物联网的发展有哪些影响作用？

我们在了解人工智能技术的时候，对于深度学习的概念进行了一次普及，今天我们就一起来学习一下深度学习对于物联网的发展都有哪些影响作用。下面霍营电脑培训就开始今天的主要内容吧。

技术

在物联网时代，大量的感知器每天都在收集并产生着涉及各个领域的数据。由于商业和生活质量提升方面的诉求，应用物联网(IoT)技术对大数据流进行分析是十分有价值的研究方向。这篇论文对于使用深度学习来改进IoT领域的数据分析和学习方法进行了详细的综述。从机器学习视角，作者将处理IoT数据的方法分为IoT大数据分析和IoT流数据分析。论文对目前不同的深度学习方法进行了总结，并详细讨论了使用深度学习方法对IoT数据进行分析的优势，以及未来面临的挑战。

在本系列文章中，已介绍了深度学习和长短期记忆(LSTM)网络，展示了如何生成用于异常检测的数据，还介绍了如何使用Deeplearning4j工具包。本篇文章中，将介绍开源机器学习系统ApacheSystemML如何通过动态地优化执行并利用ApacheSpark作为运行时引擎，帮助执行线性代数运算。并展示了在时序传感器数据(或任何类型的一般序列数据)上，即使非常简单的单层LSTM网络的性能也优于先进的异常检测算法。

GoogleAssistant和其他自然语言理解平台正在推动用户如何使用他们的技术。无论是执行器诸如设置计时器之类的简单任务，还是进行更复杂的任务(例如Google智能助理调整恒温器)，您都可以参与其中。在这篇文章中，逐步介绍了如何构建自己的助手应用程序，通过简单地要求Google来控制AndroidThings设备来浇灌植物。

开源

tinyweb是一个用于在运行有MicroPython的ESP8266/ESP32等微型设备之上的简单轻便的>

Mynewt是一款适用于微型嵌入式设备的组件化开源 *** 作系统。ApacheMynewt使用Newt构建和包管理系统，它允许开发者仅选择所需的组件来构建 *** 作系统。其目标是使功耗和成本成为驱动因素的微控制器环境的应用开发变得容易。Mynewt提供开源蓝牙50协议栈和嵌入式中间件、闪存文件系统、网络堆栈、引导程序、FATFS、引导程序、统计和记录基础设施等的支持。

AngularIotDashboard是一个基于Angular4的物联网领域的仪表板。它是一个适用于任何浏览器的实时兼容仪表板，其目标是成为智能家居，智能办公室和工业自动化的d性前端。拥有许多可重用组件，开发者可以基于AngularIoTDashboard启发和实施自己版本的托管物联网仪表板。

硬件

FemtoUSB是一个基于Atmel的ARMCortexM0+产品ATSAMD21E18A的开源ARM开发板。其被设计成对那些对ARM设计感兴趣的人的基础起点，特别那些准备从AVR8位硬件转换到功能非常强大的ARM32位工具。其从电路板设计，原理图和零件清单完全是开源的，可以让开发者学习设计ARM芯片、编译工具链、ARM芯片的基本的电路图等等的内容。

