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云雾飘袅,无所不在的智慧:物联网、雾运算到云端大数据

责任编辑:ycao 作者:施吉升 |来源:企业网D1Net  2018-05-08 13:27:14 本文摘自:物联之家网

讲者:施吉升(台湾大学资讯工程系教授)

撰文/整理:科学人

2014年,台积电董事长张忠谋在股东会上表示:“物联网是下一个大事!”物联网顿时成为热门产业,但到底什么是物联网?它跟大数据有何关系?

台湾大学资讯工程系教授施吉升巧喻:“物联网有三个主要的组件,刚好就是物、联、网。”物是传感器或制动器。传感器的角色是搜集资料,例如:温度计、雷达测速器;制动器则是能改变系统状态的电子装置,例如冷气控制器。

联是信息传递的网络,传感器可透过它把数据传到他处,制动器也能透过它接收到不同的指令。网则是决策逻辑的网络,透过从网络搜集而来的感测数据进行决策判断,再把判断之后产生的指令送到制动器,这样才会产生物联网。网里面会有各种领域的专业智慧,是物联网的核心。

物联网能应用在哪些地方?较为人知的例子有智能电网、智能手表、智能家电等,但这些并非真正的物联网。

物联网的发展分成三个阶段,施吉升进一步说明:第一阶段是“联网物”:东西能连上网,但只联到服务商,物物不相连,例如智能手表。第二阶段是“联物网”:物能相联成网,但网网不相连。例如:Apple watch能连到iPhone,但连不到Android手机。真正的“物联网”必须物物相联成网,而且合作无间。

物联网跟你我的关系

物联网要实际应用,可先在城市里布满传感器和制动器,搜集资料之后,送到云端做大数据的分析,之后产生决策和命令,再把这些结果传回到对象上。

以空气质量为例,台湾地区目前有76个政府监测站,约2000个的民间监测站。环保单位的仪器需要高精准度、但费用也高,而且布点较少。民众安装的“空气盒子”数量多,可以构成一个空气质量的信息网络,不但能提供实时的空气质量,还能透露污染源来自何处。

不过使用这类物联网有一大挑战。一般民众使用的传感器价格低廉,但错误率也很高。施吉升指出,在做大数据分析时,必须剔除异常数据,这时就需要周边信息、在地智能,这也是雾计算发挥专长的地方。

雾计算是指,透过传感器搜集到的数据,先送到周边的计算装置(如手机、无线基地台)做先期处理,再把处理过的数据送往云端,在云端上建立完整的知识模型。

在物联网里面,云(计算)、雾(计算),以及物,三者息息相关。物是指传感器,负责“察言观色”,搜集资料后送往雾计算,雾计算做过本地分析之后,再把数据送往云端做“趋势分析”。云端建立知识模型之后,为了“洞烛先机”,会把模型往传送到雾计算平台,雾计算平台就能利用模型的少量信息“见微知着”。

雾计算的应用之一是火警逃生系统。一般建筑的逃生指示都是固定方向,无法实时反应火场状况。有厂商研发的动态逃生指引系统结合了传感器和在地运算,能实时提供疏散导引。

物联网也必须能自我修复、自我组织,跟周边装置互相合作,这才是有智能的物联网。施吉升研究室研发的逃生指示器,就能相互沟通,实时而动态地显示正确逃生方向。

未来的挑战

在未来的更多应用上,我们也面临许多挑战。首先,如何实时处理具有更多信息的数据?(例如:如何判断闯红灯者是酒驾或是要赶赴医院)。第二,如何在数据隐私和公众利益之间取得平衡?(例如:谁拥有监视器的数据?)第三,如何确认机器间的指令不会被窜改?(例如:歹徒若偷放指令到火灾系统,可能让你家门户大开。)

但物联网、雾计算到云端大数据的应用趋势,能提供的是察言观色、趋势分析、洞烛先机、见微知着等许多优点,这样我们就能利用无所不在的智慧,拥有更好的生活质量,而实现这个美好愿景,还需要我们一起努力。

关键字:数据云端物联网

本文摘自:物联之家网

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云雾飘袅,无所不在的智慧:物联网、雾运算到云端大数据

责任编辑:ycao 作者:施吉升 |来源:企业网D1Net  2018-05-08 13:27:14 本文摘自:物联之家网

讲者:施吉升(台湾大学资讯工程系教授)

撰文/整理:科学人

2014年,台积电董事长张忠谋在股东会上表示:“物联网是下一个大事!”物联网顿时成为热门产业,但到底什么是物联网?它跟大数据有何关系?

