斯蒂爾曼智能科技有限公司——數(shù)據(jù)采集智慧終端-斯蒂爾曼

隨著傳感器新材料、新工藝、新應(yīng)用的不斷出現(xiàn)，檢測技術(shù)、控制技術(shù)的發(fā)展，信息采集能力、測量精度和可靠性都有了質(zhì)的飛躍；同時，傳感器的微型化、網(wǎng)絡(luò)化程度也進一步提高。如下圖所示，幾種綜合趨勢促使物聯(lián)網(wǎng)感知技術(shù)的進一步成熟。

在傳感器的功耗降低、精度和可靠性提高、測量范圍擴大、范圍擴大的同時，現(xiàn)代傳感器的功能也正在由傳統(tǒng)的單一功能向集成化、無線化、網(wǎng)絡(luò)化、數(shù)字化、系統(tǒng)化、微型化、智能化、多功能、光機電一體化、無維護化的方向發(fā)展。從5 G基礎(chǔ)通信網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)中獲益，從物聯(lián)網(wǎng)終端種類的不斷增加中獲益，從物聯(lián)網(wǎng)各種應(yīng)用需求的激增中獲益，權(quán)i威人士預(yù)計，到2025年，全球物聯(lián)網(wǎng)連接數(shù)將達到1000億。在接下來的十年中，物聯(lián)網(wǎng)將會有上萬億的市場，其產(chǎn)業(yè)規(guī)模將是因特網(wǎng)的數(shù)倍。前途是那樣

當前，互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)入口逐漸向幾大巨頭(如阿里、騰訊)靠攏，小公司獲取數(shù)據(jù)的成本越來越高，物聯(lián)網(wǎng)這一尚未完全開發(fā)的數(shù)據(jù)領(lǐng)域顯得尤為重要。

前端設(shè)備zui終會趨于相同，出現(xiàn)同質(zhì)化競爭，而好的設(shè)備所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)如何收集和使用，才是你是否擁有競爭優(yōu)勢的決定因素。

物聯(lián)網(wǎng)現(xiàn)狀與展望

伴隨著5 G時代的到來，物聯(lián)網(wǎng)將得到快速發(fā)展。與此同時，物聯(lián)網(wǎng)方面的新增融資也呈上升趨勢。下一步，我們將從應(yīng)用場景的角度，探討物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展前景。

在數(shù)據(jù)處理過程中，數(shù)據(jù)的時效性是指數(shù)據(jù)在處理過程中的產(chǎn)生時間，它是由系統(tǒng)的運行部署來決定的。資料可使用多次，或可在使用一次之后清除資料。從整體上看，是遠程數(shù)據(jù)部署還是邊緣數(shù)據(jù)部署影響數(shù)據(jù)的時效性，通常是邊緣數(shù)據(jù)部署時間短，遠程數(shù)據(jù)部署時間長。邊界部署所需的數(shù)據(jù)通常具有及時性，但邊界存儲空間較小，計算能力較差，因此無法長期保存；遠程數(shù)據(jù)通常用于顯示歷史數(shù)據(jù)，進行計算分析，同時具有云端空間和計算的可擴展性，因此數(shù)據(jù)的時效性較高。

實時性也是數(shù)據(jù)時效性的一部分，實時性與數(shù)據(jù)的放置位置、數(shù)據(jù)的重要性及傳輸方式有關(guān)。

通過 AR和 VR，遠程學習可以創(chuàng)造出沉浸式的學習體驗。網(wǎng)上學習是課堂教學的標準化延伸。學?？梢耘c IT部門合作，為學生創(chuàng)建一套“技術(shù)套件”，其中包括便攜式筆記本電腦、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和桌面數(shù)據(jù)存儲解決方案。

一般架構(gòu)不再適用

很多企業(yè)仍然使用通用架構(gòu)來管理 IoT數(shù)據(jù)。但多數(shù)時候，通用計算架構(gòu)不能完全滿足 IoT工作負載要求。這種方法不能滿足 IoT應(yīng)用程序?qū)稍L問性、容量、可靠性和可伸縮性的要求，因為一般的商業(yè)架構(gòu)都沒有考慮 IoT系統(tǒng)可能面臨的各種因素。

狀況資料：物聯(lián)網(wǎng)中很基本、很流行的資料是狀況資料。多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備會產(chǎn)生狀態(tài)數(shù)據(jù)，作為原始數(shù)據(jù)收集起來，然后用于更復雜的分析。

定位資料：把定位資料想像為室內(nèi) GPS。定位數(shù)據(jù)可以讓你實時跟蹤包裹，托盤和設(shè)備，而不是引導你去特定的目的地。農(nóng)場主可在收獲時追i蹤設(shè)備；倉庫管理員可在車間找到特定的零件托盤；在消費者層面，可利用定位數(shù)據(jù)跟蹤手機、筆記本電腦，甚至是鑰匙。

必須對物聯(lián)網(wǎng)傳感器和設(shè)備產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)進行處理才能使用。然而，因為數(shù)據(jù)通常來自多種設(shè)備或不同格式，所以在對數(shù)據(jù)進行處理或應(yīng)用任何分析之前，都需要做一些事情：將數(shù)據(jù)標準化或轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一格式，以確保格式與應(yīng)用程序兼容。為新轉(zhuǎn)換的格式數(shù)據(jù)存儲或創(chuàng)建備份。篩選重復、過時或無用的數(shù)據(jù)，以幫助提高精i確度。整合其它來源的結(jié)構(gòu)性(或非結(jié)構(gòu)性)數(shù)據(jù)，從而豐富您當前的數(shù)據(jù)集。

它可以直接從設(shè)備向云端傳輸數(shù)據(jù)，也可以從設(shè)備向驅(qū)動器傳輸數(shù)據(jù)。信息技術(shù)與 OT融合和邊緣服務(wù)不斷改善過程。如果 IT承擔著保護任務(wù)， OT負責生產(chǎn)、供電， IT和 OT團隊就會產(chǎn)生分歧。

理解數(shù)據(jù)采集和 OT非常重要，這是非常重要的。邊界包括計算機和傳感器。信息技術(shù)/OT使邊界分析更加有效

公司必須識別優(yōu)點，比如機器上有 IoT傳感器。它是由傳感器、致動器、數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)等一系列通用技術(shù)構(gòu)成的，主要應(yīng)用于機械臂、自動駕駛汽車等領(lǐng)域。