《智能物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與應(yīng)用》教學(xué)大綱一、課程介紹本課程是面向物聯(lián)網(wǎng)工程、人工智能、計(jì)算機(jī)科學(xué)等相關(guān)專業(yè)的高年級(jí)本科或研究生選修課。課程以“物聯(lián)網(wǎng)+AI”融合為主線，系統(tǒng)講授智能物聯(lián)網(wǎng)（AIoT）體系結(jié)構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)與行業(yè)應(yīng)用，幫助學(xué)生建立“端-邊-云-智”一體化知識(shí)框架，具備分析、設(shè)計(jì)智能物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的基本能力。二、培訓(xùn)目標(biāo)知識(shí)目標(biāo)理解AIoT概念、四層模型及與經(jīng)典IoT的區(qū)別；掌握感知、網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、智能、孿生、協(xié)同六類核心技術(shù)原理；熟悉工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、醫(yī)療、家居、電網(wǎng)、環(huán)保、安防、物流、軍事、天空地海一體化等典型場(chǎng)景的架構(gòu)與案例。素質(zhì)目標(biāo)樹(shù)立標(biāo)準(zhǔn)化、安全與隱私優(yōu)先的工程倫理觀；培養(yǎng)跨學(xué)科協(xié)同與終身學(xué)習(xí)意識(shí)；激發(fā)對(duì)“AI+實(shí)體經(jīng)濟(jì)”創(chuàng)新落地的責(zé)任感與使命感。三、學(xué)習(xí)時(shí)間總學(xué)時(shí)32。四、課時(shí)分配表課次課時(shí)內(nèi)容課時(shí)數(shù)課程內(nèi)容說(shuō)明1課程導(dǎo)入與AIoT概論2智能物聯(lián)網(wǎng)定義、演進(jìn)、四層模型、產(chǎn)業(yè)鏈及挑戰(zhàn)2物聯(lián)網(wǎng)感知技術(shù)①2RFID原理、系統(tǒng)組成、標(biāo)準(zhǔn)與應(yīng)用3物聯(lián)網(wǎng)感知技術(shù)②2傳感器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、節(jié)點(diǎn)、多跳通信與能耗4物聯(lián)網(wǎng)感知技術(shù)③2定位技術(shù)分類、算法及室內(nèi)外定位方案比較5物聯(lián)網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)①2傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌浩矫?分級(jí)/Mesh/混合6物聯(lián)網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)②2云計(jì)算三層服務(wù)、部署模式；邊緣計(jì)算三層架構(gòu)7物聯(lián)網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)③2云-邊-端協(xié)同、節(jié)點(diǎn)部署優(yōu)化與5C挑戰(zhàn)8人工智能技術(shù)①2AI發(fā)展回顧、機(jī)器學(xué)習(xí)三大類及深度學(xué)習(xí)方法9人工智能技術(shù)②2計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、知識(shí)圖譜技術(shù)10人工智能技術(shù)③2AIoT融合模式：實(shí)時(shí)/最優(yōu)/預(yù)測(cè)分析；AI安全與倫理11邊緣計(jì)算技術(shù)①2邊緣計(jì)算概念、與云差異、三大體系結(jié)構(gòu)12邊緣計(jì)算技術(shù)②2智能邊緣框架、AI模型壓縮、持續(xù)/協(xié)作學(xué)習(xí)13邊緣計(jì)算技術(shù)③2典型場(chǎng)景：工業(yè)物聯(lián)、自動(dòng)駕駛、云游戲14數(shù)字孿生技術(shù)①2孿生組成、雙向映射、五大能力及生命周期15數(shù)字孿生技術(shù)②2多尺度建模、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與物理模型融合、案例16情景感知技術(shù)①2三級(jí)模型（感知-理解-預(yù)測(cè)）、三要素（感-推-行）17情景感知技術(shù)②2多傳感器融合、本體建模、隱私保護(hù)機(jī)制18協(xié)同技術(shù)①2協(xié)同聯(lián)盟生成、Shapley值、Nash平衡19協(xié)同技術(shù)②2合同網(wǎng)、動(dòng)態(tài)仲裁、組合拍賣及通信機(jī)制20應(yīng)用實(shí)踐①2智能工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通系統(tǒng)架構(gòu)與案例21應(yīng)用實(shí)踐②2智能電網(wǎng)、環(huán)保、醫(yī)療、安防案例解析22應(yīng)用實(shí)踐③2智能家居、物流、軍事、天空地海一體化案例23課程總結(jié)與答疑1知識(shí)回顧、難點(diǎn)答疑、期末大作業(yè)指導(dǎo)24機(jī)動(dòng)/測(cè)驗(yàn)1隨堂測(cè)驗(yàn)或補(bǔ)遺，確保總學(xué)時(shí)=32合計(jì)72五、具體培訓(xùn)內(nèi)容與要求物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)軟硬件環(huán)境準(zhǔn)備物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的識(shí)別與檢測(cè)常用傳感器（光敏、溫濕度、化學(xué)傳感器等）的類型、特點(diǎn)及功能：掌握模擬型與數(shù)字型區(qū)別，理解量程、精度、響應(yīng)時(shí)間、接口電平等關(guān)鍵參數(shù)，能夠依據(jù)場(chǎng)景數(shù)據(jù)需求快速選型。常用執(zhí)行器（電機(jī)、RGB彩燈模塊、繼電器、舵機(jī)等）的類型、特點(diǎn)及功能：區(qū)分連續(xù)旋轉(zhuǎn)與角度控制型，理解驅(qū)動(dòng)電流、電壓、PWM控制原理及安全隔離要求。設(shè)備的外觀識(shí)別與簡(jiǎn)單檢測(cè)方法：使用萬(wàn)用表測(cè)量電源-地阻值判斷短路，觀察芯片絲印確認(rèn)型號(hào)，檢查排針/焊點(diǎn)氧化情況；對(duì)傳感器輸出端進(jìn)行上電空載測(cè)試，記錄靜態(tài)輸出值是否在數(shù)據(jù)手冊(cè)范圍內(nèi)。智能物聯(lián)網(wǎng)四層模型與系統(tǒng)架構(gòu)感知層構(gòu)建傳感器-執(zhí)行器-邊緣網(wǎng)關(guān)的物理連接：熟悉UART、I2C、SPI、One-Wire、ADC五種常用接口的接線順序、上拉電阻計(jì)算、電平轉(zhuǎn)換技巧。節(jié)點(diǎn)電源規(guī)劃：掌握電池容量與占空比估算公式，能夠用0.1Ω采樣電阻+示波器測(cè)量脈沖電流，驗(yàn)證理論續(xù)航。網(wǎng)絡(luò)層選型與協(xié)議短距通信：對(duì)比BLE5.x、Zigbee3.0、Thread的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?、速率、功耗、Mesh自修復(fù)能力；使用nRFConnect或Ubiqua抓包分析廣播間隔對(duì)占空比的影響。廣域通信：區(qū)分NB-IoT、eMTC、LoRa、Sigfox的頻段、鏈路預(yù)算、發(fā)射電流；解讀運(yùn)營(yíng)商AT指令集，完成附著-注冊(cè)-數(shù)據(jù)發(fā)送腳本編寫。平臺(tái)層接口與數(shù)據(jù)模型MQTT主題設(shè)計(jì)：遵循“/{行業(yè)}/{站點(diǎn)}/{設(shè)備ID}/{屬性}”四級(jí)規(guī)范，演示通配符訂閱與QoS1重發(fā)機(jī)制；使用mosquitto_pub模擬1000并發(fā)客戶端，觀察BrokerCPU占用。物模型映射：將溫濕度傳感器抽象為“Temperature”、“Humidity”兩個(gè)屬性，定義數(shù)據(jù)類型、單位、取值范圍、觸發(fā)事件，生成JSONSchema并導(dǎo)入OneNET、阿里云IoT平臺(tái)驗(yàn)證。應(yīng)用層使能與業(yè)務(wù)編排可視化組態(tài)：在Node-RED中拖拽MQTT-in節(jié)點(diǎn)→Function腳本（閾值判斷）→E-mail節(jié)點(diǎn)，15分鐘內(nèi)實(shí)現(xiàn)高溫郵件報(bào)警流程。低代碼移動(dòng)端：使用MITAppInventor調(diào)用WebAPI，讀取平臺(tái)層實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)并繪制折線圖，打包生成APK安裝到安卓平板。人工智能與邊緣計(jì)算融合輕量化模型轉(zhuǎn)換使用TensorFlowLiteMicro將8位量化MobileNetV1部署至STM32H7，對(duì)比轉(zhuǎn)換前后模型大小、推斷時(shí)間、Top-1精度損失。理解CMSIS-NN內(nèi)核函數(shù)，手動(dòng)計(jì)算卷積層乘法次數(shù)，驗(yàn)證理論vs實(shí)測(cè)CPU周期差異。邊緣協(xié)同框架掌握KubeEdge云邊消息總線（Beehive）原理，編寫DeviceCRD把攝像頭抽象為邊緣設(shè)備，實(shí)現(xiàn)云端一鍵下發(fā)模型更新?；贠penYurt實(shí)現(xiàn)“云-邊-端”斷網(wǎng)自治：關(guān)閉云側(cè)Master，驗(yàn)證本地自治Pod仍能完成人臉識(shí)別開(kāi)門。數(shù)字孿生快速構(gòu)建多源數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的虛擬模型使用MQTT將真實(shí)傳感器數(shù)據(jù)注入U(xiǎn)nity3D，通過(guò)C#腳本驅(qū)動(dòng)虛擬風(fēng)機(jī)葉片旋轉(zhuǎn)，實(shí)現(xiàn)“實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)→動(dòng)畫參數(shù)”綁定。在Blender中創(chuàng)建1:1產(chǎn)線模型，導(dǎo)出glTF格式至WebGL，前端使用Three.js加載，完成瀏覽器內(nèi)鼠標(biāo)拖拽巡檢。雙向閉環(huán)控制編寫Node-RED流：當(dāng)孿生體溫度超過(guò)閾值時(shí)，下發(fā)OPCUA命令至真實(shí)PLC，開(kāi)啟冷卻閥，形成“感知-仿真-優(yōu)化-執(zhí)行”閉環(huán)。情景感知與智能決策三級(jí)模型落地“感知”階段：采集多模態(tài)數(shù)據(jù)（光照、CO?、人聲），利用Kalman濾波降噪，輸出統(tǒng)一時(shí)間戳?！袄斫狻彪A段：基于本體模型RDF/OWL描述“會(huì)議室”實(shí)體及屬性，使用SPARQL查詢推斷當(dāng)前狀態(tài)（空閑/占用/人數(shù)）?！邦A(yù)測(cè)”階段：引入LSTM對(duì)7天歷史人流訓(xùn)練，預(yù)測(cè)未來(lái)30分鐘人數(shù)，提前調(diào)整空調(diào)設(shè)定點(diǎn)，節(jié)能15%以上。隱私保護(hù)機(jī)制聲紋脫敏：在邊緣端提取40維MFCC后丟棄原始音頻，僅上傳特征向量；使用聯(lián)邦平均算法聚合模型，避免原始語(yǔ)音出境。協(xié)同技術(shù)工程化多智能體任務(wù)分配實(shí)現(xiàn)合同網(wǎng)協(xié)議（CNP）：模擬5臺(tái)AGV競(jìng)價(jià)搬運(yùn)任務(wù)，記錄中標(biāo)次數(shù)與能耗，繪制甘特圖驗(yàn)證負(fù)載均衡。采用Shapley值計(jì)算聯(lián)盟貢獻(xiàn)，編寫Python庫(kù)（pyshev）完成2^N枚舉，討論其在20節(jié)點(diǎn)以上時(shí)的計(jì)算復(fù)雜度優(yōu)化思路。實(shí)時(shí)通信中間件使用ROS2DDS進(jìn)行發(fā)布/訂閱，調(diào)試rqt_graph查看節(jié)點(diǎn)拓?fù)洌煌ㄟ^(guò)Wireshark抓取RTPS報(bào)文，分析Best-Effort與Reliable模式對(duì)丟包的影響。行業(yè)應(yīng)用綜合實(shí)戰(zhàn)智能工業(yè)“一張圖”安全管控搭建reduced-scale產(chǎn)線：ESP32-CAM作為邊緣節(jié)點(diǎn)，本地運(yùn)行YOLOv5n檢測(cè)工人未戴安全帽，毫秒級(jí)觸發(fā)聲光報(bào)警；同時(shí)將告警圖片經(jīng)MQTT上傳到云端大屏。智慧農(nóng)業(yè)水肥一體化采集土壤墑情、氣象、光照，邊緣網(wǎng)關(guān)運(yùn)行輕量化決策樹(shù)模型，動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)水肥機(jī)EC/PH值；與傳統(tǒng)定時(shí)灌溉相比，節(jié)水22%，增產(chǎn)8%。天空地海一體化演示使用LoRa浮標(biāo)+無(wú)人機(jī)5G圖傳+地面北斗基準(zhǔn)站，實(shí)現(xiàn)漢江水域多模態(tài)數(shù)據(jù)回傳；通過(guò)自建Kibana大屏展示溫度、PH、溶解氧三維熱力圖?？己伺c成果輸出過(guò)程性作業(yè)：每章結(jié)束提交1份技術(shù)報(bào)告（含接線圖、源碼、截圖、結(jié)果分析），共8次，占總評(píng)40%。期末大作業(yè)：小組（≤3人）任選場(chǎng)景完成端到端AIoT方案，交付：①系統(tǒng)架構(gòu)圖②部署手冊(cè)③演示視頻④路演PPT，占50%。課堂表現(xiàn)：回答問(wèn)題、問(wèn)卷、互評(píng)占10%，鼓勵(lì)分享失敗調(diào)試日志并給予加分。六、說(shuō)明教材與資源主教材：《智能物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與應(yīng)用》林馳編著；補(bǔ)充：PPT、思維導(dǎo)圖、教學(xué)大綱、教案。教學(xué)建議每章至少引入1個(gè)中國(guó)自主案例（華為、阿里、國(guó)家電網(wǎng)等），強(qiáng)化國(guó)產(chǎn)替代與工程倫理；鼓勵(lì)學(xué)生攜帶筆記本現(xiàn)場(chǎng)體驗(yàn)邊緣推理Demo（CPU≥4核即可）；對(duì)非工科背景學(xué)生提供“0代碼”仿真模板，降低技術(shù)門檻。課外拓展推薦參加中國(guó)AIoT創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)大賽、華為ICT大賽物聯(lián)網(wǎng)賽道；優(yōu)秀大作業(yè)可直接孵化大創(chuàng)項(xiàng)目或畢業(yè)設(shè)計(jì)選題。智能物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與應(yīng)用教學(xué)教案院(系)教研室(研究所)課程名稱智能物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與應(yīng)用授課專業(yè)班級(jí)主講教師職稱職務(wù)使用教材《智能物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與應(yīng)用》林馳編著二○二五年十一月第一章教學(xué)課時(shí)整體安排授課章節(jié)智能物聯(lián)網(wǎng)概述課時(shí)安排2教學(xué)目標(biāo)：1．