硬件传感器、互联网和社交网络提供和采集数据、
云计算提供海量数据的处理能力、
大数据，或者说各种各样的学习算法对数据进行建模、训练、调整参数……
最后，人工智能用这些训练好的模型搞事情、赚钱。
举个例子，由于堤坝的水位关系到下游村庄百姓的身家性命，于是有关“水位监测”的技术被发明了：各种各样的传感器被安装在了堤坝上，每天派一个记录员去堤坝附近的工作站记录水位情况；一段时间之后，为了减少人工成本，不让记录员每天跑吉里山路去堤坝，通信技术被发明了：技术人员使用2G或2.5G网络，将传感器感知的水位情况发送给监测站，实时监控水位情况；久而久之，监测站积累了大量的水位数据，为了分析和预测是否有决堤的可能，大数据技术被应用起来：利用云计算来应对海量数据的输入和处理、利用机器学习的各类模型对数据进行拟合训练以及参数调整、利用人工智能的各类算法对新得到的水位数据进行预测……之后，村民们就再也没有一人因决堤而丧命，一件利国利民的大工程就被物联网及其相关技术所实现了。
从上面的例子我们可以看出，“物联网”技术的应用，绝不应该是单向的，即，其产生的数据绝不应该仅仅从传感器流向后端的数据库，之后便毫无动作。在我的学习经历中，我也发现许多做硬件的企业苦恼于无法从数据中获取价值，让监测到的质量良好的数据白白浪费掉。
现如今，因为各类分布式集群算法的出现，云计算的产生，使得处理大量数据成为可能。于数据而言，这是人类历史上任何阶段都不曾有过的黄金时期。因此，我们进行“物联网”项目的思维也必须随着时代的进步而进步，让硬件产生的数据发挥价值。
问题动态
- 发布时间
- 2026-01-15 10:42
- 更新时间
- 2026-01-15 10:42
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