下载掌阅APP，畅读海量书库
立即打开
本章将深入探讨智能物联网（Artificial Intelligence &Internet of Things，AIoT）的基本概念与体系结构、发展历程与现状，以及未来应用前景。1.1节将介绍什么是智能物联网，它的基本体系结构是如何构建的。通过对这些基础知识的学习，读者将准确理解智能物联网的本质特征和技术架构。
1.2节将探讨智能物联网的发展起源，以及目前国内外的研究现状。分析智能物联网技术的演进历程，重点关注国内外在这一领域的最新研究进展和典型应用。通过对发展历程的回顾和现状的分析，读者将把握智能物联网技术的发展脉络和趋势。
1.3节将着重讨论智能物联网的应用前景和发展趋势。深入探讨智能物联网在各个领域的应用前景，分析其面临的机遇与挑战，展望未来的发展方向。通过对发展前景的探讨，读者将更好地理解智能物联网的战略价值和实践意义。
通过本章的学习，读者将系统地了解智能物联网的基础知识，掌握其核心概念和技术特点，认识其发展现状和未来趋势，这些内容将为后续深入学习智能物联网的具体技术和应用奠定坚实的基础。
物联网（Internet of Things，IoT）是互联网的一个延伸，并扩展到物理世界使设备之间能够广泛连接、相互交互并将数据共享到一个更大的网络。在这个网络中，共享的数据可以用来提取有价值的信息。在物联网中，所有设备都必须具有唯一标识符，并使用嵌入式技术来感知和收集有关自身及其环境的数据，并将该数据传输到其他设备。然后，这些数据需要进行关联和分析，以提供更明智的决策 [ 1 ] 。从工业和商业的角度来看，物联网提供了一个巨大的机会，可以利用以前未知的信息来改造和创建工业流程和商业模式。
由于技术的快速发展和融合，物联网的定义也在不断发展，因此从不同的角度对物联网有多种定义。但是，它们都具有以下基本特征 [ 2 ] 。
（1）物 物联网中的物（也称为智能对象、物联网设备）是可以感知、驱动其他对象、系统或人，并与之交互的连接对象。物联网中的设备必须具有处理单元、电源、传感器/执行器、网络连接和标签/地址，以便可以对其进行唯一识别。
（2）连通性 连通性指使物联网设备能够连接到互联网或其他网络来增强物联网的能力。这意味着每个物联网设备中都必须有一个连接模块，以及支持网络和设备间通信的协议。
（3）数据 没有从物联网设备中收集的“大”数据，就没有物联网。事实上，“数据是新的石油”。从物联网设备发出的信息通常包括环境数据、诊断数据、位置数据或状态报告。数据还可以被发送到设备，例如发送休眠或降低功耗的命令。
（4）智能 智能是释放物联网潜力的关键，因为它能够从物联网数据中提取其特征。例如，人工智能（Artificial Intelligence，AI）、机器学习、数据分析和物联网数据的结合可以避免意外停机（即预测性维护）、提高运营效率、启用新的和改进的产品和服务，并加强风险管理。
（5）行动 行动是智能的结果。它指的是设备上要采取的自动化操作，同时也包括物联网生态系统中利益相关者的操作。
（6）生态系统 必须从生态系统的角度来看待和分析物联网。物联网设备本身、它们使用的协议、它们运行的平台、对数据感兴趣的社区以及相关方所要达到的目标构成了生态系统。
（7）异构性 物联网将由异构设备组成，在不同网络的不同平台上运行。因此，所有组件都应该是可互操作的，即它们必须能够基于公共参考模型以协调的方式连接、交换和呈现数据。
（8）动态变化 设备的状态、它们运行的环境、连接的设备数量以及它们传输和接收的数据会动态变化。
（9）巨大的规模 连接设备的数量比当前连接至少多一个数量级。这意味着设备生成的数据量相应增加，而这些数据必须经传输和分析才能加以利用。
（10）安全和隐私 安全和隐私是物联网的内在组成部分。这些问题至关重要，因为个人数据将在线可用（例如在医疗保健系统中，物联网设备可以绘制和共享心率、血糖水平、睡眠模式和个人幸福感）。这需要数据主权、安全网络、安全端点和可扩展的数据安全计划，以确保这些信息的安全。
在物联网生态系统中，有四个主要组成部分：物、数据、人和流程 [ 3 ] 。它们必须协同工作，才能实现更加互联的世界，如图1.1所示，这些要素互联互通构成了日常生活中的物联网。
1.物
物是指物联网中运行的物理设备，每个设备都必须能够连接到其他设备或网络。这可以使用专门的通信协议，例如ZigBee、蓝牙或更通用的Internet协议。设备需要能量和处理能力来处理该通信。此外，要成为物联网设备，必须有一些数据进行通信，最常见的数据是由设备本身收集的传感器数据，例如来自安防摄像头的图像数据、温度计的温度数据、工业制造机器上的传感器的湿度或压力数据等。也可以命令物或设备执行某些动作，如发送特定数据、移动执行器或某些其他控制电机。设备必须能够确认这些命令、执行这些操作，并通过遥控器确认执行了所需的操作。路由器、交换机和网关被视为网络的一部分，但也可以归类为物。设备必须能够适应所处的环境条件，并通过电源、传感器和通信来完成这些任务。
图1.1 物联网在生活中的应用场景
2.数据
