物联网工程应用-基于人工智能经典案例【教案】 第1章 物联网核心理论及发展概述

1、封面《物联网工程应用》教案课程名称：物联网技术及应用总学时／周学时：48/4开课时间：第1周至第12周授课年级、班级：信息工程2025级使用教材：物联网工程应用授课教师：2、教案扉页课程要求（在培养方案中的地位、开课学期，先修、后续课程）《物联网技术及应用》是信息工程、自动化专业的专业课，在专业课程体系中占有重要地位。开课学期：先修课程/后修课程：电路原理、嵌入式系统原理与应用教学目标课程目标1：掌握物联网相关的基本知识和分析设计方法。课程目标2：掌握物联网基本协议，如：Zigbee协议。课程目标3：掌握物联网关键支撑技术：网络中间件技术和基于传感网网络的关键技术。课程目标4：能够针对物联网特定功能及技术指标需求，完成物联网相关子系统的工程设计。课程目标5：掌握一些经典的网络应用算法，了解物联网发展中的经典应用。课程目标6：能够自主设计智能算法，使其胜任智能交通、环境保护、智能家居等不同领域中的工作。课程目标7：能够对物联网系统的软、硬件、网络算法、工程软件进行设计与开发，在设计中体现创新意识。课程目标8：能够处理物联网领域的复杂工程问题，考虑不同环境的需求，综合设计解决方案。教学方法讲授、讨论+实验课程性质（创新意识、实践能力培养）本课程将物联网理论研究和工程实践相结合，按照“物体信息感知、感知信息传输、感知信息处理服务及应用”的教学路线展开，涵盖物联网领域的重要内容和最新技术。主要教学内容涉及无线传感器网络节能机制设计、物联网平台与协议架构研究、近场无线通信技术标准及应用研究、物联网定位技术、信息处理与服务管理技术、物联网智能信息处理技术、物联网的服务与管理等，引导学生在大国崛起的奋斗道路中，树立面向物联网核心理论的自主知识产权化、基于物联网电路的中国智造化及物联网中国芯设计的重要作用，实现全面感知、可靠传输、智能处理、自动控制的物联网技术研究及应用的教学目标。旨在培养具备计算机网络专业知识技能，掌握网络、射频、无线通信相关技术，从事物联网领域系统设计与科技开发方面的高等工程技术人才。参考资料1《物联网工程应用技术实践教程》、黄如、电子工业出版社、2014年2《物联网工程工程原理与应用》、黄如、电子工业出版社、2020年3《射频识别技术原理与应用》、周晓、电子工业出版社、2015年4《传感器技术》、谢双维、中国计量出版社、2015年5《物联网导论（第二版）》、刘云浩、科学出版社出版、2013年备注说明3、教案内容第1章物联网核心理论及发展概述课题名称第1章物联网核心理论及发展概述计划学时10课时内容分析本章首先对物联网的不同定义、应用领域、发展历程及基本特征进行了介绍，阐述了物联网的起源、发展过程、目的；然后介绍了物联网的主要支撑技术及发展趋势，并从硬件和软件两个方面阐述了物联网未来技术的发展方向；最后对人工智能关键技术进行了介绍，阐述了人工智能、云计算和雾计算、软件定义网络、深度学习、复杂网络、普适计算、大语言模型等现代化技术在物联网中的应用。通过学习这些内容能构建一个物联网的整体框架，从而对物联网有全面、准确的认知。教学目标及基本要求理解物联网的基本概念和基本特征，能够概述物联网的发展现状。掌握物联网支撑技术，包括路由技术、节能机制、无线媒体接入技术、信息融合技术、网络抗毁技术、中间件技术等，并了解这些技术的基本原理和应用。分析基础支撑技术的特点，预测未来技术的发展方向。了解人工智能关键技术，包括云计算、雾计算、软件定义网络、深度学习、复杂网络、普适计算、大语言模型等，并掌握其基本概念和应用。培养学生的思考与扩展能力，能够针对物联网相关技术进行深入探讨和研究。通过本章学习，使学生能够对物联网核心理论及发展有一个全面的认识，为后续学习打下坚实基础。教学重点理解物联网的基本概念和基本特征，能够概述物联网的发展现状。掌握物联网支撑技术教学难点掌握物联网支撑技术教学方式讲授、讨论+实验教学过程第1-2课时（物联网核心理论及发展概述）一、创设情境，引出本节内容进入信息社会，信息已经成为一种非常重要的资源，它的安全与否已经影响到个人、企业甚至国家的根本利益。