物联网是物联化、智能化的网络，它的技术发展目标是实现全面感知、可靠传递和智能处理。
虽然物联网的智能化是体现在各处和全体上，但其技术发展方向的侧重点是智能服务方向。
从物联网的三层基础构架来看，它的关键技术包括：传感器技术、RFID技术、二维码技术、低功耗蓝牙技术，无线传感器网络、移动通信技术、M2M、云计算、人工智能、数据挖掘、中间件等。
从开发应用的角度来看，物联网的关键技术包括以下五个方面：
1 实时信息采集技术
感知层需要利用传感技术、视频监控技术、射频识别技术、全球定位技术进行各种数据和时间的实时测量、采集、事件收集、数据抓取和识别。
同时，感知层还需要完成本地信息的汇聚工作，并将融合后的信息传输至网络层的接入设备。
物联网中大量节点密集分布，海量信息在节点汇聚后上传到上层数据中心进行处理，此时网络通信量巨大，产生的冲突几率很高，因此在传输数据的同时应对数据进行处理，汇聚出更符合用户需求的数据，可以减轻网络传输拥塞和减少网络延迟。
网内协作模式的信息聚合以网内节点的协作互助为基本方式。
从技术手段来看，信息聚合技术的研究方向主要有空间策略的信息聚合和时间策略的信息聚合。
2 物联网传输技术
感知层完成信息的采集后需要通过网络层上传到数据中心进行分析处理。
如何把时时嵌入系统和传感网紧密结合起来并通过多模式接入、自组织的路由寻址方式实现节点协作数据的传输是未来需要研究突破的核心技术之一。
值得指出的是，互联网是网与网之间的无缝连接，这是互联网区别于其他网络的典型特征。
但是从物联网的现状来看，目前从技术上尚不能实现像互联网一样，变成一个所有子网都可以无缝接入的全球一体化网络。
这说明物联网的核心技术突破还需要很长的一段路要走。
3 物联网海量数据融合、存储与挖掘技术
将从网络层传输来的多种信息进行优化分析，实行智能化处理并服务于决策。
要研究建立统一的数据模型，并将跨域、异构、动态的数据以及数据操作的方法整合在同一模型中，同时对结构化数据、非结构化以及半结构化数据采用不同的方式进行管理。
在内部通过目录建立不同类型数据之间的联系，对外通过检测数据的类型，采用不同的方法进行处理，为多源数据的融合提供标准的格式。
另外，要研究探索海量数据的分布式存储和索引技术，集中有效地对这些数据进行高效管理，实时统一定制给用户，以知识为目标，研究建立知识库以及知识库的快速检索技术。
此外，还要深入研究分类、聚类、关联知识挖掘等知识处理方法。
4 云模式智能化电子政务技术
由于物联网与云计算技术在电子政务中将得到越来越多的应用，正在推动电子政务发展模式的转变。
从技术角度看，电子政务主要向云模式智能化电子政务发展。
从政府业务改革的角度看，需要按照政府各项事务的本质来建设针对性的跨部门业务。
因此，云模式智能化电子政务技术的开发应用应该得到重点关注。
5 信息安全技术
信息的无线和有线传输过程中都容易受到主动入侵、被动窃听、伪造、拒绝服务等各种网络攻击，要研究新的数据加密技术、入侵检测技术、防克隆末端设备技术等。
此外还要建立适用于分布式网络环境的广义信任评估模型和信任机制。
