什么叫物联网黑科技，有哪些啊？

VR技术：“现实”装入“虚拟”当中
VR技术在过去的20年里悄悄都潜伏在实验室里面，而2014年VR技术第一次迸发出无穷想象力。3月16日Facebook宣布20亿美元收购Oculus公司，后者正是一家沉浸式虚拟现实技术（VR）的领先公司。这20亿美元买的就是“计算设备和娱乐的未来”。Oculus最著名的就是推出了头戴式显示器Oculus Rift。这款产品利用内置的陀螺仪和显示屏能够打造出真正的虚拟显示场景，把“虚拟”贯穿到视觉、听觉、触觉、动觉当中，替代了“现实”。
如果我们仔细回想一下计算机过去50年里的发展趋势就不难想象VR技术的巨大想象空间。早年因为电脑笨重又大很难是个人的，不便于使用，然后台式机出现了，我们进入了个人可以直接在书桌上与计算机互动的时代。之后，笔记本电脑，我们可以随身携带计算机。今天我们将计算机装进了自己的口袋。按照这种发展模式走下去，计算机会与我们的身体越来越亲密。这意味着未来计算机可能戴在我们头上，然后用眼睛去跟它互动。VR技术实际上就是这种解决方式的先行者。
在过去的2014年，Oculus的发展牵动人心，首批1000个面向开发者的Oculus Rift DK2原型机早早就被抢购一空，市场上一机难求。而分布在全球各地狂热的开发者不知疲倦的让Oculus Rift变得更好玩，在Oculus相关论坛里每天都会有不同的Mod出现供大家测试。在CES 2014上Virtuix Omni还推出了配合Oculus Rift的跑步机来玩
《战地 4》游戏。如果你看过相关视频，你一定会在结尾处大吼一声：这才是游戏的最终形态！
2014年是VR技术大放异彩的元年，在近期的百度BIG Talk大会上，斯坦福大学虚拟互动实验室创始人Jeremy Bailenson说虚拟现实技术很快将会到来。也许未来我们的电脑将会消失，VR将会承载新的使命。
看“脸”时代：图像搜索大数据
你想知道虾和番茄能不能一起吃，于是你输入文字百度了一下，有了答案。而如果你手上有一张名画照片想知道作者怎么办？相信很大一部分人都会束手无策，因为这是一张。
相比语言搜索功能图像搜索被誉为是下一个重要的互联网入口，这源于一个不可逆转的现实——人们从外界获取信息，其中90%来自于视觉。当有东西无法用语言传递、表达时，你第一个想到的就是靠图像、影像。你想想看，当你在街上看到一件别人身上的衣服很好看，你想自己上网搜搜看哪里能买到，在不知道品牌型号的情况下，你要怎么给一个机器解释你的所看所感？就算你形容能力无敌了，但你有心思花那么多时间在组织搜索语言上吗？所以机器还要更加的智能，不但能理解一句话，还要可以直接分析你看到的图像和片段，你总是想要简单的对吧。
搜索就是目前火热的CBIR技术，这个92年由Kato教授提出的理论距今已经20年。CBIR的基础原理是系统对用户输入的图像进行分析并分类统一建模， 然后根据各种图像模型提取图像特征存入特征库，然后寻找符合相关条件的结果进行反馈。目前Google、Bing、百度三大搜索引擎均具备相关技术。其中Google搜索从Googlelabs一个项目演化而成，目前支持上传搜索和URL地址检索。而微软旗下的Bing则只支持基础的关键字图像匹配，精确度算法还有待提高。其他类似TinyEy等创业型图像搜索引擎脱胎于大学实验室，而曾经火过一段时间的GozoPa已经低调关闭B2C转型B2B业务。
小公司在做需要大数据的工程总显得捉襟见肘。再举个国内的反例，淘宝在12年推出过类似图像搜索的功能，不过随后运营不佳关闭。目前中国具备做好图像搜索能力的就只有百度，14年8月手机百度正式更新到55版，新版本新增的拍照搜索，被业界定义为图像搜索的20版本，在目前大多数用户还在扫描二维码、提前设定场景等OCR功能的拍照产品当中，手机百度是全球首款支持任意实物进行拍照搜索的产品。不过相信在未来，图像搜索会随着VR技术的成熟变等更大众普及，前景不可估量。
语音技术：能说的，就不用动手
如果说搜索解决了机器对的“理解”，那么语音技术就是解决了人与机器“交流”的问题。语音技术从IBM的一个小工具软件到今天已经有了十来年历史。而随着3G/4G带动的移动互联网市场兴起，语音识别成为有希望挑战传统搜索引擎的下一个产品，最近四年是语音技术发展最快的黄金期。
从技术角度来讲，语音识别主要流程为“语音提取——声纹转化——分词——语义识别”的过程，在后三步都需要借鉴到庞大的数据库，需要大投入长时间的研究，技术资金门槛较高。而其中的分词，尤其是中文分词，需要海量的数据样本做分析。而目前语音市场分为三大派系：
1：国企、大学院校研发背景的传统语音厂商（科大讯飞、捷通华声）。
2：互联网巨头厂商（百度、阿里、腾讯）
3：小的创业公司例如云之声、思必驰等。
这些厂商均有各自擅长的领域，其中科大讯飞在军用、行业级当中应用颇广。而百度为首的互联网厂商则在民用商业化方面捷足先登，创业公司则更加专注于细分市场。从目前来看科大讯飞目前在识别行业处于领头羊地位，产品适用范围广技术底蕴强，目前的军用、企业级使用较多，值得一提的是科大讯飞在技术专利方面也可以与国外语音巨头Nuance一拼。
不过，从消费者层面来讲好的语音识别系统很大程度上依靠经验，专利和算法什么的并没有多重要。语音识别这两年并没有着力于传统路线，而是向上发展为神经网络（你可以理解为每台服务器就是大脑的一个神经元），也就是语义识别，这里面涉及的就是人工智能和深度学习。如果说科大讯飞国内地位类似国外的Nuance，那么百度就是国外的Google。类似Google近两年来频繁挖语音牛人一样，百度邀请了吴恩达加盟，担任百度的首席科学家，负责百度研究院，他的研究领域就是机器学习和人工智能，研究重点是深度学习（deep learning）。深度学习就是神经网络当中非常重要的一个环节。
对于移动时代的搜索引擎来说，语音的重要性巨大，一旦这个环节落后未来可能直接被淘汰，所以Google和百度如此重视不是没有道理。像百度2010年就已经开始进行语音布局，深度神经网络技术(DNN)，自然语言处理技术(NLP)以及百度多年的搜索技术积累，语音技术进入到例如手机百度这样的移动产品当中，成为语音输入的入口，足可以见重视程度。不过其实笔者认为，除了搜索外，移动端一切产品形态都离不开语音和图像交互，这源于移动本身的属性，不早点布局语音的互联网公司，早晚会在交互上吃亏。

