电子信息技术与物联网融合研究

一、引言

物联网通过感知设备（如传感器、RFID）采集物理世界数据，需依托电子信息技术实现数据传输、处理与应用落地。传统融合模式存在明显局限：一是感知层技术脱节，传感器精度（如温湿度传感器误差超 ±2C ）与物联网实时监测需求不匹配，数据采集频率（ ⩽1 次 / 分钟）无法满足高动态场景；二是网络层协同不足，通信技术（如 Wi-Fi、LoRa）与物联网节点规模（如海量传感器）适配差，数据传输丢包率超 10% ；三是应用层转化薄弱，数据处理技术（如边缘计算、AI）未深度融入物联网应用，仅停留在数据存储层面，决策支撑能力不足。

随着物联网向工业、农业、民生等领域渗透，单纯依赖碎片化技术融合已难适配需求。因此，研究电子信息技术与物联网的融合路径，对提升物联网智能化水平、拓展应用场景具有重要意义。

二、电子信息技术与物联网融合核心痛点与融合价值

2.1 核心融合痛点

融合过程面临三方面瓶颈：一是技术适配性差，电子信息设备（如边缘计算网关）与物联网感知节点（如低功耗传感器）协议不兼容，数据交互需多次转换（转换效率低至 60% ）；二是数据孤岛严重，感知层采集数据、网络层传输数据、应用层处理数据存储于独立系统，跨层调用难度大（数据共享率不足 30% ）；三是价值转化低效，电子信息技术应用停留在 “数据传输 + 简单运算”，未通过AI 分析、大数据挖掘实现物联网数据的决策价值（如设备故障预判准确率不足 50% ）。

2.2 融合核心价值

为物联网发展提供三重赋能：一是感知精度提升，高精度芯片（如 MEMS 传感器芯片）使感知误差缩小至 ±0.59C ，数据采集频率提升至 10 次 / 秒，满足高动态场景（如工业设备振动监测）需求；二是处理效率优化，边缘计算技术将数据处理时延从秒级降至毫秒级（ ⩽50ms ），云端协同处理使数据利用率提升至 80% 以上；三是应用场景拓展，融合后物联网可覆盖工业智能制造（设备预测性维护）、智慧农业（精准灌溉）、智慧医疗（实时生命体征监测）等场景，应用边界扩展 50% 以上。

三、电子信息技术与物联网融合核心维度

3.1 感知层融合：高精度采集技术支撑

夯实数据基础：一是传感器技术融合，将 MEMS 芯片（微型化、低功耗）嵌入物联网传感器，提升感知精度（如压力传感器精度达 0.1kPa ）、降低能耗（续航时间延长至 1 年以上）；采用多传感融合技术（如温湿度 + 气压 + 光照集成传感），实现多维度数据同步采集（采集时延差 ⩽10ms ）；二是识别技术融合，将 RFID 芯片与超高频通信技术结合，提升标签识别距离（从 1m 扩展至 10m ）、抗干扰能力（金属环境识别率超 95% ），适配物流追踪、资产盘点等场景。

3.2 网络层融合：高效传输技术支撑

保障数据畅通：一是通信技术适配融合，根据物联网节点规模（如小范围密集节点用 Wi-Fi 6，广域稀疏节点用 LoRaWAN）选择通信技术，采用 “多协议网关” 实现不同通信技术数据转换（转换效率 ≈90% ）；引入 5G 技术，实现物联网数据高速传输（速率≥100Mbps）、低时延（ ⩽lms ），适配工业控制等实时场景；二是网络管理融合，利用网络切片技术为物联网不同应用（如紧急医疗监测、普通环境监测）分配独立网络资源，保障关键数据传输优先级（关键数据丢包率 ⩽1% ）；通过 SDN（软件定义网络）技术动态调整网络拓扑，应对物联网节点动态增减（节点接入 / 退出响应时间 ⩽10

0ms）。

3.3 应用层融合：智能处理技术支撑

释放数据价值：一是边缘计算融合，在物联网网关部署边缘计算模块（如边缘服务器），实现实时数据处理（如设备振动数据异常检测）、本地决策（如触发紧急停机指令），减少云端数据传输量（降低 60% 以上）；二是 AI 与大数据融合，将机器学习算法（如 LSTM、随机森林）嵌入物联网数据处理系统，实现设备故障预判（准确率 ≈85% ）、用户行为分析（如智慧家居场景用户习惯识别）；利用大数据技术挖掘物联网跨场景数据关联（如工业生产数据与能耗数据关联分析），支撑优化决策（如生产工艺参数调整）。

四、电子信息技术与物联网融合优化策略

4.1 技术标准与协议统一

打破融合壁垒：一是制定融合技术标准，明确感知层传感器接口（如 I2C、SPI 标准接口）、网络层通信协议（如 MQTT-SN 轻量化协议）、应用层数据格式（如 JSON 标准格式），实现不同厂商设备互联互通（兼容率 ≈95% ）；二是推动协议兼容性升级，对现有物联网设备、电子信息设备进行协议改造（如加装协议转换模块），确保新旧设备协同工作；三是建立标准验证机制，通过第三方机构对融合技术进行标准符合性测试（测试覆盖率 ≈90% ），不符合标准的技术禁止进入市场。

4.2 产业链协同与资源整合

凝聚融合合力：一是产业链协作机制，推动电子信息企业（芯片、通信设备厂商）与物联网企业（传感器、应用方案厂商）成立联合实验室，共同研发融合技术（如专用物联网芯片）、制定解决方案；二是资源共享平台，搭建行业级物联网数据共享平台，整合不同领域物联网数据（如工业、农业数据），通过 API 接口向电子信息企业开放数据资源，支撑技术研发；三是人才培养协同，高校开设 “电子信息 + 物联网” 交叉专业，培养掌握芯片设计、传感器技术、数据处理的复合型人才（每年培养规模 ⩾1 万人），企业开展内部培训（每年不少于 40 学时），提升员工融合技术应用能力。

五、结论

电子信息技术与物联网融合需通过技术标准统一、产业链协同、场景化落地，解决当前适配差、孤岛化、价值低的问题，实现 “感知精准 - 传输高效 - 应用智能” 目标。当前仍面临高端芯片依赖进口、复杂场景融合技术不成熟、行业标准不统一等挑战。

未来，需进一步突破核心技术（如自主可控物联网芯片）、完善行业标准体系（如跨领域融合标准）、加大政策支持（如设立融合技术专项基金）；推动 “电子信息 + 物联网” 与实体经济深度结合，最终构建 “技术协同 - 数据贯通 - 价值闭环” 的融合体系，助力物联网向智能化、规模化方向发展。

参考文献

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