大數據時代下的物聯網

⑴ 物聯網時代的大數據策略

物聯網時代的大數據策略

互聯網時代，、Pad、智能手機等設備無處不在，數以億計的用戶通過微博、微信、SNS、博客等途徑產生大量的自媒體數據，電商、新聞類網站、搜索引擎每時每刻都在記錄著豐富的用戶行為信息，海量的數據促進了雲計算，分布式技術的發展，而這些技術反過來不僅推動了Web和移動互聯網的革新，也推動了物聯網的飛速前進。現在，我們正逐漸邁入物聯網時代，實現萬物互聯的願景，如果說之前人是信息生產的主體，那麼或許不久的將來設備將成為主角，它們將源源不斷地產生與人相關的衣食住行信息，這些信息會通過雲計算、數據挖掘等技術實現價值的升華從而為用戶提供更優質、貼心的服務。那麼物聯網時代會產生什麼樣的數據，應該採用什麼樣的大數據策略呢？
THINKstrategies 的總經理 Jeff Kaplan 在自己的博文《 當物聯網遇見大數據 》中寫道：
「你不能使用現在的策略，因為可以被捕獲、管理並利用的數據將更加多樣化，同時用例也會更加豐富。附加到各種設備和對象上的感測器會產生各種類型的數據。這些數據將會用於各種響應式的、主動的或者 創造性的目的 。IT部門的任務就是與業務部門一起工作，完全理解物聯網方面的用例，然後尋找滿足業務需求的技術。特別是，IT部門必須識別出最優的分析平台和工具，讓業務用戶能夠獲取到需要的數據，分析數據的含義並快速地做出響應。」
Gartner公司的副總裁、著名分析師 Joe Skorupa 認為：
「分布在世界各地的物聯網設備將產生大量的輸入數據，將所有的數據傳送到一個位置進行處理無論從技術上還是從經濟上都是無法實現的。最近的趨勢——將應用程序集中起來以便於降低成本並增強安全性——並不適合物聯網。組織必須將數據集中到多個分布式的小型數據中心中，在此對數據進行初步的處理並發送到一個中心站點進行額外的處理。數據中心管理員需要在這些區域部署更加具有前瞻性的容量以滿足業務發展的需要。」
Patrick McFadin則在自己的博文《 物聯網：數據都去了哪裡？ 》中闡述了一個具體的數據策略解決方案。他認為整個過程可以分為三個階段：產生數據並通過Internet傳遞、中央系統收集並組織數據、持續的數據分析與使用。
第一階段需要決定數據創建的標准以及如何通過網路進行傳遞。Patrick McFadin認為可以通過HTTP、MQTT和CoAP三種常用的標准協議傳遞數據。HTTP通用程度高，但是它的頭中包含大量冗餘信息，不太適合帶寬比較低的場景。MQTT基於發布/訂閱模型，新的設備或者服務能夠非常容易地連到中央系統上消費消息。另外，它在消息大小上比HTTP更輕量，但是缺點是不包含加密標准。CoAP適合於低功耗、低帶寬的場景，與MQTT的訂閱模式相比它更側重於一對一的連接。
第二階段則需要根據設備、網路以及功耗的限制決定是實時地收集數據還是在某個時間批量收集，同時還需要決定如何存儲數據。如果是實時收集，那麼必須要考慮資料庫的寫入速度，這對於傳統的資料庫而言可能是一個挑戰，但是像 Cassandra 這樣的NoSQL資料庫卻能夠輕松應對。
一旦完成了數據的收集與存儲，接下來就是分析了，這才是整個過程最核心的部分。此時需要考慮需要何時使用分析結果，是否需要立即或近乎實時的分析，還是僅僅需要對歷史數據進行處理。越來越多的人在使用Apache Spark分析大數據，使用Spark Streaming滿足近乎實時的要求，如果將這些技術與Cassandra這樣的NoSQL資料庫結合在一起使用，那麼開發者就能夠處理並分析大規模、快速移動的數據集。
那麼是不是所有的物聯網廠商都需要自己去構建相關的數據解決方案呢？也不盡然，在雲計算的時代大可以利用雲服務提供商的資源，以降低相關的成本，對小公司或初創公司更是如此。
Mike Kavis最近在自己的博文《 物聯網將徹底改變你的大數據策略 》中闡述了自己的方案，他認為：
「在物聯網時代，面對PB級的數據，企業將難以以一己之力完成基礎設施的建設。物聯網所產生的大量數據不僅會驅動現在的數據中心發生根本性的變化，同時也會驅動相關企業採用新的大數據策略。由於缺乏相關技能以及持續增長的數據對基礎設施采購的需求，企業將逐步放棄DIY模式，轉而使用PaaS和託管的解決方案，藉助於資料庫即服務（例如Amazon的Redshift、Hortonworks和Cloudera的企業級Hadoop）、託管的大數據服務（例如Treasure Data）以及矩陣式的數據中心服務（例如GoGrid）實現自己的物聯網數據分析方案。
總之，物聯網的價值在於數據。企業對數據的分析工作啟動地越快，挖掘出的業務價值就越多。而雲服務提供商的目的就是通過加大相關的投入，消除數據收集、管理的風險以及復雜性，讓客戶能夠專注於分析。」

