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第1.4课《物联网展望》教学设计
课题 物联网展望 单元 第一单元 学科 信息技术 年级 七年级
核心素养目标 信息意识：能够了解物联网与大数据、人工智能、云计算的融合关系，涵盖边缘计算、AIoT 等技术演变，感知其对未来社会的深刻影响。计算思维：能够学会通过分析技术协同逻辑，探索物联网与新兴技术融合的规律，提升对复杂技术系统的认知效率。数字化学习与创新：能够探索通过网络搜索、绘制场景图等数字化手段，创新对未来物联网应用的畅想与呈现形式。信息社会责任：能够认识到物联网技术迭代中的安全与伦理责任，理解技术融合对个人与社会发展的长远价值。
教学重点 能够了解物联网与大数据、人工智能、云计算的融合关系，涵盖边缘计算、AIoT 等技术演变，感知其对未来社会的深刻影响。
教学难点 能够认识到物联网技术迭代中的安全与伦理责任，理解技术融合对个人与社会发展的长远价值。
教学过程
教学环节 教师活动 学生活动 设计意图
导入新课 第1.4课 物联网展望一、新知引入1、学习目标:通过互联网搜索并学习物联网的相关知识，了解物联网与大数据、人工智能、云计算之间的联系;通过展望未来物联网的发展方向，感受物联网给人类社会带来的深刻影响。（播放视频）物联网与人工智能有什么样的关系 物联网能实现快递的高效分拣，能辅助医生进行远程手术，你还期待物联网能与哪些领域相融合 观看视频感知技术融合 引导学生初识融合场景
讲授新课 新知讲解： 随着云计算、大数据、人工智能等技术的发展，在互联网基础上发展出来的物联网也与这些新兴技术融合，时刻影响着人们的生活。一、物联网与大数据大数据是数据获取技术不断发展以及存储介质不断扩容的必然产物。到20世纪90年代末，随着数据处理技术的发展，"大数据"的概念首次正式被提出。2016年，有科学家这样描述大数据:大数据代表者信息量大、速度快、种类繁多的信息资产，需要特定的技技术和分析方法取其中蕴藏的价值。日积月累大数据一般具有以下特征:1.量大。随着信息技术的向高造发展，数据源渠道不斷增加，数据量爆发式增长。2.速度快。指教据产生的速度快和数据处理的途度快两个方面。例如，交通情况瞬息万变，交通据时刻更新，这些新产生的交通据需要及时得到分析与处理。3.类型多。大数据的数据来来源广泛，由于采集道的不断增加，采集备的不断更新，数据的类型正变得来越多样。4.价值密低。虽然获取的数据量呈现出指数级的上升趋势，但是隐藏在大数据中的有价值的信息并没有对应的增长，这对数据处理技术提出了更高的要求。从人人互联、人机互联到万物互联，物联网中的数据更加庞大，对数据技术的要求更高。物联网数据更加丰富多元。物联网的应用范围广泛，涉及生活中的方方面面，而不同领域、不同行业有不同格式的数据。这也促使大数据技术不断扩展数据类型，以适应物联网发展的需求。物联网产生的数据量大。随着物联网的发展，物联网产生的数据呈几何级增长。为满足物联网发展的需求，数据存储等大数据技术得以发展，并在物联网中广泛应用。物联网产生的庞大数据需要处理和分析。物联网是物理世界与数字世界的结合，物联网对数据的处理以及基于此进行的决策将直接影响物理世界。数据挖掘、数据分析等大数据技术可以对物联网产生的庞大数据进行分析，通常情况下，又将结果反馈给真实物理世界，进行实时访问、实时控制等。二、物联网与人工智能随着以神经网络为代表的深度学习在人工智能中的广泛应用，需要大量的数据为基础进行训练，它可以学习的数据越多，决策判读的准确率也会更高，物联网的海量节点和应用产生的数据是其数据的重要来源之一。物联网为人工智能提供训练模型的数据，人工智能利用数据更新迭代模型并反馈给物联网。人工智能大大推动了物联网技术的发展和应用，通信技术、大数据、云计算等技术的发展更是成为物联网发展的强有力支撑。随着这些新兴技术的发展，人工智能物联网(AIoT)概念应运而生，被视为物联网发展的趋勢和人工智能技术的重要应用方向。AIoT即AI+IoT，即人工智能(AI)与物联网(IoT)融合，以实现万物智联，是物联网发展的热点之一。