物联网与云计算、海计算的关系(精简)
云计算与物联网的关系及影响
云计算与物联网的关系及影响云计算和物联网是当今科技领域中备受关注的两个热门话题。
云计算是指通过网络将计算资源、存储资源和应用程序提供给用户的一种计算模式，而物联网则是指通过互联网将各种物理设备连接起来，实现信息的交互和共享。
云计算和物联网之间存在着密切的关系，并且相互影响着彼此的发展。
首先，云计算为物联网的发展提供了强大的支持。
物联网需要大量的计算和存储资源来处理和分析海量的数据，而云计算正是提供了这些资源。
通过云计算，物联网设备可以将采集到的数据上传到云端进行处理和分析，从而实现更加智能化的应用。
同时，云计算还可以提供强大的计算能力，使得物联网设备可以通过云端的算法模型进行学习和优化，提高设备的智能化水平。
其次，物联网的发展也对云计算提出了新的要求。
物联网设备的数量庞大，分布广泛，对网络的带宽和延迟要求较高。
为了满足这些要求，云计算需要提供更加稳定和高效的网络服务。
同时，物联网设备的数据量也非常庞大，对云计算的存储能力提出了更高的要求。
因此，云计算需要不断提升自身的技术能力，以适应物联网的发展需求。
云计算和物联网的结合还带来了许多新的应用和商机。
通过云计算和物联网的结合，可以实现智能家居、智能交通、智能医疗等各种智能化应用。
例如，通过将家庭中的各种设备连接到云端，可以实现智能家居的控制和管理，提高家居的舒适度和安全性。
另外，云计算和物联网的结合还可以为企业提供更加灵活和高效的服务。
企业可以将自己的业务系统部署在云端，通过物联网设备进行数据采集和处理，从而实现业务的智能化和自动化。
然而，云计算和物联网的结合也带来了一些挑战和问题。
首先，云计算和物联网的结合会增加网络的复杂性和安全风险。
物联网设备的数量庞大，分布广泛，对网络的带宽和延迟要求较高，这给网络的设计和管理带来了很大的挑战。
同时，物联网设备的连接也增加了网络的安全风险，可能会导致数据泄露和隐私问题。
其次，云计算和物联网的结合还面临着数据隐私和合规性的问题。
物联网、大数据、云计算的区别与联系
物联⽹、⼤数据、云计算的区别与联系⼀、定义名称定义对应技术关键词物联⽹所有的设备都配上操作系统接⼊互联⽹形成的新⽹络。
物联⽹包含当前的互联⽹。
⽆线电、RFID万物互联⼤数据记录下每天各种信息的数据的集合。
旨在存储和计算⼤量数据（最终完成⽤户画像）。
Hadoop、Spark海量数据云计算将计算资源虚拟化并按需卖给⽤户。
⽅便计算资源的管理提⾼计算资源利⽤率。
openstack、docker虚拟化⼆、相互关系粗略地看，可以认为物联⽹产⽣了⼤数据，⼤数据需要借助云计算，云计算⽀持了物联⽹的发展。
但从技术上看这三个概念在技术上并没有那么⼤的关联，甚⾄可以完全不相⼲。
2.1 物联⽹和⼤数据的关系物联⽹确实是产⽣了⼤量数据，但其实更多的数据并不是来源于物联⽹⽽是来源于⼈们开始认识到了各种信息的重要性⽽将之以数据形式记录下来。
2.2 ⼤数据和云计算的关系⼤数据的主要技术Hadoop确实会⽤许多计算结点，这些计算结点可以是虚拟机但也完全可以是物理机。
⼤数据有时容易让⼈混淆是因为总说其数据处理能⼒，但⼤数据重点在于处理数据⽽不是并⾏计算，其替代的是数据库⽽不是计算机。
（由于⼤数据看似是计算但其实不是计算让⼈迷惑，）2.3 云计算和物联⽹的关系云计算⽀持物联⽹这三者关系中看似最理所当然的关系，在实际中最没关系；做物联⽹的，⼀般不会把⾃⼰的东西放公有云上，对中⼼计算能⼒的要求也不是很⼤也没强烈必要搭建私有云。
三、发展展望资本总是热衷于炒作新概念，当⼀个名词从资本热捧的“新概念”变成置之不理的“旧概念”，才容易看清概念是否名副其实到底有⼤多的⽤武之地。
3.1 物联⽹发展展望趋势----物联⽹基本是⼀个不可逆的过程了，待商量的只是速度快⼀点慢⼀点的问题。
技术----物联⽹芯⽚向arm架构靠拢、操作系统向基于linux的嵌⼊式系统靠拢、⽹络向tcp/ip靠拢。
