基于物联网技术的大数据审计

技术应用ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹＡＮＤＭＡＲＫＥＴ

Ｖｏｌ．２６，Ｎｏ．９，２０１９基于物联网技术的大数据审计

田荣明

（重庆化工职业学院，重庆４０１２２８）

摘　要：在我国信息技术水平不断提高的大背景下，物联网技术得到了良好的发展，并在大数据审计工作中得到广泛的应用。审计工作其难点在于对业务流程理解的前提下，对数据与信息之间的关系进行识别并辨明真伪，而基于物联网技术，可使大数据审计工作更为科学化、规范化。分析大数据对审计工作造成的影响，重点研究大数据审计中物联网技术的应用情况。

关键词：物联网；大数据；审计

ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００６－８５５４．２０１９．０９．０７４

　引言

审计即是根据国家有关法律，对金融机构、企事业单位及政府部门等财务收支情况及开展重大项目时，对其进行事前、事后监督检查的活动，对违规违法活动及时发现并纠正，使得各类组织依法办事、依法经营。由于审计工作需依据审计对象所开展的各类经营活动展开，导致工作量较大。而物联网技术则可使审计工作更为透彻及深入，因此值得广泛对其使用。

　大数据对审计工作造成的影响

审计工作在大数据智能性、移动性、实时性的作用下发生了较大的变化。首先，企业使用业务信息化管理模式，可通过ＥＲＰ系统或管理信息系统，将每日业务经营活动转化为结构式数据，随后经由系统软件自动对其进行统计及刷新。达成数据实时共享、检索、查看的目的，从而审计工作形式变为不定期及持续性审计。其次，企业及组织在开展各类经济活动时涉及多种问题，比如：数据自身真实性、数据凭证真实性及可靠性、审计有关法律法规其适应性等［１］。同时，业务数据化无法充分且真实对实际业务活动进行反映，如物权转移和资金往来不匹配、实际货物流转和电子商务的订单信息可能存在不匹配等。特别是中小型企业业务信息更为错综复杂。在大数据时代背景下，企业的交易手法及商业模式不断革新，但审计的有关法律法规其更新速度，无法适应企业各种信息化改革，从而开展大数据审计时极易出现无法可依的情况。

　基于物联网技术的大数据审计

２．１　改善审计方法

在验证实物资产期间，物联网大数据可为其提供快捷工具。开展审计工作时，实物资产盘查是比对数据记录及核实信息真实性的关键工作，但因工作量较为庞大，致使实际审计时需投入大量的人力、物力，且易出现人为失误。而在实物资产识别期间使用物联网技术，此时，实物资产均有唯一电子标签，可经由扫码、感应等技术对实物信息迅速识别并统计，还可和审计系统内包括的各类账目进行对比，审计效率得到有效提升。同时，基于物联网技术可实现远程联网审计的目的，在大型跨区域项目中此项功能作用更为突出。如审计政府工程时，因其交易模式、资产类型、主体形式、地理区域等十分复杂，以往工程审计人员需在各现场间来回奔波，从而进行测量、观察及统计分析［２］。基于物联网技术，远程联动审计期间，使用扫描测量、视频航拍、实物定位、识别等技术，可有效弥补以往审计工作存在的不足，工作效率有效提高。２．２　提升审计绩效

基于物联网技术，可提升审计在推动社会经济发展中的作用。审计其工作目的为，经济活动在满足有关政策及法律法规的基础上，能够有序健康的开展。但以往的审计工作，因工作量庞大、审计结果可视化程度不高且实时性不强，导致审计结果及对象影响效果不明显。而在大数据审计中应用物联网技术，可对审计对象具体运营情况真实反映，开展审计工作时更为立体化、全面化。如审计城市管理绩效时，基于物联网技术可对城市消耗、环保、交通等工作情况动态式展现，还可将问题准确定位于原因、主体、区域。如审计企业排污情况时，物联网技术可对自动监控排污管道，实时监测排污出口环境数据，经由自身定位系统对数据进行动态展示，对各企业排污情况精准监控，监控对象涉及污染物类型、排污体量等。在大数据审计期间，应用物联网技术可全面对经济社会发展进行覆盖，有效掌握各主体的每次活动，做到无任何遗漏，从而提升审计绩效。

２．３　审计更为科学

因物联网技术测取数据更为准确，从而大数据审计结果可靠性更高。以往开展审计工作时是对有关法律法规系统理解后，在风险评估及经验上进行定量与定性结合的方式，极易受到人为因素的影响，故而，审计结果的严谨性及科学性受到一定的限制。而应用物联网技术开展大数据审计工作时，在对个体识别后随即生成信息，在数据量化的基础上对其深入分析，可对实际情况最大程度予以反映，还可通过构建智能模型进行智能演算，从而对各影响因素的作用、影响结果的程度等进行推演。从而，提高审计结果的科学性及可靠性。

