物联网的主要技术有哪些

物联网的三项关键技术与领域包括，关键技术：传感器技术、RFID标签、嵌入式系统技术。领域：公共事务管理(节能环保、交通管理等)、公众社会服务(医疗健康、家居建筑、金融保险等)、经济发展建设(能源电力、物流零售等)。

“物联网”的概念是在 1999 年提出的，它的定义很简单：把所有物品通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来，实现智能化识别和管理。也就是说，物联网是指各类传感器和现有的互联网相互衔接的一个新技术。

2005 年国际电信联盟(ITU)发布《ITU互联网报告2005物联网》， 报告指出， 无所不在的“物联网”通信时代即将来临， 世界上所有的物体从轮胎到牙刷、从房屋到纸巾都可以通过因特网主动进行交换。射频识别技术(RFID)、传感器技术、纳米技术、智能嵌入技术将到更加广泛的应用。

2008年3月在苏黎世举行了全球首个国际物联网会议“物联网 2008”， 探讨了“物联网”的新理念和新技术与如何将“物联网”推进发展的下个阶段 。

传感器网络技术是物联网技术的核心

传感器技术是计算机应用中的一项关键技术。它将传输线上的模拟信号转换成可处理的数字信号，并将其交给计算机进行处理。

它主要将传感器、数据处理单元组件和通信组件集成在需要随机分布的信息采集和传输的区域，形成一个网络结构(即传感器网络)。节点数量相对较多，可以适应复杂多变的环境。作为物联网技术的核心，它在物联网与信息交换和传输之间起着非常重要的作用。

在物联网技术中，以物联网卡片为载体。通过在设备中插入物联网卡来实现身份识别和承载服务的功能，可以实现物联网的各种技术。

一面是狂欢，一面是背叛。

文 | Eva

微信朋友圈、微博、抖音……过去一周的各大社交媒体平台上，商量好了一样地纷纷“中邪”，一打开，就仿佛捅了蚂蚁窝，尽是“蚂蚁呀嘿，蚂蚁呀呼，蚂蚁呀哈，蚂蚁呀哈哈”的洗脑魔音，搭配夸张扭动的变脸视频。

原来，网友们只需将照片导入一款名为Avatarify的AI换脸软件中，这些照片即会被算法驱动，变成一段跟着节奏晃动的视频。灵魂BGM、反差萌效果、傻瓜式 *** 作，勾得众人心痒难耐，争先恐后地上阵一试。

可惜好景不长。火爆全网的Avatarify软件从2月底冲上苹果App Store免费榜第一，到3月2日凌晨从App Store中国区悄然下架，只存活了寥寥数天工夫。目前，官方尚未给出具体下架原因，而业界与网友猜测该款软件或涉及隐私安全及版权等问题。

为什么是Avatarify火了？

Avatarify这款软件一度火到什么程度？

据东方网，移动应用数据分析平台七脉数据显示，2月25日0点，Avatarify在中国区App Store的免费App榜单仅排名第65，而到了当日下午5点，Avatarify蹿升至免费榜第一名，并一直持续到3月1日。

直到3月5日，抖音#蚂蚁呀嘿#相关话题播放总量已超29亿次，特效被 785 万人使用。

四大天王版“蚂蚁呀嘿”

德云社版“蚂蚁呀嘿”

据悉，Avatarify的名称来源于“阿凡达”，创作者是一位开发工程师，最初只是因为疫情期间太过无聊，才开发了这款变脸应用并将其开源。

事实上，Avatarify早在去年7月就已经上线，但一直不温不火，直至“蚂蚁呀嘿”特效蹿红，这款软件方出了圈、上了天。

此处简单科普下：AI如何让人脸跟着音乐挤眉弄眼动起来？这里头需要一个叫做一阶运动模型 （First Order Motion Model）的技术来搞定，其原理借鉴了意大利特伦托大学的一项入选了“NIPS（Neural Information Processing Systems，神经信息处理系统大会，是一个关于机器学习和计算神经科学的国际会议）2019”的研究。

