物联网、大数据、人工智能之间如何深度融合?

物联网、大数据、人工智能之间如何深度融合?,第1张

物联网、大数据人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题,三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合,首先需要了解其基本概念。

概念

1、物联网

根据百度百科的解释,物联网(InternetofThings,IoT)是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体,它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络(万物互联)。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成,分别实现数据采集、数据传输及数据应用的功能。目前,物联网已经广泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。

2、大数据

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有体量大(Volume)、及时性(Velocity)、多样性(Variety)、低价值密度(Value)及真实性(Veracity)的“5V”特性。

3、人工智能

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前,人工智能正在改变各行各业的传统模式,作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理(NLP)、计算机视觉(CV)、机器翻译及推荐系统等领域。

深度融合

物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成,可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层,主要负责采集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中;大数据作为数据存储层,将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统(HDFS)或数据仓库(HIVE)中;人工智能作为应用层,可利用sparkml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法,对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。

应用案例

目前,物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例,首先,物联网可以作为智慧感知层,安装在客户现场的空气监测设备采集的空气质量信息通过网络传输数据中心;而后,利用大数据ETL工具(spark、hive)进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中;最后,利用人工智能相关技术进行大数据分析(sparkml、tensorflow),预测未来若干天的空气质量,并以此辅助进行科学决策及改善环境。

1 nbiot技术怎么读
NB-IoT:读法 en bi: 'aiəut基于蜂窝的窄带物联网(Narrow Band Inter of Things, NB-IoT)成为万物互联网络的一个重要分支。

NB-IoT构建于蜂窝网络,只消耗大约180KHz的带宽,可直接部署于GSM网络、UMTS网络或LTE网络,以降低部署成本、实现平滑升级。[1] NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术,支持低功耗设备在广域网的蜂窝数据连接,也被叫作低功耗广域网(LPWA)。

NB-IoT支持待机时间长、对网络连接要求较高设备的高效连接。据说NB-IoT设备电池寿命可以提高至至少10年,同时还能提供非常全面的室内蜂窝数据连接覆盖。
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NB-IOT(NarrowBandInterofThings,NB-IoT,又称窄带物联网),是由3GPP标准化组织定义的一种技术标准,是一种专为物联网设计的窄带射频技术;--OFweek光通讯网NB-IoT是在LTE基础上发展起来的,其主要采用了LTE的相关技术,针对自身特点做了相应的修改。
NB-IoT物理层,射频带宽为200 kHz,下行采用正交相移键控(QPSK)调制解调器,且采用正交频分多址(OFDMA)技术,子载波间隔15 kHz;上行采用二进制相移键控(BPSK)或QPSK调制解调器,且采用单载波频分多址(SC-FDMA)技术,包含single-tone和multi-tone两种。single-tone技术的子载波间隔为375 kHz 和15 kHz 两种,可以适应超低速率和超低功耗的IoT终端。

multi-tone技术的子载波间隔为15 kHz,可以提供更高的速率需求。NB-IoT的高层协议(物理层以上)是基于LTE 标准制定的,对多连接、低功耗和少数据的特性进行了部分修改。

NB-IoT的核心网基于S1接口进行连接。
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1、NB-IOT多输入多输出技术

NB-IoT可以利用多天线技术抑制信道传输衰弱,获得分集增益、空间复用增益和阵列增益,在发送端和接收端均采用多天线实现信号同时发送和接收;

因此就形成了一个并行的多空间信道,充分利用空间信道传输资源,在不增加系统带宽和天线发射总功率的条件下提供空间分集增益,在多径衰落信道中提高传输的可靠性,也即是实现信息的多输入多输出。

2、NB-IOT自适应技术

NB-IoT采用自适应技术,可以保证通信质量达到最优化,根据信道的传输环境的变化,适时地改变NB-loT的发送、接收参数。目前常用的自适应技术包括自适应资源分配技术、自适应编码调制技术、自适应功率控制技术和自适应重传技术。

3、NB-IoT多载波聚合传输技术

NB-IoT采用了多载波聚合传输技术,其是一种正交频分复用技术,可以将信道划分为多个正交的信道,能够将一个高速数据流分解成并行的多个低速子数据流,然后将这些数据调制到信道上,实现信息传输。

扩展资料

NB-IoT的四大特点:

一是广覆盖,将提供改进的室内覆盖,在同样的频段下,NB-IoT比现有的网络增益20dB,相当于提升了100倍覆盖区域的能力;

二是具备支撑连接的能力,NB-IoT一个扇区能够支持10万个连接,支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构;

三是更低功耗,NB-IoT终端模块的待机时间可长达10年;

四是更低的模块成本,企业预期的单个接连模块不超过5美元。

建立万物可信互联是指无所不在的连接。

物联网基础技术:

互联网技术。物联网是互联网的延伸和扩展,因此互联网技术是物联网发展的核心技术, 在互联网发展的过程中,主要包含以下几方面的技术:局域网技术、广域网技术、Internet技术、传输控制协议/网间协议(TCP/IP)及后期发展起来的云计算技术。