台湾大学资讯工程系教授施吉升巧喻:“物联网有三个主要的组件,刚好就是物、联、网。”物是传感器或制动器。传感器的角色是搜集资料,例如:温度计、雷达测速器;制动器则是能改变系统状态的电子装置,例如冷气控制器。

联是信息传递的网络,传感器可透过它把数据传到他处,制动器也能透过它接收到不同的指令。网则是决策逻辑的网络,透过从网络搜集而来的感测数据进行决策判断,再把判断之后产生的指令送到制动器,这样才会产生物联网。网里面会有各种领域的专业智慧,是物联网的核心。

物联网能应用在哪些地方?较为人知的例子有智能电网、智能手表、智能家电等,但这些并非真正的物联网。

物联网的发展分成三个阶段,施吉升进一步说明:第一阶段是“联网物”:东西能连上网,但只联到服务商,物物不相连,例如智能手表。第二阶段是“联物网”:物能相联成网,但网网不相连。例如:Apple watch能连到iPhone,但连不到Android手机。真正的“物联网”必须物物相联成网,而且合作无间。

物联网跟你我的关系

物联网要实际应用,可先在城市里布满传感器和制动器,搜集资料之后,送到云端做大数据的分析,之后产生决策和命令,再把这些结果传回到对象上。

以空气质量为例,台湾地区目前有76个政府监测站,约2000个的民间监测站。环保单位的仪器需要高精准度、但费用也高,而且布点较少。民众安装的“空气盒子”数量多,可以构成一个空气质量的信息网络,不但能提供实时的空气质量,还能透露污染源来自何处。

不过使用这类物联网有一大挑战。一般民众使用的传感器价格低廉,但错误率也很高。施吉升指出,在做大数据分析时,必须剔除异常数据,这时就需要周边信息、在地智能,这也是雾计算发挥专长的地方。

雾计算是指,透过传感器搜集到的数据,先送到周边的计算装置(如手机、无线基地台)做先期处理,再把处理过的数据送往云端,在云端上建立完整的知识模型。

在物联网里面,云(计算)、雾(计算),以及物,三者息息相关。物是指传感器,负责“察言观色”,搜集资料后送往雾计算,雾计算做过本地分析之后,再把数据送往云端做“趋势分析”。云端建立知识模型之后,为了“洞烛先机”,会把模型往传送到雾计算平台,雾计算平台就能利用模型的少量信息“见微知着”。

雾计算的应用之一是火警逃生系统。一般建筑的逃生指示都是固定方向,无法实时反应火场状况。有厂商研发的动态逃生指引系统结合了传感器和在地运算,能实时提供疏散导引。

物联网也必须能自我修复、自我组织,跟周边装置互相合作,这才是有智能的物联网。施吉升研究室研发的逃生指示器,就能相互沟通,实时而动态地显示正确逃生方向。

未来的挑战

在未来的更多应用上,我们也面临许多挑战。首先,如何实时处理具有更多信息的数据?(例如:如何判断闯红灯者是酒驾或是要赶赴医院)。第二,如何在数据隐私和公众利益之间取得平衡?(例如:谁拥有监视器的数据?)第三,如何确认机器间的指令不会被窜改?(例如:歹徒若偷放指令到火灾系统,可能让你家门户大开。)

但物联网、雾计算到云端大数据的应用趋势,能提供的是察言观色、趋势分析、洞烛先机、见微知着等许多优点,这样我们就能利用无所不在的智慧,拥有更好的生活质量,而实现这个美好愿景,还需要我们一起努力。

关键字:数据云端物联网

本文摘自:物联之家网

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