专题推荐 - 农业传感器与物联网专题

本专题我共整理了10篇文章，来自中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所、南京农业大学、英国林肯大学、华南农业大学、江南大学、国家农业智能装备工程技术研究中心、浙江大学、中国科学院、吉林农业大学、西北农林 科技 大学、国家信息农业工程技术中心等单位。

文章包含农产品质量安全纳米传感器、太阳能杀虫灯、分簇路由算法、农田物联网混合多跳路由算法、水产养殖溶解氧传感器研制、土壤养分近场遥测方法、农机远程智能管理平台、水肥浓度智能感知与精准配比、果园多机器人通信等内容，供大家阅读、参考。

专题--农业传感器与物联网

Topic--Agricultural Sensor and Internet of Things

[1]王培龙, 唐智勇 农产品质量安全纳米传感应用研究分析与展望[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 1-10

WANG Peilong , TANG Zhiyong Application analysis and prospect of nanosensor in the quality and safety of agricultural products[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 1-10

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[2]杨星, 舒磊, 黄凯, 李凯亮, 霍志强, 王彦飞, 王心怡, 卢巧玲, 张亚成 太阳能杀虫灯物联网故障诊断特征分析及潜在挑战[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 11-27

YANG Xing, SHU Lei, HUANG Kai, LI Kailiang, HUO Zhiqiang, WANG Yanfei, WANG Xinyi, LU Qiaoling, ZHANG Yacheng Characteristics analysis and challenges for fault diagnosis in solar insecticidal lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 11-27

摘要： 太阳能杀虫灯物联网（SIL-IoTs）是一种基于农业场景与物联网技术的新型物理农业虫害防治工具，通过无线传输太阳能杀虫灯组件状态数据，用户可后台实时查看太阳能杀虫灯运行状态，具有杀虫计数、虫害区域定位、辅助农情监测等功能。但随着SIL-IoTs快速发展与广泛应用，故障诊断难和维护难等矛盾日益突出。基于此，本研究首先阐述了SIL-IoTs的结构和研究现状，分析了故障诊断的重要性，指出了故障诊断是保障其可靠性的主要手段。接着介绍了目前太阳能杀虫灯节点自身存在的故障及其在无线传感网络（WSNs）中的体现，并进一步对WSNs中的故障进行分类，包括基于行为、基于时间、基于组件以及基于影响区域的故障四类。随后讨论了统计方法、概率方法、层次路由方法、机器学习方法、拓扑控制方法和移动基站方法等目前主要使用的WSNs故障诊断方法。此外，还探讨了SIL-IoTs故障诊断策略，将故障诊断从行为上分为主动型诊断与被动型诊断策略，从监测类型上分为连续诊断、定期诊断、直接诊断与间接诊断策略，从设备上分为集中式、分布式与混合式策略。在以上故障诊断方法与策略的基础上，介绍了后台数据异常、部分节点通信异常、整个网络通信异常和未诊断出异常但实际存在异常四种故障现象下适用的WSNs故障诊断调试工具，如Sympathy、Clairvoyant、SNIF和Dustminer。最后，强调了SIL-IoTs的特性对故障诊断带来的潜在挑战，包括部署环境复杂、节点任务冲突、连续性区域节点无法传输数据和多种故障诊断失效等情形，并针对这些潜在挑战指出了合理的研究方向。由于SIL-IoTs为农业物联网中典型应用，因此本研究可扩展至其它农业物联网中，并为这些农业物联网的故障诊断提供参考。

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[3]汪进鸿, 韩宇星 用于作物表型信息边缘计算采集的认知无线传感器网络分簇路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 28-47

WANG Jinhong, HAN Yuxing Cognitive radio sensor networks clustering routing algorithm for crop phenotypic information edge computing collection[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 28-47

