念验证、购买和使用。2021年,29%的物联网项目处于学习阶段;处于试验/概念验证阶段的项目比例仍保持不变,2020年和2021年均为25%;处于购买阶段的项目比例增加了1%,从2020年的21%增加到2021年的22%;处于使用阶段的项目在2020年和2021年保持稳定,均为25%。

4、中国物联网市场规模突破25万亿

目前,物联网已较为成熟地运用于安防监控、智能交通、智能电网、智能物流等。近几年来,在各地政府的大力推广扶持下,物联网产业逐步壮大。再加之近几年厂商对物联网这一概念的普及,民众对物联网的认知程度不断提高,使得我国物联网市场规模整体呈快速上升的趋势。2019年我国物联网市场规模约在176万亿元左右,2020年根据赛迪公布的数据,我国物联网市场规模约达到214万亿元左右。初步统计,2021年市场规模为263万亿元。预计未来三年,中国物联网市场规模仍将保持18%以上的增长速度。中国物联网市场投资前景巨大,发展迅速,在各行各业的应用不断深化,将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。

产业竞争格局

1、区域竞争:北京物联网相关项目最多

工信部共公开2批《物联网关键技术与平台创新类、集成创新与融合应用类项目公示名单》,结合2批的项目名单分析,目前中国物联网关键技术与平台创新类、集成创新与融合应用类项目主要集中在北京、浙江、广东和山东。

2、企业竞争:各个行业的企业在相关领域有所布局,以龙头企业间的竞争为主

物联网技术的应用是传统行业转型升级的根本,传统行业转型升级的方向以“数字化”和“智慧化”为主。根据物联网的应用领域来看,企业在各自行业的“数字化”和“智慧化”有所布局。

互联网周刊发布了2021物联网企业100强,榜单显示华为排名第一、海尔智家、海康威视位居第二和第三,小米集团、中兴通讯、大华股份、阿里云、联通数科物联网、科大讯飞、神州控股进入前十,依次排名第4-10名。

产业发展前景:物联网将继续保持高速增长

1、发展前景:市场规模不断扩大,产业物联网占比逐渐上升

物联网是中国新一代信息技术自主创新突破的重点方向,蕴含着巨大的创新空间,在芯片、传感器、近距离传输、海量数据处理以及综合集成、应用等领域,创新活动日趋活跃,创新要素不断积聚。物联网在各行各业的应用不断深化,将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。中国以加快转变经济发展方式为主线,更加注重经济质量和人民生活水平的提高,采用包括物联网在内的新一代信息技术改造升级传统产业,提升传统产业的发展质量和效益,提高社会管理、公共服务和家居生活智能化水平。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。综合多方面的情况分析,前瞻认为未来6年中国物联网的发展将保持高速增长,到2027年市场规模超过7万亿元。

根据信通院于2020年12月发布的《2020中国物联网白皮书》,2019年中国物联网连接数中产业物联网和消费者市场各占一半,预计到2025年,物联网连接数的大部分增长来自于产业市场,产业物联网的连接数将占到总体的61%。由此来看,未来产业物联网的市场发展潜力大于消费物联网。

2、发展趋势:重点城市带动周边城市发展,分工协作格局将进一步显现

国内物联网产业已初步形成环渤海、长三角、珠三角,以及中西部地区等四大区域集聚发展的总体产业空间格局。其中,长三角地区产业规模位列四大区域的首位。未来中国物联网产业空间演变将呈现出三大趋势:

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》。

看了也许能给你些许启发!
物联网是以计算机科学为基础,包括网络、电子、射频、感应、无线、人工智能、条码、云计算、自动化、嵌入式等技术为一体的综合性技术及应用,它要让孤立的物品(冰箱、汽车、设备、家具、货品等等)接入网络世界,让它们之间能相互交流、让我们可以通过软件系统 *** 纵himer、让himer鲜活起来。
科技创新改变生活,物联网以及延伸的人工智能必将为未来带来自便利的美好生活。
人类总是在追求自便利的美好生活,物联网很有前瞻性。
下一波的IT浪潮就是云计算、物联网、人工智能、生物技术。
目前物联网是新新事物,教学资源紧张是正常的,新新事物风险和机遇并存。
请相信机遇的东西确实是过了这个村,没了这个店,物联网目前就像初期的计算机专业一样,
等它成熟了,等你看到它的发展了,那时候你就落后,只能在前人后面捡烟头。
好好把握学习这个专业的机会,目前物联网处于发展初期,等你毕业刚好是大展拳脚的好时机!
请特别关注:
1、智能家居 2、智能交通 3、智能医疗 4、智能电网 5、
智能物流 6、智能农业 7、智能电力 8、智能工业 9、质量追溯
相信选择这个新新行业有风险,但机会总是给第一个敢吃螃蟹的人。
当然你可以选择传统保守的行业,那是另一种人生态度,开心就好!
一一一一
来自:广州溯源—物联网、云计算、人工智能---绿色未来

