浅谈物联网与工业大数据之间的关系

浅谈物联网与工业大数据之间的关系
浅谈物联网与工业大数据之间的关系

浅谈物联网与工业大数据之间的关系

物联网的概念其实起源很早,1999年,在美国召开的移动计算和网络国际会议首先提出了物联网(Internet of Things)这个概念。提出者是1999年MIT Auto-ID中心的Ashton 教授,他在研究RFID时提出了结合物品编码、RFID和互联网技术的解决方案。当时的提法是基于互联网、RFID技术、EPC标准,在计算机互联网的基础上,利用射频识别技术、无线数据通信技术等,构造一个实现全球物品信息实时共享的实物互联网“Internet of things”(简称物联网),这也是在2003年掀起第一轮物联网热潮的基础。

2005年11月17日,在突尼斯举行的信息社会世界峰会(WSIS)上,国际电信联盟(ITU)发布《ITU互联网报告2005:物联网》,引用了“物联网”的概念。物联网的定义和范围已经发生了变化,覆盖范围有了较大的拓展,不再只是指基于RFID技术的物联网。

根据ITU的描述,在物联网时代,通过在各种各样的日常用品上嵌入一种短距离的移动收发器,人类在信息与通信世界里将获得一个新的沟通维度,从任何时间任何地点的人与人之间的沟通连接扩展到人与物和物与物之间的沟通连接。物联网概念的兴起,很大程度上得益于国际电信联盟2005 年以物联网为标题的年度互联网报告。然而,ITU的报告对物联网缺乏一个清晰的定义。

虽然目前国内对物联网也还没有一个统一的标准定义,但从物联网本质上看,物联网是现代信息技术发展到一定阶段后出现的一种聚合性应用与技术提升,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应用,使人与物智慧对话,创造一个智慧的世界。物联网技术被称为是信息产业的第三次革命性创新。物联网的本质概括起来主要体现在三个方面:一是互联网特征,即对需要联网的物一定要能够实现互联互通的互联网络;二是识别与通信特征,即纳入物联网的“物”一定要具备自动识别与物物通信(M2M)的功能;三是智能化特征,即网络系统应具有自动化、自我反馈与智能控制的特点。

从技术架构上来看,物联网可分为三层:感知层、网络层和应用层,如下图所示。

感知层由各种传感器以及传感器网关构成,包括二氧化碳浓度传感器、温度传感器、湿度传感器、二维码标签、RFID 标签和读写器、摄像头、GPS等感知终端。感知层的作用相当于人的眼耳鼻喉和皮肤等神经末梢,它是物联网获识别物体,采集信息的来源,其主要功能是识别物体,采集信息。

网络层由各种私有网络、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,相当于人的神经中枢和大脑,负责传递和处理感知层获取的信息。

应用层是物联网和用户(包括人、组织和其他系统)的接口,它与行业需求结合,实现物联网的智能应用。

从物联网的介绍可以看出,物联网对工业大数据的作用最主要的是实现了数据采集,它最大的贡献在于把IT领域的数据采集从传统的采集计算机相关数据扩展到实物领域,通过各种最新的传感器等技术,可以采集各类设备的数据,并通过互联网进行数据的传输。

可以说,没有物联网前期的广泛推广,就没有后期工业大数据的概念,没有物联网,工业大数据就是无源之水,无本之木。工业大数据一方面要通过物联网进行工业数据的采集,另一方面,还要通过物联网进行数据和执行指令的下达。可以说,物联网是工业大数据的物质和技术基础。

反过来,也可以说工业大数据是物联网的一个应用,它处于物理网的应用层,是物联网范畴内的最高级应用,它实现了物联网的数据汇聚和处理,并得到了传统技术得不到的辅助决策支持。未来,结合人工智能技术,大数据技术,物联网技术,整个人类的生活将发生翻天覆地的变化。

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物联网大数据分析实验室建设方案章鱼大数据

物联网大数据分析实验室建设方案 一、项目背景 “十三五”期间,随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新 IT”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战,适应经济社会发展与改革要求,开发建设物联网大数据平台。 物联网大数据平台打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力,及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、物联网行业现状 数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及,才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果,中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元,虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离,但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元,RFID产业规模190亿元,M2M终端数量也已超过2100万个。另一个方面,我国的物联网企业也呈现出聚集效应,例如北京中关村

已有物联网相关企业600余家,无锡国家示范区有608家,重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看,形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。 在2009年以前,可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业,他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢?首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类,第一类是以前的公用企业转型,最典型的是电信运营商,他们有自己的基础设施,有客户资源,因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商,一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商,也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业,例如华为、神州数码,以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业,包括传感设备制造企业,网络核心设备制造企业,还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业,但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面,第一是传感器和智能仪表,第二是嵌入式系统和智能装备,第三是软件与集成服务。 再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网专项进行汇总,下图列出了目前提到最多,也是应用最成熟的八个领域。但是换个角度再看,不管是工业控制、供应链管理、精准农业,还是建筑自动化、远程抄表、ETC,其实都并不是新的技术领域,而是在物联网这个大概念下重新包装后再次引起了人们的兴趣。总的来

