物联网的关键技术汇总

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物联网关键技术

作者：刘伟 张益铭

来源：《数字技术与应用》2011年第06期

摘要：物联网是继计算机、互联网和移动通信之后的又一次信息产业的革命性发展，物联网产业具有产业链长、涉及多个产业群的特点，应用范围几乎覆盖了各行各业。本文首先介绍了物联网的概念，然后详细分析了物联网的关键技术，最后，对物联网的应用及存在的问题进行了探讨。

关键词：物联网RFID传感器传感器网络

中图分类号：TN92 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2011）06-0172-02

1、概述

物联网概念1999年由麻省理工学院自动标识中心提出，早期的定义很简单：把所有物品通过射频识别标签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。它通过各种信息传感设备，实时采集需要监控、连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电等各种需要的信息，与互联网结合形成的一个巨大网络，实现物与物、物与人，所有的物品与网络的连接，方便识别、管理和控制。物联网是一个动态的全球网络基础设施，它将与媒体互联网、服务互联网和企业互联网一道，构成未来互联网。

2、关键技术

根据国际电信联盟2005年的《ITU互联网报告2005：物联网》报告，目前影响全球物联网发展的主要有射频识别技术、传感器技术、传感器网络技术、嵌入式智能技术以及纳米技术等。

2.1 射频识别（RFID）技术

射频识别即RFID（Radio Frequency IDentification）技术，是一种20世纪90年代开始兴起的自动识别技术，其基本原理是利用射频信号及其空间耦合和传输特性，实现对静止或移动物体的自动识别。可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。

物联网的关键技术

摘要: 物联网是一个基于互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络，是新一代信息技术的重要组成部分，近年来发展迅速，具有广阔的应用前景[1]。作为动态的全球网络基础设施，它的根本是物与物、人与物之间的信息传递与控制。物联网技术是一项综合性的技术,涵盖了从信息获取、传输、存储、处理直至应用的全过程，其关键在于传感器和传感网络技术的发展和提升，根据侧重点不同物联网技术的划分标准也不同，国际电信联盟的报告分为四大关键性技术：标签物品的RFID、感知事物的传感网络技术、思考事物的智能技术、微缩事物的纳米技术[2]。本文首先介绍这些技术的基本原理和发展，并就其中的几个核心技术进行详细的认识和探究,同时分析技术应用背后面临的问题和挑战，为物联网的发展提出更具前瞻性的建议。

关键词：物联网 关键技术 RFID 面临问题

0引言

物联网是将无处不在的末端设备和设施，包括具备“内在智能”的传感器、移动终端、工业系统、楼控系统、家庭智能设施、视频监控系统等和“外在使能”的，如贴上RFID的各种资产、携带无线终端的个人与车辆等“智能化物件或动物”或“智能尘埃”，通过各种无线/有线的长距离/短距离通讯网络实现互联互通（M2M)、应用大集成、以及基于云计算的SaaS营运等模式，提供安全可控乃至个性化的实时在线监测、定位追溯、报警联动、调度指挥、预案管理、远程控制、安全防范、远程维保、在线升级、统计报表、决策支持、领导桌面等管理和服务功能，实现对“万物”的“高效、节能、安全、环保”的“管、控、营”一体化。

从1999年Ashton教授在研究RFID时最美国召开的移动计算和网络国际会议首先提出物联网(Internet of Things)这个词，2005年在突尼斯举行的信息社会世界峰会上，国际电信联盟正式提出了物联网的概念，到现如今各国政府重视下一代的技术规划，纷纷将物联网作为信息技术发展的重点。IBM更是提出“智慧的地球”的最新策略，并且希望在基础建设的执行中，植入“智慧”的理念，从而带动经济的发展和社会的进步，希望以此掀起“互联网”浪潮之后的又一次科技产业革命[3]。