作者:郑琼洁 刘 勇

近年来江苏省物联网产业规模保持25%以上的增长率,物联网产业整体规模位居全国前列。截至2019年,全省物联网相关产业规模近7000亿元,形成了以支撑层、感知层、传输层、平台层和应用层为代表的物联网产业结构。其中,应用层的占比不断增加,涌现出一批有技术、有市场、上规模的物联网企业,全省物联网企业已超3000家,年销售收入10亿元以上的企业达到40余家,从业人员达到30余万人。江苏物联网产业发展先发优势不断凸显、规模效应与集聚效应不断凸显、产业布局持续优化、产业链条不断延展、骨干企业的龙头效应不断显现,自主创新能力不断增强,尤其是在国际物联网产业标准制定中占据了重要的地位,已成为江苏产业发展的高地和区域名片。

与此同时,有三大因素制约江苏物联网产业的发展。

(一)技术与市场对接不畅,骨干企业创新带动力不强

近年来,江苏物联网企业数量迅速攀升,物联网技术研发能力也大幅提升,但从企业的盈利情况看,有近五成的中小企业处于亏损或不盈利状态,这些企业的可持续发展能力较弱,主要原因是这些企业的技术与市场无法实现有效对接,存在技术市场化和应用推广难的问题。从江苏物联网产业的总体来看,其产业总体规模和企业的规模较小,缺少产业发展带动力强的上游骨干企业,尤其缺少“专尖特精”的物联网企业。骨干企业带动作用不强。在传感器环节,缺乏具有自主知识产权的创新型骨干企业,在系统集成环节,缺乏具有软硬件、网络、平台、应用流程耦合的一体化高端综合集成服务能力的龙头企业和大型服务商。同时龙头和骨干企业与产业链相关企业合作不够紧密,技术与市场对接不畅,许多物联网产品和技术处于产业链的低端,核心技术链和产业链尚未形成,整体核心竞争力不强。

(二)核心技术亟待突破,标准化建设有待加强

江苏虽然是我国物联网产业发展的先行区和物联网产业发展的重要示范区,但与国外发达国家相比仍存在一定的差距,主要表现在:规模化产能较小、核心技术不强、处于产业链的低端,感知与智能处理产业与国外差距较大。核心芯片、基础性系统、基础性架构等关键领域与国外相比存在较大差距,中高端传感器依赖进口,智能处理和云计算的基础架构由发达国家主导,缺乏能实现硬件、物联网、网络、平台、应用和业务流程端到端大系统综合集成企业,智能和微型传感器、超高频和微波射频识别(RFID)、地理位置感知等感知技术,以及近距离无线通信、低功耗传感网节点、人机/机器智能交互(M2M)终端、异构网络融合、网络管理等传输技术、基于MEMS 工艺、薄膜工艺技术形成的敏感芯片等相关技术研发水平和标准制定工作落后。物联网的整体研发能力不强,大多数领域的核心技术尚处在研发阶段,从物联网核心架构到各层的技术体制与产品接口大多未实现标准化,物联网标准化工作尚处于起步阶段,标准化建设有待于进一步加强。

(三)研发投入力度不够,创新人才不足

物联网产业技术研发需要投资大量的资金和人才。在研发资金投入方面,与广东(深圳市、广州市)相比,江苏每年对物联网产业发展资金投入力度不大,对物联网企业研发支撑不足,同时与广东企业(腾讯、华为、中兴等企业)相比,江苏物联网企业研发经费投入占比整体较小。在创新人才支持方面,与广东相比,江苏物联网产业发展人才引培力度较小,同时也存在着人才引培政策制度不完善和不够落地、对稀缺高端人才的招引和需求量最大的中端人才的引流不足、一流的人才梯队缺失等问题。

