原理:通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等装置与技术,实时采集任何需要监控、连接、互动物体或过程,采集其声、光、热、电、力等各种信息,通过可能的网络接入,实现物与物、物与人泛在连接,实现对物品和过程智能化感知、识别和管理。
物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础上的延伸和扩展的网络。物联网其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通信。
扩展资料:
物联网的应用
1、智能家居
物联网在家庭中的基础应用。家中无人可利用手机等产品客户端远程 *** 作智能空调,调节室温,甚者可以学习用户的使用习惯,从而实现全自动的温控 *** 作;通过客户端实现智能灯泡的开关、调控灯泡的亮度和颜色;插座内置Wifi,可实现遥控插座定时通断电流,甚者可以监测设备用电情况等。
2、公共安全
物联网可以实时监测环境的不安全性,情况提前预防、实时预警、及时采取应对措施,降低灾害对人类生命财产的威胁。美国布法罗大学在2013年就提出研究深海互联网项目,过特殊处理的感应装置置于深海处,时分析水下相关情况,洋污染的防治、海底资源的探测等。
3、智能交通
物联网技术在道路交通方面应用比较成熟。对道路交通状况实时监控并将信息及时传递给驾驶人,让驾驶人及时作出出行调整,有效缓解了交通压力;高速路口设置道路自动收费系统,免去进出口取卡、还卡的时间,提升车辆的通行效率;公交车安装定位系统,及时了解公交车行驶路线等。
参考资料来源:百度百科-物联网
这个问题我来回答一下吧,关于物联网如何打造智慧城市的问题,物联网可以联系到整个城市的方方面面,可以进行统一规划管理,集中决策,进行自动规划,所以叫做智慧城市,具体主要包括就是交通调度、城市各种数据检测、安全监管、应急处置、物流管理、政府工作、医疗卫生、消防环保、智慧园区和教育等等,接下来详细阐述。
整个智慧城市里面最重要的可能就是智慧交通,城市越来越大,车辆人口越来越多,拥挤堵车是常态,所以智慧城市的第一步就是要打造实时自动调度的交通系统,能够对交通复杂区域进行合理规划,在高峰时期合理调度车辆和路线,这就需要对全市的车辆进行登记,安装物联网设备,同时,对整个城市主要交通节点进行检测和车流量分析,反馈给决策系统做出调度决策,保证整个城市是交通调度。
第二个方面就是城市各项参数检测监管,包括温度湿度,气压,各种污染物,以及天气预警,实现整个城市的各项参数可视化,在各大主要区域进行展示,参数异常就进行预警派人处理。这里面同样包括消防,对整个城市是建筑进行监测,安装各种物联网系统,实时检测分析,出现问题能够讲预警信息直接传输到所有相关部门,进行应急处理。接着就是智慧应急处理,那就是城市在紧急时候进行全城管理,为紧急事件让步,这就需要政府的数字化办公,能够及时的收到应急事件并启动统一管理。
大城市有一个问题就是流动人口多,不好进行管理,智慧城市在物联网时代应该借助物联网系统对流动人口加强监测,主要就是开发物联网设备,在主要路口进行人员跟踪识别,信息录入数据库,并进行大数据比对,可以对高危人群进行监测,需要的时候可以利用这个信息。这个不仅仅是智慧城市的一部分,更是智慧园区、社区的一部分。在教育方面,大家都知道教育资源发布是极其不均衡的,在物联网时代,借助5G高速低延迟的特点,可以借助智慧教育系统,实现优质教育资源全城共享,促进公平公正的教育事业。主要技术就是物联网、云计算和大数据分析,涉及到传感器网络布局、数据传输、调度算法、决策算法等等方面。
1物联网的实践最早可以追溯到1990年施乐公司的网络可乐贩售机——Networked Coke Machine。
21999年在美国召开的移动计算和网络国际会议首先提出物联网(Inter of Things)这个概念;是1999年MIT Auto-ID中心的Ashton教授在研究RFID时最早提出来的。
提出了结合物品编码、RFID和互联网技术的解决方案。
当时基于互联网、RFID技术、EPC标准,在计算机互联网的基础上,利用射频识别技术、无线数据通信技术等,构造了一个实现全球物品信息实时共享的实物互联网“Inter of things”(简称物联网),这也是在2003年掀起第一轮华夏物联网热潮的基础。
传感网是基于感知技术建立起来的网络。
中科院早在1999年就启动了传感网的研究,并已取得了一些科研成果,建立了一些适用的传感网。
1999年,在美国召开的移动计算和网络国际会议提出了,“传感网是下一个世纪人类面临的又一个发展机遇”。
32003年,美国《技术评论》提出传感网络技术将是未来改变人们生活的十大技术之首。
42005年11月17日,在突尼斯举行的信息社会世界峰会(WSIS)上,国际电信联盟(ITU)发布《ITU互联网报告2005:物联网》,引用了“物联网”的概念。