物联网关键技术

物联网的产业链可细分为标识、感知、信息传送和数据处理这4个环节，其中的核心技术主要包括射频识别技术，传感技术，网络与通信技术和数据的挖掘与融合技术等。

(1) 射频识别技术。

RFID技术是一种无接触的自动识别技术，利用射频信号及其空间耦合传输特性，实现对静态或移动待识别物体的自动识别，用于对采集点的信息进行“标准化”标识。鉴于RFID技术可实现无接触的自动识别，全天候、识别穿透能力强、无接触磨损，可同时实现对多个物品的自动识别等诸多特点，将这一技术应用到物联网领域，使其与互联网、通信技术相结合，可实现全球范围内物品的跟踪与信息的共享，在物联网“识别”信息和近程通讯的层面中，起着至关重要的作用。另一方面，产品电子代码(EPC)采用RFID电子标签技术作为载体，大大推动了物联网发展和应用。

从分类上看，RFID技术根据电子标签工作频率的不同通常可分为低频系统（125kHz、134.2kHz），高频系统（13.56MHz），超高频（860MHz-960MHz）和微波系统（2.45GHz、5.8GHz）等。

低频和高频系统的特点是阅读距离短、阅读天线方向性不强等，其中，高频系统的通讯速度也较慢。两种不同频率的系统均采用电感耦合原理实现能量传递和数据交换，主要用于短距离、低成本的应用中。

超高频、微波系统的标签采用电磁后向散射耦合原理进行数据交换，阅读距离较远（可达十几米），适应物体高速运动，性能好；阅读天线及电子标签天线均有较强的方向性，但该系统标签和读写器成本都比较高。

根据电子标签供电方式的不同，电子标签又可分为无源标签（Passive Tag）、半有源标签（Semi-Passive Tag）和有源标签（Active Tag）三种。

无源电子标签不含电池，它接收到读写器发出的微波信号后，利用读写器发射的电磁波提供能量，无源标签一般免维护，重量轻、体积小、寿命长、较便宜，但其阅读距离受到读写器发射能量和标签芯片功能等因素限制；