市场----个⼈觉得物联⽹不过就是原先的不联⽹的设备联⽹罢了，⼜不是出现什么新市场，不知道资本⿎吹的是什么。
物联网与云计算的联系与发展
物联网与云计算的联系与发展物联网与云计算的联系与发展引言近年来，随着信息技术的不断发展，物联网和云计算成为了热门的话题。
物联网和云计算的结合，为传统的物联网技术注入了新的活力，提供了更多的发展机遇。
本文将详细讨论物联网和云计算的联系与发展，并探讨其带来的潜在影响。
一、物联网与云计算的概念及特点1.1 物联网的概念和特点物联网是指通过各类终端设备和传感器等互联互通，实现物与物之间以及物与人之间的信息传递和交互。
物联网的特点包括智能化、无线化、信息化等。
1.2 云计算的概念和特点云计算是指通过网络将计算资源、软件和数据存储等服务按需交付给用户。
云计算的特点包括弹性伸缩、虚拟化、按需付费等。
二、物联网与云计算的联系2.1 数据的采集和处理物联网通过各类传感器和终端设备采集数据，并将这些数据传输到云计算平台进行处理和分析。
云计算平台具有强大的计算和存储能力，可以高效地处理大量的物联网数据。
2.2 数据的存储和共享云计算平台提供了大规模的数据存储和共享服务，物联网可以将采集到的数据存储在云端，方便用户随时随地访问和共享这些数据。
2.3 应用的开发和部署云计算平台为物联网应用的开发和部署提供了良好的基础设施。
开发者可以通过云计算平台快速构建和部署物联网应用，实现快速迭代和灵活扩展。
三、物联网与云计算的发展趋势3.1 大数据与的结合物联网和云计算的发展将进一步推动大数据和技术的发展。
通过对物联网数据进行深度学习和智能分析，可以挖掘出更多有价值的信息和洞察。
3.2 边缘计算的兴起为了应对物联网数据快速增长和实时性需求，边缘计算作为一种新的计算模式兴起。
边缘计算将计算和数据存储等资源放在离终端设备更近的地方，提高了数据处理的效率和实时性。
3.3 安全和隐私保护的挑战随着物联网和云计算的普及，安全和隐私保护成为了一个严峻的挑战。
如何保证物联网设备和云计算平台的安全性，并有效保护用户的隐私，是亟待解决的问题。
结尾1、本文档涉及附件：本文附带的附件包括图表、报告等相关材料，供读者参考和进一步了解。
物联网大数据云计算人工智能相互关系
物联网大数据云计算人工智能相互关系物联网、大数据、云计算、人工智能相互关系在当今的科技领域，物联网、大数据、云计算和人工智能无疑是最热门的话题。
它们各自有着独特的特点和应用场景，但又相互关联、相互影响，共同推动着科技的进步和社会的发展。
首先，让我们来了解一下物联网。
物联网简单来说，就是将各种设备、物品通过网络连接起来，实现智能化的识别、定位、跟踪、监控和管理。
从智能家居中的智能家电、智能安防设备，到工业领域的智能传感器、智能生产线，再到交通领域的智能汽车、智能交通系统，物联网的应用无处不在。
这些设备能够实时收集大量的数据，比如温度、湿度、位置、状态等信息。
而大数据，则是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
物联网所产生的海量数据，正是大数据的重要来源之一。
通过对这些数据的分析和挖掘，可以发现隐藏在其中的规律、趋势和价值，为企业决策、社会治理等提供有力的支持。
云计算在这个过程中扮演着重要的角色。
云计算提供了强大的计算能力和存储资源，使得处理和分析物联网产生的海量数据成为可能。
想象一下，如果每个物联网设备都需要自己配备强大的计算和存储能力，那将是多么昂贵和不现实。
而云计算的出现，让这些设备可以将数据上传到云端，由云端的服务器进行处理和分析，大大降低了成本，提高了效率。
同时，云计算还提供了弹性的服务，能够根据实际需求动态调整计算和存储资源，满足不同规模和复杂度的任务。
人工智能则是对人的意识、思维的信息过程的模拟。
