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  • 预计到2020年,中国物联网的整体规模将超过2.2万亿元,物联网卡市场已经正式进入炽热化,在未来的两年里,物联网卡市场规模预计比互联网领域要扩大30倍,物联网安装调试员人才需求量近500万人,由于可见,物联网卡...

        物联卡中心小编介绍,根据有关统计数据,2014年,中国物联网产业规模达到了6000亿元人民币,同比增长22.6%,2015年产业规模达到7500亿元人民币,同比增长29.3%。预计到2020年,中国物联网的整体规模将超过2.2万亿元,物联网卡市场已经正式进入炽热化,在未来的两年里,物联网卡市场规模预计比互联网领域要扩大30倍,物联网安装调试员人才需求量近500万人,由于可见,物联网卡将要迎来万亿级市场规模。

        关于物联网安装调试员

        什么是安装调试员?物联卡中心小编介绍,物联网安装调试员即利用检测仪器和专用工具,安装、配置、调试物联网产品与设备的人员,他们的工作是搭建数据互联的信息网络,通过电子标签将真实的物体上网连接,调试设备,实现中心计算机对机器、设备、人员进行集中管理、控制,构成自动化操控系统,建设物联网体系,实现物物相联。

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        工作内容主要包括:物联网产品和设备检查;安装物联网设备及相关附件;连接物联网设备电路,实现设备供电;建立物联网设备与设备、设备与网络的连接,检测连接状态;调整设备安装距离,优化物联网网络布局;配置物联网网关和短距传输模块参数;预防和解决物联网运营中的各相关问题。

        物联网安装调试员主要的就业领域在智能制造业、智慧农业、智能家居、智能交通与车联网、智能物流以及消费者物联网产业等。其中,阿里巴巴、百度作为最早布局物联网产业的企业,拥有大量从事物联网网络安装与设备调试的人员,美的、格力、海尔作为传统家电行业向智能家居产业转型的代表,对物联网安装调试员的需求也与日俱增。

        物联网安装调试员就业和待遇如何?

        根据人社保障部官网显示,从物联网人才所在用人单位性质看,民营企业最多,占比39.8%,其次是国有企业,占比23.5%,事业单位仅占3.6%,政府机关/非盈利机构占1.2%。但国有大中型企业也逐渐向物联网产业投入,未来国企会有更多岗位。

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        从地域看,就业岗位主要以一、二线大城市,经济发达地区,以及如无锡、杭州等物联网产业试点地区为主。但随着物联网产业的不断发展,尤其是5G技术在北京、雄安、沈阳、青岛、杭州、福州等18个城市试点,二、三线城市也在积极谋划地区物联网产业布局,物联网相关工作的需求量日趋增长,需求范围也日趋广泛,物联网安装调试人员的就业形势也将越来越好。

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        在薪资水平方面,从整体上看,北京、深圳、杭州以及华东、华南地区由于物联网产业发展较为成熟,负责物联网安装调试的相关人员平均薪资与传统电子产品、网际网络运维人员相比较高,其他地区则成持平状态。目前,12.8%的物联网安装调试员月薪为6000元-7000元,在这一群体中占比最高,而月薪最高的达15000元以上,占比7.6%,排在第七位。

        由于越来越多的企业开始重视物联网发展,物联网相关岗位的薪资水平也得到提升。北京、深圳、杭州以及华东、华南地区物联网产业发展较为成熟,物联网安装调试人员平均薪资与传统电子产品、网际网络运维人员相比较高,其他地区则成持平状态。

        ??最后,物联卡中心小编觉得,未来几年,随着物联网的不断发展,其繁衍下的物联网卡市场也会越来越火爆,物联网卡企业也会越来越多,他们在享受着物联网行业带来的便利的同时,也在为物联网行业提供产品支持,为人们提供更加智化的服务。

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  • 物联网全景动态图谱2.0|PaaS物联网平台汇总      2018年,物联网对行业的深度变革已轰然开启。物联网产业链企业的质与量将进入全面 爆 发期。物联网智库作为物联网全周期观察者和信息服务聚焦中心,被产业...

    物联网全景动态图谱2.0|PaaS物联网平台汇总

     

     

        2018年,物联网对行业的深度变革已轰然开启。物联网产业链企业的质与量将进入全面    爆    发期。物联网智库作为物联网全周期观察者和信息服务聚焦中心,被产业推动,亦将反哺于产    业升级。自2016年起,物联网智库每年一度推出《全国物联网产业全景图谱》,为从业者提供物联网全视角跟踪和分析,切实践行物联网业内的信息对称化。

     

    然而,随着物联网产业狂奔式升级,一年一度的全景图谱发布,已远远满足不了高歌猛进的发    展速度和企业诉求。基于上述事实,《全国物联网产业全景图谱》决定进行重大改版升级:

    (1)一年一度的静态,将浓缩为更短周期的“动态更新”;

    (2)大而全的企业收录方式,将嵌入符合产业事实标准的筛选标准,弱水三千,只取优上;

    (3)对物联网企业的基本信息收录,将升级为更丰富更深度的信息整合与加工;

    (4)对于物联网产业全版块的关注,将升级为侧重关注重点领域、潜力赛道的权重分配。

     

    首次被翻牌的重点版块包括:物联网芯片(计算芯片、通信芯片为主)、授权频谱物联网网络、非授权频谱物联网网络、 物联网操作系统、物联网PaaS云平台、公用事业、智能安防摄像头、智能家居、 智慧消防、智慧物流、智能门锁、智能照明等十余个技术类别/垂直领域。

     

     

     

    在数字化转型、智能制造的的大背景下,物联网站在了时代的风口。芯片、传感器、模组、网路、平台、终端设备、系统集成、应用服务等整个产业链不断扩大。而素有物联网“战略要塞”之称的物联网平台,也正成为各环节参与方必争之地。

     

    传统IT企业、通信运营商、通信设备商、互联网企业、工业方案提供商、新型创业公司等多股势力如雨后春笋般纷纷涌入,在经过井喷期的热闹,平台沉淀进入下半场盘整,物联网平台基于IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)、SaaS(软件即服务)三种云计算服务模型,逐步完善了其功能体系,即ICP(基础设施云服务平台)、CMP(连接管理)、DMP(设备管理平台)、AEP(应用使能平台)、BAP(业务分析平台)等。

     

    本篇文章将按照5大领域的玩家的分类方法逐一介绍国内的PaaS物联网平台。其中包含互联网领域、通信领域、软件\系统服务领域、垂直领域以及创业领域。其中,互联网领域包括阿里、腾讯、百度、小米、京东等;通信领域包括以移动、联通、电信、华为、中兴为代表的电信运营商和电信设备商;软件\系统服务领域包括新华三、联想、用友等;垂直领域,包括以美的、海尔、航天科工、徐工等为代表的工业类企业;创业领域以树根互联,基本立子、普奥云、机智云、涂鸦智能等为代表的创业企业。

     

     

    互联网领域

     

    阿里的Link物联网平台

     

    公司:阿里巴巴

    名称:Link物联网平台

    网址:iot.aliyun.com

     

     

    2017年10月12日,阿里云在2017杭州•云栖大会上宣布正式发布Link物联网平台。该平台战略投入物联网云端一体化使能平台、物联网市场、ICA全球标准联盟等三大基础设施,推动生活、工业、城市三大领域的智联网。在未来5年内,将持续投入,实现“服务100万开发者、沉淀100万物联网应用解决方案、链接100亿物联网设备,撬动全球物联网产业实现万亿市场规模”目标。

     

     

    物联网平台是阿里云针对物联网领域开发人员推出的一款设备管理平台。高性能IoT Hub实现设备与云端稳定通信,全球多节点部署有效降低通信延时,多重防护能力保障设备云端安全。此外,物联网平台还提供丰富的设备管理功能、稳定可靠的数据存储能力,以及规则引擎。使用规则引擎,您仅需在Web上配置简单规则,即可将设备数据转发至阿里云其他产品,获得数据采集、数据计算、数据存储的全栈服务,真正实现物联网应用的灵活快速搭建。

     

    腾讯的QQ物联

     

    公司:腾讯

    名称:QQ物联

    网址:iot.open.qq.com

     

    2014年10月,“QQ物联智能硬件开放平台”发布,将QQ账号体系及关系链、QQ消息通道能力等核心能力,提供给可穿戴设备、智能家居、智能车载、传统硬件等领域合作伙伴,实现用户与设备及设备与设备之间的互联互通互动,充分利用和发挥腾讯QQ的亿万手机客户端及云服务的优势,更大范围帮助传统行业实现互联网化。主要优势是创新产品能力、降低研发成本、扩大社交影响。

     

    此外,腾讯云亦推出了 IoT Suite 产品。腾讯云 IoT 提供高可用、可扩展的便捷物联服务,包含设备接入、设备管理、数据分析处理、数据可视化、终端智能等多项能力。加速物联网套件(Internet of Things)为用户提供了搭建物联网系统所需的全套服务。可根据接入设备运行环境来选择我们的 SDK 版本,SDK 中封装了多种与云端的通信协议。在云端可视化创建、管理设备,并灵活地设置消息处理与转发的规则,无需自行部署服务,腾讯云会根据设备的消息数弹性扩容资源。

     

     

    百度的百度天工

     

    公司:百度

    名称:百度天工智能物联网平台

    网址:cloud.baidu.com/solution/iot/index.html

     

     

    百度天工是融合了百度ABC(AI、Big Data、Cloud)的“一站式、全托管”智能物联网平台。从端到云,从数据采集、传输、计算、存储、展现到分析,天工提供了全面的基础产品和服务。立足于”连接”、”理解”到”唤醒“的各项关键能力,从而轻松构建各类智能物联网应用,促进行业变革。

     

    百度物联网云平台分为基础平台和行业平台两个部分。其中基础平台包括:分为物接入 IoT Hub、物解析 IoT Parser 、规则引擎 Rule Engine、时序数据库TSDB、物可视IoT Visualization、时序洞察IoT EasyInsight、智能边缘BIE、函谷物联网安全系统HISK;行业平台:度家DuHome、度行智能车辆云DuGo。

     

    京东的微联

     

    公司:京东

    名称:京东微联

    网址:smartdev.jd.com

     

    Alpha-IoT 开放平台(微联)是京东在IoT时代全力打造的开放平台,其目标是帮助IoT厂家打造更好的产品,为消费者提供基于生活场景的全套智能产品体验。截至目前,接入了上百家品牌厂家的上千款产品,已经销售的产品数量达到了千万数量级。

     

    Alpha-IoT 开放平台(微联)提供开发者中心,供个人开发者、芯片/模块厂商、产品厂商、开放服务厂商使用。通过开发者中心,厂商可以快速的创建产品和应用,完成开发测试,快速上线销售,同时还可以通过平台提供的数据分析服务,优化迭代产品。

     

    平台服务包括通信接入、产品接入、开放服务:

     

    通信芯片/模块接入:Alpha-IoT开放平台(微联)提供Joylink标准接入协议,供通信芯片/模块的接入厂商使用。接入Alpha-IoT 开放平台(微联)的通信芯片或模块,可以销售给接入平台的产品厂商,供其使用。

     

    具体流程:签约入驻>>JOYLINK协议选择>>固件开发>>联调测试>>上线销售

     

    产品接入:产品厂商可以将产品接入到Alpha-IoT 开放平台(微联),产品可以在京东微联APP上展示并供用户使用,同时也可以使用平台的开放服务构建厂商自有的APP或应用。接入平台的产品之间可以实现互联互通,方便用户构建各种居家生活场景。接入平台的产品可以享受京东商城相应的服务。

     

    具体流程:签约入驻>>产品注册>>设备端开发/前端开发>>提交审核>>产品发布>>效果跟踪

     

    开放服务:Alpha-IoT 开放平台(微联)几乎整合了居家生活中需要用到的各种IoT产品,并实现了互联互通。平台已经将此方面的能力整合输出,供合作伙伴使用。合作伙伴可以基于平台提供的API接口或者SDK,快速开发自有应用。

     

    小米的IoT开发者平台

     

    公司:小米

    名称:小米IoT开发者平台

    网址:iot.mi.com/index.html

     

     

    小米IoT开发者平台是小米面向IoT(Internet of Things)领域的开放平台,主要服务智能家居设备、智能家电设备、智能可穿戴设备、智能出行设备等消费类智能硬件(家庭使用)及其开发者,实现智能硬件可被小爱同学(小米语音AI服务,已集成到小米AI音箱等千万台规模的具有语音交互能力的智能硬件中)、米家APP等控制,并实现智能硬件彼此间互联互通,为用户提供优秀的智能硬件交互体验。

    (注:小米IoT开发者平台当前仅面向中国大陆地区的智能硬件企业或平台开放,暂未面向应用开发者和个人开发者群体开放。)

     

    通信领域

     

    中国移动的OneNET和CCMP

     

    公司:中国移动

    名称:OneNET

    网址:open.iot.10086.cn

     

    OneNET是中移物联网有限公司基于开放、共赢的理念,面向公共服务自主研发的开发云平台,为各种跨平台物联网应用、行业解决方案提供简便的云端接入、海量存储、计算和大数据可视化服务,从而降低物联网企业和个人(创客)的研发、运营和运维成本,使物联网企业和个人(创客)更加专注于应用,共建以OneNET设备云为中心的物联网生态环境。

     