人工智能●Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ　

本文对物联网与人工智能关　键技术进行了研究，解析了物联　网的含义，指出了物联网与人工　智能的契合处，概述了行业内的　研发成果，具有一定的参考价值。　【关键词】物联网人工智能技术研究研发　成果　随着现代科学技术的不断发展，物联网　正以科技革命的姿态向我们缓缓走来，世界将　逐步发展成为一个智能的物联网系统。伴随着　业界领先公司逐步进入物联网领域，国内外专　家、学者对物联网与人工智能关键技术的重视　程度也越来越高。购标志着软银的一次“范式　转变”一一投资物联网。诚然，ＡＲＭ作为垄　断了智能手机业的芯片设计公司，最近一两年　来正积极向物联网拓展。然而，ＡＲＭ仅仅提　供物联网芯片的设计，即便真如Ｇａｒｔｎｅｒ所预　测在２０２０年将有２６０亿物联网设备，但这也　只是物联网的物理基础。如何利用现代化科学　技术提高物联网智能化水平，如何增强智能物　联网的应用性并提高其影响力必将成为未来科　学研究的热点与难点。　１何为物联网　１．１物联网简介　所谓物联网即基于互联网和传统电信网　等信息承载体，实现独立寻址的普通物理对象　互联互通的网络。物联网具有普通对象设备化、　普适服务智能化以及自治终端互联化的特点。　１．２人工智能简介　不同种类的物品接入网络，其本身的信　息在物联网的智能作用下被识别，并在受到相　关的分析、处理等之后反馈到相关设备上，或　是在智能识别的基础上设备发出指令使目标物　品做出相应变动的系统即为人工智能。　２物联网与人工智能的契合　２．１物联网专家系统　在物联网系统中存在一种计算机智能程　序或是一种智能机器设备（服务器），其具有　专门的知识以及经验，可以经由网络化部署的　专家系统，对物联网中的数据进行基本的处理，　物联网与人工智能关键技术　文／方小祥　这就是物联网专家系统。物联网专家系统给物　联网用户提供了有效的智能化专家服务功能，　能够实现对多用户进行的专家服务。物联网专　家功能的实现主要依赖于物联网智能终端所采　集的数据。　２．２物联网智能控制　控制是物联网应用中的主要环节，因此，　物联网发展的关键之一在于实现物联网的智能　控制。为了解决此问题，可以将智能控制技术　有效移植于物联网领域，以此来最大限度的扩　充与丰富物联网所具备的应用价值。所接入的　物联网设备可以接收到物联网发出的操作指　令，从而实现无人参与的自我管理与自动操作。　在物联网智能控制的应用过程中，其接受的智　能控制命令基本上来源于所接入物联网的一个　或者是一类用户，物联网智能控制则会在此基　础上完成相应用户的无人值守作业。　２．３物联网智能化模块　智能物联网主要包括机器感知交互层、　通信层、数据层、智能处理层以及人机交互层　五个层次，各层次概况如下：　２＿３．１机器感知交互层　该层是物联网的基础，包括不同类型的　传感器、ＰＬＣ以及数据接Ｅｌ等，能够从设备物　品中获得数据。　２－３．２通信层　该层含有设备物品最前端一公里的接入　通信以及远程传输网络，是人与设备之间、设　备物品之间以及人与人之间信息交流与沟通的　基础。　２＿３＿３数据层　该层是智能物联网的基础核心。模型库、　知识库、实时数据库、历史数据库以及神经网　络等都在数据层中。模型库主要是存放处理事　件所用的抽象数学模型；知识库主要是存放对　不同类型问题的判读经验；实时数据库主要是　存放设备物品的状态参数；历史数据库主要是　存放过去的状态数据或是处理结果；人工神经　网络是一种模仿神经网络的行为特征，是可以　进行分布、并行信息处理的数学模型。　２－３．４智能处理层　该层次具有强大的数据处理功能，包括：　数据查询、分析、预测以及下达指令、生成报　告等。该层次的智能化程度直接影响到整个智　能物联网的智能化水平，其技术状态与核心技　术也直接关系着物联网智能化的发展。　２．３．５人机交互层　该层次中，人类将参与到物联网的智能　２５８・电子技术与软件工程Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ＆Ｓｏｆｔｗａｒｅ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　化处理，人类将对处理的窗口进行监视。该层　次包括Ｗｅｂ监视界面、数据更新、表格查询　以及指令控制等部分。　关于物联网智能化模块的研究，人脸识　别、智能家居、语音识别、医疗和智能助理、　智能汽车以及ＮＬＰ（翻译）都成为了人工智　能当下最热门的应用。　３行业内的研发成果　３．１　ＩＢＭ　２０１１年在美国《危险地带》智力抢答游　戏中，ＩＢＭ的沃森战胜了人类选手。到２Ｏｌ２年，　在欧美商业化项目中ＩＢＭ沃森系统已经逐步　得到应用。与此同时，其在金融、医疗、政府　公用事业以及呼叫中心四大领域的应用方向得　到了明确。在沃森成功的基础上，到２０１５年　年底ＩＢＭ转型认知计算和云平台，而宣布放　弃咨询业务。为此，成立了相应的沃森ｌｏＴ全　球总部，以实现用人工智能进军物联网的目标。　有效利用人工智能及自然语言处理技术，　对现实世界中的不同信息语义充分理解，从而　全方位的满足不同应用的需求是沃森的目的。　为了实现目标，ＩＢＭ计划把数据放在云平台，　希望可以充分利用认知计算来加快物联网的发　展进程，进而识别物联网中所涉及到的不同设　备的各类语义表达，实现基于语义的上下文交　互。在此过程中，认知计算可以在实时高效性　能的流数据处理技术的基础上，充分融合地图、　天气、交通以及路网等信息，并有效利用认知　建模、知识学习以及人机对话等不同的管理方　法，为汽车、保险以及交通运输等行业领域的　转型需求提供智能的“车联网”服务解决方案。　比如，可以采用车载电子监测设备或是智能手　机对车辆出行、行车情况以及驾驶数据等进行　采集。如若可以科学融合天气、路况等相关数　据，并基于地图使用的客户画像，则可以发出　及时的驾驶风险提醒，并给出有效的避险建议，　从而给车主以及保险公司提供相关的参考。　Ｇｏｏｇｌｅ在所有的人工智能技术研发公司　中，其技术研发称得上是最充分的。Ｇｏｏｇｌｅ　公司从建立开始便以人工智能作为其公司的核　心技术。作为搜索引擎，其本质在于将自然语　言中的语义理解技术视为核心，在此基础上对　庞大的互联网信息进行实时处理，并提供信息　的相关性分析服务。目前，人类最常用的云计