物聯(lián)網在與其他新技術中的優(yōu)勢

物聯(lián)網（IoT）有著巨大的潛力，幾乎沒有哪項技術能與其相媲美，并且它幾乎在每一個領域都釋放出了新的機遇和創(chuàng)新。因此，全球企業(yè)正在安裝比以往更多的傳感器，以利用物聯(lián)網的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

但如果沒有適當?shù)臄?shù)據(jù)管理策略，這些傳感器的實施可能會適得其反。企業(yè)可能會發(fā)現(xiàn)自己的服務器被大量噪音所堵塞，而不是提高效率和降低成本，而且也沒有獲得多少回報。

物聯(lián)網工作的主要障礙

物聯(lián)網的應用范圍很廣，您可以在智能家居照明系統(tǒng)，以及智能手機的制造流程中找到這項技術的影子，并且，現(xiàn)在幾乎每個行業(yè)都在某種程度上依賴它。

但無論我們關注哪種物聯(lián)網應用，它們幾乎都面臨著四個共同問題：

▲安全

當涉及物聯(lián)網時，安全和隱私是首要考慮因素。數(shù)據(jù)是物聯(lián)網的生命線，如果沒有數(shù)據(jù)的收集、傳輸和處理，則物聯(lián)網將無法完成任何工作。但是，這種數(shù)據(jù)交換必須由堅如磐石的安全性來支持。保持所有通信的安全是至關重要的，尤其是涉及到個人數(shù)據(jù)，如醫(yī)療設備收集的數(shù)據(jù)。

▲準確性

現(xiàn)在，您可以在任何地方找到物聯(lián)網傳感器，但這并不一定意味著您應該把物聯(lián)網傳感器放在任何地方。有些地方適合安裝物聯(lián)網傳感器，有些則不能。如果您選擇將物聯(lián)網傳感器安裝在有問題或惡劣的環(huán)境中，則可能會遇到錯誤或無數(shù)據(jù)的情況——這可能嚴重影響您使用任何算法獲得的結果。

▲大數(shù)據(jù)的3V特性

規(guī)?；⒍鄻踊退俣仁谴髷?shù)據(jù)的三個特性。規(guī)?；傅氖菙?shù)據(jù)量，多樣化是指可用的數(shù)據(jù)類型眾多。速度是指處理數(shù)據(jù)的速度。如果您想為數(shù)據(jù)找到最佳的算法，并為您的問題找到最佳的解決方案，那么注意這些因素是必不可少的。

▲互聯(lián)性

顯然，物聯(lián)網最具革命性的能力之一是讓不相連的設備彼此“溝通”。但是，由于每個設備的創(chuàng)建方式不同，因此說起來容易做起來難。例如，您如何讓您的冰箱和您的咖啡機溝通？多個設備之間的交互需要一種通用語言或通信協(xié)議來完成。

為什么是機器學習？

正如機器學習的名字所暗示的那樣，它專注于教機器如何學習。機器學習本質上是一種使分析模型構建自動化的數(shù)據(jù)分析方法。通過以正確的方式向系統(tǒng)提供正確的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以從這些數(shù)據(jù)中學習，識別模式，然后做出決策或采取行動。

這是每個機器學習應用的核心，它可以極大地幫助物聯(lián)網的發(fā)展。讓我們看一下它的兩種主要實現(xiàn)方式。

▲自動化數(shù)據(jù)分析

就在幾年前，無人駕駛汽車還停留在科幻小說階段。如今，得益于物聯(lián)網和人工智能方面的進步，這項技術終于得以實現(xiàn)。為了發(fā)揮作用，無人駕駛汽車需要傳感器通信和數(shù)據(jù)分析的精心協(xié)調。

當車輛行駛時，傳感器接收數(shù)千個數(shù)據(jù)點。這些數(shù)據(jù)必須在瞬間處理，以防止事故發(fā)生。人類分析師根本無法滿足這些閃電般的需求，因此自動化是實現(xiàn)這一目標的唯一方法。

機器學習為無人駕駛汽車的計算機提供了所需的功能，以過濾大量數(shù)據(jù)并專注于此時此刻最重要的事情。無論是速度、道路障礙物，還是附近的其他車輛，機器學習都能找到最相關的數(shù)據(jù)，并在瞬間給出解決方案，讓您能夠安全到達目的地。

▲無與倫比的預測能力

除了識別當前的障礙之外，機器學習還可以幫助物聯(lián)網系統(tǒng)了解更多常規(guī)模式。就汽車而言，機器學習可以幫助識別某些操作過程中仍需改進的地方。

例如，假設您在停車入位時遇到麻煩。汽車的計算機可以在多次迭代后學習這種洞察力，然后在這個可怕的停車過程中提供額外指導。這樣以來，狹窄的街道似乎不再那么令人恐懼了。

同樣，物聯(lián)網系統(tǒng)中的機器學習還可以檢測異?；顒踊虍惓Ｖ担⒂|發(fā)適當措施和危險信號以進行保護。（子午物聯(lián)ziwuiot.com）這不僅有助于解決傳統(tǒng)意義上的安全，而且還有助于解決許多通常沒有考慮到的其他問題。

例如，想象一下，如果您辦公室的空調系統(tǒng)過度工作，并因此消耗更多電量。正如谷歌在其暖通空調系統(tǒng)中所展示的那樣，機器學習可以隨著時間推移而逐漸進化，并顯著降低能耗。

總結

通過機器學習，物聯(lián)網可以完美地運行。全球各地的組織正在競相利用物聯(lián)網的能力，但是，其中許多組織都被我們討論過的一個或多個障礙所困擾。不過，不管您遇到什么問題，都可以通過結合了機器學習技術的方法來解決。