CN110149353A - 一种物联网方法及其系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种物联网方法及其系统。借助各项技术，将复杂的物联网关联要素进行系统化梳理，从不同维度进行了分析，设定一个应用级业务可参考的物联网体系架构模型，解决好全面感知、便捷接入、可靠传递、数据价值、智能处理、商业闭环、体系保障、持续发展等物联网能力问题，更好地实现物理世界和数字世界的融合，使人类的智慧得以物化与延伸。

Description

一种物联网方法及其系统

技术领域

本发明涉及一种物联网方法及其系统。

背景技术

移动互联网对人们的改变是巨大的，人人带着移动设备，如智能手机无论是在打电话、拍照还是装在身上，以为你没有在用它，但手机上面的传感器会把很多数据传到云端,数据的产生是无时无刻的；孙正义在乌镇互联网大会上说，到2020年一个人可能会连接到上千个设备，今天在中国相当一部分人可能都带着几部手机，加上穿戴式设备和其他连接，平均一个人带三四个设备是很正常的；面向未来的话可能一个纽扣都会是一个设备，所以说每个人连接一千个设备并不是那么耸人听闻。

物联网技术及其市场规模的不断发展与扩大，其已经成为全球各国的技术及产业创新的重要战略，全球物联网市场规模不断扩大，联网设备高速增长，预计到2018年，全球物联网市场规模超过千亿美元，联网设备年均复合增长率保持在31%以上。美国提出的“智慧地球”概念，将物联网上升为国家创新战略的重点之一，引发全球物联网关注热潮，当下先进的硬件设计制造技术，已经趋于完善的通信互联网络均为物联网的发展创造了良好的条件；美国已经开始在工业、农业、军事、医疗、环境监测、建筑、空间和海洋探索等领域开展物联网应用积累。欧盟委员会发布《物联网——欧洲行动计划》，提出了包括芯片、技术研发等在内的14项框架内容，并在技术研发、指标制定、应用领域、管理监控、未来目标等方面陆续出台了较为全面的报告文件，建立了相对完善的物联网政策体系；尤其在智能交通应用方面，欧盟依托其车企的传统优势，通过联盟协作在车联网的研究应用中遥遥领先。韩国十分重视物联网产业化发展，不断加大其在物联网核心技术以及微机电系统(MEMS)传感器芯片、宽带传感设备的研发；韩国物联网产业主要集中在首尔、京畿道和大田地区，其中首尔集中了全国60%以上的物联网企业；优势在于其消费类智能终端、RFID、NFC 产品与相应的技术解决方案。

我国就物联网发展也做出了多项国家政策及规划，推进物联网产业体系不断完善，并指出“掌握物联网关键核心技术，基本形成安全可控、具有国际竞争力的物联网产业体系，成为推动经济社会智能化和可持续发展的重要力量。”在物联网发展热潮以及相关政策的推动下，我国物联网产业将持续保持高速增长态势，虽然增长率近年略有下降，但仍保持在23%以上的增长速度)，2015年物联网产业规模已经超过7500亿元；未来几年将呈加速增长态势，预计到2020年，规模超过15000亿元。可靠统计数据显示，目前我国物联网及相关企业超过3万家，其中中小企业占比超过85%，创新活力突出，对产业发展推动作用巨大；已初步形成环渤海、长三角、泛珠三角以及中西部地区四大区域集聚发展的空间格局，已有4个国家级物联网产业发展示范基地和多个物联网产业基地；包括芯片和元器件、设备、软件、系统集成、电信运营、物联网服务在内的较为完整的产业链，2014年产业规模超过6000亿元，其中机器到机器（M2M）终端数量超过6000万，无线射频识别（RFID）产业规模超过300亿元，传感器市场规模接近1000亿元。总体已具备基本齐全的物联网产业体系，部分领域已出现一定的市场规模，网络通信相关技术和产业支持能力与国外差距相对较小，传感器、RFID等感知端制造产业、高端软件和集成服务与国外差距相对较大。仪器仪表、嵌入式系统、软件与集成服务等产业虽已有较大规模，真正与物联网相关的设备和服务尚在起步。在物联网网络通信服务业领域，我国物联网M2M网络服务保持高速增长势头，目前M2M终端数已超过1000万，年均增长率超过80%，应用领域覆盖公共安全、城市管理、能源环保、交通运输、公共事业、农业服务、医疗卫生、教育文化、旅游等多个领域，未来几年仍将保持快速发展。在物联网应用基础设施服务业领域、物联网相关信息处理与数据服务业领域等其他领域也有一定发展。在物联网应用服务业领域，整体上我国物联网应用服务业尚未成形，已有物联网应用大多是各行业或企业的内部化服务，未形成社会化、商业化的服务业，外部化的物联网应用服务业还需一个较长时期的市场培育，并需突破成本、安全、行业壁垒等一系列制约。总之，物联网发展遍地开花,我国与全球基本同步，在物联网应用中的工业、医疗、交通、金融以及安防等方面都得到了相应的发展。以智能交通为例，虽然智能交通产业在我国还处于起步阶段，但ITS作为新的经济增长点和交通系统建设的必然选择，已得到国家相关部门的高度重视。2015年，智能交通整体市场规模达到691.3亿元，同比增长30.5%。随着《关于进一步加快推进城市公共交通智能化应用示范工程建设有关工作的通知》的提出，2017年6月底前，将会完成37个示范城市的示范工程建设任务。极大地促进了智能交通的发展。

国内企业中，以华为为代表在物联网方面的布局非常清晰：公有云方面，华为已经采取两个方面的行动：在中国自己运营了一个公有云；跟电信运营商，如德国电信、中国电信、法国电信等合作发展公有云；华为定位自己还是一个产品和部件的提供商，同时构建基于云的IoT联接管理平台，充分发挥华为多年通信技术经验，使运营商及行业伙伴能够实现安全、可靠、高效的物的连接，并提供场景化API使能伙伴行业应用开发；2014年9月，华为以2500万美元收购了英国物联网研究机构Neul，在此基础上的华为NB-IoT基于3GPP标准演进而来，并被政府/中国移动接纳；华为有全球IoT开放实验室，促进NB-IoT行业伙伴发展，NB-IoT方面的应用案例有使能智能停车和车位货币化变化；另外还开发了IoT的芯片，内置了Lite OS，使得所有的物基于IoT芯片很容易实现通信和联接；为了让物联网充分发挥价值，华为将努力打造物联网的生态，希望帮助生态伙伴和运营商一起应对各行各业物联网的需求，做不到的或者不会去做的是面向具体行业的物联网应用，也不会做物联网终端，更不会转售终端，还不会面向不同企业、行业做端到端的集成；华为拟建立新的海外研发基地，于今年设立在日本东京，这是华为在海外的第四个X-Labs，目的主要是进行物联网的研发、5G的通信技术和产品等；华为还在日本设立了一个新的研究机构面向电子元器件、视频成像、精密制造和新型材料等一系列领域的研发；在2016全球移动宽带论坛上，华为发布了物联网建网方法论Things Coverage，这是业界首次用统一的语言来衡量物联体验，更是首个面向物的网络规划理论体系；Things Coverage在为包括运营商、用户等多个维度在内的整个物联网生态提供明确量化指标和方向指引的同时，帮助运营商最快速建网、最大化物联网网络价值；华为提出针对物联网规划与部署的ABCDE五维体验标准，即可靠性（Availability）、带宽（Bandwidth）、覆盖（Coverage）、时延敏感度（Delay Sensitivity）、能耗（Energy Efficiency），以及智能抄表、车联网、工业控制等在典型应用场景下的体验需求基线，并系统性的提出业界首个面向物的网络规划理论-Things Coverage；相关的配套工具也将快速推出以支持运营商日益凸显的建网诉求；2017年1月9日，华为企业云与三一重工股份有限公司、树根互联技术有限公司签订了云计算战略合作协议，三方将在工业、智慧城市等物联网领域展开全方位深入合作；据悉从2017年开始，华为将以公有云服务为基础，强力投资打造开放的公有云平台，并希望打造公有云的Family，即“HuaweiCloudFamily”，与运营商合作的公有云以及华为的公有云都是这个Family的一员。

物联网市场快速成长，并将广泛进入智慧家庭、可穿戴设备、车联网等各行各业；各巨头及运营商拥有完善的网络、尖端的人才、庞大的用户群和成熟的本地化服务等先天优势；随着NB-IoT等新技术的出现，各巨头及运营商可以从现在开始，基于现有网络打造新能力、满足新体验、把握新商机、支撑新市场，开拓出一片垂直市场的全新天地。当前物联网产业链发展现状是具有一定规律的：在感知层上，感知企业众多且较为分散，自主传感器核心技术不足，高端传感器芯片以进口为主，市场竞争较为激烈。主要应用有RFID标签和读写器、各类传感器、摄像头、二维码标签和识读器等。在传输层上，传输主要以移动通信网和局域网为网络载体，互联网发展迅速。传输层的主要设备有光纤光缆、光器件、光接入设备、光传输设备等光传输设备以及3G/4G/5G、NFC、ZigBee、蓝牙、Wifi/WAPI等通讯和网络设备。LPWA大规模部署将促进物联网连接数迅猛增长，以NB-IoT为代表的技术解决了移动物联网普及障碍；未来5G将满足物联网高级应用多样化需求，实现终极万物互联。应用层以软件和现代服务企业为主，基础软件技术主要掌握在跨国企业手中，传统IT企业逐渐介入物联网业务，随着各地物联网示范性应用陆续增多，企业数量将明显增加。物联网技术的成熟和产业的发展，涉及的领域越来越广，目前主要集中在9个领域，覆盖范围遍布个人、家庭和企业，增长空间巨大；智能家居领域由于和日常生活高度融合而受到广泛关注，成为发展较快的应用领域；智能交通以及智能医疗领域的需求空间广阔、产品附加值高；车联网悄然成为物联网发展先锋等等。我们已进入物联网或者机器人时代了，万物互联的场景随处可见：

