物联网工程怎么样

1如果题主问的是这个专业的话，那我想我还是能说几句的;我是湖南应用技术学院物联网工程专业的大一学生，在此发表一下我对这个专业的拙见。(以下附上学生证)

2物联网工程专业在互联网上的定义是研究物联网系统的规划、设计、实施、管理与维护的工程科学;要求物联网工程技术人员根据既定的目标,依照国家、行业或企业规范,制定物联网建设的方案,协助工程招投标,开展设计、实施、管理与维护等工程活动。属于工学类计算机专业，主要涉及软件和硬件两个方面，学这个专业我目前主要是在学代码，以及做关于硬件的实验，如智能etc停车收费系统沙盒模拟，智能家居演示等，了解了一些智能产品的原理。和其它专业，比如数字媒体技术相比，我们学的更多也更杂，需要的精力也更多，但在我看来趣味性也更强。

3作为一名对电子产品网络产品比较有兴趣的人来说，这个专业在我看来还是不错了，满足了我以前想做小游戏玩的幻想，但是这个专业真的很需要努力，而且如果是学代码的话需要一定的逻辑思维，硬件的话需要一定的动手能力；如果你逻辑思维好，又不怕吃苦，对软件或者那些智能产品感兴趣的话我建议你来试试;然后如果问选那个学校的话，可以自己上网去查询，选一个在你分数范围内你能接受的学校。

4对于这个专业学什么，其实每个学校定义不一样，开的课程自然也不尽相同，专业课程据说主要有传感器技术、视频识别及应用、算法设计与分析、嵌入式系统设计、物联网安全、计算机网络、无线传感器网络、传感器与控制实验、无线网络组网技术、物联网概论、面向对象程序设计、计算机系统结构、人工智能基础、地理信息系统、智能信息处理技术、云计算技术、人机交互技术、传感网流数据处理技术、多传感器信息融合等。由于大部分还未学习，在此不多做介绍。除去这些专业课程，还有一些也很重要的课程，我以我本学期的课程安排为例，我主要用心学的几门是英语，高数和线性代数，数据结构，物理。前四门都是考研必备的科目，而物理是学硬件方面的学生要会的，它和高数和英语和大家高中学的英语数学物理相差不大，只是难度变大了，在此就不过多介绍。而线性代数是一门关于线性关系的数学类学科，主要用于处理两者关系可以用一次形式来表示的数学对象的相关问题，具体我也说不清，但是需要一定的抽象思维能力和空间想象能力，在我看来是一门较难的学科。而数据结构是一门关于代码的很重要的学科，对于软件方面的学生来说，也是很重要的专业课程，它主要讲了代码的各种结构在计算机中的各种存储结构及存储方式，无论是学软件学代码还是考研都很重要的一门学科，同时它也需要一定的逻辑思维能力，逻辑思维好的人学的就会轻松很多。下面附上我这学期的课程表。

5学这个专业将来从事的工作据我了解主要也是两个方面，软件工程师或硬件工程师，软件方面主要是软件的开发维护及更新，硬件主要是负责智能硬件的设计开发或调试测试，相比其他专业，我们这个专业还是不愁就业的，但前提是你好好学，要是你不怎么认真，计算机专业的强大竞争力可能也会让你的状况比其他专业的惨一点。
6最后我还是想说一下，无论什么专业，还是要努力才能学好的，并没有选好专业就一定好就业的说法，不要有"我学的是好专业我随便学学就能有好工作的想法"，努力才是你找到好工作的唯一途径，加油！
以上回答不当之处请大家指正。

以物联网作为数据载体。
农产品质量安全追溯大数据系统，推动农业农村大数据与农业实际全面融合，发挥好大数据这一现代农业新型资源要素的重要作用，深度参与农业供给侧结构性改革;通过 农产品质量安全追溯大数据系统建设，实现农产品质量安全监测信息和检测数据的网络采集与资源共享，建立农产品质量安全监测数据库，使农产品质量产地准出和市场准入具备信息化基础平台，在对农产品质量监测信息与溯源数据的采集汇总、整理分析的同时，逐步实现上级要求的农产品质量安全监管体系建设的四大功能，即：农产品质量安全实时监测功能、监测溯源功能、风险预警和预测预报功能、支持政府决策功能等。 农产品质量安全追溯大数据系统核心技术是通过建设能够覆盖省、市、县(市区)、乡镇/街道（农业企业农产品检测与溯源工作站）多级的网络化中央控制端和基层监测客户端，实现对全市农产品质量安全的实时监测和质量安全信息技术服务。农产品质量安全追溯大数据系统由若干个子平台组成，分布于农产品生产基地、农产品批发市场、农产品加工企业、超市、各单位食堂，每个子平台有由农药残留速测仪、PC电脑、系统PC端软件组成。子平台可以任意扩充，都有独立的用户名和密码。子平台的所有数据都可无缝对接立刻同步上传给XX省（市、县）《农产品安全追溯系统平台》

