(二)推动应用示范,促进经济发展。对工业、农业、商贸流通、节能环保、安全生产等重要领域和交通、能源、水利等重要基础设施,围绕生产制造、商贸流通、物流配送和经营管理流程,推动物联网技术的集成应用,抓好一批效果突出、带动性强、关联度高的典型应用示范工程。积极利用物联网技术改造传统产业,推进精细化管理和科学决策,提升生产和运行效率,推进节能减排,保障安全生产,创新发展模式,促进产业升级。
(三)改善社会管理,提升公共服务。在公共安全、社会保障、医疗卫生、城市管理、民生服务等领域,围绕管理模式和服务模式创新,实施物联网典型应用示范工程,构建更加便捷高效和安全可靠的智能化社会管理和公共服务体系。发挥物联网技术优势,促进社会管理和公共服务信息化,扩展和延伸服务范围,提升管理和服务水平,提高人民生活质量。
(四)突出区域特色,科学有序发展。引导和督促地方根据自身条件合理确定物联网发展定位,结合科研能力、应用基础、产业园区等特点和优势,科学谋划,因地制宜,有序推进物联网发展,信息化和信息产业基础较好的地区要强化物联网技术研发、产业化及示范应用,信息化和信息产业基础较弱的地区侧重推广成熟的物联网应用。加快推进无锡国家传感网创新示范区建设。应用物联网等新一代信息技术建设智慧城市,要加强统筹、注重效果、突出特色。
(五)加强总体设计,完善标准体系。强化统筹协作,依托跨部门、跨行业的标准化协作机制,协调推进物联网标准体系建设。按照急用先立、共性先立原则,加快编码标识、接口、数据、信息安全等基础共性标准、关键技术标准和重点应用标准的研究制定。推动军民融合标准化工作,开展军民通用标准研制。鼓励和支持国内机构积极参与国际标准化工作,提升自主技术标准的国际话语权。
(六)壮大核心产业,提高支撑能力。加快物联网关键核心产业发展,提升感知识别制造产业发展水平,构建完善的物联网通信网络制造及服务产业链,发展物联网应用及软件等相关产业。大力培育具有国际竞争力的物联网骨干企业,积极发展创新型中小企业,建设特色产业基地和产业园区,不断完善产业公共服务体系,形成具有较强竞争力的物联网产业集群。强化产业培育与应用示范的结合,鼓励和支持设备制造、软件开发、服务集成等企业及科研单位参与应用示范工程建设。
(七)创新商业模式,培育新兴业态。积极探索物联网产业链上下游协作共赢的新型商业模式。大力支持企业发展有利于扩大市场需求的物联网专业服务和增值服务,推进应用服务的市场化,带动服务外包产业发展,培育新兴服务产业。鼓励和支持电信运营、信息服务、系统集成等企业参与物联网应用示范工程的运营和推广。
(八)加强防护管理,保障信息安全。提高物联网信息安全管理与数据保护水平,加强信息安全技术的研发,推进信息安全保障体系建设,建立健全监督、检查和安全评估机制,有效保障物联网信息采集、传输、处理、应用等各环节的安全可控。涉及国家公共安全和基础设施的重要物联网应用,其系统解决方案、核心设备以及运营服务必须立足于安全可控。
(九)强化资源整合,促进协同共享。充分利用现有公共通信和网络基础设施开展物联网应用。促进信息系统间的互联互通、资源共享和业务协同,避免形成新的信息孤岛。重视信息资源的智能分析和综合利用,避免重数据采集、轻数据处理和综合应用。加强对物联网建设项目的投资效益分析和风险评估,避免重复建设和不合理投资。物联网中如何使用大数据
在瞬息万变的世界中,组织很难赶上不断涌现的新概念。但人们需要区分哪些技术和概念是有用的,哪些只是一种炒作。在数据分析领域,正是大数据引发了这个时代的质疑。而如今,当这个概念日益清晰时,一个新的应用浪潮即将到来:人们需要了解在物联网中如何使用大数据。
关于什么是大数据及其可带来的价值的热烈讨论已经开始消退。然而,当专家们开始大量使用大数据和物联网的技术组合时,人们又再一次试图定义物联网与大数据连接的方式。