三农问题多年来一直备受人们关注，随着时代不断向前，传统农业的发展遭遇了种种瓶颈，要想有所突破，必然要改变发展模式。互联网恰恰凭借其强大的流程再造能力，给农业注入了新鲜的活力。
互联网的思维方式是系统化的，同时也具备网罗信息资源，搭建优质平台的能力，其与农业的结合可以对农业进行一个系统的产业优化升级，从产业链的每一个具体环节入手，注入现代理念，最终突破农业发展的瓶颈，形成符合时代发展潮流的“互联网农业”模式，其优势主要体现在以下五个方面。
图：互联网农业的5大切入点
◆优势一：建立起农业生产的标准
以往的农业生产往往没有自己的一个标准，多数流程都是靠农民自己的经验进行 *** 作，这样所带来的不稳定因素太多，比如温度、光照、降水、土壤等等环境参数，一旦出现偏差就会带来难以估量的损失。而且，人工 *** 作的效率太低，不足以满足大规模的生产。于是，“智能农业”这一理念便应运而生。
所谓“智能化农业”，其核心便是物联网在农业生产中的应用。这种技术可以把农业生产中的诸多因素通过无线传感器进行实时采集，然后及时迅速地将信息进行整合，从而做出精确判断，来决定农业设备是否开启。这样便极大地提升了效率，降低了可能的损耗。
另外，物联网可以从生产这个环节对农业实行彻底的改造，目前这种方式还未曾流行，但在未来必然会成为一个发展趋势。
◆优势二：打造高效廉价的营销入口
营销是互联网最常用也是最擅长的手段，网上的营销模式层出不穷，如体验营销、服务营销、饥饿营销等等。营销，换句话说就是利用客户的消费心理来推销商品。
对于农业来说，互联网营销最大的优点便是成本极低，通过移动信息工具等入口，可以建立多种多样的营销入口，比如微信、微博、QQ等。互联网通过此类入口可以在客户与行业之间搭建桥梁，并且是相当受消费者信任的桥梁。
此外，营销打响品牌的能力也不容小觑。最令传统农业头疼的一个问题就是品牌问题，缺少品牌效应，农产品的附加值就上不去。而营销借助互联网产生了极大的推广效应，因为成本低，所以宣传的覆盖率就可以极尽所能地扩大。苹果品牌“潘苹果”为什么能迅速窜红？其中营销的力量功不可没。
农业若要建立高效廉价的营销入口，切不可盲从，需要遵循以下几条原则：
★不能泛化营销。任何产业都有自己的潜在客户，这些客户就是销售的重要目标，整合数据精确定位，这是农业营销的第一课。
★质量与服务并重。狠抓质量，再加上利用客服保持与客户的紧密联系，营销才能起到应有的作用。
★适当控制产业链。不贪多也勿狭隘，既不能试图覆盖整个产业链的经营，也不能只着眼于其中的一个方面。合理分配，优化利用，生产环节中的严把质量关与产品标准化生产结合才是最主要的。
◆优势三：树立安全健康的品牌形象
食品安全问题广受关注，人们对食品安全的信任呈降低趋势。如何重拾客户的信任，是传统农业亟待解决的问题。
要想人们恢复对农产品的信任，最直接的办法便是恢复农产品生产链条的透明化，这在传统农业中几乎是一个不可能完成的课题，但互联网农业却以其强大的线上交流模式弥补了这一缺陷。
可追溯系统是从食品行业中延伸出来的，人们可以通过一个小小的二维码实现对整个生产过程的追溯，包括耕种地点、生长环境、何时采摘、采摘日期等，这样便实现了产业过程的透明化。当然，其实现还需要互联网的支持。
由此一来，人们因为了解得多，信任感自然增强，再加上权威机构给予肯定认证，安全健康的品牌形象便可以建立起来。
◆优势四：升级农产品销售模式
目前，电商平台的发展为我国农产品的销售提供了更加便捷的途径。在此之前，农产品生产规模小，与大市场的对接有困难，加之农产品从种植到收获所经历一定时间，受气候等不可抗因素影响大，因此“卖难”现象时有发生。
电商平台的建立则直接拉近了消费者与生产者之间的距离，使地域问题对农产品的影响相对削弱。距离的缩小意味着成本的降低，从而压低了商品的最终价格。价格降低，销售成本减少，销量增大，企业的利润当然也就随之增长。正如新华社特约经济分析师马文峰所说：“企业能做大的，都是流通环节所减少的。”
此外，电商平台清货的能力也是可圈可点的。2013年11月25日，“淘宝网·特色中国海南馆”——由湖南省农业厅和阿里巴巴集团联合打造的电商平台——正式上线，仅椰子饭便销售掉了以往线下全海南岛一年销售量的63%，成果显著。
不仅如此，互联网一个极大的优势就是可以利用强大的数据分析帮助农业生产定位客户群，分析客户的需求，这使得生产具有了一定目的性，达到利润的最大化。
◆优势五：提高农村金融服务
金融问题一直是经济发展的核心问题，农村金融的服务却一直未能跟上经济发展的脚步，不能够满足村民的需要。
农村金融产品种类较为单一，供给方面不足，虽然金融机构创新的脚步从未停止。比如2000年以来，央行和银监会鼓励涉农金融机构展开小额信贷、村镇银行等方式多样的金融产品及服务的创新，但是由于受地域问题、产业结构等多方面因素的限制，原来存在的问题依旧比较突出，创新之路还很艰难。互联网农村金融服务在未来还有很长的路要走，具体来说主要是两个方面。
1、小额信贷
小规模的经营者是农村小额贷款的主要服务对象，如零食零售、餐饮业等等。这类贷款业务数额不大，且相对较为分散，但优势在于资金安全问题与大规模贷款相比更加地有保障，也更能吸引贷款者的目光。
更为重要的是，农村城镇化的脚步日益加快，而今银行在城市的数量与日俱增，仅在4亿人的一、二线城市就有银行100多家，随着越来越多的农村城镇化，对银行的需求就更大，银行的数量将不断增加。
图：贷帮的商业模式
P2P贷款公司在农村发展良好，最引人注目的莫过于贷帮，它被称为首家银行资金监管平台。贷帮通过互联网来出借资金，但具体的贷款业务是在线下进行，这样可以确保贷款人资金以及信息的安全。贷帮的贷款程序十分严格，不但会对贷款人的资质进行亲自上门审核，而且还在各地农村开设办事处，并规定，贷款者与当地办事处的路程不得超过半个小时。
贷帮利用互联网外加自己的风控体系对贷款人进行审核筛选，建立起了对接交易的商务模式。
2、农业保险
自古以来，农业生产的成败便于自然环境息息相关，与之相应的，农业生产者们从投入生产那一刻起便承担着自然和经营两方面的压力，压力带来风险，规避风险最有效的方式便是入保。
从大体上说，保险的形式有两种，一种是政策保险，另一种是商业保险。虽然我国素来重视农业发展，政策上对农业的保障从未有过间隔，但是仅凭政府之力是远远不够的，因此商业保险必不可少，何况政策给予的补贴也会减轻农民投保的压力。自2007年到2012年，我国农业保险的收入达到600亿元，市场活跃度仅次于美国。
但农业经营存在着风险大、赔率高的特点，因此许多保险公司在这一方面的积极性不是很高，直接导致了农业保险种类单一，主要是小麦、玉米、棉花三种农作物。