1、物联网就是“物与物互相连接的互联网”。物联网的感知层，产生了海量的数据，将会极大地促进大数据的发展。同样，大数据应用也发挥了物联网的价值，反向刺激了物联网的使用需求。越来越多的企业，发觉能够通过物联网大数据获得价值，就会愿意投资建设物联网。
2、其实这个问题也可以进一步延伸为“大数据和5G之间的关系”。5G的到来，通过提升连接速率，提升了“人联网”的感知，也促进了人类主动创造数据。另一方面，它更多是为“物联网”服务的。包括低延时、海量终端连接等，都是物联网场景的需求。
3、5G刺激物联网的发展，而物联网刺激大数据的发展。所有通信基础设施的强大，都是为大数据崛起铺平道路。
4、据调查，63%的公司从对大数据投资中获得了可衡量的效果。如果再加上传感器、追踪器等物联网能力的加持，数据驱动型企业有潜力实现更广泛的市场研究、更好的流程可见性、更高的运营效率。然而，大数据咨询专家认为，某些行业或许本身就更适合从大数据和物联网的结合中受益。

物联网开发应用最重要的是各种接口的兼容性。

首先物联网终端设备数量比手机大得多，而且本身没有显示界面，通常只是能够通过特定网络协议回传数据的传感器（直接连入互联网或者通过网关设备），也就是说在物联网大数据汇聚的前端，数据的汇入是自动化进行的，应用开发的重点是后端的汇聚层。

物联网应用后端汇聚层需要有一个智能化软件系统（通常运行于数据中心），来管理物联网设备（包括固件升级等）、网络、处理海量数据，并提供给用户。

在设备层、汇聚层之外，物联网应用还需要一个分析层，负责处理物联网设备产生的大数据。

最后，是最终用户层，负责将有用的数据分析结果以可视化的方式展示到用户的终端设备中，这个层面的开发，可以是移动web网站也可以是一个手机APP。

由于设备层和汇聚层第三方专业产品和服务的完善，实际上今天的物联网应用开发，主要指的是分析层和用户层这两个层面，换而言之，未来物联网开发生态主要建立在成熟的云计算物联网平台上。成熟的物联网平台通常都提供汇聚层需要的大数据存储、实时信息总线以及于前端应用通讯的API。

实际上今天已经有大量面向物联网应用开发的平台，例如Xively、Mnubo、BugLabs和ThingWorx等，这些平台通常能够兼容大量物联网产品厂商的设备。

智慧消防物联网系统在各个地区进行运用：

1、运用新技术，建立智慧消防。

智慧城市建设，智慧消防系统部署，借助5G、大数据、物联网、云计算等方面优势，建立一套基于物联网可实现消防预警、报警功能的“智慧消防”云平台。

智慧消防系统通过智能传感终端，建立起覆盖整个建筑的消防物联网体系，整合灭火应急救援基础信息和社会资源，建立线上信息数据库，利用手机移动APP能够对区域内的重点单位、高层建筑进行在线远程监控。

2、物联网+消防，优势明显。

智慧消防物联网应用，一旦出现系统故障、设备误报以及火警等任何报警信息，或者通过视频探头监测到重点岗位值班人员脱岗、安全出口锁闭等情况，系统都会以平台、短信、电话等多种途径实现“秒级”预警，有助于及时消除隐患，第一时间发现火情并把火灾控制在初期阶段。

智慧消防物联网

消防物联网系统可将信息同步推送给关人员，督促修复消防设施或加强值班人员管理，消除火灾隐患，更好履行自身的消防主体责任。提高检查效率和执法的针对性，实现“‘互联网+监管’模式，优化执法方式，对违法者依法严惩、对守法者无事不扰”。同时，监管部门可以依据推送的信息，加强行业监管的力度。

