标识技术是通过RFID标签、条形码、二维码、语音、生物特征等手段来标识物体、识别物体的技术。给产品贴上可识别的标签，增加了产品的外在特征，然后通过红外、激光扫描，RFID等技术来识别这些外在特征，来证实和判断物体本质的特征。RFID是一种自动识别技术、也可以看作是物联网的信息采集技术，本质上也是一种传感器技术，融合了无线射频技术和嵌入式技术。RFID在自动识别、物品物流管理等领域有着广阔的应用前景。

　　在物联网的庞大生态体系中，芯片的科技含量较高，是产业链的基础和核心。传感层硬件的基础就是各种芯片，如传感器、微控制器、存储器、超低功耗通信部件、定位模块、信号转换元件、电源管理元件都需要相应的芯片。掌握了芯片技术的核心，就掌握了物联网的核心话语权，也就掌握了物联网一剑封喉的手段。

　　物联网中，传感器数量多、读写设备多、识读点多、硬件设备品种多，数据格式不一。传感器中间件就是为了屏蔽底层设备的复杂性的关键部件，是衔接传感器硬件设备和上层业务应用的桥梁。感知层的中间件有两种大的类型，一类是屏蔽传感器采集数据的复杂性，完成传感器测量数据的采集、过滤和合并;另一类是提供上层业务和应用的数据过度，完成传感数据的存储、维护、访问和聚合。传感器中间件还可以为上层应用提供标准接口，使客户很轻松地利用其接口上进行二次开发，提高感知层的定制开发能力和场景适配能力。

　　众多的无线传感器节点，可以使用ZigBee协议组成传感网来协调工作，形成更有价值的信息网络。物联网近距离的通信技术、ZigBee组网应用原理、嵌入式网关技术都是传感网的关键技术。此外，各传感器产生的数据，还需要通过远距离无线通信的方式和平台层的各种应用软件相连。也就是说，传感器节点本身就相当于具有无线通信功能的终端。在物联网时代，作为传感器节点的终端设备众多，像手机需要操作系统一样，各细分场景的物联网智能终端设备也需要相应的嵌入式操作系统，来感知层硬件的复杂性、支撑无线传感网近距离通信的功能。这物联网中传感器终端设备的操作系统技术也是核心竞争能力之一。

　　在共享单车、共享汽车、安全出行、公共交通等应用中，定位技术可以用来测量目标的位置参数、时间参数、运动参数等时空信息，从而得知某一用户或者物体的具体位置和运行轨迹，从而实现对人或物的位置跟踪。定位技术也是物联网感知层应用的关键技术之一。

　　综上所述，物联网感知技术设计到的关键技术大家庭如下图所示。

　　4 IT、CT、IOT的分层融合架构

　　我们经常听到，5G要实现IT、CT、IOT的三T融合。

　　把感知到的数据通过5G汇集在平台侧，然后通过云计算中心的处理或大数据挖掘处理，人工智能的算法决策，就可以形成各行各业的应用。也就是说，5G物联网不是简单地对互联网进行延伸和扩展，而是需要完成垂直行业技术和信息技术的整合。

　　物联网(IOT)技术要利用5G技术实现物物相连，而且各垂直行业应用都需要一些共同的平台技术：人工智能、大数据、云计算的互联网。

　　这样物联网IOT和其他T的界限并不是很清晰了，很多技术感觉是共通的。

　　在5G时代——万物有感知、万物走5G、万物上平台、万物有应用，这几句话，就是5G物联网的特点。

　　了解了这些感知层技术，就掌握了5G物联网的技术基础，再加上5G通信技术和云计算、大数据和人工智能等平台技术，就搭建起了5G时代的端管云知识体系架构。

　　为了支撑各种物体产生的信息在物联网的体系中畅通无阻，需要在物联网体系中实现一连串的数据采集、数据转换、数据传送、数据分析、数据处理，这样物联网的支撑技术就需要包括多个层面：传感层技术(传感器技术、RFID技术、感知/识别技术、WSN技术)、网络层技术(低功耗高带宽无线通信技术、移动通信技术)，平台层技术(人工智能、大数据、云计算)、应用层技术。物联网发展的基础是物联网各个组成要件的协同发展。