摘要： 随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加，农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题，本研究建立了一个认知无线传感器网络（CRSN）作物表型信息采集模型，并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡（DSEB）的事件驱动分簇路由算法。算法包括：（1）动态频谱感知分簇，采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头，构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子，提升网络各分簇平均频谱利用率；（2）融入边缘计算的事件触发数据路由，根据构建的分簇拓扑结构，将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点，簇内汇聚包括直传和簇内中继，簇间中继包括主网关节点和次网关节点-主网关节点两种情况；（3）基于频谱变化和通信服务质量（QoS）的自适应重新分簇：基于主用户行为变化引起的可用信道改变，或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰，触发CRSN进行自适应重新分簇。此外，本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化（假设sink为中心），即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明，与采用K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇(ERP)路由方案相比，在CRSN节点数为定值的前提下，基于DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进；在主用户节点数为定值时，所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。

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[4]顾浩, 王志强, 吴昊, 蒋永年, 郭亚 基于荧光法的溶解氧传感器研制及试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 48-58

GU Hao, WANG Zhiqiang, WU Hao, JIANG Yongnian, GUO Ya A fluorescence based dissolved oxygen sensor[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 48-58

摘要：溶解氧含量的测量对水产养殖具有极其重要的意义，但目前中国市面上的溶解氧传感器存在价格昂贵、不能持续在线测量及更新部件维护困难等问题，难以在水产养殖物联网中大规模推广和发挥作用。本研究基于荧光淬灭原理，利用水中溶解氧浓度与荧光信号相位差的关系进行低成本、易维护溶解氧传感器的研发。首先利用自制备溶氧敏感膜，经激发光照射后产生红色荧光，该荧光寿命可由溶解氧浓度调节；然后利用光信号敏感器件设计光电转化电路实现光信号感知；再以STM32F103微处理器作为主控芯片，编写下位机程序实现激发光脉冲产生，利用相敏检波原理以及快速傅里叶变换（FFT）计算激发光与参照光的相位差，进而转化为溶解氧浓度，实现溶解氧的测量。荧光探测部分与系统主控部分采用分离式设计思想，利用屏蔽排线直接插拔连接，便于传感器探测头的拆卸、更换、维护以及实现远距离在线测量。经测试，本溶解氧传感器的测量范围是0~20 mg/L，响应延迟小于2 s，溶氧敏感膜使用寿命约1年，可以实时不间断地对溶解氧浓度进行测量。同时，本传感器具有测量方便、制作成本低、体积小等特点，为中国水产养殖低成本溶解氧传感器的研发与市场化奠定了良好的基础。

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[5]矫雷子, 董大明, 赵贤德, 田宏武 基于调制近红外反射光谱的土壤养分近场遥测方法研究[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 59-66

JIAO Leizi, DONG Daming, ZHAO Xiande, TIAN Hongwu Near-field telemetry detection of soil nutrient based on modulated near-infrared reflectance spectrum[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 59-66

摘要： 土壤养分作为农业生产的重要指标，含量过少会降低农作物产量，过多则会造成环境污染。因此，快速、准确检测土壤养分对于精准施肥和提高作物产量具有重要意义。基于取样和化学分析的传统方法能够全面准确地检测土壤养分，但检测过程中土壤的取样及预处理过程繁琐、 *** 作复杂、费时费力，不能实现土壤养分的原位快速检测。本研究基于调制近红外光谱，提出了一种土壤养分主动式近场遥测方法，可有效避免土壤反射自然光的干扰。该方法使用波长范围1260~1610 nm的8通道窄带激光二极管作为近红外光源，通过测量8通道激光光束的土壤反射率，建立土壤养分中氮（N）关于土壤反射率的计量模型，实现了N的快速检测。在74组已知N含量的土壤样品中，选取54组作为训练集，20组作为预测集。基于一般线性模型，对训练集中土壤N含量与土壤反射率的定量化参数进行训练，筛选显著波段后的计量模型R2达到097。基于建立的计量模型，预测集中土壤N含量预测值与参考值的决定系数R2达到09，结果表明该方法具有土壤养分现场快速检测的能力。