当早上拿车钥匙出门上班，待命的感应器检测到之后通过互联网络自动发起一系列事件：比如通过手机短信或者喇叭自动播报今天的天气，显示快捷通畅的开车路径并估算路上所花时间，同时通过短信或者即时聊天工具告知你的同事你将马上到达等等。

联网冰箱可以监视冰箱里的食物，在我们去超市的时候，家里的冰箱会告诉我们缺少些什么，也会告诉我们食物什么时候过期。它还可以跟踪常用的美食网站，为你收集食谱并在你的购物单里添加配料；或许这种冰箱还可以知道你喜欢吃什么东西，依据你给每顿饭的评分；甚至还可以知道什么食物对你有好处，照顾你的身体等等。

用户开通了家庭安防业务，可以通过PC或手机等终端远程查看家里的各种环境参数、安全状态和视频监控图像；网络接入速度较快时，用户可以看到以三维立体图像显示的家庭实景图，并且采用警示灯等方式显示危险；还可以通过鼠标拖动从不同的视角查看具体情况；在网络接入速度较慢时，用户可以通过一个文本和简单的图示观察家庭安全状态和危险信号等等。

上海浦东国际机场防入侵系统中应用传感器产品铺设了3万多个传感节点，覆盖了地面、栅栏和低空探测，可以防止人员的翻越、偷渡、恐怖袭击等攻击性入侵。济南园博园所有的功能性照明都采用了ZigBee路灯控制系统，ZigBee无线路灯照明节能环保技术的应用成为园博园中的一大亮点。广州某司将移动终端与电子商务相结合的闪购模式，通过手机扫描条形码、二维码等方式，进行购物、比价、鉴别产品等功能，让消费者可以与商家进行便捷的互动交流，随时随地体验品牌品质，传播分享信息，实现互联网向物联网的从容过度，缔造出一种全新的零接触、高透明、无风险的市场模式。风电场，当监控的风速显示达到设定的数值（5英里每小时）时，联网的风车会开始自动发电。农场里，当农作物种植土地过于干燥，联网的灌溉设备会开始浇水15分钟。农作物长势喜人，会有健康软件向你推送信息：“来点绿色蔬菜吧，补铁效果好哦”。如果不幸要去医院看个病，医院会提醒患者，“诊断机器人在5楼16诊室已就位，您可以不必虐心挂号了”。智慧城市交通管理和停车服务将会使得2014到2019年的二氧化碳全球累计排放减少大约1.64亿吨，相当于3500万辆汽车一年的排放量。到时出行时地图显示“全城地铁服务正常”，开车时车载语音提醒你“右转啊，不然堵到哭”，滴滴或Uber告诉司机“五道口接个人啊亲”等等。

这些都是由网络参与实现的，是在线上进行的，数据变得在线（也是互联网的特点）；而移动互联网使得数据和所处的场景及人有了关系（信息需要从人和物理世界来获得），这种线下信息逐渐比互联网世界更加重要，使得以前线上的服务会向线下延伸，向传统行业延伸，如智能硬件、自动驾驶、机器人等，会在未来扮演更加重要的角色，而每个纽扣也可能会是一个联网设备，甚至将传感器武装到牙齿；联网的设备（物）越来越多，带来的结果就是数据的持续暴增；基于数据与网络，各行各业将积极通过建立物联网应用。

近年，智慧城市建设不断探索，为实现智能化交通管理、智能动态信息服务和车辆智能化控制而出现的一体化车联网（IOV）模型，以车内网、车际网和车载移动互联网为基础，按照一定的通信协议和数据交互标准，在车与车、路、行人及网络之间，进行无线通讯和信息交换的大系统网络。系统有“端、管、云”三层体系：端系统是汽车的智能传感器，负责采集与获取车辆的智能信息，感知行车状态与环境，是具有车内通信、车间通信、车网通信的泛在通信终端，同时还是让汽车具备IOV寻址和网络可信标识等能力的设备；管系统解决车与车（V2V）、车与路（V2R）、车与网（V2I）、车与人（V2H）等的互联互通，实现车辆自组网及多种异构网络之间的通信与漫游，在功能和性能上保障实时性、可服务性与网络泛在性，同时它是公网与专网的统一体；车联网是一个云架构的车辆运行信息平台，它的生态链包含了ITS、物流、客货运、危特车辆、汽修汽配、汽车租赁、企事业车辆管理、汽车制造商、4S店、车管、保险、紧急救援、移动互联网等，是多源海量信息的汇聚，因此需要虚拟化、安全认证、实时交互、海量存储等云计算功能，其应用系统也是围绕车辆的数据汇聚、计算、调度、监控、管理与应用的复合体系，是物联技术在交通系统领域的尝试。

根据工信部数据，2009年我国物联网产业规模为1700亿人民币，到2015年这个数字已经上升到了7500亿，而到2020年中国物联网的整体规模估计将超过1.8万亿人民币。这些数据清晰地表明，在万物互联的大趋势下，物联网正表现出强势的发展劲头；在物质性信息、价值数字化的趋势下，在原子世界向数字世界跃迁的浪潮中，物联网作为广泛连接物理世界和数字世界的主要媒介，无疑担任着建立起智慧地球这一具有划时代意义的宏大目标的历史重任。而现阶段物联网产业仍存在很多问题，发展条件受到很大的制约，如物联网在实际应用中成本高、难度大、安全和隐私问题突出，物联网与传统行业的融合也缺少一套统一的框架体系和有效的网络信用保障体系；另外，据估计未来十来年会有500亿的联网设备渗透到我们的现代社会之中，这些相互联接的设备网络将与人们无缝接触形成庞大的物联网体系，至此将面临大量障碍，如小额交易；如果物联网设备彼此间能够进行自动支付，并且无需在产品设计中引入额外的硬件，这将是具有重大意义的构思。

如同从未怀疑过物联网对这个世界的重塑能力一样，我们对区块链将会对世界产生重大影响有坚定的信念。区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式；狭义上区块链是一种按照时间顺序将数据区块以顺序相连的方式组合成的一种链式数据结构，并以密码学方式保证的不可篡改和不可伪造的分布式账本；广义上区块链技术是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全、利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据的一种全新的分布式基础架构与计算范式；共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法；区块链作为构造信任的机器，将可能改变整个人类社会价值传递的方式。区块链有一些基本特性：去中心化即整个网络没有中心统治者，系统依靠网络上多个参与者的公平约束，所以任意节点间的权利和义务都是均等的，而且每一个节点都会储存这个区块链上所有数据，即使该节点被损坏或遭受攻击，仍然不会对账簿造成任何威胁；不可逆指区块链上的信息必须不可撤销，不能随意销毁，系统的开源使得整个系统公开透明，某笔交易被全网广播后达到 6 个确认以上就安全记录在案了，且不可逆转不可撤销；不可篡改即确保信息或合约无法伪造，如果账簿在某个人或某几人手上造假的可能性就非常高，但每个人手里都有一本账簿，除非整个游戏里超过 51% 的人都更改某一笔账目，否则任何的篡改都是无效的，这也是集体维护和监督的优越性；匿名性指各区块节点的身份信息不需要公告或验证，信息传递匿名进行。

IOTA是一种为物联网(IoT, Internet-of-Things)全新优化的新型小额支付加密货币，不像为其他用途所设计的如比特币那样具有复杂冗沉的区块链结构，Iota的设计目标是尽量轻量化，主要侧重于物联网部分，是为解决物联网IoT的可扩展性问题而开发（其底层协议与IoT不相关），也可以被应用于其他任何具有小额支付交易的应用之中。IOTA团队从2011年开始研究新的区块链架构和协议，在过去的几年中一直在开发全新的架构，其核心思想是解决固有区块链的限制问题。随着Tangle（这是一个全新开源免许可的分布式账本架构）的诞生，团队已经为业界引入了一个安全，可扩展、轻量级和零费用的事务结算解决方案，特别针对物联网和机器对机器的支付，该平台定位成为实时结算和数据完整性的标准层，主网已经于2016年7月上线。IOTA主要创新之处在于，Tangle是一种革命性的新型无区块分布式分类帐，它具有可扩展性、轻便性，并且首次使得无需任何费用即可转让价值；除了加密货币所有的优点之外，IOTA使用的底层DAG技术也是具有优势的技术而且零交易费；自主机器经济中，IOTA将成为骨干；Tangle分类帐能够以零收费结算交易，因此设备可以按需交易精确的资源数量，以及安全地存储来自传感器和数据记录器的数据，并在分类帐上进行验证；首次实现了微型和甚至纳米级的交易，为开发人员提供了一套全新的工具，用于其在物联网和Web上的应用；IOTA的核心功能是通过Tangle传输数据的能力，用户可以在设备之间建立安全和经过身份验证的通信通道，通过IOTA传输的所有数据都经过完全认证，防篡改使得不可能被攻击；确认时间基于节点，理论上趋于无穷小，节点越多时间越小。

基于数据与网络，各行各业将积极通过建立物联网应用使其产品、设备或者服务都能在使用过程中反馈数据，再利用这些数据升级服务或产品，进而调整自身的未来战略和商业模式。数据信息总量的变化导致了信息形态的变化，最先经历信息爆炸的学科（如天文学和基因学）创造出了“大数据”，这个概念如今几乎应用到了所有人类致力于发展的领域中；数据和大数据的范围在扩大，价值也在扩大，将逐渐从功能价值转变为数据价值，即数据为“王”；大数据标志着人类在寻求量化和认识世界的道路上前进了一大步，过去不可计量、存储、分析和共享的很多东西都被数据化了，拥有大量的数据和更多不那么精确的数据为我们理解世界打开了一扇新的大门；只要大数据分析指出可能性，就会有相应的结果，从而为快速决策、快速动作、创占先机提高了效率；数据被解释是信息，信息常识化是知识，数据解释、数据分析都将产生不可估量的价值。

