物联网的价值

物联网的价值
物联网的价值

物联网的价值

田屹-上海华申物联网这个概念从美国总统奥巴马提出“智慧地球”,到近期经过温总理视察无锡提出“感知中国”、中移动王建宙先生到访台湾、工信部成立传感网标准工作组和即将出台的物联网十二五规划而持续升温,众多企业也纷纷拾起物联网的外衣包装自己,资本市场相关概念股也获得强烈追捧,仿佛我们一夜之间进入了一个物物相连、感知一切的时代。但是,在近日参加了一系列研讨会,与众多业内人士(包括院校研究人员、企业经营者、技术研发人员)深入讨论后,得出的结论却不容乐观:如无法形成大规模、开放式的行业应用而导致的市场碎片化,市场推广和商业模式远不够成熟,真正具有实用价值、符合企业需求的应用不多。物联网的价值究竟在何处,仍需我们进行仔细地思索和观察。

仅就概念而言,物联网这个概念从诞生到现在,已经经历了一个发展的阶段。

传统物联网(The Internet of things)的概念是EPCglobal1组织在1999年提出的,它的定义很简单:把所有物品通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来,实现智能化识别和管理。在这个网络中,物品(商品)能够彼此进行交流,而无需人的干预。其实质是利用射频自动识别(RFID2)技术,通过计算机互联网实现物品(商品)的自动识别和信息的互联与共享。在物联网的构想中,RFID标签中存储着规范而具有互用性的信息,通过无线数据通信网络把它们自动采集到中央信息系统,实现物品(商品)的识别,进而通过开放性的计算机网络实现信息交换和共享,从而实现对物品的透明管理。今天我们所说物联网外延要大得多,所涉及的关键技术包括射频技术、分布式计算、传感器、嵌入式智能、无线传输及实时数据交换和互联网等等。通过多种传感技术和传输技术交叉与融合,建立一个“物物”相连的网络,从而完成远程实时数据交换与控制,逐步实现人们生活的智能化,更使得信息作为一种重要的资源参与到经济、社会和生活中间。

去年底中央经济工作会议召开,对加快经济发展方式转变作了全面部署,提出调整经济结构是转变发展方式的重要内容。政府和企业也看到了物联网在未来城市生活中的深远影响,意识到物联网行业对于调整经济结构有重要的推动作

11999 年美国麻省理工学院MIT 成立AUTOID CENTER,提出EPC 概念。后在国际物品编码协会的主导下,EAN和UCC 成立EPCglobal,管理全球EPC标准、开发并实施市场和通信、管理EPC系统。自此,EPC系统的研发力量在全球范围内得以整合,并进入了有计划的推广阶段。

2RFID(Radio Frequency IDentification)技术,又称电子标签、无线射频识别,是一种通信技术,可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据,而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。

用。纷纷从政策和资金上开始向物联网关联行业领域倾斜,各地政府也纷纷上马应用示范工程,应用需求驱动研究及技术的发展。

我们发现,很多地方的政府和企业虽然有了战略规划,却难以在行动计划中进行实质的细化,也没有具体的推进思路和措施。究其内在原因,还是大家在实际落实时,发现面临一个尴尬的处境,即这个市场还是非常碎片化的,物联网实际应用项目分散,无法组成大规模、开放式的行业应用,市场推广和商业模式也远不够成熟,即使有示范性应项目也无法形成大规模的区域性应用,其应用需求的碎片化也就无法促进技术的交叉与融合。这些都使得我国的目前对于物联网的研究、技术研发和项目应用进展不大。要使物联网的价值能很好的体现出来,就必须解决一些当前面临的主要的问题。

一是破解物联网的经济价值模糊造成的发展瓶颈。

其一,物联网的经济价值是其目前发展的瓶颈。互联网的成功让我们对物联网产生这种惯性思维:仿佛只要联网,则一切皆有可能,神话便可诞生。可细细回想一下,2000年-2002年的“寒冬”曾令90%的互联网企业夭折,而幸存下来的企业皆有一个共同特点,即他们通过网络创造了价值。

网络的互联所带来的价值是降低了信息在更宽广的范围内以更高效的方式进行传播的成本。但首先传播的信息必须是有价值的,即这种信息必须是有需求方,也即这种信息是有价值的。单纯从信息的供给方来看,各个行业和社会生活的各个层面都有规模极其巨大的物理信息需要采集、加工、传输、上网。从这个角度看,传感采集的市场需求空间是极其巨大的,这也正是资本市场或者运营商追捧物联网这一概念的根本原因之一。但值得推敲的是:如此规模巨大的信息是否在范围更广的范畴内是有价值的,或者说有足够大的信息消费市场容量能够支撑整个产业发展。因对具体某类传感信息来说,可能对大部分人来说是没有消费需求的,即使整个物联网能够蓬勃发展,对具体这个传感技术或者产品来说,可能也并不存在足够的市场确保其生存下去。推而广之,我们看到除了家庭生活的家居信息之外,物联网所采集和传输的更多的是特定行业的基础物理信息,比如物流行业的物流信息,比如电力行业的智能电网,比如汽车工业的柔性制造3。

3 柔性制造系统是由统一的信息控制系统、物料储运系统和一组数字控制加工设备组成,能适应加工对象变换的自动化机械制造系统(Flexible Manufacturing System),英文缩写为FMS。

此时可能存在的一个悖论是,在今天的专业化和分工情况下,对特定行业市场的系统应用提供商可能会因该行业市场的传感信息的消费需求规模太小而不足以能够支撑足够的厂商生存。因此种情况是可能普遍存在现实是:特定行业的传感信息在超出行业范围以外之后,对于规模巨大的普通公众用户来说其价值可能近乎为零。但是有需求的特定业用户数量又不是足够的多。

二是厘清物联网信息价值的分配关系。

对物联网的传感信息来说,其价值有市场价格决定,也就是需求方市场愿意为这种物联网的信息支付的价格。这个价格从理论上来说,必须能够支撑整个产业链的生存,从物联网采集设备供应商、系统集成商、运营商、互联网服务提供商以及应用提供商。如果物联网能够长期存在下去,它所采集和传输的信息的价格必须不小于整个产业各个环节运营所需的成本之和,同时在价值分配上,必须满足各个环节的投入和产出比。基于这个假设,我们可以看到,目前最热衷于物联网的运营商,可能在整个物联网的价值链中其所分配得到的价值与其投入的成本相比,可能并不对等。以三大运营商目前主推的M2M4这一物联网的雏形应用为例,三大运营商在一些基于M2M的行业应用解决方案中,可能需要投资建设昂贵的应用平台,同时也需要承担占据成本比例最大的应用终端的费用。但是收入却可能只是信息流量通信费或者几元钱的增值功能费。运营商遇到的悖论是这些M2M的物理信息对于这些行业户来说,其价值并没有足够的吸引力拉动行业客户愿意承担成本或者支付足够高的价格确保盈利,却又要在承担成本的同时只能赚取几乎可以忽略的信息流量费。因此,我们可以看到,在物联网的整个价值分配中,一方面是物联网传感信息价值自身的价格可能不足以确保产业能够稳定生存,另一方面其价值和成本在产业链条上的分配比例的失衡,也直接威胁着物联网的生存和发展。危险还来自干由运营商参与或者主导的情况下,运营商如果采取大规模的补贴或者非自然市场需求的强力营销手段促进物联网的发展时,其可能造成的虚假繁荣给整个产业和运营商自身带来的关键损害。物联网真的物有所值吗?谁又应该担当起产业整合和发展的推手?是政府还是运营商亦或是行业市场?没有标准的答案,这个问题只能在实践中去探索。但是如果物联网不能解决交换的信息的价值问题以及其价值在产业各环节的合理分配问题,其前景将是值