    OneNET平台提供设备全生命周期管理相关工具,帮助个人、企业快速实现大规模设备的云端管理;也开放第三方接口和,加速个性化应用系统构建;同时,可定制化的“和物”APP,为您提供云、管、端整体解决方案。

     

     

    公司:中国移动

    名称:CCMP 3.0

    网址:暂无

     

     

    2017年11月25日中国移动发布自主研发的全球最大规模的物联网连接管理平台CCMP 3.0版本。该平台由中国移动历时5年自主研发、逐步演进而来的新一代物联网连接管理平台。

     

    全新的CCMP3.0主要提供5个方面的能力,包括业务运营能力、应用集成能力、国际业务拓展能力、NB-IOT能力和安全防护能力。其中,业务运营、应用集成和安全防护三个能力在2.0版本的基础上进行了完全的内核更新演变成全新业务能力;国际业务和NB-IoT两大能力是新上线的两大能力,这两大能力为企业客户拓展跨国业务以及更丰富的物联网业务场景提供了新的可能。

     

    中国联通的物联网平台2.0

     

    公司:中国联通

    名称:联通物联网平台2.0

    网址:www.m2m10010.com

     

     

    中国联通物联网平台2.0是自中国联通2015年首次发布物联网连接管理平台的升级,是一个基于云的先进平台,它提供新一代连接管理功能可支持启动、管理并迅速扩展联网设备业务或企业部署。主要基于Control Center 7.0这一全新的物联网平台,面向客户提供六大能力(1)SIM卡姿服务;(2)自动化规则设置;(3)API集成;(4)设备实施诊断;(5)账单及报表查询;(6)企业账户管理。并在原有的平台基础上,新增全方位安全防护、业务洞察能力、协作应用集成、低功耗广域网络支持以及增值业务运营等七大功能,支持企业用户多样化商业模式的同时满足其多种运营需求。

     

     

    中国电信的物联网开放平台

     

    公司:中国电信

    名称:中国电信物联网开放平台

    网址:open.189.cn

     

     

    物联网开放平台由连接管理、应用使能和垂直服务三大板块构成,全球化、安全可信的端到端服务贯穿始终。平台将具备三大优势:一是全球连接、一点服务,二是开放创新、安全可信,三是数据感知、智能决策。中国电信将依托物联网开放平台,借鉴行业经验、整合内部资源,联合全球合作伙伴,打造产业核心竞争力、共创商业价值。

     

    中国电信物联网开放平台由爱立信的设备连接平台提供支持,该平台于2012年推出,现在支持超过25家运营商和超过2000家企业客户,并且成为爱立信物联网(IoT)加速器平台的一部分。

     

     

    华为OceanConnect

     

    公司:华为

    名称:华为OceanConnect物联网平台

    网址:developer.huawei.com/ict/cn/site-oceanconnect

     

     

     

    华为OceanConnect物联网平台是面向运营商和企业/行业领域的统一开放云平台,提供开放的三层架构,提供开放的连接管理平台,ICT融合的设备管理平台和灵活的应用使能平台。通过开放的APIs和独有的Agent,向上集成各种行业应用,向下接入各种传感器、终端和网关,帮助运营商和企业/行业客户实现多种行业终端的快速接入,多种行业应用的快速集成。华为OceanConnect物联网平台提供安全可控的全联接管理,使能行业革新,构建IoT生态。

     

    OceanConnect提供众多行业生态API供开发者灵活使用,包括数据模型、设备管理、用户管理、规则处理等,覆盖了多种行业生态。比如智能家庭、车辆网、油气能源生态、智慧城市生态等。基于OSGi框架的Agent,支持边缘计算功能,同时支持家庭网关、工业网关以及网关下的设备平台,另外推出系列化Agent Lite、Agent IPC、Agent Tiny(可部署在Lite OS之上)等,扩展了更多种协议的设备接入可能,比如Onvif摄像头、Modbus设备、OPC-UA设备等。

     

    近期,华为在运营转型峰会上发布了OceanConnect CEP (Connectivity Enablement Platform) Cloud。OceanConnect CEP Cloud是面向电信运营商提供聚焦B2B客户,使能IoT垂直行业领域的运营管理平台,通过使能IoT连接+X 敏捷高效运营,帮助运营商聚合数字化生态,驱动B2B和B2B2X的新业务增长。

     

    中兴ThingxCloud兴云

     

    公司:中兴通讯

    名称:ThingxCloud兴云

    网址:iot.zte.com.cn

     

    2017年12月12日,中兴通讯于上海召开2017物联网产业峰会,发布新一代物联网平台ThingxCloud兴云。ThingxCloud兴云作为专为使能而生的IoT PaaS平台,上承应用、下联设备、内生数据、赋能物联网、助力生态圈,开启了物联网共建、共享、共赢新模式。基于大数据、AI、安全基础能力,实现了物联网的设备管理、连接管理以及应用使能管理,适配各种通讯协议,屏蔽网路技术差异,使底层网络对上层应用透明,为物联网行业提供终端连接、应用创新、数据共享、运营支撑、集成服务等能力。

     

    中兴通讯通过ThingxCloud兴云生态运营门户,简单、友好、易用的物联网开发工具,丰富的技术资料等,支撑GIA(Global Iot Alliance)联盟中的各方合作伙伴,贡献自己的力量,完成共建、共享、共赢,开创物联网新时代。

     

    软件/系统服务领域

     

    新华三的绿洲物联网平台

     

    公司:新华三集团

    名称:绿洲物联网平台

    网址:www.h3c.com

     

     

    新华三绿洲物联网平台,是针对物联网解决方案的专用PaaS平台,在物联网解决方案中,负责对上支撑应用,对下适配终端,同时实现横向能力集成。为达到上述目标,绿洲物联网平台提供数据处理能力、应用支撑能力、生态开放能力、架构适应能力(大并发,高可靠,自恢复,可伸缩)、安全保障能力、设备管理能力等。

     

    绿洲物联网平台继承了新华三绿洲平台架构,采用了全分布式、可弹性扩展、基于Docker技术的微服务架构。绿洲物联网平台提供一部分通用PaaS功能,包括架构管理子系统、在线开发子系统、安全管理子系统及认证管理子系统。同时,在此基础上,提供了一系列物联网基础服务,包括连接管理子系统、设备管理子系统、数据处理子系统、应用支撑子系统以及内嵌的物联网基础应用等。

     

    用友的精智丨用友工业互联网平台

     

    公司:用友

    名称:精智丨用友工业互联网平台

    网址:jingzhi.yonyoucloud.com

     

     

    精智丨用友工业互联网平台是用友云在工业企业的全面应用,是面向工业企业的智能云平台。该平台由基础技术支撑平台、容器云平台、工业物联网平台、应用开发平台、移动平台、云集成平台、服务治理平台以及DevOps平台为支撑,融合了移动互联网、云计算、大 数据、物联网、人工智能、区块链等现代信息网络技术,核心是为工业企业提供营销服务、采购服务、交易服务、设计服务、制造服务、工程服务、分析服务、财务服务、人力服务、协同服务、云ERP、云MES、金融服务以及第三方SaaS服务,以开放的生态体系,帮助工业企业实现敏经营、轻管理、易金融、简IT,促进生产方式变革,发展个性化定制、网络化协同制造等新模式,推动软件资源、制造资源、工业技术知识的开放、共享,促进产品质量、生产效率、经济效益与生产力的跃升。

     

    精智丨用友工业互联网平台是用友基于超过5年工业PaaS云平台、企业云服务、智能制造业务创新实践,30年企业软件研发、百万工业企业服务积累,基于连接、协同、共享的理念,精心打造的跨行业、跨领域的工业互联网平台。

     

    东方国信的Cloudiip

     

    公司:东方国信

    名称:Cloudiip

    网址:jingzhi.yonyoucloud.com

     

    东方国信专注大数据和工业领域二十年,在工业互联网研发、平台建设及验证推广方面投入约15亿元,形成了从工业传感器、智能网关、边缘计算到IaaS、PaaS、SaaS云平台及工业企业上云等一系列产品和整体解决方案。

     

    Cloudiip是一款架构完整、应用多元的工业互联网平台,提供强大的数据接入能力,功能齐全的工业PaaS平台,丰富的UI框架、开发框架等开发工具,使企业和第三方开发者能以更低成本、更高质量快速完成各行业、各领域工业APP的开发,快速推动业务与IT的融合,并以此带动工业互联网生态的快速构建。

     

     

    联想的全球智联平台

     

    公司:联想懂的通信

    名称:联想全球智联平台

    网址:www.lenovoconnect.com

     

     

     

    联想懂的通信自主研发的联想全球智联平台是基于PaaS+SaaS模式的云平台,由连接管理平台、设备管理平台、增值业务管理平台、应用使能平台和eSIM平台组成,可为客户提供涵盖通信服务、设备管理、应用部署等端到端的服务,降低物联网设备管理的复杂性,助力客户快速实现物联网转型,以提高企业运营效率和降低企业成本。

     

    联想全球智联平台在中国的蜂窝连接数已突破1千万,仅次于国内三大运营商。目前,平台已为共享经济、智能车联、消费电子、新零售等领域的企业和项目提供物联网服务和支持。未来,联想懂的通信还将在全球80%以上的国家和地区开展物联网服务,预计三年内平台连接数将超过1亿。

     

    浪潮的M81

    公司:浪潮

    名称:M81

     

    浪潮M81工业互联网平台定位于以物联网为基础,以数据为核心,利用云计算、人工智能等技术,实现海量异构工业数据集成,帮助企业构建业务智能创新系统,支持新模式、新业态,实现企业数字化转型。M81是地球上能看到的最明亮的星云之一,浪潮工业互联网平台以“M81”命名,寓意平台提供八大能力为工业企业赋能,与合作伙伴共同构建工业互联网生态体系,打造一个国家级工业互联网平台的美好愿景。

     

    垂直行业领域

     

    研华科技的WISE-PaaS

     

    公司:研华科技

    名称:WISE-PaaS

    网址:portal-technical.wise-paas.com.cn

     

     

     

    WISE-PaaS工业物联网云平台,是一个集成的物联网服务平台,旨在从边缘到云端提供可操作的洞察力。它使您能够轻松安全地连接,管理和吸收大规模的物联网数据,实时处理和分析/可视化数据。通过全套开发工具,WISE-PaaS简化了物联网解决方案部署,使您将资源集中在您所关注的专业领域。

     

    研华WISE-PaaS 工业物联网云平台为系统整合商、制造业、传统产业、各领域市场提供关键核心软件服务:

     

    ● 设备联网与无线感测整合的EdgeSense

    ● 视频与多媒体影像分析的VideoSense

    ● 数据采集与可视化的WebAccess

    ● 云服务平台的EnSaaS

     

    研华WISE-PaaS工业物联网云平台提供端到云的软件和服务,具有跨云移动、 弹性扩容、多租户、高可信度、多种类数据数据库服务、数据可视化、人工智能模型训练与布署框架服务以及多层次资产安全管理服务等。

     

    海尔的COSMOPlat和U+

    公司:海尔

    名称:COSMOPlat

    网址:www.cosmoplat.com

     

     

     

    海尔对于智能工业平台的打造理念,不仅仅局限于智能制造这一个环节中,更多的是,海尔想打造一条真正可以与互联网接轨的智能产业链及新工业生态环境。除智能制造外,这个平台还包含了从采购、营销到服务的一系列与互联网衔接的数字信息化环节:模块采购、智能生产、智慧物流、智慧服务、智能网器、用户交互、迭代设计和数字营销八个主要环节。

     

    海尔COSMOPlat是一个开放、共创共赢的生态平台。它是无边界的,可以跨行业(从家电到上下游、再到全行业,目前已复制到家电外的纺织、建筑、运输等12个行业)、越国界(从国内到国外,再到全球,目前已复制到印度、巴基斯坦等20个国家)的推广和复制。现已聚集的3亿用户资源,380万资源可以同时和全球共享!

