第一篇:物联网信息融合技术及存在的问题
物联网信息融合技术及存在的问题研究
王 洪 波1,2
(1.合肥工业大学 管理学院 合肥 23009;)
(2.过程优化与智能决策教育部重点实验室 合肥 230009)
摘要:物联网是通过各种传感设备将物品与互联网连接起来的一种新型网络。在物联网信息感知过程中,信息融合已成为一个关键性技术。本文阐述了物联网信息融合技术,包括数据级融合、特征级融合和决策级融合。在此基础上,指出了物联网信息融合过程中存在问题和挑战,分析了有待进一步研究的方向。关键词:物联网;信息融合;信息感知
中图法分类号: TP301.6
文献标识码: A Research of Information Fusion Technologies and Existing Problems
in the Internet of Things
WANG Hong-bo1,2
(1.School of Management, Hefei University of Technology, Hefei, 230009, China)(2.Key Laboratory of Process Optimization and Intelligent Decision-making, Ministry of Education, Hefei,230009, China)Abstract:The internet of things is a new network in which things are connected to the internet by various sensing equipments.In the process of information sensing in the internet of things, the information fusion technologies have become critical.In this paper, the information fusion technologies in the internet of things have been presented, including data-level fusion, feature-level fusion and decision-level fusion.On this basis, the problems and challenges existing in the information fusion process in the internet of things have been showed, and the further research directions have also been put forwarded.Keywords: Internet of Things;Information fusion;Information sensing
一、引言
物联网(Internet of Things,简称IoT)概念于1999年由麻省理工学院(MIT)Auto-ID中心最早提出(Sundmaeker et al.,2010)。2005年11月,国际电信联盟(International Telecommunication Union,简称ITU)在信息社会世界峰会(WSIS)上发布了《ITU互联网报告 2005:物联网》并在报告中正式确定了“物联网”概念(ITU,2005),报告指出物联网发展所依赖的技术包括:无线射频技术(RFID)、无线传感器技术(WSN)、智能嵌入技术、小型化技术和纳米技术等。
物联网是通过各种传感设备将不同种类的物品与互联网连接起来的一种具有智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的网络,以实现人与物、物与物之间的信息交换。在物联网中,信息感知是一个基本功能,它是通过传感器对物联网中物品进行信息收集,根据应用目标的需要对所收集到的信息加以筛选,将有效数据或有价值数据提供给用户进行分析和处理。由于物联网所能提供的传输、处理和分析等资源有限,因此在满足客户需要的条件下,采用信息融合技术对数据进行有必要的处理,以实现对信息的高效感知。1 王洪波,男,1983年生,博士生,主要研究领域为人工智能、数据挖掘、云计算、决策理论与方法.E-mail:bz308cctv@163.com
随着物联网技术研究不断深入,物联网信息融合技术取得了一定数量的成果,因此需要对该类技术进行一定程度的梳理。本文对物联网信息融合技术的现有研究成果进行归纳,阐述了物联网信息融合的主要技术。首先从信息提取水平角度将融合技术划分三个层次,对现有技术和方法进行归纳和分析;然后,探讨了物联网信息融合研究的热点领域,指出了物联网信息融合所存在的问题和挑战,并展望了未来研究的方向;最后,对全文进行概括和总结。
二、物联网信息融合技术
信息融合是指在一定准则下利用计算机技术对多源信息分析和综合以实现不同应用的分类任务而进行的处理过程。根据信息提取水平,Nakamura et al.(2007)将物联网中信息融合技术划分为4个层次,主要包括:低等水平融合、中等水平融合、高等水平融合和多级融合。Nakamura分类方法中多级融合技术是前三种融合技术的综合,故本文认为将数据融合技术划分为3个层次较为合理。对于物联网,数据级融合主要是消除输入数据中的噪声,而特征级融合和决策级融合则侧重于获取与实际应用相关的有价值信息。
(一)数据级融合技术
数据级融合主要是指在原始数据采集后的融合。该融合的特点是必须在同质信息前提下的融合,不同质信息则不能在此阶段融合。在数据级融合阶段常用的方法多为加权平均法、特征匹配法法和金字塔算法等传统方法。
加权平均法是最简单的融合算法,直接对传感器所获得信息进行线性的加权平均。Mechitov et al.(2003)提出通过对传感器的位置进行加权平均,估计出目标运动轨迹上的各点坐标位置。崔逊学等(2011)则根据计算几何理论,提出基于三圆交集计算二值传感器网络目标的位置。加权平均法具有实现简单、快速的优点,能够有效地抑制噪声,但是其融合结果的对比度相对较低,且无法通过增大权重的方式反映某些信息所具有的突出作用。
特征匹配法就是利用通过特征的匹配关系建立图像间的配准映射变换,最常用的方法是ICP算法。Besl&Mckey(1992)提出一种基于轮廓特征的点配准方法ICP。刘繁明、屈昊(2004)提出了对准集合的一种方法,采用对准误差通过非线性最优化算法直接最小化。杨明等(2004)提出一种基于切线的角度直方图的ICP方法,该方法首先使用M估计器鲁棒地计算扫描中每点的切线方向,然后使用基于Hough变换的切线角度直方图计算旋转分量,最后使用迭代切线加权最近点ITCP计算相对位姿估计。
金字塔算法是采用通过不断地滤波原始图像的方式,形成一个多级塔状结构用以分析和融合图像数据。Burt &Adelson(1983)首先提出拉普拉斯金字塔算法,它是在高斯滤波图像的基础上,与预测图像之间形成一系列误差图像。Toet(1989a,1989b,1989c,1992)则提出了比对度金字塔算法和形态学金字塔算法。Burt(1992)通过利用梯度算子对每层图像进行计算,以实现对图像的分解。Barron &Thomas(2001)通过纹理滤波器对每层图像中不同方向的纹理信息进行提取,获得图像更多细节信息。Chipman et al.(1995)和Li et al.(1995)则分别提出了不同的离散小波变换的融合算法。
(二)特征级融合技术
特征级融合主要是在对原始数据进行了特征值提取的工作后,运用基于特征值比较的融合方法,其特点为可在不同质信息范围内进行融合,但无法对融合结果进行判别并作出合理决策。在特征级融合技术阶段常使用k近邻、卡尔曼滤波、聚类算法等方法。
K近邻算法(Vapnik,1999)是一种简单的分类算法,该算法使用某一种距离度量计算待分类样本与所有训练样本之间的距离,寻找与待分类样本最近的k个近邻,根据k个近邻所属的类别来确定待分类样本的类别。Ye et al.(2001)将聚类算法与K近邻算法相结合,提出了CCA-S(Clustering and Classification Algorithm-Supervised)算法。Rosa et al.(2003)为了快速且有效寻找最优k值,提出将遗传算法与K近邻算法相结合。陈黎飞、郭躬德(2011)
提出了一种多代表点的学习算法(Multi-Representativesfor Efficient Classification,简称MEC)用于最近邻分类。金弟等(2010)提出一个基于结构化相似度的网络聚类算法将向量数据集转化成k邻近网络, 然后用SSNCA(Structural Similarity based Network Clustering Algorithm)对k邻近网络进行聚类。
卡尔曼滤波是一种最优随机滤波技术,能够较好地消除噪声对信号的干扰,但是经典的卡尔曼滤波和扩展的卡尔曼滤波一般仅限于线性高斯系统。Julier et al.(1997)针对上述问题,提出无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,简称UKF)处理非线性非高斯系统的跟踪问题。刘献如、蔡自兴、唐 琎(2010)提出将绝对差值和(SAD)方法、无迹卡尔曼滤波(UKF)和Mean shift算法相结合的混合自主跟踪动态目标的方法。
