物联网传感器的作用

对于物联网传感器的作用，咻享智能是这么认为的：
1、预测性维护预测性维护
预测性维护预测性维护一直是工业物联网最显著的作用之一，用过传感器对机器各部分温度、振动、耗电量等数据的监测，用户可以随时发现设备的异常，提前停产时间维护，避免意外停机影响生产。甚至用户可以通过模拟场景功能，通过易云系统内置或自行上传，搭建出相应的场景，将采集到的各类数据展示在场景中的相应位置，通过场景中数据和的变化，来随时监测设备状况。
2、自动控制一般传感器采集到的数据
自动控制一般传感器采集到的数据，往往需要在电脑或人机界面展示，工作人员观察数据状况后手工控制设备启停或升降功率。通过易云系统自带的逻辑控制功能，可以直接在设备和需要控制的设备之间架设逻辑，通过PLC、或其他控制方式，根据数据变化，自动调整设备运转状态，减少时间浪费。
3、挖掘数据内涵
挖掘数据内涵。传感器采集到的数据、设备反馈之后的数据最终都是要经过分析研究，成为对企业有利的信息，为企业提供决策支持。如对产品端的监测数据分析，找到机械的弱点或故障发生规律，在改进工艺时针对性加强，提升产品质量和竞争力等。

说到物联网，肯定是要与当今发展迅速的信息技术关联到一块，物联网是新一代信息技术的重要组成部分之一，同时也是当前快速发展的信息化时代的重要发展内容及阶段，它的英文名字是：Internet of things(IoT)，解释也可以通俗易懂点，就是物物相连的互联网组成了物联网。物联网凭借着只能感知、部分识别技术、通信感知技术等等技术广泛的应用于各种网络应用中，这样的发展也被称为世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网的核心是应用创新能力。所以把握好了用户的感受，以用户为核心那么物联网技术必定会有非常好的前景。
其实物联网技术不是对现在的技术加以翻新革命，而是通过对现有相关技术的综合运用，目前有很多大学已经开设了物联网相关专业，其实物联网专业是一个比较混杂的学科，涉及到计算机课程、通信技术课程、电子技术课程、测控技术课程等专业性较强的专业基础知识，可能有的学校会开设一些管理学和软件开发等方面的课程知识。相关专业也开设了有6-7年左右了，很多学校也专门制定了物联网人才培养方案，学生需要学习包括基础课程、计算机系列课程、信息与通信技术、数模电技术、物联网技术及应用、物联网安全、嵌入式等等相关技术，另外做物联网开发、IT开发的人员，都需要对外语能力有一定要求，因为很多产品芯片资料都是外文的，需要保证可以读得懂才行。另外，因为物联网专业是们交叉学科，涉及到的技术非常多，所以在本科阶段如果想深入学习这些知识的话难度很大，所以面对找工作来说不仅要求学历，而且技术深度专业方向、应用能力都是企业用人的标准。
物联网将是下一个推动世界高速发展的“重要生产力”，是继通信网之后的另一个万亿级市场。业内专家认为，物联网一方面可以提高经济效益，大大节约成本。我国也正在高度关注、重视物联网的研究，工业和信息化部会同有关部门，在新一代信息技术方面正在开展研究，以形成支持新一代信息技术发展的政策措施。
随着物联网技术的不断发展和市场规模的不断扩大，其已经成为全球各国的技术及产业创新的重要战略。美国提出“智慧地球”概念，引发全球物联网关注热潮，将物联网上升为国家创新战略的重点之一。先进的硬件设计制造技术，已经趋于完善的通信互联网络均为物联网的发展创造了良好的条件。目前，美国已经开始在工业、农业、军事、医疗、环境监测、建筑、空间和海洋探索等领域开展物联网应用积累。
我国就物联网发展也做出了多项国家政策及规划，推进物联网产业体系不断完善。《物联网“十二五”发展规划》、《关于推进物联网有序健康发展的指导意见》、《关于物联网发展的十个专项行动计划》，以及近期颁发的《中国制造2025》等多项政策不断出台，并指出“掌握物联网关键核心技术，基本形成安全可控、具有国际竞争力的物联网产业体系，成为推动经济社会智能化和可持续发展的重要力量。”在物联网发展热潮以及相关政策的推动下，我国物联网产业将持续保持高速增长态势，虽然增长率近年略有下降，但仍保持在23%以上的增长速度，到2015年，我国物联网产业规模已经超过7500亿元。预计未来几年，我国物联网产业将呈加速增长态势，预计到2020年，我国物联网产业规模超过15000亿元。
我国目前在物联网应用中的工业、医疗、交通、金融以及安防等方面都得到了相应的发展。当今很多的产品其实都离不开物联网技术，比如我们身边的共享单车、进出地铁站需要刷卡的射频技术、手机移动端的考勤管理软件、小米的智能家居产品等等都是物联网技术的产品。物联网产品就在我们身边，未来只要有人生存的地方就必定会有嵌入式产品、物联网产品存在，这些产品与人类是脱离不了的。
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物联网的应用领域涉及到方方面面，在工业、农业、环境、交通、物流、安保等基础设施领域的应用，有效的推动了这些方面的智能化发展，使得有限的资源更加合理的使用分配，从而提高了行业效率、效益。

在家居、医疗健康、教育、金融与服务业、旅游业等与生活息息相关的领域的应用，从服务范围、服务方式到服务的质量等方面都有了极大的改进，大大的提高了人们的生活质量;

