數(shù)據(jù)采集智慧終端-IOTDAE-1500給您好的建議「在線咨詢」

斯蒂爾曼物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)采集終端——數(shù)據(jù)采集智慧終端-IOTDAE-1500

精細(xì)化農(nóng)業(yè)種植是農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中設(shè)施農(nóng)業(yè)所重點(diǎn)研究的內(nèi)容，也是物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)化的一個(gè)方向。通過獲取農(nóng)業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的各種信息，包括農(nóng)作物本體信息、土壤信息以及環(huán)境信息等，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)作物的種植管理。本產(chǎn)品由節(jié)點(diǎn)、路由以及數(shù)據(jù)平臺(tái)服務(wù)軟件組成，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)區(qū)域內(nèi)的農(nóng)作物生長(zhǎng)等多種信息的采集，并通過數(shù)據(jù)平臺(tái)形成農(nóng)作物生長(zhǎng)管理模型，進(jìn)行實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)作物的精細(xì)化種植調(diào)節(jié)。本產(chǎn)品的特色之處是節(jié)點(diǎn)接入傳感器類型的即插即用功能和無線數(shù)傳功能，實(shí)現(xiàn)傳感器接入的標(biāo)準(zhǔn)化適配過程，有利于大規(guī)模部署傳感器，降低技術(shù)難度。

物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)現(xiàn)狀——數(shù)據(jù)采集智慧終端-IOTDAE-1500

農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)采應(yīng)用已經(jīng)大規(guī)模開展，各種的數(shù)采產(chǎn)品應(yīng)用和部署在農(nóng)業(yè)現(xiàn)場(chǎng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)信息的采集和傳輸。然而，這些數(shù)采產(chǎn)品具有一定的局限性，即當(dāng)適配的傳感器出現(xiàn)問題需要更換時(shí)，或者當(dāng)檢測(cè)對(duì)象變化，需要更換不同類型傳感器時(shí)，所涉及的技術(shù)難度，以及更換成本，會(huì)給用戶或企業(yè)帶來成本壓力，因此，提出和設(shè)計(jì)新型的，符合國(guó)家接口標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)采終端是行業(yè)急劇需求的。

斯蒂爾曼智能科技有限公司——數(shù)據(jù)采集智慧終端-IOTDAE-1500

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(tái)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(guó)家綠色出行的口號(hào)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(huì)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(huì)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。

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(huì)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(duì)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(chǎng)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。

對(duì)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行了綜述。據(jù) IOTAnalytics (IOT Analytics)的數(shù)據(jù)，2016年，有47億多臺(tái)設(shè)備與互聯(lián)網(wǎng)相連。如今，即將到2021年，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)到近116億臺(tái)。

互聯(lián)網(wǎng)罪犯將繼續(xù)利用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實(shí)施 D1DoS攻擊

在2016年，世界上出現(xiàn)了首i款物聯(lián)網(wǎng)惡意軟件 Mirai，這是一款能夠感i染 DVR、攝像頭等網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的惡意軟件。惡意軟件 Mirai使用默認(rèn)的密碼和用戶名來訪問設(shè)備。

米拉惡意軟件通過實(shí)施(D1DoS)攻擊，把受影響的設(shè)備變成僵i尸網(wǎng)絡(luò)，利用因特網(wǎng)流量壓制網(wǎng)站。這次攻擊zui終導(dǎo)致全球zui大的一家網(wǎng)站托管公司倒閉，導(dǎo)致眾多知i名網(wǎng)站和服務(wù)暫停數(shù)小時(shí)

也就是說，在物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，資本的力量相對(duì)較弱。假如你擁有先發(fā)制人的優(yōu)勢(shì)，后來者想要單靠資本的力量趕超或?qū)⒛銛D出市場(chǎng)，那么他付出的代價(jià)就比在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)更大。

因此，物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)目前仍是一片藍(lán)海，小型企業(yè)也完全有能力與大型企業(yè)同臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)。隨著 AI和區(qū)塊i鏈的熱度降溫，物聯(lián)網(wǎng)將成為下一個(gè)風(fēng)口。對(duì)于程序員來說，在風(fēng)吹雨打之前做些準(zhǔn)備是很有必要的。消息隊(duì)列遙測(cè)傳輸協(xié)議(Message Queue Telemetry Transport, Message Queue Telemetry Transport)是 IBM的 AndyStanford-Clark和 Arcom的 Arlen Nipper1999年為一項(xiàng)將石油管道連接到衛(wèi)i星網(wǎng)絡(luò)的項(xiàng)目而開發(fā)的。

使用物聯(lián)網(wǎng)會(huì)從新設(shè)備、環(huán)境和過程中添加更多數(shù)據(jù)，而組織在此之前無法連接或探索這些數(shù)據(jù)?？梢园堰@些數(shù)據(jù)看作獨(dú)立的資產(chǎn)，但是zui終目標(biāo)是把它與其他數(shù)據(jù)結(jié)合起來，創(chuàng)建一個(gè)可分解和可利用的“數(shù)據(jù)庫(kù)”。但是，雖然許多組織和實(shí)體(例如地方當(dāng)局)都在按順序收集這些數(shù)據(jù)，但它們還沒有有效地挖掘數(shù)據(jù)，加以審查，以便產(chǎn)生新的信息，使數(shù)據(jù)的真正價(jià)值z(mì)ui大化。

當(dāng)越來越多的物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目部署并成熟時(shí)，大量(可能達(dá)數(shù)十億)數(shù)據(jù)將添加到現(xiàn)有的存儲(chǔ)庫(kù)中。今天，數(shù)據(jù)正以驚人的速度累積，并且這些數(shù)據(jù)將會(huì)對(duì)組織和公民很有價(jià)值，很有用。有些數(shù)據(jù)可用于收集并主動(dòng)與第三方共享，以幫助社區(qū)做出決定。

自2005年術(shù)語“大數(shù)據(jù)”首i次被使用以來，大量數(shù)據(jù)集等待被挖掘以獲得洞察力的想法對(duì)于企業(yè)來說是一個(gè)巨大的機(jī)會(huì)，但是事實(shí)證明，這種機(jī)會(huì)很難打開。如今，隨著 IoT (IoT)所產(chǎn)生的信息量的增加，大數(shù)據(jù)也變得越來越龐大，這一挑戰(zhàn)更加嚴(yán)峻。

因此，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)是什么？它如何與大數(shù)據(jù)結(jié)合？在這篇文章中，我們將回答這些問題，并介紹一些公司如何利用物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)成功地實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)。早在物聯(lián)網(wǎng)問世之前，企業(yè)就開始收集數(shù)據(jù)——而且是海量數(shù)據(jù)。營(yíng)銷數(shù)據(jù)，運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)，金融數(shù)據(jù)，人力，消費(fèi)者數(shù)據(jù)等等，都是從不同的來源收集的，通常需要對(duì)其進(jìn)行分析，以獲取特定的洞察力。這類數(shù)據(jù)通常來自多種渠道，如社會(huì)媒體、金融市場(chǎng)和銷售交易(即所謂大數(shù)據(jù)的數(shù)量、速度和多樣性三個(gè)方面)。