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最后,我们将探讨物联网如何提供多样化和差异化产品(要实现这些功能,必须建立坚实的小数据基础,以衍生出位于物联网顶层的大数据,并从中得到见解以及形成新型应用与服务。

这会对数据的处理方式和节能解决方案的重要性产生一定影响。

物联网的历史20世纪60年代,计算技术诞生。

该技术主要用于专门的应用从天气预报到复杂的电话交换系统,乃至核武器试验。

通常情况下,个别应用需要大量的资金、资源和技术等方面的投入。

该高性能计算市场围绕这些早期实施逐渐壮大,但应用范围仍很狭隘。

当时,该市场的主力消费者是需要借助超级计算中心进行复杂模拟和研究的组织。

大型机计算单元的职责是处理数据。

之后,借助编程进行商用计算变得日益简单,此时开始出现标准应用程序。

大型机转变为体积更小、价格更低的微型计算机,拓展了计算的市场覆盖范围。

接下来的进化步骤是微处理器和个人电脑(PC的演变,个人电脑使计算机的触角延伸到了更多的中小型企业以及家庭和学校。

之后,随着笔记本电脑的出现,PC趋向移动化,并掀起了手机领域的革命,使之迅速演变成一个移动计算平台。

今天,我们生活在一个以手机为中心的世界里,我们连接到令人眼花缭乱的各种设备,信息源通过手机传达;

对许多人来说,手机已成为其最主要的计算设备。

与此同时,在很大程度上受到忽视的微处理器促生出了另一个完整的市场控制。

将微处理器与内存集成到一个芯片上,微控制器就这样诞生了。

这些廉价设备悄无声息地渗入到人们的生活中,它们广泛存在于电视机遥控器、录像机(VCR、空调系统、汽车刹车系统以及电脑的键盘和硬盘。

伴随消费电子设备从模拟技术向数字技术的过渡,它们又促生出了平面电视、MP3播放器、DVD和家庭影院系统,以及在用水和洗衣时间方面做过诸多优化的环保型洗衣机。

这些设备与互联网的连接,以及其他一些相关事物合称为物联网。

未来的物联网将不仅仅局限于如今这许多我们称之为智能的事物,而是将囊括所有可以连接的物件。

这些新型连接可能意味着前所未有的连接,如人员、流程、加入到医疗器械中的智能数据、楼宇、照明,甚至是道路之间的连接。

这将为我们带来新的业务、新的机遇、新的体验和新的服务。

这将是下一波浪潮,它无疑会对人类、公司和国家/地区产生重大影响。

但是,物联网已经存在了很长一段时间。

例如,我们于2000年初入住的ARM总部大楼在上世纪90年代兴建之时就采用了电子设备。

您甚至可以坐在世界彼端的电脑前操控每个房间内的空调。

这是物联网的一个早期示例。

取暖通风及空调系统(HVAC已从黑白终端转变为如今易用的消费电子设备,如移动设备或界面更加友好的家用触摸屏。

NestLabs恒温器就是我们现今拥有的智能控制器件的一个示例。

这种恒温器能够“感知”家庭对温度的需求,可在感知屋内无人时停止加热,以节省燃料费,并能够提醒房主节约能源,使其通过智能手机、平板电脑或网络浏览器就能对该恒温器进行远程控制。

大数据源自小数据亚马逊、新浪、腾讯等公司收集数以百万计的交易和网页点击数据,并对这些数据进行分析、汇总,找出趋势。

这些趋势有助于推动业务。

此类建议的产生全都基于所谓的大数据。

但是,要分析大数据,必须要有小数据才行。

在上例中,这些数据来源于在线浏览和购买。

在物联网的情境中,小数据将来自传感器、控制器以及其他基于ARM技术的智能器件。

对消费者而言,物联网的核心是个人应用、提供便利和促进健康(也称作“量化自我”,是一场将技术融入个人日常生活数据采集过程的运动,数据采集涉及摄入(如食物摄取、周围空气质量、状态(如情绪、兴奋、血液氧气含量和行为(包括心理及生理等方面。

此类自我监控和自我感知技术将穿戴式传感器(EEG、ECG、视频等与穿戴式计算技术(如NikeFuelBand、Runkeep移动应用、Withingsscales等融合在一起。

下面是一个关于如何借助嵌入式智能器件在繁忙的都市中寻找停车位的示例。

SFPark(业务覆盖旧金山和Streetline(业务覆盖德国、英国和全美可收集并分发街道及停车场中停车位的相关实时信息。

不仅免去了司机兜圈寻找停车位的麻烦,还减少了交通拥堵现象。

另一方面,它使得运营商能够根据各区域停车位的需求状况相应地降低或提高停车计时器和停车场的泊车价格。

这些小数据由采用ARMCortex?

-M3处理器的停车位置传感器(电池驱动,可连续运行数年生成。

智能城市可将这一泊车优化模式加以推广,形成覆盖全市的智能基础设施,从而节省开支、降低碳排放并提高生活质量。

这些具有开拓性质的大规模成本节约部署可以平衡公共部门长远规划周期内的基础设施成本,同时减轻污染。

这引出了一个问题,如何共享数据?

何种标准与格式可受信任?

如果这些问题得不到解决,物联网就难以形成跨所有市场运作所需的规模。

共享数据需要信任在讨论数据交换时,一个显而易见的问题是是否安全?

我的回答是“人类对共享或跟踪数据到底有多关注?

”今天,Google可以告诉你:

你住在哪里?

你喜欢什么?

你的兴趣是什么?

并将这些数据出售给广告商。

就目前而言,人们对此并不在意。

Google提供了一些隐私设置,可避免此类共享,但又有多少人理会呢?

我相信大多数人都不在意这些事情。

如今,Google通过扫描您的电子邮件文本来发送广告消息,Facebook利用面部识别向猫主人推送广告,许多人似乎已习以为常。

我来举两个提供不同好处的示例(健康和监控。

“谨慎驾驶”汽车保险公司向您承诺,如果您同意在车内安装一个可将目的地、车速、行程时间等信息传回该公司的跟踪装置(以便公司知道您是一位具有安全意识的司机,则可降低您的保费。

反之,一旦您不再负责任地驾驶(比如在深夜或反应迟钝时驾车,则保费就会提高。

Preventice出品的BodyGuardian远程病患监控系统能够借助连接到病人胸部的人体传感器收集ECG、心率和活动水平数据,并通过手机传送给医生,以检测和监控心律失常。

该系统由Preventice与MayoClinic合作开发,可在病患与医疗团队之间建立持续的连接。

今天的大多数小数据存储在不同的数据孤岛中。

我们面临的难题是共享数据如何供大数据使用。

如果我想与医生共享我的体重数据,我该怎么做呢?

我可能会需要一台不同的设备,而这一小数据往往与某台设备“捆绑”在一起,或绑定到某个专有孤岛中的某个服务。

孤岛之间互不通信,制约了物联网的发展。

但是,如果您的驾驶风格比较狂野,保险成本就会上升,您愿意与寿险公司共享这些数据以方便他们提高您的寿险保费吗?

数据归谁所有,可与谁共享,出于何种目的?

如果几家服务提供商之间可以实现数据共享,而不是将数据限制在孤岛中,物联网将可发挥更大的作用并形成更大的规模。

这些示例映射出了隐私方面的问题,以及电子商务优化数据共享的方式。

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