为此,建议从以下三方面入手推动江苏省物联网产业高质量发展。

(一)增强龙头效应,打造产业核心技术创新高地

一是打造一流物联网创新企业。大力支持引进国内外龙头企业,鼓励支持企业进行产业前瞻性与共性关键技术创新和应用试点创新,鼓励企业树立品牌意识,打造一批物联网行业的龙头和骨干企业,突出龙头骨干引领作用,建设一流创新企业。通过“以评促建”和“以评促改”,完善企业的评价考核体系,加大核心技术自主可控程度、研发成果质量、创新辐射带动作用等指标的权重,引导龙头骨干企业加大研发投入,优化研发支出结构,联合高校院所加强“卡脖子”技术相关的基础研究和应用基础研究,加快提升攻关引领能力。二是建设物联网产业重大创新平台。强化企业主体创新地位,鼓励重点领域龙头企业联合产业链企业开展协同创新,重点在物联网领域突破一批“卡脖子”技术和“杀手锏”技术。加快建设江苏物联网创新促进中心、国家高性能计算应用技术创新中心、江苏省先进封装与系统集成制造业创新中心、国家传感网工程技术研究中心等一批国家级、省部级重大创新平台。加强与高校院所合作对接,协同开展基础研究和技术攻关。三是提升物联网产业链协同能力。壮大产业集群,带动民营企业创新能力建设。推动产业集群式发展,强化企业专业化协作和配套能力。围绕“卡脖子”技术攻关,支持民企广泛参与龙头、骨干企业和高校院所等牵头的项目,组建创新联合体,加快形成强协同、弱耦合的创新生态。根据任务体量和条件要求,鼓励民企牵头申报。同时,通过完善 科技 创新政策,加强创新服务供给,激发创新创业活力,引导民企加大研发投入,完善技术创新体系,推动“小而美、小而精”的 科技 型中小企业蓬勃发展,与“国家队”之间形成优势互补的局面。


(二)强化技术与市场协同,搭建 科技 创新协同攻关体系

攻破物联网关键技术,提升物联网产业核心能力需要政府、企业、高校、科研机构、 社会 中介服务机构和个人等的创新行为主体,以及创新资源和创新环境协同实现。一是提升技术体系化能力,实施锻“长板”、补“短板”相结合的系统性战略布局。面对日益严峻的外部环境挑战,在推进物联网技术跨界创新时,应从战略高度、以战略思维系统谋划 科技 创新布局,优化 科技 计划,形成锻“长板”、补“短板”相结合的系统性战略部署路径规划,形成多维度、多循环的关键技术供给体系和对内对外开放合作格局。二是提高组织体系化能力,打通知识突破与商业实现的价值链接。对于物联网产业关键核心技术的攻关,要 探索 大纵深、跨学科的研发模式,打通产学研创新链、产业链、价值链,拓展包括产业大基金在内的各类创新投资渠道,实现集科学发现、技术跃升和产业化方向于一体的突破,实现知识突破与未来面向商用生态的有效衔接。聚焦全球竞争的源头技术供给,不仅是追逐“国际发表热点”,更需要形成核心技术突破后的持续改良机制,及时跨越技术商用的成熟度阈值。实现知识突破与商业实现的价值衔接,需要改革当前重大 科技 创新工程的组织实施方式。三是鼓励重大攻关计划的创新单元之间的知识共享。鼓励物联网创新能力强的创新型领军企业,与其他创新主体形成协同互动。在核心技术攻关上,借鉴重大公共创新平台的成功经验,制定权责分明的知识产权共享和保护机制,鼓励各类战略 科技 力量形成优势资源平台的吸引力和合作凝聚力,引领对领域的核心科学问题和共性技术的持续攻关。