     

    公司:海尔

    名称:U+智慧生活平台

    网址:www.haieruplus.com

     

     

    U+智慧生活平台(简称U+平台),是海尔旗下全球首个智慧家庭领域全开放、全兼容、全交互的智慧生活平台。该平台以U+物联平台、U+大数据平台、U+交互平台、U+生态平台为基础,以引领物联网时代智慧家庭为目标,以用户社群为中心,通过自然的人机交互和分布式场景网器,搭建U+智慧生活平台的物联云和云脑,为行业提供物联网时代智慧家庭全场景生态解决方案,实现智能全场景,共赢新生态;为用户提供厨房美食、卫浴洗护、起居、安防、娱乐等最佳家庭生态体验。

     

    美的云物联网IOT平台

     

    公司:美的

    名称:美的云物联网IOT平台

    网址:www.midea.net/#/mcloud/productdetail/plat/IOT

     

    美的云物联网IOT(InternetOf Things)平台主要解决的是海量智能硬件设备接入云端的问题。提供面向全球的设备接入、登陆认证、安全传输、指令下发、状态上报等通信链路管理;依靠美的云计算团队丰富的业务经验和技术积累,美的云IOT服务可支持数亿台设备和数百亿条消息,并且可以对这些消息进行处理并将其安全可靠地路由至目标节点和其他设备。

     

    航天科工的INDICS

     

    公司:中国航天科工

    名称:INDICS

    网址:is.casicloud.com

     

     

    INDICS(Industrialintelligent cloud system),是中国航天科工集团公司于2017年6月15日正式全球发布的工业互联网平台。该平台以工业大数据为驱动,以云计算、大数据、物联网技术为核心,可实现产品、机器、数据、人的全面互联互通和综合集成。

     

    INDICS平台能够提供涵盖IaaS、DaaS、PaaS和SaaS的完整工业互联网服务功能,适合不同层次、类型、规模的企业;可支持各种工业设备接入、集成各类工业应用服务,构建良性工业生态体系,使制造管理更加便捷高效;构建了涵盖设备安全、网络安全、控制安全、应用安全、数据安全和商业安全的工业互联网完整安全保障体系。

     

    徐工的Xrea

     

     

    公司:徐工信息

    名称:Xrea工业物联网大数据平台

    网址:www.xcmg.com/xgit

     

     

    徐工信息团队经历几年的沉淀,自主研发工业互联网平台Xrea、可用于连接工业设备的Xplore物联网硬件系列产品(“黑匣子”)。利用“黑匣子”让设备“开口说话”,将设备运行状态、工作效率、作业能耗、故障信息、零件寿命等关键信息,以数据方式精准传送至Xrea工业互联网平台,用于精准营销、精准服务,用于大数据的挖掘和分析,最终利用采集到的大数据,将产品的研发、制造、营销过程全部管理起来。

     

    目前该平台已经接入44万多台设备,包括起重机械、铲运机械、挖掘机械、物流运输设备、新能源汽车等6000多种设备类型。数据的种类7000多种,峰值的吞吐量每秒为1.1亿条,年数据增长量1.1PB。

     

    汉威的祥云

     

     

    公司:汉威

    名称:祥云物联网平台

    网址:www.xcmg.com/xgit

     

     

    汉威科技集团股份有限公司,是一家以传感器为核心的物联网企业,其发布的祥云物联网平台立足传感器、仪器仪表应用,依托汉威科技集团领先的技术能力,力求形成资源富集、知识复用、合作共赢的物联网新生态。

     

    依托在智能传感、仪表终端的领先制造能力,祥云物联网平台将汉威对设备性能参数、传感器数据模型的深厚经验沉淀开放出来,惠及更多的仪器仪表制造企业,同时将汉威集团多来年在燃气、水务、热力、工业安全、环保等垂直行业的实践经验模型化、标准化,形成多行业、多维度的应用模型、数据模型及业务逻辑模型。

     

    创业领域

     

     

    树根互联的根云

     

    公司:树根互联

    名称:根云

    网址:www.rootcloud.com

     

     

    树根互联是三一集团孵化的中国成立最早、连接工业装备最多、服务行业最广泛的工业互联网赋能平台公司。已经承担了6个国家级项目,是我国工业互联网标准制订单位之一。目前公司已经落地广州、北京、上海、长沙、苏州,并在持续扩张。树根互联创始团队融合了深厚的工业基因和互联网技术,打造了中国工业互联网赋能平台——根云,致力于给各工业细分行业进行赋能、创新和转型。

     

    根云平台是中国最早、连接工业装备最多、服务行业最多的工业互联网赋能平台,能够为各行业企业提供基于物联网、大数据的云服务,面向机器的制造商、金融机构、业主、使用者、售后服务商、政府监管部门提供应用服务,同时对接各类行业软件、硬件、通讯商开展深度合作、形成生态效应。通过在实战中总结经验,再将经验、模型、知识等用回实战中去,截止目前,根云平台已接入纺织机械、发电机组、农用机械、数控机床、铸造机械、物流装备、工业锅炉等各类工业装备超45万台,采集近万个参数,覆盖多达61个细分行业,连接了4300亿元的资产,并能够支持45个国家和地区的设备接入。

     

    立子科技的立子云

     

    公司:基本立子(北京)科技发展有限公司

    名称:“立子云”物联网平台

    网址:www.quarkioe.com

     

     

    立子科技打造了可广泛应用于中国市场各行各业的应用使能平台——"立子云" 物联网平台。该平台目前已形成包括智能工业、智慧农业、智慧城市、智慧医疗、智能家居、车联网等多个垂直领域行业应用解决方案。

     

    “立子云”平台是基于云计算架构设计的物联网应用使用平台软件,“立子云”平台采用 PaaS 层构建,帮助用户实现业务快速部署,减少前期资源投入,降低运营费用,提升用户企业应用的构建能力。

     

    “立子云”平台会提供:

    1.经过认证的硬件套件和软件库,用户可以使用它们将远程资产接入云中;

    2.通过网络进行设备管理、数据可视化和远程控制功能;

    3.通过 QuarkIoE 事件语言规则和QuarkIoEapplications快速定制上述内容;

    4.用于和其他 IT 服务,比如 ERP 或 CRM 系统,进行现有功能扩展;

    5.QuarkIoE 还可以帮用户托管HTML5的应用程序。

     

     

    智云奇点的Matrix

     

    公司:北京智云奇点科技有限公司

    名称:Matrix

    网址:www.ablecloud.com

     

     

    AbleCloud由小米云平台前研发负责人李海磊先生创立,其领导建设的小米云平台正在为小米生态链下数十家智能硬件公司服务。公司于2014年创立,面向居家类、健康类、车联网类、工业类智能硬件,精心打造物联网平台及能力,悉心服务行业客户与合作伙伴。

     

    AbleCloud推出 PaaS开发平台Matrix,帮助物联网企业快速、灵活、低成本地实现设备物联网化;并推出了物联网大数据分析平台Inspire,为物联网企业量身打造针对物联网设备、用户、维保等数据的分析、挖掘和价值转化平台;以及建设了行业领先的物联网业务营运平台Genius,助力物联网企业实现可视化远程管理、精细化业务运营、无缝化多方协作。

     

     

    中科云创的云中控

     

     

    公司:中科云创(北京)科技有限公司

    名称:云中控

    网址:icloudinnov.my-odoo.com

     

     

    中科云创的“云中控”是一个用于工业数据实时监控和设备健康管理的工业互联网应用平台。云中控结合物联网、云计算和大数据技术,以数据为基础、设备为节点、流程为准绳、人员为中心,综合运用物联网、语音识别、图像识别、机器学习、AR等多项最新科技,致力于为工业企业的设备全生命周期管理提供全面技术支持,提高企业生产效率,降低企业运维、融资和备件采购成本。

     

    云中控平台通用性高,部署便捷,在高速设备、智能消防、数控机床、港口机械、融资租赁、智能配电、光伏发电等行业都用成功应用。

     

    寄云科技的NeuSeer平台

     

    公司:北京寄云鼎城科技有限公司

    名称:NeuSeer工业互联网平台

    网址:www.neuseer.com/

     

     

    寄云科技开发的NeuSeer工业互联网平台,将工业设备、边缘计算、物联网、大数据以及云计算等先进技术紧密结合在一起,为工业企业提供从传感器数据采集、实时数据存储和转换、设备远程监控和告警,到工业大数据的深度处理和分析等多维度的服务,为客户提供包括故障诊断、故障分析和预测、可靠性分析、产线优化乃至产能提升等全方位的解决方案。

     

    寄云NeuSeer平台提供了多种应用框架,可以大幅降低开发者的开发工作量,快速使用寄云NeuSeer平台的各种高性能和高可靠的服务。 寄云NeuSeer平台为工业互联网应用的开发者提供了强大的应用开发框架,包括了设备的接入、多种高可用的服务(MQTT、KAKFA、HDFS、时序数据库、用户帐户和认证、访问控制、数据库和可视化等),并支持开发者通过API调用训练好的模型。

     

    普奥的ProudThink

     

    公司:普奥云信息科技(北京)有限公司

    名称:ProudThink工业互联网平台

    网址:www.proudsmart.com

     

     

    普奥自主研发的ProudThink工业互联网平台,从工业企业的服务价值出发,聚焦智慧工厂运营、设备后服务、设备租赁、资产保全,打造支持广泛设备接入、多维数据存储、共享、开放的工业互联网云平台,借助物联网、云计算和大数据技术,帮助客户解决设备与产线的安全接入、运营、综合价值分析,形成企业核心竞争力,加速企业转型升级。

     

    ProudThink工业互联网平台特点:

     

    (1)创新性的提出设备库、接入库、模型库和应用库四个库的概念,构建模型生态,使用户构建业务应用如同搭建乐高一样简单。实现产品快速实施的理念,两周时间帮助客户完成业务功能,使每一家企业都能快捷实现工业互联网转型。

    (2)平台适应工业领域复杂的接入需求、业务管理需求,实现了广泛接入、多维存储、设备元模型、算法执行框架、数据可视化、场景组态云等多项软件技术创新,并申请了多项软件专利技术发明,平台技术完全自主可控。

    (3)基于平台强大的定制化能力以及设备管理模型的灵活性,构建了面向不同行业应用的业务解决方案,包括设备后服务、石油化工、新能源等的行业应用,通过平台能力实现应用方案的快速构建。  

     

    机智云

     

    公司:广州机智云物联网科技有限公司

    名称:机智云Giz(mo)Wits

    网址:www.gizwits.com

     

     

    机智云平台是机智云物联网公司经过多年行业内的耕耘及对物联网行业的深刻理解,而推出的面向个人、企业开发者的一站式智能硬件开发及云服务平台。平台提供了从定义产品、设备端开发调试、应用开发、产测、云端开发、运营管理、数据服务等覆盖智能硬件接入到运营管理全生命周期服务的能力。

     

    机智云平台为开发者提供了自助式智能硬件开发工具与开放的云端服务。通过傻瓜化的自助工具、完善的SDK与API服务能力最大限度降低了物联网硬件开发的技术门槛,降低开发者的研发成本,提升开发者的产品投产速度,帮助开发者进行硬件智能化升级,更好的连接、服务最终消费者。

     

    智物联的Mixlinker

     

     

    公司:深圳市智物联网络有限公司

    名称:Mixlinker工业物联网解决方案

    网址:www.mixlinker.com

     

     

    深圳市智物联网络有限公司(简称智物联)是提供Mixlinker工业物联网解决方案的国家高新技术企业。致力于服务制造型企业,通过提供“设备物联”和“智慧工业”两种类型的解决方案,帮助其完成从“提供产品”向“价值服务”和“高效运营”的转型升级,从而达到工业4.0时代的要求。提供三大类服务:

     

    GARDS 云服务:该服务是整个体系的核心和基础。它本身是中性的,并没有任何行业的特殊性。但是,这个体系可以针对某个行业特点进行具体化,具体化后,实际就是一个行业的远程数据服务解决方案。

    INDASS 数据分析服务:INDASS 是智物联体系中的工业物联网数据分析服务系统(Industrial DataAnalysis Service System),是智物联提供的工业物联网数据分析服务。通过对这些数据的深入计算和分析,找出数据的变化规律,从而分析出设备运行的规律。

    MAIRS人工智能服务:MAIRS是数据分析服务中的在线人工智能服务,是智物联工业物联网数据分析服务系统INDASS的一个延伸服务,提供工业设备连续运行风险识别。MAIRS人工智能,会根据指数、指数的变化、趋势、稳定性,去识别当前的状态,以及判断未来的可能性。

     

    远景能源的EnOS™

     

     

    公司:远景能源(江苏)有限公司

    名称:EnOS™

    网址:www.envisioncn.com/enos

     

     

    EnOS™为设备和第三方系统连接到云端提供了一个集成、安全且开放的loT平台,基于EnOS的优势可以将生活中非结构化数据映射成领域数字模型,对数据进行实时计算和批量操作,生成运行报表,提供商业价值评估,自动实现多系统的能源调节。

    EnOS™覆盖全链路,主要投入在边缘计算和分析,以及云端的设备连接,数据、计算和应用,以及端到端的安全。 EnOS™在芯片、智能设备、通讯、云平台等方面和Partners紧密合作。平台具备跨领域的协同、从设备到应用的端到端安全、独立于硬件的平台中立性、提供能源整体解决方案、能源领域的丰富经验等优势!