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⑵ 什麼是大數據時代的物聯網

萬物互聯的本質：物與物背後「人」的互聯。

數據思維的本質是要把一些 業務現狀數據化，有判斷業務數據現狀的邏輯，有基於判斷結果反應的邏輯。

什麼意思？

也就是從1）數據的搜集，到2）數據分析，再到3）分析後的反饋都可以盡可能被量化。

可具體應用到用戶運營上我們應該怎麼做呢？

回顧數據思維上，我們肯定已經能夠明了，無非是分為三個步驟：

• 標准化用戶數據的搜集，明確用戶的標簽

• 分析對比用戶標簽

• 基於不同用戶標簽的數據變化，形成運營反饋
  

舉個例子，現在很多平台都在做社群運營，我們應該怎麼在社群內的用戶運營的時候使用數據思維呢？

首先我們來想想社群的價值，社群的價值其實是需要用戶討論社群主題范圍內（或者是用戶關注）的話題，進行高價值的討論，避免低價值的內容在社群中出現，不然的話，社群被大部分用戶屏蔽信息，想要在社群內做的轉化也難以實現了。

所以圍繞這社群的目的，要更精細化的運營用戶，我們通常都需要用戶在群內修改名字。

如果是基於某種社團特徵的社群，通常會要求用戶標註上 地區，行業，姓名。

如果是基於某個區域的某個目的的群，通常會要求用戶標註上公司，興趣，姓名/或者是基於這個目的階段，如果是讀書群，那麼就需要標注正在看的書，如果是英語演講群，就需要標注英語演講的段位等等～～

