物联网中数据融合的关键问题有哪些,如何解决?

所谓数据融合是指将多种数据或信息进行处理组合出高效且符合用户需求的数据的过程，分布式数据融合需要人工智能理论的支撑，包括智能信息获取的形象化方法，海量信息处理的理论和方法，网络环境下信息的开发与利用方法以及计算机基础理论同时还需掌握智能信号处理技术如信息特征识别和数据融合，物理信号处理与识别等。

缺乏互 *** 作性和不明确的价值主张

尽管对物联网的潜力有着共同的信念，但行业领导者和消费者正在面对更广泛地采用物联网技术的障碍。许多物联网解决方案要么缺乏互 *** 作性，要么缺乏终端用户的明确用例。在启用了物联网的环境中，有可能是与物联网标准和接口的技术不兼容。这是由于需要将多个来源生成的IoT数据集成到分析和决策系统中才能进行进一步分析。

消费物联网领域的许多小配件已经吸引了早期采用者，但未能展现出与普通人生活的相关性。

“为了提高销量并推动需求超过早期采用者的需求，我们需要停止制造玩具，而致力于为真实的人们构建真正的日常问题的简单解决方案。”

爱立信最近对丹麦公司采用IoT进行的一项研究表明，许多公司正在努力“准确地确定物联网的价值在哪里”。公司必须确定物联网的价值所在，以便捕获它，否则不采取行动。这表明采用物联网的主要障碍不是技术性的，而是分析性的。

传统的治理结构

物联网与公司传统治理结构之间存在冲突，因为物联网仍然存在不确定性和缺乏历史优先性。在数字化转型时代缺乏数字化领导力，也阻碍了创新和物联网的采用，许多公司在面对不确定性时“正在等待市场动态发挥出来”，或采取进一步行动关于物联网“正在等待竞争对手的动作，客户拉动或监管要求。”这些公司中的一部分冒着“柯达”风险-“柯达是一个市场领导者，直到数字中断使摄影与数字照片黯然失色”-未能“看到破坏力影响他们的行业”和“真正拥抱新的商业模式，破坏性的变化开启了。柯达创造了一台数码相机，投资了这项技术，甚至了解到照片将在网上分享”，但最终未能认识到“在线照片分享是新业务，而不是只是扩大印刷业务的一种方式。

从智能电灯到共享单车、从智能井盖到智慧农业，物联网的行业跨度非常大。毫不夸张的讲，所有行业都和物联网有关联。
应用场景分散化，技术集中化
物联网的应用场景，总结下来很一致：采集+传输+计算+展示（或反向）
物联网终端采集数据、把数据传输给服务器、服务器存储和处理数据、把数据展示给用户。
例如智能水表，水表采集到用水数据、无线传输给服务器、服务器存储并计算、展示给用户查询和缴费。
再例如共享单车，正向过程是：单车获取GPS位置数据、通过2G网络上报给服务器、服务器记录单车位置信息、用户在APP端查看单车位置。反向过程是：用户向服务器发出开锁的要求、服务器通过2G网络把开锁指令下发给单车，单车执行开锁指令。
大大小小的物联网应用，都是基于正向数据采集和反向指令控制这两个流程来实现的。
终端处理器的选择
物联网终端，主要是采集数据和执行指令。采集的数据如温湿度、位置、语音、图像视频等。执行的指令通常是开关和动作，如电机控制、内容显示等。
简单的数据指令，一般采用单片机。
语音图像视频和内容显示等复杂数据，一般采用多核ARM的Linux或Android处理器。
对于物联网行业初学者，可以先从单片机开始了解，像智能锁、水表、路灯控制、智能家居等清一色都是单片机内核的。
传输方式的选择
物联网，肯定要联网。联网方式有这些：
低功耗近距离，用BLE或Zigbee。
低功耗远距离，用NB-IOT或2G
大数据近距离，用WIFI
大数据远距离，用4G网络
网络布局上，远距离的网络直接连基站，无需自己布设网络节点。而近距离的网络都需要有一个网络节点，先把终端数据传给节点，节点再接入广域网。
远距离传输比近距离传输的价格更贵、功耗更高，合理利用远近搭配，能够有效降低物联网终端的成本。
例如原本的摩拜单车采用2G网络解锁，必须要保持数据长连接或使用下行短信开锁，功耗高费用大，而青桔单车抛弃了远程解锁，直接使用手机的蓝牙解锁单车，节省了数据流量、降低了功耗、还能提高开锁速度。
再例如农业物联网，在一个大范围内的农田中布设多个土壤传感器，如果都使用2G网络上报数据，也存在终端成本高、数据流量大的问题。而如果采用自组网的方式先构成局域网，再统一从一个2G数据节点和服务器对联，总体成本就会降低一些。
云服务的设计
物联网的云服务器和APP的设计，和互联网基本是一致的，JAVA、PHP、ASP都可以用来做物联网的后台处理。
移动互联网是“人--服务器--人”的架构，物联网是“物--服务器--人”的架构，两者本质是相同的，物联网终端设备也采用TCP、>