3、智能预警，为城市消防安全保驾护航。

智慧消防平台可实现对防火、用电安全的实时感知与预警，在有效监测报警基础上，帮助和促进社会单位做好日常消防隐含排查、消防设施设备维护，在充分保障消防设施完好率的基础上，提升消防安全防范水平。并且对单位内消防系统火警及运行状态信息监管工作从发起、执行到效果评价的完整业务流程监控。智慧消防物联网远程监控服务平台，实现24小时不间断对养老机构消防安全、用电安全的智能检测、监控、报警服务，为城市的消防安全进行保驾护航。

一、将真实的加工制造连接到工业40
如果使用了工业40技术，一个新的加工制造生产线可以实现多达25种的产品变化，同时将产量提高10%，库存减少30%。工业40架构的应用让制造商在生产过程中可以获得更丰厚的投资回报率。
工业40是一场工业的革命，目的是将信息技术(IT)的虚拟世界、机器的物理世界以及互联网合为一体。其中心是将具有IT功能的所有工业领域都整合起来。这些科技提高了灵活度和速度，能够使产品更具有个性化，生产更高效且规模可扩展，以及在生产控制方面具有更高的可变性。机器与机器之间的通讯和先进的机器智能化，提高了工艺的自动化水平，并带来了更多的自我监控以及实时数据。开放的基于Web的平台会增加制造企业的竞争力。
1分布式智能
这里说的分布式智能是指在智能传动和控制技术网络的机器设备中，加入尽可能多的智能和控制功能、或者单独的传动轴，而不是从一个中央处理单元（CPU）来处理所有的动作。
拥有机器层面的过程数据并决定用它做什么，反映出了人们相信一台机器可以经过装备使用过程数据做一些事情并且独自改善工艺流程，诸如实现调整产量、更加有效率的利用能源等目标，而不是依赖“云”来处理所有这些任务。
联网的机器可以与更高的生产线级别、工厂级别以及企业级别的网络进行通讯，从而能够实现对特定事件或特定产品的实时调节。集成了传动的伺服马达和无机柜传动系统将传动组件和运动逻辑顺序放到了单独的轴向上。
　 2快速连接
那些允许数据在整个企业架构中自由流动的系统，往往需要持续的投资和改进。一家工业40工厂车间所产生的大数据和信息流，可能会让公司的网络不堪重负。我们该如何改进自动化系统中的硬件和软件的功能，使这种设计流程更简单、花费更少的时间以及更加开放？通讯路径随着其创建和实施而变得更加流畅。在决定应该使用现场总线的什么功能时，应该看一下生产平台是否支持例如OPC
UA（来自于OPC基金会）这样的标准。消除不同供应商系统的障碍，而且对通讯和控制平台采取一种更加开放的方式很重要。
3开放标准和系统
重点是要思考系统到底“开放”到什么程度，是否支持新兴的通讯协议和软件标准，以及开放的独立组件如何让工业40成为现实。
开放标准允许基于软件的解决方案可以更加灵活地集成，并有可能将新的技术移植进现有的自动化架构中。开放的控制和工程软件也沿着这个方向将自动化和IT软件程序之间的间隙弥合。一个开放的控制器核心能够使用常用的高级IT语言（例如Java和C++）来创建自动化应用程序。
一台机器的 *** 作应该支持与智能手机或平板电脑进行简单的连接。软件可以借助控制器与3D模型软件的连接来加快自动化系统的设计和调试。一个运动控制器可以与模型之间发送指令以及接收反馈，使得机器的功能性在机械设计阶段通过运动控制就得到优化。这也让机器测试和编程可以在调试之前进行。在部件订货、组装机器之前，虚拟机器可以用来进行测试并完善设计。
4实时数据整合