　结语

合理使用物联网技术，就我国审计工作来讲意义重大，但需注意的是应建立物联网有关法规，使得基于物联网技术开展大数据审计工作时有法可依，如电子标签的市场要求及法律规定等，进一步提高实物和电子标签间的绑定关系。同时，审计部门应加快建设物联网审计平台，从而适应企业及组织的发展步伐，提高自身工作能力。

参考文献：

［１］　于健健，黄金花，王勋杰．基于物联网技术的大数据审计［Ｊ］．中国经贸，２０１７（５）．

［２］　牟萍．基于物联网、云技术和大数据的高校智能化教学环境构建［Ｊ］．重庆师范大学学报（自然科学版），２０１７（５）：８１－８６．

２５１

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

物联网系统技术方案

物联网系统技术方案南京绛门通讯科技股份有限公司 2016年12月

目录一.前言 (4) 1.1.建设背景 (4) 1.2.设计原则 (4) 1.3.系统分析 (5) 系统说明 (5) 运行环境与开发模式的选择 (5) 可行性分析 (7) 四大特点 (8) 二.解决方案 (8) 2.1.总体方案设计 (8) 系统框架结构 (8) 总体系统架构 (10) 系统组网图 (11) 物理组网图 (12) 系统总体功能构架 (12) 2.2.应用层功能需求详细设计 (12) 登陆 (12) 采集设备管理 (13) 监控管理 (14)

告警管理 (15) 统计分析 (15) 系统管理 (16) 2.3.基础层功能设计 (16) 身份认证 (16) 账户管理 (17) 权限管理 (17) 提醒机制 (17) 日志管理 (17) 三.关键性技术 (18) 3.1.系统技术架构方面的技术路线 (18) 3.2.Mysql集群部署 (19) 3.3.Nginx负载均衡 (20) 3.4.地图接口/工作流引擎集成/报表工具 (21) 四.性能配置 (21) 4.1.业务指标 (21) 4.2.性能指标 (22) 五.软硬件配置清单 (22) 5.1.软件方案 (22) 5.2.硬件方案 (23)

六.项目资金预估 (24) 七.项目实际计划 (24) 一. 前言 1.1.建设背景物联网是指通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息，与互联网结合形成的一个巨大网络。其目的是实现物与物、物与人，所有的物品与网络的连接，方便识别、管理和控制。其在2011年的产业规模超过2600亿元人民币。构成物联网产业五个层级的支撑层、感知层、传输层、平台层，以及应用层分别占物联网产业规模的2.7%、22.0%、33.1%、37.5%和4.7%。而物联网感知层、传输层参与厂商众多，成为产业中竞争最为激烈的领域。 1.2.设计原则 1、基础性和整体性整个系统的各种软件应符合国际、国家及行业相关标准。 2、技术的先进、实用性目前技术发展迅速，本系统需要考虑未来的扩展性，在采用的技术方面应体现先进、实用，才能确保本项目建设结束后相当一段时间内技术不落后。由于此项目是工程建设项目，不是科研项目，所以使用先进技术并不能使用未经验证的、不成熟的技术和概念，而是以先进的、成功的理念为核心的成熟技术的组合。 3、系统的开放性、可扩展性和安全性开放的结构意味着通信协议的开放和数据与数据结构的开放和共享。通信协议开放，系统接口透明，便于与其它系统组网，实现系统的集成与资源共享；数据与数据

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、

物联网要与大数据结合

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/868200658.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

物联网管理系统

1、简介昆仑海岸物联网云服务平台是由北京昆仑海岸传感技术有限公司开发的面向物联网设备的数据服务平台。目前昆仑海岸物联网云服务平台需要和本公司自主研发的KL-H系列物联网网关产品配套使用，通过物联网网关可以实现对温度、湿度、照度、土壤温度、土壤水分、照度、二氧化碳、氧气等环境值的监控，同时可以下发控制命令，完成对一些设备的控制。通过这套系统，可以很好地实现智慧农业、智慧城市等一些项目。如图1：图1

云服务平台功能分三个模块：应用模块、数据服务模块、单机版模块，如图2：图2 应用模块：会员通过该模块，可直接享受数据服务、地图定位、历史记录、历史曲线等功能。数据服务模块：会员通过该模块，可以将我公司服务器上的数据信息下载到本地计算机上，便于二次开发。单机版模块：会员通过该模块，可在自己的服务器上实现数据收发功能，便于二次开发。

