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《图解物联网》（［ 日］ NTT DATA集团）电子书网盘下载免费在线阅读

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书名：图解物联网

作者：［ 日］ NTT DATA集团

译者：丁灵

豆瓣评分：78

出版社：人民邮电出版社

出版年份：2017-4

页数：312

内容简介：

本书图例丰富，从设备、传感器及传输协议等构成IoT的技术要素讲起，逐步深入讲解如何灵活运用IoT。内容包括用于实现IoT的架构、传感器的种类及能从传感器获取的信息等，并介绍了传感设备原型设计必需的Arduino等平台及这些平台的选择方法，连接传感器的电路，传感器的数据分析，乃至IoT跟智能手机/可穿戴设备的联动等。此外，本书以作者们开发的IoT系统为例，讲述了硬件设置、无线通信及网络安全等运用IoT系统时会出现的问题和必备的诀窍。

作者简介：

日本NTT DATA集团

河村雅人

从事物联网与机器人的研发，工作内容涉及软件架构、产品选定，甚至还包括焊接、编程等。

大冢纮史

曾参与过应用了机器人中间件和AR交互技术的机器人服务开发，现致力于物联网和机器对机器通信领域，以及与传感器相关的研发。

小林佑辅

致力于技术开发，近年来尝试着把自己在数据分析工作上的经验应用到技术开发中。

深圳是一座因创新而生的城市，每年一届的高交会也凸显深圳创新活力，同时高交会也是深圳“城市名片”之一，也成为众多人们心目中的“创客之都”、“创新之城”，诞生了一批拥有国际话语权的高科技企业，如华为、腾讯名满天下。

聚焦高交会 机器人走近百姓家庭

在走进高交会展馆，规模之大，充斥着高科技气息，先进制造、信息技术、智慧城市、各种机器人吸引着观众，笔者在某服务型机器人展台中发现有趣一幕，由于碰巧工作人员在做机器人唤醒准备工作，与机器人对话，让机器人做出各种动作（唱歌跳舞等），不仅有趣，昭示着机器人正在从科幻、科研逐步走入人们的生活中，进入平常百姓家庭。

来自机器人市场全球预测与评估的研究报告中指出，2017年全球服务器机器人市场规模将达461亿美元，可以说服务型机器人将是最具有潜力的增长市场，相信在未来，服务型机器人应用场景会比智能手机应用场景更加多元化，为提高人们生活质量将发挥重要的作用，且受热捧，成为新的热点。

人机交互入口：语音和图像识别

在多年前，笔者曾提到，在即将进入的物联网时代中，语音和图像交互被视作为人机交互的主要入口，机器人、智能家居、可穿戴等智能设备透过语音技术、图像识别等人机交互方式，使得机器不仅能读懂你，也可以让机器读懂我们的世界，之后执行更加精准命令为人类提供各种服务。可以说物联网，包括物联网领域的各种智能硬件必然离不开人工智能以及全新的人机交互方式。

在今年乌镇举办的第三届世界互联网大会上，创新和人工智能成为大会最火热的关键字，然而在今年高交会，创新和人工智能依然成为其主要关键字，百度李彦宏今年也多次公开表示，互联网的下一幕是人工智能。在传感物联网创建人杨剑勇看来，由于近年来人工智能和机器学习的迅猛发展，科技界掀起来一股前所未有的热潮，尤其当物联网应用场景覆盖越来越广之时，或许这个世界将会被人工智能所所包围，无处不在，在这个万物感知的新时代中，谁能赢的人工智能，意味着就赢得未来。

语音和图像识别成为物联网时代超级入口

在高交会展各号馆中，其中基于人工智能细分领域的图像识别和智能语音交互两家公司吸引了我特别注意，即旷视科技和思必驰。一家专注机器视觉和人工智能的技术公司，另一家则是专注于智能语音交互技术公司，让人机交互更有用和有趣。

早前，我在梳理中国最值得关注的十大人工智能公司中，就包含旷视科技和思必驰，随着移动互联网的终结，下一个时代属于物联网，那么作为支撑物联网应用的后端服务的人工智能技术，是物联网时代最核心的一环。

