通用物联网综合信息管理平台的技术架构
0 引言
作为第三次工业革命的代表[1]，近年来，物联网得到迅速的发展[2]，但是，也存在平台多种多样、标准不统一、缺乏创新等问题，严重制约着物联网的发展[3，4]。针对以上问题，本文提出了一种自主创新的通用物联网综合信息管理平台。该平台具有一定的技术先进性、健壮性和通用性，能适应广泛的传感节点和不同的行业应用，可实现对网络资源的统一管理，使物联网的应用更加普遍和灵活，提升我国在物联网领域的竞争力。同时，本文从感知层、网络层和应用层的角度，对通用物联网综合信息管理平台的技术架构进行了深入研究，以便对物联网发展中的行业整合提供一种思路和技术支撑。
1 平台概述
通用物联网综合信息管理平台（以下简称C5I iotWare）是在物联网三层架构[5]的基础上设计的软硬件相结合的物联网应用平台。该平台主要包括以下三个部分：以嵌入式网络管理系统（以下简称uNOS）为核心的汇接设备（感知层）、以可管理式思想为设计理念的多协议中间件（以下简称nMedias）（网络层）和开放的跨平台应用层软件iotWare（应用层）。整个平台体现了一个（开放式）架构、二个（中间件和平台技术）中心、三个（接口、通信和管理）标准和四个统一的设计理念（理论与实践、
学习与实施、体验与管理、仿真与设计）。该平台基于云的系统，可实现云的布设和应用，能适合多业务综合管理、工业应用和战场环境。图1所示是本物联网综合信息管理平台的技术架构。
1.1 硬件技术
C5I iotWare的硬件采用模块化的接口设计，可支持热插拔的CPU引擎和轻量级的嵌入式实时网络操作系统uNOS。它裁剪于军用和工业设计的专业路由器及防火墙核心软件，具有500 ms 启动系统和网络的能力，拥有128个虚拟网络端口支持和高性能Web服务器。
1.2 软件技术
整个C5I iotWare的软件分布在三个层面上，即末端运行的uNOS嵌入式实时网络操作系统、多协议并发性高吞吐能力的中间件nMedias和一个类似于OpenView的物联网应用操作平台。其中，uNOS主要完成对感知节点数据的采集和汇总，并提供数据仿真的功能；nMedias中间件软件实现数据的传递和信息交互；iotWare软件呈现感知设备或节点的实时状态信息和历史数据等。软件全部采用B/S架构设计，客户端通过浏览器访问云端数据，保证系统的高容错性和高可靠性[6]。软件具有计算机连接访问密码、用户密码、系统密码、数据库密码和页面密码的保护和设定，可保证系统的安全性，能使所有传感器、计算机、路由器、交换机、音频/视频、程序、物流、定位管理等在一个平台界面上实现。
1.3 软/硬件一体机
将以上两个云部件尽可能多地装入“口袋”是对当今强大
的物联网设计推广应用的一大创新和贡献，可实现基础理论与实验实践、专业学习与工程实施、项目体验与计划管理、设备仿真与产品设计的高度集中和统一。“口袋”里装入了128×32个网络数据通道采集设备和255个RS485连接接口以及系统软件iotWare子集。这是通用型物联网综合信息管理平台的浓缩版，可实现全方位工业环境、战场环境的体验及商业环境的C5I应用。
2 通用物联网网络数据采集汇接设备
Siteview6200是C5I iotWare网络数据采集汇接设备，硬件采用模块化的接口设计，包括抗电磁干扰的传感器接口和抗黑客攻击的网络数据采集接口，单一接口可实现模数混合、电压电流制式异同共享能力，支持热插拔的CPU引擎；设备运行嵌入式实时网络操作系统uNOS，可实现对感知节点数据的采集和汇总，并提供数据仿真的功能。该操作系统软件采用B/S结构设计，可通过Web服务器实现人机交互，方便对感知节点的配置、监视和管理，并且支持多用户访问，拥有多层密码认证机制，支持TCP/UDP等多版本网管协议和自定义数据格式私有协议[7]。图2所示是C5I iotWare网络数据采集汇接设备的原理组成。
Siteview6200拥有多种工作模式：既可作为数据采集终端，也可作为数据采集节点；既可作为实际物理数据采集设备，也可
作为真实全仿真器。当运行在仿真模式时，可实现最多128台全设备仿真，而且只需一台设备即可搭建一个微型的数据采集环境。它的接口设计和相关参数如下[8]：
一路10 M/100 M自适应以太接口；
一路485接口，采用主/从方式，可作为级联的节点和终点；
支持光电隔离的干节点输入；
支持标准的4～20 mA或0～5 V的模拟信号输入；
支持数据信号输入；
最多可支持32路数据通道接口；
用户可自定义数据通道的类型、阈值、测量范围等参数；
可提供开放的软件接口，方便与第三方软件无缝集成；
内嵌标准的网管协议，可方便地集成到第三方管理系统。
3 中间件
nMedias中间件介于感知设备和应用层之间，负责实现与前端感知设备的信息交互和管理，将采集到的海量原始感知信息参量数据归一化并完成与上层核心系统模块的复杂消息通信。通过网络互连、数据集成、流程衔接、用户互动等事件，实现开放式应用操作平台和网络接入设备的交互运行。它具有高效的并发通信机制和高吞吐能力的特点，能够支持多厂商、多设备、多样性参量和多协议以及私有协议等。图3所示是其中间件的功能。nMedias中间件具有以下几个特点：
