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物联网体系结构物联网（Internet of Things）是指通过各种传感器和通信设备连接物体，使之能够互相沟通和交互，从而实现信息的收集、传输和处理。
物联网的核心组成部分是其体系结构，即通过各个层次和组件的有机组合，构建一个完整的物联网系统。
本文将介绍物联网体系结构的基本架构和主要组成部分。
一、边缘层边缘层是物联网体系结构的最底层，也是最接近物体的一层。
它包括各类传感器、执行器以及相关的通信、存储和处理设备。
传感器负责感知环境中的各种参数和状态，并将其转化为数字信号；执行器则负责根据指令执行相应的操作。
边缘设备通过无线或有线网络与上层网关进行通信，传输采集到的数据和接收控制指令。
二、网关层网关层是连接边缘设备和核心网络的桥梁，在整个物联网体系结构中起到重要的作用。
它负责实现不同通信协议之间的转换和数据格式的处理，以便边缘设备能够与上层的网络进行交互。
网关层还可以具备一定的存储和计算能力，用于边缘数据的缓存和预处理。
同时，网关层也承担着数据安全和隐私保护的责任，通过身份验证和加密等手段保护物联网系统的安全。
三、核心网络层核心网络层是物联网的中间层，负责连接各个网关和云平台、应用程序等核心组件。
它采用各种通信协议和网络技术，实现不同设备之间的互联互通。
核心网络层也具备一定的路由和转发能力，用于数据的分发和传输。
此外，核心网络层还要满足物联网系统对带宽、延迟和可靠性等性能指标的要求，保证数据的快速和可靠传输。
四、云平台层云平台层是物联网的上层，负责数据的存储、处理和分析。
它提供了丰富的云服务和应用程序接口（API），使开发者可以基于物联网数据进行应用开发和创新。
云平台层具备强大的计算和存储能力，可以处理和分析海量的数据，并提供实时的决策支持。
同时，云平台还提供了对物联网系统进行远程管理和监控的功能，方便用户对设备进行集中控制和维护。
五、应用层应用层是物联网体系结构的最顶层，是向用户提供服务和功能的界面。
物联网标准体系架构物联网（Internet of Things, IoT）是指利用互联网技术，将传感器、执行器、通信设备等各种物品连接起来，实现信息的感知、识别、定位、追踪、监控和管理的智能化网络。
物联网的发展对标准化提出了更高的要求，因为标准化是物联网应用的基础和保障，是实现物联网互联互通的重要手段。
物联网标准体系架构是指在物联网领域内，为了规范和统一物联网技术、产品、服务和管理而建立的标准体系框架。
一、物联网标准体系架构的基本原则。
1. 开放性原则。
物联网标准体系架构应当具有开放性，充分考虑各种不同技术体系和标准的融合，促进不同物联网系统之间的互联互通。
2. 综合性原则。
物联网标准体系架构应当具有综合性，包括物联网技术、产品、服务和管理等多个方面，形成一个完整的标准体系。
3. 先进性原则。
物联网标准体系架构应当具有先进性，及时吸收和反映新技术、新产品、新服务和新管理方法的发展趋势，推动物联网标准的不断更新和完善。
二、物联网标准体系架构的主要内容。
1. 物联网技术标准。
物联网技术标准是物联网标准体系架构的核心内容，包括物联网感知层、传输层、应用层等多个方面的标准。
感知层标准主要包括传感器、执行器、无线通信等技术标准；传输层标准主要包括物联网通信协议、网络技术标准；应用层标准主要包括物联网应用接口、数据格式、安全标准等。
2. 物联网产品标准。
物联网产品标准是物联网标准体系架构的重要组成部分，包括物联网设备、终端、网关、平台等产品的标准。
产品标准主要包括产品规范、性能要求、测试方法、认证标识等。
3. 物联网服务标准。
物联网服务标准是物联网标准体系架构的重要内容，包括物联网应用服务、管理服务、定位服务等多个方面的标准。
服务标准主要包括服务规范、服务质量、服务流程、服务接口等。
4. 物联网管理标准。
物联网管理标准是物联网标准体系架构的关键内容，包括物联网资源管理、安全管理、性能管理等多个方面的标准。
