物联网与大数据技术论文题目

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研究性学习代表成果

研究课题：“物联网时代”的特点及其在日常生活中的体现

成果简介：

本文首先介绍了“物联网”的概念及其在国内外的发展，并指出“物联网”概念已经是一个“中国制造”的概念，已被贴上“中国式”标签。伴随云计算日益普及以及人工智能（AI）技术日益成熟，物联网时代已经从 时代悄然迈入 时代。

物联网时代具有显著的特点，一是“物联网即服务”走向落地，二是物联网呈现局域化、功能化、行业化互联化，三是物联网技术设备升级，四是物联网的安全性引起重视。

随着物联网技术的不断发展，它已悄无声息地融入到人们的日常生活，并简单介绍了物联网 在物流、交通、家居、安防、医疗、建筑、零售等日常生活中的应用场景，展望了物联网的发展趋势。

“ 物联网时代 ” 的特点及其在日常生活中的体现

摘要 通过对“物联网”的概念介绍，引出物联网时代 的基本内涵，总结出物联网 时代的基本特点，并简单介绍了物联网 在物流、交通、家居、安防、医疗、建筑、零售等日常生活中的应用场景，并展望了物联网的发展趋势。

关键词 物联网 人工智能 云计算

物联网是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业浪潮，能够使我们的社会更加自动化，能够让我们的生活更加便利，能够整体提高社会的信息化程度，将在提升信息传送效率、改善民生、提高生产率、降低管理成本等社会各方面发挥重要作用。

本文系统介绍了物联网的起源、概念及其发展，阐述物联网时代 的一些特点，并简要叙述了物联网在交通、医疗、建筑等日常生活中的应用情况。

一、 “ 物联网时代 ” 基本内涵

1 物联网

1999 年，美国麻省理工大学教授凯文·阿什顿(Kevin Ashton)最早提出了物联网（IoT）的概念。阿什顿认为，计算机最终能够自主产生及收集数据而无需人工干预，因此将推动物联网的诞生。简单来说，物联网的理念在于物体之间的通信，以及相互之间的在线互动。

2005 年，在突尼斯举行的信息社会世界峰会上，国际电信联盟发布了《ITU 互联网报告 2005：物联网》，正式提出了“物联网”的概念，将物联网定义为通过各种信息传感设备。

如传感器、射频识别（RFID）技术、全球定位系统、红外线感应器、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、热、电、力学、化学、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，方便识别、管理和控制。

中国物联网校企联盟将物联网定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说，当下涉及到信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。

物联网的概念已经是一个“中国制造”的概念，它的覆盖范围与时俱进，已经超越了 1999 年 Ashton教授和 2005 年 ITU 报告所指的范围，物联网已被贴上“中国式”标签。

2 物联网时代

伴随云计算日益普及，以及人工智能（AI）技术日益成熟，推动信息科技向物联网时代转变，特别在IoT＋AI 融合下，使得万物具有感知能力，物理设备不再冷冰冰，而是具有生命力，让物理世界和数字世界深度融合，继此行业边界越来越模糊，人类进入全新的智能社会。

物联网时代是通过射频识别、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络时代。

物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新是物联网发展的灵魂。

随着“物联网”的概念从提出到发展，从实践到创新，物联网时代已经从 时代悄然迈入 时代。物联网 可以理解为 IoE（Internet of Everything），而物联网 是 IoT（Internet of Things），前者范围比后者更大，囊括的范围也更加广泛。

IoE 强调的万物互联概念是任何设备、事物都能通过网络连接起来，并在网络中彼此之间进行通讯。“万物互联”(IoE)的时代，所有的物（Everything）将会获得语境感知、增强的处理能力和更好的感应能力。

二、 “ 物联网时代 ” 的特点

与互联网时代相比，物联网时代具有显著的特点：

1、“物联网即服务”走向落地

既然叫做物联网 时代，当然是和物联网 时代有较明显的进步的。所以，物联网 时代的一个明显特征就是邬贺铨院士曾提到的“物联网即服务”走向落地。

2、物联网呈现局域化、功能化、行业化互联化

物联网既然要通过服务的方式落地，那么如何落地？此时承担落地职责的便是真正的物联网企业——物联网平台企业。物联网的人连物、物连物具有局域化、功能化、行业化互联化，各个行业应用在应用中形成对网络层的具体需求，并逐渐行业标准化。

3、物联网技术设备升级

上层应用逐渐与物联网网络层剥离开来，物联网网络支撑技术（NB-IoT、Lora 等）充分发展、百花齐放。在感知层将传感器升级为“传感器+执行器”，使“眼手”能够协调一致，发挥其更大的功能和作用。

