物聯網(IoT)有(you)著(zhu)巨大的(de)(de)潛(qian)(qian)力，幾(ji)(ji)乎沒有(you)哪項技術(shu)能與(yu)其相媲美，并(bing)且(qie)它幾(ji)(ji)乎在(zai)每(mei)一個領域都釋放(fang)出了新的(de)(de)機遇和創新。因此，全(quan)球企業正在(zai)安裝比(bi)以往更多的(de)(de)傳(chuan)感器，以利用物聯網的(de)(de)發展潛(qian)(qian)力。

但如果沒有適當的(de)(de)數(shu)據管理策(ce)略(lve)，這(zhe)些(xie)傳感(gan)器(qi)的(de)(de)實(shi)施可(ke)能會適得(de)其反。企業(ye)可(ke)能會發現自己的(de)(de)服務器(qi)被大量(liang)噪音所堵塞，而(er)不是提高效率和降低成本，而(er)且(qie)也沒有獲得(de)多少回報。

物聯(lian)網工作的主要障礙(ai)

物聯(lian)網(wang)的(de)(de)應用范圍很廣，您可以(yi)在智能家居(ju)照(zhao)明系統，以(yi)及智能手(shou)機的(de)(de)制造流程(cheng)中找到(dao)這項技術(shu)的(de)(de)影(ying)子(zi)，并且，現在幾乎(hu)每個行業都(dou)在某種(zhong)程(cheng)度上依賴它。

但無論我們關注(zhu)哪種(zhong)物(wu)聯網應(ying)用，它(ta)們幾乎都(dou)面臨著四(si)個共同問題：

▲安全

當涉及(ji)(ji)物(wu)聯網(wang)時，安全(quan)和隱私是(shi)首要考慮因(yin)素。數據是(shi)物(wu)聯網(wang)的(de)(de)(de)生命線，如果(guo)沒(mei)有(you)數據的(de)(de)(de)收(shou)集、傳輸和處理，則(ze)物(wu)聯網(wang)將(jiang)無(wu)法完成任何工(gong)作。但是(shi)，這種數據交換必須由堅如磐石的(de)(de)(de)安全(quan)性來支持。保持所有(you)通信(xin)的(de)(de)(de)安全(quan)是(shi)至關重要的(de)(de)(de)，尤其是(shi)涉及(ji)(ji)到個人數據，如醫(yi)療設備(bei)收(shou)集的(de)(de)(de)數據。

▲準確性

現在(zai)，您(nin)可(ke)以(yi)在(zai)任何地(di)方找到物(wu)聯(lian)網傳(chuan)(chuan)感(gan)器(qi)(qi)，但這(zhe)并不一定意味著您(nin)應該把物(wu)聯(lian)網傳(chuan)(chuan)感(gan)器(qi)(qi)放(fang)在(zai)任何地(di)方。有(you)些地(di)方適合(he)安裝(zhuang)物(wu)聯(lian)網傳(chuan)(chuan)感(gan)器(qi)(qi)，有(you)些則(ze)不能(neng)。如果您(nin)選擇將(jiang)物(wu)聯(lian)網傳(chuan)(chuan)感(gan)器(qi)(qi)安裝(zhuang)在(zai)有(you)問題或惡劣的(de)環境中，則(ze)可(ke)能(neng)會遇到錯誤或無數據(ju)的(de)情況(kuang)——這(zhe)可(ke)能(neng)嚴重影響您(nin)使用任何算法獲得(de)的(de)結果。

▲大數據的3V特性

規(gui)模化、多(duo)(duo)樣(yang)化和(he)速(su)度是(shi)大數(shu)據(ju)(ju)(ju)的(de)三(san)個特性。規(gui)模化指的(de)是(shi)數(shu)據(ju)(ju)(ju)量，多(duo)(duo)樣(yang)化是(shi)指可用的(de)數(shu)據(ju)(ju)(ju)類型眾(zhong)多(duo)(duo)。速(su)度是(shi)指處理數(shu)據(ju)(ju)(ju)的(de)速(su)度。如果您(nin)想(xiang)為數(shu)據(ju)(ju)(ju)找到(dao)(dao)最佳的(de)算(suan)法(fa)，并為您(nin)的(de)問題(ti)找到(dao)(dao)最佳的(de)解決方案，那么注意這些因(yin)素(su)是(shi)必不可少的(de)。

▲互聯性

顯然，物聯(lian)網最具革命性的(de)能(neng)力之(zhi)一(yi)是(shi)讓(rang)不(bu)相連(lian)的(de)設備彼(bi)此(ci)“溝(gou)通(tong)”。但是(shi)，由(you)于每個設備的(de)創建方式(shi)不(bu)同，因此(ci)說起來(lai)容易做(zuo)起來(lai)難。例如(ru)，您如(ru)何(he)讓(rang)您的(de)冰箱和(he)您的(de)咖(ka)啡機(ji)溝(gou)通(tong)?多個設備之(zhi)間的(de)交互需要(yao)一(yi)種通(tong)用語言或通(tong)信協議來(lai)完成。

為什么是機器學習?

