无人驾驶汽车和无人机都需要5G网络吗?

无人驾驶汽车和无人机都需要5G网络吗?,第1张

工业和信息化部部长苗圩表示,到5G的时代,这个时延的标准,已经从秒进入到毫秒级,也就是时延低于1毫秒,这个是人根本察觉不到的。比如说无人驾驶汽车、无人机的 *** 控。那可是差之毫厘、谬以千里,这个一毫秒的时延有可能导致车毁人亡,这个时候,就需要有这种高带宽、低时延、广覆盖的5G时代的网络。

关于物联网方面,苗圩进一步解释,比如说现在大家都在热议的无人驾驶汽车,无人驾驶汽车除了有传感器来感受各方面的信息之外,它还要建立车和车之间、车和路之间的信息联系。这个车如果卡顿一下,突然没有了信号,那它就乱跑了,该刹车的时候停不住,该转弯的时候它还直着走,这个后果就是非常严重了。所以这方面对网络的要求,高可靠、低时延、高带宽、广覆盖,这些方面的要求是非常高的。

至于无人驾驶汽车什么时候能用上,苗圩认为,这个还得有一个比较长的时间,比如说八到十年。“首先,驾驶的安全性是我们优先要考虑的方向,如果无人驾驶汽车整天出事故,我想这个技术根本就没办法推广,也没人敢用,所以安全性是第一位考虑的。其次,当然是对人的取代,你别说无人驾驶了,比这个更迫切的是机器人对工人的取代。我觉得这是一个回避不了的问题。我们要适应这种转变。”

一篇文章看懂什么是NB-IoT和物联网

NB-IOT是一种物联网实现技术 同zigbee及wifi一样 属于物联网的重要分支 NB-IOT是基于基于蜂窝的窄带物联网,它拥有低功耗的特点 跟zigbee一样 但是传输速率要大于zigbee 而wifi则消耗较大的功耗 但是传输速率比它们都要大
NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术,支援低功耗装置在广域网的蜂窝资料连线,也被叫作低功耗广域网(LPWA)。NB-IoT支援待机时间长、对网路连线要求较高装置的高效连线。据说NB-IoT装置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资料连线覆盖。

物联网丨一篇文章搞懂LoRa,SigFox,eMTC和NB-IoT之间的区别

都是远距离无线传输,只是各自的应用领域不同而已。

LoRa比较适合区域网,自己管理资料,自己架设基站进行资料处理,比如一个农场、一个蔬菜基地等。

NB-IoT较适合广域网部署,应用领域比较适合广泛部署,一个特征应用比如共享单车就比较适合NB而不适合LoRa,比较像是3/4G跟WiFi的关系。

LoRa:基站需要自己管理,可以类比为自己家里WIFI路由器,手机连结WIFI上网

NB-IoT:基站运营商已经给你建好,要传输付钱即可,资料走运营商网路,可以类比为目前的手机3/4G上网

LoRa、SigFox因为出现的时间较早,且较基于授权频谱的LPWA技术更为成熟,也可以规模商用,能够满足当时部分使用者的需要,因此获得了运营商的选择。在市场上,基于非授权频谱的LPWA技术,主要是LoRa、SigFox为主。

随着技术的进步和发展,到了2016年,NB-IoT和eMTC这两项技术出现了,并且这两项技术都采用统一的3GPP标准来扩充套件物联网。这项技术具有行业标准的属性,是开放的,并且采用的技术方向是向5G进行逐步演进,标准会不断的提升和演进。

一篇文章看懂什么是工业40

这篇接地气的文章告诉你——什么叫工业40 导读:工业40到底是个啥,本来答应给他单独讲一遍,后来一想,不如整理下材料和思路,一块分享给大家,所以今天就跟大家谈谈这个神秘的工业40吧。
早年从事过工业自动化行业,后来为了赚点讲课费做零花。

