物联网的关键技术有哪些?
物联网的关键技术有哪些?2019-07-0209:34黑科技知识关键词：物联网硬件物联网设备导读：过去，互联网兴起，从此造就了千百万富翁!
过去，互联网兴起，从此造就了千百万富翁!
今天，物联网来了，你把握到巨大商机了吗?
物联网就是与物相连，感知世界，面临变革时代，必须主动思索，积极行动，让你我投身于物联网革命的洪流之中吧!那么物联网的关键技术是什么呢?下面小编为大家讲解!
物联网不是对现有技术的颠覆性革命,而是通过对现有技术的综合运用,实现全新的通信模式转变,同时,通过这样的融合也必定会对现有技术提出改进和提升的要求,以及催生出一些新的技术。
物联网的结构大致可以分为3个层次:首先是传感网络,以二维码、RFID(射频识别技术)传感器为主,实现“物”的识别;其次是传输网络,通过现有的互联网、广电网络、通信网络或者未来的NGN(下一代网络),实现数据的传输与计算;第三是应用网络,即输入/输出控制终端,可基于现有的手机,PC等终端进行。
物联网核心技术包括射频识别(RFID),WSN,红外感应器,全球定位系统,Internet与移动网络、网络服务、行业应用软件。在这些技术中,又以底层嵌入式设备芯片开发最为关键,引领整个行业的上游发展。以下从物联网的传感技术、网络技术以及网络平台相关的各方面来介绍其当前的核心技术.
图一
图1识别技术来自多种技术的结合
图2
图2物联网关键通信技术的成本及覆盖范围
物联网包括应用、网络、感知3个层面，没一个层面都会涉及一些标准化组织，目前全球有跟多与物联网有关的标准化组织，如图3所示，这些组织大概可以分为几类，如ITU，是根据整个物联网整体架构做出规划，如ISO，是制定无线传感器网络的架构封方面标准。
图3
图3物联网关键通信技术的部署、标准组织及现状
物联网关键技术介绍
1.二维码及RFID：
二维码及RFID是目前市场关注的焦点，其主要应用于需要对标的物(即货物)的特征属性进行描述的领域。二维码是一维码的升级,是用某种特定的几何形体按一定规律在平面上分布(黑白相间)的图形来记录信息的应用技术。目前,二维码即将或正在广泛应用于海关/税务征管管理、文件图书流转管理(我国国务院正在推行机关的公文管理,采用二维码技术;已经普遍车辆管理、票证管理(几乎包含所有行业)、支付应用(如电子回执)、资产管理及工业生产流程管理等多个领域。
RFID是一项利用射频信号通过空间耦合(交变磁场或电磁场)实现无接触信息传递并通过所传递的信息达到识别目的的技术。和传统的条形码相比,RFID可以突破条形码需人工扫描、一次读一个的限制,实现非接触性和大批量数据采集,具有不怕灰尘、油污的特性;也可以在恶劣环境下作业,实现长距离的读取,同时读取多个卷;还具有实时追踪、重复读写及高速读取的优势,此特性让其具有极其广泛的应用范围。
2.传感器
传感器作为现代科技的前沿技术,被认为是现代信息技术的三大支柱之一。MEMS(MicroElectroMechanicalSystems)即微机电系统,是由微传感器、微执行器、信号处理和控制电路、通信接口和电源等部件组成的一体化的微型器件系统。MEMS传感器能够将信息的获取、处理和执行集成在一起,组成具有多功能的微型系统,从而大幅度地提高系统的自动化、智能化和可靠性水平。
传感器的类型多样:
①温度传感器:隧道消防、电力电缆、石油石化;
②应变传感器:桥梁隧道、边坡地基、大型结构;
③微震动传感器:周界安全、地震检波、地质物探;
④压力水声、空气声等传感器。
3.无线传感器网络(WSN)
无线传感器网络是由许多在空间上分布的自动装置组成的一种计算机网络,这些装置使用传感器协作地监控不同位置的物理或环境状况(比如温度、声音、振动、压力、运动或污染物)。传感器网络的每个节点除配备了一个或多个传感器之外,如果还装备了一个无线电收发器、一个很小的微控制器和一个能源装置(通常为电池),那么这就构成了一个无线传感器网络(WSN,WirelessSensorNetwork).WSN是一种自组织网络,通过大量低成本、资源受限的传感节点设备协同工作实现某一特定任务。WSN的构想最初是由美国军方提出的,WSN是由大量传感器节,它能够实现数据的采集量化、处理融合和传输。综合了微电子技术、嵌入式计算技术、现代网络及无线通信技术、分布式信息处理技术等先进技术,能够协同地实时监测、感知和采集网络覆盖区域中各种环境或监测对象的信息,并对其进行处理,处理后的信息通过无线方式发送,并以自组多跳的网络方式传送给观察者。
它的特点主要体现在以下几个方面。
①能量有限:能量是限制传感节点能力、寿命的最主要的约束性条件,现有的传感节点都是通过标准的AAA或AA电池进行供电,并且不能重新充电。
②计算能力有限:传感节点CPU一般只具有8bit,4~8MHz的处理能力。
③存储能力有限:传感节点一般包括3种形式的存储器,即RAM、程序存储器和工作存储器。
④通信范围有限:为了节约信号传输时的能量消耗,传感节点的射频模块的传输能量一般为10~100mW,传输的范围也局限于100m~1kmo
(5)防篡改性:传感节点是一种价格低廉,结构松散、开放的网络设备,攻击者一旦获取传感节点就很容易获得和修改存储在传感节点中的密钥信息以及程序代码等。
(6)大多数传感器网络在进行部署前,其网络拓扑是无法预知的.