大数据产业发展展望分析 呈现多元化发展势头明显

2017年我国大数据产业发展回顾

2017年是我国大数据产业快速发展的一年，随着信息技术和人类生产生活交汇融合，互联网快速普及，全球数据呈现爆发增长、海量集聚的特点，对经济发展、社会治理、国家管理、人民生活都产生了重大影响。世界各国都把推进经济数字化作为实现创新发展的重要动能，在前沿技术研发、数据开放共享、隐私安全保护、人才培养等方面做了前瞻性布局。

从产业的角度看，企业级大数据市场经过两年的酝酿已初具规模，中国企业级大数据进入快速发展时期，产业集聚将进一步特色化发展。随着政策环境和技术手段的不断完善，行业应用持续升温，产业体系初具雏形，支撑能力日益增强。国内许多行业用户如互联网、电信、金融等开始实际部署大数据平台并付诸实践，同时带动软件、硬件和服务市场的快速发展。

我国大数据产业发展现状分析

1、市场总体规模。近年来，我国大数据产业从无到有，全国各地发展大数据积极性较高，行业应用得到快速推广，市场规模增速明显。据前瞻产业研究院发布的《大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》统计数据显示，2017年我国包括大数据核心软硬件产品和大数据服务在内的市场规模将超过2600亿元，与2016年相比，增长了49%。国家政策的接连出台为推动大数据产业快速成长提供了良好的发展环境，未来2-3年市场规模的增长率将保持在50%左右。预计2020年，我国大数据市场规模将超过8000亿元，预计未来中国将成为全球数据中心。

2011-2017年我国大数据产业市场规模统计及增长情况

数据来源：前瞻产业研究院整理

2、产业区域分布

我国大数据产业集聚区主要位于经济比较发达的地区，北京、上海、广东是发展的核心地区，这些地区拥有知名互联网及技术企业、高端科技人才、国家强有力政策支撑等良好的信息技术产业发展基础，形成了比较完整的产业业态，且产业规模仍在不断扩大。

除此之外，以贵州、重庆为中心的大数据产业圈，虽然地处经济比较落后的西南地区，但是贵州、重庆等地依托政府对其大数据产业发展提供的政策引导，积极引进大数据相关企业及核心人才，力图占领大数据产业制高点，带动区域经济新发展。

3、大数据发展四大成效分析

截止到2017年1月份已经公开发布的37份地方的大数据规划，涵盖16个省21个市。第一类是以北深广浙为代表的引领性的规划，与产业现状结合最为紧密;第二类是以苏州、南宁为代表的落实性规划，对接国家和省相关战略制定可 *** 作的具体落实措施;第三类是追赶型规划，以相对欠发达地区制定的弯道超车型的发展规划为主。通过各地规划目标和阶段性实施成果的分析可总结出我国目前大数据发展的四大成效：