聚类算法是数据挖掘领域中常见的一种分类技术,常见的聚类算法有基于划分的聚类k-means。k-means(Hartigan&Wong,1979)的评判标准是以样本与相关聚类中心之间的欧式距离之和为参照标准,将该评判准则最小化以实现数据集的划分。公茂果、王爽、马萌(2011)则提出二阶段聚类算法(two-phase clustering,简称TPC),该算法不仅能够有效处理复杂分布的数据聚类问题,而且其计算复杂度低于MEC。陈小全、张继红(2012)提出了一种基于改进的粒子群算法的聚类算法,该算法将k-means和粒子群算法相结合,提高了k-means的局部搜索能力。
(三)决策级融合技术
决策级融合是通过对不同质数据进行预处理、特征值提取和识别、分配可信度作出最优决策,其特点为能对传感器采集的数据做出融合,并可利用融合结果进行分析和判别,形成决策建议。相比较前两个融合,决策级融合是最高层次的信息融合,融合系统不仅容错性能好,而且适用领域广。常见决策级识别方法有专家系统、Bayes推理法和证据理论法等。
专家系统(Expert system,简称ES)主要是由知识库、推理机、综合数据库、解释器和接口等组成。专家系统有很多种,具有代表性的有基于规则的专家系统、基于框架的专家系、基于模型的专家系统、基于案例的专家系统等,目前大多数智能决策系统都是基于专家系统的。Shortliffe et al.(1976)构建MYCIN系统用于诊断和治疗血液感染和脑炎感染。Duda et al.(1977)提出经典PROSPCTOR系统用于地质勘探。王青等(2006)提出一种基于神经网络与专家系统的自学习智能决策支持系统。
Bayes推理法是基于概率分析、图论的一种不确定性知识表达和推理的方法。Pearl(1998)和Lauritzen(1998)提出贝叶斯网的精确推理方法,即Polytree和Jmtetion Tree,而Pearl(1987)和Jensen et al.(1995)则提出近似推理方法,即Importnat Sampling和Gibbs Sampling。Dean&Kanazawa(1989)提出针对动态时变系统的动态贝叶斯网(Dynmaic Bayesian Networks,简称DBN)。Wellman(1990)提出定性贝叶斯网(Qualitative Bayesian Networks,简称QBN)。国内学者对Bayes推理法也有一定的研究,杨小军等(2007)在Bayes框架下基于粒子滤波器预测和估计目标状态分布,提出一种有效的粒子方法逼近目标状态期望的方差, 实现了传感器的最优选择。
证据理论法(Dempster-Shafer理论,简称DS理论)最先由Dempster(1967)提出的,他的学生Shafer(1967)又进一步发展了该理论使之成为一种不确定推理方法。Yager(1987)提出既然无法合理分配冲突证据,那就将冲突系数k赋给未知域。Smets(1990)提出将冲突证据分配给空集,这样将不会引起错误判断。Lefevre(2002)提出统一信任函数组合规则,该规则核心是根据权重公式将其分配给相关子集。MurPhy(2000)的方法是将证据的基本信任分配取平均值,通过多次迭代取得融合信息。邓勇(2004)提出一种加权平均组合方法,该方法考虑了各证据之间的相关性。林作铨等(2004)提出在Dempster 合成之前,基于未知扰动对mass函数进行预处理,并通过预处理来解决标准化问题。Nakamura et al.(2005)采用DS证据理论实现了对网络路由状态的分析和判断,给出了路由是否需要重建的结论。
三、存在的问题
信息融合能够减少所需要传输的数据量,降低传输过程中数据之间的冲突、减轻物联网中拥塞现象发生次数,合理利用网络资源。因此,信息融合技术已成为物联网的关键技术和研究热点。为了让物联网中的信息融合过程更加快速、有效,现实中还有很多物联网信息融合技术需要完善和改进。
(一)多源异构信息的融合问题
由于物联网中传感器所采集的信息内容不同、传感器采集的频率不同、传感器所输出信息的表示方式不同、传感器所能感知的物体种类不同以及传感器的数量众多等原因,导致物联网信息融合技术需要处理的信息具有多源异构的特征。此外,由于物联网中网络节点在功能和结构上存在巨大差异,使得在信息融合过程中,不同的网络节点所能处理、传输和存储的信息数量存在很大差异。因此,在物联网针对多源异构信息的融合技术所面临的问题主要为四个方面:(1)由于物联网信息需要在表示方式和语义知识两个方面必须进行统一化处理,因此信息融合过程存在建立统一的表达形式和统一的描述语言问题;(2)由于参与信息融合的网络节点所提供信息的测量维数不同,因此信息融合过程面临多维信息的降维优化问题;(3)不同网络节点对信息的采样率和时间同步率都不一样,因此信息融合过程存在不确定数据融合的问题;(4)在信息融合过程需要利用大量网络节点进行融合运算,因此信息融合过程存在保证各网络节点间的调度和分配、容错管理以及对数据的高效率存取访问等问题。
(二)大数据的融合问题
客观世界中物体的种类复杂、形态多样、数量巨大,这导致物联网对信息的采集需要各种传感设备,并且这些设备所采集到的信息具有海量规模。为了有效的从海量信息中发现有价值的知识为物联网用户提供各种领域信息服务,必须对物联网海量信息进行处理。原有的传感器网络的规模一般都比较小,节点数目一般在几十到上百之间,而且所应用的传感器种类相对比较单一,常采集若干种信息。随着物联网规模的不断扩大,网络中节点的数目也出现几何式增长,触感器种类也不断增多,由此所引起的信息数量也具有海量规模。针对大规模传感器网络中信息融合技术的研究目前处于起步阶段,大部分融合技术仅能适应小规模融信息的融合。因此,需要对涉及大数据融合的节点负载均衡、无线网络延迟、算法能量消耗、数据传输可靠性等热点问题进行必要的研究。
(三)信息融合的安全问题
随着物联网适用范围的不断扩大,物联网中融合技术所涉及到的信息范围也不断扩展,相当一部分信息属于政府、金融等高敏感领域。因此,信息的安全问题也日益成为物联网信息融合需要重视的问题之一。物联网信息融合是信息感知的重要手段。如果海量节点中某一个节点因病毒感染而导致信息被篡改,融合节点将很难分辨出正常信息和恶意信息。由于信息融合节点处于物联网信息感知和交互的中枢位置,从而对融合信息的破坏不但会使融合过程产生混乱,而且还会使物联网用户在错误结论指导下采取错误行为。因此,物联网融合过程中的信息安全必须加以考虑。这就要求融合节点需要具有分辨数据有效性的机制和措施,能够在海量融合信息中快速、准确的判断出信息真伪,使物联网用户的隐私得到保障。
四、结论
物联网信息融合技术涉及到较多领域内容,虽然物联网的概念出现时间不短,但作为物联网信息感知过程中关键性环节的信息融合技术还有很多方面有待完善。本文重点分析了数据级融合、特征级融合、决策级融合等3类信息融合技术,并讨论了多源异构信息的融合、大数据的融合和信息融合的安全等问题。通过对上述内容的总结和归纳,有助于促进物联网信息融合技术更好地发展和完善。
参考文献
陈黎飞, 郭躬德, 2011:《最近邻分类的多代表点学习算法》,《模式识别与人工智能》第6期。陈小全, 张继红, 2012:《基于改进粒子群算法的聚类算法》,《计算机研究与发展》第z1期。
崔逊学, 周强, 方震, 2011:《基于三圆交集的二值传感器网络目标跟踪快速算法》《,计算机研究与发展》第2期。
公茂果, 王爽, 马萌, 2011:《复杂分布数据的二阶段聚类算法》,《软件学报》第11期。
金弟, 刘杰, 贾正雪, 刘大有, 2010:《基于k最近邻网络的数据聚类算法》,《模式识别与人工智能》第4期。
林作铨, 牟克典, 韩庆, 2004:《基于未知扰动的冲突证据合成方法》,《软件学报》第8期。刘繁明, 屈昊, 2004:《ICP算法的鲁棒性改进》,《仪器仪表学报》第4期。
刘献如, 蔡自兴, 唐 琎, 2010:《基于SAD与UKF-Mean Shift的主动目标跟踪》,《模式识别与人工智能》第5期。
王青, 祝世虎, 董朝阳, 陈宗基, 2006:《自学习智能决策支持系统》,《系统仿真学报》第4期。杨明, 董斌, 王宏, 张钹, 2004:《基于激光雷达的移动机器人实时位姿估计方法研究》,《自动化学报》第5期。
杨小军, 邢科义, 施坤林, 潘泉, 2007:《传感器网络下机动目标动态协同跟踪算法》,《自动化学报》第10期。
