另外，如果从通信对象和过程来看，物联网的核心是物与物及人与物之间的信息交互，其基本特征可概括为全面感知、可靠传送和智能处理。
①全面感知。利用射频识别、二维码、传感器等感知、捕获、测量技术随时随地对物体进行采集和获取。
②可靠传送。通过将物体接入信息网络，依托各种通信网络，随时随地进行可靠的信息交互和共享。
③智能处理。利用各种智能计算技术，对海量的感知数据和信息进行分析并处理，实现智能化的决策和控制。
9.3.2物联网与其他一些网络、概念的关系
目前业界存在多种与物联网并存的网络名词术语，如传感器网络、泛在网络等，也有机对机（M2M）和信息物理融合系统（CPS）的概念，这里有必要对它们之间的区别澄清。
（1）传感器网络
ITUTY.2221建议中定义传感器是包含互联的传感器节点的网络，这些节点通过有线或无线交换传感数据。传感器节点是由传感器和可选的能检测处理数据及联网的执行原件组成的设备；而传感器是感知物理条件或化学成分并且传递与被观察的特性成比例的电信号的电子设备。传感器网络具有显着特点，即资源受限、自组织结构、动态性强、应用相关、以数据为中心等。以无线传感器网络WSN为例，一般由多个具有无线通信与计算能力的低功耗、小体积的传感器节点构成。传感器节点具有数据采集、处理、无线通信和自组织的能力，能够协作完成大规模复杂的监测任务。网络中通常只有少量的汇聚节点负责发布命令和收集数据，实现与互联网的通信。传感器节点仅仅感知到信号，并不强调对物体的标识，它仅提供局域或小范围内的信号采集和数据传递，并没有赋予物品到物品的连接能力。
（2）泛在网络
ITUTY.2002建议中将泛在网络描述为：在服务预定的情况下，个人和/或设备无论何时、何地、何种方式都能以最少的技术限制接入到服务和通信的能力。
简单地说，泛在网络是指无所不在的网络，可实现随时随地与任何人或物之间的通信，涵盖了各种应用，是一个容纳了智能感知/控制、广泛的网络连接及深度的信息通信技术ICT等应用技术，超越了原有电信范畴的网络体系。
泛在网络可以支持人到人、人到对象（如设备或机器）和对象到对象的通信，图96描述了泛在网络下不同的通信类型，从图中可见，人与物、物与物之间的通信是泛在网络的突出特点。
图96泛在网络通信类型（3）M2M与CPS
狭义上说，M2M代表的是机器与机器之间的通信，广义上讲也包括人与机器之间的通信，是以机器智能交互为核心的网络化的应用与服务。目前，业界所说的提高M2M，更多的是指非信息技术机器设备通过移动通信网络与其他设备或IT系统的通信。
CPS是一个综合计算、网络和物理环境的多维复杂系统，通过3C（Communication，Computer，Control）技术的有机融合与深度协作，实现大型系统的实时感知和动态控制。它的一个基本特征是构成了一个能与物理世界交互的感知反馈环，通过计算进程和物理进程相互影响的反馈循环，实现与实物过程的密切互动，从而给实物系统增加或扩展新的能力。
（4）物联网与它们之间的关系
物联网与上述网络、概念之间的关系可以概括为：泛在网络包含物联网，物联网包含传感器网络。如图97所示。
图97物联网与传感器网络、泛在网络的关系从概念内涵角度来看，物联网包含万事万物的信息感知和信息传动；M2M则主要强调机器与机器之间的通信；而CPS更强调反馈与控制过程，突出对物的实时、动态的信息控制与信息服务。M2M偏重实际应用，得到了工业界的关注和重视。CPS更偏重于研究，吸引了学术界的注意，是未来物联网应用的重要技术形态。
9.3.3物联网技术体系
ITU在2005年的物联网报告中重点描述了物联网的4个关键性应用技术：标签事物的RFID技术、感知事物的传感器技术、思考事物的智能技术、微缩事物的纳米技术。目前，国内物联网技术的关注热点主要集中在传感器、RFID、云计算及普适计算等领域。
图98物联网的技术体系模型物联网技术涉及多个领域，这些技术在不同的行业往往具有不同的应用需求和技术形态。对物联网涉及的核心技术进行归类和梳理，可以形成如图98所示的物联网技术体系模型。在这个技术体系中，物联网的技术构成主要包括感知与标识技术、网络与通信技术、计算与服务技术及管理与支撑技术4大体系。
1.感知与标识技术
感知与标识技术是物联网的基础，负责采集物理世界中发生的物理事件和数据，实现外部世界信息的感知和识别，包括多种发展成熟度差异性很大的技术，如传感器、RFID、二维码等。
（1）传感技术
