IOT是什么?有哪些用途和技术?
介绍
物联网(Internet of Things,简称IOT)是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术,实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程,采集其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种需要的信息,通过各类可能的网络接入,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。物联网是一个基于互联网、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。
市场
2021年7月13日,中国互联网协会发布了《中国互联网发展报告(2021)》,物联网市场规模达1.7万亿元,人工智能市场规模达3031亿元。
定义
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网络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 。
物联网是新一代信息技术的重要组成部分,IT行业又叫:泛互联,意指物物相连,万物万联。由此,“物联网就是物物相连的互联网”。这有两层意思:第一,物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;第二,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通信。因此,物联网的定义是通过射频识别、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相连接,进行信息交换和通信,以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络 。
应用
1 智能家居
智能家居在过去的两年取得了十足的进步。专家们相信,亚马逊的智能设备Echos在2016年假期的销售额已经比前一年高出了9倍多。可以预计,智能家居技术将在2018年有以后变得更加重要。根据Smart Home Technology Survey(智能家居技术调查),70%已经购买了智能家居设备的消费者再次购买的可能性极大。
2 可穿戴技术
2015年,可穿戴设备的销售量就达到了7810万件;到2020年,市场预期将会增长到4.11亿件。包含智能手表、健身跟踪器、VR设备等所有可穿戴技术产生了大量的数据,企业也才刚刚开始了解到其中蕴含的可能性和潜在的应用价值。
3 智能汽车
据估计,到2021年,82%的汽车会被连接到互联网上。物联网的出现改变了汽车行业,并产生了应用集成、导航、诊断工具、车内娱乐甚至自动驾驶汽车。与此同时,汽车行业正在经历的巨额投资将会决定物联网下一步的创新内容。
4 智能制造
在制造业,围绕工业4.0、工业互联网和智能制造在全球掀起了制造业转型升级,特别工业机器人的部署,则成为众多大型制造业方向,利用机器取代危险、简单和重复的工作,且已经广泛引用在全球各大生产基地。
5 智慧城市
物联网技术开创了一个智慧城市的新时代,从从智能摄像头到部署各种传感器,以此对城市各种数据进行收集,并经云端AI技术处理后,有助于提高对交通和街道等城市公共管理能力。全球越来越多的城市都在积极拥抱物联网,以此提升城市精细化管理能力。主要特点包括:“智慧市民,智慧交通,智慧经济,智慧环境,智慧生活,智慧政府”,以数字城市为基础,以“GIS+传感器+ICT+wifi”为骨干,5G、AI、AV与政府、企业和群众的关联无时无处不在。
6 智能航运
智能航运是传统航运要素与现代信息、通信、传感和人工智能等高新技术深度融合形成的现代航运新业态,包括智能船舶、智能港口、智能航保、智能航运服务和智能航运监管五方面基本要素。
7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 。
8 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操作,很大程度上解决了“停车难、难停车”的问题 。
等等。
关键技术
涉及领域
IoT 的核心是数十亿个互连的“事物”或设备,它们与用来感知和控制物理设备的传感器和执行器相连。为这些设备开发硬件需要电气工程方面的技能,而物理设计则需要工业设计和 CAD 技能。
• 环境条件