Burt, P.J., 1992, A gradient pyramid basis for pattern selective image fusion, Proc of the Society for Information Display Conference, San Jose: SID Press, pp.467-470.Barron, D.R.and Thomas, O.D.J., 2001, “Image fusion though consideration of texture components”, IEEE Trans on Electronics Letters, Vol.37, No.12, pp.746-748.Chipman, L.J., Orr, T.M.and Graham, L N., 1995, Wavelets and image fusion, Proc of Int Conf on Image Processing, Los Alamitos: IEEE Computer Society, pp.248-251.Dean, T.L.and Kanazawa, K., 1989, “A model of reasoning about persistence and causation”, Computational Intelligence, No.5, No.3, pp.142-150.Dempster, A.P., 1967, “Upper and Lower Probabilities Induced by a Multivalued Mapping”, The Annals of Mathematical Statistics, Vol.38, No.4, pp.325-339.Deng, Y., Shi, W.K., Zhu, Z.F., and Liu Q., 2004, “Combining Belief Functions Based on Distance of Evidence”, Decision Support Systems, Vol.38, No.3, pp.489-493.Duda, R.O., 1977, Development of a computer-base consultant for mineral exploration Annual Report, [ S..l ]: SRI Project, pp.5821-5824.Hartigan, J.A.and Wong, M.A., 1979, “A k-means clustering algorithm”, Applied Statistics, Vol.28, No.1, pp.100-108.International Telecommunication Union(ITU), 2005, ITU Internet Reports 2005: The Internet of Things, Tunis: World Summit on the Information Society(WSIS).Jensen, C., Kong, A.and Kjaerul, U., 1995, “Blocking gibbs sampling in very large probabilistic expert systems”, International Journal of Human Computer Studies.Specia1 Issue on Real-World Applications of Uncertain Reasoning, Vol.42, No.6, pp.647-666.Julier, S.J.and Uhlmann, J.K., 1997, A new extension of the Kalman filter to nonlinear systems, Proc SPIEInt Soc Opt Eng, Orlando: SPIE, pp.182-193.Lauritzen, S.L.and Spiegelhalter, D.J., 1988, “Local computations with Probabilities on graphical Structures and their application to expert systems”, Journal of the Royal Statistical Society B, Vol.50, No.2, pp.57-224.Lefevre, E.and Colot, O., 2002, “Vannoorenberghe P.Belief Functions Combination and Conflict Management”, Information Fusion, Vol.3, No.2, pp.149-162.5
Li, H., Manjunath, B.S.and Mitra, S., 1995, “Mult isensor image fusion using the wavelet transform”, Graphical Models and Image Process, Vol.57, No.3, pp.235-245.Mechitov, K., Sundresh, S., Kwon Y.and Agha, G., 2003, Cooperative tracking with binary detection sensor networks, Conference On Embedded Networked Sensor Systems: Proceedings of the 1st international conference on Embedded networked sensor systems, New York: ACM Press, pp.332-333.Murphy, C.K., 2000, “Combining belief functions when evidence conflicts”, Decision support systems, Vol.29, No.1, pp.1-9.Nakamura, E.F., Figueiredo, C.M.and Loureiro, A.A., 2005, Information fusion for data dissemination in self-organizing wireless sensor networks, Proceedings of the 4th International Conference on Networking(ICN2005), Reunion, France, pp.585-593.Nakamura, E.F., Loureiro, A.A.F.and Frery, A.C., 2007, “Information fusion for wireless sensor networks: Methods, models, and classifications”, ACM Computer Survey, Vol.39, No.3, pp.1-55.Pearl, J., 1987, “Addendum: Evidential Reasoning using stochastic simulation of causal models”, Artificial Intelligence, Vol.33, No.2, pp.245-257.Pearl, J., 1988, Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference, Morgan Kaufman, Inc., San Mateo, CA.Rosa, J.L.A.and Ebecken, N.F.F., 2003, Data Mining for Data Classification Based on the KNN-Fuzzy Method Supported by Genetic Algorithm, Proc of the 5th International Conference on High Performance Computing for Computational Science, Porte, Portugal, pp.126-133.Shortliffe, E.H., 1976, Computer-based medical consultation: MYCIN, New York: American Elsevier.Shafer, G.A., 1967, A Mathematical Theory of Evidence Princeton, USA: Princeton University Press, 1-80.Smets P., 1990, “The Combination of Evidence in the Transferable Belief Model”, IEEE Transon Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.12, No.5, pp.447-458.Sundmaeker, H., Guillemin, P., Friess, P.and Woelfflé, S., 2010, Vision and Challenges for Realising the Internet of Things, Luxemborg: Publications Office of the European Union.Toet A., 1989, “Image fusion by a rat io of low_pass pyramid”, Pattern Recognition Letters, Vol.9, No.4, pp.245-253.Toet, A., Ruyven, L.J.and Valeton, J.M., 1989, “Merging thermal and visual images by a contrast