物联网的发展有哪些影响作用？

我们在了解人工智能技术的时候，对于深度学习的概念进行了一次普及，今天我们就一起来学习一下深度学习对于物联网的发展都有哪些影响作用。下面霍营电脑培训就开始今天的主要内容吧。

技术

在物联网时代，大量的感知器每天都在收集并产生着涉及各个领域的数据。由于商业和生活质量提升方面的诉求，应用物联网(IoT)技术对大数据流进行分析是十分有价值的研究方向。这篇论文对于使用深度学习来改进IoT领域的数据分析和学习方法进行了详细的综述。从机器学习视角，作者将处理IoT数据的方法分为IoT大数据分析和IoT流数据分析。论文对目前不同的深度学习方法进行了总结，并详细讨论了使用深度学习方法对IoT数据进行分析的优势，以及未来面临的挑战。

在本系列文章中，已介绍了深度学习和长短期记忆(LSTM)网络，展示了如何生成用于异常检测的数据，还介绍了如何使用Deeplearning4j工具包。本篇文章中，将介绍开源机器学习系统ApacheSystemML如何通过动态地优化执行并利用ApacheSpark作为运行时引擎，帮助执行线性代数运算。并展示了在时序传感器数据(或任何类型的一般序列数据)上，即使非常简单的单层LSTM网络的性能也优于先进的异常检测算法。

GoogleAssistant和其他自然语言理解平台正在推动用户如何使用他们的技术。无论是执行器诸如设置计时器之类的简单任务，还是进行更复杂的任务(例如Google智能助理调整恒温器)，您都可以参与其中。在这篇文章中，逐步介绍了如何构建自己的助手应用程序，通过简单地要求Google来控制AndroidThings设备来浇灌植物。

开源

tinyweb是一个用于在运行有MicroPython的ESP8266/ESP32等微型设备之上的简单轻便的>

Mynewt是一款适用于微型嵌入式设备的组件化开源 *** 作系统。ApacheMynewt使用Newt构建和包管理系统，它允许开发者仅选择所需的组件来构建 *** 作系统。其目标是使功耗和成本成为驱动因素的微控制器环境的应用开发变得容易。Mynewt提供开源蓝牙50协议栈和嵌入式中间件、闪存文件系统、网络堆栈、引导程序、FATFS、引导程序、统计和记录基础设施等的支持。

AngularIotDashboard是一个基于Angular4的物联网领域的仪表板。它是一个适用于任何浏览器的实时兼容仪表板，其目标是成为智能家居，智能办公室和工业自动化的d性前端。拥有许多可重用组件，开发者可以基于AngularIoTDashboard启发和实施自己版本的托管物联网仪表板。

硬件

FemtoUSB是一个基于Atmel的ARMCortexM0+产品ATSAMD21E18A的开源ARM开发板。其被设计成对那些对ARM设计感兴趣的人的基础起点，特别那些准备从AVR8位硬件转换到功能非常强大的ARM32位工具。其从电路板设计，原理图和零件清单完全是开源的，可以让开发者学习设计ARM芯片、编译工具链、ARM芯片的基本的电路图等等的内容。

政策推动我国物联网高速发展

自2013年《物联网发展专项行动计划》印发以来，国家鼓励应用物联网技术来促进生产生活和社会管理方式向智能化、精细化、网络化方向转变，对于提高国民经济和社会生活信息化水平，提升社会管理和公共服务水平，带动相关学科发展和技术创新能力增强，推动产业结构调整和发展方式转变具有重要意义。

以数字化、网络化、智能化为本质特征的第四次工业革命正在兴起。物联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，通过对人、机、物的全面互联，构建起全要素、全产业链、全价值链全面连接的新型生产制造和服务体系，是数字化转型的实现途径，是实现新旧动能转换的关键力量。

我国物联网行业呈高速增长状态 未来将有更广阔的空间

自2013年以来我国物联网行业规模保持高速增长，增速一直维持在15%以上，江苏、浙江、广东省行业规模均超千亿元。中国通信工业协会的数据表明，随着物联网信息处理和应用服务等产业的发展，中国物联网行业规模已经从2013年的4896亿元增长至2019年的15万亿元。