4M2M即Machine-to-Machine,即机器与机器连接。M2M技术的目标就是使所有机器设备都具备联网和通信能力,其核心理念是网络一切(NetworkEverything)。M2M技术具有非常重要的意义,有着广阔的市场和应用,将成

得认真思索的。

因此,考虑物联网的发展时,我们不应忘记创新,我们不缺乏关键技术的创新,物联网所涉及的关键技术,比如射频技术、分布式计算5、传感器、嵌入式智能6、无线传输及实时数据交换和互联网均已是目前较为成熟的技术并在相关领域得到广泛的应用。但我们缺乏能够改变世界的创新,这种创新不仅仅是技术的创新,更是商业模式的创新,甚至很多技术和产品的创新都是由商业模式的创新推动的。让我们看看苹果这个改变了世界的公司,MP3、手机、平板电脑都不是苹果的发明,而且在苹果推出iPod7、iPhone的时候,MP3 和手机市场都已是很成熟且竞争激烈的市场。那为何苹果能够胜出,我们认为除了技术和产品的创新,更重要的是商业模式的创新,苹果从最初的歌曲下载平台到今天AppleStore,通过带给用户全新的体验成功地改变了已有的市场游戏规则。这正是商业模式创新的成功典范。当前中企业越来越重视创新,在面临物联网挑战的时候,我们不应只盯着技术和产品,而应同样重视怎样才能创造出新的商业模式,通过商业模式的创新进一步带动技术创新,也即是实现“中国制造”向“中国创造”的转变。

5

分布式计算是一门计算机科学,它研究如何把一个需要非常巨大的计算能力才能解决的问题分成许多小的部分,然后把这些部分分配给许多计算机进行处理,最后把这些计算结果综合起来得到最终的结果。

6根据IEEE(电气和电子工程师协会)的定义,嵌入式系统是“控制、监视或者辅助装置、机器和设备运行的装置”。目前国内一个普遍被认同的定义是:以应用为中心、以计算机技术为基础、软件硬件可裁剪、适应应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗严格要求的专用计算机系统。

目前物联网所存在的七大问题

目前物联网所存在的七大问题 1、知识产权 在物联网技术发展产品化的过程中,我国一直缺乏一些关键技术的掌握,所以产品档次上不去,价格下不来。缺乏RFID等关键技术的独立自主产权这是限制中国物联网发展的关键因素之一。 2、技术标准 目前行业技术主要缺乏以下两个方面标准:接口的标准化;数据模型的标准化。虽然我国早在2005年11月就成立了RFID产业联盟,同时次年又发布了《中国射频识别(RFID)技术政策白皮书》,指出应当集中开展RFID核心技术的研究开发,制定符合中国国情的技术标准。但是,现在我们可以发现,中国的RFID产业仍是一片混乱。技术强度固然在增强,但是技术标准却还如镜中之月。正如同中国的3G标准一样,出于各方面的利益考虑,最后中国的3G有了三个不同的标准。物联网的标准最终怎样,只能等时间来告诉我们答案了。 3、产业链条 和美国相比,国内物联网产业链完善度上还存在着较大差距。虽然目前国内三大运营商和中兴华为这一类的系统设备商都已是世界级水平,但是其他环节相对欠缺。物联网的产业化必然需芯片商、传感设备商、系统解决方案厂商、移动运营商等上下游厂商的通力配合,所以要在我国发展物联网,在体制方面还有很多工作要做,如加强广电、电信、交通等行业主管部门的合作,共同推动信息化、智能化交通系统的建立。加快电信网,广电网,互联网的三网融合进程。产业链的合作需要兼顾各方的利益,而在各方利益机制及商业模式尚未成型的背景下,物联网普及仍相当漫长。 4、行业协作 物联网应用领域十分广泛,许多行业应用具有很大的交叉性,但这些行业分属于不同的政府职能部门,要发展物联网这种以传感技术为基础的信息化应用,在产业化过程中必须加强各行业主管部门的协调与互动,以开放的心态展开通力合作,打破行业、地区、部门之间的壁垒,促进资源共享,加强体制优化改革,才能有效的保障物联网产业的顺利发展。 5、盈利模式 物联网分为感知,网络,应用三个层次,在每一个层面上,都将有多种选择去开拓市场。这样,在未来生态环境的建设过程中,商业模式变得异常关键。对于任何一次信息产业的革命来说,出现一种新型而能成熟发展的商业盈利模式是必然的结果,可是这一点至今还没有在物联网的发展中体现出来,也没有任何产业可以在这一点上统一引领物联网的发展浪潮。目前物联网发展直接带来的一些经济效益主要集中在与物联网有关的电子元器件领域,如射频识别装置、感应器等等。而庞大的数据传输给网络运营商带来的机会以及对最下游的如物流及零售等行业所产生的影响还需要相当长时间的观察。 6、使用成本