pyramid”, Optical Engineering, Vol.28, No.7, pp.789-792.Toet, A., 1989, “A morphological pyramidal image decomposition” Pattern Recognition Letters, Vol.9, No.4, pp.255-261.Toet, A., 1992, “Mult iscale contrast enhancement with applications to image fusion”, Optical Engineering, Vol.31, No.5, pp.1026-1031.Vapnik, V.N., 1999, The Nature of Stat istical Learning Theory, NY: Springer Verlag.Ye, N.and Li, X.Y., 2001, A Machine Learning Algorithm Based on Supervised Clustering and Classification, Proc of the 6th International Computer Science Conference on Active Media Technology, Hong kong, China, pp.327-334.Wellman, M.P.,1990, “Fundamental concepts of qualitative Probabilistic networks”, Artificial Intelligence, Vol.44, No.3, pp.257-303.Yager, R.R., 1987, “On the Dempster-Shafer Framework and New Combination Rules”, Information Sciences: An International Journal, Vol.41, No.2, pp.93-137.6
第二篇:物联网技术
1.关于我国的产业结构的下列说法中,错误的是(单选题3分)o o o o
得分:3分
A.部分传统行业集中度相对偏低 B.具有较强国际竞争力的大企业偏少 C.技术密集型产业和生产性服务业比重偏高 D.加工工业和资源密集型产业比重过大
2.根据世界银行的统计数据,2009年全球制造业第一大国是()。(单选题3分)o o o o 得分:3分
A.日本 B.德国 C.美国 D.中国
3.世界上首次证明工业控制系统本身也有漏洞的事件是()。(单选题3分)得分:3分
o o o o A.2007年,俄罗斯黑客成功劫持Windows Update下载器 B.2010年,黑客袭击全球最大中文搜索引擎“百度” C.2010年,黑客攻击了伊朗核电站的离心机工业控制系统 D.1999年,黑客入侵美国国防威胁降低局的军用电脑
4.对于现有的重大工程和生产装备,节能减排最有效的办法是()。(单选题3分)o o o o 得分:0分
A.使用清洁能源 B.排污收费 C.加强法律监督 D.先进控制与优化 5.国家的地位首先是由它的经济实力决定的,而大国的经济实力主要由()决定。(单选题3分)o o o o
得分:3分
A.农牧业 B.金融业 C.建筑业 D.制造业
6.工业软件指专门为工业部门使用的软件,下列软件中属于工业软件的是()。(单选题3分)o o o o
得分:0分
A.照相机内的嵌入软件 B.计算机操作系统 C.微软的办公软件 D.通用数据库系统
7.“两化深度融合”是我国新型工业化、从“制造大国”走向“制造强国”的必由之路,“两化”是指()。(单选题3分)o o o o
得分:3分
A.城镇化和信息化 B.工业化和信息化 C.工业化和城镇化 D.农业化和工业化
8.下列选项中,不属于华盛顿邮报所列的驱动未来经济的颠覆性技术的是()。(单选题3分)o o o o
得分:3分
A.高级机器人 B.云计算 C.移动互联网 D.核动力航母 9.工业软件指专门为工业部门使用的软件,下列软件中属于工业软件的是()。(单选题3分)o o o o
得分:0分
A.微软的办公软件 B.计算机操作系统 C.照相机内的嵌入软件 D.通用数据库系统
10.按照德国“第四次工业革命”概念,工业4.0是基于()。(单选题3分)得分:3分
o o o o A.物联网和务联网的智能环境 B.第三次工业革命 C.第四道蜂窝移动通信技术 D.国家的巨额资金支持
得分:4 11.我国的自主创新能力不强,这主要表现在()。(多选题4分)分
o o A.核心技术对外依存度较高
B.产业发展需要的高端设备、关键零部件和元器件、关键材料等大多依赖进口
o o
C.外向型企业的数量越来越少,国家免除部分产品的出口退税 D.具有自主知识产权的产品少
12.美国国家基金委员会2006年提出CPS的概念,CPS是一类将数字化、网络化系统与物理过程密切整合的设备系统,下列选项中属于这一范畴的有()。(多选题4分)o o o 得分:0分
A.智能机器人技术 B.节约灌溉技术 C.智能电网 o
D.汽车电子控制系统
13.在工业信息化中应用M2M技术可以实现的基本功能有()。(多选题4分)得分:4分
o o o o A.资产跟踪、供应链管理 B.远程监视、控制、诊断 C.产品技术方案的优化 D.故障设备的自动修复
得分:0分 14.当前,我国的产业结构不合理主要表现为()。(多选题4分)o o A.技术密集型产业和生产性服务业比重偏高
B.空间布局与资源分布不协调,地区产业结构趋同,部分行业重复建设和产能过剩严重
o o C.部分传统行业集中度相对偏低,产业集聚和集群发展水平不高 D.一般加工工业和资源密集型产业比重过大
得分:0分 15.嵌入式系统的主要应用领域有()。(多选题4分)o o o o A.数据应用 B.消费电子 C.移动通信 D.工业控制
得分:0分 16.下列产品中,应用了嵌入式系统的有()。(多选题4分)o o o o A.汽车电子
B.MP3/MP4等消费电子 C.公共交通无接触智能卡 D.移动通信设备 17.根据美国国家情报委员会的“全球趋势2030 ”,未来一段时间内在信息技术方面需要重点发展的技术有()。(多选题4分)o o o o
得分:0分
A.转基因技术 B.数据技术 C.智慧城市技术 D.社交网络技术
得分:4分 18.在重大工程中实现节能减排的途径有()(多选题4分)o o o o A.采用先进控制和优化技术 B.通过生产工艺的技术改造 C.采用绿色化的工艺设计技术 D.对工程成本进行严格控制
得分:4分 19.下列事例中能说明我国是制造大国的有()。(多选题4分)o o o o A.蛟龙潜水器下水 B.北斗导航系统的成功开发 C.神舟飞船上天 D.高铁设备的制造
20.从经济、社会发展角度来看,未来社会的重要技术有()。(多选题4分)得分:0分
o o o o A.健康技术 B.自动化技术 C.信息技术 D.资源技术 21.我国主要资源产出率、能源产出率、水资源产出率、矿产资源回收率、工业固体废弃物综合利用率、工业用水重复利用率等指标与发达国家相比有较大差距。(判断题3分)o o 得分:3分
正确 错误
22.“颠覆性技术”是其出现能对原有产业产生颠覆性影响的技术。(判断题3分)得分:3分
o o 正确 错误
得分:3分 23.美国了提出“第四次工业革命”。(判断题3分)o o 正确 错误
24.工业软件及其应用技术是现代企业核心竞争力,是“两化”深度融合的标志。(判断题3分)o o
得分:3分
正确 错误
25.对中国制造企业而言,国内外市场远未饱和,这使我国依靠产品产量翻番来实现GDP翻番成为可能(判断题3分)o o
得分:3分
正确 错误
得分:3分 26.物联网和务联网将人、对象和系统联系起来。(判断题3分)o o 正确 错误
得 27.当前,围绕产品的服务所产生的利润远远低于制造产品。(判断题3分)分:0分
o 正确 o
错误
28.从技术带动分,产业革命的阶段经历了三个阶段,“第三次工业革命”是电气技术带动的。(判断题3分)o o
得分:3分
正确 错误
29.在全球制造业第一次大分工中,我国在国际分工中处于开发设计和市场销售环节。(判断题3分)o o
得分:3分
正确 错误
得 30.当前,我国产品的单位能耗居高不下,减排任务更为严重。(判断题3分)分:3分
o 正确
第三篇:物联网发展存在问题总结
物联网发展存在问题总结 2011-08-14 16:38 物联网发展存在问题总结,国家安全中国大型企业、政府机构,如果与国外机构,进行项目合作,如何确保企业商业机密、国家机密不被泄漏?这不仅是一个技术问题,而且还涉及到国家安全问题,必须引起高度重视。
个人隐私
在物联网中,射频识别技术是一个很重要的技术。在射频识别系统中,标签有可能预先被嵌入任何物品中,比如人们的日常生活物品中,但由于该物品(比如衣物)的拥有者,不一定能够觉察该物品预先已嵌入有电子标签以及自身可能不受控制地被扫描、定位和追踪,这势必会使个人的隐私问题受到侵犯。因此,如何确保标签物的拥有者个人隐私不受侵犯便成为射频识别技术以至物联网推广的关键问题。而且,这不仅仅是一个技术问题,还涉及到政治和法律问题。这个问题必须引起高度重视并从技术上和法律上予以解决。造成侵犯个人隐私问题的关键在于射频识别标签的基本功能:任意一个标签的标识(ID)或识别码都能在远程被任意的扫描,且标签自动地,不加区别地回应阅读器的指令并将其所存储的信息传输给阅读器。这一特性可用来追踪和定位某个特定用户或物品,从而获得相关的隐私信息。这就带来了如何确保嵌入有标签的物品的持有者个人隐私不受侵犯的问题。
