关于物联网,你别被这5个大数据忽悠了

关于物联网,你别被这5个大数据忽悠了

但它的概念非常模糊。在一些谈话中，不同的参与者用“大数据”所表示的意思可能有以下三种：1大量的数据;2超出传统数据库功能的数据集;3使用软件工具来分析前两个意义的数据集。

物联网最显著的效益就是它能极大地扩展我们监控和测量真实世界中发生的事情的能力。车间经理知道如果发动机发出呜呜声就说明出现了问题。一个有经验的房主知道烘干机的通风系统可能会被线头塞住，从而导致安全隐患。数据系统最终给予了我们精确理解这些问题的能力。

然而，挑战在于使这些让信息更有价值的系统和商业模型不断发展。想一下智能恒温器在峰值功率很紧张的情况下，公用事业单位和第三方能源服务企业想要每分钟准确更新能源消耗情况：通过精确调整能源并最大化节省能源，使得夏季普通的一天和节约用电的一天能够有明显的区别。但如果把时间缩短到午夜至凌晨四点间，对信息的需求就不是那么急迫了：数据主要在确定长期趋势时才能有价值。

现在从消费者的角度思考。15分钟的数据更新间隔都有可能导致超负荷。这不仅仅没有价值，还可能会造成贬低它价值的麻烦事。相反，消费者所需要的不过是一份能够指明一些趋势的月度总结表。

我经常跟人们讨论关于“数据价值”的挑战。下面的列表总结了数据的一般类别以及制造商和服务提供商所追求的机会。

五种大数据类型

状态数据

冷库中的空气压缩机是否正常运作它们中是否有一个已经罢工了不用担心，状态数据可以提供供应商和消费者关于物联网的实时动态数据。

状态数据是物联网数据中最普遍、最基础的一种。事实上所有事都会产生类似的数据，并把它作为基础。在许多市场中，状态数据更多地被用作进行更复杂分析的原材料，但它也具有它自身的重要价值。

看看Streetline是怎样找到停车位的——它创造了能够提醒订阅者空余车位的系统。当然，长期的数据能帮到城市规划者，但对于消费者来说，实时状态数据才是最重要的。

定位数据

我的货物到哪儿了它到达目的地了吗定位服务是GPS应用的必然趋势。GPS非常强大，但在室内、人潮拥挤的地方以及快速变化的环境中的效果并不明显。那些试图追踪托盘以及机械叉车的人可能会需要实时信息。

作为早期的物联网市场，农业领域也需要充分利用位置数据，因为农场主通常需要在很大的地理面积上定位自己的设备。我们已经看到了一些能够帮助人们定位钥匙的消费品的出现，这意味着在为商业和工业用户提供服务的领域存在着更大的市场，尤其是在时间紧迫时，这些领域有大量的资产需要追踪的情况下。Foursquare针对油漆仓库的发展就是抓住了这样一个巨大的机遇。

个性化数据

不要用个人数据来拒绝个性化数据。个性化数据指的是关于个人偏好的匿名数据。消费者自然会对自动化产生怀疑。因为一些住宅管理系统比起你的舒适更关心节省的成本，所以往往你不想困在一个昏暗的办公室或者冰冷的酒店客房。自动化技术同样也存在安全隐患。

尽管如此，自动化也是不可避免的。没有人会为了节省475美元而不停地用手指来试恒温器的温度。同样，那些依靠人工交互的照明系统也失败了(一些智能照明生产者希望用他们的传感器数据告诉商店的管理者何时应该打开结账通道)。挑战将围绕开发应用程序和产品规则而展开。

可供行为参考数据

把这个看作是有后续计划的状态数据。建筑物消耗了整个国家电力的73%，并且其中一大部分(根据EPA显示，最高达到30%)被浪费了。为什么呢因为对于大多数建筑物的所有者来说：能源是次要的问题。他们虽也想解决这一问题，但担心成本、精力以及一些棘手的局面所产生的损失会超出收益。

对于这一问题相应地产生了两种方法：1能够改变系统实时状态的自动化技术;2能够使人们改变行为习惯或者做长线投资的说服力。Opower开创了关于说服力的解决方案，也就是提供用户及其邻里之间使用能源的对比数据。根据他们自己的研究，这些具有说服力的数据能使能耗降低2到3个百分点。