    目前,管理全球100 GW的能源资产、连接5000 万个传感器与智能设备,每年处理20 PB的数据量;未来平台将覆盖六大领域:风能、太阳能、传统发电、储能、电动汽车及充电桩、工业园区及用电。

     

    米尺的工业物联网平台

     

    公司:上海米尺网络技术有限公司

    名称:米尺IIoT工业互联网平台

    网址:www.iot.michicloud.cn

     

    米尺的IIoT平台,自诞生之日起即以千万级的节点设计整体平台架构,在技术路线上根据中国实情,搭建了适合中国传统企业IT部门快速上手的移动应用开发平台,因中国企业对数据的敏感性直接支持私有云与公有云的混合部署,当然,米尺的平台不仅支持自有硬件,对外部第三方物联网设备及第三方后台软件的通信与互联也做好了开放的接口。

     

    物联智慧的Kalay云

     

    公司:物联智慧科技(深圳)有限公司

    名称:Kalay云端服务平台

    网址:www.throughtek.cn

     

     

    物联智慧科技(深圳)有限公司成立于2008年,为专业物联网云端服务平台解决方案商,积极致力于装置连线技术与云端服务平台开发。创立初期专注于开发设定容易、操作简单之设备点对点连线技术应用于消费型影像监控产品之上。随着物联网浪潮兴起,软件连接解决方案需求持续增加,物联智慧因具备丰富软硬件整合经验,于2012年正式转型为物联网纯软件公司,提供专业软件连线解决方案,2014年再进一步推出Kalay云端服务平台,为欲投入物联网发展之企业型客户扩大服务范畴。

     

    Kalay 是台湾兰屿雅美 (达悟) 族的语言,意为「牵手」;也象征着物联智慧的云端平台极具弹性,可跨操作系统快速串联各种智慧应用。Kalay平台让零售商、系统集成商、消费型产品制造商及服务提供商简易快速开发联网装置,并快速建立专属智能产品生态系统。由Kalay Connect、Kalay Cloud及Kalay Apps组合而成的Kalay平台,透过完成整合之逾百种SOC芯片,协助企业加快产品上市速度及开发物联网相关应用。

     

     

    云智易的物联云平台

     

    公司:广州云湾信息技术有限公司

    名称:云智易物联云平台

    网址:www.xlink.cn

     

     

    云智易物联云平台面向IoT硬件厂商,以让传统企业拥有物联网的力量为使命,以交付开箱即用的物联运营平台为目标,将平台能力作为服务,打包成软件或以SDK的形式提供给传统企业,协助传统厂商的产品快速向智能化和服务化转型。让传统企业实现以客户为核心,以设备为纽带,实现强连接和强运营。围绕目标,云智易产品分为4个子平台、80多个服务组件,涵盖物联网设备连接、设备管理、开发平台、数据和用户运营。

     

    xilink平台是云智易的核心产品,产品涵盖终端管理、连接管理、应用支持和业务分析等主要功能,同时基于xlink平台,云智易还提供全方位的解决方案。

     

    涂鸦智能云

     

    公司:涂鸦智能

    名称:涂鸦智能云

    网址:www.tuya.com

     

     

    涂鸦是一个全球化智能平台,也是目前全球最大的语音AI交互平台,连接消费者、制造品牌、OEM厂商和零售连锁的智能化需求,为客户提供一站式人工智能物联网解决方案,并且涵盖了硬件接入、云服务以及APP软件开发三方面,形成人工智能+制造业的服务闭环。

     

    涂鸦智能提供完整的产品智能化解决方案,让厂商只需专注于硬件本身,以最小的成本实现硬件智能化,获得产品最大增值。

     

    涂鸦智能平台提供99.99%的不间断服务保障,全球DNS&CDN加速,平行架构轻松扩容,实时大数据处理,可用区自动切换,服务热部署,动态秘钥,Https加密通道等诸多保障。

     

     

    小葱智能的AIOT平台

     

     

    公司:北京小葱智能科技有限公司

    名称:小葱智能物联网AIOT平台

    网址:www.ixiaocong.com

     

     

    小葱智能是一家专注于物联网+人工智能技术软硬件一体解决方案的高科技公司,应用物联网和人工智能技术,连接人、设备、内容和服务,赋能智能家居、智慧酒店,智能公寓,智能办公,智慧养老等产业升级。

     

    小葱智能打造的全球顶尖的智能物联网平台,提供连接、人工智能、大数据、开放、安全平台服务。

     

    连接:支持Wi-Fi、ZigBee、NB-IoT、LoRa、KNX、蓝牙等协议连接及互联互通;强稳定,高并发,毫秒级的物联网控制系统;支持千万设备并发和百亿级海量数据的处理能力。

    人工智能:小葱智能大脑,实现设备自主学习及自动化运行;实现超强大的超级网关边缘计算能力,实现离线人工智能智能算法;打造基于AI的家庭安防,能源管理,智能环境,家庭娱乐等场景;支持人脸识别,语音控制,手势控制等多种交互方式。

    大数据:完整的物联网海量数据分析能力,支持多维度用户和设备数据分析;专业的大数据挖掘能力,用户画像分析;具备智能设备的控制、联动、场景实时运算规则引擎。开放:基于Paas云架构设计的智能云服务,支持多租户、多硬件、多App和多应用接入;设备权限,数据权限,应用权限完全开放;仅技术支持与赋能,品牌形象可以完全基于第三方。

    安全:具备银行级别的系统安全架构设计;HTTPS,ssl加密,DDos防御,权限控制等多种安全技术手段。

     

     

     

    上海庆科FogCloud

     

     

    公司:上海庆科信息技术有限公司

    名称:FogCloud

    网址:www.mxchip.com

     

     

    上海庆科信息技术有限公司,国内领先的物联网系统解决方案提供商,国家级高新技术企业,上海市科技“小巨人”优秀企业。公司成立至今,成功研发了物联网芯片MOC系列、物联网系列模组及FogCloud云平台,同时推出多个端云一体化物联网系统解决方案。

     

    FogCloud是面向消费电子生产商、工业设备生产商和集成商的企业级物联网云服务平台。为客户提供安全高效的接入、数据存储、数据分析等平台级服务。使客户轻松实现产品智能化,降低产品开发、部署和运维成本,提供运营效率,为客户创造新的商业价值。

     

    FogCLoud应用领域涉及智能家电、工业领域、智慧农业、智慧城市、智慧医疗等。具备三高和三低优势(高效开发、高速接入、高度安全;低成本、低风险、低门槛),并分别为消费电子类,工业场景,以及集成商提供完善的解决方案。

     

     

    中兴CLAA的MSP

     

    公司:中兴克拉科技有限公司

    名称:MSP多业务统一平台

    网址:www.zteclaa.com

     

     

    中兴克拉科技有限公司是中兴通讯的控股子公司,于2016年12月29日正式落户苏州高新区。公司聚焦LPWAN物联网端到端解决方案的研发与交付,提供专业的网络规划咨询及运维等服务,具有核心产品、主导产业联盟标准制定及生态系统的平台型企业。

     

    MSP(Multi-Service Platform)多业务统一平台:包括infiLink云化核心网平台、infiBoss网络运营平台、 infiCombo应用开发平台三大核心平台。

     

    infiLink云化核心网平台:支撑CLAA网络大规模运营,完成CLAA网络设备管理及传感装置连接管理,提供非授权频段,高性能、高可靠运营级网络能力。

    infiBoss网络运营平台:实现计费批价、客户关系管理、渠道关系管理、CLAA业务工作流、经营分析等;帮助客户进行低成本运营管理,通过共享共建方式,解决自身痛点问题的同时,实现产业转型。

    infiCombo应用开发平台:提供符合CLAA规范的各类设备接入,同时支持各种工控接口,统一数据库的管理,支持图形化组态和呈现,跨系统的联动。快速组态定制CLAA物联网应用系统,满足客户灵活运用。

     

     

    粒聚科技的LETSIOT平台

     

    公司:南京粒聚智能科技有限公司

    名称:粒聚LetsIot平台

    网址:www.letsiot.com

     

     

    粒聚LetsIot平台主要包括设备管理、连接管理、会话管理、网络管理、接口管理等多种功能模块。并与第三方基础能力平台无缝集成,为应用业务提供支撑服务。

     

    该平台是中国物联网行业最早从事平台研发的先行者之一,经过近6年的积累,能够为农业、环保、工业、能源等企业提供基于物联网的平台服务、应用服务,当前服务客户超过200家,管理设备超过40000台,覆盖多种创新性的行业应用,我们充分利用网络技术、传感技术,为客户提供智能化实时在线的设备监测、数据采集、运维、管理模型和方法,结合大数据、机器学习、人工智能等领域的新技术,为客户提供前所未有的物联网增值服务。

     

    LetsIot平台从开始设计之初即充分考虑了物联网的网络连接复杂化、行业特征离散化、应用场景碎片化的各种特点,旨在建立一个高可靠运营、低成本维护、适应多网络、多行业特征的物联网平台。

     

    艾森智能的senzFlow.io

     

    公司:艾森智能

    名称:senzFlow.io

    网址:www.loraflow.io

     

     

    senzFlow.io是艾森智能新一代IOT云平台,具备3大主要技术特征:

     

    灵活的接入能力。支持多协议接入,支持任意数据格式。senzFlow.io支持的协议包括LoRaLAN,LoRaWAN,WiFi以及NB-IoT等其他协议。任何数据格式均可接入,也支持完整的数据格式转码能力。

     

    支持快速生成应用。senzFlow.io支持具备通过声明式的语法在线创建应用的能力,同时提供易用的交互式控制台UI完成所有操作。senzFlow.io同时提供完整的IOT能力API,支持客户生成更复杂的私有业务系统。

     

    具有端到端的安全性。端到端的安全性要求物联网全链路不存在安全漏洞,包括无线协议,接入网回传链路,云端接口等。以LoRaLAN为例,在无线协议设计中采用了比LoRaWAN更安全的加密技术,包括支持双向身份认证的安全的密钥交换技术,以及基于AES 128 CBC的全空口消息加密技术。

     

    青云的QingCloud 物联网开发平台

     

    公司:青云

    名称:QingCloud 物联网开发平台

    网址:sw.qingcloud.com/internet_of_things

     

    QingCloud 物联网开发平台是QingCloud 联合物联网领域内领先的平台服务商共同打造的统一物联网开发平台及应用生态。通过AppCenter,QingCloud 携手物联网各领域的合作伙伴,为物联网企业及开发者提供从硬件开发平台、基础云平台、消息服务平台到场景化开发平台的完整物联网开发架构与解决方案,可帮助企业与开发者更轻松地将传统设备连接至云端,并满足企业的安全性和可靠性要求,立即开始物联网业务的构建与生产。

     

    青莲云的物联网安全云平台

     

    公司:青莲云

    名称:物联网安全云平台

    网址:www.qinglianyun.com

     

     

    青莲云物联网安全云平台围绕企业自身的物联网业务逻辑,将安全研发、安全防御、安全分析和安全监控策略无缝融入到各个业务环节之中,从系统安全架构层面,解决或规避不同维度所带来的潜在安全隐患。通过私有化的部署方式,提供更高等级的企业隐私保护和更加自主可控的物联网安全防御体系。

     

    同时,通过全方位的安全测评和针对企业核心研发团队的安全培训,不断提高企业安全意识,助力SDL(安全开发生命周期)在企业内部的持续推进。

    展开全文
  • 今天跟大家讲讲云计算、大数据和人工智能。这三个词现在非常火,并且它们之间好像互相有关系。终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了! 一般谈云计算的时候会提到大数据、谈人工智能的时候会提大数据、谈人工...

    今天跟大家讲讲云计算、大数据和人工智能。这三个词现在非常火,并且它们之间好像互相有关系。终于有人把云计算、大数据和人工智能讲明白了!

    一般谈云计算的时候会提到大数据、谈人工智能的时候会提大数据、谈人工智能的时候会提云计算……感觉三者之间相辅相成又不可分割。但如果是非技术的人员,就可能比较难理解这三者之间的相互关系,所以有必要解释一下。

    云计算

    在这里插入图片描述

    云计算最初的目标

    我们首先来说云计算。云计算最初的目标是对资源的管理,管理的主要是计算资源、网络资源、存储资源三个方面。

    管数据中心就像配电脑

    什么叫计算、网络、存储资源?

    比如你要买台笔记本电脑,是不是要关心这台电脑是什么样的 CPU?多大的内存?这两个就被我们称为计算资源。

    这台电脑要上网,就需要有个可以插网线的网口,或者有可以连接我们家路由器的无线网卡。

    您家也需要到运营商比如联通、移动或者电信开通一个网络,比如 100M 的带宽。然后会有师傅弄一根网线到您家来,师傅可能会帮您将您的路由器和他们公司的网络连接配置好。

    这样您家的所有的电脑、手机、平板就都可以通过您的路由器上网了。这就是网络资源。

    您可能还会问硬盘多大?过去的硬盘都很小,大小如 10G 之类的;后来即使 500G、1T、2T 的硬盘也不新鲜了。(1T 是 1000G),这就是存储资源。

    对于一台电脑是这个样子的,对于一个数据中心也是同样的。想象你有一个非常非常大的机房,里面堆了很多的服务器,这些服务器也是有 CPU、内存、硬盘的,也是通过类似路由器的设备上网的。

    这时的问题就是:运营数据中心的人是怎么把这些设备统一的管理起来的呢?

    灵活就是想啥时要都有,想要多少都行

    管理的目标就是要达到两个方面的灵活性。具体哪两个方面呢?

    举个例子来理解:比如有个人需要一台很小的电脑,只有一个 CPU、1G 内存、10G 的硬盘、一兆的带宽,你能给他吗?

    像这么小规格的电脑,现在随便一个笔记本电脑都比这个配置强了,家里随便拉一个宽带都要 100M。然而如果去一个云计算的平台上,他想要这个资源时,只要一点就有了。

    这种情况下它就能达到两个方面的灵活性:

    时间灵活性:想什么时候要就什么时候要,需要的时候一点就出来了。
    
    空间灵活性:想要多少就有多少。需要一个空间很小的电脑,可以满足;需要一个特别大的空间例如云盘,云盘给每个人分配的空间动不动就很大很大,随时上传随时有空间,永远用不完,也是可以满足的。
    

    空间灵活性和时间灵活性,即我们常说的云计算的弹性。而解决这个弹性的问题,经历了漫长时间的发展。

    物理设备不灵活

    第一个阶段是物理设备时期。这个时期客户需要一台电脑,我们就买一台放在数据中心里。

    物理设备当然是越来越牛:

    例如服务器,内存动不动就是百 G 内存。
    
    例如网络设备,一个端口的带宽就能有几十 G 甚至上百 G。
    
    例如存储,在数据中心至少是 PB 级别的(一个 P 是 1000 个 T,一个 T 是 1000 个 G)。
    

    然而物理设备不能做到很好的灵活性:

    首先是它缺乏时间灵活性。不能够达到想什么时候要就什么时候要。比如买台服务器、买个电脑,都要有采购的时间。

    如果突然用户告诉某个云厂商,说想要开台电脑,使用物理服务器,当时去采购就很难。与供应商关系好的可能需要一个星期,与供应商关系一般的就可能需要采购一个月。

    用户等了很久电脑才到位,这时用户还要登录上去慢慢开始部署自己的应用。时间灵活性非常差。

    其次是它的空间灵活性也不行。例如上述的用户需要一个很小很小的电脑,但现在哪还有这么小型号的电脑?不能为了满足用户只要一个 G 的内存、80G 硬盘的,就去买一个这么小的机器。

    但是如果买一个大的,又会因为电脑大,需要向用户多收钱,可用户需要用的只有那么小一点,所以多付钱就很冤。

    虚拟化灵活多了

    有人就想办法了。第一个办法就是虚拟化。用户不是只要一个很小的电脑么?

