1.3 展望物联网 课件 2025-2026学年川教版(2024)初中信息科技八年级上册
2025-10-06
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普通
资源信息
| 学段 | 初中 |
| 学科 | 信息科技 |
| 教材版本 | 初中信息科技川教版八年级上册 |
| 年级 | 八年级 |
| 章节 | 第三节 展望物联网 |
| 类型 | 课件 |
| 知识点 | - |
| 使用场景 | 同步教学-新授课 |
| 学年 | 2025-2026 |
| 地区(省份) | 四川省 |
| 地区(市) | - |
| 地区(区县) | - |
| 文件格式 | PPTX |
| 文件大小 | 36.23 MB |
| 发布时间 | 2025-10-06 |
| 更新时间 | 2025-10-06 |
| 作者 | 匿名 |
| 品牌系列 | - |
| 审核时间 | 2025-10-06 |
| 下载链接 | https://m.zxxk.com/soft/54228988.html |
| 价格 | 1.00储值(1储值=1元) |
| 来源 | 学科网 |
|---|
摘要:
该初中信息科技课件聚焦物联网发展趋势、技术融合与时代挑战,通过“2035年的日常”视频导入引发思考,引导学生结合自主探索任务单从发展趋势、技术融合、挑战与畅想四个角度梳理信息,再借助高效点拨环节的智慧城市、无人矿车等案例,帮助学生构建“规模化-协同化-智能化”的知识脉络,形成对物联网技术的结构化认知。
其亮点在于紧扣信息意识与数字化学习与创新素养,通过收集科技新闻、行业报告辨别数据可靠性,小组合作设计“智慧校园气体泄漏预警”等物联网方案,利用思维导图工具梳理信息。同时融入计算思维,分析智慧城市多系统协同逻辑,并通过数据隐私讨论强化信息社会责任。学生在项目式学习中提升问题解决与创新能力,教师可依托任务单、评价表等资源优化教学流程。
内容正文:
第一单元 万物互联的奥秘
第三节 展望物联网
1
教学目标:
1、能主动关注物联网技术的最新发展动态,识别这些技术在生活、生产中的潜在应用场景。
2、能利用网络资源(如科技新闻、行业报告)收集物联网发展趋势的案例,通过思维导图工具梳理信息,形成结构化认知。认识物联网技术对社会产业(如农业、交通、医疗)和日常生活的变革性影响,理解 “万物智联” 的时代趋势。
3、了解物联网快速发展带来的挑战,树立 “技术向善” 的意识,认识到法律法规、技术标准对物联网发展的规范作用,主动思考如何在使用物联网技术时保护个人与公共利益。
2
视频中,家电、矿车、假肢为什么能‘自主决策’或‘被意识控制’?它们背后的核心技术是什么?这些技术与我们之前学的‘物联网’有什么关系?未来还会有哪些可能?
导入
3
阅读教材P22-29,从物联网发展趋势、新兴技术融合、物联网时代面临的挑战、畅想物联生活三个角度思考并完成学习任务单:
自主探索
学习内容 关键问题
物联网发展趋势 物联网向 “规模化、协同化、智能化” 发展的具体表现是什么?
请各举 1 个教材案例。
新兴技术融合 AI、区块链、星地计算、脑机接口分别如何助力物联网?
教材中对应的案例是哪一个?
物联网时代面临的挑战 数据隐私和安全、网络道德、技术创新与监管
畅想物联生活 影响领域、生产生活方式的改变
农产品溯源(拓展阅读) 区块链技术如何解决物联网数据的 “防伪与追溯” 问题?
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一、物联网发展趋势
高效点拨
随着物联网技术日益成熟,其发展已进入加速期,正朝着规模化、协同化、智能化方向发展。
以智慧城市为例,城市交通、安全、环境等多个领域的物联网系统包含了大规模的物联网设备,各系统之间通过数据共享与协同工作,让城市管理更加智能。
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1、规模化
以 “智慧城市” 为例,城市交通(智能信号灯)、安全(监控系统)、环境(空气质量监测)等多个物联网系统,通过数据共享实现 “协同管理”。例如交通系统与气象系统联动,根据天气调整红绿灯时长,体现 “大规模设备 + 数据协同” 的特点。
2、协同化
以 “智能无人矿车系统” 为例,拆解 “车 - 路 - 云” 协同逻辑:
(1)车端:传感器采集路况、车辆姿态数据,实现 “环境感知”;
(2)路端:5G 与车联网覆盖盲区,减少碰撞风险,实现 “通信支撑”;
(3)云端:大数据分析动态调整路线,实现 “全局调度”;
总结:协同化的核心是 “多主体、多技术联动,突破单一设备的局限”。
3、智能化
(1)人工智能物联网
AIoT(人工智能物联网)=AI(人工智能)+IoT(物联网)。AIoT融合AI技术和IoT技术,通过物联网产生、收集来自不同维度的、海量的数据存储于云端、边缘端,再通过大数据分析,以及更高形式的人工智能,实现万物数据化、万物智联化。物联网技术与人工智能相融合,最终追求的是形成一个智能化生态体系,在该体系内,实现了不同智能终端设备之间、不同系统平台之间、不同应用场景之间的互融互通,万物互融。