反馈数据

你了解你的顾客的真实想法吗你也许认为你了解，但是你可能错了。在不远的将来，生产者还能分析从已销售的产品中获取的数据，从而更好地了解产品在现实世界中的使用情况。现在大部分公司并不太了解他们产品的使用状况。这些产品从分销商处装运，从零售商处销售，最后进入了千家万户。而使用者和生产者可能永远都不会有交集。

物联网创造了一个从消费者到生产者的反馈回路，在这里产品生产者可以通过适度水平的隐私、安全以及匿名性来检验产品的实际表现，并鼓励持续的产品改进和创新。

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2019年全球ICT产业关键字，聚焦「智慧、速度与创新」。创新技术如人工智慧、延展实境（XR）、区块链、数位分身（DigitalTwin）持续出笼，尤其人工智慧加速晶片及量子电脑的发展，伴随5G商转，势必带动产业跳跃式前进。既然聚焦「虚实整合、运算科技、人机互动」三大主轴，2019年COMPUTEX，全球IP矽智财授权领导厂Arm受邀出席《COMPUTEX论坛》、《InnoVEX论坛》主题演讲。Arm在COMPUTEX揭示全面运算(TotalCompute)主张，为5G时代提供更符合更多使用情境(usecase)的整体运算方案，并展现强大生态系能量。

Arm在COMPUTEX2019有哪些亮点展示？瘾科技带你浏览四大解决方案 亮点一：物联网平台

回应Arm的目标在2035年打造达一兆台连网装置，为了让连网装置深度沟通，Arm针对IoT平台的生态系，近年接续推出「DesignStart」、「Pelion」及「Neoverse」等相关计画。今年COMPUTEX，Arm展示Pelion这项混合环境的端到端联网连接、装置和资料管理平台方案。Pelion特色在于建构3A情境，「任何装置、任何资料、任何云端」（Anvice,Anydata,Anycloud），管理任何种类的连网装置与连接，应付任何内外部不同类型的资料，连接任何公有、私有及混合云端。

换言之，Pelion平台让企业在安全环境下，管理各项物联网装置，无限制连结任何规模的资料。COMPUTEX也展示，Arm收购TreasureData后，借助巨量资料技术能力，Pelion平台对资料流程进行融合，让企业用户以高效、更安全的技术部署、连接和更新连网装置，顺利走入物联网的资料世界。

亮点二：AI机器学习

联网装置与数据资料爆发成长，人工智慧的机器学习应用，逐渐从云端转移至终端。为了把机器学习技术放在边缘装置发挥所长，Arm针对机器学习的晶片应用进而打造全新处理器。延续Arm在CPU具备的可编程优势，以及GPU数据处理压缩能力和高吞吐量的设计特点，将其整合至机器学习晶片设计之中。针对机器学习热潮，Arm推出「ProjectTrillium」机器学习运算平台支持各种AI应用程序，在功能性与可扩展性方面，能实现更快机器学习效率。根据统计，目前ProjectTrillium平台的学习数据吞吐量，比起过去CPU、GPU协同作业的机器学习效率，已经达2~4倍以上，效能也优于传统DSP的可编程逻辑。

换言之，ProjectTrillium是一个异质的ML运算平台，平台架构包括ArmML处理器、开放原始码ArmNN软体框架，目前搭载于超过25亿台Android装置。Arm针对ML处理器进行强化，包括超过两倍能源效率，达到每瓦5兆次运算(TOPs/W)、记忆体压缩技术提升达三倍，以及提升至高达八核心的次世代峰值效能，与每秒最高32兆次运算(TOP/s)。

随着机器学习需求愈来愈高，开发人员更渴望利用系统上专属神经处理器(NPU)的优势。Arm机器学习ML处理器提供同级最优化的能耗效率，并有强大的软体生态系统支援，让整个生态系统的AI效能极大化。

▲Arm示范如何在装置上快速的执行机器学习功能，挑战人的记忆，和装置相比，看谁能先辨出不同的图像。

亮点三：AR/VR装置

前几年开始流行的AR、VR装置，过去最大挑战来自虚拟视觉的稳定度。对此，Arm因应5G科技演进推出多款全新高阶IP套件，其中Mali-D77DPU显示器即是聚焦扩增实境、虚拟实境所需的内容所打造，让虚拟实境更加真实。Mali-D77是Mali-D71显示处理器更新版，最高可对应3K解析度与120fps更新率，虚拟视觉影像得以更稳定呈现。全新的硬体功能，加速头戴式显示器的虚拟实境运算，实现更小、更轻、更舒适的VR装置部署。