    数据中心的物理设备都很强大,我可以从物理的 CPU、内存、硬盘中虚拟出一小块来给客户,同时也可以虚拟出一小块来给其他客户。

    每个客户只能看到自己的那一小块,但其实每个客户用的是整个大的设备上的一小块。

    虚拟化的技术使得不同客户的电脑看起来是隔离的。也就是我看着好像这块盘就是我的,你看着这块盘就是你的,但实际情况可能我的这个 10G 和你的这个 10G 是落在同样一个很大很大的存储上。

    而且如果事先物理设备都准备好,虚拟化软件虚拟出一个电脑是非常快的,基本上几分钟就能解决。所以在任何一个云上要创建一台电脑,一点几分钟就出来了,就是这个道理。

    这样空间灵活性和时间灵活性就基本解决了。

    虚拟化的半自动

    在虚拟化阶段,最牛的公司是 VMware。它是实现虚拟化技术比较早的一家公司,可以实现计算、网络、存储的虚拟化。

    这家公司很牛,性能做得非常好,虚拟化软件卖得也非常好,赚了好多的钱,后来让 EMC(世界五百强,存储厂商第一品牌)给收购了。

    但这个世界上还是有很多有情怀的人的,尤其是程序员里面。有情怀的人喜欢做什么事情?开源。

    这个世界上很多软件都是有闭源就有开源,源就是源代码。也就是说,某个软件做的好,所有人都爱用,但这个软件的代码被我封闭起来,只有我公司知道,其他人不知道。

    如果其他人想用这个软件,就要向我付钱,这就叫闭源。但世界上总有一些大牛看不惯钱都让一家赚了去的情况。大牛们觉得,这个技术你会我也会;你能开发出来,我也能。

    我开发出来就是不收钱,把代码拿出来分享给大家,全世界谁用都可以,所有的人都可以享受到好处,这个叫做开源。

    比如最近的蒂姆·伯纳斯·李就是个非常有情怀的人。2017 年,他因“发明万维网、第一个浏览器和使万维网得以扩展的基本协议和算法”而获得 2016 年度的图灵奖。

    图灵奖就是计算机界的诺贝尔奖。然而他最令人敬佩的是,他将万维网,也就是我们常见的 WWW 技术无偿贡献给全世界免费使用。

    我们现在在网上的所有行为都应该感谢他的功劳,如果他将这个技术拿来收钱,应该和比尔盖茨差不多有钱。

    开源和闭源的例子有很多:例如在闭源的世界里有 Windows,大家用 Windows 都得给微软付钱;开源的世界里面就出现了 Linux

    比尔盖茨靠 Windows、Office 这些闭源的软件赚了很多钱,称为世界首富,就有大牛开发了另外一种操作系统 Linux。

    很多人可能没有听说过 Linux,很多后台的服务器上跑的程序都是 Linux 上的,比如大家享受双十一,无论是淘宝、京东、考拉……支撑双十一抢购的系统都是跑在 Linux 上的。

    再如有 Apple 就有安卓。Apple 市值很高,但是苹果系统的代码我们是看不到的,于是就有大牛写了安卓手机操作系统

    所以大家可以看到几乎所有的其他手机厂商,里面都装安卓系统。原因就是苹果系统不开源,而安卓系统大家都可以用。

    在虚拟化软件也一样,有了 VMware,这个软件非常贵。那就有大牛写了两个开源的虚拟化软件,一个叫做 Xen,一个叫做 KVM,如果不做技术的,可以不用管这两个名字,但是后面还是会提到。

    要说虚拟化软件解决了灵活性问题,其实并不全对

    因为虚拟化软件一般创建一台虚拟的电脑,是需要人工指定这台虚拟电脑放在哪台物理机上的。

    这一过程可能还需要比较复杂的人工配置。所以使用 VMware 的虚拟化软件,需要考一个很牛的证书,而能拿到这个证书的人,薪资是相当高,也可见其复杂程度。

    所以仅仅凭虚拟化软件所能管理的物理机的集群规模都不是特别大,一般在十几台、几十台、最多百台这么一个规模。

    这一方面会影响时间灵活性:虽然虚拟出一台电脑的时间很短,但是随着集群规模的扩大,人工配置的过程越来越复杂,越来越耗时。

    另一方面也影响空间灵活性:当用户数量多时,这点集群规模,还远达不到想要多少要多少的程度,很可能这点资源很快就用完了,还得去采购。

    所以随着集群的规模越来越大,基本都是千台起步,动辄上万台、甚至几十上百万台。如果去查一下 BAT,包括网易、谷歌、亚马逊,服务器数目都大的吓人。

    这么多机器要靠人去选一个位置放这台虚拟化的电脑并做相应的配置,几乎是不可能的事情,还是需要机器去做这个事情。

    人们发明了各种各样的算法来做这个事情,算法的名字叫做调度(Scheduler)。

    通俗一点说,就是有一个调度中心,几千台机器都在一个池子里面,无论用户需要多少 CPU、内存、硬盘的虚拟电脑,调度中心会自动在大池子里面找一个能够满足用户需求的地方,把虚拟电脑启动起来做好配置,用户就直接能用了。

    这个阶段我们称为池化或者云化。到了这个阶段,才可以称为云计算,在这之前都只能叫虚拟化

    云计算的全自动

    云计算的私有与公有

    云计算大致分两种:一个是私有云,一个是公有云,还有人把私有云和公有云连接起来称为混合云,这里暂且不说这个。

    私有云:把虚拟化和云化的这套软件部署在别人的数据中心里面。使用私有云的用户往往很有钱,自己买地建机房、自己买服务器,然后让云厂商部署在自己这里。VMware 后来除了虚拟化,也推出了云计算的产品,并且在私有云市场赚的盆满钵满。

    公有云:把虚拟化和云化软件部署在云厂商自己数据中心里面的,用户不需要很大的投入,只要注册一个账号,就能在一个网页上点一下创建一台虚拟电脑。例如 AWS 即亚马逊的公有云;国内的阿里云、腾讯云、网易云等。

    亚马逊为什么要做公有云呢?我们知道亚马逊原来是国外比较大的一个电商,它做电商时也肯定会遇到类似双十一的场景:在某一个时刻大家都冲上来买东西。

    当大家都冲上买东西时,就特别需要云的时间灵活性和空间灵活性。因为它不能时刻准备好所有的资源,那样太浪费了。但也不能什么都不准备,看着双十一这么多用户想买东西登不上去。

    所以需要双十一时,就创建一大批虚拟电脑来支撑电商应用,过了双十一再把这些资源都释放掉去干别的。因此亚马逊是需要一个云平台的。

    然而商用的虚拟化软件实在是太贵了,亚马逊总不能把自己在电商赚的钱全部给了虚拟化厂商。

    于是亚马逊基于开源的虚拟化技术,如上所述的 Xen 或者 KVM,开发了一套自己的云化软件。没想到亚马逊后来电商越做越牛,云平台也越做越牛。

    由于它的云平台需要支撑自己的电商应用;而传统的云计算厂商多为 IT 厂商出身,几乎没有自己的应用,所以亚马逊的云平台对应用更加友好,迅速发展成为云计算的第一品牌,赚了很多钱。

    在亚马逊公布其云计算平台财报之前,人们都猜测,亚马逊电商赚钱,云也赚钱吗?后来一公布财报,发现不是一般的赚钱。仅仅去年,亚马逊 AWS 年营收达 122 亿美元,运营利润 31 亿美元。

    云计算的赚钱与情怀

    公有云的第一名亚马逊过得很爽,第二名 Rackspace 过得就一般了。没办法,这就是互联网行业的残酷性,多是赢者通吃的模式。所以第二名如果不是云计算行业的,很多人可能都没听过了。

    第二名就想,我干不过老大怎么办呢?开源吧。如上所述,亚马逊虽然使用了开源的虚拟化技术,但云化的代码是闭源的。

    很多想做又做不了云化平台的公司,只能眼巴巴的看着亚马逊挣大钱。Rackspace 把源代码一公开,整个行业就可以一起把这个平台越做越好,兄弟们大家一起上,和老大拼了

    Rackspace 和美国航空航天局合作创办了开源软件 OpenStack,当然第二名的技术也是非常棒的,有了 OpenStack 之后,果真像 Rackspace 想的一样,所有想做云的大企业都疯了,你能想象到的所有如雷贯耳的大型 IT 企业:IBM、惠普、戴尔、华为、联想等都疯了。

    原来云平台大家都想做,看着亚马逊和 VMware 赚了这么多钱,眼巴巴看着没办法,想自己做一个好像难度还挺大。

    现在好了,有了这样一个开源的云平台 OpenStack,所有的 IT 厂商都加入到这个社区中来,对这个云平台进行贡献,包装成自己的产品,连同自己的硬件设备一起卖。

    有的做了私有云,有的做了公有云,OpenStack 已经成为开源云平台的事实标准。

    IaaS,资源层面的灵活性

    随着 OpenStack 的技术越来越成熟,可以管理的规模也越来越大,并且可以有多个 OpenStack 集群部署多套。

    比如北京部署一套、杭州部署两套、广州部署一套,然后进行统一的管理。这样整个规模就更大了。

    在这个规模下,对于普通用户的感知来讲,基本能够做到想什么时候要就什么时候要,想要多少就要多少。

    还是拿云盘举例子,每个用户云盘都分配了 5T 甚至更大的空间,如果有 1 亿人,那加起来空间多大啊。

    其实背后的机制是这样的:分配你的空间,你可能只用了其中很少一点,比如说它分配给你了 5 个 T,这么大的空间仅仅是你看到的,而不是真的就给你了。

    你其实只用了 50 个 G,则真实给你的就是 50 个 G,随着你文件的不断上传,分给你的空间会越来越多。

    当大家都上传,云平台发现快满了的时候(例如用了 70%),会采购更多的服务器,扩充背后的资源,这个对用户是透明的、看不到的。

    从感觉上来讲,就实现了云计算的弹性。其实有点像银行,给储户的感觉是什么时候取钱都有,只要不同时挤兑,银行就不会垮。

    云计算的应用管理

    到了这个阶段,云计算基本上实现了时间灵活性和空间灵活性;实现了计算、网络、存储资源的弹性。

    计算、网络、存储我们常称为基础设施 Infranstracture, 因而这个阶段的弹性称为资源层面的弹性。

    管理资源的云平台,我们称为基础设施服务,也就是我们常听到的 IaaS(Infranstracture As A Service)。

    云计算不光管资源,也要管应用
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    有了 IaaS,实现了资源层面的弹性就够了吗?显然不是,还有应用层面的弹性。

    这里举个例子:比如说实现一个电商的应用,平时十台机器就够了,双十一需要一百台。你可能觉得很好办啊,有了 IaaS,新创建九十台机器就可以了啊。

    但 90 台机器创建出来是空的,电商应用并没有放上去,只能让公司的运维人员一台一台的弄,需要很长时间才能安装好的。

    虽然资源层面实现了弹性,但没有应用层的弹性,依然灵活性是不够的。有没有方法解决这个问题呢?

