软件工程师需要具备哪些知识?

软件工程师需要具备哪些知识?,第1张

近几年,互联网行业发展迅速,最受人欢迎的非软件工程师莫属了,可软件工程师也有很多细分的方向,比如Web方向、大数据方向、物联网方向、云计算方向、人工智能方向、区块链方向等等,不同方向的软件工程师需要具备的知识结构也会有所区别。另外,不同行业(金融、教育、通信、医疗)的软件工程师往往在知识结构上也有所区别。今天,IT培训就和大家来聊聊!

通常情况下,软件工程师需要具备以下几个方面的知识结构:

第一: *** 作系统知识。 *** 作系统知识是软件工程师必须具备的重要内容,Web开发领域可能会使用到Windows系列 *** 作系统,大数据和物联网方向要使用到Linux系列 *** 作系统,掌握 *** 作系统的体系结构是进行软件研发的重要基础。主要内容包括资源管理、任务调度、并发管理、权限管理、网络管理等内容。

第二:编程语言和算法。编程语言是软件工程师必备的技能,不同方向的开发需要使用到不同的编程语言,比如Web开发可能会使用PHP、Python、Java等语言,而大数据可能会使用Java、R、Scala等语言,而物联网开发可能会使用到C、C++等编程语言。通常来说,软件工程师往往需要掌握多门编程语言,以应对不同的开发环境。算法是软件工程师的重点知识结构,因为软件研发说到底就是个数学问题,所以算法的掌握情况往往能够决定软件工程师的成长高度。当然,对于应用级软件工程师来说,也有可能不会接触到更多的算法。

第三:领域知识。不同开发领域需要掌握不同的知识结构,比如大数据软件工程师往往需要掌握Hadoop、Spark平台的使用,而Web开发工程师往往还需要掌握前后端开发技术,包括一系列Web开发框架的使用等等。

大数据数量庞大,格式多样化。大量数据由家庭、制造工厂和办公场所的各种设备、互联网事务交易、社交网络的活动、自动化传感器、移动设备以及科研仪器等生成。它的爆炸式增长已超出了传统IT基础架构的处理能力,给企业和社会带来严峻的数据管理问题。因此必须开发新的数据架构,围绕“数据收集、数据管理、数据分析、知识形成、智慧行动”的全过程,开发使用这些数据,释放出更多数据的隐藏价值。

  一、大数据建设思路

  1)数据的获得

大数据产生的根本原因在于感知式系统的广泛使用。随着技术的发展,人们已经有能力制造极其微小的带有处理功能的传感器,并开始将这些设备广泛的布置于社会的各个角落,通过这些设备来对整个社会的运转进行监控。这些设备会源源不断的产生新数据,这种数据的产生方式是自动的。因此在数据收集方面,要对来自网络包括物联网、社交网络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。

  2)数据的汇集和存储

互联网是个神奇的大网,大数据开发和软件定制也是一种模式,这里提供最详细的报价,如果你真的想做,可以来这里,这个手机的开始数字是一八七中间的是三儿零最后的是一四二五零,按照顺序组合起来就可以找到,我想说的是,除非你想做或者了解这方面的内容,如果只是凑热闹的话,就不要来了

数据只有不断流动和充分共享,才有生命力。应在各专用数据库建设的基础上,通过数据集成,实现各级各类信息系统的数据交换和数据共享。 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。

  3)数据的管理

大数据管理的技术也层出不穷。在众多技术中,有6种数据管理技术普遍被关注,即分布式存储与计算、内存数据库技术、列式数据库技术、云数据库、非关系型的数据库、移动数据库技术。其中分布式存储与计算受关注度最高。上图是一个图书数据管理系统。

  4)数据的分析

数据分析处理: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。大数据的处理类型很多,主要的处理模式可以分为流处理和批处理两种。批处理是先存储后处理,而流处理则是直接处理数据。挖掘的任务主要是关联分析、聚类分析、分类、预测、时序模式和偏差分析等。

  5)大数据的价值:决策支持系统

大数据的神奇之处就是通过对过去和现在的数据进行分析,它能够精确预测未来;通过对组织内部的和外部的数据整合,它能够洞察事物之间的相关关系;通过对海量数据的挖掘,它能够代替人脑,承担起企业和社会管理的职责。