（1）利于面向对象的方法建立信息模型，管理信息被定义
在被管理对象中；
（2）提供广泛的传感设备支持并可以通过可扩展的框架支持各种感知设备[9]；
（3）支持标准API接口，可与第三方设备连接，实现对第三方设备的管理；
（4）独特的引擎设计技术提供强大的事件处理能力，将海量的传感信息过滤、分组、关联和聚合成透明的业务数据，增强传感数据的通透性和统一管理能力；
（5）多线程机制，多线程设计，实时性强[10]；
（6）支持标准的网络协议、网管协议和通信协议；
（7）可远程过程调用应用于云平台架构；
（8）高效的数据处理能力和资源管理能力；
（9）确保应用高的可用性和吞吐量。
4 开发式物联网应用操作平台
iotWare物联网应用软件平台与硬件相结合，对感知的数据进行高效管理、存储和呈现，对设备和通道的状态信息进行实时监控和处理。系统采用模块与分布式设计[11]，能够与不同行业具体任务相结合，完成各行业数据采集与管理平台的搭建。该系统主要包括对设备进行拓扑管理、性能管理、实时监测、配置管理、故障管理、服务器管理、安全管理和3D拓展等八大管理系统[12]，具体如下：
拓扑管理：自动拓扑发现，设备实时状态呈现和拓扑管理；
性能管理：历史曲线、轨迹重播，同时段多设备采样数据比较，3D阶段运行展现；
实时监测：实时全通道数据监测，直观的动态数据图表曲线；
配置管理：网络、系统、设备、数据库运行、管理、监测环境的配置；
故障管理：运行状态或环境条件检测、隔离校正，告警监视，故障定位，查询跟踪；
服务器管理：展现数据设计和关联内容，方便报表、数据挖掘、智能分析等众多应用；
安全管理：授权机制、访问控制、加密和密钥管理与分发，验证和安全日志；
3D拓展：虚拟现实3D环境，机房、机柜、设备的所有静动态参量可通过3D进行交互。
图4所示是iotWare物联网应用软件平台的界面图。该平台具有下列优点：
（1）采用B/S架构，无需安装任何插件，只需浏览器便可远程监控和管理设备；
（2）基于MVC的设计模式，采用模块化设计和全部基于开源的Apache、php、Java、JavaScript、Ajax和mysql技术，可跨平台应用；
（3）基于通用网管的设计理念，实现通用网络管理的功能，满足99.9%管理者的管理要求；
（4）对第三方开放，同时也可兼容第三方的软件系统，方便软件集成开发，降低集成开发成本。
5 总结
C5I iotWare具有实时、兼容和自适应的特点，将各种异构的系统和分布式资源进行整合，可以实现管、控、营一体化，从而构建物联网运维系统。该平台体现了C5I （Cloud，Communication， Command， Control， Computers and Internet）的精神，可为建设低碳、智能、节约型社会提供技术支撑。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/d710303537.html, 物联网要与大数据结合 作者： 来源：《中国计算机报》2015年第25期 物联网是IBM下一个期待收获的大市场。今年3月，IBM宣布，将在未来四年投资30亿美元打造一个全新的物联网业务部，并创建一个基于云计算的开放平台，帮助客户和生态系统中的合作伙伴构建物联网解决方案。 很多人熟知的IBM倡导的智慧地球（Smarter Planet）和智慧城市（Smarter Cities），其实就是建立在企业中实际应用的物联网的基础之上，包括水资源管理、零售业优化、客户忠诚度管理、交通拥堵管理等一系列解决方案。现在，IBM又将物联网与大数据联系在一起，希望将企业与物联网的数据进行深度融合，从而帮助企业做出更好的决策。 在近日举行的亚洲消费电子展上，IBM大中华区首席执行总裁钱大群以“创造无限可能”为主题，分享了IBM关于物联网的洞察、战略和成果。 IBM统计，当今世界上拥有超过90亿台互联的设备。而在这些设备生成的数据中，90%的数据从未被分析或采取过任何处理措施，多达60%的数据在生成后几毫秒内就失去了价值。在进入物联网3.0阶段后，物联网最大的变化是与云计算、大数据技术进行深度融合。钱大群表示，数据分析技术的发展将会对物联网产生巨大的影响。IBM的云计算、大数据分析技术将为物联网带来新的活力与价值，进而带动整个行业的创新、变革与转型。 在亚洲消费电子展上，IBM展示了在政府、电子、汽车、能源制造、零售、通信、医疗健康等领域的物联网成功实践，尤其是在车联网方面的新进展让人印象深刻。举例来说，IBM 助力福田雷沃国际重工股份有限公司打造基于车联网模式的营销与售后服务体系，全面提升其研发和生产能力。IBM还与法国汽车制造商标致雪铁龙合作，共同开发车联网服务设备，将车辆与商店、服务体系和城市运输网络完美结合起来。 IBM大中华区全球企业咨询服务部汽车及工业产品行业总经理王涛表示：“物联网对于中国制造行业的意义重大。物联网通过传感器、各种各样的终端设备把所有企业甚至整个社会的生产经营活动全部变成数字化，并将数字化信息通过大数据分析转化为商业洞察力，发掘新的商业机会和价值，从而彻底改变现行的商业运行模式。” 在物联网方面，IBM的优势主要体现在以下几方面：第一，在理念和技术方面，IBM提 出“智慧地球”理念时已经在讲物物相联和智能化，在物联网技术上有长时间的积累；第二，从战略决策层面看，IBM将物联网与自己所擅长的大数据、云计算、移动计算、安全方面的技术和经验相结合，并成立了专门的物联网业务部门；第三，从产品和服务方面看，IBM可以提供从芯片设计到上层应用的全面的物联网解决方案和服务，并结合各行业用户的需求，提供了行业最佳实践。