物联网的技术原理

事实上，物联网的原理是在计算机互联网的基础上，利用RFID、无线数据通信技术，构建覆盖全球数万座建筑的物联网。在这个网络中，建筑物（物品）之间可以在不需要人工干预的情况下进行通信。其实质是利用射频自动识别技术，通过计算机互联网实现物品之间的自动识别和信息的互联与共享。

物联网的核心技术还在云计算中，云计算是物联网实现的核心。物联网的三个关键技术和领域包括：传感器技术、RFID标签技术、嵌入式系统技术。领域：公共事务管理(节能环保、交通管理等)、公共社会服务(医疗健康、家居建筑、金融保险等)、经济发展(能源电力、物流零售等)。

传感器技术是计算机应用中的一项关键技术，将传输线上的模拟信号转化为可由计算机处理的数字信号。

RFID，即射频识别，是一种集射频技术和嵌入式技术于一体的集成技术，在不久的将来将广泛应用于自动识别和货物物流管理。

嵌入式系统技术是集计算机软件、计算机硬件、传感器技术、集成电路技术和电子应用技术为一体的复杂技术。

物联网使用场景，主要体现在几个步骤：采集、传输、计算、展示

物联网终端采集数据，将数据传送给服务器，服务器存储和处理数据，并将数据显示给用户。

例如，自行车是共享的，前向过程是自行车获取GPS位置数据，通过2G网络向服务器报告，服务器记录自行车位置信息，用户在APP终端查看自行车位置。反向处理是用户向服务器发出解锁请求，服务器通过2G网络向自行车发送解锁指令，自行车执行解锁指令。

物联网的大大小小的应用都是基于正向数据采集和反向指令控制实现的。

传输模式的选择：取决于距离和功耗

物联网的联网方式：

近距离低功耗，带BLE或ZigBee。

远距离低功耗，NB-IoT或2G

近距离大数据，带WiFi

大数据远程，使用4G网络

关于网络布局：

远距离传输比短距离传输更昂贵，功耗更高。合理使用远距离和远距离配置可以有效降低物联网终端的成本。

例如，原始共享自行车被2G网络解锁，需要数据的长连接或下行短消息解锁，功耗高，下载的共享自行车丢弃了远程解锁，直接使用手机的蓝牙解锁自行车，节省数据流，降低功耗，本发明还可以提高解锁速度，剩余能量电动自行车智能充电站也是物联网的高科技产品，采用最新的窄带通信技术引领电动自行车充电设备的技术高度。

云服务设计

物联网的云服务器和应用程序设计与I互联网基本一致，Java、PHP和ASP可用于物联网的后台处理。

移动互联网是“人-服务器-人”的框架，物联网是"物-服务器-人"的框架，两者是相同的，物联网终端设备也采用TCP、>

总结简图

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