1.2 物联网技术现状及分布

物联网包括了感知层、网络层和应用层，技术跨度大、涉及范围广，本节从不同的网络层次简单介绍一些较为核心的关键技术。

1.2.1 物联网技术概述

当前互联网主要解决人与人之间的通信，下一代互联网致力于实现地址充分、安全可信的网络与服务。物联网则主要实现人与物、物与物之间的通信及交互，这将带来完全不同的应用及服务模式。物联网的基础设施在一定程度上与互联网或电信网络重合，但从应用角度看，物联网大大扩展了传统互联网和电信网络的应用。因此，物联网的基础性关键技术包含多个方面。

物联网技术可以分为物理世界感知、局域无线自组网、分布式智能处理、泛在接入、广域网络传输、后台支撑及应用等多方面，如图 1-2所示。其中物理世界感知、局域无线自组网、分布式智能处理完成的功能主要是物联网前端的感知、分布式信息处理、协同泛在计算，构成物联网的感知层；泛在接入和广域网络传输形成了物联网网络层；而后台支撑、计算处理及应用服务完成了高性能信息处理功能，构成物联网应用层。物联网的基础性技术还包括研究物联网组成结构的技术、安全性及保密性技术及功耗控制和能量存储技术等，这些都是物联网技术的重要组成部分。

物联网各层基础技术的处理能力和数据量不相同，这也是物联网技术分析的两个重要参数。如物理世界感知部分的处理能力一般为若干MIPS，数据量一般为KB量级，而后台支撑部分的处理能力可以达到10MIPS以上，数据量达到PB量级，差别巨大。

物联网内涵丰富、技术众多，其核心是物物通信与交互。感知层通过多种传感器（网络）、RFID、条形码、定位、地理识别系统、多媒体信息等数据采集和标识技术，实现外部世界信息的感知和识别，其关键技术是传感技术、识别技术、交互技术、局部自治组网技术等。

网络层通过泛在的接入和互连功能，实现感知信息高可靠性、高安全性进行传送。网络层关键技术包括接入与组网技术、网络及服务发现技术等，以及在此基础上的节点及网关相关的支撑技术。

应用层通过应用支撑平台层提供跨行业、跨应用、跨系统之间的信息协同、共享、互通、服务的功能，关键技术包括面向服务的体系架构的云计算，海量感知数据存储与检索技术、物联网中间件技术、具有各种行业特色的交互技术和控制技术等，这是云计算模式的充分体现。

1.2.2 物联网感知层技术

感知层主要实现智能感知功能，是物联网伸向物理世界的“触角”，也是其海量信息的主要来源，是应用服务的基础。从技术上主要包括：物联网数据信息的采集、捕获、物体识别等环节，并形成前端的自组织网络和智慧的感知。下面对其关键技术进行简单介绍。

1.传感器与RFID技术

感知技术利用传感器和多跳自组织的传感器网络，协同地感知、采集网络覆盖区域中感知对象的物理信息。传感器是获取物理信息的关键器件，种类繁多、功能性能各异。传感器技术依附于敏感机理、敏感材料、工艺设备和计测技术，对基础技术和综合技术要求非常高。物联网日益增强的捕获信息的需求，对传感器功能和性能提出了更高要求，在行业规范及统一管理方面急需加强。

目前我国的传感器技术相对落后，在被检测量类型和精度、稳定性可靠性、低成本、低功耗等方面，整体上还没有达到世界级规模化应用水平，这是物联网发展的瓶颈之一，有待在材料、工艺、原理上继续研究，提高技术成熟度，面向行业应用的高灵敏度、低成本、方便可用的传感器是未来的发展方向。另外，传感器需要进一步数字化，并与无线通信技术进行结合，以实现物联网的全网标识和感知。

2.识别与环境感知技术

识别技术涵盖物体识别、位置识别和地理识别，对物理世界的识别是实现全面感知的基础。环境感知是在识别的基础上，对环境有充分的理解。

物体识别技术以RFID技术（还有条码、二维码等标识技术）为代表。RFID集成了无线通信、芯片设计与制造、天线设计与制造、标签封装、系统集成、信息安全等技术，目前已成功步入成熟发展期，从封闭应用走向多种开放式领域应用，进入全球统一标识标准争夺的关键阶段。目前RFID应用以低频和高频标签技术为主，超高频技术具有可远距离识别和低成本的优势，有望成为未来主流。我国在RFID的应用方面已经达到世界前列，但核心技术的知识产权还存在不足，随着物联网的进一步发展，有必要对RFID的基础性技术、生产及测试设备等进行突破。

位置识别技术相对比较成熟。GPS技术是应用较为广泛的全球定位技术，伽利略、北斗（我国的自主系统，近几年将获得飞速发展）及基于蜂窝网基站的定位技术也逐步成熟并步入商用阶段，是位置识别的重要手段。另外，小范围或室内、复杂环境定位技术也在近几年获得了较大的发展，典型代表是实时定位系统（RTLS），这些技术都将为物联网在不同环境条件下的位置识别提供支持。