虽然我国物联网发展显著，但我国物联网行业仍处于成长期的早中期阶段。目前中国物联网及相关企业超过3万家，其中中小企业占比超过85%，创新活力突出，对产业发展推动作用巨大。

物联网作为中国新一代信息技术自主创新突破的重点方向，蕴含着巨大的创新空间，在芯片、传感器、近距离传输、海量数据处理以及综合集成、应用等领域，创新活动日趋活跃，创新要素不断积聚。

物联网在各行各业的应用不断深化，将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。

在政策、经济、社会、技术等因素的驱动下，2020年GSMA移动经济发展报告预测，2019-2025年复合增长率为9%左右，2020年中国物联网行业规模目标16亿元，按照目前物联网行业的发展态势，十三五规划的目标有望超预期完成;预计到2025年，中国物联网行业规模将超过27万亿元。

未来物联网行业将向着多元方向发展

标准化是物联网发展面临的最大挑战之一，它是希望在早期主导市场的行业领导者之间的一场斗争。目前我国物联网行业百家争鸣，还未有一个统一的标准出现。因此在未来可能通过不断竞争将会出现限数量的供应商主导市场，类似于现在使用的Windows、Mac和Linux *** 作系统。

合规化同样是当下物联网面临的问题之一，特别是数据隐私问题。目前数据隐私已成为网络社会的一个关键词，各种用户数据泄露或被滥用的事件频发，特别是Facebook的丑闻引发了全球担忧。

因此在未来，我国各种立法和监管机构将提出更加严格的用户数据保护规定，，用户的敏感数据可能会随着时间的推移而受到更严格的监管。

安全化是指预防物联网软件遭受网络黑客攻击，在未来，以安全为重点的物联网设施将受到更多的关注，特别是某些特定的基础行业，如医疗健康、安全安防、金融等领域。

多重技术推动物联网技术创新

从技术创新趋势来看，物联网行业发展的内生动力正在不断增强。连接技术不断突破，NB-Iot、eMTC、Lora等低功耗广域网全球商用化进程不断加速;物联网平台迅速增长，服务支撑能力迅速提升;

区块链、边缘计算、人工智能等新技术题材不断注入物联网，为物联网带来新的创新活力。受技术和产业成熟度的综合驱动，物联网呈现“边缘的智能化、连接的泛在化、服务的平台化、数据的延伸化”等特点。

上数据来源于前瞻产业研究院《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》。

2006至2020年，物联网应用从闭环、碎片化走向开放、规模化，智慧城市、工业物联网、车联网等率先突破。中国物联网行业规模不断提升，行业规模保持高速增长，江苏、浙江、广东省行业规模均超千亿元。

截至到2019年，我国物联网市场规模已发展到15万亿元。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。

近年来，我国政府出台各类政策大力发展物联网行业，不少地方政府也出台物联网专项规划、行动方案和发展意见，从土地使用、基础设施配套、税收优惠、核心技术和应用领域等多个方面为物联网产业的发展提供政策支持。在工业自动控制、环境保护、医疗卫生、公共安全等领域开展了一系列应用试点和示范，并取得了初步进展。

目前我国物联网行业规模已达万亿元。中国物联网行业规模超预期增长，网络建设和应用推广成效突出。在网络强国、新基建等国家战略的推动下，中国加快推动IPv6、NB-IoT、5G等网络建设，消费物联网和产业物联网逐步开始规模化应用，5G、车联网等领域发展取得突破。

政策推动我国物联网高速发展

自2013年《物联网发展专项行动计划》印发以来，国家鼓励应用物联网技术来促进生产生活和社会管理方式向智能化、精细化、网络化方向转变，对于提高国民经济和社会生活信息化水平，提升社会管理和公共服务水平，带动相关学科发展和技术创新能力增强，推动产业结构调整和发展方式转变具有重要意义。

以数字化、网络化、智能化为本质特征的第四次工业革命正在兴起。物联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，通过对人、机、物的全面互联，构建起全要素、全产业链、全价值链全面连接的新型生产制造和服务体系，是数字化转型的实现途径，是实现新旧动能转换的关键力量。

