将计算 任务分布在大量的分布式计算机资源池中使企业用户或者大众用户根据需求获取计算力、存储空间以及各种软件服务。
云计算有三种服务形式：软件即服务（SaaS）、平台即服务（PaaS）以及基础设施服务（Iaas），SaaS旨在基于互联网提供软件服务，PaaS则是将服务器平台作为一种服务来提供，IaaS按计量为客户提供由多台服务器组成的“云端”基础设施（即内存、I/O设备，计算能力、存储空间等组成的一个虚拟资源池）。 云计算技术提供了一种高效的计算模式，它可以将数据集中起来，有云中心提供集中服务，解决了传统计算机系统零散计算带来的低效率问题，它旨在将数据资源聚集、优化、动态分配，从而节约信息化成本、降低功耗、提高信息处理效率，能够大大提高海量数据的处理效率。而这符合物联网数据中心海量数据处理的需求，所以，云计算技术是物联网能够大规模推广发展必不可少的基石。实现物联网与云计算的融合是物联网发展的必然趋势。
2.3.2 应用层关键技术
1．中间件技术
中间件是一种独立的基于分布式处理的服务程序，它应用于客户机、服务器的操作系统之上，用来管理计算机资源和网络通信、连接两个独立的应用程序或者独立系统，能够使相连接的系统即使拥有不同的接口仍然能相互交换信息[8]。它主要是用来屏蔽网络硬件平台的差异性以及操作系统与网络协议的异构性，是应用软件能够比较平滑的运行于不同的平台之上。
中间件可以运行于多种硬件和操作系统平台，支持分布计算，提供跨网络、硬件、操作系统平台的透明的应用和服务的交互，它的这些特性使得它成为物联网应用中的关键部分，它实现了各种传感器、RFID 系统等感知设备与应用系统之间的数据传输转换，开发人员只需要提供一个中间件的接口就可以保证应用软件在物联网中的正常使用，这就很大程度上降低了应用开发难度。 2．人工智能技术
2008 年 IBM 公司提出的“智慧地球”概念，得到了世界各国的普遍认可，这里“智慧地球”即指物联网，而要实现智慧物联网，那么物联网中数据的处理自然少不了人工智能技术。
人工智能技术是研究使计算机模拟人的某些思维过程和智能行为，使人类的
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智慧得以物化与延伸的一门学科，比如，学习、推理、思考、规划等，它综合了计算机科学、控制论、信息论、神经生理学、心理学、仿生学等多种学科。人工智能技术研究领域主要包括自然语言理解、数据库的智能检索、专家系统、机器人、语言识别、图像识别等。在物联网中，人工智能技术通过对感知信息的分析及智能处理来实现物 联网的智能化。
2.4 本章小结
目前，物联网的定义和架构还没有一个统一的标准，本章节首先通过介绍物联网的定义、特点以及与传感网泛在网的比较全面阐述了物联网的概念，然后介绍了当前被业界普遍认同的物联网的三层体系结构，并分别介绍了物联网三层结构中各自的关键技术。
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第三章 物联网典型应用
物联网的应用需要智能化信息处理技术的支撑，主要需要针对大量的数据通过深层次的数据挖掘，并结合特定行业的知识和前期科学成果，建立针对各种应用的专家系统、预测模型、内容和人机交互服务，专家系统利用业已成熟的某领域专家知识库，从终端获得数据，比对专家知识，从而解决某类特定的专业问题。预测模型和内容服务等基于物联网提供的对物理世界精确、全面的信息，可以对物理世界的规律（如洪水、地震）进行更加深入的认识和掌握，以做出准确的预警，以及应急联动管理。人机交互与服务也体现了物联网“为人类服务”的宗旨。人机交互提供了人与物理世界的互动接口。物联网能够为人类提供的各种便利也体现在服务之中。
虽然目前物联网处在零散应用的产业启动期,但是应用己经较为广泛,目前己经较为成熟的应用包括环境监测系统、物流信息化系统、智能交通、食品溯源、系统及基础设施安全系统等。
3.1 典型应用
3.1.1 环境监测