4、物联网的安全性引起重视

物联网的安全性自这个概念提出以来，一直备受人们关注，今后，物联网的安全性将做为一个相对独立的研究领域，得到足够的重视与发展。

未来的物联网 应该通过人工智能、大数据、云计算、5G 等技术的完善，不断提升人工智能的水平，完善语言助手技术，加强物联网的安全性与信任感，外在体现就是操控方式的迭代升级。

也就是说，未来的物联网设备不再单纯依靠语音控制来进行操作，而是整合并运用人工智能、大数据、云计算、5G 等技术，这样即便我们的一个动作、一个眼神、一个想法，甚至即使我们面无表情，物联网也可以了解我们的想法。

三、 “ 物联网时代 ” 在日常生活中的体现

近些年，随着物联网技术的不断发展，它已悄无声息地融入到我们的生活中，小至路由器、智能音箱、冰箱，大到汽车、工业设备，越来越多的物品都接入了物联网。

智慧物流

智慧物流指的是以物联网、大数据、人工智能等信息技术为支撑，在物流的运输、仓储、运输、配送等各个环节实现系统感知、全面分析及处理等功能。当前，应用于物联网领域主要体现在三个方面:仓储、运输监测以及快递终端。

通过物联网技术实现对货物的监测以及运输车辆的监测，包括货物车辆位置、状态以及货物温湿度、油耗、车速等。物联网技术的使用能提高运输效率，提升整个物流行业的智能化水平。

2 智能交通

智能交通是物联网的一种重要体现形式，利用信息技术将人、车和路紧密的结合起来，改善交通运输环境、保障交通安全以及提高资源利用率。运用物联网技术具体的应用领域，包括智能公交车、共享单车、车联网、充电桩监测、智能红绿灯以及智慧停车等领域。

3 智能安防

安防是物联网的一大应用市场，因为安全永远都是人们的一个基本需求。传统安防对人员的依赖性比较大，非常耗费人力，而智能安防能够通过设备实现智能判断。

目前，智能安防最核心的部分在于智能安防系统，该系统是对拍摄的图像进行传输与存储，并对其分析与处理。一个完整的智能安防系统主要包括

三大部分：门禁、报警和监控，行业中主要以视频监控为主。

4 智慧能源环保

智慧能源环保属于智慧城市的一个部分，其物联网应用主要集中在水能、电能、燃气、路灯等能源以及井盖、垃圾桶等环保装置。

如智慧井盖监测水位以及其状态、智能水电表实现远程抄表、智能垃圾桶自动感应等。将物联网技术应用于传统的水、电、光能设备进行联网，通过监测，提升利用效率，减少能源损耗。

5 智能医疗

在智能医疗领域，新技术的应用必须以人为中心。而物联网技术是数据获取的主要途径，能有效地帮助医院实现对人的智能化管理和对物的智能化管理。

对人的智能化管理指的是通过传感器对人的生理状态(如心跳频率、体力消耗、血压高低等)进行监测，主要指的是医疗可穿戴设备，将获取的数据记录到电子健康文件中，方便个人或医生查阅。

除此之外，通过 RFID 技术还能对医疗设备、物品进行监控与管理，实现医疗设备、用品可视化，主要表现为数字化医院。

6 智慧建筑

建筑是城市的基石，技术的进步促进了建筑的智能化发展，以物联网等新技术为主的智慧建筑越来越受到人们的关注。当前的智慧建筑主要体现在节能方面，将设备进行感知、传输并实现远程监控，不仅能够节约能源同时也能减少楼宇人员的运维。

目前，智慧建筑主要体现在用电照明、消防监测、智慧电梯、楼宇监测以及运用于古建筑领域的白蚁监测。

7 智能制造

智能制造细分概念范围很广，涉及很多行业。制造领域的市场体量巨大，是物联网的一个重要应用领域，主要体现在数字化以及智能化的工厂改造上，包括工厂机械设备监控和工厂的环境监控。

通过在设备上加装相应的传感器，使设备厂商可以远程随时随地对设备进行监控、升级和维护等操作，更好的了解产品的使用状况，完成产品全生命周期的信息收集，指导产品设计和售后服务。厂房的环境主要是采集温湿度、烟感等信息。

8 智能家居

智能家居指的是使用不同的方法和设备，来提高人们的生活能力，使家庭变得更舒适、安全和高效。物联网应用于智能家居领域，能够对家居类产品的位置、状态、变化进行监测，分析其变化特征，同时根据人的需要，在一定的程度上进行反馈。

9 智能零售

行业内将零售按照距离，分为了三种不同的形式：远场零售、中场零售、近场零售，三者分别以电商、商场/超市和便利店/自动售货机为代表。物联网技术可以用于近场和中场零售，且主要应用于近场零售，即无人便利店和自动(无人)售货机。

智能零售通过将传统的售货机和便利店进行数字化升级、改造，打造无人零售模式。通过数据分析，并充分运用门店内的客流和活动，为用户提供更好的服务，给商家提供更高的经营效率。