管理标准主要包括管理规范、管理体系、管理方法、管理工具等。
面向物联网的工业互联网平台架构设计与实现现代工业互联网的兴起使得物联网技术在工业领域的应用变得日益广泛。
为了满足物联网在工业环境中的需求，工业互联网平台的架构设计和实现成为了一个关键的任务。
本文将介绍面向物联网的工业互联网平台的架构设计和实现的相关内容。
首先，在面向物联网的工业互联网平台的架构设计中，需要考虑的关键因素之一是数据的采集与传输。
工业互联网平台需要通过各种传感器和设备采集工业环境中的数据，并将这些数据进行可靠有效的传输。
为了实现这一目标，可以使用现代通信和网络技术，如无线传感网络和物联网通信协议。
此外，还可以采用大数据技术来对采集到的数据进行处理和分析，以提取有价值的信息。
其次，在工业互联网平台的架构设计中，需要考虑的另一个关键因素是安全性。
由于工业环境中存在着大量的敏感数据和关键设备，因此保证数据和系统的安全性至关重要。
在平台的设计中，需要采用安全的网络通信协议和加密算法，以确保数据传输的机密性和完整性。
此外，还应该采用访问控制和身份验证等安全机制，以保护系统免受未经授权的访问。
另外，工业互联网平台的架构设计还应考虑可扩展性和可靠性。
工业环境中通常存在大规模的设备和大量的数据，因此平台需要具备较高的处理能力和存储能力。
为了实现这一目标，可以采用云计算和分布式存储技术，将数据和计算任务分布到多个节点上进行处理。
此外，还需要实现冗余和容错机制，以确保平台的高可用性和容错性，当系统出现故障时能够快速恢复。
此外，工业互联网平台的架构设计还应考虑与其他系统的集成。
在工业环境中，存在着各种各样的设备和系统，例如SCADA系统、MES系统和ERP系统等。
为了实现平台与这些系统的无缝集成，需要采用开放的接口和标准化的协议。
此外，还可以使用中间件技术，如消息队列和数据总线，来实现系统之间的异步通信和数据交换。
最后，在工业互联网平台的实现过程中，还需要考虑到系统的可管理性和易用性。
平台应该提供友好的用户界面和操作工具，以方便用户进行配置和管理。
工业互联网体系架构介绍工业互联网：解开未来工业之谜在我们迈向智能制造的新时代，工业互联网扮演着至关重要的角色。
它不仅将机器、设备、传感器、人和产品等元素连接起来，形成了一个庞大的工业网络，更在推动工业领域的创新和生产力提升方面发挥着重要作用。
为了更好地理解和利用工业互联网，我们需要先了解其体系架构。
工业互联网体系架构概述工业互联网体系架构将各种硬件和软件资源整合到一个统一的框架中，为数据交换、通信和互操作提供支持。
该架构由三个主要部分组成：核心层、网络层和应用层。
核心层核心层是工业互联网体系架构的最底层，主要包括设备、传感器和执行器等硬件元素。
这些设备通过工业总线、以太网、无线局域网等通信技术相互连接，实现数据采集和设备控制。
网络层网络层位于核心层之上，主要负责数据传输和通信。
它可以将来自不同设备的数据整合到一个统一的网络中，实现数据共享和远程控制。
网络层还提供安全和可靠的数据传输机制，确保数据在传输过程中的完整性和机密性。
应用层应用层是工业互联网体系架构的最顶层，主要负责数据处理和分析。
通过使用大数据、云计算和人工智能等技术，应用层可以对海量的数据进行挖掘和分析，提供决策支持和优化方案。
此外，应用层还可以为用户提供友好的人机界面，实现远程监控和操作。
工业互联网核心技术工业互联网的核心技术包括物联网、云计算、大数据和人工智能等。
这些技术是工业互联网体系架构实现的基础。
物联网物联网技术将各种设备、传感器和执行器连接起来，形成一个统一的工业网络。
通过物联网技术，我们可以实现设备的远程监控和控制，提高生产效率。
云计算云计算技术为工业互联网提供了强大的计算和存储能力。
通过将数据存储在云端，我们可以随时随地访问和分析数据，提高了数据利用的灵活性和效率。
大数据大数据技术帮助我们处理和分析海量的工业数据。
通过对这些数据的挖掘和分析，我们可以发现隐藏在数据中的价值，为决策提供支持。
人工智能人工智能技术为工业互联网提供了强大的智能化能力。