4.近距离通信
近距离无线通信技术的范围比较广,只要通信收发双方通过无线电波传输信息,并且传输距离限制在较短的范围内,通常是几十米以内,就可以称为近距离无线通信。它支持各种高速率的多媒体应用、高质量声像配送、多兆字节音乐和图像文档传送等。低成本、低功耗和对等通信,是短距离无线通信技术的3个重要特征和优势。
常见的近距离无线通信技术特征如图4
图4
RFID、ZigBee、UWB、NFC及蓝牙等近距离无线通信的特点如图5
图5
5.无线网络
常用的无线网络主要包括WiFi(无线局域网)、ZigBee(无线局域网)、WiMAX(无线局域网)、3G/4G/5G(无线广域网)等无线接入技术。
6.感知无线电
感知无线电技术是软件无线电技术的演化，是一种新的智能无线通信技术，它具有智能型，感知无线电与软件无线电之间的差异可由下式表达：
软件无线电平台+可管理=自适应无线系统
自适应无线系统+学习能力=感知无线电网络
7.云计算
云计算是随着虚拟化技术、处理器技术、分布式计算技术、宽带互联网技术、SOA技术和自动化管理技术的发展而产生的。
云计算关键特征：
①按需求自动服务
②宽带接入
③虚拟化的资源池
④快速弹性架构
⑤可测量的服务
云部署模型：
①公共云
②私有云
③社区云
④混合云
8.全IP方式(IPv6)
由于物联网要求“一物一地址，万物皆互联”，为解决物联网地址容量有限问题，应尽快推动IPv6的普及应用
9.嵌入式技术
嵌入式系统也包括硬件和软件两部分。硬件部分包括处理器/微处理器(CPU)、存储器及外设器件和输入/输出端口、图形控制器等。软件部分包括操作系统软件和专门解决某类问题的应用软件,应用程序控制着系统的运作和行为,而操作系统控制着应用程序编写与硬件的交互作用。
人工智能技术应用的领域主要有哪些
参考链接：人工智能应用
随着智能家电、穿戴设备、智能机器人等产物的出现和普及，人工智能技术已经进入到生活的各个领域，引发越来越多的关注。那么，人工智能目前都应用在哪些领域，运用了怎样的技术原理呢？
什么是人工智能？
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，是认知、决策、反馈的过程。 曾经有很多人戏称，人工智能就像一列火车，你苦苦期盼，它终于来了，然后它呼啸而过，把你抛在身后。虽然这是一种笑谈，但也反应了人工智能技术发展的迅速和无法想象的快，可能一个不小心，你就被远远甩在身后。
人工智能技术的细分领域有哪些？
人工智能技术应用的细分领域：深度学习、计算机视觉、智能机器人、虚拟个人助理、自然语言处理—语音识别、自然语言处理—通用、实时语音翻译、情境感知计算、手势控制、视觉内容自动识别、推荐引擎等。
1、深度学习
深度学习作为人工智能领域的一个应用分支，不管是从市面上公司的数量还是投资人投资喜好的角度来说，都是一重要应用领域。说到深度学习，大家第一个想到的肯定是AlphaGo，通过一次又一次的学习、更新算法，最终在人机大战中打败围棋大师李世石。百度的机器人“小度”多次参加最强大脑的“人机大战”，并取得胜利，亦是深度学习的结果。
深度学习的技术原理：
1.构建一个网络并且随机初始化所有连接的权重； 2.将大量的数据情况输出到这个网络中； 3.网络处理这些动作并且进行学习； 4.如果这个动作符合指定的动作，将会增强权重，如果不符合，将会降低权重； 5.系统通过如上过程调整权重； 6.在成千上万次的学习之后，超过人类的表现；
2、计算机视觉
