物联网工程的发展前景

物联网工程的发展前景,第1张

物联网的发展前景很不错,具体如下:
1更安全的保护措施。在新技术出现之初,它的技术力量几乎都集中在创新上,导致监管水平低下,这就使业界的兴奋、激进和政策、监管的滞后常常形成鲜明的对比。由于物联网设备和基础设施的价格下降,企业在物联网设备上的应用也越来越普遍,这种创新和应用一旦普及,各种新技术的风险也突显出来。
2更普遍使用智能消费品设备。IoT所覆盖的行业人群广泛,从智慧交通、智能物流、医疗、农业、能源等行业应用,到私人智能家居、个人、智能汽车等应用,无论是降低成本,还是提高中国居民的生活质量,都将是中国居民生活质量的巨大提升。

数字化转型已成为众多企业十四五战略布局的新规划,随着云计算、大数据、人工智能和5G 等技术的共同作用下,企业数字化转型的速度得到前所未有的跨越式发展,在边际成本上也获得了压倒性的先发竞争优势,将对每个行业产生巨大的影响,数字化将成为数字经济进程中企业追逐的新目标。

数字化转型是企业追逐的新目标也是必经之路,甚至可以说“无数字化就会面临淘汰”。传统的信息化方式已经很难帮助企业应对极端条件下的企业发展,如这两年的疫情,给国家和企业造成的损失无可计量,对传统企业更是致命打击,也正是诸如此类的突发事件,类似加速一样,带来了数字化的指数发展,加快了行业的数字化普及。

物联网是“新基建”的核心要素,也是数字化转型的关键节点。传统制造企业已不再是埋头造东西了,而是通过收集产品的各项使用指标、用户习惯等数据,优化产品,提升用户满意度。每个产品都可以通过不同的网络介质与云端通信,实现数据的高效、稳定传输。

所以说要实现数字化转型,物联网是必经之路。

物联网 归根结底还是一种以网络为介质将万物进行互联网的网络。只不过,这网络不再局限于以前的局域网,而是通过各种新的通信技术,如5G 。物联网技术的重要基础和核心仍旧是互联网,通过各种有线和无线网络与互联网融合,将物体的信息实时准确地传递到云端 。

物联网初步分为三个层次,有物理层(也被称为感知层),网络层和应用层。

也称为感知层,主要是由各种的传感器元器件构成,如温、湿度传感器、高度传感器、方向传感器、R FID 标签和读写器等等。它本身是对外界各种信号的感知,类似人的五感,采集各种信息的来源,主要功能就是识别物体,采集信息。

负责传递和处理感知层获取的信息,由各种网络、互联网、有线和无线通信网、网络管理系统和云计算平台等组成。

负责物联网和用户(包括人、组织和其他系统)的人机接口,与各行各业的业务需要进行对接,实现物联网的智能应用。

物联网技术已经不再局限于某个企业或者行业,随着快速的发展,物联网已涉及到智慧安防、智慧能源、智慧家居、智慧城市等的建设。所以必须快速的形成自主的知识产权,掌握物联网的核心技术。

从企业层面而言,通过应用物联网可以最直观、最优先的获得终端用户使用产品的第一手数据, 有助于 企业高层在企业战略、营销、研发、运营等多板块的决策。

随着技术的不断更新发展 ,企业 最终 将会成为物联网解决方案的执行者, 深知物联网可以为企业带来的无限红利,如为企业在行业内的创新创造更多的机会,提高用户满意度、利用与用户的互动,可以提升用户粘性,提高资源利用率的同时节约总体成本。

从个人层面而言, 科技 改变生活,各种新技术的诞生都是为了满足人类的某种需求,物联网也不例外。通过物联网可以改变人们的学习习惯。如教育机构可以通过物联网获得学生的学习习惯数据,对学生薄弱的学习环节进行定向辅导。可以提前告知车主,某个商场最近的车位在哪、哪条路堵车等。可以告知妈妈们冰箱里是否还有菜还有什么菜等等的场景。

由于这些多方面的好处,使物联网 被 广泛 的 应用。不但有效地满足了企业的成本削减效率提高 的要求 , 还帮助企业 获得新的发展机会, 使人们的生活更加的便利,人更“懒”了。