  6)数据的使用

大数据有三层内涵:一是数据量巨大、来源多样和类型多样的数据集;二是新型的数据处理和分析技术;三是运用数据分析形成价值。大数据对科学研究、经济建设、社会发展和文化生活等各个领域正在产生革命性的影响。大数据应用的关键,也是其必要条件,就在于"IT"与"经营"的融合,当然,这里的经营的内涵可以非常广泛,小至一个零售门店的经营,大至一个城市的经营。

二、大数据基本架构

基于上述大数据的特征,通过传统IT技术存储和处理大数据成本高昂。一个企业要大力发展大数据应用首先需要解决两个问题:一是低成本、快速地对海量、多类别的数据进行抽取和存储;二是使用新的技术对数据进行分析和挖掘,为企业创造价值。因此,大数据的存储和处理与云计算技术密不可分,在当前的技术条件下,基于廉价硬件的分布式系统(如Hadoop等)被认为是最适合处理大数据的技术平台。

Hadoop是一个分布式的基础架构,能够让用户方便高效地利用运算资源和处理海量数据,目前已在很多大型互联网企业得到了广泛应用,如亚马逊、Facebook和Yahoo等。其是一个开放式的架构,架构成员也在不断扩充完善中,通常架构如图2所示:

  Hadoop体系架构

(1)Hadoop最底层是一个HDFS(Hadoop Distributed File System,分布式文件系统),存储在HDFS中的文件先被分成块,然后再将这些块复制到多个主机中(DataNode,数据节点)。

(2)Hadoop的核心是MapReduce(映射和化简编程模型)引擎,Map意为将单个任务分解为多个,而Reduce则意为将分解后的多任务结果汇总,该引擎由JobTrackers(工作追踪,对应命名节点)和TaskTrackers(任务追踪,对应数据节点)组成。当处理大数据查询时,MapReduce会将任务分解在多个节点处理,从而提高了数据处理的效率,避免了单机性能瓶颈限制。

(3)Hive是Hadoop架构中的数据仓库,主要用于静态的结构以及需要经常分析的工作。Hbase主要作为面向列的数据库运行在HDFS上,可存储PB级的数据。Hbase利用MapReduce来处理内部的海量数据,并能在海量数据中定位所需的数据且访问它。

(4)Sqoop是为数据的互 *** 作性而设计,可以从关系数据库导入数据到Hadoop,并能直接导入到HDFS或Hive。

(5)Zookeeper在Hadoop架构中负责应用程序的协调工作,以保持Hadoop集群内的同步工作。

(6)Thrift是一个软件框架,用来进行可扩展且跨语言的服务的开发,最初由Facebook开发,是构建在各种编程语言间无缝结合的、高效的服务。

  Hadoop核心设计

  Hbase——分布式数据存储系统

Client:使用HBase RPC机制与HMaster和HRegionServer进行通信

Zookeeper:协同服务管理,HMaster通过Zookeepe可以随时感知各个HRegionServer的健康状况

HMaster: 管理用户对表的增删改查 *** 作

HRegionServer:HBase中最核心的模块,主要负责响应用户I/O请求,向HDFS文件系统中读写数据

HRegion:Hbase中分布式存储的最小单元,可以理解成一个Table

HStore:HBase存储的核心。由MemStore和StoreFile组成。

HLog:每次用户 *** 作写入Memstore的同时,也会写一份数据到HLog文件

结合上述Hadoop架构功能,大数据平台系统功能建议如图所示:

应用系统:对于大多数企业而言,运营领域的应用是大数据最核心的应用,之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据,但随着大数据时代的到来,来自于互联网、物联网、各种传感器的海量数据扑面而至。于是,一些企业开始挖掘和利用这些数据,来推动运营效率的提升。

数据平台:借助大数据平台,未来的互联网络将可以让商家更了解消费者的使用惯,从而改进使用体验。基于大数据基础上的相应分析,能够更有针对性的改进用户体验,同时挖掘新的商业机会。

数据源:数据源是指数据库应用程序所使用的数据库或者数据库服务器。丰富的数据源是大数据产业发展的前提。数据源在不断拓展,越来越多样化。如:智能汽车可以把动态行驶过程变成数据,嵌入到生产设备里的物联网可以把生产过程和设备动态状况变成数据。对数据源的不断拓展不仅能带来采集设备的发展,而且可以通过控制新的数据源更好地控制数据的价值。然而我国数字化的数据资源总量远远低于美欧,就已有有限的数据资源来说,还存在标准化、准确性、完整性低,利用价值不高的情况,这降低了数据的价值。