环境监测是物联网的一个重要应用领域，物联网自动、智能的特点非常适合环境信息的监测。一般来讲，环境监测物联网系统结构包括下面几个部分： 1.感知层：该层的主要功能是通过传感器节点等感知设备，获取环境监测的信息，如温度、湿度、光照度等。由于环境监测需要感知的地理范围比较大，所包含的信息量也比较大，该层中的设备需要通过无线传感组成一个自治网络，采用协同工作的方式，提取出有用的信息，并通过接入设备与互联网中的其它设备实现资源共享与交流互通。
2.接入层：该层的主要功能是通过现有的公用通信网（始有线Internet网络、WLAN网络、GSM网、TD-SCDMA网）、卫星网等基础设施，将来自感知层的信息传送到互联网中。
3.互联网层：该层的主要功能是以IPv6/IPv4为核心建立的互联网平台，将网络内的信息资源整合成一个可以互联互通的大型智能网络，为上层服务管理和大规模环境监测应用建立起一个高效、可靠、可信的基础设施平台。
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4.服务管理：该层的主要功能是通过大型的中心计算平台（如高性能并行计算平台等），对网络内的环境监测获取的海量信息进行实时的管理和控制，并为上层应用提供一个良好的用户接口。
5.应用：该层的主要功能是集成系统底层的功能，构建起面向环境监测的行业实际应用，如生态环境与自然灾害时监测、趋势预测、预警及应急联动等。
通过上面几个部分，环境监测物联网就可以实现协同环境信息，进行态势分析，并预测发展趋势。
3.1.2 智能交通
智能交通是指采用先进的信息技术、数据通信传输技术、电子传感技术、控制技术和计算机技术，使车辆和道路智能化，以实现安全快速的道路交通环境，从而达到缓解道路交通拥堵、减少交通事故、节约交通能源和减轻驾驶疲劳等目的。智能交通是一个综合性体系，包含的子系统分为以下几个方面： 1.交通管理系统
该系统包括：1.在途驾驶员信息 2.交通状况监视 3.车流量管理 4.交通指挥控制 5.突发事件管理系统 2.公共交通运营系统
该系统包括：1.公共运输管理 2.途中换乘信息 3.满足个人需求的非定线公共交通 3.电子收费系统
该系统通过电子卡或RFID电子标签由计算机实现自动收费，大大提高车辆通行能力，降低收费口拥堵风险。 4.运营车辆高度管理系统
该系统通过汽车的车载电脑、管理中心计算机与GPS、传感器等设备联网，实现驾驶员与调度管理中心之间的双向通信、信息查询、自动售票和车辆自动定位等功能，来提高商业车辆、公共汽车和出租汽车的运营效率。 5.紧急事故处理系统
该系统包括：紧急告警与人员安全、应急车辆管理、危险品应急处理、应急响应和疏散。
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图3-1 智能公共交通系统示意图
在以上众多智能交通子系统中，有两点功能为每个系统所共有且必备：首先要求每个智能交通控制系统需要具备数据感知和采集功能，其次要求每个系统需要具备数据分析处理和汇总分发功能。智能交通系统的发展趋势将表现为综合化、社会化的发展模式。由于智能交通体系涉及相关的市民、公安交通管理、交通部门车辆管理、城市建设、通信等相关部门，因而未来智能交通必然是一个涉及以交通与公安为主的多部门驱动的发展过程。
3.1.3 智能物流
智能物流是将RFID技术、数据通信传输技术、控制技术及计算机技术等应用在物流配送系统中，帮助实现物品跟踪与信息共享，提高物流企业的运行效率，实现可视化供应链管理，提升物流信息化程度。
1、RFID作为前端的自动识别和数据采集技术，被应用在物流的零售、存储、运输、配送/分销和生产等各主要作业环节，是实现智能物流的重点。
（1）提高物流基础设施的信息化和自动化水平
通过将RFID标签放置在货柜、集装箱、车辆等物流基础设施内，在物流企业仓库内部、出入库口、物流关卡等安装RFID读写器，实现物品自动化出入库、盘点、交接环节中的RFID信息采集，达到对物品库存的透明化管理。通过RFID
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