AIoT正应用于智能家居、智能制造、智慧医疗、智慧交通等社会各个方面，也将促进智慧城市的发展(如图4-1)。三、物联网与云计算物联网与云计算都是在互联网基础上发展而来的，互联网是两者的连接纽带。通过物联网能把实物上的信息数据化并进行管理，为了实现对物联网海量数据的处理和分析，需要依靠云计算高效的、动态的、大规模扩展的处理能力。在云计算技术的支持下，物联网能实现"更透彻的感知、更安全的互联互通、更深人的智能化"应用场景，促进社会的发展。随着物联网的广泛应用，为满足物联网终端"低时延、高稳定"的需求，在云计算基础上发展而来的边缘计算应运而生。边缘计算能够在靠近用户或数据源的位置提供网络、计算和存储服务，不仅能实现数据的本地化处理，降低对远端数据中心的流量冲击，而且能提供低时延，高稳定的应用运行环境。在云端运行的人工智能模型所需的数据源于物联网，而将海量数据传输到云端的过程中，会给网络带宽带来很大压力，导致传输延迟和资源损耗。通过边缘计算技术，能够在物联网终端附近实现计算功能，解决在数据传输、计算和存储的过程中发生的系统延迟等问题。例如，自动驾驶汽车配备了各种类型的物联网终端，在车联网系统中，车辆通过边缘计算技术处理物联网终端反馈过来的数据，从而节省处理时间，保障车辆行驶安全(如图4-2)。日积月累随着技术的发展，还可以在物联网终端侧进行计算，不需要云计算去做决策响应，这将有助于优化资源、降低成本、提高能效和数据安全性，并降低系统延迟。物联网有着广阔的发展前景，物联网应用将朝着规模化、协同化和智能化方向发展，必将对我们的学习、生活和工作产生更加深远的影响。四、随堂作业畅想未来物联网与大数据、云计算，人工智能等技术相结合的应用场景，并绘制该应用场景示意图。答：未来智慧农场融合四大技术，田间传感器实时采集温湿度、土壤数据，经网络上传云端存储分析，AI 算法智能调控灌溉、施肥设备，实现无人化精准种植。五、单元小结与反思本单元主要介绍了物联网的起源、物联网的特征和架构、物联网的典型应用，以及物联网与人工智能对未来发展的影响。 通过本单元的学习，希望同学们能理解并掌握以下要点: (1)物联系统设计与应用中需注意安全防范、隐私保护和版权意识。 (2)物联网与互联网是推动信息科技发展与普及不可或缺的重要组成部分。 (3)自主可控技术对保障国家安全(特别是数据安全和网络安全)具有重要意义。(4)人工智能的发展与应用会对人类社会产生深刻影响，也会给人类社会带来伦理与安全挑战。学习完本单元内容，请同学们思考一下人类是如何做到万物互联的，哪些关键思想和关键技术使得物联网成为可能。同学们可以通过线上或线下的方式交流彼此的想法。六、课堂练习完成课堂练习22-24页。七、拓展延伸1、物联网的瓶颈（观看视频）2、云边协同新架构3、大数据赋能物联4、AIoT 技术新趋势 学习物联与大数据关联掌握大数据四大特征了解 AIoT 融合应用学习云边协同核心逻辑知晓终端侧计算优势畅想场景绘制示意图梳理要点交流学习想法完成 22-24 页课堂练习观看视频拓展技术认知 让学生理解数据协同帮助学生明晰数据属性使学生认知智联趋势让学生掌握计算架构帮助学生理解技术价值锻炼学生创新绘图能力引导学生总结反思提升巩固学生知识掌握程度拓宽学生物联知识边界
课后作业 1、畅想物联网与云计算、AI 融合的应用场景，绘制架构示意图并标注各层级作用。 布置作业 拓展学生的学习能力
课堂板书 观看板书 强调教学重点内容。
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第一单元 第4节
物联网展望
（浙教版）七年级
下
1
核心素养目标
3
新知讲解
5
拓展延伸
7
板书设计
2
新知导入
4
课堂练习
6
课堂总结
课后作业
8
01
核心素养目标
信息意识
计算思维
数字化学习与创新
信息社会责任
能够认识到物联网技术迭代中的安全与伦理责任，理解技术融合对个人与社会发展的长远价值。
能够探索通过网络搜索、绘制场景图等数字化手段，创新对未来物联网应用的畅想与呈现形式。
能够学会通过分析技术协同逻辑，探索物联网与新兴技术融合的规律，提升对复杂技术系统的认知效率。
