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关于物联网的这些,你知道么?
发布日期:2019-10-31 阅读次数: 字体大小:

关于物联网起源的说法有很多种,1982年,第一台连网设备出现,卡内基梅隆大学的程序员将一台可口可乐自动售卖机连接到互联网上,使他们可以在去购买之前检查机器是否有冷饮。这通常被认为是物联网的起源。还有人认为物联网起源于:1995年比尔盖茨在著作《未来之路》中提到物联网。其实,“物联网”一词诞生于1999年,美国麻省理工学院凯文·阿什顿在“自动识别中心”通过射频识别(RFID)技术实现了物物通信,于是就有了万物皆可通过网络互联的理念。

现在,物联网通常被定义为:“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。

其实,物联网就是运用传感和通信技术,感知信息,实时交互的网络形态。本质上,物联网不是一门技术,她是一个平台、一个形态,当然也可以说是一个时代、一个理念!

物联网与互联网的区别与联系

物联网与互联网最容易混为一谈。互联网诞生于计算机的连接,从军事到科研到学校到播到社交,随着通信技术从1G到4G再到如今的5G,再形成人与人的移动互联网。所以它是一个人类社交的平台,一个以内容为主的平台,是扁平的、横向的、单一维度的网络。

物联网诞生于物的连接,不仅可以通过可穿戴产品,加强了人与人的联系,而且可以形成人与物、物与物、机器与机器的联系,是纵横交错的、立体的、多维度的网络。物化的赋予物质以信息生命,出现智能化、智慧化,产生了实体形态的数字经济,并全面改造了传统经济。物联网也具备大量原来互联网、移动互联网的特点,因此,

  • 物联网是基于互联网发展和拓展而来的互联网络。

  • 物联网的参与方式扩展到包括所有可感知识别的设备和物品。

  • 物联网的许多渠道和操作仍然需要互联网支持,尤其是移动互联网的支持。

  • 在不同应用场景中,物联网由于工作领域和特性存在着差异,因此许多主流协议和网络方法共存。

 

客观地讲,互联网与物联网不是矛盾关系,而是递进关系。物联网是互联网的升级版,标志着信息化跃升到一个新的阶段。

物联网的整体架构与分层

 

物联网通常分为四层:感知层、网络层、平台层和应用层;当然也有另外一种常见的架构,就是把平台层并入应用层,因此分为感知、网络和应用层。

感知层:感知传感器与设备,不等同于设备,更是值将状态数据化并发出的操作软件。

网络层:利用多种通讯技术,遵循标准的协议,使联网物品与服务器联接。

应用层:大量的专用业务平台,如智慧农业、工业物联网、智慧家居等。

感知层通过传感器等设备获取所需的数据信息,网络层负责接收、存储,通过无线通讯技术上传这些数据到应用层读取出这些数据,使用者根据这些数据了解相关状况,再借助应用层的数据分析,做出最佳决策。

物联网主要的连接技术

 

网络层分为两种,一种是网关与传感器之间的联接,称之为局域网联接,有对应的协议;一种是直接接入,并与数据中心或云平台的中控平台连接,这是广域网联接。目前广域网也有多种接入技术,但不管哪种接入技术,都需要通过标准的传输协议,才能建立起对话。主流的MQTT是由IBM公司开发的,基于TCP/IP协议之上。
不管是局域网还是广域网,其连接协议都分别有高(>10M)中(>1M)低(<1M)不同的速率,通常高速率也意味着高功耗。这两个特性,决定了不同的连接协议有着不同的用途。通常高速协议用于有外来供电、需要大量图像视频或其它大数据量交互的场景;而低速协议,则通常用于电池供电、信息密度低的传感器数据读取、自动化设备控制等场景。

低速率广域协议将连接更多设备:大量低频、流量吞吐要求小的场景,未来将大规模对低速率广域互联网存在需求,除了Zigbee(紫蜂)等之外,我国主推的NB-IoT(窄带物联网)也是前景可期。

物联网应用的特点

网络可获得性更高,互联互通更为广泛。在当前的信息化阶段,虽然网络基础设施已日益完善,但“任何人、任何时候、任何地点”都能接入网络,还需要一定的时间,并且,即使是已接入网络的信息系统很多也并未达到互通,信息孤岛现象较为严重。

未来的物联网,不仅基础设施完善,网络的随时、随地可获得性大为增强,接入网络的关于人的信息系统互联互通性也更高,并且人与物、物与物的信息系统也达到了广泛的互联互通,信息共享和相互操作性也达到了很高的水平。

 

信息处理能力更强大,人类与周围世界的相处更为智化。当前的信息化,由于数据、计算能力、存储、模型等的限制,大部分信息处理工具和系统还停留在提高效率的数字化阶段,有些只能起到改善人类生产、生活流程的作用,但是能够为人类决策提供有效支持的系统还很少。

未来的物联网,不仅仅能提高人类的工作效率,改善工作流程,并且能够通过运用云计算等思想,借助科学模型 ,广泛采用数据挖掘等知识发现技术整合和深入分析收集到的海量数据,以获取更加系统且全面的观点和方法看待和解决问题 。

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