因为传感器数据是从物发出以及向物发送的，大量设备如此频繁地产生数据，导致数据本身的规模是巨大的。必须清理原始数据，即检查错误和格式化，然后存储以供分析。此任务可以在网络边缘、靠近设备的地方完成，或者可以将数据传送到更集中的收集点（例如“云”）进行分析。成本、时间与所需操作的相关性以及沟通障碍是决定数据处理配置的因素。从多个物联网设备收集的大数据最常在云中存储和处理。
3.人
人们至少在两个方面受到物联网的影响：一方面，作为技术的推动者，人们必须致力于发挥物联网的潜能；另一方面，作为结果的受益者，人们从物联网中获益。在物联网的框架下，不同功能之间的互联更加广泛，促使人们与其他业务部门的同事进行更多的交流。这种交流有时是在履行相似职能或级别等同的同事之间进行的，称其为横向互动。但有时，它涉及更垂直的层面，可能是在更高或更低的级别上。人们需要相互作用，以确保对收集的数据有准确的理解，并对数据分析结果进行正确的解释。总之，人们不仅创造和维护物联网，还从中获得最大的利益。对于消费者而言，物联网的影响表现在企业能够做出更明智的决策，提供更有针对性的服务。同时，消费者也需要了解自己的个人数据如何被收集以及这些数据的使用情况。
4.流程
物联网生态系统的最后一个组成部分是流程，这是实现智能自动化、知情决策、控制以及高效程序的关键所在。当前在垂直行业（例如制造、物流）中使用的所有方法、技术和流程可以在正确的时间使用正确的信息来提高效率。分析从传感器收集的数据并将这些信息提供给适当的利益相关者是物联网流程的主要思想。
智能物联网（AIoT）是人工智能与物联网的协同应用，是于2018年兴起的概念。智能物联网技术融合人工智能（AI）技术和物联网（IoT）技术，通过物联网产生、收集海量的数据并存储于云端、边缘端，再通过大数据分析，以及更高形式的人工智能，实现万物数据化、万物智联化 [ 4 ] 。智能物联网是指系统通过各种信息传感器实时采集各类信息（一般在监控、互动、连接情境中）后，在终端设备、边缘域或云中心通过机器学习对数据进行智能化分析，包括定位、比对、预测、调度等。
物联网技术与人工智能技术追求的是一个智能化生态体系，除技术上需要不断更新，技术的落地与应用更是现阶段物联网与人工智能领域亟待突破的核心问题 [ 5 ] 。一方面，通过物联网万物互联的超大规模数据可以为人工智能的深度洞察奠定基础，另一方面具备了深度学习（Deep Learning，DL）能力的人工智能又可以通过精确算法加速物联网行业应用落地。当物联网技术与人工智能技术融合后，物联网的潜力将得到更进一步释放，进而改变现有产业生态和经济格局，甚至是人类的生活模式。智能物联网将真正实现智能物联，也将促进人工智能向应用智能趋势发展。近几年国家加大对“智慧城市”“智慧医疗”（见图1.2）、“智慧社区”等智慧物联网应用落地项目的重视，与此同时安防市场对智能物联网技术的需求也在大量增加，相信智慧物联网技术将迎来一波新的热潮 [ 6 ] 。
图1.2 智能物联网应用落地——智慧城市与智慧医疗
从硬件/软件的角度来看，智能物联网由以下7层组成 [ 7 ] 。
1.硬件层
硬件层包括物联网事物的各种组件的物理实现，例如处理单元、传感器、电源系统以及将设备连接到外部世界的通信接口。需要各种技术才能使物联网的硬件实现成为可能。低功耗且通常具有高性能的互补金属氧化物半导体（Complementary Metal-Oxide-Semiconductor，CMOS）设备通常用于构建处理单元。对于依赖易失性和非易失性存储器的典型物联网，可能需要各种存储器类型。供配电网络专门为物联网设计和优化，以更好地服务于用户应用。传感器和通信设备是可能包含在物联网中的模块化组件。更高级别的软件可以通过设备驱动程序访问和控制这些设备，实现对硬件功能的充分利用。
2.设备驱动程序层
通过硬件接口控制硬件的软件允许操作系统和其他程序访问硬件功能，而无须了解底层硬件细节。
3.硬件抽象层 （ Hardware Abstraction Layer ， HAL ）
HAL是位于设备驱动程序层之上的软件层，用于定义与硬件交互所需的协议、工具和例程。HAL涉及创建使硬件能够正常运行所需的高级函数。开发人员无须广泛了解硬件的工作原理。这对于使用许多需要端口应用程序连接平台的微控制器硬件的开发人员来说很重要。HAL能够帮助对底层硬件了解较少的工程师，在不了解细节的情况下创建应用程序代码。驱动程序层和HAL之间的主要区别在于，HAL构建在设备驱动程序之上，并且能够对更高的软件层隐藏硬件差异。例如，USB鼠标驱动程序和PS2鼠标驱动程序是非常不同的，但是在HAL的帮助下，它们是可替换的。
4.实时操作系统 （ Real Time Operating System ， RTOS ）
通常，操作系统的多个进程可以使多个程序同时执行，调度程序确定应该运行哪个程序，以什么顺序运行，然后调度程序在程序之间快速切换，使其看起来所有程序都在同时执行，例如，Windows等桌面操作系统包含一个确保用户响应的调度程序。相比之下，RTOS中的调度程序旨在创建更可预测的执行模式，其中每个任务必须在给定的时间预算内完成。特别是此功能对于物联网系统很重要，因为物联网系统包括具有严格响应时间要求的实时应用程序。
5.中间件