在工业40的工厂里，可能利用实时的机器和工厂性能数据来改变自动化系统和生产工艺的管理方式。不用捕捉并分析数月以来有价值的关于生产率、机器停机时间或者能源消耗的数据，支持工业40的平台能够将数据整合到常规的工厂管理报告之中。这会让制造商和机器具备详细的信息来执行快速的工艺和生产变更，以实现产品满足特定客户需求的愿景。
5自适应性
现实世界中的主动性可以让生产更加连贯并以需求为导向。科技帮助生产线变得主动。目标就是让工作站和模块可以适应个性化的客户或产品需求。
在一个制造液压阀的工厂里，一套新的自适应组装生产线在每一件被加工件上都使用射频识别芯片。生产线上的9个智能站会识别出最终产品是如何被装配的，以及哪些工具设置和 *** 作步骤是必须的。每个相关加工件都带有蓝牙标签，会自动将信息传送给装配站。装配步骤信息会根据不同的产品以及相关加工件的技术水平不同而显示出来。该生产线可以生产一批相同尺寸的液压阀，也可以不需要人工干预就能生产25种不同产品型号。不再需要设定时间或者多余的库存。这使得生产线的产量增加了10%，库存减少了30%。
二、让工业40和IIoT在智能工厂里运行
工业40和工业物联网(IIoT)能够为设备（从传感器到大规模控制系统）、数据和分析之间提供更好的连接性，Beckhoff自动化的TwinCAT产品专家Daymon
Thompson这样认为。传感器和系统需要网络连接来共享数据，分析有助于做出更明智的决策。
物联网主要包括4个基本元素：实体的设备、与设备之间的双向连接、数据以及分析。设备可以是小到一个传感器大到一个大规模控制系统中的任何一种。传感器和系统需要与更大的网络进行连接，以共享由传感器或系统产生的数据。对此数据进行的分析会产生可执行的信息，其结果是让人们做出精明的决策。
在IIoT的实际应用中，
企业通过将设备或资产连接到云或者本地信息技术(IT)设施上来进行数据的采集和传送。然后对采集到的数据进行分析，可以发现设备或资产更多的潜在信息，防患于未然。
例如
，监控机械组件运行温度的传感器可以追踪任何异常状况或者偏离底线的情况。这使公司可以主动地处理不希望发生的行为，从而在可能造成有害危险的系统故障加剧之前进行预测性维护，否则这些系统故障可能会导致工厂停机以及生产收益损失。这种类型的信息有助于企业新产品的设计、系统性能效率的提高以及实现利润的最大化。
工业40让加工制造更灵活
在一个生产制造流程，甚至是整个供应链中，通过连接性推动更多的新发现和系统优化，这是工业40的核心概念之一，这种科技进步也被称为第四次工业革命。
工业40工作组成员、德国国家科学与工程院Acatech，将18世纪蒸汽机的发明和广泛使用定义为第一次工业革命。第二次革命是20世纪早期在装配线上使用传送带。第三次革命是在20世纪中叶开发出来的微电子学、PC和可编程逻辑控制器(PLC)。第四次革命是将PC和机器连接到互联网，并启用信息物理系统（CPS）。
工业40要求传统的生产制造工业实现计算机化。使用物联网和信息物理系统的概念会帮助实现“智能工厂”的目标，使生产制造具有前所未有的灵活性和非常高的精益生产效率。在生产制造中，一个显着的特点是重点关注的领域从产品本身扩展到了生产这些产品的工艺上。
制造商需要灵活的生产线来适应快速变化的客户需求。灵活的机器运行能够生产很多类型的产品，通过调整批量大小来获得更高的生产利润，这使得同一个生产线可以运行更复杂的混合产品以适应客户不断变化的需求。