它能够从大数据中学习和提取知识，进而实现智能的决策、预测和控制。
例如，通过对物联网收集的大量交通数据进行分析，人工智能可以预测交通拥堵情况，优化交通信号灯的控制，提高交通效率；在医疗领域，人工智能可以分析患者的病历数据，辅助医生进行疾病诊断和治疗方案的制定。
可以说，物联网是数据的生产者，大数据是数据的载体和资产，云计算是数据处理的基础设施，而人工智能则是数据的价值挖掘者。
云计算与物联网
云计算与物联网云计算和物联网是当今信息科技领域的两个重要概念，它们在不同的领域中起着至关重要的作用。
本文将对云计算和物联网的概念、特点以及二者之间的关系进行探讨，以期加深我们对于这两个概念的理解。
一、云计算的概念和特点云计算是一种通过网络提供计算资源的方式，它使得用户可以通过互联网获得所需的计算能力、存储空间和应用程序，而无需关心底层的技术细节。
云计算的特点主要包括以下几个方面：1. 弹性扩展：云计算能够根据用户的需求进行弹性扩展，根据业务量的增减自动调整计算资源，提供更高的灵活性和可扩展性。
2. 多租户：云计算可以将资源进行虚拟化，实现多个用户共享同一组件，提高资源利用率，降低成本。
3. 高可靠性：云计算基于分布式架构，具备自我修复和容错能力，能够保证系统的高可靠性和可用性。
4. 网络访问：云计算通过网络提供服务，用户可以通过互联网从任何地方随时随地访问所需的计算资源。
二、物联网的概念和特点物联网是指通过无线传感器技术、射频识别技术和互联网技术将实物与互联网进行连接的网络系统。
物联网的特点主要包括以下几个方面：1. 智能感知：物联网通过各种传感器收集实时数据，实现对环境和物体的智能感知，提供准确的信息。
2. 自动化控制：物联网可以对物体进行远程监控和控制，通过自动化技术实现对物体的智能化管理。
3. 大数据分析：物联网通过大数据分析技术对收集到的海量数据进行挖掘和分析，提供更准确的决策支持。
4. 信息共享：物联网可以实现物体之间的信息交互和共享，促进资源共享和协同工作，提高效率和生产力。
三、云计算与物联网的关系云计算和物联网是息息相关的，二者之间存在着紧密的联系和相互依赖关系。
首先，云计算为物联网提供了强大的计算和存储能力。
物联网中产生的海量数据需要进行处理和存储，而云计算提供了弹性的计算资源和大规模的存储容量，能够满足物联网对于计算和存储的需求。
其次，物联网为云计算提供了更广阔的应用场景。
物联网通过各种传感器和设备对现实世界的感知和监控，可以为云计算提供更多的数据来源，丰富和完善云计算的应用场景。
物联网、云计算、大数据、人工智能都是什么关系
物联网、云计算、大数据、人工智能都是什么关系现代科技高速发展，一方面给人们生活带来了便利;另一方面也给人们工作、生活冲击越来越大。
接下来的物联网、人工智能、大数据、云计算等高科技来袭，会进一步颠覆人们传统的生活方式、工作方式。
所以我们有必要认识和了解什么物联网、人工智能、大数据、云计算，以及它们之间的关系。
物联网发展越来越快，物联网这个词离我们越来越近，可是物联网到底是什么，它和云计算、大数据、人工智能又有什么关系呢?今天我们就一起来探讨一下。
物联网物联网在之前被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备按约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络，简言之物联网就是“物物相连的互联网”。
后来被重新定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。
广义上说，当下涉及的信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。
物联网的关键技术1.传感器技术：这也是计算机应用中的关键技术。
大家都知道，到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。