大数据分析要求机器具有分析能力，通常被视为人工智能的一部分，更确切地说被视为一种机器学习，即计算机利用经验改善自身性能的行为，主要研究如何使用计算机模拟和实现人类获取知识(学习)过程、创新、重构已有的知识，从而提升自身处理问题的能力，最终目的是从数据中获取知识，其中一个核心目标是要从体量巨大、结构繁多的数据中挖掘出隐蔽在背后的规律，从而使数据发挥最大化的价值；由计算机代替人去挖掘信息，获取知识，从各种各样的数据(包括结构化、半结构化和非结构化数据)中快速获取有价值信息的能力，就是大数据技术。大数据机器分析中，半监督学习、集成学习、概率模型等技术尤为重要；让机器懂人是人工智能的成功，也是人的大数据思维的转变，人脑思维与机器思维有很大差别，但机器思维在速度上是取胜的，而且智能软件在很多领域已经能代替人脑思维进行工作。

大数据往往是利用众多技术和方法，综合源自多个渠道、不同时间的信息而获得的，而科学进步越来越多地由数据来推动，海量数据给数据分析既带来了机遇，也构成了新的挑战，为了应对大数据带来的挑战，我们需要新的统计思路和计算方法：大数据时代要求计算模式从“流程”核心转变为“数据”核心，数据库、记录数据库都可以开发出深层次信息，充分说明数据比流程更重要，用数据核心思维方式思考问题、解决问题，反映了当下IT产业的变革；大数据思维一个最突出的特点，是从传统的因果思维转向相关思维，因果思维指导我们一定要找到原因，推出一个结果，而大数据没有必要找到原因，不需要科学的手段来证明这个事件和那个事件之间有必然因素，当然因果关系还是基础，只是在高速信息化时代，为了得到即时信息，实时预测，在快速的大数据分析技术下，寻找到相关性信息，就可预测用户的行为，为快速决策提供提前量；随着系统接收到的数据越来越多，通过记录找到最好的预测与模式，可以对系统进行改进；在机器学习研究的领域里，有一个词叫经验数据，经验与数据相当于一个概念；大数据时代的意义就是，存在足够的数据让一个系统有机会变得越来越智能，因为智能本身的一个特点就是学习能力。

数据成为人工智能的基础，也成为智能化的基础，关键在于数据本身以及我们如何运用数据。理论层面，人工智能技术为基于互联网和移动互联网等领域的创新应用提供理论基础，如自动定理推理为网络信息检索、问题求解、远程诊断等问题提供了自动求解方案，自然语言理解为计算机人类语言理解提供理论和方法，数据挖掘为从数据库中挖掘提炼出具有必然性和蕴含本质规律的数据提供了规则、聚类等数据处理、建模、评估标准；融合发展层面，人工智能技术的发展促进了多种科学与网络技术的深度融合，如在美国、欧洲和日本人工智能技术发展迅速，并且带动了多种信息科学领域的发展，信息学、控制学、仿生学、计算机学等领域的技术突破均被运用到人工智能应用中去；技术发展脉络上，人工智能很多技术一直处于创新的前沿，未来会在很大程度上影响信息产业的发展方向，人工智能发展至今涉及多个研究领域，研究方向包括符号计算、语言识别、模式识别和计算机视觉、机器翻译与机器学习、智能信息检索、问题求解与专家系统、逻辑推理与逻辑证明、自然语言处理等，逐渐成为更为广泛的智能科学学科。

人工智能在过去五六十年里起起伏伏，但真正大规模的应用是从互联网也就是2000年开始的（因为2000年-2009年被认为是互联网时代），无论搜索、广告还是电商都有大量的人工智能技术，但这些技术主要应用在后台，不一定那么容易被感知；从2010年以来，大数据的产生、计算能力、带宽、深度学习这些技术的发展使得人工智能开始从后台走到前台，今天的语音识别已经是触手可达，而且发展非常快，图像方面、自然语言理解、机器人技术都是如此。关于人工智能也存在很多不同的看法，如有强人工智能和弱人工智能之说，我们也看到很多电影和小说等，到今天也没有一个公认的统一的定义，但人工智能技术得到社会各界空前的重视，最重要的原因就是大数据，第二个原因是计算能力，第三个原因就是深度学习。

深度学习之所以受到重视，首先其从机制、行为等方面和大脑有一些关联性；第二特别适合大数据，开始深度学习受到生物神经系统的启发，但随后的进展主要是因为统计、建模、大数据和功能实现；第三它带来的是一个思维观念也就是解决问题方式的改变，过去我们一般先对数据做一些预处理，然后通过机器建模的方法去处理数据，而深度学习带来的一个改变是端到端的学习，希望把原始数据放到系统里，中间每个步骤都是用学习的方法去完成；第四是很多人觉得深度学习是一个黑箱系统，觉得你不需要太多的了解，只要去用它就好了。

深度学习创新性地带来了机器学习的新浪潮，推动“大数据+深度模型+数据发现挖掘”时代的来临，实际上和机器学习一样，提供的是一套框架，一套语言系统，即有两个条件，第一是你要有驾驭这个模型和计算的能力，第二是对问题要有足够的了解；其最成功的一个例子是卷积神经网络，他确实和我们对视觉神经系统的了解尤其是早期的视觉皮层细胞关系非常大。从统计和计算的角度讲，深度学习的原理其实很基础：一个机器学习系统，可能对它的误差的每个来源去做分解、了解和控制，从而可以控制整体的预测误差；做机器学习一般需要做一些假设，但所有假设都不是完美的（模型不完美、数据不完美和计算不完美，统计学通常关心前两个），现实中用有限的计算资源去处理问题，必须考虑计算的不完美，所以用无偏的大数据这种非常复杂的模型去减少偏差；所以，深度学习与传统的人工智能相比较，能够吸收数据增长带来的红利，传统人工智能模型可能不够复杂（如一个线性模型，数据量增多后偏差会比较大），或者模型很好但计算的问题无法解决。

当前，各大互联网公司在深度学习领域不断积极探索，研究侧重于建立、模拟人脑进行分析学习的“神经网络”，使其成为机器学习研究中的一个关注重点，拥有强大计算能力和数据资源的巨头公司，也因深度学习进入了一个全面领跑的新阶段，谷歌、百度的硅谷研发实验室，对深度学习、算法升级，解析网络内容之间的关系，对机器学习模仿人脑的智能活动深入研究，让机器像人脑一样识别图像、理解自然语言等。

人工智能技术与互联网的融合，是两个领域发展到一定阶段，探索与创新的必然结果，为未来ICT等网络技术的发展指引了方向，当前以智能算法、深度学习、云计算为代表的大规模网络应用已经成为ICT产业的重要发展方向；以智能手机、智能可穿戴、智能家居、城市交通、机器人、无人机、工业生产等为代表的几乎包括了生活、生产中的所有电器设备将越来越多，小到人们的指环，大到航天航空卫星系统，设备都将带有数字接口、传感器、大脑及通信联网模块，这些以嵌入式系统技术为特征的智能终端设备，将具有智能传感器系统和云端“大脑”，由单一功能或较少功能变成连接人和服务的节点，成为一个广义的机器人系统，对接互联网构建物联网，具备感知、理解、交互、决策等能力，人们的生活、工业生产及国防工业将因此而得到更大的改变与发展。

这种车联网（IOV）概念模型和智能交通系统（ITS）试验基于GPS+GPRS技术，形成了“端、管、云”的物联架构模型，但很多学者认为这种模式并不是真正意义上的车联网，也不是物联网。部分人由于认识局限，容易把仅仅能够互动、通信或者贴上RFID标签的产品，当成物联网应用（如仅仅嵌入了一些传感器，就认为是所谓的物联网家电），这显然不客观也不全面；传感网或者RFID网只是物联网的一种应用，不是物联网的全部，除传感技术和RFID技术外，GPS、北斗、视频识别、红外、激光、扫描等所有能够实现自动识别与物物通信的技术都只是物联网的信息采集技术；这些技术或者没有形成完整的物联网系统，或者没有对“端、管、云”等所涉及的数据进行切合实际的计算、综合、分析、预测、调度、学习、进化等智能化处理，现实意义不明显，不能解决复杂的实际问题。

真正的物联网服务或产品，应该是一个信息采集、处理、决策和调度的完整系统，最好能够随着数据量的积累与处理，“经验”不断演化，随着实际应用对用户和场景越来越了解，实际应用也越来越合情、合理、现实、准确、稳定和高效；评估一件产品或服务是否真正智能，很多时候需要判断能否理智地解决实际问题、自组织自适应现实，并随着经验不断演化；机器学习研究中，经验就是数据，数据就是经验，“经验数据”非常关键，大物联时代大数据的意义就是能让一个系统有机会变得越来越智能。

物联网作为广泛连接物理世界和虚拟世界的主要媒介，可以为物理世界中不同类用户和物体间建立互联互通和高效协同机制，促使各个行业领域不断提升效率和效益，推动新的“智慧革命”，如智能交通系统；物联网数百亿级的潜在终端规模和交易高并发性，能为人们源源不断地创造庞大的、高价值的数据资产资源；不但进一步解放了人的双手，使人从劳动负荷重、工作内容与工作模式单一固定的职业岗位中脱离出来，还能时刻产生高价值的数据资源，这些数据资源的高效自由流动，为用户创造收益和价值，降低物联网搭建成本；而成本的降低将会大大推动整个物联网业态的飞速发展，使得物联网时代加速到来，实现物理生态和数字生态的共同繁荣，建立全新的万物互联基础架构。

