第四节 物联网等新兴技术

一、物联网

物联网（Internet of Things）是新一代信息技术的重要组成部分。顾名思义，物联网就是“物物相连的互联网”，在这里有两层含义：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网的基础上延伸和扩展的网络；第二，其应用场景延伸和扩展到了任何物体与物体之间的联通。

（一）物联网的概念与基本特征

物联网理念最早出现于比尔·盖茨1995年所著的《未来之路》（The Road Ahead）一书中。1999年，美国Auto-ID首先提出了“物联网”的概念，其主要建立在物品编码、射频识别技术和互联网的基础上。2005年11月17日，在突尼斯举行的信息社会世界峰会（WSIS）上，国际电信联盟（ITU）发布了《ITU互联网报告2005：物联网》，正式提出了“物联网”的概念。根据国际电信联盟的描述，物联网是指通过为各种日常用品嵌入一种短距离的移动收发器，使人类在信息与通信世界里获得一个新的沟通维度，从任何时间、任何地点的人与人之间的沟通连接扩展到人与物和物与物之间的沟通连接。

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射频识别技术

射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）技术又称电子标签或无线射频识别技术，是一种通信技术，该技术可通过无线电信号识别特定目标并读写相关数据，而无须在识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。

物联网具有网络化、物联化、互联化、自动化、感知化、智能化的基本特征。

（1）网络化。机器到机器（Machine to Machine，M2M）的连接无论是无线还是有线形式，都必须形成网络；不管是什么形态的网络，最终都必须与互联网相连接，这样才能形成真正意义上的物联网（泛在性的）。

（2）物联化。人物相连、物物相连是物联网的基本要求之一。计算机和计算机连接成互联网，可以实现人与人之间的交流。而物联网就是在物体上安装传感器、植入芯片，然后借助无线或有线网络，让人们和物体“对话”，让物体和物体之间进行“交流”。

（3）互联化。物联网是一个让人与自然界、人与物、物与物之间进行交流的平台。因此，在一定的协议条件下，实行多种网络融合互联，分布式与协同式并存，是物联网的显著特征。

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推荐读者课外观看《众创新视野：布局物联网时代，打造物联网入口》视频，了解QQ物联应用的领域。

（4）自动化。通过数字传感设备自动采集数据，根据事先设定的运算逻辑，利用软件自动处理采集到的信息，一般不需人为干预；按照设定的逻辑条件，如时间、地点、压力、温度、湿度、光照等，可以在系统的各个设备之间自动进行数据交换或通信；对物体的监控和管理实现自动按指令执行。

（5）感知化。在各种物体上都能植入微型感应芯片，这样，任何物体都可以变得有感觉、有知觉。这主要是依靠射频识别设备、红外感应器、定位系统、激光扫描器等信息传感设备来实现的。

（6）智能化。通过装置在各类物体上的电子标签、传感器和二维码等经过接口与网络相连，配以人工智能软件，可实现人与物体的沟通和对话、物体与物体的沟通和对话。

（二）物联网的体系结构

物联网应用广泛，它将是继计算机、互联网与移动通信网之后世界信息产业的第三次浪潮。物联网的体系结构大致可分为感知层、网络层和应用层三个层次。典型的物联网体系结构如图2.11所示。

感知层的主要功能是信息感知与采集。感知层主要包括二维码标签和识读器、射频识别标签和读写器、摄像头、各种传感器等装置和设备，如温度感应器、声音感应器、震动感应器、压力感应器等，该层可完成物联网应用数据的采集和设备控制。

物联网的网络层是在现有通信网和互联网的基础上建立起来的，综合使用了3G/4G/5G网络、有线宽带、公用电话交换网、无线通信技术，实现了有线与无线的结合、宽带与窄带的结合、感知层与通信网的结合。

物联网的应用层由各种应用服务器组成（包括数据库服务器），利用经过分析处理的感知数据为用户提供丰富的特定服务。应用层服务可分为监控型（物流监控、污染监控等）、查询型（智能检索、远程抄表等）、控制型（智能交通、智能家居、路灯控制等）、扫描型（手机钱包、高速公路不停车收费系统）等。

（三）物联网的关键技术

从物联网的三层体系结构中可以看出，物联网产业链可细分为物体标识、感知、处理和信息传送四个环节，关键技术包括射频识别技术、传感器技术、网络通信技术和定位技术等。

1.射频识别技术

射频识别技术是物联网中非常重要的技术。射频识别技术是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，识别工作无须人工干预，可工作于各种恶劣环境。射频识别技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签，操作快捷方便。