商业模式
没有创新的物联网商业模式很难调动各方的积极性。目前物联网的主要模式还是客户通过自建平台、识读器、识读终端,然后租用运营商的网络进行通信传输,客户建设物联网应用的主要目的还是从自身管理的角度进行信息的收集,在这其中典型的应用就是电力远程监控,特别是电力变压器远程监控和远程抄表的应用。这个是随着电力行业的重视和管理的要求带来,也带动了电力行业的物联网业务应用,但是整个投资及运维的成本压力就都在电力公司身上。因此电力公司就是属于这么一种目前典型的商务模式
1、客户全部自建模式:客户建设包括业务平台、终端识读器、识读终端标识,同时租赁运营商的通信网络方式。在这种模式下,客户承担了物联网平台的全部费用,客户的投资压力大,需要有充足的资金链保证。这种模式下的物联网应用一般来说都有其私密性要求,行业性特点足,其识读器和识读编码都有极强的个性化,跨行业的拓展性难。典型的代表有电力行业的电力远程监控、水利行业的水文监控、环保行业的污染源监控。
2、平台租赁运营模式:平台运营商搭建公共平台,客户无需建设平台,只需要承担物联网识读器和物联网识读标识的费用,并支付相关通信费用。GPS车辆定位、视频监控在这个模式下使用得最多,当然也不排除由通信运营商搭建相关公共平台,但是对于客户来说平台搭建成本得到了均摊,建设成本能够降低较多。
3、广告模式:由平台运营商搭建公共平台、物联网识读器和物联网识读标识,然后租赁给广告商进行运营,广告商通过广告收入来支付物联网平台运营费用。由于物联网的物品管理可以做到精细化,因此也越来越成为广告商看好的一个渠道,象出租车、公交车的移动LED(电视),楼宇、营业厅的移动广告机等。
4、政府BOT模式:由运营商搭建公共平台,项目运营商自行建设物联网识读器和物联网识读标识,同时支付给运营商相关通信费用,通过项目的运营收入来支付相关费用。比较典型的例子就象公共停车位的收费管理,通信运营商搭建停车场管理的平台,并制定相关规范,项目运营商通过BOT模式建设相关公共停车场的收费系统,通过公共停车位的收费来补贴相关设备及通信费用。
5、移动支付模式:由客户进行相关平台的建设,并自行搭建相关设备,租赁通信运营商的网络,通过现金的佣金进行相关费用的贴补。目前这个应用主要集中在银行的移动POS应用,目前通信运营商也开始通过移动支付和一卡通的应用开始介入该市场。
政策法规
物联网不是一个小产品,也不是一个小企业可以做出来,它不仅需要技术,更牵涉到各个行业、产业,需要多种力量的整合。因此对于复杂的物联网,国家的产业政策和立法上要走在前面,要制定出适合这个行业发展的政策和法规,政府必须要有专门人和专门的机构来研究和协调,才能有真正意义的发展。
技术标准
互联网发展到今天,标准化问题解决的非常好,全球进行传输的协议TCP/IP协议,路由器协议,终端的构架与操作系统,都解决的非常好,因此,我们可以在世界任何角落使用电脑,连接到互联网中去,很方便上网。物联网发展过程中,传感、传输、应用各个层面会有大量的技术出现,可能会采用不同的技术方案。如果各行其是,结果将是灾难的,大量的小而破的专用网,相互无法联网,不能形成规模经济,不能形成整合的商业模式,也不能降低研发成本。因此,尽快统一技术标准,形成一个管理机制,这是物联网马上就要面对问题;这和第一问题相关联,政府应该有专门的部门来管理和协调,出台相应的政策和法规,统一、协调标准。
管理平台
物联网是什么?我们经常会说RFID,这只是感知。物联网的价值在于网,而不在于物。传感是容易的,但是感知的信息,如果没有一个庞大的网络体系,不能进行管理和整合,那网络就没有意义。因此,建立一个全国性的,庞大的,综合的业务管理平台,把各种传感信息进行收集,进行分门别类的管理,进行有指向性的传输,是一个大问题。一个小企业都可以开发出传感技术和传感应用。但小企业没办法建立起一个全国性的高效网络。没有这个平台,各自为政的结果一定是效率低,成本高,很难发展起来,也很难起到效果。
这个平台,电信运营商最有力量与可能来建设,这个过程中,也许会有新的管理平台建设与提供者出现。平台的建设者会在未来的物联网发展中,取得较好的市场地位,甚至是最大受益者。
安全体系
物联网目前的传感技术主要是RFID,植入这个芯片的产品,是有可能被任何人进行感知的,它对于产品的主人而言,有这样的一个体系,可以方便的进行管理。但是,它也存在着一个巨大的问题,其他人也能进行感知,比如产品的竞争对手,那么如何做到在感知、传输、应用过程中,这些有价值的信息可以为我所用,却不被别人所用,尤其不被竞争对手所用。这就需要在安全上下功夫,形成一套强大的安全体系。现在应该说,会有哪些安全问题出现,如何应对这些安全问题,怎么进行屏蔽都是一些非常复杂的问题,甚至是不清晰的。但是这些问题一定值得注意,尤其是这个管理平台的提供者。安全问题解决不好,有一天可能有价值的物联网会成为给竞争对手提供信息方便的平台,那么它的价值就会大大的打折扣,也不会有企业愿意和敢于去使用。
实际应用
物联网的价值不是一个可传感的网络,而是必须各个行业参与进来进行应用,不同行业,会有不同的应用,也会有各自不同的要求,这些必须根据行业的特点,进行深入的研究和有价值的开发。这些应用开发不能依靠运营商,也不能仅仅依靠所谓物联网企业,因为运营商和技术企业都无法理解行业的要求和这个行业具体的特点。很大程度上,这是非常难的一步,也是需要时间来等待。需要一个物联网的体系基本形成,需要一些应用形成示范,更多的传统行业感受到物联网的价值,这样才能有更多企业看清楚物联网的意义,看清楚物联网有可能带来的商业价值,也会把自己的应用和业务与物联网结合起来。
专家观点
2010年6月22日上海开幕的中国国际物联网大会指出:物联网将成为全球信息通信行业的万亿元级新兴产业。到2020年之前,全球接入物联网的终端将达到500亿个。我国作为全球互联网大国,未来将围绕物联网产业链,在政策市场、技术标准、商业应用等方面重点突破,打造全球产业高地。
物联网是继计算机、互联网和移动通信之后的又一次信息产业的革命性发展。目前物联网被正式列为国家重点发展的战略性新兴产业之一。物联网产业具有产业链长、涉及多个产业群的特点,其应用范围几乎覆盖了各行各业。
中国互联网协会理事长胡启恒:中国近年来互联网产业迅速发展,网民数量全球第一,在未来物联网产业发展中已具备基础。物联网连接物品网,达到远程控制的目的,或实现人和物或物和物之间的信息交换。当前物联网行业的应用需求和领域非常广泛,潜在市场规模巨大。物联网产业在发展的同时还将带动传感器、微电子、视频识别系统一系列产业的同步发展,带来巨大的产业集群生产效益。
中国工业和信息化部通信发展司司长张峰:物联网是当前最具发展潜力的产业之一,将有力带动传统产业转型升级,引领战略性新兴产业的发展,实现经济结构和战略性调整,引发社会生产和经济发展方式的深度变革,具有巨大的战略增长潜能,是后危机时代经济发展和科技创新的战略制高点,已经成为各个国家构建社会新模式和重塑国家长期竞争力的先导力。我国必须牢牢把握产业创新方向和机遇,加快物联网产业的发展。
中国联通集团副总经理李刚:在信息技术的支撑下,物联网正在引发新一轮的生活方式变革,已成为一个发展迅速规模巨大的市场。以中国国内RFAD为例,在2009年就达到了85亿人民币,在全球居第三位,仅次于英国和美国。未来更加安全稳定的有线无线数据的传输网络,将成为我国物联网快速发展的关键。
北京易云智力CEO认为物联网的发展需要“四点联动”:物联网发展需要国家政策支持,更需要相关标准和规范;企业应该积累核心技术,纵向发展,横向联合;整个社会要积极应用和推广;积极储备和培养这方面的人才。物联网应用创新受现实所限 “循环怪圈”待打破 2011-08-08 10:40 物联网应用创新受现实所限 “循环怪圈”待打破。近日美国的工程师们,利用自己的创想,开发出了许多新颖的物联网应用产品,比如有人开发了智能拖鞋,可以在老人即将摔倒前给老人的家人或医生发出短信或者提示音,也有人开发了婴儿尿湿提醒装置,当婴儿尿湿时,父母会收到短信通知。这些创意让生活变得更加便利,且非常有意思,因此它们正为更多的美国消费者接受,逐渐成为一个潜力市场。
回顾我国物联网的发展历程,则并不全是叫好声,更有人冷眼相看,前不久搜狐董事局主席兼CEO张朝阳就在微博上表示“不知物联网为何物”。那么对于现阶段的我国而言,人们对于物联网是否真的有需求呢?
社会客观条件的制约
德国电信咨询公司分析师谭炎明认为,“就目前而言,绝大部分的物联网应用都是基于需求而产生,也就是说用户确实需要相应的应用。物联网应用及其主要功能并非凭空出现,通常都是在用户原有的传统功能或应用的基础上,借助更加智能的传感器和多种接入网络以及高效的数据处理分析平台,使原有功能更加强大或者效率更高”。
但同时,也有部分业内人士对我国物联网应用的发展状况并不抱乐观态度。一位电信运营商内部人士就对记者表示,尽管出于目前普通用户增长趋近饱和、“机器用户”为下一步用户增长方向的考虑,运营商非常重视物联网,但与国外发达国家不一样的国情,仍将在一定程度上制约我国物联网应用的范围。“目前我国大多数产业仍处于劳动密集型阶段,对于企业而言,如果新技术比人工更便宜当然会选择技术,但目前的状况是,市场上有大量的剩余劳动力,人工成本远远低于技术创新的成本,同时为了保证就业率,也会在客观上限制了技术的创新,比如抄表,如果真的采用了远程抄表,那么将会有很多工人下岗失业,这就将形成一系列的社会问题,因此目前市场对物联网应用的需求并不高。”该人士告诉记者。
