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将大数据、云计算与物联网结合。整体而言,大数据、云计算、物联网这三个方面相互补充。大数据源于云计算,其中许多大数据分析技术来源于云计算,而云计算的分布式数据存储和管理系统(包括分布式文件系统和分布式数据库系统)提供了海量数据的存储和管理能力,而分布式并行处理框架 MapReduce则提供了海量数据分析能力,没有这些云计算技术作为支撑,大数据分析就无从谈起。相反,大数据为云计算提供了“用武之地”,没有大数据这一“练兵场”,云计算技术再先进,也无法发挥其应用价值。在物联网传感器上源源不断地产生大量数据,构成了大数据的重要数据来源,没有物联网的迅猛发展,就不会带来数据生成方式的变化,即从人工产生阶段向自动产生阶段转变,大数据时代也不会这么快到来。而物联网需要借助云计算和大数据技术来存储、分析和处理大数据。

可以说,云计算、大数据和物联网三者已经相互渗透,相互融合,在许多应用场合可以同时看到三者的身影。今后,三者将继续相互促进,相互影响,更好地服务于社会生产和生活的各个领域。

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近日发布的《2018物联网行业应用研究报告》对物联网产业的发展进行了梳理,涉及到物流、交通、安防、能源、医i疗、建筑、制造、家居、零售、农业等应用领域。以下从不同领域来看一下物联网与这个领域的结合。

后勤

通过物联网、大数据和人工智能的支持,物流的每一个环节都能够实现系统感知、全i面分析处理等功能。

物联网领域主要应用于仓储、运输监控、快递终端等。

与物联网技术相结合,可对货物的温度、湿度、位置、状态、油耗、速度等进行监控。在运输效率方面,我国物流i产业的智能化水平不断提高。

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位置追i踪:物体的定位跟踪可以通过 RFID射频技术和定位系统(GPS)技术来实现。RFID实时信息系统能够监控目标的轨迹。

预警联动:报警联动是指在发生报警事件时,产生各种与报警有关的设备运行动作(如:报警图像存储器、照明设备的开闭、空调设备开闭、供水系统开闭等)。比如,高温报警时,打开备用空调;湿度过低时打开加湿机;有人非i法进入房间时打开视频监控设备、打开i房间灯等等。

自动加工:物联网从某种意义上说,是自动化与信息化结合的产物。比如,机械通讯(Machine to Machine,M2M)是自动化的重要技术,M2M也被视为物联网的先驱。机械通讯主要集中在设备之间,涉及到许多自动化应用。

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逆向控制:所谓逆向控制,是指当物联网实时信息系统接收到有关被监控设备的相关信息后,根据信息的具体内容,系统本身或者管理人员通过网络在异地对所监控设备实施控制措施,例如关闭或打开设备等。在智能家居系统里,天热起来,回家前,你可以用手机或电脑检查室内的室温,然后,在家中任何地方用手机或电脑打开空调,回家后,家中就会有一个舒适的环境。

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为何要说物联网呢?

回忆起刚上大学的节课,老师问我们:你为什么要主修物联网?了解物联网的含义吗?老实说,没上过这个班以前都没听说过真正的物联网是什么。此时,老师非常简短地说了一句:物联网,从字面意义上理解,无非是物物联结互联网。例如,在下班的路上,计算好时间,在手机上点一点,回到家就可以直接享受一个热水澡,省去等候的时间。总之,方便了人们的生活。以下是关于物联网定义的系统概述。

物联网是指信息传感设备,如射频识别(RFID)、红外线传感器、定位系统、激光扫描器,按照约定的协议,将任何物体与因特网连接起来,进行信息交换和通讯,从而实现对物体的智能识别、定位、跟踪、监控和管理。

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在物联网方面, ZigBee的试验将会大有作为。先解释一下 ZigBee是怎么来的:它源于蜜蜂八字舞,因为蜜蜂是在飞行和“嗡嗡”飞行时摇晃翅膀的“”舞蹈,把花粉所在的方位信息传递给同伴,因为蜜蜂就是通过这种方式构成群体之间的通信网络。其特点是近距离、低功耗、低数据速率、自组织、低成本和低复杂度。适用于自动控制及远程控制领域,可嵌入多种设备。简单地说, ZigBee是一种廉价、低功耗的近距离无线组网通信技术。

IoT的应用非常广泛,但是真正渗透到我们生活的各个方面的那天,还需要做很多像激光扫描这样的工作,相信那一天不会远。

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