    人们在 IaaS 平台之上又加了一层,用于管理资源以上的应用弹性的问题,这一层通常称为 PaaS(Platform As A Service)

    这一层往往比较难理解,大致分两部分:一部分笔者称为“你自己的应用自动安装”,一部分笔者称为“通用的应用不用安装”。

    自己的应用自动安装:比如电商应用是你自己开发的,除了你自己,其他人是不知道怎么安装的。
    

    像电商应用,安装时需要配置支付宝或者微信的账号,才能使别人在你的电商上买东西时,付的钱是打到你的账户里面的,除了你,谁也不知道。

    所以安装的过程平台帮不了忙,但能够帮你做得自动化,你需要做一些工作,将自己的配置信息融入到自动化的安装过程中方可。

    比如上面的例子,双十一新创建出来的 90 台机器是空的,如果能够提供一个工具,能够自动在这新的 90 台机器上将电商应用安装好,就能够实现应用层面的真正弹性。

    例如 Puppet、Chef、Ansible、Cloud Foundary 都可以干这件事情,最新的容器技术 Docker 能更好的干这件事情。

        通用的应用不用安装:所谓通用的应用,一般指一些复杂性比较高,但大家都在用的,例如数据库。几乎所有的应用都会用数据库,
    但数据库软件是标准的,虽然安装和维护比较复杂,但无论谁安装都是一样。
    

    这样的应用可以变成标准的 PaaS 层的应用放在云平台的界面上。当用户需要一个数据库时,一点就出来了,用户就可以直接用了。

    有人问,既然谁安装都一个样,那我自己来好了,不需要花钱在云平台上买。当然不是,数据库是一个非常难的东西,光 Oracle 这家公司,靠数据库就能赚这么多钱。买 Oracle 也是要花很多钱的。

    然而大多数云平台会提供 MySQL 这样的开源数据库,又是开源,钱不需要花这么多了。

    但维护这个数据库,却需要专门招一个很大的团队,如果这个数据库能够优化到能够支撑双十一,也不是一年两年能够搞定的。

    比如您是一个做单车的,当然没必要招一个非常大的数据库团队来干这件事情,成本太高了,应该交给云平台来做这件事情。

    专业的事情专业的人来做,云平台专门养了几百人维护这套系统,您只要专注于您的单车应用就可以了。

    要么是自动部署,要么是不用部署,总的来说就是应用层你也要少操心,这就是 PaaS 层的重要作用
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    虽说脚本的方式能够解决自己的应用的部署问题,然而不同的环境千差万别,一个脚本往往在一个环境上运行正确,到另一个环境就不正确了。

    而容器是能更好地解决这个问题。
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    容器是 Container,Container 另一个意思是集装箱,其实容器的思想就是要变成软件交付的集装箱。集装箱的特点:一是封装,二是标准。
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    在没有集装箱的时代,假设将货物从 A 运到 B,中间要经过三个码头、换三次船。

    每次都要将货物卸下船来,摆得七零八落,然后搬上船重新整齐摆好。因此在没有集装箱时,每次换船,船员们都要在岸上待几天才能走。
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    有了集装箱以后,所有的货物都打包在一起了,并且集装箱的尺寸全部一致,所以每次换船时,一个箱子整体搬过去就行了,小时级别就能完成,船员再也不用上岸长时间耽搁了。

    这是集装箱“封装”、“标准”两大特点在生活中的应用。
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    那么容器如何对应用打包呢?还是要学习集装箱。首先要有个封闭的环境,将货物封装起来,让货物之间互不干扰、互相隔离,这样装货卸货才方便。好在 Ubuntu 中的 LXC 技术早就能做到这一点。

    封闭的环境主要使用了两种技术:

    看起来是隔离的技术,称为 Namespace,也即每个 Namespace 中的应用看到的是不同的 IP 地址、用户空间、程号等。
    
    用起来是隔离的技术,称为 Cgroups,也即明明整台机器有很多的 CPU、内存,而一个应用只能用其中的一部分。
    

    所谓的镜像,就是将你焊好集装箱的那一刻,将集装箱的状态保存下来,就像孙悟空说:“定”,集装箱里面就定在了那一刻,然后将这一刻的状态保存成一系列文件。

    这些文件的格式是标准的,谁看到这些文件都能还原当时定住的那个时刻。将镜像还原成运行时的过程(就是读取镜像文件,还原那个时刻的过程),就是容器运行的过程。

    有了容器,使得 PaaS 层对于用户自身应用的自动部署变得快速而优雅。

    大数据

    大数据是如何一步一步融入云计算的呢?

    数据的应用

    一开始这个大数据并不大。原来才有多少数据?现在大家都去看电子书,上网看新闻了,在我们 80 后小时候,信息量没有那么大,也就看看书、看看报,一个星期的报纸加起来才有多少字?

    如果你不在一个大城市,一个普通的学校的图书馆加起来也没几个书架,是后来随着信息化的到来,信息才会越来越多。

    首先我们来看一下大数据里面的数据,就分三种类型:

    结构化的数据:即有固定格式和有限长度的数据。例如填的表格就是结构化的数据,国籍:中华人民共和国,民族:汉,性别:男,这都叫结构化数据。
    
    非结构化的数据:现在非结构化的数据越来越多,就是不定长、无固定格式的数据,例如网页,有时候非常长,有时候几句话就没了;例如语音,视频都是非结构化的数据。
    
    半结构化数据:是一些 XML 或者 HTML 的格式的,不从事技术的可能不了解,但也没有关系。
    

    其实数据本身不是有用的,必须要经过一定的处理。例如你每天跑步带个手环收集的也是数据,网上这么多网页也是数据,我们称为 Data。

    数据本身没有什么用处,但数据里面包含一个很重要的东西,叫做信息(Information)。

    数据十分杂乱,经过梳理和清洗,才能够称为信息。信息会包含很多规律,我们需要从信息中将规律总结出来,称为知识(Knowledge),而知识改变命运。

    信息是很多的,但有人看到了信息相当于白看,但有人就从信息中看到了电商的未来,有人看到了直播的未来,所以人家就牛了。

    如果你没有从信息中提取出知识,天天看朋友圈也只能在互联网滚滚大潮中做个看客。

    有了知识,然后利用这些知识去应用于实战,有的人会做得非常好,这个东西叫做智慧(Intelligence)。

    有知识并不一定有智慧,例如好多学者很有知识,已经发生的事情可以从各个角度分析得头头是道,但一到实干就歇菜,并不能转化成为智慧。

    而很多的创业家之所以伟大,就是通过获得的知识应用于实践,最后做了很大的生意。

    所以数据的应用分这四个步骤:数据、信息、知识、智慧

    最终的阶段是很多商家都想要的。你看我收集了这么多的数据,能不能基于这些数据来帮我做下一步的决策,改善我的产品。

    例如让用户看视频的时候旁边弹出广告,正好是他想买的东西;再如让用户听音乐时,另外推荐一些他非常想听的其他音乐。

    用户在我的应用或者网站上随便点点鼠标,输入文字对我来说都是数据,我就是要将其中某些东西提取出来、指导实践、形成智慧,让用户陷入到我的应用里面不可自拔,上了我的网就不想离开,手不停地点、不停地买。

    很多人说双十一我都想断网了,我老婆在上面不断地买买买,买了 A 又推荐 B,老婆大人说,“哎呀,B 也是我喜欢的啊,老公我要买”。

    你说这个程序怎么这么牛,这么有智慧,比我还了解我老婆,这件事情是怎么做到的呢?

    数据的处理

    数据的处理分以下几个步骤,完成了才最后会有智慧:

    数据收集
    
    数据传输
    
    数据存储
    
    数据处理和分析
    
    数据检索和挖掘
    

    数据收集

    首先得有数据,数据的收集有两个方式:

    拿,专业点的说法叫抓取或者爬取。例如搜索引擎就是这么做的:它把网上的所有的信息都下载到它的数据中心,然后你一搜才能搜出来。
    

    比如你去搜索的时候,结果会是一个列表,这个列表为什么会在搜索引擎的公司里面?就是因为他把数据都拿下来了,但是你一点链接,点出来这个网站就不在搜索引擎它们公司了。

    比如说新浪有个新闻,你拿百度搜出来,你不点的时候,那一页在百度数据中心,一点出来的网页就是在新浪的数据中心了。

    推送,有很多终端可以帮我收集数据。比如说小米手环,可以将你每天跑步的数据,心跳的数据,睡眠的数据都上传到数据中心里面。
    

    数据传输

    一般会通过队列方式进行,因为数据量实在是太大了,数据必须经过处理才会有用。可系统处理不过来,只好排好队,慢慢处理。

    数据存储

    现在数据就是金钱,掌握了数据就相当于掌握了钱。要不然网站怎么知道你想买什么?

    就是因为它有你历史的交易数据,这个信息可不能给别人,十分宝贵,所以需要存储下来。

    数据处理和分析

    上面存储的数据是原始数据,原始数据多是杂乱无章的,有很多垃圾数据在里面,因而需要清洗和过滤,得到一些高质量的数据。

    对于高质量的数据,就可以进行分析,从而对数据进行分类,或者发现数据之间的相互关系,得到知识。

    比如盛传的沃尔玛超市的啤酒和尿布的故事,就是通过对人们的购买数据进行分析,发现了男人一般买尿布的时候,会同时购买啤酒。

    这样就发现了啤酒和尿布之间的相互关系,获得知识,然后应用到实践中,将啤酒和尿布的柜台弄的很近,就获得了智慧。

    数据检索和挖掘

    检索就是搜索,所谓外事不决问 Google,内事不决问百度。内外两大搜索引擎都是将分析后的数据放入搜索引擎,因此人们想寻找信息的时候,一搜就有了。

    另外就是挖掘,仅仅搜索出来已经不能满足人们的要求了,还需要从信息中挖掘出相互的关系。

    比如财经搜索,当搜索某个公司股票的时候,该公司的高管是不是也应该被挖掘出来呢?

    如果仅仅搜索出这个公司的股票发现涨的特别好,于是你就去买了,其时其高管发了一个声明,对股票十分不利,第二天就跌了,这不坑害广大股民么?所以通过各种算法挖掘数据中的关系,形成知识库,十分重要。

    大数据时代

    当数据量很小时,很少的几台机器就能解决。慢慢的,当数据量越来越大,最牛的服务器都解决不了问题时,怎么办呢?

    这时就要聚合多台机器的力量,大家齐心协力一起把这个事搞定,众人拾柴火焰高。

    对于数据的收集:就 IoT 来讲,外面部署着成千上万的检测设备,将大量的温度、湿度、监控、电力等数据统统收集上来;就互联网网页的搜索引擎来讲,需要将整个互联网所有的网页都下载下来。

    这显然一台机器做不到,需要多台机器组成网络爬虫系统,每台机器下载一部分,同时工作,才能在有限的时间内,将海量的网页下载完毕。

    对于数据的传输:一个内存里面的队列肯定会被大量的数据挤爆掉,于是就产生了基于硬盘的分布式队列,这样队列可以多台机器同时传输,随你数据量多大,只要我的队列足够多,管道足够粗,就能够撑得住。
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    对于数据的存储:一台机器的文件系统肯定是放不下的,所以需要一个很大的分布式文件系统来做这件事情,把多台机器的硬盘打成一块大的文件系统。
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    对于数据的分析:可能需要对大量的数据做分解、统计、汇总,一台机器肯定搞不定,处理到猴年马月也分析不完。于是就有分布式计算的方法,将大量的数据分成小份,每台机器处理一小份,多台机器并行处理,很快就能算完。

    例如著名的 Terasort 对 1 个 TB 的数据排序,相当于 1000G,如果单机处理,怎么也要几个小时,但并行处理 209 秒就完成了。
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    所以说什么叫做大数据?说白了就是一台机器干不完,大家一起干。

    可是随着数据量越来越大,很多不大的公司都需要处理相当多的数据,这些小公司没有这么多机器可怎么办呢?

    云计算与大数据

    大数据需要云计算,云计算需要大数据。

    说到这里,大家想起云计算了吧。当想要干这些活时,需要很多的机器一块做,真的是想什么时候要就什么时候要,想要多少就要多少。

    例如大数据分析公司的财务情况,可能一周分析一次,如果要把这一百台机器或者一千台机器都在那放着,一周用一次非常浪费。

    那能不能需要计算的时候,把这一千台机器拿出来;不算的时候,让这一千台机器去干别的事情?

    谁能做这个事儿呢?只有云计算,可以为大数据的运算提供资源层的灵活性。

    而云计算也会部署大数据放到它的 PaaS 平台上,作为一个非常非常重要的通用应用。

    因为大数据平台能够使得多台机器一起干一个事儿,这个东西不是一般人能开发出来的,也不是一般人玩得转的,怎么也得雇个几十上百号人才能把这个玩起来。

    所以说就像数据库一样,还是需要有一帮专业的人来玩这个东西。现在公有云上基本上都会有大数据的解决方案了。

    一个小公司需要大数据平台的时候,不需要采购一千台机器,只要到公有云上一点,这一千台机器都出来了,并且上面已经部署好了的大数据平台,只要把数据放进去算就可以了

    云计算需要大数据,大数据需要云计算,二者就这样结合了。

    人工智能

    机器什么时候才能懂人心?

    虽说有了大数据,人的欲望却不能够满足。虽说在大数据平台里面有搜索引擎这个东西,想要什么东西一搜就出来了。

    但也存在这样的情况:我想要的东西不会搜,表达不出来,搜索出来的又不是我想要的。

    例如音乐软件推荐了一首歌,这首歌我没听过,当然不知道名字,也没法搜。但是软件推荐给我,我的确喜欢,这就是搜索做不到的事情。

    当人们使用这种应用时,会发现机器知道我想要什么,而不是说当我想要时,去机器里面搜索。这个机器真像我的朋友一样懂我,这就有点人工智能的意思了。

    人们很早就在想这个事情了。最早的时候,人们想象,要是有一堵墙,墙后面是个机器,我给它说话,它就给我回应。

    如果我感觉不出它那边是人还是机器,那它就真的是一个人工智能的东西了。

    让机器学会推理

    怎么才能做到这一点呢?人们就想:我首先要告诉计算机人类推理的能力。你看人重要的是什么?人和动物的区别在什么?就是能推理。

    要是把我这个推理的能力告诉机器,让机器根据你的提问,推理出相应的回答,这样多好?