2、申请账号与登录用户通过浏览器(推荐使用非IE 内核的浏览器，如火狐浏览器)访问昆仑海岸物联网云服务平台（以下简称为“平台”），在浏览器地址栏中输入域名https://www.360docs.net/doc/868200658.html, 进入平台主界面。点击【注册】进入用户注册界面，填写相关信息并点击【确认提交用户信息】按键，如图3所示。当用户申请账号操作完成后，需要等待账号被平台管理员授权后方可使用，若账号未被授权，则登录时会出现如图4所示的提示。会员通过浏览器(推荐使用非IE 内核的浏览器，如火狐浏览器)访问平台，在浏览器地址栏中输入管理平台的域名https://www.360docs.net/doc/868200658.html, 进入登陆界面。使用已被授权的账号登陆管理平台，如图5 所示。图 4 图 3 图5

登陆成功后，会员可【查看账户信息】，来查看账户信息、设备信息、以及联系方式等。本平台一个账户最多可以提供5只物联网网关的服务，如果多于5只将不能添加设备，会员可以拨打电话，来实现扩容服务。如图6：图6

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/868200658.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

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

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。

物联网系统技术方案

物联网系统技术方案南京绛门通讯科技股份有限公司 2016年12月

目录一.前言 (4) 1.1.建设背景 (4) 1.2.设计原则 (4) 1.3.系统分析 (5) 系统说明 (5) 运行环境与开发模式的选择 (5) 可行性分析 (7) 四大特点 (8) 二.解决方案 (9) 2.1.总体方案设计 (9) 系统框架结构 (9) 总体系统架构 (10) 系统组网图 (11) 物理组网图 (12) 系统总体功能构架 (12) 2.2.应用层功能需求详细设计 (12) 登陆 (12) 采集设备管理 (13)

监控管理 (15) 告警管理 (15) 统计分析 (16) 系统管理 (16) 2.3.基础层功能设计 (17) 身份认证 (17) 账户管理 (17) 权限管理 (17) 提醒机制 (18) 日志管理 (18) 三.关键性技术 (18) 3.1.系统技术架构方面的技术路线 (18) 3.2.Mysql集群部署 (19) 3.3.Nginx负载均衡 (21) 3.4.地图接口/工作流引擎集成/报表工具 (21) 四.性能配置 (21) 4.1.业务指标 (21) 4.2.性能指标 (22) 五.软硬件配置清单 (23)

5.1.软件方案 (23) 5.2.硬件方案 (24) 六.项目资金预估 (24) 七.项目实际计划 (24) 一. 前言 1.1.建设背景物联网是指通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息，与互联网结合形成的一个巨大网络。其目的是实现物与物、物与人，所有的物品与网络的连接，方便识别、管理和控制。其在2011年的产业规模超过2600亿元人民币。构成物联网产业五个层级的支撑层、感知层、传输层、平台层，以及应用层分别占物联网产业规模的2.7%、22.0%、33.1%、37.5%和4.7%。而物联网感知层、传输层参与厂商众多，成为产业中竞争最为激烈的领域。 1.2.设计原则 1、基础性和整体性整个系统的各种软件应符合国际、国家及行业相关标准。 2、技术的先进、实用性目前技术发展迅速，本系统需要考虑未来的扩展性，在采用的技术方面应体现先进、实用，才能确保本项目建设结束后相当一段时间内技术不落后。由于此项目是工程建设项目，不是科研项目，所以使用先进技术并不能使用未经验证

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。

物联网数据库系统

物联网数据库系统 1 物联网数据库功能为更清晰地描述物联网的关键环节，按照信息科学的视点，围绕信息的流动过程，抽象出物联网的信息功能模型。 2 从数据的角度来看物联网大量来源不同、结构不同、产生方式不同、用途不同的数据 : 信息获取 ?包括信息感知和信息识别； ?信息感知指对事物状态及其变化方式的敏感和知觉； ?信息识别指能把所感受到的事物运动状态及其变化方式表示出来。信息传输?包括信息发送、传输和接收等环节，最终完成把事物状态及其变化方式从空间(或时间)上的一点传送到另一点的任务；这就是一般意义上的通信过程。信息处理?指对信息的加工过程，其目的是获取知识，实现对事物的认知以及利用已有的信息产生新的信息，即制定决策的过程。信息施效?指信息最终发挥效用的过程，具有很多不同的表现形式；?其中最重要的就是通过调节对象事物的状态及其变换方式，使对象处于预期的运动状态。