大数据、物联网、智慧城市三者之间的关系

大数据、物联网、智慧城市三者之间的关系 来源:来源:CIO时代网互联网 大数据、物联网、智慧城市三者之间的关系简单来说就是:大数据的发展源于物联网技术的应用,并用于支撑智慧城市的发展。物联网技术作为互联网应用的拓展,正处于大发展阶段。物联网是智慧城市的基础,但智慧城市的范畴相比物联网而言更为广泛;智慧城市的衡量指标由大数据来体现,大数据促进智慧城市的发展;物联网是大数据产生的催化剂,大数据源于于物联网应用。 中国已步入大数据时代 有人说大数据来了,但只是在美国而不是中国。专做政府数据管理的同方对此的看法是:中国对大数据的理解普遍还不那么深入或者与美国的理解有所不同,但不能否认的是,中国已经步入大数据时代。现在中国的很多部委都已经在研究大数据、运用大数据。美国将大数据提升为国家战略,中国还没有明确提出,但已经把大数据上升为与国防一样的高度,多部委还联合发布了鼓励措施。我国政府对大数据的敏感度快速提高,并正在采取措施。所以说,中国已经步入大数据时代,这种重视是由政府层面自上而下进行普及的,可能还未普及到普通百姓层面,但各级政府已经有了高度重视。邬贺铨院士也曾表示:“我国将产生全球最大量的数据,要重视大数据的开发利用和管理。” 大数据的关键在于分享。我国智慧城市发展的一个瓶颈在于信息孤岛效应,各政府部门间不愿公开、分项数据,这就造成数据之间的割裂,无法产生数据的深度价值。关于这一问题,一些政府部门也有清醒的认识,开始寻求解决方案,这是受自身的需求驱动的。比如,一些政府部门原来不愿分享自己的数据,但现在开始寻求数据交换伙伴,因为他们逐渐意识到单一的数据是没法发挥最大效能的,部门之间相互交换数据已经成为一种发展趋势。同时,随着各方面的发展及政策的推进,很多以前不公开的数据也逐渐公开了,这对大数据的发展

大数据与云计算和物联网的关系

” 大数据与云计算和物联网的关系 大数据时代的到来,是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的,麦肯锡称:“数据,已经渗透 到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运 用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。 《互联网进化论》一书中提出“互联网的未来功能和结构将于 人类大脑高度相似,也将具备互联网虚拟感觉,虚拟运动,虚拟中 枢,虚拟记忆神经系统” ,并绘制了一幅互联网虚拟大脑结构图。 根据这一观点,我们尝试分析目前互联网最流行的四个概念— ———-大数据,云计算,物联网和移动互联网与传统互联网之间的 关系。

” 从这幅图中我们可以看出: 物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。 云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合,也是互联 网中枢神经系统萌芽。 大数据代表了互联网的信息层(数据海洋),是互联网智慧和意 识产生的基础。 包括物联网,传统互联网,移动互联网在源源不断的向互联网 大数据层汇聚数据和接受数据。 大数据时代的到来,是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的, 麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成 为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一 波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。 近几年大数据一词的持续 升温也带来了大数据泡沫的疑虑,大数据的前景与目前云计算、物 联网、移动互联网等是分不开的,下面就来了解一下大数据与这些 热点的关系。 大数据市场格局 从严格意义上来说,早在 20 世纪 90 年代“数据仓库之父”的 Bill Inmon 便提出了“大数据”的概念。大数据之所以在最近走红,主 要归结于互联网、移动设备、物联网和云计算等快速崛起,全球数 据量大大提升。可以说,移动互联网、物联网以及云计算等热点崛 起在很大程度上是大数据产生的原因。 我们可以通过这样一张图片,形象的知道大数据与移动互联网、

大数据与工业物联网分析应用的四个重点

大数据与工业物联网分析应用的四个重点 来源:物联中国 从质量系统到制造执行系统(MES),从单个控制器到基本嵌入控制设备 (PLC)到复杂嵌入式设备,很多的制造性企业早已获得了大量的数据以及数据采集的相关经验。随着成熟度日益上升,加之使用案例的延展,制造性企业在享受过去的成果的同时,也在慢慢掌握并且启用新的数据源,包括逐步开始着眼从资产/设备中增加数据。 李杰教授在8月3日的全球首席信息官论坛的发言中谈到,没有背景的数据是没有价值的、不可用的,同样也是无法分析的。这也是工业物联网的融合全面多元数据的核心意义所在。这让我不禁想起宋代诗人杨万里的那首传世佳作:《晓出净慈寺送林子方》的传世佳作。 毕竟西湖六月中,风光不与四时同。

接天莲叶无穷碧,映日荷花别样红。 莲花虽较为常见,但尤以西湖的莲花名声远扬。西湖六月风光有其特色,杨万里在诗句中并没有流露出对酷暑的不耐烦,而充分肯定了朋友林子方的高洁品格。如果没有那碧波万顷的西湖与荷叶的背景信息,现代的我们似乎很难体味诗人此刻的心态与心事。从今天的大数据分析角度来看,这与环境数据有异曲同工之妙。让我借此来简略分析一下架构工业物联网的数据流构架与大数据。 我们不要太早地去设定框架 当企业在考虑采用工业物联网(IIoT)链接与工业大数据分析的时候,最好的方法是找到一个适合企业的案例或应用作为入口。这已经是一种较为普遍的惯性思维模式。但这似乎并不是我们想像中的那么简单,因为我们很容易发现,要找到非常通用的、适合众多企业的单一使用案例并不存在。相反地,这些应用场景却分布在制造业企业部门的各个传统驱动要素里面,包括能源、可靠性、质量、生产、设计等等。换句话来讲,就是工业物联网与大数据的结合没有固定的模式,没有固定的架构,可是,我们今天却给出了太多的框架。 过紧或过松的工程与制造公差所引发的故障导致客户无法享用产品或者是成品的货到即损质量问题等,都属于成功的工业物联网的应用案例。在结合多方实地调研以及与企业的项目合作之后,我们发现,远程监控在这两年依然居于工业物联网与大数据结合案例的首位。能源效率的管理紧随其后,而资产可靠性与设备智能所带来的质量提升则位居第三。业务转型措施被多数企业看作长期使用案例,更有可能成为明年及以后的目标。 正是这些早期的成功案例,使得新的应用创新以及应用的方向转变成为可能。例如,从出售资产变为出售能力等共享经济的模式。美国NSF智能维护系统中心主任李杰教授在《工业大数据》一书中指出,实现制造业的价值化,实现用户需求、产品设计、制造和营销的配合,根据生产状况实现系统自我调整,降低生产过程中的浪费以及制造工业环保与安全是大数据工业制造的五大核心支撑。 重视显性因素和不显性因素的必要融合

