1.实习实训目标 1.实现基于“**物联网工程教学开放实验平台”的物联网实时环境监控系统； 2.掌握基于AVR体系的微控制器接口技术，能够熟练使用AVR系列微控制器进行系统开发；了解基于ZigBee无线传感网络的数据传输原理，掌握基于ZigBee无线传感网络的透明传输协议；掌握通用传感器通信技术，能够熟练使用常见的传感器通信技术； 3.掌握基于PC的串行通信接口技术； 4.掌握基于C++/QT的图形用户接口应用程序开发，掌握图形用户接口程序设计的一般步骤以及设计理念，实现基于C++/QT的图形界面程序设计。 5.体验嵌入式软件开发全部流程，认识软件开发中团队协作以及团队管理的重要性，了解软件开发中技术文档书写规范以及文档的管理； 6.掌握基于C/S架构的嵌入式软件开发流程，熟悉客户机与服务器的一般编程步骤； 2 实习实训对象 本实训内容针对大学二年级或三年级的学生，学生需要至少完成《传感器原理及应用》、《无线传感网络原理及应用》、《RFID原理及应用》、《物联网控制技术》、《C语言程序设计》、《C++程序设计》等基础课程。 3实习实训周期与模式 3.1实习实训周期 本实训计划为期二周，详细规划见下表： 安排 内容 目标   第一阶段 项目展示 通过项目展示让学生形象的了解所要完成的任务，从宏观上了解项目的整体情况。 了解实训任务，体验软件的使用效果 团队发布 根据实际人数进行团队划分，发布团队 体验软件项目开发团队管理模式 需求定义并确定技术选型 根据项目的功能抽象出项目的需求列表，再根据需求确定合适的技术选型。 体验软件开发流程，提炼项目需求。 书写相关文档 根据需求列表，书写项目需求分析说明书以及详细设计说明书 了解软件工程文档书写规范 查阅资料文献 根据需求分析说明书以及详细设计说明书中所列内容查阅相关资料制定解决方案 任务分配 由团队组长进行任务划分并非配到各个组员 体验软件项目开发团队管理模式 软件架构设计 根据详细设计说明书内容进行软件架构设计 体验软件开发流程 第二阶段 服务器端软件总体设计 根据详细设计说明书完成服务器端软件总体设计 体验软件开发流程 客户端软件总体设计 根据详细设计说明书完成客户端软件总体设计 体验软件开发流程 服务器端模块划分及任务分配 将整个服务端程序进行划分并进行任务分配 体验软件开发流程 客户端模块划分及任务分配 将客户端程序进行划分并进行任务分配 体验软件开发流程 编码、单元测试 根据各个模块的功能进行编码，并对各自的代码进行单元测试 体验软件开发流程 第三阶段 编码、单元测试 根据各个模块的功能进行编码 体验软件开发流程 模块整合 将各个模块进行整合 体验软件开发流程 联合测试 进行联合测试 体验软件开发流程 成果展示 各个团队分别进行成果展示并作评定 实训结果考核 3.2实习实训模式 本次实习采用项目驱动模式，企业级项目经理全程跟踪，以项目为中心学生全程自主开发；学生以团队为单位，全程企业化管理，配备mail、ftp、svn等企业级服务资源。 4.实习实训地点和规模 实训地点：**昆山实训中心 规模：**昆山基地拥有近4000平米教学办公场地。20间机房教室， 1900多台计算机，500多块ARM开发板，为了让学生切实体验企业开发的真实工作环境，**为每位学生配备一台专用电脑，到项目实战阶段每人配置一套开发板或Android智能手机开发平台，24小时开放的实验平台。有Sun和惠普工作站、Cisco路由器、Oracle数据库、Solaris Unix操作系统、惠普HP-Unix操作系统、C++、Java开发环境、Web服务器组成的高端企业级实训环境。 5.