物联网设备通常是为一类目标应用程序设计和优化的，这些目标应用程序使用具有不同IP核的异构片上系统进行处理、传感和通信。中间件通过支持组成物联网设备的各种应用程序和服务之间的互操作性，简化了此类系统的开发过程。沿着这些思路，已经开发了许多操作系统来支持物联网中间件的开发。中间件与HAL和设备驱动程序层相结合，提供了启用服务部署所需的功能。物联网系统多样化应用领域的示例服务包括无线传感器网络、射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）、机器间通信以及监控和数据采集。中间件负责管理应用层与系统中各种设备的交互，通常会考虑使用各种功能组件来管理这种交互。
6.应用程序接口 （ Application Programming Interface ， API ）
API定义创建应用程序所需的工具、协议和例程。API被设计为通用且独立于特定实现，以便API可以跨多个应用程序使用，只需对实现进行轻微更改。虽然HAL和API很相似，但它们在软件开发中有两个不同的用途。HAL位于低级驱动程序之间，为软件堆栈或中间件组件（即以太网、USB、文件系统）创建通用接口空间，还可以用作驱动程序接口，或者用作更高级别代码和当前驱动程序的包装器或通用接口。API作为一种工具，通过提供管理实时系统行为所需的接口代码并允许访问文件或串行通信等常见组件，来帮助高级开发人员快速编写应用程序代码。
7.应用层
应用层负责生产服务并定义一套协议，用于不同物联网应用之间的通信，例如物流、零售和医疗保健。应用协议有可扩展通信和表示协议（Extensible Messaging and Presence Protocol，XMPP）、消息队列遥测传输（Message Queuing Telemetry Transport，MQTT）、受限应用协议（Constrained Application Protocol，CoAP）和表征状态传输等。XMPP主要用于即时通信、多方聊天和音频通话。MQTT是一种机器到机器架构，可实现轻量级连接，支持通过TCP发布和订阅。CoAP使用请求和响应协议来启用资源受限环境中的通信。为物联网系统选择应用协议时，需要考虑带宽要求、数据延迟、可靠性和内存占用等重要参数。
物联网的概念可以追溯到1832年，第一台电磁电报机的产生。电报通过电信号传输实现了两台机器之间的直接通信。然而，真正的物联网历史始于20世纪60年代后期，然后在接下来的几十年中迅速发展 [ 8 ] 。
1.20世纪80年代
这可能令人难以置信，但第一个联网设备是位于卡内基梅隆大学的可口可乐自动售货机，由当地程序员操作。他们将微型开关集成到机器中，并使用早期的互联网形式来查看冷却装置是否使饮料保持足够冷，以及是否有可用的可乐罐。这项发明促进了该领域的进一步研究和全世界互联机器的发展。
2.20世纪90年代
1990年，John Romkey首次使用TCP/IP将烤面包机连接到互联网，如图1.3所示。一年后，剑桥大学的科学家提出了使用第一个网络摄像头原型来监控当地计算机实验室咖啡壶中可用咖啡量的想法。他们将网络摄像头编程为每分钟拍摄3次咖啡壶的照片，然后将图像发送到本地计算机，从而让每个人都可以查看是否还有咖啡。
图1.3 John Romkey和他的“网络烤面包机”
1999年很可能是物联网历史上最重要的一年，因为Kevin Ashton创造了“物联网”一词。作为一位有远见的技术专家，Ashton在Procter & Gamble公司的演讲中将物联网描述为一种借助RFID标签连接多个设备以进行供应链管理的技术。他在演讲的标题中特别使用了“物联网”一词，以吸引观众的注意力，因为当时物联网刚刚成为一个大话题。虽然他对基于RFID的设备连接的想法不同于当今基于IP的物联网，但Ashton的突破在物联网历史和整体技术发展中发挥了至关重要的作用。
3.21世纪00年代
21世纪初，“物联网”一词被媒体广泛使用，《卫报》《福布斯》和《波士顿环球报》等媒体都提到了它。人们对物联网技术的兴趣稳步增长，这导致了2008年在瑞士举行的首个国际物联网大会，有来自23个国家的参会者讨论了RFID、短程无线通信和传感器网络。
LG电子于2000年推出的连接互联网的冰箱，允许其用户在线购物和进行视频通话。2005年Violet公司开发了名为Nabaztag的小型兔子机器人，如图1.4所示，它能够播报新闻、预告天气，跟踪股市行情。
图1.4 Nabaztag小型兔子机器人
4.21世纪10年代
2011年Gartner新兴技术炒作周期也体现了物联网的繁荣。同年，作为物联网核心的网络层协议IPv6公开发布。从那时起，互联设备在我们的日常生活中变得普遍。苹果、三星、谷歌、思科和通用汽车等全球科技巨头正将精力集中在物联网传感器和设备的生产上——从互联恒温器和智能眼镜到自动驾驶汽车。物联网已进入几乎所有行业，如制造业、医疗保健、运输、石油和能源、农业、零售等。这种转变让我们确信物联网革命就在此时此刻。
2023年，物联网平台在Gartner炒作周期中依旧保持着稳固的地位，此外还有虚拟助手、联网家庭和4级自动驾驶汽车。物联网平台相关技术预计在5～10年内达到其生产力的平台期。