一套完整的射频识别系统是由阅读器（Reader）、电子标签（TAG，也就是所谓的应答器， Transponder）及应用软件三部分组成的。其工作原理是阅读器发射某一特定频率的无线电波能量给电子标签，用以驱动电子标签电路将内部的数据送出，之后阅读器便依序接收、解读数据，并传送给应用软件进行相应的处理。射频识别技术可应用于社会各个领域，如安防、物流、仓储、追溯、防伪、旅游、医疗、教育等领域，主要用于实现产品的识别、追踪和溯源等。

2.传感器技术

传感器是一种检测装置，能检测到被测量的信息，并能将检测到的信息按一定规律变换成电信号或其他所需形式输出，以满足信息的传输、处理、存储、记录和控制等要求。目前，传感器技术已渗透到科学和国民经济的各个领域，在工农业生产、科学研究及改善人民生活等方面起着越来越重要的作用。

3.网络通信技术

传感器依托网络通信技术实现感知信息的传递。传感器的网络通信技术可分为两类：近距离通信技术和广域网络通信技术。在广域网络通信方面，互联网、3G移动通信、4G移动通信、5G移动通信、卫星通信技术等实现了信息的远程传输。特别是以IPv6为核心的下一代互联网的发展，使为每个传感器分配IP地址成为可能，也为物联网的发展创造了良好的网络基础条件。

4.定位技术

目前，定位技术主要有卫星定位、基站定位、Wi-Fi定位和蓝牙定位等。

（1）卫星定位。美国全球定位系统（GPS）是最早投入使用、在民间使用最广泛的卫星定位系统。我国的北斗卫星导航系统（BDS）的服务范围在2018年年底由区域扩展为全球。另外，比较成熟的卫星定位系统还有俄罗斯格洛纳斯卫星导航系统和欧洲伽利略卫星导航系统。卫星定位是最常见的定位技术，在生活中随处可见，如汽车车载导航和手机App百度地图、高德地图，都是使用了卫星定位技术。

（2）基站定位。基站定位一般应用于手机用户，手机基站定位服务又叫作移动位置服务，它通过移动网络运营商的网络获取移动终端用户的位置信息（经纬度坐标）。基站定位精度较低，其精度取决于基站分布密度，有资料显示，基站分布密集区域的定位精度可达20～50米甚至更精确，而在基站分布稀疏地区的定位误差可高达数千米。

（3）Wi-Fi定位。Wi-Fi定位系统的服务器有每个无线访问接入点（AP）的坐标数据，只要移动电子设备连接了Wi-Fi信号，Wi-Fi定位系统便可根据一个或者多个无线访问接入点的坐标来确定该移动电子设备的位置。Wi-Fi定位一般用于室内定位，比基站定位精度高很多。

（4）蓝牙定位。蓝牙定位和Wi-Fi定位原理有一定的相似性，区别不是很大。蓝牙定位技术最大的优点是设备体积小、距离短、功耗低，容易集成在手机等移动电子设备中。只要开启设备的蓝牙功能，就能够对其进行定位。对于复杂的空间环境，蓝牙定位的稳定性稍差，受噪声信号干扰大，价格比较昂贵。

案例2.3

传感器及卫星定位技术的应用

天津百利种苗培育有限公司运用物联网技术开展育苗生产。该公司的物联网信息系统通过在温室中安装相关传感器，可实时收集温室中的温度、湿度、土地酸碱度等信息，并通过无线网络将这些信息传送到数据终端。这样，工人们足不出户就可以第一时间了解种苗的生长状况，就像育苗温室里的“电子保姆”。

育苗对温湿度有较严格的要求。以前，工人们要24小时不间断地在每个温室里来回巡查，凭经验对温室的温湿度进行调整。现在有了这个“电子保姆”，工人完全可以按照设定值在计算机上观察种苗的长势。一旦哪个数值超出了正常值，就能马上收到警告信息，很方便。“通过使用这个（物联网），大大减轻了技术人员和操作人员的劳动强度，使他们在办公室或宿舍里就能获得很多数据，不像原来还得跑到棚室里看温度，一天看四五回。这样能保证及时开启温室风口，保证温室里边温湿度适宜，使种苗长得旺盛、健康。”该公司负责人说。

启发思考：本案例中，育苗生产是如何运用物联网技术减轻工人劳动强度的？

（四）物联网的应用

目前，我国的物联网行业处于稳步发展阶段，初步具备了一定的技术、产业和应用基础，呈现出良好的发展态势。据前瞻产业研究院发布的《2018—2023年中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》，中国物联网行业发展规模2014年达到6 000亿元，2016年达到9 750亿元，到2022年将接近72 376亿元。图2.12为2014—2022年中国物联网行业发展规模变化情况及预测。

