云计算在物联网中有哪些重要作用?

新冠肺炎疫情的发生，给 社会 经济造成巨大冲击，同时也促使各产业加快转型。物联网、大数据等新一代信息技术被广泛应用于疫情防控和复工复产中，在线教育、远程医疗等“数字化手段”已影响到人们工作生活的方方面面。

“十四五”规划再次强调了数字化和 健康 中国建设的重要性。与此同时，随着《生物安全法》的出台，生物安全被正式纳入国家安全体系。国民 健康 、生物安全的重要性愈发凸显，催生了一大批致力于以 科技 创新解决民生困局的生物安全企业。作为全球领先的物联网生物安全解决方案提供商，海尔生物以物联网 科技 赋能 健康 生态圈构建，引领数字化转型驶入生物安全赛道。

加码新基建：

打造 健康 生态圈

日前，海尔生物正式发布全球首个物联网生物安全云生态。基于用户对生命 健康 的需求，运用物联网、大数据等技术，以网器为基础链接场景，通过生态共创的方式，海尔生物不断创新迭代物联网生物安全场景解决方案， 探索 构建生物安全大数据中心，不断加码国家生物安全新基建。

创新是引领发展的第一动力。从低温存储龙头到物联网生物安全解决方案服务商，海尔生物已走出了一条中国 科技 企业创新的引领之路。截至目前，海尔生物共计拥有288项专利，34项美国能源之星认证，牵头或参与起草9项国家、行业标准，1项世界卫生组织国际标准。上月底，在北京航空航天大学王浚院士等十余位行业专家鉴定下，海尔生物智慧疫苗网、智慧血液网等四项科研成果获得国际领先认证。

在不断攻克技术难题的同时，海尔生物立足物联网 科技 生态战略，拥抱新发展格局，通过生态共创的模式吸引全球优质资源不断耦合。进博会期间，海尔生物一天之内联合珀金埃尔默、赛诺菲巴斯德两家生物安全领域顶级资源，分别就诊断和生命科学领域、疫苗智慧管理与服务达成战略合作，实现了生态边界的进一步拓展。

编织民生网：

创新数字化应用

目前，基于生物安全技术与物联网技术的深度融合，海尔生物的场景服务已触达生物样本安全、血液安全、疫苗安全、药品及试剂安全以及实验室安全等生物安全的各个领域，通过输出可持续迭代的全场景物联网解决方案，编织成一张以数字化为基石的生物安全大网。

海尔生物智慧血液网就是物联网技术与生物安全 科技 结合的一个缩影。通过搭载RFID无线射频、智慧芯片等技术，智慧血液网让每一袋血液都有了自己的“身份z”，让从采血端到用血端的全流程血液信息可实时追溯，解决了用血时间长、用血安全无法保障、血液无法调配等问题。日前，海尔生物通过整合重庆三大伟业在全系列采浆产品上的优势资源，将场景服务从以前的医院、血站延伸到了采浆站，成为包括血站、医院、采浆站等在内的血液安全全场景综合解决方案提供商。目前，血液网已在北京、上海、天津、青岛、长沙等多个城市落地应用，保障血液的存储安全和科学规范使用。

在疫苗接种领域，海尔生物创新“海乐苗”智慧疫苗网，人、机、苗互联互通，确保“人不错、苗不错”，实现了精准取苗零差错、问题疫苗秒冻结、追溯接种全过程，破解了疫苗接种“最后一公里”难题。聚焦偏远地区接种困难的现状，海尔生物迭代推出全球首个移动接种平台。目前，“海乐苗”智慧疫苗网已累计覆盖全国近2000家接种网点，并与深圳、青岛联合共创城市智慧疫苗网，为全市百姓和儿童筑起安全接种屏障。

物联网时代，用户体验为先。海尔生物在 探索 物联网转型的道路上始终以用户需求为驱动，通过生态共创，进行 科技 创新和场景迭代。生态无界，进化不止。未来，海尔生物将不断释放生物安全生态活力，让生命 健康 数据流动，创造用户最佳体验。

华为云IoT云服务包括应用管理、设备管理、系统管理等能力，实现统一安全的网络接入、各种终端的灵活适配、海量数据的采集分析，从而实现新价值的创造。
物联网平台：作为连接业务应用和设备的中间层，屏蔽了各种复杂的设备接口，实现设备的快速接入；同时提供强大的开放能力，支撑行业用户快速构建各种物联网业务应用。
设备：可以通过固网、2/3/4G、NB-IoT、Wifi等多种网络接入物联网平台，并使用LWM2M/CoAP、MQTT协议、或ONVIF协议将业务数据上报到平台，平台也可以将控制命令下发给设备。
业务应用：通过调用物联网平台提供的API，实现设备管理、数据上报、命令下发等业务场景。
因此，基于物联网平台去实现一个端到端的物联网解决方案时，需要在设备接入服务进行产品开发、在设备管理服务控制台（商用环境）进行上线和日常管理：