9月25日，备受瞩目的北京大兴国际机场正式投入运营，凤凰展翅，振翅高飞！

作为民航局打造的“智慧机场3．0”样板工程，北京大兴国际机场利用物联网技术、云计算及存储、个人智能终端、虚拟可视化技术等，能打造一个信息共享、智能决策的智慧机场，给旅客更多智能化出行体验的同时也彻底改变了机场运行服务的理念。

“一张人脸走遍机场”、“一颗芯片行李跟踪”、“一个大脑智慧运营”，北京大兴国际机场的黑 科技 贯穿每一位旅客出行旅程中，和SIMBOSS一起看看都有哪些黑 科技 吧！

一张人脸走遍机场

在大兴国际机场，脸很重要，因为从值机、安检到登机，全程都可以刷脸！

在进行一次性人脸注册后，可实现全流程自助、无纸化通行。旅客无需出示身份z、二维码，只需通过人脸识别就可以完成购票、值机、托运、安检、登机等出行全流程。

于此同时，机场的乘务员也能使用人脸识别系统进行旅客复验、旅客清点确认、座位引导等工作。

东航给工作人员配备了AR眼镜，在迎客、候机、登机时可以快速自动识别旅客，通过人脸识别，眼镜屏幕自动推送旅客的姓名、航班号、座位号等登机信息。

这样一来，通过AR眼镜，可以精准提醒旅客及时登机；可以四处扫描寻找未登机旅客；可以帮助迅速寻找未登机旅客的行李。在无纸化出行后，如果你忘记了自己的座位号也没关系，进入客舱后，空姐戴的AR眼镜会自动推送你的座位号，让你快速对号入座。