5.未来是智能物联网的时代
物联网技术在飞速发展，据2024年的数据预测，全球物联网市场的价值约为714.48亿美元，到2032年预计将增长至4062.34亿美元，年复合增长率达24.3%。所有可以连接的事物都会被连接起来，从而形成一个全面的数字系统，所有设备都可以与人或另一个设备交流。在不久的将来，物联网制造商将专注于为特定行业和领域设计解决方案，而不是针对一般需求。此外，对有助于解决行业特定挑战的特定用例的需求也在不断增长。例如，用于远程患者监控的物联网解决方案旨在降低成本并提高患者护理质量。根据Grand View Research的数据，到2026年，全球远程患者监测市场预计将达到18亿美元。
物联网技术近些年得到了广泛应用，借助物联网实现“互联网+”，实现人与物的互联互通和资源的共享等。典型案例有滴滴出行借助物联网实现了车与车、车与人之间的连接，除此之外还有各种网络平台，都可以认为是物联网技术的应用代表。但当前的物联网技术还仅仅局限在功能的实现上，需要借助各种技术提升物联网的应用层次，以便更好地服务于生产生活。而人工智能技术作为智能智慧的代表，得到了人们的关注。可以想象，一旦将人工智能技术应用于物联网实现智能物联网，就会进一步推动物联网技术向更高层的应用拓展。
随着投资浪潮、新产品的涌现和企业部署的兴起，人工智能正在物联网领域掀起一股热潮。制定物联网战略、评估潜在物联网新项目或从现有物联网部署中获得更多价值的公司，可能更加希望探索人工智能的角色。
人工智能在物联网应用和部署中扮演着越来越重要的角色，这是在该领域运营的公司行为的明显转变。对使用人工智能的物联网初创企业的风险投资急剧增加。在过去两年中，许多公司已经收购了数十家从事人工智能和物联网交叉领域的公司。物联网平台软件的主要供应商现在也在提供基于机器学习的分析等综合人工智能功能。
除此之外，人工智能对数据具有极高的洞察力。机器学习是一种人工智能技术，具有自动识别模式，并检测智能传感器和设备产生的数据中的异常情况，如温度、压力、湿度、空气质量、振动和声音等信息。企业发现，在分析物联网数据方面，机器学习与传统商业智能工具相比具有显著优势，包括能够比基于阈值的监测系统提前20倍做出运营预测，并具有更高的准确性。语音识别和计算机视觉（Computer Vision，CV）等其他人工智能技术可以帮助从过去需要人工审查的数据中提取特征。
在未来，无论物联网本身多么强大，当它与区块链、人工智能、机器学习、大数据、AR/VR、云计算和边缘计算等其他技术相结合时，它会提供更多的机会，同时也将会有更多的混合解决方案。例如，当它与人工智能和机器学习联系到一起时，其应用示例包括互联设备的预测性维护、生产过程的自我优化以及了解用户偏好的智能家居设备。在不久的将来，物联网设备不仅会报告信息，还会通过部署机器学习技术自行做出决策并变得更加智能。
在国内，智能物联网得到了广泛的应用和研究。以下是一些主要的发展情况：
1）工业领域应用。在工业领域，智能物联网技术被用于设备监控、预测性维护、生产优化等方面。例如，海尔集团利用物联网平台实现了家电产品从生产到售后的全流程管理，提高了生产效率和质量。徐工集团利用物联网和大数据分析技术，实现了工程机械的远程监控和故障预警，减少了设备的非计划性停机时间。
2）智慧城市建设。在智慧城市建设中，物联网技术被广泛应用于交通管理、环境监测、公共安全等领域。例如在北京，利用物联网传感器收集的数据结合人工智能算法，实现了交通信号灯的智能调节，缓解了交通拥堵问题；在深圳，基于物联网的智能环保监管平台，可以实时监测企业的废气排放情况，提高了环境执法效率。
3）农业领域应用。在农业领域，物联网技术被用于农田环境监测、灌溉控制、畜牧养殖管理等。例如，新疆某红枣种植基地利用土壤湿度传感器，结合机器学习算法，实现了农田水分的精准管理，每年可节水30%以上。在四川，某养猪场应用物联网技术，实现了猪舍环境的实时监测和自动调节，提高了生猪的成活率和生长速度。
4）科研团队探索。国内众多高校和科研机构也在智能物联网领域开展了研究工作。清华大学物联网研究中心提出了一种面向智能制造的工业互联网架构IIHub，支持海量异构设备接入和工业大数据分析。中国科学院沈阳自动化研究所研发了一套智能养老系统，利用可穿戴设备采集老人的生命体征数据，结合人工智能算法评估老人的健康状态，实现智能化看护。
总地来说，国内在智能物联网领域的应用和研究都取得了长足的进展，但与发达国家相比还有一定差距。未来，随着5G、人工智能等新技术的进一步发展，智能物联网必将迎来更大的发展机遇。我国政府和企业应加大投入，突破核心技术，推动智能物联网在各行业的融合创新，为经济高质量发展提供新动能。
在国外，智能物联网技术正在帮助企业避免昂贵的计划外停机时间，提高操作效率，启用新的和改进的产品和服务，并加强风险管理 [ 9 ] 。
1）避免昂贵的计划外停机时间。在许多部门，由于设备故障造成的计划外停机可能会造成严重的损失。例如，根据一项研究，海上油气运营商每年平均损失3800万美元。另一个估计，在工业制造中，每年的计划外停机成本为500亿美元，其中42%的停机是设备故障造成的。