物联网要与大数据结合

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/3217479304.html, 物联网要与大数据结合 作者: 来源:《中国计算机报》2015年第25期 物联网是IBM下一个期待收获的大市场。今年3月,IBM宣布,将在未来四年投资30亿美元打造一个全新的物联网业务部,并创建一个基于云计算的开放平台,帮助客户和生态系统中的合作伙伴构建物联网解决方案。 很多人熟知的IBM倡导的智慧地球(Smarter Planet)和智慧城市(Smarter Cities),其实就是建立在企业中实际应用的物联网的基础之上,包括水资源管理、零售业优化、客户忠诚度管理、交通拥堵管理等一系列解决方案。现在,IBM又将物联网与大数据联系在一起,希望将企业与物联网的数据进行深度融合,从而帮助企业做出更好的决策。 在近日举行的亚洲消费电子展上,IBM大中华区首席执行总裁钱大群以“创造无限可能”为主题,分享了IBM关于物联网的洞察、战略和成果。 IBM统计,当今世界上拥有超过90亿台互联的设备。而在这些设备生成的数据中,90%的数据从未被分析或采取过任何处理措施,多达60%的数据在生成后几毫秒内就失去了价值。在进入物联网3.0阶段后,物联网最大的变化是与云计算、大数据技术进行深度融合。钱大群表示,数据分析技术的发展将会对物联网产生巨大的影响。IBM的云计算、大数据分析技术将为物联网带来新的活力与价值,进而带动整个行业的创新、变革与转型。 在亚洲消费电子展上,IBM展示了在政府、电子、汽车、能源制造、零售、通信、医疗健康等领域的物联网成功实践,尤其是在车联网方面的新进展让人印象深刻。举例来说,IBM 助力福田雷沃国际重工股份有限公司打造基于车联网模式的营销与售后服务体系,全面提升其研发和生产能力。IBM还与法国汽车制造商标致雪铁龙合作,共同开发车联网服务设备,将车辆与商店、服务体系和城市运输网络完美结合起来。 IBM大中华区全球企业咨询服务部汽车及工业产品行业总经理王涛表示:“物联网对于中国制造行业的意义重大。物联网通过传感器、各种各样的终端设备把所有企业甚至整个社会的生产经营活动全部变成数字化,并将数字化信息通过大数据分析转化为商业洞察力,发掘新的商业机会和价值,从而彻底改变现行的商业运行模式。” 在物联网方面,IBM的优势主要体现在以下几方面:第一,在理念和技术方面,IBM提 出“智慧地球”理念时已经在讲物物相联和智能化,在物联网技术上有长时间的积累;第二,从战略决策层面看,IBM将物联网与自己所擅长的大数据、云计算、移动计算、安全方面的技术和经验相结合,并成立了专门的物联网业务部门;第三,从产品和服务方面看,IBM可以提供从芯片设计到上层应用的全面的物联网解决方案和服务,并结合各行业用户的需求,提供了行业最佳实践。

大数据、物联网、智慧城市三者之间的关系

大数据、物联网、智慧城市三者之间的关系 来源:来源:CIO时代网互联网 大数据、物联网、智慧城市三者之间的关系简单来说就是:大数据的发展源于物联网技术的应用,并用于支撑智慧城市的发展。物联网技术作为互联网应用的拓展,正处于大发展阶段。物联网是智慧城市的基础,但智慧城市的范畴相比物联网而言更为广泛;智慧城市的衡量指标由大数据来体现,大数据促进智慧城市的发展;物联网是大数据产生的催化剂,大数据源于于物联网应用。 中国已步入大数据时代 有人说大数据来了,但只是在美国而不是中国。专做政府数据管理的同方对此的看法是:中国对大数据的理解普遍还不那么深入或者与美国的理解有所不同,但不能否认的是,中国已经步入大数据时代。现在中国的很多部委都已经在研究大数据、运用大数据。美国将大数据提升为国家战略,中国还没有明确提出,但已经把大数据上升为与国防一样的高度,多部委还联合发布了鼓励措施。我国政府对大数据的敏感度快速提高,并正在采取措施。所以说,中国已经步入大数据时代,这种重视是由政府层面自上而下进行普及的,可能还未普及到普通百姓层面,但各级政府已经有了高度重视。邬贺铨院士也曾表示:“我国将产生全球最大量的数据,要重视大数据的开发利用和管理。” 大数据的关键在于分享。我国智慧城市发展的一个瓶颈在于信息孤岛效应,各政府部门间不愿公开、分项数据,这就造成数据之间的割裂,无法产生数据的深度价值。关于这一问题,一些政府部门也有清醒的认识,开始寻求解决方案,这是受自身的需求驱动的。比如,一些政府部门原来不愿分享自己的数据,但现在开始寻求数据交换伙伴,因为他们逐渐意识到单一的数据是没法发挥最大效能的,部门之间相互交换数据已经成为一种发展趋势。同时,随着各方面的发展及政策的推进,很多以前不公开的数据也逐渐公开了,这对大数据的发展

物联网的发展瓶颈

物联网的发展瓶颈 如今在我们身边已经可以看到许多物联网的设备了,大到智慧城市、无人商店,小到智能手环、智能温度控制 仪等,我们已经享受到了物联网所带来的便利,但与此 同时,科幻电影中万物互联的场景依然还比较遥远,我们总是习惯性地把未来预估得足够近,而技术的发现显然拉 远了我们与未来的距离。 一、物联网发展缓慢的原因 简单来说,物联网如今的发展依然非常缓慢。当然若 说缓慢也只是相对的,物联网的概念是在 1999 年被正式 提出,如今经过将近 20 年的发展,若只从物联网本身出发,其技术进步已经相当大了,可谓从无到有的突破。但 是如今物联网的发展已经满足不了人们日益提高的消费 观念,加上其他诸多原因,导致了目前物联网依旧处在 一个低速发展的状态。若是要探寻物联网发展为何依旧缓慢,目前可以归纳出以下几个原因: 物联网依赖于众多传感器通过网络连接,进行数据交互,最后形成整个物联网体系,因此准确来说物联网本 质上是一种传感器网络、自组织及多跳网络。但是想要 实现一个分布式传感器采集网络,并不是想象中那么容易

的事情。传统的无线网络如蜂窝、WLAN 等,在高速移动 的情况下通过优化路由和带宽分配策略可以达到较好的 通信智联。 但是这种方案在传感器网络上是有缺陷的,首先受 限于能源的供给,目前只能采取电池或者太阳能进行供电,无法直接提供能量,所以当前传感器设计的重点在于保证 功能完整情况下最大化地节能和增加网络的生存周期。其 次无线模块的发射距离和发射功率相关,但是当通信节点 之间距离大于最大发射距离时该如何解决?最后当无线 节点没电时又要怎么解决? 可以说上述问题便是目前无线传感网络研究中最核 心的三个基本问题,几乎所有的研究都是在攻克这三项 难关。如果这三个问题不解决,那么无线传感网络就无从 谈起,更别提物联网的商业化了。 二、如何解决物联网发展慢的瓶颈 目前对于基本问题市面上也有一些相应的解决方案。第一个路由策略问题学术界已经有很多研究了,平面路由 策略比如泛洪(F l oo d i n g)、S P I N、定向扩散等等。那么如 何解决通信距离问题,由此产生了多跳网络以及组织网络。

物联网大数据分析实验室建设方案章鱼大数据

物联网大数据分析实验室建设方案 一、项目背景 “十三五”期间,随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战,适应经济社会发展与改革要求,开发建设物联网大数据平台。 物联网大数据平台打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力,及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、物联网行业现状 数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及,才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果,中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元,虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离,但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元,RFID产业规模190亿元,M2M终端数量也已超过2100万个。另一个方面,我国的物联网企业也呈现出聚集效应,例如北京中关村