(三)加大要素投入,优化物联网产业发展政策环境

一是加大资金投入,创新财政资金支持政策。统筹利用现有资金资源,加大对物联网产业发展的支持。采用政府引导、市场化运作方式, 探索 建立国家物联网产业专项投资基金。鼓励运用政府和 社会 资本合作模式,引导 社会 资本参与重大项目建设。深化产融合作,在风险可控的前提下,推动商业银行创新信贷产品和金融服务,推动政策性银行在国家规定的业务范围内,根据自身职能定位为符合条件的企业提供信贷支持。健全融资担保体系,完善风险补偿机制,鼓励金融机构开展股权抵押、知识产权质押业务,试点信用保险、 科技 保险,研究合同质押、资质抵押的法律地位和可行性。二是完善人才引育体系,打造人才技术梯队。鼓励高校面向产业发展需求,优化专业设置和人才培养方案,培育物联网和信息技术人才力量和后备干部。支持高校院所高层次人才到企业任职或兼职,选聘优秀 科技 企业家到高校担任“产业教授”,实现人才双向流动。鼓励产业园区、企业、实训(实习)机构,以及江苏高校、职业(技工)院校,联合或独立开展江苏物联网集群产才融合示范基地评估,打造一批特色化示范性物联网学院、物联网实训(实习)基地。三是加大对外宣传,提升政策效度。通过举办展会、大赛等多种形式搭建企业技术交流平台为本地企业营造良好的发展氛围。力争更多国家级、省级改革试点、创新平台落户江苏,进一步强化产业发展和企业需求导向,进一步加大宣传力度,对外推广重点项目、产品,帮助企业快速发展,进一步彰显全链扶持和分类施策原则,不断提升新政策的覆盖面、含金量、精准度。

作者单位:南京市 社会 科学院、江苏省扬子江创新型城市研究院/江南大学中国物联网发展战略研究基地

本文刊于《中国发展观察》杂志2021年第3-4期合刊


《中国发展观察》由国务院发展研究中心主管、中国发展出版社主办、中国发展观察杂志社编辑出版,是以发展为主线、以经济为重点的综合性半月刊,开设有战略、宏观、区域、世界、法治、 社会 、文化、前沿、产业、智库论坛等栏目,具有较强的前瞻性、权威性、可读性。《中国发展观察》在学术理论界、各级党政机关以及企业家阶层拥有广泛而稳固的读者群,并被中国 社会 科学院、国家发展改革委等重要机构和中国知网、维普资讯等权威数据库列为核心期刊或来源期刊。

中国发展观察杂志社:

北京经济技术开发区荣华中路22号院亦城财富中心A座7层(邮编:100176)

网址:>各所院校侧重点不同,所开设的课程也有所不同,但是,骨干核心课程很相近。
课程1、 物联网产业与技术导论 使用电子工业出版社《物联网:技术、应用、标准、安全与商业模式》等等教材。 在学完高等数学,物理,化学,通信原理,数字电路,计算机原理,程序设计原理等课程后开设本课程,全面了解物联网之RFID、M2M、传感网、两化融合等技术与应用。
课程2、C语言程序设计 使用清华大学出版社《C语言程序设计》等教材。 物联网涉及底层编程,C语言为必修课,同时需要了解OSGi,OPC,Silverlight等技术标准。
课程3、Java程序设计 ,使用 机械工业出版社《Java语言程序设计教程》等教材。 物联网应用层,服务器端集成技术,开放Java技术也是必修课,同时需要了解Eclipse,SWT, Flash,HTML5,SaaS等技术
课程4、无线传感网络概论,使用 无线龙通讯科技出版社《现代无线传感器网络概论》、北京航空航天大学出版社《短距离无线通讯入门与实战》等教材。 学习各种无线RF通讯技术与标准,Zigbee, 蓝牙,WiFi,GPRS,CDMA,3G, 4G, 5G等等。
课程5、 TCP/IP网络与协议 ,《TCP/IP网络与协议》,清华大学出版社,等教材。 TCP/IP以及OSI网络分层协议标准是所有有线和无线网络协议的基础,Socket编程技术也是基础技能,为必修课
课程6、嵌入式系统技, 《嵌入式系统技术教程》,人民邮电出版社等教材。 嵌入式系统是物联网感知层和通讯层重要技术,为必修课
课程7、传感器技术概论 , 《传感器技术》,中国计量出版社,等教材。 物联网业学生需要对传感器技术与发展,尤其是在应用中如何选用有所了解,但不一定需要了解传感器的设计与生产,对相关的材料科学,生物技术等有深入了解
课程8、RFID技术概论 ,《射频识别(RFID)技术原理与应用》,机械工业出版社,等教材。 RFID作为物联网主要技术之一,需要了解,它本身(与智能卡技术融合)可以是一个细分业或行业,也可以是研究生业选题方向。
课程9、工业信息化及现场总线技术 ,《现场总线技术及应用教程》,机械工业出版社,等教材。 工业信息化也是物联网主要应用领域,需要了解,它本身也可以是一个细分业或行业,也可作为研究生业选题方向。
课程10、M2M技术概论, 《M2M: The Wireless Revolution》,TSTC Publishing,等教材。 本书是美国“Texas State Techinical College”推出的M2M业教材,在美国首次提出了M2M业教学大纲,M2M也是物联网主要领域,需要了解,建议直接用英文授课。课程11、物联网软件、标准、与中间件技术 ,《中间件技术原理与应用》,清华大学出版社,《物联网:技术、应用、标准、安全与商业模式》,电子工业出版社,等教材。 物联网产业发展的关键在于应用,软件是灵魂,中间件是产业化的基石,需要学习和了解,尤其是对毕业后有志于物联网技术发展的学生