预测性维护——使用分析来提前预测设备故障，以便安排有序的维护程序，可以减少计划外停机带来的经济损失。以制造业为例，德勤公司发现预测性维护可以将计划维护所需的时间减少20%～50%，将设备正常运行时间和可用性提高10%～20%，并将整体维护成本降低5%～10%。
因为人工智能技术，尤其是机器学习，可以帮助识别模式和异常，并基于大量数据进行预测，它们被证明在实现预测性维护方面特别有用。例如，韩国领先的炼油商SK Innovation希望通过使用机器学习来预测连接的压缩机故障，从而可以节省数十亿韩元。同样，意大利铁路公司（Trenitalia）希望避免计划外停机，并在其13亿欧元的年度维护成本上节省8%～10%。与此同时，法国电力公司EDF集团已经通过机器学习驱动的设备故障预警系统节省了100多万美元。
2）提高操作效率。人工智能驱动的物联网不仅能帮助避免计划外的停机，还能通过机器学习提供的快速、准确的预测和深入见解，以及人工智能技术在日益增多的任务中实施自动化，从而显著提高操作效率。
例如，对好时食品公司来说，在生产过程中管理产品的重量是至关重要的。对于像Twizzlers（一种糖果）这样的产品来说，重量精度每提高1%，就可以节省约50万美元。公司使用物联网和机器学习技术来显著降低生产过程中的重量变化。数据被实时捕获和分析，重量变化可以通过机器学习模型进行预测，每天可以进行240次工艺调整，而在采用基于深度学习的物联网解决方案之前，每天只能进行12次工艺调整。
基于人工智能的预测也帮助谷歌公司降低了40%的数据中心冷却成本。该解决方案根据设备内传感器的数据进行培训，预测未来一小时内的温度和压力，以指导限制电力消耗的行动。
机器学习说服了一个航运船队运营商采取了一个反直觉的行动，为他们省了一大笔钱。从舰载传感器收集的数据被用来确定用于清洁船体的资金与燃料效率之间的关系。分析表明，通过每年两次而不是每两年一次清洗船体，清洗预算翻了4倍，由于燃料效率的提高，他们最终将节省40万美元。
3）启用新的和改进的产品和服务。物联网技术与人工智能相结合，也可以改进并形成全新的产品和服务。例如，在通用电气公司的无人机和基于机器人的工业检测服务中，该公司希望通过人工智能实现检测设备导航和缺陷识别的自动化。这将使客户的检查更安全、更精确，并且可以在医疗保健领域节省多达25%的费用。在医疗保健领域，费城托马斯杰斐逊大学医院（Thomas Jefferson University Hospital）寻求通过自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）改善患者体验，患者能够控制房间环境，并通过语音命令执行各种请求。
与此同时，罗尔斯·罗伊斯计划很快推出一项新的服务：以物联网技术为特色的飞机引擎维修服务。此外，汽车制造商Navistar也希望通过机器学习分析实时联网车辆数据，在车辆健康诊断和预测性维修服务领域开辟新的收入来源。据Navistar技术合作伙伴Cloudera介绍，这些服务已帮助将近30万辆汽车的停机时间减少了40%。
4）加强风险管理。许多将物联网与人工智能配对的应用程序正在帮助企业更好地理解和预测各种风险，并实现快速响应的自动化，使它们能够更好地管理工人安全、经济损失和网络威胁。
例如，富士通（Fujitsu）公司已经尝试使用机器学习分析来自可穿戴设备的数据，通过实时监控数据来保障工厂工人的安全。印度和北美的银行已经开始评估人工智能技术，通过连接在ATM上的监控摄像头实时识别可疑活动。汽车保险公司Progressive正在使用机器学习分析来自联网汽车的数据，以准确定价其基于使用的保险费，从而更好地管理承保风险。拉斯维加斯市已经转向机器学习解决方案，以确保其智能城市计划的安全，旨在自动检测并实时响应威胁。
在国外，一些科研团队为了实现让物联网更加智能化，将物联网与人工智能、机器学习、云计算相结合，开展了一系列研究工作 [ 10 ] 。
A.H.Celdran等人旨在为开发上下文感知智能应用程序提供一个解决方案，实现在物联网模式中保护用户的隐私。他们提出一组预定义查询的框架，为应用程序提供有关用户室内位置、对象和上下文感知服务的信息。该系统通过使用面向语义的物联网版本，对事物描述进行建模，对数据进行推理以推断新知识，并定义上下文感知策略。此外，该系统定义了一个分层架构，包括与用户隐私管理相关的功能，以适应物联网要求的方式，既不影响系统性能，也不引入过多的开销。
C.Zhu等人利用无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）的数据采集能力以及移动云计算（Mobile Cloud Computing，MCC）的数据存储和数据处理能力，着眼于传感数据的数据处理，研究了有关WSN和MCC集成的关键问题，然后提出了一种新颖的传感数据处理框架，将所需的传感数据以一种快速、可靠的方式传输给移动用户。所提出的框架可以延长传感器网络的生命周期，简化传感器和传感器网关的存储，降低传感数据传输带宽要求和流量，预测传感数据的未来趋势，监控传感数据流量并提高传输数据的安全性。此外，它还能够减少云端的存储和处理量，有利于移动用户安全地获取他们想要的传感数据。
