您可能对“IoT” （即物联网）这个词很熟悉。即使您并不完全了解，也一定与它打过交道。其范畴之广，如同其名称之含糊：咖啡热好时能发短信的微波炉；能记住您停车位置的汽车；能自动为自己订购墨盒的打印机。

在这些不同的设备之中，您常常会发现类似的组件，其中一个至关重要的类别就是物联网传感器—它们如同桥梁般连接起物理世界与大数据，实现实时数据交互。

物联网传感器的潜力远远超过智能汽车、微波炉和打印机。但真正能引发颠覆性变革的核心要素，是人类的创造力。本文将解析物联网传感器及其实际应用，并帮助您了解需要掌握的知识与技能。至于创新与乐趣，就取决于您自己了。

什么是物联网传感器？

传感器是一种测量某些物理属性并将这些数据报告或记录下来的设备。从最基本的层面来说，物联网传感器正是通过互联网连接来传输测量数据的装置。

常见实例包括温度计、pH 计、听力计、湿度计和摄像头。只要将这些设备接入互联网，它们就成了物联网传感器。这种说法虽显简化，但偏差极小——而这种细微的差别正是重大转变的开端。

物联网传感器的类型

物联网传感器既可以是复杂精密的专业设备，也有简单且便宜的装置。一些最容易上手的物联网设备控制器比如 Arduino 和 Raspberry Pi 等开源产品。

开源社区为这些设备提供了种类繁多且价格低廉的传感器和其他组件，使他们成为 DIY 项目和原型开发的理想选择。

物联网传感器赋能新应用

将传感器连接到网络具有多重优势：

• 可扩展性：物联网传感器省去了人工采集数据的负担，使您能够以最小的额外投入部署和监控更多传感器。

• 远程监控：联网传感器可以同时监控多个环境，从而进一步增强了可扩展性。

• 实时数据：您可将物联网设备配置成近乎实时发送数据，从而能实时掌握动态，不需要等待人工同步数据。

• 维护与成本：部分物联网传感器内置自检功能，需要维护时可以发出提示。这意味着您能在关键传感器失效之前解决问题，从而节省时间和成本。

• 灵活性：嵌入式传感器不像传统传感器那样需要易于接触，因此将它们安装在难以触及的地方也不会有问题。

• AI 集成：借助物联网传感器提供的大规模和高速数据采集，机器学习和其他人工智能应用变得更加可行。一些物联网传感器甚至能够在本地执行 AI 处理。

以下为部分使用物联网传感器的设备示例，以展示上述优势的应用场景：

• 智能温控器： 温度计和湿度计管理 HVAC 系统，实现最优的制热与制冷。
• 自动照明系统： 光照与运动传感器通过联动控制照明，节约能源并提升安全与舒适度。
• 库存扫描仪：物联网摄像传感器采集图像，用于库存追踪并简化订货流程。
• 楼宇安保系统：
  • 湿度传感器可实时提醒业主或维护人员漏水情况，并可与物联网阀门联动即时切断水源。
  • 运动传感器与摄像头可提醒用户车辆或人员动态，并可与 AI 系统结合识别异常或不明行为。
  • 物联网温度与空气质量传感器可触发消防保护系统。

在上述所有场景中，传统传感器同样可以测量这些数据，但接入互联网则开辟了新的应用可能。物联网传感器的优势不仅体现在数据的规模和可获取性上，更体现在如何利用这些数据。

物联网传感器如何提升数据价值

联网传感器让我们能够收集海量数据，但数据本身并不具备价值。数据的价值在于您如何处理、存储和利用它。物联网传感器生成的数据具有高度灵活性，在每个环节都能提供多样化的选择。

要充分挖掘数据的价值，您需要根据应用场景作出相应选择，因此最好一开始就明确目标。一旦明确需求，就可以更好的利用物联网传感器数据。

选择合适的平台

要将数据转换为可用格式，需要将传感器与平台相连接。在选择平台时，需要考虑功耗、处理能力、安全性和可扩展性等因素。物联网平台支持的无线协议包括通用标准的 Wi-Fi 和 Bluetooth，也支持更为专业的 Zigbee 和 LoRa 协议。