已有物联网相关企业600余家,无锡国家示范区有608家,重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看,形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。 在2009年以前,可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业,他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢?首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类,第一类是以前的公用企业转型,最典型的是电信运营商,他们有自己的基础设施,有客户资源,因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商,一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商,也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业,例如华为、神州数码,以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业,包括传感设备制造企业,网络核心设备制造企业,还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业,但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面,第一是传感器和智能仪表,第二是嵌入式系统和智能装备,第三是软件与集成服务。 再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网专项进行汇总,下图列出了目前提到最多,也是应用最成熟的八个领域。但是换个角度再看,不管是工业控制、供应链管理、精准农业,还是建筑自动化、远程抄表、ETC,其实都并不是新的技术领域,而是在物联网这个大概念下重新包装后再次引起了人们的兴趣。总的来

目前物联网发展中存在哪些问题

目前物联网发展中存在哪些问题? 答:1、知识产权 在物联网技术发展产品化的过程中,我国一直缺乏一些关键技术的掌握,所以产品档次上不去,价格下不来。缺乏RFID等关键技术的独立自主产权这是限制中国物联网发展的关键因素之一。 2、技术标准 目前行业技术主要缺乏以下两个方面标准:接口的标准化;数据模型的标准化。虽然我国早在2005年11月就成立了RFID产业联盟,同时次年又发布了《中 国射频识别(RFID)技术政策白皮书》,指出应当集中开展RFID核心技术的研究开发,制定符合中国国情的技术标准。但是,现在我们可以发现,中国的RFID 产业仍是一片混乱。技术强度固然在增强,但是技术标准却还如镜中之月。正如同中国的3G标准一样,出于各方面的利益考虑,最后中国的3G有了三个不同的标准。物联网的标准最终怎样,只能等时间来告诉我们答案了。 3、产业链条 和美国相比,国内物联网产业链完善度上还存在着较大差距。虽然目前国内三大运营商和中兴华为这一类的系统设备商都已是世界级水平,但是其他环节相对欠缺。物联网的产业化必然需芯片商、传感设备商、系统解决方案厂商、移动运营商等上下游厂商的通力配合,所以要在我国发展物联网,在体制方面还有很多工作要做,如加强广电、电信、交通等行业主管部门的合作,共同推动信息化、智能化交通系统的建立。加快电信网,广电网,互联网的三网融合进程。产业链的合作需要兼顾各方的利益,而在各方利益机制及商业模式尚未成型的背景下,物联网普及仍相当漫长。 4、行业协作 物联网应用领域十分广泛,许多行业应用具有很大的交叉性,但这些行业分属于不同的政府职能部门,要发展物联网这种以传感技术为基础的信息化应用,在产业化过程中必须加强各行业主管部门的协调与互动,以开放的心态展开通力合作,打破行业、地区、部门之间的壁垒,促进资源共享,加强体制优化改革,才能有效的保障物联网产业的顺利发展。 5、盈利模式 物联网分为感知,网络,应用三个层次,在每一个层面上,都将有多种选择去开拓市场。这样,在未来生态环境的建设过程中,商业模式变得异常关键。对于任何一次信息产业的革命来说,出现一种新型而能成熟发展的商业盈利模式是必然的结果,可是这一点至今还没有在物联网的发展中体现出来,也没有任何产业可以在这一点上统一引领物联网的发展浪潮。目前物联网发展直接带来的一些经济效益主要集中在与物联网有关的电子元器件领域,如射频识别装置、感应器等等。而庞大的数据传输给网络运营商带来的机会以及对最下游的如物流及零售等行 业所产生的影响还需要相当长时间的观察。 6、使用成本 物联网产业是需要将物与物连接起来并且进行更好的控制管理。这一特点决定了其发展必将会随着经济发展和社会需求而催生出更多的应用。所以,在物联网传

工业互联网+物联网+云计算介绍

工业互联网+物联网+云计算介绍 工业互联网是全球工业系统与高级计算、分析、感应技术以及互联网连接融合的一种结果。 工业互联网的本质是通过开放的、全球化的工业级网络平台把设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地连接和融合起来,高效共享工业经济中的各种要素资源,从而通过自动化、智能化的生产方式降低成本、增加效率,帮助制造业延长产业链,推动制造业转型发展。 工业互联网通过智能机器间的连接并最终将人机连接,结合软件和大数据分析,重构全球工业、激发生产力,让世界更美好、更快速、更安全、更清洁且更经济。中国工业互联网标识解析国家顶级节点落户在北京、上海、广州、武汉、重庆五大城市。 2018年7月,信息化部印发了《工业互联网平台建设及推广指南》和《工业互联网平台评价方法》。2019年1月18日,工信部已印发《工业互联网网络建设及推广指南》。3月,“工业互联网”成为“热词”并写入《2019年国务院政府工作报告》。 物联网与云技术获得认可 物联网是新一代信息技术的重要组成部分,也是“信息化”时代的重要发展阶段。其英文名称是:“Internet of things(IoT)”。顾名思义,物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思:其一,物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;其二,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通信,也就是物物相息。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术,广泛应用于网络的融合中,也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪

潮。物联网是互联网的应用拓展,与其说物联网是网络,不如说物联网是业务和应用。因此,应用创新是物联网发展的核心,以用户体验为核心的创新2.0是物联网发展的灵魂。 利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起,形成人与物、物与物相联,实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。物联网是互联网的延伸,它包括互联网及互联网上所有的资源,兼容互联网所有的应用,但物联网中所有的元素(所有的设备、资源及通信等)都是个性化和私有化。 云计算(cloud computing),分布式计算技术的一种,其最基本的概念,是透过网络将庞大的计算处理程序自动分拆成无数个较小的子程序,再交由多部服务器所组成的庞大系统经搜寻、计算分析之后将处理结果回传给用户。透过这项技术,网络服务提供者可以在数秒之内,达成处理数以千万计甚至亿计的信息,达到和“超级计算机”同样强大效能的网络服务。云计算技术体系结构分为4层:物理资源层、资源池层、管理中间件层和SOA构建层,如图所示。物理资源层包括计算机、存储器、网络设施、数据库和软件等;资源池层是将大量相同类型的资源构成同构或接近同构的资源池,如计算资源池、数据资源池等。构建资源池更多是物理资源的集成和管理工作,例如研究在一个标准集装箱的空间如何装下2000个服务器、解决散热和故障节点替换的问题并降低能耗;管理中间件负责对云计算的资源进行管理,并对众多应用任务进行调度,使资源能够高效、安全地为应用提供服务;SOA构建层将云计算能力封装成标准的Web Services服务,并纳入到SOA体系进行管理和使用,包括服务注册、查找、访问和构建服务工作流等。管理中间件和资源池层是云计算技术的最关键部分,SOA构建层的功能更多依靠外部设施提供。 “两化融合”成企业发展新思路