由P.Jiang等人开发的可穿戴传感器系统，能够对老年人进行持续监测，根据老年人的身体状况和需求智能地提醒相关护理人员。系统仅将感兴趣的信息转发到大数据系统进行分析，以避免通信负载和数据存储量大的问题。在这种解决方案中存在一个挑战——如何通过多维、动态和非线性的传感器读数来准确感知上下文。这些读数与可观察到的人类行为和健康状况的相关性往往很弱，这增加了实现精确感知的难度。
F.Ganz等人提出了从传感器数据中自动获取语义知识，使用语义增强来构建和组织数据，并使其可被机器处理和互操作。他们介绍了一种知识获取方法，通过基于从外部自动提取的规则自动创建和演化主题本体来处理真实世界的数据。他们使用扩展的 k 均值聚类方法，应用统计模型从原始传感器数据中提取和链接相关概念，并以主题本体的形式表示它们。基于规则的系统用于标记概念，并使其为人类用户或语义分析和推理工具所理解。评估表明，从原始传感器数据构建拓扑本体是可行的，只需很小的构建误差。
物联网作为新一代信息技术的代表，正在引领新一轮科技革命和产业变革。随着人工智能、大数据、云计算、边缘计算等技术的快速发展，以及5G、Wi-Fi6等新一代通信网络的部署应用，物联网正在向智能化方向演进，智慧物联网也应运而生。智能物联网融合多种前沿技术，通过海量智能设备的互联互通，以及对物理世界的全面感知和深度理解，实现万物互联、人机交互、数据驱动的智慧应用和服务，将对工业生产、经济发展、社会生活产生深远影响。本节将系统阐述智能物联网的应用前景及发展趋势。
1.智慧城市
智慧城市是智能物联网的重要应用领域之一。通过在城市的各个角落部署大量智能传感设备，并基于云计算和大数据平台对海量数据进行分析挖掘，可实现城市的智慧化管理与服务。
在交通领域，智能物联网技术可用于实时采集道路交通流量、通行状态等数据，优化交通信号配时，引导车辆合理出行，缓解交通拥堵；通过车联网技术，实现车辆的信息交互和协同控制，提高交通安全性和通行效率；自动驾驶技术的发展，将极大改变未来交通出行模式。
在能源领域，传统电网正在向智能电网升级演进。海量的智能电表、传感器、控制设备接入并构成庞大的能源物联网，能够实现发用电设施的实时监测、智能调度，促进清洁能源并网消纳，引导用户合理用电，大幅提升电网运行效率和可靠性。
在建筑领域，楼宇自动化系统通过各类传感器实现对楼宇内环境的智能感知，并通过智能控制实现采光、照明、温湿度、空气质量等的自适应调节，既能改善室内环境舒适度，又能实现节能降耗。人脸识别、视频监控、电子巡更等智能安防系统，可强化楼宇安全防范能力。
在政务领域，各种物联网感知设备的普及应用，让城市管理部门能够全面获取城市运行各项数据。通过数据分析、数字孪生、辅助决策等手段提升管理效能。市民可通过线上平台享受更加便捷高效的政务服务，切实提升获得感和满意度。
2.智能制造
工业互联网是制造业数字化、网络化、智能化的关键基础设施。通过各种智能传感器、控制器、工业机器人等在生产制造各环节的广泛应用，以及工业设备和信息系统的互联互通，可构建起网络物理系统，实现生产过程的实时感知、动态控制和智能优化，全面推进智能制造。
在产品研发环节，可通过数字孪生、VR/AR等技术，在虚拟环境中进行产品设计、仿真验证和优化，大幅提高研发效率和成功率。在生产制造环节，自动化、柔性化生产线和智能工厂可根据市场需求快速切换产品种类，实现多品种小批量的定制化生产。在产品运维环节，通过产品全生命周期管理和远程在线服务，可实现产品状态实时监测、故障预警、预测性维护等。
此外，5G、人工智能、区块链等技术在智能制造中也得到广泛应用。5G可为工业互联网提供高速率、低时延、高可靠的通信保障。人工智能可应用于生产排程优化、质量缺陷识别、供应链管理等。区块链技术在供应链可信追溯、产品防伪溯源等方面大有可为。
3.智慧农业
智慧农业是利用物联网、人工智能等技术，实现农业生产智能化和农业管理精细化的现代农业新模式。通过布设各类农业传感器，可对农田的土壤温湿度、光照强度、pH值等进行实时监测，为农作物的精准种植、施肥、灌溉提供依据。农业无人机、卫星遥感等手段，可以帮助广泛开展农情监测，并利用AI图像识别等技术，实现农作物长势监测、产量预估、病虫害预警等功能 [ 11 ] 。
在农业设施领域，物联网技术在温室大棚、植物工厂中得到广泛应用。通过环境传感器、执行器等，可实现温室内温湿度、二氧化碳浓度、光照等环境要素的精准控制，创造农作物生长的最佳条件，实现农业生产不受自然条件制约，全年均可持续生产。
在畜牧养殖业领域，可利用可穿戴设备实时监测畜禽的体温、脉搏等健康数据，结合饲喂、免疫、疫病等信息进行大数据分析，有效改善动物福利，提高养殖效率。自动饲喂系统还可实现精准投喂，减少饲料浪费。
4.智慧医疗
在互联网、大数据、人工智能、5G等技术的驱动下，传统医疗卫生行业正迎来智能化变革。借助物联网感知设备采集海量生理健康数据，再利用大数据分析、机器学习等技术，可以更好地实现疾病的预防、诊断、治疗和康复管理。
在预防保健方面，包括智能手环、体脂秤等在内的各类设备日益普及，可实时采集个人步数、心率、血压、睡眠等健康数据。基于健康大数据的分析，可形成个性化的健康管理方案，帮助改善生活方式、饮食习惯等，有效预防慢性病。