2 信息采集技术。物联网的发展需要信息采集、信息传递和信息处理这三个方面的完全融合,      而信息采集是物联网发展的关键基础,物联网要获得发展,必须突破信息采集技术的瓶颈。

3 网络通信技术。剥去物联网的神秘外衣,其实物联网实质上就是在诸多行业和领域已有应用      的无线传感网,无线传感网通过节点中内置的不同传感器检出被测环境中的温度、湿度、噪      声、光强度、压力、土壤成分,移动物体的速度和方向等信息,并通过内置的数据处理及通      信单元完成相关处理与通信任务。

4 物品编码技术。物品编码是物联网的基石,是物联网信息交换内容的核心和关键字,是物          品、设备、地点、属性等的数字化名称。

 1、 未来是万物互联&万物智能黄金十年,市场空间可观。物联网市场规模超万亿,未来仍存广阔市场空间。 目前中国物联网市场规模已超过 2 万亿元人民币,同比增速持续维持在 20%以上,同时 IDC 预计 2025 年全球物联网市场规模达到 11 万亿美元。物联网市场规模的快速增长主要来源于: (1) AIoT 科技 大方向,未来规模高速增长。预计 2022 年 AIoT 市场达到 7509 亿元, 2018 年-2022 年复合增长率达到 305%。 (2)5G 为基, 物联网连接数持续快速增长。 物联网连接数预计在 2019-2025 年将以 21%CAGR 增长,同时产业物联网领域连接量将成为主要增长贡献。 (3) 物体数据开始产生交互属性, 物联流量释放数据商业价值。 物联网时代实现万物互联,提供物体的流量,创造新的数据价值。 2、 十年沉淀,多核驱动物联网产业加速发展 核心驱动一:技术/产品/产业链日趋成熟。 网络由局域到广域、由窄带到宽带、由低速到高速。 另外, 物联网产业链各层不断发展完善: 1芯片/模组性能指标逐渐优化,应用场景不断扩展; 2网络覆盖不断完善, 4G/5G 与 NB-IoT 基站数量快速增长;3平台建设赋能物联网; 4应用场景不断拓宽。 核心驱动二:降本增效助力物联网普及。 1 摩尔定律推动芯片硬件价格快速下降;2规模效应推动模组等产品价格下降; 3 流量资费快速下降; 4物联网助力企业经营/生产效率提升。 核心驱动三:场景丰富+数据闭环+巨头加速入局,释放物联网显著商业价值。 1物联网应用场景经历由单一到丰富,由简单自动化到智能化演进; 2数据也从单一采集到产生数据交互,提高产品/应用粘性,数据链条从底层芯片、 MCU、通信模组、网络覆盖到中上层 *** 作系统、应用平台全打通,生态构建和商业闭环加速释放物联网商业价值;3以华为/小米/高通/谷歌/腾讯等为代表的 科技 巨头纷纷入局 IOT,引领产业加速发展; 核心驱动四:传统产业数字化转型/升级, IOT 应用边界不断拓展。 传统产业发展至今也将面临数字化转型,应用物联网,拓宽物联网产业边界。 3、 科技 巨头积极布局 AIoT,引领行业加速发展 以互联网企业、设备商、 芯片以及硬件终端为代表的 科技 巨头积极布局 IOT。 (1)阿里巴巴以阿里经济体为核心,向天猫精灵与阿里云 IoT 提供业务支持,打造AIoT 生态。(2)京东构建小京鱼智能平台,提供 AIoT 解决方案;(3)华为开启 AIoT新篇章,覆盖包括电力、交通、 汽车 等多个领域;(4)苹果围绕 iOS 布局,储备丰厚 AI 能力;(5) 高通作为万物互联践行者, AIoT 布局多场景应用;(6) 小米核心技术为 AIoT 发展提供支撑,打造包括家庭、个人与智能生活三大应用场景;(7)美的打造智慧家居 AIoT 应用场景。 4、产业链(端、管、云) 及相关标的: 端: 1)传感器:步入智能化阶段,车联网是主要发展阵地——海康威视、大华股份、 韦尔股份、必创 科技 、汉威 科技 等; 2) MCU:芯片级的计算机,智能控制的核心——拓邦股份、和而泰、兆易创新、中颖电子、瑞芯微、全志 科技 等; 3)通信芯片: 基带射频两大阵营,蜂窝、 WiFi、 LoRa 各放异彩——乐鑫 科技 、翱捷 科技 、中兴通讯、华为/高通/MTK/展锐等; 4)通信模组:联网基础枢纽,承上启下重要一环——广和通、移远通信、美格智能、 有方 科技 、 日海智能等; 5) 终端: M2M空间广阔——鸿泉物联、威胜信息、移为通信等。 管: 无线传输为主,短距和长距各擅胜场——中兴通讯、三大运营商等 云: 物联平台,应用层进行管理和分析的天地——涂鸦智能、 思科等


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