物聯網技術：物聯網架構最底層與物體打交道的部分依然採用嵌入式系統控制，傳嵌入式控制系統採用的是微控制器去獲取某個物體的狀態，或者發出某種命令驅使某個控制器去控制這個物體的狀態。比如我們可以去採集某各地區的溫度，濕度，氣體濃度等，我們可以通過一些感測器去採集這些資訊，然後將採集到的資料返回給使用者。這樣的方式的弊端在於採集到的資料是個單個點的，不能實現組網功能，不能實現遠端控制與監測。
物聯網提出了大資料和雲計算的概念。大資料（big data），指無法在一定時間範圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的資料集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的資訊資產。在乙個遠端終端採集到的實時資料占用空間是非常小的，但是不能只有乙個使用者，如果當有大量的人都去使用這個遠端端去採集資料，那麼每天上報的實時資料量是非常大的，這裡就提出了大資料概念。為了處理這些大量的資料我們引入了雲計算，雲計算（cloud computing）是基於網際網路的相關服務的增加、使用和交付模式，通常涉及通過網際網路來提供動態易擴充套件且經常是虛擬化的資源。
物聯網的關鍵技術如下：
（1）感測器技術：物聯網關中感測器主要負責接收資料內容。感測器技術是從自然信源獲取資訊並對獲取的資訊進行處理、變換、識別的一門多學科交叉的現代科學與工程技術，它涉及感測器、資訊處理和識別的規劃設計、開發、製造、測試、應用及評價改進活動等內容。
（2）無線網路技術：物聯網中物體要實現無障礙地交流，必然離不開高速、可進行大批量資料傳輸的無線網路。無線網路既包括允許使用者建立遠距離無線連線的全球語音和資料網路，也包括近距離藍芽技術、紅外技術和zigbee技術。
（3）人工智慧技術：人工智慧是研究是計算機來模擬人的某些思維過程和智慧型行為(如學習、推理、思考和規劃等)的技術。在物聯網中人工智慧技術主要將物品「講話」的內容進行分析，從而實現計算機自動處理。
（4）雲計算技術：物聯網的發展理離不開雲計算技術的支援。物聯網中的終端的計算和儲存能力有限，雲計算平台可以作為物聯網的大腦，以實現對海量資料的儲存和計算。
（5）rfid技術：rfid 既可以看做是一種裝置標識技術，也可以歸類為短距離傳輸技術。rfid是一種無線電應用技術，在非接觸狀態下對目標進行定位和跟蹤，以及目標資訊的資料讀寫。rfid技術可以實現高速化多目標的資料讀寫，可以在非視距範圍內完成移動目標識別、多目標識別、定位和長期跟蹤，可以借助網路系統實現追蹤管理，識別和跟蹤的過程在無人操控狀態下自動完成。
物聯感知平台：資料傳輸裝置也有乙個平台，這個平台的名字就由各開發的公司隨便取，像中國移動就有乙個onenet,就是前端的一些採集裝置通過無線通訊技術（nb-iot/lora），上傳至這裡我們就叫它物聯感知平台處理後，再上傳至雲平台。
物聯感知平台是智慧型消防整個系統的基礎，這個平台實現對各種裝置的接入，對這些裝置資訊資料進行儲存、處理，制定告警策略，針對不同的業務場景進行差異化告警策略制定。
這裡面就再涉及到的乙個概念是物聯網關，它的設計在於解決不同廠商儀表裝置的差異性，包括硬體、接入方式、通訊協議等等，這種差異性增加了裝置接入的困難程度和管理複雜度，且一般接入方式擴充套件性較差。除了解決接入問題，由於前端裝置只有採集功能，處理資料的能力就依賴於閘道器。後端的計算能力強的伺服器收集這些感測器採集的資料，然後再對資料做進一步加工形成有用的資料，從而形成一整套的資料加工、處理流程。
當然平台還存在些別的功能，這些都要看具體的需求是什麼。
智慧型消防平台的視覺化展示：資料如何視覺化展示具體看需求，但籠統的視覺化需求都包括時空視覺化和圖表視覺化。
無線通訊技術：將終端採集到的資訊傳輸到平台上，無線通訊技術有很多，lora和nb-iot是目前發展勢頭最猛的兩個低功耗廣域網通訊技術，都是針對無線傳輸中低功耗、遠距離的方案。這兩種lpwan技術都有覆蓋廣、連線多、速率低、成本低、功耗少等特點，均適合低功耗物聯網應用，都在積極擴建自己的生態系統。
剛工作半年，之前從來沒有接觸過物聯網，理解也有限，望大佬們指正。
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