自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。
2.RFID标签：也是一种传感器技术，RFID技术是融合了无线射频技术和嵌入式技术为一体的综合技术，RFID在自动识别、物品物流管理有着广阔的应用前景。
3.嵌入式系统技术：是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。
经过几十年的演变，以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见;小到人们身边的MP3，大到航天航空的卫星系统。
嵌入式系统正在改变着人们的生活，推动着工业生产以及国防工业的发展。
如果把物联网用人体做一个简单比喻，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，网络就是神经系统用来传递信息，嵌入式系统则是人的大脑，在接收到信息后要进行分类处理。
云计算与物联网
云计算与物联网在当今科技飞速发展的时代，云计算和物联网这两个概念已经成为了热门话题。
它们不仅改变了我们的生活方式，还对各个行业产生了深远的影响。
首先，让我们来了解一下云计算。
简单来说，云计算就是一种基于互联网的计算方式，通过将计算任务分布在大量的分布式计算机上，而非本地计算机或远程服务器中，企业数据中心的运行将与互联网更相似。
这使得用户能够按需获取计算能力、存储空间和各种软件服务。
比如说，当您需要处理大量的数据，但您的个人电脑性能有限时，您就可以借助云计算平台来完成这些任务。
云计算具有很多优势。
其一，它具有强大的弹性和扩展性。
企业或个人可以根据实际需求灵活地增加或减少计算资源，避免了因资源不足或过剩而造成的浪费。
其二，云计算降低了成本。
无需购买昂贵的硬件设备和软件许可证，只需按需付费，大大减轻了企业的资金压力。
其三，云计算提供了更高的可靠性和安全性。
专业的云服务提供商拥有强大的技术团队和完善的安全机制，能够保障数据的安全和稳定运行。
接下来，我们再看看物联网。
物联网就是让各种物品通过网络连接起来，实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。
从智能家居中的智能家电，到工业生产中的智能设备，再到城市管理中的智能交通系统，物联网的应用无处不在。
物联网的核心在于各种传感器和通信技术。
传感器能够收集物品的各种信息，如温度、湿度、位置等，然后通过通信技术将这些信息传输到云端或其他处理中心。
在这个过程中，物联网实现了物与物、人与物之间的无缝连接和交互。
比如说，在智能农业中，通过在农田中安装传感器，可以实时监测土壤湿度、温度、酸碱度等信息，然后将这些数据上传到云端，农民可以通过手机或电脑随时随地查看，并根据数据进行精准灌溉、施肥等操作，提高农作物的产量和质量。
那么，云计算和物联网之间又有着怎样紧密的联系呢？云计算为物联网提供了强大的计算和存储能力。
物联网设备产生的海量数据需要一个强大的平台来处理和存储，而云计算正好满足了这一需求。
物联网技术的云计算
物联网技术的云计算物联网技术的快速发展和普及为我们的生活带来了巨大的变化和便利。
而作为物联网的核心技术之一，云计算在其中起着重要的作用。
本文将介绍物联网技术与云计算的关系，探讨云计算在物联网中的应用，并展望未来的发展前景。
一、物联网技术与云计算物联网技术是将各种传感器、设备和物体连接在一起，形成一个互联的网络系统。
而云计算则是通过网络将资源进行集中管理和共享的一种计算模式。
物联网技术与云计算的结合，使得海量的数据能够被高效地采集、存储和处理，为用户提供更好的服务和体验。
二、云计算在物联网中的应用1. 数据存储与处理物联网技术产生的数据量庞大，传统的数据存储和处理方式已经无法满足需求。