工业互联网的物联网技术与架构设计随着物联网技术的逐步成熟和应用的逐渐深入，工业互联网正在成为当前工业界的热门话题。
而在众多物联网应用中，工业互联网的物联网技术与架构设计更是非常重要的一环。
本文就从工业互联网物联网技术的意义、物联网架构的选择以及工业互联网应用案例三个方面分别介绍工业互联网的物联网技术与架构设计。
一、工业互联网的物联网技术意义工业互联网是将互联网与制造业深度融合，通过云计算、大数据、人工智能等技术手段，来实现工业生产的自动化、智能化、数字化的新型智造模式。
而对于工业互联网而言，物联网技术是其最核心的技术之一。
物联网技术的应用可以帮助实现工业设备的远程监测和控制、精益生产、自动化调整等，从而降低生产成本，提高产品品质和效率。
此外，物联网技术的应用还可以帮助企业在生产、物流、质量监控等方面实现快速部署、数据智能化分析和预测，优化企业内部数据管理和决策，带来新的商业模式和市场机遇。
二、物联网架构的选择1. 四层架构模型物联网系统的基本架构可以采用四层架构模型，即感知层、网络层、应用层和管理与支持层，每一层均扮演着特定的角色。
（1）感知层感知层是物联网系统的最下层，主要负责数据的采集工作。
该层通常包括的设备有传输媒介、感应模块、数据采集处理器等。
这些设备既要满足数据准确性和实时性，又要具有批量化部署、低成本的特点。
（2）网络层网络层主要负责数据的传输任务，该层的主要目标是实现物联网的数据传输可靠性，能够通过物联网对感知层数据进行收集，同时实现数据对外的传输。
（3）应用层应用层是物联网系统的核心层，按不同功能可分为生产应用层、维护应用层、管理分析层和决策支持层等多个层次。
在生产应用层中，企业可以通过物联网技术实现在线监控、自动化运行、预警提醒等功能，提高生产效率和产品质量。
而在管理分析层中，物联网技术可以为企业提供大数据分析、智能决策等服务，实现企业精益化管理。
（4）管理与支持层管理与支持层负责公司管理和技术支持事宜，负责维护建构整个物联网学科的建设，同时还要负责对外联络和协作事务。
物联网体系结构韩腾1. 概述物联网(IInternetofThings)是“传感网”在国际上的通称，是传感网在概念上的一次拓展。
通俗地讲，物联网就是万物都接入到互联网，物体通过装入射频识别设备、红外感应器、GPS或其他方式进行连接，然后通过移动通信网络或其他方式接入到互联网，最终形成智能网络，通过电脑或手机实现对物体的智能化管理和信息采集分析。
作为下一代信息浪潮的新热点，国内外政府公司和研究机构对物联网投入了极大的关注，IBM公司提出“智慧地球”，日本和韩国分别提出了“U-japan”和“U-Korea”战略，这都是从国家工业角度提出的重大信息发展战略。
中国针对物联网到来的信息浪潮，提出了“感知中国”的发展战略。
2009年8月7日，国务院总理温家宝视察中科院嘉兴无线传感网工程中心无锡研发分中心，提出“在传感网发展中，要早一点谋划未来，早一点攻破核心技术”，并且明确要求尽快建立中国的传感信息中心，或者叫“感知中国”中心。
移动、电信、联通三大运营商纷纷在无锡成立物联网研究中心，以无锡为首的国内大中城市也争相建设智能城市，争取成为感知中国示范城市。
本文就物联网的体系架构和对应的技术产业链进行讲解分析。
2. 体系架构物联网应该具备三个特征，一是全面感知，即利用RFID、传感器、二维码等随时随地获取物体的信息；二是可靠传递，通过各种电信网络与互联网的融合，将物体的信息实时准确地传递出去；三是智能处理，利用云计算、模糊识别等各种智能计算技术，对海量数据和信息进行分析和处理，对物体实施智能化的控制。
在业界，物联网大致被公认为有三个层次，底层是用来感知数据的感知层，第二层是数据传输的网络层，最上面则是内容应用层。
图1 物联网体系架构2.1 感知层感知层包括传感器等数据采集设备，包括数据接入到网关之前传感器网络。
对于目前关注和应用较多的RFID网络来说，张贴安装在设备上的RFID标签和用来识别RFID信息的扫描仪、感应器属于物联网的感知层。
工业物联网的架构和技术特点随着科技的不断进步和工业生产方式的不断升级，工业物联网在新技术、新模式的推动下被广泛应用。