可供选择的设备很多，但一般分为三大类别，这样更容易地将您的应用场景与合适的平台相匹配：

• 微控制器：轻量、低成本且节能。非常适合可穿戴设备和嵌入式传感器等应用场景，但仅限于处理较小的数据量和较简单的运算。可通过增加传感器和芯片实现扩展，其安全性通常由设备外的应用层面保障。微控制器通常只支持单一无线协议。

• 系统级芯片 (SoC) ：SoC 将 CPU、GPU、内存及其他组件集成于单一芯片。它体积紧凑，相对轻量，具备高性能处理能力。但其成本和能耗较高，更适合用于高性能物联网设备，如手持计算机、摄像头或多传感器设备。在安全性和可扩展性上可根据需求变化，并支持更多的连接选项。

• 边缘 AI 处理器：此类处理器属于专用SoC，可在设备端实现高级数据分析。虽然成本和能耗更高，但对于快速图像识别、预测性维护以及低延迟地适应本地环境等任务至关重要。其设计可安全地处理大规模数据，通常依赖 Wi-Fi、Bluetooth 或有线网络连接。

需要注意的是，AI 分析也可以在远端进行—只要数据格式合适，即便是微控制器产生的数据也能用于AI应用。边缘 AI 处理器成本较高，因此更适合在需要实时 AI 输出的场景中使用。

从物联网传感器收集数据并非一定昂贵或复杂，但要想获得长期成功，必须为任务选择合适的工具。

高效发送与接收数据

物联网传感器作为联网设备，天生具备数据传输能力。多数传感器虽对支持的数据格式存在内置限制，但很多在配置时也提供了多种选项。您可以自行决定数据结构，以及从设备传输到应用的方式。

选择合适的数据格式…

以下数据格式按复杂度从低到高排序。低复杂度格式传输更快，但需要更多处理和转换才能应用；高复杂度格式传输较慢，但到达时即可直接使用：

• 二进制：最适合简单传感器以及聚合大量小数据点来回答问题的场景。例如：门是否解锁？灯是否点亮？温度何时达到峰值？这种格式以极低开销快速回答这些问题。

• CBOR（简明二进制对象表示）/ BSON（二进制 JSON）：这两种格式相似，适用于内存和处理能力受限的环境。不具备可读性，通常与 Zigbee 和 LoRa 协议一起使用，用于太阳能板、空气质量传感器和智能门锁等设备。

• CSV（逗号分隔值）：便于解析，可用于数据库存储或填充数据表。它是一种简单、轻量、通用的数据交换格式。可读性强，非技术人员也易上手，并兼容大多数传统系统。适合工业和企业应用。

• JSON（JavaScript 对象表示法）：通过键值对来组织更复杂的数据。可读性强，支持大多数应用环境，开发人员普遍熟悉。但需要设备具备更高的处理能力。适合处理复杂的分层数据，如大型楼宇管理或车队管理系统。

• XML（可扩展标记语言）：与 JSON 有相似优势，在某些开发人员或特定应用中更受青睐。它比 JSON 具有更强的元数据容量和类型控制能力，更适合处理媒体文件和敏感应用。但其语法更冗长，传输需要更多带宽。

其他可选方案还包括 Protobuf 和 Apache Avro。但数据格式只是将数据从设备传输到应用程序的一个考虑因素，您还需要考虑所使用的协议，即如何发送和接收数据。

……以及合适的协议

最佳的数据传输协议取决于数据的使用方式。假如您计划聚合数据进行分析，那么您的需求与设计远程触发物联网设备的应用完全不同，也与需要发送紧急警报的情况大相径庭。

数据的传输方式至少部分取决于所选择的数据格式。某些协议更适合轻量级的数据格式，因此如果您使用 JSON 或 XML，可供选择的协议会相对较少。

以下是一些常见协议及其特性，帮助您找到最适合自己应用场景的方案：

• MQTT（消息队列遥测传输）：MQTT 是一种为机器间 (M2M) 通信开发的发布/订阅协议。它常用于构建事件驱动系统，非常适合维护调度系统或库存管理平台等应用。