物联网是各种感知技术、通信技术、云计算、大数据、人工智能等技术的集合体。在各行各业都得到了广泛应用。物联网上部署了海量的多种类型传感器,每个传感器都是一个信息源,不同类别的传感器所捕获的信息内容和信息也不尽相同。企业通过大数据的不同算法和模型分析信息,提取价值数据,可以有效的帮助企业高管进行关键决策。

物联网的核心是物与物,以及人与物之间的信息交互,物联网的发展将为国家、行业及企业带来前所未有的挑战。物联网的技术特征有以下几点:

RFID 本身是一种简单的无线系统,由询问器和应答器组成,具有唯一的编码,附在实体上。这样我们可以随时掌握物体的位置及周遭环境,对目标物体进行跟踪。

是一种以机器对机器进行智能交互为核心的、网络化的应用与服务,使对象实现智能化控制。基于云计算、大数据、人工智能等平台和互联网络,可以依据获取到的数据进行决策,改变对象的行为,从而进行控制和反馈。

主要是由微型的、不同功能的传感器、微执行器、信号处理器和控制电路等组成。负责信息收集、简单处理和执行。利用传感网可以可以提高系统的自动化能力、智能化能力。

物联网的属性特征可概括为感知、传送和处理。

位于物联网的物中,集成各种不同功能的传感装置,利用RFID、二维码、传感器等感知、获取,随时随地对物体进行信息采集。

位于物联网的联中,通过各种通信网络与互联网技术的融合,将目标物体(对象)接入信息网络,随时随地进行可靠的信息交互和共享。

利用云计算、大数据等新兴技术,对海量的跨区域、跨行业、跨组织的数据和信息进行分析处理,提升对物理世界各种活动和变化的洞察力,实现自动化且智能化的决策。

通过上文的介绍,想必大家已经对物联网有了一个轮廓的理解。物联网作为新一代的信息技术的高度集成的产物,被国家列为五大新兴战略性产业之一,对于以后发展有很大的影响,同时物联网已经在各行各业得到了不同程度的实际应用,为促进企业的数字化转型,发挥了重要的作用。

随着工业40的发展,越来越多的智能化工厂、数字化工厂在国内落地开花,遍布全国。借助物联网的热度和技术,实现从研发、制造、销售、物流到后市场等关键环节的全流程标准化、智能化。比如:

随着智能化 社会 的到来,智能建筑、智能家电、智能家居正在逐步走进我们的生活。智能家居是以家为平台,兼备建筑、自动化,智能化于一体的高效、舒适、安全、便利的家居环境,是物联网生活化的应用场景之一。物联网不仅仅提供了传感器的连接,其本身也具有智能处理的能力,能够对物体实施智能控制。通过网络等信息通信技术手段实现对家居电器等的智能控制,使其能够按照人们的设定工作运行,而不论距离的远近。智能化与远程控制是智能家居的两大特点,这也是物联网的属性。

随着物联网的发展,智能家居可提供的场景不胜枚举,如通过手机可以远程控制家中的摄像头,查看家里情况,甚至可以通过摄像头和家人聊天;通过红外开关对家电进行远程控制,如提前打开电饭煲,实现下班到家马上有饭吃;通过智能门锁远程对门锁进行控制,掌控何人何时回家。利用物联网实现家居智能化,使生活更加舒适、便利和安全。

经历了计算机、互联网与移动通信网两次浪潮,物联网被称为信息产业第三次浪潮,代表了下一代信息发展技术。物联网是现代信息技术发展到一定阶段后出现的一种 综合 性应用与技术,将各种感知技术、现代网络技术和人工智能与自动化技术聚合与集成,使人与物智慧对话, 实现智慧的地球 。

物联网正在积极塑造工业生产和消费世界,从零售到医疗保健,从金融到物流,智能技术已遍及每个业务和消费者领域。随着国家的支持力度不断加码,物联网将得到前所未有的发展。毋庸置疑,物联网已经成为智慧的代名词,数字化转型的基础。