知識(shí)目標(biāo)（1）理解智能物聯(lián)網(wǎng)（AIoT）的基本概念及其與物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系；（2）掌握智能物聯(lián)網(wǎng)的四層模型結(jié)構(gòu)及各層功能；（3）了解智能物聯(lián)網(wǎng)涉及的核心技術(shù)及其作用；（4）熟悉智能物聯(lián)網(wǎng)的主要應(yīng)用領(lǐng)域及產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成；（5）認(rèn)識(shí)智能物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展面臨的挑戰(zhàn)與未來(lái)趨勢(shì)。2．技能目標(biāo)（1）能夠分析智能物聯(lián)網(wǎng)在實(shí)際場(chǎng)景中的應(yīng)用模式；（2）能夠識(shí)別智能物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的感知、傳輸、平臺(tái)及應(yīng)用等層次；（3）初步具備分析智能物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)與技術(shù)路線的能力；（4）能夠結(jié)合具體行業(yè)，提出智能物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的初步設(shè)想。3．素質(zhì)目標(biāo)（1）培養(yǎng)對(duì)新一代信息技術(shù)的興趣與探索精神；（2）增強(qiáng)系統(tǒng)思維與跨學(xué)科融合意識(shí)；（3）樹(shù)立標(biāo)準(zhǔn)化、安全與隱私保護(hù)的技術(shù)倫理觀念；（4）激發(fā)創(chuàng)新意識(shí)，關(guān)注智能物聯(lián)網(wǎng)在社會(huì)發(fā)展中的作用。教學(xué)內(nèi)容（包括基本內(nèi)容、重點(diǎn)、難點(diǎn)）：基本內(nèi)容：智能物聯(lián)網(wǎng)的概念與發(fā)展背景；物聯(lián)網(wǎng)與智能物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)系；智能物聯(lián)網(wǎng)的四層模型（感知層、網(wǎng)絡(luò)層、平臺(tái)層、應(yīng)用層）；智能物聯(lián)網(wǎng)的核心技術(shù)（感知與識(shí)別、人工智能、邊緣計(jì)算、數(shù)字孿生、情景感知、協(xié)同技術(shù)）；智能物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用領(lǐng)域（工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、醫(yī)療、家居等）；智能物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)；智能物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展趨勢(shì)與面臨挑戰(zhàn)。重點(diǎn)：智能物聯(lián)網(wǎng)的定義與四層模型；智能物聯(lián)網(wǎng)的核心技術(shù)及其融合方式；典型應(yīng)用場(chǎng)景的分析與理解。難點(diǎn)：四層模型中平臺(tái)層的功能與組成；邊緣計(jì)算與云計(jì)算的關(guān)系與區(qū)別；智能物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)化與安全問(wèn)題的深入理解。討論、思考題、作業(yè)：1.完成教材第一章中的課后習(xí)題；2.智能家居中哪些設(shè)備屬于感知層？哪些屬于應(yīng)用層？3.舉例說(shuō)明人工智能如何提升物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的“智能”水平。4.如果由你設(shè)計(jì)一個(gè)智能農(nóng)業(yè)系統(tǒng)，你會(huì)引入哪些智能物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)？5.為什么說(shuō)“智能物聯(lián)網(wǎng)是物聯(lián)網(wǎng)的高級(jí)形態(tài)”？6.邊緣計(jì)算為什么在智能物聯(lián)網(wǎng)中越來(lái)越重要？7.你認(rèn)為當(dāng)前智能物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展最大的障礙是什么？技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)還是安全？課程小結(jié)：本章系統(tǒng)介紹了智能物聯(lián)網(wǎng)的基本概念、體系結(jié)構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)與典型應(yīng)用，明確了智能物聯(lián)網(wǎng)作為物聯(lián)網(wǎng)與人工智能融合的高級(jí)形態(tài)，在社會(huì)生產(chǎn)與生活中的重要地位。通過(guò)學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)能理解智能物聯(lián)網(wǎng)的四層模型及其功能，掌握其核心技術(shù)的基本原理，識(shí)別其在不同領(lǐng)域的應(yīng)用模式，并初步具備分析智能物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)架構(gòu)與發(fā)展問(wèn)題的能力。同時(shí)，引導(dǎo)學(xué)生關(guān)注智能物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中的標(biāo)準(zhǔn)化、安全與倫理問(wèn)題，為后續(xù)學(xué)習(xí)打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。教學(xué)過(guò)程設(shè)計(jì)：復(fù)習(xí)__分鐘，授新課分鐘，安排討論分鐘，布置作業(yè)分鐘授課類型（請(qǐng)打√）：理論課?討論課□實(shí)驗(yàn)課□練習(xí)課□其他□教學(xué)方式（請(qǐng)打√）：講授?討論?指導(dǎo)□其他□教學(xué)資源（請(qǐng)打√）：多媒體?模型□實(shí)物□掛圖□音像?其他□填表說(shuō)明：1.每項(xiàng)頁(yè)面大小可自行添減；2.教學(xué)內(nèi)容與討論、思考題、作業(yè)部分可合二為一。第二章教學(xué)課時(shí)整體安排授課章節(jié)物聯(lián)網(wǎng)感知技術(shù)課時(shí)安排6教學(xué)目標(biāo)：1．知識(shí)目標(biāo)（1）理解物聯(lián)網(wǎng)感知層的基本概念及其在物聯(lián)網(wǎng)體系中的作用；（2）掌握RFID技術(shù)的組成、工作原理、標(biāo)準(zhǔn)體系及應(yīng)用領(lǐng)域；（3）熟悉傳感器網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu)、節(jié)點(diǎn)組成及技術(shù)特點(diǎn)；（4）了解定位技術(shù)的分類、典型算法及室內(nèi)外常用定位技術(shù)；（5）認(rèn)識(shí)各類感知與定位技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)及適用場(chǎng)景。2．技能目標(biāo)（1）能夠分析RFID系統(tǒng)在實(shí)際場(chǎng)景中的應(yīng)用模式；（2）能夠識(shí)別傳感器節(jié)點(diǎn)各模塊的功能并分析其工作流程；（3）能夠比較不同定位算法的原理與適用條件；（4）具備初步設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單感知系統(tǒng)或定位方案的能力。3．素質(zhì)目標(biāo)（1）培養(yǎng)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)底層感知技術(shù)的系統(tǒng)認(rèn)識(shí)與興趣；（2）增強(qiáng)工程實(shí)踐意識(shí)，關(guān)注技術(shù)在實(shí)際中的應(yīng)用與局限；（3）樹(shù)立標(biāo)準(zhǔn)化、安全與隱私保護(hù)的技術(shù)倫理觀念；（4）激發(fā)探索多技術(shù)融合與創(chuàng)新的思維教學(xué)內(nèi)容（包括基本內(nèi)容、重點(diǎn)、難點(diǎn)）：基本內(nèi)容：物聯(lián)網(wǎng)感知技術(shù)的基本概念與分類；RFID技術(shù)的原理、系統(tǒng)組成、發(fā)展歷史、標(biāo)準(zhǔn)體系與應(yīng)用；傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)、工作原理與技術(shù)特點(diǎn)；定位技術(shù)的評(píng)價(jià)指標(biāo)與典型算法；室外定位技術(shù)（衛(wèi)星定位、基站定位）；室內(nèi)定位技術(shù)（WiFi、RFID、藍(lán)牙、UWB等）；定位技術(shù)在智能交通、物流、醫(yī)療等領(lǐng)域的應(yīng)用。重點(diǎn)：RFID系統(tǒng)的組成與工作原理；傳感器節(jié)點(diǎn)的結(jié)構(gòu)與網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)；基于測(cè)距與無(wú)須測(cè)距的定位算法原理；典型室內(nèi)外定位技術(shù)的比較與應(yīng)用。難點(diǎn)：RFID系統(tǒng)中標(biāo)簽與閱讀器的通信機(jī)制；傳感器網(wǎng)絡(luò)的多跳自組織與能量限制問(wèn)題；定位算法中的三邊測(cè)量、極大似然估計(jì)等數(shù)學(xué)方法；不同定位技術(shù)在復(fù)雜環(huán)境中的適用性與精度分析。討論、思考題、作業(yè)：1.完成教材第二章中的課后習(xí)題；2.RFID技術(shù)與條形碼技術(shù)相比有哪些優(yōu)勢(shì)？在哪些場(chǎng)景下RFID仍存在局限？3.傳感器節(jié)點(diǎn)為何要采用多跳通信？這帶來(lái)了哪些好處與挑戰(zhàn)？4.如果你要為一個(gè)大型倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)一套物品定位系統(tǒng)，你會(huì)選擇哪種定位技術(shù)？為什么？5.為什么說(shuō)“感知技術(shù)是物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)”？6.在定位技術(shù)中，基于測(cè)距和無(wú)須測(cè)距的算法各有什么優(yōu)缺點(diǎn)？7.室內(nèi)定位技術(shù)與室外定位技術(shù)在設(shè)計(jì)思路上有何本質(zhì)區(qū)別？課程小結(jié)：本章系統(tǒng)介紹了物聯(lián)網(wǎng)感知層的核心技術(shù)，包括RFID技術(shù)、傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和定位技術(shù)。通過(guò)學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)能理解RFID系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)和工作原理，掌握傳感器網(wǎng)絡(luò)的組成與特點(diǎn)，熟悉各類定位算法的基本原理，并了解多種室內(nèi)外定位技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景及其優(yōu)缺點(diǎn)。本章內(nèi)容強(qiáng)調(diào)理論與實(shí)踐的結(jié)合，旨在培養(yǎng)學(xué)生分析感知系統(tǒng)、選擇適當(dāng)定位方法的能力，為后續(xù)學(xué)習(xí)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用開(kāi)發(fā)打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。教學(xué)過(guò)程設(shè)計(jì)：復(fù)習(xí)__分鐘，授新課分鐘，安排討論分鐘，布置作業(yè)分鐘授課類型（請(qǐng)打√）：理論課?討論課□實(shí)驗(yàn)課□練習(xí)課□其他□教學(xué)方式（請(qǐng)打√）：講授?討論?指導(dǎo)□其他□教學(xué)資源（請(qǐng)打√）：多媒體?模型□實(shí)物□掛圖□音像?其他□填表說(shuō)明：1.每項(xiàng)頁(yè)面大小可自行添減；2.教學(xué)內(nèi)容與討論、思考題、作業(yè)部分可合二為一。第三章教學(xué)課時(shí)整體安排授課章節(jié)物聯(lián)網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)課時(shí)安排6教學(xué)目標(biāo)：1．知識(shí)目標(biāo)（1）理解物聯(lián)網(wǎng)中傳感器網(wǎng)絡(luò)、云計(jì)算和邊緣計(jì)算的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及其特點(diǎn)；（2）掌握各類傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)（平面、分級(jí)、混合、Mesh等）的組織形式與應(yīng)用場(chǎng)景；（3）熟悉云計(jì)算的三層服務(wù)架構(gòu)（IaaS、PaaS、SaaS）及其部署模式；（4）了解邊緣計(jì)算的層次結(jié)構(gòu)及其在物聯(lián)網(wǎng)中的核心作用；（5）認(rèn)識(shí)物聯(lián)網(wǎng)最優(yōu)化部署的注意事項(xiàng)、挑戰(zhàn)及節(jié)點(diǎn)部署策略。2．技能目標(biāo)（1）能夠分析和比較不同傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的優(yōu)缺點(diǎn)及適用場(chǎng)景；（2）具備初步設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的能力；（3）能夠識(shí)別物聯(lián)網(wǎng)部署中的關(guān)鍵問(wèn)題并提出優(yōu)化建議；（4）具備理解拓?fù)渫该髡{(diào)度技術(shù)基本原理的能力。3．素質(zhì)目標(biāo)（1）培養(yǎng)系統(tǒng)化思維與拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)意識(shí)；（2）增強(qiáng)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)實(shí)際部署中復(fù)雜性、成本與效能平衡的認(rèn)知；（3）樹(shù)立標(biāo)準(zhǔn)化、安全性及可擴(kuò)展性的工程倫理觀念；（4）激發(fā)在多約束條件下進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)與創(chuàng)新的興趣。