规模效应始终难形成
在人员因素之外,还有什么因素在制约着物联网应用的规模化发展呢? 业内分析师黄正顺认为,“目前我们国内并没有一个明确的产业标准,产业链发展也尚不成熟,在一些关键领域还存在一定的应用风险和安全问题,这些都亟待解决”。
目前物联网产业参与者众多,其产业链的每一环节主体都不相同,无论运营商、设备商抑或其他企业都不可能通吃。从全球物联网产业的发展现状来看,各种不同领域不同功能的物联网应用所使用的网络以电信运营商的通信网络为主,随着3G和3.5G移动宽带数据网络逐步普及,物联网应用中的通信网络问题已经基本解决;但同时,由于不同领域的物联网应用有着较显著的差异性,感应器和相关嵌入式通信终端和应用平台往往不能通用,比如应用于电力行业的物联网终端往往无法应用到环保领域,而同时由于数据采集的格式和分析的目的等都不一样,应用平台就更加无法实现共用。
因此,当前在物联网应用的推广过程中,由于缺乏规模效应,相关终端的研发和生产成本居高不下,而应用平台的部署往往也是针对性的个性化研发,缺乏有效的成本分担,使得物联网应用系统的部署成本整体较高,普通用户难以承担,而相关厂商也由于缺乏足够的回报预期,不敢持续规模投入。
“在物联网的规模发展中,存在一个循环怪圈——缺乏足够的规模应用,系统整体部署成本较高,用户不愿采用,厂商不愿持续规模投入,而正因此,物联网应用难以快速形成用户规模,并就此陷入循环僵局。”谭炎明向记者表示。物联网未来十年投资达4万亿 2011-08-01 08:57 物联网未来十年投资达4万亿, 我首部物联网蓝皮书《中国物联网发展报告(2011)》近日正式发布。报告认为,作为中国经济发展的一个新的增长点,目前我国物联网产业链条的雏形已经基本形成。
报告认为,在我国目前物联网需要的自动控制、信息传感、射频识别等上游技术和产业都已成熟或基本成熟,而下游的应用也已广泛存在。而且我国物联网产业也呈现电信运营商、高校、科研机构、传感器企业、系统集成、应用软件开发等环节迅速聚合联动之势,我国物联网产业链条已经初步形成,物联网时代即将来临。
报告预测,未来十年,物联网重点应用领域投资可达4万亿元,产出将达8万亿元,拉动就业2500个。物联网技术将围绕物品识别、传感和传动、网络通信、数据存储和处理、智能物体等技术产生庞大产业群,同时将被广泛应用到零售、物流、医药、食品、智能建筑、交通、公共安全、城市管理、政府工作等不同行业和经济领域。
但报告同时指出,物联网技术的发展在短期内可能并不能带来产出的快速增长。我国对物联网机遇的把握仍面临一些挑战和制约因素,如物联网行业标准规范缺失;核心技术缺位;统筹规划和管理缺乏,产业缺乏顶层设计,资源共享不足。
第四篇:物联网技术
物联网能否成为后危机时代的救市主 背景介绍
物联网:联网是新一代信息技术的重要组成部分。其英文名称是“The Internet of things”。由此,顾名思义,“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(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。
物联网技术
物联网技术”的核心和基础仍然是“互联网技术”,是在互联网技术基础上的延伸和扩展的一种网络技术;其用户端延伸和扩展到了任何物品和物品之间,进行信息交换和通讯。因此,物联网技术的定义是: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,将任何物品与互联网相连接,进行信息交换和通讯,以实现智能化识别、定位、追踪、监控和管理的一种网络技术叫做物联网技术。
物联网在生活中的作用
物联网的应用很广泛,具体到我们的生活当中,如智能安防,可以监测非法入侵;自动控制,可以无线控制空调中、窗帘等;智能冰箱,可以自动贮藏食物等等,这一系列的应用表明,我们将会生活在更加智能化的社会中。
只要在出门前按一下手机,就能够轻松的预约到附近要去的商场的停车位了,这是不是很神奇呢?随着物联网的发展,已经可以实现通过手机来预定停车位的方法了。今日在伤害举行的物联网大会上,各个通信商的案例都说到了这一点,物联网带来的方便正在慢慢靠近。
物联网交通
手机登录能看路况
周末开车出门购物吃饭,却总担心找不到车位,今后,只要用手机登录点击“停车查询”,就能以最快速度找到停车位,并通过短信提前预订车位。
据了解,“停车查询”是正在试点建设中的公共停车智能管理项目,采用感应技术,把实时停车位信息,通过网络汇总到公共停车平台,并实时统计出各停车场的车辆进出登记数据。只要发送一条短信,还能提前预订车位,并有导引图传送到手机上,既不用担心车位被人抢先一步占去,也不必担心迷路。
近日普陀区科委会同上海移动等单位对“上海市TD建设与应用试点示范区”建设内容进行了调研与协调,明确将在中环商圈试点TD建设,以中环百联购物中心和梅川路步行街作为中心区域,试点内容包括了物联网智能停车系统、手机版虚拟商城和无线支付等多个技术。
不开车的市民也能享受物联网带来的交通便利。据中国移动上海公司相关人士介绍,1月底上海移动正式启动了“刷手机乘轨交”业务,移动用户到营业厅将普通 SIM 卡升级成 RFID-SIM卡,开通相关功能就能“刷”手机乘坐轨交。目前,上海轨交已有三分之二的闸机可提供手机刷卡使用,不再需要交通卡,也不需要准备零钱买票,带上手机就能出门。
物联网医疗
可让专家远程会诊
去医院看病不仅要在家和医院之间奔波,在医院挂号、候诊排队也费时耗力。有了基于物联网的“智慧医疗”后,看病也会变得很轻松,甚至可以足不出户,让专家远程会诊,并给出诊疗建议。
在昨天物联网大会现场,上海电信展示的“智慧医疗”方案描摹了这样一幅场景:当身体不适时,只需取出手机,点击进入其中的智慧医疗程序,并将便携式心电监测仪贴在胸前,采集的心电检测数据会自动通过蓝牙传输到手机上,再由手机自动传输到医疗的后台专家服务系统。医院的专家在对数据进行分析后,给出的诊疗建议立马就会以短信的方式到达用户手机。
值得一提的是,“智慧医疗”系统还具备与医院电子病历联网的功能,市民可以通过二代身份证登录查询自己的电子病历。“智慧医疗”系统已开始在本市个别区的中心医院试用,并具备大范围推广的条件。
无独有偶,上海联通昨天也披露了一项基于物联网的“智慧医疗”方案——护心甲,尤其适合中老年和体弱多病者,使用者按下“一键求助”功能键,预置的三个亲友手机号码会同时收到报警短信,通过对便携监护仪的位置定位,救护车便可准确到达。
物联网家电
远程无线视频监控
举家外出旅游,不放心家中的安全,掏出手机进入相应的界面,就可以查看由布设在家中的无线监控探头实时传来的画面。在昨天的大会演示区,三家运营商都不约而同地展示了无线视频监控业务。
在这一技术的支持下,在不久的将来,各中小学校、幼儿园都将成为“智能校园”,每名师生的脸部图片信息将被集合于数据库内,一旦校园内出现不符合数据库储存的信息,报警系统就会立即启动。该技术还可对商家、景区等监控区域内的行人进行精确的跟踪、识别、计数,并可发出流量预警。目前,电信的无线视频监控客流统计系统,已经被连锁商店特力屋所应用,管理人员坐在办公室里,就可以查看各门店的人流情况。
物联网不仅可以给人们提供交通上的方便,还能给人们其他的生活也提供一些方便,随着物联网的发展只会让人们的生活更加方便,交通、医疗、家电等等人们的衣食住行都离不开物联网了
生活物联网应用将傻瓜化
有云计算作为物联网的云服务平台,通过计算智能、人工智能、专家系统、决策支持、知识管理、数据挖掘和数据仓库等技术的支持,和模型库、方法库、专家库等进行分析、推理,使生活物联网将能够预测使用者的行为、自动决策、自动提醒,并利用触摸式、声控式、感应式等人性化的技术,让老百姓以傻瓜化的方式使用生活物联网成为可能。例如,已经有厂家推出了的具有云服务语音识别功能的物联网微波炉,你放进牛排发出 “帮我烤个牛排”口令,微波炉便会开始帮你烤牛排。
生活物联网将满足个性化需求
在物联网实现高级形态后,生活物联网将统一工作于开放的操作系统平台之上,厂家和个人可以开发出许许多多个性化的应用软件,实现个性化的远程监控、设备控制、生物识别等功能。老百姓不光是在选择购买时,而且在使用过程中,都可以随时通过生活物联网应用商店,下载智能应用软件,实现自己所要的功能。例如,你将随时可以在生活物联网应用商店上下载一个适合你老妈方言的微波炉智能语音软件,也可以下载一个新的烤牛排火力控制软件。
生活物联网的价格将平民化
智能产品一直给人的印象是以高科技、高价位,但随着生活物联网标准的成形和融合,软件对硬件逐步替代的比例逐步增加,软件的大规模可复制性,将让老百姓以平民化的价格使用生活物联网成为可能。
生活物联网的春天将很快到来
许多传统的家电、安防、通讯、计算机、医疗器械、GPS导航设备厂家,和新兴的物联网、无线传感网公司,其中也不乏行业巨头,正看好并积极进入生活物联网领域,已经投入开发了不少生活物联网的新产品,为物联网走进老百姓的家庭准备了各种各样的解决方案。国内外众多企业的进入,在带来更多竞争的同时也在制造更多的机会,必将推动生活物联网更快地发展,生活物联网的春天将很快到来。
物联网市场规模究竟有多大?
