物联网学习的误区之:我要做物联网工程师!

本文指出物联网工程师并非单一职业,而是涵盖多种技术领域的专业人员。作者建议根据个人技术优势选择物联网技术中的某一领域进行深入学习和发展,如嵌入式系统开发。

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上午十点,我接到一位工程师朋友的电话,这个工程师是唐山地区一位电器工程师,电话问我说:“张老师,我特别想学习物联网技术,你们能不能把我培养成物联网工程师?”

  听了他的这个问题后,我很是惊讶,我们目前依靠政府,已经把物联网的概念炒作到让人容易浮躁的程度,不得不说也是我们中国式物联网产业的一个弊端。

  笔者这样认为,所谓的物联网工程师其实是不存在的,但又是存在在很多技术领域的,为什么这么说呢?看完分析后相信大家对它应该有了认识:所谓的物联网工程师实际是物联网技术领域中的一块技术人员而已,万万不可为了概念,而不了解概念的本质。我们说物联网技术,其中的技术几乎全部都是基于之前信息技术产业的一些技术的基础上发展而来,比如物联网的终端会用到嵌入式系统的开发、比如射频技术、RFID、无线网络技术、定位技术等,这些技术都是之前已经发展的相当成熟了,之所以有物联网的概念,主要是因为现实社会的实际需要,比如日本,据说甚至每一棵葱上门都有传感器,随时随地我们都可知道葱的数量、分布、位置等信息,到了有了这些应用后,大家给予新的概念,曰:物联网。

  所以笔者建议,国家的物联网产业的投入非常大,在中国这样一个社会,凡是国家力推的事情,大多都会有不错的发展势头,从而说明未来对于这块的技术人才的需求确实会增加,但我们要理智的了解所谓的物联网工程师的岗位。也就是我们要根据自己的技术优势,在物联网技术范围内,选择最适合自己的技术来学习、就业、发展。举个例子说,这位唐山的电气工程师朋友,其实比较适合做物联网技术里面的嵌入式方面的开发,因为他对PLC、单片机、ARM以及C语言都有一定的基础和掌握。如果单纯的要做物联网工程师,物联网技术的各个方面的技术都要学,那恐怕是不现实的,因为物联网技术中的每块技术都有着极为专业的知识和技术,每块都掌握从人的智力、体力、时间上来看是不现实的,哪一块如果掌握精通了,都是非常有潜力的。

  总结一下,也就是:物联网学习不要像他的泡沫概念一样太过虚,而要理智、清晰的认识他,根据它其中的技术领域、根据自己的条件,选择一块自己擅长的技术来学习,从而进入这块领域工作,那么就可以说你已经做了物联网工程师;而非将所有的物联网技术都掌握,这是没必要,也是不现实的。希望这些物联网学习的警示能够对于有这块想法的朋友一些帮助。

<think>嗯,用户想了解如何绘制物联网系统的框图。首先,我需要回忆一下物联网系统的基本组成部分。物联网通常包括感知层、网络层、平台层和应用层这几个主要层次。感知层负责数据采集,比如传感器、执行器这些设备。然后网络层传输数据,可能涉及Wi-Fi、蓝牙、4G/5G等技术。平台层处理数据存储和分析,可能会有云平台或者边缘计算节点。最后应用层是用户直接接触的部分,比如手机App或者网页管理界面。 接下来,我需要考虑用户可能的实际需求。用户可能是一个学生或者刚入行的工程师,想要构建一个物联网项目,比如智能家居系统,所以需要清晰的架构图来指导开发。他们可能不太清楚各个层次之间的关系,或者如何将硬件和软件结合起来。因此,在绘制框图时,明确各层的功能和相互连接是关键。 然后,我需要参考提供的引用资料。比如引用[1]中的物联网台灯设计教程,里面可能有具体的硬件连接和软件流程。引用[4]提到的WLAN Station例程,说明网络连接的具体实现,比如连接路由器、ping测试等,这些可以作为网络层的实例。此外,引用[3]提到的STM32控制的显示屏,可能属于感知层或应用层的硬件部分。 用户可能需要示例图解,但根据问题描述,他们希望文字说明如何绘制。因此,我需要分步骤说明每个层次的内容,并给出具体的例子,比如传感器类型、通信协议、云平台选择等。同时,结合引用中的实例,比如使用Wi-Fi连接和云平台,这样回答会更具体。 还需要考虑用户可能的误区,比如混淆各层的功能,或者忽略数据传输的安全性。因此,在步骤中强调安全加密(如引用[4]提到的SECURITY_KEY)和数据处理的重要性是必要的。另外,引用[2]提到的集成外部代码,比如Python或LabVIEW,可能涉及平台层的开发工具。 最后,生成相关问题时要围绕物联网架构的扩展,比如安全措施、通信协议选择、数据处理方法等,帮助用户进一步学习。确保回答结构清晰,分步骤讲解,并引用提供的资料来增强可信度。</think>### 如何绘制物联网架构框图 #### 一、明确物联网系统分层结构 物联网架构通常分为四层,每层功能清晰: 1. **感知层** - 硬件设备:传感器(温湿度、光照等)、执行器(电机、继电器)、终端设备(STM32/ESP32等微控制器)[^3] - 数据采集:通过传感器将物理信号转换为数字信号,例如温湿度数据通过I2C总线传输到MCU 2. **网络层** - 通信协议:Wi-Fi(如ESP32连接热点[^4])、蓝牙、LoRa、4G/5G - 数据传输:将感知层数据发送至云平台,例如通过MQTT协议上传至阿里云IoT平台 3. **平台层** - 云服务:数据存储(如InfluxDB)、分析(机器学习模型)、设备管理(AWS IoT Core) - 边缘计算:本地数据处理节点(如树莓派运行Python脚本[^2]) 4. **应用层** - 用户界面:手机App(微信小程序[^1])、Web管理后台 - 控制逻辑:远程控制台灯开关、查看实时数据仪表盘 #### 二、绘制步骤与示例 1. **使用工具** 推荐Visio、Draw.io或Lucidchart,支持分层模块化设计 2. **分层绘制示例** ```plaintext +---------------+ | 应用层 | <--> 用户界面(小程序/Web) +---------------+ ↓↑ HTTP/API +---------------+ | 平台层 | <--> 云服务器(数据存储+分析) +---------------+ ↓↑ MQTT/CoAP +---------------+ | 网络层 | <--> Wi-Fi/4G通信模块 +---------------+ ↓↑ UART/SPI +---------------+ | 感知层 | <--> 传感器+STM32控制器 +---------------+ ``` 3. **添加关键标注** - 数据流向箭头(上行数据/下行指令) - 协议类型(如HTTP、MQTT) - 安全机制(TLS加密、设备密钥) #### 三、典型物联网架构图解 以智能台灯系统为例[^1]: 1. 感知层:光敏传感器+STM32 2. 网络层:ESP8266连接手机热点 3. 平台层:腾讯云IoT Hub存储数据 4. 应用层:微信小程序控制灯光亮度
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