物联网要与大数据结合

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/b72993625.html, 物联网要与大数据结合 作者: 来源:《中国计算机报》2015年第25期 物联网是IBM下一个期待收获的大市场。今年3月,IBM宣布,将在未来四年投资30亿美元打造一个全新的物联网业务部,并创建一个基于云计算的开放平台,帮助客户和生态系统中的合作伙伴构建物联网解决方案。 很多人熟知的IBM倡导的智慧地球(Smarter Planet)和智慧城市(Smarter Cities),其实就是建立在企业中实际应用的物联网的基础之上,包括水资源管理、零售业优化、客户忠诚度管理、交通拥堵管理等一系列解决方案。现在,IBM又将物联网与大数据联系在一起,希望将企业与物联网的数据进行深度融合,从而帮助企业做出更好的决策。 在近日举行的亚洲消费电子展上,IBM大中华区首席执行总裁钱大群以“创造无限可能”为主题,分享了IBM关于物联网的洞察、战略和成果。 IBM统计,当今世界上拥有超过90亿台互联的设备。而在这些设备生成的数据中,90%的数据从未被分析或采取过任何处理措施,多达60%的数据在生成后几毫秒内就失去了价值。在进入物联网3.0阶段后,物联网最大的变化是与云计算、大数据技术进行深度融合。钱大群表示,数据分析技术的发展将会对物联网产生巨大的影响。IBM的云计算、大数据分析技术将为物联网带来新的活力与价值,进而带动整个行业的创新、变革与转型。 在亚洲消费电子展上,IBM展示了在政府、电子、汽车、能源制造、零售、通信、医疗健康等领域的物联网成功实践,尤其是在车联网方面的新进展让人印象深刻。举例来说,IBM 助力福田雷沃国际重工股份有限公司打造基于车联网模式的营销与售后服务体系,全面提升其研发和生产能力。IBM还与法国汽车制造商标致雪铁龙合作,共同开发车联网服务设备,将车辆与商店、服务体系和城市运输网络完美结合起来。 IBM大中华区全球企业咨询服务部汽车及工业产品行业总经理王涛表示:“物联网对于中国制造行业的意义重大。物联网通过传感器、各种各样的终端设备把所有企业甚至整个社会的生产经营活动全部变成数字化,并将数字化信息通过大数据分析转化为商业洞察力,发掘新的商业机会和价值,从而彻底改变现行的商业运行模式。” 在物联网方面,IBM的优势主要体现在以下几方面:第一,在理念和技术方面,IBM提 出“智慧地球”理念时已经在讲物物相联和智能化,在物联网技术上有长时间的积累;第二,从战略决策层面看,IBM将物联网与自己所擅长的大数据、云计算、移动计算、安全方面的技术和经验相结合,并成立了专门的物联网业务部门;第三,从产品和服务方面看,IBM可以提供从芯片设计到上层应用的全面的物联网解决方案和服务,并结合各行业用户的需求,提供了行业最佳实践。

大数据与云计算和物联网的关系

大数据与云计算和物联网 的关系 This model paper was revised by the Standardization Office on December 10, 2020

【最新资料,Word版,可自由编辑!】 大数据与云计算和物联网的关系 大数据时代的到来,是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 《互联网进化论》一书中提出“互联网的未来功能和结构将于人类大脑高度相似,也将具备互联网虚拟感觉,虚拟运动,虚拟中枢,虚拟记忆神经系统”,并绘制了一幅互联网虚拟大脑结构图。 根据这一观点,我们尝试分析目前互联网最流行的四个概念————-大数据,云计算,物联网和移动互联网与传统互联网之间的关系。 从这幅图中我们可以看出: 物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。 云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合,也是互联网中枢神经系统萌芽。 大数据代表了互联网的信息层(数据海洋),是互联网智慧和意识产生的基础。 包括物联网,传统互联网,移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。 大数据时代的到来,是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余的到来。”近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑,大数据的前景与目前、、移动等是分不开的,下面就来了解一下大数据与这些热点的关系。 大数据市场格局 从严格意义上来说,早在20世纪90年代“数据仓库之父”的BillInmon便提出了“大数据”的概念。大数据之所以在最近走红,主要归结于互联网、移动设备、物联网和云计算等快速崛起,全球数据量大大提升。可以说,移动互联网、物联网以及云计算等热点崛起在很大程度上是大数据产生的原因。 我们可以通过这样一张图片,形象的知道大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网的关系。物联网,移动互联网再加上传统互联网,每天都在产生海量数据,而大数据又通过云计算的形式,将这些数据筛选处理分析,提前出有用的信息,这就是大数据分析。 大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网 作为巨头,EMC的大数据理念是,首先从“大”入手,“大”肯定是指大型数据集,一般在10TB规模左右。很多用户把多个数据集放在一

中位物联网大数据平台总体设计V1.0

物联网大数据平台总体设计V0.2

目录 1.引言 (3) 1.1.文档目的 (3) 1.2.文档范围 (3) 1.3.预期的读者及阅读建议 (3) 1.4.术语 (3) 2.项目概述 (4) 2.1.项目背景 (4) 3.1.设计目标 (4) 3.1.1.技术规划路线建议 (4) 3.1.2.大数据软硬平台/网络架构规划建议 (5) 3.1.3.大数据应用集成点规划建议 (5) 3.1.4.大数据团队建设规划建议 (5) 3.1.5.大数据系统实施指导建议方案 (5) 3.数据平台总体架构规划 (5) 3.1.数据平台愿景 (5) 3.2.数据处理流程 (8) 3.3.主要功能 (8) 3.4.设计原则 (9) 3.5.平台建设路线 (9) 4.数据平台软件架构设计 (10) 4.1.数据平台结构图 (10) 4.2.数据采集系统 (11) 4.3.数据存储系统 (11) 4.4.离线计算系统 (12) 4.5.海量数据库系统 (12) 4.6.管理系统 (13)

