结合铁路实际案例给出基于物联网传感器技术的解决方案

●传感器技术：价格低廉、性能良好的传感器是物联网应用的基石，物联网的发展要求更准确、更智能、更高效以及兼容性更强的传感器技术。智能数据采集技术是传感器技术发展的一个新方向。信息的泛在化对传感器和传感装置提出了更高的要求。具体如，微型化：元器件的微小型化，要求节约资源与能源；智能化：具备自校准、自诊断、自学习、自决策、自适应和自组织等人工智能技术；低功耗与能量获取技术：供电方式为电池、阳光、风、温度、振动等多种方式。
●设备兼容技术：大部分情况下，企业会基于现有的工业系统建造工业物联网，如何实现工业物联网中所用的传感器能够与原有设备已应用的传感器相兼容是工业物联网推广所面临的问题之一。传感器的兼容主要指数据格式的兼容与通信协议的兼容，兼容关键是标准的统一。目前，工业现场总线网络中普遍采用的如Profibus、Modus协议，已经较好地解决了兼容性问题，大多数工业设备生产厂商基于这些协议开发了各类传感器、控制器等。近年来，随着工业无线传感器网络应用日渐普遍，当前工业无线的WirelessHART、ISA100．11a以及wIA—PA3大标准均兼容了IEEE802．15．4无线网络协议，并提供了隧道传输机制兼容现有的通信协议，丰富了工业物联网系统的组成与功能。
●网络技术：网络是构成工业物联网的核心之一，数据在系统不同的层次之间通过网络进行传输。网络分为有线网络与无线网络，有线网络一般应用于数据处理中心的集群服务器、工厂内部的局域网以及部分现场总线控制网络中，能提供高速率高带宽的数据传输通道。工业无线传感器网络则是一种新兴的利用无线技术进行传感器组网以及数据传输的技术，无线网络技术的应用可以使得工业传感器的布线成本大大降低，有利于传感器功能的扩展，因此吸引了国内外众多企业和科研机构的关注。
传统的有线网络技术较为成熟，在众多场合已得到了应用验证。然而，当无线网络技术应用于工业环境时，会面临如下问题：工业现场强电磁干扰、开放的无线环境让工业机器更容易受到攻击威胁、部分控制数据需要实时传输。相对于有线网络，工业无线传感器网络技术则正处在发展阶段，它解决了传统的无线网络技术应用于工业现场环境时的不足，提供了高可靠性、高实时性以及高安全性，主要技术包括：自适应跳频、确实性通信资源调度、无线路由、低开销高精度时间同步、网络分层数据加密、网络异常监视与报警以及设备入网鉴权等。
●信息处理技术：工业信息出现爆炸式增长，工业生产过程中产生的大量数据对于工业物联网来说是一个挑战，如何有效处理、分析、记录这些数据，提炼出对工业生产有指导性建议的结果，是工业物联网的核心所在，也是难点所在。
当前业界大数据处理技术有很多，如SAP的BW系统在一定程度上解决了大数据给企业生产运营带来的问题。数据融合和数据挖掘技术的发展也使海量信息处理变得更为智能、高效。工业物联网泛在感知的特点使得人也成为了被感知的对象，通过对环境数据的分析以及用户行为的建模，可以实现生产设计、制造、管理过程中的人一人、人一机和机一机之间的行为、环境和状态感知，更加真实地反映出工业生产过程中的细节变化，以便得出更准确的分析结果。
●安全技术：工业物联网安全主要涉及数据采集安全、网络传输安全等过程，信息安全对于企业运营起到关键作用，例如在冶金、煤炭、石油等行业采集数据需要长时问的连续运行，如何保证在数据采集以及传输过程中信息的准确无误是工业物联网应用于实际生产的前提。