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[6]朱登胜, 方慧, 胡韶明, 王文权, 周延锁, 王红艳, 刘飞, 何勇 农机远程智能管理平台研发及其应用[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 67-81

ZHU Dengsheng, FANG Hui, HU Shaoming, WANG Wenquan, ZHOU Yansuo, WANG Hongyan, LIU Fei, HE Yong Development and application of an intelligent remote management platform for agricultural machinery[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 67-81

摘要： 本研究针对农机管理实时数据少、农机实时作业监管困难、服务信息不对称等问题，首先提出专业化远程管理平台设计时应具有五大原则：专业化、标准化、云平台、模块化以及开放性。基于这些原则，本研究设计了基于大田作业智能传感技术、物联网技术、定位技术、遥感技术和地理信息系统的可定制化的通用农机远程智能管理平台。平台分别为各级政府管理部门、农机合作社、农机手、农户设计并实现了基于WebGIS 的农机信息库及农机位置服务、农机作业实时监测与管理、农田基础信息管理、田间作物基本信息管理、农机调度管理、农机补贴管理、农机作业订单管理等多个实用模块。研究着重分析了在当前的技术背景下，平台部分关键技术的实现方法，包括采用低精度GNSS定位系统前提下的作业面积的计算方法、GNSS定位数据处理过程中的数据问题分析、农机调度算法、作业传感器信息的集成等，并提出了以地块为核心的管理平台建设思路；同时提出农机作业管理平台将逐步从简单作业管理转向大田农机综合管理。本平台对同类型管理平台的研发具有一定的参考与借鉴作用。

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[7]金洲, 张俊卿, 郭红燕, 胡宜敏, 陈翔宇, 黄河, 王红艳 水肥浓度智能感知与精准配比系统研制与试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 82-93

JIN Zhou, ZHANG Junqing, GUO Hongyan, HU Yimin, CHEN Xiangyu, HUANG He, WANG Hongyan Development and testing of intelligent sensing and precision proportioning system of water and fertilizer concentration[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 82-93

摘要： 为解决农场当地当时的复合肥料精准化配料问题，本研究将水肥一体化智能灌溉施肥系统作为研究对象，构建了水肥浓度智能感知与精准配比系统。首先提出现场在线水肥溶液智能感知模型的快速建立方法，利用数据分析算法从传感器实时监测的一系列浓度梯度的肥料溶液中挖掘出模型。其次基于上述模型设计水肥浓度智能感知与精准配比系统的框架结构，阐述系统工作原理；并通过三种水体模拟在线配肥验证了该系统原位指导水肥浓度配比的有效性，同时评价了水体电导率对水肥配比浓度的干扰。试验结果表明，正则化条件下二阶的多项式拟合曲线是表达溶液电导率与水肥浓度的变化关系最优的模型，相关系数R2均大于0999，由此模型可得出用户关心的复合肥各指标浓度。三种水体模拟在线配肥结果表明，水体会干扰电导率导致无法准确反演水肥配比的浓度，相对偏差值超过了01。因此，本研究提出的在线水肥智能感知与精准配比系统实现了消除当地水体电导率对水肥配比准确性的干扰，通过模型计算实现复合肥精准化配比，并得出各指标浓度。该系统结构简单，配比精准，易与现有水肥一体机或者人工配肥系统结合使用，可广泛应用于设施农业栽培、果园栽培和大田经济作物栽培等环境下的精准智能施肥。

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[8]孙浩然, 孙琳, 毕春光, 于合龙 基于粒子群与模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(3): 98-107

SUN Haoran, SUN Lin, BI Chunguang, YU Helong Hybrid multi-hop routing algorithm for farmland IoT based on particle swarm and simulated annealing collaborative optimization method[J] Smart Agriculture, 2020, 2(3): 98-107