• 与设备相连的传感器和执行器的类型和数量
• 要收集和传输的数据量
• 设备的大小、功率和范围
• 单位成本
• 其他
IoT 设备可利用商用的微控制器平台(比如 Arduino)或单板计算机(比如 Raspberry Pi)来设计原型,然后在后续阶段开发定制的印刷电路板 (PCBs)。使用这些平台设计原型需要掌握电路设计和微控制器编程技能,还需要熟悉硬件通信协议,比如常用来在微控制器与相连的传感器和执行器之间进行通信的串行、I2C 或 SPI 协议。嵌入式程序通常是使用 C++ 或 C 开发的,而在 IoT 设备原型设计方面,Python 和 Java 变得更受欢迎。
2. 网络
连接是 IoT 的另一个重要方面。它使设备之间能够相互通信,还使得设备能够与在云中运行的应用程序和服务进行通信。由于互连设备的巨大数量和网络设计决策可能造成的大规模影响,网络设计和管理是 IoT 中必不可少的技能。例如,网格网络是一种非常容易扩展且可靠的网络拓扑设计,IoT 中通常会采用它;但是,网格网络的分布式性质使系统变得更复杂,也增加了网络中每个设备的延迟和功耗需求。
除了网络设计之外,开发人员还应掌握网络标准、协议和技术方面的实用知识。这些知识包括客户端应用程序中使用的 wifi、低功耗蓝牙、Zigbee、蜂窝和 RFID 技术,以及 LoRa 等低功耗广域网 (LPWAN) 技术。LPWAN 还包括 SigFox 和 NB-IoT(窄带 IoT),它们提供了更低成本、更低功耗、更长距离的无线连接,更适合大规模的工业级 IoT 应用。
3. 应用程序设计和开发
Web 和移动应用程序支持用户界面来与 IoT 设备进行交互,并使用来自这些设备的数据。但是,IoT 设备可能也拥有自己的用户界面 (UI)。基于语音和手势的界面在 IoT 应用中很受欢迎,尤其是对于家庭自动化,与此同时,增强现实接口为覆盖整个物理世界的 IoT 数据提供了令人兴奋的可能性。因此,UI 和 UX 设计技能是 IoT 领域目前最热门的技能。
Web 和移动应用程序是使用高级语言开发的,其中 Java、Swift 和 Node.js 是开发 IoT 应用程序的最主要语言。GPS 编程技能尤为重要,因为包括可穿戴设备和智慧汽车在内的许多 IoT 应用都需要感知位置。开发人员应时刻关注可用来快速构建原型的新兴框架和开发工具包,以及一些 IoT 平台,这些平台提供了基础架构和工具来帮助自动化 IoT 应用程序的构建、部署、管理和操作。
4. 安全性
Security for IoT安全性是 IoT 中最重要的问题之一。必须在系统设计的每一步内置安全保护,而不是在事后进行添加。与安全性密切相关的关键问题包括数据伦理、隐私和责任。
IoT 安全性的最大挑战是需要保护:
• 对设备及其数据的物理和网络访问
• 与设备进行通信的应用程序和服务
• 网络本身
每天连接的新设备达数百万个,这使潜在的攻击点数量与日俱增。遭到侵害的 IoT 设备被用于发动分布式拒绝服务 (DDoS) 攻击。但是,一旦设备不受控制,如果没有建立安全和设备管理实践或安全基础架构,则很难部署固件更新来修复安全问题。
在如此紧迫的形势下,安全工程技能开始在 IoT 中备受关注。这些技能包括威胁评估( threat assessment)、伦理黑客攻击(ethical hacking)、加密以保证数据完整性、保护网络架构和应用程序,以及事件监控、活动记录和威胁情报(threat intelligence)。
5. 商业智能和数据分析
随着 IoT 设备传输数据的数量增加,大数据变成了真正巨大的数据。开发人员需要一流的数据管理技能,才能安全可靠地获取、存储和查询源自这些设备的海量异构数据(heterogeneous data)。
许多 IoT 设备会生成延迟或时间敏感的数据,所以必须筛除或丢弃无关数据。IoT 开发人员应掌握的关键的数据分析技术和平台包括 Hadoop、Spark,以及 MongoDB 等 NoSQL 数据库。
6. 机器学习和人工智能(AI)
为了提供价值并理解 IoT 设备生成的海量数据,IoT 开发人员最后还必须掌握机器学习和 AI 技能。智能大数据分析涉及到应用从数据挖掘、建模、统计、机器学习和 AI 中获得的认知计算技术。可将这些技术实时应用于传感器数据流上,以便执行预测分析或自主决策来响应传入的数据,也可以将它们应用于历史数据,以便识别数据中的模式或异常。
在这波智慧物联的浪潮中,也许我们还有机会。加油吧打工人。
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