王俊珺

摘 ? 要：我國(guó)的物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)隨著近年來(lái)經(jīng)濟(jì)水平的提高得到了快速的發(fā)展，客戶對(duì)服務(wù)的要求也在不斷提高。物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)品種類和產(chǎn)品總量在市場(chǎng)需求擴(kuò)大下迅猛增加，因此，產(chǎn)生了數(shù)量龐大的信息數(shù)據(jù)。在新的形勢(shì)下，物聯(lián)網(wǎng)工作者必須對(duì)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)進(jìn)行高效的管理，新興的大數(shù)據(jù)技術(shù)在相關(guān)工作中發(fā)揮了不可替代的作用。文章對(duì)物聯(lián)網(wǎng)的概念和物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了簡(jiǎn)單的介紹，并且重點(diǎn)闡述了大數(shù)據(jù)技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用中的價(jià)值。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)技術(shù);物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè);應(yīng)用分析

美國(guó)麻省理工學(xué)院于1999年最早提出了物聯(lián)網(wǎng)的概念，物聯(lián)網(wǎng)是指通過(guò)具有感知能力、計(jì)算能力和執(zhí)行能力的實(shí)體傳感設(shè)備的布置以及網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用對(duì)信息進(jìn)行交互和處理，用以實(shí)現(xiàn)在廣域或大范圍內(nèi)實(shí)施人與物或物與物之間的信息交換。感知、傳輸、處理是物聯(lián)網(wǎng)的3個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)，物聯(lián)網(wǎng)可以依托傳感器、二維碼、多媒體、無(wú)線射頻識(shí)別（Radio Frequency Identification，RFID）等多種信息獲取技術(shù)。物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)通過(guò)儲(chǔ)存技術(shù)的使用可以實(shí)現(xiàn)信息的有效收集，對(duì)海量數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理。

1 ? ?物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)在我國(guó)的發(fā)展趨勢(shì)

傳感網(wǎng)技術(shù)是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的核心，我國(guó)自1999年開(kāi)始啟動(dòng)相關(guān)的研究工作，標(biāo)志著我國(guó)的物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)從培育期穩(wěn)步邁入了發(fā)展壯大期。按照預(yù)期，我國(guó)物聯(lián)網(wǎng)的年復(fù)合增長(zhǎng)率將超過(guò)30%，市場(chǎng)規(guī)模將在2015年達(dá)到7 500億元。我國(guó)的物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)已經(jīng)取得了初步的發(fā)展成果，具備了完整的產(chǎn)業(yè)體系，在國(guó)際上取得了一定的話語(yǔ)權(quán)。物聯(lián)網(wǎng)的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)、國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)全面采納了由我國(guó)提出的物聯(lián)網(wǎng)頂層設(shè)計(jì);物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用已經(jīng)擺脫了對(duì)政策扶持的依賴，成功地邁入了以市場(chǎng)導(dǎo)向作為發(fā)展依據(jù)的新階段，并且已經(jīng)在電力、安防、交通等領(lǐng)域的應(yīng)用中形成了一定的規(guī)模。物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展即將進(jìn)入井噴階段，在不久的將來(lái)，定會(huì)為我國(guó)的可持續(xù)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)社會(huì)智能化作出重要的貢獻(xiàn)。