商院案例:大数据安全隐患与体系建设

着互联网、云计算、物联网等网络技术快速发展和智能终端、智慧城市广泛应用及大范围建设，全球数据量呈现爆炸式增长，驱动着整个互联网世界迈入大数据时代。

为应对大数据时代的挑战，推广大数据基础分析、技术研发与应用、安全技术，以及推进大数据技术创新管理能力和业务能力、加强大数据安全与隐私管理，广东省信息协会、广东省计算机信息网络安全协会、广东省大数据技术联盟联合主办的“2014广东省大数据应用与安全高峰论坛”定于10月21日(星期二)上午在广东亚洲国际大酒店召开且圆满结束。

蓝盾股份作为中国信息安全行业领先的专业网络安全企业和服务提供商，也应邀参加该次峰会，并围绕“大数据应用安全隐患与安全体系建设”作出了重要演讲。

下文就演讲的几个重要方面整理成文，重点归纳总结了大数据的应用价值、大数据背景下面临的安全问题以及对大数据时代安全建设的几点考虑。

一、大数据背景介绍

1、大数据特性

大数据(Big Data)是指“无法用现有的软件工具提取、存储、搜索、共享、分析和处理的海量的、复杂的数据集合。”业界通常用4个V(即Volume、Variety、Value、Velocity)来概括大数据的基本特征。

一是数据体量巨大(Volume)。据国际知名数据公司IDC 提供的更为复杂的新数据已经出现，而且生成的速度达到了前所未有的程度，IBM预计，到2020年将增至40万亿GB的水平。

二是数据类型繁多(Variety)。大数据来源种类丰富，更为复杂的新数据已经出现，社交网络数据、网络日志、存档数据和传感器数据、地理位置信息都属于人们在分析中关注的新数据源。

三是价值密度低(Value)。虽然每天产生25亿GB数据，但其中只有接近05%的经检测数据才具有分析价值。

四是处理速度快(Velocity)。面对如此海量的数据，非结构化数据也越来越多，如何快速地处理这些数据并挖掘出有价值的信息，这也是大数据区分于传统数据挖掘的最显著特征。

2、大数据技术趋势

1)Hadoop技术的应用

Apache

hadoop是一个开源的分布式计算框架，通过集成MapReduce技术，Hadoop将大数据分布到多个数据节点上进行处理。Hadoop遵循Apache 20许可证，可以轻松处理结构化、半结构化和非结构化数据，一举成为现在非常流行的大数据解决方案，可以用来应对PB甚至ZB级的海量数据存储。

2)与云计算的融合

大数据和云是两个不同的概念，但两者之间有很多交集。支撑大数据以及云计算的底层原则是一样的，即规模化、自动化、资源配置、自愈性，因此实际上大数据和云之间存在很多合力的地方。可以说大数据和云计算是相伴而生的，大数据的处理离不开云，大数据应用是在云上跑的、非常典型的应用。

二、大数据的应用价值

《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料，大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。更有世界经济论坛报告认定：大数据为新财富，价值堪比石油。

就国内外对大数据的研究与投入来看，2014年，Intel、IBM、微软、阿里巴巴[微博]等行业巨头纷纷布局大数据。IDC预测2014年产生2万TB数据，2014年大数据产值超6亿，2016年将可望突破100亿。

那么，这些看似平凡的数据能为我们带来什么？事实上当你把微博等社交平台当作发泄工具时，专业的敛财高手们却正在挖掘这些互联网的“数据财富”，先人一步用这些数据来预判市场走势，做出正确的决定，并取得不俗的收益。

大数据的核心价值是能够为政府、企业提供决策服务，帮助企业把握市场机遇、迅速实现大数据商业模式创新，协助政府建设智慧城市和应对公共安全，帮助公安进行犯罪预测与预防。

例如，华尔街根据民众情绪抛售股票；美国疾控中心依据国民搜索，分析全球范围内流感等病疫的传播状况；投资机构搜集并分析上市企业声明，从中寻找破产的蛛丝马迹；电信行业利用大数据帮助电信业对业务的分析和优化；电子商务收集、分析海量的消费者数据，从中挖掘消费者多变、复杂的需求。

总之，在大数据时代，以利用数据价值为核心，合理挖掘和利用大数据，已经为各行各业带来了巨额财富。

三、大数据的安全隐患

随着大数据应用的爆发性增长，大数据衍生出独特架构，并推动存储、网络及计算机技术的发展，同时也引发了新的安全问题。

1、网络化社会使大数据成攻击目标

开放的网络化社会，大数据的数据量大且相互关联，对于攻击者而言，相对低的成本可以获得“滚雪球”的收益。用户数据泄露，个人账号信息失窃的事件时有发生，一旦遭受攻击，失窃的数据量也是巨大的。

最近几年来数以百万计的信息大泄密和大量的网络犯罪案件说明，大数据和云环境下的信息安全的风险度已非昔时可比。

2、大数据加大隐私泄露风险

大数据是把“双刃剑”，快捷的网络、精准的营销，虽能带给人们一个更加便捷的生活方式，同时，却也让个人隐私的保护几成空谈。数据分析技术的发展，势必对用户隐私产生极大威胁。如今的大数据营销，对于消费者而言，就好似被一双眼睛盯着，每时每刻窥探着你的一举一动，作为个体消费者，我们早就无法避免自己的个人隐私被网络系统记取被商家掌握并挖掘利用，甚至被恶意使用。