在疾病诊疗方面，各种智能医疗器械设备的应用，辅助医生更高效、更准确地进行疾病诊断和治疗。医疗机器人可协助完成手术操作。人工智能可广泛应用于医学影像分析、药物研发等。利用VR/AR等技术，可实现医学教学培训、手术规划、疗效评估等。
在健康管理方面，远程医疗打破了时空限制，让偏远地区民众也能享受优质医疗服务。通过居家健康监测、远程会诊、在线复诊等，可有效降低就医成本，改善就医体验。对慢性病患者，还可提供远程用药指导，进行智能干预和健康管理。
5.智慧家居
随着消费需求升级和技术进步，未来家庭正朝着智能化、个性化、健康化方向发展，智能家居应运而生。智能家居通过各种物联网感知设备、家电控制设备、网关等形成家庭物联网系统，再结合人工智能技术，实现家电智能联动、家庭场景智能组合以及人机交互等功能。
传统家用电器正朝着联网化、智能化方向发展。智能电视、冰箱、洗衣机、空调等，不仅可实现远程控制、语音交互等功能，设备之间还可互联互通，共享信息。在智能照明系统中，可根据环境光线自动调节亮度，营造舒适的光环境。
此外，各类家庭安防设备如智能门锁、网络摄像头、烟雾报警器等也融入智能家居，可通过手机等终端实时查看家中状况，及时了解家中异常情况。环境传感器可实时监测室内温湿度、空气质量等，并联动新风系统、空气净化器，改善室内空气环境。
未来，5G、AI等技术必将赋能智慧家居，为用户创造更加智能、健康、个性化的居住空间。智能音箱有望成为家庭物联网的控制中心。通过语音识别，用户可以轻松控制各类智能家居设备。随着技术的不断进步，智慧家居将为人们的生活带来更多便利。
1.感知设备智能化
海量的感知设备是智能物联网的重要基础，随着微纳电子、新材料、新能源等技术的进步，感知设备向微型化、低功耗化、集成化方向发展。多种微传感器的尺寸和功耗不断降低，甚至可植入人体和动物体内，用于生理健康监测。同时，各种新型传感器技术层出不穷，如基于纳米材料的气体传感器，可高灵敏度检测空气中的有毒有害物质。
近年来，AI芯片、神经网络处理器等的快速发展，推动了终端设备的智能化。未来，越来越多的感知设备将具备终端智能，在感知数据的基础上，通过嵌入式AI算法，可在设备端完成初步的数据分析处理。边缘计算成为物联网应用的新趋势，可充分利用网络边缘侧的存储和计算资源，减轻云端压力，提高系统实时性和可靠性 [ 12 ] 。
2.通信网络泛在化
高速泛在的通信网络是构建智能物联网不可或缺的基础设施。5G作为新一代移动通信技术，具有高速率、低时延、大连接等特点，能够满足物联网应用的差异化需求。在智慧城市、智能制造等领域，5G专网的建设将持续推进，为垂直行业的物联网应用提供定制化的网络服务质量保障。
此外，NB-IoT、LoRa等低功耗广域网技术的发展，为大规模物联网连接提供了更多选择。LPWAN适合远距离、低功耗、低成本的物联网应用场景，如智慧农业、智慧物流、智慧电表等。未来，多种异构网络融合互补，协同发展，将支撑智能物联网的网络泛在化。
随着星链（Starlink）、鸿雁等卫星互联网项目在全球范围内的部署，天地一体化网络有望成为现实。利用近地轨道卫星构建全球互联网络，可为偏远地区、海洋、极地等地区提供低成本、高速率的互联网接入。卫星物联网也将打破地域限制，助力全球产业链的互联互通。
3.平台架构开放化
目前，各行业领域普遍存在物联网平台割裂的问题。传统的物联网平台普遍采用垂直封闭的架构，系统间缺乏互联互通和数据共享，难以形成合力。未来，物联网平台由封闭独立向开放合作转变将成为主流趋势。开放互联的平台架构有利于实现跨企业、跨行业的数据共享和业务协同。
在开发模式上，平台即服务（Platform-as-a-Service，PaaS）、数据即服务（Data-as-a-Service，DaaS）等新型服务模式方兴未艾。以物联网PaaS为代表，服务商为开发者提供面向物联网的通用中间件服务，包括设备管理、通信连接、数据存储、应用支撑等，开发者可聚焦核心业务，缩短产品开发周期。DaaS模式强调物联网感知数据的价值，数据不再是企业内部资产，而是面向社会的服务，通过交易可以进行流通变现，释放数据红利。
总之，打破应用领域和产业链条的藩篱，建立开放共享、合作共赢的物联网生态，是大势所趋。开放的物联网平台有望成为创新创业的沃土，不断催生新业态、新模式。
4.数据处理智能化
物联网将产生海量的异构数据，如何充分利用数据，实现数据价值变现，是物联网发展的核心命题之一。随着物联网向感知、网络、应用等环节渗透，云计算、边缘计算、人工智能等新兴技术的发展，数据处理呈现智能化趋势。
云边协同成为物联网数据处理的主流模式。在云端，可借助云计算和大数据平台，对物联网数据进行海量存储和深度分析挖掘。同时，随着AI芯片性能的提升，边缘侧的计算能力也大大增强。在边缘侧就近处理实时数据，可减轻网络传输压力，降低时延，提高系统的实时性和可靠性。云边协同可充分发挥二者的计算和存储优势，扬长避短。
机器学习和深度学习是人工智能的核心技术，可广泛应用于物联网数据的特征提取、模式识别、异常检测等。在工业领域，机器学习可用于设备故障诊断、产品质量预测、工艺参数优化等，助力工业大数据分析。在智慧城市中，计算机视觉、自然语言处理等AI技术可应用于视频监控、语音交互等场景，让城市更聪明。总之，AI将为物联网数据赋能，让数据更有价值。