实习实训项目 5.1课程体系 实训过程中主要涉及以下内容： 微控制器接口技术及应用 传感器原理及通信接口技术 物联网控制技术 RFID技术 物联网系统开发技术 物联网应用层软件开发 5.2课程特色 本实训计划主要依托嵌入式&物联网课程体系，对微控制器技术、无线传感网络、传感器原理、传感器通信接口技术、RFID技术进行针对性训练，同时包括对物联网应用层系统软件开发的训练。旨在增强学生的动手能力和实践能力，提高学生独立思考问题与解决问题的能力。让学生亲身体验整个物联网系统开发中从感知层到网络层再到应用层软件开发的整个过程。 6实习实训项目 6.1项目选择 实训项目采用基于智能家居领域中的智能环境监控系统为蓝本，该系统在智能家居领域中得到广泛应用并且在该领域中扮演重要角色，同时也是智能家居系统中的主要组成部分，技术含量较高具有很高的实习实训价值。以下为y应用层软件效果图： 6.2项目过程 整个项目完全按照企业级开发流程进行实施，包括系统需求分析、概要设计、详细设计，测试计划、测试分析等环节。由企业级项目经理全程跟踪指导，全程企业化管理，提供邮件服务器、文件服务器、项目管理及版本控制服务器等企业级服务资源。 7实习实训管理 7.1实习实训学员管理 实训学员分6-8人一组，每天向班主任汇报小组成员当日的学习进度与学习遇到的问题，班主任每日考勤，进行课堂纪律管理。 7.2考核与评估 分三部分对实训学员考核和评估：出勤，课堂表现，项目答辩（以小组为单位） 出勤占总成绩10%，课堂表现占总成绩30%，占总成绩60%。 8实习实训费用 实训费用600元/人 住宿：入住**宿舍，无需带被褥，自带被单被套枕巾。费用共250元/人，水电费自理。入住时收取水电押金100元/人。

通过智能手机感知需要使用智能手机上各式各样的传感器，传感器可以分为两大类： 1.加速度计、麦克风等 一旦打开就会连续操作，要求一个明确的信号才能要关闭都需要被激活的时间的最低期限，以获得有意义的感知数据收集瞬间的音频样本的不提供任何有意义的数据来表示的背景声音类型 2.GPS、WiFi扫描器、蓝牙扫描器 这些传感器打开时收集瞬间采样，采样间隔结束时自动关闭 这两类传感器能源成本不仅取决于即时功率上同时也取决于传感器的工作持续时间 情境包括位置、状态、时间、环境等，不同的情境所需传感设备不同，我们根据当前情境选择能耗最少设备，当前情境是通过系统自动状态识别出来的。 情境识别中很常见的是用户行走状态，用户步行示例如下： 当用户步行时仅采用GPS进行周期采样以获得位置和速度信息，用来推断用户出行模式，若距离和速度大幅增加表明状态发生转换(步行->坐车)，若GPS无信号或不变化表明状态发生转换(室外->室内)，此时调用WiFi扫描器，可用来辨别常用区域（常用热点会被保存）。 顺便说下GPS用途： 1.识别用户出行模式：步行/开车 方法：位置比较 + 瞬时速度 比如，速度大于20公里/小时，可认为用户正在开车 2.还可用于判断是否在室内环境,因为GPS一般在室内无信号，位置请求会超时，可将最近有效的GPS位置当做所在建筑物位置 也说下WiFi热点扫描： 1.WiFi接入点MAC地址可被用作环境指纹 2.WiFi热点扫描可获取WiFi接入点MAC地址 3.每个WiFi接入点的MAC地址是唯一的 4.通过事先记录用户家庭、办公室等WiFi接入点的MAC地址，并建立位置MAC地址映射关系 5.智能移动终端可方便的自动识别其当前的位置，比如，WiFi扫描结果与用户家庭接入点集是匹配的话，很容易识别用户是在家里

