物联网的技术标准和结构

1 物联网的标准体系

2 急需的物联网总体标准
3 传感器标准
4 传感器标准
5 传感器标准进展情况
6 传感器标准体系框架

认知感知层

1．感知层的概念

物联网层次结构分为三层,分别为感知层、网络层、应用层。感知层位于最 底层,它是物联网的核心，其功能为“感知”，即通过传感网络获取环境信息。 感知层是物联网的核心，是信息采集的关键部分。

2．感知层的应用

感知层包括二维码标签及识读器、RFID 标签及读写器、摄像头、GPS 导航、 各种功能传感器、M2M 终端、传感器网关等，主要功能是识别物体、采集信息， 与人体结构中皮肤和五官的作用类似。

3．感知层的关键技术

(1) 传感器：传感器是物联网中获得信息的主要设备，它利用各种机制把被 测量转换为电信号，然后由相应信号处理装置进行处理，并产生响应动作。 (2)RFID：它的全称为 Radio Frequency Identification，即射频识别， 又称为电子标签。RFID 是一种非接触式的自动识别技术，可以通过无线电讯号 识别特定目标并读写相关数据。它主要用来为物联网中的各物品建立唯一的身份 标示。

(3)无线传感网络：它的英文名称为 Wireless Sensor Network，简称 WSN。 传感器网络是一种由传感器节点组成网络，其中每个传感器节点都具有传感器、 微处理器和通信单元。节点间通过通信网络组成传感器网络，共同协作来感知和 采集环境或物体的准确信息。它是目前发展迅速，应用最广的传感器网络。

认知网络层

1 网络层的概念

网络层位于物联网三层结构中的第二层，它功能是通过通信网络进行信息传 输。网络层作为纽带连接着感知层和应用层，它由各种私有网络、互联网、有线 和无线通信网等组成，相当于人的神经中枢系统，负责将感知层获取的信息，安 全可靠地传输到应用层，然后根据不同的应用需求进行信息处理。

2 网络层的组成

物联网网络层包含接入网和传输网，分别实现接入功能和传输功能。传输网 由公网与专网组成，典型传输网络包括电信网、广电网、互联网。接入网包括光 纤接入、无线接入、以太网接入、卫星接入等各类接入方式，实现底层的传感器 网络、RFID 网络最后一公里的接入。

3 网络层的主要技术

物联网用到的通信技术主要包括 3G/4G 通信、IPv6、WI-FI 和 WIMAX、蓝牙、 ZigBee 自组网技术等。正在向更快的传输速率，更宽的传输宽带、更高的频谱 利用率、更智能化的接入和网络管理发展。
认知应用层

1 应用层的概念

应用层位于物联网三层结构中的最顶层，它的功能是通过云计算等计算平台 进行信息处理。应用层与最低端的感知层一起，是物联网的显著特征和核心所在， 应用层可以对感知层采集数据进行计算、处理和知识挖掘，从而实现对物理世界 的实时控制、精确管理和科学决策。

2 应用层的技术

（1）物联网应用：它是用户直接使用的各种应用，通常用应用软件的形式 表现。如智能 *** 控、安防、电力抄表、远程医疗、智能农业等。

（2）物联网中间件：物联网中间件是一种独立的系统软件或服务程序，将 各种可以公用的能力进行统一封装，提供给物联网应用使用。

（3）云计算：它对物联网海量数据的存储和分析。根据服务类型不同将云 计算分为：基础架构即服务(IaaS)、平台即服务（PaaS)、服务和软件即服务（SaaS)。

3 应用层与其他两层的关系 感知层将采集到的数据通过网络层传递给应用层，应用层将接收到的数据进 行分析管理，再将这些数据根据各行各业的应用做出反应处理。例如，在智能电 网中的远程电力抄表应用：安置于用户家中的读表器上显示感知层中的传感器采 集到的数据，通过网络层将数据发送并汇总到发电厂的处理器上，该处理器及其 对应工作就属于应用层，它将完成对用户用电信息的分析，并自动采取相关措施。