0 智慧农业

智慧农业指的是利用物联网、人工智能、大数据等现代信息技术与农业进行深度融合，实现农业生产全过程的信息感知、精准管理和智能控制的一种全新的农业生产方式，可实现农业可视化诊断、远程控制以及灾害预警等功能。

物联网应用于农业主要体现在两个方面，即农业种植和畜牧养殖。农业种植通过传感器、摄像头和卫星等收集数据，实现农作物数字化和机械装备数字化(主要指的是农机车联网)发展。

畜牧养殖指的是利用传统的耳标、可穿戴设备以及摄像头等收集畜禽产品的数据，通过对收集到的数据进行分析，运用算法判断畜禽产品健康状况、喂养情况、位置信息以及发情期预测等，对其进行精准管理。

四、物联网未来的发展趋势

物联网是继计算机、互联网和移动通信之后的又一次信息产业的革命性发展，已被正式列为国家重点发展的战略性新兴产业之一。

从智能安防到智能电网，从二维码普及到“智慧城市”落地，作为被寄予厚望的新兴产业，物联网正四处开花，在许多行业和领域得到应用，并悄然影响着人们的生活。

伴随着技术的进步和相关配套的完善，在未来几年，技术与标准国产化、运营与管理体系化、产业草根化将成为我国物联网发展的三大趋势。

以上内容参考 百度百科——探究性学习

内容如下：

1、大数据对商业模式影响

2、大数据下地质项目资金内部控制风险

3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进

4、大数据时代下线上餐饮变革

5、基于大数据小微金融

大数据(big data)，或称巨量资料，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。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

物联网就是物物相连的网络，是我国的新兴战略产业，是未来发展的趋势。下面是我精心推荐的关于物联网技术的论文，希望你能有所感触!

【摘 要】物联网就是物物相连的网络，人与人、人与物、物与物都互联成网。物联网技术是当今的前沿技术，是我国的新兴战略产业，是未来发展的趋势。物联网技术目前处于起步阶段，但各国都十分重视并作为战略产业来研究和发展。本文从物联网的由来、物联网的特征、物联网的类型、物联网的组成等四个方面来探讨物联网技术。

【关键词】物联网;特征;组成;关键技术

一、物联网的由来

物联网的概念最早于1995年出现在比尔盖茨的《未来之路》书中，在该书中比尔盖茨已经提及了Internet of Things的概念，只是当时并没有引起人们的重视。1998年，美国麻省理工学院创造性地提出了当时称为EPC系统的“物联网”的构想;1999年，美国麻省理工学院首先明确提出了“物联网”的概念，提出了物联网就是将所有物品通过射频识别(RFID)等信息传感设备与互联网相连，能实现智能化识别和管理的网络。2005年11月，国际电信联盟在突尼斯举行的信息社会峰会上发布了《ITU互联网报告2005：物联网》，正式提出了物联网的概念。

2009年11月，温家宝发表了《让科技引领中国可持续发展》的重要讲话，“我国要着力突破传感网、物联网关键技术，及早部署后IP时代相关技术研发，使信息网络产业成为推动产业升级、迈向信息社会的‘发动机’”，从而物联网作为我国的新兴战略产业。

物联网就是在计算机互联网的基础上，利用射频识别、传感设备和无线通信等技术，构造一个覆盖世界上万事万物的“Internet of Things”; 即英文名称为“Internet of Things”，简称IOT。在这个网络中，物品能够彼此进行“交流”，而无需人的干预。其实质是利用RFID等技术，通过计算机互联网实现物品的自动识别和信息的互联和共享。

二、物联网的特征

(1)网络化：网络化是物联网的基础。不论是有线、无线还是专网来传输信息，都必须依靠网络，而且必须与互联网相连，这样才能形成完全意义上的物联网。(2)互联化：物联网是一个包含多种网络、接入、应用技术的大集成，也是一个让人与人、人与物、物与物之间进行交流的平台;与互联网相比，物联网具备更强的开放性，应能够随时接纳新设备、提供新的服务与应用，即物联网具备自组织、自适应能力。(3)物联化：计算机和计算机连接成互联网，实现人与人之间交流。而物联网是实现人物相连、物物相连，通过在物体上安装传感器或微型感应芯片，借助计算机网络，让人和物体进行“对话”和“交流”。(4)感知化：物联网离不开传感设备。射频识别、红外感应器、激光扫描器等信息传感设备，正如视觉、听觉和嗅觉器官对于人的重要性一样，它们是物联网必不可少的关键设备。(5)自动化：物联网通过传感器设备自动采集数据;根据事先设定的处理规则，利用软件自动处理采集到的数据;自动地进行数据交换和通信;对物体实行自动监控和自动管理。一般无需人为的干预。(6)智能化：物联网融合了计算机网络技术、无线通信技术，微处理技术和传感器技术等，从它的“自动化”、“感知化”等特点，已能说明它能代表人、代替人“对客观事物进行合理分析、判断及有目的地行动和有效地处理周围环境事宜”，智能化是其综合能力的表现。