3、技术短板带来的安全隐患

NOSQL(非关系型数据库)作为大数据处理的基础技术，与当前广泛应用的SQL(关系型数据库)技术不同，没有经过长期改进和完善，在维护数据安全方面也未设置严格的访问控制和隐私管理，缺乏保密性和完整性特质。

4、大数据环境打破传统安全壁垒

大数据的处理和存储离不开云，其运营环境的特殊性打破了传统的网络边界壁垒，使得传统的安全技术手段无法做到有效的安全防护。

大数据本身的安全防护存在漏洞，虽然云计算对大数据提供了便利，但对大数据的安全控制力度仍然不够。

5、大数据可能成为高级可持续攻击的载体

APT攻击是一个持续的过程，不具有被实时检测到的明显特征。同时，隐藏在大量数据中的APT攻击代码也很难被发现。此外，攻击者还可以利用社交网络和系统漏洞进行攻击，在威胁特征库无法检测出来的时间段发起攻击行为。

四、大数据时代下的安全体系建设

1、大数据存储安全

大量的数据产生、存储和分析，数据安全存储问题将在未来几年内成为一个更大的问题。行业必须尽快尽早规划和布局大数据安全存储防护措施，协同技术的发展，加大安全防护投入。安全存储是大数据安全的最基本需求，我们可以从集中存储、加密存储、加密传输、认证授权和日志审计等方面来对大数据的安全存储环境加大保护力度。

2、个人隐私信息的保护

大数据和个人隐私之间的“战争”早已打响，必须从技术和法规层面上保障大数据时代的隐私安全，完善用户个人信息的保障体系。

法规层面应从标准和法律两个方面界定数据属性和销售许可，出台相应资质认证和法律法规，建立健全大数据隐私安全保障体系。

技术层面应使用大数据清洗、去隐私化等技术完成对客户隐私数据的隐藏化处理。

3、大数据云安全

大数据一般都需要在云中实现上传、下载及交互，在吸引越来越多黑客和病毒攻击的云端及客户端做好安全保护必不可少。

我们可基于虚拟化的云数据中心提供系统性的安全解决方案，以安全虚拟器件代替原有硬件设备的产品交付方式，确保物理、虚拟和云环境中服务器的应用程序和数据的安全，可以为云和虚拟化环境提供主动防御、自动安全保护，将传统数据中心的安全策略扩展到云计算平台上。

4、建立防御机制

在规划大数据发展的同时，建立并完善大数据信息安全体系很有必要。结合传统信息安全技术和考量大数据收集、处理和应用时的实际环境安全需求，建立面向大数据信息安全的事件监测机制，及时发现信息系统安全问题，当大数据运营环境遭到攻击前或已经遭到攻击时，快速、准确地发现攻击行为，并迅速启动处置和应急机制。

5、重新规范管理员的权限

大数据的跨平台传输应用在一定程度上会带来内在风险，可以根据大数据的密级程度和用户需求的不同，将大数据和用户设定不同的权限等级，并严格控制访问权限。而且，通过单点登录的统一身份认证与权限控制技术，对用户访问进行严格的控制，有效地保证大数据应用安全。

总之，大数据时代机遇与挑战并存，在推进大数据技术创新管理能力和业务能力的同时，要加强大数据安全与隐私管理相关研究的力度，通过政策法规与技术手段相互作用，使大数据在我国各个行业得以沿着正确的方向更快、更深入的发展。

特别说明：由于各方面情况的不断调整与变化，新浪网所提供的所有考试信息仅供参考，敬请考生以权威部门公布的正式信息为准。

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如今，似乎每个城市都在努力实施“聪明”的举措。以新加坡为例，现在以最广泛的努力收集有关市政当局尝试过的公民日常生活习惯/惯例的数据。平比尔盖茨已经投入了数百万美元帮助凤凰城在他们的聪明城市的努力。

但是，当我们谈论一个“聪明的城市”时，意味着什么呢？究竟是更好地利用市中心的资源，还是所有被浪费的资源最终都会被克服？最终，我们都会同意不同意的观点，因为大多数人对我们所知的智能城市的功能和现象有一种看法。