教學(xué)內(nèi)容（包括基本內(nèi)容、重點(diǎn)、難點(diǎn)）：基本內(nèi)容：物聯(lián)網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)概述；傳感器拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)（平面、分級(jí)、混合、Mesh、點(diǎn)對(duì)點(diǎn)、星形、樹(shù)形）；云計(jì)算拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)（IaaS、PaaS、SaaS）及其部署模式；邊緣計(jì)算拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)（終端層、邊緣計(jì)算層、云計(jì)算層）；最優(yōu)化部署理論（注意事項(xiàng)、五大挑戰(zhàn)、節(jié)點(diǎn)部署算法）；拓?fù)渫该鞯恼{(diào)度技術(shù)（TDMA、STDMA、Chlamtac算法等）。重點(diǎn)：傳感器網(wǎng)絡(luò)各類拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的特點(diǎn)與適用場(chǎng)景；云計(jì)算三層架構(gòu)的服務(wù)內(nèi)容與部署模式；邊緣計(jì)算的三層結(jié)構(gòu)及其協(xié)同機(jī)制；節(jié)點(diǎn)部署的分類與優(yōu)化目標(biāo)。難點(diǎn)：Mesh網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渑c分級(jí)拓?fù)涞慕Y(jié)合機(jī)制；云—邊—端協(xié)同架構(gòu)中的數(shù)據(jù)與服務(wù)流；節(jié)點(diǎn)部署算法中的移動(dòng)節(jié)點(diǎn)部署與異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)；拓?fù)渫该髡{(diào)度技術(shù)中的多項(xiàng)式理論與時(shí)隙分配。討論、思考題、作業(yè)：1.完成教材第三章中的課后習(xí)題；2.在智能家居系統(tǒng)中，你會(huì)選擇星形拓?fù)溥€是Mesh拓?fù)洌繛槭裁矗?.邊緣計(jì)算如何彌補(bǔ)云計(jì)算在實(shí)時(shí)性方面的不足？請(qǐng)舉例說(shuō)明。4.假設(shè)你要為一個(gè)大型農(nóng)場(chǎng)部署環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，應(yīng)考慮哪些部署優(yōu)化問(wèn)題？5.為什么說(shuō)“拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)決定網(wǎng)絡(luò)通信協(xié)議的復(fù)雜度和性能”？6.物聯(lián)網(wǎng)的“5C”挑戰(zhàn)中，你認(rèn)為哪一個(gè)在實(shí)際部署中最難解決？為什么？7.移動(dòng)節(jié)點(diǎn)部署與靜止節(jié)點(diǎn)部署分別適用于哪些實(shí)際場(chǎng)景？課程小結(jié)：本章系統(tǒng)介紹了物聯(lián)網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)體系，包括傳感器網(wǎng)絡(luò)、云計(jì)算與邊緣計(jì)算三大組成部分的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)與部署模式。重點(diǎn)分析了各類傳感器網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞倪m用性、云計(jì)算的服務(wù)架構(gòu)及邊緣計(jì)算的協(xié)同機(jī)制。同時(shí)，探討了物聯(lián)網(wǎng)部署過(guò)程中的關(guān)鍵挑戰(zhàn)與節(jié)點(diǎn)優(yōu)化策略，以及拓?fù)渫该髡{(diào)度中的典型技術(shù)。通過(guò)本章學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)能理解不同物聯(lián)網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的組織邏輯，掌握基本部署與調(diào)度方法，為后續(xù)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)踐打下重要基礎(chǔ)。教學(xué)過(guò)程設(shè)計(jì)：復(fù)習(xí)__分鐘，授新課分鐘，安排討論分鐘，布置作業(yè)分鐘授課類型（請(qǐng)打√）：理論課?討論課□實(shí)驗(yàn)課□練習(xí)課□其他□教學(xué)方式（請(qǐng)打√）：講授?討論?指導(dǎo)□其他□教學(xué)資源（請(qǐng)打√）：多媒體?模型□實(shí)物□掛圖□音像?其他□填表說(shuō)明：1.每項(xiàng)頁(yè)面大小可自行添減；2.教學(xué)內(nèi)容與討論、思考題、作業(yè)部分可合二為一。第四章教學(xué)課時(shí)整體安排授課章節(jié)人工智能技術(shù)課時(shí)安排6教學(xué)目標(biāo)：1．知識(shí)目標(biāo)（1）理解人工智能的基本概念、發(fā)展歷程及主要研究階段；（2）掌握人工智能的核心技術(shù)（機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等）及其原理；（3）熟悉人工智能在智能物聯(lián)網(wǎng)中的典型應(yīng)用模式與融合方式；（4）了解人工智能技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)及面臨的風(fēng)險(xiǎn)與挑戰(zhàn)。2．技能目標(biāo)（1）能夠區(qū)分不同類型的機(jī)器學(xué)習(xí)方法及其適用場(chǎng)景；（2）具備分析人工智能技術(shù)在智能物聯(lián)網(wǎng)中應(yīng)用案例的能力；（3）能夠初步評(píng)估人工智能技術(shù)在具體場(chǎng)景中的可行性及潛在問(wèn)題；（4）具備理解人機(jī)交互、生物特征識(shí)別等前沿技術(shù)的基本原理的能力。3．素質(zhì)目標(biāo)（1）培養(yǎng)對(duì)人工智能技術(shù)的系統(tǒng)認(rèn)知與跨學(xué)科思維；（2）增強(qiáng)對(duì)技術(shù)倫理、數(shù)據(jù)隱私與社會(huì)責(zé)任的意識(shí)；（3）激發(fā)在AI與物聯(lián)網(wǎng)融合領(lǐng)域的創(chuàng)新與應(yīng)用興趣；（4）樹(shù)立科學(xué)、辯證地看待技術(shù)發(fā)展與社會(huì)影響的態(tài)度。教學(xué)內(nèi)容（包括基本內(nèi)容、重點(diǎn)、難點(diǎn)）：基本內(nèi)容：人工智能技術(shù)概述：概念、發(fā)展歷程與研究階段；人工智能核心技術(shù)：專家系統(tǒng)、機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、模式識(shí)別、知識(shí)圖譜、人機(jī)交互、生物特征識(shí)別、VR/AR；人工智能在智能物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用：AI與IoT的融合模式（實(shí)時(shí)分析、最優(yōu)分析、預(yù)測(cè)分析）；AI在IoT安全、預(yù)測(cè)維護(hù)、個(gè)性化服務(wù)等方面的作用；人機(jī)交互技術(shù)在IoT中的發(fā)展趨勢(shì)；人工智能技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)與面臨的風(fēng)險(xiǎn)。重點(diǎn)：機(jī)器學(xué)習(xí)的分類與方法（監(jiān)督/無(wú)監(jiān)督/強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)）；計(jì)算機(jī)視覺(jué)與自然語(yǔ)言處理的主要研究方向；人工智能在智能物聯(lián)網(wǎng)中的典型應(yīng)用場(chǎng)景與融合機(jī)制；人工智能技術(shù)的未來(lái)發(fā)展方向與倫理問(wèn)題。難點(diǎn)：深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別與聯(lián)系；自然語(yǔ)言處理中的語(yǔ)義理解與機(jī)器翻譯原理；AI在IoT中的實(shí)時(shí)分析、預(yù)測(cè)分析等模式的實(shí)現(xiàn)機(jī)制；人工智能技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)與倫理問(wèn)題的識(shí)別與應(yīng)對(duì)。討論、思考題、作業(yè)：1.完成教材第四章中的課后習(xí)題；2.在智能家居系統(tǒng)中，哪些場(chǎng)景適合使用監(jiān)督學(xué)習(xí)？哪些適合強(qiáng)化學(xué)習(xí)？3.計(jì)算機(jī)視覺(jué)在智能物聯(lián)網(wǎng)中有哪些典型應(yīng)用？試舉例說(shuō)明其工作原理。4.人工智能在提升物聯(lián)網(wǎng)安全性方面可以發(fā)揮哪些作用？是否存在局限性？5.為什么說(shuō)“人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的融合是技術(shù)發(fā)展的必然趨勢(shì)”？6.人工智能技術(shù)在帶來(lái)便利的同時(shí)，可能引發(fā)哪些社會(huì)與倫理問(wèn)題？應(yīng)如何應(yīng)對(duì)？7.未來(lái)人機(jī)交互技術(shù)的發(fā)展將如何改變我們與物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的互動(dòng)方式？課程小結(jié)：本章系統(tǒng)介紹了人工智能技術(shù)的基本概念、發(fā)展歷程及核心技術(shù)，重點(diǎn)分析了機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等關(guān)鍵技術(shù)的原理與分類。在此基礎(chǔ)上，深入探討了人工智能與智能物聯(lián)網(wǎng)的融合模式與應(yīng)用場(chǎng)景，包括實(shí)時(shí)分析、預(yù)測(cè)維護(hù)、智能安防等領(lǐng)域，并展望了人工智能技術(shù)的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)與面臨的倫理挑戰(zhàn)。通過(guò)本章學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)能理解人工智能技術(shù)的基本體系及其在物聯(lián)網(wǎng)中的重要作用，為后續(xù)智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)與跨學(xué)科應(yīng)用開(kāi)發(fā)奠定基礎(chǔ)。教學(xué)過(guò)程設(shè)計(jì)：復(fù)習(xí)__分鐘，授新課分鐘，安排討論分鐘，布置作業(yè)分鐘授課類型（請(qǐng)打√）：理論課?討論課□實(shí)驗(yàn)課□練習(xí)課□其他□教學(xué)方式（請(qǐng)打√）：講授?討論?指導(dǎo)□其他□教學(xué)資源（請(qǐng)打√）：多媒體?模型□實(shí)物□掛圖□音像?其他□填表說(shuō)明：1.每項(xiàng)頁(yè)面大小可自行添減；2.教學(xué)內(nèi)容與討論、思考題、作業(yè)部分可合二為一。

第五章教學(xué)課時(shí)整體安排授課章節(jié)邊緣計(jì)算技術(shù)課時(shí)安排6教學(xué)目標(biāo)：1．知識(shí)目標(biāo)（1）理解邊緣計(jì)算的基本概念、起源及其與云計(jì)算的區(qū)別；（2）掌握邊緣計(jì)算的技術(shù)特點(diǎn)、體系結(jié)構(gòu)分類及使用原則；（3）熟悉邊緣計(jì)算在智能物聯(lián)網(wǎng)中的典型應(yīng)用場(chǎng)景；（4）了解邊緣計(jì)算的發(fā)展趨勢(shì)及面臨的技術(shù)與商業(yè)挑戰(zhàn)。2．技能目標(biāo)（1）能夠分析邊緣計(jì)算與云計(jì)算在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中的優(yōu)劣；（2）具備根據(jù)場(chǎng)景需求選擇合適的邊緣體系結(jié)構(gòu)的能力；（3）能夠識(shí)別邊緣計(jì)算在具體應(yīng)用中的技術(shù)要點(diǎn)與實(shí)現(xiàn)路徑；（4）具備初步評(píng)估邊緣計(jì)算系統(tǒng)部署可行性的能力。3．素質(zhì)目標(biāo)（1）培養(yǎng)分布式計(jì)算與邊緣優(yōu)先的系統(tǒng)設(shè)計(jì)思維；（2）增強(qiáng)對(duì)低時(shí)延、高可靠、數(shù)據(jù)隱私等技術(shù)需求的理解；（3）樹(shù)立在異構(gòu)、開(kāi)放、協(xié)同環(huán)境中解決實(shí)際問(wèn)題的工程意識(shí)；（4）激發(fā)對(duì)智能邊緣計(jì)算未來(lái)發(fā)展的探索與創(chuàng)新興趣。教學(xué)內(nèi)容（包括基本內(nèi)容、重點(diǎn)、難點(diǎn)）：基本內(nèi)容：邊緣計(jì)算技術(shù)概述：概念、起源、與云計(jì)算的區(qū)別；邊緣計(jì)算的作用：在智慧城市、智能家居、車聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用；智能邊緣計(jì)算：概念、框架及其與人工智能的融合；邊緣計(jì)算的主要特征：開(kāi)放式體系結(jié)構(gòu)、邊緣分析、分布式應(yīng)用等；邊緣計(jì)算的使用原則：可移植性、連接性、交互性、特定性；邊緣計(jì)算的應(yīng)用場(chǎng)景：云游戲、AR/VR、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、自動(dòng)駕駛等；邊緣計(jì)算在智能物聯(lián)網(wǎng)中的具體應(yīng)用；邊緣計(jì)算的發(fā)展趨勢(shì)與面臨的挑戰(zhàn)。重點(diǎn)：邊緣計(jì)算的基本概念與技術(shù)特點(diǎn)；邊緣計(jì)算與云計(jì)算的對(duì)比及其在IoT中的優(yōu)勢(shì)；智能邊緣計(jì)算的框架與典型應(yīng)用模式；邊緣計(jì)算的發(fā)展方向與關(guān)鍵技術(shù)挑戰(zhàn)。難點(diǎn)：邊緣計(jì)算體系結(jié)構(gòu)（100%邊緣、厚邊緣+云、薄/微邊緣+云）的選擇與設(shè)計(jì)；邊緣計(jì)算中數(shù)據(jù)預(yù)處理、分析與安全機(jī)制的實(shí)現(xiàn)；智能邊緣計(jì)算中AI模型壓縮、持續(xù)學(xué)習(xí)與協(xié)作學(xué)習(xí)的技術(shù)原理；邊緣計(jì)算在商業(yè)部署與服務(wù)提供中的多維度挑戰(zhàn)。討論、思考題、作業(yè)：1.完成教材第五章中的課后習(xí)題；2.在智能交通系統(tǒng)中，為什么邊緣計(jì)算比云計(jì)算更適用于實(shí)時(shí)視頻分析？3.邊緣計(jì)算如何保障數(shù)據(jù)隱私和系統(tǒng)安全？試舉例說(shuō)明。4.如果你要為一個(gè)工廠設(shè)計(jì)智能制造系統(tǒng)，你會(huì)選擇哪種邊緣體系結(jié)構(gòu)？為什么？5.邊緣計(jì)算與云計(jì)算是替代關(guān)系還是互補(bǔ)關(guān)系？請(qǐng)闡述你的觀點(diǎn)。6.智能邊緣計(jì)算中，“持續(xù)學(xué)習(xí)”與“協(xié)作學(xué)習(xí)”有何區(qū)別與聯(lián)系？7.未來(lái)6G網(wǎng)絡(luò)將如何推動(dòng)邊緣計(jì)算的發(fā)展？可能帶來(lái)哪些新的應(yīng)用？課程小結(jié)：本章系統(tǒng)介紹了邊緣計(jì)算技術(shù)的概念、特點(diǎn)、體系結(jié)構(gòu)及應(yīng)用，強(qiáng)調(diào)了其在智能物聯(lián)網(wǎng)中實(shí)現(xiàn)低時(shí)延、高可靠、數(shù)據(jù)本地化處理等方面的重要作用。