▲在COMPUTEX展示OculusQuest的VR头盔，提供高效能、无线，摆脱传统VR装置需要连接线的牵绊，创造VR装置新体验。

当然，使用者对AR、VR装置的期待除了影像稳定，在沉浸式体验方面，还包含更轻量、不受线材影响以及更顺畅的效能。Mali-D77其他功能表现在镜头失真校正（LensDistortionCorrection）、色差校正（ChromaticAberrationCorrection）、非同步时间扭曲（AsynchronousTimewarp），对应更清晰、更真实影像，还能降低配戴者头晕情况。除此之外，Mali-D77显示处理器IP，3K120虚拟实境效能，硬体节省VR作业负载4成以上系统频宽，以及12%功耗表现。Arm表示，为了让VR更为普及，在全球达到数十亿台装置的长期目标，Mali-D77解决现阶段显示技术的挑战，为VR产业迎向下一个新世代。

亮点四：车用

Arm在今年COMPUTEX展示的第四个亮点，聚焦在汽车应用。Arm在车用方面扮演重要角色，因其牵涉稳定与安全，尤其ADAS与自动驾驶需要顾虑的层级更是重要。对此，Arm针对车载安全推出ArmSafetyReady计画，同时也包括针对自驾车的7nm制程最佳化处理器架构Cortex-A76AE，借由整合Split-Lock提供车载所需的安全性。

换言之，ArmSafetyready车用安全计画涵盖Arm既有、新型与未来的全方位车载计画，从系统性流程到研发，且通过ISO26262与IEC61508标准，一站式提供软体、元件、工具、认证及标准等资源，确保加入此计画的合作伙伴其SoC与系统，皆达到最高安全层级。

今年COMPUTEX也展示基于Arm的DMS（DriverMonitoringSystem）驾驶监控系统产品。DMS是采用ArmCortex-A7所支援的深度学习NN模型，由TEEAILab所开发。这套DMS系统展示在CortexA7上运行AI/ML以实现驱动程序状态监视功能。例如针对驾驶员闭眼、打哈欠侧视、俯视、打电话和吸烟等行为进行迅速检测，并发出音频以提醒驾驶。Arm在智慧驾驶领域，也展开AutomotiveEnhancedforFunctionalSafety计画，将推出首款多情绪执行处理器，以强化新世代安全驾驶体验。

▲COMPUTEX展会上也展示Arm在智慧驾驶领域的成果(图右)，情绪执行处理器问世将有助驾驶安全。

聚焦未来世界，打造创新体验

Arm在COMPUTEX2019展会中，展现新世代运算领域的创新技术与相关应用。除了上述相关亮点，也聚焦面向未来2030年的使用情境。Arm拥有全面软体开发框架，包含ArmIP、ArmNN、ArmComputeLibrary及ArmDevelopmentStudios，透过生态系统合作帮助开发人员更快采用、更快上市，透过机器学习软体优化，有效扩展硬体效能。

想像未来的世界，5G传输、机器学习、终端运算可能已经成为我们生活的日常，而产业之间将呈现万物联网的庞大生态系。对此，Arm将持续展现其领先技术优势，携手物联网超级战队掌握下一波科技浪潮。

比特盒子，未来之星

2018-01-22

移动互联网和区块链是当今最热门的两大技术，也被认为正在改变或将会改变商业模式和经济模式的重大变革。移动互联网确确实实改变着一切，包括改变我们人类根本的生存状态。2015 年底，全球有 20 亿个人电脑，但是在全球的移动终端已经达到了人均一台，就是 70 亿台。在传统电脑时代，每个人平均每天花在互联网上的时间是 28 个小时，但是在智能手机时代，也就是移动互联网的时代每个人花在互联网的时间是 16 个小时。