能够了解物联网与大数据、人工智能、云计算的融合关系，涵盖边缘计算、AIoT 等技术演变，感知其对未来社会的深刻影响。
03
新知讲解
第四节：物联网展望
学习目标
通过互联网搜索并学习物联网的相关知识，了解物联网与大数据、人工智能、云计算之间的联系;通过展望未来物联网的发展方向，感受物联网给人类社会带来的深刻影响。
03
新知讲解
第四节：物联网展望
03
新知讲解
物联网与人工智能有什么样的关系
物联网能实现快递的高效分拣，能辅助医生进行远程手术，你还期待物联网能与哪些领域相融合
03
新知讲解
随着云计算、大数据、人工智能等技术的发展，在互联网基础上发展出来的物联网也与这些新兴技术融合，时刻影响着人们的生活。
03
新知讲解
一、物联网与大数据
大数据是数据获取技术不断发展以及存储介质不断扩容的必然产物。到20世纪90年代末，随着数据处理技术的发展，"大数据"的概念首次正式被提出。2016年，有科学家这样描述大数据:大数据代表者信息量大、速度快、种类繁多的信息资产，需要特定的技技术和分析方法取其中蕴藏的价值。
03
新知讲解
日积月累
大数据一般具有以下特征:
1.量大。随着信息技术的向高造发展，数据源渠道不斷增加，数据量爆发式增长。
2.速度快。指教据产生的速度快和数据处理的途度快两个方面。例如，交通情况瞬息万变，交通据时刻更新，这些新产生的交通据需要及时得到分析与处理。
3.类型多。大数据的数据来来源广泛，由于采集道的不断增加，采集备的不断更新，数据的类型正变得来越多样。
4.价值密低。虽然获取的数据量呈现出指数级的上升趋势，但是隐藏在大数据中的有价值的信息并没有对应的增长，这对数据处理技术提出了更高的要求。
03
新知讲解
从人人互联、人机互联到万物互联，物联网中的数据更加庞大，对数据技术的要求更高。
物联网数据更加丰富多元。物联网的应用范围广泛，涉及生活中的方方面面，而不同领域、不同行业有不同格式的数据。这也促使大数据技术不断扩展数据类型，以适应物联网发展的需求。
03
新知讲解
物联网产生的数据量大。随着物联网的发展，物联网产生的数据呈几何级增长。为满足物联网发展的需求，数据存储等大数据技术得以发展，并在物联网中广泛应用。
物联网产生的庞大数据需要处理和分析。物联网是物理世界与数字世界的结合，物联网对数据的处理以及基于此进行的决策将直接影响物理世界。数据挖掘、数据分析等大数据技术可以对物联网产生的庞大数据进行分析，通常情况下，又将结果反馈给真实物理世界，进行实时访问、实时控制等。
03
新知讲解
二、物联网与人工智能
随着以神经网络为代表的深度学习在人工智能中的广泛应用，需要大量的数据为基础进行训练，它可以学习的数据越多，决策判读的准确率也会更高，物联网的海量节点和应用产生的数据是其数据的重要来源之一。物联网为人工智能提供训练模型的数据，人工智能利用数据更新迭代模型并反馈给物联网。
03
新知讲解
人工智能大大推动了物联网技术的发展和应用，通信技术、大数据、云计算等技术的发展更是成为物联网发展的强有力支撑。随着这些新兴技术的发展，人工智能物联网(AIoT)概念应运而生，被视为物联网发展的趋勢和人工智能技术的重要应用方向。AIoT即AI+IoT，即人工智能(AI)与物联网(IoT)融合，以实现万物智联，是物联网发展的热点之一。AIoT正应用于智能家居、智能制造、智慧医疗、智慧交通等社会各个方面，也将促进智慧城市的发展(如图4-1)。
图4-1 智慧城市示意图
03
新知讲解
三、物联网与云计算
物联网与云计算都是在互联网基础上发展而来的，互联网是两者的连接纽带。通过物联网能把实物上的信息数据化并进行管理，为了实现对物联网海量数据的处理和分析，需要依靠云计算高效的、动态的、大规模扩展的处理能力。在云计算技术的支持下，物联网能实现"更透彻的感知、更安全的互联互通、更深人的智能化"应用场景，促进社会的发展。
03
新知讲解
随着物联网的广泛应用，为满足物联网终端"低时延、高稳定"的需求，在云计算基础上发展而来的边缘计算应运而生。边缘计算能够在靠近用户或数据源的位置提供网络、计算和存储服务，不仅能实现数据的本地化处理，降低对远端数据中心的流量冲击，而且能提供低时延，高稳定的应用运行环境。
03