NB-IOT是基于蜂窝的窄带无赖网成为万物互联网的一个重要分支。NB-IOT构建与蜂窝网络,消耗大约180KHZ的宽带,可直接部署于GSM网络、UMTS网络或者LTE网络,以降低部署成本、实现平滑升级。NB-IOT是IOT领域一个新兴的技术,支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接,也被叫做低功耗广域网,支持待机时间长、对网络连接要求较高的设备的高效连接。

NB-IOT的优势

强链接:

在同一基站的情况下,NB-IOT可以比现有无线技术提供50—100倍的接入数。一个扇区能够支持10万个连接,支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络结构。

高覆盖:

NB-IOT室内覆盖能力强,比LTE提升20DB增益,相当于提升了100倍覆盖区域能力。不仅可以满足农村这样的广覆盖需求,对于厂区、地下车库、井盖这类对深度覆盖有要求的应用同样适用。

低功耗:

低功耗特性是物联网应用一项重要指标,特别对于一些不能经常更换电池的设备和场合,如安置于高山荒野偏远地区中的各类传感器监测设备,它们不可能像智能手机一天一充电,长达几年的电池寿命是最本质的需求。NB-IOT聚焦小数据量、小速率应用,因此NB-IOT设备 功耗可以做到非常小。

低成本:

NB-IOT无需重新建网,射频和天线基本上都是服用的。举个例子:就拿中国移动来说,900MHZ里面有一个比较宽的频带,只需要请出来一部分2G的频段,就可以直接进行LTE和NB-IOT的同时部署。低速率、低功耗、低宽带同样给NB-IOT芯片以及模块带来低成本的优势。

窄带物联网的出现,改变了物联网的应用。

物联网的应用领域涉及到方方面面,在工业、农业、环境、交通、物流、安保等基础设施领域的应用,有效的推动了这些方面的智能化发展,使得有限的资源更加合理的使用分配,从而提高了行业效率、效益。

在家居、医疗健康、教育、金融与服务业、旅游业等与生活息息相关的领域的应用,从服务范围、服务方式到服务的质量等方面都有了极大的改进,大大的提高了人们的生活质量;

在涉及国防军事领域方面,虽然还处在研究探索阶段,但物联网应用带来的影响也不可小觑,大到卫星、导d、飞机、潜艇等装备系统,小到单兵作战装备,物联网技术的嵌入有效提升了军事智能化、信息化、精准化,极大提升了军事战斗力,是未来军事变革的关键。

一、智能交通

物联网技术在道路交通方面的应用比较成熟。随着社会车辆越来越普及,交通拥堵甚至瘫痪已成为城市的一大问题。对道路交通状况实时监控并将信息及时传递给驾驶人,让驾驶人及时作出出行调整,有效缓解了交通压力;

高速路口设置道路自动收费系统(简称ETC),免去进出口取卡、还卡的时间,提升车辆的通行效率;公交车上安装定位系统,能及时了解公交车行驶路线及到站时间,乘客可以根据搭乘路线确定出行,免去不必要的时间浪费。

社会车辆增多,除了会带来交通压力外,停车难也日益成为一个突出问题,不少城市推出了智慧路边停车管理系统,该系统基于云计算平台,结合物联网技术与移动支付技术,共享车位资源,提高车位利用率和用户的方便程度。

该系统可以兼容手机模式和射频识别模式,通过手机端APP软件可以实现及时了解车位信息、车位位置,提前做好预定并实现交费等等 *** 作,很大程度上解决了“停车难、难停车”的问题。

二、智能家居

智能家居就是物联网在家庭中的基础应用,随着宽带业务的普及,智能家居产品涉及到方方面面。 家中无人,可利用手机等产品客户端远程 *** 作智能空调,调节室温,甚者还可以学习用户的使用习惯,从而实现全自动的温控 *** 作,使用户在炎炎夏季回家就能享受到冰爽带来的惬意;