　　首先，物联网的本质是全面感知，因此感知层是物联网最基础的层面。物联网将促进各种感知技术的广泛应用。物联网系统应用敏感元件，可以把那些人类感觉器官收集不到的有用信息提取出来，延长和扩展人类的感知能力。比如，红外、紫外等光波敏感元件，可以扩展人们的视力;超声和次声传感器，可以扩展人们的听力。此外，各种嗅敏、味敏、光敏、热敏、磁敏、湿敏等敏感元件也助力人类的感觉能力的提升。一旦给某个物体加上传感器，这个物体就成为一个信息源，它就会像互联网上的一切数字设备那样，发出自己感知到的一切信息。一个有完整行业应用的物联网，往往部署了海量的各种类型的传感器，不同类型的传感器会测量到不同的信息，而这个信息具有实时性，物联网的数据处理中心可以按一定的频率，周期性的采集传感器产生的信息，从而得到最新的数据。

　　其次，物联网要实现可靠传输，就必须依赖通信网和互联网。从物联网上的传感器定时采集到的信息需要通过有线、无线网络或互联网进行传输。海量的传感器会产生海量的测量信息。为了保障数据传送的正确性和及时性，数据传输过程必须适应各种异构网络和协议。这些都要求物联网的网络层具有容量大、可靠、低延时、异构网兼容的特点。

　　再次，物联网上连接着的各个物体，应该可以被追踪、控制，也可以实现个性化呈现、远程升级、统计分析等等功能。这就要求物联网要支撑智能处理和智能控制。当与大数据和人工智能(AI)结合，利用云计算、模式识别等各种计算机技术，物联网可以变得有预测性，支撑协同工作。物联网的平台层具有海量数据的存储、计算、分析能力，它的职责就是使物联网变得智能、智慧。

　　最后，物联网要和一定的应用场景结合，才能解决人们在生产、生活中碰到的一类问题。比如城市安防、智慧校园、智能医疗、智能交通、车联网、智慧农业、智能家居、智能电网、石油化工的监控、各种机器人的集中管理和控制，都是物联网应用层常见的场景。随着物联网的发展，还会延伸到更多的应用场景，发现更新的应用领域和应用模式，还会从更多场景中的传感器采集海量信息进行分析、加工和处理，以适应不同行业、不同用户的不同需求。

　　总之，物联网有四个层级，分别是：感知层、网络层、平台层和应用层。这四个层级又完成了数据采集、数据传送、数据分析的功能，如图 1- 6所示。如果把物联网比作人体，感知层的作用相当于人的眼睛、耳朵、鼻子、舌头、皮肤、手脚等感觉器官，网络层就相当于用来传递信息的神经系统，平台层则是人的大脑，对接收到的大量信息进行处理分析。传感器技术是感知层的基础，无线通信技术是网络层的关键，计算机技术又是平台层的核心，它们在物联网系统中分别起到“感官”、“神经”和“大脑”的作用。而应用层就相当于人要完成的任务，有明确的目标和方向，需要感觉器官、神经系统和大脑共同完成。

　　5 5G+ABC应用前景

　　感知层虽采集了大量数据，但是只完成了初步的、小范围的数据传输、提取和处理，这些数据要想能够“致千里”，物联网就需要成为一个“假舆马者”(通过5G)，这样数据就可以完成远距离传输、天涯咫尺;海量的感知层数据汇聚到中央平台，要想支撑有价值、有意义、新颖独特的应用，物联网就需要成为数据海洋的“假舟楫者”(通过ABC)，利用人工智能、大数据、云计算这些超级“巨轮”完成数据的综合分析处理，支撑应用呈现。