我們一定能夠看到哪些用戶沒有標注的群，除非本來就是熟人，不然很難形成討論。

但是一旦有了用戶標注，用戶進行陌生的溝通和運營就有了一個好的基礎。

這樣對於一個社群的基礎設施來說有了很好的第一步，但是從社群運營者的角度來說，的這對進行社群運營的用戶標簽的搜集是不夠的。

還應該搜集哪些信息呢？

• 關注用戶發言的頻次和質量，質量代表的是這個用戶發言後可以在群內帶來多少持續討論

• 關注用戶拉進群來的用戶量，和用戶和群內用戶的鏈接情況

• 對群內討論的內容進行標注，例如八卦，干貨，某一個群成員，線下活動等等

• 關注社群的活躍時間段
  

通常一個群內 都會有幾個關鍵鏈接，這幾個節點就鏈接了整個群的成員。

以上就完成了對於社群用戶的數據搜集。

然後用戶的發言頻次質量，用戶和用戶之間的鏈接數據，對用戶進行分級。

我們不斷去分析在不同類型的內容發布後，不同分級上的用戶發言頻次和質量的變化，以及用戶和用戶之間的鏈接的數據，來判斷。

• 哪種內容是不斷提升群內的用戶鏈接緊密度的

• 哪種內容是提升群內用戶增速的

• 哪種內容是提升用戶發言頻次的

• 哪種內容是提升用戶發言質量的

• 哪種內容對哪種分級下的用戶效果最佳

• 哪種內容在哪個時間段的發布效果最佳
  

這樣我們就掌握了一張精細於用戶群體，精細於用戶行為，精細於活躍時間，精細於內容標簽的社群運營大圖了。

這個階段我們就完成了數據分析，但是這還遠遠不夠，因為用戶總是波動的，波動的背後，是社會熱點的波動，是用戶自身的成長與變化，所以我們還是需要進行持續的數據搜集和數據分析，以得知當下的那張社群運營的大圖，讓我們對我們運營的社群做到心中有數。

• 這樣接下來的運營動作反饋怎麼做呢？

當我們發現某個分級的用戶在減少，使得社群的用戶結構發生了兩級分化的情況，我們可以找到對這個我們需要增長的分級下的用戶最感興趣的內容，進行更多的發布。

當我們希望進行一些商業項目的轉化，需要大家開始提高對群的關注度，加強用戶之間鏈接的時候，我們可以發起一些有助於增加群內鏈接的內容討論，以便於在合適的時候進行商業轉化。

當然在我們的數據統計和分析下，我們一定可以知道哪些用戶有更多的用戶鏈接，更好的社群內容的輸出，我們也需要和這些核心用戶進行單點的溝通討論，以便於他們對我們的社群有更高的認可度，也可以在社群的運營出現怎麼做都效果不佳的時候，可以多和這些核心用戶溝通溝通，來感知他們的判斷。

數據就像錢，沒有數據是萬萬不能的，但是也不能光靠數據解決所有的問題。

數據更像是我們做好用戶運營的基礎設施，我們有了數據，就能對用戶的現狀，用戶的大盤和歷史行為有了一個基礎的判斷，但是對用戶的洞察，也並不能只靠數據，很多時候需要我們和用戶的直接溝通，探知背後那些難以被數據洞察的原因。

以便於洞察之後，我們可以再嘗試以提取關鍵要素的方式，把過去沒有數據化的標簽盡可能標簽化。

⑶ 物聯網與大數據技術

大數據是信息化社會無形的生產資料，其概念被社會各界不斷演繹出多種版本，但關於大數據、物聯網、之間的關系，很多人不甚明了。對此，同方物聯網產業應用本部技術總監趙英，對此做出了詳細的解讀。大數據、物聯網、之間的關系簡單來說就是：大數據的發展源於物聯網技術的應用，並用於支撐智慧城市的發展。物聯網技術作為互聯網應用的拓展，正處於大發展階段。物聯網是智慧城市的基礎，但智慧城市的范疇相比物聯網而言更為廣泛;智慧城市的衡量指標由大數據來體現，大數據促進智慧城市的發展;物聯網是大數據產生的催化劑，大數據源於於物聯網應用。
物聯網對大數據的意義方面，趙英舉了個例子來說明物聯網技術對大數據的推進。去年北京7.21暴雨之後，政府採取了很多解決措施，很重要的一個體現是，北京市科委很快就立了專項基金去給受災的房山和門頭溝這兩個區進行應急管理能力的提升以及信息化的建設。同方參與了門頭溝的項目，幫助門頭溝提升預警能力。同方對門頭溝原來的應急平台進行了改造和提升。比如對水位的監測，在有些重點立交橋下安裝水位計，水位到一定程度會發生預警，相關部門就可以據此採取一些措施，這就是物聯網技術的應用。

⑷ 大數據和物聯網的關系

大數據
不是抄
抽樣數據，而是全部的數據；
所以大數據必須依賴雲計算，不可能是區域網的；
物聯網目標是把所有的物體都連接到互聯網，並把物體虛擬化，數據上傳，自然就是大數據了。
雲計算是為了大並發、大數據下的解決實際運算問題；
大數據是為了解決海量數據分析問題；
物聯網是解決設備與軟體的融合問題；
可見，它們之間的關系是互相關聯、互相作用的：
物聯網是很多大數據的來源（設備數據），而大量設備數據的採集、控制、服務要依託雲計算，設備數據的分析要依賴於大數據，而大數據的採集、分析同樣依託雲計算，物聯網反過來能為雲計算提供issa層的設備和服務控制，大數據分析又能為雲計算所產生的運營數據提供分析、決策依據。