摘要： 农业无线传感器网络对农田土壤、环境和作物生长的多源异构信息的获取起关键作用。针对传感器在农田中非均匀分布且受到能量制约等问题，本研究提出了一种基于粒子群和模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法（PSMR）。首先，通过节点剩余能量和节点度加权选择簇首，采用成簇结构实现异构网络高效动态组网。然后通过簇首间多跳数据结构解决簇首远距离传输能耗过高问题，利用粒子群与模拟退火协同优化方法提高算法收敛速度，实现sink节点加速采集簇首中的聚合数据。对算法的仿真试验结果表明，PSMR算法与基于能量有效负载均衡的多路径路由策略方法（EMR）相比，无线传感器网络生命周期提升了57%；与贪婪外围无状态路由算法（GPSR-A）相比，在相同的网络生命周期内，第1个死亡传感器节点推迟了两轮，剩余能量标准差减少了004 J，具有良好的网络能耗均衡性。本研究提出的PSMR算法通过簇首间多跳降低远端簇首额外能耗，提高了不同距离簇首的能耗均衡性能，为实现大规模农田复杂环境的长时间、高效、稳定地数据采集监测提供了技术基础，可提高农业物联网的资源利用效率。

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[9]毛文菊, 刘恒, 王东飞, 杨福增, 刘志杰 面向果园多机器人通信的AODV路由协议改进设计与测试[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 96-108

MAO Wenju, LIU Heng, WANG Dongfei, YANG Fuzeng, LIU Zhijie Improved AODV routing protocol for multi-robot communication in orchard[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 96-108

摘要： 针对多机器人在果园中作业时的通信需求，本研究基于Wi-Fi信号在桃园内接收强度预测模型，提出了一种引入优先节点和路径信号强度阈值的改进无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV-SP）。对AODV-SP报文进行设计，并利用NS2仿真软件对比了无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV）和AODV-SP在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能。仿真试验结果表明，本研究提出的AODV-SP路由协议在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能均优于AODV协议，其中节点的移动速度为5 m/s时，AODV-SP的路由发起频率和路由开销较AODV分别降低了365%和709%，节点的移动速度为8 m/s时，AODV-SP的分组投递率提高了059%，平均端到端时延降低了1309%。为进一步验证AODV-SP协议的性能，在实验室环境中搭建了基于领航-跟随法的小型多机器人无线通信物理平台并将AODV-SP在此平台应用，并进行了静态丢包率和动态测试。测试结果表明，节点相距25 m时静态丢包率为0，距离100 m时丢包率为2101%；动态行驶时能使机器人维持链状拓扑结构。本研究可为果园多机器人在实际环境中通信系统的搭建提供参考。

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[10]黄凯, 舒磊, 李凯亮, 杨星, 朱艳, 汪小旵, 苏勤 太阳能杀虫灯物联网节点的防盗防破坏设计及展望[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 129-143

HUANG Kai, SHU Lei, LI Kailiang, YANG Xing, ZHU Yan, WANG Xiaochan, SU Qin Design and prospect for anti-theft and anti-destruction of nodes in Solar Insecticidal Lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 129-143

摘要： 太阳能杀虫灯在有效控制虫害的同时，可减少农药施药量。随着其部署数量的增加，被盗被破坏的报道也越来越多，严重影响了虫害防治效果并造成了较大的经济损失。为有效地解决太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏问题，本研究以太阳能杀虫灯物联网为应用场景，对太阳能杀虫灯硬件进行改造设计以获取更多的传感信息；提出了太阳能杀虫灯辅助设备——无人机杀虫灯，用以被盗被破坏出现后的部署、追踪和巡检等应急应用。通过上述硬件层面的改造设计和增加辅助设备，可以获取更为全面的信息以判断太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏情况。但考虑到被盗被破坏发生时间短，仅改造硬件层面还不足以实现快速准确判断。因此，本研究进一步从内部硬件、软件算法和外形结构设计三个层面，探讨了设备防盗防破坏的优化设计、设备防盗防破坏判断规则的建立、设备被盗被破坏的快速准确判断、设备被盗被破坏的应急措施、设备被盗被破坏的预测与防控，以及优化计算以降低网络数据传输负荷六个关键研究问题，并对设备防盗防破坏技术在太阳能杀虫灯物联网场景中的应用进行了展望。

