物联网的产品应用物联网是指通过各种信息传感设备，如传感器、射频识不(RFID)技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器、气体感应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、电、生物、位置等各种需要的信息，与互联网结合形成的一个巨大网络。

其目的是实现物与物、物与人，所有的物品与网络的连接，方便识不、治理和操纵。

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，其中的核心技术要紧包括射频识不技术，传感技术，网络与通信技术，数据的挖掘与融合技术，中间件技术，云计算技术，信息安全技术，节点治理，智能交互及协同感知和支撑与应用等。

下面要紧介绍物联网的核心相关技术。

1.射频识不技术RFID技术是一种无接触的自动识不技术，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不物体的自动识不，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不，全天候、识不穿透能力强、无接触磨损，可同时实现对多个物品的自动识不等诸多特点，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“识不”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)采纳RFID电子标签技术作为载体，大大推动了物联网进展和应用。

2. 传感技术信息采集是物联网的基础，而目前的信息采集要紧是通过传感器、传感节点和电子标签等方式完成的。

传感器作为一种检测装置，作为摄取信息的关键器件，由于其所在的环境通常比较恶劣，因此物联网对传感器技术提出了较高的要求。

一是其感受信息的能力，二是传感器自身的智能化和网络化，传感器技术在这两方面应当实现进展与突破。

将传感器应用于物联网中能够构成无线自治网络，这种传感器网络技术综合了传感器技术、纳米嵌入技术、分布式信息处理技术、无线通讯技术等，使各类能够嵌入到任何物体的集成化微型传感器协作进行待测数据的实时监测、采集，并将这些信息以无线的方式发送给观测者，从而实现“泛在”传感。

在传感器网络中，传感节点具有端节点和路由的功能：首先是实现数据的采集和处理，其次是实现数据的融合和路由，综合本身采集的数据和收到的其他节点发送的数据，转发到其他网关节点。

传感节点的好坏会直接阻碍到整个传感器网络的正常运转和功能健全。

3. 网络和通信技术物联网的实现涉及到近程通讯技术和远程运输技术。

近程通讯技术涉及RFID，蓝牙等，远程运输技术涉及互联网的组网、网关等技术。

作为为物联网提供信息传递和服务支撑的基础通道，通过增强现有网络通信技术的专业性与互联功能，以适应物联网低移动性、低数据率的业务需求，实现信息安全且可靠的传送，是当前物联网研究的一个重点。

传感器网络通讯技术要紧包括广域网络通信和近距离通信等两个方面，广域方面要紧包括IP互联网、2G／3G移动通信、卫星通信等技术，而以iPv6为核心的新联网的进展，更为物联网的提供户高效的传送通道；在近距离方面，当前的主流则是以IEEE802.15.4为代表的近距离通信技术。

M2M技术也是物联网实现的关键。

与M2M能够实现技术结合的远距离连接技术有GSM、GPRS、UMTS等，WIFI、蓝牙、ZigBee、RFID和UWB等近距离连接技术也能够与之相结合，此外还有XML 和Corba，以及基于GPS、无线终端和网络的位置服务技术等。

M2M可用于安全监测、自动售货机、物资跟踪领域，应用广泛。

4. 数据的挖掘与融合从物联网的感知层到应用层，各种信息的种类和数量都成倍增加，需要分析的数据量也成级数增加，同时还涉及到各种异构网络或多个系统之间数据的融合问题，如何从海量的数据中及时挖掘出隐藏信息和有效数据的问题，给数据处理带来了巨大的挑战，因此如何样合理、有效的整合、挖掘和智能处理海量的数据是物联网的难题。

结合P2P、云计算等分布式计算技术，成为解决以上难题的一个途径。

云计算为物联网提供了一种新的高效率计算模式，可通过网络按需提供动态伸缩的廉价计算，其具有相对可靠同时安全的数据中心，同时兼有互联网服务的便利、廉价和大型机的能力，能够轻松实现不同设备间的数据与应用共享，用户无需担心信息泄露，黑客入侵等棘手问题。

云计确实是信息化进展进程中的一个里程碑，它强调信息资源的聚拢、优化和动态分配，节约信息化成本并大大提高了数据中心的效率。

5. 中间件技术物联网的目标是要实现任何时刻、任何地点及任何物体的连接，那个特点就决定了屏蔽底层硬件的多样性和复杂性以及与上层信息交换的复杂应用性。

中间件为底层与上层之间的数据传递提供了专门好的交互平台，实现各类信息资源之间的关联、整合、协同、互动和按需服务等，因此现在中间件的研究热点集中在基于远程操纵的应用治理方式；支持多种传感设备的治理、数据采集和处理功能，从而降低应用与硬件的耦合性；具备符合多种应用通用需求的API集合；具有跨平台的灵活性移植性。

6. 云计算技术物联网要求每个物体都与它惟一的标示符相关联，如此就能够在数据库中检索信息。

因此需要一个海量的数据库和数据平台把数据信息转换成实际决策和行动。

若所有的数据中心都各自为阵，数据中心的大量有价值的信息就会形成信息孤岛，无法被有需求的用户右效使用。

云计算试图在这些孤立的信息孤岛之间通过提供灵活、安全、协同的资源共享来构造一个大规模的、地理上分布的、异构的资源池，包括信息资源和硬件资源，再结合有效的信息生命周期治理技术和节能技术。