工业物联网是指通过传感器、物联网网关和云平台等技术手段，实现智能互联和可视化的工业生产模式。
这篇文章将从实际应用和技术特点两个角度，介绍工业物联网的架构和技术特点。
一、工业物联网的架构工业物联网的整体架构可以分为三层，分别是感知层、网络层和应用层。
1. 感知层感知层负责采集物理信号，即将生产设备中产生的各类数据汇聚到一起，通过各种传感器、执行器和测量设备等实现数据采集和采集结果的处理。
在这一层中，数据处理技术性要求较高，需要对数据进行多次采集、传输和处理，以确保数据的准确性和可靠性。
而且，在感知层中，需要考虑数据的性能和安全性。
特别是在工业生产的场景下，大量的数据需要采集、处理和传输，往往需要花费大量的带宽和高速网络。
因此，感知层必须具备高速、高稳定性的网络连接和储存能力。
2. 网络层网络层是连接感知层和应用层的中间件，对接感知层的数据管理和应用层的数据传输。
在网络层中，需要运用各种通讯协议、数据格式进行数据传输、处理和存储等操作。
同时，作为数据传输的枢纽，网络层需要具备灵活性和安全性，以应对各种网络异常与安全威胁。
为了达到这个目标，网络层部署了安全协议、防火墙和虚拟专用网络等网络安全技术手段。
因此，网络层的架构和技术手段极为重要。
3. 应用层应用层是工业物联网的应用集成层，也是工业物联网中最核心的部分。
在应用层中，采用各种技术手段，将安全的数据流、运行日志和操作流水等数据与企业管理的相关信息进行整合。
这样，无论是制造业、物流业还是仓库业都可以快速实现数字化管理，提高生产效率。
因此，应用层对工业物联网的完善和实用的关系极为紧密，必须采用先进的技术手段和在此基础上不断地进行尝试和更新。
二、工业物联网的技术特点工业物联网在应用层面上，实现了对工业设备、人员和环境的实时监测和管理。
这种模式，无论是在设备的自动化控制效率、资源利用率和生产运营效率方面都有全面的提升。
工业物联网平台技术研究及应用一、引言工业物联网是工业化与信息化融合的产物，是未来工业生产的关键技术之一。
目前全球范围内，工业物联网正在逐步成为推动工业领域数字化和智能化转型升级的重要工具和手段。
而工业物联网平台则是工业物联网应用的基础和重要环节。
二、工业物联网平台技术研究综述1. 概念工业物联网平台技术是指将传统的工业管理系统与物联网技术相结合，集中化监测、控制和管理工业设施和生产数据的技术平台。
2. 架构工业物联网平台技术架构包括感知层、网络层、服务层和应用层。
感知层主要完成数据采集，包括物联网传感器和设备的部署与配置，数据采集与处理；网络层主要实现数据传输和通信协议；服务层提供各种服务，如实时数据处理、存储、虚拟化、数据库等；应用层则提供多样化的应用程序，包括智能制造、智能供应链、智能物流等。
3. 技术要素工业物联网平台技术要素包括物联网技术、云计算技术、大数据技术、人工智能技术和区块链技术等。
（1）物联网技术物联网技术主要包括感知层的传感器、标签等设备、网络层的传输协议、应用层的数据处理和服务程序等。
（2）云计算技术云计算技术是指在互联网上通过网络使用计算资源的一种方式。
工业物联网平台利用云计算技术可以实现高效的数据处理和存储，提高数据可靠性和安全性。
（3）大数据技术大数据技术可以帮助工业物联网平台更精准地分析和处理海量数据，为工业制造提供精细化、个性化的服务，进一步提升工业生产的效率和质量。
（4）人工智能技术工业物联网平台运用人工智能技术可以将大量的数据通过算法进行处理，实现从数据中提取有价值的信息，帮助企业进行精细化管理，提高生产效率。
（5）区块链技术区块链技术可以实现数据的点对点传输，保证数据的不可篡改性和安全性，为工业物联网平台安全可信的数据交换提供技术支持。
三、工业物联网平台技术应用案例1. 工业生产智能化工业物联网平台技术可以实时监测工业生产环节，收集各类数据，包括设备状态数据、生产数据等，从而实现生产的自动化和智能化。
典型的物联网系统架构共有3个层次。
