2.1.3 技术支撑，物联网不同特征

物联网的产业链可细分为标识、感知、信息传送和数据处理4个环节，而其核心技术主要为传感技术、射频识别技术、网络与通信技术和数据的挖掘与融合技术等，其本质其实主要体现在识别与通信特征、互联网特征、智能化特征3个方面，如表2.3所示。

(1) 识别特征：射频识别技术(Radio Frequency Identification, RFID)及其对应的产品电子代码(Electronic Product Code, EPC)系统，在物联网“识别”信息和近程通信的层面中，起着至关重要的作用。它是一种无接触的自动识别技术，利用射频信号传输特性，能够对不管是静态还是移动中的待识别物体进行自动识别。

RFID类似于条码扫描。对于条码技术而言，它是将已编码的条形码附着在目标物上并使用专用的扫描读写器，利用光信号将信息由条形磁传送到扫描读写器；而RFID则使用专用的RFID读写器及专门的可附着于目标物的RFID标签，利用频率信号将信息由RFID标签传送至RFID读写器。如图2.7所示为汽车上的RFID标签。

RFID技术具有全天候、识别穿透能力强、无接触磨损等诸多特点，可实现对多个物器的无接触自动识别。将RFID技术应用到物联网领域，将其与互联网、通信技术相结合，可实现全球范围内物品的跟踪与信息共享。另一方面，EPC采用RFID电子标签技术作为载体，也大大推动了物联网的发展和应用。

(2) 通信特征：传感技术——信息采集是物联网的基础，而目前的信息采集则主要是通过传感器、传感节点和电子标签等方式完成的。传感技术通过多种传感器、二维码、地理信息识别系统等多媒体采集技术，实现对外部世界的感知和识别。传感节点的好坏，会直接影响到整个传感器网络的正常运转和功能健全。

传感器的特点包括数字化、多功能化、系统化、网络化。它不仅促进了传统产业的改造和更新换代，而且还可以建立新型工业，从而成为21世纪新的经济增长点。微型化是建立在微电子机械系统(MEMS)技术基础上的，已成功应用于硅器件，做成了硅压力传感器。

物联网用传感器构成无线自治网络。这种传感器网络技术综合了纳米嵌入技术、分布式信息处理技术、无线通信技术等，使各类能够嵌入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。

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。传感器技术在这两个方面应当实现发展与突破，如图2.8所示。

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。

(3) 互联网特征：网络和通信技术——物联网的实现涉及近程通信技术和远程运输技术。近程通信技术涉及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。网络传输技术通过广泛的互联功能，实现对信息的高可靠性、高安全性传送，包括各种有线和无线传输技术、交换技术、组网技术和网关技术等。

传感器网络通信技术主要包括广域网络通信和近距离通信两个方面。广域方面主要包括IP互联网、2G/3G移动通信、卫星通信等技术，而以IPv6为核心的新联网的发展，更为物联网提供了高效的传送通道。在近距离方面，当前的主流则是以IEEE 802.15.4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可以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可以与之相结合，此外还可以与XML、Corba、GPS、无线终端和网络的位置服务等技术相结合。M2M可用于安全监测、自动售货机、货物跟踪领域，应用广泛，如图2.9所示。

(4) 智能化特征：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在增加，同时还涉及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，是物联网数据处理中的一个大难题，因此怎样合理、有效地整合、挖掘和智能处理海量的数据是物联网的一大挑战。

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。云计算是信息化发展进程中的一个里程碑，它强调信息资源的聚集、优化和动态分配，节约信息化成本并大大提高数据中心的效率。

云计算系统核心技术是并行计算。并行计算(Parallel Computing)是指同时使用多种计算资源解决计算问题的过程，是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。并行计算系统既可以是专门设计的、含有多个处理器的超级计算机，也可以是以某种方式互联的若干台独立计算机构成的集群。

智能信息处理技术通过应用中间件提供跨行业、跨系统的信息协同及共享和互通功能，包括数据存储、并行计算、数据挖掘、平台服务和信息呈现等。

由此可见，不论是物联网的哪个特征，都需要技术的支撑，物联网是依靠技术才能得以运作的一个系统，如图2.10所示。