⑸ 物聯網與大數據的關系是什麼

物聯網與大數據的關系是：

大數據的發展源於物聯網技術的應用，並用於支撐智慧城市的發展。物聯網技術作為互聯網應用的拓展，正處於大發展階段。

物聯網是智慧城市的基礎，但智慧城市的范疇相比物聯網而言更為廣泛;智慧城市的衡量指標由大數據來體現，大數據促進智慧城市的發展;物聯網是大數據產生的催化劑，大數據源於於物聯網應用。

物聯網是指通過 各種信息感測器、射頻識別技術、全球定位系統、紅外感應器、激光掃描器等各種裝置與技術，實時採集任何需要監控、 連接、互動的物體或過程。

採集其聲、光、熱、電、力學、化 學、生物、位置等各種需要的信息，通過各類可能的網路接入，實現物與物、物與人的泛在連接，實現對物品和過程的智能化感知、識別和管理。

物聯網是一個基於互聯網、傳統電信網等的信息承載體，它讓所有能夠被獨立定址的普通物理對象形成互聯互通的網路。

大數據技術是一種新一代技術和構架，它以成本較低、以快速的採集、處理和分析技術，從各種超大規模的數據中提取價值。

大數據技術不斷涌現和發展，讓我們處理海量數據更加容易、更加便宜和迅速，成為利用數據的好助手，甚至可以改變許多行業的商業模式。

大數據(big data)是這樣的數據集合：數據量增長速度極快，用常規的數據工具無法在一定的時間內進行採集、處理、存儲和計算的數據集合。

雲計算是一種基於網際網路的超級計算模式，在遠程的數據中心裡，成千上萬台電腦和伺服器連接成一片電腦雲。

因此，雲計算甚至可以讓你體驗每秒10萬億次的運算能力，擁有這么強大的計算能力可以模擬核爆炸、預測氣候變化和市場發展趨勢。用戶通過電腦、筆記本、手機等方式接入數據中心，按自己的需求進行運算。

雲計算的就業前途，某種意義上也可以理解為雲計算為我們提供的服務，存在一定的必然性，也就是說雲計算對於社會、雲計算使用者有哪些優勢，也同時可以理解為，雲計算的優勢就是雲計算的就業優勢。

⑹ 大數據時代 物聯網與智能製造有何關系

NB-IOT是物聯網設備的機遇，可實現大規模感測器的部署，MEMS工藝解決了感測器電源續版航問題。權物聯網的行業應用已經全面啟動了，初級應用已經在市政，工業，農業全面鋪開，包括農業機械的作業狀態和作業效果的監測，工業企業的設備狀態監測，設備利用率指標的監測，農業養殖的環境監測，牲畜監測等等。我們公司針對物聯網的軟硬體研發已經5年，現在的初級應用在軟硬體技術上已經不存在問題，mems工藝、嵌入式已經做到感測器的電源續航能力達到一年以上，室外無線檢測應用不會被電源的問題制約。演算法的改變使軟硬體結合已經非常好，終端輸出的已經不是單純的圖譜數據，直接是智能化的判斷結果。有興趣的朋友可以關注我，交流溝通。

⑺ 5g大數據時代

5g大數據時代

5g大數據時代，隨著科技網路的發展，4g已經是成為了過去的時代，迎接我們的將是5g的全新時代，5G的到來將形成全球統一的網路標准，不僅能解決全球漫遊問題，還將大幅度降低設備、終端成本，以下分享5g大數據時代。