云计确实是由软件、硬件、处理器加存储器构成的复杂系统，它作为一种虚拟化、硬件软件运营化的解决方案，能够为物联网提供高效的计算、存储能力，为泛在链接的物联网提供网络引擎。

采纳云计算技术实现信息存储资源和计算能力的分布式共享，为海量信息的高效利用提供支撑。

它按需进行动态部署、配置、重配置以及取消服务。

在云计算平台中的服务器能够是物理的服务器或者虚拟的服务器，其本质是由远程运行的应用程序驻留在个人电脑和局部服务器。

7. 嵌入式系统技术嵌入式系统技术是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。

通过几十年的演变，以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见;小到人们周围的MP3,大到航天航空的卫星系统。

嵌入式系统正在改变着人们的生活，推动着工业生产以及国防工业的进展。

假如把物联网用人体做一个简单比喻，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，网络确实是神经系统用来传递信息，嵌入式系统则是人的大脑，在接收到信息后要进行分类处理。

那个例子专门形象的描述了传感器、嵌入式系统在物联网中的位置与作用8. 信息安全技术物联网的绝大多数应用都涉及个人隐私或机构内部秘密，物联网必须提供严密的安全性和可控性。

由于任意一个标签的标识或识不码都能在远程被任意扫描，且标签自动地、不加区不地回应阅读器的指令并将其所存储的信息传输给阅读器，这就需要保证国家及企业的机密不被泄露还要确保标签物的拥有者个人隐私不受侵犯，这些也就导致安全和隐私技术成为物联网识不技术的关键问题之一。

由于物联网的每个层的性质和功能不同，每层的安全问题也各不相同。

除此之外，终端安全治理、感知节点的物理安全也要给予相当的重视，其中包括用户卡（如认证、加密等）、设备软硬件完整性安全问题（如信息采集、存储的安全问题，设备硬件）以及防止非法移动的安全问题。

物联网网络层的信息安全要紧有两类：一是来自于物联网本身（要紧包括网络的开放性架构、系统的接入和互联方式、以及各类功能繁多的网络设备和终端设备的能力等）安全隐患；二是源于构建和实现物联网网络层功能的相关技术（如云计算、网络存储、异构网络技术等）的安全弱点和协议缺陷。

网络层存在的问题是业务流量模型、空中接口和网络架构安全问题。

地址空间短缺的解决方法是采纳IPv6技术，用128位的地址长度并采纳IPSec协议，在IP层上对数据包进行高强度的安全处理，提供数据源地址验证、无连接数据完整性、数据机密性、抗重播和有限业务流加密等安全服务，增强了网络的安全性。

目前是采纳IPv6和IPv4双协议栈模式。

由于物联网尚处在初级时期，因此其信息安全机制在业界依旧空白。

9. 节点治理由于终端感知网络的节点众多，因此必须引入节点治理对多个节点进行操作。

其中包括以使终端感知网络寿命最大化为目标的能量治理，以确保覆盖性及连通性为目标的拓扑治理，以保证网络服务质量为目标的QoS治理及移动操纵，以实现异地治理为目标的远程治理技术，同时包括存储配置参数的数据库治理等。

作为物联网应用不可或缺的组成部分，数据库负责存储由WSN或RFID收集到的感知数据，所用到的数据库治理系统(DBMS)可选择大型分布式数据库治理系统(如DB2，Ora-cle，Sybase和soL Server)。

治理系统能够将已存储的数据进行可视化显示、数据治理（包括数据的添加、修改、删除和查询操作）以及进一步分析和处理（生成决策和数据挖掘等）。

综上所述，物联网的节点治理包括能量治理、拓扑管埋、QoS 治理、移动操纵、网络远程治理以及数据库治理等方面。

10. 智能交互及协同感知物联网中的智能交互要紧体现在情景感知关键技术上，能够解释感知的物理信号和生物化学信号，对外界不同事件做出决策以及调整自身的监控行为，因此已成为物联网应用系统中不可或缺的一部分。

同时，情景感知能让物联网中的一些数据以低能耗方式在本地资源受限的传感器节点上处理，从而让整个网络的能耗和通信带宽最小化。

协同感知技术也是物联网的研究热点。

一种物理现象一般是由多种因素引起的，同时位于不同时空位置的感知设备观测到的信息具有互补性，因此必须将多个感知节点的数据。

综合起来，因此协同感知机制特不重要。

11. 支撑与应用物联网以终端感知网络为触角，深入物理世界的每一个角落，获得客观世界的各种测量数据。

同时物联网战略最终是为人服务的，它将获得的各种物理量进行综合、分析，并依照自身智能合理优化人类的生产生活活动。

物联网的支撑设备包括高性能计算平台、海量存储以及治理系统及数据库等。

通过这些设施，能够支撑物联网海量信息的处理、存储、治理等工作。

物联网的应用需要智能化信息处理技术的支撑，要紧需要针对大量的数据通过深层次的数据挖掘，并结合特定行业的知识和前期科学成果，建立针对各种应用的专家系统、预测模型、内容和人机交互服务。

专家系统利用业已成熟的某领域专家知识库，从终端获得数据，比对专家知识，从而解决某类特定的专业问题预测模型和内容服务等基于物联网提供的对物理世界精确、全面的信息，能够对物理世界的规律（如洪水、地震、蓝藻）进行更加深入的认识和掌握，以做出准确的预测预警，以及应急联动治理。

人机交互与服务也体现了物联网“为人类服务”的宗旨。