除了以上说到的主要连接协议，近几年还出现了很多连接协议，例如NestLabs推出的Thread家庭物联网通讯协议、Link Labs推出的LPWAN协议Symphony Link、Zensys推出的Z-Wave协议等。多种类型的无线接入技术各有特色，适用于不同的应用场景，相互配合可实现更广泛的互联互通。

第三 管理服务层

人们通常把物联网应用冠以“智能”或“智慧”的名称，例如智能电网、智慧物流等，其中的“智能”或“智慧”就来自这一层。管理服务层解决数据存储、数据处理、数据使用、数据安全等问题。之所以能做到这些，与大数据、云计算、人工智能和数据安全技术的快速发展有很紧密的关系。

1）大数据

随着物联网的蓬勃发展，所有能独立寻址的物理对象都将加入物联网，涉及工业、农业、交通运输业等方方面面，这也将产生比现在多得多的实时数据。大数据的发展将为物联网提供强有力的保障。在海量实时数据的情况下，建立与应用相关的科学模型，整合和分析跨多个维度的信息，将极大推进物联网的智能化。

2）云计算

由于存储数据和数据处理这样的活动无法在传感设备本身进行，因此把数据传到云端再进行处理对于物联网来说就极为重要。对于现有的绝大多数物联网应用来说，都是由传感器设备收集数据，对数据的处理和分析都发生在云端，这也大大降低了在传感器上投入大量计算能力的必要性，从而降低了成本和能耗。

但从长远来看，物联网产生的数据将会是巨大的，全部上传到云端进行处理也将变得越来越困难。那么数据在本地处理一部分，另外一部分再上云将会非常经济。这就是我们现在所说的“雾计算”（fog computing）或“边缘计算”（edge computing），而这个技术对于未来的物联网应用来说是非常有意义的。

3）人工智能

人工智能与物联网的关系很像人脑与身体之间的关系。我们的身体收集感官输入，如视力、声音和触摸，我们的大脑接收这些数据并将其理解，然后大脑做出决定并发出信号给身体来指挥运动。所有物联网中的传感器就像我们的身体，它们提供了世界上任何活动的原始数据。人工智能就像大脑，理解这些数据，并决定采取什么行动。

随着近几年机器学习和深度学习的巨大飞跃，它在帮助物联网在工业领域得到越来越多的应用，例如预测机器何时需要维护或分析制造过程，大大提高了生产效率并降低成本。而物联网产生的大量数据又更好的推动了人工智能的发展。这是一个互相推动的良性循环。

4）数据安全

在互联网时代，在网上隐藏自己的身份还是很容易的。但随着物联网的发展，在不久的将来，不仅你是谁，甚至你今天去过哪里、见过谁，都有可能被物联网的感知设备记录下来。从信息安全和隐私保护的角度来讲，物联网终端的广泛引入在提供更丰富信息的同时，也增加了暴露这些信息的危险。我们需要安全的管理这些信息。

在现阶段，RFID和定位技术作为物联网的关键技术，面临着各种各样严峻的安全和隐私问题。各个国家也在通过与其他技术相结合的技术手段和完善法律法规的政策手段在解决这些问题。每一项新技术的诞生之初都会遇到各种问题和大众的质疑，但正确的看待问题以及用积极的态度去解决问题才能真正的推动新技术的发展。相信随着技术和政策的不断进步，物联网会真正的掀起新一轮的技术风暴。

下期预告：

实践出真知，任何技术都需要应用来验证，物联网坚实且丰富的技术催生出更加丰富的外延应用。物联网应用前沿的国家具体的应用场景有哪些？我们下期接着聊。

我是李瑶，我们下周四见。

参考资料：

《物联网导论》，刘云浩著，科学出版社出版；

Calum McClelland, “Simple Explanations — Connecting theInternet of Things”,

“What is the Cloud? How Does it Fit into theInternet of Things”,

“The Difference Between Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning”;

Cabot Technology Solution, “11 Important IoT Protocols a DeveloperShould Know”

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