物聯網技術是什么？架構分為哪幾層？主要技術有哪些？

1、物聯網技術是什么?

物聯網即是萬物相連的互聯網，最初的概念由麻省理工學院在1999年提出，其定義是“通過射頻識別(RFID)、全球定位系統等信息傳感設備，按約定的協議，把任何物品通過物聯網域名相連接，進行信息交換和通信，以實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理的一種網絡概念”。

2005 年 11 月 17 日在突尼斯舉行的信息社會世界峰會(WSIS，World Summit on theInformation Society)上，國際電信聯盟(ITU，International TelecommunicationsUnion)發布了《ITU 因特網報告 2005：物聯網》，正式提出了物聯網概念。物聯網時代中，一切物體可以通過互聯網主動進行數據交換與控制，當時報告指出射頻識別、傳感器技術、納米技術、智能嵌入將得到廣泛應用。

互聯網主要包括的是人的虛擬映射和虛擬物體(貨幣、道具等等)，而在物聯網時代，無論是現實世界中存在的物體，抑或是虛擬物品都在網絡世界中存在自主標識。物體可以實現與物體間自主的數據交流、環境感知、自主反應、智能控制。

究其本質，物聯網是互聯網的延伸，目標在于實現物體與物體、物體與人的更廣泛鏈接，促使人類向更加高效的生活與生產管理方式轉變，提高社會信息化管理能力。在物理網時代，人類將實現真正的數字化生存。在物聯網框架下實現對現實世界的數據化、智能化。

近年來，隨著移動通信技術的突飛猛進，4G網絡迅速普及，5G技術已進入標準制定階段，商用進程已經箭在弦上，除此之外，大數據、云計算、芯片、微機械系統等周邊技術也在快速發展，為物聯網產業的大爆發提供了技術基礎，萬物互聯已不再是遙不可及的空中樓閣。物聯網產業由此逐漸由硬件向軟件化、平臺化發展，各種新應用層出不窮，同時也由過去的單一技術應用向物聯網生態系統路徑演進。具體表現為各種應用的井噴式涌現，如智能穿戴、智能駕駛、智能家居、智慧城市、智能制造等等。

2、物聯網主要技術及架構介紹

物聯網的構架一般分為四層：感知層、網絡層、平臺層和應用層。

感知層主要由各種傳感器以及傳感網關構成，包括溫濕度傳感器、二維碼標簽、RFID標簽和讀寫器、攝像頭、紅外線、GPS等感知終端。感知層是物聯網識別物體、采集信息的來源，關鍵在于具備更精確、全面的感知能力和實現低功耗、小型化。主要技術有二維碼、RFID、GPS/北斗導航、MEMS等。

網絡層由各種網絡，包括互聯網、廣電網、有線和無線通信網絡、網絡管理系統和云計算平臺等組成，是整個物聯網的中樞，負責傳遞和處理感知層獲取的數據和信息。網絡層的關鍵在于高效、可靠的信息傳輸和處理，主要技術有Wifi、藍牙、Zig Bee、2G/3G/4G、LPWAN、LTE-M及大數據和云計算等。

平臺層則是以云計算為核心，將傳感器在物體上采集到的數據進行匯總和處理。在物聯網產業鏈中，平臺層與感知層被視為物聯網的核心環節。

應用層是物聯網和用戶(人、組織或其他系統)的接口，是物聯網的智能應用。應用創新是物聯網發展的核心，它把物聯網與具體行業需求相結合，提供物聯網智能化應用的解決方案集。應用層的關鍵在于行業需求融合、智能化的解決方案、有效的商業模式等。主要技術有大數據、云計算、各行業應用技術等。

MEMS傳感器技術

物聯網的感知層主要包含MEMS傳感器、執行器、通信模組和MCU等，這里重點介紹一下MEMS傳感器。因為MEMS傳感器技術的發展，更廣更深的數據得以被有效采集，從而使物聯網應用能夠在更多的生活生產場景落地實現，極大地促進了物聯網產業的發展，成為其爆發式增長的主驅動力之一。