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我们在了解人工智能技术的时候，对于深度学习的概念进行了一次普及，今天我们就一起来学习一下深度学习对于物联网的发展都有哪些影响作用。下面北京电脑培训就开始今天的主要内容吧。

技术

在物联网时代，大量的感知器每天都在收集并产生着涉及各个领域的数据。由于商业和生活质量提升方面的诉求，应用物联网(IoT)技术对大数据流进行分析是十分有价值的研究方向。这篇论文对于使用深度学习来改进IoT领域的数据分析和学习方法进行了详细的综述。从机器学习视角，作者将处理IoT数据的方法分为IoT大数据分析和IoT流数据分析。论文对目前不同的深度学习方法进行了总结，并详细讨论了使用深度学习方法对IoT数据进行分析的优势，以及未来面临的挑战。

在本系列文章中，已介绍了深度学习和长短期记忆(LSTM)网络，展示了如何生成用于异常检测的数据，还介绍了如何使用Deeplearning4j工具包。本篇文章中，将介绍开源机器学习系统ApacheSystemML如何通过动态地优化执行并利用ApacheSpark作为运行时引擎，帮助执行线性代数运算。并展示了在时序传感器数据(或任何类型的一般序列数据)上，即使非常简单的单层LSTM网络的性能也优于先进的异常检测算法。

GoogleAssistant和其他自然语言理解平台正在推动用户如何使用他们的技术。无论是执行器诸如设置计时器之类的简单任务，还是进行更复杂的任务(例如Google智能助理调整恒温器)，您都可以参与其中。在这篇文章中，逐步介绍了如何构建自己的助手应用程序，通过简单地要求Google来控制AndroidThings设备来浇灌植物。

开源

tinyweb是一个用于在运行有MicroPython的ESP8266/ESP32等微型设备之上的简单轻便的>

Mynewt是一款适用于微型嵌入式设备的组件化开源 *** 作系统。ApacheMynewt使用Newt构建和包管理系统，它允许开发者仅选择所需的组件来构建 *** 作系统。其目标是使功耗和成本成为驱动因素的微控制器环境的应用开发变得容易。Mynewt提供开源蓝牙50协议栈和嵌入式中间件、闪存文件系统、网络堆栈、引导程序、FATFS、引导程序、统计和记录基础设施等的支持。

AngularIotDashboard是一个基于Angular4的物联网领域的仪表板。它是一个适用于任何浏览器的实时兼容仪表板，其目标是成为智能家居，智能办公室和工业自动化的d性前端。拥有许多可重用组件，开发者可以基于AngularIoTDashboard启发和实施自己版本的托管物联网仪表板。

硬件

FemtoUSB是一个基于Atmel的ARMCortexM0+产品ATSAMD21E18A的开源ARM开发板。其被设计成对那些对ARM设计感兴趣的人的基础起点，特别那些准备从AVR8位硬件转换到功能非常强大的ARM32位工具。其从电路板设计，原理图和零件清单完全是开源的，可以让开发者学习设计ARM芯片、编译工具链、ARM芯片的基本的电路图等等的内容。

