物联网的核心技能是什么？

特定环境下智能标识与感知技能

全球物联网应用种类呈现出多样性，这种多样性给智能标识与感知技能提出了新的挑战，包括：

1）电子标签和传感器的销毁问题。电子标签均选取电子器件，已作废的电子器件处理不好，会带来电子污染。因此，在设计和制造电子标签和传感器时，需考虑销毁问题，尤其在大规模应用时，这一问题更加重要且不易解决。电子标签的销毁还会带来标签便号的回收问题，否则，若每个物品都保留原有标识编号，则电子标签编号资源将很快被耗尽。

2）电子标签和传感器需要解决数据存储、电源供电、能源存储与节约及平安防伪等问题。此外，由于很多应用局面，读写器信号作用范围内可有多个标签存在，需采取防碰撞技能，以削减数据冲突，达到快速正确识别多个标签的目的。

3）智能标识与感知网络化问题。智能标识与感知网络节点作为一个微型化的嵌入式系统，在感知物理世界的同时，应具有部分信号处理功能及足够的抗干扰能力；智能标识与感知网络中存在大量节点，网络拓扑结构在节点发生故障时，应具有自组织能力、自动配置能力及可扩展能力。

4）智能标识与感知网络中节点的定wei问题。节点的正确定wei是物联网应用的重要条件，如指标监测与跟踪、智能交通、特殊区域无线传感器等特定应用要求网络节点预先知道自身的位置。定位包括二维定位、三维定位。受物联网节点大规模、低成本和低计算能力的制约，需寻求合适的定位算法，在提高节点定位精度的同时，降低节点能量消耗，延长网络的生存周期。

数据的不确定性处理及表示

在数据清理方面，提出了选取流水线数据清理的框架结构，以支持普适环境中的应用，cheng为可扩展的传感器数据流处理（ESP），它根据yue读器所获得数据在时间和空间上具有的相关性对数据进行处理。数据清理过程是由点处理、平滑处理、合并处理、判决处理和虚化处理5个阶段组成的数据清理流水线。在此基础上，引入了数据质量的观念，针对物理实体数据的不可靠和不确定性，在向应用提供数据时，对其数据质量即清洁度进行评估，应用程xu在选取这些数据时可参考数据质量，以给出更为可信的结论。只管如此，在物联网中，要彻底完全地消chu脏数据是不可能的，研讨人员还在进一步研讨降低数据不可靠性的技能和方法。

在数据表示方面，物联网中数据具有不同异构性，包括结构异构、语法异构、系统异构和语义异构。目前已有xu多技能被开发用来解决不同类型的异构问题，如XML作为公共的语言标准被广泛使用后，由于其所具有的通用语法格式，使得数据源之间可以选取统一的数据模型信息，有效地解决了数据集成中数据共享的问题，但语义异构的问题仍未有效解决。

海量数据下的信息传播

物联网的应用将会产生海量的数据，对这些数据的有效管理、处理、存储及传播的方法，是物联网发展所需解决的问题之一。

信息的传播是物联网信息共享的重要内容，针对RFID应用，EPCGlobal认为RFID数据应选取事件的方式表示，不但能够有效消除数据冗余，减轻网络fu载，而且能够通过消息布告系统的方式来方便地传播与共享。

部分节点接受来自各种网络前端的原始数据，经数据过滤、抽取、压缩等预处理，存储到本地数据仓库；在本地数据仓库，数据经过滤、合并后变成复杂事件；复杂事件经全局抑制节点的聚合操作，存储到全局仓库，以用于不同的应用。其中部分节点之间通过基于多代办的合作管理机制，可共享对象数据与知识。

基于网格的分布式数据模型可解决部分节点的数据存储问题，通过利用网络前端智能体自身的智能计算、语境感知及远程操作能力，在一定程度上满足了物联网的高本能、高存储及高计算能力，物联网能够看作一个大规模信息系统，由于其前端在对物理世界感应方面具有高度并发的特性，并将产生大量引发后端深度互联和跨域协作需求的事件。网络中的事件并非仅发送给某一个应用。传统的一对一、一对多的通讯方式无法满足应用需求，需有新型通讯机制，以满足事件通讯，同时需考虑面向异构基础信息的网络构架问题。

平安和隐私问题

1）电子标签或传感器本身的访问缺陷。由于电子标签或传感器本身的成本所限，自身很难具备足够的平安能力，极容易被抨击者操控。在没有足够可信任的平安ce略保护下，标签或传感器中数据的平安性、有效性、完整性、可用性、真实性都得不到保障。另外，物联网前端系统中，大量使用射频无线通讯技能，无线传输的信号本身是开放的，这就给非法用户的侦听提供了方便。

2）未来信息传播网络中的平安问题。物联网前端产生的大量数据信息，需在后端网络构架中传播、处理和抑制，以满足不同应用的需要，这些信息的平安需要选取各种认证与加密方法来保证。
人工智能、大数据、云计算和物联网的未来发展值得重视，均为前沿产业，有兴趣的朋友，可以查阅多智时代，在此为你推荐几篇优质好文：
1.物联网智能化产业的现状、趋势与发展
http://www.duozhishidai.com/article-13649-1.html
2.物联网技术，主要应用于哪十大行业
http://www.duozhishidai.com/article-13983-1.html
3.生活中我们常见的物联网应用有哪些
http://www.duozhishidai.com/article-12998-1.html

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