物联网的组成包含哪些部分?

物联网(The Internet of Things,简称IOT)是指通过 各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术,实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程,采集其声、光、热、电、力学、化 学、生物、位置等各种需要的信息,通过各类可能的网络接入,实现物与物、物与人的泛在连接,实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。

物联网是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体,它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络 。

物联网的组成部分

物联网的组成,从普通用户而非技术人员角度,大致可以概括为如下四个部分:物联网终端、传感器、网络与物联网服务

1、物联网终端

物联网终端就是指前面提到的“物”。它上面会装有一种名为传感器的电子元件,并与网络相连接。比如大家拿着的智能手机和平板电脑就是物联网终端的一种。

汽车、家电产品、自行车、我们时刻戴着的手表和手环,包括农场中的一座大棚,工厂里的一台机器等,只要能满足上述条件,就是一种物联网终端。这些终端通常起着两个作用:感测和反馈。

感测指的是搜集终端本身的状态及周边环境的状态并通知系统。这里说的状态包括如灯是开是关、房间的温度和湿度、门口有没有人、机器运行的状态,等等。而终端是利用传感器这种电子元件来实现感测的。

反馈是指接收从系统发来的通知后,显示信息或执行指定的操作。系统会基于从传感器搜集到的数据,经过处理后,进行一些反馈,并通常需要通过物联网终端针对现实世界采取相应的行动。

反馈有多种形式,包括可视化、通知,以及控制等。通过“可视化”,用户能够使用电脑和智能手机上的Web浏览器或APP随时查看经物联网服务处理后的信息;通过“推送通知”,系统就能在检测到“物”的异常状态或触发某些指令后,将其通知给终端或信息接收者,以达到提醒和告警的目的;通过“控制”,系统就可以直接控制终端的运转,实现自动化操作,而无需借助人工。

2、传感器

在物联网终端中,要想搜集终端和环境的状态,就需要利用一个叫做传感器的电子元件。传感器负责把物理现象用电子信号的形式输出。例如有的传感器可以把温度和湿度作为电子信号输出,还有的传感器能把超声波和红外线等人类难以感知的现象转换成电子信号输出,等等。

通过传感器输出的电子信号,系统就能够获取现实世界中的“物”的状态或周边环境的状态了。人们很少单独利用这些传感器,通常都是将它们置入各种各样的物联网终端里来加以利用的。

3、网络

在把终端连接到物联网服务时,网络是不可或缺的。物联网使用的网络大体上分为两种:一种是把终端连接到其他终端的网络,另一种是把终端连接到物联网服务的网络。

无法或不需要直接连接到互联网的终端是存在的,而通过把终端连接到其他终端,如连接到负责收集传感器数据的物联网网关设备,就能通过物联网网关把这些不能连接到互联网的终端再集中连接到互联网了。这种网络连接方式在工业领域应用极广,能够节省成本以及提高连接效率。而针对终端之间的连接,蓝牙、ZigBee、LoRa、WIFI是几种比较有代表性的网络标准。

至于把终端直接连接到物联网服务系统,则通常会涉及到互联网的访问。除了基于WIFI和宽带网络外,GPRS/3G/4G/5G以及通用的NB-IoT等移动线路也很常用,尤其是在户外和移动场景下。

而除了现在Web服务中广泛使用的HTTP和WebSocket协议以外,还有一些专为机器对机器通信和物联网而产生的轻量级协议,如MQTT,CoAp,XMPP等。

4、物联网服务

对于技术人员来说,在网络层之上,物联网体系还会划分出如基础设施层、平台层、应用层等不同层次,但对于普通用户来说,可以统称为物联网服务。物联网服务有两个作用:一是从终端接收数据以及发送数据给物联网终端;二是处理和保存数据。

物联网接收从终端直接发来的数据。终端发来的数据内容包括终端搭载的传感器所采集到的信息,以及用户对终端进行的操作等。

而仅仅采集传感器和终端发来的数据,那只不过是将一堆庞大的数据聚在一起而已,很难直接应用这些数据。为了实现具体的应用服务,就需要从采集到的数据中分析出有价值的信息。

因此,只有通过对数据进行分析,才有可能掌握终端的运转情况,找出其中蕴含的趋势,提前检测出今后可能会发生的异常情况。这样才能把整个物联网服务从一个单纯的采集数据的系统升华到一项帮助使用者创造价值的服务。

不过,从终端接收到的数据不只有能用计算机简单处理的数值型数据,根据传感器的不同,还包含图像、语音、自然语言等很难直接用计算机处理、没有被结构化的数据。我们把这种数据叫做非结构化数据。

数据处理时,有时也会把那些易于用计算机处理的数据从非结构化数据中提取出来,例如把表示图像和语音特征的特征值提取出来。这些信息也会被保存到结构化的数据库中,并按照传统数据处理的方式进行分析和使用。

而对于那些无法进行结构化数据提取的非结构化数据,则需要借助目前日臻成熟的如大数据、机器学习等技术去进行分析和处理了。

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