美国国家癌症中心(NCC)采用了一个全新的RFID系统，大大减少了病人等候时间。 　　NCC表示，引进新系统后，每小时能接待的病人数量增加了16%。现在该中心平均每日接待130名病人。 　　使用新的系统，病人需佩戴RFID标签，以便医护人员进行实时定位，这样就能知道哪张化疗椅、化疗床有病人在使用。当病人诊断结束，将标签摘下，系统会自动识别空位，为下一位病人做准备。该系统还能自动更新病人的药物状况，便于医护人员快速备药。 　　该系统曾在2011年进行过一次试运行，并获得今年11月份香港RFID颁奖仪式上“最佳实施”和“最具创新”铜奖。 该系统其实是物联网定位中RFD的应用，利用RFID实现定位，了解实时位置情况。我想随着RFID标签的普及以及价格的下降，未来将会有更多丰富多彩的应用。

在物联网技术中，室内定位是一个很热门的研究点，我们学校物联网专业还专门开了一门物联网定位课。 GPS卫星定位系统，只可以定位在地球地面上的相对位置，不可以定位室内的相对位置，定位信号到达地面时较弱，不能穿透建筑物，移动基站定位不精确，基于传感器的定位费用昂贵，而对于wifi而言，它所覆盖的区域十分广泛，像超市，机场，地铁等很多地方都有，并且我们可以连接wifi的设备也有很多，对于定位来说是十分方便的。 wifi定位主要利用各个AP(Access Point)的MAC地址+信号强度做指纹特征，仅选取信号强度大于给定阈值的AP,避免WiFi信号跳变造成的影响,用聚类算法将所有手机采集的指纹进行聚类。 原理： 1.指纹匹配方式定位算法 指纹匹配方式定位算法建立在实验数据基础上，它主要包括离线训练和在线定位两个阶段，其中离线训练阶段的任务是建立射频信号强度向量和客户端位置间的一一对应关系，形成一个指纹库(radio map)，定位阶段则使用实时采集的信号强度向量去匹配训练阶段构建的指纹库，从而获得目标的位置估计。 现有的基于射频指纹匹配定位方法主要包括确定型和概率型两种。其中确定型定位算法一般在指纹库中选择与实时采集的射频指纹距离最小的几个点的质心作为目标的位置估计。确定型定位算法的计算效率较高，但精度较低。 概率型定位算法一般采用贝叶斯估计理论，通过不同的似然函数，如基于核函数的似然函数，计算目标位置的后验概率，并取后验概率最大的位置点作为目标的最终位置估计。概率型定位算法具有较高的定位精度和定位鲁棒性，但计算量相对较大。 指纹特征采用每个AP 的RSSI 均值。 也就是，训练阶段对同一位置点采集的每个AP 的多次数据取平均，定位阶段也是如此，区别在于训练阶段采集数据多，以便得到尽量多的信息，定位阶段采集的数据少，减少定位延时，一定程度上提高了实时性。对每个扫描到的AP 的RSSI 值，设定一个选择区间[RSSI-Σ，RSSI+Σ],Σ为多次实验的经验值，在指纹库中查找满足此区间范围的位置点，若有n 个位置点落在此区间范围，则这些位置点分别取权值为1/n,其他的位置点则取权值为0;对所有AP 做如上处理后，选出权值最大的位置点为估计位置。如有多个位置点权值一样，则比较信号强度距离，取最小者。 2.KNN算法 假设一个样本空间里的样本可分成几个类型，给定一个未知类型的待分类样本。基本思路：人以类聚、物以群归待分类样本与哪一类的样本比较相近，就归属于哪一类，具体的相近比较基于最近的K个样本，归属于K个样本中的多数样本所属的类。

物联网产业发展状况回顾 从国家政策来讲，对物联网的重视依然很高。头几年国家工信部、发改委到国务院都有一些文件出台支持物联网产业的发展。今年更有两个新的政策措施《国务院关于推进物联网有序健康发展的指导意见》、《物联网发展专项行动计划(2013—2015)》等政策指导性意见。 从产业发展来看，2012年我国物联网产业市场规模达到了3650亿元，比2011年增长38．6％。2012年底中国RFID产业市场规模达到23．66亿元年符合增长率为31％。 现在比较热的是智慧城市，目前智慧城市已经成为物联网最大应用领域。它可以导向交通、医疗、建筑，甚至城市管理。局统计，截止2012年底我国已有超过400个城市启动或开污染始策划“智慧城市”。我国在建设智慧城市投资将超过3000亿元，预计“十二五”期间各地智慧城市建设将启动2万亿产业机会。