1.1.2 物联网
1. 基本概念
“物联网”的概念于1999年由麻省理工学院的Auto-ID实验室提出，将书籍、鞋、汽车部件等物体装上微小的识别装置，就可以时刻知道物体的位置、状态等信息，实现智能管理[3]。Auto-ID的概念以无线传感器网络和射频识别技术为支撑。1999年在美国召开的移动计算和网络国际会议Mobi-Com1999上提出了“传感网（智能尘埃）是下一个世纪人类面临的又一个发展机遇”。同年，麻省理工学院的Gershenfeld Neil教授撰写了When Things Start to Think一书，以这些为标志开始了物联网的发展。
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。报告指出：无所不在的“物联网”通信时代即将来临，世界上所有的物体都可以通过互联网主动进行信息交换。射频识别技术（RFID）、WSN、纳米技术、智能嵌入技术将得到更加广泛的应用。2006年3月，欧盟召开会议From RFID to the Internet of Things，对物联网做了进一步的描述，并于2009年制定了物联网研究策略路线图。自2008年起，由世界范围内多个研究机构组成的Auto-ID联合实验室组织了国际年会Internet of Things。2009年，IBM首席执行官Samuel J. Palmisano提出了“智慧地球”（Smart Planet）的概念，把传感器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种应用中，并且通过智能处理，达到智慧状态。
可以认为，物联网是指将各种信息传感设备及系统，如传感器网络、射频标签阅读装置、条码与二维码设备、全球定位系统和其他基于物−物通信模式的短距无线自组织网络，通过各种接入网与互联网结合起来而形成的一个巨大智能网络。如果说互联网实现了人与人之间的交流，那么物联网可以实现人与物体之间的沟通和对话，也可以实现物体与物体间的连接和交互。
2. 系统架构
物联网的系统架构如图1-2所示，包括底层网络分布、汇聚网关接入、互联网络融合及终端用户应用四部分，物联网可以实现更大范围、更大规模和更深层次的互联。
图1-2 物联网的系统架构
在图1-2中，大量的底层网络系统选择性地分布于物理空间当中，根据各自特点通过相应的方式构成网络分布。底层网络通过RFID、WSN、无线局域网等网络技术采集物物交换信息并传输到智能汇聚网关，通过智能汇聚网关接入互联网络融合体系，最后利用包括广播电视网、互联网、电信网等网络途径使信息到达终端用户应用系统。与此同时，终端用户可以通过主观行为影响底层网络面向不同应用，从而实现人与人、物与物、物与人之间的物联信息交互。
底层网络分布包括WSN、RFID系统、无线局域网等异构网络，通过异构网络的信息交互实现物体对外部物理环境的感知，允许系统对物品属性进行识别及对信息的采集和捕获。从网络功能上看，底层网络都应具有信息采集和路由的双重功能，同时底层异构网络间还需互相协作完成特定的任务。汇聚网关接入主要负责将底层网络采集的信息平稳接入传输网络当中，接入技术包括同轴电缆、双绞线、光纤等有线接入方式及ZigBee、蓝牙、WiMAX、Wi-Fi、4G、卫星通信等无线接入方式。智能汇聚网关通常具有强大的存储、处理和通信能力，其关键是实现向下与底层网络结合，向上平稳地与接入网络融合。优化网络系统包括广播电视网、互联网及电信网的融合网络，主要完成信息的远距离传输。对于终端用户应用系统来说，主要完成信息相关服务的发现和应用功能。
3. 关键技术[4]
物联网技术涉及多个领域，这些技术在不同的行业往往具有不同的应用需求和技术形态。对物联网涉及的关键技术进行归类和梳理，可以形成四个物联网技术体系，包括：感知与标识技术、网络与通信技术、计算与服务技术及管理与支撑技术。
1）感知与标识技术
感知与标识技术是物联网的数据来源和信息处理的基础，负责采集物理世界中发生的物理事件和数据，实现外部世界信息的感知和识别，包括多种发展成熟度差异性很大的技术，如传感器、RFID、二维码等。其中，传感技术利用传感器和多跳自组织传感器网络，协作感知、采集网络覆盖区域中被感知对象的信息。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。
2）网络与通信技术
网络是物联网信息传递和服务支撑的基础设施，通过泛在的互联功能，实现感知信息高可靠性、高安全性传送。物联网的网络技术涵盖泛在接入和骨干传输等多个层面的内容。以互联网协议版本6（Internet Protocol Version 6，IPv6）为核心的下一代网络，为物联网的发展创造了良好的基础网络条件。另外，物联网需要综合各种有线及无线通信技术，其中近距离无线通信技术将是物联网的研究重点。
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核心支撑，服务和应用则是物联网的最终价值体现。
海量感知信息计算与处理技术是物联网应用大规模发展后，面临的重大挑战之一。需要研究海量感知信息的数据融合、高效存储、语义集成、并行处理、知识发现和数据挖掘等关键技术，攻克物联网“云计算”中的虚拟化、网格计算、服务化和智能化技术。核心是采用云计算技术实现信息存储资源和计算能力的分布式共享，为海量信息的高效利用提供支撑。
物联网的发展应以应用为导向，在“物联网”的语境下，服务的内涵将得到革命性扩展，不断涌现的新型应用将使物联网的服务模式与应用开发遇到巨大挑战，如果继续沿用传统的技术路线，必定束缚物联网应用的创新。从适应未来应用环境变化和服务模式变化的角度出发，需要面向物联网在典型行业中的应用需求，提炼行业普遍存在的或要求的核心共性支撑技术，研究针对不同应用需求的规范化、通用化服务体系结构，以及应用支撑环境、面向服务的计算技术等。
4）管理与支撑技术
随着物联网规模的扩大、承载业务的多元化和服务质量要求的提高及影响网络正常运行因素的增多，管理与支撑技术是保证物联网实现“可运行—可管理—可控制”的关键，包括测量分析、网络管理和安全保障等方面。
测量技术是解决网络可知性问题的基本方法，可测性是网络研究中的基本问题。随着网络复杂性的提高与新型业务的不断涌现，需研究高效的物联网测量分析关键技术，建立面向服务感知的物联网测量机制与方法。网络管理是保证网络系统正常高效运行的有效手段。物联网具有“自治、开放、多样”的自然特性，这些自然特性与网络运行管理的基本需求存在着突出矛盾，需要研究新的物联网管理模型与关键技术，保证网络系统正常、高效地运行。安全保障是基于网络的各种系统运行的重要基础之一，物联网的开放性、包容性和匿名性也决定了其不可避免地存在信息安全隐患。需要研究物联网安全关键技术，使其满足机密性、真实性、完整性、抗抵赖性的四大要求，同时还需要解决好物联网中的用户隐私保护与信任管理问题。