在农业方面的影响，以物联网、人工智能、大数据、农业生产技术为基础，为农业生产者提供从生产到经营的“智慧农业”整体解决方案。近3年，伴随着传感器精度的提高,大数据、机器视觉、机器学习等领域的高速发展, 我们发现 “智慧农业”整体解决方案，能够帮助农业生产者提高土地亩产，稳定产品品质、降低生产成本、节约自然资源、并减少环境污染。其主要包括以下几个方面：
远程智能农业监控：通过在农业生产现场搭建“物联网” 监控网络，实现对农业生产现场气候环境，土壤状况，作物长势，病虫害情况的实时监测；并根据预设规则，对现场各种农业设施设备进行远程自动化控制，实现农业生产环节的海量数据采集与精准控制执行。
农产品标准化生产：通过自主研发或与第三方合作导入，为农作物品类逐步建立起“气候，土壤，农事，生理”四位一体的农业生产与评估模型，将农业生产从以人为中心的传统模式，变革为以数据为中心的现代模式，通过数据驱动农业生产标准化的真正落地，进而实现农产品定制化生产。
农产品安全追溯及防伪鉴真：通过采集农产品在生产、加工、仓储、物流等环节的相关数据，为农产品建立可视化产品档案，向消费者充分展示产品安全与品质相关信息，实现从农田到餐桌的双向可追溯。同时，通过一物一码技术，帮助农业生产和流通企业实现产品防伪鉴真，并精准获取客户分布数据。

智能厨房已经成为这个时代所有厨电企业发力的重心，产品的智能化需要紧贴着用户的需求走，为用户提供能够创造价值的厨电。

同时人工智能，物联网，云数据等技术不断发展，厨房场景化营销方式兴起，网红智能音箱成为智能家庭的控制中枢，让智能厨电迎来了新的发展机遇。对于如何发展智能厨电各大厂商有了新的战略部署，跳出伪智能的框架，以用户在烹饪时遇到的各种问题为着眼点，加大资金投入和科学技术研发，推出了真正的智能厨电。

扩展资料：

智能厨电使用注意事项：

要安全使用。空转或空烧会加快电器的磨损和老化，因此对于大部分厨房电器而言，在使用时避免空转（如榨汁机），空烧（如微波炉，电饭煲）是最重要的一个环节。正确的做法是，在使用完毕后马上关闭电器、切断电源，这样就可以避免上述问题的出现了。

避免潮湿环境。其实厨房和卫生间是我们家居环境中最潮湿的两个环境，而潮湿对于家电类产品的危害也是很大的。因此为了保证家电产品的抗电、绝缘指标的长期良好，建议大家尽量为小家电产品找到一个与水源或其他潮湿环境相对远一些的地方放置，如此便可轻松地解决这个问题。

参考资料来源：百度百科-人工智能时代

参考资料来源：人民网-整体市场下滑 一季度健康厨电实现逆势增长

一般利用物联网、人工智能、云边计算、大数据挖掘分析、机器学习和深度学习等技术，还有运用三维可视化大数据平台、物联网云平台、移动终端以及各个智能硬件设备，实现城市物联感知、城市管理、城市服务等功能，提高政府监管服务、决策的智能化水平，形成高效、便捷、便民的新型管理模式，为城市构建智能型，管理型决策平台。
智慧城市本质是以大数据平台为核心，采用云、物、端构建起三级平台，利用人工智能+物联网+大数据+云计算技术，采用硬件设备+大数据平台模式，将人与城市基础设施、城市服务管理建立紧密联系，打通城市各级、各行业智慧应用平台形成的系统化解决方案。

1感应层将物品联入互联网的目的之一是信息共享，信息加工，实时控制，但是现在很多传感器的功能都还处于初级阶段。例如家用电器的开关情况，或者热水器的温度情况等。在我看来这些样的信息若要产生比较理想的效用，那得有一个前提，就是收集的数据量巨大。而在感应层如果用上人工智能的技术，就可以将传感器的功能增强，从而从数据的来源上提高了数据的可用性。举个简单的例子：如果在每个红绿灯路口加装监控系统，在没有用到人工智能的技术的情况下，也许能够统计到经过车辆的数量这样的信息。但是一旦用上人工智能技术中的图像识别技术，就不仅能知道这个路口的车辆经过数量，还可以识别出经过车辆的车牌号，车辆类型等信息。这样就可以在感应层采集到更多的有用信息用于进一步的分析处理。2分析层将大量的信息搜集到之后，就可以在一个统一的计算机中心对这些数据进行人工智能的另一种应用，数据挖掘。例如刚才那个路口监控系统的例子。在这一层我们可以做的事情就是根据车辆的统计数据，分析出那些路口在怎样的时段容易造成交通拥堵等信息，以便在应用层进行改善。甚至可以根据识别出来的车牌号信息，对每个车辆的交通使用习惯进行分析，这样也能从宏观上预测出将来可能发生的交通阻塞。3应用层人工智能在应用层的应用与感应层类似，都是在物件这种实体上进行功能上的改进。例如可以利用分析层所传来的指挥信息，智能得调节某些路口的红绿灯。如果整条路上几乎没有车辆的时候，就可以将这条路上的人行横道旁的指示灯全部置为绿色（这个功能并不需要人工智能）。还有很多很多我没有想到的应用，我在此只是抛砖引玉。