API(Application Programming Interface，应用程序编程接口)是一些预先定义的函数，目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力，而又无需访问源码，或理解内部工作机制的细节；有时也特指 API的说明文档，也称为帮助文档；也可以理解为应用程序接口（Application Program Interface），是一组定义、程序及协议的集合，一个主要功能是提供通用功能集，程序员通过调用 API 函数对应用程序进行开发，可以减轻编程任务；同时也是一种中间件，为各种不同平台提供数据共享；可以通过API 接口实现计算机软件之间的相互通信。根据单个或分布式平台上不同软件应用程序间的数据共享性能，可以将 API 分为四种类型：远程过程调用(RPC)，通过作用在共享数据缓存器上的过程(或任务)实现程序间的通信；标准查询语言(SQL)，是标准的访问数据的查询语言，通过数据库实现应用程序间的数据共享；文件传输，文件传输通过发送格式化文件实现应用程序间数据共享；信息交付，指松耦合或紧耦合应用程序间的小型格式化信息，通过程序间的直接通信实现数据共享；当前应用于 API 的标准包括 ANSI 标准 SQL API；另外，还有一些应用于其它类型的标准尚在制定之中。

API 可以应用于所有计算机平台和操作系统，以不同的格式连接数据(如共享数据缓存器、数据库结构、文件框架)，每种数据格式要求以不同的数据命令和参数实现正确的数据通信，但同时也会产生不同类型的错误。因此，除了具备执行数据共享任务所需的知识以外，这些类型的 API 还必须解决很多网络参数问题和可能的差错条件，即每个应用程序都必须清楚自身是否有强大的性能支持程序间通信。相反由于这种 API 只处理一种信息格式，所以该情形下的信息交付 API 只提供较小的命令、网络参数以及差错条件子集。正因为如此，交付 API 方式大大降低了系统复杂性，所以当应用程序需要通过多个平台实现数据共享时，采用信息交付 API 类型是比较理想的选择。API 与图形用户接口(GUI)或命令接口有着鲜明的差别，API 接口属于一种操作系统或程序接口，而后两者都属于直接用户接口。

有些公司会将 API 作为其公共开放系统，即制定自己的系统接口标准，当需要执行系统整合、自定义和程序应用等操作时，公司所有成员都可以通过该接口标准调用源代码，该接口标准被称之为开放式 API；开放API(OpenAPI)也是服务型网站常见的一种应用，网站的服务商将网站服务封装成一系列API开放出去供第三方开发者使用，即开放网站的API，所开放的API被称作OpenAPI(开放API)；网站提供开放API后，可以吸引一些第三方的开发人员在该平台上开发商业应用；OpenAPI作为互联网在线服务的发展基础，已经成为越来越多互联网企业发展服务的必然选择。

发明内容

如何借助各项技术，解决好全面感知、便捷接入、可靠传递、数据价值、智能处理、商业闭环、体系保障、持续发展等物联网能力问题，更好地实现物理世界和数字世界的融合，使人类的智慧得以物化与延伸。

本方案所述物联网方法，可以先将复杂的物联网关联要素进行系统化梳理，从不同维度进行了分析，设定一个应用级业务可参考的物联网体系架构模型。

具体可以设计一个“端、人、管、云”四维体系架构的物联网系统模型（可简称物联网四维模型、系统模型或系统），基于互联网、传统电信网等信息承载体，使能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通；在现实应用基础上聚合型集成，形成物物互联的网络化、智能化、自动化系统，具备对象设备化、终端互联化、管控自动化、服务智能化等特点；可为具体物联网、网络管控、远程控制、系统控制、自动化控制或智能设备等等应用级业务或者其分支应用级业务提供参考。

物联网关联要素有网络、应用、使用者、实物、第三方服务、提供者等等，系统化梳理也是复杂问题简单化的过程，可以得出涵盖所有关联要素而简单化的不同维度，如物理对象维度、用户维度、管控维度和服务维度。

物理对象维度，简称为“端”，明确“物”及关联属性，是终端设备及其传感器系统，负责采集与获取应用场景的信息，感知内、外环境的状态，感知即采集数据；可以是具有设备内通信、设备间通信、设备网通信的泛在通信终端，同时也是让设备具备网络寻址和网络可信标识等能力的设备；主要是利用 RFID、传感器、二维码等随时随地获取信息，可与服务系统交互；可以全面感知获取的信息，如位置、环境、个体喜好、状况、情绪、参数以及业务感受、网络状态等。

用户维度，简称“人”，定义用户、用户类型及其需求等，可以通过移动端应用、识别设备、账号、指纹、脸部或自然语言等能代表身份的方法使用系统，是系统服务的对象和应用核心之一。

管控维度，简称为“管”，设定所需感知和控制的方案，即“物”的关联方式，解决设备与设备、设备与环境、设备与网、设备与人的互联互通，实现设备自组网及多种异构网络之间的通信与漫游，在功能和性能上保障实时性、可服务性与网络泛在性，同时它是公网与专网的统一体；通过各种网络融合、业务融合、终端融合、运营管理融合等，实时、准确、可靠地传递物理对象及用户的信息；该维度是保证整个系统模型正常运行的关键之一，所涉及的内容可能因应用需要而出现在客户端应用、“物”端应用及系统后台应用等各部分之中。

服务维度，简称为“云”，是物理对象运行及用户的信息平台和系统的运行后台，多源海量信息汇聚于此，需要虚拟化、安全认证、实时交互、海量存储等云计算功能，其应用系统也是围绕物理对象及用户的数据汇聚、计算、调度、监控、管理、智能化处理与应用的复合体系；包括数据服务、系统运维、资源配置以及智能服务等，可以是以API形式接入的服务；数据服务是对原始或半成品数据进行收集、存储、管理、加工、应用等，对海量数据和信息进行分析、处理及综合应用等为系统及用户服务；智能服务是利用云计算、模糊识别、人工智能等各种智能计算技术的智能化处理，对环境、对象进行理解，对数据进行分析、处理，并基于此进行决策形成系统大脑，对物理对象进行智能化控制等智能、智慧服务；系统运维是在技术和制度两个层面保障系统的安全、可靠、稳定和精确的运行；资源配置是实现单个应用系统与外部系统之间的信息和市场等资源的共享与交换，建立物联网闭环商业模式。

维度之间再按照业务逻辑建立网络化连接，从而形成单个物联网行业生态体系；单个物联网行业生态体系再通过服务的资源配置形成跨行业跨领域之间的协同体系。

设计一种物联系统，作为整个系统模型“管、云”维度的载体，具有智能处理的能力，提供物理对象的连接，能够对“端”维度载体或物理对象实施智能控制；将物理对象和智能处理相结合，通过云计算、模式识别等各种智能技术，扩充其应用领域；采用了基于大数据技术的数据服务和人工智能技术的机器智能化服务，对感知、理解、决策等步骤进行循环；能从物理对象获得的海量数据中加工、处理、分析出有意义的信息，以适应不同用户、应用场景的不同需求，发现新的应用领域和应用模式；物联系统能使需要联网的物实现互联互通，具备自动识别与物物通信的功能；可以是互联网向物的延伸，也可以根据现实需要及产业应用组成局域网、专业网。

随着物理对象、用户及业务量的增加，大量请求发出后，网络带宽和服务器I/O、业务运算、数据库和存储等等层面会出现瓶颈，需要通过增加服务器的数量，利用负载均衡、缓存、分布式集群等技术，把访问量分散到不同的机器上处理，从而线性扩充系统架构的性能，提高系统的并发能力，达到高并发目标；随着系统架构越来越复杂，当拥有数百台甚至更多服务器或者有几百甚至更多技术人员共同参与时，产生“失误”的概率就会增大，甚至成为常态；为确保机器、系统的故障尽可能通过本身自动去兼容和恢复等健壮性（容错性），系统架构层面的“容错”设计也成为一个关键，可以有多个措施，如设置合理的重试机制；动态剔除或者恢复异常机器，服务与存储无状态路由，支持平行扩容，能自动剔除异常机器；服务和存储要设置合理的超时时间，快慢分离和解决同步阻塞等待，设置防重入，设置特殊防刷机制，弱化一致性问题等；服务降级，自动屏蔽非核心分支异常；服务的设计尽可能小和分离部署，减少服务之间的耦合，大服务变成多个小服务的服务分离，轻重分离，物理隔离；不同的业务拥有不同的业务逻辑特性，需要通过程序和系统流程来提升业务层面的容错能力，尽可能做到“不依赖于人”，可以通过设置智能的配置检查系统，防止人的失误。

区块链技术在分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式下可以提供多方面支持，形成区块链分布式生态体系；当系统有去中心化，数据有不可逆、不可篡改和匿名性等要求的情况下，可以采用技术融合的思路，开发一个公有的网络生态系统，使得在此系统之上可以根据需求，高效率、低成本地建立物联网应用。

区块链可以作为构造信任的机器，改变物联网甚至整个人类社会价值传递的方式；将物联网四维模型和区块链分布式生态体系全面融合的技术思路，把物联系统和区块链技术融合起来形成一个去中心化的公有区块链物联网生态系统（简称物联网四维链模型），可以优化物联网领域的多项核心业务：如围绕特定行业的应用需求，基于物联网四维模型参考，推动建立分行业应用，如农业物联网、工业物联网、智慧城市、智能楼宇、能源物联网等，为各应用提供数字资产发行以及为物联网四维中各类不同用户主体提供在四维链上的数字信用身份注册登记、管理，数据上链、数据确权、数据查询、智能合约设定、智能合约触发、自动分账等系列服务，确保数据的一致性、真实性和不可篡改性，建立人与物之间的非对称信用机制，保障数据资产的安全有效和价值互联；定额发行四维链数字资产代币，用于四维链上的数字资产流通交易、记账消耗和共识奖励，以及应用生态孵化、社区建设、商业合作、市场推广等。随着四维链业务生态不断的繁荣，币、链、产业物联网三者间共生共荣，可以提升各自价值和效益；还可以基于四维链上大量区块化的加密数据资源，建立合作共赢生态，不断挖掘潜在价值，孵化创新应用，驱动物联网科技和人工智能创新、物联网金融服务创新、物品供应链溯源服务创新、市场服务创新等高效协同发展。