第一，区域特色创新发展促进大数据产业快速聚集。总的来说目前我们国家已经形成中西部地区、环渤海地区、珠三角地区、长三角地区、东北地区五大产业区，配合国家大数据综合实验区的建设，整个产业布局将进一步规划。

第二，行业应用逐步深入。以共享开放推进在政府中的应用，发展工业大数据促进产业转型升级，积极开展金融大数据的应用创新，推动在公共卫生医疗保健中的应用是各地规划中要见成效的领域。

第三，政府试点促进数据中心建设迅速提升。通过大数据战略倒逼基础设施配合国家宽带中国普遍服务、全面小康一系列战略的推进，现在宽带网络和互联网数据中心都取得了快速的发展。

第四，数据资源整合加快，共享开放的意识增强。截止到现在，80%以上省市提出要开展数据共享开放平台的建设，强调政府数据的统筹协调管理。同时建设多个数据交易场所加快政府数据的开放共享，这个模式的大规模推广，将数据的价值不断挖掘出来，使产业特征或市场服务以及用户体验等带来新的价值提升空间。

4、发展机遇与挑战并存

1)、发展机遇。数据资源大量积累为大数据产业发展提供了良好条件。信息技术的广泛深入应用，引发了数据量的爆发式增长，我国在信息产业不断发展、信息化不断推进的过程中，积累了大量的数据资源，为大数据产业发展提供了源泉。

经济社会持续增长的应用需求为大数据产业发展提供了市场空间。大数据技术产品创新正逐渐从技术驱动转向应用驱动，旺盛的应用需求和巨大的市场空间是我国大数据产业创新的强大内生动力。

政府重视和服务体系建设为大数据产业发展创造了优良环境。十八届三中、四中、五中全会提出要利用大数据推动政府治理能力的提升，加快公共数据开放共享，推动大数据在科学决策、政府管理和公共服务等领域的应用，助推简政放权和万众创新。良好的政策环境为大数据产业发展创造了难得的政策机遇。

产业体系雏形初具为大数据产业发展提供了基础。2015年，我国规模以上电子信息产业总规模超过155万亿元，比“十一五”期末翻了一番。大型数据中心向绿色化、集约化发展，云计算服务逐渐成熟，国内龙头企业面向大数据新需求，积极推出新产品和新服务，一批新兴的专业化大数据企业崛起。

2)、存在挑战。虽然我国大数据产业快速发展，但是仍存在行业发展良莠不齐、数据开放程度较低、安全风险日益突出、技术应用创新滞后等四大挑战。

行业发展良莠不齐。我国大数据仍处于起步发展阶段，行业标准和管理机制尚未成熟，在“万众创新，大众创业”的大环境下，大量的大数据企业不断涌现，存在很多企业借大数据概念热潮投机倒把，行业发展良莠不齐;

数据开放程度较低。数据开放共享是促进大数据产业发展的重要举措，我国政府部门掌握着全体社会80%的信息资源，但这些信息资源由于部门或区域利益分别被不同的部门控制，且不同部门的数据标准不一致，导致信息流的上游环节处于封闭状态，不能有效地释放和共享，数据源的欠缺直接影响大数据分析和处理的需求，导致大数据应用缺乏价值;

安全风险日益突出。随着云计算、物联网和移动互联网等新一代信息技术的飞速发展，大数据应用规模日趋扩大，数据及其应用皆呈指数级增长态势，当企业用数据挖掘和数据分析获取商业价值的时候，黑客也可以利用大数据分析向企业发起攻击，同时社交网站的隐私数据也可能被不法商家利用等等，这都给数据安全带来了巨大的挑战;

技术应用创新滞后。我国大数据产业虽然与国际大数据发展几近步伐相同，但是仍然存在技术及应用滞后的差距，在大数据相关的数据库及数据挖掘等技术领域，处于支配地位的领军企业均为国外企业。市场上，由于国内大数据企业技术上的不足，用户更加青睐IBM、甲骨文、EMC、SAP等国外IT企业，国内企业市场占有率仅5%左右。

我国大数据产业发展展望分析

1、大数据政策体系持续完善。从2014年至今我国涉及到大数据发展与应用的国家政策规定已多达63个，其中国家大数据发展顶层设计1个，国家层面顶层规划4个，重点行业领域发展应用31个，重点工作推进25个，重点区域发展2个。大数据战略已上升为国家战略高度，各部委从战略规划、技术能力提升、应用与管理三个层面积极落实推进大数据发展政策。