物联网的定义和范围已经发生了变化,覆盖范围有了较大的拓展,不再只是指基于RFID技术的物联网。
报告指出,无所不在的“物联网”通信时代即将来临,世界上所有的物体从轮胎到牙刷、从房屋到纸巾都可以通过因特网主动进行交换。
射频识别技术(RFID)、传感器技术、纳米技术、智能嵌入技术将到更加广泛的应用。
根据ITU的描述,在物联网时代,通过在各种各样的日常用品上嵌入一种短距离的移动收发器,人类在信息与通信世界里将获得一个新的沟通维度,从任何时间任何地点的人与人之间的沟通连接扩展到人与物和物与物之间的沟通连接。
物联网概念的兴起,很大程度上得益于国际电信联盟2005 年以物联网为标题的年度互联网报告。
然而,ITU的报告对物联网缺乏一个清晰的定义。
虽然目前国内对物联网也还没有一个统一的标准定义,但从物联网本质上看,物联网是现代信息技术发展到一定阶段后出现的一种聚合性应用与技术提升,将各种感知技术、现代网络技术和人工智能与自动化技术聚合与集成应用,使人与物智慧对话,创造一个智慧的世界。
物联网技术被称为是信息产业的第三次革命性创新。
物联网的本质概括起来主要体现在三个方面:一是互联 征,即对需要联网的物一定要能够实现互联互通的互联网络;二是识别与通信特征,即纳入物联网的“物”一定要具备自动识别与物物通信(M2M)的功能;三是智能化特征,即网络系统应具有自动化、自我反馈与智能控制的特点。
52008年后,为了促进科技发展,寻找经济新的增长点,各国 开始重视下一代的技术规划,将目光放在了物联网上。
在中国,同年11月在北京大学举行的第二届中国移动政务研讨会“知识社会与创新20”提出移动技术、物联网技术的发展代表着新一代信息技术的形成,并带动了经济社会形态、创新形态的变革,推动了面向知识社会的以用户体验为核心的下一代创新(创新20)形态的形成,创新与发展更加关注用户、注重以人为本。
而创新20形态的形成又进一步推动新一代信息技术的健康发展。
62009年1月28日,奥巴马就任美国总统后,与美国工商业领袖举行了一次“圆桌会议”,作为仅有的两名代表之一,IBM首席执行官彭明盛首次提出“智慧地球”这一概念,建议新 投资新一代的智慧型基础设施。
当年,美国将新能源和物联网列为振兴经济的两大重点;
2009年2月24日2009IBM论坛上,IBM大中华区首席执行官钱大群公布了名为“智慧的地球”的最新策略。
此概念一经提出,即得到美国各界的高度关注,甚至有分析认为IBM公司的这一构想极有可能上升至美国的国家战略,并在世界范围内引起轰动。
IBM认为,IT产业下一阶段的任务是把新一代IT技术充分运用在各行各业之中,具体地说,就是把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中,并且被普遍连接,形成物联网。
在策略发布会上,IBM还提出,如果在基础建设的执行中,植入“智慧”的理念,不仅仅能够在短期内有力的 经济、促进就业,而且能够在短时间内为中国打造一个成熟的智慧基础设施平台。
IBM希望“智慧的地球”策略能掀起“互联网”浪潮之后的又一次科技产业革命。
IBM前首席执行官郭士纳曾提出一个重要的观点,认为计算模式每隔15年发生一次变革。
这一判断像摩尔定律一样准确,人们把它称为“十五年周期定律”。
1965年前后发生的变革以大型机为标志,1980年前后以个人计算机的普及为标志,而1995年前后则发生了互联网革命。
每一次这样的技术变革都引起企业间、产业间甚至国家间竞争格局的重大动荡和变化。
而互联网革命一定程度上是由美国“信息高速公路”战略所催熟。
20世纪90年代,美国克林顿 计划用20年时间,耗资2000亿-4000亿美元,建设美国国家信息基础结构,创造了巨大的经济和社会效益。
而今天,“智慧的地球”战略被不少美国人认为与当年的“信息高速公路”有 许多相似之处,同样被他们认为是振兴经济、确立竞争优势的关键战略。
该战略能否掀起如当年互联网革命一样的科技和经济浪潮,不仅为美国关注,更为世界所关注。
1、 未来是万物互联&万物智能黄金十年,市场空间可观。物联网市场规模超万亿,未来仍存广阔市场空间。 目前中国物联网市场规模已超过 2 万亿元人民币,同比增速持续维持在 20%以上,同时 IDC 预计 2025 年全球物联网市场规模达到 11 万亿美元。物联网市场规模的快速增长主要来源于: (1) AIoT 科技 大方向,未来规模高速增长。预计 2022 年 AIoT 市场达到 7509 亿元, 2018 年-2022 年复合增长率达到 305%。 (2)5G 为基, 物联网连接数持续快速增长。 物联网连接数预计在 2019-2025 年将以 21%CAGR 增长,同时产业物联网领域连接量将成为主要增长贡献。 (3) 物体数据开始产生交互属性, 物联流量释放数据商业价值。 物联网时代实现万物互联,提供物体的流量,创造新的数据价值。 2、 十年沉淀,多核驱动物联网产业加速发展 核心驱动一:技术/产品/产业链日趋成熟。 