物联网的当前发展情况

物联网的当前发展情况,第1张

——更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》。

行业进入快速发展期

物联网最早于20世纪90年代被提及并确认概念,在1995年至2005年间经历了萌芽期。2005年,国际电信联盟对物联网的概念进行了拓展,物联网行业进入初步发展期。2009年,中国、欧盟、美国对于物联网都提出国家战略层面的行动计划,全球物联网行业发展进入快速发展阶段。

全球物联网设备数量高速增长

根据全球移动通信系统协会(GSMA)统计数据显示,2010-2020年全球物联网设备数量高速增长,复合增长率达19%;2020年,全球物联网设备连接数量高达126亿个。“万物物联”成为全球网络未来发展的重要方向,据GSMA预测,2025年全球物联网设备(包括蜂窝及非蜂窝)联网数量将达到约246亿个。万物互联成为全球网络未来发展的重要方向。

全球物联网市场规模逐年增长

整体来看,物联网是世界信息产业第三次浪潮。当前,全球物物联网核心技术持续发展,标准体系加快构建,产业体系处于建立和完善过程中。未来几年,全球物联网市场规模将出现快速增长。IDC数据显示,2020年全球物联网市场规模约达136万亿美元。

观察物联网产业的发展规模最直观的数据就是“物联网终端连接数”,从连接数看,据前瞻产业研究院统计数据显示,2015年我国物联网链接数量为639亿个,截止至到2017年我国物联网链接数量达到了1535亿个,相比2016年增长了698%。初步预计2018年我国物联网链接数量突破20亿个,在2019年我国物联网链接数量将达3125亿个,同比增长3852%。并预测在2020年我国物联网链接数量将达到40亿个,相比2017年增长约160%,而且这还是产业视角的保守估计,从物联网的连接构成看,目前应用最多三个方向为智能硬件、智能家电和智能计量,细分行业中智能家居和智能安防的发展最快,这一切应该与巨头的推动有关。

5G落地将推动社会迈入万物互联物联网时代

从中国高层的多次部署,到资本市场的资金热捧,近期最受舆论关注的概念之一莫过于“新基建”。其中,5G被多次提及,成为“新基建”的主要抓手。作为颠覆性技术,5G的落地将推动社会迈入万物互联的物联网时代。

物联网融合各行各业推动智能化转型

物联网作为全新的连接方式,近年来呈现突飞猛进的发展态势。在中国,物联网的大规模应用与新一轮科技与产业变革融合发展,预计2022年,中国物联网行业市场规模将超过724万亿元。他表示,各行各业的智能化转型如火如荼,物联网作为连接人、机器和设备的关键支撑技术,应加快推动布局,抓智能化转型机遇。

物联网行业就业前景怎样

根据报告,当前中国物联网产业主要采取重点地区率先试点,其他地区逐步跟进的方法来推动发展。因此,物联网安装调试人员的就业以一二线大城市、经济发达地区及无锡、杭州等试点地区为主。随着产业发展,尤其是5G技术在多个城市展开试点,二三线城市也在积极布局物联网产业试点规划,就业形势会越来越好。

得益于国家政策的大力支持和越来越多企业的频频布局,中国物联网产业快速发展,对相关人才的需求也持续增长。调查预测,未来5年物联网安装调试员人才需求量近500万人。

——以上数据及分析请参考于前瞻产业研究院《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》。

加大油气勘探开发力度、保障国家能源安全是当前面临的迫切任务。但随着优质资源的不断开发,剩余资源开采难度越来越大,成本越来越高,迫切需要创新技术提升油气勘探开发效率和效益。在大数据、人工智能( artificial intelligence,AI)、5G、云计算、物联网等技术推动下,油气田的智能化水平将会越来越高,这既是油田降本提质增效的有效途径,也是油气技术发展规律的必然趋势。

1、大数据技术定义

2012年兴起的“大数据”潮流,让“Big Data”这个IT圈子里的名词一下风靡了各个行业。虽然大数据的重要性得到了大家的一致认同,但是对大数据的理解却众说纷纭。大数据是一个抽象的概念,除去数据量庞大这一特征,大数据还有一些其他的特征,这些特征决定了大数据与“海量数据”和“非常大的数据”这些概念之间的不同。