摘 要：对物联网的技术信息进行了综合分析，介绍了物联网的起源、基本概念、国内外的研究现状和应用现状，讨论了物联网的体系结构、感知及终端技术、物联网的安全、智能化等关键技术，最后结合中国物联网的发展及产业现状，提出了物联网的应用与技术建议。
关键词：物联网(IOT)；射频识别(RFID)；网络应用；关键技术
中图分类号：TP3934 文献标识码：A 文章编号：2095-1302(2012)08-0078-03
Features and application of Internet of Things
MA Yin
(Jiangsu College of Information Technology, Wuxi 214153, China)
Abstract: A comprehensive analysis of Internet of Things (IOT) is made The origin and basic concepts of IOT is presented firstly The current research on IOT at homeland and abroad and application of IOT are introduced secondly The key techniques of IOT such as the architecture, perception and terminal technology, security of IOT and intelligence are discussed in detail Combined with the development and current industry situation, the suggestions about IOT application and technical improvement are made finally
Keywords: Internet of Things (IOT); Radio Frequency Identification (RFID); Internet application; key technique
0 引 言
随着信息技术的发展，智能化管理与服务也得到快速发展，物联网正是在这样的条件下发展起来的新兴产业。物联网是以感知为核心的物物互联的综合信息系统，其发展将促进传统生产、生活方式向着现代智能化的方式转变，可大大提高生产力和社会运行效率，提升人们的生活质量。物联网是继计算机、互联网之后，世界信息产业的第3次革命。
早在1995年，比尔·盖茨在《未来之路》中就已经提及物物互联的概念，但受限于当时无线网络、硬件及传感设备的发展情况而未引起重视。1998年，美国麻省理工学院(MIT)创造性地提出了当时被称为EPC系统的物联网构想。1999年，在建立物品编码、RFID技术和物联网的基础上，美国Auto-ID中心首先提出“万物皆可通过网络互联”，从此阐明了物联网的基本含义[1]。
物联网的基本思想产生于上世纪末，但近年来，随着信息技术的发展，物联网才真正引起人们的关注。2005年，在信息社会世界峰会(WSIS)上，国际电信联盟(ITU)发布了《ITU互联网报告2005：物联网》[2]。《报告》指出，无所不在的“物联网”通信时代即将来临：通过一些关键技术，用互联网将世界上的物体都连接在一起，使世界万物都可以上网，世界上所有物体都可以通过互联网主动进行信息交换。射频识别技术(RFID)、传感器技术、纳米技术、智能嵌入技术和机器人技术等将得到更加广泛的应用。欧洲智能系统集成技术平台(EPOSS)于2008年在《物联网2020》[3]报告中分析预测了未来物联网的发展主要经历四个阶段：2010年之前广泛应用于物流、零售和制药等领域；2010—2015年实现物与物之间的互联；2015—2020年进入半智能化阶段；2020年之后实现全智能化。目前，物联网的产业发展和应用正在由第一阶段向第二阶段过渡期，物物互联的应用范围不断扩大。RFID 在欧美国家已具有成熟的产业链，这些国家主要将RFID 技术应用于交通、车辆管理、身份识别、生产线自动化控制、仓储管理及物资跟踪等领域。我国目前的物联网虽然只有小规模应用，但物联网的战略性新兴产业地位已经明确。
1 物联网关键技术及特点
物联网是一个基于互联网、传统电信网等信息载体，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。它具有普通对象设备化、自治终端互联化和普适服务智能化的重要特征。物联网是一种复杂多样的综合网络系统，根据信息生成、传输、处理和应用过程，可以把物联网分为感知识别层、网络构建层、管理服务层和综合应用层。
11 感知识别层
感知识别层由大量具有感知和识别功能的设备组成，可以部署于世界任何地方、任何环境之中，被感知和识别的对象也不受限制。感知识别技术是物联网的核心技术，是联系物理世界和信息世界的纽带，主要作用是感知和识别物体，采集并捕获信息。关键技术不仅包括射频识别技术、无线传感器等信息自动生成设备，也包括各种智能电子产品用来人工信息生成，主要是感知和识别设备的功耗、物体标签信息的浓缩和写入、物体信息代码的分类匹配等。近年来，各类可联网的电子产品层出不穷，智能手机、个人数字助理(PDA)、多媒体播放器、上网本、笔记本、平板电脑等迅速普及，人们可以随时随地接入互联网，分享信息。信息生成方式的多样化是物联网区别于其他网络的重要特征。
12 网络构建层
网络构建层主要是将感知识别层数据接入互联网。互联网及下一代互联网(包含IPv6技术)是物联网的核心网络。
各种无线网络可提供随时随地的网络接入服务。各种不同类型的无线网络合力提供便捷的网络接入，是实现物物互联的重要基础设施。无线个域网包括蓝牙技术(802151标准)、ZigBee技术(802154标准)，无线局域网包括现在广为流行的Wi-Fi技术(80211标准)，无线城域网包括现有的WiMAX技术(80216标准)，无线广域网包括现有移动通信网络及其演进技术(3G、4G通信技术)。

