网络层是物联网架构的中间层，主要负责信息的传输和交换。它通过互联网、移动通信网等通信网络，将感知层收集到的数据传输到应用层进行处理。网络层需要保证数据传输的可靠性和安全性，同时还要支持各种通信协议和接口，以便与不同类型的设备进行通信。网络层的主要技术包括：移动通信网络：如4G、5G，提供广域覆盖和高速数据传输。无线局域网（WLAN）：如Wi-Fi，适用于局部区域的高速数据传输。低功耗广域网（LPWAN）：如LoRa、NB-IoT等，适用于低功耗、远距离的数据传输。卫星通信：在偏远地区或特定场景下提供通信服务。需求分析：深入了解企业或用户的业务需求、痛点和目标，明确 IoT 解决方案需要解决的问题；南通智互联IOT平台架构

IOT（Internet of Things，物联网）数据采集是指利用各种传感器和设备，对物理世界中的各种信息进行实时感知、测量和收集，并将这些数据传输到物联网平台或其他数据处理系统进行分析和处理的过程。传感器采集：传感器是物联网数据采集的重要设备之一，可以感知物理世界中的各种物理量，如温度、湿度、压力、光照强度、加速度等。不同类型的传感器可以根据具体的应用需求进行选择和部署。例如，在环境监测领域，可以使用温度传感器、湿度传感器、空气质量传感器等对环境参数进行实时监测；在工业自动化领域，可以使用压力传感器、流量传感器、位移传感器等对生产过程中的各种参数进行监测和控制。设备接入采集：除了传感器，物联网中的各种设备也可以作为数据采集的来源。例如，智能手机、平板电脑、智能手表等移动设备可以通过内置的传感器和应用程序采集用户的行为数据、健康数据等；工业设备、智能家居设备、智能交通设备等可以通过网络连接将设备的运行状态、性能参数等数据上传到物联网平台。泰州IOT物联网技术搭建数据存储、处理和分析环境，对采集到的数据进行清洗、整合和深度分析，提取有价值的信息。

在医疗领域，IOT数据采集技术也发挥着重要作用。通过佩戴或植入各种传感器，患者的生理参数可以实时传输给医生或医疗中心，实现远程患者监护。此外，物联网技术还可以用于医院资产管理、环境监测、药物管理等方面，提高医疗服务的效率和质量。在物流领域，IOT数据采集技术被应用于仓库作业、干线运输、末端配送等各个阶段。通过物联网技术，物流企业可以实现对货物和车辆的实时追踪和监控，提高运输效率和安全性。同时，物联网技术还可以用于优化仓库布局和作业流程，提高仓储效率。

平台层数据处理与分析：对采集到的数据进行清洗、存储、分析和挖掘，提取有价值的信息。例如，通过对智能电表数据的分析，电力公司可以了解用户的用电习惯，进行负荷预测和电费优化。设备管理：实现对连接到物联网平台的设备进行远程监控、管理和配置，包括设备的注册、认证、升级、故障诊断等功能。如可以通过物联网平台远程为智能摄像头升级固件，提高其性能和功能。应用开发接口（API）：为第三方开发者提供接口，以便开发各种基于物联网数据的应用程序，实现更丰富的功能和应用场景。例如，共享单车公司通过API将车辆位置、使用状态等数据提供给应用开发者，开发出更便捷的找车、用车应用。HTTP 协议则在一些对数据传输要求较高、与云端服务交互频繁的物联网应用中较为常用。

物联网的应用场景广且多样，涵盖了智能家居、智慧城市、工业物联网、智能农业、智能交通等多个领域。智能家居：通过物联网技术，家庭中的各种设备可以实现互联，如智能灯光、智能电视、智能门锁等。用户可以通过智能手机或其他设备来控制这些设备，实现智能化的家居生活。智慧城市：物联网技术可以应用于城市管理的各个方面，如智能交通、环境监测、公共安全等。通过收集和分析数据，城市管理者可以更有效地规划和管理城市资源，提高城市的运行效率和安全性。工业物联网：物联网技术在工业生产领域的应用被称为工业物联网（IIoT）。它通过各种传感器和智能设备，对生产设备、生产环境、生产过程等进行实时监控和管理，帮助企业实现生产过程的自动化、智能化和精细化管理。智能农业：物联网技术在农业领域的应用被称为精细农业。通过传感器和数据分析技术，农民可以实时监测农田环境、作物生长状况等信息，实现精细施肥、灌溉和防治病虫害，提高农业生产效率和产量。智能交通：物联网技术可以与智能交通系统（ITS）结合使用，实现交通信号的智能控制、道路拥堵预警、交通事故快速响应等功能。这有助于提高交通流量和道路安全性，使驾驶员能够做出更明智的决策。数据来源广，类型多样，还有非结构化数据，如视频监控数据、音频数据等。无锡网关采集IOT平台解决方案

在工厂设备上安装传感器采集运行数据，通过数据分析提前发现设备故障隐患，减少停机时间；南通智互联IOT平台架构

随着物联网设备数量的急剧增加，将数据处理推向数据源附近的边缘计算变得愈发重要。边缘计算可以在设备端或靠近设备的边缘节点上进行数据的初步处理和分析，减少数据传输的延迟和带宽占用，提高数据处理的实时性。例如，在智能工厂中，边缘计算可以实时分析生产线上设备的运行数据，及时发现设备故障并进行预警，避免生产中断。人工智能技术将越来越多地应用于 IOT 数据采集过程中。例如，利用机器学习算法对传感器数据进行实时分析和预测，提前发现设备的潜在故障或异常情况，实现预测性维护；通过深度学习算法对图像、视频等多模态数据进行识别和分析，提高数据采集的准确性和效率。南通智互联IOT平台架构