1.2 物联网的关键技术
物联网作为一种新的信息传播方式，已经受到越来越多的重视。人们可以让尽可能多的物品与网络实现时间、地点的连接，从而对物体进行识别、定位、追踪、监控，进而形成智能化的解决方案，这就是物联网带给人们的生活方式。物联网涉及的关键技术如图1.3所示。
图1.3 物联网中的关键技术
物联网的产业链可细分为标识、感知、信息传送和数据处理这4个环节，其中的核心技术主要包括射频识别技术、传感技术、网络与通信技术和数据挖掘与融合技术等。
物联网核心技术关系图如图1.4所示。
图1.4 物联网核心技术关系图
1.2.1 射频识别技术
射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）技术是一种无接触的自动识别技术，它利用射频信号及其空间耦合传输特性，实现对静态或移动待识别物体的自动识别，用于对采集点的信息进行“标准化”标识。
一方面，RFID技术可实现无接触的自动识别，具有全天候、识别穿透能力强、无接触磨损、可同时实现对多个物品的自动识别等诸多特点。将这一技术应用到物联网领域，使其与互联网、通信技术相结合，可实现全球范围内物品的跟踪与信息的共享，在物联网“识别”信息和近程通信的层面起着至关重要的作用。
另一方面，产品电子代码（Electronic Product Code，EPC）采用RFID电子标签作为载体，大大推动了物联网的发展和应用。将这一技术应用到物联网领域，使其与互联网、通信技术相结合，可实现全球范围内物品的跟踪与信息的共享。
图1.5为基于RFID的物联网系统结构图。
图1.5 基于RFID的物联网系统结构图
在这个由RFID电子标签、识别设备、Savant服务器、Internet、ONS（Object Name Service，对象名解析服务）服务器、EPC信息服务系统以及众多数据库组成的实物网络中，识别设备读出的EPC码只是一个指针，由这个指针从Internet找到相应的IP地址，并获取该地址中存放的相关物品信息，交给Savant软件系统处理和管理。
由于在每个物品的标签上只有一个EPC码，计算机需要知道与之匹配的其他信息，因此需要用ONS来提供一种自动化的网络数据库服务，工作流程为：
→Savant将EPC码传给ONS。
→ONS指示Savant到一个保存着产品文件的信息服务器中查找。
→Savant可以对其进行处理，也可以与信息服务器和系统数据库交互。
1.2.2 传感技术
信息采集是物联网的基础。目前，信息采集主要是通过传感器、传感节点和电子标签等方式完成的。
传感器是一种检测装置，作为获取信息的关键器件，由于其所在的环境通常比较恶劣，因此物联网对传感器技术提出了更高的要求：一是其感受信息的能力，二是传感器自身的智能化和网络化。传感器网络图如图1.6所示。
图1.6 传感器网络图
将传感器应用于物联网中可以构成无线自治网络，这种传感器网络技术综合了传感器技术、纳米嵌入技术、分布式信息处理技术、无线通信技术等。可以将集成化微型传感器嵌入到物体中进行数据的实时监测、采集，并将这些信息以无线的方式发给观测者，从而实现“泛在”传感。
在传感器网络中，传感器节点具有端节点和路由的功能：首先是实现数据的采集和处理，其次是实现数据的融合和路由，综合本身采集的数据和收到的其他节点发送的数据，转发到其他网关节点。
传感器节点的好坏直接影响到整个传感器网络的正常运转和功能健全。
1.2.3 网络与通信技术
物联网的实现涉及近程通信技术和远程通信技术。近程通信技术涉及RFID、蓝牙等，远程通信技术涉及互联网的组网、网关等技术。
作为物联网信息传递和服务支撑的基础通道，通过增强现有网络通信技术的专业性与互联功能，以适应物联网低移动性、低数据率的业务要求，实现信息安全可靠地传送，这是目前物联网研究的一个重点。
传感器网络通信技术，主要包括广域网络通信和近距离通信等两个方面。广域网络通信主要包括IP互联网、2G/3G/4G移动通信、卫星通信等技术，而以IPv6为核心的新联网的发展，更为物联网提供了高效的传送通道；在近距离通信方面，当前的主流则是以IEEE802.15.4为代表的近距离通信技术。
M2M（Machine to Machine）技术也是物联网实现的关键，是指数据从一台终端传送到另一台终端，也就是机器与机器的对话。M2M应用系统构成智能化机器、M2M硬件、通信网络、中间件。M2M应用包括家庭应用领域、工业应用领域、零售和支付领域、物流运输行业、医疗行业等。
与M2M可以实现技术结合的远距离连接技术有GSM、GPRS、UMTS等，Wi-Fi、蓝牙、ZigBee、RFID和UWB等近距离连接技术也可以与之相结合，此外还有XML和CORBA，以及基于GPS、无线终端和网络的位置服务技术等。M2M还可用于安全检测、自动售货机、货物跟踪等领域，应用广泛。
1.2.4 数据挖掘与融合
从物联网的感知层到应用层，各种信息的种类和数量都成倍增加，需要分析的数据量也成几何级数增加，同时还涉及各种已购网络或多个系统之间数据的融合问题。如何从海量的数据中及时挖掘出隐藏信息和有效数据的问题，给数据处理带来了巨大挑战。因此，怎样合理、有效地整合、挖掘和智能处理海量数据是物联网研究的难题。
结合P2P（Peer to Peer）、云计算等分布式计算技术，成为解决上述难题的有效途径。
云计算为物联网提供了一种新的高效率计算模式，可通过网络按需提供动态伸缩的廉价计算，具有相对可靠并且安全的数据中心，同时兼有互联网服务的便利、廉价和大型机的能力，可以轻松实现不同设备间的数据与应用共享，用户无须担心信息泄露、黑客入侵等棘手问题。
云计算是信息化发展进程中的一个里程碑，它强调信息资源的聚集、优化和动态分配，节约信息化成本并大大提高了数据中心的效率。