網絡層是物聯網架構的中間層，主要負責信息的傳輸和交換。它通過互聯網、移動通信網等通信網絡，將感知層收集到的數據傳輸到應用層進行處理。網絡層需要保證數據傳輸的可靠性和安全性，同時還要支持各種通信協議和接口，以便與不同類型的設備進行通信。網絡層的主要技術包括：移動通信網絡：如4G、5G，提供廣域覆蓋和高速數據傳輸。無線局域網（WLAN）：如Wi-Fi，適用于局部區域的高速數據傳輸。低功耗廣域網（LPWAN）：如LoRa、NB-IoT等，適用于低功耗、遠距離的數據傳輸。衛星通信：在偏遠地區或特定場景下提供通信服務。需求分析：深入了解企業或用戶的業務需求、痛點和目標，明確 IoT 解決方案需要解決的問題；南通智互聯IOT平臺架構

IOT（Internet of Things，物聯網）數據采集是指利用各種傳感器和設備，對物理世界中的各種信息進行實時感知、測量和收集，并將這些數據傳輸到物聯網平臺或其他數據處理系統進行分析和處理的過程。傳感器采集：傳感器是物聯網數據采集的重要設備之一，可以感知物理世界中的各種物理量，如溫度、濕度、壓力、光照強度、加速度等。不同類型的傳感器可以根據具體的應用需求進行選擇和部署。例如，在環境監測領域，可以使用溫度傳感器、濕度傳感器、空氣質量傳感器等對環境參數進行實時監測；在工業自動化領域，可以使用壓力傳感器、流量傳感器、位移傳感器等對生產過程中的各種參數進行監測和控制。設備接入采集：除了傳感器，物聯網中的各種設備也可以作為數據采集的來源。例如，智能手機、平板電腦、智能手表等移動設備可以通過內置的傳感器和應用程序采集用戶的行為數據、健康數據等；工業設備、智能家居設備、智能交通設備等可以通過網絡連接將設備的運行狀態、性能參數等數據上傳到物聯網平臺。泰州IOT物聯網技術搭建數據存儲、處理和分析環境，對采集到的數據進行清洗、整合和深度分析，提取有價值的信息。

在醫療領域，IOT數據采集技術也發揮著重要作用。通過佩戴或植入各種傳感器，患者的生理參數可以實時傳輸給醫生或醫療中心，實現遠程患者監護。此外，物聯網技術還可以用于醫院資產管理、環境監測、藥物管理等方面，提高醫療服務的效率和質量。在物流領域，IOT數據采集技術被應用于倉庫作業、干線運輸、末端配送等各個階段。通過物聯網技術，物流企業可以實現對貨物和車輛的實時追蹤和監控，提高運輸效率和安全性。同時，物聯網技術還可以用于優化倉庫布局和作業流程，提高倉儲效率。

平臺層數據處理與分析：對采集到的數據進行清洗、存儲、分析和挖掘，提取有價值的信息。例如，通過對智能電表數據的分析，電力公司可以了解用戶的用電習慣，進行負荷預測和電費優化。設備管理：實現對連接到物聯網平臺的設備進行遠程監控、管理和配置，包括設備的注冊、認證、升級、故障診斷等功能。如可以通過物聯網平臺遠程為智能攝像頭升級固件，提高其性能和功能。應用開發接口（API）：為第三方開發者提供接口，以便開發各種基于物聯網數據的應用程序，實現更豐富的功能和應用場景。例如，共享單車公司通過API將車輛位置、使用狀態等數據提供給應用開發者，開發出更便捷的找車、用車應用。HTTP 協議則在一些對數據傳輸要求較高、與云端服務交互頻繁的物聯網應用中較為常用。

物聯網的應用場景廣且多樣，涵蓋了智能家居、智慧城市、工業物聯網、智能農業、智能交通等多個領域。智能家居：通過物聯網技術，家庭中的各種設備可以實現互聯，如智能燈光、智能電視、智能門鎖等。用戶可以通過智能手機或其他設備來控制這些設備，實現智能化的家居生活。智慧城市：物聯網技術可以應用于城市管理的各個方面，如智能交通、環境監測、公共安全等。通過收集和分析數據，城市管理者可以更有效地規劃和管理城市資源，提高城市的運行效率和安全性。工業物聯網：物聯網技術在工業生產領域的應用被稱為工業物聯網（IIoT）。它通過各種傳感器和智能設備，對生產設備、生產環境、生產過程等進行實時監控和管理，幫助企業實現生產過程的自動化、智能化和精細化管理。智能農業：物聯網技術在農業領域的應用被稱為精細農業。通過傳感器和數據分析技術，農民可以實時監測農田環境、作物生長狀況等信息，實現精細施肥、灌溉和防治病蟲害，提高農業生產效率和產量。智能交通：物聯網技術可以與智能交通系統（ITS）結合使用，實現交通信號的智能控制、道路擁堵預警、交通事故快速響應等功能。這有助于提高交通流量和道路安全性，使駕駛員能夠做出更明智的決策。數據來源廣，類型多樣，還有非結構化數據，如視頻監控數據、音頻數據等。無錫網關采集IOT平臺解決方案

在工廠設備上安裝傳感器采集運行數據，通過數據分析提前發現設備故障隱患，減少停機時間；南通智互聯IOT平臺架構

隨著物聯網設備數量的急劇增加，將數據處理推向數據源附近的邊緣計算變得愈發重要。邊緣計算可以在設備端或靠近設備的邊緣節點上進行數據的初步處理和分析，減少數據傳輸的延遲和帶寬占用，提高數據處理的實時性。例如，在智能工廠中，邊緣計算可以實時分析生產線上設備的運行數據，及時發現設備故障并進行預警，避免生產中斷。人工智能技術將越來越多地應用于 IOT 數據采集過程中。例如，利用機器學習算法對傳感器數據進行實時分析和預測，提前發現設備的潛在故障或異常情況，實現預測性維護；通過深度學習算法對圖像、視頻等多模態數據進行識別和分析，提高數據采集的準確性和效率。南通智互聯IOT平臺架構