物联网、云计算和大数据在电子服务中的应用(DOC)

工程硕士学位论文 M.E. DISSERTATION 论文题目:物联网、云计算和大数据在电子服务中的 应用 论文作者: 领域:软件工程 指导教师:邵勇 论文提交日期: 2012年12月

北京工业大学硕士专业学位论文 非全日制 题目:物联网、云计算和大数据在电子服务中的应 用 英文题目:The Internet of things, cloud computing and data in the application of electronic services 论文作者: 领域:软件工程 申请学位:工程硕士专业学位

指导教师:邵勇 所在单位:北京工业学院软件学院 答辩日期:2012年12月 授予学位单位:北京工业大学 独创性声明 本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 签名: 日期:2012年12月 关于论文使用授权的说明 本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留送交论文的复印件,允许论文被查阅和借阅;学校可以公布论文的全部或部

分内容,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。 (保密的论文在解密后应遵守此规定) 签名:日期:导师签名:日期:

物联网是新一代信息技术的重要组成部分。物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通信。 云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。这种服务可以是IT和软件、互联网相关,也可是其他服务。 大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据,这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。大数据分析常和云计算联系到一起,因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce 一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。 物联网、云计算和大数据在电子服务领域内有着不小的应用,为我们的生活带来了方便与快捷,让人与人之间的距离更近了。 关键字:物联网云计算大数据电子服务

2018年物联网存在的六大问题

2018年物联网存在的六大问题 物联网技术的存在,可以让我们的生活变得更为便利,比如现下处处可见的共享单车;可以让我们的家居变得更为安全,比如物联网智能家居安防系统中的自动报警、紧急求助按钮;可以让我们的企业生产变得更为高效,比如工业物联网中的智能流水线。显然,物联网产业的存在是很有价值的,但目前国内物联网技术的发展存在6大问题,需要关注和解决。下面跟随蓝牙模块厂家-云里物里科技一起来看下。 物联网产业问题1、没有统一的技术标准和协调机制。 对物联网产业的发展来说,统一的技术标准和有效的协调机制能够保障物联网产业的发展。但是从目前的物联网行业的发展情况来看,并没有一个统一的技术标准和协调机制,这就会导致进入到这一行业的企业各自为政,势必会制约我国物联网的发展。 物联网产业问题2、隐私和安全性问题。 物联网目前的传感技术主要是RFID,植入这个芯片的产品,是有可能被任何人进行感知的,它对于产品的主人而言,有了这样体系,可以方便的进行管理。但是,它也存在着一个巨大的问题,其他人也能进行感知,比如产品的竞争对手,那么如何做到在感知、传输、应用过程中,这些有价值的信息可以为我所用,却不被别人所用,尤其不被竞争对手所用。这就需要在安全上下功夫,形成一套强大的安全体系。 物联网产业问题3、开发成本过高。 当前可以实现远距离扫描的标签每个成本要1美元左右,一个解读器成本大约为1000美元左右,而物联网技术的应用成本还包括接收设备、系统集成、计算机通讯、数据处理平台等综合系统的建设等,高昂的开发成本很难使这一产业得到大规模的推广。

物联网产业问题4、产业链的发展不均衡。 目前我国物联网产业的发展还不成熟,产业链比较薄弱,业务在运作过程中也不成熟等因素,严重阻碍了我国物联网的发展。 物联网产业问题5、缺乏核心技术自主知识产权. 物联网技术包含传感、射频识别、通信网络以及统一编码等一系列技术。传感技术及射频识别技术是主要的核心,对我国来说约90%多的高频射频技术芯片仍是以进口为主,缺乏核心自主知产权,这也是严重阻碍物联网发展的重要因素。 物联网产业问题6、政府相关的扶持力度有待提高 物联网不是一个小产品,也不是只是一个小企业可以做出来,做起来,它不仅需要技术,它更是牵涉到各个行业,各个产业,需要多种力量的整合。这就需要国家的产业政策和立法上要走在前面,要制定出适合这个行业发展的政策和法规,保证行业的正常发展。但是在实际上,并没有相关的政策出台,这会对物联网的发展造成严重阻碍。 深圳云里物里科技股份有限公司(股票代码:872374)是一家专业的物联网(IOT)解决方案供应商,多年来一直专注于IOT领域的研发创新,为客户提供有竞争力的IOT解决方案、产品和服务。目前,云里物里的BLE蓝牙模块、蓝牙传感器、蓝牙解决方案、蓝牙网关等产品业务遍及全球80多个国家和地区。 当然,任何一个新兴行业的发展,都有一个过程,相信随着物联网技术的提升,以及国家各部分的关注,物联网产业在未来几年可以得到较大幅度的发展。 本文来源网络,如有侵权请联系删除。

大数据与云计算和物联网的关系

【最新资料,Word版,可自由编辑!】 大数据与云计算和物联网的关系 大数据时代的到来,是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 《互联网进化论》一书中提出“互联网的未来功能和结构将于人类大脑高度相似,也将具备互联网虚拟感觉,虚拟运动,虚拟中枢,虚拟记忆神经系统”,并绘制了一幅互联网虚拟大脑结构图。 根据这一观点,我们尝试分析目前互联网最流行的四个概念————-大数据,云计算,物联网和移动互联网与传统互联网之间的关系。 从这幅图中我们可以看出: 物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。 云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合,也是互联网中枢神经系统萌芽。 大数据代表了互联网的信息层(数据海洋),是互联网智慧和意识产生的基础。

包括物联网,传统互联网,移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。 大数据时代的到来,是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑,大数据的前景与目前云计算、物联网、移动互联网等是分不开的,下面就来了解一下大数据与这些热点的关系。 大数据市场格局 从严格意义上来说,早在20世纪90年代“数据仓库之父”的BillInmon便提出了“大数据”的概念。大数据之所以在最近走红,主要归结于互联网、移动设备、物联网和云计算等快速崛起,全球数据量大大提升。可以说,移动互联网、物联网以及云计算等热点崛起在很大程度上是大数据产生的原因。 我们可以通过这样一张图片,形象的知道大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网的关系。物联网,移动互联网再加上传统互联网,每天都在产生海量数据,而大数据又通过云计算的形式,将这些数据筛选处理分析,提前出有用的信息,这就是大数据分析。 大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网