重點(diǎn)分析了邊緣計(jì)算與云計(jì)算的協(xié)同關(guān)系、智能邊緣計(jì)算的框架及其在智能制造、智能交通、智慧城市等領(lǐng)域的典型應(yīng)用。同時(shí)，探討了邊緣計(jì)算在技術(shù)發(fā)展、商業(yè)模式及系統(tǒng)部署中面臨的挑戰(zhàn)，并展望了其未來(lái)與人工智能、5G/6G網(wǎng)絡(luò)深度融合的發(fā)展趨勢(shì)。通過(guò)本章學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)能理解邊緣計(jì)算的核心價(jià)值，掌握其基本架構(gòu)與應(yīng)用模式，為后續(xù)智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)與邊緣應(yīng)用開(kāi)發(fā)奠定基礎(chǔ)。教學(xué)過(guò)程設(shè)計(jì)：復(fù)習(xí)__分鐘，授新課分鐘，安排討論分鐘，布置作業(yè)分鐘授課類型（請(qǐng)打√）：理論課?討論課□實(shí)驗(yàn)課□練習(xí)課□其他□教學(xué)方式（請(qǐng)打√）：講授?討論?指導(dǎo)□其他□教學(xué)資源（請(qǐng)打√）：多媒體?模型□實(shí)物□掛圖□音像?其他□填表說(shuō)明：1.每項(xiàng)頁(yè)面大小可自行添減；2.教學(xué)內(nèi)容與討論、思考題、作業(yè)部分可合二為一。第六章教學(xué)課時(shí)整體安排授課章節(jié)數(shù)字孿生技術(shù)課時(shí)安排4教學(xué)目標(biāo)：1．知識(shí)目標(biāo)（1）理解數(shù)字孿生的基本概念、發(fā)展歷程及其在智能制造中的意義；（2）掌握數(shù)字孿生的基本組成（物理實(shí)體、虛擬模型、數(shù)據(jù)交互）與五大能力；（3）熟悉數(shù)字孿生的關(guān)鍵技術(shù)體系與架構(gòu)層次；（4）了解數(shù)字孿生在智能物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的應(yīng)用模式與發(fā)展趨勢(shì)。2．技能目標(biāo)（1）能夠分析數(shù)字孿生系統(tǒng)的基本組成與工作流程；（2）具備識(shí)別數(shù)字孿生關(guān)鍵技術(shù)要點(diǎn)與實(shí)現(xiàn)難點(diǎn)的能力；（3）能夠初步評(píng)估數(shù)字孿生技術(shù)在產(chǎn)品生命周期各階段的應(yīng)用價(jià)值；（4）具備理解數(shù)字孿生與物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)融合的基本思路。3．素質(zhì)目標(biāo)（1）培養(yǎng)虛實(shí)融合、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)思維與創(chuàng)新意識(shí)；（2）增強(qiáng)對(duì)全生命周期管理、預(yù)測(cè)性維護(hù)等工業(yè)智能理念的理解；（3）樹(shù)立在數(shù)字化建模、仿真與優(yōu)化中的工程嚴(yán)謹(jǐn)性與責(zé)任感；（4）激發(fā)探索數(shù)字孿生在未來(lái)工業(yè)、城市、醫(yī)療等領(lǐng)域應(yīng)用的興趣。教學(xué)內(nèi)容（包括基本內(nèi)容、重點(diǎn)、難點(diǎn)）：基本內(nèi)容：數(shù)字孿生技術(shù)概述：概念、起源、意義與發(fā)展歷程；數(shù)字孿生的基本組成：物理實(shí)體、虛擬模型、數(shù)據(jù)交互接口；數(shù)字孿生的五大能力：定義、展現(xiàn)、交互、服務(wù)、進(jìn)化；數(shù)字孿生的關(guān)鍵技術(shù)：多領(lǐng)域多尺度融合建模、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與物理模型融合、數(shù)據(jù)采集與傳輸、全生命周期數(shù)據(jù)管理、VR呈現(xiàn)與高性能計(jì)算數(shù)字孿生技術(shù)體系架構(gòu)：數(shù)據(jù)保障層、建模計(jì)算層、功能層、體驗(yàn)層；智能物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的數(shù)字孿生技術(shù)：與物聯(lián)網(wǎng)的伴生關(guān)系、指標(biāo)測(cè)量與精準(zhǔn)預(yù)測(cè)數(shù)字孿生的智能應(yīng)用：產(chǎn)品領(lǐng)域、智慧城市、醫(yī)療健康；數(shù)字孿生技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)與挑戰(zhàn)。重點(diǎn)：數(shù)字孿生的基本概念與組成結(jié)構(gòu)；數(shù)字孿生的五大能力及其實(shí)現(xiàn)方式；數(shù)字孿生關(guān)鍵技術(shù)的分類與作用；數(shù)字孿生在產(chǎn)品全生命周期中的應(yīng)用模式。難點(diǎn)：多領(lǐng)域多尺度融合建模的實(shí)現(xiàn)方法與技術(shù)挑戰(zhàn)；數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與物理模型融合的機(jī)理與路徑；數(shù)字孿生技術(shù)體系中各層次的協(xié)同機(jī)制；數(shù)字孿生在實(shí)際應(yīng)用中面臨的標(biāo)準(zhǔn)化、安全與成本問(wèn)題。討論、思考題、作業(yè)：1.完成教材第六章中的課后習(xí)題；2.數(shù)字孿生如何實(shí)現(xiàn)從物理實(shí)體到虛擬模型的“雙向映射”？這一過(guò)程依賴哪些關(guān)鍵技術(shù)？3.在智能制造中，數(shù)字孿生可以在哪些環(huán)節(jié)發(fā)揮重要作用？試舉一例說(shuō)明。4.數(shù)字孿生技術(shù)在智慧城市建設(shè)中可能面臨哪些數(shù)據(jù)隱私與安全問(wèn)題？應(yīng)如何應(yīng)對(duì)？5.數(shù)字孿生與傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)仿真有何本質(zhì)區(qū)別？6.為什么說(shuō)“數(shù)字孿生是實(shí)現(xiàn)信息物理系統(tǒng)（CPS）的最佳技術(shù)”？7.未來(lái)數(shù)字孿生技術(shù)可能在哪些新興領(lǐng)域取得突破？請(qǐng)結(jié)合技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行分析。課程小結(jié)：本章系統(tǒng)介紹了數(shù)字孿生技術(shù)的概念、組成、關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用前景。重點(diǎn)闡述了數(shù)字孿生作為物理實(shí)體與虛擬模型間實(shí)時(shí)映射的核心技術(shù)，其在產(chǎn)品設(shè)計(jì)、生產(chǎn)制造、運(yùn)維服務(wù)等全生命周期中的重要作用，以及與智能物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的深度融合。通過(guò)分析數(shù)字孿生的技術(shù)體系與發(fā)展趨勢(shì)，揭示了其在智能制造、智慧城市、健康醫(yī)療等領(lǐng)域的廣闊應(yīng)用潛力。同時(shí)，也指出了當(dāng)前數(shù)字孿生技術(shù)在建模精度、數(shù)據(jù)融合、系統(tǒng)安全等方面面臨的挑戰(zhàn)。通過(guò)本章學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)能理解數(shù)字孿生的基本理論與實(shí)現(xiàn)路徑，掌握其關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用模式，為后續(xù)開(kāi)展智能系統(tǒng)設(shè)計(jì)與數(shù)字化應(yīng)用開(kāi)發(fā)奠定基礎(chǔ)。教學(xué)過(guò)程設(shè)計(jì)：復(fù)習(xí)__分鐘，授新課分鐘，安排討論分鐘，布置作業(yè)分鐘授課類型（請(qǐng)打√）：理論課?討論課□實(shí)驗(yàn)課□練習(xí)課□其他□教學(xué)方式（請(qǐng)打√）：講授?討論?指導(dǎo)□其他□教學(xué)資源（請(qǐng)打√）：多媒體?模型□實(shí)物□掛圖□音像?其他□填表說(shuō)明：1.每項(xiàng)頁(yè)面大小可自行添減；2.教學(xué)內(nèi)容與討論、思考題、作業(yè)部分可合二為一。第七章教學(xué)課時(shí)整體安排授課章節(jié)情景感知技術(shù)課時(shí)安排4教學(xué)目標(biāo)：1．知識(shí)目標(biāo)（1）理解情景感知的基本概念、發(fā)展歷程及其在智能物聯(lián)網(wǎng)中的意義；（2）掌握情景感知的三級(jí)模型（感知-理解-預(yù)測(cè)）及系統(tǒng)三要素（感知-推理-行為）；（3）熟悉情景感知系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)組成與典型應(yīng)用場(chǎng)景；（4）了解情景信息的采集、建模與處理方法及技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)。2．技能目標(biāo)（1）能夠分析情景感知系統(tǒng)在不同應(yīng)用場(chǎng)景中的工作流程；（2）具備識(shí)別情景信息建模方法特點(diǎn)及應(yīng)用條件的能力；（3）能夠初步設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單情景感知系統(tǒng)的信息處理流程；（4）具備評(píng)估情景感知系統(tǒng)在隱私、安全等方面潛在問(wèn)題的能力。3．素質(zhì)目標(biāo)（1）培養(yǎng)以用戶為中心、環(huán)境智能化的系統(tǒng)設(shè)計(jì)思維；（2）增強(qiáng)對(duì)多源信息融合與智能決策的技術(shù)敏感性；（3）樹(shù)立在情景感知系統(tǒng)設(shè)計(jì)中平衡功能與隱私保護(hù)的倫理意識(shí)；（4）激發(fā)探索情景感知技術(shù)在智慧生活、智能制造等領(lǐng)域的創(chuàng)新應(yīng)用。教學(xué)內(nèi)容（包括基本內(nèi)容、重點(diǎn)、難點(diǎn)）：基本內(nèi)容：情景感知技術(shù)概述：概念、起源、意義與三級(jí)模型；情景感知系統(tǒng)的三要素：感知、推理、行為；情景感知系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)層次與模型分類；情景感知技術(shù)的應(yīng)用場(chǎng)景：智能家居、智慧校園、智能農(nóng)業(yè)等；智能物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的情景感知技術(shù)：情景信息采集（即時(shí)/非即時(shí)信息）、情景信息建模（關(guān)鍵值、本體、面向?qū)ο蟮饶Ｐ停?、情景信息處理（?shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、過(guò)濾、融合）情景感知技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)與挑戰(zhàn)。重點(diǎn)：情景感知的三級(jí)模型及其信息處理流程；情景感知系統(tǒng)的三要素及其實(shí)現(xiàn)方式；情景信息建模的典型方法及其適用場(chǎng)景；情景感知在智能物聯(lián)網(wǎng)中的典型應(yīng)用與實(shí)現(xiàn)難點(diǎn)。難點(diǎn)：情景感知中“理解”與“預(yù)測(cè)”層次的實(shí)現(xiàn)機(jī)制；多傳感器數(shù)據(jù)融合與不確定性推理方法；情景信息建模中本體模型的構(gòu)建與應(yīng)用；情景感知系統(tǒng)中的安全隱私保護(hù)與用戶可控性設(shè)計(jì)。討論、思考題、作業(yè)：1.完成教材第七章中的課后習(xí)題；2.在智能家居系統(tǒng)中，情景感知如何實(shí)現(xiàn)“主動(dòng)服務(wù)”？試舉例說(shuō)明其感知-推理-行為過(guò)程。3.多傳感器融合在情景感知中有何優(yōu)勢(shì)？可能帶來(lái)哪些數(shù)據(jù)處理挑戰(zhàn)？4.如何在不同情景感知應(yīng)用中平衡個(gè)性化服務(wù)與用戶隱私保護(hù)？5.為什么說(shuō)“情景感知是實(shí)現(xiàn)普適計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)”？6.恩茲利三級(jí)模型中，“預(yù)測(cè)”層次為何依賴前兩個(gè)層次的準(zhǔn)確性？7.未來(lái)情景感知技術(shù)在醫(yī)療健康、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域可能面臨哪些特殊挑戰(zhàn)？課程小結(jié)：本章系統(tǒng)介紹了情景感知技術(shù)的概念、模型、系統(tǒng)組成及實(shí)現(xiàn)方法。重點(diǎn)闡述了情景感知從“感知”到“理解”再到“預(yù)測(cè)”的三級(jí)認(rèn)知模型，以及感知、推理、行為三個(gè)核心要素的協(xié)同機(jī)制。通過(guò)分析智能家居、智慧校園、智能農(nóng)業(yè)等典型應(yīng)用場(chǎng)景，揭示了情景感知在實(shí)現(xiàn)環(huán)境智能化、服務(wù)個(gè)性化方面的重要價(jià)值。同時(shí)，探討了情景信息采集、建模與處理的關(guān)鍵技術(shù)，以及多傳感器融合、機(jī)器感知擬人化等發(fā)展趨勢(shì)，并指出了在安全隱私、系統(tǒng)評(píng)估等方面面臨的挑戰(zhàn)。通過(guò)本章學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)能理解情景感知的基本原理與技術(shù)體系，掌握其實(shí)現(xiàn)路徑與應(yīng)用模式，為后續(xù)開(kāi)展智能環(huán)境設(shè)計(jì)與情景感知應(yīng)用開(kāi)發(fā)奠定基礎(chǔ)。教學(xué)過(guò)程設(shè)計(jì)：復(fù)習(xí)__分鐘，授新課分鐘，安排討論分鐘，布置作業(yè)分鐘授課類型（請(qǐng)打√）：理論課?討論課□實(shí)驗(yàn)課□練習(xí)課□其他□教學(xué)方式（請(qǐng)打√）：講授?討論?指導(dǎo)□其他□教學(xué)資源（請(qǐng)打√）：多媒體?模型□實(shí)物□掛圖□音像?其他□填表說(shuō)明：1.每項(xiàng)頁(yè)面大小可自行添減；2.教學(xué)內(nèi)容與討論、思考題、作業(yè)部分可合二為一。第八章教學(xué)課時(shí)整體安排授課章節(jié)協(xié)同技術(shù)課時(shí)安排4教學(xué)目標(biāo)：1．知識(shí)目標(biāo)（1）理解智能物聯(lián)網(wǎng)中協(xié)同技術(shù)的基本概念、必要性與核心挑戰(zhàn)；（2）掌握協(xié)同聯(lián)盟技術(shù)的生成、形成過(guò)程及通信機(jī)制；（3）熟悉基于協(xié)商、合同網(wǎng)、組織結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)等協(xié)同方法的基本原理；（4）了解協(xié)同技術(shù)在目標(biāo)跟蹤、任務(wù)分配等典型場(chǎng)景中的應(yīng)用模式。2．