物联网工程学习路线

1 编程方面：C、汇编
2 嵌入式系统基础
3硬件器件与平台：节点器件（T-Mote Sky、TI MSP430等）；平台（Arduino，树莓派等）
3无线传感器网络：基础知识、协议栈（ZigBee，IETF 6LowPan, CoAP 等）
4无线传感器网络 *** 作系统（TinyOS, Contiki等）
5在网上找典型应用案例，学术性综述等，这一工作实际上不是在最后进行，而是贯穿在前面4步中

物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。其英文名称是：“Internet of things（IoT）”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。
物联网的感知层技术包括以下：
1、传感器技术
传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息，并能将感受到的信息，按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。
2、RFID技术
RFID是一门独立的将不同的跨学科的专业技术综合在一起，如高频技术、微波与天线技术、电磁兼容技术、半导体技术、数据与密码学、制造技术和应用技术等。这是本世纪最有发展前途的信息技术之一，已得到世界各国的高度重视并得到广泛开发与应用。
3、二维码技术
二维码是用某种特定的集合图形按一定规律在平面（二维方向）分布的黑白相间的图形记录数据符号信息的。
4、Zig-Bee
Zigbee（全新无线网络数据通信技术）技术是随着工业自动化对于无线通信和数据传输的需求而产生的，Zigbee网络省电、可靠、成本低、容量大、安全，可广泛应用于各种自动控制领域。
5、蓝牙技术
蓝牙是一种支持设备短距离通信（一般是10m之内）的无线电技术。

1物联网是互联网大脑的感觉神经系统
因为物联网重点突出了传感器感知的概念，同时它也具备网络线路传输，信息存储和处理，行业应用接口等功能。而且也往往与互联网共用服务器，网络线路和应用接口，使人与人（Human ti Human ,H2H），人与物（Human to thing，H2T）、物与物（ Thing to Thing,T2T）之间的交流变成可能，最终将使人类社会、信息空间和物理世界（人机物）融为一体
2云计算是互联网大脑的中枢神经系统
在互联网虚拟大脑的架构中，，互联网虚拟大脑的中枢神经系统是将互联网的核心硬件层，核心软件层和互联网信息层统一起来为互联网各虚拟神经系统提供支持和服务，从定义上看，云计算与互联网虚拟大脑中枢神经系统的特征非常吻合。在理想状态下，物联网的传感器和互联网的使用者通过网络线路和计算机终端与云计算进行交互，向云计算提供数据，接受云计算提供的服务。
3大数据是互联网智慧和意识产生的基础
随着博客、社交网络、以及云计算、物联网等技术的兴起，互联网上数据信息正以前所未有的速度增长和累积。互联网用户的互动，企业和政府的信息发布，物联网传感器感应的实时信息每时每刻都在产生大量的结构化和非结构化数据，这些数据分散在整个互联网网络体系内，体量极其巨大。这些数据中蕴含了对经济，科技，教育等等领域非常宝贵的信息[52]。这就是互联网大数据兴起的根源和背景。
与此同时，深度学习为代表的机器学习算法在互联网领域的广泛使用，使得互联网大数据开始与人工智能进行更为深入的结合，这其中就包括在大数据和人工智能领域领先的世界级公司，如百度，谷歌，微软等。2011年谷歌开始将“深度学习”运用在自己的大数据处理上，互联网大数据与人工智能的结合为互联网大脑的智慧和意识产生奠定了基础。
4工业40或工业互联网本质上是互联网运动神经系统的萌芽
互联网中枢神经系统也就是云计算中的软件系统控制工业企业的生产设备，家庭的家用设备，办公室的办公设备，通过智能化，3D打印，无线传感等技术使的机械设备成为互联网大脑改造世界的工具。同时这些智能制造和智能设备也源源不断向互联网大脑反馈大数据数，供互联网中枢神经系统决策使用。
5互联网+的核心是互联网进化和扩张，反映互联网从广度、深度融合和介入现实世界的动态过程

云计算与大数据概述
云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。
大数据(big data)，或称海量数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
大数据管理，分布式进行文件系统，如Hadoop、Mapreduce数据分割与访问执行;同时SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持，在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：
1、集成度更高。一个标准机箱最大限度完成特定任务。
2、配置更合理、速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均衡设计，针对数据仓库访问最优设计，比传统类似平台高出一个数量级以上。
3、整体能耗更低。同等计算任务，能耗最低。
4、系统更加稳定可靠。能够消除各种单点故障环节，统一一个部件、器件的品质和标准。
5、管理维护费用低。数据藏的常规管理全部集成。
6、可规划和预见的系统扩容、升级路线图。
云计算与大数据的关系
简单来说：云计算是硬件资源的虚拟化，而大数据是海量数据的高效处理。虽然从这个解释来看也不是完全贴切，但是却可以帮助对这两个名字不太明白的人很快理解其区别。当然，如果解释更形象一点的话，云计算相当于我们的计算机和 *** 作系统，将大量的硬件资源虚拟化后在进行分配使用。
可以说，大数据相当于海量数据的“数据库”，通观大数据领域的发展我们也可以看出，当前的大数据发展一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，一句话就是，传统数据库给大数据的发展提供了足够大的空间。
大数据的总体架构包括三层：数据存储，数据处理和数据分析。数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。
而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三者相互配合，这让大数据产生最终价值。
不看现在云计算发展情况，未来的趋势是：云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话：“动一下鼠标就可以在妙极 *** 作PB级别的数据”，确实让人兴奋不能止。

