物联网时代的大数据

1、物联网时代的大数据如果说近期有谁抢了“物联网”和“云计算”风头的话，那就非“大数据”莫属了。大数据已经成为了计算机行业争相传诵的热门概念，甚至引起了工商界和金融界的高度关注。如果说物联网为数据提供了来源，云计算为数据提供了存储和访问的渠道，那么大数据就将为数据应用和决策支持提供有效帮助，因此也成为物联网和云计算内在的灵魂和必然的发展趋势。 本文将从物联网产业背景和未来发展两方面来探讨物联网时代大数据的应用模式和特点。一、物联网行业现状提到大数据，还是要先说说物联网。因为正是数字传感器的大量应用及移动设备的大面积普及，才会导致全球数字信息总量的极速增长。根据工信部的统计结果，中国物联网产业规模在

2、2011 年已经超过2300 亿元，虽然和期望的“万亿规模产业”还有一定距离，但已经不可小视。其中传感器设备市场规模超过900亿元，RFID产业规模190亿元，M2M终端数量也已超过2100万个。另一个方面，我国的物联网企业也呈现出聚集效应，例如北京中关村已有物联网相关企业600余家，无锡国家示范区有608家，重庆、西安等城市也有近300 家。从区域发展来看， 形成了环渤海、 长三角、 珠三角等核心区以及中西部地区的特色产业集群。在 2009 年以前，可能没有哪家企业说自己是物联网企业。一夜之间产生的上千家物联网企业，他们的核心能力、产品或服务价值定位、目标客户和盈利模式都是如何呢？首先来看这

3、些物联网企业从哪里来。 现在的物联网企业主要分为三类，第一类是以前的公用企业转型，最典型的是电信运营商，他们有自己的基础设施，有客户资源，因此自然转型到物联网行业。除了电信运营商，一些交通基础设施运营商、甚至是气象设施运营商，也都转型为物联网企业。第二类是传 统IT企业，例如华为、神州数码，以及众多上市公司等。这一类公司也是在传统 的优势积累基础上开拓物联网新业务。第三类是一些制造企业，包括传感设备制 造企业，网络核心设备制造企业，还包括如家电等一批传统制造企业。这一类企 业不能说没有大企业，但是绝大多数都是中小型企业。这些企业的核心能力主要 体现在三个方面，第一是传感器和智能仪表，第二是嵌入

4、式系统和智能装备，第 三是软件与集成服务。再来看我国物联网应用的领域。通过对多个部委和地区的物联网专项进行汇总，下图列出了目前提到最多，也是应用最成熟的八个领域。但是换个角度再看，不管是工业控制、供应链管理、精准农业，还是建筑自动化、远程抄表、ETC其实都并不是新的技术领域，而是在物联网这个大概念下重新包装后再次引起了 人们的兴趣。总的来说，物联网应用传感器改善了信息获取的实时性和准确性， 同时智能终端改变了人们利用和使用信息的习惯。目前存在的主要问题包括应用/服务，行业间缺乏信息共享和应过于碎片化，缺少满足用户需求的创新型产品 用协同渠道，以及安全和隐私保护重视不够,空建筑灾害预防.建筑自动

5、化 。电力远程抄表.输变电监测 令交通ETC ( RFID ) , 交通流 昆监利(视城.地感族 圈).车辆调度(GPS )会医疗卫生个人健康监护、社区医 疗、远程医疗分工4k工业控制、供应链管理、 节能减排立农业精准农业、番类追溯、 农产品物流注公共安全二代身份证.危化品监 售.安防监控电商贸仓储、运蛹二、物联网行业应用模式目前物联网行业存在三类主要应用模式。第一类是政府主导型，由各级政府通过发展规划、指导意见及项目指南的形式进行推广应用，目前在城市管理、交通、安全生产、电网、农业、环保、医疗等领域都普遍存在。这一类应用希望达到的目标是提升政府或公共事业的管理效率，培育中小型物联网企业发展，

6、再有就是培养物联网时代的用户习惯。这类应用的盈利模式包括两种，一是靠政府资助，以做项目的形式获得一次性盈利。当然，既然是政府投入，用户大多也无需付费，可以免费体验。另一类是类似BOT这样的模式，企业出钱建设，通过若干年的基础设施特许权获得盈利，最后转移给政府。这样的案例有不少，但是真正在几年中通过特许经营权获得盈利的企业却不多。总的来说，政府主导型的应用模式在可持续发展方面还存在一定问题。第二类应用模式是运营商主导型。这里的运营商是一个大概念，不仅仅包括电信运营商，还包括交通、物流、安防等领域的运营企业。他们的目标是希望通过物联技术的引入，挖掘市场需求，培育消费习惯，进一步通过大批量的采购来降