技能目標(biāo)（1）能夠分析智能物聯(lián)網(wǎng)中協(xié)同資源、任務(wù)與信息處理的典型問(wèn)題；（2）具備初步設(shè)計(jì)協(xié)同聯(lián)盟生成與效用分配方案的能力；（3）能夠比較不同協(xié)同方法的適用場(chǎng)景與優(yōu)缺點(diǎn)；（4）具備識(shí)別協(xié)同系統(tǒng)中穩(wěn)定性、實(shí)時(shí)性、可擴(kuò)展性等關(guān)鍵問(wèn)題的能力。3．素質(zhì)目標(biāo)（1）培養(yǎng)分布式系統(tǒng)思維與多智能體協(xié)同設(shè)計(jì)的工程意識(shí)；（2）增強(qiáng)在資源受限環(huán)境下進(jìn)行系統(tǒng)優(yōu)化與權(quán)衡的決策能力；（3）樹(shù)立在協(xié)同系統(tǒng)中考慮了能量、通信、計(jì)算等多維約束的系統(tǒng)觀；（4）激發(fā)在物聯(lián)網(wǎng)協(xié)同智能方向進(jìn)行方法創(chuàng)新與應(yīng)用探索的興趣。教學(xué)內(nèi)容（包括基本內(nèi)容、重點(diǎn)、難點(diǎn)）：基本內(nèi)容：協(xié)同技術(shù)概述：基本概念、必要性（執(zhí)行層面與應(yīng)用層面）及核心挑戰(zhàn)；協(xié)同聯(lián)盟技術(shù)：聯(lián)盟生成與形成過(guò)程、單任務(wù)與多任務(wù)聯(lián)盟生成算法、聯(lián)盟效用分配與穩(wěn)定性（Shapley值、Nash平衡等）、協(xié)同聯(lián)盟通信機(jī)制（消息、黑板、ACL等模式）典型協(xié)同方法：協(xié)商方法（博弈論、計(jì)劃、混合協(xié)商）、合同網(wǎng)方法、動(dòng)態(tài)仲裁與迭代式組合拍賣方法其他協(xié)同方法：基于組織結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的方法、基于分布式約束滿足的方法、基于代理的通信適配方法協(xié)同技術(shù)的問(wèn)題與發(fā)展趨勢(shì)。重點(diǎn)：智能物聯(lián)網(wǎng)中協(xié)同的必要性及核心挑戰(zhàn)；協(xié)同聯(lián)盟的生成、形成與效用分配機(jī)制；合同網(wǎng)、動(dòng)態(tài)仲裁、組合拍賣等典型協(xié)同方法；多智能體通信模式及其在物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用。難點(diǎn)：協(xié)同聯(lián)盟生成中的組合優(yōu)化與多任務(wù)沖突消解；聯(lián)盟效用分配的公平性、穩(wěn)定性與激勵(lì)相容性；動(dòng)態(tài)仲裁與迭代式拍賣方法中的實(shí)時(shí)性與最優(yōu)性平衡；分布式約束滿足問(wèn)題在檢測(cè)調(diào)度等具體場(chǎng)景中的建模與求解。討論、思考題、作業(yè)：1.完成教材第八章中的課后習(xí)題；2.在智能物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，為什么說(shuō)“協(xié)同是必要的而非可選的”？請(qǐng)從資源、任務(wù)、通信三個(gè)角度闡述。3.對(duì)比合同網(wǎng)與動(dòng)態(tài)仲裁方法，分析它們分別適用于哪些類型的協(xié)同任務(wù)。4.在多任務(wù)聯(lián)盟生成中，如何平衡任務(wù)緊迫度與節(jié)點(diǎn)能量均衡？請(qǐng)?zhí)岢瞿愕脑O(shè)計(jì)思路。5.協(xié)同聯(lián)盟的“Nash平衡穩(wěn)定性”對(duì)智能物聯(lián)網(wǎng)的長(zhǎng)期運(yùn)行有何重要意義？6.如何通過(guò)協(xié)同通信機(jī)制（如ACL）實(shí)現(xiàn)跨平臺(tái)、跨協(xié)議的知識(shí)級(jí)交互？7.未來(lái)智能物聯(lián)網(wǎng)在協(xié)同技術(shù)方面可能面臨哪些新的挑戰(zhàn)？試從6G、AI融合等角度進(jìn)行分析。課程小結(jié)：本章系統(tǒng)闡述了智能物聯(lián)網(wǎng)中協(xié)同技術(shù)的基本概念、實(shí)現(xiàn)方法與應(yīng)用挑戰(zhàn)。重點(diǎn)分析了協(xié)同聯(lián)盟技術(shù)的生成、形成、效用分配及通信機(jī)制，介紹了合同網(wǎng)、動(dòng)態(tài)仲裁、組合拍賣等多種協(xié)同方法，并探討了基于組織結(jié)構(gòu)、約束滿足和代理適配等其他協(xié)同路徑。通過(guò)典型應(yīng)用案例，揭示了協(xié)同技術(shù)在提升系統(tǒng)能效、任務(wù)并行性、實(shí)時(shí)響應(yīng)等方面的關(guān)鍵作用。同時(shí)，也指出了協(xié)同系統(tǒng)在可擴(kuò)展性、穩(wěn)健性、能量均衡等方面面臨的持續(xù)挑戰(zhàn)。通過(guò)本章學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)能理解協(xié)同技術(shù)的理論體系與實(shí)現(xiàn)路徑，掌握多智能體協(xié)同在物聯(lián)網(wǎng)中的典型模式，為構(gòu)建高效、自適應(yīng)的智能協(xié)同物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)奠定基礎(chǔ)。教學(xué)過(guò)程設(shè)計(jì)：復(fù)習(xí)__分鐘，授新課分鐘，安排討論分鐘，布置作業(yè)分鐘授課類型（請(qǐng)打√）：理論課?討論課□實(shí)驗(yàn)課□練習(xí)課□其他□教學(xué)方式（請(qǐng)打√）：講授?討論?指導(dǎo)□其他□教學(xué)資源（請(qǐng)打√）：多媒體?模型□實(shí)物□掛圖□音像?其他□填表說(shuō)明：1.每項(xiàng)頁(yè)面大小可自行添減；2.教學(xué)內(nèi)容與討論、思考題、作業(yè)部分可合二為一。第九章教學(xué)課時(shí)整體安排授課章節(jié)智能物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用實(shí)踐課時(shí)安排6教學(xué)目標(biāo)：1．知識(shí)目標(biāo)（1）理解智能物聯(lián)網(wǎng)的基本概念及其在多個(gè)行業(yè)中的應(yīng)用模式；（2）掌握智能工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、電網(wǎng)、環(huán)保、醫(yī)療、安防、家居、物流、軍事、水下及天空地海一體化等典型應(yīng)用領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)；（3）了解各應(yīng)用系統(tǒng)的架構(gòu)組成、功能模塊及典型項(xiàng)目案例。2．技能目標(biāo)（1）能夠分析典型物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)與實(shí)現(xiàn)路徑；（2）具備初步設(shè)計(jì)某一行業(yè)智能物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用方案的能力；（3）能夠結(jié)合實(shí)際案例，分析物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)在具體場(chǎng)景中的優(yōu)勢(shì)與挑戰(zhàn)。3．素質(zhì)目標(biāo)（1）培養(yǎng)學(xué)生跨學(xué)科思維與系統(tǒng)分析能力；（2）增強(qiáng)學(xué)生對(duì)信息化、智能化發(fā)展趨勢(shì)的敏感性與洞察力；（3）提升學(xué)生創(chuàng)新意識(shí)及解決實(shí)際工程問(wèn)題的綜合素養(yǎng)。教學(xué)內(nèi)容（包括基本內(nèi)容、重點(diǎn)、難點(diǎn)）：基本內(nèi)容：智能工業(yè)——工業(yè)可視化安全管理系統(tǒng)智能農(nóng)業(yè)——農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)境監(jiān)測(cè)系統(tǒng)智能交通——無(wú)人駕駛汽車智能電網(wǎng)——輸電線路在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)智能環(huán)?！|(zhì)污染監(jiān)測(cè)系統(tǒng)智能醫(yī)療——物聯(lián)網(wǎng)智能診療系統(tǒng)智能安防——深圳機(jī)場(chǎng)視頻監(jiān)控聯(lián)網(wǎng)共享平臺(tái)項(xiàng)目智能家居——家庭自動(dòng)化控制系統(tǒng)智能物流——倉(cāng)庫(kù)管理系統(tǒng)軍事應(yīng)用——戰(zhàn)場(chǎng)態(tài)勢(shì)感知系統(tǒng)水下應(yīng)用——養(yǎng)魚場(chǎng)應(yīng)用系統(tǒng)天空地海一體化——海洋立體通信外場(chǎng)（荊門）試驗(yàn)項(xiàng)目重點(diǎn)：各領(lǐng)域智能物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)（如感知層、傳輸層、應(yīng)用層）；典型系統(tǒng)如工業(yè)安全管理、無(wú)人駕駛、智能電網(wǎng)、水質(zhì)監(jiān)測(cè)等的關(guān)鍵技術(shù)；系統(tǒng)集成與多技術(shù)融合（如5G、AI、傳感網(wǎng)絡(luò)）在實(shí)際項(xiàng)目中的應(yīng)用。難點(diǎn)：異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)融合與系統(tǒng)互操作性（如天空地海一體化網(wǎng)絡(luò)）；大數(shù)據(jù)、人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的深度集成；實(shí)際部署中面臨的可靠性、安全性、實(shí)時(shí)性等工程挑戰(zhàn)。討論、思考題、作業(yè)：1.完成教材第九章中的課后習(xí)題；2.智能工業(yè)中“一張圖”理念是如何實(shí)現(xiàn)安全與效率提升的？3.比較智能農(nóng)業(yè)與智能環(huán)保系統(tǒng)中傳感技術(shù)的異同。4.無(wú)人駕駛汽車的關(guān)鍵技術(shù)有哪些？目前面臨的主要瓶頸是什么？5.智能電網(wǎng)如何實(shí)現(xiàn)“自愈”？其通信架構(gòu)有何特點(diǎn)？6.物聯(lián)網(wǎng)在醫(yī)療系統(tǒng)中如何保障數(shù)據(jù)安全與患者隱私？7.以深圳機(jī)場(chǎng)為例，說(shuō)明視頻監(jiān)控系統(tǒng)如何實(shí)現(xiàn)多系統(tǒng)集成與智能分析。8.智能家居系統(tǒng)如何兼顧便利性與安全性？9.軍事物聯(lián)網(wǎng)在后勤保障與戰(zhàn)場(chǎng)感知中有哪些特殊要求？課程小結(jié)：本章系統(tǒng)介紹了智能物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通、電網(wǎng)、環(huán)保、醫(yī)療、安防、家居、物流、軍事、水下及天空地海一體化等領(lǐng)域的典型應(yīng)用。通過(guò)學(xué)習(xí)，學(xué)生應(yīng)掌握各系統(tǒng)的架構(gòu)特點(diǎn)、關(guān)鍵技術(shù)與實(shí)現(xiàn)路徑，理解物聯(lián)網(wǎng)作為新一代信息技術(shù)的核心作用及其在推動(dòng)產(chǎn)業(yè)智能化、信息化轉(zhuǎn)型中的重要意義。未來(lái)，隨著5G、人工智能、邊緣計(jì)算等技術(shù)的深度融合，智能物聯(lián)網(wǎng)將在更多領(lǐng)域發(fā)揮關(guān)鍵作用，成為推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步與科技創(chuàng)新的重要力量。教學(xué)過(guò)程設(shè)計(jì)：復(fù)習(xí)__分鐘，授新課分鐘，安排討論分鐘，布置作業(yè)分鐘授課類型（請(qǐng)打√）：理論課?討論課□實(shí)驗(yàn)課□練習(xí)課□其他□教學(xué)方式（請(qǐng)打√）：講授?討論?指導(dǎo)□其他□教學(xué)資源（請(qǐng)打√）：多媒體?模型□實(shí)物□掛圖□音像?其他□填表說(shuō)明：1.每項(xiàng)頁(yè)面大小可自行添減；2.教學(xué)內(nèi)容與討論、思考題、作業(yè)部分可合二為一。

20～20學(xué)年第學(xué)期課程教學(xué)實(shí)施小結(jié)課程名稱智能物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與應(yīng)用采用教材《智能物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與應(yīng)用》（林馳編著）任課教師實(shí)驗(yàn)（實(shí)習(xí)）指導(dǎo)教師計(jì)劃安排培養(yǎng)計(jì)劃、教學(xué)大綱安排總課時(shí)學(xué)時(shí)，學(xué)分，其中理論學(xué)時(shí)，實(shí)驗(yàn)（實(shí)踐、實(shí)習(xí)）0學(xué)時(shí)，多媒體0學(xué)時(shí)。本學(xué)期計(jì)劃授課學(xué)時(shí)，其中理論學(xué)時(shí)，實(shí)驗(yàn)（實(shí)踐、實(shí)習(xí)）0學(xué)時(shí)，多媒體0學(xué)時(shí)。實(shí)施情況實(shí)際完成的授課總課時(shí)學(xué)時(shí)，其中理論學(xué)時(shí)，實(shí)驗(yàn)（實(shí)踐、實(shí)習(xí)）學(xué)時(shí)，多媒體學(xué)時(shí)。按實(shí)施教學(xué)編寫的教案數(shù)份，其中理論份，實(shí)驗(yàn)（實(shí)習(xí)）份，多媒體課件件。考核方式，成績(jī)計(jì)算方式教學(xué)小結(jié)（含本學(xué)期參加教改課題、課程建設(shè)及獲相關(guān)教學(xué)獎(jiǎng)勵(lì)等情況）：任課教師簽名教研室主任簽名教學(xué)院長(zhǎng)（系主任）簽名年月日《物聯(lián)網(wǎng)概論（微課版）》習(xí)題答案【第一章】1．什么是智能物聯(lián)網(wǎng)？智能物聯(lián)網(wǎng)是人工智能與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)融合的產(chǎn)物。它通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)的傳感器實(shí)時(shí)采集信息，并利用人工智能技術(shù)在終端、邊緣或云中進(jìn)行數(shù)據(jù)智能分析，最終形成智能化生態(tài)體系。人工智能賦予物聯(lián)網(wǎng)“大腦”，實(shí)現(xiàn)從“物聯(lián)”到“智聯(lián)”的升級(jí)，而物聯(lián)網(wǎng)為人工智能提供海量數(shù)據(jù)支持，推動(dòng)其走向“應(yīng)用智能”。2．智能物聯(lián)網(wǎng)涉及的核心技術(shù)是什么？智能物聯(lián)網(wǎng)涉及的核心技術(shù)包括：物聯(lián)網(wǎng)感知和識(shí)別技術(shù)：如傳感器、RFID、條碼識(shí)別等，用于采集和處理物理世界信息。人工智能技術(shù)：如機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)智能分析與決策。邊緣計(jì)算技術(shù)：在數(shù)據(jù)源頭就近處理信息，滿足實(shí)時(shí)性、隱私保護(hù)等需求。數(shù)字孿生技術(shù)：通過(guò)數(shù)字化模型實(shí)時(shí)映射物理實(shí)體狀態(tài)，支持全生命周期管理。情景感知技術(shù)：利用上下文信息提供自適應(yīng)服務(wù)。