课程名称
使用教材
备注
物联网产业与技术导论
《物联网：技术、应用、标准与商业模式》，电子工业出版社，等教材。
在学完高等数学，物理，化学，通信原理，数字电路，计算机原理，程序设计原理等课程后开设本课程，全面了解物联网之RFID、M2M、传感网、两化融合等技术与应用。
C语言程序设计
《C语言程序设计》，清华大学出版社，等教材。
物联网涉及底层编程，C语言为必修课，同时需要了解OSGi，OPC，Silverlight等技术标准
Java程序设计
《Java语言程序设计教程》，机械工业出版社，等教材。
物联网应用层，服务器端集成技术，开放Java技术也是必修课，同时需要了解Eclipse,SWT, Flash, HTML5,SaaS等技术
无线传感网络概论
《无线传感器网络理论、技术与实现》,国防工业出版社，《短距离无线通讯入门与实战》北京航空航天大学出版社，等教材。
学习各种无线RF通讯技术与标准，Zigbee, 蓝牙，WiFi，GPRS,CDMA，3G, 4G, 5G，Mote等等
TCP/IP网络与协议
《TCP/IP网络与协议》，清华大学出版社，等教材。
TCP/IP以及OSI网络分层协议标准是所有有线和无线网络协议的基础，Socket编程技术也是基础技能，为必修课
嵌入式系统
《嵌入式系统技术教程》，人民邮电出版社等教材。
嵌入式系统是物联网感知层和通讯层重要技术，了解TinyOS等，为必修课
传感器技术概论
《传感器技术》，中国计量出版社，等教材。
物联网专业学生需要对传感器技术与发展，尤其是在应用中如何选用有所了解，但不一定需要了解传感器的设计与生产，对相关的材料科学，生物技术等有深入了解
RFID技术概论
《射频识别（RFID）技术原理与应用》，机械工业出版社，等教材。
RFID作为物联网主要技术之一，需要了解，它本身（与智能卡技术融合）可以是一个细分专业或行业，也可以是研究生专业选题方向。
工业信息化及现场总线技术
《现场总线技术及应用教程》，机械工业出版社，等教材。
工业信息化也是物联网主要应用领域，需要了解，它本身也可以是一个细分专业或行业，也可作为研究生专业选题方向。
M2M技术概论
《M2M: The Wireless Revolution》，TSTC Publishing，等教材。
本书是美国“Texas State Techinical College”推出的M2M专业教材，在美国首次提出了M2M专业教学大纲，M2M也是物联网主要领域，需要了解，建议直接用英文授课。
物联网软件、标准、与中间件技术
《中间件技术原理与应用》，清华大学出版社，《物联网：技术、应用、标准与商业模式》，电子工业出版社，等教材。
物联网产业发展的关键在于应用，软件是灵魂，中间件是产业化的基石，需要学习和了解，尤其是对毕业后有志于走向工业和企业界的学生。

嵌入式的话首先把单片机玩顺了，从最简单的8位51单片机，到16位的MSP430，到32位的STM32这类都要比较熟悉。
同时也要熟悉单片机外围电路，这里用到模电数电知识。
可以利用单片机与各类模块(物联网常用蓝牙、WIFI、ZIGBEE等通信模块)搭配完成几个小项目这样掌握的更扎实一些。
接下来可以接触ARM，学LINUX，通过 *** 作系统来开发项目。

物联感知层是物联网的基础，是联系物理世界与信息世界的重要纽带。感知层是由大量的具有感知、通信、识别能力的智能物体与感知网络组成。目前的主要技术有：RFID技术、二维码技术、Zig-Bee技术和蓝牙技术。

ZigBee技术是一种近距离、低复杂度、低功耗、低速率、低成本的双向无线通讯技术。Zigbee由于价格相对昂贵，其次协议占带宽的开销量对信道带宽要求较高。

在技术实现方面，zigbee协议开发难度很大，大多数zigbee协议还没开源，各家厂商通信协议互不兼容，极大的阻碍了设备的统一性，所以相比Zig-Bee和蓝牙技术，我国在二维码技术与RFID技术的建设较多。

感知层对物联网生命周期的重要性

物联网的生命周期与感知层中的感知节点紧密相关。我们知道，传感器、RFID标签以及各种测控设备共同组成了物联网感知层。传感器的造价决定了物联网能否在多个领域广泛普及，这就要求传感器尽可能结构简单、体积更小，只有这样，其造价成本才会有所降低。

而这些特性又决定了传感器必须使用小型电源才能满足供电需求，但是电源体型小往往电量存储也会小，这样一来，设置在野外环境中的传感器就很容易因为电量不足而无法进行长时间工作，从而影响物联网的生命周期。

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