7、低产品成本。这类应用主要有两个特点，一是有用户，直接就可以将用户导入到物联网应用中来，二是强调产业链上下游的合作。所以这类应用最能带动起产业链的共同发展，目前的发展态势也是最好。第三类应用模式可以称之为市场主导型，这是一类完全自发的，由企业需求决定的应用模式，一般不被常人所关注，但却在默默分享着物联网的大蛋糕。这类应用希望通过更安全的数据感知和更专业的分析挖掘来为用户提供高价值的数据产品和数据服务，在电力、金融、交通等专业门槛较高的领域存在。例如有家专门为大型超市提供咨询服务的企业， 通过在购物车上部署传感器获得顾客在超市内的行进路线热力图，然后每月做一份汇总分析报告，卖给超市的供货商， 作为

8、制定产品销售策略的参考。这类应用的专业化程度更高，利润也更加丰厚， 相信在未来的几年中会出现一波快速的发展。三、物联网大数据与智慧城市发展趋势前面对我国物联网产业的发展现状做了一个简要的分析。简单而言，衡量物联网企业是否成功跟互联网一样， 就是看有多少用户， 比如说 qq、 新浪微博有上亿用户，那我们就会认为他是成功的；如果只有几千几万用户，那么就没有人会给它投资。再从技术的角度进一步分析，是用户本身带来了价值么？笔者认为，比用户本身更重要的是用户做了什么操作、使用频率有多高。也就是说，是看用户贡献或者使用了多少数据。因此，数据才是评价物联网企业是否成功的核心标准。其中既有机器感知的数据，也有

9、用户主动提交的数据。基于这样一个逻辑关系，物联网就和大数据紧密地连接在了一起。物联网时代的数据主要分为感知数据和社交网络数据两种，目前来说，网络上的数据量还是大于机器感知到的数据量，但是预计在2015 年，随着传感设备的不断普及，以及感知数据的逐渐集中，它的数据量将开始超过网络数据，最终将发展到网络数据的 10-20倍。这种变化趋势是不可阻挡的。那么物联网大数据呈现出哪些特点？数据之间也是有区别的。 最基本的数据类型是结构化数据，就是数据库可读的数据，这也是最容易被处理的；其次是相当多的可被处理的非结构化数据，比如新闻、微博等；此外最多的是那些大量的目前还不能被处理的非结构化数据， 最典型的就

10、是我们目前各种碎片化物联网应用中的数据，可能采集上来的数据中有80%都没有被有效利用。产生大量休眠数据的原因在于三点：第一点是处理速度，有这样一个说法，如果数据采集后 10秒内没有被处理，那么20%的数据就已经失去价值，如果1 分钟之后还没有被处理，那么80%的数据就已经没有价值了；第二点原因是处理成本，尽管人们希望及时地处理数据，但是由于数据太分散，或者计算能力不足，以及网络延迟等原因，在缺少更高速的CPU及网络带宽时，就难以实现实时处理；第三点产生休眠数据的原因是认知能力，有些数据尽管我们可以采集上来，但是却不知道可以如何利用，可将来也许有用，那么这样的数据也会成为休眠数据。现在谈论的大数

11、据大多是指互联网中的大数据。 而物联网中的大数据和互联网有何不同，关注的人并不多。笔者认为最根本的一个区别就是我们现在所研究的大数据，大多是指历史的数据，也就是在已经产生的数据中去搜索，或做关联分析。但是在交通、电网以及公共安全等智慧城市的各种应用中，物联网的大数据更多是指未来的数据。我们并不知道明天的交通状况如何，也不知道下一季度工业用电的峰值，只知道传感器会持续不断地给我们提供数据，这些数据会在未来以一种典型的流数据的形式到来， 我们需要在最短的时间内对这些流数据进行处理、分析、存储和分发，因此物联网大数据的研究内容和传统的互联网大数据有很大不同。我们需要在架构和核心技术上取得突破，需要在

12、旧商业模式基础上技术创新，还需要根据新技术建立新的应用 / 商业模式。在智慧城市的探索中，基础设施投资巨大，但这个过程是循序渐进的。基于已建成的基础设施，可以逐步提供一些服务，例如美国纽约市开放了部分城市数据，并邀请开发者基于这些数据开发可以让纽约市民更加便利的应用，爱尔兰的都柏林也提出了类似的计划Dublinked。智慧城市将带动起一个新的生态系统，很多参与者都可以投入其中，寻找到新的商业模式并获得赚钱的机会。政府的决心和支持力度将决定智慧城市创新应用和服务进程的发展进度。四、结论最后非常值得强调的是中国市场在这个新兴领域的重要性。 与中国的基本国情相关，国内庞大的人口基数和 IT 基础设施的成熟，所带来的数据量不可想象。乐观的人已经看到了其中的机会， 不论是出于应对海量数据的需要