云计算属于物联网的必不可少的组成部分。

云计算与物联网的结合方式及面临问题 核心提示：云计算带来的高效率的运算模式可以为物联网提供良好的应用基础。没有云计算的发展，物联网也就不能顺利实现，而物联网的发展又推动了云计算技术的进步，因为只有真正与物联网结合后，云计 算才算是真正意义上从概念走向应用，两者缺一不可。

物联网的四大组成部分：感应识别、网络传输、管理服务和综合应用，其中中间两个部分就会利用到云计算，特别是管理服务这一项。因为这里有海量的数据存储和计算的要求，使用云计算可能是最省钱的一种方式。

云计算促进物联网和互联网的智能融合，从而构建 IBM 智慧地球。物联网和互联网的 融合，需要更高层次的整合，需要更透彻的感知，更安全的互联互通，更深入的智能化。这 同样也需要依靠高效的、动态的、可以大规模扩展的技术资源处理能力，而这正是云计算模 式所擅长的。同时，云计算的创新型服务交付模式，简化服务的交付，加强物联网和互联网 之间及其内部的互联互通，可以实现新商业模式的快速创新，促进物联网和互联网的智能融合。

云计算与物联网的结合方式我们可以分为以下几种： 一是单中心，多终端。此类模式中，分布范围的较小各物联网终端 （传感器、摄像头或 3G 手机等），把云中心或部分云中心做为数据/处理中心，终端所获得信息、数据统一由云 中心处理及存储，云中心提供统一界面给使用者 *** 作或者查看。

这类应用非常多，如小区及家庭的监控、对某一高速路段的监测、幼儿园小朋友监管以 及某些公共设施的保护等都可以用此类信息。这类主要应用的云中心，可提供海量存储和统 一界面、分级管理等功能，对日常生活提供较好的帮助。

云计算和大数据、物联网、AI分别有何关系
物联网
1、什么是物联网
物联网在之前被定义为通过射频识别(RFID)、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应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，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络，简言之物联网就是“物物相连的互联网”。
后来被重新定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说，当下涉及的信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。
2、物联网的关键技术
传感器技术：这也是计算机应用中的关键技术。大家都知道，到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。
RFID标签：也是一种传感器技术，RFID技术是融合了无线射频技术和嵌入式技术为一体的综合技术，RFID在自动识别、物品物流管理有着广阔的应用前景。
嵌入式系统技术：是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。经过几十年的演变，以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见;小到人们身边的MP3，大到航天航空的卫星系统。嵌入式系统正在改变着人们的生活，推动着工业生产以及国防工业的发展。如果把物联网用人体做一个简单比喻，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，网络就是神经系统用来传递信息，嵌入式系统则是人的大脑，在接收到信息后要进行分类处理。这个例子很形象的描述了传感器、嵌入式系统在物联网中的位置与作用。
云计算
1、什么是云计算
云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池(资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务)，这些资源能够快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务商进行很少的交互。
2、物联网和云计算的关系
云计算相当于人的大脑，是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。
目前物联网的服务器部署在云端，通过云计算提供应用层的各项服务。云计算可以提供以下几个层析的服务：
IaaS：基础设施即服务，消费者通过internet可以从完善的计算机设施获得服务。例如：硬件服务器租用。
PaaS：平台即服务。PaaS实际上是指软件研发的平台作为一种服务，以SaaS的模式提交给用户。因此，PaaS也是SaaS模式的一种应用。但是PaaS的出现可以加快SaaS应用的开发速度，如：软件的个性化定制开发。
SaaS：软件即服务，它是一种通过internet提供软件的模式，用户无需购买软件，而是向提供商租用基于Web的软件，来管理企业经营活动。
大数据
1、什么是大数据
大数据是一种规模大到在获取、管理、分析方面大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。如果将大数据比作一个产业，那么这种产业实现盈利的关键在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。
2、大数据和云计算的关系
从技术上来看，大数据和云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。
云时代的来临，大数据的关注度也越来越高，分析师团队认为大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据。大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模的并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据可、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。
人工智能
人工智能英文缩写为AI，它是研究、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。人工智能是计算机科学的一个分枝，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。它是对人的意识、思维的信息过程的模拟，人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也可能超过人的智能。
通过上述观点我们可以简单的得出一个结论： 物联网的正常运行是通过大数据传输信息给云计算平台处理，然后人工智能提取云计算平台存储的数据进行活动。

---