云计算通过分布式的存储和高性能的计算能力，可以实现对物联网数据的高效管理和处理。
用户可以随时随地通过云平台访问和分析数据，为决策提供支持。
2. 设备管理与控制云计算提供了一种集中式管理的方式，可以通过云平台对各类物联网设备进行远程管理和控制。
无论是监控摄像头、智能家居设备还是工业控制器，都可以通过云计算平台实现统一管理和控制，提高工作效率和便利性。
3. 数据安全与隐私保护在物联网中，数据安全和隐私保护是非常重要的问题。
云计算通过采用先进的安全技术和机制，可以保护用户的数据免受外界的攻击和侵犯。
同时，云平台也能够为用户提供严格的权限管理和数据加密机制，保证数据的安全性和隐私性。
三、物联网技术与云计算的未来物联网技术和云计算的结合将会进一步推动物联网的发展。
随着技术的不断创新和成熟，预计未来物联网系统将更加智能化和高效化。
云计算将成为物联网的核心基础设施，为物联网技术的应用提供更加强大的支持。
1. 大规模部署物联网技术的应用场景正在不断扩展，大规模部署将成为未来的一个趋势。
云计算的优势在于可以提供弹性的资源分配和可扩展性的架构，能够满足物联网系统高并发的需求。
2. 边缘计算的兴起边缘计算是指在物联网边缘设备上进行数据处理和运算的计算模式。
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物联网与云计算、海计算的关系从信息技术角度看，物联网是指具有感知和智能处理能力的可标识的物体，基于标准的可互操作的通信协议，在宽带移动通信、下一代网络和云计算平台等技术的支撑下，获取和处理物体自身或周围环境的状态信息，对事件及其发展及时做出判断，提供对物体进行管理和控制的决策依据，从而形成信息获取、物体管理和控制的全球性信息系统。
物体能够在人类直接干预或无需人工干预条件下感知事件、触发动作和生成服务，通过协同的感知和互动来影响甚至控制事件向有利的方向发展。
物联网充分体现了物理世界和信息空间的深度融合，使人类可以融入到一体化的智能生态环境中，实现人、机、物的协同统一。
作为崭新的综合性信息系统，物联网并不是单纯的，它包括信息的感知、传输、处理决策、服务等多个方面，呈现出自身显著的特点；首先是对客观物理世界的全面感知，它不仅表现在对单一的现象或目标进行多方面的观察获得综合的感知数据，也表现在对现实世界各种物体现象的普遍感知；其次是物联网实体间的泛在互联，表现在各种物体经由多种接入模式实现异构互联，也突出表现在物联网不仅包括互联网、电信网等公共网络，还包括电网和交通网等专用网络，错综复杂，形成"网中网"的形态；第三是智慧的信息处理和决策，它体现在物联网中从感知到传输到决策应用的信息流，并最终为控制提供支持，也广泛体现出物联网中大量的物体和物体之间的关联和互动。
物体互动经过从物理空间到信息空间，再到物理空间的过程，形成感知、传输、决策、控制的开放式的循环。
物联网不同于感知信息收集的传感器网络，也不同于信息传输的互联网。
它包含亿万种多样的物体，承载和处理巨海量的感知信息，容纳各种模式的接入和通信模式，实现从感知、处理到控制的循环过程。
其系统架构如何构成，采用什么样的体系结构，现已成为物联网研究的核心问题之一。
1．物联网和云计算工信部电子工业标准化研究所张辉介绍，目前大部分人士都认同将物联网分成三个层次，一个是应用层，还有一个网络层，还有感知层。
未来的物联网应该是一个由云+端组成的一个庞大网络，随着传感器网络大规模部署，各种终端就像蓝海一样，分布到各种各样基础设施上收集信息，在通过各种网络将这些信息发送到云端进行计算和处理，经过计算和处理的信息最后到了应用层为不同的领域各种各样行的支撑服务。
人类通过各种信息感应、探测、识别、定位、跟踪和监控等手段和设备实现对物理世界的"感、知、控"，这一环节称为物联网的"前端"；而基于互联网计算的涌现智能以及对物理世界的反馈和控制称为物联网的"后端"。