网络空间信息安全是一个涉及网络技术、通信技术、密码技术、信息安全技术、计算机科学、应用数学、信息论等多种学科的边缘性综合学科。网络空间信息安全是国家安全的重要基础，网络信息在国民经济建设、社会发展、国防和科学研究等领域的作用日益重要。实际上，网络的快速普及与发展、客户端软件多媒体化、协同计算、资源共享、开放、远程管理化、电子商务、金融电子化等已成为网络时代必不可少的产物。确保网络空间信息安全至关重要，没有网络空间信息的安全就谈不上网络信息的应用。进入重点知识的讲解（1）物联网的定义、起源及其发展历史进入21世纪以来，随着传感器技术、微机电技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术和无线通信技术的快速发展，信息系统从传统的人工合成单信道模式转变为人工生成和自动生成的双信道模式，并实现信息系统与物理系统的相互融合，表现为信息虚拟世界与物理实体世界的交互作用，使得物理世界可以被全面感知和智慧操控；同时，以传感器、射频模块和智能识别终端为代表的信息自动生成设备和射频通信设备联网，共同构成了可实时准确地感知、测量和监控物理世界的硬件支撑平台。从而在以上系统融合和硬件支撑的基础上，信息世界的扩展需求和物理世界的联网需求共同催生了一类新型网络——物联网（InternetofThings，IoT）。物联网是新一代信息技术的重要组成部分，顾名思义，“物联网就是物物相联的互联网”。这有两层含义：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网的基础上延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。IoT通过无线传感器网络、射频识别（RadioFrequencyIdentification，RFID）等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理等具体工程应用。（2）物联网的基本特征从物联网定义的技术理解角度来看，物联网和传统的互联网相比有其自身鲜明的特征。物联网的基本特征可概括为全面感知、可靠传输和智能处理。（1）全面感知。物联网广泛应用各种感知技术。在物联网中部署了海量的多种类型的传感器，整体构成了分布式异构信源系统，并且因为物联网应用领域存在广泛性、分布环境存在复杂性和工作时空存在差异性，所以不同类型的传感器所捕获的信息内容、信息格式及时空变化规律都存在差异性，这使得物联网内的信息呈现海量性、多源性、分布式性等多样性的特征，如图1-2-2所示。（2）可靠传输。物联网通过各种有线和无线网络与互联网融合，将物体的信息实时准确地传输出去。由物联网上的传感器所定时采集的信息需要通过网络传输，由于其数量极其庞大，形成了海量信息，因此在传输过程中，为了保障数据的正确性和及时性，必须适应各种异构网络和协议。（3）智能处理。物联网不仅提供了传感器的连接，而且具有智能处理的能力，能够对物体实施智能控制。物联网将传感器技术、无线通信和微机电技术与智能处理机制相结合，利用云计算、模式识别等各种智能技术扩充其应用领域。从传感器获得的多样性信息中分析、加工和处理有意义的数据，可适应用户的不同需求并拓展新的应用领域和应用模式。从功能结构角度，物联网的智能处理系统可分解为射频通信系统和信息网络系统。依据信息科学的视点，围绕信息流动过程，可抽象出图1-2-3所示的物联网信息处理功能模型，该模型的每步信息管理过程都可融合智能处理的技术手段。三、归纳总结，随堂练习，布置作业（1）对课堂上讲解的知识点进行总结，使用学习通的练习题巩固本节课的知识点。第3-4课时（物联网支撑技术（1））一、回顾上节课内容，引出本节内容（1）对上节课留的作业进行答疑（2）回顾上节课内容，引出本节课主题在上一节课中已经介绍了物联网的概念以及其基本特征，本节课将讲解物联网的支撑技术。本节课和下两节课主要介绍物联网技术体系中的关键性技术，包括路由技术、节能机制、无线媒体接入技术、信息融合技术、网络抗毁技术、中间件技术等。这些技术是物联网实现万物互联、智能应用的基础，对于物联网的发展和应用具有重要意义。