很多人在谈入口，已经到泛滥阶段，但对于物联网领域，我也跟风一把，谈下当前最热门物联网领域的超级入口，有没有可能语音和图像识别（包含生物识别、视频等图像类识别）会成为物联网领域超级入口？物联网各种设备的人机交互方式，语音和图像识别是比较好的路径，万物互联时代下的人机交互模式上，一定得依托于图像与语音，其图像识别和语音识别核心是人工智能作为支撑。那么作为视觉处理的旷视科技和智能语音交互的思必驰有特别之处在哪？

旷视科技：让机器看懂世界

致力于先让机器看懂世界，再让机器真正思考的旷视科技，搭建了全球最具规模的人脸识别云平台Face++，使得由中国人所创造的人脸识别技术走向世界，成立于2011年，从初创公司成长到如今成为国内人工智能领军企业之一，其人脸识别技术也是行业翘楚，正是凭借”刷脸”技术，其CEO上榜福布斯30岁以下青年领袖榜单。

机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支，不仅让机器具有像人类眼睛一样，还需要具备核心的视觉神经中枢，经大数据训练和具备云计算能力的深度学习图像分析系统。旷视科技多年来专注机器视觉技术的研发与应用，目前已经与国内多家Top级机器人厂商开展深度合作，力图赋予机器人一双眼睛看懂世界。

智能语音：引领物联网开启人机交互新模式

面向智能车载、智能家居、智能机器人三个垂直领域提供自然语言交互方案，也率先开发出面向自然语音交互的对话 *** 作系统AIOS，据了解，在车载后镜市场领域成为行业第一，在智能家居和机器人领域应用排名第二，倍受市场的追捧

思必驰作为国内唯一一家专注智能硬件领域的语音企业，已经与阿里YunOS、小米、联想、海尔、美的、庆科、浙江大华等企业建立了深度战略合作关系。思必驰深谙合作之道，不断地通过技术革新深化合作，拓展市场。

另外还了解到，思必驰是国内为数不多的产学研一体化企业之一，成立之初便与上海交大成立联合研究实验室“Speech Lab”，由思必驰首席科学家/上海交通大学俞凯教授全面负责，主要进行前沿智能语音技术的研究及应用，取得了较多成果，如在深度学习领域，其推出的VDCNN算法在降噪处理上的优势不可取代；新型解码框架使得帧同步解码转换为音素同步解码搜索空间减少80%以上等技术成果。产学研一体化模式，使思必驰解决方案越来越受到市场的关注及认可。

人工智能成为未来10年内，甚至成为更长时间内的科技趋势，杨剑勇进一步指出，不论科技巨头，亦是知名学府，或是各主要国家，均将人工智能技术作为未来发展的重点，如今人工智能也迎来最好时代，无需质疑，人工智能是当前科技界最热门的领域，同时也被视作为新的科技革命。

由于人工智能倍受资本及国家相关政策的支持，以及众多科技巨头、创新创业公司投身于人工智能这一领域，这将有助于人工智能技术的发展。

文／杨剑勇

作者系传感物联网创建人杨剑勇（科技名人、物联网权威人士），百度问咖认证大咖，长期关注物联网、智能家居、可穿戴智能设备、机器人和人工智能等前沿科技产业。

作者 | 网络大数据

来源 | raincent_com

随着物联网的演变和发展，所有可以想象到的东西(或事物)和产业都将变得更加智能：智能家居和智慧城市、智能制造机械、智能汽车、智能健康等等。无数被授权收集和交换数据的东西正在形成一个全新的网络——物联网——一个可以在云中收集数据、传输数据和完成用户任务的物理对象网络。

物联网和大数据正在走向胜利之路。不过，要想从这一创新中获益，还需要解决一些挑战和问题。在本文中，我们很高兴与大家分享多年来在物联网咨询领域积累的知识。

物联网大数据如何应用

首先，有多种方法可以从物联网大数据中获益：在某些情况下，通过快速分析就足够了，而一些有价值的见解只有在经过深入的数据处理之后才能获得。

实时监测。通过连网设备收集的数据可以用于实时 *** 作：测量家中或办公室的温度、跟踪身体活动(计算步数、监测运动)等;实时监测在医疗保健中被广泛应用(例如，获取心率、测量血压、糖分等);它还成功地应用于制造业(用于控制生产设备)、农业(用于监测牛和作物)和其他行业。