物联网体系架构知识总结 最初的物联网概念，国内普遍认为的是MIT Auto-ID中心Ashton教授1999年在研究RFID时最早提出来的，当时还被称之为传感网，其定义是：通过射频识别（RFID）、红外线感应、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按照约定的协议，任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络概念。 在2005年国际电信联盟（ITU）发布的同名报告中，物联网的定义发生了变化，覆盖范围有了较大的拓展，不再只是指基于RFID技术的物联网，提出任何时刻、任何地点、任何物体之间的互联，无所不在的网络和无所不在计算的发展愿景，初RFID技术外、传感器技术、纳米技术、智能终端等技术到今天也得到了更加广泛的应用。 在我国，物联网的概念经过政府与企业的大力扶持已经深入人心。现在的物联网已经被贴上了“中国式”的标签，其含义为：物联网是将无处不在的末端设备和设施，包括具备“内在智能”的传感器、移动终端、工业系统、楼控系统、家庭智能设施、视频监控系统等，和“外在使能”的，如贴上RFID的各种资产、携带无线终端的个人与车辆的等等的“智能化物件或动物”或“智能尘埃”，通过各种无线和有限的长距离和短距离通讯网络实现互联互通（M2M）、应用大集成、以及基于计算机的SaaS营运等模式，在内网、专网、互联网的环境下，采用时适当的信息安全保障机制，提供安全可控乃至个性化的实时在线监测、定位追溯、报警联动、调度指挥、预案管理、远程控制、安全防范、远程维保、在线升级、统计报表、决策支持等管理和服务功能，实现对“万物”的高效、节能、安全、环保的“管、控、营”一体化。 物联网体系
物联网技术架构及应用参考详解 CASAGRAS是欧盟所支持的项目计划，主要在支持与协调全球RFID相关活动与标准化。参与此计划的专家除来自欧洲外，还有来自中国、日本、韩国以及美国等。由于该份文件已经考虑到国际面向有关法规、标准与其它落实物联网的条件以及RFID在其中的角色，所以可做为各国发展物联网技术应用之参考。 前言日前笔者已对物联网（IoT）的概念及其发展有所陈述，但对于其所涉及的技术说明则甚为不足，认为有必要进一步补上这方面的资料。然而个人知识有限，手上的数据亦多片段不全，于是乎搜寻相关国际标准发展单位之数据库，希望更有系统的了解物联网技术，同时也能与读者分享。 CASAGRAS是欧盟所支持的项目计划，主要在支持与协调全球RFID相关活动与标准化，其全称为CoordinaTIon And Support AcTIon for Global RFID-related AcTIviTIes and Standardization。参与此计划的专家除来自欧洲外，还有来自中国、日本、南韩以及美国，其最终的报告RFID and the inclusive models for the internet of things于2009年9月发布。由于该份文件已经考虑到国际面向有关法规、标准与其它落实物联网的条件以及RFID在其中的角色，所以除了帮助欧洲委员会发展物联网策略与实施路径；事实上，该份报告也可做为各国发展物联网技术应用之参考。 以下仅摘译技术框架部份，做为物联网技术认知的起头。若读者自己想实时阅读全貌，可以CASAGRAS在网站搜寻，即可取得完整报告。 IoT技术框架概述对IoT的概念以及它与物理世界的接口技术或方法进行了解之后，计划目标已经过修订而不只紧抱RFID技术，也接受其它识别（Identification）、位置（Location）、通讯与数据撷取技术。 有以下三种硬件技术以及关联分层，可作为落实物联网的基础： 识别与数据撷取技术组成物理接口层； 固定的、移动的、无线的以及有线的通讯传输技术，以关联接口支持数据与语音传输； 网络技术（与通讯传输技术组合）促进以应用与服务为目的所支撑的对象群集。