2009年，我國(guó)提出了“感知中國(guó)”的戰(zhàn)略發(fā)展方針，為物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展提供了動(dòng)力和方向。國(guó)務(wù)院于2013年年初下發(fā)了《關(guān)于推進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)有序健康發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》，首次提出了要在經(jīng)濟(jì)社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，要求相關(guān)單位和部門(mén)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)的核心技術(shù)和關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行掌握，加速我國(guó)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，盡快形成基本安全可控并且能夠在國(guó)際上與其他國(guó)家展開(kāi)競(jìng)爭(zhēng)的產(chǎn)業(yè)體系。在我國(guó)可持續(xù)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)社會(huì)智能化建設(shè)的進(jìn)程中，物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)該發(fā)揮出重要的推動(dòng)作用。該指導(dǎo)意見(jiàn)還發(fā)布了關(guān)于未來(lái)發(fā)展的10項(xiàng)行動(dòng)計(jì)劃，包括頂層設(shè)計(jì)、標(biāo)準(zhǔn)研制、商業(yè)模式、技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)業(yè)支持、信息安全和法律法規(guī)等內(nèi)容。物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)目前在我國(guó)發(fā)展十分迅速，相應(yīng)的信息數(shù)據(jù)處理的發(fā)展已經(jīng)嚴(yán)重滯后。在新的發(fā)展形勢(shì)下，數(shù)據(jù)管理技術(shù)必須及時(shí)進(jìn)行突破和更新，以適應(yīng)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展進(jìn)程。經(jīng)過(guò)大量的探索和研究，物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)工作者提出了大數(shù)據(jù)和智能處理技術(shù)，推動(dòng)了物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展。

2 ? ?大數(shù)據(jù)技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用中的作用和意義

2.1 ?大數(shù)據(jù)的概念

當(dāng)一個(gè)數(shù)據(jù)集達(dá)到一定的體量或數(shù)據(jù)類別時(shí)就可以被稱為大數(shù)據(jù)，當(dāng)前所說(shuō)的大數(shù)據(jù)技術(shù)指一種能夠快速、高效地從大量信息數(shù)據(jù)中獲得有價(jià)值的信息的技術(shù)手段。除了數(shù)據(jù)本身，物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)中的大數(shù)據(jù)還指設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)采集的工具、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)平臺(tái)以及相應(yīng)的數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)中的大數(shù)據(jù)所包含的數(shù)據(jù)信息通常具有極高的使用價(jià)值。大數(shù)據(jù)信息處理技術(shù)的應(yīng)用能夠?qū)嫶蠖鴱?fù)雜的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，在此過(guò)程中，還能產(chǎn)生各種有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息。多年的工作經(jīng)驗(yàn)證明，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析和處理，企業(yè)的決策者能夠得到更多深層次、智能化且具有極高商業(yè)價(jià)值的信息，相關(guān)的知識(shí)和理論在國(guó)外的智能交通領(lǐng)域已經(jīng)開(kāi)始應(yīng)用。傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)每天都會(huì)有海量的新數(shù)據(jù)產(chǎn)生，應(yīng)用云計(jì)算、大數(shù)據(jù)技術(shù)可以對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和分析處理，將有用的信息進(jìn)行匯總，這個(gè)過(guò)程被稱為大數(shù)據(jù)分析[1]。

2.2 ?大數(shù)據(jù)技術(shù)在現(xiàn)實(shí)生活中的應(yīng)用

衛(wèi)星和遍布全球的數(shù)億個(gè)RFID標(biāo)簽、智能手機(jī)、帶GPS的相機(jī)和傳感器能夠?qū)崟r(shí)完成數(shù)據(jù)的收集工作，通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理，能夠幫助人類將前人遙不可及的夢(mèng)想變成現(xiàn)實(shí)—對(duì)人類的生存方式進(jìn)行感知、測(cè)量、理解和影響。站在技術(shù)層面上來(lái)看，正是大數(shù)據(jù)的有效應(yīng)用推動(dòng)了傳統(tǒng)海量存儲(chǔ)監(jiān)控向聯(lián)網(wǎng)智能化監(jiān)控的發(fā)展進(jìn)程。一個(gè)國(guó)際大都市一年內(nèi)產(chǎn)生的車(chē)輛行駛數(shù)據(jù)可能會(huì)超過(guò)百億，通過(guò)車(chē)牌和車(chē)身顏色等能夠快速地提取出相關(guān)車(chē)輛的行駛路線以及違章記錄等信息，從而基于大數(shù)據(jù)開(kāi)展有關(guān)的分析工作。