通过客户端实现智能灯泡的开关、调控灯泡的亮度和颜色等等; 插座内置Wifi,可实现遥控插座定时通断电流,甚者可以监测设备用电情况,生成用电图表让你对用电情况一目了然,安排资源使用及开支预算;

智能体重秤,监测运动效果。内置可以监测血压、脂肪量的先进传感器,内定程序根据身体状态提出健康建议; 智能牙刷与客户端相连,供刷牙时间、刷牙位置提醒,可根据刷牙的数据生产图表,口腔的健康状况;

智能摄像头、窗户传感器、智能门铃、烟雾探测器、智能报警器等都是家庭不可少的安全监控设备,你及时出门在外,以在任意时间、地方查看家中任何一角的实时状况,任何安全隐患。看似繁琐的种种家居生活因为物联网变得更加轻松、美好。

三、公共安全

近年来全球气候异常情况频发,灾害的突发性和危害性进一步加大,互联网可以实时监测环境的不安全性情况,提前预防、实时预警、及时采取应对措施,降低灾害对人类生命财产的威胁。

美国布法罗大学早在 2013 年就提出研究深海互联网项目,通过特殊处理的感应装置置于深海处,分析水下相关情况,海洋污染的防治、海底资源的探测、甚至对海啸也可以提供更加可靠的预警。该项目在当地湖水中进行试验,获得成功,为进一步扩大使用范围提供了基础。

利用物联网技术可以智能感知大气、土壤、森林、水资源等方面各指标数据,对于改善人类生活环境发挥巨大作用。

趋势和特征

物联网近年来的主要显着趋势是由互联网连接和控制的设备的爆炸性增长。物联网技术的广泛应用意味着从一个设备到另一个设备的具体细节可能大不相同,但大多数人都具有基本特征。

物联网为将物理世界更直接地集成到基于计算机的系统中创造了机会,从而提高了效率、经济效益和减少了人力。

物联网设备的数量在 2017 年同比增长 31% 至 84 亿,预计到 2020 年将有 300 亿台。物联网的全球市场价值预计为到 2020 年达到 71 万亿美元。

环境智能和自主控制并不是物联网最初概念的一部分。环境智能和自主控制也不一定需要互联网结构。然而,(英特尔等公司)的研究发生了转变,将物联网和自主控制的概念结合起来,初步成果朝着这个方向发展,将物体视为自主物联网的驱动力。

在这种情况下,一种有前途的方法是深度强化学习,其中大多数物联网系统提供动态和交互式环境。训练代理(即 IoT 设备)在这样的环境中表现得更聪明,无法通过传统的机器学习算法(例如监督学习)来解决。

通过强化学习方法,学习代理可以感知环境状态(例如,感知家庭温度),执行 *** 作(例如,打开或关闭暖通空调)并通过最大化其长期获得的累积奖励来学习。

可以在三个级别提供物联网智能:物联网设备、边缘/雾节点和云计算。每个级别对智能控制和决策的需求取决于物联网应用的时间敏感性。例如,自动驾驶汽车的摄像头需要进行实时障碍物检测以避免发生事故。

通过将数据从车辆传输到云实例并将预测返回给车辆,这种快速决策是不可能的。相反,所有 *** 作都应在车辆本地执行。集成高级机器学习算法,包括深度学习物联网设备是一个活跃的研究领域,使智能对象更接近现实。

此外,通过分析物联网数据、提取隐藏信息和预测控制决策,可以从物联网部署中获得最大价值。物联网领域使用了各种各样的机器学习技术,从回归、支持向量机和随机森林等传统方法到卷积神经网络、LSTM和变分自动编码器等高级方法。

未来,物联网可能是一个非确定性和开放的网络,其中自动组织或智能的实体(Web 服务、SOA组件)和虚拟对象(化身)将可互 *** 作并能够独立行动(追求自己的目标)目标或共享目标)取决于上下文、情况或环境。

通过上下文信息的收集和推理以及对象检测环境变化(影响传感器的故障)并引入合适的缓解措施的能力的自主行为构成了一个主要的研究趋势,显然需要为物联网技术提供可信度。

市场上的现代物联网产品和解决方案使用各种不同的技术来支持这种上下文感知自动化,但需要更复杂的智能形式,以允许在真实环境中部署传感器单元和智能网络物理系统。

以上内容参考 百度百科-物联网


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