数据分析。在处理物联网生成的大数据时，我们有机会超越监测，并从这些数据中获得有价值的见解：识别趋势，揭示看不见的模式并找到隐藏的信息和相关性。

流程控制和优化。来自传感器的数据提供了额外的上下文情境信息，以揭示影响性能和优化流程的重要问题。

▲交通管理：跟踪不同日期和时间的交通负荷，以制定出针对交通优化的建议，例如，在特定时间段增加公共汽车的数量，看看是否有改观，以及建议引入新的交通信号灯方案和修建新的道路，以减少街道的交通拥堵状况。

▲零售：跟踪超市货架中商品的销售情况，并在商品快卖完之前及时通知工作人员补货。

▲农业：根据传感器的数据，在必要时给作物浇水。

预测性维护。通过连网设备收集的数据可以成为预测风险、主动识别潜在危险状况的可靠来源，例如：

▲医疗保健：监测患者健康状态并识别风险(例如，哪些患者有糖尿病、心脏病发作的风险)，以便及时采取措施。

▲制造业：预测设备故障，以便在故障发生之前及时解决。

还应注意的是，并非所有的物联网解决方案都需要大数据(例如，如果智能家居拥有者要借助智能手机来关灯，则可以在没有大数据的情况下执行此 *** 作)。重要的是要考虑减少处理动态数据的工作量，并避免存储将来没有用处的大量数据。

物联网中的大数据挑战

除非处理大量数据以获取有价值的见解，否则这些数据完全没用。此外，在数据收集、处理和存储方面还有各种挑战。

▲数据可靠性。虽然大数据永远不会100%准确，但在分析数据之前，请务必确保传感器工作正常，并且用于分析的数据质量可靠，且不会因各种因素(例如，机器运行的不利环境、传感器故障)而损坏。

▲要存储哪些数据。连网设备会产生万亿字节的数据，选择存储哪些数据和删除哪些数据是一项艰巨的任务。更重要的是，一些数据的价值还远远没有显现出来，但将来您可能需要这些数据。如果您决定为将来存储数据，那么面临的挑战就是以最小的成本做到这一点。

▲分析深度。一旦并非所有大数据都很重要，就会出现另一个挑战：什么时候快速分析就足够了，什么时候需要进行更深入的分析以带来更多价值。

▲安全。毫无疑问，各个领域的连网事物可以让我们的生活变得更加美好，但与此同时，数据安全也成一个非常重要的问题。网络罪犯可以侵入数据中心和设备，连接到交通系统、发电厂、工厂，并从电信运营商那里窃取个人数据。物联网大数据对于安全专家来说还是一个相对较新的现象，相关经验的缺失会增加安全风险。

物联网解决方案中的大数据处理

在物联网系统中，物联网体系架构的数据处理组件因输入数据的特性、预期结果等而不同。我们已经制定了一些方法来处理物联网解决方案中的大数据。

数据来自与事物相连的传感器。“事物”可以是任何物体：烤箱、汽车、飞机、建筑、工业机器、康复设备等。数据可以是周期性的，也可以是流式的。后者对于实时数据处理和迅速管理事物至关重要。

事物将数据发送到网关，以进行初始数据过滤和预处理，从而减少了传输到下一个物联网系统中的数据量。

边缘分析。在进行深入数据分析之前，有必要进行数据过滤和预处理，以选择某些任务所需的最相关数据。此外，此阶段还可以确保实时分析，以快速识别之前在云中通过深度分析所发现的有用模式。

对于基本协议转换和不同数据协议之间的通信，云网关是必需的。它还支持现场网关和中央物联网服务器之间的数据压缩和安全数据传输。

连网设备生成的数据以其自然格式存储在数据湖中。原始数据通过“流”进入数据湖。数据保存在数据湖中，直到可以用于业务目的。清理过的结构化数据存储在数据仓库中。

机器学习模块根据之前积累的历史数据生成模型。这些模型定期(例如，一个月一次)用新数据流更新。输入的数据被累积并应用于训练和创建新模型。当这些模型经过专家的测试和批准后，控制应用程序就可以使用它们，以响应新的传感器数据发送命令或警报。

总结

物联网产生大量数据，可用于实时监控、分析、流程优化和预测性维护等。然而，应该记住，从各种格式的海量数据中获得有价值的见解并不是一件容易事情：您需要确保传感器工作正常，数据得到安全传输和有效处理。此外，始终存在一个问题：哪些数据值得存储和处理。

尽管存在一些挑战和问题，但应记住，物联网的发展势头强劲，并可以帮助多个行业的企业开辟新的数字机遇。