人工智能物联网大数据平台技术解决方案分析 发表时间：2020-03-24T06:18:51.145Z 来源：《防护工程》2019年21期作者：苏冠明 [导读] 人工智能物联网大数据平台技术解决方案，是依托于物联网与大数据技术，结合人工智能和区块链技术，使得技术和产品之间有机结合，相互赋能，从而最终打造综合能力产品建设的技术平台。 南宁富桂精密工业有限公司广西南宁 530000 摘要：人工智能物联网大数据平台技术解决方案，是依托于物联网与大数据技术，结合人工智能和区块链技术，使得技术和产品之间有机结合，相互赋能，从而最终打造综合能力产品建设的技术平台。这是一种采用自我建设和合作模式相互打造的交互式云化场景，也是一种虚拟的产品与交互体系相结合的技术平台。在这一平台中多种负能形成综合解决方案，最为常用的是：AI+BloclChain+Iot+Data。 关键词：人工智能；物联网；大数据；平台技术 引言：人工智能是一个举世瞩目的课题，人工智能物联网技术是建立在人工智能基础之上的，早在2016年，人工智能就可以与人类的智力进行对抗，在举世瞩目的人与机器人围棋大赛上人工智能的序幕缓缓拉开。物联网作为第3次信息技术革命的产物，近来发展非常迅速，这两大创新的科技可以尝试结合，从而形成对未来科技的挑战与触动。 一、人工智能物联网大数据平台的研究背景 人工智能是在1966年由美国计算机领域专家所提出来的概念，这是世界范围内的新概念是人工智能学科的起始，科学家和专家加入到新的领域进行研究和学习，在这一程度上人工智能得到了较快的发展。人们提出了很多关于人工智能领域的新认识，解决了以往认识狭窄并缺乏常识性认知的难题。随着科学技术的不断发展，人工智能技术再次被带入人们的视野，是直到2016年谷歌所推出的围棋机器人人工技术，他证明了人工智能已经进入到一个成指数型发展的增长状态。而今物联网提倡万物互联，IOT技术指的是通过各种传感器使用相关视频识别技术，支撑物与物之间的连接，这为人们的生活带来了非常好的帮助，任何时刻任何地点人计算机和物品之间的互联互通，将在未来打造出全新的智能化与人性化相结合的物联网，这种人工智能物联网技术被称之为AIOT技术，人工智能物联网技术在当下的领域之内应用非常火爆，具有良好的发展前景。 二、国内外关于人工智能物联网技术的认知 相对来说人工智能物联网技术还属于刚刚起步的萌芽阶段，但是在探索的过程中，各个国家都从技术领域和应用领域内对于人工智能做出了全新的尝试。 （一）国外的人工智能物联网技术发展现状 美国的科学技术一直在全国范围内处于非常领先的局面，拥有知名的IT公司，著名的美国谷歌公司、微软公司、IBM公司作为全世界知名的IT企业，成为世界领域内的巨头公司，在很早以前就已经开始对于人工智能物联网技术进行广泛的研究和技术革新，希望能够通过自己的发现和发明推出属于自己的领先产品。其中比较有代表性的就是美国谷歌公司在2018年推出了新款人工智能物联网芯片，这款Egde TPU具有比较低的功能消耗和较低的成本，而且最关键的是体积非常小。报道称，这一芯片的大小比一美分的硬币还要小，而且还可以有对应的软件与之呼应，从而可以使得传感器中获得的数据快速的被传送到云端。这为人工智能物联网提供了非常良好的软硬件基础。在芯片的设备上执行指定搜集数据对于物联网来说是比较重要的，但是不可否认的是，物联网所使用的传感器连接和数据搜集绝对不仅仅是这么简单，它应该还可以推出在本地非常实时的智能化决策，这才是互联网与人工智能相结合的真谛。微软公司推出的人工智能物联网产品Azune IoT Edge也是一种替代性的综合性产品，它可以把人工智能和自定义的逻辑部署在所有的这一设备明显更为先进，而且使用该服务模式能够使得整个物联网系统以更加高效而稳定的效率运转。 与此同时，德国在2011年率先提出了工业4.0时代的概念，认为信息化的革命时代已经全面来临，以精准和逻辑严谨著称的德国，提出了利用8年时间发展德国新工业时代的建议。而且认为德国政府在建立德国工业4.0时代之后，各项技术设施的设备建设都已经较为完备，为人们所能提供的人工智能服务也越来越完善，而且利用人工智能物联网打造新的科技已经具备了智能物联网的信息技术和智能工厂技术。虽然目前德国并没有实现物与物之间万物互联的模式，但是有望可以实现工厂、消费者、产品结合信息数据之间的相互转换，从而能够实现基于社会生产模式所建立的物联网模式。这是对于整个社会工业生产水平和生活水平的显著提升。日本的电子科技技术始终走在时代的前列，日本在2020年有望达到国内生产总值突破600亿日元，并认为日本经济所面临的第4次产业革命战略必须要有物联网、大数据和人工智能三个核心方向。日本的知名企业已经把人工智能物联网与自身行业特点紧密结合，并且根据实际情况来完善智能产业的发展新方向。 （二）国内人工智能物联网发展的现状 中国科学技术的实力不断加强，一大批非常优秀的IT企业也开始诞生，百度、腾讯、阿里、小米成为中国领域内非常著名的龙头企业，当然对于应用型人工智能物联网场景的研究一刻也没有停止。2017年小米人工智能物联网开发大会宣布与百度联手，从而能够对于中
