斯蒂爾曼物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析——數(shù)據(jù)采集智慧終端-IOTDAE-4000

這里面涉及到通信設(shè)備，就像我們?nèi)伺c人之間的電話是通過手機來進行的，而物與物之間的電話是通過下面這個設(shè)備來進行通信的。其名稱叫“無線數(shù)傳終端”，簡稱 DTU (Data Transfer unit)。

那物聯(lián)網(wǎng)跟我們有什么關(guān)系呢？而物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)又將如何改變這個世界？

讓我們想象一下這樣的場景：早晨，鬧鈴會在合適的時間響。由于通過我的備忘錄了解到，我今天所有的行程都是在幾點到幾點之間，然后會一直跟蹤下去。乘哪趟火車，飛機，幾點鐘起床，浴室的暖氣會在起床前半小時加熱，使浴室暖和舒適。到了晚上快回家的時候，電視就開著播放我想看的節(jié)目了。真實的智能設(shè)備應(yīng)該比我們更加了解自己，因為這些設(shè)備已經(jīng)收集了足夠多的數(shù)據(jù)，能夠分析用戶的意愿，并且對用戶的使用習(xí)慣知之甚少，因此能夠主動地為用戶提供所需的服務(wù)。

斯蒂爾曼物物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集終端——數(shù)據(jù)采集智慧終端-IOTDAE-4000

與傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)很大的不同之處在于：數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者和消費者是物品，而數(shù)據(jù)內(nèi)容與物品密切相關(guān)。

互聯(lián)網(wǎng)與人工智能

AI堪稱近年來 IT領(lǐng)域很火的詞匯之一?；仡櫲斯ぶ悄艿陌l(fā)展歷程，我們可以看到，人工智能的發(fā)展之所以能取得長足進步，主要有以下兩個原因。

隨著硬件技術(shù)的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)時間大大縮短。大數(shù)據(jù)時代，獲取大量數(shù)據(jù)的成本降低了。

斯蒂爾曼智能科技有限公司——數(shù)據(jù)采集智慧終端-IOTDAE-4000

以近兩年火起來的共享單車為例，方便出行讓民眾歡欣鼓舞，亂停亂放也讓民眾苦不堪言。即使政府也出臺了不少相關(guān)政策，但并未得到有效解決。但是，單次旅行所用的智能漲閘鎖是一個理想的解決方案。共享單車的發(fā)展還將伴隨著國家綠色出行的口號繼續(xù)前進。如今電動自行車、高i檔自行車采用漲閘已越來越普遍。在物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展到一定階段，家用電器可以與外部網(wǎng)絡(luò)相連，通過傳感器來傳遞家用電器信息。物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，必然會帶動傳感器的發(fā)展，傳感器的發(fā)展到了一定程度，或許變形金剛也會出現(xiàn)。毫不奇怪。在21世紀，計算機技術(shù)的迅猛發(fā)展大大提高了信息處理的效率。無線通信技術(shù)，如 LTE、5 G的NB-IOT的迅速發(fā)展，提高了信息傳輸效率。

實際上，第二個原因尤其重要，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點決定了它需要大量的數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)的有效數(shù)據(jù)的數(shù)量往往決定了訓(xùn)練后神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的效果，甚至算法的重要性也可能排在數(shù)據(jù)量之后。

而且物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，如智能家電、可穿戴設(shè)備等，每天都會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)經(jīng)過處理和清理之后，可以作為對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種很好的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。而訓(xùn)練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以再一次應(yīng)用在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上，形成良性循環(huán)。

在人工智能領(lǐng)域，物聯(lián)網(wǎng)是一個很好的應(yīng)用場景。伴隨著人工智能的快速發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)這一同樣出現(xiàn)于多年前的理論和技術(shù)，將迎來新的春天。

在當(dāng)今計算機領(lǐng)域，數(shù)據(jù)即價值是非常受重視的。不管有多少數(shù)據(jù)都被歸結(jié)為大數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析越來越熱，資本也開始向貼上大數(shù)據(jù)標(biāo)簽的公司趨之若鶩。這些數(shù)據(jù)就像流動的數(shù)i字貨幣一樣被反復(fù)評估、追捧。

隨著物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)上的應(yīng)用和普及，其龐大的規(guī)模和龐大的數(shù)據(jù)產(chǎn)生量將給現(xiàn)有的云技術(shù)架構(gòu)、數(shù)據(jù)處理方式帶來超出想象的壓力和挑戰(zhàn)。

在這種復(fù)雜的數(shù)據(jù)面前，人們對“數(shù)據(jù)就是價值”的理解會被“有價值的數(shù)據(jù)”打破。

設(shè)備正在以前所未i有的方式連接人類，包括遠程工作、學(xué)習(xí)、流視頻和游戲內(nèi)容等。另外，在一些案例中，看醫(yī)生的個人服務(wù)已經(jīng)被遠程醫(yī)i療所取代， Forrester預(yù)測，今年病i人將接受超過十億的虛擬治i療。

另外，網(wǎng)上購物的突然興起也會影響供應(yīng)鏈。今天，這些相互聯(lián)系的東西正在幫助人們使用它們，但在未來，越來越多的自動化系統(tǒng)和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備將出現(xiàn)在工廠和服務(wù)領(lǐng)域，如非接觸式交付，機器人或機器可以在沒有人工的情況下完成所有的工作。

但是并非所有的變化。當(dāng)這些物聯(lián)網(wǎng)用例成為主流時， IT架構(gòu)師如何設(shè)計支持它們的基本存儲呢？