网络由局域到广域、由窄带到宽带、由低速到高速。 另外, 物联网产业链各层不断发展完善: 1芯片/模组性能指标逐渐优化,应用场景不断扩展; 2网络覆盖不断完善, 4G/5G 与 NB-IoT 基站数量快速增长;3平台建设赋能物联网; 4应用场景不断拓宽。 核心驱动二:降本增效助力物联网普及。 1 摩尔定律推动芯片硬件价格快速下降;2规模效应推动模组等产品价格下降; 3 流量资费快速下降; 4物联网助力企业经营/生产效率提升。 核心驱动三:场景丰富+数据闭环+巨头加速入局,释放物联网显著商业价值。 1物联网应用场景经历由单一到丰富,由简单自动化到智能化演进; 2数据也从单一采集到产生数据交互,提高产品/应用粘性,数据链条从底层芯片、 MCU、通信模组、网络覆盖到中上层 *** 作系统、应用平台全打通,生态构建和商业闭环加速释放物联网商业价值;3以华为/小米/高通/谷歌/腾讯等为代表的 科技 巨头纷纷入局 IOT,引领产业加速发展; 核心驱动四:传统产业数字化转型/升级, IOT 应用边界不断拓展。 传统产业发展至今也将面临数字化转型,应用物联网,拓宽物联网产业边界。 3、 科技 巨头积极布局 AIoT,引领行业加速发展 以互联网企业、设备商、 芯片以及硬件终端为代表的 科技 巨头积极布局 IOT。 (1)阿里巴巴以阿里经济体为核心,向天猫精灵与阿里云 IoT 提供业务支持,打造AIoT 生态。(2)京东构建小京鱼智能平台,提供 AIoT 解决方案;(3)华为开启 AIoT新篇章,覆盖包括电力、交通、 汽车 等多个领域;(4)苹果围绕 iOS 布局,储备丰厚 AI 能力;(5) 高通作为万物互联践行者, AIoT 布局多场景应用;(6) 小米核心技术为 AIoT 发展提供支撑,打造包括家庭、个人与智能生活三大应用场景;(7)美的打造智慧家居 AIoT 应用场景。 4、产业链(端、管、云) 及相关标的: 端: 1)传感器:步入智能化阶段,车联网是主要发展阵地——海康威视、大华股份、 韦尔股份、必创 科技 、汉威 科技 等; 2) MCU:芯片级的计算机,智能控制的核心——拓邦股份、和而泰、兆易创新、中颖电子、瑞芯微、全志 科技 等; 3)通信芯片: 基带射频两大阵营,蜂窝、 WiFi、 LoRa 各放异彩——乐鑫 科技 、翱捷 科技 、中兴通讯、华为/高通/MTK/展锐等; 4)通信模组:联网基础枢纽,承上启下重要一环——广和通、移远通信、美格智能、 有方 科技 、 日海智能等; 5) 终端: M2M空间广阔——鸿泉物联、威胜信息、移为通信等。 管: 无线传输为主,短距和长距各擅胜场——中兴通讯、三大运营商等 云: 物联平台,应用层进行管理和分析的天地——涂鸦智能、 思科等 大数据泛指巨量的数据集,因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料,大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。世界经济论坛的报告认定大数据为新财富,价值堪比石油。因此,发达国家纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手。大数据时代的来临
互联网特别是移动互联网的发展,加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。有资料显示,1998年全球网民平均每月使用流量是1MB(兆字节),2000年是10MB,2003年是100MB,2008年是1GB(1GB等于1024MB),2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB(即10亿GB或1000PB)的时间在2001年是一年,在2004年是一个月,在2007年是一周,而2013年仅需一天,即一天产生的信息量可刻满188亿张DVD光盘。我国网民数居世界之首,每天产生的数据量也位于世界前列。淘宝网站每天有超过数千万笔交易,单日数据产生量超过50TB(1TB等于1000GB),存储量40PB(1PB等于1000TB)。百度公司目前数据总量接近1000PB,存储网页数量接近1万亿页,每天大约要处理60亿次搜索请求,几十PB数据。一个8Mbps(兆比特每秒)的摄像头一小时能产生36GB数据,一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头,每月产生的数据量将达几十PB。医院也是数据产生集中的地方。现在,一个病人的CT影像数据量达几十GB,而全国每年门诊人数以数十亿计,并且他们的信息需要长时间保存。总之,大数据存在于各行各业,一个大数据时代正在到来。