当下无论学术界还是工业界，目光普遍聚焦在物联网的"前端"，但物联网的"后端"也同样重要。
从"后端"看，物联网可以看做是一个基于互联网的、以提高物理世界的运行、管理、资源使用效率等水平为目标的大规模信息系统。
该系统具备实时感应、高度并发、自主协同和涌现效应等特征。
云计算为众多用户提供了一种新的高效率计算模式，兼有互联网服务的便利、廉价和大型机的能力。
它的目的是将资源集中于互联网上的数据中心，由这种云中心提供应用层、平台层和基础设施层的集中服务，以解决传统IT系统零散性带来的低效率问题。
云计算是信息化发展进程中的一个阶段，强调信息资源的聚集、优化、动态分配和回收，旨在节约信息化成本、降低能耗、减轻用户信息化的负担，提高数据中心的效率。
云计算出现的初衷是解决特定大规模数据处理问题，因此它被业界认为是支撑物联网"后端"的最佳选择，云计算为物联网提供后端处理能力与应用平台。
笔者认为物联网"后端"建设应从互联和行业云做起。
在研究全面和理想化战略体系的同时，应充分利用良好的前期基础，重视价值牵引作用，在特定领域的典型应用和行业云上有所突破。
云计算是互联网发展带来的一种新型计算和服务模式，它是通过分布式计算和虚拟化技术建设数据中心或超级计算机，以租赁或免费方式向技术开发者或企业客户提供数据存储、分析以及科学计算等服务。
广义上讲，云计算是指厂商通过建立网络服务集群，向多种客户提供硬件租赁、数据存储、计算分析和在线服务等不同类型的服务。
云计算的主要服务形式有以亚马逊公司为代表的基础设施即服务，以Saleforce为代表的平台即服务，以及以微软代表的软件即服务等。
云计算的"云"就是存在于互联网的服务器集群上的服务器资源，包括硬件资源 (如服务器、存储器和处理器等)和软件资源(如应用软件、集成开发环境等)。
本地终端只需要通过互联网发送一条请求信息，"云端"就会有成千上万的计算机为你提供需要的资源，并把结果反馈给发送请求的终端。
每个提供云计算服务的公司，其服务器资源分布在相对集中的世界上少量几个地方，对资源基本采用集中式的存放管理，而资源的分配调度采用分布式和虚拟化技术。
云计算强调终端功能的弱化，通过功能强大的 "云端"给需要各种服务的终端提供支持。
如同用电用水一样，我们可以随时随地获取计算、存储等信息服务。
2．物联网和海计算海计算通过在物理世界的物体中融入计算与通信设备以及智能算法，让物物之间能够互连，在事先无法预知的场景中进行判断，实现物物之间的交互作用。
海计算一方面通过强化融入在各物体中的信息装置，实现物体与信息装置的紧密融合，有效地获取物质世界信息；另一方面通过强化海量的独立个体之间的局部即时交互和分布式智能，使物体具备自组织、自计算、自反馈的海计算功能。
海计算的本质是物物之间的智能交流，实现物物之间的交互。
云计算是服务器端的计算模式，而海计算代表终端的大千世界，海计算是物理世界各物体之间的计算模式。
简言之，海计算模式倡导由多个融入了信息装置、具有一定自主性的物体，通过局部交互而形成具有群体智能的物联网系统。
该系统具有以下优点：(1)节能高效充分利用局部性原理，可以有效地缩短物联网的业务直径，即覆盖从感知、传输、处理与智能决策，到控制的路径，从而降低能耗，提高效率。
(2)通用结构通过引入融入信息装置的"自主物体"，有利于产生通用的、可批量重用的物联网部件和技术，这是信息产业主流产品的必备特征。
(3)分散式结构海计算物联网强调分散式结构，较易消除单一控制点、单一瓶颈和单一故障点，扩展更加灵活。
群体智能使得海计算物联网更能适应需求和环境变化。
实时信息系统一般而言，实时信息系统(Real-time Information System, RIS)由信息采集、信息传输和信息处理三个子系统组成。
信息采集子系统由各种类型的采集设备所组成，如传感器、射频识别和视频、音频图像采集器等。
用户以有线或无线的方式连接系统，实时信息可以由实时信息系统根据用户个性需求主动推送，也可以是用户主动发出请求后等待接收信息。