如何采好、管好、用好这些数据？设备状态、过程状态、订单状态等生产控制数据数据特点：随着时间而不断变化，称为“时态数据” 处理需求：及时获取、及时响应、及时展现、报警判断、二次计算、历史存储、历史查询… 设备信息、人员信息、统计信息等管理数据数据特点：持久数据，无时间属性处理需求：增、删、改、查… 面向物联网的全新数据库系统——集关系与实时数据库功能于一身，是定位与调度、实时监控、测试与仿真的智能化中枢。

3感知数据库系统概述 3.1ThinkDB基本概念 ThinkDB系统主要面向工业综合自动化、两化融合以及物联网、广域监测监控等应用系统中的综合数据管理需求，在继承传统的关系数据管理模式基础上，采用创新的实时-关系数据模型（RRM：Real-time Relational Model），融合实时数据采集与在线处理的特点与要求，开发实现的多元数据融合性数据库系统。 ThinkDB既可以按照传统结构化数据进行关系数据管理，也可以在线存储具有实时特性的时序数据；它既提供关系数据库的SQL标准访问接口，也提供实时数据特性的数据订阅发布以及历史断面查询以及历史数据分析，同时提供实时数据与关系数据的融合应用、关联订阅和联合分析等多种功能服务，为企业的综合数据管理提供全方位的支持，是一款能够满足多行业、多领域的综合数据处理需求的新型数据库产品。实时数据：许多计算机应用系统要求在一定的时刻或者一定的时间期限内自外部环境采集数据，并对数据进行及时的处理。他们所处理的这些数据往往是短暂有效的，即只在一定的时间范围内有效，如来自传感器的温度、压力等数据以及工业现场的设备状态数据。实时数据库：针对实时数据的采集、处理以及存储管理而设计的数据库系统。传统的关系数据库系统旨在处理永久性数据，其设计与开发主要强调数据的完整性、一致性，提高系统的平均吞吐量等总体性能指标，很少考虑与数据及其处理相关联的时间限制。而实时数据库系统中的数据与事务具有时间相关的特性。目前，这类产品主要应用在军事、航空航天、测控、空间探索等领域。工厂数据库：在工业领域广泛提到的实时数据库系统主要是面向工业过程监控与管理需求的过程数据管理系统，如OSIsoft PI以及启信的ChinDB等。这些产品主要面向工业企业生产过程数据的管理，由于生产过程数据具有一定的时态属性，因此这些产品也称为工业实时数据库或者工厂历史数据库。

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)

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。

五个步骤选择合适的物联网数据库

五个步骤选择合适的物联网数据库企业应该通过了解其数据、功能需求以及数据库如何适应其业务战略等方面选择合适的物联网数据库。要选择最佳的物联网数据库，IT管理员必须首先评估数据类型和数据流，并定义其功能、性能和其他业务需求。最佳的物联网数据库必须能够满足物联网特定要求。选择物联网数据库时，IT管理员有许多注意事项，其中包括可扩展性、容错性、高可用性和灵活性。他们还必须考虑数据库的位置（内部部署还是云端），以及是否应该对其进行管理。为了帮助选择物联网数据库，技术人员应采取循序渐进的方法，以确保物联网数据库满足其组织的需求。如何选择合适的物联网数据库通过以下五个步骤，物联网技术人员可以减少需要相互集成的数据库以及遗留系统的数量。（1）评估数据库将要存储和管理的数据类型

物联网数据类型与用例本身一样复杂多样，但它们可以分为几个类别，其中包括：设备元数据。这可能包括设备ID、物理设备的唯一标识符、设备类别或类型、设备制造日期、硬件序列号，以及当前配置或版本。这些数据是相对静态的。设备状态信息。这包括设备的各种相关状态，例如打开或关闭或正在记录。这些数据可以是动态的。遥测数据。设备收集的数据（假设它是传感器或主要功能是收集数据的设备）通常以流数据的形式到达，这些数据会改变每个单元，并可能被组织成通道。命令数据。这种数据控制执行器或设备采取操作，例如加速。运行数据。有关设备本身操作的数据，其中包括CPU使用率、内存使用率或热量。许多物联网入门者都将注意力集中在命令和遥测数据上，从而误导了业务流程。而这种关注是以管理数据为代价的，管理数据包括设备数据、状态数据和操作数据。然而，当应用于数字孪生、物理物联网环境的数字镜像、再现意外故障模式或进行取证时，管理数据至关重要。（2）映射数据流企业的物联网领导者必须确定在何处收集、汇总、分析和转换不同类型的数据以及如何将数据集成到其他系统中。例如，是否需要丰富数据，以及在什么时候需要捕获和记录数据？确保确定数据存储和复制的区域。会有规范的数据存储吗？如何规划数据归档的地点、时间和环境？（3）映射数据库需要满足功能需求物联网技术人员定义了数据和数据流的类型之后，下一步是将数据库需求映射到功能需求，其中包括：

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