通过对这些技术的深入了解，可以让学生更好地理解物联网的工作原理，把握物联网技术的发展趋势，为物联网的应用创新提供技术支持。二、进行重点知识的讲解（1）路由技术路由是由网络层向传输层提供的选择传输路径的服务，它是通过路由协议来实现的。路由协议包括两个方面的功能：寻找源节点和目的节点间的优化路径；将数据分组沿着优化路径正确转发。传感器网络路由协议的选择与应用息息相关，为满足不同的应用需求，需要有多种多样的路由协议。在对路由协议的研究过程中，研究者提出了许多传感器网络路由协议，但到目前为止，并没有统一的分类方法。按照网络拓扑结构，可以将传感器网络路由协议分为平面网络路由协议及层次网络路由协议两大类，如下图所示。（2）节能机制研究无线传感器网络的重要目的是在满足网络面向应用要求的前提下尽可能延长网络的生命周期，而能量资源约束是影响网络生命周期的根本因素。因此，针对节能机制的研究在无线传感器网络研究中处于核心地位。根据无线传感器网络能耗的主要来源，现有的节能机制主要从数据处理与数据传输的节能机制这两个方面展开。（1）针对处理器能耗研究。针对处理器的研究工作主要侧重于减小处理器的能量消耗，TrevorPering等学者提出了动态电压缩放（DynamicVoltageScaling，DVS）技术。这项技术的出发点是在大多数无线传感器节点上计算负载随时间的变化，因此不需要微处理器在任何时刻都保持峰值性能，可通过动态改变微处理器的工作电压和频率，使其刚好满足当时的运行需求，从而在性能和能耗间取得平衡。L.Benini等学者则提出了动态电压管理（DynamicPowerManagement，DPM）技术，该技术的基本思想是尽可能使系统各部分运行在节能模式下。常用的管理策略是关闭空闲模块，在这种状态下，部分无线传感器节点将被关闭或处于低功耗状态，直到有感兴趣的事件发生，这项技术是无线传感器网络中节能多址接入（MAC）协议设计的基础。美国麻省理工学院的A.Sinha等学者则提出了能量可扩展数字信号处理（DSP）算法设计的概念，以进一步减小处理器能耗。基本思想是将传统DSP算法的执行操作按影响结果的显著程度进行排序，先执行影响结果程度大的操作，这样就可以在能耗与结果的精确程度之间寻求平衡。美国麻省理工学院的J.T.Ludwig等学者则将这一概念用于滤波算法的设计，发现大多数算法都可以转换为类似的能量可扩展DSP算法。（2）针对数据管理的节能研究。数据管理指的是在应用层面上将整个网络视为一个虚拟的数据库系统，在其上构造查询处理系统，以方便获取数据库中的信息。数据管理问题涉及的技术包括数据存储技术、数据查询技术、数据分析技术、数据融合技术及数据挖掘技术。其中，数据查询技术的研究主要包括查询语言的研究、查询操作算法的研究、查询优化技术的研究、查询分布式处理技术的研究；数据分析技术的研究主要包括联机分析处理（OnLineAnalyticalProcessing，OLAP）技术的研究、统计分析技术的研究及其他复杂分析技术的研究；数据挖掘技术的研究主要包括相关规则等传统类型知识的挖掘、与感知数据相关的新知识模型及其挖掘技术的研究、分布式挖掘技术的研究等。三、归纳总结，随堂练习，布置作业（1）对课堂上讲解的知识点进行总结，使用学习通中的随堂练习题巩固本节课的知识点。第5-6课时（物联网支撑技术（2））一、回顾上节课内容，引出本节内容（1）对上节课留的作业进行答疑（2）回顾上节课内容，引出本节课主题在上一节课中已经介绍了物联网的支撑技术中的路由技术和节能机制，本节课将讲解物联网的支撑技术中的无线媒体接入技术和信息融合技术。二、进行重点知识的讲解（1）无线媒体接入技术媒体接入控制层（MediaAccessControlLayer，MACLayer）位于数据链路层，在无线传感器网络中，该层主要用于解决无线信道合理共享的问题。在无线传感器网络中，MAC协议主要用来控制节点的以下几个方面的性能。（1）能量有限性。在WSN中节点的能量是有限的，一旦用尽，就无法得到补充。为了使WSN能够长时间地运作、延长网络的寿命，需要MAC协议控制节点在进行信息采集和传输的过程中节省能量。