• CoAP（受限应用协议）：一种类似于 REST API的请求/响应框架，但针对资源受限的环境进行了优化，架构更为简洁。特别适合智能家居以及其他多设备/单地点场景。

• AMQP（高级消息队列协议）：这是 MQTT 更强大、更灵活的变体，提供更多功能，但需要专家支持。最适合企业级应用和敏感数据环境。

• SSI（简单传感器接口）：一种极其简单的点对点串行同步协议。常见于科学和工程应用。适合以 CSV 或二进制格式记录数据。在微控制器上运行流畅，但难以应对长距离传输和复杂架构场景。

上述并未包罗全部。针对特定用途，还有许多其他协议，以及上面所述技术的变体，可能更符合您的需求。

若您的需求并非大规模或高度专业化，可以考虑使用通用协议，如 REST API、gRPC、Webhooks、websockets 或轮询。这些方法虽不如专用协议具备强扩展性，且对某些平台来说资源消耗过大，但其优势在于能适配多种数据格式，对开发者友好，并能轻松集成到多种编程语言与平台中。

如果您正在构建原型或概念验证，这些协议可能对小型、非专业化团队来说更容易上手。

被动监测，主动响应 - 还是被动响应？

传统传感器是被动型的 —只观测并记录数据点，由数据触发的任何操作都需要人工或远程完成。换句话说，必须有人将数据导入计算机系统，调用函数，传递结果，再触发其他函数，例如“派人去调高恒温器”这类操作。

当然，您同样可以基于物联网传感器数据执行此类操作，且在某些情况下手动监控数据确有其合理性。但物联网传感器的主要优势在于自动化，而这种自动化有几种形式：

实时分析：

• 填充仪表盘，同时监控多台设备。
• 将微控制器简单数据转化为更完整的环境或系统的全景视图。
• 在数据变化时触发警报、激活设备并调整参数。
• 在手持设备上使用 SoC 运行复杂的分析。
• 将数据实时或在稍后传递给 AI 算法，以进行更深入的分析。

系统自动化：

• 通过自动化平台与其他物联网设备集成。
• 借助 SoC 实现设备间通信，使系统能够更快适应并自动响应数据。
• 通过单一应用程序控制跨地域的复杂系统与环境，包括 HVAC、照明、灌溉和安防。

AI 增强系统：

• 搭载边缘 AI 处理器的传感器能够执行复杂任务，如图像分类、预测性维护、自我修复和语音识别。
• 应用架构既可以是以管理为主，用于跟踪设备和归档数据，也可以是基于 AI 输出的复杂自动化系统。

数据的力量在于指导未来的行动。物联网传感器不仅能帮助您构建用于分析数据的应用，还能将这些数据转化为即时行动。

使用物联网传感器测量并改善周围环境

您如何在工作和生活的环境中使用物联网传感器？为直观了解这些可能性，我们以一个常见且贴近生活的公共图书馆为场景，展示部分应用方式。

识别环境问题

公共图书馆在社区承担的职能远比您想象的要多，而这些职能各自伴随着挑战。

• 公共会议空间和“第三空间”：图书馆全天承办正式或非正式的群体活动，必须确保开放区域和会议室所有访客的安全性。

• 库存管理与资料维护：跟踪图书和其他资料是图书馆的核心职能，但自助借阅和馆内使用会让这一任务变得更加复杂。

• 社会服务中心：公共图书馆常常为需要社区资源的人提供安全的场所，但图书馆工作人员可能无法完全应对多样化的需求。

• 教育资源：人们获取信息的方式正在迅速变化，而图书馆的使用模式可以帮助我们更好地理解如何满足社区的学习需求。

• 资料保存：尽管对实体媒介的需求已大不如前，但图书馆在保存历史档案和绝版出版物方面仍发挥着重要作用。这些资料对气候十分敏感，且存储成本高昂。

在预算不断缩减的情况下，图书馆面临着以更少资源解决问题的压力。物联网自动化为“以少做多”提供了可行方案。

让物联网传感器“上岗”