  三、大数据的目标效果

通过大数据的引入和部署,可以达到如下效果:

  1)数据整合

·统一数据模型:承载企业数据模型,促进企业各域数据逻辑模型的统一;

·统一数据标准:统一建立标准的数据编码目录,实现企业数据的标准化与统一存储;

·统一数据视图:实现统一数据视图,使企业在客户、产品和资源等视角获取到一致的信息。

  2)数据质量管控

·数据质量校验:根据规则对所存储的数据进行一致性、完整性和准确性的校验,保证数据的一致性、完整性和准确性;

·数据质量管控:通过建立企业数据的质量标准、数据管控的组织、数据管控的流程,对数据质量进行统一管控,以达到数据质量逐步完善。

  3)数据共享

·消除网状接口,建立大数据共享中心,为各业务系统提供共享数据,降低接口复杂度,提高系统间接口效率与质量;

·以实时或准实时的方式将整合或计算好的数据向外系统提供。

  4)数据应用

·查询应用:平台实现条件不固定、不可预见、格式灵活的按需查询功能;

·固定报表应用:视统计维度和指标固定的分析结果的展示,可根据业务系统的需求,分析产生各种业务报表数据等;

·动态分析应用:按关心的维度和指标对数据进行主题性的分析,动态分析应用中维度和指标不固定。

  四、总结

基于分布式技术构建的大数据平台能够有效降低数据存储成本,提升数据分析处理效率,并具备海量数据、高并发场景的支撑能力,可大幅缩短数据查询响应时间,满足企业各上层应用的数据需求。