協(xié)同技術(shù)：支持多終端、多系統(tǒng)間的資源共享與任務(wù)協(xié)作。3．目前全球還沒(méi)有對(duì)物聯(lián)網(wǎng)概念統(tǒng)一定義，你如何理解物聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)涵？物聯(lián)網(wǎng)的內(nèi)涵是通過(guò)信息傳感器、射頻識(shí)別、互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)物與物、物與人的廣泛連接，構(gòu)建一個(gè)互聯(lián)互通的網(wǎng)絡(luò)。其核心在于對(duì)物品進(jìn)行智能操控與管理，通過(guò)感知層采集數(shù)據(jù)、網(wǎng)絡(luò)層傳輸信息、平臺(tái)層管理服務(wù)、應(yīng)用層實(shí)現(xiàn)具體場(chǎng)景的智能化應(yīng)用，最終達(dá)到萬(wàn)物互聯(lián)、智能協(xié)同的目的。4．簡(jiǎn)述四層物聯(lián)網(wǎng)模型。四層物聯(lián)網(wǎng)模型自下而上包括：感知層：由傳感器、RFID等設(shè)備組成，負(fù)責(zé)采集和初步處理物理世界的數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡(luò)層：通過(guò)通信網(wǎng)絡(luò)（如互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)）傳輸數(shù)據(jù)，并集成云計(jì)算、專家系統(tǒng)等實(shí)現(xiàn)信息智能處理。平臺(tái)層：承上啟下，提供設(shè)備管理、連接管理、應(yīng)用開(kāi)發(fā)與數(shù)據(jù)分析服務(wù)，包括CMP、DMP、AEP和BAP四個(gè)部分。應(yīng)用層：實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)與人機(jī)交互，結(jié)合行業(yè)需求提供智能化解決方案（如智能家居、智能交通等）。5．簡(jiǎn)述智能物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展可能面臨的挑戰(zhàn)。智能物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展面臨以下挑戰(zhàn)：安全問(wèn)題：設(shè)備分散性增加惡意軟件入侵風(fēng)險(xiǎn)，軟件、API等多層面存在安全漏洞。信任與隱私：數(shù)據(jù)訪問(wèn)控制敏感，缺乏適合智能物聯(lián)網(wǎng)的低成本隱私保護(hù)方案。復(fù)雜性與整合問(wèn)題：多平臺(tái)、多協(xié)議導(dǎo)致系統(tǒng)集成困難，標(biāo)準(zhǔn)混亂延緩應(yīng)用落地。體系結(jié)構(gòu)與標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)題：異構(gòu)設(shè)備通信協(xié)議不統(tǒng)一，缺乏通用參考架構(gòu)，互操作性差。6．簡(jiǎn)述你知道的智能物聯(lián)網(wǎng)在生活中的應(yīng)用。智能物聯(lián)網(wǎng)在生活中的應(yīng)用包括：智能家居：通過(guò)遠(yuǎn)程控制家電、智能溫控系統(tǒng)和安防監(jiān)控，提升居住便捷性與安全性。智能交通：實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)路況，優(yōu)化信號(hào)燈配時(shí)，提供擁堵預(yù)測(cè)與路線規(guī)劃。智能醫(yī)療：通過(guò)可穿戴設(shè)備監(jiān)測(cè)健康數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程預(yù)警與智能分診。智能安防：利用攝像頭與傳感器識(shí)別異常行為，自動(dòng)發(fā)出警報(bào)。智能物流：通過(guò)自動(dòng)化倉(cāng)儲(chǔ)、路徑規(guī)劃與資源調(diào)度，提高運(yùn)輸效率。智能環(huán)保：監(jiān)測(cè)空氣質(zhì)量與排污情況，優(yōu)化垃圾分類與能源管理?！镜诙隆?．常見(jiàn)自動(dòng)識(shí)別技術(shù)有哪些？它們的優(yōu)勢(shì)、劣勢(shì)分別是什么？技術(shù)優(yōu)勢(shì)劣勢(shì)條碼成本最低、國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)成熟信息量小、數(shù)據(jù)密度低、需近距離讀取、易損毀、不能同時(shí)識(shí)別多個(gè)標(biāo)簽RFID非接觸式、可同時(shí)識(shí)別多個(gè)標(biāo)簽、穿透性強(qiáng)、環(huán)境適應(yīng)性強(qiáng)、壽命長(zhǎng)、數(shù)據(jù)可讀寫成本較高、存在安全和隱私問(wèn)題、標(biāo)準(zhǔn)尚未完全統(tǒng)一生物識(shí)別信息量大、安全性高、唯一性強(qiáng)識(shí)別速度慢、受環(huán)境與生理狀態(tài)影響、成本較高磁卡數(shù)據(jù)密度高、讀寫性能好壽命短、需接觸讀取、易受磁場(chǎng)干擾智能卡存儲(chǔ)容量大、安全性高、可讀寫、壽命長(zhǎng)成本較高、需接觸或近距離操作圖像識(shí)別信息量大、可識(shí)別復(fù)雜內(nèi)容受光線和遮擋影響大、識(shí)別速度慢、算法復(fù)雜2．RFID技術(shù)的工作原理是什么？RFID系統(tǒng)由閱讀器、天線和標(biāo)簽組成。其工作原理為：閱讀器通過(guò)天線發(fā)射射頻信號(hào)；標(biāo)簽進(jìn)入磁場(chǎng)后，憑借感應(yīng)電流獲取能量（被動(dòng)式標(biāo)簽），或利用自身電源（主動(dòng)式標(biāo)簽）發(fā)送存儲(chǔ)的編碼信息；閱讀器接收并解碼信息，傳輸至計(jì)算機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行處理；整個(gè)過(guò)程無(wú)需物理接觸，可在惡劣環(huán)境中實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別與數(shù)據(jù)交換。3．傳感器由哪些部分組成？它們的作用是什么？傳感器節(jié)點(diǎn)通常包含以下部分：傳感單元：由傳感器和模數(shù)轉(zhuǎn)換模塊組成，負(fù)責(zé)采集物理世界的信號(hào)并轉(zhuǎn)換為電信號(hào)；處理單元：包括CPU和存儲(chǔ)器，運(yùn)行嵌入式系統(tǒng)，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)處理和節(jié)點(diǎn)控制；通信單元：通過(guò)有線或無(wú)線方式與其他節(jié)點(diǎn)交換數(shù)據(jù)；電源模塊：為節(jié)點(diǎn)各單元提供電能；執(zhí)行器（可選）：根據(jù)指令執(zhí)行物理操作，實(shí)現(xiàn)反饋控制；存儲(chǔ)單元：存儲(chǔ)程序代碼與采集數(shù)據(jù)。4．傳感器網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)是什么？自組織性：節(jié)點(diǎn)可自動(dòng)組網(wǎng)，無(wú)需人工干預(yù)；規(guī)模大、密度高：通過(guò)大量節(jié)點(diǎn)協(xié)作提高監(jiān)測(cè)精度與系統(tǒng)容錯(cuò)；資源受限：節(jié)點(diǎn)計(jì)算、存儲(chǔ)和能量有限，需低功耗設(shè)計(jì)；以數(shù)據(jù)為中心：關(guān)注數(shù)據(jù)本身而非單個(gè)節(jié)點(diǎn)，強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)融合與協(xié)同處理；動(dòng)態(tài)拓?fù)洌汗?jié)點(diǎn)可能移動(dòng)或失效，網(wǎng)絡(luò)需具備自適應(yīng)能力；應(yīng)用相關(guān)：不同場(chǎng)景下硬件、軟件和協(xié)議差異顯著。5．典型定位算法有哪些？類別典型算法特點(diǎn)基于測(cè)距三邊測(cè)量法、三角測(cè)量法、極大似然估計(jì)法依賴距離或角度測(cè)量，精度較高，但對(duì)硬件要求高無(wú)須測(cè)距質(zhì)心法、DV-Hop、APIT、Amorphous基于網(wǎng)絡(luò)連通度，硬件成本低，但精度較低移動(dòng)錨節(jié)點(diǎn)MBAL通過(guò)移動(dòng)錨節(jié)點(diǎn)減少誤差累積，降低錨節(jié)點(diǎn)部署數(shù)量智能算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、粒子濾波、支持向量回歸利用機(jī)器學(xué)習(xí)提高定位精度，適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境6．常見(jiàn)的室內(nèi)外定位技術(shù)有哪些？它們的優(yōu)缺點(diǎn)是什么？定位技術(shù)類型定位精度覆蓋范圍優(yōu)點(diǎn)衛(wèi)星定(GPS)室外5-10m全球覆蓋廣、精度高基站定(LBS)室外20-2000m1-10km定位速度快、功耗低、覆蓋廣WiFi定位室內(nèi)約2m20-50m成本低、易于擴(kuò)展、部署簡(jiǎn)單藍(lán)牙定位室內(nèi)米級(jí)1-20m功耗低、設(shè)備體積小、易部署超寬帶(UWB)室內(nèi)0.1-0.5m1-50m精度高、穿透力強(qiáng)、抗干擾紅外定位室內(nèi)cm-m級(jí)1-5m定位精度較高超聲波定位室內(nèi)cm級(jí)2-10m精度高、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單慣性導(dǎo)航室內(nèi)米級(jí)10-100m不依賴外部環(huán)境地磁定位室內(nèi)米級(jí)1-30m不依賴額外設(shè)備、成本低可見(jiàn)光定位室內(nèi)cm級(jí)1-10m精度高、無(wú)電磁輻射RFID定位室內(nèi)dm-m級(jí)1-50m成本低、精度較高、體積小【第三章】1．按照節(jié)點(diǎn)功能及結(jié)構(gòu)層次，物聯(lián)網(wǎng)-傳感器拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)可劃分為哪幾種？根據(jù)節(jié)點(diǎn)功能及結(jié)構(gòu)層次，物聯(lián)網(wǎng)-傳感器網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)主要分為以下七種：平面網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)：所有節(jié)點(diǎn)為對(duì)等結(jié)構(gòu)，功能完全一致。分級(jí)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)：網(wǎng)絡(luò)分為上層骨干節(jié)點(diǎn)和下層一般傳感器節(jié)點(diǎn)，通常以“簇”的形式存在?；旌暇W(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)：是平面結(jié)構(gòu)和分級(jí)結(jié)構(gòu)的混合，一般傳感器節(jié)點(diǎn)之間可直接通信。Mesh網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)：節(jié)點(diǎn)與最近鄰居通信，形成對(duì)等網(wǎng)絡(luò)，具有高容錯(cuò)性和穩(wěn)健性。點(diǎn)對(duì)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)：兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間建立直接連接，通信范圍受限。星形網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)：所有節(jié)點(diǎn)連接到一個(gè)中心集線器（網(wǎng)關(guān)），數(shù)據(jù)流通過(guò)中心節(jié)點(diǎn)。樹(shù)形網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)：節(jié)點(diǎn)按層次結(jié)構(gòu)組織，最高層為根節(jié)點(diǎn)，數(shù)據(jù)向根節(jié)點(diǎn)匯聚。2．按照技術(shù)特點(diǎn)和服務(wù)方式，云計(jì)算架構(gòu)可以劃分為哪幾層？按照技術(shù)特點(diǎn)和服務(wù)方式，云計(jì)算架構(gòu)可以劃分為以下三層：設(shè)施層（IaaS，基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)）：提供計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)。平臺(tái)層（PaaS，平臺(tái)即服務(wù)）：提供應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)、測(cè)試、部署和托管的平臺(tái)。應(yīng)用層（SaaS，軟件即服務(wù)）：通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)交付軟件應(yīng)用程序，用戶無(wú)需本地安裝。3．邊緣計(jì)算拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)劃分為哪幾層？邊緣計(jì)算拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)（云邊協(xié)同的聯(lián)合式網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)）劃分為以下三層：終端層：由各種物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備（如傳感器、攝像頭、智能手機(jī)等）組成，負(fù)責(zé)收集原始數(shù)據(jù)。邊緣計(jì)算層：由網(wǎng)絡(luò)邊緣節(jié)點(diǎn)（如網(wǎng)關(guān)、路由器、基站等）構(gòu)成，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)計(jì)算、傳輸和臨時(shí)存儲(chǔ)。云計(jì)算層：由高性能服務(wù)器和存儲(chǔ)設(shè)備組成，負(fù)責(zé)復(fù)雜計(jì)算、大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和全局分析。4．物聯(lián)網(wǎng)最優(yōu)化部署的注意事項(xiàng)有哪些？物聯(lián)網(wǎng)最優(yōu)化部署需要注意以下五項(xiàng)：設(shè)備的互操作性：避免使用僅與特定供應(yīng)商、平臺(tái)或技術(shù)兼容的解決方案。設(shè)備連接性：充分考慮設(shè)備的連接方式（如WiFi、蜂窩網(wǎng)絡(luò)），確保滿足項(xiàng)目需求。設(shè)備管理：需要強(qiáng)大靈活的設(shè)備管理解決方案，以處理大規(guī)模設(shè)備的入門、配置、維護(hù)等操作。數(shù)據(jù)孤島：確保數(shù)據(jù)能夠被正確地收集、整合和利用，避免形成孤立的數(shù)據(jù)集。應(yīng)用的靈活性：選擇通用且靈活的平臺(tái)，以適應(yīng)不同的解決方案和未來(lái)的變化。5．物聯(lián)網(wǎng)最優(yōu)化部署面臨的挑戰(zhàn)有哪些？