物联网的应用主要包括智能家居、智能穿戴、智能交通、智能医疗和智慧城市等。今天的物联网，已经每时每刻充斥在我们的生活中，国内比较成功的物联网在个人生活中的应用主要有列车车厢管理、第二代身份证、大部分高校的学生证、市政交通一卡通、高速公路ETC不停车收费系统等。

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2018年3月29日，中国证券网发布了《阿里巴巴将全面进军物联网领域 产业发展有望提速》一文：5年内连接100亿台设备—以此为目标，阿里巴巴将全面进军物联网领域，这也是阿里巴巴集团继电商、金融、物流、云计算后新的主赛道。请读者扫描二维码，阅读更详细的内容。

在电子商务体系里，物联网的应用也非常广泛。现在的电子商务，产品的生产、仓储、物流配送等各个环节都存在较大的改进空间。物联网技术可以有效地改善目前移动电商在运营和管理中出现的各种问题。利用物联网，电商企业可以实现对每一件产品的实时监控，对物流体系进行管理，还可对产品在供应链各阶段的信息进行分析和预测。在电子商务的库存层面，物联技术可以通过对库存物品信息的实时感知，形成自动化库存管理，并和网上零售营销体系实现数据共享。在物流领域，可借助物品标识和定位技术，将配送包裹模块化，让消费者、网上零售商户和物流公司三方实时获悉货物的位置。

二、云计算

云计算（Cloud Computing）是通过网络提供可伸缩的、廉价的分布式计算能力的一种技术。用户只需要在具备网络接入条件的地方，就可以随时随地获得所需的虚拟化资源，如网络、服务器、存储、应用软件、服务等。

云计算包括基础设施级服务（Iaa S，Infrastructure-as-a-Service）、平台级服务（Paa S，Platform-as-a-Service）和软件级服务（Saa S，Software-as-a-Service）三个层次的服务。它们分别在基础设施层、软件开放运行平台层和应用软件层实现。

基础设施级服务是把数据中心、基础设施等硬件资源通过Web分配给用户的商业模式；平台级服务可以让软件开发人员在不购买服务器等设备环境的情况下开发新的应用程序；软件级服务是一种通过互联网提供软件的模式，用户无须购买软件，而是向提供商租用基于Web的软件，来管理企业的经营活动。

1.云计算模式

云计算包括公有云、私有云和混合云三种模式。

（1）公有云面向所有用户提供服务，用户一般可通过互联网使用，如阿里云、腾讯云、金山云和百度云等。它使客户能够访问和共享基本的计算机基础设施，包括硬件、存储和带宽等资源。

（2）私有云是为某一个客户单独使用而构建的，因而可提供对数据、安全性和服务质量的最有效控制。私有云可以被部署在企业数据中心的防火墙内，也可以被部署在一个安全的主机托管场所。私有云能保障客户的数据安全，目前有些企业已经开始构建自己的私有云。

（3）混合云是公有云和私有云两种服务方式的结合。企业在选择公有云服务的同时，由于安全和控制原因，会将部分企业信息放置在私有云上，因此，大部分企业使用的是混合云模式。

2.云计算的应用

随着云计算技术产品、解决方案的不断成熟，云计算理念迅速得以推广和普及，云计算在许多领域被大规模应用，如云教育、云医疗、云社交和云政务等。

云教育从信息技术的应用方面打破了传统教育的垄断和固有边界。云计算能够在校园系统、远程教育、公开课MOOC、数据归档、协同教学等多种教育场景中得到应用，从而降低教育成本，实现教育资源的共享和及时更新。

医药企业与医疗单位一直是国内信息化水平较高的行业用户，在“新医改”政策的推动下，医药企业与医疗单位将对自身信息化体系进行优化升级，以适应医改业务调整要求，在此影响下，以“云信息平台”为核心的信息化集中应用模式将应运而生，进而提高医药企业的内部信息共享能力与医疗信息公共平台的整体服务能力。

云社交是一种虚拟社交应用。它以资源分享作为主要目标，将物联网、云计算和移动互联网相结合，通过其交互作用创造新型社交方式。云社交把社会资源进行测试、分类和集成，并向有需求的用户提供相应的服务。用户流量越大，资源集成越多，云社交的价值就越大。

云计算应用于政府部门中，能够为政府部门降低成本、提高效率。由于云计算具有集约、共享、高效的特点，所以在电子商务延伸至电子政务的背景下，各国政府部门都在着力进行电子政务改革，研究云计算普遍应用的可能性。伴随着我国政府信息化的推进，政府部门也开始从自建平台转变为购买服务，这将促进云计算的进一步发展，并为信息服务提供商带来商机。