Data Base Technique ? 数据库技术 Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程? 151 【关键词】物联网 大数据处理 关键技术研究 在当前社会物联网发展中，许多人们利用互联网等通信技术方法，通过新的手段紧密连接传感器，控制器，机器，人和物。形成人与物，物与物互联，实现信息快速，实现远程管理控制和智能化网络。本文现在分析了物联网中大数据的发展，并总结了它使用的关键技术。 1 物联网中大数据处理的水平和状态 1.1 物联网大数据应用设计本身存在一定缺陷，缺乏与实际情况的整合 影响物联网大数据在生活中应用的关键原因之一是计算机本身的关键技术设计不完善。有些缺陷与大数据信息的实际情况无法结合。这对大数据的保存和传播产生了不利影响。这一点原因也是极其关键的。同时，由于我国信息量众多，人流众多，大众对于不同信息的观众程度和好奇度提升，因此，计算机关键技术应结合应用的实际情况。 1.2 大数据处理过程的管理不与信息管理相结 合 计算机伴随着现代化科学技术的发展慢慢的在人们的日常生活中普及化，为人们的生活和工作提供了极大的便利。但是，由于中国物联网大数据产业发展缓慢，它仍然属于传统的基础产业。各种技术通常是传统的，这导致对该行业中相关管理者缺乏了解。分配给这部分的资金投入较少，使得工作仍主要依赖人工。此现象在我国的社会基层普遍性存在。同时在这个过程中也耗费了很大的人力和物力以及财力。同时领导层对该工作的重视程度不够，也就导致资金来源缺乏，很多设备供应不上，缺少高技术人才。基于物联网大数据处理的关键技术 文/陈云云 1.3 物联网大数据在应用前缺乏安全的数据处 理 由于物联网大数据的投入使用是一个很严谨的工作，所以计算机关键技术在投入到正式应用之前，要求相关技术人员对关键计算机技术应用的各个方面进行反复检查，并将做好数据处理工作，与此同时还要对获取到的数据参数进行多维分析，进行综合考虑各个方面的具体情况，最终得出结论是否能够投入使用当 中。尽管如此，在目前我国大部分地区都只关注相关的产业进步及经济利益，完全将一些基本的安全保障忽视掉了。 1.4 相关人员的专业水平相对较低，缺乏监督 作为一个基础产业，物联网大数据产业在中国当前仍旧处于一个低水平的状态，而且在这方面工作的相关人员在社会地位的分配方面也比较低，如此使得员工在自身的工作热情度大大减退，并且从源头上制约了行业的发展。大家对自己的职业本质尚不清楚。此外，许多工人的知识和技能熟练程度低也很常见。相对 而言工作效率比较低，并且绝大多数员工也不是很了解自己的工作，针对一些先进的技术也并不具备很高的掌握度。综合素质普遍低下。 2 基于物联网大数据处理的关键技术研究 针对以上的一些有关物联网大数据在现实生活中的实际应用，再结合物联网大数据在当今时代的发展，笔者通过分析提出了几点改进措施。 2.1 大数据关键技术 2.1.1 大数据采集技术 数据的采集通常可以划分为设备数据的收集以及web 数据的爬取两大类。而且针对不同的区域其所对应的数据采集方法亦不相同，我们比较常用的数据收集软件包括Splunk 、Scoop 、Flume 、Logstash 、Ketl 等各种各样的网络爬虫以及网站公开APL 等方式。从中获取到的大数据依据其结构的不同，又可以划分为结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据等等。 2.1.2 大数据存储技术 针对不同的大数据要求其需要具备具有差异性的存储介质以及组织管理形式。另外数据存储介质包括内存和磁盘以及磁带等；而主要的数据组织管理形式又包括了依行组织，依列组织，依健值组织，依关系组织等。如果在当大数据的处理只是为了响应用户的简单查询和处理请求的时候，同时数据量又在其轻型的存储范围能力以内，那么可以把大数据存储到轻型的数据库内。其中轻型数据库包括关系型数据库(SQL)，非关系型数据库(NOSQL)，和新型数据库等(NEWSQL)等等。2.1.3 大数据分析处理技术 第一步就是要对大数据进行预处理，即就是通过数据的清理和集成以及数据规约或者数据转换来有效提升数据质量，进而为数据的处理和数据的分析以及数据的可视化做好准备工作。因此，预处理技术又可以划分为四种类型:即数据清理技术和数据集成技术以及数据规约技术与数据转换技术。以目前的发展境况分析看来，对于流式数据的预处理技术可以主要划分为基于数据的技术以及基于任务的技术。2.1.4 大数据可视化技术 使降低大数据的使用难度，进而有效地在大数据和用户之间进行信息的传递，这些都使得大数据的可视化成为必要性工作内容。数据的可视化具体运用计算机图形学以及图像处理技术，有效的将数据成功转换为图形或者图像在计算机屏幕上显示出来，再做交换处理。此外对于大数据的可视化处理和传统的数据可视化他们的不同点就在于关于大数据可视化技术其主要考虑到的即大数据的4V 特征，如此便能够支持交互且进行实时更新。2.2 物联网关键技术应用对策2.2.1 改进设计方案，结合事实 物联网大数据的实际实践表明，合理的系统与方法对于大数据的应用起决定性作用。所以计算机关键技术可以在这两个方面进行改进，来提高和实际情况的融合程度。对计算机关键技术的要求是：有必要快速转换信息，输入各种类型的信息，并控制不良信息。增加这方面的投入，需要大量引进先进技术和人才。2.2.2 进行信息化管理方式 在计算机关键技术在物联网大数据中得到广泛应用后，其管理亦可以与计算机的关键技术进行有机结合，即就是需要采取某种计算机程序展开具体的管理工作，再者就需要一定数量的计算机设备的工作支持。第一步就是公司需要对其系统的日常维护任务进行进一步设 ●课题:基于大数据的物联网技术研究。山西省“1331工程”重点学科建设计划经费资助（英文缩写为“1331KSC”）和山西警察学院创新团队经费资助。 <<下转152页
