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物联网与大数据、智慧城市之间的关系解析

发布人:海盟金网发布日期:2020/12/02人气:

家长打开手机就能看到孩子在幼儿园的生活情况,病人能通过电脑在家“看”医生,政府公务人员可通过在线信息了解民生需求,使政策的制定更接地气……信息化的时代,人们的生产、生活需求日益多元化与个性化,便捷的智能式服务广受青睐,在大数据、云计算、物联网等技术的促动下,智慧城市应运而生。

物联网与大数据、智慧城市之间的关系解析

物联网技术与智慧城市的特征

1.1互联网

物联网技术的核心和基础仍是互联网,其主要是通过各类有线及无线设备与互联网相融合,将事物信息及时准确地反映出去,物联网上的传感设备可将信息定时传输,由于所要传输的信息量极大,出现了海量信息,因此在传输过程中,为了保证数据具备正确性与及时性,物联网需要适应各种类型的网络及协议。

1.2智能化

与其他一些系统相比,物联网不但具备信息收集的功能,其还具备极强的信息处理功能,可对物体进行有效的智能管理,物联网通过一些设备与传感器相连接,利用云计算、智能识别等各种先进反馈自动化技术可大范围实现对事物的智能化管控。

1.3通信及识别

一般来说,在物联网上需要安装海量的各类型传感器,单个的传感器均是一个信息源,各种类型的传感器所接受到的信息在格式及内容上是不同的,因此物联网必须具备极强的识别功能,另外物联网作为一个集信息收集、处理为一体的综合系统,其必定需要一个完善的通信系统。

1.4智慧城市的主要特征

(1)系统感知:

更加全面更加系统的感知是智慧城市发展的基础也是其基本特性,以使得城市中需求感知的人和物可实现相互感知,且可随时获得所需求的各种信息及数据。

(2)传递可靠:

在实现全面的连接之后以形成可靠的传递也是智慧城市发展的基础特征之一,并且这使得各种信息的采集及控制能做到可靠传递。

(3)高度智能:

更具深度及更具职能的信息管控能力是智慧城市的又一基础特征,对收集系统收集到的各类信息进行快速、准确、有效的处理,并做出智能控制管理。

(4)人性化管理和服务:

智慧本身是对人类灵性的描述,目前转变到城市建设当中,其作用是为了完成城市自动化、智能化、智慧化及人性化等,即使得城市可像人一样也具备灵性及智慧。

物联网与大数据、智慧城市之间的关系解析

有专家预测,到2020年,智慧城市的市场估值为千亿美元,每年的开支达到近160亿。智慧城市的应用十分广泛,宏观上有智慧能源、智慧交通管理、建筑、教育等领域,微观上包括社区、保健、酒店管理、航空、零售、娱乐、废物处理等行业。面对如此庞大的开支与应用,智慧城市究竟何去何从?笔者认为,智慧城市已是大势所趋,在国家的资金和政策支持下,技术创新为先导,智能电力体系为保障,我国的智慧城市正迈向国际化舞台,参与世界市场的竞争。

信息化时代,智慧城市的构建需要良好的技术平台为支撑。传统的互联网技术在信息传输过程中只能是“一个萝卜一个坑”,即一个特定网络只部署在一个应用中,这样就使有用信息“禁足”于固定领域,得不到充分利用。智慧城市的技术架构可保证信息道路的多维畅通,使传感器在某种环境下相互作用,实现互联互通。在此,主要探讨智慧城市的两大技术架构——物联网与大数据,通过分析其发展的现状、问题,并提出相应的解决方法,为智慧城市的构建建言献策。

任何事物的发展都是一把双刃剑,物联网为人们的生产生活带来便利的同时,也存在着一些缺陷。当下,无线传感网络的设备可能无法抵抗一切形式的(物理和网络)攻击,涉及个人位置、财务等隐私信息面临着被泄露的危险。现有的安全技术和架构还不能解决物联网所带来的安全问题。在此,笔者认为,物联网的安全架构不能简单地照搬传统互联网的安全体系结构,在借鉴原有的安全策略之上,需要开辟全方位的防护体系。

物联网与大数据、智慧城市之间的关系解析

如果说物联网是建构智慧城市的“血管”,大数据和分析技术则是构建智慧城市的“大脑”。如今,大数据的特点是容量大、品种多,高速度和高价值。这说明:网络的规则已经改变,即网络不再是简单的“数据传输”,更多扮演的是数据“智能”存储的角色,人们从中抽取有用的信息,从而实现更好的决策。公共和私营部门对新的业务的洞察、决策以及扩大管理范围都是基于网络数据的分析。

除了帮助人们更好的决策,大数据在市场的应用中也有着广阔的天地,就电力领域而言,到2020年,在欧洲安装智能电表的数量将达到2.4亿,而北美将达到1.5亿,中国预计要安装约4亿台智能电表。安装如此多的智能电表,电力公司数据中心的数据量将以每天几个TB的数量增加。此外,许多知名机构已更新了教学和研究方案,以培养肩负大数据研究和应用挑战的人才。

机遇与挑战相辅相成,大数据如火如荼发展的同时也面临着数据泄露和损坏等挑战。随着城市化的发展,数据正以指数递增,但信息处理方法的改进相对缓慢。这其中,人才短缺是软肋,大数据分析师必须具有较强的数学基础和相关的专业知识,这类专家的培养需要几年甚至几十年,专业化的资源是决定数据管理能否成功的关键因素,这就更加需要专业性和创新型人才的支持。创新是科技发展的动力和源泉,要把科研工作做好,必须具备开阔的视野,站到国际前沿上去,才能把握住前进的方向。

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