工业40第一重天:智慧生产
之前我们说过,生产装置和管理资讯系统也各自连线起来,并且装置和资讯系统之间也连线起来了。你有没有觉得还缺点什么?没错,就是生产的原材料和生产装置还没有连线起来。
这个时候,我们就需要一个东西,叫做RFID,射频识别技术。估计你听不懂,简单来说,这玩意儿就相当于一个二维码,可以自带一些资讯,他比二维码牛叉的地方,在于他可以无线通讯。
我还是来描述一个场景,百事可乐的生产车间里,生产线上连续过来了三个瓶子,每个瓶子都自带一个二维码,里面记录著这是为张三、李四和王二麻子定制的可乐。
第一个瓶子走到灌装处时,通过二维码的无线通讯告诉中控室的控制器,说张三喜欢甜一点的,多放糖,然后控制器就告诉灌装机器手,“加二斤白糖!”(张三真倒霉……)。
第二个瓶子过来,说李四是糖尿病,不要糖,控制器就告诉机器手,“这货不要糖!”
第三个瓶子过来,说王二麻子要的是芬达,控制就告诉灌可乐的机械手“你歇会”,再告诉灌芬达的机械手,“你上!”
看到了,多品种、小批量、定制生产,每一灌可乐从你在网上下单的那一刻起,他就是为你定制的,他所有的特性,都是符合你的喜好的。
这就是智慧生产。
工业40第二重天:智慧产品
生产的过程智慧化了,那么作为成品的工业产品,也同样可以智慧化,这个不难理解,你们看到的什么智慧手环、智慧脚踏车、智慧跑鞋等等智慧硬体都是这个思路。就是把产品作为一个数据采集端,不断的采集使用者的资料并上传到云端去,方便使用者进行管理。
德美工业40和工业网际网路的核心分歧之一,就是先干智慧工厂,还是先搞智慧产品。德国希望前者,美国希望后者。至于中国,我们就搞加,还是加这个东西好,正加反加都行。
工业40第三重天:生产服务化
刚才说了,智慧产品会不断地采集使用者的资料和状态,并上传给厂商,这个就使一种新的商业模式成为可能,向服务收费。我好多年前在西门子的时候,西门子就提出来向服务收费,当时我觉得这是德国佬拍脑袋想出来的傻×决定,但是现在我才明白这是若干年前就已经开始为工业40的生产服务化布局了。你对西门子的印象是什么?冰箱?你个糊涂蛋,西门子这些年已经悄然并购了多家著名软体公司,成为仅次于SAP的欧洲第二大软体公司了。
这个服务是什么呢?比如西门子生产一台高铁的牵引电机,以往就是直接卖一台电机而已,现在这台电机在执行过程中,会不断的把资料传回给西门子的工厂,这样西门子就知道你的电机现在的执行状况,以及什么时候需要检修了。高铁厂商以往是怎么做的?一刀切,定一个时间,到时间了不管该不该修都去修一下,更我们汽车保养没什么差别。现在西门子可以告诉你什么时候需要修什么时候需要养护,你要想知道,对不起,给钱。
再举个例子,智慧产品实现后,每一辆汽车都会不断地采集周边的资料,来决定自己的行驶路线,整个运输系统会完全服务化,任何人都不需要再买车,有一天也许自己开车会成为严重的违法行为,因为装置是智慧的,而人确是不可控的。
在这个阶段,所有的生产厂商都会向服务商转型。
工业40第四重天:云工厂
当工厂的两化融合进一步深入的时候,另一种新的商业模式就有要孕育而生了,这就是云工厂。
工厂里的装置现在也是智慧的了,他们也在不断地采集自己的资料上传到工业网际网路上,此时我们就可以看到,哪些工厂的哪些生产线正在满负荷运转,哪些是有空闲的。那么这些存在空闲的工厂,就可以出卖自己的生产能力,为其他需要的人去进行生产。
网际网路行业为什么发展的这么快,就是因为创业者只需要专注于产品和模式创新,不需要自己去买一个伺服器,而是直接租用云端的服务就行了。而目前工业的创业者,还是要不断地纠结于找OEM代工还是自建工厂中,这个极大地限制了工业领域的创新。当云工厂实现的时候,我预言中国的工业领域将出现一个比网际网路大百倍以上的创新和创业浪潮,那个时候这个社会的一切都将被深刻的改变。
工业40第五重天:跨界打击
网际网路行业天天说降维打击传统行业,什么谷歌小米阿里巴巴乐视,可是我告诉你,当工业40进入第五重天时,工业企业的跨界打击将比这些网际网路企业猛烈百倍。这个过程将从根本上撼动现代经济学和管理学的根基,重塑整个商业社会。
举个例子,一个生产手表的厂商,这个表每天贴着你的身体,采集你身体的各项资料,这些资料对于手表厂商也许没啥用,但是对于保险公司就是个金库,这个时候,手表厂商摇身一变,就能成为最好的保险公司。
当自动化和资讯化深度融合的时候,跨界竞争将成为一种常态,所有的商业模式都将被重塑。
工业40大圆满:黑客帝国
整个工业40过程,就是自动化和资讯化不断融合的过程,也是用软体重新定义世界的过程。
在未来,多元宇宙将在虚拟世界成为现实,一个现实的世界将对应无数个虚拟世界。改变现实世界,虚拟世界会改变;改变虚拟世界,现实世界也会改变。一切都在基于资料被精确的控制当中,人类的大部分体力劳动和脑力劳动都将被机器和人工智慧所取代,所有当下的经济学原理都将不再试用,还将有可能引发道德伦理问题。但是我相信有一些东西是不会变的,人类的爱、责任、勇敢,对未来和自由的向往,以及永无止境的奋斗。生生不息!
好吧,现在大谈黑客帝国似乎有些遥远,那就谈谈科理咨询的2016年德国汉诺威工业展与工业40标杆学习之旅吧!科理咨询带着学员都学到了什么呢?请关注随后的系列报道。