5g大數據時代1

5G時代傳播特徵。

一是傳播突破時空尺度，時效性和靈敏度大大增強。

與4G相比，5G網路具有更高的速度和更低的延遲。在5G網路下，網路傳播理論上可以達到10GB/s的最高速度，網路時延可以達到1毫秒。

一個10G的視頻，下載5G只需要9秒。這意味著5G時代的信息發送和接收可以在很短的時間內完成，大大提高了媒體通信的效率，避免了因反饋不及時而造成的損失。

從空間的角度來看，5g通信進一步突破了信息通信的區域性。雖然4G通信技術在理論上可以達到全球通信的效果，但在實踐中，由於各國或地區地理、政治、經濟、文化等因素的限制，傳統媒體的覆蓋范圍往往局限於特定的空間。

在5g時代，一旦衛星互聯網與地面5g網路的兼容性成為現實，它將真正實現時間和空間的壓縮，信息通信將到達世界的每一個角落。無論是邊緣地區還是人口密集地區，都可以通過移動設備進行遠程通信和通信。

二是突破物理尺度，推動萬物互聯。

目前，信息傳播更多的是人與信，人與人之間的聯系，5g時代將推動萬物互聯時代的到來。屆時，5g技術將滲透到社會生活的每一個角落

包括智能家居、健康管理、智能交通和智能農業的應用場景，可以實現信息傳播。有些人甚至預測，未來的觸覺和味覺也可以信息化，信息可以轉化為數據，可以通過移動設備獲得。

三是視頻傳播，網路直播將無處不在，成為新聞報道的主要方式。

視頻通信和網路廣播高度依賴於網路速度。5g網路的高速和低延遲將帶來視頻和直播的幾何增長。特別是短視頻，體驗更流暢，高清圖像質量更容易被接受，或者將成為用戶，特別是年輕人頻繁使用的信息獲取方式。

此外，與傳統的文本信息報道相比，視頻新聞報道具有豐富的信息和充分的細節。在5g技術的推動下，它可能成為新聞報道的主要方式。

在今年的兩會期間，兩會新聞中心首次實現了5g信號的全覆蓋，可以有效支持大屏幕高清信號代碼的返回和新媒體手機的實時直播，進一步豐富了媒體報道的方式和手段。

輿論應對5G時代的挑戰。

5G時代的高速率、低延遲、大容量等特點帶來了傳播的變化，這也是相關部門輿論處理和輿論引導工作面臨的前所未有的挑戰（眾輝科技, Alphainfo,碩智庫,大數據,網路輿論,輿論爆發,監測系統）。

首先，5G時代對輿論應對時效性提出了更高的要求。

2016年8月，國務院辦公廳發布《關於進一步應對政府事務公開工作的通知》。對於涉及特別重大和重大突發事件的政府輿論

最遲應在24小時內舉行新聞發布會，並在48小時內回應其他政府輿論，並根據工作進展情況繼續發布權威信息。同年11月，《關於全面推進政務公開的意見》實施細則要求，重大輿論應在5小時內發布權威信息，24小時內召開新聞發布會。

隨著5g時代的到來，輿論傳播將比現在更快，傳播范圍更廣，影響也更大。輿論事件從萌芽到發酵再到全面爆發的時間將大大縮短，輿論傳播將面臨即時風險。

因此，5g通信將挑戰5小時內發布權威信息和48小時內響應的規定。重大疫情發生後，相關部門需要在第一時間介入，在第一時間發出聲音，對事件的原因、過程、性質和影響給出權威的定義，表現出負責任和重視的態度，獲得網路輿論的聲音。在5g時代，第一次將越來越短。

其次，5G時代視頻，直播影響網路輿情生態。

從理論上講，5g網路的傳輸速度是4g網路的數百倍。因此，視頻拍攝和傳輸將得到充分實現，信息審計窗口期將大大縮短，這可能進一步導致虛假信息和新聞逆轉現象，影響信息管理和社會治理。

目前，許多輿論事件都來自短視頻。由於發布門檻低，符合當前網民移動、碎片化、快節奏的閱讀模式。此外，圖片比文字更直觀，更容易增強網民的信任感和參與感，容易促進輿論的快速發酵和廣泛傳播。