我国物联网行业呈高速增长状态 未来将有更广阔的空间

自2013年以来我国物联网行业规模保持高速增长，增速一直维持在15%以上，江苏、浙江、广东省行业规模均超千亿元。中国通信工业协会的数据表明，随着物联网信息处理和应用服务等产业的发展，中国物联网行业规模已经从2013年的4896亿元增长至2019年的15万亿元。

虽然我国物联网发展显著，但我国物联网行业仍处于成长期的早中期阶段。目前中国物联网及相关企业超过3万家，其中中小企业占比超过85%，创新活力突出，对产业发展推动作用巨大。

物联网作为中国新一代信息技术自主创新突破的重点方向，蕴含着巨大的创新空间，在芯片、传感器、近距离传输、海量数据处理以及综合集成、应用等领域，创新活动日趋活跃，创新要素不断积聚。

物联网在各行各业的应用不断深化，将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。

在政策、经济、社会、技术等因素的驱动下，2020年GSMA移动经济发展报告预测，2019-2025年复合增长率为9%左右，2020年中国物联网行业规模目标16亿元，按照目前物联网行业的发展态势，十三五规划的目标有望超预期完成;预计到2025年，中国物联网行业规模将超过27万亿元。

未来物联网行业将向着多元方向发展

标准化是物联网发展面临的最大挑战之一，它是希望在早期主导市场的行业领导者之间的一场斗争。目前我国物联网行业百家争鸣，还未有一个统一的标准出现。因此在未来可能通过不断竞争将会出现限数量的供应商主导市场，类似于现在使用的Windows、Mac和Linux *** 作系统。

合规化同样是当下物联网面临的问题之一，特别是数据隐私问题。目前数据隐私已成为网络社会的一个关键词，各种用户数据泄露或被滥用的事件频发，特别是Facebook的丑闻引发了全球担忧。

因此在未来，我国各种立法和监管机构将提出更加严格的用户数据保护规定，，用户的敏感数据可能会随着时间的推移而受到更严格的监管。

安全化是指预防物联网软件遭受网络黑客攻击，在未来，以安全为重点的物联网设施将受到更多的关注，特别是某些特定的基础行业，如医疗健康、安全安防、金融等领域。

多重技术推动物联网技术创新

从技术创新趋势来看，物联网行业发展的内生动力正在不断增强。连接技术不断突破，NB-Iot、eMTC、Lora等低功耗广域网全球商用化进程不断加速;物联网平台迅速增长，服务支撑能力迅速提升;

区块链、边缘计算、人工智能等新技术题材不断注入物联网，为物联网带来新的创新活力。受技术和产业成熟度的综合驱动，物联网呈现“边缘的智能化、连接的泛在化、服务的平台化、数据的延伸化”等特点。