目前国内已经形成环渤海、长三角、珠三角，中西部地区集聚发展物联网产业的空间格局。无锡作为感知中国中心来讲，引进了中科院、高校、三大运营商、跨国公司等落户示范区。2012年，无锡市物联网产业实现产值629亿元，物联网企业达794家。 发展趋势与展望 从未来发展来看，我认为物联网无论从技术，还是产业都需要长期发展的过程。处于上升期是大家期望值特别高的时候，下去的时候渴想是物联网泡沫时期，大家期望值没有那么高，再往后就是持续发展的阶段。 目前来看物联网发展还需要时间，规模化、杀手级应用目前还缺乏。物联网产业化道路还很漫长，那么从信息化到智能化，从工具到核心竞争力，这取决于企业认识和发展程度。 最初级的阶段，不管是物联网还是信息化，都是一个系统工具，属于功能性阶段。第二是撬动阶段，通过物联网技术的应用，根据这个需要提供服务解决方案，这是一个必须要的东西。第三是贡献阶段，用了这些以后可以看到实实在在的业绩增长，这是不可或缺的一个部分。到高级阶段可以通过物联网技术体现差异化竞争，面向市场，面向服务有一个更快速的反应。真正到最高级，就是引领商业模式的转型。 现在3G、4G通讯、移动互联网、WIFI等技术提供了稳定可靠广域网络，对于物联网来说还远远不够。物联网需要将传感器信息接入广域网络需要发展末梢网络技术，该技术与应用是强相关。低功耗、面向应用优化的局域网、个域网、传感器网络技术支撑感知信息的接入。目前新型传感器节点技 术刚刚开始起步。物联网比较传感器网络、RFID物流等，感知节点感知信息、功能都发生了很大变化。传感器节点要具备感知信息能力、传输能力、信息处理和存储能力。感知网络端由于供电、系统需求，需要低功耗、小尺度、低成本。 现在我们提大数据存储，未来传感器大规模应用的时候，这个耗电总量加在一起恐怕成为最大的消耗，这是需要解决的问题。对于传感器来讲，下一阶段新的技术，就是我们提的多源传感器和智能传感器。传感数据优化，包括采样数据优化、数据过滤、只传需要的数据，保证减低传输带宽，实现低功耗。低功耗、低成本小处理器不同于传统处理器。智能传感器节点需要信息处理能力，对处理器提出巨大挑战。首先是低成本，物联网应用对成本非常敏感。还有小尺寸。真正到了低端以后，传感器的操作系统目前还没有，这都是待解决的问题。 支持物联网更深应用的大数据处理技术这几年才刚刚开始，数据是资源、财富，数据的积累是一个长期过程。基于数据的分析、监控、信息服务成为趋势。物联网数据具有非结构化、碎片化、时空域特性，需要新型的数据存储和处理技术。 物联网与大数据 现在的信息领域是一个炒概念的时尚年代。比如2009年提到了智慧地球、感知中国、物联网，2012年是云计算。2011年是智慧城市，2012年是大数据，20 1 3年是信息消费。感觉每年都有一个很炫的概念。在这些概念里面我们需要冷静的思考，我们是做技术的，做产品的，要踏踏实实走下去，不要为外面时尚的概念所动。 我们的信息系统无非就是要能够感知信息、传输、处理、应用。比如说应用到城市就是智慧城市，应用到工业就是智慧工业，应用到农业就是智 慧农业，应用到医疗就是智慧医疗等等。 从信息技术角度来讲，材料、器件、系统领域软硬件。这一全过程渗透到经济、社会、安全的各个方面，这是信息化。在信息技术产业发展的基础上，催生了以信息化为主要特征的新产业。 大数据无非就是说现在全球信息化开始，各种各样数字化进入到网络，数据现在大家更多是在说我挖掘它。当然大数据的定义现在也在提，数据多就是大数据，对不对?有人说不对，大数据是指非结构化的数据。现在来说，大数据是指非结构化的数据，数据体量大概在80—90％。大数据是异构和多样性的。 