物联网、大数据、人工智能之间如何深度融合？

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。

本教程 *** 作环境：windows10系统、DELL G3电脑。
物联网的核心技术是什么物联网技术将新一代信息网络技术进行高度集成和综合运用，实现万物相联的理想，让世界成为一个实际意义上的“整体”，成为新一轮产业革命的重要方向和推动力量。因为互联网技术，社会各方面得到了显著提升，科技也有了很多的应用空间，但是，渗透在我们生活方方面面的物联网五大核心技术，你了解吗？
一、射频识别（RFID）技术
射频识别(RadioFrequencyIdentification，简称RFID)是通过无线电信号识别特定目标并读写相关数据的无线通讯技术。此技术拥有众多优点，无接触的自动识别、全天候、识别能力强、无接触磨损、并且能够对多个物品实现自动识别等。实现“世界想联”的理想可以依靠射频识别技术将全球范围内物品的跟踪与信息共享。
如今，RFID技术市场逐渐应用成熟，标签成本低廉，但是鉴于这项技术一般没有数据采集的功能，所以多用于甄别和属性的存储。在我国，这项技术的应用领域主要是身份z识别、电子收费和物流管理领域。
二、网络通信技术
网络通讯中包含很多技术，其中的4G通讯技术及5G通讯技术，还有非常普及的无线通讯技术及M2M技术。不同的技术应用在不同的领域，发挥出不同的作用。
在控制领域，空调4G远程控制器，就运用了4G通讯技术，远程完成对空调的控制过程，在智慧农业中的无线灌溉中，就运用了LORA无线通讯技术，完成自动化灌溉。在智能领域，通过M2M通信技术，实现人、机器和系统三者之间的智能化、交互式无缝连接，使机器与机器之间能够在无人为干预的情况下进行及时的通信和 *** 作。

三、GPS技术
GPS技术又称之为全球定位系统，它是具有海、陆、空全方位实时三维导航和定位能力的新一代卫星导航与定位系统。GPS技术可以和无线通讯技术相结合，就可以实现全球定位，在我物流智能化，智能交通中占据重要作用。据悉，最早的的GPG卫星定位系统的服役年龄即将到达，我国的北斗卫星已经开始启用。同样作为定位系统，一个即将退役，一个刚刚开始，未来的发展可期。
四、计算机技术
在物联网中，计算机技术得到了全面的普及和广泛的应用，在20世纪，计算机技术作为最先进的科学发明之一，物联网技术源于计算机技术，计算机技术依托于物联网再次发展，从而使得万物互联互通，并为社会提供了诸多方便，得到了普通的认可。在智慧农业，智慧城市，气象站监测站等设备中，传感器检测数据后上传至环境监控云平台就是运用了计算机技术。
五、传感器技术
在物联网中，计算机技术是它的大脑，通信技术是它的血管，GPS技术是它的细胞，射频识别技术是它的眼睛，传感器是它的神经系统。外界的一切信息，传感器都可以感觉到，并将感觉到的信息传递给大脑。

传感器技术在智能领域应用极广：
在测试领域：有86液晶显示温湿度变送器、工业级温湿度变送器、室内型温湿度变送器、防水壳温湿度变送器等。
在智慧农业领域：有光照二氧化碳温湿度传感器、有风速、风向传感器、有多功能百叶盒等。
在无线灌溉领域：有土壤PH值变送器、有土壤温湿度变送器、有土壤速测仪等。
物联网技术应用领域特别的广泛，几乎包揽了任何行业，在环境监测方面、在物流运输方面、在商业金融方面、在航空航天方面都遍布它的身影，或许在将来，会有更厉害的技术超越它，但现在，它依旧符合时代发展的战略需求。
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​在2018年底，曾经构思了系列文章从自动化理论看工业互联网，原计划写三部分内容：介绍自动化理论在日常生活中的应用（以第五项修炼介绍）、自动化理论在供应链管理中的应用、自动化理论在物联网中的应用。

但于2019年初加入SAP后，一直忙于学习SAP丰富的知识，这系列的文章就中断了，但一直还是想写一写我是如何利用自动化理论学物联网的。

自动化理论中，最重要的就是闭环控制，大部分内容讨论的是通过闭环控制，实现自动控制系统的稳定性。看一下闭环控制原理：

​

在这个图中，被控对象是控制目标。而控制器、执行器和传感器都是为了实现被控对象能够达到控制目标。因而自动化原理中最核心的是 控制器 、 执行器 和 传感器 。

在拿一张物联网的架构图，我学习物联网的时候，最早用的是IBM的一张原理图：

​

这张图中，物联网的架构中，包括感知与识别， 控制与管理，模型与分析。

其中感知与识别对应着 传感器 ，控制与管理对应着 执行器 ，模型与分析对应着 控制器 。

物联网的架构完全可以对应上控制原理的基本架构。

物联网的架构与自动控制原理有很多相似之处，但物联网相对于自动化设备要复杂：

1、早期自动化应用于设备处传感器、控制器、执行器都是控制单一设备，不需要识别被控设备。但是物联网系统管理的设备多，对设备管理时，需要识别设备，因而物联网需要有识别功能，可以是通过ID识别，也可以通过IP识别。