高德纳分析员Doug Laney曾于2001年在一次演讲中指出,数据增长有3个方向的挑战:数量(volume),即数据多少;速度(velocity),即资料输入、输出的速度;种类(variety),即多样性,这3方面的特征即大数据最先提出的3V模型。2011年,在国际数据公司(IDC)发布的报告中,大数据被定义为:“大数据技术描述了新一代的技术和架构体系,通过高速采集、发现或分析,提取各种各样的大量数据的经济价值。”大数据的特点可以总结为4个V,即volume(体量浩大)、variety(模态繁多)、velocity(生成快速)和value(价值巨大但密度很低)。这种4V定义得到了更广泛的认同,指出了大数据最为核心的问题,就是如何从规模巨大、种类繁多、生成快速的数据集中挖掘价值。

2、大数据技术的发展

大数据是人工智能的血液,当前大数据、云计算、人工智能以及区块链技术之间的关系密不可分,也被称作数据智能。比如,先进的工业互联网,其中既有区块链技术也有大数据技术,还有云计算技术,三者合成一体,又衍生出了人工智能和物联网的概念。

在大数据基础上的人工智能,目前已进入数据智能的深度学习时代,其快速发展引起了 社会 和产业的颠覆性变化。从大数据和人工智能技术全行业的发展来看,目前美国仍处于领先地位,中国紧随其后,且具有赶超趋势。中国在人工智能相关的论文发表总数和高引论文数量实现对美国的超越,但在人工智能理论发展和技术方向的引领方面美国还占据支配地位。

3、大数据技术流程

大数据处理的关键技术流程主要包括:数据采集、数据预处理(数据清理、数据集成、数据变换等)、海量数据存储、数据分析及挖掘、数据的呈现与应用(数据可视化、数据安全与隐私等)。

4、大数据的核心算法

大数据的核心算法可以分为监督学习(有标签)和无监督学习(无标签)两大类,其中:

监督学习分为回归和分类:即给定一个样本特征,希望预测其对应的属性值,如果是离散的,那么这就是一个分类问题,反之,如果是连续的实数,这就是一个回归问题。无论是分类还是回归,都是想建立一个预测模型,给定一个输入,可以得到一个输出。不同的只是在分类问题中,是离散的;而在回归问题中是连续的。

无监督学习分为聚类和降维:即如果给定一组样本特征,我们没有对应的属性值,而是想发掘这组样本在维空间的分布,比如分析哪些样本靠的更近,哪些样本之间离得很远,这就是属于聚类问题。如果我们想用维数更低的子空间来表示原来高维的特征空间,那么这就是降维问题。聚类也是分析样本的属性,事先不知道样本的属性范围,只能凭借样本在特征空间的分布来分析样本的属性。这种问题一般更复杂。而常用的算法包括 k-means (K-均值),GMM(高斯混合模型)等。

5、大数据在油气勘探开发领域的应用

目前大数据技术在地质分析、测井解释、地震解释、甜点预测、地质建模、油藏模拟、钻井、压裂、采油、产能预测等方面均开展了大量 探索 性研究,收到了良好的效果。但是目前,大数据与油气行业相关领域的融合还处于起步阶段,面临来自数据、算法和地下未知因素的诸多挑战。未来在大数据、人工智能、5G、云计算、物联网等技术推动下,油气田的智能化水平将会快速发展,这既是油气技术发展规律的必然趋势,也是油田降本提质增效的有效途径。在发展的过程中,智能油气田建设需要油气勘探开发与大数据、人工智能、云计算以及区块链等技术的深度融合,进而催生一批油气田领域的颠覆性技术,解决油气勘探开发的技术需求,提升油气田勘探开发的经济和 社会 效益。

下期将向您详细解读大数据在油气行业的具体应用 )。

注:本文部分参考资料来源如下:

李阳,廉培庆,薛兆杰,等.大数据及人工智能在油气田开发中的应用现状及展望[J].中国石油大学学报(自然科学版),2020,44(4):1-11

Gantz J,Reinsel DExtracting Value from Chaos IDC iView Report,2011

Team O R Big Data Now:Current Perspectives from O’Reilly RadarSebastopol:O’Reilly Media,2014

Grobelnik M Big data tutorial >

物联网就业前景很好,物联网产业具有产业链长、涉及多个产业群的特点,其应用范围几乎覆盖了各行各业。

物联网专业是教育部允许高校增设新专业后,高校申请最多的学校,这也说明了国家对物联网经济的重视和人才培养的迫切性。物联网的产业规模比互联网产业大20倍以上,而物联网技术领域需要的人才每年也将在百万人的量级。