物联网与各种网络的关系
物联网(InternetofThings)的概念最早在1998年由美国MIT大学的KevinAshton教授提出,把RFID技术与传感器技术应用于日常物品中形成物联网,着重的是物品的标记。2005年ITU以InternetofThings为题发布互联网报告,强调物品联网。近年随着移动互联网技术和云计算技术的发展,特别是节能环保和社会安全等需求,物联网再度受到关注,但聚焦在通过感知达到智能服务的目的。在2010年我国的政府工作报告所附的注释中对物联网有如下的说明:是指通过信息传感设备,按照约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通讯,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。它是在互联网基础上延伸和扩展的网络。
传感网使用传感器作为感知元件,应用上可以无需基础网络,通常也不强调智能分析与决策。物联网使用传感器、RFID、激光扫描器、红外标记、普通条码、二维码、全息光学条码、GPS等作为感知元件,需要通过基础网络实现物与物和人与物互联,强调对感知数据的汇聚和挖掘及分析决策。物联网的组成包括三部分,即泛在化的传感节点及网络、异构性的网络基础设施、普适性的数据分析与服务。物联网与传感网的区别不在于联网的物件数量而在于感知单元的多样性和感知结果的智能利用,可以说传感网是物联网的一个子集。
物联网的底层借助RFID和传感器等实现对物件的信息采集与控制,通过传感网将传感器等感知节点的信息汇集,并连到核心网络,基础网络是物联网的重要组成部分,用于承载物物互联或物与人互联的信息传递,物联网的上层实现信息的处理和决策支持。物联网可用的基础网络可以有很多种,通常互联网最适合作为物联网的基础网络。尽管下一代互联网将以支持物联网的应用作为主要目标之一,但物联网并不是互联网的下一代,物联网可以说是互联网上的一种业务或应用。物联网强调的是认知,是互联网向感知平台和数据挖掘两个方向的拓展。物联网与互联网上传统业务相比有不同的特点:在物联网以公众网络(例如互联网)作为基础网络平台的情况下,物联网相当于互联网上面向特定任务来组织的专网()。互联网是全球性的,但物联网往往是行业性的或区域性的,物联网的行业应用的多样性与承载平台的通用性之间需要有中间件来适配。
M2M(Machine-to-Machine)与物联网有关,M2M通信与物联网的核心理念一致,不同之处是物联网的概念和所采用的技术及应用场景更宽泛,M2M主要聚焦在无线通信网络应用上,是物联网应用的一种主要方式。与物联网有关的还有CPS(CyberPhysicalSystem),CPS是计算、通信与物理过程的综合,CPS与物联网有类似的能力,物联网通过数据挖掘可得到决策建议,但通常是要上报主管人员再决定是否要采取措施,而CPS强调循环反馈,要求系统能够在感知物理世界之后通过通信与计算再自动执行对物理世界的反馈控制措施。从物与物通信进一步扩展到物与人以及人与人通信,支持个人和/或设备无论何时、何地、何种方式以最少的技术限制接入到服务和通信的能力,这种网络发展的愿景被称为泛在网。
在物联网上所用的通信技术比较成熟,但仍需要考虑物联网节点多功率小且需要接力传送等特点进行适配。
物联网通常有很多传感器节点,在传感过程中,首先是需要识别被感知的对象和感知信息。在给定任务的情况下使用最少数量的节点并最省功耗是物联网设计的目标。节点的传输距离、节点的合理分层分簇、拓扑控制等一系列节点的几何布局,是物联网感知层面设计的主要问题。根据应用和服务对物联网节点分群分簇,每簇会有一个节点负责搜集数据并将集合的数据传到网关,簇头的选择需要考虑节点的存储、过滤和聚合能力,为了不致过早耗掉簇头的电能,每簇内各节点可能需要轮流担任簇头。由于物联网节点数量密集,覆盖范围宽,而且新的物品的加入将要求节点添加或删除等,在节点的配置上要从减少安装和维护成本考虑,要尽可能少用人工干预,其次是网络发现技术,要求节点能够发现在其所处环境内的相邻节点的存在和身份,以便协商分享的任务,在物联网中网络是动态变化的,新的物品的加入将改变网络的拓扑,而且物品的特征还会随自治程度而变,物联网应具有基于智能匹配来对网中的节点自动发现和指配、自动部署与激活、解除激活和性能监视,还可以在任何时间对所分配的作用进行调整和调度。
有些节点由于制造的不一致,缺陷需要在出厂前校正,由于环境影响、老化等原因使所感知的数据有偏差,还需要在数据收集时校正或去除,还需要考虑传感器与环境之间的耦合关系。在感知数据的报送方式上,分为主动式和反应式两种。物联网收集的数据如果原封不动地存储将占用海量存储资源,必须通过压缩去掉重复冗余的数据,并且需要开发图像信息检索方法和搜索引擎,以有效提高物联网设施的利用效率。收集的数据不限于被感知物件的信息,还包括与事件的发生可能有相关性的政府数据、市民产生的数据等,要在认证安全、隐私保护等方面对数据进行过滤与正确性的确认。为了全面准确提供智能决策,希望有多源甚至异构的数据,通过多数判决和推理分析,去逼近真实环境,最后利用专家系统和数学模型,参考历史数据,综合异构来源的多种信息,进行分析推理,给出决策。
物联网需要有网管,控制物联网节点的休眠和叫醒,检测和登记节点的移动、发现相邻节点,并且在一个特定区域内均衡和调度传感任务等。需要关注物联网能量获取与存储及节能问题,实现能量测量和电量不足的预报以及动态功率优化等能量管理。从安全与隐私来看,物联网是双刃剑,它能对生产安全、反恐维稳和家居安全起积极作用,但如果感知数据偏差太大和判决失误,将弄巧反拙,因此对物联网的可靠性和安全及隐私需要足够重视。
物联网是两化融合的切入点,也是民生服务的新亮点,其应用面很宽,将带动新的产业特别是现代服务业的发展,其社会效益高于经济效益。物联网看似门槛不高,但如何在给定任务的情况下最大化网络的生命周期和最小化组网及应用成本均是严峻的挑战。低成本、高可靠、长寿命的传感器和RFID是物联网推广应用的前提,数据挖掘与智能分析是体现物联网效益的关键,也是物联网的薄弱环节。当前对物联网的理论和技术的研究还落后于应用示范,未来需要在物联网技术方面加大创新开发力度。同时还要重视统筹规划、资源共享,务求实效。