一、物联网核心本质
经典的干货就是这样，大道至简！
最简单的价值公式，也是核心本质所在！
互联网=人联网，IOP，Internet of Person
核心本质是管理人，全部是以人为本！
物联网=“物”联网，IOT ，Internet of Things
核心是管理物，让物自动形成体系，产生价值，这是IOT 核心的商业模式！
怎么更好管理物体，形成智能化的世界，从而产生新的社会形态！
这是物联网的核心本质！
第一、物联网重点不是“联”！
物联网重点不是联，很多人认为是连接，错了！连接是手段，不是目的！
很多人说要连接，形成大连接！多少亿个连接，特别是运营商关心数字，为了是好算钱！所以数据量越大越好，每天每月每年都有流量费，这就是典型的管道思维！
连接就只是手段，不是目的！有一天就像微信一样，微信本身就是一个系统应用，跟运营商连接没啥关系！你在上面挣不到什么钱，因为你就是一个通道而已！
物联网未来还是这样，会有若干个类似微信这样的垂直系统，自成体系，运营商能产生的价值仅仅就是流量费，其他的增值收益都拿不到。甚至有一天这点流量费都拿不到了！
书信被电报取代了，电报被电话取代了，电话被手机取代了，今天微信把整条通信体系彻底颠覆了！不用打电话，不用发短信！语音，视频都能办了！
第二、成网是结果
成网是结果！但不一定非得是网络形态，有的时候是可以改变形态的！
互联网从最初的点对点拨号上网，到后来的宽带上网，无线上网，移动互联网，从点对点，星型连接，树型连接，后来网状网，彻底去中心化。
今天我用手机上网，和用电脑上网，还是用电视上网，都不重要了！只要有一个账号，登进去就是你的定制信息！
所以物联网为什么会必须形成一个互联网呢，很多时候根本不用交互连接，就是单向就够了！所以你非得要干交互，用连接人的思维和方法去连接“物”，那“物”的连接方式很可能就不对了！
这就是当前物联网出现的本质问题，核心问题！
二、不断演进中的变革
物联网将是人类历史5000年以来的最重大变革！
前面的20多年，最重大的变革实际上就是互联网！彻底的解决了如何连接人，如何管理人员的问题！人类前面5000多年历史核心都是管理人，考虑用什么样的手段更好的管理人。
最后到了最近的20年，出现互联网，发现通过把人连起来，就能产生巨大的影响，从而改变人类生产和生活方式！
所以互联网核心是管理人，连接人，形成网！
相同的办法都是用不同的手段解决信息交互的问题，从而信息连接起来！
这期间有个非常有趣的发明，叫做Call机，也叫BP机，这是90年代最主要的一个通信工具！第一次让人能够移动中收到信息，随时随地能找到你。BP机由此拉开了人类的信息交互，连接的历史！再也不用担心找不到你了，我可以呼你无数遍！
你看，人类最开始的连接都是从单向开始的！我呼了你，发送信息给你！一是告诉你信息，二是可能需要你回复我消息！是不是并非双向不可！所以BP机的使用确实让人感觉到方便很多！
但是不够，人类需要交流啊，所以移动电话产生了！至此，人类不仅随时随地找到彼此，还等随时随地联系起来，随时沟通信息，说说话就好！
然后，随着信息量越来越大，单纯语音电话聊不行了，于是就产生了网络的方法，通过点对点连接，交互信息！然后点对多点，逐渐形成了都连上来，就是互联网时代！
