物联网传感器的作用

对于物联网传感器的作用，咻享智能是这么认为的：
1、预测性维护预测性维护
预测性维护预测性维护一直是工业物联网最显著的作用之一，用过传感器对机器各部分温度、振动、耗电量等数据的监测，用户可以随时发现设备的异常，提前停产时间维护，避免意外停机影响生产。甚至用户可以通过模拟场景功能，通过易云系统内置或自行上传，搭建出相应的场景，将采集到的各类数据展示在场景中的相应位置，通过场景中数据和的变化，来随时监测设备状况。
2、自动控制一般传感器采集到的数据
自动控制一般传感器采集到的数据，往往需要在电脑或人机界面展示，工作人员观察数据状况后手工控制设备启停或升降功率。通过易云系统自带的逻辑控制功能，可以直接在设备和需要控制的设备之间架设逻辑，通过PLC、或其他控制方式，根据数据变化，自动调整设备运转状态，减少时间浪费。
3、挖掘数据内涵
挖掘数据内涵。传感器采集到的数据、设备反馈之后的数据最终都是要经过分析研究，成为对企业有利的信息，为企业提供决策支持。如对产品端的监测数据分析，找到机械的弱点或故障发生规律，在改进工艺时针对性加强，提升产品质量和竞争力等。

神舟七号发射成功。

下一代互联网研究与产业化获得重大突破。

首条国际一流水平的高速铁路在京津两大城市间开通。

首个中国人基因组序列研究成果发表。

北京正负电子对撞机重大改造工程建设任务圆满完成。

曙光5000A跻身世界超级计算机前十。

光谱获取率最高望远镜落成。

自主研制的支线飞机首飞成功。

量子中继器实验被完美实现。

转基因抗虫棉使北方农作物免受虫害。

世界胚胎干细胞研究获新进展。

凤凰号探测器成功降落火星并确认火星上有水。

开发出全球运算速度最快的超级计算机。

欧洲大型强子对撞机正式启动。

设计出杀灭癌细胞的“纳米机器”。

建立第一个人类神经细胞组织系统。

铁基超导材料研究获重大进展。

科技方面的成就：
中国天眼，世界最大的望远镜。
北斗卫星，世界排名第二位。
神舟飞船，载人航天；我国是世界第三个把飞行员送入太空的国家。
长征系列火箭，发生成功率、有效载荷。
长征五号，大火箭，世界仅有中美俄能造。
嫦娥工程，把飞船发射到月球。
天舟货运飞船，为太空站提供补给。
天宫二号空间实验室，在太空进行试验
两d一星，国之重器。
神威·太湖之光计算机，计算能力世界第一。
天河二号计算机，曾经的第一，现在的第二。
量子卫星墨子号，世界独一无二。
探索一号深海科考探测器船，探寻水下五千米的秘密。
大型客机（C919），世界第三。
雪龙号极地考察船，31次赴南极，踏遍世界五大洋。
巨型战略预警雷达，世界仅有中美俄三国可造，探测距离5000公里。
铁基超导，新一代常温超导材料。
八光子纠缠态，再次刷新了光子纠缠态制备的世界记录。

物联网、大数据及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。

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