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国内物联网平台分析

2年前 热度:911 ℃

     导读:国内物联网平台分析   近几年物联网已经成为各行各业和资本争相追逐的风口,进入2018年,物联网热度持续不减,一个全球化的智能互联时代即将到来。那么国内的物联网发展处于什么水平?已经搭建的物联网平台是否成熟?目前有哪些完善的物联网平台可供大家使用或学习借鉴?为此OFweek物联网小编搜集了国内五大物联网平台,供大家参考。

  1.百度 “天工” 智能物联网平台

  2016年7月百度推出了名为“天工”的智能物联网平台,该平台是更侧重于面向工业制造、能源、物流等行业的产业物联网。百度天工是一个端到云的全栈物联网平台,其包含了物接入、物解析、物管理、时序数据库,规则引擎五大产品,以千万级设备接入能力,百万数据点每秒的读写性能,超高的压缩率,端到端的安全防护,和无缝对接天算智能大数据平台的能力,为客户提供极速、安全、高性价比的智能物联网服务。

  优势:

  1.百度天工作为智能化的物联网平台,是“云计算+大数据+人工智能”的三位一体。  2.天工赋能更多的行业软件SaaS服务,能够降低产业客户的上云成本,真正实现产业物联网。

  应用案例:

  1.以风力发电为例,百度天工已经将深度学习等人工智能技术应用于风机的预测性维保领域,将风机的故障预测准确率提升到90%,故障预测召回率高达99%,实现了人工智能与物联网的深度融合,极大地降低了设备运维成本和停机时间,延长了设备的生命周期。

  2.太原铁路局使用了百度天工物联网平台高并发、高效率的数据接入,大数据对海量数据的清洗变形分析和机器学习算法进行调度优化。最终运行的效果表明,太原铁路局实现了业内实时最优物流调度,比原有调度效率提升达59%。

  2. 阿里Link物联网平台

  2017年6月10日,在IoT合作伙伴计划大会2017(ICA)上,阿里巴巴IoT联合近200多家IoT产业链企业宣布成立IoT合作伙伴联盟,随后10月12日,阿里云在云栖大会上发布了Link物联网平台,将借助阿里云在云计算、人工智能领域的积累,将物联网打造为智联网。Link物联网平台将建设物联网云端一体化使能平台、物联网市场、ICA全球标准联盟三大基础设施,推动生活、工业、城市三大领域的智联网建设。

  优势:该平台融合了云上网关、规则引擎、共享智能平台、智能服务集成等产品和服务,使开发者能够实现全球快速接入、跨厂商设备互联互通、调用第三方智能服务等,快速搭建稳定可靠的物联网应用。

  应用案例:无锡鸿山与阿里云联合打造的首个物联网小镇,借助飞凤平台,无锡鸿山实现交通、环境、水务、能源等多个城市管理项目的在线运营,遍布整个小镇的传感设备将这座城市每个部件都链接起来,从数据采集、流转、计算到可视化展现,鸿山小镇建立起诸如污染监控、排水全链路仿真、市政设施监控等多个项目的城市运营智能化。

  3.腾讯QQ物联智能硬件开放平台

  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。

  优势:帮助传统硬件快速转型为智能硬件,帮助合作伙伴降低云端、APP端等研发成本,提升用户粘性并通过开放腾讯的丰富网络服务基于硬件更多想象空间。

  应用案例:硬件设备接入QQ物联后,用户可在QQ中通过二维码扫描、局域网内查找等方式找到这个设备,添加为QQ好友。设备拥有自己的在线状态、昵称/备注名等与普通QQ好友相同的属性。

  此外,除了QQ物联以外,腾讯还有一个物联网的重要平台,就是微信硬件平台。微信硬件平台是微信继连接人与人,连接企业/服务与人之后,推出连接物与人,物与物的IOT解决方案。

  4.中国移动OneNET物联网开放平台

  2014年10月中国移动物联网设备云—OneNET正式上线。2017年11月,中国移动物联网开放平台OneNET实现完成了NB-IOT设备通过窄带蜂窝网络接入平台的能力,成为全国首家支持CoAP+LWM2M协议、遵循IPSO组织制定的Profile国际规范、实现NB-IoT场景解决方案的物联网平台。

  OneNE拥有流分析、设备云管理、多协议配置、轻应用快速生成、API、在线调试几项功能,以其领先的平台能力优势,覆盖了新能源、环境保护、车联网等行业应用领域,帮助开发者轻松实现设备接入与设备连接,快速完成产品开发部署,还为智能硬件、智能家居产品提供完善的物联网解决方案。

  优势:一站式托管—高效性、低成本;多协议智慧解析—包容性、适应性;数据存储和大数据分析—可靠性、安全性;多维度支撑—即时性、持续性。

  应用案例:

  1.与“Hi”电展开合作,协助其解决“设备状态检测”、“设备位置监管”、“设备信息管理”、“反向控制设备”等问题。

  2.协助上海凤彬网络工程有限公司完成黑龙江珍珠山木耳基地改造,实现智慧种植,极大提升农副产业的营收。

  3.智慧工厂项目,快速实现工厂智能化和生产效率提升;智能光伏发电项目,让新能源迈向智慧道路。

  5.中国电信NB-IOT

  2017年5月17日中国电信宣布建成全球首个覆盖最广的商用新一代物联网(NB-IoT)网络, 7月13日物联网NB-IoT(窄带物联网)在京正式商用。NB-IoT作为物联网的新兴技术,可广泛服务于政务行业、物流行业、零售、个人消费、智能家庭等,从而实现设备之间物联互通,实现数据的实时获取,提升企业效率并节约成本。

  优势:

  1.覆盖最广,基于4G全覆盖网络部署,有移动网络的地方均可提供物联网服务。

  2.规模最大,全网31万基站同步升级。

  3.质量最优,基于800MHz低频段承载,具有信号穿透能力更强、覆盖能力更优的特点,使得网络质量更稳定。

  应用案例:

  1.在中关村大街建立NB-IoT试点,将NB-IoT应用于智能路灯、智能垃圾桶、智能井盖等具体应用上。

  2.中国电信同ofo、华为达成合作,推出基于NB-IoT的智能锁。它由中国电信提供NB-IoT网络,华为提供芯片和软件技术。通过使用NB-IoT网络和模块,ofo关锁截单时间将小于5秒,电池待机时间可达2年以上。

国内物联网平台分析

在物联网设备,边缘和云上分配机器学习算法

以下是影响有关如何跨设备,边缘和云分布机器学习算法的决策的常见示例。

物联网设备电池寿命:源自电池容量,不同功耗模式(活动,待机,关闭)之间的占空比以及传感器,CPU和通信接口的标称功耗。将原始数据发送到云将增加通信接口的功耗,在本地处理数据将增加本地CPU的功耗。

物联网设备成本:源自传感器,电池,CPU,通信接口和机械部件的成本。

物联网设备尺寸和重量。

TCO(总拥有成本):设备成本,云成本,网络成本,托管成本,安装成本,支持成本等。

实时需求:某些系统需要实时或近实时响应,并且不能容忍1-2秒延迟,这通常与将数据发送到云并等待响应有关。例如,门铃在两秒钟后无法振铃,这不是我们期望的用户体验。

加载通信渠道:实时向云端发送千兆位数据可以阻止所有其他流量,有时甚至是不可能的。

对通信链路服务质量的敏感性:算法的某些部分不能容忍通信链路中断。例如,即使没有到互联网的链接,警报系统也必须执行。

算法需求:有时算法只需要访问所有传感器的所有原始数据以达到最佳性能。这种情况的一个很好的例子是从多个视点对物体进行3D重建,其中来自多个(有时数百个)相机的实时馈送用于重建3D场景。

为多种平台和多种语言开发:数据科学家通常使用Python,R或Matlab开发他们的算法并使用浮点计算。在分发机器学习算法时,很可能每个环境都有不同的操作系统,不同的工具链和不同的软件语言(Python,Scala,Javascript,C,C ++,定点......)。拆分算法并将其从一个环境迁移到另一个环境是一个资源密集型过程,也是一个痛苦的过程,通常会影响算法的性能并引入错误和错误。

调试/故障排除需求:机器学习算法永远不会是静态的。数据科学家将不断面临边缘情况和新算法,他们的算法失败或需要改进其性能。为了研究问题并提高准确性,数据科学家需要尽可能多地访问数据,有时甚至需要访问原始数据。如果系统仅在设备级处理原始数据,并且原始数据不易被他们访问,那么他们将不得不做很多猜测来理解实际发生的事情。

灵活性,灵活性和扩展性:一旦我们决定了IoT设备的CPU和内存的大小并销售/部署它们,它们就是固定的,无法轻松扩展(我们总是可以替换物联网设备并升级其计算资源,但相关的成本和复杂性是巨大的)。另一方面,云资源以及某种程度上的边缘资源更加灵活。在云环境中,性能和内存可以在几分之一秒内上下缩放,这使数据科学家可以轻松地改进和升级那里的机器学习算法。

隐私,道德和安全问题:在某些情况下,传感器可能会收集我们希望限制访问的隐私数据或商业敏感数据。想象一下,基于摄像头的占用传感器放置在会议室中,在会议室中呈现敏感材料。从理论上讲,我们可以将视频源发送到云端并在那里处理数据,但这会使系统面临安全风险并可能引发道德问题。Alexa在本地检测到“Alexa”这个词,并没有将我们所有的对话都发送到云端。只有在检测到单词Alexa时,才会将以下请求流式传输到云端。如果企业需要处理大量敏感数据,那么边缘可能是云和设备之间的中间位置,因为它位于企业内部并且还带来了云的一些好处。


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