一颗芯片行李跟踪

坐飞机时，等行李是一件痛苦的事情。北京大兴国际机场全面采用RFID行李全流程跟踪系统，可实现旅客行李全流程跟踪管理，你通过手机APP实时掌握行李状态，有效缓解等待行李的焦虑感。

不仅如此，随身行李也会跟旅客精准匹配，避免拿错。因为行李筐底部设有“芯片”，投筐位上有阅读器，行李筐放上传输带系统就自动激活；同时，传送带一旁的摄像头动态抓拍人脸，再把行李信息和旅客绑定。一旦某件行李查验有问题，会被分拣到单独的区域，不耽误其他旅客通行时间，再也听不到开包员“这是谁的行李”的询问，安检过程更加快捷。

一个大脑智慧运营

智慧灯光系统

大兴国际机场的航站楼设计使得自然光源能很好照射到室内，从而节省能源，大兴机场的智慧灯光系统能够自动调节实现“光控”。

比如到了傍晚，航站楼公共区内自然光线暗下来后，在此区域的灯具能够“感知”照明不足的情况，并自动开启或者调高亮度。这样智能的调节方式可以让航站楼灯光更节能，将耗电量降低至传统方式的三分之一，使智能化自控照明成为现实。

NB－IoT天然气流量系统

大兴机场由生活区、航食区、宿舍区、机务区、武警区、公安区和急救区等七个主要区域组成。所有区域均以天然气作为常规能源，而天然气流量计选项上，采用了前沿的NB－IoT技术。

采用“精准计量 物联运营”的模式，实现在线监控、异常报警、防盗技术、智能监控、空中充值、物联网平台数据分析（大数据、云计算）等功能，达到覆盖广，低功耗，安全性高，数据准确、实时、便捷的目的，为大兴机场的天然气运行带上智慧大脑和安全防护罩。

智慧安防系统

大兴国际机场，整个机场建设了统一的智慧大平台，整合联动了视频监控、门禁、消防报警、飞行区围界等多个系统，综合运用智能分析、大数据等手段实现对安全事件的预测与预警。

凤凰展翅，这座被英国卫报评选为“新世界七大奇迹”之首的北京大兴国际机场，智慧机场3．0标杆，还有多少黑 科技 等待我们发现？马上到来十一黄金周假期，大家不妨实地体验一番。

技术方案商 小铅

在最近几年，我国的经济呈现着稳中有进的发展趋势，而人们的经济水平却得到了极大的提升。也正是在这种大环境下，汽车在市场的规模也在不断扩大，不管是大城市还是偏远的农村地区，每家每户都有属于自己的小汽车了。但是，也因为如此，汽车市场的竞争压力也就越来越大，客户对汽车的要求也就越来越多，所以车联网也就成为了汽车行业发展的必然趋势。

车联网是以物联网作为支撑，在车内设立一个局域网，车与车之间组成一个小网、车网与互联网相连，三者达成一个统一的协议，实现人、车、路、云计算的数据传输，三者之间相互影响相互沟通，最终实现智能交通、智能汽车、智能驾驶等功能。随着万物互联时代的到来，物联网已经在家居、穿戴、交通、医疗等行业都有了广泛的应用，而汽车作为我们日常出行必不可少的工具，他的应用和发展也是发展的必然趋势。

随着汽车的不断增加，交通的压力就会越来越大，经常会出现堵车的现象。尤其是在早高峰和晚高峰的时候，简直是可以把你堵的怀疑人生。而利用车联网则可以轻松解决这些问题，车联网可以通过网络连接实现实时获取路况信息，可以为车主提供安全准确的路线，避免出现交通拥堵的情况发生。车联网还可以帮助我们快速的到达想去的地方，而不用提前那么早出门了。当汽车连是物联网后，车主可以在手机软件上进行 *** 作，然后车联网平台就会通过大数据分析得出你最适合出发的时间和路况，在也不怕上班迟到了。