计算机视觉是指计算机从图像中识别出物体、场景和活动的能力。计算机视觉有着广泛的细分应用，其中包括，医疗成像分析被用来提高疾病的预测、诊断和治疗；人脸识别被支付宝或者网上一些自助服务用来自动识别照片里的人物。同时在安防及监控领域，也有很多的应用……
计算机视觉的技术原理：
计算机视觉技术运用由图像处理操作及其他技术所组成的序列来将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。比如，一些技术能够从图像中检测到物体的边缘及纹理。分类技术可被用作确定识别到的特征是否能够代表系统已知的一类物体。
3、语音识别
语音识别技术最通俗易懂的讲法就是语音转化为文字，并对其进行识别认知和处理。语音识别的主要应用包括医疗听写、语音书写、电脑系统声控、电话客服等。
语音识别技术原理：
1、对声音进行处理，使用移动窗函数对声音进行分帧； 2、声音被分帧后，变为很多波形，需要将波形做声学体征提取，变为状态； 3、特征提起之后，声音就变成了一个N行、N列的矩阵。然后通过音素组合成单词；
4、虚拟个人助理
说到虚拟个人助理，可能大家脑子里还没有具体的概念。但是说到Siri，你肯定就能立马明白什么是虚拟个人助理。除了Siri之外，Windows10的Cortana也是典型代表。
虚拟个人助理技术原理：（以Siri为例）
1、用户对着Siri说话后，语音将立即被编码，并转换成一个压缩数字文件，该文件包含了用户语音的相关信息； 2、由于用户手机处于开机状态，语音信号将被转入用户所使用移动运营商的基站当中，然后再通过一系列固定电线发送至用户的互联网服务供应商(ISP)，该ISP拥有云计算服务器； 3、该服务器中的内置系列模块，将通过技术手段来识别用户刚才说过的内容。 总而言之，Siri等虚拟助理软件的工作原理就是“本地语音识别+云计算服务”。
5、语言处理
自然语言处理（NPL），像计算机视觉技术一样，将各种有助于实现目标的多种技术进行了融合，实现人机间自然语言通信。
语言处理技术原理：
1、汉字编码词法分析； 2、句法分析； 3、语义分析； 4、文本生成； 5、语音识别；
6、智能机器人
智能机器人在生活中随处可见，扫地机器人、陪伴机器人……这些机器人不管是跟人语音聊天，还是自主定位导航行走、安防监控等，都离不开人工智能技术的支持。
智能机器人技术原理：
人工智能技术把机器视觉、自动规划等认知技术、各种传感器整合到机器人身上，使得机器人拥有判断、决策的能力，能在各种不同的环境中处理不同的任务。
智能穿戴设备、智能家电、智能出行或者无人机设备其实都是类似的原理。
7、引擎推荐
不知道大家现在上网有没有这样的体验，那就是网站会根据你之前浏览过的页面、搜索过的关键字推送给你一些相关的网站内容。这其实就是引擎推荐技术的一种表现。
Google为什么会做免费搜索引擎，目的就是为了搜集大量的自然搜索数据，丰富他的大数据数据库，为后面的人工智能数据库做准备。
引擎推荐技术原理：
推荐引擎是基于用户的行为、属性（用户浏览网站产生的数据），通过算法分析和处理，主动发现用户当前或潜在需求，并主动推送信息给用户的信息网络。快速推荐给用户信息，提高浏览效率和转化率。
关于人工智能的展望
除了上面的应用之外，人工智能技术肯定会朝着越来越多的分支领域发展。医疗、教育、金融、衣食住行等等涉及人类生活的各个方面都会有所渗透。
当然，人工智能的迅速发展必然会带来一些问题。比如有人鼓吹人工智能万能、也有人说人工智能会对人类造成威胁，或者受市场利益和趋势的驱动，涌现大量跟人工智能沾边的公司，但却没有实际应用场景，过分吹嘘概念。
转自：http://www.arduino.cn/thread-45848-1-1.html