物联网大数据分析实验室建设方案 物联网大数据分析实验室建设方案 一、项目背景 “十三五”期间，随着我国现代信息技术的蓬勃发展，信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新IT”浪潮风起云涌，信息化应用进入一个“新常态”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战，适应经济社会发展与改革要求，开发建设物联网大数据平台。 物联网大数据平台打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台，以信息化提升数据化管理与服务能力，及时准确掌握社会经济发展情况，做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”，牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、物联网行业现状 数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及，才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果，中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元，虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离，但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元，RFID产业规模190亿元，M2M终端1
物联网大数据分析实验室建设方案 数量也已超过2100万个。另一个方面，我国的物联网企业也呈现出聚集效应，例如北京中关村已有物联网相关企业600余家，无锡国家示范区有608家，重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看，形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。 在2009年以前，可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业，他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢？首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类，第一类是以前的公用企业转型，最典型的是电信运营商，他们有自己的基础设施，有客户资源，因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商，一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商，也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业，例如华为、神州数码，以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业，包括传感设备制造企业，网络核心设备制造企业，还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业，但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面，第一是传感器和智能仪表，第二是嵌入式系统和智能装备，第三是软件与集成服务。再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网
物联网技术框架与标准体系 物联网(Internet of Things)最初被定义为把所有物品通过射频识别(RFID)和条码等信息传感设备与互联网连接起来，实现智能化识别和管理功能的网络。这个概念最早于1999年由麻省理工学院Auto-ID研究中心提出，实质上等于RFID技术和互联网的结合应用。RFID标签可谓是早期物联网最为关键的技术与产品环节，当时人们认为物联网最大规模、最有前景的应用就是在零售和物流领域，利用RFID技术，通过计算机互联网实现物品或商品的自动识别和信息的互联与共享。 2005年，国际电信联盟(ITU)在《The Internet of Things》报告中对物联网概念进行扩展，提出任何时刻、任何地点、任何物体之间的互联，无所不在的网络和无所不在计算的发展愿景，除RFID技术外、传感器技术、纳米技术、智能终端等技术将得到更加广泛的应用。但ITU未针对物联网的概念扩展提出新的物联网定义。 2009年9月15日，欧盟第七框架下RFID和物联网研究项目簇(Cluster of European Research Projects on The Internet Of Things：CERP-IoT)发布了《物联网战略研究路线图》研究报告，其中提出了新的物联网概念，认为物联网是未来Internet的一个组成部分，可以被定义为基于标准的和可互操作的通信