目前并没有一个准确数据。国内调研机构易观国际给出的数据显示,物联网中射频产业2009年市场规模将达到50亿元,由此催生的电信、信息存储处理、IT解决方案等市场潜力惊人。美国研究机构Forrester预测,物联网所带来的产业价值要比互联网大30倍,物联网将会形成下一个万亿元级别的通信业务。
庞大的市场将把几乎所有的信息企业都囊括在内。据海通证券提供的资料来看,识别芯片技术主要掌握在NXP(Philips)、TI(德州仪器)、Infineon(英飞凌)等厂商手中,国内涉足芯片的企业包括大唐微电子、同方微电子、华虹NEC等;传感器领域内国际顶尖厂商包括Honeywell、BOSCH、OMRON、Frost
我的观点:我认为物联网可以成为后时代的救世主。
其实我对这个辩题的概念是很模糊的,首先后危机时代是什么很空洞的概念,危机又是什么。救世主又是什么概念。但是我能理解的我所知道的就是物联网的技术已经慢慢的成熟了,的确在我们的社会中起到越来越重要的地位。
我在一篇文章中看到联网中射频产业2009年市场规模将达到50亿元,由此催生的电信、信息存储处理、IT解决方案等市场潜力惊人。美国研究机构Forrester预测,物联网所带来的产业价值要比互联网大30倍,物联网将会形成下一个万亿元级别的通信业务。这个是2009年的数据,更加别说现在的数据了,而且我看到资料,国家也很支持这项工程。有政策有技术他当然可以有发展的余地。但是对于救世主这个说法有点夸张和空洞了。至于后时代这个说法,我觉得先过了2012 12月21 再说吧。后时代是需要有划时代的东西来区分的。至少现在物联网不是。
第五篇:物联网技术及应用
电子商务前沿讲座 物联网技术及应用
姓名 王丹 学号 2008012849 班级 08电子商务 完成时间 2011-12-9
物联网技术及其应用
摘要:近来,物联网屡被提及,各种迹象已经很明确的说明:在未来10-15年内我们将见证新一轮信息技术产业革命的巨大变革。本文重点介绍了物联网技术的发展以及其在相应行业的典型应用,并列举了世界重点国家的物联网发展战略,对物联网知识提供较为详尽的描述。
关键词:物联网;组网;网络架构
一、物联网概念的提出
物联网(the Internet of things)这一概念于1999年正式提出,但是最早出现在贝尔·盖茨1995年所著的《未来之路》中,当时Bill Gates 已经率先提及internet of things 这一概念,只是限于当时无线网络、硬件和传感技术的限制,并未得到广泛认同和发展。1998年,美国麻省理工大学(MIT)创造性地提出了当时称作EPC系统的“物联网”的构想;1999年,美国 Auto-ID首先提出“物联网”的概念,称物联网主要是建立在物品编码、RFID技术和互联网的基础上;2005 年,ITU发布了《ITU互联网报告2005:物联网》,综 合二者内容,正式提出“物联网”的概念,包括了所有 物品的联网和应用。目前较为公认的物联网的定义是: 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 品与互联网连接起来,进行信息交换和通讯,以实现智 能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
二、主要国家的物联网发展战略
2005年4月8日,在日内瓦举办的信息社会世界峰会(WSIS)上,国际电信联盟专门成立了“泛在网络社会(UbiquitousNetworkSociety国际专家工作组”,提供了一个在国际上讨论物联网的常设咨询机构。根据这个工作组的报告,2005年,许多国家已经纷纷开始“无处不在物联网”的发展战略,包括日韩基于物联网的“U社会”战略、欧洲“物联网行动计划”以及美国“智能电网”、“智慧地球”等登。此外,物联网已经开始在军事、工业、农业、环境监测、建筑、医疗、空间和海洋探索等领域投入应用。2009年包括Google在内的互 联网厂商、IBM、思科在内的设备制造商和方案解决商以及AT&T、Veri-zon、中移动、中国电信等在内的电信运营企业纷纷加速了物联网的战略布局,以期在未来的物联网领域取得先发优势。
(一)、美国的物联网战略
美国非常重视物联网的战略地位,在国家情报委员会(NIC)发表的《2025对美国利益潜在影响的关键技术》报告中,将物联网列为六种关键技术之一。美 国国防部在2005年将“智能微尘”(SMARTDUST)列为重点研发项目。国家科学基金会的“全球网络环境研究”(GENI)把在下一代互联网上组建 传感器子网作为其中重要一项内容。2009年2月17日,奥巴马总统签署生效的《2009年美国恢复与再投资法案》中提出在智能电网、卫生医疗信息技术应 用和教育信息技术进行大量投资,这些投资建设与物联网技术直接相关。物联网与新能源一道,成为美国摆脱金融危机振兴经济的两大核心武器。
(二)、欧盟的物联网战略
欧洲在信息化发展中落后美国一步,但欧洲始终不甘落后。2005年4月,欧盟执委会正式公布了未来5年欧盟信息通信政策框架“i2010”,提出,为迎 接数字融合时代的来临,必须整合不同的通信网络、内容服务、终端设备,以提供一致性的管理架构来适应全球化的数字经济,发展更具市场导向、弹性及面向未来 的技术。
2006年9月,当值欧盟理事会主席国芬兰和欧盟委员会共同发起举办了欧洲信息社会大会,主题为“i2010-创建一个无处不在的欧洲信息社会”。
自2007年至2013年,欧盟预计投入研发经费共计532亿欧元,推动欧洲最重要的
(四)、我国的物联网战略
随着物联网迅速发展及欧美各国相应的制定出符合本身物联网发展的国家战略,2009年,温家宝总理在无锡考察时对物联网的发展提出了三点要求:一是把传感系统和3G中的TD-SCDMA技术结合起来;二是在国家重大科技专项中,加快推进传感网的发展;三是尽快建立中国的传感信息中心,或者叫“感知中国” 中心。我国开始把物联网作为我国未来重要的发展战略。
在2009年12月的国务院经济工作会议上,明确提出了要在电力、交通、安防和金融行业推进物联网的相关应用。我国已在无线智能传感器网络通信技术、微型传感器、传感器终端机和移动基站等方面取得重大进展,目前已拥有从材料、技术、器件、系统到网络的完整产业链。目前,我国传感网标准体系已形成初步框架,向国际标准化组织提交的多项标准提案已被采纳,中国与德国、美国、韩国一起,成为国际标准制定的主导国之一。我国的物联网战略实施主要分三个阶段:关键应用阶段、规模应用阶段和普遍应用阶段。
我国物联网战略规划图
关键应用阶段:以相关行业的领先企业为龙头,探索工业信息化、农业信息化和社会信息化中的关键应用,以应用创新拉动技术创新,初步形成合理的产业格局和产业价值链。领先企业引领关键应用的产业化突破是这个阶段的关键,这个阶段的成功与否对产业发展的前途至关重要。
规模应用阶段:随着技术的演进,进一步扩大物联网信息化应用的深度、范围和规模,显著提升物联网应用的信息化份额,形成物联网产业与传统产业融合互动的发展格局。
普遍应用阶段:在全国城乡建立与经济和社会发展需求相适应的普遍信息服务体系,建成完善的物联网产业链和产业布局,确立中国在全球物联网产业发展中的核心地位。
三、物联网架构
物联网经典架构主要由四层组成,自下而上分别为:感知层,传送层,运营层和应用层。如果拿人来做比喻的话,感知层就如同皮肤和五官这些视觉、触觉和嗅觉器官,主要用来识别物体,采集相关信息;经过感知层采集到的信息,途径人体神经网络(传送层)迅速传递到大脑,经过人体脑部(运营层)的汇总分析,作出应对各种复杂的情况的具体反应(应用层)。
感知层:包括传感器等数据采集设备以及相应的传感器网络。该层的主要任务是将现实社会的各种物理量通过诸多手段,实时并自动化的转化为虚拟世界可以处理的数字化信
息。感知层是物联网发展和应用的基础,RFID技术、传感和控制技术、短距离无线通信技术是感知层涉及的主要技术,其中又包括芯片研发、通信协议研究、RFID材料、智能节电供电等细分领域。
传送层:该层的主要任务是将感知层采集到的信息,通过传感器网、通信网、互联网等各种网络进行汇总传输,从而将大范围内的信息加以整合,以备处理。该层设计的典型技术如Ad-Hoc(无线自组网)、Wi-Fi、GSM、TCP/IP技术等。
运营层:该层的主要任务是将经过传输层整合汇总的信息进行分析和处理,并在必要时,将各种信息按照应用途径进行分类管理,形成新的信息基础架构,为各种应用提供信息支撑平台。该层涉及的典型技术如GIS(地理信息系统)、ERP(企业资源计划),此外,还涉及到API接口,专家系统等应用模块。
应用层:利用分析处理的感知数据,为用户提供丰富的特定服务。物联网的应用可以分为监控型(物流监控、污染监控等)、查询型(智能检索、远程抄表等),控制型(智能交通、智能家居、路灯监控等)、扫描型(手机钱包、高速公路不停车收费)等。应用层是物联网研究和发展的目的。
四、物联网实现关键技术
要实现上述的物联网架构,单一的技术是难以胜任的。物联网是一系列技术以及管理有机结合的产物。下面,简要介绍支撑物联网实现的几项关键技术。
(一)、RFID技术
无线射频识别技术(Radio Frequency Idenfication,RFID)是一种非接触的自动识别技术,其基本原理是利用射频信号和空间耦合(电感或电磁耦合)或雷达反射的传输特性,实现对被识别物体的自动识别。