物聯(lián)網(wǎng)最優(yōu)化部署面臨以下五個(gè)主要挑戰(zhàn)（物聯(lián)網(wǎng)的“5C”）：連通性：實(shí)現(xiàn)設(shè)備、基礎(chǔ)設(shè)施、云和應(yīng)用之間的無(wú)縫信息流，確保設(shè)備可靠運(yùn)行。連續(xù)性：確保和延長(zhǎng)電池壽命，優(yōu)化設(shè)備功耗。合規(guī)性：設(shè)備必須符合無(wú)線電標(biāo)準(zhǔn)和全球監(jiān)管要求。共存性：設(shè)備在擁擠的混合信號(hào)環(huán)境中維持正常通信。網(wǎng)絡(luò)安全性：保護(hù)端點(diǎn)和空中傳輸漏洞，防止未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)和控制。6．根據(jù)傳感器節(jié)點(diǎn)是否可以移動(dòng)，可以把節(jié)點(diǎn)部署劃分為哪幾類？根據(jù)傳感器節(jié)點(diǎn)是否可以移動(dòng)，節(jié)點(diǎn)部署分為以下三大類：移動(dòng)節(jié)點(diǎn)部署算法：包括增量式節(jié)點(diǎn)部署算法、基于人工勢(shì)場(chǎng)的算法、基于網(wǎng)格劃分的算法、基于概率檢測(cè)模型的算法和基于矢量的節(jié)點(diǎn)部署算法。靜止節(jié)點(diǎn)部署算法：包括確定性部署算法（人工部署）和自組織部署算法（隨機(jī)拋撒）。異構(gòu)/混合節(jié)點(diǎn)部署算法：網(wǎng)絡(luò)中包含不同角色或作用的節(jié)點(diǎn)，如普通節(jié)點(diǎn)、中繼節(jié)點(diǎn)、簇首節(jié)點(diǎn)和基站。7．傳感器節(jié)點(diǎn)部署的優(yōu)化目標(biāo)主要可以分為哪幾類？傳感器節(jié)點(diǎn)部署的優(yōu)化目標(biāo)主要分為以下四類：區(qū)域覆蓋性：最大化覆蓋區(qū)域，確保目標(biāo)區(qū)域內(nèi)每一點(diǎn)至少被一個(gè)節(jié)點(diǎn)覆蓋。網(wǎng)絡(luò)連通性：保證網(wǎng)絡(luò)內(nèi)各節(jié)點(diǎn)間的連通性，確保數(shù)據(jù)傳輸路徑。網(wǎng)絡(luò)生命周期：通過(guò)優(yōu)化節(jié)點(diǎn)位置和分布，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)整體壽命?；诙ㄎ坏腻^節(jié)點(diǎn)優(yōu)化部署：利用少量已知位置的錨節(jié)點(diǎn)，幫助其他未知節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確定位?！镜谒恼隆?.人工智能的相關(guān)技術(shù)有哪些？人工智能技術(shù)涵蓋多個(gè)重要領(lǐng)域，主要包括以下幾類關(guān)鍵技術(shù)：專家系統(tǒng)是模擬人類專家決策過(guò)程的計(jì)算機(jī)程序，能夠利用知識(shí)庫(kù)進(jìn)行推理判斷，在醫(yī)療診斷和地質(zhì)勘探等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能的核心技術(shù)，使計(jì)算機(jī)能夠通過(guò)數(shù)據(jù)訓(xùn)練自主獲取知識(shí)，包括監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)等多種方法。計(jì)算機(jī)視覺(jué)讓機(jī)器具備識(shí)別和理解圖像內(nèi)容的能力，廣泛應(yīng)用于自動(dòng)駕駛、人臉識(shí)別和醫(yī)療影像分析等領(lǐng)域。自然語(yǔ)言處理致力于實(shí)現(xiàn)人機(jī)之間的自然語(yǔ)言交流，包括機(jī)器翻譯、語(yǔ)義理解和問(wèn)答系統(tǒng)等重要分支。模式識(shí)別通過(guò)對(duì)各種形式信息的處理和分析，實(shí)現(xiàn)對(duì)事物或現(xiàn)象的自動(dòng)識(shí)別和分類，在語(yǔ)音識(shí)別和圖像識(shí)別方面有重要應(yīng)用。知識(shí)圖譜以結(jié)構(gòu)化的方式表示知識(shí)，通過(guò)實(shí)體和關(guān)系構(gòu)建語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)，在搜索引擎和智能推薦系統(tǒng)中發(fā)揮重要作用。人機(jī)交互技術(shù)已經(jīng)從傳統(tǒng)的鍵盤鼠標(biāo)擴(kuò)展到語(yǔ)音交互、情感交互、體感交互和腦機(jī)交互等新型交互方式。生物特征識(shí)別通過(guò)指紋、人臉、聲紋等生物特征進(jìn)行身份認(rèn)證，在安防和金融領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。虛擬現(xiàn)實(shí)/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)創(chuàng)造沉浸式的數(shù)字環(huán)境，在游戲、教育和工業(yè)設(shè)計(jì)等領(lǐng)域具有重要價(jià)值。這些技術(shù)相互融合，共同推動(dòng)人工智能在智能物聯(lián)網(wǎng)中的創(chuàng)新應(yīng)用。2.機(jī)器學(xué)習(xí)的分類機(jī)器學(xué)習(xí)可以根據(jù)不同的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類，主要包括以下三種分類方式：分類方式類別主要特點(diǎn)典型應(yīng)用學(xué)習(xí)模式監(jiān)督學(xué)習(xí)使用標(biāo)記數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)和分類垃圾郵件過(guò)濾、圖像分類無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)從無(wú)標(biāo)記數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏模式客戶分群、異常檢測(cè)強(qiáng)化學(xué)習(xí)通過(guò)環(huán)境反饋優(yōu)化決策策略游戲AI、機(jī)器人控制學(xué)習(xí)方法傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)注重模型可解釋性，基于統(tǒng)計(jì)方法支持向量機(jī)、決策樹(shù)深度學(xué)習(xí)使用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，追求更高精度圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理算法類型遷移學(xué)習(xí)將已有知識(shí)遷移到新領(lǐng)域跨領(lǐng)域圖像識(shí)別主動(dòng)學(xué)習(xí)選擇性標(biāo)注重要樣本提升效率數(shù)據(jù)標(biāo)注優(yōu)化演化學(xué)習(xí)模擬自然進(jìn)化過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化參數(shù)調(diào)優(yōu)、特征選擇深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的重要分支，通過(guò)多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在圖像識(shí)別、語(yǔ)音處理等領(lǐng)域取得了突破性進(jìn)展。強(qiáng)化學(xué)習(xí)則通過(guò)試錯(cuò)機(jī)制在復(fù)雜決策環(huán)境中表現(xiàn)出色，這些技術(shù)共同推動(dòng)著人工智能的發(fā)展。3.計(jì)算機(jī)視覺(jué)的分類計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)包含多個(gè)重要分支，每個(gè)分支都有其獨(dú)特的技術(shù)特點(diǎn)和應(yīng)用場(chǎng)景：計(jì)算成像學(xué)專注于相機(jī)成像原理和圖像質(zhì)量提升，通過(guò)先進(jìn)的算法實(shí)現(xiàn)圖像去噪、超分辨率重建等功能，顯著改善在挑戰(zhàn)性條件下獲取的圖像質(zhì)量。圖像理解技術(shù)通過(guò)多層次的分析方法，從基礎(chǔ)的邊緣檢測(cè)到復(fù)雜的物體識(shí)別，使計(jì)算機(jī)能夠像人類一樣理解圖像內(nèi)容。這項(xiàng)技術(shù)在安防監(jiān)控和醫(yī)療診斷等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。三維視覺(jué)致力于從二維圖像中恢復(fù)三維信息，通過(guò)多視角幾何和深度感知技術(shù)，為機(jī)器人導(dǎo)航、虛擬現(xiàn)實(shí)等應(yīng)用提供空間理解能力。動(dòng)態(tài)視覺(jué)專注于分析視頻序列中的時(shí)序信息，能夠識(shí)別運(yùn)動(dòng)模式和行為特征，在智能監(jiān)控和人機(jī)交互系統(tǒng)中具有重要價(jià)值。視頻編解碼技術(shù)通過(guò)高效的壓縮算法，在保證視覺(jué)質(zhì)量的前提下大幅減少視頻數(shù)據(jù)量，支撐了在線視頻、視頻會(huì)議等實(shí)時(shí)視覺(jué)應(yīng)用的發(fā)展。這些技術(shù)分支相互配合，共同構(gòu)建了完整的計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)體系，為各行各業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型提供強(qiáng)大的視覺(jué)感知能力。4.人機(jī)交互的分類人機(jī)交互技術(shù)已經(jīng)發(fā)展成為多模態(tài)的交互體系，主要包括以下四類重要技術(shù)：語(yǔ)音交互通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義理解和語(yǔ)音合成等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)自然的人機(jī)對(duì)話。這種交互方式在智能家居、車載系統(tǒng)等場(chǎng)景中成為主流交互方式，為用戶提供便捷的操作體驗(yàn)。情感交互致力于讓計(jì)算機(jī)識(shí)別和理解用戶的情感狀態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)更有溫度的人機(jī)交流。這項(xiàng)技術(shù)通過(guò)分析語(yǔ)音語(yǔ)調(diào)、面部表情等多元信息，讓人機(jī)交互更加自然和人性化。體感交互利用慣性傳感、光學(xué)捕捉等技術(shù)，通過(guò)識(shí)別用戶的肢體動(dòng)作和手勢(shì)實(shí)現(xiàn)直觀的操作。在游戲娛樂(lè)、虛擬培訓(xùn)等領(lǐng)域，體感交互提供了沉浸式的用戶體驗(yàn)。腦機(jī)交互作為前沿技術(shù)方向，通過(guò)直接解讀大腦信號(hào)實(shí)現(xiàn)思維控制，為殘障人士輔助、神經(jīng)科學(xué)研究等領(lǐng)域開(kāi)辟了新的可能性。這項(xiàng)技術(shù)分為侵入式和非侵入式兩種實(shí)現(xiàn)路徑。隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的普及，這些人機(jī)交互技術(shù)正在深度融合，為用戶提供更加自然、智能的交互體驗(yàn)。特別是在智能家居、可穿戴設(shè)備等場(chǎng)景中，多模態(tài)交互正在成為新的技術(shù)趨勢(shì)?！镜谖逭隆?．什么是邊緣計(jì)算技術(shù)？邊緣計(jì)算是一種分布式處理和存儲(chǔ)體系結(jié)構(gòu)。它通過(guò)將原來(lái)由中心節(jié)點(diǎn)提供的應(yīng)用或計(jì)算服務(wù)分解成若干部分并分發(fā)給邊緣節(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理，使計(jì)算能力更接近數(shù)據(jù)源頭。具體來(lái)說(shuō)，是在終端設(shè)備或數(shù)據(jù)源附近的網(wǎng)絡(luò)邊緣層搭建一個(gè)集網(wǎng)絡(luò)、存儲(chǔ)、計(jì)算、應(yīng)用等功能于一體的平臺(tái)，并在附近提供計(jì)算服務(wù)，以滿足快速連接和實(shí)時(shí)分析的技術(shù)和應(yīng)用需求。邊緣計(jì)算是相對(duì)云計(jì)算而言的，其計(jì)算和存儲(chǔ)資源被部署到邊緣（如邊緣服務(wù)器或終端設(shè)備），就近處理本地?cái)?shù)據(jù)，無(wú)需將數(shù)據(jù)傳輸?shù)竭h(yuǎn)程云，從而避免了網(wǎng)絡(luò)傳輸帶來(lái)的時(shí)延。邊緣體系結(jié)構(gòu)可以分為哪幾類？邊緣體系結(jié)構(gòu)主要可以分為以下三類：①100%邊緣體系結(jié)構(gòu)：這種體系結(jié)構(gòu)不包括任何外部計(jì)算資源，所有計(jì)算資源都是本地內(nèi)部的。②“厚邊緣+云”體系結(jié)構(gòu)：這種體系結(jié)構(gòu)總是包含一個(gè)本地?cái)?shù)據(jù)中心和云計(jì)算資源，還可以選擇包含其他邊緣計(jì)算資源。③“薄/微邊緣+云”體系結(jié)構(gòu)：這種體系結(jié)構(gòu)通常包括連接一個(gè)或多個(gè)較?。床辉诒镜?cái)?shù)據(jù)中心）邊緣計(jì)算資源的云計(jì)算資源。邊緣計(jì)算技術(shù)主要有哪些特點(diǎn)？邊緣計(jì)算技術(shù)的特點(diǎn)可以概括為以下幾個(gè)方面：（1）分布式和低時(shí)延保障：就近完成數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理等操作，保證低時(shí)延，降低網(wǎng)絡(luò)流量壓力。（2）增強(qiáng)的計(jì)算和電力供應(yīng)：邊緣節(jié)點(diǎn)設(shè)備由高性能芯片實(shí)現(xiàn)，具有一定的綜合計(jì)算能力。（3）邊緣智能化：采用分層處理機(jī)制，把集成復(fù)雜、時(shí)延不敏感和耗時(shí)的任務(wù)放在云端，提高處理效率。（4）安全和隱私保護(hù)：將敏感數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在本地設(shè)備上，對(duì)于必須傳輸?shù)皆贫说臄?shù)據(jù)，通過(guò)加密、脫敏、認(rèn)證等方式保證安全。邊緣計(jì)算技術(shù)的使用原則有哪些？邊緣計(jì)算技術(shù)的使用原則主要包括：（1）可移植性：指邊緣應(yīng)用程序可以在不同的邊緣計(jì)算設(shè)備和環(huán)境中方便地遷移和部署。（2）連接性：網(wǎng)絡(luò)連接的服務(wù)質(zhì)量是在移動(dòng)邊緣計(jì)算系統(tǒng)上定義的，提供了高服務(wù)可用性與低時(shí)延保障。（3）交互性：邊緣計(jì)算系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)通過(guò)主動(dòng)的數(shù)據(jù)事務(wù)相互連接，以實(shí)現(xiàn)通信和協(xié)作。（4）特定性：邊緣計(jì)算系統(tǒng)能夠采用特定的技術(shù)來(lái)滿足個(gè)人需求，并且能夠獲得每個(gè)節(jié)點(diǎn)的上下文信息。簡(jiǎn)述邊緣計(jì)算技術(shù)可應(yīng)用的領(lǐng)域。邊緣計(jì)算技術(shù)可應(yīng)用的領(lǐng)域包括：（1）以顧客為中心的服務(wù)：客戶服務(wù)：擴(kuò)展和改進(jìn)核心服務(wù)，提供更強(qiáng)的態(tài)勢(shì)感知能力。云游戲：在靠近玩家的服務(wù)器上工作，以降低時(shí)延，提供響應(yīng)式和沉浸式體驗(yàn)。