nb-iot和其他物联网的区别

nbiot和emtc应该是比较相似,因为都基于LTE技术
而其他非LTE系列的物联网就根本不同了

窄带物联网 nb-iot o为什么小写

NB-IoT是narrowbandinterofthings,即窄带物联网技术,是LPWA技术的一种。LTECategoryM2也被称为Narrow-BandIoT(NB-IoT)没有Cat-NB的说法

物联网《NB-IoT已经来了,LTE-V还会远吗

1、实现无人驾驶,单车智慧+汽车联网,两手都要硬
当前市场忽视了通讯网路对于无人驾驶的关键作用。之前大家讨论的更多的是单车智慧,而要实现最终的无人驾驶,必需单车智慧和汽车联网相辅相成,特斯拉事故已经说明,仅仅单车智慧是不够的。实现汽车联网的通讯网路必须具备低时延、大频宽的效能,实现车与车、车与路之间的通讯,而目前包括 NB-IoT、4G 等网路均不符合要求,必须要有专用的车联网通讯标准。
2、抢夺车联网标准,中国推出 LTE-V
中国是世界第一大的汽车市场,同时中国通讯产业又具备全球竞争力,出于通讯安全的考虑,中国工信部正在积极推动自主化的车联网标准。华为、大唐等主导的车联网标准 LTE-V 预计在 2016 下半年和 2017 上半年分步冻结,2018 年商用推广,抢在美国强制推广之前(DSRC)。同时,我国 8 月份将释出“智慧网联汽车发展技术路线图”,我们判断,LTE-V 将是其中的重要内容之一。