2、大数据产业生态正在形成。大量的异质性企业，借助大数据互相依存，形成了共生、再生、乃至互生的价值循环体系。不同的行业，形成业务交叉、数据通联、运营协同的产业融合机制。不同的经济主体，借助大数据，形成跨地域、跨行业、跨系统的社会协同平台。

具备新型的“价值循环体系”、“产业融合机制”、“社会协同平台”属性的业态，称之为产业生态。产业生态在数字经济中，是一个基础的经济单元。无数个经济单元叠加、化合，构成数字经济。

大数据驱动的产业生态，与以往不同，离散的“生产单元”之间的数据融合，成为产业生态的核心，是和过去以“消费”为主导的互联网经济发展模式，形成鲜明的对比。这是数字重组产业的开端。

3、大数据技术体系多元发展。大数据产业是一个典型的技术密集型产业，随着数据资源量的不断增加，大数据技术也呈现着多元发展的势头。但是大数据带来的技术方面的挑战，远远不止于处理工具，事实上对传统的网络结构、计算模型、安全体系，提出了全方位的课题。

主要包括以下几个方面：一是数据处理能力不断提升，网络承载能力要满足“数据摩尔定律”的需要(数据摩尔定律，指数据在未来18个月内，数据量将增加一倍)。二是安全可控体系不断完善，需要建立自主可控的安全防护体系、身份识别体系。必须在网络空间实现4W的机制，在网络空间中，安全能力必须能够对任何一个单体，掌握“在任何时间、任何地点的状态”的数据。三是跨领域的建模技术发展迅速，需要参考仿生学、脑科学，建立起“社会计算”的模型，构建“智能大脑”，应对日益增长的海量数据和多方面、多层次应用需求。

4、创新型的大数据公司茁壮成长。在政策、技术和产业生态等多方面利好的推动下，近几年来，大数据创业公司不断涌现，得到不少风投机构的追逐。2010年以来，大数据领域成功融资的企业数量逐年增加，2014年进入爆发期，环比上升19355%，2015年以来持续稳步增长，2016年获得融资的企业数量达到400多家。2017年大数据产业资本依旧疯狂，经过前瞻产业研究院初步统计，2017年前三个月便有150多家企业获得融资，大数据领域持续获得资本市场的高度青睐，其中数据挖掘与分析、行业化应用(如医疗、金融、旅游等)和垂直化应用(如智能营销、业务管理、移动开发服务等)三个方向最受资本关注。大数据领域的创新、创业欣欣向荣，给国家大数据战略顺利实施，奠定了人才基础、技术基础。

物联网的应用领域涉及到方方面面，在工业、农业、环境、交通、物流、安保等基础设施领域的应用，有效的推动了这些方面的智能化发展，使得有限的资源更加合理的使用分配，从而提高了行业效率、效益。

在家居、医疗健康、教育、金融与服务业、旅游业等与生活息息相关的领域的应用，从服务范围、服务方式到服务的质量等方面都有了极大的改进，大大的提高了人们的生活质量;

在涉及国防军事领域方面，虽然还处在研究探索阶段，但物联网应用带来的影响也不可小觑，大到卫星、导d、飞机、潜艇等装备系统，小到单兵作战装备，物联网技术的嵌入有效提升了军事智能化、信息化、精准化，极大提升了军事战斗力，是未来军事变革的关键。

一、智能交通

物联网技术在道路交通方面的应用比较成熟。随着社会车辆越来越普及，交通拥堵甚至瘫痪已成为城市的一大问题。对道路交通状况实时监控并将信息及时传递给驾驶人，让驾驶人及时作出出行调整，有效缓解了交通压力；

高速路口设置道路自动收费系统(简称ETC)，免去进出口取卡、还卡的时间，提升车辆的通行效率;公交车上安装定位系统，能及时了解公交车行驶路线及到站时间，乘客可以根据搭乘路线确定出行，免去不必要的时间浪费。

社会车辆增多，除了会带来交通压力外，停车难也日益成为一个突出问题，不少城市推出了智慧路边停车管理系统，该系统基于云计算平台，结合物联网技术与移动支付技术，共享车位资源，提高车位利用率和用户的方便程度。

该系统可以兼容手机模式和射频识别模式，通过手机端APP软件可以实现及时了解车位信息、车位位置，提前做好预定并实现交费等等 *** 作，很大程度上解决了“停车难、难停车”的问题。

二、智能家居

智能家居就是物联网在家庭中的基础应用，随着宽带业务的普及，智能家居产品涉及到方方面面。 家中无人，可利用手机等产品客户端远程 *** 作智能空调，调节室温，甚者还可以学习用户的使用习惯，从而实现全自动的温控 *** 作，使用户在炎炎夏季回家就能享受到冰爽带来的惬意；