区块链是近年来备受关注的分布式记账技术，为解决物联网数据可信可控提供了新思路。利用区块链的去中心化、防篡改等特征，可实现物联网数据上链存证，保障数据真实性。在产品溯源、供应链管理等场景，区块链有望实现全流程信息化和透明化。联邦学习作为一种隐私保护的机器学习范式，允许多方在不共享原始数据的前提下开展协作学习，可有效缓解数据“孤岛”问题。
5.行业生态融合化
物联网发展离不开技术进步和产业协同。单一技术很难独立发挥效用，需要与云计算、大数据、人工智能、区块链等新兴技术深度融合，协同创新。同时，智能物联网应用的成功落地，需要通信、芯片、软件、平台等上下游企业通力合作。产业链各环节间的融合联动至关重要。
与此同时，物联网正加速与垂直行业深度融合，在智慧城市、智能制造、智慧农业、智慧医疗、智能交通等领域广泛渗透。通过构建行业物联网，深度挖掘和利用行业数据，助推传统行业数字化、网络化、智能化转型。跨界融合、协同创新成为新趋势。例如，车联网融合汽车、电子、通信、交通等多个行业；工业互联网融合制造、信息、通信、软件等产业。
物联网与行业融合，正在催生新产品、新服务、新业态。可穿戴设备、智能家居、无人机等新兴消费产品不断涌现，预测性维护、远程诊疗等创新服务成为可能，产业数字化、网络化转型全面展开，共享单车、无人货架等新模式也脱胎于物联网。未来，智能物联网将进一步重塑产业价值链，带来更多机遇。
总之，智能物联网正处于蓬勃发展期。随着感知设备智能化、通信网络泛在化、平台架构开放化、数据处理智能化、行业生态融合化等趋势持续演进，必将进一步释放物联网红利。站在新一轮科技革命和产业变革的风口，物联网将成为数字经济时代的关键基础设施，成为各行各业实现数字化转型的利器。把握智能物联网发展机遇，推动技术创新和融合应用，将驱动经济社会智慧化发展。
1.请简要阐述智能物联网的内涵和特征。
2.试分析5G通信技术对智能物联网发展的重要意义。
3.请举例说明传感器智能化发展的趋势及其应用。
4.选择题：以下哪个行业是目前智能物联网的重点应用领域？（ ）
A.智慧城市
B.智能制造
C.智慧医疗
D.智慧农业
5.5G、人工智能、区块链等新技术将给智能物联网带来哪些新的应用场景和商业模式？
6.开放性探究题：如何看待物联网与行业融合带来的机遇和挑战？请联系实际，谈谈你的看法。
[1]孙其博，刘杰，黎羴，等.物联网：概念、架构与关键技术研究综述[J].北京邮电大学学报，2010，33（3）:1-9.
[2]王保云.物联网技术研究综述[J].电子测量与仪器学报，2009，23（12）:1-7.
[3]ROSE K，ELDRIDGE S，CHAPIN L.The internet of things: an overview[J].The internet society（ISOC），2015，80: 1-50.
[4]FI ROUZI F.CHAKRABARTY K.NASSIF S.Intelligent internet of things: from device to fog and cloud[M].Cham: Springer International Publishing，2020.
[5]ZIELONKA A，SIKORA A，WOŹNIAK M，et al.Intelligent internet of things system for smart home opti-mal convection[J].IEEE Transactions on industrial informatics，2020，17（6）：4308-4317.
[6]AHMED M，CHOUDHURY S，AL-TURJMAN F.Big data analytics for intelligent internet of things[M]//AL-TURJMAN F.Artificial intelligence in IoT.Cham: Springer，2019: 107-127.
[7]蒋颜.物联网架构和智能信息处理理论与关键技术[J].科技创新与应用，2012（23）:68.
[8]杨旸.智能物联网技术和应用的发展趋势[J].中兴通讯技术，2018（2）:47-50.
[9]詹剑.智能物联网技术应用及发展[J].电子技术与软件工程，2019（4）:10.
[10]MOISESCU M A，SACALǍ I Ş，STǍNESCU A M.Towards the development of Internet of things oriented intelligent systems[J].UPB Scientific bulletin（Series C），2010，72（4）：115-124.
[11]郑宇.智能物联网技术的应用及发展[J].计算机与网络，2021，47（6）:46-47.
[12]李天慈，赖贞，陈立群，等.2020年中国智能物联网（AIoT）白皮书[J].互联网经济，2020（3）:90-97.