我国现在物联网的发展以及应用 情况是怎样的呢

我国现在物联网的发展以及应用 情况是怎样的呢,第1张

 中国近年来互联网产业迅速发展,网民数量全球第一,在未来物联网产业发展中已具备基础。物联网连接物品网,达到远程控制的目的,或实现人和物或物和物之间的信息交换。当前物联网行业的应用需求和领域非常广泛,潜在市场规模巨大。物联网产业在发展的同时还将带动传感器、微电子、视频识别系统一系列产业的同步发展,带来巨大的产业集群生产效益。
中国工业和信息化部通信发展司司长张峰指出,物联网是当前最具发展潜力的产业之一,将有力带动传统产业转型升级,引领战略性新兴产业的发展,实现经济结构和战略性调整,引发社会生产和经济发展方式的深度变革,具有巨大的战略增长潜能,是后危机时代经济发展和科技创新的战略制高点,已经成为各个国家构建社会新模式和重塑国家长期竞争力的先导力。我国必须牢牢把握产业创新方向和机遇,加快物联网产业的发展。
我国物联网产业现存七大问题分析
1、缺乏核心技术自主知识产权 在物联网技术发展产品化的过程中,我国一直缺乏一些关键技术的掌握,所以产品档次上不去,价格下不来。缺乏RFID等关键技术的独立自主产权这是限制中国物联网发展的关键因素之一。
2、行业技术标准缺失
目前行业技术主要缺乏以下两个方面标准:接口的标准化;数据模型的标准化。虽然我国早在2005年11月就成立了RFID产业联盟,同时次年又发布了《中国射频识别(RFID)技术政策白皮书》,指出应当集中开展RFID核心技术的研究开发,制定符合中国国情的技术标准。但是,现在我们可以发现,中国的RFID产业仍是一片混乱。技术强度固然在增强,但是技术标准却还如镜中之月。正如同中国的3G标准一样,出于各方面的利益考虑,最后中国的3G有了三个不同的标准。物联网的标准最终怎样,只能等时间来告诉我们答案了。

物联网前景很好,物联网作为一个新经济增长点的战略新兴产业,具有良好的市场效益,《2014-2018年中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》数据表明,2010年物联网在安防、交通、电力和物流领域的市场规模分别为600亿元、300亿元、280亿元和150亿元。
物联网技术包含的方面很多,涉及电子电器技术、互联网技术、通信技术等,看你要着重哪个领域咯~每个行业的就业情况其实都还不错,主要看个人能力、情商、工作态度。
物联网开发是电子、嵌入式开发、自动化控制、网络通信、计算机等专业知识的综合应用,除了学习理论知识外,还需要进一步具备动手实践能力,才能适应企业的真实需要。华清远见物联网的基础知识、系统搭建到综合应用,共分三个层次深入浅出地为读者拨开萦绕于物联网这个概念的重重迷雾,引领读者渐渐步入物联网世界。
华清远见的特色是,注重实践,与实际项目相结合,除每章附有小实验外,特别在教学过程中使用大量篇幅以物联网的实际项目应用开发为例进行详细的分析讲解。 同时,书中的实例对时下经常使用的功能、设备、器材进行讲解和说明,力求教材所涉及的内容能紧跟行业实际应用的需要 ,加深读者对物联网应用的理解。华清远见物联网有就业培训方面,有4年成熟的经验,感觉还是挺靠谱的了,具体对比后的感觉。

分析大数据


物联网传感器持续接收来自大量连接的异构设备的数据。随着联网设备数量的增加,物联网系统需要具有可伸缩性,以适应数据的流入。分析系统处理这些数据并提供有价值的报告,这将使企业具有竞争优势。由于数据是基于其类型挖掘的,因此必须对数据进行分岔以充分利用数据。根据问题数据的类型,可以进行不同类型的分析。比较常见的有:


流分析(Streaming Analytics)


流分析结合了来自传感器的未排序的流数据和来自研究的存储数据,以发现熟悉的模式。这种方法的实时分析可以在车队跟踪和银行交易等用例中提供帮助。


地理空间分析(Geospatial Analytics)


另一类大数据分析方法是地理空间,其中IoT传感器数据和传感器的物理位置的组合可以为预测分析提供整体视角。物联网世界中的对象数量众多,其通过无线网络发送数据的能力有助于获得详细的数据转储,这些数据转储可用于促进洞察。


挑战


对于目前所处的阶段,获取、分析和报告物联网数据是大多数企业的必修课。然而,由于这些技术仍处于发展阶段,这些组织面临着相当多的挑战。其中一些是:


集成


由于物联网数据通过多个渠道以不同的格式接收,因此收集和集成物联网数据具有挑战性。分析系统需要确保接收到的数据是一种可 *** 作的格式,足以确定见解。文本挖掘和机器学习技术通常用于从传感器中提取文本数据。然而,提取非文本格式的数据,如图像、视频不能快速完成。


关于如何对物联网数据进行大数据分析,青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣,希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容,可以点击本站的其他文章进行学习。


欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/dianzi/13501234.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2023-08-20
下一篇 2023-08-20

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存