—— 以上数据来源于前瞻产业研究院《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》

数据价值的体现就是数据挖掘技术价值的释放
随着IT技术的发展，给传统行业带来接连不断的历史新机遇，并获得前所未有的发展步伐，比如云计算为传统中小企业节省大量资金、人力成本，提升市场竞争力，带来与同行业强者同台竞争的机会。云产业逐渐成为未来企业市场发展的主力军。在云产业背景下产生的大数据技术注也同样注定会对传统行业以及互联网行业产生不小的地震，为传统行业带来新的变革，但是目前还处于发展初期的大数据技术，很多问题还停留在纸上谈兵层面，没能得到规模化普及与应用。
而要得到普及与应用又需要解决哪些行业以及大数据本身面临的问题？不可否认，大数据的应用一旦得到普及应用，将意味着企业业务结构彻底变革与重组优化。对于行业来说，亟需解决的问题之一便是普及之后是否有一套行之有效的行业标准，个人隐私能否得到有效保障，一旦得到侵犯，是否相关法律法规做坚实后盾。
对于产业链的上游企业，也就是提供商，技术问题、人才问题、商业模式是否已经有眉目了。只有这三者得到保障，产业链下游享受服务的传统企业以及新兴的互联网企业才能认可。对于提供商才有动力去推动大数据的未来发展，促进行业快速前进。除此之外，企业自身也可以设立数据的挖掘、分析职位，这也是大数据为行业带来的福音，如果说让传统行业CIO来顶替数据的挖掘以及分析的职责，那么对未来的CIO将是一个大考。
如何体现数据的价值，以及如何确保产生的数据就一定具有大价值，这背后也、涉及到另外一层技术问题。笔者之前采访某医院CIO，据他表示，未来数据的价值确实不可估量，对于医院数据来源主要集中在电子病历一项，电子病历本身是一种结构化模板，也就是需要医务人员要将数据以关键字的形式而不是一行文字的形式录入，一旦以文字的形式录入，若干年后，数据的价值将一文不值，数据价值被埋没。
所以我们假使这些问题都在按部就班不出现任何差错的前提下进行预测，数据价值的体现就是数据挖掘技术价值的释放，挖掘技术无疑成为未来体现大数据价值的关键转折。从快速增长的海量数据中找到有价值数据是未来挖掘技术需要突围的瓶颈。
据业内专家说，如果没有强有力的挖掘工具，海量数据的增长速度超出人们开发挖掘技术的速度，海量数据最后将成为数据的坟墓，数据价值得不到有效释放，也就无从谈起大数据为行业带来前所未有的变革，不过挖掘技术的发展，需要一个过程，不是一蹴而就的事情。
目前的挖掘已经初露一些端倪，比如，目前审计署通过数据挖掘技术发现一些城市存在问题，针对性的进行解决。同时这些数据价值还能用在市场管理、风险管理、检测管理等当中。
目前数据挖掘技术确实正在朝新一波技术浪潮方向发展，与预测模型、系统集成技术结合，并分析半结构化数据和Web数据。新一代数据挖掘系统，能够分析嵌入式系统、移动系统和普世计算机各种类型的数据。同时新一代的系统能够开发出分布式挖掘技术。实施过程中根据应用需求来确定针对性实施战略。
大数据继云计算、物联网等IT技术后的又一次颠覆性技术变革，对国家治理、企业决策、流程再造、个人生活都将产生重大变革。那么在大数据时代，人类是生产者还是消费者？可以这么说人类既是生产者也是消费者，所以其界限正在变得模糊或者消融。
在企业以及人类生产过程中产生的数据逐渐成为企业的核心资产，深刻影响企业业务模式、人类的行为模式，包括重构文化组织。如果没能利用大数据价值来贴近人类、理解人类需求、高速分析做出预测，传统企业业务将会逐渐被时代甩在后边。

当今，数字化浪潮席卷全球，数字经济正在成为全球可持续增长的引擎。据 IDC 预测，到 2023 年，数字经济产值将占到全球 GDP 的 62%，全球进入数字经济时代。

在中国，数字经济加速发展，以 2020 年为例，数字经济是 GDP 增速的 3 倍多。为促进数字经济更好更快发展，国家一方面提出 加快培育数据要素市场 ，激活数据要素潜能，聚焦数据价值释放；另一方面，出台了 《数据安全法》和《个人信息保护法》 ，满足数字经济时代和 社会 发展的迫切需求，为数据安全保障和个人权益保护奠定基础。

在 5G、物联网、大数据、云计算和 AI 等新技术的推动下，新应用、新场景纷纷涌现，企业发展也进入一个新阶段。

我们看到， 数据呈现爆炸式增长，数据量越来越大 ，且以视频、音频、图像等为代表的 多模态数据快速发展。 对企业来说，为更好地了解客户需求，推动业务发展，对 实时数据分析的需求越来越强烈。 并且，企业不单单进行数据可视化，而是希望深入剖析手中数据，分析这些数据对业务的价值，让数据赋能。

如何应对数据挑战，满足企业诉求？ 一站式数据智能分析平台成为许多企业的破局之道。 比如海洋石油富岛股份公司，它选择利用星环 Sophon Base 建设工艺过程监测平台，实现公司尿素装置生产过程的实时在线监控，为一线工艺人员提供生产和设备运行数据异常实时告警，并借助人工智能技术对告警数据进行智能化实时分析，第一时间为工艺人员提供有关工艺 *** 作的优化建议。