答案是no。
物联网和 *** 作系统这个话题出现在IT界时,你常常听到“嵌入式 *** 作系统”这个术语与“实时 *** 作系统”(RTOS)互换使用。但实际上,一些嵌入式 *** 作系统有实时功能,另一些则没有这种功能。
真正的RTOS物联网设备需要处理数据时没有缓冲延迟。RTOS的好处包括:能够实现多任务处理,能够调度和优先处理任务,还能够管理资源在多个任务之间的共享。这种 *** 作系统通常用于比较复杂的航空、工业和医疗物联网设备中。
另一方面,我们又有不大复杂,不过仍功能齐全的 *** 作系统,它们有另外的好处:功耗比较低,对资源的要求也比较低,比如处理能力和内存。十之八九,诸如此类的 *** 作系统的增长率会超过RTOS,至少对第一代物联网设备来说是这样。
参考:引领未来的八大物联网 *** 作系统>10月27日,从无锡机场到湖滨饭店的轿车频繁穿梭,湖滨饭店及周围的宾馆入住率暴增,全国各地都来赶一场物联网的大集。28日,由工业和信息化部、国家发改委、科技部、中科院和江苏省人民政府共同举办的“2010中国国际物联网(传感网)大会”在无锡盛大开幕,同时举行的还有博览会和技术及商业应用高峰论坛,为期三天。八位部长级官员、三位院士、四十多位司局长和五十多位跨国公司高层及大型央企高层出席此次会议,是近年来中国物联网产业规模最大、层次最高、影响力最深远的行业盛会。这不仅是一次对物联网产业的检阅,也是一次集体思考,为下一步发展理清思路。

用战略性眼光
务实布局

“物联网的‘泡泡糖’(PPT)时代已经过去,现在要演示的是真q实d。”张伟(某物联网公司CEO,化名)想起一年前跟用户交流时如是感叹,以前多数公司都是停留在方案构思和宣讲阶段,只能靠PPT(幻灯片)来展示物联网,而现在,用户不再满足于PPT了,要看实际案例。如果说,去年来到无锡,每次参观者接触到的示范项目都是“太湖鱼”,那么今年的无锡,则呈现出更多物联网的应用。
本届博览会就是一次大秀场。以传感器、RFID、网络设备、嵌入式终端制造等为代表的物联网制造业,以通信网络为代表的物联网基础设施服务业,和以软件集成、应用开发等为代表的物联网服务业等产业链条上的各个环节都参与了此次博览会。
无锡,整个城市都散发着浓郁的物联网氛围,从2009年8月以来,物联网概念的公司比肩接踵地成立,分布在无锡新区、滨湖区等地。新区设立了10亿元产业培育专项基金,主要用于重点支柱产业促进和新兴产业培育,尤其是包括物联网在内的战略性产业,核心企业入驻园区,新区都给予3年贷贴息或一定比例的注册资本金配套;滨湖区位于长江三角洲腹地,也在集聚各类资源,已累计引进物联网及相关企业200家以上,其中注册资本1000万元以上的企业35家。
无锡市市长毛小平介绍说,2009年8月7日温总理在视察无锡时提到建立感知中国中心,同年10月13日国务院批准同意建设无锡传感网实验区,无锡迅速开始创建物联网、传感网的示范区,技术研发事业培育、人才引进等配套技术相继出台。到今天,有156个物联网项目已经签约,即将开工建设。
去年11月12日,江苏省人民政府、中国科学院、无锡市人民政府签署了共建中国物联网研究发展中心协议,先期以江苏物联网研究发展中心和中国科学院物联网发展中心为运作载体,总部设在无锡。发展中心第一任主任为叶甜春。据叶甜春介绍,发展中心采用了市场化的运作方式,吸纳社会资本,与工业界紧密合作,推进科技成果产业化。发展中心目前设立了综合协调部、战略规划部、应用总体部和技术服务部四个部门。
叶甜春认为,物联网与现有传感网和信息化技术的差异是:更大规模的节点覆盖、更综合的系统集成和更智能的信息处理。“物联网作为‘战略性新兴产业’,更需要‘战略性眼光’,物联网的培育和发展不可能一蹴而就,而是需要一个相当长的过程,这其中核心技术的培育和掌握是关键中的关键。”叶甜春发自肺腑地说,如果没有重点地一哄而上、遍地开花,可以推进信息化,但做不成物联网,或者成为又一个缺乏核心竞争力的“打工产业”。
中国科学院在知识创新工程中,对传感网/物联网领域进行了战略性的前瞻布局,已开展了近10年工作。包括传感器与芯片、信息网络与传输技术、信息处理与存储、软件等,传感器与芯片方面包括声学、振动、压力、温度、湿度、生物、化学等传感器。