传感技术利用传感器和多跳自组织传感器网络，协作感知、采集网络覆盖区域中被感知对象的信息。传感器技术依附于敏感机理、敏感材料、工艺设备和计测技术，对基础技术和综合技术要求非常高。目前，传感器在被检测量的类型和精度、稳定性和可靠性、低成本和低功耗方面还没有达到规模应用水平，是物联网产业化发展的重要瓶颈之一。
（2）识别技术
识别技术涵盖物体识别、位置识别和地理识别，对物理世界的识别是实现全面感知的基础。物联网标识技术是以二维码、RFID标识为基础的，对象标识体系是物联网的一个重要技术点。从应用需求的角度，识别技术首先要解决的是对象的全局标识问题，需要研究物联网的标准化物体标识体系，进一步融合及适当兼容现有各种传感器和标识方法，并支持现有的和未来的识别方案。
2.网络与通信技术
网络是物联网信息传递和服务支撑的基础设施，通过泛在的互联功能，实现感知信息高可靠性、高安全性传送。
（1）接入与组网
物联网的网络技术涵盖泛在接入和骨干传输等多个层面的内容。以互联网协议版本6（IPv6）为核心的下一代网络，为物联网的发展创造了良好的基础网条件。以传感器网络为代表的末梢网络在规模化应用后，面临与骨干网络的接入问题，并且其网络技术需要与骨干网络进行充分协同，这些都将面临新的挑战，需要研究固定、无线和移动网，Adhoc网技术，自治计算与联网技术等。
（2）通信与频管
物联网需要综合各种有线及无线通信技术，其中近距离无线通信技术将是物联网的研究重点。由于物联网终端一般使用工业科学医疗(ISM)频段进行通信(免许可证的2.4GHzISM频段全世界都可通用)，频段内包括大量的物联网设备及现有的无线保真(WiFi)、超宽带(UWB)、ZigBee、蓝牙等设备，频谱空间极其拥挤，这些都将制约物联网的大规模应用。为提升频谱资源的利用率，让更多物联网业务能实现空间并存，需切实提高物联网规模化应用的频谱保障能力，保证各种物联网的共存，并实现其互联、互通、互操作。
3.计算与服务技术
海量感知信息的计算与处理是物联网的核心支撑，服务和应用则是物联网的最终价值体现。
（1）信息计算
海量感知信息计算与处理技术是物联网应用大规模发展后，面临的重大挑战之一。需要研究海量感知信息的数据融合、高效存储、语义集成、并行处理、知识发现和数据挖掘等关键技术，攻克物联网云计算中的虚拟化、网格计算、服务化和智能化技术。核心是采用云计算技术实现信息存储资源和计算能力的分布式共享，为海量信息的高效利用提供支撑。
（2）服务计算
物联网的发展应以应用为导向，在物联网的语境下，服务的内涵将得到革命性扩展，不断涌现的新型应用将使物联网的服务模式与应用开发受到巨大挑战，如果继续沿用传统的技术路线必定束缚物联网应用的创新。从适应未来应用环境变化和服务模式变化的角度出发，需要面向物联网在典型行业中的应用需求，提炼行业普遍存在或要求的核心共性支撑技术，研究针对不同应用需求的规范化、通用化服务体系结构，以及应用支撑环境、面向服务的计算技术等。
4.管理与支撑技术
随着物联网网络规模的扩大、承载业务的多元化和服务质量要求的提高及影响网络正常运行因素的增多，管理与支撑技术成为保证物联网实现可运行、可管理、可控制的关键，包括测量分析、网络管理和安全保障等方面。
（1）测量分析
测量是解决网络可知性问题的基本方法，可测性是网络研究中的基本问题。随着网络复杂性的提高与新型业务的不断涌现，就需要研究高效的物联网测量分析关键技术，并建立面向服务感知的物联网测量机制与方法。
（2）网络管理
物联网具有自治、开放、多样的自然特性，这些自然特性与网络运行管理的基本需求存在着突出矛盾，需要研究新的物联网管理模型与关键技术，以保证网络系统正常高效的运行。
（3）安全保障
安全是基于网络的各种系统运行的重要基础之一，物联网的开放性、包容性和匿名性也决定了其不可避免地存在着信息安全方面的隐患。需要研究物联网安全关键技术，以满足物联网对机密性、真实性、完整性、抗抵赖性的要求，同时还需解决好物联网中的用户隐私保护与信任管理问题。
9.3.4物联网应用的案例分析
以环境监测为例说明物联网的应用系统。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器网络技术组成一个自治网络，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他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(如有线Internet网络、WLAN网络、GSM网、TDSCDMA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。