一是感知层，即利用射频识别（radio frequency identification, RFID）、传感器、二维码等随时随地获取物体的信息；二是网络层，通过电信网络与互联网的融合，将物体的信息实时准确地传递出去；三是应用层，把感知层得到的信息进行处理，实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理等实际应用。
在工业环境的应用中，工业物联网面临着与传统的物联网系统架构两个主要的不同点：一是在感知层中，大多数工业控制指令的下发以及传感器数据的上传需要有实时性的要求。
在传统的物联网架构中，数据需要经由网络层传送至应用层，由应用层经过处理后再进行决策，对于下发的控制指令，需要再次经过网络层传送至感知层进行指令执行过程。
由于网络层通常采用的是以太网或者电信网，这些网络缺乏实时传输保障，在高速率数据采集或者进行实时控制的工业应用场合下，传统的物联网架构并不适用。
二是在现有的工业系统中，不同的企业有属于自己的一套数据采集与监视控制系统（supervisory control and data acquisition，SCADA，在工厂范围内实施数据的采集与监视控制。
SCADA系统在某些功能上会与物联网的应用层产生重叠，如何把现有的SCADA系统与物联网技术进行融合，例如哪些数据需要通过网络层传送至应用层进行数据分析；哪些数据需要保存在SCADA的本地数据库中；哪些数据不应该送达应用层，它们往往会涉及到部分传感器的关键数据或者系统的关键信息，只由工厂内部进行处理。
工业物联网的系统架构需要在传统的物联网架构的基础上增加现场管理层。
其作用类似于一个应用子层，可以在较低层次进行数据的预处理，是实现工业应用中的实时控制、实时报警以及数据的实时记录等功能所不可或缺的层次，如图1所示。
图1 工业物联网体系架构
1. 感知层
感知层的主要功能是识别物体，采集信息和自动控制，是物联网识别物体、采集信息的来源；它由数据采集子层、短距离通信技术和协同信息处理子层组成。
数据采集子层通过各种类型的传感器获取物理世界中发生的物理事件和数据信息，例如各种物理量、标识、音视频多媒体数据。
物联网的数据采集涉及传感器、RFID、多媒体信息采集、二维码和实时定位等技术。
短距离通信技术和协同信息处理子层将采集到的数据在局部范围内进行协同处理，以提高信息的精度，降低信息冗余度，并通过具有自组织能力的短距离传感网接入广域承载网络。
感知层中间件技术旨在解决感知层数据与多种应用平台间的兼容性问题，包括代码管理、服务
管理、状态管理、设备管理、时间同步、定位等。
在有些应用中还需要通过执行器或其他智能终端对感知结果做出反应，实现智能控制。
该部分除RFID、短距离通信、工业总线等技术较为成熟外，尚需研制大量的物联网特有的技术标准。
感知层由现场设备和控制设备组成，主要进行工业机器信息的感知以及控制指令的下发。
现场设备主要包括温度传感器、湿度传感器、压力传感器、RFID、电动阀门、变送器等，这些设备直接与工业机器相连，担当着感知控制过程的末稍机构。
控制设备主要指PLC等控制器，在工业系统中，PLC等控制器用于实现较底层的高速实时的控制功能，对于工业控制尤为重要。
控制设备与现场设备组成了现场总线控制网络，如常用的CAN总线网络、Profibus 总线网络等。
值得一提的是，工业无线传感器网络WISN作为物联网技术的重要组成部分，通过网关可与现有的现场总线网络并存。
WISN以其高可靠、低成本、易扩展等优势被广泛应用于感知层的实现中，在环境数据感知、工业过程控制等领域发挥着巨大作用。
2. 现场管理层
现场管理层主要指工厂的本地调度管理中心，即如上文所述的SCADA系统。
调度管理中心充当着工业系统的本地管理者以及工业数据对外接口提供者的角色，一般包括工业数据库服务器、监控服务器、文件服务器以及Web网络服务器等设备。
现场管理层作为区别于传统物联网系统架构的一个层次，在工业物联网系统中起着重要作用。
现场管理层融合了现有的工业监控系统，它的存在使得来自感
知层的部分关键工业数据能得到及时的记录与处理，对于一些对实时性有要求的较底层的过程控制指令，它能快速响应，及时做出控制决策。