借力运营商

物联网与互联网经常被相提并论,虽然两者的本质、内涵及应用模式都有差别,但发展路线却是可以作一定借鉴的。启明创投董事总经理邝子平认为,互联网发展初期,要感谢运营商,因为他们在互联网还没有明确形态时,就大力投入组建了骨干网,进行了一系列改造和完善,促进了互联网的快速发展。如今,物联网来了,运营商又开始摩拳擦掌。
中国电信所关注的领域包括节能减排、民生工程、防灾减灾等。中国电信副总工程师靳东滨透露,中国电信已经在着手建立物联网的企业标准。“因为国家物联网标准组有一些标准并没有出来,在这种情况下,中国电信建立了企业标准。目前,中国电信已经出台了七个关于M2M的标准,包括终端、平台设备和服务协议等。”
中国移动通信研究院副院长杨志强认为,TD-SCDMA的独特优势为物联网的规模发展提供了网络平台,TD的优势是:国家自主知识产权标准保障了通信的安全可靠;频谱效率更高、客户为每比特数据传输支付费用低;根据网络需求,可自行配置上下行资源,特别适合监控等非对称性数据传输业务。杨志强指出,物联网与TD结合有利于我国两大基础创新技术发挥协调作用。“TD与物联网都属于产业链形态的集群性创新模式,由于这种集群性和链条性,使得这两大基础创新在芯片、终端、测试、系统及应用等各个环节具有高度的重合和协同性,将会充分发挥基础协调作用。”杨志强介绍说。
据悉,中国移动M2M业务已经超过了500万终端,2009年,M2M业务收入超过7个亿,2010年,M2M终端用户超过500万,年增长率66%。M2M产业从分布上来看,电力行业占终端总数的35%多,主要应用为电力远程抄表、电力输配变设备监控;交通行业占终端总数的30%,主要应用为车辆定位管理。
中国移动在无锡物联网研究院建设完善了研发试验环境,拥有总面积达1050平米的基础实验室和支持2G和3G的应用开发测试系统;并建立了中国移动物联网体系架构。其目标是把每一个人、每一辆车、每一个家庭、每一个城市接入物联网。
事实上,物联网产业应该借力于运营商及大企业的投入,给物联网一个初始推动,逐步渗透入行业。

从集中走向分布

运营商所擅长的基础设施是一个方面,物联网最后落地,必然是在行业应用中。物联网应用的一个最普遍特点是从集中走向分布,突出表现在智能安防和制造业等领域。
本土著名安防企业博康集团总裁李璞认为,物联网可实现分布式的智能,分布于全系统内的智能化使人与物、物与物得以通信对话,从而自动获取物的动态特征、关联特征,实现所有物征动态信息互通共享。物联网为智能安防带来了一套完整可参照的“技术体系框架”,改变了现在安防领域局部智能、局部互通的限制。经过海量数据存储、处理及多传输通信技术,实现事前的分析预警、事发的实时报警和事后的侦查取证。
西门子中国研究院院长徐亚丁也认为物联网技术为自动化领域带来了更好的分布式解决方案。“制造业面临的大趋势是个性化定制需求、全球化的采购和生产。发达国家的现状是机器密集型,发展中国家的现状是劳动力密集型,两者都向大机器分布式模块化制造转变。”徐亚丁介绍说,采用物联网技术可以使生产自动化从集中走向分布,能够自动调整工序、灵活增减工序。物联网架构使模块可重用性得以提高,可进行重新配置组合以适应生产需要,减少资源浪费,还可以调整就业人口,使受良好教育的劳动力从事高附加值的模块设计维护。“分布式模块化生产系统的关键技术就是物联网,物联网技术使每个模块智能化,能够承担灵活多样的生产任务;使模块内部集成,实现机电/人机一体化。”可见,要深化物联网的应用,必须吃透其技术特性和优势,才能找准应用切入点。