    其实目前人们慢慢地让机器能够做到一些推理了,例如证明数学公式。这是一个非常让人惊喜的一个过程,机器竟然能够证明数学公式。

    但慢慢又发现这个结果也没有那么令人惊喜。因为大家发现了一个问题:数学公式非常严谨,推理过程也非常严谨,而且数学公式很容易拿机器来进行表达,程序也相对容易表达。

    然而人类的语言就没这么简单了。比如今天晚上,你和你女朋友约会,你女朋友说:如果你早来,我没来,你等着;如果我早来,你没来,你等着!

    这个机器就比较难理解了,但人都懂。所以你和女朋友约会,是不敢迟到的。

    教给机器知识

    因此,仅仅告诉机器严格的推理是不够的,还要告诉机器一些知识。但告诉机器知识这个事情,一般人可能就做不来了。可能专家可以,比如语言领域的专家或者财经领域的专家。

    语言领域和财经领域知识能不能表示成像数学公式一样稍微严格点呢?例如语言专家可能会总结出主谓宾定状补这些语法规则,主语后面一定是谓语,谓语后面一定是宾语,将这些总结出来,并严格表达出来不就行了吗?

    后来发现这个不行,太难总结了,语言表达千变万化。就拿主谓宾的例子,很多时候在口语里面就省略了谓语,别人问:你谁啊?我回答:我刘超。

    但你不能规定在语音语义识别时,要求对着机器说标准的书面语,这样还是不够智能,就像罗永浩在一次演讲中说的那样,每次对着手机,用书面语说:请帮我呼叫某某某,这是一件很尴尬的事情。

    人工智能这个阶段叫做专家系统。专家系统不易成功,一方面是知识比较难总结,另一方面总结出来的知识难以教给计算机。

    因为你自己还迷迷糊糊,觉得似乎有规律,就是说不出来,又怎么能够通过编程教给计算机呢?

    算了,教不会你自己学吧

    于是人们想到:机器是和人完全不一样的物种,干脆让机器自己学习好了。

    机器怎么学习呢?既然机器的统计能力这么强,基于统计学习,一定能从大量的数字中发现一定的规律。

    其实在娱乐圈有很好的一个例子,可窥一斑:

    有一位网友统计了知名歌手在大陆发行的 9 张专辑中 117 首歌曲的歌词,同一词语在一首歌出现只算一次,形容词、名词和动词的前十名如下表所示(词语后面的数字是出现的次数):
    在这里插入图片描述
    如果我们随便写一串数字,然后按照数位依次在形容词、名词和动词中取出一个词,连在一起会怎么样呢?

    例如取圆周率 3.1415926,对应的词语是:坚强,路,飞,自由,雨,埋,迷惘。

    稍微连接和润色一下:

    坚强的孩子
    
    依然前行在路上
    
    张开翅膀飞向自由
    
    让雨水埋葬他的迷惘
    

    是不是有点感觉了?当然,真正基于统计的学习算法比这个简单的统计复杂得多。

    然而统计学习比较容易理解简单的相关性:例如一个词和另一个词总是一起出现,两个词应该有关系;而无法表达复杂的相关性。

    并且统计方法的公式往往非常复杂,为了简化计算,常常做出各种独立性的假设,来降低公式的计算难度,然而现实生活中,具有独立性的事件是相对较少的。

    模拟大脑的工作方式

    于是人类开始从机器的世界,反思人类的世界是怎么工作的。
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    人类的脑子里面不是存储着大量的规则,也不是记录着大量的统计数据,而是通过神经元的触发实现的。

    每个神经元有从其他神经元的输入,当接收到输入时,会产生一个输出来刺激其他神经元。于是大量的神经元相互反应,最终形成各种输出的结果。

    例如当人们看到美女瞳孔会放大,绝不是大脑根据身材比例进行规则判断,也不是将人生中看过的所有的美女都统计一遍,而是神经元从视网膜触发到大脑再回到瞳孔。

    在这个过程中,其实很难总结出每个神经元对最终的结果起到了哪些作用,反正就是起作用了。

    于是人们开始用一个数学单元模拟神经元。

    这个神经元有输入,有输出,输入和输出之间通过一个公式来表示,输入根据重要程度不同(权重),影响着输出。
    在这里插入图片描述
    于是将 n 个神经元通过像一张神经网络一样连接在一起。n 这个数字可以很大很大,所有的神经元可以分成很多列,每一列很多个排列起来。

    每个神经元对于输入的权重可以都不相同,从而每个神经元的公式也不相同。当人们从这张网络中输入一个东西的时候,希望输出一个对人类来讲正确的结果。

    例如上面的例子,输入一个写着 2 的图片,输出的列表里面第二个数字最大,其实从机器来讲,它既不知道输入的这个图片写的是 2,也不知道输出的这一系列数字的意义,没关系,人知道意义就可以了。

    正如对于神经元来说,他们既不知道视网膜看到的是美女,也不知道瞳孔放大是为了看的清楚,反正看到美女,瞳孔放大了,就可以了。

    对于任何一张神经网络,谁也不敢保证输入是 2,输出一定是第二个数字最大,要保证这个结果,需要训练和学习。

    毕竟看到美女而瞳孔放大也是人类很多年进化的结果。学习的过程就是,输入大量的图片,如果结果不是想要的结果,则进行调整。

    如何调整呢?就是每个神经元的每个权重都向目标进行微调,由于神经元和权重实在是太多了,所以整张网络产生的结果很难表现出非此即彼的结果,而是向着结果微微地进步,最终能够达到目标结果。

    当然,这些调整的策略还是非常有技巧的,需要算法的高手来仔细的调整。正如人类见到美女,瞳孔一开始没有放大到能看清楚,于是美女跟别人跑了,下次学习的结果是瞳孔放大一点点,而不是放大鼻孔。

    没道理但做得到

    听起来也没有那么有道理,但的确能做到,就是这么任性!

    神经网络的普遍性定理是这样说的,假设某个人给你某种复杂奇特的函数,f(x):不管这个函数是什么样的,总会确保有个神经网络能够对任何可能的输入 x,其值 f(x)(或者某个能够准确的近似)是神经网络的输出。

    如果在函数代表着规律,也意味着这个规律无论多么奇妙,多么不能理解,都是能通过大量的神经元,通过大量权重的调整,表示出来的。

    人工智能的经济学解释

    这让我想到了经济学,于是比较容易理解了。

    我们把每个神经元当成社会中从事经济活动的个体。于是神经网络相当于整个经济社会,每个神经元对于社会的输入,都有权重的调整,做出相应的输出。

    比如工资涨了、菜价涨了、股票跌了,我应该怎么办、怎么花自己的钱。这里面没有规律么?肯定有,但是具体什么规律呢?很难说清楚。

    基于专家系统的经济属于计划经济。整个经济规律的表示不希望通过每个经济个体的独立决策表现出来,而是希望通过专家的高屋建瓴和远见卓识总结出来。但专家永远不可能知道哪个城市的哪个街道缺少一个卖甜豆腐脑的。

    于是专家说应该产多少钢铁、产多少馒头,往往距离人民生活的真正需求有较大的差距,就算整个计划书写个几百页,也无法表达隐藏在人民生活中的小规律。

    基于统计的宏观调控就靠谱多了,每年统计局都会统计整个社会的就业率、通胀率、GDP 等指标。这些指标往往代表着很多内在规律,虽然不能精确表达,但是相对靠谱。

    然而基于统计的规律总结表达相对比较粗糙。比如经济学家看到这些统计数据,可以总结出长期来看房价是涨还是跌、股票长期来看是涨还是跌。

    如果经济总体上扬,房价和股票应该都是涨的。但基于统计数据,无法总结出股票,物价的微小波动规律。

    基于神经网络的微观经济学才是对整个经济规律最最准确的表达,每个人对于自己在社会中的输入进行各自的调整,并且调整同样会作为输入反馈到社会中。

    想象一下股市行情细微的波动曲线,正是每个独立的个体各自不断交易的结果,没有统一的规律可循。

    而每个人根据整个社会的输入进行独立决策,当某些因素经过多次训练,也会形成宏观上统计性的规律,这也就是宏观经济学所能看到的。

    例如每次货币大量发行,最后房价都会上涨,多次训练后,人们也就都学会了。

    人工智能需要大数据

    然而,神经网络包含这么多的节点,每个节点又包含非常多的参数,整个参数量实在是太大了,需要的计算量实在太大。

    但没有关系,我们有大数据平台,可以汇聚多台机器的力量一起来计算,就能在有限的时间内得到想要的结果。

    人工智能可以做的事情非常多,例如可以鉴别垃圾邮件、鉴别黄色暴力文字和图片等。

    这也是经历了三个阶段的:

    依赖于关键词黑白名单和过滤技术,包含哪些词就是黄色或者暴力的文字。随着这个网络语言越来越多,词也不断地变化,不断地更新这个词库就有点顾不过来。
    
    基于一些新的算法,比如说贝叶斯过滤等,你不用管贝叶斯算法是什么,但是这个名字你应该听过,这是一个基于概率的算法。
    
    基于大数据和人工智能,进行更加精准的用户画像、文本理解和图像理解。
    

    由于人工智能算法多是依赖于大量的数据的,这些数据往往需要面向某个特定的领域(例如电商,邮箱)进行长期的积累。如果没有数据,就算有人工智能算法也白搭,所以人工智能程序很少像前面的 IaaS 和 PaaS 一样,将人工智能程序给某个客户安装一套,让客户去用。因为给某个客户单独安装一套,客户没有相关的数据做训练,结果往往是很差的。但云计算厂商往往是积累了大量数据的,于是就在云计算厂商里面安装一套,暴露一个服务接口。

    比如您想鉴别一个文本是不是涉及黄色和暴力,直接用这个在线服务就可以了。这种形势的服务,在云计算里面称为软件即服务,SaaS (Software AS A Service)。于是工智能程序作为 SaaS 平台进入了云计算。

    基于三者关系的美好生活

    终于云计算的三兄弟凑齐了,分别是 IaaS、PaaS 和 SaaS。所以一般在一个云计算平台上,云、大数据、人工智能都能找得到。一个大数据公司,积累了大量的数据,会使用一些人工智能的算法提供一些服务;一个人工智能公司,也不可能没有大数据平台支撑。所以,当云计算、大数据、人工智能这样整合起来,便完成了相遇、相识、相知的过程。

    物联网

    物联网,即物联网,指的是全球数十亿的物理设备,它们现在连接到互联网,收集和共享数据。得益于廉价的处理器和无线网络,有可能将任何东西,从一颗药丸到一架飞机,变成物联网的一部分。这为那些原本愚蠢的设备增加了一种数字智能,使他们能够在没有人参与的情况下进行交流,并将数字和物理世界融合在一起。

    什么是物联网设备?

    几乎任何物理对象都可以被转换成物联网设备,如果它可以连接到互联网并以这种方式进行控制。一个可以通过智能手机应用进行切换的灯泡是一款物联网设备,比如你办公室里的运动传感器或智能恒温器,或者联网的路灯。

    以下图为例,物联网大致分为以下几个层级:感知层,网络层,应用层。
    在这里插入图片描述
    1、感知层相当于人的感官和神经末梢,用来感知和采集应用环境中的各种数据。包括温度、湿度、速度、位置、震动、压力、流量、气体等各种各样的传感器。灵敏度和精度高,功耗低,可以无线传输是对传感层的要求。

    2、网络层相当于人的神经系统,用来传输数据。包括各种各样的无线通讯技术和标准,比如Zigbee/BLE/Wifi/NFC/RFID /LTE等。低功耗,广域覆盖,更多连接是无线网络的发展方向。目前新的通讯技术和标准NB-IoT,LoRa,eLTE-IoT都是往这个方向努力。未来的5G会取代目前很多的无线通讯技术,一统江湖。
    在这里插入图片描述
    3、应用层相当于人的大脑指示和反应,通过指令反向控制输出。如设备管理,环境监测,工业控制等

    物联网与云计算

    云计算相当于人的大脑,是物联网的神经中枢。云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式,通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。

    目前很多物联网的服务器部署在云端,通过云计算提供应用层的各项服务。云计算可以认为包括以下几个层次的服务:基础设施即服务(IaaS),平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)
    在这里插入图片描述
    1、云计算IaaS:基础设施即服务

    IaaS(Infrastructure-as-a- Service):基础设施即服务。消费者通过Internet可以从完善的计算机基础设施获得服务。例如:硬件服务器租用

    2、云计算PaaS:平台即服务

    PaaS(Platform-as-a- Service):平台即服务。PaaS实际上是指将软件研发的平台作为一种服务,以SaaS的模式提交给用户。因此,PaaS也是SaaS模式的一种应用。但是,PaaS的出现可以加快SaaS的发展,尤其是加快SaaS应用的开发速度。例如:软件的个性化定制开发

    3、云计算SaaS:软件即服务

    SaaS(Software-as-a- Service):软件即服务。它是一种通过Internet提供软件的模式,用户无需购买软件,而是向提供商租用基于Web的软件,来管理企业经营活动。

    亚马逊是最早意识到服务价值的公司,它把服务于公司内部的基础设施,平台,技术,成熟后推向市场,为社会提供各项服务,也因此成为全球云计算市场的领头羊。

    物联网与大数据

    大数据相当于人的大脑从小学到大学记忆和存储的海量知识,这些知识只有通过消化,吸收、再造才能创造出更大的价值。物联网产生了大量的数据:从连接到机器部件或环境传感器的传感器,或者我们对智能音箱发出的声音。

    麦肯锡全球研究所给出的定义是:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合,具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”.