在此之前，这种AI特效必须具备一定的计算机能力才可以实现。比如，一张名人照片和一个你说话的视频，就可以让梦露学你说话。

还有，印度程序员开发的实时动画特效。你一动，蒙娜丽莎跟着你一起动。

而这回的Avatarify，让不会编程的人也能爽到，难怪让网友如此疯魔。

为什么Avatarify又凉得这么快？

另有媒体报道指出，Avatarify采用的技术，与早前国外一款开源的AI换脸软件“DeepFakes”极为相似。“DeepFakes”的核心技术是一种名为生成式对抗网络（GAN）的框架，该网络有两个模块，一个负责生成伪图，另一个负责鉴别生成的质量，通过“对抗博弈”的方式不断进化，达到以假乱真的水平。

注意，2017年Reddit上的“DeepFakes”账号，上传了把女星盖尔·加朵的脸合成到成人影片女演员身上的视频，给受害者直接带来名誉损害，曾掀起轩然大波。后续的DeepNude应用，亦可以通过换脸来间接脱掉女性的衣服。而随着桌面应用程序FakeApp的出现，普通网民也能简单制作换脸假视频，互联网上的假脸视频开始广泛流传。有人把AI换脸技术用来恶搞政客，录制出以政客面容发表离谱演讲的视频等等，一时乌烟瘴气，最终导致多个网站禁止用户使用这项技术。到了2019年，一款陌陌系出品的AI换脸软件“ZAO”再掀是非：用户只要上传自拍照，便可将自己“变成”影视片段的主角，并将这些“换过头”的视频片段，上传各大社交平台，引发病毒式传播。此后，鉴于用户隐私协议不规范，存在数据泄露风险等网络数据安全问题，“ZAO”凉得挺快，被工信部约谈。

许多人猜测，Avatarify从中国区App Store下架，大概是在复制“ZAO”的可悲命运，即一旦涉及隐私安全等问题，基本要凉。

演示人员：您现在看到的这段视频，就是利用深度合成中的表情 *** 纵的方法生成的一段伪造的视频。就是说我们可以 *** 纵一张，让它做出和右边这个视频一样的动作来。比如说点头、摇头、说话。可以用于攻击人脸识别系统的这种场景当中。

但是，目前在App Store上，还有一批“蚂蚁呀嘿同款特效”的App。

近年来，围绕人脸识别的争议不断。由全国信息安全标准化技术委员会等机构发布的《人脸识别应用公众调研报告（2020）》显示，有九成以上的受访者使用过人脸识别，有六成受访者认为人脸识别技术有滥用趋势，还有三成受访者称已经因为人脸信息被泄露和滥用而遭受到隐私或财产损失。

用户的个人信息安全问题已经引起了有关部门的重视。2019年11月底，国家网信办、文旅部和广电总局等三个部门联合发布了《网络音视频信息服务管理规定》。

其中第九条指出，任何组织和个人不得利用网络音视频信息服务以及相关信息技术从事危害国家安全、破坏 社会 稳定、扰乱 社会 秩序、侵犯他人合法权益等法律法规禁止的活动，不得制作、发布、传播煽动颠覆国家政权、危害政治安全和 社会 稳定、网络谣言、秽色情，以及侵害他人名誉权、肖像权、隐私权、知识产权和其他合法权益等法律法规禁止的信息内容。

第十一条指出，网络音视频信息服务提供者和网络音视频信息服务使用者利用基于深度学习、虚拟现实等的新技术新应用制作、发布、传播非真实音视频信息的，应当以显著方式予以标识。网络音视频信息服务提供者和网络音视频信息服务使用者不得利用基于深度学习、虚拟现实等的新技术新应用制作、发布、传播虚假新闻信息。转载音视频新闻信息的，应当依法转载国家规定范围内的单位发布的音视频新闻信息。

第十三条指出，网络音视频信息服务提供者应当建立健全辟谣机制，发现网络音视频信息服务使用者利用基于深度学习、虚拟现实等的虚假图像、音视频生成技术制作、发布、传播谣言的，应当及时采取相应的辟谣措施，并将相关信息报网信、文化和 旅游 、广播电视等部门备案。