地理识别技术以GIS（地理信息系统）为代表，以空间数据库为基础，运用系统工程和信息科学的理论，对空间数据进行科学管理和综合分析。GIS集合了测绘学、地理学、地图学、计算机科学、卫星遥感、管理信息系统、定位系统等学科和技术的发展。近年来计算机大容量存储介质、多媒体技术和可视化技术为GIS的发展提供了新的技术和方法。

1.2.3 物联网网络层技术

物联网的网络层主要实现信息的传送和通信，又包括接入层和核心层。网络层作为物联网的中间层，借助于（下一代）互联网、无线宽带及电信骨干网，承载着感知数据的接入、传输与运营等重要工作，物联网的网络层可能构建于“多网融合”后的骨干网络之上，也可能是各类专网。

1.物联网节点及网关技术

移动通信网、下一代互联网、传感器网络等都是物联网的重要组成部分，这些网络通过物联网的节点、网关等核心设备协同工作，并承载着各种物联网服务的网络互连，这些设备是物联网的硬件支撑，通过集成各种计算与处理算法，完成异种异构网络的互连互通互操作。物联网网关是连接感知层和网络层的关键设备，也是不同网络进行融合的主要平台。

当前，物联网的网络层一般基于IP化的互联网和电信网络，采用IPv6/IPv4协议，而感知层节点利用短距离无线通信技术相互连接（如ISO/IEC 8802.15.4（GB/T 15629.15）协议）。物联网感知层在地址协议、报文大小、移动性管理、远程维护与管理、安全协议等方面都与互联网（IPv6/IPv4）不同，这些需要物联网网关进行有效转换而实现互连。物联网的节点与网关设备在不同的应用场景下有着不同的产品形态和差异化的性能指标，主要包括硬件技术和软件技术。

在硬件技术方面，主要包括面向物联网应用的各种通用及专用核心芯片（包括传感器、处理、通信、安全等功能）及系统设备，以完成传感、处理与通信等工作，由于实现工艺的差异，主要包括嵌入式系统、片上系统（SOC）及微机电技术（MEMS）等，这些芯片和设备充分体现了各种核心知识产权，是物联网发展的产业必争地。在软件技术方面，主要包括了面向不同行业应用的操作系统、行业中间件、各种控制软件等，这些系统软件可以有效地完成多网融合，是物联网重要组成部分。

2.物联网通信与频管技术

无线通信网络是物联网信息传输和服务支撑的重要基础设施之一。物联网的无线通信技术涵盖传统的接入网、核心网和业务网等多个层面的内容。接入网直接面对用户提供业务的接入和汇聚，分为有线（双绞线、光纤、同轴电缆等）接入和无线（2G、3G、4G、卫星通信及WiMAX、Wi-Fi/WAPI、UWB、ZigBee、蓝牙、RFID等）接入两大类型。核心网提供用户和网络控制、交换和路由、骨干网传输功能，包括核心网鉴权、计费、网络管理、移动IP等用户和网络控制技术，软交换、MPLS、TCP/IP系列等交换和路由技术，以及SDH、微波、下一代承载网等骨干网传输技术。业务网面向应用提供业务基础支撑功能，技术包括业务引擎、服务发现、专家系统、中间件、IMS、SIP等，高效率的无线通信技术是物联网数据传输的重要载体，也是物联网的重要技术之一。

物联网需要综合各种有线及无线网络。由于无线网络具有空间上的共存性，为物联网随时随地地服务提供了便利，但这同时也为物联网的通信及频谱管理提出了挑战。为了提升频谱资源的利用率，让更多物联网业务能够实现空间并存，切实提高物联网规模化应用的频谱保障能力，有必要对各种应用背景下频谱监测的组织运用、能力需求、工作流程、信息交互需求等进行系统的研究，并研制出低成本、小型化、方便可靠的频管设备，以指导和提升频谱监测传感器网络的设计和运用，保证异种物联网的共存，并实现其互连互通互操作。

同时，由于物联网终端很多都使用ISM频段进行通信（如2.GHz频段），频段内将包括大量的物联网设备及现有的Wi-Fi/WAPI、UWB、ZigBee、蓝牙等设备，频谱空间将极其拥挤，这将制约物联网的实际大规模应用。基于认知无线电的传感器网络（Cognitive Radio Sensor Networks，CRSN或Cognitive Radio Wireless Sensor Networks，CR-WSN）技术采用动态频谱接入机制，将为物联网的大规模实际应用奠定坚实的基础。

3.物联网接入与组网技术

物联网连接的感知信息系统具有很强的异构性，即不同的系统可以采用不同的信息定义结构、不同的操作系统和不同的信息传输机制。为了实现异构信息网络之间的互连、互通与互操作，物联网需要以一个开放的、分层的、可扩展的网络体系结构为框架，实现异种异构网络与骨干网络的无缝连接，并提供相应的服务质量保证，这就是物联网网络接入的目标。