一篇文章看懂茅台为什么那么贵

历史悠久:贵州茅台酒独产于中国的贵州省遵义县仁怀镇,是与苏格兰威士忌、法国科涅克白兰地齐名的三大蒸馏名酒之一,是大曲酱香型白酒的鼻祖。

品质优越:被尊为“国酒”。他具有色清透明、醇香馥郁、入口柔绵、清冽甘爽、回香持久的特点,人们把茅台酒独有的香味称为“茅香”,是我国酱香型风格最完美的典型。

一张图看懂什么是物联网

物联网是网际网路的延伸,可以说是网际网路的一种应用。物联网通过各种感知装置,如射频识别、感测器、红外等,将资讯传送到接收器,再通过网际网路传送,通过高层应用进行资讯处理,达到“感知”的目的。

一篇文章弄懂什么是虹膜识别

美国智库 Acuity Market Intelligence
曾发表过一份《生物识别的未来》报告,报告显示,虹膜识别技术将在未来10—15年迅速普及,并占全球生物特征识别16%的市场份额,虹膜识别产品总产值也将达到35亿美元。毕竟无需赘言,在智慧手机之外,未来整个IOT产业的崛起理论上都可被视作虹膜技术普及的基石——你知道,当万物互联时代来临,资料安全牵一发而动全身,人们都在企盼一种与机器更安全的互动方式。
拜好莱坞所赐,如下场景早已被视作未来理所当然的一部分:某Boss级人物神色淡定或慌张地进入实验室等神秘部门,他只需要“看一眼”萤幕即可来去自如。事实上,虹膜识别并不是一个初生事物,基于虹膜扫描识别身份的理论认知可追溯到上世纪30年代,并于90年代逐渐实现商业化落地,如今也已应用在诸如金融, ,机场和军方等现实中貌似类似“神秘部门”的地方。但如你所知,人类历史的底层驱动力永远都是技术以及让技术大范围扩散的商业,遵循着与计算机,网际网路,智慧手机等颠覆性技术的相似步伐,如今虹膜识别也正在从特定领域推广至普通消费人群之中。最直观的例子当然来自三星刚释出的Galaxy
Note7,这是虹膜识别技术第一次被添置在真正意义上的主流旗舰智慧手机之上。
在不少人看来,考虑到三星之于手机产业链的掌控力和号召力,与去年富士通ARROWS NX F-04G以及微软Lumia
950XL等小众机型对虹膜识别的仓促不同(譬如识别时间过长),三星的入局有望起到某种带动之力——据报道,三星的加入甚至让与虹膜识别相关的企业股票也一度飘红。技术的成熟当然是另一方面。古往今来,人类一直对“精准识别身份”心向往之——而有理由相信,愈到未来,安全地告知机器“我是谁”这件事就愈加重要。
而在这件事上,至少看起来,虹膜识别可以做到更多。
你的唯一
大体而言,在所有常规生物特征识别(包括指纹,人脸,虹膜,声音,掌纹等)当中,由于虹膜自身的精准性,防伪性,唯一性,稳定性,主流学界通常认为虹膜是比指纹或者面部识别更“高阶”的识别方式,要知道,相比于指纹08%,人脸2%左右的误识率,虹膜识别低至百万分之一的误识率看起来几乎没有任何蛊惑性。