如何知道艾瑞报告的数据采集途径在哪里关于这个问题有以下解释：物联网系统
数据采集的三大渠道
要想了解大数据的数据采集过程，首先要知道大数据的数据来源，目前大数据的主要数据来源有三个途径，分别是物联网系统、Web系统和传统信息系统，所以数据采集主要的渠道就是这三个。
物联网的发展是导致大数据产生的重要原因之一，物联网的数据占据了整个大数据百分之九十以上的份额，所以说没有物联网就没有大数据。物联网的数据大部分是非结构化数据和半结构化数据，采集的方式通常有两种，一种是报文，另一种是文件。在采集物联网数据的时候往往需要制定一个采集的策略，重点有两方面，一个是采集的频率（时间），另一个是采集的维度（参数）。
Web系统是另一个重要的数据采集渠道，随着Web20的发展，整个Web系统涵盖了大量的价值化数据，而且这些数据与物联网的数据不同，Web系统的数据往往是结构化数据，而且数据的价值密度比较高，所以通常科技公司都非常注重Web系统的数据采集过程。目前针对Web系统的数据采集通常通过网络爬虫来实现，可以通过Python或者Java语言来完成爬虫的编写，通过在爬虫上增加一些智能化的 *** 作，爬虫也可以模拟人工来进行一些数据爬取过程。

1月6日，中国政府网消息，国务院办公厅近日印发《要素市场化配置综合改革试点总体方案》，其中提出，拓展规范化数据开发利用场景。发挥领军企业和行业组织作用，推动人工智能、区块链、车联网、物联网等领域数据采集标准化。深入推进人工智能 社会 实验，开展区块链创新应用试点。在金融、卫生 健康 、电力、物流等重点领域， 探索 以数据为核心的产品和服务创新，支持打造统一的技术标准和开放的创新生态，促进商业数据流通、跨区域数据互联、政企数据融合应用。

物联网，Internet of Things,简称“IoT”，即通过传感器或物理识别装置等感知技术，对物理世界进行感知，通过ICT通信传输技术将数据传输至物联网云处理平台进行计算和处理，实现人与人、人与物、物与物的链接，进而对物理世界进行管理和控制。一句话解释：互联网的升级迭代版，互联网实现人与人的链接，物联网增加人与物理世界的链接；感知物理世界的变化，并对物理世界进一步的管理和控制

萌芽期：（1991年-2004年）：1994年美国麻省理工学院Kevin教授提出物联网概念，1995年，比尔盖茨在《未来之路》中构想物物互联，并未引起广泛关注。1999年，麻省理工学院首先提出物联网的定义。2003年，美国《技术评论》将传感网络技术列为未来生活的十大技术之首。

初步发展期：（2005年-2008年）：2005年，国际电信联盟（ITU）发布《ITU互联网报告2005：物联网》，2008年第一届国际物联网大会在瑞士苏黎世举行。

高速发展期（2009年-至今）：2009年美国政府将新能源和物联网确定为美国国家战略。2009年温家宝总理在无锡视察时提出“感知中国”，无锡率先建立“感知中国”研究中心，中科院、运营商和多所大学建立物联网研究院。中国正式开始物联网行业战略部署。2010年中国政府将物联网列为关键技术，并宣布物联网是长期发展计划的一部分。2015年，欧盟成立物联网创新联盟。2016年，NB-IoT技术即将进入规模商用阶段。2018年6月，5G通信技术成熟化，第一阶段全功能标准化工作完成，进入产业全面冲刺阶段。

总结中国物联网产业发展，大致经历：

第一阶段：智能消费产品的涌现

2012-2015年期间，消费类物联网产品一夜爆发，过后却慢慢消退。包括智能灯泡、智能插座、智能水壶、智能电饭煲等等智能产品出现在市场上。大致思路是将传统硬件产品，添加上Wi-Fi、蓝牙、ZiBbee等无线技术，再结合APP进行控制。这股热潮来的快、去的也快，因为害怕的稳定性和用户体验存在问题，再加上价格比较高，对于消费者而言性价比不高，市场认可度比较低。

第二阶段：底层技术完善

第二阶段相对于上个阶段，技术有更深层次的突破。这个时候涌现了各种各样的针对物联网的技术，比如NB-IoT、LoRa等新型的传输技术、AI算法、智能语音技术等等，边缘计算、智能计算等计算存储技术走上台，传感器产品也更加的智能化，具有更多的功能。