5.应用平台架构设计 (14) 5.1.应用平台架构图 (14) 6.平台安全 (15) 7.平台监控 (15) 8.部署架构 (15) 9.平台运维 (15) 10.团队建设 (16) 10.1.运维工程师 (16) 10.2.应用开发工程师 (16) 10.3.通信协议开发工程师 (16) 10.4.基于Hadoop的开发工程师 (16) 10.5.数据开发工程师 (16) 10.6.数据挖掘工程师 (17)

1.引言 1.1.文档目的 本文档是关于xx公司物联网大平台的总体架构设计方案。本文包括以下内容: 1.平台总体架构设计; 2.五大子系统设计; 3.应用平台设计 4.平台部署架构设计; 5.平台运维及团队建设; 1.2.文档范围 本文档仅限于北京xx科技公司内部人员和直接协助北京xx科技进行大平台建设的相关人员阅读。 1.3.预期的读者及阅读建议 本文档的预期读者: 1.北京xx科技的大平台项目相关人员; 2.直接协助北京xx科技进行大平台建设的相关外部人员; 1.4.术语 1.Hadoop: Apache的分布式框架。 2.HDFS : Hadoop的分布式文件系统。 https://www.360docs.net/doc/b72993625.html,Node : Hadoop HDFS元数据主节点服务器。负责保持DataNode文件存

大数据与云计算和物联网的关系

【最新资料,Word版,可自由编辑!】 大数据与云计算和物联网的关系 大数据时代的到来,是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 《互联网进化论》一书中提出“互联网的未来功能和结构将于人类大脑高度相似,也将具备互联网虚拟感觉,虚拟运动,虚拟中枢,虚拟记忆神经系统”,并绘制了一幅互联网虚拟大脑结构图。 根据这一观点,我们尝试分析目前互联网最流行的四个概念————-大数据,云计算,物联网和移动互联网与传统互联网之间的关系。 从这幅图中我们可以看出: 物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。 云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合,也是互联网中枢神经系统萌芽。 大数据代表了互联网的信息层(数据海洋),是互联网智慧和意识产生的基础。

包括物联网,传统互联网,移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。 大数据时代的到来,是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑,大数据的前景与目前云计算、物联网、移动互联网等是分不开的,下面就来了解一下大数据与这些热点的关系。 大数据市场格局 从严格意义上来说,早在20世纪90年代“数据仓库之父”的BillInmon便提出了“大数据”的概念。大数据之所以在最近走红,主要归结于互联网、移动设备、物联网和云计算等快速崛起,全球数据量大大提升。可以说,移动互联网、物联网以及云计算等热点崛起在很大程度上是大数据产生的原因。 我们可以通过这样一张图片,形象的知道大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网的关系。物联网,移动互联网再加上传统互联网,每天都在产生海量数据,而大数据又通过云计算的形式,将这些数据筛选处理分析,提前出有用的信息,这就是大数据分析。 大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网