 大数据泛指巨量的数据集,因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料,大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。世界经济论坛的报告认定大数据为新财富,价值堪比石油。因此,发达国家纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手。
大数据时代的来临
互联网特别是移动互联网的发展,加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。有资料显示,1998年全球网民平均每月使用流量是1MB(兆字节),2000年是10MB,2003年是100MB,2008年是1GB(1GB等于1024MB),2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB(即10亿GB或1000PB)的时间在2001年是一年,在2004年是一个月,在2007年是一周,而2013年仅需一天,即一天产生的信息量可刻满188亿张DVD光盘。我国网民数居世界之首,每天产生的数据量也位于世界前列。淘宝网站每天有超过数千万笔交易,单日数据产生量超过50TB(1TB等于1000GB),存储量40PB(1PB等于1000TB)。百度公司目前数据总量接近1000PB,存储网页数量接近1万亿页,每天大约要处理60亿次搜索请求,几十PB数据。一个8Mbps(兆比特每秒)的摄像头一小时能产生36GB数据,一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头,每月产生的数据量将达几十PB。医院也是数据产生集中的地方。现在,一个病人的CT影像数据量达几十GB,而全国每年门诊人数以数十亿计,并且他们的信息需要长时间保存。总之,大数据存在于各行各业,一个大数据时代正在到来。
信息爆炸不自今日起,但近年来人们更加感受到大数据的来势迅猛。一方面,网民数量不断增加,另一方面,以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。2007年全球有5亿个设备联网,人均01个;2013年全球将有500亿个设备联网,人均70个。随着宽带化的发展,人均网络接入带宽和流量也迅速提升。全球新产生数据年增40%,即信息总量每两年就可以翻番,这一趋势还将持续。目前,单一数据集容量超过几十TB甚至数PB已不罕见,其规模大到无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。
数据规模越大,处理的难度也越大,但对其进行挖掘可能得到的价值更大,这就是大数据热的原因。首先,大数据反映舆情和民意。网民在网上产生的海量数据,记录着他们的思想、行为乃至情感,这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物,蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。根据中国互联网络信息中心统计,2012年底我国网民数为564亿,手机网民为42亿,通过分析相关数据,可以了解大众需求、诉求和意见。其次,企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据赛门铁克公司的调研报告,全球企业的信息存储总量已达22ZB(1ZB等于1000EB),年增67%。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元,收集环境和社会管理所需的信息。2011年,英国《自然》杂志曾出版专刊指出,倘若能够更有效地组织和使用大数据,人类将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。
大数据应用的领域
大数据技术可运用到各行各业。宏观经济方面,IBM日本公司建立经济指标预测系统,从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据,计算采购经理人指数的预测值。印第安纳大学利用谷歌公司提供的心情分析工具,从近千万条网民留言中归纳出六种心情,进而对道琼斯工业指数的变化进行预测,准确率达到87%。制造业方面,华尔街对冲基金依据购物网站的顾客评论,分析企业产品销售状况;一些企业利用大数据分析实现对采购和合理库存量的管理,通过分析网上数据了解客户需求、掌握市场动向。有资料显示,全球零售商因盲目进货导致的销售损失每年达1000亿美元,这方面的数据分析大有作为。
在农业领域,硅谷有个气候公司,从美国气象局等数据库中获得几十年的天气数据,将各地降雨、气温、土壤状况与历年农作物产量的相关度做成精密图表,预测农场来年产量,向农户出售个性化保险。在商业领域,沃尔玛公司通过分析销售数据,了解顾客购物习惯,得出适合搭配在一起出售的商品,还可从中细分顾客群体,提供个性化服务。在金融领域,华尔街“德温特资本市场”公司分析34亿微博账户留言,判断民众情绪,依据人们高兴时买股票、焦虑时抛售股票的规律,决定公司股票的买入或卖出。阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和讲究诚信的企业,对他们发放无需担保的贷款。目前已放贷300多亿元,坏账率仅03%。