在涉及国防军事领域方面，虽然还处在研究探索阶段，但物联网应用带来的影响也不可小觑，大到卫星、导d、飞机、潜艇等装备系统，小到单兵作战装备，物联网技术的嵌入有效提升了军事智能化、信息化、精准化，极大提升了军事战斗力，是未来军事变革的关键。

一、智能交通

物联网技术在道路交通方面的应用比较成熟。随着社会车辆越来越普及，交通拥堵甚至瘫痪已成为城市的一大问题。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(简称ETC)，免去进出口取卡、还卡的时间，提升车辆的通行效率;公交车上安装定位系统，能及时了解公交车行驶路线及到站时间，乘客可以根据搭乘路线确定出行，免去不必要的时间浪费。

社会车辆增多，除了会带来交通压力外，停车难也日益成为一个突出问题，不少城市推出了智慧路边停车管理系统，该系统基于云计算平台，结合物联网技术与移动支付技术，共享车位资源，提高车位利用率和用户的方便程度。

该系统可以兼容手机模式和射频识别模式，通过手机端APP软件可以实现及时了解车位信息、车位位置，提前做好预定并实现交费等等 *** 作，很大程度上解决了“停车难、难停车”的问题。

二、智能家居

智能家居就是物联网在家庭中的基础应用，随着宽带业务的普及，智能家居产品涉及到方方面面。 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，甚者还可以学习用户的使用习惯，从而实现全自动的温控 *** 作，使用户在炎炎夏季回家就能享受到冰爽带来的惬意；

通过客户端实现智能灯泡的开关、调控灯泡的亮度和颜色等等; 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，生成用电图表让你对用电情况一目了然，安排资源使用及开支预算;

智能体重秤，监测运动效果。内置可以监测血压、脂肪量的先进传感器，内定程序根据身体状态提出健康建议; 智能牙刷与客户端相连，供刷牙时间、刷牙位置提醒，可根据刷牙的数据生产图表，口腔的健康状况;

智能摄像头、窗户传感器、智能门铃、烟雾探测器、智能报警器等都是家庭不可少的安全监控设备，你及时出门在外，以在任意时间、地方查看家中任何一角的实时状况，任何安全隐患。看似繁琐的种种家居生活因为物联网变得更加轻松、美好。

三、公共安全

近年来全球气候异常情况频发，灾害的突发性和危害性进一步加大，互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。

美国布法罗大学早在 2013 年就提出研究深海互联网项目，通过特殊处理的感应装置置于深海处，分析水下相关情况，海洋污染的防治、海底资源的探测、甚至对海啸也可以提供更加可靠的预警。该项目在当地湖水中进行试验，获得成功，为进一步扩大使用范围提供了基础。

利用物联网技术可以智能感知大气、土壤、森林、水资源等方面各指标数据，对于改善人类生活环境发挥巨大作用。

趋势和特征

物联网近年来的主要显着趋势是由互联网连接和控制的设备的爆炸性增长。物联网技术的广泛应用意味着从一个设备到另一个设备的具体细节可能大不相同，但大多数人都具有基本特征。

物联网为将物理世界更直接地集成到基于计算机的系统中创造了机会，从而提高了效率、经济效益和减少了人力。

物联网设备的数量在 2017 年同比增长 31% 至 84 亿，预计到 2020 年将有 300 亿台。物联网的全球市场价值预计为到 2020 年达到 71 万亿美元。

环境智能和自主控制并不是物联网最初概念的一部分。环境智能和自主控制也不一定需要互联网结构。然而，（英特尔等公司）的研究发生了转变，将物联网和自主控制的概念结合起来，初步成果朝着这个方向发展，将物体视为自主物联网的驱动力。

在这种情况下，一种有前途的方法是深度强化学习，其中大多数物联网系统提供动态和交互式环境。训练代理（即 IoT 设备）在这样的环境中表现得更聪明，无法通过传统的机器学习算法（例如监督学习）来解决。

通过强化学习方法，学习代理可以感知环境状态（例如，感知家庭温度），执行 *** 作（例如，打开或关闭暖通空调）并通过最大化其长期获得的累积奖励来学习。

可以在三个级别提供物联网智能：物联网设备、边缘/雾节点和云计算。每个级别对智能控制和决策的需求取决于物联网应用的时间敏感性。例如，自动驾驶汽车的摄像头需要进行实时障碍物检测以避免发生事故。

通过将数据从车辆传输到云实例并将预测返回给车辆，这种快速决策是不可能的。相反，所有 *** 作都应在车辆本地执行。集成高级机器学习算法，包括深度学习物联网设备是一个活跃的研究领域，使智能对象更接近现实。

此外，通过分析物联网数据、提取隐藏信息和预测控制决策，可以从物联网部署中获得最大价值。物联网领域使用了各种各样的机器学习技术，从回归、支持向量机和随机森林等传统方法到卷积神经网络、LSTM和变分自动编码器等高级方法。

未来，物联网可能是一个非确定性和开放的网络，其中自动组织或智能的实体（Web 服务、SOA组件）和虚拟对象（化身）将可互 *** 作并能够独立行动（追求自己的目标）目标或共享目标）取决于上下文、情况或环境。

通过上下文信息的收集和推理以及对象检测环境变化（影响传感器的故障）并引入合适的缓解措施的能力的自主行为构成了一个主要的研究趋势，显然需要为物联网技术提供可信度。

市场上的现代物联网产品和解决方案使用各种不同的技术来支持这种上下文感知自动化，但需要更复杂的智能形式，以允许在真实环境中部署传感器单元和智能网络物理系统。

以上内容参考 百度百科-物联网

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