农业物联网发展的瓶颈及解决方法

农业物联网的发展瓶颈及解决方案 农业物联网作为一项新兴产物,以信息化、智能化、标准化为特征,正改变着我国传统农业的面貌。现阶段我国农业物联网发展取得一定的成绩,但也存在不少问题。所存在的问题主要如下: 1、当前最大的问题是,没有把物联网技术在农业上的应用量化在经济指标上。不计成本的示范对农业物联网的推广并没有实际价值,要解决谁为应用买单的问题。农业是弱势产业,生产条件可控性差,这决定了物联网在我国农业领域的应用明显不同于在工业等领域,导致了其发展初期受资金制约严重。 2、农业专用传感器的缺乏是我国农业物联网发展的又一瓶颈。目前我国农用传感器种类不到世界的10%,国产化率低、缺乏市场规模效应。在覆盖面、适用性等方面还有很大提升空间。我国传感器主要集中在对温度、湿度的监测,对其他环境因子关注较少,尤其对生物本体的感知还很少。国产传感器性能不够稳定。 3、同时,物联网设备还不够接“地气”,在满足农民使用需求方面还要继续探索。目前,我国农业物联网设备主要产自高校院所的实验室,概念性产品多,实际产业化率不高,且实验室理论研究与农业实际应用差异较大。

4、我国农民自身文化素质还不够高,农业物联网需要新型的知识农民作为基础,,现阶段我国农民整体文化素质还不够高,需要加大对农民的科技文化培训,提高其文化素养,培养懂科技、懂电脑、懂网络、懂市场、懂管理、懂期货的新型知识型农民。面对这一系列问题,我国各科研机构共同商讨解决方案:加强技术攻关,泓森物联网负责人表示:物联网科研人员现阶段对研究结果在进行不断的调整改进,使产品更加的成熟稳定,力求方便实用和‘傻瓜化’,让农民更方便使用。关于物联网技术相关产品不成熟,传感器产品性价比低的问题,科研人员、产品生产厂家要农民使用者建立密切的合作关系,保持沟通渠道畅通,在使用过程中让产品功能、性能不断磨合,并及时反馈产品的性能缺陷,使科研人员、厂商能够及时改进优化产品和提出解决方案,不断提升技术水平,提高产品质量。 提高农民科学文化素质,生产力的发展和农村经济的发展有赖于高素质的劳动者,先进的科学成果,需要高素质的劳动者推广和应用,现阶段存在的问题迫使我国急需要一批科学素质高的农民,为此,要开展好农村科技远程教育、农技校教育乡镇成人技校教育以及科技下乡活动,各方面密集配合,形成教育合力,才能切实提高农民科学文化素质,帮助农民转变观念,培养可以更好的接受农业物联网的新农人。 强化政府导向作用,首先政府应设立专项基金,将物联网的技术研发与产业化、标准研究与制定等相关方面的项目确定为支持范围,其次农业物联网建设主体应该是种养业经营主体本身,现阶段国家应做好土地流转工作,积极开展农业物联网示范,通过示范引导农民了解认识并使用物联网,政府还应该对农民进行信息补贴,保证在网络和应用层面上减少农民投入。 总之,我国农业物联网的应用与推广取得了较大发展,但也存在诸多问题,从科技、农民、政府、市场等思维模式思考存在的问题,并以此提出相应对策与建议,必将进一步促进我国农业物联网更大的发展。

工业互联网平台的本质:基于云的开放式物联网操作系统

工业互联网平台的本质:基于云的开放式物联网操作系统 当前,全球工业互联网正加速深化发展,工业互联网平台作为工业互联网实施落地与生态构建的关键载体,正成为全球主要国家和产业界布局的关键方向。以GE、西门子为代表的跨国巨头构建的工业互联网平台日趋成熟,并加速在全球范围推广。 全球正处在产业生态构建的关键窗口期,打造符合中国特色的工业互联网平台时间紧迫、任务艰巨、使命伟大。2018年政府工作报告强调,“加快制造强国建设。推动集成电路、第五代移动通信、飞机发动机、新能源汽车、新材料等产业发展,实施重大短板装备专项工程,发展工业互联网平台,创建中国制造2025示范区”,这对工业互联网平台的发展提出了新的更高的要求。 本质、特征和架构 伴随着新一代信息通信技术和制造业的融合发展,以平台为核心的产业竞争正从ICT产业向制造业拓展。移动互联网时代,以苹果iOS、谷歌Android等为代表的移动操作系统主导了全球ICT产业的发展。 当前,以GE Predix、西门子MindSphere为代表的工业互联网平台正成为全球制造业领军企业的必争之地。无论是iOS、Android,还是Predix、MindSphere,其实质均是基于操作系统整合各方资源、构建产业生态、巩固企业垄断地位。 (一)工业互联网平台的本质:基于云的开放式物联网操作系统 首先,从技术角度看,工业互联网平台本质上是工业物联网平台。GE、西门子推出Predix、MindSphere其实是顺应万物互联发展趋势,将设备管理和工厂运营作为发力方向,打造设备互联、数据驱动、平台支撑、服务增值的新制造体系。西门子将MindSphere定位为基于云的开放式物联网操作系统,GE主导的工业互联网联盟(IIC)2017年1月发布《工业物联网参考架构V1.8》,开始强调“工业物联网”这一概念。 其次,从发展阶段看,工业互联网平台是工业云平台2.0阶段,上云对象从软件上云拓展到设备上云。传统工业云平台强调CAD/CAE、PDM等研发设计类工具和ERP、CRM、SCM等核心业务系统上云,工业互联网平台强调生产制造全流程上云、设备上云,比如,

大数据与云计算和物联网的关系

大数据与云计算和物联网的关系 大数据时代的到来,是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 《互联网进化论》一书中提出“互联网的未来功能和结构将于人类大脑高度相似,也将具备互联网虚拟感觉,虚拟运动,虚拟中枢,虚拟记忆神经系统” ,并绘制了一幅互联网虚拟大脑结构图。 根据这一观点,我们尝试分析目前互联网最流行的四个概念————-大数据,云计算,物联网和移动互联网与传统互联网之间

的关系。 从这幅图中我们可以看出: 物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。 云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合,也是互联网中枢神经系统萌芽。 大数据代表了互联网的信息层(数据海洋),是互联网智慧和意识产生的基础。 包括物联网,传统互联网,移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。 大数据时代的到来,是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑,大数据的前景与目前云计算、物联网、移动互联网等是分不开的,下面就来了解一下大数据与这些热点的关系。 大数据市场格局 从严格意义上来说,早在20世纪90年代“数据仓库之父”的Bill Inmon便提出了“大数据”的概念。大数据之所以在最近走红,主要归结于互联网、移动设备、物联网和云计算等快速崛起,全球数据量大大提升。可以说,移动互联网、物联网以及云计算等热点崛起在很大程度上是大数据产生的原因。

