物聯網廣泛應用于智能交通、基礎測量、工業監測、環境保護、城市規劃、公共安全、食品追溯、智慧醫療等多個領域。隨著技術和應用的不斷發展，可以預見，物聯網將給人們的生活和工作方式帶來深刻的變革。然而，物聯網在帶來諸多好處的同時，也給軟件用至整個信息技術領域帶來了前所未有的挑戰。
 
　　在物聯網系統中，大量的傳感器節點不斷地向數據中心傳遞所采集的數據，從而形成了海量的數據流。數據中心不僅需要理解這些數據，而且需要及時地分析處理這些數據，從而實現有效的感知和控制。通過分析我們不難看出物聯網具有以下特點，對軟件技術形成了巨大的挑戰，以下點需要加強關鍵技術研究，并形成有效的解決方案。
 
　　1) 傳感器節點及采樣數據的異構性
 
　　物聯網系統中包含形形色色的傳感器，如交通類傳感器、水文類傳感器、地質類傳感器、氣象類傳感器、生物醫學類傳感器等，其中每一類傳感器又包括諸多具體的傳感器，如交通類傳感器包括GPS傳感器、RFID傳感器、辦事處識別傳感器、電子照相身份識別傳感器、交通流量傳感器(紅外、線圈、光學、視頻傳感器)、路況傳感器、車況傳感器等。這些傳感器不僅結構和功能不同，而且所采集的數據也是異構的。這種異構性極大地提高了軟件開發和數據處理難度。
 
　　2) 物聯網節點及數據的海量性
 
　　物聯網終端的規模將是互網的數十倍，2020年物聯網終端的規模很可能達到千億量級，2030年有可能達到萬億量級。這些終端所產生的數據量也是海量的，數據規模將從今天的數百EB增長到數百ZB。海量數據的存貯、傳輸與及時處理將面臨前所未有的挑戰。
 
　　3) 物聯網數據的時效性
 
　　物聯網數據所反映的都是在數據采集時刻傳感器的狀態。例如，機場油庫溫度傳感器的采樣值只在規定的時間范圍(如1分鐘)內有效，一旦超出該時間范圍，傳感器的采樣值也就不再有效。此外，由于傳感器數據反映的是被監控目標的物理狀態，系統反應速度過慢超過規定的時間范圍就可能導致災難性的后果，這就要求物聯網系統必須具有快速反應的能力。
 
　　4) 物聯網數據的時空敏感性
 
　　與普通互聯網節點不同，物聯網節點普遍存在著空間和時間性性—每個節點都有地址位置，每個數據采樣值都有時間屬性，而且許多節點的地理位置還是隨時間連續變化和移動的。例如，在智能交通系統中，每個車輛安裝了高精度GPS，在交通網絡中動態地移動。候鳥跟蹤系統通過GPS所跟蹤的位置與遷徙路線也是隨時間動態[FS:PAGE]變化的。即使是位置固定的傳感器，如車庫中傳感器采集的空閑車位數也是一個與時間和空間相關的值。由此可見，對物聯網節點空間和時間屬性的智能化管理是至關重要的。
 
　　5) 物聯網高度安全性與隱私性
 
　　目前生產物聯網所需要的芯片等組件的費用也比較高，把所有物品都植入識別芯片這一點現在看來還不太現實。還有一個難題是如何實現數據安全與隱私保護。在物聯網中，由于物體之間的聯系更緊密，甚至物體和人也被連接起來，因此大量的數據及用戶隱私如何得到保護，就成為亟待解決的問題。
 
　　安全與隱私保護是信息技術領域的一個永恒的主題，而物聯網將安全與隱私的要求提升到了一個新的高度。由于物聯網中接入了大量的隱私敏感設備，如攝像頭、錄音設備、位置跟蹤設備、指紋采集器、醫療傳感器等，保護不當可能導致大量隱私信息被竊取并被非法使用。此外，物的接入也帶來了諸多新的問題如基于物量的隱蔽信道問題及隱私泄露問題，如通過家庭的電流變化可以推斷家庭的活動規律等私密信息。

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