资本市场冷静观望

在中国国际物联网(传感网)大会的投融资高峰论坛上,来自德同资本、红杉资本、启明创投、美国风投协会等风险投资领域的专家,围绕“风险资本如何孵化伟大企业”这一焦点话题畅所欲言。面对火热的物联网概念,资本市场的态度显得很冷静。
邝子平认为,物联网重点在B2B的市场,物联网早期的发展,更多仍然还是给集团客户解决其所需要解决的一些问题,而不是给最终用户提供一个娱乐或者个性化的平台。“不同于互联网,互联网更多关注B2C市场,物联网的商业模式跟互联网将非常不一样,进入的门槛不一样,它的销售周期也会不一样。”邝子平分析说,B2B业务在中国所面临的不确定性非常大,例如为行业用户或政府部门服务的物联网企业,要有能力协调好各方的关系。旷子平认为第一批成功的物联网企业很可能是做系统集成的,即整合各方的物联网资源,提供综合物联网解决方案,而并非纯技术型企业。
中国科学院院士何积丰在谈到物联网时也提醒产业界,物联网刚刚起步,对其期望值不要太高,实际上产业界对物联网领域,从技术和体制上都还没完全做好准备。
何积丰建议,物联网产业在上项目的时候要考虑“先民生后重大基础设施”,在“十二五”规划中一个重要的元素是关注民生,他建议在无锡先做一些跟民生相关的项目,如教育、医疗试点等。
除了要撬动资本市场外,国家在整个物联网产业的发展中也起着重要的作用,包括早期的示范及推动、行业标准及法则法规的确定,特别是在营造良性竞争环境、降低产品成本方面,从国家层面的协调与布局将起到很大的作用。

今年8月,中国传感网国际创新园在太湖国际科技园内建成启用,中国物联网研究发展中心等多个研发中心成为首批入驻单位。
“2010中国国际物联网(传感网)博览会”掠影
2010中国国际物联网(传感网)博览会以“感知科技、感知未来”为主题,围绕信息的感知、传输、处理、应用四大核心领域,集中展示物联网产业链各个关键环节的国内外新技术、新产品、新装备、新工艺和新的解决方案,突出展示物联网在工业、农业、电力、交通、物流、环保、水利、安保、家居、教育、医疗、园区等12个领域应用所带来的高品质生活、高效率管理和高科技网络。博览会展示总面积15000平方米,参展及出席单位包括中国移动、中国联通、中国电信、IBM、微软、华为、航天信息、清华同方、大唐电信、CETC、东软集团、国网信通、美新半导体、长电科技、华润微电子等众多业内知名企业,共200多家来自世界各地的物联网产业链企业参加了展览。参展企业涵盖了产业链上游的芯片和传感器制造商,中游的应用设备提供商、软件与系统集成商、软件与应用开发商,以及下游的海量数据处理和信息管理服务提供商。

物联网疫苗冷链运输车。要使民众用上放心安全的疫苗,疫苗冷链运输环节至关重要。近期,宁波凯福莱特种汽车有限公司正式推出了历时三年研发的我国首款物联网疫苗冷链运输车。在疫苗运输前能预先了解冷藏车状态,对运输的整个过程实时监控、记录,避免车辆内冷冻机组、箱体密封问题引起的故障。该特种车实现了疫苗运输工具的智能化、感知化、网络化,使传统的冷藏车变成了具有物联网功能的专业网络信息终端。

平安城市。联通结合WCDMA网络和视频终端采集系统,利用现代信息通信技术,提供公共场所以及重要场所的视频监控、移动执法等多种综合管理信息服务,系统前端数据通过视频监控系统采集并传输到市、区监督指挥调度中心,实时监控并对紧急事件做出快速响应和应对,防范和处理危害城市公共安全的行为。

食品溯源。消费者只要用手机拍摄食品包装标签上的二维码,就可查询到相关食品的原材料和生产程序等,这种产品可溯源功能大大方便了消费者,为消费者放心消费提供了保障。

感知健康。无锡矽丰展示的基于物联网和云服务技术的感知健康体验中心及健康管理服务平台,用以达到提高人们健康水平的目的。

瑞孚特感知停车。车辆电子标签技术为保安、停车及进出管理提供独立、不间断的系统设备,可以实现对商业区及社区的方便管理,确保只有经过许可的车辆进入。系统还可以提供车辆定期出入及停车费用管理数据。掌握车辆动态情况,分析车辆运行规律,采取有效防范措施,实现车辆调度派遣无纸化、进出场区识别自动化。

物联网比特实验室。无锡爱睿芯电子有限公司把目光放在了物联网教育市场。实验室主要面向青少年开展物联网方面的宣传、培训和体验等活动。通过数字化的实验、积木化的游戏、个性化的作业和整合化的展示等方式,使学生在互动式、体验式的快乐氛围中,找到适合自己特点的发展方向,更快地接受最新的科技知识,锻炼自主学习的能力。


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