人工智能物联网大数据平台技术解决方案分析

人工智能物联网大数据平台技术解决方案分析 发表时间:2020-03-24T06:18:51.145Z 来源:《防护工程》2019年21期作者:苏冠明 [导读] 人工智能物联网大数据平台技术解决方案,是依托于物联网与大数据技术,结合人工智能和区块链技术,使得技术和产品之间有机结合,相互赋能,从而最终打造综合能力产品建设的技术平台。 南宁富桂精密工业有限公司广西南宁 530000 摘要:人工智能物联网大数据平台技术解决方案,是依托于物联网与大数据技术,结合人工智能和区块链技术,使得技术和产品之间有机结合,相互赋能,从而最终打造综合能力产品建设的技术平台。这是一种采用自我建设和合作模式相互打造的交互式云化场景,也是一种虚拟的产品与交互体系相结合的技术平台。在这一平台中多种负能形成综合解决方案,最为常用的是:AI+BloclChain+Iot+Data。 关键词:人工智能;物联网;大数据;平台技术 引言:人工智能是一个举世瞩目的课题,人工智能物联网技术是建立在人工智能基础之上的,早在2016年,人工智能就可以与人类的智力进行对抗,在举世瞩目的人与机器人围棋大赛上人工智能的序幕缓缓拉开。物联网作为第3次信息技术革命的产物,近来发展非常迅速,这两大创新的科技可以尝试结合,从而形成对未来科技的挑战与触动。 一、人工智能物联网大数据平台的研究背景 人工智能是在1966年由美国计算机领域专家所提出来的概念,这是世界范围内的新概念是人工智能学科的起始,科学家和专家加入到新的领域进行研究和学习,在这一程度上人工智能得到了较快的发展。人们提出了很多关于人工智能领域的新认识,解决了以往认识狭窄并缺乏常识性认知的难题。随着科学技术的不断发展,人工智能技术再次被带入人们的视野,是直到2016年谷歌所推出的围棋机器人人工技术,他证明了人工智能已经进入到一个成指数型发展的增长状态。而今物联网提倡万物互联,IOT技术指的是通过各种传感器使用相关视频识别技术,支撑物与物之间的连接,这为人们的生活带来了非常好的帮助,任何时刻任何地点人计算机和物品之间的互联互通,将在未来打造出全新的智能化与人性化相结合的物联网,这种人工智能物联网技术被称之为AIOT技术,人工智能物联网技术在当下的领域之内应用非常火爆,具有良好的发展前景。 二、国内外关于人工智能物联网技术的认知 相对来说人工智能物联网技术还属于刚刚起步的萌芽阶段,但是在探索的过程中,各个国家都从技术领域和应用领域内对于人工智能做出了全新的尝试。 (一)国外的人工智能物联网技术发展现状 美国的科学技术一直在全国范围内处于非常领先的局面,拥有知名的IT公司,著名的美国谷歌公司、微软公司、IBM公司作为全世界知名的IT企业,成为世界领域内的巨头公司,在很早以前就已经开始对于人工智能物联网技术进行广泛的研究和技术革新,希望能够通过自己的发现和发明推出属于自己的领先产品。其中比较有代表性的就是美国谷歌公司在2018年推出了新款人工智能物联网芯片,这款Egde TPU具有比较低的功能消耗和较低的成本,而且最关键的是体积非常小。报道称,这一芯片的大小比一美分的硬币还要小,而且还可以有对应的软件与之呼应,从而可以使得传感器中获得的数据快速的被传送到云端。这为人工智能物联网提供了非常良好的软硬件基础。在芯片的设备上执行指定搜集数据对于物联网来说是比较重要的,但是不可否认的是,物联网所使用的传感器连接和数据搜集绝对不仅仅是这么简单,它应该还可以推出在本地非常实时的智能化决策,这才是互联网与人工智能相结合的真谛。微软公司推出的人工智能物联网产品Azune IoT Edge也是一种替代性的综合性产品,它可以把人工智能和自定义的逻辑部署在所有的这一设备明显更为先进,而且使用该服务模式能够使得整个物联网系统以更加高效而稳定的效率运转。 与此同时,德国在2011年率先提出了工业4.0时代的概念,认为信息化的革命时代已经全面来临,以精准和逻辑严谨著称的德国,提出了利用8年时间发展德国新工业时代的建议。而且认为德国政府在建立德国工业4.0时代之后,各项技术设施的设备建设都已经较为完备,为人们所能提供的人工智能服务也越来越完善,而且利用人工智能物联网打造新的科技已经具备了智能物联网的信息技术和智能工厂技术。虽然目前德国并没有实现物与物之间万物互联的模式,但是有望可以实现工厂、消费者、产品结合信息数据之间的相互转换,从而能够实现基于社会生产模式所建立的物联网模式。这是对于整个社会工业生产水平和生活水平的显著提升。日本的电子科技技术始终走在时代的前列,日本在2020年有望达到国内生产总值突破600亿日元,并认为日本经济所面临的第4次产业革命战略必须要有物联网、大数据和人工智能三个核心方向。日本的知名企业已经把人工智能物联网与自身行业特点紧密结合,并且根据实际情况来完善智能产业的发展新方向。 (二)国内人工智能物联网发展的现状 中国科学技术的实力不断加强,一大批非常优秀的IT企业也开始诞生,百度、腾讯、阿里、小米成为中国领域内非常著名的龙头企业,当然对于应用型人工智能物联网场景的研究一刻也没有停止。2017年小米人工智能物联网开发大会宣布与百度联手,从而能够对于中

物联网智能网关工业采集网关数据采集网关的功能及应用方案

物联网智能网关、工业采集网关、数据采集网关的功能及应用方案 无线通讯网关,亦称数据采集网关,数据采集、协议转换网关,工业采集网关,可采用GPRS,433,2.4G,,wifi及以太网等多种通讯方式,快速实现近距离、中远程数据采集传输,适用于工业、农业、建筑、环保、医疗、运输等领域。目前,比较常用的工业智能网关主要包括XL91智能网关和XL90智能网关。 一、XL91智能网关,也叫无线网关,工业物联网智能网关,工业通信网关,无线传感管理主机等,集通讯管理、数据接收、协议转换、数据处理转发等功能,支持手机WiFi现场调试的,属于无线传感器网络产品。 XL91智能网关,可同时接收多个 无线传感器数据,支持1路以太 网口(Ethernet)、1路RS485 串口、无线传输等上行方式,可 选GPRS,433MHZ,2.4GHZ,WI-FI 等无线传输方式。

特点: 1、XL91 适用于构建小容量的传感网络; 2、读取、处理、转发传感节点的数据:通讯管理、协议转换、数据处理、数据转发; 3、提供用户要求的协议; 4、1路2.4GHz或490MHz,组成星型或MESH型的网络; 5、可提供用户要求的协议; 构建小型智能传感网络; 协调、管理传感网络节点通讯; 智能传感网络和外部网络枢纽和桥梁:通讯网络转换、通信协议转换;拓扑图如下↓ XL91 物联网智能网关应用领域: 1、油田、油井、气田监测; 2、蒸汽管道、供暖管道监测;

3、水泵房的监测; 4、冷藏、仓储环境监测; 5、农业、养殖环境监测。 XL91 物联网智能网关应用方案一:拓扑图如下↓ 1、构建小型智能传感网络; 2、传感网络和外部网络的网络转换和协议转换设备。 3、通过433MHz、2.4GHz无线方式读取传感节点的数据; 4、通过GPRS方式将数据上传至云服务器; 5、可在现场加装触摸屏,用于现场监视; 6、能源管理系统(EMS):采集局部传感接点的数据上传。