新知讲解
在云端运行的人工智能模型所需的数据源于物联网，而将海量数据传输到云端的过程中，会给网络带宽带来很大压力，导致传输延迟和资源损耗。通过边缘计算技术，能够在物联网终端附近实现计算功能，解决在数据传输、计算和存储的过程中发生的系统延迟等问题。例如，自动驾驶汽车配备了各种类型的物联网终端，在车联网系统中，车辆通过边缘计算技术处理物联网终端反馈过来的数据，从而节省处理时间，保障车辆行驶安全(如图4-2)。
图4-2 自动驾驶与车联网示意图
03
新知讲解
日积月累
随着技术的发展，还可以在物联网终端侧进行计算，不需要云计算去做决策响应，这将有助于优化资源、降低成本、提高能效和数据安全性，并降低系统延迟。
03
新知讲解
物联网有着广阔的发展前景，物联网应用将朝着规模化、协同化和智能化方向发展，必将对我们的学习、生活和工作产生更加深远的影响。
03
新知讲解
随堂练习
畅想未来物联网与大数据、云计算，人工智能等技术相结合的应用场景，并绘制该应用场景示意图。
未来智慧农场融合四大技术，田间传感器实时采集温湿度、土壤数据，经网络上传云端存储分析，AI 算法智能调控灌溉、施肥设备，实现无人化精准种植。
03
新知讲解
单元小结与反思
本单元主要介绍了物联网的起源、物联网的特征和架构、物联网的典型应用，以及物联网与人工智能对未来发展的影响。
通过本单元的学习，希望同学们能理解并掌握以下要点:
(1)物联系统设计与应用中需注意安全防范、隐私保护和版权意识。
(2)物联网与互联网是推动信息科技发展与普及不可或缺的重要组成部分。
(3)自主可控技术对保障国家安全(特别是数据安全和网络安全)具有重要意义。
(4)人工智能的发展与应用会对人类社会产生深刻影响，也会给人类社会带来伦理与安全挑战。
03
新知讲解
学习完本单元内容，请同学们思考一下人类是如何做到万物互联的，哪些关键思想和关键技术使得物联网成为可能。同学们可以通过线上或线下的方式交流彼此的想法。
04
课堂练习
一、选择题
1、物联网标准四层架构中，不包含以下哪一层（ ）
A. 感知层 B. 运算层
C. 网络层 D. 应用层
2、智慧农场中，物联网采集的海量数据主要依托什么技术存储分析（ ）
A. 云计算与大数据 B. 本地硬盘
C. 纸质台账 D. 蓝牙传输
B
A
04
课堂练习
3、物联网感知层的核心功能是（ ）
A. 全面感知，采集物理数据 B. 跨设备数据传输
C. 云端算法运算 D. 用户界面交互
4、物联网结合人工智能技术，主要实现的核心能力是（ ）
A. 物理信息采集 B. 智能决策与自主控制
C. 基础网络组网 D. 设备硬件组装
A
B
04
课堂练习
二、判断题
1、物联网可与云计算、人工智能、大数据融合，应用于智慧家居、智慧农业等场景。（ ）
2、网络层是物联网实现数据可靠传递的核心层级。（ ）
3、智能穿戴设备采集的健康数据，无需借助大数据即可完成深度分析。（ ）
4、 AI 算法能够基于物联网采集的大数据，实现智能设备的自动化调控。（ ）
5、物联网的智能处理特征，高度依赖云计算与人工智能技术的支撑。（ ）
√
X
√
√
√
05
拓展延伸
物联网的瓶颈
05
拓展延伸
云边协同新架构
云计算负责物联网大数据的存储与深度分析，边缘计算在近端处理实时数据，二者协同降低传输时延，提升响应速度，适配智慧农场、工业物联网等对时效性要求高的场景。
05
拓展延伸
大数据赋能物联
物联网终端采集海量多维度数据，大数据技术可完成清洗、挖掘与分析，提炼场景价值规律，为 AI 决策提供依据，实现农业、家居等场景的精细化、智能化调控。
05
拓展延伸
AIoT 技术新趋势
人工智能与物联网深度融合形成 AIoT，设备具备自主学习与决策能力，不再单纯执行指令，可自主适配环境变化，推动智慧场景向无人化、自主化方向升级发展。
08
板书设计
物联网展望
一、物联网与大数据
二、物联网与人工智能
三、物联网与云计算
课后作业:
1、畅想物联网与云计算、AI 融合的应用场景，绘制架构示意图并标注各层级作用
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