物联网的产业链可细分为标识、感知、信息传送和数据处理这4个环节，其中的核心技术主要包括射频识别技术，传感技术，网络与通信技术和数据的挖掘与融合技术等。
射频识别技术RFID
技术是一种无接触的自动识别技术，利用射频信号及其空 间耦合传输特性，实现对静态或移动待识别物体的自动识别，用于对采集点的信息进行“标准化”标识。鉴于RFID技术可实现无接触的自动识别，全天候、识别穿透能力强、无接触磨损，可同时实现对多个物品的自动识别等诸多特点，将这一技术应用到物联网领域，使其与互联网、通信技术相结合，可实现全球范围内物品的跟踪与信息的共享，在物联网“识别”信息和近程通讯的层面中，起着至关重要的作用。另一方面，产品电子代码(EPC)采用RFID电子标签技术作为载体，大大推动了物联网发展和应用。
传感器技术
信息采集是物联网的基础，而目前的信息采集主要是通过传感器、传感节点和电子标签等方式完成的。传感器作为一种检测装置，作为摄取信息的关键器件，由于其所在的环境通常比较恶劣，因此物联网对传感器技术提出了较高的要求。一是其感受信息的能力，二是传感器自身的智能化和网络化，传感器技术在这两方面应当实现发展与突破。
网络和通信技术
作为为物联网提供信息传递和服务支撑的基础通道，通过增强现有网络通信技术的专业性与互联功能，以适应物联网低移动性、低数据率的业务需求，实现信息安全且可靠的传送，是当前物联网研究的一个重点。传感器网络通讯技术主要包括广域网络通信和近距离通信等两个方面，广域方面主要包括IP互联网、2G/3G/4G移动通信、卫星通信等技术，而以iPv6为核心的新联网的发展，更为物联网的提供用户高效的传送通道；在近距离方面，当前的主流则是以IEEE802.15.4为代表的近距离通信技术。
数据的挖掘与融合
从物联网的感知层到应用层，各种信息的种类和数量都成倍增加，需要分析的数据量也成级数增加，同时还涉及到各种异构网络或多个系统之间数据的融合问题，如何从海量的数据中及时挖掘出隐藏信息和有效数据的问题，给数据处理带来了巨大的挑战，因此怎样合理、有效的整合、挖掘和智能处理海量的数据是物联网的难题。结合P2P、云计算等分布式计算技术，成为解决以上难题的一个途径。
云计算为物联网提供了一种新的高效率计算模式，可通过网络按需提供动态伸缩的廉价计算，其具有相对可靠并且安全的数据中心，同时兼有互联网服务的便利、廉价和大型机的能力，可以轻松实现不同设备间的数据与应用共享，用户无需担心信息泄露，黑客入侵等棘手问题。云计算是信息化发展进程中的一个里程碑，它强调信息资源的聚集、优化和动态分配，节约信息化成本并大大提高了数据中心的效率。