大数据、物联网,区块链

物联网,区块链和大数据之间的关系 这三个技术之间互有联系又各有特点,其中的物联网、大数据是第三次信息化浪潮的代表技术,下面分别介绍一下这三个技术名词: 简单的说物联网就是物物相连的网络,把所有的物品通过信息传感设备与互联网连接起来,进行信息交换,以实现智能化识别和管理。物联网应用中有三项关键技术:传感器技术、RFID标签、嵌入式技术。物联网的应用十分广泛,涵盖了交通、医疗、公共安全、装备制造、智能家居等等。 区块链是随着互联网金融概念火起来的概念,区 块链最著名的应用就是比特币。伴随着比特币的 火爆行情,大家对区块链颇为看好,尤其是著名 投资人徐小平的一番言论,把区块链直接推向了 投资的风口。那么什么是区块链呢?区块链技术 是利用块链式数据结构来验证与存储数据、利用分布式节点共识算法来生成和更新数据、利用密码学的方式保证数据传输和访问的安全,是一种全新的分布式基础架构与计算方式。要想解释清楚区块链的概念,真不是一两句话可以说明白的,简单说就是区块链能让你的数据在网络上安全的与别人进行交互,网络虚拟货币是典型的应用。 大数据的概念可以简单用4个特点来总结:数据量 大、数据结构多样、价值密度低、速度快。这几个 特点是公认的,当然也有人为大数据增加很多特点, 这里就不一一说明了。大数据的魅力在于让数据说 话,通过机器学习、数据挖掘等方式让数据呈现出 一定的规律和逻辑,能通过不相关的数据进行行为 预测,这些是大数据的应用价值。 物联网、云计算、大数据它们三者之间联系紧密, 物联网为大数据提供了数据,云计算为物联网提 供了搭建平台,云计算也为大数据分析提供了强 大的运算能力,物联网和区块链的正常运行,都 需要大数据的支撑,而在他们正常运行的过程中, 也同样会产生海量数据,从一定意义上讲大数据是物联网和区块链的基础,物联网和区块链是大数据的延伸。

工业大数据:车间物联网数据管理

工业大数据:车间物联网数据管理 文/美林数据技术总监于洋 《制造业数据管理的再认知》一文中我们将工业大数据分为公共资源数据、工程类数据、管理类数据和物联数据。这篇文章主要谈谈物联数据,也是数据管理部分的最后一篇了。传统的管理系统将人作为数据采集端,用流程来固化组织的行为,用指标来衡量评价流程和组织的效率。工业企业的物联网,就是要将人和物联系起来,将系统和物联系起来,将物作为数据采集端,由人或系统进行数据分析和决策。数据的分析与优化是物联网的关键技术之一,也是未来物联网发挥价值的关键点。物联网在工业中有很多种应用方式,如物流仓储、生产制造、产品运维等,我们这里重点讲讲生产制造和产品运维。 第一节物联数据的组织方式 工业企业的生产制造物联网应用一般称为车间物联网或者叫制造物联,通过使用RFID传感器、无线网络通信、GPS定位、语音视频系统等技术把制造计划与制造资源“人、机、料、法、环”等信息链接起来,从而对五大制造资源智能化识别、定位、跟踪、监控和管理,从而满足企业指挥调度、环境监测等方面的管理要求。五大制造资源分为静态属性和动态属性,如一台机床设备的静态属性又可以分为管理信息(设备编码、设备名称、设备分类等)、静态参数(工作环境、进给速度、切削参数等)、动态参数(机床状态、车床完备率、车床负荷率、维修记录等)。静态属性不受生产过程的影响,并在生产流程开始之前已经确定,是车间现场管理中的常量数据,但这些数据并非永远固定不变,它们可在生产过程结束后由用户进行调整;动态数据是一直处于变化中的数据,车间物联网数据大多属于动态数据。

第二节物联数据的管理技术 车间物联网是一种典型的复杂信息系统,涉及数据管理的各个方面,主要包括:数据质量控制、数据融合与集成、复杂事件处理、数据存储与处理,以及安全访问控制等。 ●数据质量控制:物联网的数据质量可以用精确度、置信度和完整性三个 指标来衡量。在提高射频识别、传感器网络数据质量控制方面,主要采 用清除多读和误读数据、填补漏读的数据。数据清洗通常采用概率统计 和时空关联的方法。 ●数据融合与集成:物联网数据空间内数据对象的多态性表现在多类型、 异构和无统一模式。因此,一方面需要构建车间统一的数据模型,用统 一的方式表达数据;第二方面以统一数据模型为基础,研究如何将异构

大数据与云计算和物联网的关系

大数据与云计算和物联网的关系 大数据时代的到来,是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 《互联网进化论》一书中提出“互联网的未来功能和结构将于人类大脑高度相似,也将具备互联网虚拟感觉,虚拟运动,虚拟中枢,虚拟记忆神经系统” ,并绘制了一幅互联网虚拟大脑结构图。 根据这一观点,我们尝试分析目前互联网最流行的四个概念————-大数据,云计算,物联网和移动互联网与传统互联网之间

的关系。 从这幅图中我们可以看出: 物联网对应了互联网的感觉和运动神经系统。 云计算是互联网的核心硬件层和核心软件层的集合,也是互联网中枢神经系统萌芽。 大数据代表了互联网的信息层(数据海洋),是互联网智慧和意识产生的基础。 包括物联网,传统互联网,移动互联网在源源不断的向互联网大数据层汇聚数据和接受数据。 大数据时代的到来,是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” 近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑,大数据的前景与目前云计算、物联网、移动互联网等是分不开的,下面就来了解一下大数据与这些热点的关系。 大数据市场格局 从严格意义上来说,早在20世纪90年代“数据仓库之父”的Bill Inmon便提出了“大数据”的概念。大数据之所以在最近走红,主要归结于互联网、移动设备、物联网和云计算等快速崛起,全球数据量大大提升。可以说,移动互联网、物联网以及云计算等热点崛起在很大程度上是大数据产生的原因。