本方案所述的物联网系统，可以基于Java开发环境及物联网四维模型或四维链模型，利用一些第三方依赖，开发一种物联系统或泛物联系统（可称为该系统），完成开发、调试后可以部署在如server2008的云服务器上；该系统技术实现上可采用分层且各层具备水平扩展能力的架构设计，如服务层、存储层、应用层、接口层、展现层、安全层等逻辑层，保证系统高连接、高并发能力。

服务层架构需要考虑实现高连接、高并发及智能化，可以采用分布式服务、分布式消息、分布式缓存、分布式配置、区块链（如利用分布式节点共识算法来生成和更新数据）等一项或多项技术组合，可以基于 Netty+Spring+MyBatis 框架实现服务端程序，可以使用数据分析、数据可视化、搜索引擎、推荐系统（引擎）等数据服务和智能服务（技术或组合）；存储层架构可以采用分布式文件系统、关系数据库分库、NOSQL、数据同步、队列、数据缓存、固化数据的存储、区块链（如利用块链式数据结构来验证与存储数据）等一项或多项技术组合实现程序；应用层架构可以采用并发结构、负载均衡、session管理、动态转静态(访问多,变化少)、业务拆分、区块链（如利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据）、实现核心的逻辑、返回html或者json等一项或多项技术组合实现程序；接口层可以基于spring-boot的微服务架构，底层封装基于元数据的几大高度抽象的restful风格接口，同时也可以提供开放平台；展现层可以采用CDN、静态资源独立部署、反向代理、DNS、浏览器或者客户端应用程序（APP）优化技术(缓存、压缩、合并减少请求)等一项或多项技术组合实现程序（项目web模块）；客户端应用（APP）主要作为该系统的辅助（如管理、应用、交互等）而存在，由于物联网应用领域广泛，所涉及的移动端应用程序开发，需要依据具体应用需要及功能特性选择类型；安全层架构可以采用防WEB攻击、数据保护、区块链（利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全）、智能的配置检查系统、系统架构层面的容错设计，如合理的重试机制、动态剔除或者恢复异常机器、服务降级、服务解耦、物理隔离等一项或多项技术组合；所述的物理设备可以是传感器、北斗或 GPS 设备、网络管控模块、网关、其他嵌入式系统或子物联网；传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官；嵌入式系统相当于一个完整的个体或者个体的一部分，接收到信息后能进行一定处理并与网络通信；网络相当于神经系统用来传递信息，一般是通过 TCP 或 UDP方式连接服务器。

该系统展示给用户的内容（或者功能）含有：系统管理后台、前端页面、客户端应用；用户可以是个人或组织，通过一定的资源配置方法完成供需，所述资源配置方法见另一份技术方案。

系统管理后台主要功能（菜单）有：系统管理，用户管理，业务管理，客户端管理，数据可视化，功能扩展、信息录入等；系统管理（菜单）有：系统设置，地图、功能模块管理，业务设置，平台告警设置等；用户管理（菜单）有：角色管理，权限管理，用户类型管理、注册信息管理、注册信息维护、修改密码等、账号维护、账户情况、信用情况等；业务管理（菜单）有：业务领域、终端管理，广告管理，费用管理，用户业务管理，链接管理，第三方、协议及指令（如命令、文本下发、监听、点名等）、业务（资源）交叉配置等；客户端管理（菜单）有：移动APP管理、微信管理、微博管理、小程序管理或其他；数据可视化（菜单）有：对用户、客户端、终端、系统、应用、业务、资源、领域、创新等所涉及的数据信息、各种统计报表的分析、决策及展示、报告；功能扩展（菜单）有：数据服务、智能服务、二次开发、其他扩展等；信息录入（菜单）有：终端信息录入、用户信息录入、合作方信息录入等；终端管理（菜单）有：终端信息管理，终端类型管理，二维码管理、终端信息维护、多媒体信息、上行消息、下行消息、告警查询、终端监控、终端上下线提示、告警实时提示等。

前端页面主要为介绍、展示、推广、用户接入系统功能；微信服务号及移动端APP功能类似，是主要的用户流量入口，提供如用户注册、登录、结算、评价、互动、使用物联网应用及个人账户、信用等维护等。

本方案的方法，尤其是物联网架构标准完善了不同维度间的协作体系，理清了物联网与传统行业融合的框架体系，降低了物联网融入传统行业的难度，能有效引导和建立物联网运营服务体系，确保系统的实际有效运行、可持续性和商业闭环，有效解决物联网发展中面临的大数据管理、信任、安全和隐私等问题，从而推进物联网发展到分布式、智能化的高级形态，拉近人、物和信息的距离，发挥数据的价值，进而产生社会价值，实现巨大的商业价值，为不同物联网应用提供信任、所有权记录、透明性和通信支持，实现可扩展的设备协调形式，构建高效、可信、安全的分布式物联网网络，以及部署海量的设备网络中运行的数据密集型应用，全面保障物联网的用户隐私、信用体系和价值体系建设，带来物联网智能化应用模式的扩展，促进商业模式创新；采用该方法或者系统的医疗保健体系，病人可以选择在家中进行治疗，医务人员和设备能够对病人进行追踪，不仅是对现有状况的改善，也能做到及时响应，对健康状况的监测以及病症的识别也会比从前更快速；采用该方法或者系统的安全监护体系，通过视频和音频设备对婴儿进行连续不断地信息采集甚至移动监控，将脉冲血氧定量法测量的婴儿血氧饱和度情况反馈回来，在手机上及时提醒父母婴儿突发的紧急情况；采用该方法或者系统的安全环保体系，将更多的能源来源与越来越多的需求建立联系，集成可再生能源实现清洁发电，实时地了解设备的信息，从而减少临时停电造成的影响，以及减少能源使用、管理交通、增加公民安全性，帮助城市居民，使其生活变得更轻松、更清洁、更安全、也更愉快；采用该方法或者系统的交通体运输体系，为交通运输行业带来了新的商业模式，可以将轨迹追踪提高到了一个全新的水平，使得发货过程中的各个参数被记录下来，不仅是位置，还比如温度、湿度、振动、倾斜等等，对司机与设备进行全方位监控，也可大大提高安全性以及使无人驾驶更贴近现实；采用该方法或者系统的现代农业体系，可以实现精准农业，使播种、灌溉和化肥的使用更加准确，能够监测土壤质量、风速和阳光，使得农民知道他们的农作物成长到什么水平，也可以通过传感器数据建议需要灌溉多少水，预测灌溉建议节约了水和电等资源，预防作物疾病，降低成本并提高作物质量，减少对环境的影响，使用应用程序和传感器，农民可以收集、储存并跟踪农场的数据信息，包括温度、空气质量、能源供应以及饲料使用，使得农场的各种业务可以被远程观测并管理；采用该方法或者系统的灾害防控体系，通过网络加速计可以检测出地震初期的信号，如果检测到地震，就会像风险地图上用户的智能手机发出警告，提示人们地震还有几分钟要发生，使得人们有更多的时间寻找避难场所或者停止关键活动；采用该方法或者系统的零售消费体系，可以改变零售商用户的消费体验，使得店内购物体验变得更加个性化，消费者再也不用担心在商场迷路，还能通过你的购买历史行为向你推荐“可能喜欢”的频道；采用该方法或者系统的金融投资体系，可以提高智能化、降低风险并提供更好的数字化体验，用于计算保险费用，用于准确的信贷分析，个性化零售银行业务的经验并提供定制化的新产品；采用该方法或者系统的生产制造体系，更好地洞察客户的偏好与行为，帮助成为制造业先行者；企业通过物联网信息可以使其产品或服务更加丰富，改善其产品可靠性、性能与服务；为客户提供产品和服务的同时，创建新机遇和新型合作伙伴关系，改进对操作性能和风险的预见性来帮助他们更好地决策，简化其后勤部门的流程，衡量风险，保护公司资产，提高员工安全。

具体实施方式

先将复杂的物联网行业应用关联要素进行了系统化梳理，从不同维度进行了分析，以应用级业务功能划分为主要原则，设定一个应用级业务可参考的物联网体系架构模型。

设计一个“端、人、管、云”四维体系架构的物联网系统模型（可简称物联网四维模型），基于互联网、传统电信网等信息承载体，使能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通；在现实应用基础上聚合型集成，形成物物互联的网络化、智能化、自动化系统，具备对象设备化、终端互联化、管控自动化、服务智能化等特点。

物理对象维度，简称为“端”，明确“物”及关联属性，是终端设备及其传感器系统，负责采集与获取应用场景的信息，感知内、外环境的状态，感知即采集数据；可以是具有设备内通信、设备间通信、设备网通信的泛在通信终端，同时也是让设备具备网络寻址和网络可信标识等能力的设备；主要是利用 RFID、传感器、二维码等随时随地获取信息，可与网络系统交互；可以获取的信息包括位置、环境、个体喜好、状况、情绪、参数以及业务感受、网络状态等全面感知。

用户维度，简称“人”，定义了用户、用户类型及其需求，可以通过移动端应用使用网络系统，是被服务对象和应用的核心之一。

管控维度，简称为“管”，设定所需感知和控制的方案，即“物”的关联方式，解决设备与设备、设备与环境、设备与网、设备与人的互联互通，实现设备自组网及多种异构网络之间的通信与漫游，在功能和性能上保障实时性、可服务性与网络泛在性，同时它是公网与专网的统一体；通过各种网络融合、业务融合、终端融合、运营管理融合，将物体的信息实时准确地可靠传递出去；该维度是保证整个系统模型正常运行的关键之一，所涉及的内容可能因应用需要而出现在客户端应用、“物”端应用及系统后台应用等各部分之中。