MEMS的快速發展基于已經相當成熟的微電子技術、集成電路技術及其加工工藝。使其具有體積小，功耗低，精度高，能夠批量生產等優勢。未來，尺寸更小，數據監測維度更多的傳感器會被部署在各個行業，而更精細的數據將為市場帶來新的增量。目前，MEMS傳感器件已經廣泛地被應用于汽車電子、智能家居、智能電網、智能手機、消費電子、醫療器件、運動追蹤、智慧城市等各個領域，MEMS傳感器件已經成為了智能感知時代下最重要的硬件。

低功耗廣域物聯網技術(LPWAN)

LPWAN的出現主要是為了平衡廣覆蓋與低功耗/低成本這對物聯網與生俱來的矛盾。目前主流的移動通信技術是為了人與人之間的連接而量身定制的，單個體功率較高，單扇區覆蓋面積也有限，無法滿足物聯網廣域覆蓋和超大連接數的需求。如圖3-8充分展示了LPWAN與傳統移動通信系統的特性差異，LPWAN側重廣覆蓋與低功耗，傳統移動通信網絡側重高性能。

為了改進GPRS無法滿足物聯網連接需求的現狀，業界提出了如Lo Ra、Sig Fox等工作于未授權頻段的低功耗廣域物聯網 LPWAN 通信協議。與此同時，作為行業標準制定機構3GPP也提出了基于LTE發展而來的e MTC協議、基于GSM發展而來的EC-GSM協議和NB-Io T協議。相較于3G/4G蜂窩網絡，LPWAN具有成本低、能源消耗少、覆蓋廣等優勢。

物聯網業務應用總體可分為三類業務

(1)高速率業務：對于速率要求較高，部分具有語音、移動性需求，但對于成本、功耗不太敏感，可依托現有 4G 技術;

(2)中速率業務：部分業務具有移動性與語音要求，且有一定覆蓋和成本要求，可采用LTE低等級UE或演進技術(e MTC);

(3)超低速率業務：一般為靜止且速率超低，要求超深廣覆蓋，超低功耗，超低成本，可采用窄帶物聯網技術(NB-Io T);

總體來說，中速率業務和超低速率業務均可以通過LPWAN來實現。

云計算與大數據

物聯網的發展離不開云計算與大數據的技術支撐，三者相輔相成，同時三者也共同構成了人工智能的基礎。

云計算(cloud computing)是基于互聯網的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯網來提供動態易擴展且經常是虛擬化的資源。

美國國家標準與技術研究院(NIST)定義：云計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網絡訪問，進入可配置的計算資源共享池(資源包括網絡，服務器，存儲，應用軟件，服務)，這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務供應商進行很少的交互。

云計算的基礎思想是通過云端計算資源分擔紛繁復雜的計算職責，使得試錯成本下降，減少甚至省去終端設備上的計算模塊，從而降低成本與功耗，進而實現設備的小型化、輕薄化，更加好的適應物聯網海量采集、海量連接的要求。

顧名思義，大數據是指海量的數據。大數據的“大”是有標準的，并非所有規模較大的數據都能稱之為大數據。

研究機構Gartner認為“大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。麥肯錫全球研究所則給出的定義是：大數據是一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。

大數據技術的關鍵不在于數據信息量的龐大，而是如何對獲得的數據進行專業化處理。這就比如一座工廠，核心能力不在與原材料的采購與運輸，而在于如何將原材料加工成能夠滿足市場需求的產品。

從技術角度來看，大數據與云計算始終是緊密聯系在一起的。大數據應用需要處理海量龐大的甚至無規則的數據，以目前的計算設備處理能力，單機必然無法勝任。所以，大數據的計算必然會采用分布式架構。依托云計算的分布式處理、數據庫、云存儲和虛擬化技術，充分挖掘數據背后的價值。