2、早期自动化都是本地执行有了DCS之后，才有集中管理，分散控制的，所以控制器相对简单。但是物联网需要将信息集中处理，大大增加了复杂度：需要网络支持，需要人工智能技术来实现控制功能，考虑多个设备之间的联动关系。所以物联网相对于自动化原理，复杂性大部分体现在控制器上。现在集中讨论的大数据、智能分析、人工智能、机器学习，通讯协议、通讯网络，所有的目标都是为了实现控制器的功能。

3、物联网在控制器人工智能、大数据分析等应用还不完善，可以直接控制设备非常少，现在物联网的执行器，还是通过事件触发，交由人来处理。因而物联网通过事件驱动的模式会比较普遍：如果未发生异常，不需要人来处理，发生异常会抛事件来让人处理。随着智能技术的发展控制器完善，执行器将越来越多的自动处理。

以上分享的自动化原理，都是早期控制单个设备的原理。自动化应用也在不断完善。比如发展出DCS系统：集散控制系统。其原理是集中管理，分散控制。

设备的控制，还是通过控制回路实现；但对控制设备的管理则集中到中控室，控制回路中的传感器信息上传到中控室，集中监控；对设备控制参数，也可以通过中控室来控制。

可以简单理解为： DCS系统是一个企业内使用的物联网简单系统 。如果将DCS管理的设备实现跨企业的集中管理，同时利用数据实现智能化，就是物联网系统。

在2013年参观陕鼓集团时，他们演示的旋转控制设备远程监控系统，是非常典型的物联网应用，陕鼓的这套系统，就是借鉴了DCS原理实现的。

本文是从自动控制原理看工业互联网系列的第六篇。

课程1、物联网产业与技术导论 使用电子工业出版社《物联网：技术、应用、标准和商业模式》等等教材。 在学完高等数学，物理，化学，通信原理，数字电路，计算机原理，程序设计原理等课程后开设本课程，全面了解物联网之RFID、M2M、传感网、两化融合等技术与应用。 \x0d\课程2、C语言程序设计 使用清华大学出版社《C语言程序设计》等教材。 物联网涉及底层编程，C语言为必修课，同时需要了解OSGi，OPC，Silverlight等技术标准。 \x0d\课程3、Java程序设计 ，使用 机械工业出版社《Java语言程序设计教程》等教材。 物联网应用层，服务器端集成技术，开放Java技术也是必修课，同时需要了解Eclipse,SWT, Flash, HTML5,SaaS等技术。 \x0d\课程4、无线传感网络概论，使用 无线龙通讯科技出版社《现代无线传感器网络概论》、北京航空航天大学出版社《短距离无线通讯入门与实战》等教材。 学习各种无线RF通讯技术与标准，Zigbee， 蓝牙，WiFi，GPRS，CDMA，3G，4G，5G等等 。 \x0d\课程5、 TCP/IP网络与协议 ，《TCP/IP网络与协议》，清华大学出版社，等教材。 TCP/IP以及OSI网络分层协议标准是所有有线和无线网络协议的基础，Socket编程技术也是基础技能，为必修课。 \x0d\课程6、嵌入式系统技， 《嵌入式系统技术教程》，人民邮电出版社等教材。 嵌入式系统（包括TinyOS等IoT系统）,是物联网感知层和通讯层重要技术， 为必修课。 \x0d\课程7、传感器技术概论， 《传感器技术》，中国计量出版社，等教材。 物联网专业学生需要对传感器技术与发展，尤其是在应用中如何选用有所了解，但不一定需要了解传感器的设计与生产，对相关的材料科学，生物技术等有深入了解。 \x0d\课程8、RFID技术概论，《射频识别（RFID）技术原理与应用》，机械工业出版社，等教材。 RFID作为物联网主要技术之一，需要了解，它本身（与智能卡技术融合）可以是一个细分专业或行业，也可以是研究生专业选题方向。 \x0d\课程9、工业信息化及现场总线技术，《现场总线技术及应用教程》，机械工业出版社，等教材。 工业信息化也是物联网主要应用领域，需要了解，它本身也可以是一个细分专业或行业，也可作为研究生专业选题方向。 \x0d\课程10、M2M技术概论 ， 《M2M: The Wireless Revolution》，TSTC Publishing，等教材。 本书是美国“Texas State Techinical College”推出的M2M专业教材，在美国首次提出了M2M专业教学大纲，M2M也是物联网主要领域，需要了解，建议直接用英文授课。 \x0d\课程11、物联网软件、标准、与中间件技术 ，《中间件技术原理与应用》，清华大学出版社，《物联网：技术、应用、标准和商业模式》，电子工业出版社，等教材。 物联网产业发展的关键在于应用，软件是灵魂，中间件是产业化的基石，需要学习和了解，尤其是对毕业后有志于物联网技术发展的学生[4]。

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