手机移动端面临的技术障碍

目前，智能手机的计算性能大幅度提升，但是在适应区块链计算上仍然面临很多技术障碍：

1)手机芯片的性能瓶颈。目前主流手机的硬件配置中 CPU 可以达到 2-3G，内存 4-8G，存储空间达到 128-256G，基本满足区块链的最低配置。但是在加密算法、挖矿算法，以及运行中的 CPU 及内存峰值，都有可能使手机系统崩溃。因此，手机相应的软硬件系统都要为区块链做一定的适配改进。

2)手机网络的不稳定。手机在正常使用中，经常切换在 4G 和 Wifi 之间切换网络，造成网络参数的不稳定(比如 IP 地址)，影响区块链数据的同步和共识的达成。

3)手机 *** 作系统的编译系统差异性。大部分的区块链代码都是基于 Linux 系统的 C++编译环境，再向手机端移植过程中，无论是 Android 系统还是 IOS 系统，都面临编译环境、编译类库的调整，甚至要对手机 *** 作系统进行重新改写。目前世界范围内，还没有团队敢挑战这个领域。

物联网在区块链应用上的机会和面临的障碍

1、物联网的运营成本 : 随着物联网技术的进一步应用，数以千亿计的物联网设备的管理和维护将会给生产商、运营商和最终用户带来巨大的成本压力。

区块链技术为物联网提供了点对点直接互联的方式进行数据传输，整个物联网解决方案不需要引入大型数据中心进行数据同步和管理控制，包括数据采集、指令发送和软件更新等 *** 作都可以通过区块链的网络进行传输。

区块链技术解决物联网的构架瓶颈问题主要体现在三个方面：

（1） 、点对点的分布式数据传输和存储的构架;

（2） 、分布式环境下数据的加密保护和验证机制。

（3） 、方便可靠的费用结算和支付。

2、物联网的隐私保护问题 : 随着物联网产业的不断发展，对于数据安全和隐私保护的问题越来越受到关注。在斯诺登事件之后，由政府和大型企业控制的网络服务的隐私被广泛质疑。特别在物联网领域，目前的中心化服务构架将所有的监测数据和控制信号都由中央服务器存储和转发。这些中央服务器收集者所有的摄像头传输过来的视频信号，麦克风录制的通话记录，甚至用户的奔跑节奏、心跳和血压的信息都汇总到中央服务器，并且通过中央服务器转发的信号还可以控制家庭中门窗、电灯和空调等设备的开启，直接地影响着用户的日常生活。

3、利用区块链建立新的商业模式 ：未来物联网不仅仅是将设备连接在一起完成数据的采集，人们更加希望连入物联网的设备能够具有一定的智能，在给定的规则逻辑下进行自主协作，完成各种具备商业价值的应用。但是，具备商业价值的交互必须确保进行 *** 作的设备具有代表拥有者进行交易的授权，并且这种授权能够被直接验证。同时，由智能设备发出的交易请求需要可靠地记录以确保交易的有效性。

4、区块链技术在物联网环境下的演进 ：区块链技术的部署和实施需要由多个节点共同参与，在物联网的条件下每个智能设备的计算能力都非常有限，与传统的区块链挖矿节点相比，其 Hash 计算能力甚至不到 GPU 系统的千分之一。另外，物联网设备的电力消耗也是在实际应用中受到严格关注的问题。因此，不可能直接把现有的区块链技术原封不动地应用到物联网的应用当中。

比特盒子的设想和技术路线

1)为了实现区块链向手机移动端的完全转移，比特盒子联合国内外(中国、俄罗斯、以色列)IT 技术精英，制定出合理的解决方案和实施路线图：

第一步，区块链核心代码仍然运行在服务器上，在手机端开发命令控制接口，实现一台手机和一台服务器的一一对应关系。手机端完成区块链的参数传统、系统监控、数据反馈、上层的交易接口 SDK 等。

第二步，将区块链代码中的底层部分(P2P 网络、共识算法、数据存储等)与钱包部分(地址管理、加密算法、交易控制等)解耦，然后将钱包部分移植到手机端。

第三步，将完整的区块链代码深度优化后，完全移植到手机端。

第四步，基于 Android 或 Ubuntu Core *** 作系统进行深度定制，将区块链核心代码整合到 *** 作系统层面，手机启动同时启动区块链的网络通信。这样使区块链更好地适配手机硬件和网络性能，提高区块链运行的稳定性、可靠性，也带来更大的安全性。