物联网的演进技术包括适应未来的网络体系架构、业务架构、安全、QoS等诸多方面，重点技术涵盖多网融合、虚拟化、自治计算、高可信、移动泛在、高效节能和高可扩展等关键技术，这给现有的接入技术及网络技术提出了新的课题。以传感器网络为代表的末梢网络在规模化应用后同样面临与骨干网络的接入问题，并且其网络技术需要与骨干网络进行充分协同，并且在实时性、安全性、准确性及智能化方面都有明确的要求，这些都将面临着新的挑战。

1.2.4 物联网应用层技术

物联网的应用层，包括应用中间件层和应用服务层，实现网络层与物联网应用服务间的接口和功能调用，也实现物联网的各类公共应用或行业领域的应用。

1.物联网软件与算法

物联网海量信息处理相关的关键软件系统和智能算法是物联网计算环境的“心脏”和“神经”，是物联网生态系统的重要组成部分，是确保物联网在多应用领域安全可靠运行的神经中枢和运行中心。没有这些关键软件系统和智能算法的支撑，物联网计算就没有灵魂，物联网应用、产业发展和全球化运营就缺乏保障，所以，急需大力发展物联网处理和计算中所涉及的重大关键软件系统与智能算法，着重解决一批关键技术及核心算法，这是物联网规模化发展的必要环节。在这方面急需面向物联网应用的多领域、多学科的大型综合性的平台化、一体化、构件化、语义智能化及高灵活性和高集成性的核心软件系统。具体来说，物联网软件和算法包括三方面的内容。

（1）面向物联网海量信息处理的软件系统共性关键技术研发。面向国家物联网重大示范应用工程，以构建大型综合性物联网软件平台以为主攻方向，寻求在软件平台体系、一体化软件过程管理、可重构性技术、海量信息融合、语义智能化等方面的共性关键技术上取得重大突破。

（2）面向物联网海量信息处理的软件系统关键支撑技术研发。以综合性物联网软件平台所必需的基础软件子系统开发为战略重点，在中间件系统、语义中间件系统、集成服务代理总线、构件库系统、基于云计算的公共服务平台等关键支撑技术上取得重大进展。

（3）面向物联网海量信息处理的核心算法与优化技术研发。以物联网计算所首要解决的海量感知信息获取、识别、处理、存储、传递、检索、分析和利用为突破口，力争在核心算法研发上取得一系列重大突破，并在海量数据挖掘和知识发现的基础上，对系统语义优化、系统实时优化、系统集成与调度等优化问题进行研究，取得重大进展。

2.物联网交互与控制

相对于移动通信网、互联网，物联网的显著差异在于对物理世界的实时感知，并通过庞大的末梢网络和骨干网络实现界面友好的面向服务的人机交互系统。这需要解决海量的信息处理和用户定制的个性化界面之间的矛盾。在大规模智能信息处理和专家系统的基础上，通过种类繁多的面向不同应用的执行器及控制设备，可以实现异地远程的实时控制，最终提供富有特色的各种个性化服务。

物联网不仅是信息网，传统的互联网已经完全可以完成对信息的整理和服务。物联网可以完成与物理世界的实时交互，并按照用户需求进行实时控制服务（如工业控制、智能家居等应用），这也是物联网的重要技术特色。海量的感知信息通过复杂的传输通路，最终实现在物联网云计算平台上的存储、处理与融合，并按照用户的需求，提供个性化的服务，这一系列操作必须赋予实时性才可以满足用户的交互与控制需求，而超大规模的用户的需求又存在着较大的差异，而且很多用户还存在着很多个性化需求，这都将是物联网交互与控制应用中需要解决的问题。

3.物联网计算与服务

海量感知信息的计算与处理是物联网的核心支撑。云计算技术实现互联网存储资源和计算能力的分布式共享，涵盖了海量数据存储和共享、海量信息智能处理等方面。研究面向服务且支持节能和安全的智能化存储体系、支持云存储等存储服务的架构、动态数据对象管理和资源共享、存储服务QoS等，为物联网提供核心计算环境。海量信息智能处理技术研究面向网络海量内容的云计算技术，符合人类感知的可视媒体交互、多源图像高可信度融合与呈现方法，为海量信息的高效利用提供支撑。

面向服务的体系架构（SOA）是一种粗粒度、松耦合服务架构，符合物联网规模化应用的需求。物联网上的各项服务之间通过简单、精确定义接口进行通信，可以不涉及底层编程接口和通信模型，让用户不触及复杂的物联网本身，就能够真正实现随时、随地与任何人、任何物进行有效的感知、互连与协同控制。由于云计算及SOA更多地从信息系统的角度出发，未能足够体现出物联网作为联结物理世界的窗口，最新研究引入了物联网的海计算模式，被认为是物联网的特征性关键技术。