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。

最近看了很多关于区块链的报道，感觉区块链的火爆和人工智能以及物联网的火爆有着很多相似之处。以下是一些个人的见解：

​1 ．人工智能、物联网、区块链的出现，都是人类对未来的探索。

人类是一个很奇特的群体，总有一群人会找到我们这个时代的出口，这样我们才觉得社会是在正常运转。因为技术的大爆发，导致人们创新的欲望是空前的。不管结果怎么样，这些欲望的出发点总是好的。

人工智能的火爆一方面是我们常说的深度学习、大数据、计算能力，这三个方面的发展；另一方面是互联网已经发展了数十年，需要新的事物出现来承接互联网发展的造成的后果，比如说大数据、一些低效的互联网机制。互联网发展那么多年，期间我们也能看到有一些新的事物被发明或者被提起，例如物联网。但是，它再经过时间的洗涤，渐渐被淡化。一开始，物联网出现的时候，很多人都认为物联网是人类继互联网的下一个出口。到后来，出现了诸多问题例如：数据处理能力的限制、传感器智能化的限制，渐渐的物联网被边缘化。接着而来的是，物联网发展过程中问题的解决方案的出现——人工智能。

整体来看，这些技术的发展，要么真正的成功了，要么就是引导出一些新的问题，这些新的问题的解决方法又形成了新的技术。这让我想到真格基金王强先生说的一句话：改变世界的是问题，而不是答案。

人类社会发展那么多年，始终有一个难题有待解决，那就是去中心化。值得说明的一点是，区块链也并非完全去中心化，只是效率的提升，其中也有成本。今天很多媒体的报道，本身就是有误导性的。

2 ．区块链、物联网到底谁才是下一个出口？

笔者认为，物联网是人类的下一个出口。相比区块链而言，物联网更容易成为新的出口，因为之前的浪潮使得其在政策上有一定的优势，而且，物联网相比互联网而言是淡化中心型网络。这里解释一下什么是淡化中心型网络，互联网属于平台中心型网络，人与人之间的交流必须集中到一个平台上，这个平台是我们常说的信任机制；而物联网是淡化中心型网络，传感器设备自组织成一个网络，这个网络节点不再是企业或者是平台，换句话说，平台将中心化的权利进行分布式优化，使得每个节点都有可能成为中心。

而对于区块链而言，它的技术核心所诉求的去中心化还是太过着急。但是，在一些领域，这种去中心化的诉求还是必要受到欢迎的，比如说：金融，房屋租赁等适合p2p模式的商业需求。笔者认为，下一个出口是物联网的最大原因是，相较于区块链而言，物联网的去中心化更柔和一些。

3 ．人工智能、物联网、区块链，最后都一定会运用到生活当中。

这句话，可能听起来有些废话。但是，技术能够应用于生活的前提是技术本身能够解决一系列生活当中存在的问题，从经济学的角度来说，所有的技术都在围绕两个字：效率。无论今天人们对于人工智能、物联网、区块链如何看待，有一点是可以确定的，存在即价值。

至于时间维度，我们可以感受到或者看到，人工智能再经过一年多的炒作之后，它正在逐渐的落地应用到行业中。个人看法，2018年应该是人工智能拥抱行业的元年。一方面科技企业和传统企业也正在积极合作，另一方面人工智能相关的新媒体也正在推进人工智能的落地，比如说：新智元。

物联网这块自然就不用多说，上届政府在政策制定和相关规划上对物联网也算得上偏爱。而且，这几年当中，物联网商业应用一直发展的不错。只是，没有之前想象的那么好。相信未来在人工智能的配合下，物联网行业一定会得到快速发展。

对于区块链来说，或许还需要很长时间去去泡沫，今天区块链的泡沫太严重，除了市场的泡沫化，区块链还要面对很严的监管，这些问题还需要长时间的解决。个人认为，区块链落地到行业应该比人工智能需要花费更长的时间。至于今天很多企业与其凑热度，不如专心做事，凑热度在监管不明朗的情况下，容易出现问题。

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