RFID系统至少包含电子标签和阅读器两部分。RFID阅读器(读写器)通过天线与RFID电子标签进行无线通信,可以实现对标签识别码和内存数据的读出或写入操作。典型的阅读器包含有高频模块(发送器和接收器)、控制单元以及阅读器天线。
射频识别系统的基本模型如下图所示。其中,电子标签又称为射频标签、应答器、数据载体;阅读器又称为读出装置,扫描器、通讯器、读写器(取决于电子标 签是否可以无线改写数据)。电子标签与阅读器之间通过耦合元件实现射频信号的空间(无接触)耦合、在耦合通道内,根据时序关系,实现能量的传递、数据的交换。
电感耦合模型的读写器
电磁反向散射耦合型的RFID读写器
发生在阅读器和电子标签之间的射频信号的耦合类型有两种。
(1)电感耦合。变压器模型,通过空间高频交变磁场实现耦合,依据的是电磁感应定 律,如右图所示。
(2)电磁反向散射耦合:雷达原理模型,发射出去的电磁波,碰到目标后反射,同时携带回目标信息,依据的是电磁波的空间传播规律。
电感耦合方式一般适合于中、低频工作的近距离射频识别系统。典型的工作频率有:125kHz、225kHz和13.56MHz。识别作用距离小于1m,典型作用距离为10~20cra。
电磁反向散射耦合方式一般适合于高频、微波工作的远距离射频识别系统。典型的工作频率有:433MHz,915MHz,2.45GHz,5.8GHz。识别作用距离大于1m,典型作用距离为3—l0m。
(二)、传感技术
传感技术同计算机技术与通信技术一起被称为信息技术的三大支柱,它是现代科学技术发展的基础条件,遵循信息论和系统论原理。从仿生学观点,如果把计算机看成处理和识别信息的“大脑”,把通信系统看成传递信息的“神经系统”的话,那么传感器就是“感觉器官”。传感技术是关于从自然信源获取信息,并对之进行处理(变换)和识别的一门多学科交叉的现代科学与工程技术,包括传感器设计、信息处理、信息识别、遥感观测等。
网络节点作为无线传感网的主要组成,首先是一个传感器,主要实现物联网中物物、物人之间信息交换的必要部分。目前无线传感网更加关注各种信息的采集和处理,利用压缩、识别、融合和重建的方法处理采集的信息,以满足网络多元化的应用需求。
(三)、EPC系统
1999年美国Auto-ID Center 将RFID技术与Internet结合,提出了EPC(Electronic Product Code)概念。产品电子代码是物联网的主要支撑,它的载体是RFID电子标签,传递介质是互联网。电子标签、产品电子码、互联网构成了物联网的基本构想。RFID中存储的EPC,通过传感器网络识别并自动采集到中央处理系统,利用开发的计算机网络进行信息交换、处理与共享,实现物品的透明化管理。
EPC系统充分利用了RFID和网络技术的优点,很好的解决了产品的唯一标示、同时识别多个物品和“非可视化识别”问题,其最终目标是为全球的每一个物体建立全球的、开
放的标示标准。该系统由全球电子代码体系、RFID系统以及信息网络系统3部分组成,主要包括EPC编码标准,EPC电子标签,射频识别器,神经网络软件,对象名解析服务以及实体标记语言6方面。
(四)、地理信息系统(GIS)地理信息系统(GEO-information system),是一种特定的十分重要的空间信息系统,它是在计算机软硬件支持下,对整个或局部空间中的有关地理信息分布的数据进行采集、存储、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。
GIS所处理和管理的对象是多种地理空间实体数据及其相互关系,包括空间定位数据、图形数据、遥感数据、属性数据等,用于分析和处理一定地理区域内分布的现象和过程,解决复杂的规划、决策和管理问题。
典型的GIS系统结构如下:
物理网技术是构建“智慧地球”、“智慧城市”、“智慧物流”、“智慧能源”、“智慧电力”等基础,其技术的发挥,必须将每个传感器和动态信息进行空间定位,摆脱单点应用的限制。而地理信息系统正好为物联网技术的发展提供了所需的空间基础,还可以进行空间处理、空间分析、建模等功能,并且有利于跨行业、跨地区的数据共享及相互操作,是物联网发展的强劲动力和重要支撑。
(五)、智能技术
智能技术是为了有效的达到某种预期的目的,利用知识所采用的各种方法和手段,它是一些列技术的统称和综合应用。目前较为成熟的智能技术主要有:机器学习、数据挖掘、语言网格、知识网格、自主计算、神经计算、内容计算和专家系统等。智能技术的发展很大程度上促进了人们所处的物质世界的数字化、网络化和智能化。
物联网的重要价值之一在于它试图将世界中的物体以传感和智能的方式关联起来,因而智能技术也是物联网成功实现的关键技术之一。通过将智能系统植入物体,如嵌入式芯片等,使物体能够主动或被动的与用户进行沟通和交流,从而具备一定的智能性。
五、物联网技术的应用
物联网应用领域非常广泛,大到国际性军事反恐、区域性的城市交通,小到家庭、个人。当物联网与互联网、移动通讯网相联时,可随时随地全方位“感知”对方,人们的生活方式将从“感觉”过渡到“感知”阶段,并进一步过渡到“控制”阶段,应用前景十分广泛,正如IBM所描述的“智慧地球”理念一样:
“我们把智慧系统嵌入系统和流程当中,使服务的交付、产品开发、制造、采购和销售得以实现,使从人、资金到石油、水资源乃至电子的运动方式都更加智慧,使亿万人生活和工作方式都变得更加智慧。”
物联网把新一代IT技术充分运用在各行各业之中,具体的说,就是把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种设备中,然后将物联网与互联网整合起来,实现信息的共享,是物体达到智慧状态,并且使人类能够随时捕捉物体的动态信息,从而提高资源利用率、生产力水平,改善人与自然之间的关系。
(一)、车辆定位与监控
该类应用是将GIS系统与物联网技术充分结合,从而实现车辆的准确定位以及跟踪其实时的运转情况,如机器部件是否正常运转,汽车油耗程度等等。该类应用典型的系统拓扑结构如下:
系统描述:
油箱传感器安装在油箱内部采集油箱液位数据; 采集和传输设备安装在驾驶室内; 中国移动GPRS覆盖整个中国地区;
油量监控应用系统PC服务器部署在运营商IDC机房;
企业办公网络可以通过internet,通过浏览器访问油量监控系统web获得服务; 管理人员手机访问GPRS服务,无线访问油量监系统Wap服务。
(二)、无线医疗
很难想象病人无需住在拥挤的病房就能享受到同等医疗服务,然而随着物联网技术的 快速发展,它正逐渐成为现实。通过将相应的无线监测设备与人体绑定,或者人体直接带上无线设备,或者将其植入人体的某个器官,远程的医疗服务中心就能够随时捕捉到人体的生理和病例变化,既能够提高疾病的预防能力,同时还能及时追踪疾病的监控和治疗情况,得到病人的病人的及时反馈,而且大大节省了病人的看病时间和成本,医院的病房安排。
戴着“多功能手表”
(三)、智能电网
优化电力工业的结构和布局,减轻电力发展对资源和环境的依赖,是我国电力工业当前和今后一个时期必须给与高度重视的一个重要问题。物理网技术的成熟为解决这一难题提供了可行的解决方案。在当期整个电力系统的生产、储存、配送、输送和消费的各个环节,存在着生产效率低下、传输浪费严重、配送安排不合理以及消费不能及时反馈的诸多问题。智能电网则通过终端遥感器在客户之间、客户和电网公司之间形成及时链接的网络互动,实现数据的实时、高效、双向的效果,从而提高电网的综合效率。在智能电网的指导下,电力资源将在充分满足用户需求的情况下,实现合理的生产、科学合理的配送计划、以最低的成本进行电力传输;而不再是由供向需的单方向流动。
(四)、智能物流
物联网最重要的应用是现代物流领域,该领域明确提出要把物联网最为发展的重点。目前我国物流领域成本偏高,占总成本的18%-20%。物联网在物流管理中的应用目标是通过物联网的建设,形成集成化的信息平台,实现物流系统的现代化。具体来说,可利用物联网相关技术对包裹进行统一编码,嵌入EPC标签,这样在物流途中就可以实施监控,有利于及时发现物品运输过程中出现的问题;另外,通过RFID技术读取EPC编码,并将其传输到数据处理中心,可供企业和消费者实时查询,切实增强用户满意度,有效提高物流服务质量。
(五)、农业生产
物联网在农业生产上的应用同样广泛,主要体现在远程控制和实时采集方面。智能农业可以通过无线信号收发模块传输数据,实时监控大棚的温湿度、光照、土壤酸碱性、CO2浓度等影响农作物生长的重要因子,并随时进行科学处理,从而确保农产品的正常生长,提高农作物产量和质量。另外,在农作物的销售环节,可以运用成熟的物联网技术在农产品基地与消费者之间搭建网络消费平台,这样可以让消费者了解农作物的生长过程,从而在最为需要的时候购买到最为舒心的产品。
六、结语
继计算机、互联网两次浪潮之后,物联网技术定义应用和普及必将带来新一轮信息产业浪潮。事实证明,这一趋势已经不可阻挡。它不仅会带来产业的变革,还会对管理模式、人们的生活方式产生深远影响。随着物联化与智能化技术的不断提高,智慧将充斥在地球的每一个角落,我们将享受到最新的科技文明成果,并依靠这一成果科学合理的规划、指导工业生产、农业安排、医疗卫生、城市交通、能源开发、自然保护等等,我们期待这一天的早日到来,并为之而不懈努力。
参考文献:
[1] 呈
曼 王让会,《物联网技术与应用》,《物联网与地理信息系统》,2010。[2] 甘志祥,《物联网的起源和发展背景的研究》,《现代经济信息》,2009。[3] 百度百科,www.xiexiebang.com。[4] 《物联网周刊》,2010年03月