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基于物联网的实际应用，物联网终端操作系统需要具备以下功能：

计算能力

运算能力是物联网终端操作系统所必须提供的基本能力，数据的准确性和计算结果的准确性是物联网数据价值的保证。

IoT终端操作系统需要能提供丰富的计算模型，方便开i发者开发，并提供计算模型插件支持第三方技术模型。

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系统规模的可扩展性

智能终端设备与计算机、移动终端***大的不同在于，物联网终端设备的外观、大小都是不固定的。外型和尺寸不固定，操作系统在空间大小上会有多种要求，从百 K到 M都要适配。因此，对物联网i操作系统终端的要求是：内核要小，功能可以裁剪。

核心很小，这不仅仅是指操作系统内核部分小，对操作系统***小功能集的要求也要小；这些特性是可以调整的，需要物联网终端操作系统提供丰富的功能模块以供选择。

随着大数据概念的井喷式发展，用户对大数据理解的成熟度和需求度迅速提高。无论是智能家居、医i疗、穿戴、社区等生活场景，都越来越重视数据的重要性，这是国民经济不可缺少的一环，在实际应用中，数据驱动的思想和策略在实践中也逐渐成为共识。公司希望能够对生产制造全过程进行数据采集，以实现生产效率的优化与提升，日常的操作与管理，以及生产制造机械设备的成本，终达到提高产能和竞争力的目的。可以说，大数据对工业企业的重要性是不言而喻的。

1、数字来自哪里？

产业大数据来自何处？

它来自于产品的每一个生命周期，包括市场、设计、制造、服务、再利用等环节，每一个环节都包含着大数据。这个“整个生命”周期的数据更多。自然，企业外部和产业链外的“交叉”数据也是工业大数据“不可忽视”的重要来源。

2、收集数据

现在，工业大数据是如此的重要，那么我们应该如何收集数据呢？怎样才能将采集到的数据进行智能统计、分析，从而转化为企业想要看到的数据结果，在这个时候不得不提及工业物联的王i牌-数据采集终端。这一方案早就应用于工业物联领域，主要针对制造工艺、生产流程、质量、设备、能耗等方面进行优化，提能和良率，从而大大提高生产效率，降低成本。

识别和感知技术

QR码是物联网中一种重要的自动识别技术，它是基于一维条码的条码技术。QR码更常见的有堆叠/行二维码和矩阵式二维码。从图1-10可以看出，矩阵式 QR码在矩阵中由黑色和白色像素在矩形空间的不同分布进行编码。用点(方点、圆点或其它形状)来表示二进制“1”，点的不出现表示二进制的“0”，点的排列组合确定了矩阵式二维条码所代表的意义。QR码以其信息量大、编码范围广、容错性强、译码可靠性高、成本低廉易于制作等优点而得到了广泛的应用。

利用 RFID技术(Radio Frequency Identification)技术，可以无接触地对静止或移动的物体进行自动识别，能够全天候、无接触，并且可以同时实现多个物体的自动识别。RFID技术广泛应用于生产和生活中，极大地促进了物联网的发展，我们平时使用的公共交通卡、门禁卡、校园卡等都嵌入了 RFID芯片，可以快速、方便地进行数据交换。RFID是一种结构简单的无线通信系统，它由 RFID读写器和 RFID标签两部分组成。RFID标签是由天线、耦合元件、芯片等构成的电子模块，它可以传输信息，回复信息。RFID读写器是由天线、耦合元件和芯片组成的 RFID标签中用于读取(或有时也可写)信息。RFID采用 RFID读写器和可与目标物连接的 RFID标签，利用频率信号将信息通过 RFID标签传送到 RFID读写器。在公共交通卡上，一个市民手中持有的一张公共汽车卡是 RFID标签，安装在公交车上的刷i卡设备是 RFID读写器，在我们执行刷i卡动作时，完成了 RFID标签与 RFID读写器之间的非接触通信和数据交换。

大数据和云计算和物联网的关系

云、大数据、物联网代表着 IT领域技术发展的新趋势，三者之间既有区别又有联系。云一开始主要有两种含义：一种是大规模分布式并行计算技术，代表着谷歌的 GFS和 MapReduce；另一种是“按需租赁”的商业模式，它代表着亚马逊的虚拟机和对象存储。然而，随着大数据概念的提出，大数据中的分布式计算技术开始被越来越多地纳入到大数据技术中，而人们提到云计算时，更多是指整合底层 IT资源和以服务方式提供 IT资源的商业模式(例如 IaaS、 PaaS、 SaaS)。自云计算和大数据概念诞生至今，它们之间的关系十分微妙，既密不可分，又千差万别。所以，我们不能将云计算与大数据割裂开来作为两种截然不同的技术。另外，物联网是与云计算、大数据相结合的技术。

首先，大数据，云计算和物联网的区别。云计算本质上是为了整合和优化 IT资源，通过网络以服务的方式廉价地向用户提供服务，从海量数据中发现价值，从而为生产和生活服务提供服务；云计算本质上旨在整合和优化各类 IT资源，并以服务的方式廉价提供给用户；物联网的发展目标是实现物物连接，应用创新是物联网发展的核心。