三、大数据

大数据（Big data）是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

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2019年1月11日，阿里巴巴在杭州召开了ONE商业大会，阿里云智能首席技术官张建峰表示，“云不是技术问题，而是商业问题”。请读者扫描下面的二维码，阅读更详细的内容。

（一）大数据处理流程

大数据技术，就是从各种类型的数据中快速获得有价值信息的技术。大数据处理方法有很多，一般来说，大数据处理流程包括大数据采集及预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘和大数据展现四个步骤。

1.大数据的采集及预处理

在互联网时代，数据来源广泛，包括商业数据、互联网数据、传感器数据等，数据类型复杂多样，有结构化、半结构化及非结构化等多种类型。

大数据采集，就是从大量数据中采集出有用的信息，为大数据分析打下基础，是整个大数据分析中非常重要的环节。大数据的采集需要庞大的数据库作为支撑，有时也会利用多个数据库同时进行大数据的采集。

采集端有很多数据库，工作人员需要将这些分散的数据库中的海量数据全部导入到一个集中的大的数据库中，在导入的过程中依据数据特征对其进行一些简单的清洗、筛选，这就是大数据的导入和预处理。

2.大数据的存储及管理

大数据存储与管理要用存储器把采集到的数据存储起来，建立相应的数据库，并进行管理和调用，主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。

3.大数据分析与挖掘

大数据分析是对已经导入的海量数据依据其本身特征进行分析并对其进行分类汇总，以满足大多数常见的分析需求。在分析过程中需要用到大数据分析工具。

数据挖掘则是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘涉及的技术方法有很多，只有运用相对准确合适的方法，才能从大数据中得到有价值的结果。

4.大数据的展现

大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人们的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率。大数据展现方式包括图化展示（散点图、折线图、柱状图、地图、饼图、雷达图、K线图、箱线图、热力图、关系图、直方图、树图、平行坐标、桑基图、漏斗图、仪表盘）和文字展示等。

（二）大数据的应用

大数据已被广泛应用于各个行业，包括金融、汽车、餐饮、电信、物流、交通等在内的社会各行各业都已经与大数据密切融合，如表2.2所示。大数据的应用往往是与云计算、人工智能及物联网紧密结合的。

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2018年12月18日，第十六届中国互联网经济论坛在京举行，创略科技解决方案副总裁何乔恩在现场发表主题演讲。她认为互联网是一个数字生态圈，在这个时代，从不缺数据，缺的是“智慧的数据”。“智慧的数据”指的是将大数据和人工智能进行结合，人工智能的预测能使海量的数据变成有用的预测性信息，未来这种预测性信息将会被越来越多的企业应用到不同的营销场景中。

四、人工智能

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是计算机科学的一个分支，人工智能可以对人的意识、思维的信息过程进行模拟。该领域的研究包括机器人、语音识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

（一）人工智能的关键技术

人工智能已经逐渐发展为一个庞大的技术体系，它涵盖了机器学习、深度学习、人机交互、自然语言处理、机器视觉等多个领域的技术。

1.机器学习

机器学习是一门多领域交叉学科，涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域。机器学习主要研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。

2.深度学习

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释图像、声音和文本等数据。

3.人机交互

人机交互研究的主要是人和计算机之间的信息交换，它是人工智能领域重要的外围技术。人机交互与认知心理学、人机工程学、多媒体技术、虚拟现实技术等密切相关。人机交互技术除了传统的基本交互和图形交互外，还包括语音交互、情感交互、体感交互及脑机交互等技术。

4.自然语言处理

自然语言处理泛指各类通过处理自然语言并将其转化为电脑可以“理解”的数据技术。自然语言处理研究的主要是能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，它涉及的领域较多，主要包括机器翻译、机器阅读理解和问答系统等。

5.机器视觉

机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断，让计算机拥有类似人类提取、处理、理解和分析图像和图像序列的能力。机器视觉系统是通过机器视觉设备（即图像摄取装置）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，将其转变成数字信号，图像系统再对这些信号进行各种分析并抽取目标的特征，根据判别的结果来控制现场的设备动作。

（二）人工智能的应用

人工智能具有广阔的应用前景，日前“AI+”已经成为发展趋势，下面是人工智能应用最多的几大领域。

1.智能家居

智能家居主要是指基于物联网技术，通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的家居生态圈。用户可以对设备进行远程控制，设备间可以互联互通，并进行自我学习等。智能家居系统能整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等。