（2）可扩展性。无线传感器网络是时刻变化的，例如，汇播、组播能够瞬间增大信道内的流量，这就要求MAC协议控制节点能够适应拓扑或信道环境的动态变化。（3）网络效率。是指网络的整体性能，需要设计新型MAC协议来提高网络的公平性，提高信道的吞吐量、带宽利用率，减小网络的延迟等。不同的应用所侧重的网络性能不同，因此新型的MAC协议需要满足各种应用的性能要求。在设计MAC协议时，主要考虑以下几个方面的问题。（1）空闲监听。因为节点不知道邻居节点的数据何时到来，所以必须保持自己的射频部分处于接收模式，形成空闲监听，这就造成了不必要的能量损耗。（2）冲突（碰撞）。如果两个节点同时发送，并相互产生干扰，那么它们的传输都将失败，发送包被丢弃，此时，用于发送这些数据包所消耗的能量就将被浪费。（3）控制开销。为了保证可靠传输，协议将使用一些控制分组，如RTS/CTS，虽然没有数据在其中，但必须消耗一定的能量来发送它们。（4）串扰（串音）。无线信道为共享介质，且每个节点都是以广播的形式发送消息的，这使得节点有时会收到发送到其他节点的数据包，此时也会造成能量的消耗。根据分配信道资源策略的不同，MAC协议可分为以下三类。（1）固定分配MAC协议：TRAMA协议、TDMA-W协议、基于分簇网络的MAC协议。（2）随机竞争MAC协议：S-MAC协议、T-MAC协议、B-MAC协议、WiseMAC协议。（3）混合MAC协议：Z-MAC协议。（2）信息融合技术物联网技术设备所采集的信息通常为多方面、多类型的不同信息，不便于信息的提取与选择应用，而多层次信息融合是解决以上问题的重要途径，信息融合算法的研究具有重要的理论意义和实践价值。通过信息融合，可以更好地获取设备所采集的重要信息，提高关联信息的利用率，体现信息价值。信息融合是利用计算机技术对按时序获得的若干传感器的观测信息在一定准则下加以自动分析、综合处理，以完成所需的决策和估计任务而进行的信息处理过程。从其定义中可以看出，多传感器系统是信息融合的硬件基础，多源信息是信息融合的加工对象，协调优化和综合处理是信息融合的核心。信息融合过程如下图所示。按照层次不同，信息融合技术一般可分为数据级（像素级）融合、特征级融合及决策级融合三类。三、归纳总结，随堂练习，布置作业（1）对课堂上讲解的知识点进行总结，使用学习通中的随堂练习题巩固本节课的知识点。第7-8课时（物联网支撑技术（3））一、回顾上节课内容，引出本节内容（1）对上节课留的作业进行答疑（2）回顾上节课内容，引出本节课主题在上两节课中已经介绍了物联网的支撑技术中的路由技术、节能机制、无线媒体接入技术和信息融合技术，本节课将讲解物联网的支撑技术中的网络抗毁技术和中间件技术并总结基础支撑技术的特点以及未来技术的发展方向。二、进行重点知识的讲解（1）网络抗毁技术无线传感器网络作为由大量传感器节点所构成的分布式网络系统，能够有效采集与传输各种环境和目标信息，在诸多领域得到了实际的应用。但在实际应用中，由于受到规模巨大、网络异构、传输时延、有向传输等内在因素及外部环境干扰因素的共同作用，无线传感器网络难以长时间稳定、可靠地运行。抗毁性问题已经成为制约工业无线传感器网络规模化应用的主要技术瓶颈。网络抗毁性研究具有多种不同的角度与方法，导致对网络抗毁性的评估的差异也较大，对网络抗毁性没有统一定义。总体而言，网络抗毁性的研究主要集中于对网络结构的研究及网络遭受攻击后的恢复机制。下面将从这两个研究方向介绍一些提升网络抗毁性的方法。1．博弈论博弈论，有时也称为对策论，或者赛局理论，是一门研究多个个体或团队之间在特定条件制约下的对局中利用相关方的策略，而实施对应策略的学科。博弈论将决策者之间的相互作用公式化，实现了使用者的利益最大化或风险最小化，其本质是一种最优化策略。2．人工神经网络人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）是一种模拟人脑的神经网络，以期能够实现类人工智能的机器学习技术。人工神经网络对网络抗毁性能的提升主要在于通过对多个网络进行训练学习，然后得到最符合研究者要求的抗毁性指标权重，从而构建符合要求的网络。