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斯蒂爾曼物聯網數據采集終端——數據采集智慧終端-IOTDAE-1500

精細化農業種植是農業物聯網中設施農業所重點研究的內容，也是物聯網產業化的一個方向。通過獲取農業現場的各種信息，包括農作物本體信息、土壤信息以及環境信息等，可以實現對農作物的種植管理。本產品由節點、路由以及數據平臺服務軟件組成，可以實現對區域內的農作物生長等多種信息的采集，并通過數據平臺形成農作物生長管理模型，進行實現對農作物的精細化種植調節。本產品的特色之處是節點接入傳感器類型的即插即用功能和無線數傳功能，實現傳感器接入的標準化適配過程，有利于大規模部署傳感器，降低技術難度。

物聯網行業現狀——數據采集智慧終端-IOTDAE-1500

農業物聯網數采應用已經大規模開展，各種的數采產品應用和部署在農業現場，實現對現場信息的采集和傳輸。然而，這些數采產品具有一定的局限性，即當適配的傳感器出現問題需要更換時，或者當檢測對象變化，需要更換不同類型傳感器時，所涉及的技術難度，以及更換成本，會給用戶或企業帶來成本壓力，因此，提出和設計新型的，符合國家接口標準的數采終端是行業急劇需求的。

斯蒂爾曼智能科技有限公司——數據采集智慧終端-IOTDAE-1500

以近兩年火起來的共享單車為例，方便出行讓民眾歡欣鼓舞，亂停亂放也讓民眾苦不堪言。即使政府也出臺了不少相關政策，但并未得到有效解決。但是，單次旅行所用的智能漲閘鎖是一個理想的解決方案。共享單車的發展還將伴隨著國家綠色出行的口號繼續前進。如今電動自行車、高i檔自行車采用漲閘已越來越普遍。在物聯網發展到一定階段，家用電器可以與外部網絡相連，通過傳感器來傳遞家用電器信息。物聯網的發展，必然會帶動傳感器的發展，傳感器的發展到了一定程度，或許變形金剛也會出現。毫不奇怪。在21世紀，計算機技術的迅猛發展大大提高了信息處理的效率。無線通信技術，如 LTE、5 G的NB-IOT的迅速發展，提高了信息傳輸效率。

實際上，第二個原因尤其重要，神經網絡的特點決定了它需要大量的數據來學習，學習的有效數據的數量往往決定了訓練后神經網絡的效果，甚至算法的重要性也可能排在數據量之后。

而且物聯網設備，如智能家電、可穿戴設備等，每天都會產生大量的數據，這些數據經過處理和清理之后，可以作為對神經網絡的一種很好的訓練數據。而訓練好的神經網絡可以再一次應用在物聯網設備上，形成良性循環。

在人工智能領域，物聯網是一個很好的應用場景。伴隨著人工智能的快速發展，物聯網這一同樣出現于多年前的理論和技術，將迎來新的春天。

對物聯網設備的發展趨勢進行了綜述。據 IOTAnalytics (IOT Analytics)的數據，2016年，有47億多臺設備與互聯網相連。如今，即將到2021年，物聯網設備的市場規模將達到近116億臺。

互聯網罪犯將繼續利用物聯網設備實施 D1DoS攻擊

在2016年，世界上出現了首i款物聯網惡意軟件 Mirai，這是一款能夠感i染 DVR、攝像頭等網絡設備的惡意軟件。惡意軟件 Mirai使用默認的密碼和用戶名來訪問設備。

米拉惡意軟件通過實施(D1DoS)攻擊，把受影響的設備變成僵i尸網絡，利用因特網流量壓制網站。這次攻擊zui終導致全球zui大的一家網站托管公司倒閉，導致眾多知i名網站和服務暫停數小時

也就是說，在物聯網行業，資本的力量相對較弱。假如你擁有先發制人的優勢，后來者想要單靠資本的力量趕超或將你擠出市場，那么他付出的代價就比在互聯網行業更大。

因此，物聯網行業目前仍是一片藍海，小型企業也完全有能力與大型企業同臺競爭。隨著 AI和區塊i鏈的熱度降溫，物聯網將成為下一個風口。對于程序員來說，在風吹雨打之前做些準備是很有必要的。消息隊列遙測傳輸協議(Message Queue Telemetry Transport, Message Queue Telemetry Transport)是 IBM的 AndyStanford-Clark和 Arcom的 Arlen Nipper1999年為一項將石油管道連接到衛i星網絡的項目而開發的。

使用物聯網會從新設備、環境和過程中添加更多數據，而組織在此之前無法連接或探索這些數據。可以把這些數據看作獨立的資產，但是zui終目標是把它與其他數據結合起來，創建一個可分解和可利用的“數據庫”。但是，雖然許多組織和實體(例如地方當局)都在按順序收集這些數據，但它們還沒有有效地挖掘數據，加以審查，以便產生新的信息，使數據的真正價值zui大化。

當越來越多的物聯網項目部署并成熟時，大量(可能達數十億)數據將添加到現有的存儲庫中。今天，數據正以驚人的速度累積，并且這些數據將會對組織和公民很有價值，很有用。有些數據可用于收集并主動與第三方共享，以幫助社區做出決定。

自2005年術語“大數據”首i次被使用以來，大量數據集等待被挖掘以獲得洞察力的想法對于企業來說是一個巨大的機會，但是事實證明，這種機會很難打開。如今，隨著 IoT (IoT)所產生的信息量的增加，大數據也變得越來越龐大，這一挑戰更加嚴峻。

因此，物聯網數據是什么？它如何與大數據結合？在這篇文章中，我們將回答這些問題，并介紹一些公司如何利用物聯網和大數據成功地實現業務目標。早在物聯網問世之前，企業就開始收集數據——而且是海量數據。營銷數據，運營數據，金融數據，人力，消費者數據等等，都是從不同的來源收集的，通常需要對其進行分析，以獲取特定的洞察力。這類數據通常來自多種渠道，如社會媒體、金融市場和銷售交易(即所謂大數據的數量、速度和多樣性三個方面)。