2)Android 技术平台

Android 是一种基于 Linux 的自由及开放源代码的 *** 作系统，主要使用于移动设备，如智能手机和平板电脑，由 Google 公司和开放手机联盟领导及开发。Android *** 作系统最初由 Andy Rubin 开发，主要支持手机。2005 年 8 月由 Google 收购注资。2007 年 11 月，Google 与 84 家硬件制造商、软件开发商及电信营运商组建开放手机联盟共同研发改良 Android 系统。随后 Google 以 Apache 开源许可证的授权方式，发布了 Android 的源代码。

3)Ubuntu Core 技术平台

Ubuntu Core 被称为物联网时代的 Ubuntu，是 Ubuntu 的一个精简版本，可在具有自主性的机器、设备和其他通过互联网相连的数字化产品上安全地运行。从智能家居到无人机，这些设备将给我们生活的诸多方面带来彻底变革，但是它们需要一套与传统 PC 系统不同的 *** 作系统, 确保它更加安全可控。

4)研发现状

目前，比特盒子基于北斗链的开源代码已经完成了初步的原型开发，区块链核心程序压缩到 6M，内存运行峰值限制在 250M 以内，优化后的挖矿共识算法只需要普通的 CPU(1G)即可实现。比特盒子的第一个版本将会在 2018 年 3 月份公布，并发布代码。

比特盒子的意义

1)手机移动端的用户已经远超 PC 端和服务器端用户，比特盒子的出现将使区块链技术更加贴近最终使用者，有利于区块链技术的普及，以及手机端区块链应用的快速开发。区块链 APP 无需通过网络远程调用区块链接口，直接调用 本机的区块链系统即可，甚至在没有网络的情况下也可以进行数字资产的交易， *** 作性能和安全性大大增强。

2)在物联网技术快速发展的背景下，未来各种物联网节点也都会连入区块链网络，而物联网节点的计算性能跟手机的计算性能接近，因此，比特盒子将成为同时兼容物联网和区块链的 *** 作系统。

油气储运过程中的安全问题，可以借助当前物联网、人工智能、可视化等前沿技术，辅助管理。

将大数据，云计算，物联网等先进技术与油气管道业务相融合，实现异常数据智能化预警、设备 GIS 信息动态展示等功能。从而达到降低运营成本，提高生产效率，减少安全隐患的目的，进而促进管道管理的标准化，规范化和智能化进程。

助力低碳生产：低碳目标下，能源领域的数字化、智能化转型作用更加凸显。能源数字化的意义，不仅在于把人从繁重体力劳动中解放出来，对企业还有诸多好处。通过油气管道数字孪生系统，对运维数据进行实时展示，可以提升管理效率和生产效率，促进绿色低碳转型。

站场智能管控：西气东输站场运维具有多气源、多用户、用户需求种类多的特点，供气保障难度高，站场管控压力大。为了降低站场运行风险，提高管网运营效率，基于运行数据，利用强大的渲染能力，搭建的可视化解决方案，形成了集中监视的高效管控模式，实现站场分输远程自动控制，推动输气管道站场管理智能化转型，使站场运营管控效率显著提升。

设备风险智能管控：通过对压缩机组运行数据进行关联性分析，建立智能健康感知模型，生成健康状态量化评估指标。

在数据可视化领域耕耘多年，面向油气储运用户，成功研发出智慧油气管道可视化管理系统。综合了物联网、人工智能、大数据、通信技术、GIS、可视化等多种技术，对油气管道运维全生命周期数据进行统一管理与维护，系统涵盖产量分析、能耗分析、设备运维、安全防护以及厂区监控等板块。

通过可视化技术实现对日常运维的辅助决策、智能状态感知、智能数据分析、智能信息发布、智能设备管理、智能业务管理六大功能。2D 面板采用曲线图、趋势图、统计图等多种图表，实现分输量数据、进出站压力、压缩机运行状态、设备完整性、电能波形、综合流程分析等数据的实时可视化展示。

分输量可视化

随着天然气用气规模逐年增大，对天然气分输精度提出了更高要求。通过对接数据接口，将省官网分输量、指定分输量以及昆仑分输量进行可视化表达，管理人员可根据 2D 面板直观查看输送量具体数据以及占比情况，实现了分输监测由人工主导向智能控制的转变，在提高站场运行可靠性、稳定性的同时，大大减少了 *** 作人员的工作量。