2.3 ?大數(shù)據(jù)技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的價(jià)值

中國(guó)的大數(shù)據(jù)市場(chǎng)目前才剛剛起步，尚處于發(fā)展的初期階段，但應(yīng)用的范圍已經(jīng)非常廣泛，且發(fā)展勢(shì)頭極其迅猛，與物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)和智慧城市都有所關(guān)聯(lián)。大數(shù)據(jù)技術(shù)在“數(shù)據(jù)為王”的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)中必然會(huì)在各個(gè)領(lǐng)域得到更加廣泛的應(yīng)用。目前，物聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)包括感知層、網(wǎng)絡(luò)層以及應(yīng)用層。感知層的主要功能是實(shí)現(xiàn)信息采集、捕獲以及物體識(shí)別等智能化的感知，每天都會(huì)產(chǎn)生大量的新數(shù)據(jù)。信息的傳送和通信主要由物聯(lián)網(wǎng)的網(wǎng)絡(luò)層來(lái)實(shí)現(xiàn)。物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用層可以實(shí)現(xiàn)智能電網(wǎng)、監(jiān)控服務(wù)、智能家居、環(huán)境監(jiān)控、公共安全、綠色農(nóng)業(yè)、工業(yè)監(jiān)控等各類應(yīng)用。通過(guò)智能化的處理和分析，對(duì)感知層產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行再加工，能夠?qū)τ脩舻男袨榱?xí)慣和個(gè)人喜好進(jìn)行充分的了解，并且以此為依據(jù)有針對(duì)性地對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整，進(jìn)而可以根據(jù)客戶的具體需求提供不同的商業(yè)應(yīng)用。物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)最重要的商業(yè)價(jià)值就在于這些應(yīng)用，物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵就在于大數(shù)據(jù)分析手段在智能管理和運(yùn)營(yíng)優(yōu)化中的廣泛運(yùn)用[2]。

3 ? ?大數(shù)據(jù)技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用

物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)當(dāng)前主要分為數(shù)據(jù)采集、傳輸、處理和應(yīng)用4個(gè)階段，其中，數(shù)據(jù)的采集和傳遞為大數(shù)據(jù)技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)，數(shù)據(jù)的處理和應(yīng)用是大數(shù)據(jù)技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)中進(jìn)行應(yīng)用的核心。雖然我國(guó)的物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)近年來(lái)取得了一定的發(fā)展成果，但依然存在許多弊端，仍需進(jìn)行不懈的研究和探索。RFID、傳感器等一線設(shè)備廠商依然要以感知層數(shù)據(jù)采集作為主要發(fā)展方向，電信運(yùn)營(yíng)商等則將以傳輸層數(shù)據(jù)傳遞作為主要發(fā)展方向。通過(guò)數(shù)據(jù)可視化、數(shù)據(jù)挖掘、預(yù)測(cè)分析、語(yǔ)意引擎、數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)管理等手段，大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)在應(yīng)用層方面的數(shù)據(jù)智能處理和信息決策的商業(yè)應(yīng)用具有巨大的促進(jìn)作用，其中，運(yùn)用的技術(shù)手段主要包括數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、基礎(chǔ)架構(gòu)、處理、統(tǒng)計(jì)分析、挖掘、模型預(yù)測(cè)和結(jié)果呈現(xiàn)等[3]。

3.1 ?數(shù)據(jù)采集

對(duì)于大數(shù)據(jù)技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用而言，數(shù)據(jù)的采集是數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)。由于數(shù)據(jù)對(duì)于智能決策的執(zhí)行和效果具有決定性的作用，因此物聯(lián)網(wǎng)必須通過(guò)數(shù)據(jù)的獲取、選擇和存儲(chǔ)等一系列過(guò)程完成大數(shù)據(jù)的采集工作。數(shù)據(jù)的采集過(guò)程通常與信息提取和數(shù)據(jù)的去噪處理緊密相關(guān)，物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)與一般的大數(shù)據(jù)相比，具有增長(zhǎng)率高、異構(gòu)、多樣、非結(jié)構(gòu)、有噪聲等特點(diǎn)。為了方便信息的處理和運(yùn)輸，采集到的數(shù)據(jù)通常會(huì)在初級(jí)階段進(jìn)行去噪處理。物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)通常帶有時(shí)間、位置、行為、環(huán)境等信息，且具有明顯的顆粒性，因此，智能化處理的關(guān)鍵在于如何有效地去噪和提取有用的信息。為了能夠有效地實(shí)現(xiàn)對(duì)電子郵件、圖片、音頻等異構(gòu)數(shù)據(jù)的智能化信息的理解，基于香農(nóng)信息論和貝葉斯概率論，HP公司提出了Autonomy非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)解決方案。此外，在物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的運(yùn)行中必須對(duì)所采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行提取，以降低在此過(guò)程中必然會(huì)產(chǎn)生的一些負(fù)荷。