3．冗余技术冗余技术又称为储备技术，是指当一台设备或某个部件出现故障时，另一台设备或部件能主动介入并承担其相应工作，以此来缩短系统的故障时间。在真实网络中，为了提升网络的可靠性，往往会在关键设备处使用冗余技术，减小关键数据流上任意一点失效所带来的损失。冗余技术一般可以分为链路层网络冗余技术和网络层网络冗余技术。（2）中间件技术物联网中存在大量的异构系统，为解决异构系统之间的访问，人们提出了中间件技术。中间件是介于应用系统和系统软件之间的一类软件，它使用系统软件所提供的基础服务（功能），衔接网络上应用系统的各个部分或不同的应用，能够达到资源共享、功能共享的目的。中间件位于客户机/服务器的操作系统之上，管理计算机资源和网络通信，是连接两个独立应用程序或独立系统的软件。对于相连接的系统而言，即使它们具有不同的接口，通过中间件也能交互信息。中间件能够屏蔽操作系统和网络协议的差异，可以自由地构建物联网系统，为应用程序提供多种通信机制，并提供相应的平台以满足不同的需求，且在此情况下，还可对物联网系统进行有效的管理，为物联网的有效开发与稳固运行提供了保障。物联网内的中间件对底层硬件具备屏蔽功能，同时对网络中的异常情况具备屏蔽功能，正是其所具有的这种特殊功能，保证了物联网在未来应用中能够在硬件设备中独立存在和运行，从而为其提供技术上的支持。物联网中间件的特点如下。（1）独立于架构。物联网中间件独立于物联网设备与后端应用程序，并能与多个后端应用程序连接，降低维护成本。（2）数据流。物联网的目的是将实体对象转换为信息环境下的虚拟对象，因此数据处理是中间件最重要的功能之一，中间件具有数据收集、过滤、整合与传输等功能，能够将正确的对象信息传输给上层应用系统。（3）处理流。物联网中间件采用程序逻辑及存储转发的功能提供顺序消息流，具有数据流设计与管理的功能。（4）标准化。物联网中间件具有统一的接口和标准。（3）基础支撑技术的特点基于已有的各种通信标准和网络服务，物联网的基础支撑技术具有以下几个特点。（1）感知识别普适化。作为物联网的末梢，自动识别和传感网技术近年来发展迅猛、应用广泛，仔细观察就会发现，人们的衣食住行都能折射出感知识别技术的存在。无所不在的感知与识别将物理世界信息化，将传统上分离的物理世界和信息世界高度融合。传感器是机器感知物理世界的“感觉器官”，为物联网系统的处理、传输、分析和回馈提供原始的信息。随着电子技术的不断发展，传统的传感器正逐步实现微型化、智能化、信息化和网络化。（2）异构设备互联化。尽管物联网应用中的硬件和软件平台千差万别，各种异构设备（不同型号和类别的ZigBee模块、RFID标签、蓝牙模块、传感器、手机和笔记本电脑等）利用无线通信模块和标准通信协议构建自组织网络，在此基础上运行不同协议的异构网络之间通过网关互联互通，实现网络间的信息共享及融合。（3）联网终端规模化。物联网时代的一个重要特征是物品触网，每件物品都具有通信功能，并成为网络终端。据预测，未来联网终端的规模有望突破百亿大关。（4）管理调控智慧化。物联网将大规模数据高效、可靠地组织起来，为上层行业应用提供智能的平台，数据存储、组织及检索成为行业应用的重要基础设施。与此同时，各种决策手段（包括运筹学理论、机器学习、数据挖掘、专家系统等）广泛应用于各行各业。面向物联网的传感网主要涉及以下几项技术：测试及网络化测控技术、智慧化传感网节点技术、传感网组织结构及底层协议技术、对传感网自身的检测与自组织技术、传感网安全技术。（4）未来技术的发展方向物联网技术在不断地发展、深化，并和多领域技术交叉融合，未来将重点从硬件系统和软件系统的革新方面来确立物联网技术的发展方向。（1）硬件系统方面的未来技术发展方向侧重于物联网的末梢网络技术发展，将与新材料和智能传感器设备的研究紧密结合，将包含微缩事物的纳米材料技术和智能化的微机电技术引入物联网的硬件系统，降低网络系统的功耗并提高系统感知终端技术的智能性。（2）软件系统方面的未来技术发展方向主要涉及协议规范、体系结构、算法设计三个方面的技术革新。