三、物联网的组成

物联网主要包括以下几个子系统，有些物联网可能只包括了这些子系统中的一部分。

(1)电信网络：物联网的信息传送与日常使用的文字、语音、图片、图像传输相比，有其独特的地方，物联网中的信息传输大多是小数据量和特大数据量的传输。小到每月只发送几bit，如电力抄表;大到持续发送大幅图像，如交通监控，而中等数据量的信息传送却不多见。这就对通信网络提出了新的要求，需要推出新的通信标准和新的接入技术，以适应物联网各种通信的需要，实现物联网的高效通信。现有的通信网络主要有电缆、光纤、无线电、微波、卫星、蓝牙、红外、WiFi、移动通信等。(2)传感器：传感器可以把一些物理量的变化变为电信号的变化，收集信息，做出响应。例如麦克风和喇叭就是一对语音传感器。传感器可以是声、光、电、重量、密度、硬度、湿度、温度、压力、震动、速度、图像、语音等。(3)电子标签：电子标签用来标识物联网中的各物体。现有的电子标签主要有RFID、条形码、二维码、IC卡、磁卡等。(4)数据处理：物联网通过传感设备所采集到的数据，必须经过计算机软件进行处理，才能满足用户不同的需求，实现各种目的。这些数据处理往往包括汇总求和、统计分析、阀值判断、数据挖掘和各种专业计算等。(5)报警系统：传感设备所采集到的数据信息可能需要直接报警或者经过计算机软件处理后报警，报警形式主要有声、光、电(电话、短信)等。(6)显示系统：传感设备所采集到的数据信息可能需要直接显示或是经过计算机软件处理后显示出来，常见的显示形式有文字、数字、图形、表格等。

四、物联网的关键技术

(1)感知与标识技术

感知和标识技术，负责采集现实中发生的事件和数据，实现外部信息的感知和识别，是物联网的基础，如传感器、无线定位、射频识别(高频、超高频)、二维码等。

(2)网络与通信技术

网络是物联网数据传递和服务支撑的最重要基础设施，通过人物互联、物物互联，实现感知信息高可靠性、高速度、高安全地传送。物联网的实现涉及到近通信技术和远程通信技术。近距离通信技术主要涉及RFID，蓝牙等，远程通信技术主要涉及互联网的组网、网关等技术。包括短距离无线通讯(zigbee、蓝牙、WiFi等)， 低功耗无线网络技术，远程网络、多网络融合等。

(3)计算与服务技术

海量感知信息的计算与处理是物联网的最重要支撑，服务和应用则是物联网的最终价值体现。

海量感知信息的计算与处理技术是物联网应用大规模发展后，面临的重大问题之一。需要攻克海量感知信息的数据挖掘、、数据融合、高效存储、并行处理、知识发现等关键技术，研究物联网“云计算”中的虚拟化、智能化、分布式计算和网格计算等技术。其核心是采用云计算技术实现信息存储和计算能力的分布式处理和共享，为海量信息的高效利用提供技术支撑和保障。

服务计算。物联网的发展必须以应用为导向，在“物联网”中，服务的内涵得到了革命性的扩展，不断涌现出大量的新型应用将导致物联网的服务模式与应用开发受到巨大挑战，面临着许多机遇，如果仍然沿用传统的技术路线势必制约物联网应用的创新。为了适应未来应用环境的变化和服务模式的变化，必须研究针对不同应用需求的标准化、开放式的应用支撑环境和服务体系结构以及面向服务的计算技术等。

(4)管理与支撑技术

随着物联网应用以及网络规模的扩大、支撑业务的多化化复杂化和服务质量的高要求，影响物联网正常稳定高效运行因素的越来越多，管理与支撑技术是保证物联网“安全高效可控”的关键，包括测量分析、网络管理、物联网标准和安全保障等方面。必须研究新的高效的物联网管理模型与关键技术，用来保证网络系统正常高效稳定的运行。

参考文献：

[1]物联网导论(第二版)，刘云浩主编，2013年8月，科学出版社

[2]物联网基础及应用，王汝林主编，2011年10月，清华大学出版社

[3]物联网技术导论，张飞舟主编，2010年6月，电子工业出版社

[4]物联网的由来与发展趋势， 吕廷杰， 2010年4月，信息通信技术

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大数据（Big Data）又称为巨量资料，指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。“大数据”概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，指不用随机分析法（抽样调查）的捷径，而是采用所有数据进行分析处理。大数据有4V特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。