京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
传感器是大数据的重要来源
全新的物联网应用——从医疗、智能能源到牲畜饲养——推动了更多分层智能的需求,可以解决安全性和隐私性问题,并且管理剧增的数据量。假设一场会议同时传送到三个城市的观众。当主持人向观众提问时,观众可以举手回答,对观点表示赞同。当举行投票时,全部三个城市的总投票数会实时呈现在主持人和观众面前。
实际上,这种未来的场景已经变成了现实。从某种程度上讲,我们做到了这一点,它展示了物联网的巨大潜力。它的运行原理如下。每一名观众都佩戴了内置运动传感器的腕带。腕带的传感器数据可以捕捉观众腕带的运动。
为了将这种动作消耗的通信带宽降到最低,同时降低无线通信的功耗,在腕带中运行的背景感知算法可以翻译传感器数据,并且寻找匹配用户抬手的垂直位置动作数据模式。当标志性运动出现时,腕带就会将数据传送到大会现场的无线接入点。
无线接入点将从腕带接收的数据做好时间标记,然后迅速将信息转发到云应用。这些应用会利用所有三场会议地点的腕带结果,推算出主持人发起投票的时间。尽管腕带中运行的算法可以识别垂直运动,但是传感器难以分辨出垂直运动的细微区别,究竟是用户正在举手,还是单纯因为观众烦躁不安或正在起身。然而,云环境的智能可以注意到,在狭窄的时间窗口期间大部分观众携带的传感器正在同时向上移动,由此推断会场正在投票。
源头的传感器
这个例子说明了物联网的众多架构挑战,在物联网互联设备的源头通常都是一个或多个传感器。传感器将物理环境(例如运动、磁场或周围环境)的信号转化为数字数据。因为传感器可以连续且自动提供数据,传感器数据会快速超越人工产生的数据量。
为了缓解数据堵塞及其相关的传输成本,智能传感器可以实时做出数据的重要或相关决策,只有当这些决策对上游应用有重要作用时才会传输这些数据。例如,运动传感器的算法可以确定传感器已经静止并且跳过一次更新。更加复杂的背景算法能够区分佩戴者抬手和其它运动(比如起身)之间的细微差异。在数据源部署智能会降低传感器数据消耗的通信带宽,并且延长电池驱动无线传感器节点的电池使用时间。但是,传感器节点的计算容量比云计算的成本更高, 针对特定应用设计的智能传感器面向不同的用途时可能效率较低。在安全性十分重要的环境中,数据源的智能也至关紧要。目前正在探讨各种不同的安全性和隐私性协会,这需要云应用和许可数据源(使用部分或全部数据)之间的协商。这在可穿戴式传感器领域特别敏感,它可以记录对个体看似毫无意义的各种信号。采用数据挖掘算法时这些信号与其它信号结合在一起,它们会无意间泄漏消费者隐私。
在网关级别,由传感器产生的需求也会非常急迫。传感器数据是实时数据,因此需要网关帮助同步不同组合的传感器数据,并且控制数据延迟。有时网关会执行进一步背景处理,以便降低上行链接带宽要求。
在云环境中,相同组合的传感器数据可以分配给多个服务器和应用的众多任务员工,因此相同腕带可以跟踪大会投票数,也可以监控穿戴者的活动等级,有助于预测日常流量模式。于是,有人发现基于传感器的物联网部署核心便是分层智能。
物联网互联设备,如同上述例子中的腕带,到2020年将会使全部连接化显得相形见绌,包括机器对机器、人类对机器和机器对机器连接在内。这一趋势由以下四个因素推动:
传感器和致动器的成本递减,特别是微电子机械系统(MEMS)技术令大量部署更加可行。
Wi-Fi路由线的成本递减,令大规模连接变得更加可行。
互联网通信协议第6版(IPv6)扩充了唯一互联网地址的数量,可以连接数万亿的实体。
无处不在的智能手机和平板电脑呈现出前所未有的连接流程和成果。
工业应用推动未来发展
尽管我们采用的实例——确实如此,如今物联网的许多注意力都与可穿戴设备有关——但是,物联网的更大商业潜力在于工业应用。麦肯锡、思科和GE全部瞄准物联网,到2025年会对我们的经济造成数万亿美元的影响,它们关注医疗保健和基础设施部署领域的受益。
如今的可穿戴技术并不会限制于仅仅满足消费的生活需求,而且可为社交媒体提供内容。它们还在应用于提高牲畜饲养的资产跟踪管理。
例如,高价赛马可以穿戴上传感器垫片和配置传感器的马蹄,可以帮助驯马师监控马匹的健康,记录它们的步态,上传数据,让各种算法监控马匹的行为,诊断疾病,且有助于提升马匹的整体健康状况。简单的运动传感器(例如跟踪活动的腕带)可以用于检测和报告智能计量表安装的篡改问题,保护系统安全性。
运动传感器结合压力传感器可以用来监控卧床不起的患者,测量呼吸和心率,甚至在患者试图下床时向护士站报警,寻求帮助。
如今,我们每年为150种独有的传感器应用提供服务。我们会看到传感器集成更多智能功能,并且需要更加紧密地将传感器与MCU和数字网络产品相互集成,作为系统解决方案。
我们的观察结果反映出,我们的系列产品需要更多的分层智能,以便解决电力保存、安全性和连接性问题。随着即将来临的物联网应用浪潮,我们认为传感器系统会变得更加复杂、更具背景和环境感知能力,幸运的是我们所有身在其中的人将会感觉更加有趣。
多维科技是全球第一家量产隧道磁电阻传感器的供应商,其TMR磁传感器技术领域遥遥领先于国内外的其他传感器公司。可以预见在未来的新兴领域中,多维科技将会有更多、更广的发展空间。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16