信息爆炸不自今日起,但近年来人们更加感受到大数据的来势迅猛。一方面,网民数量不断增加,另一方面,以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。2007年全球有5亿个设备联网,人均01个;2013年全球将有500亿个设备联网,人均70个。随着宽带化的发展,人均网络接入带宽和流量也迅速提升。全球新产生数据年增40%,即信息总量每两年就可以翻番,这一趋势还将持续。目前,单一数据集容量超过几十TB甚至数PB已不罕见,其规模大到无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。
数据规模越大,处理的难度也越大,但对其进行挖掘可能得到的价值更大,这就是大数据热的原因。首先,大数据反映舆情和民意。网民在网上产生的海量数据,记录着他们的思想、行为乃至情感,这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物,蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。根据中国互联网络信息中心统计,2012年底我国网民数为564亿,手机网民为42亿,通过分析相关数据,可以了解大众需求、诉求和意见。其次,企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据赛门铁克公司的调研报告,全球企业的信息存储总量已达22ZB(1ZB等于1000EB),年增67%。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元,收集环境和社会管理所需的信息。2011年,英国《自然》杂志曾出版专刊指出,倘若能够更有效地组织和使用大数据,人类将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。
大数据应用的领域
大数据技术可运用到各行各业。宏观经济方面,IBM日本公司建立经济指标预测系统,从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据,计算采购经理人指数的预测值。印第安纳大学利用谷歌公司提供的心情分析工具,从近千万条网民留言中归纳出六种心情,进而对道琼斯工业指数的变化进行预测,准确率达到87%。制造业方面,华尔街对冲基金依据购物网站的顾客评论,分析企业产品销售状况;一些企业利用大数据分析实现对采购和合理库存量的管理,通过分析网上数据了解客户需求、掌握市场动向。有资料显示,全球零售商因盲目进货导致的销售损失每年达1000亿美元,这方面的数据分析大有作为。
在农业领域,硅谷有个气候公司,从美国气象局等数据库中获得几十年的天气数据,将各地降雨、气温、土壤状况与历年农作物产量的相关度做成精密图表,预测农场来年产量,向农户出售个性化保险。在商业领域,沃尔玛公司通过分析销售数据,了解顾客购物习惯,得出适合搭配在一起出售的商品,还可从中细分顾客群体,提供个性化服务。在金融领域,华尔街“德温特资本市场”公司分析34亿微博账户留言,判断民众情绪,依据人们高兴时买股票、焦虑时抛售股票的规律,决定公司股票的买入或卖出。阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和讲究诚信的企业,对他们发放无需担保的贷款。目前已放贷300多亿元,坏账率仅03%。
在医疗保健领域,“谷歌流感趋势”项目依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况,与美国疾病控制和预防中心提供的报告对比,追踪疾病的精确率达到97%。社交网络为许多慢性病患者提供临床症状交流和诊治经验分享平台,医生借此可获得在医院通常得不到的临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析,可以实现对症下药的个性化治疗。在社会安全管理领域,通过对手机数据的挖掘,可以分析实时动态的流动人口来源、出行,实时交通客流信息及拥堵情况。利用短信、微博、微信和搜索引擎,可以收集热点事件,挖掘舆情,还可以追踪造谣信息的源头。美国麻省理工学院通过对十万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理,提取人们行为的时空规律性,进行犯罪预测。在科学研究领域,基于密集数据分析的科学发现成为继实验科学、理论科学和计算科学之后的第四个范例,基于大数据分析的材料基因组学和合成生物学等正在兴起。
麦肯锡公司2011年报告推测,如果把大数据用于美国的医疗保健,一年产生潜在价值3000亿美元,用于欧洲的公共管理可获得年度潜在价值2500亿欧元;服务提供商利用个人位置数据可获得潜在的消费者年度盈余6000亿美元;利用大数据分析,零售商可增加运营利润60%,制造业设备装配成本会减少50%。
大数据技术的挑战和启示