服务维度，简称为“云”，是设备运行的信息平台和系统的运行后台，多源海量信息汇聚于此，需要虚拟化、安全认证、实时交互、海量存储等云计算功能，其应用系统也是围绕设备的数据汇聚、计算、调度、监控、管理、智能化处理与应用的复合体系；包括数据服务、系统运维、资源配置以及智能服务等；数据服务是将原始或半成品数据加工成对应的用户服务，对海量数据和信息进行分析、处理及综合应用；智能服务是利用云计算、模糊识别、人工智能等各种智能计算技术的智能化处理，对环境、对象有一些理解，对数据做大量的分析，并基于此决策，形成物联网系统大脑、对物体进行实时智能化控制等智能、智慧服务；系统运维是在技术和制度两个层面保障系统的安全、可靠、稳定和精确的运行；资源配置是实现单个物联网应用系统与外部系统之间的信息和市场等资源的共享与交换，建立物联网闭环商业模式。

维度之间再按照业务逻辑建立网络化连接，从而形成单个物联网行业生态体系；单个物联网行业生态体系再通过服务的资源配置形成跨行业跨领域之间的协同体系。

设计一种物联系统，作为整个物联网体系架构中“管、云”维度的载体，提供物理对象的连接，其本身具有智能处理的能力，能够对“端”维度载体或物理对象实施智能控制；将物理对象和智能处理相结合，通过云计算、模式识别等各种智能技术，扩充其应用领域；采用了基于大数据技术的数据服务和人工智能技术的机器智能化服务，对感知、理解、决策等步骤进行循环；能从物理对象获得的海量信息中分析、加工和处理出有意义的数据，以适应不同用户、应用场景的不同需求，发现新的应用领域和应用模式；系统能使需要联网的物实现互联互通，具备自动识别与物物通信的功能；可以是互联网向物的延伸，也可以根据现实需要及产业应用组成局域网、专业网。

随着物理对象、用户及业务量的增加，大量请求发出后，网络带宽和服务器I/O、业务运算、数据库和存储等等层面会出现瓶颈，需要通过垂直或水平等扩展方式来解决。垂直扩展是提升单机的处理能力，即增强单机硬件性能或提升单机架构性能，提升单机硬件性能是最快的方法，能够有效解决问题，时间成本几乎可以不考虑，单一个体“失误”发生的概率通常也不大；但是单机的性能是有极限的，用户的增长理论上是无限的，所以系统架构应当具备水平扩展的潜力。水平扩展本质上是增加服务器的数量，利用负载均衡、缓存、分布式集群等技术，把访问量分散到不同的机器上处理，从而线性扩充系统的性能，提高系统的并发能力，达到高并发目标。

随着系统架构越来越复杂，当拥有数百台甚至更多服务器或者有几百甚至更多技术人员共同参与时，产生“失误”的概率就会增大，甚至成为常态。为确保机器、系统的故障尽可能通过本身自动去兼容和恢复等健壮性（容错性），系统架构层面的“容错”设计也成为一个关键。重试机制方面，简单重试成功率过低，必须使用在恰当的场景，且会带来过高的流量冲击，不宜做重试行为；主备服务的自动重试或者切换，通常会存在“资源浪费”的问题，触发重试机制，对于用户的请求来说，耗时会增加，存在主备服务一起陷入异常的可能，须慎重使用。动态剔除或者恢复异常机器方面，所有服务与存储要无状态路由，要支持平行扩容，能自动剔除异常机器。超时时间设定方面，服务和存储要设置合理的超时时间；超时时间设置过短带来成功率下降的问题，可以通过快慢分离和解决同步阻塞等待等来优化；针对等待超时的成功与否两种情况，设置防重入；超时成功情况下，特殊防刷机制能起到避免被刷的作用；弱化一致性问题（核心服务，通过异步重试的方式，达到最终一致性），以追求可用性和分区容错性。服务降级，自动屏蔽非核心分支异常方面，服务中有不可以跳过的核心环节，也有非核心环节，可以对非核心环节设置一个较低的超时时间，一旦超时则旁路掉，继续按照正常逻辑进行业务流程。服务解耦、物理隔离方面，服务的设计尽可能小和分离部署，减少服务之间的耦合，某个模块的故障不会造成太多影响；大服务变成多个小服务的服务分离，主存储的压力分流，存储之间彼此物理隔离，确保故障不会相互影响；轻重分离，物理隔离，集群内的机器跨机房部署一致的服务，紧急时相互支援和切换，使一个集群的问题不影响到另一个集群，保证用户核心功能正常。

不同的业务拥有不同的业务逻辑特性，各业务层面的问题实际上是“人的失误”，需要通过程序和系统流程来提升业务层面的容错能力，尽可能做到“不依赖于人”。可以通过设置智能的配置检查系统，集合多项业务的搭配检查规则，检查规则的数目随业务逐步增加，包括检查各种关联配置参数等简单的规则和较复杂的业务逻辑规则；业务配置检查规则的建设逻辑需要防止误杀；流程的执行不能通过“口头约定”，需要固化为平台程序的一部分；通过程序和系统对业务逻辑和流程的保证，防止“人的失误”。

区块链技术在分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式下可以提供多方面支持，形成区块链分布式生态体系；当系统有去中心化，数据有不可逆、不可篡改和匿名性等安全需求的情况下，区块链可以作为构造信任的机器，改变物联网甚至整个人类社会价值传递的方式。

采用物联网四维模型和区块链分布式生态体系全面融合的技术思路，把物联系统和区块链技术融合起来形成一个去中心化的公有区块链物联网生态系统，后面简称物联网“四维链”，使得在此系统之上可以根据需求，高效率、低成本地建立物联网应用，也可以优化物联网领域的多项核心业务：如围绕特定行业的应用需求，基于物联网四维模型参考，推动建立分行业应用，如农业物联网、工业物联网、能源物联网等，为各应用提供数字资产发行以及为物联网四维中各类不同用户主体提供在四维链上的数字信用身份注册登记、管理，数据上链、数据确权、数据查询、智能合约设定、智能合约触发、自动分账等系列服务，确保数据的一致性、真实性和不可篡改性，建立人与物之间的非对称信用机制，保障数据资产的安全有效和价值互联；定额发行四维链数字资产代币，用于四维链上的数字资产流通交易、记账消耗和共识奖励，以及应用生态孵化、社区建设、商业合作、市场推广等。随着四维链业务生态不断的繁荣，币、链、产业物联网三者间共生共荣，可以提升各自价值和效益；还可以基于四维链上大量区块化的加密数据资源，建立合作共赢生态，不断挖掘潜在价值，孵化创新应用，驱动物联网科技和人工智能创新、物联网金融服务创新、物品供应链溯源服务创新、市场服务创新等的高效协同发展。

物联网作为广泛连接物理世界和虚拟世界的主要媒介，可以为物理世界中不同类用户和物体间建立互联互通和高效协同机制，促使各个行业领域不断提升效率和效益，推动新的“智慧革命”，如智能交通系统；物联网数百亿级的潜在终端规模和交易高并发性，能为人们源源不断地创造庞大的、高价值的数据资产资源，如果没有区块链的帮助，即数据资产价值体系和网络信用体系没有建立起来，这样的高价值数据资产资源就难以实现自由流动，无法被大规模使用。区块链技术与物联网技术的融合，可以变革物联网行业的商业模式，例如物联网、传感器能获得一些数据，政府、银行、保险公司或者医疗机构可能都这些数据，数据产生的价值可以摊薄成本进而颠覆了传统商业模式；物联网系统可以帮助这些数据进行不断消化、吸收，再加工成有价值的产品，这时物联网的建设、运维成本就大大降低了，收益的空间和价值也会越来越大。

基于四维链模型的物联网系统的开发，可以基于操作系统：Windows 系列/Linux系列/MacOS 32 位或 64 位在JDK 1.6/1.7 32 位或 64 位环境下，开发基于WEB 容器：Tomcat 8.0/7.0， Jetty、JBoss 等的标准JAVA Servlet 2.5 工程项目,可以整体由Maven进行管理；数据库方面可以采用MySQL 5.5、MariaDB 5.5或者其组合，形成如win7(64 位)+JDK 1.7(64 位)+Tomcat 7.0+MariaDB 5.5 (64 位) 典型的开发环境组合；开发、调试完成后可以部署在如server2008的云服务器上。

可能会用到的第三方依赖有：Spring 3.2，主要应用 IOC、AOP、事件、JDBC、事务管理、工作调度；druid 1.0，数据库连接池；fastjson 1.1，JSON 格式化工具；log4j 2.3，日志工具；poi-3.11，excel文档处理工具；shiro-1.2.3，权限管理框架；netty -4.0.40，socket框架以及区块链、数据、AI等服务的相关依赖。

系统技术实现上可采用分层且各层具备水平扩展能力的架构设计，如服务层、存储层、应用层、接口层、展现层、安全层等逻辑层，保证系统高连接、高并发能力。

服务层架构可以采用分布式服务、分布式消息、分布式缓存、分布式配置、区块链（如利用分布式节点共识算法来生成和更新数据）等一项或多项技术组合，可以基于 Netty+Spring+MyBatis 框架实现服务端程序（项目server模块），可以通过异步通信技术实现高连接与高并发；项目server模块包含了服务器与硬件模块交互等相应类，如项目入口类、数据接收核心类、指令反馈响应类等；后台可以采用搜索引擎、推荐系统（引擎）等一项或多项服务（技术）组合。