管道压力可视化

管道工作压力是油气管道设计中的一个重要部分。通过对接测试系统，将管道的进站压力、站内压力、出站压力进行数据采集，并通过丰富完善的图表库资源支持，将一年内的压力变化通过折线图动态展示。点击折线图上方对应的图标即可快速查看。有利于工作人员合理调配泵站和压气站的数量、站内机组的功率以及管道的耗钢量。

设备完整性可视化

设备完整性在管理过程中，贯穿设备自安装使用开始直至报废的生命周期。引擎支持根据设备情况自由设置监控设备，将抽象复杂的数据通过可视化图表进行清晰反应，提高油气站场设备可靠性，降低生产运行风险。

电能波形可视化

拥有一个海量的数据表库，可自适应当前绝大部分浏览器尺寸及分辨率。依托物联网、大数据等新型技术对西气东输压气站 110kv  变电站与 10kv  变电站进行实时监测、数据分析，并根据其波动规律搭配图形组件，实现能源的高效、绿色、智慧应用与监管。

流程演示

充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，并依托其可视化技术，将西气东输二线广南支干线管道演示，包括地下管线、管线阀门、卧式分离器、旋风过滤器、空冷器等。化繁为简，便于信息的传达与沟通。

提高管道运维管理的智能化水平，将整个工艺流程透明化、可视化，从优化过程端入手达到控碳、减碳的目的。

产量分析

针对油气管道站不易实时监测、准确定位等问题，建立了基于传感器、通信、计算机等物联网技术设计的油气管道产量分析监测系统方案。

将 Web 可视化引擎与油气站管道输送产量分析系统相结合，接入产量数据至可视化平台，实时更新官网正输、省官网正输以及昆仑利用正输各支路瞬时产量、平均产量，点击设备编号可查看设备气体组成成分以及高危发热值，提高了管理的自动化、信息化水平。

总产量与产量比例信息可视化

支持通过 2D 面板对输送产量进行实时监测、通过数据统计图进行呈现。以便于运维人员对官网正输/反输、昆仑正输、特供产量进行监测掌握。

瞬时与平均产量信息可视化

选择搭载智能传感器，可对官网、省网以及昆仑各支路输送信息进行实时统计与监测。包括瞬时产量与平均产量，并以折线图形式展示输送量的计量数据以及波动形式，保证极差的准确性和权威性，帮助企业把握油气集输量的真实情况，提高经济效益与权威效应。

气体组分信息可视化

支持对不同设备的气体组分进行监测，包括甲烷、氮气、CO2 等气体所占比例，点击对应设备即可切换查看，实时掌控设备的运行健康状态。

耗能分析

对油气管道站而言，提高运营管理水平，降低运行能耗，是降低企业输油成本、提高经济效益的重要手段。降低输油管道运行成本的措施之一就是对每条管道、每个设备实行严格的能耗目标监测。利用丰富的图表、图形设计元素将总耗电以及压缩机耗电进行可视化表达，并根据输送方案，对油气管道未来一周的能耗进行预测，可有效查看机组能耗，提高能源利用效率。

总耗电监测

用电成本的控制与监测对油气管道输送具有重要意义。通过可视化的 2D 面板和图表的数据绑定，可对油气管道总耗电进行实时的数据展现。并采用折线图统计近十天内耗电总量，为节能减排提供可靠依据。

压缩机耗电监测

压缩机作为耗电大户，在运行中会产生大量的电力消耗。能够通过压缩机能耗数据进行统一化的采集，按时间排布分析，接入传感器数据实现可视化表达，实现压缩机的耗电监测的规范化、标准化，提升设备运行的经济性。

能耗预测

通过利用大数据技术，对未来一周的耗电相关指数进行全方位剖析，聚合关键指数，以专业视角进行切入，实现预警和趋势预测。对应生成动态的可视化图表，提高用户决策水平，引导油气管道管理健康发展。

能耗与省管网反输监控

通过采集压缩机与其它设备能源介质数据，运用可视化组件，构建能源监控可视化看板。帮助用户结合历史数据趋势和警报进行分析，帮助诊断和隔离故障，提高管理效率，及时发现并且处理问题。