其中，在协议规范发展方面，其自身协议在网络时间同步、容量极限、安全机制、能效利用、抗干扰性等方面仍存在亟待研究和发展的问题，特别是ZigBee协议与其他协议标准无线网络（如蓝牙网络、Wi-Fi网络）的技术共存问题的研究，是其未来协议标准发展的一个重要方向；在体系结构发展方面，主要涉及物联网环境下处理海量多样性信息的软件系统层次结构设计、体系结构组成、子系统相互作用机制构建、可重构技术拓展及并行开发与测试管理等；在算法设计研究方面，主要涉及物联网感知复杂事件语义模型建模算法、传感器节点感知跟踪、行为建模及感知交互算法，以及资源控制、优化和调度算法。第9-10课时（人工智能关键技术）一、回顾上节课内容，引出本节内容（1）对上节课留的作业进行答疑（2）回顾上节课内容，引出本节课主题在前面的课中已经介绍了物联网的基本概念和关键技术，而随着时代的发展和技术的进步，人工智能正在进入人们生活的方方面面，物联网不例外。本节课将讲解人工智能应用在物联网中的关键技术。二、进行重点知识的讲解（1）人工智能基本概念人工智能在刚被提出时，不同的研究者从不同的角度对其进行研究，使其存在不同的定义。（1）像人一样行动的系统。该定义起源于1950年图灵提出的一个测试：让一段程序与人交谈5min，然后让人判断交谈对象是人还是程序，若在30%的测试中，程序成功地欺骗了人，则通过了测试。该测试的核心不是问“机器人能否思考”，而是问“机器人能否通过关于行为的智能测试”。（2）像人一样思考的系统。当时研究者的研究普遍集中于程序是否实现了想要得到的功能，而这一定义的研究者则另辟蹊径，更加关注程序的推理步骤轨迹与人类个体求解同样问题的步骤轨迹的异同。这一定义的研究者试图通过将AI的计算模型与来自心理学的实验技术相结合，来创立一种精确且可检验的人类思维工作方式。（3）理性地思考的系统。这一定义主要由AI领域的逻辑主义者提出。19世纪时，逻辑主义者就发展出可以描述世界上一切事物及其彼此关系的精确的命题符号，到1965年，理论上，已经有程序可以求解任何用逻辑符号描述的可解问题，因此，AI领域的逻辑主义者希望能研究出上述程序来实现智能系统。（4）理性地行动的系统。这一定义的研究者认为，智能体应该不仅可以正确地推理，而且能正确地行动。其核心思想是智能体要通过自己的行动获得最佳的结果，或者在不确定的情况下获得最优结果。前两种定义希望能直接模拟人的思考或行为，后两种定义则希望得到最理性的结果。随着科技（尤其是计算机技术）的不断发展，人工智能也得到了极大程度的发展，研究者慢慢地不再局限于上述4种中的某一种定义，而开始希望实现具备上述所有能力的智能体。（2）云计算和雾计算云计算（CloudComputing）是一种能够通过网络以便利的、按需付费的方式获取计算资源并提高其可用性的模式，其核心思想是对大量用网络连接的计算资源统一进行管理和调度，构成一个计算资源池并向用户提供按需服务。其核心思想与电力公司相似，在工业时代初期，电力是保障所有产业运作、生产的前提，而当时还没有电力公司这类机构，因此，为了保证生产，企业不得不自己配备发动机，甚至建发电厂以保证供电，而后发电公司这类机构兴起，企业不再在电力设备及其维护方面耗费巨资，只需交纳电费即可从电力公司获得足够的供电。对于云计算而言，云计算平台即为电力公司，所有对计算资源有需求的用户就是工业时代的企业，其只需要缴纳足够的费用即可享受云计算带来的计算资源，这就是云计算的终极目标—让人们可以像使用水、电那样使用计算机资源。（3）软件定义网络软件定义网络是一种基于软件理论的自动化网络架构技术。业界规模最大、最活跃的SDN标准化组织之一—开放网络基金会（OpenNetworkingFoundation，ONF）对SDN的定义如下：SDN是一个新出现的、转发与网络控制相解耦的、可直接编程的网络架构。其核心是OpenFlow概念，如Ethane项目所希望达到的目的一般，其工作原理只是将安全策略延伸到所有数据，即通过一个集中式的控制器，让网络管理员可以方便地定义基于网络流的数据控制策略，并将这些数据控制策略应用到各种网络设备中，从而实现对整个网络通信的数据控制。SDN主要有以下几个特点。（1）简单化。SDN可以实现中心控制，使很多复杂的协议处理得到简化。（2）快速部署与维护。