AR和VR：多接入邊緣計(jì)算允許設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)邊緣之間的快速實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸。商業(yè)運(yùn)營(yíng)：提升運(yùn)營(yíng)效率，在安全性、資產(chǎn)管理等方面起重要作用。數(shù)據(jù)分析：確定數(shù)據(jù)優(yōu)先級(jí)，為任務(wù)關(guān)鍵分析提供額外的計(jì)算能力。（2）運(yùn)營(yíng)商和第三方服務(wù)：自動(dòng)駕駛：本地車載端進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，提高事件分析的準(zhǔn)確性和智能交通系統(tǒng)的安全性。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)：提高安全水平，為分析人員提供實(shí)時(shí)信息。大數(shù)據(jù)分析：幫助邊緣設(shè)備及節(jié)點(diǎn)更有效地處理和分析數(shù)據(jù)。位置跟蹤：實(shí)現(xiàn)對(duì)有源終端設(shè)備的實(shí)時(shí)、網(wǎng)絡(luò)度量跟蹤。（3）網(wǎng)絡(luò)性能和QoE改進(jìn)：本地內(nèi)容緩存：利用內(nèi)容緩存技術(shù)改進(jìn)內(nèi)容的表達(dá)方式，顯著降低時(shí)延。5G時(shí)代的電信行業(yè)：電信行業(yè)需要對(duì)其當(dāng)前的商業(yè)模式做出改變。5G網(wǎng)絡(luò)：物聯(lián)網(wǎng)邊緣硬件和智能邊緣計(jì)算框架有望增強(qiáng)現(xiàn)有5G網(wǎng)絡(luò)。智能電網(wǎng)：有助于企業(yè)更好地管理其能源消耗。市場(chǎng)研究：開(kāi)展多種研究來(lái)改善5G基礎(chǔ)設(shè)施。此外，本章中還特別指出了在智能物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的幾個(gè)典型應(yīng)用場(chǎng)景：智慧交通、智慧城市和智能家居。6．邊緣計(jì)算技術(shù)的發(fā)展面臨哪些挑戰(zhàn)？邊緣計(jì)算技術(shù)的發(fā)展主要面臨以下挑戰(zhàn)：（1）在商業(yè)部署方面的挑戰(zhàn)：網(wǎng)絡(luò)開(kāi)放性：移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商對(duì)整個(gè)產(chǎn)業(yè)鏈的控制以及設(shè)備供應(yīng)商之間交互的業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。多種服務(wù)和流程：所有參與者都必須面對(duì)新的商業(yè)模式和價(jià)值鏈的挑戰(zhàn)。穩(wěn)健性和可用性：確保智能邊緣計(jì)算服務(wù)器的穩(wěn)健性，并且不影響移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的可用性。隱私和安全：集成給用戶和組織的安全和隱私帶來(lái)了許多挑戰(zhàn)。（2）在發(fā)展方面的挑戰(zhàn)：標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議：缺乏統(tǒng)一性和互操作性，阻礙了設(shè)備和系統(tǒng)之間的通信和數(shù)據(jù)交換。有效部署：頻譜使用優(yōu)化面臨系統(tǒng)組件復(fù)雜性的技術(shù)挑戰(zhàn)。移動(dòng)性用戶和透明度：為“總是在移動(dòng)”的用戶提供不間斷的服務(wù)。異構(gòu)性和可擴(kuò)展性：在異構(gòu)性環(huán)境中維持穩(wěn)定運(yùn)行，并為不同用戶規(guī)模的各類平臺(tái)提供足夠的可擴(kuò)展性?？捎眯院桶踩裕捍_保資源可用性，并采用物理措施保障任何數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序的安全。數(shù)據(jù)管理：包括數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、過(guò)濾和查詢數(shù)據(jù)、與邊緣分析技術(shù)集成、編譯抽象數(shù)據(jù)和元數(shù)據(jù)等能力。（3）在服務(wù)提供方面的挑戰(zhàn)：分布式資源管理：用戶對(duì)稀缺計(jì)算資源的競(jìng)爭(zhēng)激烈，資源分配是重要挑戰(zhàn)?？煽啃院鸵苿?dòng)性：在5G網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，管理移動(dòng)性和確?？煽啃允蔷薮筇魬?zhàn)。網(wǎng)絡(luò)集成和應(yīng)用程序可移植性：將智能邊緣計(jì)算無(wú)縫集成到現(xiàn)有的主干網(wǎng)架構(gòu)和接口中，并滿足應(yīng)用程序遷移的適用性需求。邊緣計(jì)算與云中心共存：將關(guān)鍵任務(wù)在邊緣和云之間合理分配，它們之間的相互作用還需要更多研究。人與人互連和邊緣計(jì)算互連共存：將傳統(tǒng)的H2H互連和智能邊緣計(jì)算集成到5G網(wǎng)絡(luò)中，滿足各種服務(wù)質(zhì)量要求是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。【第六章】數(shù)字孿生是通過(guò)集成物理實(shí)體的多源數(shù)據(jù)（如傳感器數(shù)據(jù)、運(yùn)行歷史等），結(jié)合多學(xué)科仿真技術(shù)，在虛擬空間中構(gòu)建與物理實(shí)體完全對(duì)應(yīng)的數(shù)字化模型，實(shí)現(xiàn)全生命周期動(dòng)態(tài)映射的技術(shù)體系。其核心在于通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)虛擬模型與物理實(shí)體之間的雙向交互，從而支持狀態(tài)監(jiān)測(cè)、預(yù)測(cè)性維護(hù)和優(yōu)化決策。這一概念由邁克爾·格里夫斯于2003年首次提出，后由NASA明確定義為“利用物理模型、傳感器和數(shù)據(jù)集成，在虛擬空間中反映物理實(shí)體全生命周期過(guò)程的技術(shù)”。數(shù)字孿生與傳統(tǒng)的數(shù)字模型不同，它強(qiáng)調(diào)實(shí)時(shí)性、動(dòng)態(tài)演化及閉環(huán)反饋，是智能制造、智慧城市等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)虛實(shí)融合的關(guān)鍵基礎(chǔ)。數(shù)字孿生的組成可根據(jù)不同視角劃分，主流觀點(diǎn)包括以下兩類：組成視角?核心部分?功能描述?格里夫斯模型?物理實(shí)體、虛擬模型、數(shù)據(jù)/接口物理實(shí)體是實(shí)際對(duì)象，虛擬模型是其數(shù)字化映射，數(shù)據(jù)/接口實(shí)現(xiàn)二者實(shí)時(shí)交互。西門子全生命周期模型?產(chǎn)品數(shù)字化雙胞胎、工藝流程數(shù)字化雙胞胎、設(shè)備數(shù)字化雙胞胎覆蓋設(shè)計(jì)、生產(chǎn)、運(yùn)維全流程，形成企業(yè)的完整虛擬映像，支持全鏈條優(yōu)化。3.數(shù)字孿生有哪些關(guān)鍵技術(shù)？數(shù)字孿生的關(guān)鍵技術(shù)涵蓋建模、數(shù)據(jù)、計(jì)算與交互四大領(lǐng)域，具體包括：技術(shù)類別關(guān)鍵技術(shù)?核心作用與挑戰(zhàn)?建模技術(shù)多領(lǐng)域多尺度融合建模解決跨學(xué)科模型整合難題，但需應(yīng)對(duì)系統(tǒng)方程復(fù)雜度和傳感器數(shù)據(jù)一致性要求。數(shù)據(jù)技術(shù)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)與物理模型融合通過(guò)歷史/實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)修正物理模型，難點(diǎn)在于機(jī)理與數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的深度互補(bǔ)。全生命周期數(shù)據(jù)管理依賴云存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)分布式管理，挑戰(zhàn)在于實(shí)時(shí)檢索與安全性保障。底層支撐技術(shù)高性能傳感器與傳輸網(wǎng)絡(luò)為系統(tǒng)提供實(shí)時(shí)、高精度數(shù)據(jù)源，受限于傳感器精度和網(wǎng)絡(luò)帶寬。高性能計(jì)算通過(guò)云計(jì)算、異構(gòu)加速（如CPU+GPU）滿足實(shí)時(shí)仿真需求，需優(yōu)化算法以降低延遲。應(yīng)用層技術(shù)?VR/AR呈現(xiàn)提供沉浸式交互體驗(yàn)，但需突破傳感器數(shù)據(jù)支撐和VR技術(shù)本身瓶頸。這些技術(shù)共同支撐數(shù)字孿生在故障預(yù)測(cè)、工藝優(yōu)化等場(chǎng)景的應(yīng)用，例如NASA通過(guò)動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)飛機(jī)結(jié)構(gòu)壽命預(yù)測(cè)，西門子利用數(shù)字孿生優(yōu)化智能制造流程。4.目前數(shù)字孿生仍有哪些不足？數(shù)字孿生技術(shù)仍處于發(fā)展初期，主要存在以下局限性：建模與數(shù)據(jù)融合瓶頸：多領(lǐng)域模型難以深度集成，工業(yè)大數(shù)據(jù)存在異構(gòu)性高、價(jià)值密度低等問(wèn)題，導(dǎo)致模型精度不足；技術(shù)成熟度不足：傳感器精度、網(wǎng)絡(luò)傳輸實(shí)時(shí)性、計(jì)算平臺(tái)算力尚無(wú)法完全滿足超實(shí)時(shí)仿真需求；行業(yè)應(yīng)用壁壘：中小型企業(yè)數(shù)字化基礎(chǔ)薄弱，缺乏通用化平臺(tái)，垂直領(lǐng)域軟件專業(yè)化水平低（如通用電氣Predix平臺(tái)推廣困難）；安全與成本挑戰(zhàn)：系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)高，需從設(shè)計(jì)階段整合安全機(jī)制，且技術(shù)部署成本與收益難以平衡；標(biāo)準(zhǔn)化缺失：不同廠商的數(shù)據(jù)格式、接口標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一，阻礙跨系統(tǒng)協(xié)作。例如，航空航天領(lǐng)域雖率先應(yīng)用數(shù)字孿生，但多數(shù)傳統(tǒng)行業(yè)仍缺乏關(guān)鍵部件的數(shù)字化仿真能力，需通過(guò)“邊實(shí)踐邊優(yōu)化”的迭代模式逐步突破?！镜谄哒隆?．簡(jiǎn)述情景感知的概念。情景感知是指通過(guò)傳感器及其相關(guān)技術(shù)使計(jì)算機(jī)設(shè)備能夠“感知”當(dāng)前的情景。它是關(guān)于特定環(huán)境要素的最新知識(shí)，包括理解這些要素的含義、與這些要素相關(guān)的潛在威脅、在某些變量發(fā)生變化后它們?cè)诓痪玫膶?lái)對(duì)環(huán)境的影響，以及執(zhí)行必要行動(dòng)的能力等。知名學(xué)者米卡·恩茲利將其定義為：在一定的時(shí)間和空間范圍內(nèi)對(duì)環(huán)境中要素的感知、對(duì)其含義的理解以及對(duì)其在不久的將來(lái)中地位的預(yù)測(cè)。這構(gòu)成了情景感知的三個(gè)層次：一級(jí)（對(duì)環(huán)境要素的感知）、二級(jí)（對(duì)當(dāng)前情景的理解）和三級(jí)（預(yù)測(cè)未來(lái)狀態(tài)）。2．情景感知與普適計(jì)算有什么關(guān)系？情景感知技術(shù)源于對(duì)普適計(jì)算的研究，最早于1994年被提出。在普適計(jì)算的應(yīng)用廣泛發(fā)展的背景下，情景感知系統(tǒng)是其重要的應(yīng)用領(lǐng)域。這種系統(tǒng)將設(shè)備與用戶的日常生活緊密集成，通過(guò)感知用戶的環(huán)境、活動(dòng)和需求等情景信息，為用戶提供個(gè)性化的服務(wù)和體驗(yàn)，使系統(tǒng)的操作能適應(yīng)當(dāng)前的情景而無(wú)需明確的用戶干預(yù)。3．情景感知系統(tǒng)的基本要素包括哪些？情景感知系統(tǒng)的基本要素可以歸納為三個(gè)：感知、推理和行為。感知：負(fù)責(zé)從環(huán)境中獲取傳感器數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可識(shí)別的形式。推理：使用推理算法對(duì)感知子系統(tǒng)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和推理，以得出有關(guān)當(dāng)前情景的結(jié)論。行為：根據(jù)推理子系統(tǒng)提供的輸出，采取相應(yīng)的行動(dòng)來(lái)響應(yīng)當(dāng)前的情景。4．說(shuō)出幾種情景信息建模。關(guān)鍵值模型：使用鍵-值對(duì)來(lái)描述情景信息。模式標(biāo)識(shí)模型：采用標(biāo)簽分層標(biāo)識(shí)對(duì)象，如使用XML表述的CC/PP和UAProf標(biāo)準(zhǔn)。傳統(tǒng)E-R模型：將現(xiàn)實(shí)世界轉(zhuǎn)化成實(shí)體、聯(lián)系和屬性等基本概念，并用E-R圖表示。面向?qū)ο竽Ｐ停阂詡鹘y(tǒng)E-R模型為基礎(chǔ)，認(rèn)為客觀世界由具有特定結(jié)構(gòu)、功能且相互聯(lián)系的對(duì)象組成。本體模型：目前流行的一種方法，可以很好地描述情景信息，旨在獲得相關(guān)領(lǐng)域的知識(shí)并實(shí)現(xiàn)共同理解。5．舉出一些物聯(lián)網(wǎng)情景感知技術(shù)應(yīng)用的例子。物聯(lián)網(wǎng)情景感知技術(shù)應(yīng)用的例子包括：情景感知智能家居：根據(jù)用戶位置自動(dòng)調(diào)整安防模式、打開(kāi)大門、調(diào)節(jié)燈光和窗簾。預(yù)設(shè)用戶場(chǎng)景，如自動(dòng)調(diào)節(jié)書房光線或營(yíng)造用餐氛圍。在用戶回家路上，系統(tǒng)自動(dòng)檢測(cè)其位置并結(jié)合時(shí)間、習(xí)慣等信息，提前開(kāi)啟空調(diào)或控制熱水器。情景感知智慧校園：通過(guò)智能物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)整合學(xué)校各種軟硬件，為師生提供便捷服務(wù)，如基于角色的個(gè)性化服務(wù)，實(shí)現(xiàn)教學(xué)、科研、管理和校園生活的融合。情景感知智能農(nóng)業(yè)：在田間設(shè)置傳感器采集光照、濕度、溫度等數(shù)據(jù)，以及監(jiān)測(cè)農(nóng)作物長(zhǎng)勢(shì)的視頻傳感器。對(duì)農(nóng)作物生長(zhǎng)與環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、特征提取和模式識(shí)別。基于分析模型，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者提供環(huán)境參數(shù)、管理栽培意見(jiàn)等輔助決策信息。情景感知信息推薦：在傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)（考慮用戶和