斯蒂尔曼智能科技有限公司——斯蒂尔曼物联网电气火灾监控系统

随着传感器新材料、新工艺、新应用的不断出现，检测技术、控制技术的发展，信息采集能力、测量精度和可靠性都有了质的飞跃；同时，传感器的微型化、网络化程度也进一步提高。如下图所示，几种综合趋势促使物联网感知技术的进一步成熟。

在传感器的功耗降低、精度和可靠性提高、测量范围扩大、范围扩大的同时，现代传感器的功能也正在由传统的单一功能向集成化、无线化、网络化、数字化、系统化、微型化、智能化、多功能、光机电一体化、无维护化的方向发展。从5 G基础通信网络的建设中获益，从物联网终端种类的不断增加中获益，从物联网各种应用需求的激增中获益，权i威人士预计，到2025年，***物联网连接数将达到1000亿。在接下来的十年中，物联网将会有上万亿的市场，其产业规模将是因特网的数倍。前途是那样

当前，互联网数据入口逐渐向几大巨头(如阿里、腾讯)靠拢，小公司获取数据的成本越来越高，物联网这一尚未完全开发的数据领域显得尤为重要。

前端设备***终会趋于相同，出现同质化竞争，而好的设备所产生的海量数据如何收集和使用，才是你是否拥有竞争优势的决定因素。

物联网现状与展望

伴随着5 G时代的到来，物联网将得到快速发展。与此同时，物联网方面的新增融资也呈上升趋势。下一步，我们将从应用场景的角度，探讨物联网产业的发展前景。

物联网数据使用的发展是一个不断变化的过程，但是对于那些从计划和项目中收集越来越多数据的公司来说，这也是一个挑战。把物联网数据与其他资源结合起来，进行挖掘，并以更灵活和定制的方式提供给各个利益相关者，这是一项复杂的工作，需要与***团队协作。

想要有效利用新数据的***应该设法建立一个由专i家和供应商组成的相辅相成的生态系统，为收集、挖掘和分发复杂数据提供指导，并处理所有必要障碍，包括基础设施、安全和文化障碍等。

资料利用的潜在价值是巨大的，希望能给大家带来更美好、更安全、更高i效的生活。

很多技术评论家称这些数据为“新石油”。受此次疫情的影响，数据还可以作为公用设施，如电力、水和宽带。它是塑造，支持，保护和优化生活的重要资源。

由于物联网应用的迅速发展，企业获取的数据比以前都要多。但关于数据的使用，仍有很多问题需要澄清。资料的价值如何？怎样才能提供这些服务，才能有效地惠及所有利益相关者(***、公民和企业)？怎样尽可能地把它***化？考虑到后冠状病毒时代的影响，这个领域非常热门。

利用分析工具对物联网设备产生的各种类型的数据进行分析，从而进行物联网分析。利用物联网分析，有价值的信息可以从大量数据中提取出来，然后用来改进应用程序、业务流程和生产等。多种类型的数据分析可用：

标准分析：标准分析是用来分析特定情况下应该采取的步骤。这就是通常所说的描述与预测分析的结合。规范分析在商业应用中可以帮助解释大量的信息，从而得到更加准确的结论。

SpaceAnalytics：该方法用于分析基于位置的物联网数据和应用。对各种地理模式进行空间分析，确定各种物理对象之间的空间关系；泊车应用、智能汽车和作物规划都从空间分析的应用实例中获益。

在安全和网络支持方面， OT与 IT合作。软体与资料融合，边缘资料直接进入 IT系统，例如预算管理。集成了 OT和 IT功能的物理设备，包括路由器，控制系统等。

如果企业把 IT和 OT结合起来，就能减少空间、时间和能量的消耗，减少采购和管理。常规系统中，对传感器或执行机构的数据进行分析可以立即得到结果，但不能得到深度结果。当数据分析越来越接近云端或远程数据中心时，计算结果的深度会增加，但时间会增加。近几年，数据分析主要是在云中进行，但云的功能已经转向了边缘。在数据中心中，企业***面临着前所未i有的挑战，如带宽限制、关键任务 OT系统、恶劣的物理环境、不可靠的连接和不断增加的安全漏洞。为了管理这些困难，企业***正在转向边缘即服务产品。

人们所创造的物质世界有多大，我们就有测量的概念，但人们所创造的数字世界究竟有多大，相信这一概念并不十分明确。

多数人认为，数据就是数字，或者一定是由数字组成的，但事实并非如此，数据的范畴远大于数字，信息，现象，数据，状态和知识都可以成为数据的一部分。

人所创造的物质世界的一切都可以是数据，通过互联网传播的文字、图片和视频就是数据；工厂里的所有档案、大小、记录就是数据；大小、年代、手工艺品也是数据。地甚至宇宙存在的时空也可以是数据，小到一粒，大到一颗行星的轨道和生命周期。

海量数据的困境

对海量数据的分析能够对公司的业务和经营方式产生重要的影响。但围绕这一目标，下列问题也存在了很长时间：

大多数数据是孤立的，不能同其他类型的数据相分离，不能进行宏观的综合分析。举例来说，很难将财务数据与消费者数据进行简单地汇总，以便更深入地了解特定客户行为对公司财务业绩的影响。

难以快速处理大数据，以便让洞察力发挥作用。大部分类型的数据的价值都是短暂的，今天的消费者行为将会在明天和后天改变。企业需要能够迅速提供行动指引的洞察力，才能实现效益***大化，但是大多数传统数据库系统不能快速处理数据。