使大数据带动信息的消费，现在各行业为了存储和处理不断产生的海量数据，需要为其支付大量资金，带动信息消费，有专家估计到2016年由大数据带动的信息消费将达到400多亿美金。大数据在各行业带动的信息消费每年按照超过1 0％增长率增加，教育和制造业每年的增长率达到13％以上。 就像我们说在整个物联网的应用里面，整体来看是RFID，然后是电子商务，现在是大数据，那未来传感器把信息收集起来再往前推进的时候，又会有新的概念出现。 大数据正成为IT行业全新的制高点，各企业纷纷加入大数据行业，IBM、甲骨文、高通、谷歌等知名IT企业加入，我国的华为、阿里巴巴、百度也纷纷加入。也就是说，这些公司进去是看到了其中的商机。 结束语 物联网是一张网，物联网是基于应用和服务，物联网会推动大数据的运用。把海量传感器、RFID、移动终端接入，数据指数级增加。物联网带来新的数据模态，它是非结构化的，而且80％以上是物理数据，推动新型数据处理技术发展。物联网首先带来大数据应用有视频信息处理、交通实时诱导、智慧农业服务、智慧工厂、智慧物流等等这些都是未来大数据应用的领域。 作者：中国科学院微电子研究所所长、中国物联网发展研究中心主任 叶甜春

我是2010年入学的，那时我们中南大学都是按大类招生，我进来时的专业是电气信息类，大一下学期我们开始填报专业志愿，那时我思考了很久，最终选择了物联网这个新兴专业。选择这个专业是因为我不喜欢自动化那些控制类的，而且自动化电气专业学霸太多，进去有压力，通信专业在铁道，宿舍太破了，直接pass，计科信安专业觉得口碑不好，所以没报，最终选择了物联网这个专业，这个专业我们学校刚开，一片空白，听那些老师讲，觉得前景还不错，报完后我什么都不管了，因为我们志愿是按大一总成绩排名录取的，物联网专业也报的挺火，我不知道我这成绩能不能进去。 暑假时分专业情况出来了，我如愿进入该专业，而且成绩还不错，在物联网专业也能排前十。进入物联网这个专业后，我发现这真的是一个很优秀的集体，有很多牛人，以及其他方面很优秀的人。我们寝室其他三个也是很优秀的，我觉得自己很幸运，被分到这样一个寝室。在大二大三的学习中，我们寝室每个都拿到了奖学金，我们专业其他人也拿到了各种奖项，如ACM冠军，同时也领导了如wifi定位，智能小车等各种项目。我们专业学习的内容跟计算机很相近，但却是计算机跟控制等其他学科的大综合，学的东西是院里最多的。除了学习，课外我们专业也很团结，经常举行各种集体活动，如户外拓展训练，光棍节活动。下面视频为我们专业户外活动一个视频： 大三暑假我们专业到昆山阳澄湖畔的软件园实习，实习项目为智能家居系统，实习期为半个月。这半个月里我们过得还算可以，虽然实习地方有些偏僻，公寓里不能上网。但是晚上我们有的玩狼人，有的写代码，有的看电影······总之各有各的乐趣。实习期间我们还到上海张江那里参观一些物联网基地。总之实习期间收获了很多，也拓展了视野。下面为我们专业实习视频片段。 到了大四大家开始各忙各的了，考研的继续努力奋斗，像我一样找工作的四处奔波，各种宣讲会。9月底我拿到了offer，那时我们班已经好几个拿到offer了。国庆回来，我获得了我能保研的消息，不过我放弃了，我选择了工作，我们室友一个保到了上交，从事的也是物联网方向。到了11月中旬我们专业工作找的都差不多了，那是我们还给学弟学妹们开了经验交流会，交流会内容可以看下这个网址链接：物联学子心连心，共创专业好前景。 对比了下我们专业与计科，信安，我觉得总体上比他们好，无论学风还是凝聚力。我们虽然是第一届的，是这个专业的开拓者，但是我们开了个好头，取得了不错的成绩，不辜负系主任以及其他老师对我们的期望。正如我的本科导师，系副主任说说：“很高兴看到物联网专业的大四学子都有很好的毕业前景，也对物联网工程由三年前的新专业蓬勃发展到现在，成为拥有四届学生的优秀专业感到很欣慰。你们选择物联网专业，是对的。”