物联网将在未来产生更多的大数据

1、物联网（The Internet of Things，简称IOT）是指通过 各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术，实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程，采集其声、光、热、电、力学、化 学、生物、位置等各种需要的信息。

2、组成：物联网的基本特征可概括为整体感知、可靠传输和智能处理 。

（1）整体感知—可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。

（2）可靠传输—通过对互联网、无线网络的融合，将物体的信息实时、准确地传送，以便信息交流、分享。

（3）智能处理—使用各种智能技术，对感知和传送到的数据、信息进行分析处理，实现监测与控制的智能化。

扩展资料：

常见的运用案例有：

1、物联网传感器产品已率先在上海浦东国际机场防入侵系统中得到应用。机场防入侵系统铺设了3万多个传感节点，覆盖了地面、栅栏和低空探测，可以防止人员的翻越、偷渡、恐怖袭击等攻击性入侵。而就在不久之前，上海世博会也与无锡传感网中心签下订单，购买防入侵微纳传感网1500万元产品。

2、ZigBee路灯控制系统点亮济南园博园。ZigBee无线路灯照明节能环保技术的应用是此次园博园中的一大亮点。园区所有的功能性照明都采用了ZigBee无线技术达成的无线路灯控制。

3、智能交通系统(ITS)是利用现代信息技术为核心，利用先进的通讯、计算机、自动控制、传感器技术，实现对交通的实时控制与指挥管理。交通信息采集被认为是ITS的关键子系统，是发展ITS的基础，成为交通智能化的前提。无论是交通控制还是交通违章管理系统，都涉及交通动态信息的采集，交通动态信息采集也就成为交通智能化的首要任务。

参考资料来源：百度百科-物联网

联网设备已经在开始打造物联网，以仅仅几年前根本不可能的方式将用户与设备连接起来。

然而，很少有人停下来考虑：带来新的便利和奇迹的同时，物联网也可能会带来新的问题和顾虑，一些是技术方面的，另一些是社会或环境方面的。到目前为止，这些大多数新的问题和顾虑很少被普遍承认，不过有许多已经开始显现：

7 新的使用场合

还记得个人电脑首次出现时，被宣传用作存储食谱的地方吗还记得iPad发布时，许多文章提议该如何使用它吗与个人电脑和iPad一样，物联网也是那些热门概念之一，这是由于它具有的潜能，不是由于它能解决任何特定的问题。虽然如何使用物联网方面的例子通常涉及用来开关设备的定时器，但只有在智能设备遍地开花后，真正的用途才可能会出现。

这并不意味着物联网不会成功或不会彻底改变技术行业。然而，这确实意味着影响难以预料。唯一靠谱的建议就是，建议大家要预料到意外的情况。

6 需要开放标准

物联网包括许多使用自家规范的不同设备。在现阶段，这并不要紧，但是过不了多久，进一步的发展势必需要智能设备能够彼此通信。

不过，虽然物联网的大部分可能是用开源软件构建的，但是通用标准和协议落后于智能技术的发展。现有的为数不多的项目往往针对某项技术，比如Eclipse物联网，而且往往专注于将现有的标准或协议应用于智能设备，而不是针对物联网的新需求来开发。要是没有更大程度的合作，物联网的发展就会偏慢。

5 能源需求

几年前，Gartner预测，到2015年使用的智能设备将多达49亿个，比2014年增加30%。到2020年，Gartner估计，智能设备的数量将达到250亿个，每年增长100%。

伴随这种增长的将是能源需求也会随之增加，增幅与互联网带来的需求相当。2012年，支撑互联网的数据中心估计每年耗电量达到300亿瓦――这足以为一座中型城镇供电，而物联网需要的耗电量可能更大。

即便有了经过改进的电池，以及像太阳能和风能这些绿色能源，仅仅满足需求还是会很困难。然而，加上能源浪费和污染物等问题，为物联网供电本身在今后十年将成为一个重大的社会问题。

4 废物处置

由于有计划的废弃，光美国每年就要产生5000万吨的电子废物(处置掉的电脑、电话和外设)。由于中国和印度等国家继续工业化，加上物联网接入网络，这个问题只会日益严峻。与此同时，只有不到20%的电子废物被回收;尽管有《巴塞尔公约》，其余电子废物大部分继续被运往海外的发展中国家，废物在不安全的工作环境下被利用。

智能设备并没有引起电子废物，但假设它们采用与如今计算机一样的方式来制造，寿命只有短短几年，它们似乎可能会让这个问题严重两三倍。

3 存储问题

存储智能设备生成的信息会加大物联网带来的能源需求。相比智能设备的庞大需求，像谷歌这样单单一家公司的需求相形见绌。谷歌已经拥有无数的服务器集群，每个服务器集群占地数万平方英尺。

然而，场地要求只是问题的一方面。智能设备生成的数据大多数只是暂时用来发送信息到设备，并不需要存储起来。其他数据(比如设备定时器)可能通常最多只需要存储一两个星期。

然而，由于这些信息随时可用，将这海量信息的一部分存储更长一段时间的需求会随之加大。因而，就需要制定政策，规定存储哪种类型的信息、存储多久――更不用说谁可以访问，以及制定的任何一般性政策允许有什么样的例外。

2 缺乏隐私

物联网有可能蕴含关于谁在使用它的大量信息。智能手机已经可以受到跟踪，智能设备表明在未来，政府可以为人口普查信息补充智能设备的输出信息，厂商可以高效地收集关于你习惯的信息，那样它们就能让Facebook对你兴趣和购买习惯的深入了解显得微不足道。

另外设想一下，政府部门通过你的智能设备对你实施跟踪，或者你的设备在法庭上被用来对付你。

这些可能是可怕的场景。由于许多国家争论智能设备用户到底保留哪些隐私权、放弃哪些隐私权，可以预计，物联网会带来众多的法律先例和集体诉讼。

1 缺乏安全

在面临为用户提供便利还是安全这道选择题时，厂商几乎无一例外地会选择便利。即使在这个早期阶段，物联网也不例外。路由器、卫星接收器、网络存储系统和智能电视等基本设备已经极其容易中招，2015年就报道了首起攻击汽车得逞的事件。这类报道势必会引起公众呼吁要敲响警钟，但是同样不可避免的是，实际行动少之又少。

无论如何，不管一个设备可能有多安全，可以保证用户会移除大部分安全机制。比如说，我最近买了一只路由器，允许访问存储在我电脑上的配置文件的默认登录用户名和密码居然是“admin”和“password”。

同样，马修·加勒特(Matthew Garrett)最近在2016年3月份的一篇博客(>

现在设想一下，不远的将来会有数十亿个设备，这类情况到时会何等严峻。突然，我们目前缺乏安全和隐私与一旦物联网启动并运行起来，我们可能面临的严重势态相比似乎微不足道。

发掘科技一家专业的物联网硬件方案公司：发掘科技

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。下面北京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。