正如機(ji)器學(xue)習(xi)的(de)名字所暗示的(de)那(nei)樣，它專注于(yu)教機(ji)器如何學(xue)習(xi)。機(ji)器學(xue)習(xi)本質(zhi)上是一種使分(fen)析(xi)模型構建自動化(hua)的(de)數據(ju)分(fen)析(xi)方(fang)法。通過(guo)以正確(que)的(de)方(fang)式向(xiang)系統提供正確(que)的(de)數據(ju)，系統可以從這些數據(ju)中學(xue)習(xi)，識別模式，然后做(zuo)出決策或采取(qu)行(xing)動。

這是每個機(ji)器(qi)學習應用的(de)核心，它可(ke)以極大地幫助(zhu)物聯網的(de)發展(zhan)。讓我(wo)們(men)看一下它的(de)兩(liang)種主要實現方式。

▲自動化數據分析

就在(zai)幾(ji)年前，無人(ren)駕(jia)(jia)駛汽車還停留在(zai)科幻(huan)小說階段。如今(jin)，得益于物聯(lian)網和人(ren)工智能(neng)方面的進(jin)步，這項(xiang)技術(shu)終于得以實現。為了發揮作用，無人(ren)駕(jia)(jia)駛汽車需要傳感器通信(xin)和數(shu)據分析的精心協(xie)調。

當車輛行駛時，傳感器接收數千個數據(ju)點。這些(xie)數據(ju)必須(xu)在瞬間(jian)處理(li)，以(yi)防止事故發生(sheng)。人類分(fen)析師(shi)根本無法滿足這些(xie)閃電般(ban)的需求，因(yin)此自動化是實現這一(yi)目標(biao)的唯一(yi)方法。

機(ji)器學習為無人駕(jia)駛(shi)汽車的(de)計算(suan)機(ji)提供了(le)所需的(de)功能，以過濾(lv)大量數(shu)據(ju)并專注(zhu)于此時此刻最(zui)重要(yao)的(de)事情。無論是速度(du)、道路障礙(ai)物，還是附近的(de)其(qi)他車輛(liang)，機(ji)器學習都(dou)能找到最(zui)相關的(de)數(shu)據(ju)，并在瞬間(jian)給出解決方(fang)案(an)，讓您(nin)能夠安全到達目(mu)的(de)地。

▲無(wu)與倫比的預測能力(li)

除(chu)了(le)識(shi)別當前的障礙之外，機器學習還可以幫(bang)助物聯網(wang)系統了(le)解更多常(chang)規模式。就(jiu)汽(qi)車而言(yan)，機器學習可以幫(bang)助識(shi)別某些操作過(guo)程(cheng)中仍需改進的地方(fang)。

例如(ru)，假設您在(zai)停(ting)(ting)車入位時(shi)遇到麻煩(fan)。汽車的計算(suan)機可以在(zai)多次迭(die)代后學習這種洞察力，然后在(zai)這個可怕的停(ting)(ting)車過程中(zhong)提(ti)供額外指導。這樣以來，狹窄的街道似(si)乎不再那(nei)么令人恐懼(ju)了。

同樣，物聯(lian)網系統(tong)中的(de)(de)機(ji)器學習(xi)還(huan)可以檢測(ce)異(yi)常活動或(huo)異(yi)常值，并觸(chu)發適當(dang)措施和危險信號以進行保護(hu)。(子午物聯(lian)ziwuiot.com)這不(bu)僅有(you)(you)助(zhu)于解(jie)決(jue)傳統(tong)意義上的(de)(de)安全，而且還(huan)有(you)(you)助(zhu)于解(jie)決(jue)許(xu)多通常沒(mei)有(you)(you)考慮到的(de)(de)其他(ta)問題(ti)。

例如(ru)，想象一下，如(ru)果您辦公(gong)室的(de)空調系(xi)(xi)統(tong)過度工作，并(bing)因此消耗(hao)(hao)更(geng)多電量。正(zheng)如(ru)谷歌在其暖通空調系(xi)(xi)統(tong)中所展(zhan)示的(de)那樣，機器學習可以隨著(zhu)時間推移而(er)逐漸進化，并(bing)顯著(zhu)降(jiang)低能耗(hao)(hao)。

總結

通過機器學習，物聯(lian)網可以完(wan)美地運行(xing)。全球(qiu)各地的(de)(de)組(zu)織正在競相利(li)用物聯(lian)網的(de)(de)能(neng)力，但是，其(qi)中許多組(zu)織都(dou)(dou)被我們討論過的(de)(de)一個或(huo)多個障礙(ai)所困(kun)擾。不過，不管您遇(yu)到什么問題，都(dou)(dou)可以通過結合了機器學習技(ji)術的(de)(de)方法來(lai)解決。