一、大数据与物联网融合给世界带来哪些巨变

物联网可以通过互联网连接传感器连接到各种各样的“东西”，并得到了快速增长。简单地说，它是一个连接任何设备的具有“开/关”功能的开关，通过互联网连接到彼此，可以方便地连接“事物”大规模网络的概念。

物联网和大数据具有改变许多领域活动的潜力，不仅是商业活动，还关系到我们的日常生活。

大数据和分析将革新制造业

大数据在制造业成功部署的好处包括：

提高生产效率。采用传感器和数据能够提高效率，减少损失和浪费，并提高员工的工作效率。

为居民创造更智能的城市

新的物联网应用利用连接，与大数据和分析一起被用于所谓的“智慧城市”，以改善城市流动性，减少交通拥堵等问题。结合实时数据，并连接汽车强大的分析平台，使城市规划者和当地政府可以了解他们的居民和游客习惯，得出全新的见解和可操作的信息。大数据的有效利用，提高了目前的交通网络，并减少了需要额外的和昂贵的昂贵的基础设施项目的需求。

大数据节省医疗保健和生活成本

一个由神经系统相互连接的世界

大数据和物联网技术将使所有行业相互关联的，并已切断，释放令人难以置信的改变生活的机会。

二、物联网有什么特征？

和传统的互联网相比，物联网有其鲜明的特征。

首先，它是各种感知技术的广泛应用。物联网上部署了海量的多种类型传感器，每个传感器都是一个信息源，不同类别的传感器所捕获的信息内容和信息格式不同。传感器获得的数据具有实时性，按一定的频率周期性的采集环境信息，不断更新数据。

其次，它是一种建立在互联网上的泛在网络。物联网技术的重要基础和核心仍旧是互联网，通过各种有线和无线网络与互联网融合，将物体的信息实时准确地传递出去。在物联网上的传感器定时采集的信息需要通过网络传输，由于其数量极其庞大，形成了海量信息，在传输过程中，为了保障数据的正确性和及时性，必须适应各种异构网络和协议。

还有，物联网不仅仅提供了传感器的连接，其本身也具有智能处理的能力，能够对物体实施智能控制。物联网将传感器和智能处理相结合，利用云计算、模式识别等各种智能技术，扩充其应用领域。从传感器获得的海量信息中分析、加工和处理出有意义的数据，以适应不同用户的不同需求，发现新的应用领域和应用模式。

三、物联网和以往的自动控制系统的区别

自动控制系统（automatic control systems）是在无人直接参与下可使生产过程或其他过程按期望规律或预定程序进行的控制系统。自动控制系统是实现自动化的主要手段。简称自控系统。

系统组成 自动控制系统主要由：控制器，被控对象，执行机构和变送器四个环节组成。

物联网，顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。是指通过各种信息传感设备，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息，与互联网结合形成的一个巨大网络。

在物联网应用中有三项关键技术

1、传感器技术：这也是计算机应用中的关键技术。大家都知道，到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。

2、RFID标签：也是一种传感器技术，RFID技术是融合了无线射频技术和嵌入式技术为一体的综合技术，RFID在自动识别、物品物流管理有着广阔的应用前景。

3、嵌入式系统技术：是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。经过几十年的演变，以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见；小到人们身边的MP3,大到航天航空的卫星系统。嵌入式系统正在改变着人们的生活，推动着工业生产以及国防工业的发展。如果把物联网用人体做一个简单比喻，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，网络就是神经系统用来传递信息，嵌入式系统则是人的大脑，在接收到信息后要进行分类处理。这个例子很形象的描述了传感器、嵌入式系统在物联网中的位置与作用。

四、物联网的发展方向是什么样的

物联网发展目前主要是以智能家居、智能交通、智慧农业、智能电网、还有医疗卫生等。像我们从事农业物联网方向的，那么我们也有自己对应的特点。

托普物联网依据自身研发优势，开发了多种模块化智能集成系统。

1、传感模块：即环境传感监测系统。它依据各类传感设备可以完成整个园区或完成对异地园区所需数据监测的功能。

2、终端模块：即终端智能控制系统。它可以完成整个园区或远程控制异地园区进行自动灌溉、自动降温、自动开启风机，自动补光及遮阳，自动卷帘，自动开窗关窗，自动液体肥料施肥、自动喷药等各类农业生产所需的自动控制。

3、视频监控模块：即实时视频监控系统。主要是通过监控中心实时得到植物生长信息，在监控中心或异地互联网上既可随时看到作物的实时生长状况。

4、预警模块：即远程植保预警系统。可以通过声光报警、短信报警、语音报警等方式进行预警。

5、溯源模块：即农产品安全溯源系统。该系统对农产品从种植准备阶段、种植和培育阶段、生长阶段、收获阶段等对作物生长环境、喷药施肥情况、病虫害状况等实施实时信息自动记录，有据可查，在储藏、运输、销售阶段采用二维码或者RFID射频技术对各个阶段数据记录，这样就能实现消费者拿到农产品时通过终端设备或网络就能查看到各类信息，才能放心食用。

6、作业模块：即中央控制室。可通过总控室对整个区域情况进行监测，包括各个区域采集点参数、控制作业状态、实时视频图像、施肥喷药状况、报警信息等。

五、如何对物联网数据进行大数据分析?

分析大数据

物联网传感器持续接收来自大量连接的异构设备的数据。随着联网设备数量的增加，物联网系统需要具有可伸缩性，以适应数据的流入。分析系统处理这些数据并提供有价值的报告，这将使企业具有竞争优势。由于数据是基于其类型挖掘的，因此必须对数据进行分岔以充分利用数据。根据问题数据的类型，可以进行不同类型的分析。比较常见的有：

流分析(Streaming Analytics)

流分析结合了来自传感器的未排序的流数据和来自研究的存储数据，以发现熟悉的模式。这种方法的实时分析可以在车队跟踪和银行交易等用例中提供帮助。

地理空间分析(Geospatial Analytics)

另一类大数据分析方法是地理空间，其中IoT传感器数据和传感器的物理位置的组合可以为预测分析提供整体视角。物联网世界中的对象数量众多，其通过无线网络发送数据的能力有助于获得详细的数据转储，这些数据转储可用于促进洞察。

挑战

对于目前所处的阶段，获取、分析和报告物联网数据是大多数企业的必修课。然而，由于这些技术仍处于发展阶段，这些组织面临着相当多的挑战。其中一些是：

集成

由于物联网数据通过多个渠道以不同的格式接收，因此收集和集成物联网数据具有挑战性。分析系统需要确保接收到的数据是一种可操作的格式，足以确定见解。文本挖掘和机器学习技术通常用于从传感器中提取文本数据。然而，提取非文本格式的数据，如图像、视频不能快速完成。

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