今年3月，在江蘇響水天佳怡公司3.21爆炸事故中，一些造謠者利用短視頻、網路直播等新的傳播形式，如編輯拼接，將真實視頻內容轉移到花木中，編造文字進行傳播，增加了辨別謠言的難度，引發了次要輿論。

3月22日，江蘇省公安廳官方微博@平安江蘇發布#微博辟謠#，盤點了一些在鹽城響水爆炸現場廣為流傳的視頻。

在微博結束時，我們再次呼籲請不要相信謠言，不要散布謠言，保持對現實的敬畏。可以預見，隨著5g技術的廣泛應用，這類謠言視頻將出現更多，推動輿論風暴的發酵和升級。

最後，5G時代帶來了更加復雜的信息管理問題。

在5g技術的推動下，萬物互聯最近發布了未來汽車的概念，稱自己為未來旅遊平台和下一代媒體。整個汽車的功能、內飾和外觀將結合智能互聯和移動媒體的概念進行設計。

寶馬、奧迪和其他汽車品牌最近也強調，他們將在未來攜帶移動信息終端和智能媒體功能。這也意味著在未來，汽車互聯網、智能家居等5g應用可能成為製造網路新聞、產生網路輿論的平台，也可能成為輿論風暴的源頭和發酵池。

此外，隨著5g技術的廣泛應用，大量信息湧入網路，信息交互性更強，流動速度更快。例如，只要一部手機就可以成為信息的發布者和問題的發起者，完成復雜的信息收集任務，如外觀、采訪、編輯和發布，並通過5g網路迅速傳播和影響。

這將加劇輿論領域的噪音，或在一定程度上淹沒主流聲音，輿論風暴的爆炸點也將增加。

在5G時代，掌握輿論本前提是掌握輿論生成和傳播的規律。

只有掌握網路信息傳播的規律，了解輿論背後的利益訴求，才能真正做好應對突發事件的工作。例如，在5g網路高速的影響下，相關部門需要主動響應，提高響應效果。

傳統輿論對黃金4小時的回應也可能被壓縮為黃金2小時、黃金1小時或更短。因此，面對輿論風暴，相關部門需要更早發現和介入，把握好時間、程度、效率，因勢利導，才能達到最佳的輿論引導和處置效果。

在5G時代，進一步提高領導幹部網路媒體素養是處理輿論的重要保障。

在5G時代，相關部門首先要積極利用網路，接觸網路，不斷學習和應用新載體、新技術、新手段，建設網路陣地。通過網路陣地建設，網民可以暢通地表達自己的渠道，從而有針對性地應對關切，解決疑惑，推動問題解決。

例如，許多政府部門已經在微博、微信等平台上定居，並建立了政府標題和抖音，取得了良好的效果。另一個例子是，在5G時代，現場視頻傳播將成為常態。面對輿論風暴，領導幹部可能需要在鏡頭前發布權威，回應關注，緩解輿論情緒，平息輿論。

在5G時代，加強媒體技術創新是處理輿論的現實途徑。

互聯網時代是一個技術驅動的時代，新技術正在重建公眾輿論模式和媒體生態。例如，近年來，一些商業平台通過大數據對觀眾進行了描繪

然後通過智能演算法實現了准確的推送，實現了數千人和數千張臉的內容分發。該技術改變了傳統媒體使用編輯推薦的內容分發模式，提高了內容的准確到達率，重塑了用戶的閱讀習慣和行為偏好。

在推動媒體融合深入發展的背景下，國家需要投入專項資金，支持主流媒體、科研院所和科技企業的合作，努力實現5g技術從跟進到領先的發展升級，把握5g時代輿論引導的主動權。

5g大數據時代2

如今，"5G"已經成為一個流行的詞，如立即下載1G電影，玩VR游戲沒有卡頓……在運營商開展的.體驗活動中，5G速度體驗被描述為"飛翔"。人們對5G的期待和熱情得到了最大程度的釋放。

那麼，所謂的5G對我們來說意味著什麼呢?2G網路誕生於1991年，並於2001年被3G網路取代。2009年，4G網路拋棄了3G。現在我們又聽到了5G的腳步聲。但與之前的升級相比，5G是一個更大的飛躍。事實上，高通在其網站上宣稱，它"比汽車和電力更具革命性"。