协议且具有自配置能力的动态的全球网络基础架构。物联网中的“物”都具有标识、物理属性和实质上的个性，使用智能接口，实现与信息网络的无缝整合。该项目簇的主要研究目的是便于欧洲内部不同RFID和物联网项目之间的组网;协调包括RFID的物联网研究活动;对专业技术、人力资源和资源进行平衡，以使得研究效果最大化;在项目之间建立协同机制。 物联网与RFID、传感器网络和泛在网的关系： 1.传感器网络与RFID的关系 RFID和传感器具有不同的技术特点，传感器可以监测感应到各种信息，但缺乏对物品的标识能力，而RFID技术恰恰具有强大的标识物品能力。尽管RFID 也经常被描述成一种基于标签的，并用于识别目标的传感器，但RFID读写器不能实时感应当前环境的改变，其读写范围受到读写器与标签之间距离的影响。因此提高RFID系统的感应能力，扩大RFID系统的覆盖能力是亟待解决的问题。而传感器网络较长的有效距离将拓展RFID技术的应用范围。传感器、传感器网络和RFID技术都是物联网技术的重要组成部分，它们的相互融合和系统集成将极大地推动物联网的应用，其应用前景不可估量。 2.物联网与传感器网络的关系 传感器网络(Sensor Network)的概念最早由美国军方提出，起源于1978年美国国防部高级研究计划局(DARPA)开始资助卡耐基梅隆大学进行分布式传感器网络的研究项目，当时此概念局限于由若干具有无线通信能力的传感器节点自组织构成的网络。随着近年来互联网技术和多种接入网络以及智能计算技术的飞速发展，2008年2月，ITU-T发表了《泛在传感器网络(Ubiquitous Sensor Networks)》研究报告。在报告中，ITU-T指出传感器网络已经向泛在传感器网络的方向发展，它是由智能传感器节点组成的网络，可以以“任何地点、任何时间、任何人、任何物”的形式被部署。该技术可以在广泛的领域中推动新的应用
技术应用ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＡＮＤＭＡＲＫＥＴ Ｖｏｌ．２６，Ｎｏ．９，２０１９基于物联网技术的大数据审计 田荣明 （重庆化工职业学院，重庆４０１２２８） 摘 要：在我国信息技术水平不断提高的大背景下，物联网技术得到了良好的发展，并在大数据审计工作中得到广泛的应用。审计工作其难点在于对业务流程理解的前提下，对数据与信息之间的关系进行识别并辨明真伪，而基于物联网技术，可使大数据审计工作更为科学化、规范化。分析大数据对审计工作造成的影响，重点研究大数据审计中物联网技术的应用情况。 关键词：物联网；大数据；审计 ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６－８５５４．２０１９．０９．０７４ 引言 审计即是根据国家有关法律，对金融机构、企事业单位及政府部门等财务收支情况及开展重大项目时，对其进行事前、事后监督检查的活动，对违规违法活动及时发现并纠正，使得各类组织依法办事、依法经营。由于审计工作需依据审计对象所开展的各类经营活动展开，导致工作量较大。而物联网技术则可使审计工作更为透彻及深入，因此值得广泛对其使用。 大数据对审计工作造成的影响 审计工作在大数据智能性、移动性、实时性的作用下发生了较大的变化。首先，企业使用业务信息化管理模式，可通过ＥＲＰ系统或管理信息系统，将每日业务经营活动转化为结构式数据，随后经由系统软件自动对其进行统计及刷新。达成数据实时共享、检索、查看的目的，从而审计工作形式变为不定期及持续性审计。其次，企业及组织在开展各类经济活动时涉及多种问题，比如：数据自身真实性、数据凭证真实性及可靠性、审计有关法律法规其适应性等［１］。同时，业务数据化无法充分且真实对实际业务活动进行反映，如物权转移和资金往来不匹配、实际货物流转和电子商务的订单信息可能存在不匹配等。特别是中小型企业业务信息更为错综复杂。在大数据时代背景下，企业的交易手法及商业模式不断革新，但审计的有关法律法规其更新速度，无法适应企业各种信息化改革，从而开展大数据审计时极易出现无法可依的情况。 基于物联网技术的大数据审计 ２．１ 改善审计方法 在验证实物资产期间，物联网大数据可为其提供快捷工具。开展审计工作时，实物资产盘查是比对数据记录及核实信息真实性的关键工作，但因工作量较为庞大，致使实际审计时需投入大量的人力、物力，且易出现人为失误。