相较于传统网络，SDN能被更快速地部署与维护。（3）开放性。OpenFlow的数据转发功能和网络控制功能是分离的，使用户可以有更多的选择来自定义网络，可以出现多家设备共存的情形，且用户可以根据自己的需求在任何时候方便地升级。（4）安全性。SDN的集中式控制为网络带来了安全性能的提升。例如，当网络中出现恶意软件时，通过网络结构，用户可以迅速地在集中控制平面阻止这个恶意软件的扩散爆发，而不需要访问多个路由器或交换机。（4）深度学习随着机器学习技术的加入，物联网具备了智能化分析数据的能力，但物联网中较大的数据量和较复杂的数据内容使得传统机器学习技术对于物联网数据的处理存在一些缺点，如大量的特征提取等，为了解决这些问题，物联网引入了深度学习技术。深度学习是机器学习中的一个分支，它具有深层次的网络结构，相较于传统机器学习而言，它的优势在于去掉了机器学习中所需要的大量特征处理过程，只需将数据直接传输到网络，便可得到结果，且可以针对不同问题自动提取新特征，可以精确地学习多媒体信息的高级特征，提高处理多媒体信息的效率。深度学习的典型模型有卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）模型、循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork，RNN）模型、生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）模型、深度信任网络（DeepBeliefNetwork，DBN）模型、图神经网络（GraphNeuralNetworkGNN）模型和堆栈自编码网络（StackedAuto-encoderNetwork，SAE）模型等。（5）复杂网络复杂网络是指具有自组织、自相似、吸引子、小世界、无标度中的部分或全部性质的网络。目前，复杂网络的研究内容主要包括以下几个方面：网络的几何性质、网络的形成机制、网络演化的统计规律、网络的模型性质，以及网络的结构稳定性、网络的演化动力学机制等问题。从字面就可以看出，复杂网络是指高度复杂的网络，其复杂性主要表现在以下几个方面。（1）结构复杂。复杂网络具有庞大的节点数量，且网络结构呈现多种不同特征。（2）连接多样性。节点之间的连接权重不同，且可能存在方向性。（3）动力学复杂性。节点集可能属于非线性动力学系统，节点状态随时间而发生复杂变化。（4）节点多样性。任何事物都可以成为复杂网络中的节点。（5）多重复杂性融合。以上的复杂性会相互影响，使整个网络显得更加复杂，变化更加难以预料。（6）普适计算普适计算［UbiquitousComputing（ubicomp）、PervasiveComputing］又称普存计算、普及计算、遍布式计算、泛在计算，是一个强调和环境融为一体，而计算机本身则从人们的视线中消失的计算概念。在普适计算的模式下，人们能够在任何时间、任何地点以任何方式进行信息的获取与处理。计算机技术的发展往往伴随着计算模式的变更，每一次计算模式的变更都意味着计算机技术的跨越式发展。计算模式的第一次变更在20世纪80年代，由主机计算模式进入桌面计算模式，这使得计算机从实验室进入了普通的办公室和家庭，极大地推动了计算机技术和产业的发展。在主机计算模式时，人们以计算机为中心进行计算，此时用计算机完成一项任务需要与计算机进行很繁杂的对话，如手工配置计算机的软/硬件环境和把计算任务映射到应用程序中，这使得人们的注意力主要集中于计算机而非任务本身，这种计算模式违背了人们的初衷，不符合人类的习惯。当进入桌面计算模式时，主机计算模式的缺陷得到了极大的改善，但依旧存在不足：使用计算机时，人们必须坐在计算机前，而不能自由移动，因此，计算机依旧未能与人类的生活环境融合。在进入桌面计算模式后，经过几十年的发展，计算机技术开始与通信、数字媒体等技术相结合，这些技术的结合集中体现为互联网的发展。除此之外，计算机在计算能力和存储能力提高的同时，其设备发展趋于迷你化，人们希望将计算机的计算与存储能力嵌入可穿戴的联网设备中。因此，传统的桌面计算模式也渐渐被淘汰，为了满足计算机的