车联网还能减低安全事故发生的频率，当汽车连接车联网后，车主可以清楚了解汽车的各个部件的使用情况，可以及时排除故障，降低突发事故的发生。车联网还能感知周边情况，当要发生危险时，就会立即发出报警提醒你降速提车避免意外的发生。

车载物联网是一项新兴技术，可以大幅提高未来交通系统的安全和效率，并将车辆连接到计算机网络。车载物联网能够在行驶中的车辆之间建立无线通信，也能够在过路车辆和路边基站之间建立无线通信。利用多跳转发的方式，车载网络能够让两个在信号范围之外的车辆也建立通信连接。车载网络将成为未来智能交通系统的重要组成部分。
当前的智能交通系统严重依赖于预先部署的基础设施。例如，嵌入路面的电磁感应器，部署在主要道路交叉口的交通摄像头，高速公路收费口安装的射频标签(RFID)读取器。通常，一个收集和发布交通信息的典型过程如下：首先，路面传感器对车流的速度、密度进行检测，然后上传到城市交通中心。经过数据处理之后，流量报告可以通过蜂窝网络传递到用户的手机。这样来传播与位置相关的信息是一个昂贵和低效的方式，因为通常信息源和信息消费者的实际距离只有几百米远。
车载网络的短距离通信能力将会改变这种传统的智能交通系统的通信模式，以更直接的方式帮助信息的产生、传播和消费。
本质上车载物联网是一个巨大的无线传感器网络。每一辆汽车都可以被视为一个超级传感器节点。通常一辆汽车装备有内部和外部温度计、亮度传感器、一个或多个摄像头、麦克风、超声波雷达，以及许多其他装备。此外，未来的汽车将配备一个车载计算机、GPS 定位仪和无线收发装置。这使得汽车之间，以及汽车和路边基站之间能够无线通信。这种前所未有的无线传感器网络扩展了计算机系统对整个世界的感知与控制能力，并可以让信息在本地产生和共享，不必涉及庞大的基础设施。

物联商业网有队智能交通中的物联网技术进行相应的总结，下面你可以参考一下：\x0d\1、无线通信。目前已经有多种无线通信解决方案可以应用在智能交通系统当中。UHF和VHF频段上的无线调制解调器通信被广泛用于智能交通系统中的短距离和长距离通信。\x0d\2、计算决策。目前汽车电子占普通轿车成本的30%，在高档车中占到60%。根据汽车电子领域的最新进展，未来车辆中将配备数量更少但功能更为强大的处理器。\x0d\3、感知技术。电信、信息技术、微芯片、RFID以及廉价的智能信标感应等技术的发展和在智能交通系统中的广泛应用为车辆驾驶员安全提供了有力保障。智能交通系统中的感知技术是基于车辆和道路基础设施的网络系统。\x0d\4、视频监测识别。利用视频摄像设备进行交通流量计量和事故检测属于车辆监测的范畴。视频监测系统(如自动车牌号码识别)和其他感知技术相比具有很大优势，它们并不需要在路面或者路基中部署任何设备，因此也被称为“非植入式”交通监控。\x0d\5、定位技术。车辆中配备的嵌入式GPS接收器能够接收多个不同卫星的信号并计算出车辆当前所在的位置，定位的误差一般是几米。GPS信号接收需要车辆具有卫星的视野，因此在城市中心区域可能由于建筑物的遮挡而使该技术的使用受到限制。\x0d\6、探测车辆和设备。部分国家开始部署所谓的“探测车辆”，它们通常是出租车或者政府所有的车辆，配备了DSRC或其他的无线通信技术。这些车辆向交通运营管理中心汇报它们的速度和位置，管理中心对这些数据进行整合分析得到广大范围内的交通流量情况以检测交通堵塞的位置。

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