在近日召开的全国政协十三届四次会议新闻发布会上，大会新闻发言人郭卫民也表示，个人信息保护法草案已经提请全国人大常委会审议，对保护个人信息安全将发挥重要作用。

最后，用户本身，今后也还是需要多长个心眼：在使用一款带来狂欢的软件时，是否已不知不觉将自己“出卖”？坑总是会有的，是谁加挖了一铲子，再毫无戒备地跳了下去？

综合网络素材

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作者|小葳
2月底，各种版本的《蚂蚁呀嘿》在抖音刷屏。有网友说，“一打开抖音，好像捅了蚂蚁窝。”
通过一款名为Avatarify 的APP，用户只需上传一张照片，即可让照片主人做出各种想要的表情。截止发稿，《蚂蚁呀嘿》在抖音有超过25万个视频，相关话题视频播放量达到30亿次。Avatarify曾在2 月 25 日问鼎国内App Store 应用免费榜榜首，随后连续数天稳居总榜第一名。
相比ZAO火爆之后的3天后下架，Avatarify也逃不出换脸软件的宿命，只有7天便在APP Store中国市场下架（目前国外还可以使用）。
Avatarify 由一个俄罗斯程序员开发，并放在GitHub上，最初是给Zoom、Skype等视频会议“解闷”用的，比如可以在开视频会议时把自己的脸换成马斯克的脸，并实时互动。迄今为止这个项目已在 GitHub 上获得了近 12 万的 star 量。
几个月后，Avatarify又推出了APP版（只有iOS版）。原理上，Avatarify借助 deepfake 等技术，在想要交换的脸部图像上对算法进行训练。通过在目标图像的相似类别上训练算法，该模型支持实时换脸 *** 作。
类似换脸软件屡次被下架的背后还是隐私和信息安全问题。很多人都会担心自己的人脸信息被泄露或滥用，然而我们却不必对其背后的AI技术——深度合成一棒子打死。而且，目前深度合成在很多行业已经有了不少更有价值的应用。
深度合成首次被公众关注是2017年11月，彼时美国新闻网站Reddit一个名为“deepfakes”的用户上传了一段合成后的色情视频，将色情影片中演员的脸换成某明星的脸。此后，媒体开始用deepfake描述这种基于AI的视频合成内容。不过因此也让不少人误认为，深度合成就是deepfake、换脸，实在是太冤了。
首先，deepfake是深度合成的子集。只不过，换脸是最早进入公众视野，也是最为大众熟知的一种深度合成应用。
深度合成（Deep Synthesis）的内涵非常广泛，包括借助人工智能算法实现语音、图像、音频、视频、人脸等内容的合成与自动生成。其典型应用包括：人脸替换（换脸）、人脸再现（ *** 纵目标对象的面部表情，比如让他们说从未说过的话）、人脸合成（AI生产媲美真实的人脸图像，事实上这张人脸并不存在）、语音合成、全身合成等等。
其次，deepfake频频导致的隐私安全和色情场景滥用问题，会让人们对深度合成技术存在偏见和误解，甚至认为AI伪造内容会冲击 社会 信任等等。不过，随着深度合成技术在更多领域的落地应用，公众对深度合成技术的认识也愈加成熟。
深度合成背后的AI技术主要包括两块：自编码器（autoencoders）和生成对抗网络（GAN, Generative Adversarial Networks ）。GAN由两组相互对抗的人工神经网络组成，一个是生成器，一个是鉴别器，在无数次对抗中，生成器最终做到让鉴别器不再能够区分真实数据和合成数据，从而生成高度逼真的内容。
业界最先进的图像生成器当属英伟达的StyleGAN，已于2019年2月在Github上开源。
腾讯研究院、腾讯优图实验室发布的《AI生成内容发展报告2020——“深度合成”商业化元年》（以下简称报告）显示，近几年深度合成技术演进加快，并展现出几个技术趋势：
一、在单一的音频、图像合成之外，深度合成技术正向综合性的方向发展。