物联网智能网关工业采集网关数据采集网关的功能及应用方案

物联网智能网关工业采集网关数据采集网关的功能及应用方案 文档编制序号:[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08]

物联网智能网关、工业采集网关、数据采集网关的功能及应用方案 无线通讯网关,亦称数据采集网关,数据采集、协议转换网关,工业采集网关,可采用GPRS,433,,,wifi及以太网等多种通讯方式,快速实现近距离、中远程数据采集传输,适用于工业、农业、建筑、环保、医疗、运输等领域。目前,比较常用的工业智能网关主要包括XL91智能网关和XL90智能网关。 一、XL91智能网关,也叫无线网关,工业物联网智能网关,,无线传感管理主机等,集通讯管理、数据接收、协议转换、数据处理转发等功能,支持手机现场调试的,属于无线传感器网络产品。 XL91智能网关,可同时接收多个无线传感器数据,支持1路以太网口(Ethernet)、1路RS485串口、无线传输等上行方式,可选GPRS,433MHZ,,WI-FI等无线传输方式。 特点: 1、XL91适用于构建小容量的传感网络; 2、读取、处理、转发传感节点的数据:通讯管理、协议转换、数据处理、数据转发; 3、提供用户要求的协议; 4、1路或490MHz,组成星型或MESH型的网络; 5、可提供用户要求的协议; 构建小型智能传感网络; 协调、管理传感网络节点通讯;

智能传感网络和外部网络枢纽和桥梁:通讯网络转换、通信协议转换;拓扑图如下↓ XL91物联网智能网关应用领域: 1、油田、油井、气田监测; 2、蒸汽管道、供暖管道监测; 3、水泵房的监测; 4、冷藏、仓储环境监测; 5、农业、养殖环境监测。 XL91物联网智能网关应用方案一:拓扑图如下↓ 1、构建小型智能传感网络; 2、传感网络和外部网络的网络转换和协议转换设备。 3、通过433MHz、无线方式读取传感节点的数据; 4、通过GPRS方式将数据上传至云服务器; 5、可在现场加装触摸屏,用于现场监视; 6、能源管理系统(EMS):采集局部传感接点的数据上传。 XL91物联网智能网关应用方案二:拓扑图如下↓ 1、构建小型智能传感网络; 2、传感网络和外部网络的网络转换和协议转换设备。 3、通过433MHz、无线方式读取传感节点的数据; 4、通过Ethernet将数据上传至监控计算机; 5、DCS系统:采集压力、温度、气体等节点数据,通过Ethernet、RS485上传至DCS;

浅析大数据与云计算物联网等热点的关系

浅析大数据与云计算物联网等热点的关系 大数据时代的到来,是全球知名咨询公司麦肯锡最早提出的,麦肯锡称:“数据,已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用,预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。”近几年大数据一词的持续升温也带来了大数据泡沫的疑虑,大数据的前景与目前云计算、物联网、移动互联网等是分不开的,下面就来了解一下大数据与这些热点的关系。 大数据市场格局 从严格意义上来说,早在20世纪90年代“数据仓库之父”的Bill Inmon便提出了“大数据”的概念。大数据之所以在最近走红,主要归结于互联网、移动设备、物联网和云计算等快速崛起,全球数据量大大提升。可以说,移动互联网、物联网以及云计算等热点崛起在很大程度上是大数据产生的原因。 我们可以通过这样一张图片,形象的知道大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网的关系。物联网,移动互联网再加上传统互联网,每天都在产生海量数据,而大数据又通过云计算的形式,将这些数据筛选处理分析,提前出有用的信息,这就是大数据分析。 大数据与移动互联网、物联网以及传统互联网

作为数据存储巨头,EMC的大数据理念是,首先从“大”入手,“大”肯定是指大型数据集,一般在10TB规模左右。很多用户把多个数据集放在一起,形成PB级的数据量。同时从数据源来谈,大数据是指这些数据来自多种数据源,以实时、迭代的方式来实现。 大数据来源 我们看到,各种行业都出现了大数据趋势,有些可能是零售业商户,要对零售业数据进行分析,或者是一些有关全球天气预报模型的数据,还有油气行业一些地理信息数据,比如基因学分析,医学中也有成像类的大数据,甚至电影、娱乐行业还有用于渲染的大型数据存在。 大数据与现实生活 大数据能带来什么变化呢?里克·斯莫兰的“大数据人类面孔”项目讲述了许多故事:海象通过头顶的触角探索海洋;借助卫星击准蚊子;加纳用短信系统防止假药销售;智能手机可以预测谁正在变抑郁;信用卡在使用者离婚前两年就能预测离婚;药片直接将信息从人的身体传给医生。 通过对卫星以及全球数亿传感器、RFID标签、带GPS的相机和智能手机实时收集的数据做可视化处理,人类就可以感知、测量、理解和影响人类的生存方式,实现先辈们遥不可及的梦想。 2012年3月,里克·斯莫兰和JenniferErwitt发动全球各地100

中位物联网大数据平台总体设计V1.0

物联网大数据平台总体设计V0.2 拓 2015.10

目录 1.引言 (3) 1.1.文档目的 (3) 1.2.文档围 (3) 1.3.预期的读者及阅读建议 (3) 1.4.术语 (3) 2.项目概述 (4) 2.1.项目背景 (4) 3.1.设计目标 (4) 3.1.1.技术规划路线建议 (4) 3.1.2.大数据软硬平台/网络架构规划建议 (5) 3.1.3.大数据应用集成点规划建议 (5) 3.1.4.大数据团队建设规划建议 (5) 3.1.5.大数据系统实施指导建议方案 (5) 3.数据平台总体架构规划 (5) 3.1.数据平台愿景 (5) 3.2.数据处理流程 (8) 3.3.主要功能 (8) 3.4.设计原则 (9) 3.5.平台建设路线 (9) 4.数据平台软件架构设计 (10) 4.1.数据平台结构图 (10) 4.2.数据采集系统 (11) 4.3.数据存储系统 (11) 4.4.离线计算系统 (12) 4.5.海量数据库系统 (12) 4.6.管理系统 (13)