随着物联网(IoT)与人工智能技术(AI)的融合,人工智能物联网(AIoT)具备了自主学习、智能感知和智能决策的能力,物联网正从“万物互联”走向“万物智联”。
二、新兴技术融合
高效点拨
人工智能、区块链、边缘计算、6G 通信等技术的发展也为物联网注入了新的活力。
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1、AI人工智能
(1)人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。
(2)案例:智慧农业中,物联网传感器采集土壤湿度、作物生长数据,AI 算法分析后自动调整灌溉量,实现 “精准种植”。
2、区块链
(1)区块链(英文名:blockchain或block chain)是一种块链式存储、不可篡改、安全可信的去中心化分布式账本,它结合了分布式存储、点对点传输、共识机制、密码学等技术,通过不断增长的数据块链(Blocks)记录交易和信息,确保数据的安全和透明性。
案例: “农产品溯源” ,物联网设备记录 “种子 - 种植 - 加工 - 运输” 全流程数据(如种植时的温度、运输时的位置);区块链通过 “分布式存储 + 加密算法”,确保数据不可篡改,消费者扫码即可追溯真伪,解决 “信息不对称” 问题。
3、星地计算
(1)星地计算:是一种新兴的计算技术,通过集成卫星系统、空中网络、地面通信和云计算,实现卫星和地面的一体化通信与计算。它将地球上的计算资源与太空中的计算资源相结合,以实现更高效的计算能力,能够处理大规模的数据和完成大规模的计算任务。
(1)脑机接口:脑机接口(Brain-Machine Interface,BMI;Brain Computer Interface,BCI ),指在人或动物大脑与外部设备之间创建的直接连接,实现脑与设备的信息交换。
4、脑机接口
三、物联网时代面临的挑战
高效点拨
当前,以物联网、人工智能、大数据为代表的数字技术,已成为推动我国科技产业创新的新质生产力,是引领发展战略性新兴产业和未来产业的关键力量。然而,其快速发展也伴随着数据隐私和安全、网络道德以及技术创新与监管等挑战,因此在不断发展新技术的同时,也需要积极利用法律法规、技术标准来进行规范。
(1)数据隐私:“智能运动手环采集的睡眠、心率数据,若被平台滥用,会有什么风险?如何保护?”
(2)技术监管:自动驾驶、无人矿车在复杂路况下出现故障,责任该如何界定?”
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物联网已成为国家数字经济重点发展领域,请查询相关资料,讨论交流物联网还有哪些发展趋势?
探究活动
四、畅想物联生活
高效点拨
物联网技术已经深刻影响着我们的生产生活方式,未来它还将给我们的社会生活带来哪些改变呢?
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任务一:物联网技术已广泛应用于家居、交通、医疗、教育、物流、娱乐等领域,小组讨论交流,确定 2 至 3 个你们最关心的领域,探讨未来物联网将会给这些领域带来怎样的改变?
项目实施
我们选择的领域有:□家居 □交通 □物流 □医疗□教育 □娱乐 □工业 □农业 □其他
未来物联网将为这些领域带来哪些改变?
应用领域 待解决的问题
(如校园:楼道拥挤、实验室气体泄漏) 物联网技术方案
(传感器、AI、通信技术等) 预期效果
智慧校园 实验室特殊气体泄漏预警 特殊气体传感器 + NB-IoT(远距离传输)+ 云平台报警 实时监测,异常时通知老师与安保处
智慧家居 植物缺水自动浇水 土壤湿度传感器 + Wi-Fi 模块 + 水泵执行器 无需人工看管,植物健康生长
任务二:小组讨论交流,选择一种或多种方式来呈现你们组对未来物联网生活的畅想,呈现方式不限于思维导图、科幻绘画、短文、幻灯片或交互动画等作品类型,小组合作完成项目成果。
项目评价:在小组或班级内展示、交流你们小组的项目成果,根 据下表进行自评与互评,并根据评价结果对作品进行完善优化。
课堂总结
一、发展趋势
1. 规模化:多系统协同(智慧城市)
2. 协同化:多主体联动(无人矿车 “车 - 路 - 云”)
3. 智能化:AIoT(智能手环预警、交通灯调时)
二、技术融合
1. AIoT:智能决策
2. 区块链:数据追溯
3. 星地计算:全域覆盖
4. 脑机接口:意识控制
三、挑战与规范
挑战:隐私、道德、监管
规范:法律法规、技术标准
拓展阅读
农产品溯源
对于物联网数据在传输过程中可能遭遇的安全风险,区块 链技术提供了一种有效的解决策略,增强了物联网在防伪和追 溯方面的能力。
民以食为天,农产品的质量安全一直被社会广泛关注。区 块链采用链式结构对数据进行分布式记录和存储,利用加密算 法、共识机制和智能合约等技术,有效地解决了多方合作中可 能出现的数据隐私和信任问题。基于区块链的农产品追溯系统 不仅提高了生产、加工、运输、分销过程的透明度和效率,也 加强了数据的可信度和可追溯性。此外,它还能去除供应链中 不必要的中间环节,并增强消费者对可追溯农产品的信任。
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