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斯蒂尔曼智能科技有限公司——物联网电气火灾监控系统咨询

随着传感器新材料、新工艺、新应用的不断出现，检测技术、控制技术的发展，信息采集能力、测量精度和可靠性都有了质的飞跃；同时，传感器的微型化、网络化程度也进一步提高。如下图所示，几种综合趋势促使物联网感知技术的进一步成熟。

在传感器的功耗降低、精度和可靠性提高、测量范围扩大、范围扩大的同时，现代传感器的功能也正在由传统的单一功能向集成化、无线化、网络化、数字化、系统化、微型化、智能化、多功能、光机电一体化、无维护化的方向发展。从5 G基础通信网络的建设中获益，从物联网终端种类的不断增加中获益，从物联网各种应用需求的激增中获益，权i威人士预计，到2025年，***物联网连接数将达到1000亿。在接下来的十年中，物联网将会有上万亿的市场，其产业规模将是因特网的数倍。前途是那样

当前，互联网数据入口逐渐向几大巨头(如阿里、腾讯)靠拢，小公司获取数据的成本越来越高，物联网这一尚未完全开发的数据领域显得尤为重要。

前端设备zui终会趋于相同，出现同质化竞争，而好的设备所产生的海量数据如何收集和使用，才是你是否拥有竞争优势的决定因素。

物联网现状与展望

伴随着5 G时代的到来，物联网将得到快速发展。与此同时，物联网方面的新增融资也呈上升趋势。下一步，我们将从应用场景的角度，探讨物联网产业的发展前景。

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。

边缘化产生的数据在不断增长， IT/OT融合和边缘化产品成为物联网中数据处理的zui佳选择。“边缘计算”和“物联网”是当今发展非常迅速的两种技术，结合了“边缘计算”和“物联网”的领i导者将会发现，边缘计算与操作技术和 IT融分。

大多数运行技术和用户数据都是在边缘生成的，主要来自物联网设备。

边界数据可以帮助组织提高业务洞察力、库存是否充足、机器是否得到维护等等。这对组织是有价值的。高i效的边缘数据能够缩短响应时间，降低连接成本，提高传输安全性，减少存储，提高可靠性。

每一天，我们的周围都是各种形式的传感器，它们监测、测量和发送数据。连接在一起的 IOT (物联网)设备和技术能够实时监测和测量数据，有助于节省时间、能源和金钱。但如何收集、处理和分析物联网数据？

感应器收集来自物联网消费设备的数据，例如安全系统，智能电器，智能电视，以及可穿戴健康设备。还可以从商用设备上收集数据，包括商用安全系统，交通监测设备和天气追i踪系统。资料可传送，保存，并可随时取回。物联网设备收集数据的例子如下：自动化数据，很多人对设备自动化持怀疑态度。不管是办公室的自动灯具还是温度调节装置，都需要自动化。若无自动控制，某人的工作就是记得每天调节2次温度，zui后调节完，关掉所有灯光。