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利用分析工具對物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的各種類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，從而進(jìn)行物聯(lián)網(wǎng)分析。利用物聯(lián)網(wǎng)分析，有價(jià)值的信息可以從大量數(shù)據(jù)中提取出來，然后用來改進(jìn)應(yīng)用程序、業(yè)務(wù)流程和生產(chǎn)等。多種類型的數(shù)據(jù)分析可用：

標(biāo)準(zhǔn)分析：標(biāo)準(zhǔn)分析是用來分析特定情況下應(yīng)該采取的步驟。這就是通常所說的描述與預(yù)測分析的結(jié)合。規(guī)范分析在商業(yè)應(yīng)用中可以幫助解釋大量的信息，從而得到更加準(zhǔn)確的結(jié)論。

SpaceAnalytics：該方法用于分析基于位置的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)和應(yīng)用。對各種地理模式進(jìn)行空間分析，確定各種物理對象之間的空間關(guān)系；泊車應(yīng)用、智能汽車和作物規(guī)劃都從空間分析的應(yīng)用實(shí)例中獲益。

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在安全和網(wǎng)絡(luò)支持方面， OT與 IT合作。軟體與資料融合，邊緣資料直接進(jìn)入 IT系統(tǒng)，例如預(yù)算管理。集成了 OT和 IT功能的物理設(shè)備，包括路由器，控制系統(tǒng)等。

如果企業(yè)把 IT和 OT結(jié)合起來，就能減少空間、時(shí)間和能量的消耗，減少采購和管理。常規(guī)系統(tǒng)中，對傳感器或執(zhí)行機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析可以立即得到結(jié)果，但不能得到深度結(jié)果。當(dāng)數(shù)據(jù)分析越來越接近云端或遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心時(shí)，計(jì)算結(jié)果的深度會增加，但時(shí)間會增加。近幾年，數(shù)據(jù)分析主要是在云中進(jìn)行，斯蒂爾曼物聯(lián)網(wǎng)煙霧探測監(jiān)控系統(tǒng)，但云的功能已經(jīng)轉(zhuǎn)向了邊緣。在數(shù)據(jù)中心中，企業(yè)組織面臨著前所未i有的挑戰(zhàn)，如帶寬限制、關(guān)鍵任務(wù) OT系統(tǒng)、惡劣的物理環(huán)境、不可靠的連接和不斷增加的安全漏洞。為了管理這些困難，企業(yè)組織正在轉(zhuǎn)向邊緣即服務(wù)產(chǎn)品。

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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(gè)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(jìn)。如今電動(dòng)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(dòng)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(jì)，計(jì)算機(jī)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。

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實(shí)際上，第二個(gè)原因尤其重要，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)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(gè)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。

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我們都知道，分析大數(shù)據(jù)可以對企業(yè)和他們?nèi)绾芜\(yùn)作有很大的幫助。這里有一些關(guān)于它的問題：

大多數(shù)數(shù)據(jù)是孤立的，不能與其他類型的數(shù)據(jù)相分離，不能用于宏觀分析。舉例來說，很難將財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與消費(fèi)者數(shù)據(jù)進(jìn)行簡單地匯總，以便深入了解特定客戶行為對公司財(cái)務(wù)業(yè)績的影響。

要快速處理大數(shù)據(jù)來獲得洞察力是非常困難的。大部分類型的數(shù)據(jù)的價(jià)值都是短暫的，消費(fèi)者今天做的事情在明天和后天都會有所不同。企業(yè)需要洞察力來迅速采取行動(dòng)以獲取zui大收益，但是大多數(shù)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)不能處理所需的速度。

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當(dāng)物聯(lián)網(wǎng)被引入時(shí)，在廣泛分享數(shù)據(jù)方面可能會產(chǎn)生矛盾，例如，測量氣候和污染的數(shù)據(jù)點(diǎn)可能會越來越多，從而暴露出一個(gè)城市日益增長的二氧化碳水平，這將導(dǎo)致這個(gè)城市受到嚴(yán)厲的檢查和罰款。由于對污染環(huán)境的暴露和對新型“超級病毒”的脆弱性之間的聯(lián)系已經(jīng)建立，現(xiàn)在迫切需要測量空氣質(zhì)量水平。此外，數(shù)據(jù)洞察力和潛在的社會和商業(yè)影響之間的平衡可能會成為需要處理的復(fù)雜問題。

但是首先，數(shù)據(jù)必須以一種可用的方式被挖掘和構(gòu)建，所以必須有一個(gè)系統(tǒng)來決定誰有權(quán)使用這些數(shù)據(jù)。資料是否免費(fèi)或商用？或者數(shù)據(jù)是保密的，只供內(nèi)部使用？隨著個(gè)人追i蹤數(shù)據(jù)的公開，在冠狀病毒流行期間的zui新進(jìn)展已經(jīng)超出了對數(shù)據(jù)保護(hù)的擔(dān)心——是否會成為確保我們城市居民健康的常規(guī)措施？

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