物联网（Internet of Things，简称IOT）是一种利用各种传感器将物体与互联网相联系，并按照一定的规则进行数据交互和通信，从而实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的网络。
体系结构
感知延伸层：主要实现物体的信息采集、捕获和识别。关键技术包括传感器、RFID、GPS、自组织网络、传感器网络、短距离无线通信等。这一层需要解决低功耗、低成本和小型化的问题，并向更高灵敏度、更全面的感知能力方向发展。
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网络层：如同物联网的神经系统，主要进行信息的传递，以及数据的存储、查询、分析、挖掘、理解及决策。要根据感知延伸层的业务特征，优化网络特性，更好地实现物与物、物与人以及人与人之间的通信。通信技术包括短距离无线（如蓝牙、红外、UWB、Zigbee等）、中距离无线（如Wi-Fi、LoRa等）、长距离无线（如GPRS/CDMA、3G、4G、5G 等蜂窝网以及GPS卫星移动通讯网）和有线技术（如现场总线、工业以太网和时间敏感网络）。
应用层：是物联网发展的驱动力和目的，把感知和传输来的信息进行分析和处理，做出正确的控制和决策，实现智能化的管理、应用和服务。这一层解决的是信息处理和人机界面的问题，包括管理服务层和行业应用层。管理服务层通过中间件软件实现感知硬件和应用软件之间的物理隔离和无缝连接，提供海量数据的高效汇聚和存储等服务；行业应用层可为不同行业提供物联网服务，如智能交通、智能医疗、智能家居等，不同行业需要制定不同的应用层协议。
关键技术
传感器技术：传感器是物联网获取信息的主要设备，能够将探测到的物理、化学和生理等信息转换成电信号或其他所需形式的信息并发送，满足后续信息处理、存储、显示、记录和控制等要求。
通信技术：包括有线通信和无线通信，确保物联网设备之间的数据传输。常见的无线通信技术有Wi-Fi、蓝牙、Zigbee、LoRa、NB-IoT、5G等，选择何种通信技术取决于应用的需求和场景。
数据存储和处理技术：物联网中会产生大量的数据，需要云计算和边缘计算技术来处理这些数据，进行实时分析和响应。云计算提供强大的计算和存储能力，边缘计算则将计算能力推向离数据生成源更近的地方，降低延迟和提高实时性。
标识和识别技术：物联网设备通常需要唯一的标识符以便识别和跟踪物体，如RFID标签或二维码。此外，图像识别、语音识别和生物识别技术也用于识别和验证设备或用户。
安全和隐私技术：物联网中的设备需要安全通信和数据保护，涉及加密、认证、访问控制和防火墙等安全措施，以确保数据的完整性和隐私。
电源管理技术：由于物联网设备通常需要长时间运行，因此低功耗设计非常重要，需要采用低功耗微控制器、能源高效传感器和能源回收技术等管理能源。
应用领域
智能家居：通过连接各种家用设备和传感器，实现家庭自动化、能源管理、安全监控等功能，如智能家电、智能照明系统、智能安全系统等。
智慧城市：利用传感器、监控设备和数据分析技术，实现城市基础设施的智能化管理，包括智能交通、智能能源、环境监测、智慧医疗等。
工业物联网：将传感器、设备和生产线连接起来，实现生产过程的监控、优化和自动化，提高生产效率和质量。
智慧农业：监测土壤湿度、气象条件和作物生长情况等，实现精准农业管理、智能灌溉和农作物保护。
智能交通：通过传感器、摄像头和智能交通管理系统，实现交通流量监控、智能交通信号控制和车辆定位导航等。
物流和供应链管理：实现货物的实时追踪、库存管理和物流运输的智能化优化。
物联网的发展是一个跨学科、跨领域的过程，它涉及到计算机科学、通信技术、微电子、材料科学等多个领域。随着技术的不断发展和创新，物联网将继续改变我们的生活和工作方式，开启一个万物互联的新时代。
山东电院智赢未来
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物联网与智能控制学院新媒体运营中心出品
图文 焦炜恒 汪红洋 崔心泽 樊文宇 张其蕊
编辑 焦炜恒
校对 宋顺
一审 宋艳文
二审 刘倩倩
终审 王新新
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