在医疗保健领域,“谷歌流感趋势”项目依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况,与美国疾病控制和预防中心提供的报告对比,追踪疾病的精确率达到97%。社交网络为许多慢性病患者提供临床症状交流和诊治经验分享平台,医生借此可获得在医院通常得不到的临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析,可以实现对症下药的个性化治疗。在社会安全管理领域,通过对手机数据的挖掘,可以分析实时动态的流动人口来源、出行,实时交通客流信息及拥堵情况。利用短信、微博、微信和搜索引擎,可以收集热点事件,挖掘舆情,还可以追踪造谣信息的源头。美国麻省理工学院通过对十万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理,提取人们行为的时空规律性,进行犯罪预测。在科学研究领域,基于密集数据分析的科学发现成为继实验科学、理论科学和计算科学之后的第四个范例,基于大数据分析的材料基因组学和合成生物学等正在兴起。
麦肯锡公司2011年报告推测,如果把大数据用于美国的医疗保健,一年产生潜在价值3000亿美元,用于欧洲的公共管理可获得年度潜在价值2500亿欧元;服务提供商利用个人位置数据可获得潜在的消费者年度盈余6000亿美元;利用大数据分析,零售商可增加运营利润60%,制造业设备装配成本会减少50%。
大数据技术的挑战和启示
目前,大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战,体现在大数据挖掘的四个环节中。首先在数据收集方面。要对来自网络包括物联网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。其次是数据存储。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。第三是数据处理。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。第四是结果的可视化呈现,使结果更直观以便于洞察。目前,尽管计算机智能化有了很大进步,但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析,谈不上深层次的数据挖掘,现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。
大数据技术的运用前景是十分光明的。当前,我国正处在全面建成小康社会征程中,工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重,建设下一代信息基础设施,发展现代信息技术产业体系,健全信息安全保障体系,推进信息网络技术广泛运用,是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和国情,把握规律,实现科学发展,做出科学决策具有重要意义,我们必须重新认识数据的重要价值。
为了开发大数据这一金矿,我们要做的工作还很多。首先,大数据分析需要有大数据的技术与产品支持。发达国家一些信息技术(IT)企业已提前发力,通过加大开发力度和兼并等多种手段,努力向成为大数据解决方案提供商转型。国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌,既是为了练兵,也是为了获取情报。过分依赖国外的大数据分析技术与平台,难以回避信息泄密风险。有些日常生活信息看似无关紧要,其实从中也可摸到国家经济和社会脉搏。因此,我们需要有自主可控的大数据技术与产品。美国政府2012年3月发布《大数据研究与发展倡议》,这是继1993年宣布“信息高速公路”之后又一重大科技部署,联邦政府和一些部委已安排资金用于大数据开发。我们与发达国家有不少差距,更需要国家政策支持。
中国人口居世界首位,将会成为产生数据量最多的国家,但我们对数据保存不够重视,对存储数据的利用率也不高。此外,我国一些部门和机构拥有大量数据却不愿与其他部门共享,导致信息不完整或重复投资。政府应通过体制机制改革打破数据割据与封锁,应注重公开信息,应重视数据挖掘。美国联邦政府建立统一数据开放门户网站,为社会提供信息服务并鼓励挖掘与利用。例如,提供各地天气与航班延误的关系,推动航空公司提升正点率。
大数据的挖掘与利用应当有法可依。去年底全国人大通过的加强网络信息保护的决定是一个好的开始,当前要尽快制定“信息公开法”以适应大数据时代的到来。现在很多机构和企业拥有大量客户信息。应当既鼓励面向群体、服务社会的数据挖掘,又要防止侵犯个体隐私;既提倡数据共享,又要防止数据被滥用。此外,还需要界定数据挖掘、利用的权限和范围。大数据系统本身的安全性也是值得特别关注的,要注意技术安全性和管理制度安全性并重,防止信息被损坏、篡改、泄露或被窃,保护公民和国家的信息安全。
大数据时代呼唤创新型人才。盖特纳咨询公司预测大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位。麦肯锡公司预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万,缺口14万—19万人;需要既熟悉本单位需求又了解大数据技术与应用的管理者150万,这方面的人才缺口更大。中国是人才大国,但能理解与应用大数据的创新人才更是稀缺资源。
大数据是新一代信息技术的集中反映,是一个应用驱动性很强的服务领域,是具有无穷潜力的新兴产业领域;目前,其标准和产业格局尚未形成,这是我国实现跨越式发展的宝贵机会。我们要从战略上重视大数据的开发利用,将它作为转变经济增长方式的有效抓手,但要注意科学规划,切忌一哄而上。


欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: https://outofmemory.cn/dianzi/13452710.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 2023-08-09
下一篇 2023-08-09

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存