    从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘。但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术

    物联网与人工智能

    人工智能打个比喻为一个人吸收了人类大量的知识(数据),不断的深度学习、进化成为一方高人。人工智能离不开大数据,更是基于云计算平台完成深度学习进化。

    人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。
    在这里插入图片描述

    物联网的安全

    安全问题是物联网的最大问题之一。这些传感器收集了很多非常敏感的数据——例如,你在自己家里说什么和做什么。保持这种安全对消费者的信任至关重要,但到目前为止,物联网的安全记录一直非常糟糕。太多的物联网设备几乎没有考虑到安全的基本原理,比如加密传输和休息的数据。

    软件的缺陷——即使是旧的、使用得很好的代码——都是定期发现的,但是许多物联网设备缺乏修补的能力,这意味着它们永远处于危险之中。黑客们现在正积极地瞄准诸如路由器和网络摄像头这样的物联网设备,因为他们天生缺乏安全保障,这使得他们很容易做出妥协,并将其卷成巨大的僵尸网络。

    缺陷已经让智能家居设备如冰箱、烤箱和洗碗机向黑客开放。研究人员发现,10万个网络摄像头可以轻松破解,而一些面向儿童的联网智能手表被发现含有安全漏洞,黑客可以追踪佩戴者的位置,窃听通话内容,甚至可以与用户进行交流。

    当智能设备的成本变得微不足道时,这些问题只会变得更加普遍和棘手。

    物联网填补了数字世界和现实世界之间的鸿沟,这意味着黑客入侵设备可能会带来危险的现实后果。在一个发电站中,对控制温度的传感器进行黑客攻击,可能会诱使运营商做出灾难性的决定;对无人驾驶汽车的控制也可能以灾难告终。

    最后,关于区块链:
    https://baijiahao.baidu.com/s?id=1592894131130991736&wfr=spider&for=pc

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  • 早在几年前,有关领域的专家还在对物联网专业到底有没有必要开设争论个不休的时候,教育部便下达了高校设置物联网专业的申报通知,众多高校便争相申请,时至今日,物联网专业已经遍地开花,随处可见。那么物联网专业...

    早在几年前,有关领域的专家还在对物联网专业到底有没有必要开设争论个不休的时候,教育部便下达了高校设置物联网专业的申报通知,众多高校便争相申请,时至今日,物联网专业已经遍地开花,随处可见。那么物联网专业到底怎么样?好就业吗?一直是摆在高考学子面前的一个很纠结的问题。由于,物联网专业还没有毕业生,我们无法根据事实来对物联网专业做出评判,同时出于谨慎的原因,我也一直没有对物联网就业问题做出明确的判断。然而,最近仍有很多学弟、学妹来向我咨询物联网的就业问题,因此决定在这里谈一谈关于物联网专业就业的一些想法。文中的观点难免有局限性,只是帮大家多提供一点看法,仅供参考。

    一:物联网大扫盲

    所谓物联网,是指通过装置在各类物体上的电子标签,传感器、二维码等,经过接口与无线网络相连,从而赋予物体以智能,可以实现人与物体的沟通和对话,也可以实现物体与物体互相间的沟通和对话。它以通信技术为基础,让物理设施和IT设施进行“联姻”,从而使得政府管理、生产制造、社会管理,以及个人生活实现互联互通,被认为是继计算机、互联网之后,世界信息产业的第三次浪潮。

    “物联网”被美国人认为是振兴经济、确立竞争优势的关键战略。而在我国,它也得到了迅猛的发展:2010年两会工作报告中明确提出要“加快物联网的研发应用”,物联网进入了“国字号”发展的轨道,在2010年上海世博会上,海尔集团推出了“物联网冰箱”,在这种冰箱上输入相关信息后,不出家门,就能轻松缴纳水电费……可以预见的是,未来我国将进入一个“物联网时代”。

    2.物联网有多火?

    物联网是继计算机、互联网和移动通信之后的又一次信息产业的革命性发展,目前被正式列为国家重点发展的战略性新兴产业之一。物联网产业具有产业链长、涉及多个产业群的特点,其应用范围几乎覆盖了各行各业。

    在美国,以物联网应用为核心的智慧地球计划,得到奥巴马政府的积极回应和支持,其经济刺激方案将投资110亿美元用于智能电网以及相关项目。另外,欧盟也在2009年6月制定并公布了涵盖标准化、研究项目、试点工程、管理机制和国际对话在内的14点行动计划。

    近几年,我国物联网也举得了前所未有的重视,虽然,巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。然而不可否认的是,物联网的发展必然促使物联网相关产业交融,各产业各司所职、各取所需,最终形成一个强大不机械化的产业链,蕴含难以想象的能量。到2015年,我国物联网将攻克一批关键核心技术,初步构建较为完善的标准体系,将在核心技术研发与产业化、关键标准研究与制定、产业链条建立与完善、重大应用示范与推广等方面取得显著成效,建成一批物联网应用示范重大工程,培育和发展一批具有国际竞争力的物联网骨干企业,初步形成创新驱动、协同发展、辐射面宽、带动力强的物联网发展格局,努力抢占新一轮世界经济科技制高点。

    3.物联网专业学什么?

    物联网专业是教育部允许高校增设新专业后,高校申请最多的学校,这也说明了国家对物联网经济的重视和人才培养的迫切性。在2012年最新颁布的普通高等学校本科专业目录中,物联网工程专业属于工学中的计算机大类,标准学制4年,毕业后授予工学学士学位。

    物联网工程专业开设基础课程和专业核心课程两大类,学生主要学习研究信息流、物质流和能量流彼此作用、相互转换的方法和技术,有着很强的工程实践特点。

    物联网专业是一门交叉学科,涉及计算机、通信技术、电子技术、测控技术等专业基础知识,以及管理学、软件开发等多方面知识。作为一个处于摸索阶段的新兴专业,各校都专门制定了物联网专业人才培养方案。学生需要学习包括计算机系列课程、信息与通信工程、模拟电子技术、物联网技术及应用、物联网安全技术等几十门课程,同时还要打牢坚实的数学和物理基础。另外,优秀的外语能力也是必备条件,因为目前物联网的研发、应用主要集中在欧美等国家,学生需要阅读外文资料和应对国际交流。

    北京科技大学招生就业处处长韩经说,该校的课程包括物联网工程导论、嵌入式系统与单片机、无线传感器网络与RFID技术、物联网技术及应用、云计算与物联网、物联网安全、物联网体系结构及综合实训、信号与系统概论、现代传感器技术、数据结构、计算机组成原理、计算机网络、现代通信技术、操作系统等课程以及多种选修课。

    4.物联网专业就业前景

    目前,教育部审批设置的高等学校战略性新兴产业本科专业中有“物联网工程”、“传感网技术”和“智能电网信息工程”三个与物联网技术相关的专业。此三个专业从2011年才开始首次招生,目前为止还没有毕业生,所以,无法从往年的就业率来判断未来的就业情况,但可从行业的整体发展趋势和人才市场的需求等方面了解该专业未来的就业形势。

    作为国家倡导的新兴战略性产业,物联网备受各界重视,并成为就业前景广阔的热门领域,使得物联网成为各家高校争相申请的一个新专业,主要就业于与物联网相关的企业、行业,从事物联网的通信架构、网络协议和标准、无线传感器、信息安全等的设计、开发、管理与维护,也可在高校或科研机构从事科研和教学工作。

    中科院院士、华东师大软件学院院长何积丰表示,未来的物联网技术要得到发展,需要在信息收集、改进、芯片推广、程序算法设计等方面有所突破,而做到这些的关键是如何培养人才。柏斯维也指出,从整体来看,物联网行业是非常需要人才。

    其实,从人才市场的需求来看,无论是物联网专业还是云计算专业的人才是炙手可热的,但企业对人才的要求也是相当高的。很多单位和企业不但要求应聘者须是硕士以上学历,还要求有几年的相关工作经验。对此,企业纷纷表示,做核心的研发工作或核心的基础架构是需要一些经验积累的,本科应届生一般不具备这些经验。

    因为物联网是个交叉学科,涉及通信技术、传感技术、网络技术以及RFID技术、嵌入式系统技术等多项知识,但想在本科阶段深入学习这些知识的难度很大,而且部分物联网研究院从事核心技术工作的职位都要求硕士学历,因此本科毕业生可从与物联网有关的知识着手,找准专业方向、夯实基础,同时增强实践与应用能力。

    面对现在大学生毕业就业难的情况下,物联网领域却急需相关专业的人才,同时物联网行业内前景大好,这也是成为高校热门专业的一个重要原因。从工信部以及各级政府所颁布的规划来看,物联网在未来十年之内必然会迎来其发展的高峰期。而物联网技术人才也势必将会“迎娶”属于它的一个美好时代。(以上内容来源:新华网-新华信息化 )

    二:物联网专业三大硬性要求不可缺

    如今的现场招聘会和招聘网站上,无论是无锡,成都,杭州等各大城市的物联网研究院,还是中国移动,中兴,华为等电信业巨鳄的物联网子公司,上到物联网高级研发工程师,下到物联网产品销售业务员,几乎所有的物联网企业,每个相关职位都在如饥似渴地收纳人才。那么,作为一个毕业生,要具备哪些能力,才能得到公司的青睐,获得心仪的职位呢?

    1.关于工作技能的硬性要求

    首先,虽然物联网的范围很广,但是,没有哪一家公司会要求应聘者什么都懂,而是应该在大体了解的基础上,具备有某一方面的突出优秀能力,比如在软件开发方面,会要求精通C,C ,java,.NET等各种常用编程语言及数据库知识,而在硬件研发方面,则会对嵌入式系统开发,常用电路设计,各种接口技术有较高的要求。还有网络领域的工作人员,也应该熟悉各种网络协议及通信协议,如TCP/IP,zigbee,蓝牙,wifi等。 这些知识都是从事计算机,互联网相关行业应该了解的,在此基础之上,如果要从事物联网的核心工作,比如物联网架构工程师,物联网研发工程师以及云计算工程师等职位,则需要在RFID射频识别技术,云计算及大数据,M2M领域有一定的研究,对于刚毕业的本科学生而言,要达到这种水平是不容易的,可是这可以作为有志于在物联网领域深入发展的同学的一个努力的方向。

    2.专业证书

    虽然现在用人都提倡重能力轻证书,但一些跟工作联系紧密的证书还是或多或少能反映求职者一定的水平。目前国内较权威的物联网资格认证有全国物联网技术应用人才培养认证,CETTIC物联网工程师职业培训认证等,这些证书的报考条件一般都要求最低大专学历和一定的工作经验,考试内容偏向于应用层,实用性较强。

    3.团队合作能力

    物联网是一门综合产业,在一个公司中,某一个人是无法独立完成一整个物联网项目的,必须依靠整个团队的力量,每位成员各展所长,才能和谐发展,如果一个程序员将代码写得无法阅读,移植性差,就会给测试人员造成很大的麻烦,因此团队意识也是非常重要的。

    常言道“君子藏器于身,待时而动”,这句话同样可以用在物联网专业的同学们身上,现在物联网还没有真正作为一个学科,一个独立的体系,当然也它也不可能真正独立,它的范围非常广,需要的知识技能比较多,同学们应该有选择性地储备专业知识,丰富自己的能力,到毕业时,才能顺应时势,投身到物联网产业的大潮中去。【资料:中国物联网智慧谷-物联网门户】

    三、物联网专业报考指南

    中国工程院院士姚建铨:我是来自高等院校,对于物联网技术的人才培养是比较关注的。很多物联网大会都是我在主持人才培养的专题,人很多,社会上呢,这几方面的人需要物联网技术人才,一方面呢,物联网企业里边需要物联网方面的人才,另一方面,培养物联网专业人才的教师也很缺乏,这是两个问题,全国经教育部批准的,物联网专业及相关专业的学生越来越多,很多学校包括电子信息专业里面也有在搞,有的学校没有批准物联网专业,也分出一部分培养物联网相关专业的人才。应该把物联网技术和物联网人才的培养提到同等的高度,希望考生及考生的家长,多看看相关资料,了解国内物联网发展的动态,克服物联网误区,有人认为物联网不就是互联网加入传感器吗,没有必要专门去培养,既然设置了这个专业,希望考生报考这个专业,我认为这个专业的前景将越来越好,据统计,物联网人才的需求是毕业人数的五倍到十倍,有一个问题专家认为,物联网这个专业需要传感技术、计算机技术,网络技术应用的集合不需要专门培养,但是我觉得这样一个综合性的人才正是国家所需要的,而且,物联网技术跟应用时密切结合的,所以从应用这个角度来说,我们更需要培养既懂传感技术、计算机技术以及网络技术应用的综合性人才,我非常支持教育部设置这个专业,希望广大考生和家长来选择这个专业,另外,即将毕业的学生呢,也应该充满信心走向工作岗位,挑选自己的,这是国家的需求,市场的需求和人才培养的方向,物联网人才的需求市场是越来越大的。

    也许听了这么多,很多人都有点失望。但是事情往往都有两面性,正是物联网属新兴专业,所以风险多,机会也多。我想说的是,学好物联网的确有难度,但是只要你够自信、肯努力、敢于尝试,学习物联网找个工作算什么?别忘了,未来的社会毕竟是我们的,我们不是仅仅找到工作,而是要创造工作,物联网这片蓝海,等待你来杨帆起航!

    本文转自d1net(转载)

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