另一方面，现场管理层起到了对外提供数据接口的作用，通过数据库服务器以及Web网络服务器，调度管理中心可以把来自于工厂内部的数据通过网络层发布到应用层，应用层可以透明访问到不同工业机器上的感知信息，对进一步的数据分析工作起到了重要作用。
3. 网络层
网络层由互联网、电信网等组成，负责信息传递、路由和控制。
网络层将来自感知层的各类信息通过基础承载网络传输到应用层，包括移动通信网、互联网、卫星网、广电网、行业专网，及形成的融合网络等。
根据应用需求，可作为透传的网络层，也可升级以满足未来不同内容传输的要求。
经过十余年的快速发展，移动通信、互联网等技术已比较成熟，在物联网的早期阶段基本能够满足物联网中数据传输的需要。
网络层主要关注来自于感知层的、经过初步处理的数据经由各类网络的传输问题。
这涉及到智能路由器，不同网络传输协议的互通、自组织通信等多种网络技术。
其中，全局范围内的标识解析将在该层完成。
该部分除全局标识解析外，其他技术较为成熟，以采用现有标准为主。
4. 应用层
应用层实现所感知信息的应用服务，包括信息处理、海量数据存储、数据挖掘与分析、人工智能等技术。
应用层是工业物联网的最终价值体现者。
应用层针对工业应用的需求，与行业专业技术深度融合，利用大数据处理技术对来自于感知层的数据进行分析，主要包括对生产流程的监视、对工业机器运行状况的跟踪、记录等，最终产生对企业、行业发展有指导意义的结果，如优化生产流程、指导生产管理、提高经营效率、预测行业发展等，实现广泛的智能化。
不同的企业之间更能互相共享大数据的分析处理结果，对于促进企业间协同生产整体生产力有着巨大作用。
应用层主要包括服务支撑层和应用子集层。
物联网的核心功能是对信息资源进行采集、开发和利用，因此这部分内容十分重要。
服务支撑层的主要功能是根据底层采集的数据，形成与业务需求相适应、实时更新的动态数据资源库。
该部分将采用元数据注册、发现元数据、信息资源目录、互操作元模型、分类编码、并行计算、数据挖掘、数据收割、智能搜索等各项技术，亟需重点研制物联网数据模型、元数据、本体、服务等标准，开展物联网数据体系结构、信息资源规划、信息资源库设计和维护等技术；各个业务场景可以在此基础上，根据业务需求特点，开展相应的数据资源管理。
业务体系结构层的主要功能是根据物联网业务需求，采用建模、企业体系结构、SOA等设计方法，开展物联网业务体系结构、应用体系结构、IT体系结构、数据体系结构、技术参考模型、业务操作视图设计。
物联网涉及面广，包含多种业务需求、运营模式、应用系统、技术体制、信息需求、产品形态均不同的应用系统，因此必须统一、系统的业务体系结构，才能够
满足物联网全面实时感知、多目标业务、异构技术体制融合等需求。
各业务应用领域可以对业务类型进行细分，包括绿色农业、工业监控、公共安全、城市管理、远程医疗、智能家居、智能交通和环境监测等各类不同的业务服务，根据业务需求不同，对业务、服务、数据资源、共性支撑、网络和感知层的各项技术进行裁剪，形成不同的解决方案，该部分可以承担一部分呈现和人机交互功能。
应用层将为各类业务提供统一的信息资源支撑，通过建立、实时更新可重复使用的信息资源库和应用服务资源库，使得各类业务服务根据用户的需求随需组合，使得物联网的应用系统对于业务的适应能力明显提高。
该层能够提升对应用系统资源的重用度，为快速构建新的物联网应用奠定基础，满足在物联网环境中复杂多变的网络资源应用需求和服务。
该部分内容涉及数据资源、体系结构、业务流程类领域，是物联网能否发挥作用的关键，可采用的通用信息技术标准不多，因此尚需研制大量的标准。
除此之外，物联网还需要信息安全、物联网管理、服务质量管理等公共技术支撑，以采用现有标准为主。
在各层之间，信息不是单向传递的，是有交互、控制等，所传递的信息多种多样，其中最为关键的是围绕物品信息，完成海量数据采集、标识解析、传输、智能处理等各个环节，与各业务领域应用融合，完成各业务功能。
因此，物联网的系统架构和标准体系是一个紧密关联的整体，引领了物联网研究的方向和领域。