机柜间管理

3D 空间内展现了机柜间三维模型以及机柜分布。与底层数据采集系统进行集成，能实时查看温湿度、漏水监测等动环数据，能更新配电监测实时数据。2D 面板显示台账信息和配电监测。实时的管理与监控低压设备以及台区综合评价状态，对设备资源进行状态查询、参数监测、预警告警等智能监测功能。

车辆与人员监控管理

通过 HT 系统，可以使虚拟环境中的空间环境与现实中的监控管理融合。利用三维仿真可视化灵活优势，对厂区人员进行实时信息抓取、并通过结合企业人员打卡系统对工作人员进行信息的提取对比与监测管理。支持对进出车辆与人员进行统计汇总，为数据驱动的智能化管理奠定坚实的基础。

厂区监控管理

2D 面板信息集合了厂区内各项监控信息。将厂区内分散、孤立、视角不完整的监控视频统一整理。点击摄像头位置图标即可切换至对应摄像头，再次点击摄像头图标可切换至摄像头实时画面，实现场景还原。

电子围栏选择固定区域为防护区域，产生越界行为进行报警，抓取越界图像。用户点击按钮即可查看区域位置以及人工产生报警行为，满足企业厂区全局导览、告警联动、电子巡检、人车定位轨迹跟踪等管理需求，为数据驱动的智能化管理奠定坚实的基础。

工艺工法

工艺工法重点模拟工法流程，运行管道走向，同时经过设备时进行相关数据信息展示，运行中整体场景变暗，流经部分设备及管线亮度提升。

随着西气东输的不断推进，我国油气管道里程数不断增加，传统管道运维过程中数据采集人工化、异常报警不及时、设备智能化水平等不断凸显。未来Hightopo将继续坚定不移推进智慧管道的智能化运营体系构建，努力为天然气与管道行业的高质量发展提供更多有益探索。

南昌航空大学科技学院的科研机构主要有计算机视觉研究所，物联网与大数据研究所以及无人机所，因为学校只是普通本科，所以并没有太多的科研机构。

计算机视觉研究所

昌航科院计算机视觉研究所建立于2010年，是一个二级科研机构。研究所拥有图像处理软件和虚拟现实软件等工具软件以及三维立体系统，力学反馈系统等等实验设备。研究方向主要有内容图像检索，移动目标检测与跟踪，大规模自然场景建模等等。申请发明的专利共有6项。

物联网与大数据研究所

昌航科院物联网与大数据研究所建立于2010年，由无线传感器网络实验室发展而成。研究所早在2003年就着手研究了物联网的关键技术:无线传感器网络技术。主要研究方向有:网络拓扑与结构，网络链路层质量检测，物联网数据压缩感知等。申请发明专利共有10项。

无人机所

昌航科院无人机所建立于2010年，主要负责从事无人机及相关领域工程项目研发工作的科研机构。研究所主要的研究方向是低成本中，小型无人机的研发，逐步形成无人机系统总体设计，飞行器设计等。为无人机技术的产业化、标准化提供了行业性的技术服务平台和合作交流的沟通平台。

以上就是昌航科院的所有科研机构了，希望可以帮到你。

一个开源的专为物联网、车联网、工业互联网、IT运维等设计和优化的大数据平台。除核心的快10倍以上的时序数据库功能外，还提供缓存、数据订阅、流式计算等功能，最大程度减少研发和运维的工作量

定义了创新的数据存储结构，单核每秒就能处理至少2万次请求，插入数百万个数据点，读出一千万以上数据点，比现有通用数据库快了十倍以上。

由于超强性能，计算资源不到通用大数据方案的1/5；通过列式存储和先进的压缩算法，存储空间不到通用数据库的1/10。

将数据库、消息队列、缓存、流式计算等功能融合一起，应用无需再集成Kafka/Redis/HBase/Spark等软件，大幅降低应用开发和维护成本。

无论是十年前还是一秒钟前的数据，指定时间范围即可查询。数据可在时间轴上或多个设备上进行聚合。即席查询可通过Shell/Python/R/Matlab随时进行。

不用一行代码，即可与Telegraf, Grafana, Matlab, R集成。后续还将支持MQTT, OPC, Hadoop，Spark等, BI工具也将无缝连接。

你知道哪些好用的开源的物联网大数据处理方式，欢迎评论分享，共同探讨学习

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