第三阶段：行业级应用兴起

完成技术突破之后，物联网的应用逐渐从早期的消费类应用往企业级应用发展。更多的应用于城市建设、政府政务、各行各业产业当中。

物联网IoT产业架构分四层：感知层、网络层、平台层、应用层；物联网IoT产业链：端——管——边——云——用

随着云端数据处理能力开始下沉，更加贴近数据源头，使得边缘计算成为物联网产业的重要关口；将来将有75%的数据需要在网络的边缘侧分析、处理和存储。因而物联网产业链由之前的“端——管——云——用”发展为现在的“端——管——边——云——用”；

“端”：物联网终端，主要是完成数据采集以及向网络端发送的作用；包含芯片、感知技术（传感器+识别技术）、 *** 作系统；

“管”：管道层，保证通信的作用，无线连接、卫星和量子通信等方式；

“边”：边缘计算，将集中式架构分解成边缘位置的点；

“云”：云平台，主要进行数据的计算和存储；包含云计算平台和AI技术；按厂商类型分：运营商、ICT、互联网和工业制造厂商以及第三方物联网平台；按商业模式分PaaS和本地部署；按照平台功能可以划分：设备管理平台、连接管理平台、应用开发平台和业务分析平台；

“用”：物联网IoT应用层，落地到不同行业应用场景中；三大业务主线：消费性物联网、政策驱动物联网和生产性物联网；（政策驱动物联网和生产性物联网并称产业物联网）

从产业集聚发展情况来看，我国已初步形成以北京—天津、上海—无锡、深圳—广州、重庆—成都为核心的 环渤海、长三角、珠三角、中西部 地区四大物联网产业集聚区的空间布局。

其中， 环渤海地区 凭借丰富的产学研资源和总部优势，成为我国物联网产业重要的研发、设计和生产制造基地； 长三角地区 以上海、无锡双核发展为带动，整体发展比较均衡，在技术研发与产业化、应用推广方面发挥了引领示范作用； 珠三角地区 是国内物联网市场化最成熟、体系最完备的地区，目前已形成了一批自主的、竞争力强的物联网应用技术成果和信息增值服务模式，产业规模领先其他地区； 中西部地区 软件、信息服务、传感器等领域发展迅猛，成为第四大产业基地，且在自然资源和人力资源方面均存在优势，对物联网产业链底端感知层具有一定的促进作用。

产业集聚区的形成有利于产业规模效应凸显，形成产业链；有助于改善协作条件，节约生产成本；而且能更好的发挥核心城市的辐射带动作用，促进区域一体化发展。目前，四大产业集聚区相互独立、各有特色，汇聚了一批具有全国影响力的龙头企业，产业链逐渐完善，研发机构和公共服务等配套体系基本完备。

传感数据采集的真实值是指所采集的物理量客观存在的确定值。(正确 )

一、

传感数据是由感知设备或传感设备感受、测量及传输的数据。感知设备或传感设备可以包括1个或多个传感器。

这些感知设备或传感设备实时和动态地收集大量的时序传感数据资源在物联网中。传感数据种类有很多，如人身体的传感数据，网络信号的传感数据和气象的传感数据。传感数据可以用于数据分析。

传感设备是穿戴于用户身上的装置和设置于现实环境中的传感装置。传感数据是指由传感设备收集和测量的数据，尽管传感设备的类型各有不同，但其获取的数据可以分为2类：

实时状态数据。表示某个时刻运行状态，例如速度、功率等；累加数据。表示一定范围内的数据累加量，例如里程、热消耗等。通常情况下，传感器以一定的频率采集数据，并将数据发送至相应的数据接收端。

数据接收端将收到一组或多组在时间上存在严格先后顺序的一组或多组观测值序列，即“时间序列数据”。这些时序数据精准地记录着某个具体参数的实时变化情况，并在一定的时间范围内反映该参数的发展趋势和变化规律。

因此基于传感设备所采集的时间序列数据不仅为后续的数据趋势展现等数据可视化工作提供了重要的数据来源，同时也是后续数据挖掘工作（分类、聚类、关联、预测）的基础与前提。

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