读懂物联网

物联网，简单理解就是万物相连的互联网。

物联网的英文名称是Internet of Things，简称为IOT，其核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络。物联网是通过传感设备，按约定的协议把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

在物联网中，传感设备可以实时采集任何需要监控、连接、互动的物体的信息，然后通过有线或无线网络接入，最终实现物与物、物与人的连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。

物联网的概念，最早出现于比尔盖茨1995年《未来之路》一书。在《未来之路》中，比尔盖茨已经提及物联网概念，只是当时受限于传感设备、无线网络及硬件的发展，并未引起世人的重视。直到1998年，美国麻省理工学院创造性地提出了当时被称作EPC系统的“物联网”构想。到了1999年，美国Auto-ID首先提出“物联网”的概念，主要是建立在物品编码、射频识别技术和互联网的基础上。

过去，物联网在中国被称为传感网。中科院早在1999年就启动了传感网的研究，并已取得了一些科研成果，建立了一些适用的传感网。

2005年11月17日，在突尼斯举行的信息社会世界峰会上，ITU（国际电信联盟）发布了《ITU互联网报告2005：物联网》，正式提出了“物联网”的概念。

这里，需要提到ITU，它是联合国的下属机构，专门负责信息通信技术相关事务，其中就包括制定全球电信标准。

在ITU的报告里指出，无所不在的“物联网”通信时代即将来临，世界上所有的物体从轮胎到牙刷、从房屋到纸巾都可以通过因特网主动进行交换，射频识别技术、传感器技术、纳米技术、智能嵌入技术将到更加广泛的应用。

从实现流程上讲，物联网分成了三个部分。第一个部分是传感设备部分，也就是利用射频识别、二维码、传感器等传感设备，感知和获取物体的各类信息；第二部分是通信技术部分，是通过对互联网、无线网络的融合，将物体的信息实时、准确地传送，以便信息交流、分享；最后一部分是智能处理部分，即使用各种智能技术，对感知和传送到的数据、信息进行分析处理，实现监测与控制的智能化。因此，物联网在整个信息流的过程中就必须具备有三种能力，一个是获取信息的能力，一个则是传送信息的能力，最后一个则是处理信息的能力。

在我国，物联网是一个基于互联网、传统电信网等信息承载体，让所有能够被独立寻址的普通物理对象实现互联互通的网络。简单来说，就是把所有物品通过信息传感设备与互联网连接起来，进行信息交换，即物物相息，以实现智能化识别和管理。请输入图片描述

如果说移动互联网的发展，深刻地改变了人类社会的交往方式，那么物联网技术将会重构人与物、物与物的关系。据美国权威咨询机构Forrester 预测，到2020 年，世界上物物互联的业务，跟人与人通信的业务相比将达到30∶1，物联网被视作下一个万亿级的通信业务。既然物联网对社会信息传播产生了如此深刻的影响，那么具体体现在哪些方面？

物联网使信息生产形式得到延伸

1.增加信息资源的来源。在物联网时代，传感器作为“触角”延伸到社会的各个角落，被广泛应用于智能基础设施建设的各个方面，一些重要的公共信息从难以捉摸到被作为数据留存了下来，这将为公共新闻的生产提供优质、丰富的信息来源。比如智能家居、智能医疗、可穿戴设备终端等。

2．扩大新闻生产主体。在物联网社会，大数据成为极其重要的新闻资源，一些掌握数据资源、算法优势的技术公司凭借其对用户数据的掌握，逐渐地向新闻生产的核心领地渗透，新闻生产的主体扩大到掌握智能机器、传感数据的IT 巨头、物联网企业。

（二）物联网使媒介与社会的融合更加深入

1．传播终端无所不在。2015 年7 月麦肯锡发布的权威报告指出，全球物联网有望渗透的下游应用市场规模将在2025 年之前成长达到3.9-11.1万亿美元，达到约11% 的全球经济占有率，并与城市管理、生产制造、家庭事务、汽车驾驶、能源环保、物流运输、工作办公、消费结算、个人健康等重要领域结合形成9 个千亿级规模以上的细分市场。届时，传播终端将无所不在。

2．媒介终端的场景化。在万物互联时代，物联网将物理世界与虚拟空间连接起来，智能设备充斥着物理世界的空间与环境，占据着社会生活的每一个场景，这些媒介终端对社会场景的覆盖可以有效监测公共领域与个人世界的实时状态，记录甚至培养人们的生活习惯，从而提供更加人性化的基于场景的个性服务。

(三) 物联网使用户的概念更加清晰

1.用户平台的延伸。互联网促生了多种平台型媒体和综合型信息服务商的出现，受众也从被动的信息接收者转变为积极参与内容生产、主动消费信息产品的终端使用者，也就是新媒体条件下的用户。物联网时代，用户的意义将更为凸显。

2.用户分析的多维化。大数据、传感器技术的兴起使实时检测用户的媒体使用行为成为了现实，开通了即时反馈渠道，不仅如此，对用户的分析也从传统意义上的人口统计学特征的把握，增加了对生理反应的记录和深度需求的挖掘。

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