5.应用平台架构设计 (14) 5.1.应用平台架构图 (14) 6.平台安全 (15) 7.平台监控 (15) 8.部署架构 (15) 9.平台运维 (15) 10.团队建设 (16) 10.1.运维工程师 (16) 10.2.应用开发工程师 (16) 10.3.通信协议开发工程师 (16) 10.4.基于Hadoop的开发工程师 (16) 10.5.数据开发工程师 (16) 10.6.数据挖掘工程师 (17)

1.引言 1.1.文档目的 本文档是关于xx公司物联网大平台的总体架构设计方案。本文包括以下容: 1.平台总体架构设计; 2.五大子系统设计; 3.应用平台设计 4.平台部署架构设计; 5.平台运维及团队建设; 1.2.文档围 本文档仅限于xx科技公司部人员和直接协助xx科技进行大平台建设的 相关人员阅读。 1.3.预期的读者及阅读建议 本文档的预期读者: 1.xx科技的大平台项目相关人员; 2.直接协助xx科技进行大平台建设的相关外部人员; 1.4.术语 1.Hadoop: Apache的分布式框架。

基于物联网技术的新型数据采集与监控系统

基于物联网技术的新型数据采集与监控系统 广州杰赛科技股份有限公司傅仁轩肖连风 摘要:根据物联网的三种应用架构,结合数据采集与监控系统的体系结构,设计了一种新型数据采集与监控系统方案,该系统将有线通信与无线通信、无线传感网络短距离通信与GPRS/CDMA/3G远距离通信有机地结合起来,提出了监控中心应用软件网络功能的需求、提出了远程数据采集终端现场传感器与终端之间无线组网的方式。该系统与传统的实现方案相比,该方案的通信组网有明显的优势。 关键词:物联网,数据采集与监控,无线传感器网络,通信组网 1 引言 物联网(The Internet of things)即通过射频识别(RFID)、传感器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备,按约定的协议,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,通俗地说就是可实现“感知世界”的网络。 数据采集与监控系统即SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition)系统是以计算机为基础的生产过程控制与调度自动化系统。它可以对现场的运行设备进行监视和控制,以实现数据采集、设备控制、测量、参数调节以及各类信号报警等各项功能,也就是实现在具体应用领域的“感知”。 因此可以说物联网技术对自动化工程师而言并不是一个陌生的概念。因为,无论工厂的现场设备,还是电网、自来水管网、燃气管道、铁路、桥梁、隧道、水文水利系统,甚至我们的飞船、卫星运行监测,无不是通过将物物相联的这个“物联”网络来实现的,只不过我们传统上将这些专业领域的“物联”应用称之为SCADA系统。当然从定义上来看,物联网是一个更广泛意义上的“感知”网络,通过物联网我们可将“感知”扩展到每台设备、每件商品,甚至每个人,实现对静态物的监控与管理、对动态物的定位与跟踪、对商品的识别,以真正达到“感知中国”、“智慧地球”的目标。因此,严格意义上说物联网既是SCADA 这一传统“感知”技术在概念与应用的延伸,又是对SCADA 技术发展的一个质的提升。 随着网络与通信技术的发展,物联网技术必将促进SCADA系统的体系结构的变革与升级,使SCADA系统的应用领域越来越广,除了在传统的供水、供气、环保、能源、轨道交通、机场、铁路、电力、石油、石化等行业外,在大众的日常工作生活及其它各种领域中也将得到广泛应用,最终使SCADA这一物联网的垂直具体应用系统,真正发展成为“感知世界”的智慧网。 2物联网的三种应用架构

物联网大数据分析实验室建设方案

物联网大数据分析实验室建设方案 物联网大数据分析实验室建设方案 一、项目背景 “十三五”期间,随着我国现代信息技术的蓬勃发展,信息化建设模式发生根本性转变,一场以云计算、大数据、物联网、移动应用等技术为核心的“新IT”浪潮风起云涌,信息化应用进入一个“新常态”。章鱼大数据为积极应对“互联网+”和大数据时代的机遇和挑战,适应经济社会发展与改革要求,开发建设物联网大数据平台。 物联网大数据平台打造集数据采集、数据处理、监测管理、预测预警、应急指挥、可视化平台于一体的大数据平台,以信息化提升数据化管理与服务能力,及时准确掌握社会经济发展情况,做到“用数据说话、用数据管理、用数据决策、用数据创新”,牢牢把握社会经济发展主动权和话语权。 二、物联网行业现状 数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及,才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果,中国物联网产业规模在2011年已经超过2300亿元,虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离,但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元,RFID产业规模190亿元,M2M终端1

物联网大数据分析实验室建设方案 数量也已超过2100万个。另一个方面,我国的物联网企业也呈现出聚集效应,例如北京中关村已有物联网相关企业600余家,无锡国家示范区有608家,重庆、西安等城市也有近300家。从区域发展来看,形成了环渤海、长三角、珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。 在2009年以前,可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业,他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢?首先来看这些物联网企业从哪里来。现在的物联网企业主要分为三类,第一类是以前的公用企业转型,最典型的是电信运营商,他们有自己的基础设施,有客户资源,因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商,一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商,也都转型为物联网企业。第二类是传统IT企业,例如华为、神州数码,以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业,包括传感设备制造企业,网络核心设备制造企业,还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企业不能说没有大企业,但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要体现在三个方面,第一是传感器和智能仪表,第二是嵌入式系统和智能装备,第三是软件与集成服务。再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网

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