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更加智能化的城市

用户并非物联网设备的唯i一使用者。为了节省时间和降低成本，城市和企业将越来越多地采用智能技术。

这就是说，城市将能够实现自动化、远程管理，并通过诸如自动售货亭、摄像机监控系统、自行车租赁站点和出租车等设备收集数据。

AI越来越重要

智能化家庭中控系统，温度调节系统，灯光系统，甚至咖啡机都可以为你的使用习惯和模式收集数据。设置语音控制设备后，您可以让它们记录您对它们说了什么，并将这些录音存储在云中。多数情况下，收集的数据有助于推动机器学习。

该 MQTT协议能为大量低功率、不可靠运行网络环境的物联网设备提供通信i保障。在移动互联网领域， Android应用程序的推送功能大多是基于 MQTT协议实现的，有些即时通讯工具的实现也是基于 MQTT协议。

MQTT-SN协定

MQTT-SN (MQTT for Sensor Network)协议是传感器版本的 MQTT协议。尽管 MQTT协议是轻量的应用层协议，但 MQTT是在 TCP协议栈之上运行的，而 TCP协议在一些计算能力和电力都非常有限的设备上，如传感器，不太适用。

由于物联网仍然是我们日常生活的一部分，因此我们很可能会看到这种模式的发展，甚至在精化级别，在精化级别上，已经授权为特定用途使用特定数据。所以，要克服文化顾虑，宣传物联网数据使用的益处，例如，在智能建筑中，物联网如何对能源使用等因素产生积极影响，而不仅仅是降低成本，还包括减少环境影响和增加后续收益。

在如何共享数据方面，目前还缺乏一个法律框架，这是业界所期待的。与此同时， GDPR是围绕数据共享和处理的唯i一通用机制，但是需要进行扩展和本地化。(物联之家网)我们目前正处于数据共享的早期采用阶段，各组织正在寻zui佳做法和咨询意见，以便借鉴其他人为确定zui佳战略而进行的数据挖掘和管理工作，同时尝试创新办法。

因为数据是自动汇总和分析的，所以浪费的数据更少。很多物联网平台利用机器学习收集各种相关数据，然后分类和分析数据集。举例来说，测量高速旋转设备振动水平的传感器数据与设备已有的振动特性结合起来，可以帮助探测异常情况，并在出现严重问题前及时作出预测。有能力利用所有数据，将产生更多可操作的洞察力，从而获得更大的投资回报。

实时收集和分析物联网平台的数据。很多物联网数据平台能够同时实时收集和分析数据，因此洞察速度更快。举例来说，在炎热的夏天，建筑管理人员可以深入了解建筑物的现状，以及立即采取什么措施来降低能耗。

自动物联网装置管理

要处理的大量设备使管理物联网设备变得复杂起来。但由于每一种设备都有自己的弱点，因此持续管理是必须的。班森·陈建议：“使用物联网设备管理和自动化工具，网络中的物联网设备越多，管理就越困难。使用自动化工具可以简化管理流程，减少设备的差错和遗漏，并确保所有操作在所有设备上的一致性。

管理zui起码意味着在部署前要设置足够严格的安全级别，定期检查和更新固件，并且尽量使用安全补丁。另外，在设备寿命结束时，要更换它。物联网安全实践和工具在不断发展，定期检查系统是保证设备分布式网络安全的唯i一方法。

在此背景下，发达国家纷纷出台战略规划，抓住新一轮信息产业发展机遇。“智慧地球”计划以美国的“物联网应用”为***，欧盟的“十四点行动计划”，日本的“U-Japan计划”，韩国的“IT839计划”和“u-Korea计划”，新加坡的“下一代I-Hub计划”，台湾的“U-Taiwan计划”等等都把物联网作为当前发展的重要战略目标。世界范围内物联网设备数量在2017年达到84亿台，比2016年的64亿台增加31%,2020年将达到204亿台。2018年，制造业将成为对物联网解决方案投资zui为活跃的行业，总开支预计将达1890亿美元，占总开支的24.47%；运输和汽车联网、智能建筑等跨行业物联网的开支将分别达850亿美元和920亿美元。2018年消费者在物联网上的花费将达到620亿美元，并在第五大行业中排名第五，主要应用包括智能家居，家庭自动化，保鲜和智能家电。

在数据处理过程中，数据的时效性是指数据在处理过程中的产生时间，它是由系统的运行部署来决定的。资料可使用多次，或可在使用一次之后清除资料。从整体上看，是远程数据部署还是边缘数据部署影响数据的时效性，通常是边缘数据部署时间短，远程数据部署时间长。边界部署所需的数据通常具有及时性，但边界存储空间较小，计算能力较差，因此无法长期保存；远程数据通常用于显示历史数据，进行计算分析，同时具有云端空间和计算的可扩展性，因此数据的时效性较高。

实时性也是数据时效性的一部分，实时性与数据的放置位置、数据的重要性及传输方式有关。

通过 AR和 VR，远程学习可以创造出沉浸式的学习体验。网上学习是课堂教学的标准化延伸。学校可以与 IT部门合作，为学生创建一套“技术套件”，其中包括便携式笔记本电脑、网络设备和桌面数据存储解决方案。

一般架构不再适用

很多企业仍然使用通用架构来管理 IoT数据。但多数时候，通用计算架构不能完全满足 IoT工作负载要求。这种方法不能满足 IoT应用程序对可访问性、容量、可靠性和可伸缩性的要求，因为一般的商业架构都没有考虑 IoT系统可能面临的各种因素。