物聯網的英文是internet of things，縮寫為iot。這裡的「物」指的是我身邊一切能與網路聯通的物品。例如你帶的手錶、你騎的共享單車、馬路上的汽車、家裡的冰箱、路邊的路燈、甚至是一棵樹。只要一件物品能夠與網路相連，它就都是物聯網中的「物」。而所謂物聯網，就是「物」與人，以及「物」與「物」之間，通過網路來傳遞和處理資訊。
物聯網的概念最早是在2023年由kevin ashton在一次演講中提出來的，而他本人也因此被稱為物聯網之父。
通過物聯網，人們將能夠以低廉的**大量使用能夠通訊的「物」，並從這些「物」中獲取資料，而各種各樣的服務才能如雨後春筍般湧現出來。
此外，先進感測技術的普及幫助人們實現了對真實世界的掌握和**，通過實時且海量地蒐集人、物、環境資料，將可以進行新型社會基礎設施的構建，保障和優化城市執行，監測和預警關係民生的危險與災害等。
在物聯網的實現方面，近年來，機器對機器通訊(m2m)等關鍵技術備受人們關注。
物聯網和m2m在很多方面可以視作同乙個意思，但從嚴格意義上來說二者是不同的。
m2m是不經人為控制的、機器和機器之間的通訊，多數情況下它表示的是機器與機器之間自動交換資訊的整體系統，重點關注機器通訊之間的協議與標準。
物聯網則大多含有給資訊接收者提供服務的含義，作為乙個服務網路，它比m2m的範圍更廣。
物聯網的組成，從普通使用者而非技術人員角度，大致可以概括為如下四個部分：物聯網終端、感測器、網路與物聯網服務。
物聯網終端就是指前面提到的「物」。它上面會裝有一種名為感測器的電子元件，並與網路相連線。比如大家拿著的智慧型手機和平板電腦就是物聯網終端的一種。汽車、家電產品、自行車、我們時刻戴著的手錶和手環，包括農場中的一座大棚，工廠裡的一台機器等，只要能滿足上述條件，就是一種物聯網終端。這些終端通常起著兩個作用：感測和反饋。
感測指的是蒐集終端本身的狀態及周邊環境的狀態並通知系統。這裡說的狀態包括如燈是開是關、房間的溫度和濕度、門口有沒有人、機器執行的狀態，等等。而終端是利用感測器這種電子元件來實現感測的。
在物聯網終端中，要想蒐集終端和環境的狀態，就需要利用乙個叫做感測器的電子元件。感測器負責把物理現象用電子訊號的形式輸出。例如有的感測器可以把溫度和濕度作為電子訊號輸出，還有的感測器能把超聲波和紅外線等人類難以感知的現象轉換成電子訊號輸出，等等。通過感測器輸出的電子訊號，系統就能夠獲取現實世界中的「物」的狀態或周邊環境的狀態了。人們很少單獨利用這些感測器，通常都是將它們置入各種各樣的物聯網終端裡來加以利用的。
在把終端連線到物聯網服務時，網路是不可或缺的。物聯網使用的網路大體上分為兩種：一種是把終端連線到其他終端的網路，另一種是把終端連線到物聯網服務的網路。
無法或不需要直接連線到網際網路的終端是存在的，而通過把終端連線到其他終端，如連線到負責收集感測器資料的物聯網閘道器裝置，就能通過物聯網閘道器把這些不能連線到網際網路的終端再集中連線到網際網路了。這種網路連線方式在工業領域應用極廣，能夠節省成本以及提高連線效率。而針對終端之間的連線，藍芽、zigbee、lora、wifi 是幾種比較有代表性的網路標準。
至於把終端直接連線到物聯網服務系統，則通常會涉及到網際網路的訪問。除了基於wifi和寬頻網路外，gprs/3g/4g/5g以及通用的nb-iot等移動線路也很常用，尤其是在戶外和移動場景下。而除了現在web 服務中廣泛使用的http 和websocket 協議以外，還有一些專為機器對機器通訊和物聯網而產生的輕量級協議，如mqtt,coap,xmpp等。
對於技術人員來說，在網路層之上，物聯網體系還會劃分出如基礎設施層、平台層、應用層等不同層次，但對於普通使用者來說，可以統稱為物聯網服務。物聯網服務有兩個作用：一是從終端接收資料以及傳送資料給物聯網終端；二是處理和儲存資料。物聯網接收從終端直接發來的資料。終端發來的資料內容包括終端搭載的感測器所採集到的資訊，以及使用者對終端進行的操作等。
而僅僅採集感測器和終端發來的資料，那只不過是將一堆龐大的資料聚在一起而已，很難直接應用這些資料。為了實現具體的應用服務，就需要從採集到的資料中分析出有價值的資訊。因此，只有通過對資料進行分析，才有可能掌握終端的運轉情況，找出其中蘊含的趨勢，提前檢測出今後可能會發生的異常情況。這樣才能把整個物聯網服務從乙個單純的採集資料的系統昇華到一項幫助使用者創造價值的服務。
不過，從終端接收到的資料不只有能用計算機簡單處理的數值型資料，根據感測器的不同，還包含影象、語音、自然語言等很難直接用計算機處理、沒有被結構化的資料。我們把這種資料叫做非結構化資料。資料處理時，有時也會把那些易於用計算機處理的資料從非結構化資料中提取出來，例如把表示影象和語音特徵的特徵值提取出來。這些資訊也會被儲存到結構化的資料庫中，並按照傳統資料處理的方式進行分析和使用。而對於那些無法進行結構化資料提取的非結構化資料，則需要借助目前日臻成熟的如大資料、機器學習等技術去進行分析和處理了。
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