物联网与大数据的接触点
简而言之,物联网是连接到互联网的设备网络。这些设备具有内置的传感器,可以生成数据并对外发送,从而可以相互通信,并与分析系统进行通信。
即使对物联网设备仍然很陌生,这个概念已经在人们的生活中找到了方向。设想一个智能家庭,它可以通过调节供暖和空调系统的运行模式来调节温度,可以开启和关闭照明系统,可以发出有关漏水或气体泄漏或外人入侵的信号。最重要的是,智能家居可以在没有户主参与的情况下做到这一点。
物联网业务的一个典型例子是机器监控,使用安装在不同机器部件上的多个传感器。这些传感器将有关温度、振动、压力、润滑等读数发送给分析系统,分析系统对其进行处理并识别一些隐藏的模式和相关性。如果系统识别出读数与某种故障模式相匹配,则会向维护团队发送即时警报。
以下将回答物联网如何与大数据相交的棘手问题。当一些技术正在炒作时,物联网可能是其中之一。实际上,物联网数据是大数据的类型之一,这使得大数据技术堆栈在所有阶段处理物联网数据都是一个很好的(但不是唯一的)选项。对于数据摄取,企业可以使用Apache Kafka,因为该技术支持数据流。Apache Hadoop生态系统是数据存储和处理历史数据的理想选择,而Apache Spark则非常适合近实时数据处理。
大数据使用案例中的物联网数据规则
而人们开始了解制造商所提供的用例。同时,也可以在其他行业了解物联网数据,了解物联网大数据用例。
医疗保健:在医疗保健领域,配戴移动应用技术的可穿戴传感器设备可以实现远程健康监测。该方法的工作原理如下:传感器监测特定患者的状态(心跳、体温、血压、呼吸率等),并将这些数据实时传送到云端,然后传送到应用程序。分析系统不断搜索所有患者物联网数据中的隐藏趋势,并试图找出可能引发并发症的模式。如果物联网的大数据分析显示某些令人担忧的症状,系统会立即向患者和医生发送警报。
零售:知名零售商亚马逊公司最近推出了一个新概念 - Amazon Go。这是一家没有收银员的商店,顾客不必排队等待购物。要进入商店只用扫描他们的智能手机即可。事实上,在这里采用的是物联网和大数据分析技术:商店里遍布传感器和摄像头,顾客在商店中购物,摄像头能够区分其中的每一个人,并且跟踪他们放入购物车或返回货架的所有产品。重量传感器提供了一个额外的控制点:他们可以认识到特定的产品已经不在货架。当顾客完成购物时,他们选择的所有产品都显示在真实和虚拟的篮子中,顾客可以离开商店,系统将在稍后收费。
毫无疑问,Amazon Go是一个有远见的概念。然而,零售业表现出更多脚踏实地的想法,例如智能物流技术,可以跟踪和优化路线,并识别每位卡车司机的行为模式。零售商还使用信标激活访问者的应用程序,并在访问者进入商店并通过信标时,推出相关产品优惠和促销活动。访客会因此感到满意,因为他们收到参加促销活动提供的个性化优惠。同时,信标对商店员工也有帮助,因为它们可以识别需要高质量服务的具有价值的客户。
银行业:银行业也从物联网中受益。银行正在努力获取客户全方位的视角,并提供无缝的客户体验。虽然这一切始于智能手机的积极参与,但物联网进一步扩展至可穿戴设备。例如,美国银行与FitPay公司合作进一步推动可穿戴支付技术。通过这种合作,持卡人将能够直接从他们的智能手表和其他可穿戴设备付款。银行将能够识别客户的行为和偏好。
语结
尽管围绕物联网进行了更多的炒作,但它只是大数据源其中之一。毫无疑问,这是一个有价值的领域,而且正在不断发展。如果企业已经实施了一些大数据解决方案,也许已经处理物联网数据,如果企业正计划采用大数据方案,希望以上描述的用例可以激发一些伟大的想法。
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