3.2 ?數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

隨著近年來(lái)我國(guó)信息化建設(shè)的快速發(fā)展，大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)信息量增長(zhǎng)速度突飛猛進(jìn)。有效地應(yīng)對(duì)物聯(lián)網(wǎng)每天不斷增加的信息，并對(duì)其進(jìn)行及時(shí)、高效的處理，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是唯一可行的解決方案。物聯(lián)網(wǎng)通常采用分布式計(jì)算集群來(lái)對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、分類和匯總，外部存儲(chǔ)器控制器（External Memory Controller，EMC）的Green Plum，Oracle的Exadata等數(shù)據(jù)庫(kù)基本能夠滿足傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和實(shí)時(shí)分析的應(yīng)用需求。但是以谷歌為代表的IT企業(yè)針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的海量異構(gòu)數(shù)據(jù)提出了Map Reduce技術(shù)的解決方案，即利用大規(guī)模廉價(jià)服務(wù)器以達(dá)到并行處理的非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)。物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)中數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)技術(shù)正在隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展而不斷提高，非關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)的分布式存儲(chǔ)技術(shù)對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展起到了推動(dòng)作用，同時(shí)也是目前最受歡迎的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)[4]。此后，云存儲(chǔ)、分布式文件系統(tǒng)等大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)架構(gòu)以及以云計(jì)算為基礎(chǔ)的分布式數(shù)據(jù)處理方式也相繼出現(xiàn)。

3.3 ?數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)和分析可以將其內(nèi)部?jī)?chǔ)存的海量數(shù)據(jù)通過(guò)分布式數(shù)據(jù)庫(kù)或分布式計(jì)算集群進(jìn)行普通的分析和分類匯總等處理，對(duì)于大多數(shù)常見(jiàn)的分析需求都能夠滿足。數(shù)據(jù)分析囊括了物聯(lián)網(wǎng)后臺(tái)海量數(shù)據(jù)的挖掘、統(tǒng)計(jì)分析、成果呈現(xiàn)、模型預(yù)測(cè)等。數(shù)據(jù)分析是物聯(lián)網(wǎng)真正的商業(yè)價(jià)值基礎(chǔ)，基于各種算法對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，達(dá)到預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)未來(lái)走向的目的，滿足一些客戶對(duì)于分析高級(jí)別數(shù)據(jù)的需求[5]。其中，用于聚類的Kmeans、用于分類的Naive Bayes和用于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）屬于比較典型的算法。數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析的重點(diǎn)和難點(diǎn)在于：體量大的分析數(shù)據(jù)將會(huì)占用大量的系統(tǒng)資源。

4 ? ?結(jié)語(yǔ)

大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用能夠有效地促進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，物聯(lián)網(wǎng)在此基礎(chǔ)上可以通過(guò)應(yīng)用不同的算法對(duì)已有的價(jià)值數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、組合與聯(lián)系，所得到的相應(yīng)結(jié)論能夠促進(jìn)更高級(jí)別的數(shù)據(jù)分析活動(dòng)實(shí)現(xiàn)。物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)通過(guò)使用存儲(chǔ)技術(shù)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的同時(shí)，還能夠?qū)τ行У男畔⑦M(jìn)行收集。因此，可以從數(shù)據(jù)的采集、分析和存儲(chǔ)3個(gè)方面對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)在物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用問(wèn)題進(jìn)行解答。

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