電子信息技術在物聯網中的應用與融合發展思路分析

鄒 露

（湖南高速鐵路職業技術學院，湖南 衡陽 421000）

0 引 言

隨著科技的快速發展，物聯網（Internet of Things，IoT）與電子信息技術的融合成為必然趨勢。這種融合不僅能提升物聯網的性能和功能，還能擴展電子信息技術的應用領域。更重要的是，這種融合能推動社會向數字化和智能化發展，帶來新的經濟增長點。然而，物聯網與電子信息技術的融合同樣面臨著許多挑戰，如技術瓶頸、安全威脅、法規限制等。為克服這些挑戰，需要有深入的理解和科學的分析，才能找到正確的發展路徑。

1 電子信息技術在物聯網中的應用與融合

1.1 物聯網與電子信息技術融合的優勢與價值

物聯網與電子信息技術的融合是將電子信息技術的強大處理能力和物聯網的廣泛連接能力有機結合起來，從而釋放出巨大的應用價值。首先，這種融合可以增強物聯網設備的智能化和自動化程度。物聯網設備通過電子信息技術可以實時采集、傳輸以及處理數據，從而實現自我監控、自我診斷及自我調整，大大提高設備的運行效率和準確性。其次，這種融合可以提升物聯網的數據處理和分析能力。電子信息技術可以幫助人們深度挖掘物聯網中的大量數據，從而實現精準預測、優化決策以及智能控制，提高企業的運營效率，增強企業的盈利能力。最后，物聯網與電子信息技術的融合可以實現設備間的無縫互聯。通過先進的通信技術，各種物聯網設備可以實現實時通信和協同工作，提供統一、高效、便捷的服務[1]。近年來的物聯網與電子信息技術的應用率如表1 所示。

表1 物聯網與電子信息技術的應用率 單位：%

由表1 可知，物聯網與電子信息技術的融合具有豐富的應用場景，改善用戶體驗，在各個領域均表現出顯著的增長。

1.2 物聯網與電子信息技術融合面臨的挑戰

物聯網與電子信息技術的融合在為人們的生活和工作帶來極大便利的同時，也面臨著一些重大挑戰。隨著物聯網設備數量的增加和使用范圍的擴大，設備和數據的安全問題引起越來越多的關注，如何有效防范網絡攻擊，保護數據的安全和隱私，是物聯網與電子信息技術融合發展的一大挑戰。物聯網設備的種類繁多，導致設備間的互操作性差，限制物聯網的應用和發展，因此建立統一的技術和數據標準，促進設備間的互通性，是物聯網與電子信息技術融合面臨的重要任務。大量的物聯網設備需要消耗大量的電能，并且需要定期的維護和更新，給企業和用戶帶來不小的負擔，如何通過技術創新，降低物聯網設備的能耗和維護成本，也是一個重要的挑戰[2]。

2 電子信息技術在物聯網中的應用領域

2.1 智能家居與家庭物聯網應用

在智能家居方面，物聯網和電子信息技術使得各種家電設備能夠互聯互通，實現自動控制和智能化管理，如通過智能手機或語音助手，可以遠程控制空調、電視、照明等設備，實現溫度調節、電源開關、亮度調整等操作，提升生活的便利性。此外，一些智能家電可以學習用戶的使用習慣，自動調整運行模式，以提供更個性化的服務[3]。在家庭物聯網方面，物聯網和電子信息技術的應用更為廣泛，除了家電設備，其他的家庭設備也可以接入物聯網，如安全監控系統、環境監測設備、健康管理設備等。這些設備可以實時收集和傳輸數據，幫助人們實時監控家庭的安全情況、環境條件、健康狀況等，使得家庭管理更加智能和精確。隨著人工智能和大數據技術的發展，物聯網和電子信息技術在智能家居和家庭物聯網的應用越來越智能化。智能家居系統通過人工智能技術可以根據用戶的行為和偏好進行學習和預測，提供更精準的服務。

2.2 工業物聯網與智能制造應用

在工業物聯網應用中，各種生產設備通過物聯網技術相互連接，收集各種生產數據，然后通過電子信息技術進行實時處理和分析。這種融合能夠提高生產效率，降低運營成本，改善產品質量，使企業能實時了解生產狀態，實現故障預警和預測性維護，避免生產中斷，增強企業競爭力。智能制造是工業物聯網的升級版，不僅包括物聯網技術的應用，還包括人工智能、大數據、云計算等先進的電子信息技術。在智能制造領域，工廠可以實現自動化生產，自我調整和自我優化。例如：通過機器學習算法，智能制造系統可以自我學習和改進，實現高效生產；通過大數據分析，企業可以精確地了解市場需求，實現個性化生產[4]。在工業物聯網和智能制造的實現中，電子信息技術扮演著至關重要的角色。無線通信技術使設備可以無線連接，實現數據的快速收集和傳輸；邊緣計算技術可以將數據處理放在數據產生的地方，大大縮短數據傳輸的延遲，提高實時性；云計算和大數據技術可以存儲和分析海量數據，提供決策支持；人工智能技術可以實現設備的自我學習和改進，提高生產效率。