通过客户端实现智能灯泡的开关、调控灯泡的亮度和颜色等等; 插座内置Wifi，可实现遥控插座定时通断电流，甚者可以监测设备用电情况，生成用电图表让你对用电情况一目了然，安排资源使用及开支预算;

智能体重秤，监测运动效果。内置可以监测血压、脂肪量的先进传感器，内定程序根据身体状态提出健康建议; 智能牙刷与客户端相连，供刷牙时间、刷牙位置提醒，可根据刷牙的数据生产图表，口腔的健康状况;

智能摄像头、窗户传感器、智能门铃、烟雾探测器、智能报警器等都是家庭不可少的安全监控设备，你及时出门在外，以在任意时间、地方查看家中任何一角的实时状况，任何安全隐患。看似繁琐的种种家居生活因为物联网变得更加轻松、美好。

三、公共安全

近年来全球气候异常情况频发，灾害的突发性和危害性进一步加大，互联网可以实时监测环境的不安全性情况，提前预防、实时预警、及时采取应对措施，降低灾害对人类生命财产的威胁。

美国布法罗大学早在 2013 年就提出研究深海互联网项目，通过特殊处理的感应装置置于深海处，分析水下相关情况，海洋污染的防治、海底资源的探测、甚至对海啸也可以提供更加可靠的预警。该项目在当地湖水中进行试验，获得成功，为进一步扩大使用范围提供了基础。

利用物联网技术可以智能感知大气、土壤、森林、水资源等方面各指标数据，对于改善人类生活环境发挥巨大作用。

趋势和特征

物联网近年来的主要显着趋势是由互联网连接和控制的设备的爆炸性增长。物联网技术的广泛应用意味着从一个设备到另一个设备的具体细节可能大不相同，但大多数人都具有基本特征。

物联网为将物理世界更直接地集成到基于计算机的系统中创造了机会，从而提高了效率、经济效益和减少了人力。

物联网设备的数量在 2017 年同比增长 31% 至 84 亿，预计到 2020 年将有 300 亿台。物联网的全球市场价值预计为到 2020 年达到 71 万亿美元。

环境智能和自主控制并不是物联网最初概念的一部分。环境智能和自主控制也不一定需要互联网结构。然而，（英特尔等公司）的研究发生了转变，将物联网和自主控制的概念结合起来，初步成果朝着这个方向发展，将物体视为自主物联网的驱动力。

在这种情况下，一种有前途的方法是深度强化学习，其中大多数物联网系统提供动态和交互式环境。训练代理（即 IoT 设备）在这样的环境中表现得更聪明，无法通过传统的机器学习算法（例如监督学习）来解决。

通过强化学习方法，学习代理可以感知环境状态（例如，感知家庭温度），执行 *** 作（例如，打开或关闭暖通空调）并通过最大化其长期获得的累积奖励来学习。

可以在三个级别提供物联网智能：物联网设备、边缘/雾节点和云计算。每个级别对智能控制和决策的需求取决于物联网应用的时间敏感性。例如，自动驾驶汽车的摄像头需要进行实时障碍物检测以避免发生事故。

通过将数据从车辆传输到云实例并将预测返回给车辆，这种快速决策是不可能的。相反，所有 *** 作都应在车辆本地执行。集成高级机器学习算法，包括深度学习物联网设备是一个活跃的研究领域，使智能对象更接近现实。

此外，通过分析物联网数据、提取隐藏信息和预测控制决策，可以从物联网部署中获得最大价值。物联网领域使用了各种各样的机器学习技术，从回归、支持向量机和随机森林等传统方法到卷积神经网络、LSTM和变分自动编码器等高级方法。

未来，物联网可能是一个非确定性和开放的网络，其中自动组织或智能的实体（Web 服务、SOA组件）和虚拟对象（化身）将可互 *** 作并能够独立行动（追求自己的目标）目标或共享目标）取决于上下文、情况或环境。

通过上下文信息的收集和推理以及对象检测环境变化（影响传感器的故障）并引入合适的缓解措施的能力的自主行为构成了一个主要的研究趋势，显然需要为物联网技术提供可信度。

市场上的现代物联网产品和解决方案使用各种不同的技术来支持这种上下文感知自动化，但需要更复杂的智能形式，以允许在真实环境中部署传感器单元和智能网络物理系统。

以上内容参考 百度百科-物联网

---