5G不僅適用於手機。它代表了一個互聯網無處不在的新世界，無論是電子設備、工業機械、農業機械，甚至汽車。例如，5G允許一些數據在其他數據之前插隊。隨著5G的到來，物聯網所依賴的數據傳輸正在升華。

那些需要很高網速的設備，比如AR和VR，將會像你的四肢一樣靈敏，不會有4G時代的延遲。例如，在VR技術的幫助下，你可以在網上購買衣服之前先在家裡試穿。假期里外出遊玩的人太多了，在VR技術的幫助下，你不用離開家就可以環游世界。

當5G應用於各行各業時，它將給整個生態系統帶來改變。我們將生活在智慧城市。當交通事故發生時，自動調整紅綠燈，為生命讓路。這一切都是實時發生的，沒有延遲，就在幾公里之外。

隨著5G的到來，它將徹底改變我們觀看短視頻的方式，它將以多角度攝像機位置、體育轉播和短視頻等技術的形式出現，旨在為在家觀看的觀眾創造一種身臨其境的體驗。

5g大數據時代3

5G究竟是什麼？

在3G、4G和5G等名詞中，G是英文單詞「generation」（第x代）的縮寫。5G，即第五代行動電話行動通信標准，也稱第五代移動通信技術。

早在2009年，華為就已經展開了相關技術的早期研究，並在之後的幾年裡向外界展示了5G原型機基站。華為在2013年11月6日宣布將在2018年前投資6億美元對5G的技術進行研發與創新，並預言在2020年用戶會享受到20Gbps的商用5G移動網路。

在移動通信領域：第一代是模擬技術；第二代實現了數字化語音通信；第三代是人們熟知的3g技術，以多媒體通信為特徵；第四代是正在鋪開的4g技術，其通信速率大大提高，標志著進入無線寬頻時代。

5G不是一個單一的無線接入技術（與4G、3G和2G不同），也不是幾個全新的無線接入技術，而是多種新型無線接入技術和現有無線接入技術集成後的解決方案總稱。

事實上，如果只打個電話、發個簡訊，2G就夠用了（即使喜歡看視頻，也都是WiFi下載下來看），那麼5G的優勢到底在哪裡呢？

答案是，5G最大的優勢體現在「物聯網」上，物聯網就是物物相連的互聯網，即通過互聯網，任何物品與物品之間，都可以進行信息交換和通信。

而物聯網則離不開速度快、低時延、信號穩定、低功耗的無線通信，也就是5G了

5G的到來將形成全球統一的網路標准，不僅能解決全球漫遊問題，還將大幅度降低設備、終端成本。同時，也會促成無人駕駛、虛擬現實、智能家居等概念商用，從而進入全面數字化時代。

那麼問題來了，5G對普通老百姓有什麼用？

它究竟能給我們帶來什麼？

1.速度大幅提升5G表面上看只比4G多了1個「G」，但實際上差距非常大！如果說4G是雙向8車道的高速公路，那麼5G最起碼是雙向100車道的高速公路。說白了，就是快！更快！

2.全景視頻：移動端也能實現不少人一定會對體育館內的巨屏所吸引。但如果你能在游戲或者智能手機中獲得同樣的實時畫面呢？你甚至可以切換鏡頭，即時重播，高分辨的4K視頻會讓你耳目一新。

3自動駕駛汽車我們目前使用的4G網路，端到端時延的極限是50毫秒左右，還很難實現遠程實時控制，但如果在5G時代，端到端的時延只需要1毫秒，足以滿足智能交通乃至無人駕駛的要求；

現在的4G網路，並不支持這樣海量的設備同時連接網路，它只支持數量不多的手機接入，而在5G時代，1平方公里內甚至可以同時有100萬個網路連接，它們大多都是各種設備，獲知道路環境，提供行車信息，分析實時數據、智能預測路況……