在图书馆中部署常见的物联网传感器，可应对上述多项挑战：

• 温度计：监测和控制温度，有助于为人员和资料维持健康、舒适的环境。

• 空气质量传感器：监测室内空气质量，包括颗粒物、二氧化碳和一氧化碳，提升会议室和封闭研习空间的舒适度，并帮助工作人员及时发现问题或突发状况。

• 湿度计：潮湿会损害书籍，人群聚集和出入口频繁开启会使空气更潮湿。将 HVAC 系统与物联网湿度计连接，可以帮助空气湿度保持在适宜范围。

• 音频传感器：众所周知，图书馆需保持安静环境，但音频传感器的功能远不止提醒人们低声交谈：
  • 简单的分贝仪可以提醒工作人员哪些区域噪音过大，在无需增加人员的前提下更轻松地控制噪音。
  • 复杂音频传感器可利用语音识别提升公共安全——监测个人学习室异常，或为馆员配备“唤醒词”以远程启动应急流程。
  • AI 音频传感器可以提供自动字幕或帮助残障人士沟通。

• 压力传感器：了解图书馆哪些区域人流量最高，可帮助将人员和资源分配到最需要的地方。地板和座椅中的压力传感器可提供实时人群聚集情况，可用于长期分析。

• 运动探测器和摄像传感器：此类传感器的应用远不止安全监控：
  • 运动数据可以帮助预测人流模式。
  • AI 摄像头可以通过提醒馆员异常行为，识别潜在问题。
  • 光学传感器可监控读者携带物品进出，辅助库存管理。

虽然部分应用方案对公共图书馆而言可能成本效益不高，但通过构建小规模应用以验证思路，可为社区探索解决持久难题的方法提供途径。

物联网传感器的价值体现

当物联网传感器应用与其使用场景高度契合时，它们能带来诸多益处。人们通常将自动化简单理解为成本和人力节约，但公共图书馆的示例表明，其潜力远不止于此。

毫无疑问，优化资料与设施管理可以节省成本，也能提升图书馆对社区的价值，鼓励更多人使用设施，并将更多资源向公众开放。节省资金固然重要，但简化管理与维护将为社区提供更有价值的服务。

安全性的提升同样如此。减少对工作人员日常工作的干扰，意味着能够按时完成关键任务；当工作环境安静有序时，人员流失率也会降低。但更重要的是，包括依靠图书馆获取社会服务的人群在内，所有人都能因更安全的环境而获得更好服务。工作人员和志愿者也能将更多精力投入到有意义的项目和与读者的良性互动中。

这种释放出来的精力也意味着物联网传感器能够推动创新。通过更深入地理解人们如何使用图书馆资源，图书管理员和教育工作者可以开发出真正满足需求的新服务和课程。基础设施和技术投资也能投向工作人员明确知道能得到有效利用的地方。

公共部门并非唯一面临重大预算问题而难以推动创新的领域，私营部门同样可能遭遇类似挑战。物联网传感器的变革力量之一在于，它们能让创新比以往更加触手可及。

通过简化数据采集和连接，物联网传感器为我们提供了更多洞察世界的方式，以及更强的控制和适应能力。更重要的是，它们无需在人员或基础设施上进行巨额前期投入。

物联网传感器最大的挑战在于如何想象其使用方式—这一挑战，我们期待与您一起携手攻克。

您的物联网之旅从此开启

在接下来的几个月里，我们将分享更多物联网案例和项目，助您开拓视野。首先从物联网摄像头着手，挑选基于典型传感器，逐步解析应用开发生命周期。针对每种传感器，我们将：

• 解析传感器工作原理基础、支持的数据格式与协议及其他关键技术细节。

• 展示该传感器的常见应用场景，并设计一个基础应用来使用其数据。

• 讲解部署流程，包括安装传感器和将其接入互联网的最佳实践与潜在隐患。

• 展示所采集的数据示例，以及应用如何处理这些数据。

我们欢迎您提出您的问题与想法，并期待帮助您构建精彩项目。您也可以浏览我们的开源社区，进一步了解采用高通技术公司平台的物联网设备。物联网传感器正在连接我们的世界，我们很高兴能助您踏上这段探索之旅！