那到底何为虹膜人眼结构由巩膜,虹膜和瞳孔三部分构成,虹膜即是位于其他二者之间的圆环状部分,属于眼球中层,负责自动调节瞳孔大小,从而适应不同光照环境。而交叉错杂的细丝,斑点和条纹等细微之物构成虹膜大量独一无二的资讯特征,也因此具备了某种与生俱来的不可复制性(顺便一提,虹膜的唯一性同样存在于同卵双胞胎身上,后者DNA资讯重合度非常之高),其复杂度远超如今在智慧手机普及的指纹识别,有研究表明,虹膜识别准确性是指纹识别的1万倍。
可想而知,细小的动态特性让伪造虹膜变得几乎不太可能,至少目前,无论照片,假眼,乃至在隐形眼镜上列印(对了,当眼球剥离人体,虹膜也会随瞳孔放大从而失去活性),都几乎没办法欺骗机器对于主人虹膜的信赖。
而极强的稳定性是虹膜用于生物识别的另一利器。任何人在胎儿发育阶段形成之后,虹膜即终生保持不变,且几乎不会受到外部环境的干扰——在眼睑的庇护下,它不易受到外伤侵袭,更重要的是,目前看来,诸如红眼病,白内障,青光眼,沙眼结膜炎,近视眼手术这些常见的眼部侵扰都无法影响虹膜自身纹理。这意味着,虹膜不会出现指纹解锁时易磨损,灵敏度低,蜕皮或者潮溼而致使手机无法识别的困扰。
另外,最后想说,相较于指纹,虹膜中远距离的非接触式采集无疑要卫生许多。
怎么用
很好理解,虹膜识别技术能将虹膜资讯特征转为密码储存。
在具体的实现路径上,拿Note7来说,在前置镜头同侧增加了IR
LED与虹膜摄像头,在识别过程之中,前置摄像头辅助虹膜摄像头确定持机者的大体轮廓,再经由IR
LED发射红外光源(虹膜识别无法用最常见的彩色可见光感测器,要用独立的红外感测器,以保证能为暗光下使用),虹膜摄像头通过光源扫描持机者虹膜资讯,然后将虹膜资讯转为编码,与已知密码进行比对,以最终决定是否解锁。通常来说,相比录入指纹时的繁琐,初次录入虹膜要迅捷许多,大概只需要几秒钟;而当用户试图用虹膜解锁手机时,根据视讯演示,虽不比指纹,但仍谈得上灵敏。
而直觉便知,虹膜识别的应用场景可被延伸至萤幕解锁之外,譬如Note7提出的一种场景方案是新增了一个“安全资料夹”,通过虹膜解锁存放一些包括应用,照片,便签在内的私人资料或资讯(你知道,每个人都有一些“不可告人”的小秘密),让其独立于其他手机资料之外,唯有虹膜可以开启,算是上了份双保险。
在我看来,这一功能也在很大程度上回应了业界对于虹膜识别普及性的担忧——事实上,至少在现阶段,作为科技急先锋的虹膜识别与已然成熟的指纹识别并非取代关系,而更接近于不同场景中的互补或进阶,Note7的安全资料夹即是如此,你大可将其视作指纹之后的第二道安全防护,里出入神秘部门也得布防重重关卡不是
嗯,在告知机器“我是谁”这件事上,人类经历了各种密码,数字证书,硬体KEY(譬如U盾)等多种方式,有理由相信,身份识别的下一幕很大程度上将由虹膜等生物特征识别完成。其实追溯人机互动历史,一个清晰的脉络是:主流计算装置的每次形态改变,必然伴随着人机互动难度下降,而随着虹膜等识别技术的完善,人类与机器之间的“信任关系”势必将迈向一个新篇章。
未来由现实铺就,而“未来已经来临”。在科技领域,未来十年将会令过去的十年黯然失色,但愿这其中会有生物识别技术很大的功劳。