由于发展迅速，很难关注正在发生的一切。工业已经开始适应物联网(物联网)并希望在更广泛的层面上加以实施，以提高效率。但是，不管所有行业到目前为止发生了什么，有一件事是无法逃脱的。M2型展开在法国。

为了讨论这件事，我和那些技术细节背后的人取得了联系，那就是：M2City的IT总监泽维尔·迪亚布(XavierDiab)。读者如果还不熟悉M2市场，就应该知道该公司是法国最大的物联网电信运营商。供水商合并的结果威立雅和算子橙在法国物联网的市场中，M2作为主要的主角出现了。

促进合并的动因

2011，威立雅水公司和橙色公司诞生了M2系列产品，将两家公司的服务以智能计量实体的形式整合在一起。M2城市已将其范围从法国扩展到世界其他地区。威立雅水务公司在法国有着强大的影响力，它与奥兰治公司建立了联盟，希望这两家公司能够通过保护资源和优化规模的绩效来提高客户服务质量。

威立雅水务公司和奥兰治公司的合并已经从开始的地方走了很长一段路，因为M2HERY公司现在在建设一个智能城市的过程中处于关键地位。

我对M2City的XavierDiab的第一个问题是关于合并为M2City的驱动因素，M2City是法国最大的物联网和应用的电信运营商。泽维尔回答说，水曾经是、现在也是全世界所有大城市和大都市中心居民的重要资源。由于水资源非常重要，所有利益攸关方都必须采取措施，以“聪明”的方式保存和管理水资源。

虽然我们知道水作为一种商品的重要性，但我们尚未采取具体步骤来处理水的保存问题。仅在法国，大约三千四百三十亿加仑(1300万亿升)的便携式水就会因为整个法国城市的液压系统泄漏而被浪费掉。这些废物的数量相当于该国因该地区的小漏水而损失的总水量的25%。这些泄漏是以消费者和经营者双方的利益为代价的。

作为法国电信市场上最大的参与者，m2ful希望实施一项改进废物管理的三点计划。该倡议包括智能城市网络、智能对象和能源效率，最终形成了智能城市本身。

挑战

M2城市的目标是创建一个智能城市，但却遇到了许多挑战。他们面临的一些挑战可以通过以下方式列出：

漏水

如上所述，漏水是智能城市项目完成的一大障碍。漏水通常由端点渗漏、地下渗漏(最复杂的)和地面以上渗漏组成。

数据收集

一路走来，M2意识到物联网的数据收集并不像听起来那么容易。由于市场上有可供使用的标准，因此很难无缝地收集数据。不同格式的可用性意味着收集器经常面临收集什么、如何监视和使用什么的难题。

过多的数据

虽然收集数据的影响也证明是有问题的，但目前数据的规模之大也提出了另一项挑战。正如我在前几篇文章中所强调的那样，AI或物联网只有在数据被清理后才能成功。在提供数据方面面临的挑战是增加了合理化和清洁数据的责任，这是一个有趣的挑战，只有通过使用无缝的方法才能解决这一挑战，使整个过程完美无缺。虽然数据的大小给收集和设定数据汇编的标准带来了挑战，但在可视化/显示数据方面也有许多影响。如此大量的数据的可视化需要性能和体系结构能力。要想让M2公司展示这些熟练程度，就必须与一家拥有更好标准化设备和格式的数据集成公司取得联系。

对于M2，数据集成实体是Talend，它提供了他们所寻求的灵活性和可靠性。M2的数据需求是多种多样的，需要最好的Talend以一种既适合M2MARY又适合其客户的方式处理这些信息。Talend的格式、集合间隔和可伸缩性完全符合M2HERY的要求。

泽维尔详细阐述了公司的选择标准，指出公司有许多选择标准卖主它必须从中选择。然而，尽管卖主标书、Talend的出价击败了竞争解决方案，因为它能够跟上快速发展的业务需求、易于使用的界面以及与其预算一致的合理定价模式。

结果

这两家公司都已经达成了七年多的协议，而这段旅程也不亚于难以置信的成功。Xavier指出的一些衡量项目成功程度的结果包括：

在3000多个城市安装了二百三十万多个智能传感器。

该系统每天管理来自客户端的大约二千万条数据消息。

每周有大约一亿四千万条信息被收集和显示。

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