物联网关键技术分析与发展探讨

严磊

【摘 要】随着大数据、人工智能、云计算技术的高速发展，物联网技术关键技术在此基础上得到了高速发展。物联网技术关键技术主要有传感器技术、射频识别（RFID）技术、传感器网络技术、网络通信技术等组成。之前物联网技术发展比较缓慢是因为计算能力的限制。物联网技术已经在慢慢改变人们的生活，从智能交通到智能家居，我们的生活在发生巨大的变化。

【关键词】大数据；人工智能；云计算；物联网关键技术；计算能力

一、前言

物联网关键技术就是我们常说的几种技术融合的网络，涉及了各个交叉学科的融合，其中包括了传感器技术、射频识别（RFID）技术、传感器网络技术、网络通信技术等组成。物联网的本意就是物物相连的技术，你是否想过你来到车的前面，车门自动打开。当你回到家里，家里的温度自动调试到比较舒适的温度。这些智能交通、智能家居的技术都是得益于物联网的技术。

各个国家十分重视物联网技术的发展，纷纷加入了这个行业的竞争之中。在奥巴马在任美国总统的时候在和IBM公司把物联网计划上升到国家战略的层面。比如一个应用就是智能电网的项目，这种智能电网系统能够自动检测检测出现故障的位置，并且能够自动路由，在很短的时间内就能回复供电。

我们国家早在2000年就启动了传感器网络的研究，由中科院牵头，认为这是一个弯道超车的好机会。所以我们国家应该抓住这个难得的机会，投入技术和资金支持，使我们在这个行业能够超过发达国家，在未来的科技竞赛中更有发言权。到目前为止，我国在物联网行业取得重大突破，很多物联网应用的产品已经在应用了。

二、物联网的几个关键技术

（一）传感器技术

传感器技术是物联网基础最基础的环节，就相当于人的眼睛一样，是获取信息的来源。如果物联网没有了数据来源，那么后面的技术就是纸上谈兵。现在的传感器种类繁多，有生物传感器、力学传感器、磁传感器、光学传感器等。虽然他们的原理差别很大，但是最终都是把生物信号、力信号、磁信号、电信号转换为电信号共主控芯片采集。

现代的传感器不同于传统的传感器，现在的传感器自身会带主控芯片，能够对自己采集的数据进行滤波处理，处理之后的数据在进行传输。不单单是采集数据这么简单，这样可以减少上层CPU的负载压力。

（二）射频识别技术（RFID）

这种最大的优势在于不需要人的触碰，是一种非接触式的自动识别的技术。主要技术原理是通过射频信号能够自动识别对象然后进行读取自己所需要的数据。一般的射频识别系统主要由读写器、RFID电子标签以及信息处理装置组成的。当带有电子标签的产品经过读写器时，读写器就会由待机模式进行工作模式，自动读写标签的信息，然后将信息传给数据处理装置进行数据处理然后发出相应的控制指令。

（三）网络通信技术

网络通信技术是物联网关键技术的纽带，数据能够大范围地传输全部要靠网络通信技术在后面做支撑。物联网技术的网络通信技术跟我们理解的网络通信技术有些差别，它主要要适应低移动行和低数据率的特点，这是物联网整个系统相关的。

这里我们主要介绍一下传感器网网络的通信技术。这种网络技术主要是分为两大类，分别是广域网络通信和近距离网络通信。现在近距离主流的通信技术是IEEE制定的802.15.4规范。正是有了这些规范，让不同的传感器数据融合成为了可能。常见的通信及技术有蓝牙技术、ZigBee技术以及WiFi通信技术等。

三、促进物联网关键技术发展的新兴技术

（一）人工智能算法

人工智能智能算法被应用各行各业，物联网技术当然也不列外。之所以人工智能技术这么火爆，是因为这个算法能够自动学习训练出用户想要的结果。通过神经元自我学习、自我训练就可以完成，用户只需要给它提供大量的数据即可。这用在物联网技术太合适不过来了。物联网的传感器网路可以收集大量的数据来给神经网络让他进行学习，这样更有利于我们进行数据的处理。

现在的神经网络已经发展比较成熟，比如应用在图像处理的CNN神经网络，以及用在语音识别中的RNN神经网络。有了神经网络的加入，物联网所建成的系统绝对很智能，在未来的行业中，随处可见他们的应用。

（二）大数据、云计算

物联网技术在前些年之所以没有快速的发展起来主要受制于计算能力。因为传感器网络收集了大量的数据，CPU的处理能力有限，所以注定了传感器的网络不会很大。但是随着超级计算机、大数据技术以及云计算的快速发展，计算能力已经不是问题了。所以计算能力极大促进了物联网技术的发展，再加上神经网络智能算法，使得物联网技术发展迎来了黄金期。

传感器网络收集的大量数据在经过快速计算之后就可以得到我们想要的结果。数据量越大我们得到的统计结果或者结论就更加的准确。这样开发的产品就能更好为用户服务。

四、物联网关键技术发展的应用

物联网技术被广泛应用在各个行业，智能交通、智能家居、智能医疗等行业。这里我们主要介绍智能驾驶技术。

无人驾驶技术是物联网技术最好的体现之一。通过传感器采集复杂的路面信息、行人信息和交通标志信息，然后将融合的信息发给中央处理器进行处理，最后控制器控制汽车相关的执行结构，是汽车的速度方向等得到最完美的控制。

里面用到了传感器融合技术，人工智能算法，传感器网络通信技术等多种技术的融合，同时体现大数据处理以及需要高性能的CPU。因为汽车的行驶速度很快，要求处理处理一定要快，数据处理主要涉及的是图像处理，用到了卷积神经网络大大增加了计算量，所以高性能的CPU是必要的。

五、结语

物联网技术一直是各个国家研究的热点，研究物联网技术是非常必要的。而且在科技发展的今天，物联网技术应用的产品在我们身边随处可见，加上人工智能算法和大数据的辅助，我相信物联网技术一定会迎来快速发展，一定会使我们的生活变得更加美好。

【参考文献】

[1] N.Dechev，W.L.Cleghorn and S.Naumann.Multiplefinger，passive adaptive grasp prosthetich and[J].Mechanism and MachineTheory，2001，36（10）：1157～1173.

[2] R.Kolluru，K.P.Valavanis，S.A.Smith，et.al.，Design fundamentals of a reconfigurableroboticgrippersystem[J].IEEETransactionsonSystems，Man，and Cybernetics — PartA：Systemsand Humans，2000，30（2）：181～187.

[3]楊震.信息通信和建设现代化国家支柱[J].中国通信，2009（02）：46-52

[4]朱强.物联网技术及其应用[J].工业控制计算机.2015，25（03）：65-66

[5]王保云.物联网的发展概述[J].电子测量与仪器学报，2011（09）：6-10

[6]刘锦.我国物联网现状及发展策略[J].企业经济，2013（04）：114-117