存储层架构可以采用分布式文件系统、关系数据库分库、NOSQL、数据同步、队列、数据缓存、固化数据的存储、区块链（如利用块链式数据结构来验证与存储数据）等一项或多项技术组合实现程序（项目core模块）；项目core模块主要是项目中通用类、协议解析类和业务处理类等；协议解析核心接口定义了协议解析的框架接口（Netty 接收原始报文后通过调用IProtocol判定是协议类型，再给相应的协议进行解析），可以参考部标 JT/T808、NMEA0183等的实现类；协议解码处理流程为：终端设备-Netty-队列缓存-解析线程-数据处理-数据库；NETTY 是异步通信框架支持高连接数、高并发作为数据入口；队列缓存是数据接收后放入缓存后通过如先进先出的队列算法进行数据管理，等待数据处理；解析线程是协议解析通过多线程并发处理，可以根据需要处理的并发量进行优化并发数；数据处理是协议解析后，根据不同类型的数据进行不同的处理后写入数据库；数据库存储上报各种数据信息；如有些框架集成了redis缓存，通过简单的注解就能使用缓存；数据库（CHARSET=utf8）表包括：地址信息表、第三方接口信息表、终端信息表、终端二维码信息表、终端维修信息表、终端类型信息表、定位终端类型信息表、终端使用记录信息表、指令信息表、用户信息表、用户类型信息表、管理员信息表、管理员角色信息表、管理员权限信息表、管理员角色权限关系表等。

应用层架构可以采用并发结构、负载均衡、session管理、动态转静态(访问多,变化少)、业务拆分、区块链（如利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据）、实现核心的逻辑、返回html或者json等一项或多项技术组合实现程序；如接入网关应用可以采用mina+spring架构，独立于其他应用，主要负责维护接入终端的tcp链接、上行以及下行消息的解码、编码，网关同时支持JT/T808-2011、JT/T808-2013全部协议，也支持协议扩展而不需要改动任何原有代码；可以采用json消息通过MQ消息队列与业务平台进行交互，支持ActiveMQ和RabbitMQ，能够无缝接入各种异构系统；消息处理应用可以采用spring+mysql+redis+mongoDB框架，是基于事件驱动的责任链设计模式处理终端上行消息、批量存储消息、gps纠偏、发布终端重要消息（告警，上下线等）等平台业务处理，提供消息处理扩展接口而不需要改动任何原有代码。

接口层可以基于spring-boot的微服务架构，底层封装基于元数据的几大高度抽象的restful风格接口（包括CRUD接口、复杂查询接口、下发消息接口等个性化定制接口），业务系统无需再单独开发数据库相关操作的代码（增加新的数据库表只需要建立entity映射，即可实现增上改查等功能），只需关注业务逻辑开发即可；同时也可以提供开放平台，遵循标准oauth2.0，提供几大基于元数据的高度抽象的restful风格的增删改查数据接口以及部分个性化定制的业务接口；开放平台支持接口调用频率控制（基于令牌桶算法），支持ip黑白名单、接口调用权限等功能。

展现层可以采用CDN、静态资源独立部署、反向代理、DNS、浏览器或者客户端应用程序（APP）优化技术(缓存、压缩、合并减少请求)等一项或多项技术组合实现程序（项目web模块）；项目web模块可以基于 Spring+SpringMVC+MyBatis+Shiro 框架实现，主要包括web页面和对应的控制类；web端也可以对JQuery EasyUI进行了二次封装，提供部分js常用组件，对于普通的CRUD操作只需按照模板开发相关的界面即可完美展现,web端也可以同时集成对终端上下线、告警等重要信息实时推送提醒消息；可以用客户端应用程序（尤其是移动端应用、移动APP）辅助系统后台与终端交互。

移动端应用程序（APP）的具体实现有原生APP（Native App）和Web App（也可以称为框架APP）两种方式：原生APP针对不同的操作系统采用不同的语言和框架进行开发，通常是由“云服务器数据+APP应用客户端”两部份构成，APP应用所有的UI元素、数据内容、逻辑框架均安装在移动终端上；而Web App具有跨平台的优势，通常由“HTML5云网站+APP应用客户端”两部份构成，APP应用客户端只需安装应用的框架部份，而应用的数据则是每次打开APP的时候，需要去云端取数据呈现给用户；也可以理解为是将移动Web地址等内容打包、发布而形成的一个超级链接。Web APP每次打开都要通过APP框架向云网站取UI及数据，移动用户无法上网则无法访问APP应用中的数据，这种框架型的APP无法调用移动终端的硬件设备（语音、摄像头、短信、GPS、蓝牙、重力感应等），访问速度受移动终端上网的限制，每次使用均会消耗一定的上网流量；但是框架型APP应用的安装包小巧，只包含框架文件，而大量的UI元素、数据内容刚存放在云端；APP用户每次都可以访问到实时的最新的云端数据，无须频繁更新APP应用，与云端实现的是实时数据交互。Native App（原生型APP）每次获取最新的功能，需要升级APP应用，涉及到每次要向各个应用商店进行提交审核；原生型APP应用的安装包相对较大，包含UI元素、数据内容、逻辑框架；但是移动用户无法上网也可访问APP应用中以前下载的数据，原生型的APP可以调用移动终端的硬件设备（语音、摄像头、短信、GPS、蓝牙、重力感应等）。

移动Web无所不在，是目前唯一的支持各种设备访问的内容平台，与桌面Web一样支持各种标准的协议，可以将各种移动交互与桌面任务有效地连接了起来；而开发NativeApp可以充分利用设备的特性，而这一点往往是Web浏览器做不到的，所以对一个需要调用终端硬件设备的产品，Native App是最佳的选择；而以展示、交互功能为主，又需要频繁更新数据的应用，移动Web或Web App则是更好的选择。由于物联网应用领域广泛，所涉及的移动端应用程序开发，需要依据具体应用需要及功能特性权衡选择，本方案需要使用移动APP调用移动端摄像头及定位功能辅助系统后台与终端交互，项目开发实施过程中采用原生APP（Native App）开发模式。

安全层架构可以采用防WEB攻击、数据保护、区块链（利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全）、智能的配置检查系统、系统架构层面的容错设计，如合理的重试机制、动态剔除或者恢复异常机器、服务降级、服务解耦、物理隔离等一项或多项技术组合。

上述实施物联系统的方案中所述的终端设备可以是传感器、北斗或 GPS 设备、网络管控模块、其他嵌入式系统或子物联网；传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官；嵌入式系统相当于一个完整的个体或者个体的一部分，接收到信息后能进行一定处理并与网络通信；网络相当于神经系统用来传递信息，一般是通过 TCP 或 UDP方式连接服务器；展示给用户的内容含有：系统管理后台、前端页面、微信服务号及移动端APP；用户可以是个人或组织，通过一定的资源配置方法完成供需，所述资源配置方法见另一份技术方案。

系统管理后台主要功能含有：系统管理，用户管理，业务管理，客户端管理，数据可视模块，功能扩展、信息录入等；系统管理含有：系统设置，地图、功能模块管理、业务设置、平台告警设置等；用户管理含有：角色管理，权限管理，用户类型管理、注册信息管理、注册信息维护、修改密码等、账号维护、账户情况、信用情况等；业务管理含有：业务领域、终端管理，广告管理，费用管理，用户业务管理，链接管理，第三方、协议及指令（如命令、文本下发、监听、点名等）、业务（资源）交叉配置等；客户端管理含有：移动APP管理、微信管理、小程序管理、微博管理或其他；数据可视含有：对用户、客户端、终端、系统、应用、业务、资源、领域、创新等所涉及的数据信息、各种统计报表的分析、决策及展示、报告；功能扩展有：数据服务、智能服务、二次开发、其他扩展等；信息录入有：终端信息录入、用户信息录入、合作方信息录入等；终端管理含有：终端信息管理，终端类型管理，二维码管理、终端信息维护、多媒体信息、上行消息、下行消息、告警查询、终端监控、终端上下线提示、告警实时提示等。

前端页面主要为介绍、展示、推广、用户接入系统功能；微信服务号及移动端APP功能类似，是主要的用户流量入口，提供如用户注册、登录、结算、评价、互动、使用物联网应用及个人账户、信用等维护等。

Claims (10)

1.一种物联网方法，先将复杂的物联网关联要素进行系统化梳理，从不同维度进行分析，设定一个应用级业务可参考的物联网体系架构模型，其特征在于所述物联网体系架构模型是一个“端、人、管、云”四维模型，所述物联网系统模型中“管、云”维度的载体是一种物联系统。

2.如权利要求1所述的物联网方法，其特征在于所述“端”是指物理对象维度，是终端设备及其传感器系统，负责采集与获取应用场景的信息，感知内、外环境的状态，感知即采集数据；可以是具有设备内通信、设备间通信、设备网通信的泛在通信终端，同时也是让设备具备网络寻址和网络可信标识等能力的设备；主要是利用 RFID、传感器、二维码等随时随地获取信息，可与服务系统交互；可以全面感知获取的信息，如位置、环境、个体喜好、状况、情绪、参数以及业务感受、网络状态等，明确“物”及关联属性；所述“人”是指用户维度，定义用户、用户类型及其需求等，可以通过移动端应用、识别设备、账号、指纹、脸部或自然语言等能代表身份的方法使用系统，是系统服务的对象和应用核心之一；所述“管”是指管控维度，设定所需感知和控制的方案，即“物”的关联方式，解决设备与设备、设备与环境、设备与网、设备与人的互联互通，实现设备自组网及多种异构网络之间的通信与漫游，在功能和性能上保障实时性、可服务性与网络泛在性，同时它是公网与专网的统一体；通过各种网络融合、业务融合、终端融合、运营管理融合等，实时、准确、可靠地传递物理对象及用户的信息；是保证整个系统模型正常运行的关键之一，所涉及的内容可能因应用需要而出现在客户端应用、“物”端应用及系统后台应用等各部分之中；所述“云”是指服务维度，是物理对象运行及用户的信息平台和系统的运行后台，多源海量信息汇聚于此，需要虚拟化、安全认证、实时交互、海量存储等云计算功能，其应用系统也是围绕物理对象及用户的数据汇聚、计算、调度、监控、管理、智能化处理与应用的复合体系；包括数据服务、系统运维、资源配置以及智能服务等；数据服务是对原始或半成品数据进行收集、存储、管理、加工、应用等，对海量数据和信息进行分析、处理及综合应用等为系统及用户服务；智能服务是利用云计算、模糊识别、人工智能等各种智能计算技术的智能化处理，对环境、对象进行理解，对数据进行分析、处理，并基于此进行决策形成系统大脑，对物理对象进行智能化控制等智能、智慧服务；系统运维是在技术和制度两个层面保障系统的安全、可靠、稳定和精确的运行；资源配置是实现单个应用系统与外部系统之间的信息和市场等资源的共享与交换，建立物联网闭环商业模式。