互联网进一步发展彻底改变了人类的生活方式，人类的工作方式，进而改变了社会发展的形态！全连接，全透明，超越时间和空间的束缚，使人类的信息交互空前的提升！也彻底的改变了商业规则和商业模式！
这也彻底改变了支付方式！我们终于摆脱了要带着钱出门，连xyk都不用了，曾经我们带着一张卡也基本上可以走天下，而今天带着手机就解决一切！然后我们未来可能就是数字货币，就是一个数字而已！
三、对于物联网概念的错误认识
我们提出了互联网+，这就是用互联网去改变各行各业，至今有很多成果，但不完全成功，为什么？
很多人以为互联网就是一个工具，是给行业插上翅膀，用句时髦话就是给行业赋能！但是最后没用，能赋不上去！
因为他们还不明白，进入到行业领域后，不是互联网了，其实很多做不动的事情都是物联网！
用互联网思维去赋能物联网，越干越糟！管人的套路和管物的套路差别太大啦！
物联网出发点是管理物，而不是连接物，所以万物互联是错误的！
你去看所有的资料上来都是什么是物联网？物联网就是把物体连到互联网上，让物与物，物与人相连，形成万物互联！
我也是被这样洗脑的，所以很多时候想不明白为什么物联网不行，搞不起来，说得好听，全是空炮，企业叫好不叫座，回来找我们问为什么干物联网不挣钱呢？
那时候我们也说不好，只能泛泛说没到时候，还在发展过程中！不赚钱就是硬道理，逼着你要去深度思考！
复杂的问题简单看，越思考越有味道。道理并不复杂，我们往往是人云亦云。喜欢听别人怎么说，专家们指出什么事。其实，所有的重大项目都是从不被看好开始的。
物联网就是踏踏实实去把你能找到的，能形成价值体系的物去锁定开始。这就是未来最大的价值。
我们发起了物联网研习社就是希望能给大家带来更多的思考，每个人是每个人的老师！大咖云集，众至诚啊。条件如下：
第1 有志成为信息和价值的提供者，而不是索取者！
第2 成员一定要有正能量！利他向上是我们唯一的追求。
第3 研习社里没有固定的老师，每个人都会是每个人的老师，要把你最大的心得和经验奉献给大家。 “所谓三人行必有我师”
第4 研习社是新型学习者组织，高标准高门槛是第一道关，是真朋友就请自动认知这个规则，吃饭喝酒于我们其实都是最头等的负担！
你有你的思想，我有我的思维，我们交换，就有了更多的碰撞，更何况群里有很多的牛人、大咖。
七分期望，收到八分效果，满意度很高。而若是带着十分希望，得到九分收获，会是抱怨和差评。所以进群能有一两点的收获，就值了！
物哥将会每月举行一次线下聚会！希望有一天，无论走到哪里，都有我们研习社的朋友，我们能聚一聚，聊聊天，拜访优秀的人，看美丽的风景。未来将是物联世界，让我们相约2019年11月19-21日，相约2019（第三届）全球物联网大会—寻找思考者！
声明：本文系《洞悉——物联网发展1000问》系列文章第九十六篇，旨在希望通过系统性与行业专业视角就物联网产业当前发展现状与经济潜力予以分析和分享。IOT物联网，万物互联，互联万物。
作者：王正伟（物哥）中关村物联网产业联盟秘书长 全球物联网大会主席

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