除了海洋石油富岛股份公司，越来越多的公司视星环 Sophon Base 为一站式数据智能分析平台的首选。

据悉，Sophon Base 提供 强大的多源异构数据接入能力， 针对不同来源、不同模态、不同数据体量的智能分析任务，支持统计分析和图形化数据 探索 ，便于用户高效、直观了解数据集信息；在建模能力方面，支持用户通过编程编码或低代码拖拉拽的交互方式，使用平台内置的两百多种分布式机器学习算子快速搭建机器学习模型的训练流程；支持推荐式建模，在建模的每一步过程中，提供算子推荐，降低使用门槛，同时提升建模效率。

其次，它 提供统一的模型管理仓库。 用户可以集中统一管理模型文件、模型镜像等类型的 AI 模型资产，通过 Sophon Base 模型运管平台，用户能以低代码的方式快速便捷的将 AI 模型部署为模型服务，实现 AI 模型的生产力转化。

第三，Sophon Base 提供模型全流程监控预警。 模型服务在监控预警方面的能力，致力于帮助用户更全面掌握机器学习模型服务的运行状态，并通过自定义监控指标及时发现处理异常情况，规避因数据偏移等原因引起的风险。

同时，Sophon Base 还支持 可视化的模型应用构建。 通过简单的拖拽 *** 作和少量的参数配置，即可通过图形交互方式、流程化快速构建能服务于业务系统的多模型复杂应用，释放模型价值，大幅节省模型配置成本。在最新的版本中，Sophon Base 还推出了模型可解释性分析模块，让用户可以精细地分析特征的重要性、特征的可解释性、特征与结果之间的影响关系，从而帮助用户精准地提升以数据为中的 AI（Data Centric-AI） 数据全生命周期能力，并针对性优化模型精度，帮助用户快速定位、优化影响业务结果的重要因子，促进业务成功。

当然，Sophon Base 不仅自身非常强大，背后还有个更强悍的平台，即 Sophon。作为星环 科技 自主研发的一站式智能分析工具平台， Sohpon 可以实现从计算智能、感知智能到认知智能的数据全链路智能分析。

它具备六大特性：覆盖数据分析建模全流程，提供数百种分布式机器学习算法，拥有多模态数据集成、融合和知识推理能力；提供分析即服务的能力；提供边缘计算能力和拥有隐私计算技术为核心的数据要素流通平台。

据悉，Sophon 涵盖三大部分： 数据科学平台 Sophon Base、知识图谱平台 Sophon KG 和边缘计算平台 Sophon Edge。

在计算智能方面，除了上文介绍 Sophon Base，平台还提供了分布式联邦学习平台 Sophon P²C， 其集隐私计算、加密网络通信等多种功能，为多方安全建模提供完整的解决方案。通过联邦学习使多个参与方在不共享数据的基础上实现 AI 协作，解决数据孤岛问题，使跨企业、跨数据、跨领域的大数据 AI 生态建设成为可能。

比如，在安全合规要求下，某数字化营销平台的痛点是出于用户 360 画像需要对支付机构和企业数据进行统计查询和联合行为及营销数据分析。同时，为提升营销模型效果，需扩充特征维度，与支付机构进行联合建模。应对举措有二，一是数据可用不可见：该公司使用各方的本地数据交易门户（星环产品名为 Datamall） 和 Sophon P²C 实现联合分析，为老客运营、拉新、ROI 分析等业务，提升了数据安全防护和联合分析能力；二是数据不动但模型动：基于 Sophon P²C 提供的隐私计算功能，提升了在客户画像、营销预估、产品推荐、POI 分析、个性化联邦等场景中，在隐私和数据安全保护要求下的业务处理能力。

在感知智能方面，随着标准模型市场的日趋成熟，更高精度的模型诉求和多种场景的快速建模成为企业数智化转型的第二战场。许多企业的当务之急是找到一款能满足“业务快速迭代” 和“新场景落地”的需求的端到端的模型生产落地应用平台。为此，星环 科技 边缘计算平台 Sophon Edge 应运而生。