2.智能零售

人工智能在零售领域的应用已经十分广泛，无人便利店、重力感应无人售货机、自助结算、情绪识别系统、人脸识别技术及生物识别支付技术已经逐步应用于新零售中。智能零售，正在一点一滴地改变着人们的生活。

3.智能交通

智能交通系统是人工智能、物联网、云计算及大数据在交通系统中集成应用的产物。目前，我国主要是通过对交通中的车辆流量、行车速度进行采集和分析，对交通实施监控和调度，有效提高通行能力、简化交通管理、降低环境污染等。

4.智能医疗

医疗方面是人工智能应用的一大领域。智能医疗在辅助诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、药物开发等方面已经在发挥重要作用。目前，比较流行的可穿戴设备，如智能手环、手表等，具有心血管监测、血压监测、睡眠监测、运动计步、行走里程计数、卡路里消耗统计等多种功能，对于个人的疾病预防和医疗保健具有辅助作用。

5.智能教育

智能教育通过图像识别，可以进行机器批改试卷、识题答题等；通过语音识别可以纠正、改进用户发音；而人机交互可以用来进行在线答疑解惑等。人工智能和教育的结合可以从工具层面给学生提供更有效率的学习方式。

6.智能物流

物流行业利用智能搜索、计算机视觉以及智能机器人等技术在运输、仓储、配送、装卸等流程上已经进行了自动化改造，基本能够实现无人操作。目前物流行业大部分人力分布在“最后一千米”的配送环节，京东、苏宁、菜鸟争先研发无人车、无人机、无人仓等，都是在力求抢占市场先机。

案例2.4

京东智慧物流

2018年12月22日，浙江国际智慧交通产业博览会期间，京东物流作为科技物流企业代表参展，现场展示了无人机、无人仓、无人车、京东地图、智能空间物流、青流箱等物流“黑科技”。

在博览会现场，京东物流新一代无人仓、无人机、配送机器人等智能物流设备一一亮相，让人大开眼界。其中，X1无人机和Y3无人机成为与会者关注的焦点，它们不仅可往返20千米送货，而且能全自主定点悬停抛货，自动卸货并返航。

截至2018年年底，京东物流无人机已经在江苏、陕西、海南、青海等地实现了常态化运营，配送机器人已在全国20多个城市使用，有效降低了物流配送成本，提升了配送效率。

除了无人机，京东无人仓、无人车同样吸睛无数。京东无人仓强大的仓储系统，连同多种系列的自动驾驶技术产品，从商品入库、存储，到包装、分拣，真正实现了全流程、全系统的智能化、无人化。

启发思考：京东的无人机、无人车、无人仓等技术对电商的物流环节有什么影响？

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区块链和电商

7.智能安防

近年来，中国安防监控行业发展迅速，视频监控数量飞速增长，实现了对公共区域的监控。在部分一线城市，视频监控已经实现了公共场合全覆盖。人工智能监控设备的出现，成为打击犯罪的一大利器。

案例2.5

腾讯与贵阳将在云计算、AI和区块链等领域进行深度合作

腾讯与贵阳市人民政府于2019年1月25日签署了深化合作协议，两方将发展数字经济，打造“数智贵阳”。腾讯将提供云计算、大数据、区块链、人工智能等领域的技术和经验。合作涉及数字政府、社会治理、产业发展等多个方面。

贵阳市将依托腾讯“数字政府”工具箱的理念，以及腾讯政务云领域的技术与经验，提高政务服务质量，实现政务服务数字化转型升级。双方共同打造的微政务服务体系，将实现居民、企业在贵阳市办事“一门进、一网办、一次办”，通过手机端刷脸验证身份可办理驾驶证、居住证等电子证照和电子凭证，动动手指即可完成社保缴费、住房公积金查询等民生服务。

腾讯云还同步为“数智贵阳”提供底层区块链技术，打造贵阳“网络身份链凭证中心”，该中心建成后，将实现居民身份信息一经上链，在个人、企业授权的情况下即可多处使用，快速验证。

在社会治理方面，政府也让群众参与到社会治理中来，例如群众可通过微信小程序进行在线举报，智能客服会根据事件类型进行分析与分类，快速分发到直接负责部门进行处理，从而构建多元参与的共治善治的众包社会治理体系。

在产业经济发展方面，腾讯将在贵阳落地腾讯云启（贵阳）创新基地，联合本地高校，共建人工智能学院。同时，腾讯将为贵阳引入人工智能生态合作伙伴，共同孵化、扶持本地人工智能企业。此外，双方合作还涉及智能制造、教育、医疗等领域。

启发思考：人工智能、云计算、大数据和区块链这几种技术是不是独立存在的？