大数据物联网的应用

欢迎阅读 大数据这一概念早已有之,只是在较长的一段时间里处于沉寂状态。近年来,随着人们意识的增强以及观念的更新,大数据又重回人们的视线,并逐渐成为一股革新浪潮。大数据又名巨量资料,其涉及的数据量规模巨大,以至于无法通过主流工具在短时间内实现撷取与管理。对于这一部分海量、高增长且多样化的信息资产,只有运用更强的洞察力、决策力以及流程优化能力才能发现隐藏在数据背后的规律与价值,而可穿戴设备以及汽车中传感器应用的盛行,标志着大数据应用已经开始延伸到物联网领域。 在物联网中,对大数据技术的应用提出了更高的要求:首先,物联网中的数据量更大。物联网的组成节点除了人和服务器之外,也包括物品、设备、传感网等,数据流源源不断的产生,其数量规模远远大于互联网。其次,物联网中的数据传输速率更高。由于物联网与真实物理世界直接关联,要求实时访问以及控制相应的节点和设备,需要高数据传输速率予以支持。此外,物联网中数据的海量性也必然要求更高的传输速率。再者,物联网中的数据更加多样化。物联网涉及广泛的应用范围,从智能家居、智慧交通、智慧医疗、智慧物流到安防监控等,无一不是物联网的应用范畴。同时,在不同领域、不同行业,也需要面对不同类型和不同格式的数据,这使得物联网中的数据更加多样化。 针对物联网对海量数据的处理与应用需求,万物云开发团队在现有数据立方(Data Cube)的基础之上,打造了一个针对智能硬件与物联网应用的大数据服务平台。该平台包括一个硬件数据服务接口,一个平台数据服务逻辑层以及一套面向应用的编程接口。物联网开发团队只需关注硬件及应用,就可通过万物云轻松处理物联网上的大数据。具体而言,万物云拥有如下特性。 丰富多样的应用功能。首先,万物云提供清晰而简明的编程实例、接口文档以及丰富的案例样本代码,以帮助开发者快速开发跨平台物联网应用,并通过社区论坛、微信和微博等社交平台提供全方位的技术支持。同时,万物云平台支持HTTP,MQTT及

关于大数据物联网的应用

大数据这一概念早已有之,只是在较长的一段时间里处于沉寂状态。近年来,随着人们意识的增强以及观念的更新,大数据又重回人们的视线,并逐渐成为一股革新浪潮。大数据又名巨量资料,其涉及的数据量规模巨大,以至于无法通过主流工具在短时间内实现撷取与管理。对于这一部分海量、高增长且多样化的信息资产,只有运用更强的洞察力、决策力以及流程优化能力才能发现隐藏在数据背后的规律与价值,而可穿戴设备以及汽车中传感器应用的盛行,标志着大数据应用已经开始延伸到物联网领域。 在物联网中,对大数据技术的应用提出了更高的要求:首先,物联网中的数据量更大。物联网的组成节点除了人和服务器之外,也包括物品、设备、传感网等,数据流源源不断的产生,其数量规模远远大于互联网。其次,物联网中的数据传输速率更高。由于物联网与真实物理世界直接关联,要求实时访问以及控制相应的节点和设备,需要高数据传输速率予以支持。此外,物联网中数据的海量性也必然要求更高的传输速率。再者,物联网中的数据更加多样化。物联网涉及广泛的应用范围,从智能家居、智慧交通、智慧医疗、智慧物流到安防监控等,无一不是物联网的应用范畴。同时,在不同领域、不同行业,也需要面对不同类型和不同格式的数据,这使得物联网中的数据更加多样化。 针对物联网对海量数据的处理与应用需求,万物云开发团队在现有数据立方(DataCube)的基础之上,打造了一个针对智能硬件与物联网应用的大数据服务平台。该平台包括一个硬件数据服务接口,一个平台数据服务逻辑层以及一套面向应用的编程接口。物联网开发团队只需关注硬件及应

用,就可通过万物云轻松处理物联网上的大数据。具体而言,万物云拥有如下特性。 丰富多样的应用功能。首先,万物云提供清晰而简明的编程实例、接口文档以及丰富的案例样本代码,以帮助开发者快速开发跨平台物联网应用,并通过社区论坛、微信和微博等社交平台提供全方位的技术支持。同时,万物云平台支持HTTP,MQTT及TCP接口协议,并开放第三方设备数据上报接口,允许各种智能设备的接入,且数据查询可支持百万级别QPS,并以分布式数据存储节点策略优化数据上传下载速度。 安全无忧的服务体验。万物云为用户提供了完善的身份验证手段,用户分别通过 accesskey验证与seckey验证以保证数据访问安全以及设备数据安全。此外,平台设置了不同级别的数据访问权限和访问级别,提供多用户多应用的数据隔离机制以及专业的数据副本机制,并予以强大的企业级防火墙加以保护,保证用户数据不丢失,不泄露,也不被盗取。 无以伦比的性价比。一方面,万物云存储系统支持弹性扩展,存储空间可以保持海量规模,支持单表PB级别的数据存储以及表结构的横向无限扩展,可保证数据的实时性与准确性,即为用户提供一站式的数据存储和处理解决方案,使之专注于业务开发和规模扩展。另一方面,万物云的应用只需低廉的开发和运维成本,且对大部分用户都将免费提供数据服务,可满足用户应用原型开发、产品商用和运营管理等各阶段需求。

数据分析在物联网的应用(一)

数据分析这个行业在于现在来说的话已经不算是一个新兴的行业,在很多年前就有了数据分析这个概念,只不过是这几年来信息发展诞生的物联网、云计算以及大数据的出现让数据分析逐渐地走进的人们的生活,不断地被人们多了解。那么数据分析在物联网上的应用都有哪些呢?下面就由小编为大家解答一下这个问题。 首先给大家说一下云-边-端架构。前两年出现了一个比较热的词,叫做"边缘计算",是指把简单的、需要实时计算和分析的过程放到离终端设备更近的地方,以保证数据数据处理的实时性,同时也减少数据传输的风险。“云-边-端”这样的架构能够,终端负责全面感知,边缘负责局部的数据分析和推理,而云端则汇集所有边缘的感知数据、业务数据以及互联网数据,完成对行业以及跨行业的态势感知和分析。而基于AI的智能服务则是贯穿“云-边-端”整个架构,在感知终端,AI技术旨在提高全面感知的敏感性、准确性以及人机交互、物物交互的实时性,同时也可以通过芯片来进行简单的逻辑推理。 在边缘处,AI技术主要负责汇集该域内的局部数据以及相关的业务数据,完成感知数据的分析和推理,并且能够把相关的分析结果或模型传送给感知终端,达到感知终端与边缘云的协同,在云端,不仅需要提供类似边缘云的云计算相关的数据,还需要提供基于全局数据的智能服务。