物联网,英文名为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:

1、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;

2、从人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。

设备之间无需任何人为干扰相互通信的设备组成的网络,设备本身就可以完成创建,修改,删除,发送和接收数据,并使用该数据做出决策。所以说,物联网的关键是设备之间的数据交换。

物联网的应用领域主要包括以下方面:运输和物流领域、工业制造、健康医疗领域范围、智能环境(家庭、办公、工厂)领域、个人和社会领域等,具有十分广阔的市场和应用前景。

扩展资料:

物联网技术的原理其实就是在计算机互联网的基础上,利用RFID、无线数据通信等技术,构造一个覆盖世界上万建筑的“Internet of Things”。

在这个网络中,建筑(物品)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(RFID)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。

物联网的核心技术还是在云端,云计算就是实现物联网的技术核心。

物联网的三项关键技术与领域包括,关键技术:传感器技术、RFID标签、嵌入式系统技术。领域:公共事务管理(节能环保、交通管理等)、公众社会服务(医疗健康、家居建筑、金融保险等)、经济发展建设(能源电力、物流零售等)。

传感器技术是一种计算机应用中的关键技术,将传输线路中的模拟信号转变为可处理的数字信号,交于计算机进行处理。

RFID,全称为Radio Frequency Identification,即射频识别技术,是一种将无线射频技术与嵌入式技术融为一体的综合技术,在不久的将来将广泛应用于自动识别、物品物流管理方面。

嵌入式系统技术是一种将计算机软件、计算机硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术集成于一体的复杂技术。

参考资料来源:百度百科——物联网概念

属于
无人驾驶,无人机是属于车联网的一种, 物联网就是“物物相连的互联网”。车联网的内涵主要指:车辆上的车载设备通过无线通信技术,对信息网络平台中的所有车辆动态信息进行有效利用,在车辆运行中提供不同的功能服务。

汽车的无人驾驶技术实现有赖于现在较快的人工智能,处理信息的反馈速度,自动驾驶技术的它的原理就是通过汽车周围的传感器来搜集汽车所处的动态环境,利用很短的时间完成电脑信息的处理,让汽车从各种障碍里面去选择一个最佳的通行方向。

因为很早的时候车子就有自动避障的相关技术了,但那个是一种短时的片面的,现在要实现全面的自动化驾驶,也就是意味着不需要人的参与。传感器收集了周围动态变化的环境数据,就可以通过电脑很短时间之内完成信息的处理,然后从所有的路线里面选择一条既符合交通通行规则又不影响其他人正常通行的道路,这个需要大量的交通数据去支持,也就是实际行驶过程中所遇到的千百种情况变化,都要在电脑里面有详尽的列举。

要经过很多实验室的实验才能把这个东西逐渐推向市场,因为自动驾驶它关乎的是乘车人的生命安全,不像是我们平常所使用的简单的人工智能,他就算犯了错就算很愚蠢,看起来一点都不智能,我们顶多就是嘲笑一下,那也没有什么关系。但是用到汽车驾驶上面汽车在高速行驶,100公里每小时的情况下稍微反应慢了,一秒钟那都有可能是车毁人亡的结果,更不要说他处理信息的时候遇到了问题电脑死机这不就完蛋了吗?

所以说理论上上面情况是不会出现的,因为在研发的时候可能就会考虑到这方面问题,但大部分普通的驾驶者仍然不愿意把自己以及乘车人的生命安全完全交由人工智能去处理。可以把自动驾驶记录当成是一个辅助驾驶的东西,但不能完全相信他人,还是要做好最后一道把关的工作。

无人驾驶汽车依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作,通过电脑实现无人驾驶,可以在没有任何人类主动的 *** 作下,自动安全地 *** 作机动车辆。
无人驾驶依赖几种先进技术,这些互为补充的技术感知周围环境、进行自我导航。究竟这些技术如何协同工作?除了Waymo等知名的领头羊之外,又有哪些公司在推动这个行业发展
感知能力,无人驾驶汽车必须要能够识别交通信号和标志,以及其他汽车、自行车和行人。它们还必须能感知前方物体的距离和速度,以便作出对应反应。

摄像头和计算机视觉,摄像头普遍用于无人驾驶车辆和配备先进驾驶辅助系统(ADAS)的车辆,是无人驾驶环境下一种重要的感知设备。
摄像头可以识别颜色和字体,帮助检测道路标志、交通信号灯和街道标记——这是其相对于雷达和激光雷达的一个优点。不过,在检测深度和距离上,摄像头远远不及激光雷达。
无人驾驶感知系统基于计算机视觉技术来检测物体和信号,以此处理从摄像头提取的数据。计算机视觉软件需要能够识别车道边界的具体细节(比如,线条颜色和图案等),还需要能评估适当的交通规则,在复杂交通场景下实现安全的、与人类驾驶行为类似的自主驾驶。