物联网的基本特征从通信对象和过程来看,物与物、人与物之间的信息交互是物联网的核心。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。

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。

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。

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。

足球分析软件的精度可以通过科技化算法和物联网技术的应用来提高。具体来说,可以考虑以下方面:
1 数据采集:通过传感器、摄像头等物联网设备采集现场比赛的数据,如球员跑动轨迹、球的位置、传球次数、射门次数等。
2 数据处理:通过算法分析采集到的数据,提取出有价值的信息,如球员的跑动速度、传球精度、进攻效率、防守能力等,从而得出比赛的局势和趋势。
3 模型建立:通过机器学习算法建立预测模型,根据历史数据、球队战术、球员实力等因素进行预测,从而预测比赛结果。
4 可视化展示:将分析结果以图表、动画等形式进行展示,让用户可以直观地看到比赛的情况和分析结果。
通过应用科技化算法和物联网技术,足球分析软件可以更加准确、全面地分析比赛,为教练员、球迷等提供更好的服务和支持。

在过去的几年里,物联网蓬勃发展。根据行业研究,到2021年,全球将安装350亿台物联网设备,到2025年将安装7544亿台。本质上,作为一个技术驱动的互联设备网络,物联网有潜力更好地实现系统内的数据共享。它让机器和设备进行交互的能力将会对各行各业行业产生积极影响。

从使用物联网设备的数据密集型体验到基本的健康和安全需求,几乎没有什么趋势能够超越它,从而加剧了其重要性。

1连网设备制造商将投资医疗保健

远程医疗需求仍有望继续增加。据行业专家称,由于便利和更实惠的价格,消费者对数字医疗设备的兴趣越来越大,到2026年,该技术将增长至1856亿美元。

2物联网将在制造业普及

制造业和其他使用昂贵机器的环境已经体验到了远程监控的好处。在物联网驱动技术的帮助下,制造商和制药企业今年能够将工业资产与远程 *** 作连接起来,确保在大流行期间一切如常。根据行业报告,这些好处和积极影响有望在2021年为物联网带来大量投资。基础行业专家、特别是现场服务公司和工业设备公司将越来越多地使用此技术,从而使连网机器在2021年继续获得发展动力。

3行为互联网有望发展壮大

行为互联网(IoB)从各种来源捕获人们生活的“数字信息”,公共或私人实体可以利用这些信息来影响行为。

这里的一些有用的技术工具包括位置跟踪、大数据和面部识别。这一趋势凸显了将客户放在每个组织战略中心的重要性,以确保长期成功。

4智能建筑技术将推动员工体验转型

根据2021年的行业报告,智能建筑技术将专注于物联网应用,以实现智能办公举措。这些举措将包括智能照明、能源和环境监测,以及基于传感器的空间利用和活动监测。

物联网是通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通讯,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
物联网被称为继计算机、互联网之后,世界信息产业的第三次浪潮,在各国已经成为战略共识。根据美国研究机构Forrester预测,物联网所带来的产业价值将比互联网大30倍,物联网将成为下一个万亿元级别的信息产业业务。
前瞻产业研究院发布的《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》显示,2011年中国物联网产业市场规模达到2600多亿元,2012年我国物联网产业市场规模达到3650亿元,比上年增长386%。到2015年中国物联网整体市场规模将达到7500亿元,年复合增长率接近30%。
前瞻产业研究院发布的物联网行业分析报告分析认为,国内物联网产业链和产业体系初步形成,产业规模快速增长。目前,中国发展物联网所需的自动控制、信息传感、射频识别等技术和产业都已成熟或基本成熟,通信运营商和系统设备提供商达到世界级水平,下游应用不断拓展。目前,物联网已较为成熟地运用于安防监控、智能交通、智能电网、智能物流等。数据表明,2010年物联网在安防、交通、电力和物流领域的市场规模分别为600亿元、300亿元、280亿元和150亿元,预计到2015年将分别增加到1500亿元、1000亿元、1100亿元和650亿元。
物联网在我国发展还是很不错的,市场规模很大,行业增长速度也很快,行业前景十分良好。
希望我的回答可以帮助到您。


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