业界预测，物联网将是互联网之后的下一个风口。明确物联网不会给各行各业带给哪些机会，本文也许能为您获取一些参照。　　想象一个灭火系统，它融合了天气预报、传感器以及按用于次数收费的机制来对你家草坪的灌溉系统展开优化。

或者公共空间里的垃圾箱，它能根据必须对垃圾展开传输，同时在装进时警告市政工作者前来清扫。　　这就是物联网，在这个“网”中，数以百万计的传感器和设备大大产生持续的数据流，以多种方式提高我们的生活和工作。

比如，自动行驶的座驾如今还是个梦想，但自动驾驶的出租车却可以将我们送往城市里的任何地方，中途还能停下来车，让不愿拼车省钱的乘客重新加入；或者需要走遍全国各地展开商业运输的卡车，快捷、安全性，还能避免交通带给的延后，同时优化车辆零件替换的市场需求。这些可不是遥不可及的梦想。而家居安全性系统早已获取了远程控制形同虚设和室内温控的功能，但这些系统能为你做到的事还好比如此——就算是根据你的爱好、当前的天气情况和你到家的时间来自动通风降温也不是难事。

　　据思科公司（Cisco）预测，到2020年，将有500亿台设备相连到互联网；而低德纳咨询公司（Gartner）的预测则指出，各行各业通过互联网构建的经济电子货币将在2020年时超过19亿美元——一只美味的商业蛋糕将要揭晓。　　从物联网中获益　　在你吃惊于与互联网连接的物体的数量，以及基于其产生的数据流分析后找到的商机之时，不妨看看以下问题：如果设备和传感器彼此联网并能互相交流，这意味著什么呢？物联网不会如何影响你的日常生活？有些影响是显而易见的：GPS系统、报警系统和温控系统——全都在发送到和接管持续大大的数据，从而监控和自动积极开展手机和家居中的活动。

有些影响则不那么显著：地板、杯子、服装和其他日常生活中的物品也需要终端互联网传输往来数据。　　各公司于是以积极主动地谋求机会，通过辨别其中的数据来修筑新的市场，唤起大力的变化或提高现有的服务。让我们来想到坐落于这场变革前沿的一些行业中的例子吧：　　智能交通解决方案减缓了公共交通的流速、增加了燃料消耗、优化了车辆维修的时间决定并且需要增加交通事故，挽回人们的生命。

　　智能电网需要以更高的效率相连可再生能源，提升系统可靠性并且能根据更加小的用量单位对消费者收费。　　远程医疗监控为人们获取便捷，需要很便利地取得医疗服务，提高医疗质量，不断扩大覆盖范围，同时减少费用。　　感应器能装进家庭中、机场里，甚至装有到鞋子和门里，可设置成如果间隔一段时间并未被用于（或未在非正常时间用于）就发送信息，从而提升安全性。

　　机械监控传感器能临床（并预测）将要经常出现的确保问题、近期零件缺货，甚至能根据修缮设备和地区市场需求对确保人员的日程安排展开优化。　　联网设备的应用于范围不会从企业和工业伸延到大众市场。

日常的消费电子产品、家用电器和城市基础设施中会用上更好更加小巧的联网传感器和执行器。因此，如果你的牛奶慢用完了，电冰箱就不会在你回家途中经过商店时展开警告，而不是等到晚餐要用牛奶时才找到。　　如果在商店卖牛奶的你是个老客户，甚至都不必去收银台结账。

传感器能辨识出有你从货架上偷走了什么，一旦你把商品带离商店，货款就不会自动从你的账户中扣减。　　从这些设备中收集并汇总到我们的网络和系统中的数据量也不会剧增。目前每秒都会分解数十亿条信息事件，可供我们展开处置、分析，并在设备与人之间展开分享，从而提高人们的生活。

　　设备已准备就绪，网络已架好，数据的洪流已开始流动，你准备好了吗？　　如果你专门从事的是制造业或电信业，那么你早已胆识过物联网的影响。物联网很似乎并不只给消费者带给了便捷，它也给企业带给了新的数据来源和商业运作模式，能唤起新的生产力。　　由于物联网中相连的设备、机械和工业资产更加多，与企业连接的生态体系也不会转变我们运作和决策的方式。

公司需要从这些海量数据流中挖掘出有意义的信息，从而获释很大的潜力。　　你否告诉现代化的石油和天然气钻井平台每天不会产生8TB的数据？一架现代化的飞机一个小时就能产生40TB的数据。最新款的汽车一秒钟就能产生1G数据。

而这对于物联网来说，只不过沧海一粟！　　你可无法把这种数据不存在数字仓库里，再行之后再行来分析。要让这种数据发挥作用，就得在的组织接到这些数据的同时展开分析。你可以经过分析并据此展开明智的决策，与其他的机机通信数据流统合，同时还可以在掌控室内仔细观察异常情况，从而对状况的感官展开监控。

通过分析数据流，你需要理解将要再次发生什么情况，提早预测故障或安全性风险，因此节省大量资金。　　现在你需要掌控一切，从用量和不道德到零部件的性能。正在再次发生的事情、没有能超过市场需求的地方、服务或确保该如何提高等。

有了即时数据对系统，这些都需要一目了然。　　最重要的是分析数据　　从电子和机械传感器、无线射频辨识标签、智能计量表、扫描仪、移动通讯、即时社交媒体上接管和发送到各种数据，并借此获得大量的信息。当这些数据来源全部联网并（在无人介入的前提下）彼此通讯时，物联网（IoT）就问世了。

　　但要想要从这些来源的数据流中获得简单的科学知识，并在这种新的经济中分一杯羹，你必需用对分析方法。　　在传统分析法中，数据再行被储存，然后才展开分析。　　不过，在分析持续大大的数据流时，数据在经过的同时就必需动态展开分析。这样才能在数据动态分解时辨识和查阅人们感兴趣的特征。

的组织因此需要立刻取得洞见并立刻采取措施。　　在数据被存储到云端服务器或任何高性能存储设备上之前，事件东流就能自动展开处置。然后，你用于分析法来理解数据，与此同时，你的设备还在之后发送到和接收数据。

而这种在数据离开了设备之后尽早用于分析法分析数据流的作法为许多行业修筑了新的科学知识领域。现在让我们来看一些示例。

　　制造业的物联网：汽车工业正在集中力量研发探测系统，从而在将要再次发生撞击时要求何时规避。研究人员以雷达和其它类型的遥控技术为基础，对驾驶员时的状况展开监控，以评估（并最后避免）撞击。这些撞击闪躲系统评估的是撞击事件的可能性，如果驾驶者没展开号召，就不会自动命令对车辆展开机械方面的调整——还包括滑行和转变外部的车灯信号。

　　零售业的物联网：在零售业中，客户某种程度是物联网的核心。有些公司正在早已进行研究，设法收集和处置数以千计的购物者往来各种商店之间的数据。传感器读数和视频获取的这种“店内地理”数据能描绘出购物者在每个橱窗前停留的时间，记录他们最后的订购结果。　　如果想优化店铺布局，这些数据点也能与智能设备的Wi-Fi网络展开关联。

除了针对合适的购物者获取店内广告宣传之外，零售商也能告知客户意见——用于物联网数据展开对话，自定义购物体验和强化忠诚度。　　（根据“InternetofThings(IoT)：Whatitisandwhyitmatters.”一文简写、翻译成并刊登。

总部坐落于美国北卡罗来那州的凯瑞市的SASInstituteInc.注册版权。

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