二、面部而成之后，全身合成将成为新热点。

三、2D合成之外，3D合成技术（尤其是虚拟数字人）将是下一阶段的重点。
而且，随着“深度合成”技术日趋成熟，其已经在多个领域实现落地应用，包括影视、 娱乐 、教育、医疗、电商、广告营销等领域。
在媒体行业，AI主播日益火热。2018年，搜狗联合新华社推出全球首个AI合成主播后，2020年，双方又推出全球首个3D AI合成主播。3D AI合成主播基于超写实3D数字人建模、多模态识别及生成、实时面部动作生成及驱动、迁移学习等多项人工智能前沿技术，使机器可以基于输入文本生成逼真度极高的3D数字人视频内容，呈现和真人一样的视频播报。
此外，包括百度、京东、网易在内的互联网巨头先后推出虚拟数字人。百度智能云推出的虚拟数字人，成为国内首个上岗的银行“虚拟员工”。
在自动驾驶领域，深度合成被用于开发自动驾驶仿真系统（AADS），创造虚拟道路环境为自动驾驶系统提供训练和测试。
在医疗领域，通过生成与真实医学影像无异的医学图像训练AI系统，可以解决医疗数据不足、病患隐私保护等问题。在NVIDIA与合作伙伴联合发表的论文中，展示了利用GAN算法合成带有肿瘤的脑部核磁共振图像的方法。在算法训练生成过程中，仅需投入10%的真实数据，AI诊断系统就可以检测出真实影像中的肿瘤。
在广告营销领域，AI合成的人脸和虚拟形象可以替代真人模特参与营销活动，而不会有人像版权问题。比如，Generated Photos 就是一个用AI自动生成人脸的网站，它的资料库中有超过 10 万张AI生成的人脸，对外提供免费下载使用，而且没有版权问题。这些免费人脸可以用在非常多的场景，比如广告传单、网站、PPT 简报、问卷、用户头像等等。
深度合成被滥用是人工智能治理的一个重要课题。
色情行业是新技术采用和普及的先锋，AI技术也不例外。目前，色情产业是深度合成技术滥用的重灾区。根据报告，2019年12月，全网共有14678个深度合成视频，其中96%属于色情性的深度合成视频，主要存在于色情网站。
如何防止人们用深度合成技术作恶？多元治理是比较公认的思路，包括法律方案、技术方案、行业自律和公众教育等各个方面。
法律方面，一些发达国家已经出台相关法案。但值得注意的是，并没有“一刀切”禁止使用深度合成技术，而是禁止利用深度合成技术从事色情视频合成、虚假新闻、干扰选举等非法行为。比如美国国会《DeepFakes责任法案》等相关法案，只禁止政治干扰、色情报复、冒充身份等目的的深度合成，并要求制作者对深度合成内容添加水印等标记。
技术方面，鉴别技术和溯源技术是两种主流的方法。但是在鉴别方面，没有通用的视频鉴别方案，需要针对每一种新兴的合成技术训练针对性的鉴别网络。
虽然目前深度合成内容的门槛已大幅降低，普通人也可以在智能手机等智能终端能上完成 娱乐 性的深度合成内容，但这类内容往往较容易识别。高质量、高仿真的深度合成内容仍需要专业工具和技能。所以，我们需要防范风险但无需恐慌。
AI就像人类的一个非常聪明的学生，TA只是飞快又忠实地学会人类教的东西。
正如报告中所说，“深度合成并非是关于‘伪造’和‘欺骗’的技术，而是极富创造力和突破性的技术。虽然它和其他技术一样，也催生了一系列必须面对的难题，但这并不会磨灭这一技术给 社会 带来的进步。”

《物联网技术》首先讨论物联网的基本概念、体系结构、软硬件平台系统组成、关键技术以及应用领域；其次介绍节点感知识别技术，包括射频识别工作原理、RFID系统的基本组成及其典型应用、传感器及检测技术等；然后讲述与物联网相关的通信与网络技术、传感网及其关键支撑技术等内容；最后介绍物联网中的数据融合、云计算技术、物联网应用系统的规划设计与典型应用，使课程理论与实践紧密地结合起来。

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