2.3 城市智能交通與智慧城市應用

在智能交通領域，物聯網設備如傳感器和全球定位系統（Global Positioning System，GPS）裝置廣泛部署在交通設施和車輛上，從而收集各種交通數據，如車輛位置、速度、路況等。這些數據經過電子信息技術的處理和分析后，可以實現實時交通流量監控、擁堵預警、事故快速響應等功能，顯著提升交通管理效率和行車安全性。同時，智能交通系統可以為公眾提供個性化的出行建議，如最佳出行路線、預計到達時間等，極大地提升出行便利性。在智慧城市領域，城市各類設施，如電網、供水系統、環境監測設備等都可以接入物聯網，形成了一個龐大的信息系統。在智慧城市中應用電子信息技術，如大數據分析和人工智能算法，可以實時監測城市運行狀況，發現問題、預測趨勢、制定策略，提高城市管理效率。此外，智慧城市可以提供各種便民服務，如公共信息查詢、在線政務服務、電子支付等，使城市生活更加便捷和智能[5]。隨著5G、云計算、人工智能等新一代信息技術的發展，物聯網和電子信息技術在智能交通和智慧城市領域的應用將更加深入。

3 電子信息技術在物聯網中的關鍵技術

3.1 通信技術與網絡連接

在物聯網的構建中，通信技術不僅需要確保設備之間的有效連接，還需要處理大量數據的實時傳輸，涉及多種通信技術的混合應用，包括短距離通信技術（藍牙、Wi-Fi）和長距離通信技術（4G、5G）。其中，5G 技術以其超高的傳輸速度和超低的延遲性能，成為物聯網領域的重要技術。網絡連接技術負責實現設備間的有效通信和數據交換，包括物聯網設備的尋址和網絡管理技術、支持大規模設備互聯的云計算和邊緣計算技術。云計算技術以其強大的數據處理和存儲能力，為物聯網提供重要的支撐，而邊緣計算技術通過將數據處理任務分散到網絡邊緣，大大縮短數據傳輸的延遲，提升物聯網的實時性[6]。以自動駕駛車輛為例，自動駕駛車輛通過車載傳感器和通信設備收集大量的環境和運行數據。這些數據需要通過5G等高速通信技術實時傳輸到云端或車輛自身的邊緣計算設備進行處理，通過云計算和人工智能技術的分析，車輛可以實時感知環境，做出決策，實現自動駕駛。此外，車輛可以通過物聯網技術與其他車輛、道路設施以及交通管理中心進行通信，實現車路協同，提高駕駛的安全性和效率。

3.2 數據處理與存儲技術

設備產生的大量數據需要通過電子信息技術進行處理和存儲。在數據處理方面，實時數據處理能夠在數據產生的同時進行處理，滿足物聯網對實時性的要求，大數據分析技術則可以從海量的物聯網數據中挖掘出有價值的信息，支持決策制定。人工智能技術，特別是機器學習和深度學習，可以通過學習數據，使物聯網設備具有預測和自適應的能力，提高物聯網的智能化水平。在數據存儲方面，由于物聯網產生的數據量巨大，傳統的存儲方式已經難以滿足需求，云存儲和邊緣存儲成為主要的解決方案。云存儲通過分布式存儲技術，可以提供大量的存儲空間，并且可以通過網絡在任何地方訪問數據。邊緣存儲則將數據存儲在離數據產生源更近的地方，以減少數據傳輸的延遲和帶寬消耗，提升物聯網的實時性和可靠性。以智能制造為例，智能制造中產生的大量生產數據，都需要通過實時數據處理和大數據分析技術進行處理，以監控生產過程，預測設備故障，優化生產策略等。這些數據可以存儲在云端，來支持長期的數據分析和模型訓練，也可以在邊緣設備上存儲部分關鍵數據，支持實時決策和快速響應。

3.3 人工智能與邊緣計算

電子信息技術在物聯網中的應用是多元且復雜的，其中人工智能的機器學習算法可以從大量物聯網設備收集的數據中發現模式，實現預測和決策功能。自然語言處理和圖像識別等技術也在物聯網設備的人機交互中發揮了重要作用。邊緣計算作為一種新的計算模式，將部分數據處理任務從云端轉移到數據產生的源頭，即物聯網設備或網絡邊緣的服務器上進行，以縮短數據傳輸的延遲，提升物聯網的實時性和可靠性。邊緣計算可以通過在設備本地處理數據，減少對云端帶寬的需求，節省網絡資源。以醫療物聯網為例，醫療物聯網中的醫療設備和傳感器會實時收集患者的健康數據，如心率、血壓等。這些數據通過邊緣計算設備進行實時處理，如異常檢測和警報，也可以通過人工智能技術進行分析，如預測患者的健康狀況，為醫生提供決策支持。

4 結 論

物聯網與電子信息技術的融合已經深深地影響人們的生活方式、經濟發展以及社會進步。文章通過對其進行全面剖析，給出一種全新的理解和視角，揭示物聯網與電子信息技術融合中的無盡可能。這種融合與發展將帶來前所未有的機遇，需要人們保持敏銳的洞察力，把握科技的發展趨勢，走在充滿挑戰和機遇的時代前沿。