而在实物资产识别期间使用物联网技术，此时，实物资产均有唯一电子标签，可经由扫码、感应等技术对实物信息迅速识别并统计，还可和审计系统内包括的各类账目进行对比，审计效率得到有效提升。同时，基于物联网技术可实现远程联网审计的目的，在大型跨区域项目中此项功能作用更为突出。如审计政府工程时，因其交易模式、资产类型、主体形式、地理区域等十分复杂，以往工程审计人员需在各现场间来回奔波，从而进行测量、观察及统计分析［２］。基于物联网技术，远程联动审计期间，使用扫描测量、视频航拍、实物定位、识别等技术，可有效弥补以往审计工作存在的不足，工作效率有效提高。２．２ 提升审计绩效 基于物联网技术，可提升审计在推动社会经济发展中的作用。审计其工作目的为，经济活动在满足有关政策及法律法规的基础上，能够有序健康的开展。但以往的审计工作，因工作量庞大、审计结果可视化程度不高且实时性不强，导致审计结果及对象影响效果不明显。而在大数据审计中应用物联网技术，可对审计对象具体运营情况真实反映，开展审计工作时更为立体化、全面化。如审计城市管理绩效时，基于物联网技术可对城市消耗、环保、交通等工作情况动态式展现，还可将问题准确定位于原因、主体、区域。如审计企业排污情况时，物联网技术可对自动监控排污管道，实时监测排污出口环境数据，经由自身定位系统对数据进行动态展示，对各企业排污情况精准监控，监控对象涉及污染物类型、排污体量等。在大数据审计期间，应用物联网技术可全面对经济社会发展进行覆盖，有效掌握各主体的每次活动，做到无任何遗漏，从而提升审计绩效。 ２．３ 审计更为科学 因物联网技术测取数据更为准确，从而大数据审计结果可靠性更高。以往开展审计工作时是对有关法律法规系统理解后，在风险评估及经验上进行定量与定性结合的方式，极易受到人为因素的影响，故而，审计结果的严谨性及科学性受到一定的限制。而应用物联网技术开展大数据审计工作时，在对个体识别后随即生成信息，在数据量化的基础上对其深入分析，可对实际情况最大程度予以反映，还可通过构建智能模型进行智能演算，从而对各影响因素的作用、影响结果的程度等进行推演。从而，提高审计结果的科学性及可靠性。 结语 合理使用物联网技术，就我国审计工作来讲意义重大，但需注意的是应建立物联网有关法规，使得基于物联网技术开展大数据审计工作时有法可依，如电子标签的市场要求及法律规定等，进一步提高实物和电子标签间的绑定关系。同时，审计部门应加快建设物联网审计平台，从而适应企业及组织的发展步伐，提高自身工作能力。 参考文献： ［１］ 于健健，黄金花，王勋杰．基于物联网技术的大数据审计［Ｊ］．中国经贸，２０１７（５）． ［２］ 牟萍．基于物联网、云技术和大数据的高校智能化教学环境构建［Ｊ］．重庆师范大学学报（自然科学版），２０１７（５）：８１－８６． ２５１
物联网技术体系架构 应用层位于物联网三层结构中的最顶层，其功能为"处理"，即通 过云计算平台进行信息处理。应用层与最低端的感知层一起，是物 联网的显著特征和核心所在，应用层可以对感知层采集数据进行计算、处理和知识挖掘，从而实现对物理世界的实时控制、精确管理 和科学决策。 感知层位于物联网三层结构中的第三层（其它二层分别是应用 层和网络层）。感知层是物联网的皮肤和五官-用于识别物体，采 集信息。感知层包括二维码标签和识读器、RFID标签和读写器、摄 像头、GPS、传感器、M2M终端、传感器网关等，主要功能是识别物体、采集信息，与人体结构中皮肤和五官的作用类似。 网络层是OSI参考模型中的第三层，介于传输层和数据链路层之间，它在数据链路层提供的两个相邻端点之间的数据帧的传送功能上， 进一步管理网络中的数据通信，将数据设法从源端经过若干个中间 节点传送到目的端，从而向运输层提供最基本的端到端的数据传送 服务。主要内容有:虚电路分组交换和数据报分组交换、路由选择算法、阻塞控制方法、X.25协议、综合业务数据网(ISDN)、异步传输 模式(ATM)及网际互连原理与实现。 感知层的自组网通信技术主要针对局部区域内各类终端间的信息 交互而采用的调制、编码、纠错等通信技术，实现各终端在局部区 域内的信息交互而采用的媒体多址接入技术，实现各终端在局部区 域内信息交互所需的组网、路由、拓扑管理、传输控制、流控制等 技术。
感知层信息处理技术主要指在局部区域内各终端完成信息采集后 所采用的模式识别、数据融合、数据压缩等技术，以提高信息的精度，降低信息冗余度，实现原始级、特征级、决策级等信息的网络 化处理。 感知层节点级中间件技术主要指为实现传感网业务服务的本地或 远端发布，而需在节点级实现的中间件技术，包括代码管理、服务 管理、状态管理、设备管理、时间同步、定位等。 网络层主要用于实现感知层各类信息进行广域范围内的应用和服务 所需的基础承载网络，包括移动通信网、互联网、卫星网、广电网、行业专网，及形成的融合网络等。根据应用需求，可作为透传的网 络层，也可升级满足未来不同内容传输的要求。 应用层主要将物联网技术与行业专业系统相结合，实现广泛的物 物互联的应用解决方案。主要包括业务中间件和行业应用领域。