目前,大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战,体现在大数据挖掘的四个环节中。首先在数据收集方面。要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志,去伪存真,尽可能收集异源甚至是异构的数据,必要时还可与历史数据对照,多角度验证数据的全面性和可信性。其次是数据存储。要达到低成本、低能耗、高可靠性目标,通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术,在存储时要按照一定规则对数据进行分类,通过过滤和去重,减少存储量,同时加入便于日后检索的标签。第三是数据处理。有些行业的数据涉及上百个参数,其复杂性不仅体现在数据样本本身,更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性,难以用传统的方法描述与度量,处理的复杂度很大,需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理,利用上下文关联进行语义分析,从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息,并导出可理解的内容。第四是结果的可视化呈现,使结果更直观以便于洞察。目前,尽管计算机智能化有了很大进步,但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析,谈不上深层次的数据挖掘,现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。
大数据技术的运用前景是十分光明的。当前,我国正处在全面建成小康社会征程中,工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重,建设下一代信息基础设施,发展现代信息技术产业体系,健全信息安全保障体系,推进信息网络技术广泛运用,是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和国情,把握规律,实现科学发展,做出科学决策具有重要意义,我们必须重新认识数据的重要价值。
为了开发大数据这一金矿,我们要做的工作还很多。首先,大数据分析需要有大数据的技术与产品支持。发达国家一些信息技术(IT)企业已提前发力,通过加大开发力度和兼并等多种手段,努力向成为大数据解决方案提供商转型。国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌,既是为了练兵,也是为了获取情报。过分依赖国外的大数据分析技术与平台,难以回避信息泄密风险。有些日常生活信息看似无关紧要,其实从中也可摸到国家经济和社会脉搏。因此,我们需要有自主可控的大数据技术与产品。美国政府2012年3月发布《大数据研究与发展倡议》,这是继1993年宣布“信息高速公路”之后又一重大科技部署,联邦政府和一些部委已安排资金用于大数据开发。我们与发达国家有不少差距,更需要国家政策支持。
中国人口居世界首位,将会成为产生数据量最多的国家,但我们对数据保存不够重视,对存储数据的利用率也不高。此外,我国一些部门和机构拥有大量数据却不愿与其他部门共享,导致信息不完整或重复投资。政府应通过体制机制改革打破数据割据与封锁,应注重公开信息,应重视数据挖掘。美国联邦政府建立统一数据开放门户网站,为社会提供信息服务并鼓励挖掘与利用。例如,提供各地天气与航班延误的关系,推动航空公司提升正点率。
大数据的挖掘与利用应当有法可依。去年底全国人大通过的加强网络信息保护的决定是一个好的开始,当前要尽快制定“信息公开法”以适应大数据时代的到来。现在很多机构和企业拥有大量客户信息。应当既鼓励面向群体、服务社会的数据挖掘,又要防止侵犯个体隐私;既提倡数据共享,又要防止数据被滥用。此外,还需要界定数据挖掘、利用的权限和范围。大数据系统本身的安全性也是值得特别关注的,要注意技术安全性和管理制度安全性并重,防止信息被损坏、篡改、泄露或被窃,保护公民和国家的信息安全。
大数据时代呼唤创新型人才。盖特纳咨询公司预测大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位。麦肯锡公司预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万,缺口14万—19万人;需要既熟悉本单位需求又了解大数据技术与应用的管理者150万,这方面的人才缺口更大。中国是人才大国,但能理解与应用大数据的创新人才更是稀缺资源。
大数据是新一代信息技术的集中反映,是一个应用驱动性很强的服务领域,是具有无穷潜力的新兴产业领域;目前,其标准和产业格局尚未形成,这是我国实现跨越式发展的宝贵机会。我们要从战略上重视大数据的开发利用,将它作为转变经济增长方式的有效抓手,但要注意科学规划,切忌一哄而上。
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