它有两大重要特性：全流程特性和高效率特性。具体而言，全流程特性可提供数据到模型再到应用的全流程构建、发布能力；高效率特性则在数据到模型和应用流程之上的全流程引导式和低代码式 *** 作能力。

基于这两大特性，Sophon Edge 可实现多业务系统的模型统一管理、动态运维与长稳迭代，助力客户提高效率、资源共享、模型迭代。除此，它还提供厚实的技术底座，能在工业级边缘计算、图像、流媒体等领域一站式支撑丰富的上层应用。

在认知智能方面，知识图谱平台 Sophon KG 正好能发挥“用武之地”。认知智能的底层技术支撑是知识图谱和自然语言处理，从而帮助机器实现抽取、分析、理解、解释和推理的能力。其中，知识图谱用图模型和图数据库来描述和存储知识和建模万物关系的语义网络，并展现实体间的复杂关系。基于知识图谱能够深入分析复杂的关联信息和语义信息，并挖掘和推理潜在的联结（静态）、行为（动态）、事理（时 - 空 - 人 - 物 - 场）特征和模式，进而辅助业务决策。

据了解，Sophon KG 可以覆盖知识全生命周期，是一款集知识的建模、抽取、融合、存储、计算、推理以及应用为一体的知识图谱产品。平台支持低代码图谱构建、智能化知识抽取、多模态知识存储与融合、多形式知识计算和推理以及多维度的图谱分析。除了具备上述的链路完备性，平台还从业务场景出发，沉淀了广泛适配多个行业和场景的知识图谱蓝图和本体库、图模型、规则模型和算法模型，可以帮助客户快速解决相似场景下的业务问题。

例如，在多家股份制银行的知识图谱中台实践中，星环 科技 基于 Sophon KG 及底层的分布式图数据库构建知识图谱中台，实现了从知识获取、图谱构建与存储、图谱更新迭代、图谱计算与分析的全流程，且可以保证系统的高可用和健壮性。基于知识图谱中台，银行梳理了交易、股东、任职、实控、账户持有等关系，构建了审计知识图谱、交易反欺诈图谱、关联关系图谱和小微事件等图谱，用于风控、审计、信贷场景的异常模式洞察与挖掘，不仅大大提升了工作效率，也产生了巨大的业务价值。

Sophon Base、Sophon KG 和 Sophon Edge 构成的一站式智能分析工具平台 Sophon 可以很好地帮助企业释放数据潜力，充分发挥数据价值。

为降低数据智能分析应用的使用门槛和部署安装成本，让更多企业、机构、开发爱好者、高校师生以及其他专业人员提供更为便捷、轻量化的数据智能分析及机器学习建模环境，星环 科技 推出 Sophon CE 社区版。它具备功能全、轻量化、易运维等特点，提供机器学习可视化建模能力，无缝衔接星环底层大数据平台，可轻松处理大规模数据的 探索 分析及机器学习建模分析应用。并且，用户可免费获取，零成本快速体验可视化机器学习建模。

目前， Sophon CE 社区版已上线，欢迎更多用户试用。 点击阅读原文，立即申请试用。

除了构建强大的一站式智能分析工具平台，星环 科技 也一直推动大数据和 AI 的产业发展及生态建设，比如 Sophon 曾作为 AIIA 杯人工智能大学生应用创新大赛、新加坡大学生人工智能创新大赛、广西大学生人工智能设计大赛等国内外人工智能大赛的 AI 平台提供方，为近千只队伍的竞技提供了稳定且高效的分布式数据科学平台。

Sophon 的出现，不仅是星环 科技 自主创新，满足客户需求的结果，而且代表了新一代数据智能分析平台的发展方向。那就是以客户需求为本，不断创新，融合云计算、AI 等技术，提供更好的工具。正所谓，“工欲善其事，必先利其器”。 以强大工具赋能企业，释放数据价值，才能在数据时代“如鱼得水”。

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