云中心擅长全局性的、非实时的、长周期的大数据处理与分析,能够在长周期维护、业务决策支撑等领域发挥优势。边缘计算更适合局部性、实时、短周期数据的处理与分析,能更好地支撑本地业务的实时智能化决策与执行。边缘计算与云中心是互补协同的关系,边云协同将放大边缘计算与云计算的应用价值:边缘计算既靠近执行单元,更是云端所需高价值数据的采集和初步处理单元,可以更好地支撑云端应用;反之,云计算通过大数据分析处理优化输出的业务规则或模型可以下发到边缘侧,边缘计算基于新的业务规则或模型运行。 在这篇文章中我们给大家讲述了一下数据分析中的云-边-端架构的内容,我们会在后面的文章中给大家介绍更多的知识,希望这篇文章能够给大家带来帮助,最后感谢大家的阅读。

大数据,物联网,智慧城市三者关系

大数据、物联网、智慧城市者之间的关系大数据、物联网、智慧城市三者之间的关系简单来说就是:大数据的发展源于物联网技术的应用,并用于支撑智慧城市的发展。物联网技术作为互联网应用的拓展,正处于大发展阶段。物联网是智慧城市的基础,但智慧城市的范畴相比物联网而言更为广泛;智慧城市的衡量指标由大数据来体现,大数据促进智慧城市的发展;物联网是大数据产生的催化剂,大数据源于于物联网应用。 中国已步入大数据时代 有人说大数据来了,但只是在美国而不是中国。专做政府数据管理的同方对此的看法是中国对大数据的理解普遍还不那么深入或者与美国的理解有所不同,但不能否认的是,中国已经步入大数据时代。现在中国的很多部委都E经在研究大数据、运用大数据。美国将大数据提升为国家战略,中国还没有明确提出,但已经把大数据上升为与国防一样的高度, 多部委还联合发布了鼓励措施。我国政府对大数据的敏感度快速提高,并正在采取措施。所以说,中国已经步入大数据时代,这种重视是由政府层面自.上而下进行普及的,可能还未普及到普通百姓层面,但各级政府已经有了高度重视。邬贺铨院:士也曾表示:“我国将产生全球最大量的数据,要重视大数据的开发利用和管理。” 大数据的关键在于分享。我国智慧城市发展的一个瓶颈在于信息孤岛效应,各政府部门间不愿公开、分项数据,这就造成数据之间的割裂,无法产生数据的深度价值。关于这一问题,一些政府部门也有清醒的认识,开始寻求解决方案,这是受自身的需求驱动的。比如,一些政府部门]原来不愿分享自己的数据,但现在开始寻求数据交换伙伴,因为他们逐渐意识到单一的数据是没法发挥最大效能的,部门之间相互交换数据已经成为一种发展趋势。同时,随着各方面的发展及政策的推进,很多以前不公开的数据也逐渐公开了, 这对大数据的发展都是有力的支持。 物联网技术推进大数据发展 物联网对大数据的意义方面,赵英举了个例子来说明物联网技术对大数据的推进。去年 北京7.21暴雨之后,政府采取了很多解决措施,很重要的一个体现是,北京市科

物联网数据处理的要求

2 物联网的数据特性 2.1 数据的多态性与异构性 无线传感网中有各种各样的传感器,而每一类传感器在不同应用系统中又有不同用途。显然,这些传感器结构不同、性能各异,其采集的数据结构也各不相同。在RFID系统中也有多个RFID标签,多种读写器;M2M系统中的微型计算设备更是形形色色。它们的数据结构也不可能遵循统一模式。物联网中的数据有文本数据,也有图像、音频、视频等多媒体数据。有静态数据,也有动态数据(如波形)。数据的多态性、感知模型的异构性导致了数据的异构性[1]。物联网的应用模式和架构互不相同,缺乏可批量应用的系统方法,这是数据多态性和异构性的根本原因。显然,系统的功能越复杂,传感器节点、RFID标签种类越多,其异构性问题也将越突出。这种异构性加剧了数据处理和软件开发的难度。 2.2 数据的海量性 物联网往往是由若干个无线识别的物体彼此连接和结合形成的动态网络。一个中型超市的商品数量动辄数百万乃至数千万件。在一个超市RFID系统中,假定有1000万件商品都需要跟踪,每天读取10次,每次100个字节,每天的数据量就达10GB,每年将达3650GB。在生态监测等实时监控领域,无线传感网需记录多个节点的多媒体信息,数据量更大的惊人,每天可达1TB以上。此外,在一些应急处理的实施监控系统系统中,数据是以流(stream)的形式实时、高速、源源不断地产生的,这愈发加剧了数据的海量性。 2.3 数据的时效性 被感知的事物的状态可能是瞬息万变的。因此不管WSN还是RFID系统,物联网的数据采集工作是随时进行的,每隔一定周期向服务器发送一次数据,数据更新很快,历史数据只用于记录事务的发展进程虽可以备份,但因其海量性不可能长期保存。只有新数据才能反映系统所感知的“物”的现有状态,所以系统的反应速度或者响应时间是系统可靠性和实用性的关键。这要求物联网的软件数据处理系统必须具有足够的运行速度,否则可能得出错误的结论甚至造成巨大损失。 2.4 数据传输的难题 对于WSN而言,国内一些物联网应用研究表明[2]:文本型数据易传难感,多媒体数据易感难传;在出现数据传输故障时,很难判定是网络中断还是软件故障;理想化的系统模型假设因其忽略了WSN运行过程中伴随的各种不确定的、动态的环境因素往往难以实地应用。甚至电源(电池)的寿命可以决定整个WSN的寿命。因此WSN式物联网在实际应用中,节点的数量目前还难以突破1000大关,这并不完全是由上述异构性、海量性等原因所致。数据采集、传输元器件的性能——功耗、实用性、可靠性和稳定性,成为目前WSN数据管理的瓶颈。 3 物联网数据处理的要求 上述特性给数据质量控制、数据存储、数据压缩、数据集成、数据融合、数据查询带来极大挑战,迫使人们不断探索行之有效的技术手段。满足以上特性的要求,解决数据处理的矛盾。 3.1 数据异构性的要求 解决数据的异构性问题必须从基础软件入手。不同的微型计算设备可能要采用不同的操作系统,不同的感知信息需要不同的数据结构和数据库,不同的系统需要不同的中间件。其中,操作系统解决运行平台问题,数据库解决数据的存储、挖掘、检索问题,中间件解决解决数据的传递、过滤、融合问题。操作系统、数据库、中间件这些基础软件的正确选择和使用可以屏蔽数据的异构性,实现数据的顺利传递、过滤、融合,为及时、正确感知事物的存在及其现状具有重要意义。尤其是数据库和中间件是解决异构性的关键。 对于运动着的物联网系统,必须感知事物的空间信息。这些数据的处理归根结底属于时

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