物联网十大应用分别是:设备监控、机器和基础设施维护、物流和追踪、集装箱环境、机器管理库存、网络数据用于营销、识别危险网站、无人驾驶卡车、WAN监控、GPS数据聚合。

十大应用介绍:

一、设备监控:像监控或者调节建筑物恒温器这样的事情可以远程完成,甚至可以做到节约能源和简化设施维修程序。这种物联网应用的美妙之处在于,它很容易实施,容易梳理性能基准,并得到所需的改进。

二、机器和基础设施维护:传感器可以放置在设备和基础设施材料上,例如铁路轨道,来监控这些部件的状况,并且在部件出现问题的时候发出警报。一些城市交通管理部门已经采用了这种物联网技术,能够在故障发生之前进行主动维护。

三、物流和追踪:运输业现在把传感器安装在移动的卡车和正在运输的各个独立部件上。从一开始中央系统就追踪这些货物直到结束。这么做可以防止货物在边远地区被盗窃,让企业供应链可以保持追踪,因为管理层可以在任何时间点清楚地看到车辆的位置(以及车辆应该在的位置)。

四、集装箱环境:同样是在物流和运输行业,运送装着易腐货物的集装箱是对周围环境条件进行监控的,如果超出温度或者湿度范围传感器会发出警报。此外,当集装箱被弄乱或者密封被破坏的时候,传感器也会发出警报。这个信息是实时通过中央系统直接发送给决策者的,这样情况可以得到补救,即使这些货物是在全球各地的运输途中。

五、机器管理库存:向消费者提供了各种商品的自助服务售卖机和便携式商店,现在可以在特定商品低于再订购水平的时候发送自动补充库存警报。这种做法可以为零售商节约成本,因为他们只需要在机器告诉他们需要补充库存的时候让现场工作人员进行补货。

六、网络数据用于营销:企业可以选择利用自己的分析,追踪客户在网络中的行为,或者他们可以将这个任务外包给在这个领域内有声誉的营销公司。在网站的导航模式中,访客来到或者来自你的网站,访客所使用的设备类型,以及其他关于访客的相关数据,可以聚合起来以更全面地了解。交易数据和物联网数据的结合,将会丰富你的营销分析及预测,可以快速实施。

七、识别危险网站:商业公司提供的安全服务,可以让网络管理员追踪机器对机器的交流,追踪来自公司计算机的互联网网站访问,揭示公司计算机定期访问的“危险”网站和IT地址。实践会降低网络遭受恶意软件和病du入侵的风险。因为这种“观察”服务是从云厂商那里提供的,所以实施简单,企业可以马上开始。

八、无人驾驶卡车:在气候条件恶劣和没有道路基础设施的边远地区,石油和天然气开采行业的企业正在使用无人驾驶卡车,这种卡车可以远程控制和远程通信。这降低了运营费用,因为你不用派人进入该领域,还可以避免在已知极其危险的区域发生事故。

九、WAN监控:企业可以很好地监控和修改他们的网络流量,但是当这个流量通过广域网或者互联网路由的时候,有时候似乎是在他们控制范围之外的。现在位于全球不同地点的办公室的边缘路由器,会显示出显著不同的服务质量,这取决于这个办公室是在新加坡或者里约热内卢。如果IT希望更好地监控互联网流量,那么可以购买商业服务,实时显示哪些地方放缓了,甚至可以重新路由流量以保持通信畅通。

十、GPS数据聚合:GPS数据聚合是应用最广泛的物联网数据收集方法之一。企业喜欢它是因为可以让他们统计人口数据、天气数据、基础结构数据、图形数据和任何可以并定位到特定地理位置的数据类型。很多厂商可以帮助你,以对业务有意义的方式聚合GPS数据。


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