3.如权利要求1所述的物联网方法，其特征在于所述四维模型是基于互联网、传统电信网等信息承载体，使能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通；在现实应用基础上聚合型集成，形成物物互联的网络化、智能化、自动化系统，具备对象设备化、终端互联化、管控自动化、服务智能化等特点；所述四维模型可为具体物联网、网络管控、远程控制、系统控制、自动化控制或智能设备等等应用级业务或者其分支应用级业务提供参考；所述物联网关联要素有网络、应用、使用者、实物、第三方服务、提供者等等，系统化梳理也是复杂问题简单化的过程，可以得出涵盖所有关联要素而简单化的不同维度，如物理对象维度、用户维度、管控维度和服务维度；所述维度之间再按照业务逻辑建立网络化连接，从而形成单个物联网行业生态体系；单个物联网行业生态体系再通过服务的资源配置形成跨行业跨领域之间的协同体系。

4.如权利要求3所述的物联网方法，其特征在于依照所述方法设计一种物联系统，作为整个系统模型“管、云”维度的载体，具有智能处理的能力，提供物理对象的连接，能够对“端”维度载体或物理对象实施智能控制；将物理对象和智能处理相结合，通过云计算、模式识别等各种智能技术，扩充其应用领域；采用了基于大数据技术的数据服务和人工智能技术的机器智能化服务，对感知、理解、决策等步骤进行循环；能从物理对象获得的海量数据中加工、处理、分析出有意义的信息，以适应不同用户、应用场景的不同需求，发现新的应用领域和应用模式；物联系统能使需要联网的物实现互联互通，具备自动识别与物物通信的功能；可以是互联网向物的延伸，也可以根据现实需要及产业应用组成局域网、专业网。

5.如权利要求4所述的物联网方法，其特征在于所述物联系统随着物理对象、用户及业务量的增加，大量请求发出后，网络带宽和服务器I/O、业务运算、数据库和存储等等层面会出现瓶颈，需要通过增加服务器的数量，利用负载均衡、缓存、分布式集群等技术，把访问量分散到不同的机器上处理，从而线性扩充系统架构的性能，提高系统的并发能力，达到高并发目标；随着系统架构越来越复杂，当拥有数百台甚至更多服务器或者有几百甚至更多技术人员共同参与时，产生“失误”的概率就会增大，甚至成为常态；为确保机器、系统的故障尽可能通过本身自动去兼容和恢复等健壮性（容错性），系统架构层面的“容错”设计也成为一个关键，可以有多个措施，如设置合理的重试机制；动态剔除或者恢复异常机器，服务与存储无状态路由，支持平行扩容，能自动剔除异常机器；服务和存储要设置合理的超时时间，快慢分离和解决同步阻塞等待，设置防重入，设置特殊防刷机制，弱化一致性问题等；服务降级，自动屏蔽非核心分支异常；服务的设计尽可能小和分离部署，减少服务之间的耦合，大服务变成多个小服务的服务分离，轻重分离，物理隔离；不同的业务拥有不同的业务逻辑特性，需要通过程序和系统流程来提升业务层面的容错能力，尽可能做到“不依赖于人”，可以通过设置智能的配置检查系统，防止人的失误。

6.如权利要求5所述的物联网方法，其特征在于所述物联系统有去中心化，数据有不可逆、不可篡改和匿名性等要求的情况下，可以采用技术融合的思路，开发一个公有的网络生态系统，使得在此系统之上可以根据需求，高效率、低成本地建立物联网应用。

7.如权利要求6所述的物联网方法，其特征在于采用物联网四维模型和区块链分布式生态体系全面融合的技术思路，把物联系统和区块链技术融合起来形成一个去中心化的公有区块链物联网生态系统（简称物联网四维链模型），可以优化物联网领域的多项核心业务：如围绕特定行业的应用需求，基于物联网四维模型参考，推动建立分行业应用，如农业物联网、工业物联网、智慧城市、智能楼宇、能源物联网等，为各应用提供数字资产发行以及为物联网四维中各类不同用户主体提供在四维链上的数字信用身份注册登记、管理，数据上链、数据确权、数据查询、智能合约设定、智能合约触发、自动分账等系列服务，确保数据的一致性、真实性和不可篡改性，建立人与物之间的非对称信用机制，保障数据资产的安全有效和价值互联；定额发行四维链数字资产代币，用于四维链上的数字资产流通交易、记账消耗和共识奖励，以及应用生态孵化、社区建设、商业合作、市场推广等；随着四维链业务生态不断的繁荣，币、链、产业物联网三者间共生共荣，可以提升各自价值和效益；还可以基于四维链上大量区块化的加密数据资源，建立合作共赢生态，不断挖掘潜在价值，孵化创新应用，驱动物联网科技和人工智能创新、物联网金融服务创新、物品供应链溯源服务创新、市场服务创新等高效协同发展。

8.如权利要求5或7所述的物联网方法，其特征在于所述物联系统可以基于Java开发环境，利用一些第三方依赖，开发一种物联系统或泛物联系统（可称为该系统），完成开发、调试后可以部署在如server2008的云服务器上；所述系统技术实现上可采用分层且各层具备水平扩展能力的架构设计，如服务层、存储层、应用层、接口层、展现层、安全层等逻辑层，保证系统高连接、高并发能力。

9.如权利要求8所述的物联网方法，其特征在于所述物联系统服务层架构需要考虑实现高连接、高并发及智能化，可以采用分布式服务、分布式消息、分布式缓存、分布式配置、区块链（如利用分布式节点共识算法来生成和更新数据）等一项或多项技术组合，可以基于Netty+Spring+MyBatis 框架实现服务端程序，可以使用数据分析、数据可视化、搜索引擎、推荐系统（引擎）等数据服务和智能服务（技术或组合）；所述存储层架构可以采用分布式文件系统、关系数据库分库、NOSQL、数据同步、队列、数据缓存、固化数据的存储、区块链（如利用块链式数据结构来验证与存储数据）等一项或多项技术组合实现程序；所述应用层架构可以采用并发结构、负载均衡、session管理、动态转静态(访问多,变化少)、业务拆分、区块链（如利用由自动化脚本代码组成的智能合约来编程和操作数据）、实现核心的逻辑、返回html或者json等一项或多项技术组合实现程序；所述接口层可以基于spring-boot的微服务架构，底层封装基于元数据的几大高度抽象的restful风格接口，同时也可以提供开放平台；所述展现层可以采用CDN、静态资源独立部署、反向代理、DNS、浏览器或者客户端应用程序（APP）优化技术(缓存、压缩、合并减少请求)等一项或多项技术组合实现程序（项目web模块）；所述客户端应用（APP）主要作为该系统的辅助（如管理、应用、交互等）而存在，由于物联网应用领域广泛，所涉及的移动端应用程序开发，需要依据具体应用需要及功能特性选择类型；所述安全层架构可以采用防WEB攻击、数据保护、区块链（利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全）、智能的配置检查系统、系统架构层面的容错设计，如合理的重试机制、动态剔除或者恢复异常机器、服务降级、服务解耦、物理隔离等一项或多项技术组合；所述的物理设备可以是传感器、北斗或 GPS 设备、网络管控模块、网关、其他嵌入式系统或子物联网；传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官；嵌入式系统相当于一个完整的个体或者个体的一部分，接收到信息后能进行一定处理并与网络通信；网络相当于神经系统用来传递信息，一般是通过 TCP 或 UDP方式连接服务器。

10.如权利要求8所述的物联网方法，其特征在于所述物联系统展示给用户的内容（或者功能）含有：系统管理后台、前端页面、客户端应用（简称APP，微信服务号、移动端APP、小程序或者其他可实现功能的应用）；用户可以是个人或组织，通过一定的资源配置方法完成供需；系统管理后台主要功能（菜单）有：系统管理，用户管理，业务管理，客户端管理，数据可视化，功能扩展、信息录入等；系统管理（菜单）有：系统设置，地图、功能模块管理，业务设置，平台告警设置等；用户管理（菜单）有：角色管理，权限管理，用户类型管理、注册信息管理、注册信息维护、修改密码等、账号维护、账户情况、信用情况等；业务管理（菜单）有：业务领域、终端管理，广告管理，费用管理，用户业务管理，链接管理，第三方、协议及指令（如命令、文本下发、监听、点名等）、业务（资源）交叉配置等；客户端管理（菜单）有：APP管理，微信管理，微博管理及其他；数据可视化（菜单）有：对用户、客户端、终端、系统、应用、业务、资源、领域、创新等所涉及的数据信息、各种统计报表的分析、决策及展示、报告；功能扩展（菜单）有：数据服务、智能服务、二次开发、其他扩展等；信息录入（菜单）有：终端信息录入、用户信息录入、合作方信息录入等；终端管理（菜单）有：终端信息管理，终端类型管理，二维码管理、终端信息维护、多媒体信息、上行消息、下行消息、告警查询、终端监控、终端上下线提示、告警实时提示等；前端页面主要为介绍、展示、推广、用户接入系统功能；微信服务号及移动端APP功能类似，是主要的用户流量入口，提供如用户注册、登录、结算、评价、互动、使用物联网应用及个人账户、信用等维护等。