实时信息系统建设的一个重要原则是保证系统的开放性，以促进实时信息的采集与共享。
(1)物理实时信息采集针对物理世界的实时信息采集方式可以分为直接采集和间接采集。
直接采集是指利用各种采集设备直接从物理世界的信源采集信息，包括自动采集、人工采集和混合采集；而间接采集是指针对事先被上传到互联网上仍然保持时效性的实时信息进行采集。
物联网中大多采用自动采集的方式。
自动采集是指利用各种采集设备，针对某一目标主体连续实时地采集信息。
常见的采集设备包括物理传感器、化学传感器、生物传感器、射频识别标签以及识别设备、全球定位系统设备等。
在物联网中，把所标记的物体的相关信息事先写入射频识别标签，通过标签接收阅读器发出的射频信号，凭借感应电流所获得的能量将存储在芯片中的物体信息发出，这样阅读器就能采集物体信息，并以此判定物体的位置和数量等实时信息。
(2)实时信息处理实时信息处理是指把原数据加工成信息的一个过程，涉及分类实时信息收集、数据规整、实时场景重构和数据挖掘等步骤，其中分类实时信息包括可视信息、音频信息及其它物理量或化学量。
实时场景重构技术是实时信息处理研究领域的一个重要课题。
实时场景重构技术是指通过一定数量的实时信息采集设备(包括无线手持设备和固定的视频图像采集设备)采集信息，并用采集到的分类实时信息进行信息源的场景重构。
实时场景重构的实现涉及到分类实时信息的收集和逆向建模技术。
(3)实时信息发布实时信息分发模型包括Pull和Push两种模型。
Pull模型一般是由用户主动发起信息请求，请求经过处理后转化成采集指令，信息源采集设备将采集到的信息传回给用户；Push 模型一般是由信息源采集设备采集到实时信息，并经过处理后，根据用户的个性需求，有选择地传送。
此外，实时信息系统还有若干技术问题需要解决，如：信息精准度问题、传递延迟以及隐私问题等。
海计算（Sea Computing）是2009年8月18日，通用汽车金融服务公司董事长兼首席执行官molina，在2009技术创新大会上所提出的全新技术概念。
海计算为用户提供基于互联网的一站式服务，是一种最简单可依赖的互联网需求交互模式。
用户只要在海计算输入服务需求，系统就能明确识别这种需求，并将该需求分配给最优的应用或内容资源提供商处理，最终返回给用户相匹配的结果。
与云计算的后端处理相比，海计算指的是智能设备的前端处理。
物联网具有显著的异构性、混杂性和超大规模等特点。
异构性表现在不同制造商、不同拥有者、不同类型、不同级别、不同范畴的对象网络共存于物联网中，网络之间在通信协议、信息属性、应用特征等多个方面存在差异性，并形成混杂的异构网络或"网中网"形态；混杂性表现在网络形态和组成的异构混杂性，多信息源的并发混杂性，场景、服务和应用的混杂性等多个方面；物联网是物理世界与信息空间的深度融合系统，是涉及全球的人、机、物的综合信息系统，其规模之大无所不包。
物联网的上述特点决定了感知层数据的特性，即异构的、混杂的、大规模的实时流感知数据。
同时，感知数据还具有一个显著特点就是时空特性，就是感知数据在特定时间和特定空间内才有意义，如果不在这个地点或过了这个时间，数据的意义可能就不大了。
如中关村大街的交通相关信息，这些交通信息通过很多节点实时采集，是大数据量的随时间不断采样的实时流信息。
这些信息谁需要？是在这个区域的人车才真正需要了解当时的详细拥塞或停车信息等，以便及时掌握交通动态，调整行车路线或停止地方。
其他地方的人们可能不关心这个区域的交通信息，或仅仅只需要了解大概情况，实时性要求也不是很高，如了解中关村大街的历史交通信息等。
另外，物联网的物体之间需要协同交互，对事件及时做出反应，这就需要实时性采集、处理和控制，如在中关村大街上前后行驶的两辆车需要实时交互，既要保持畅通行驶，又要通过保持一定的车距来保证安全性，这就需要在当前场景下局部空间内车辆之间实时通信和决策处理。