通過它們，駕駛員可以不受天氣影響地，真正360度無死角地了解自己與周邊的車輛狀況，遇到危險也可以提前預警，甚至實現無人駕駛。

4互聯網機器人：實時反饋醫生指令對醫生而言，機器人在手術方面將大有可為。但是它們需要對醫生發出的指令作出實時反饋。在執行復雜的命令時，正在工作的機器人更需要與醫生實現無縫「溝通」。

5虛擬現實：各種體感需要極速網路傳輸當你戴上VR（頭）盔後，你便進入了一個虛擬的世界，在這個世界，你可以與他人進行互動，游戲甚至擊掌。

有了5G，用戶之間的相互協作將迎來新的時代。相同物理位置的兩人將可以實現相互合作。各種體感功能需要極速網路傳輸，才能加強虛擬現實，網路天生就是管道。

⑻ 物聯網產生大數據,大數據助力物聯網

物聯網產生大數據,大數據助力物聯網
大數據時代已經來臨。感測器、RFID等的大量應用,電腦、攝像機等設備和智能手機、平板電腦、可穿戴設備等移動終端的迅速普及,促使全球數字信息總量的急劇增長。物聯網是大數據的重要來源,隨著物聯網在各行各業的推廣應用,每秒鍾物聯網上都會產生海量數據。

數據是資源、財富。大數據分析已成為商業的關鍵元素,基於數據的分析、監控、信息服務日趨普遍。在各行各業中,數據驅動的企業越來越多,他們須實時吸收數據並對之進行分析,形成正確的判斷和決策。大數據正成為IT行業全新的制高點,而基於應用和服務的物聯網將推動大數據的更廣泛運用。
由於物聯網數據具有非結構化、碎片化、時空域等特性,需要新型的數據存儲和處理技術。而大數據技術可支持物聯網上海量數據的更深應用。物聯網幫助收集來自感知層、傳輸層、平台層、應用層的眾多數據,然後將這些海量數據傳送到雲計算平台進行分析加工。物聯網產生的大數據處理過程可以歸結為數據採集、數據存儲和數據分析三個基本步驟。數據採集和存儲是基本功能,而大數據時代真正的價值蘊含在數據分析中。物聯網數據分析的挑戰還在於將新的物聯網數據和已有的資料庫整合。
物聯網上的大數據應用空間廣闊,大數據和物聯網結合充滿無限可能。隨著物聯網、互聯網、移動互聯網、智能終端、大屏顯示系統、雲計算平台等的聯合應用,物聯網上的大數據可幫助人們建立智能監控模型、智能分析模型、智能決策模型等應用,深刻改變人們的生活。
智慧城市是物聯網最大的應用領域,而智慧農業、智能家居、智慧物流、智能安防中的視頻信息處理、智慧交通中的交通實時誘導、智慧環保中的環境監測等物聯網領域都是大數據應用的「用武之地」。如:在環境監測方面,感測器藉助物聯網傳遞信息到互聯網平台或移動互聯網平台,實時監控環境變化。通過環境監控模型,對收集到的海量環境數據進行分析,發現環境指標變化的異常點,幫助環保部門提前預測某地環境的變化情況,對環境指標偏離正常指標值的,提前發出環境污染預警。而智能製造或「工業互聯網」更是未來大數據和物聯網美妙結合的經典案例。在行業應用方面,大數據和物聯網的結合也會「擦出火花」。如:郵政服務可通過大數據和物聯網轉型為「郵政物聯網」。郵政網路可配備低成本感測器,極大地增強郵政運營商收集有價值數據的能力。這個龐大的新數據來源可幫助郵政運營商提升運營能力,改善客戶服務,創造新產品和服務,並為更有效率的決策提供支持。
物聯網的價值在於其數據。物聯網帶來了突破性的技術進步,但管理大數據的問題也變得更加突出,需相關信息通信技術鼎力支撐。如:數據產生、捕捉、傳遞和分析,需快捷、穩定、可靠的廣域網路,3G、4G、WiFi等無線通信技術應不斷優化,以支持物聯網及各感測器節點感知信息能力、傳輸能力、信息處理和存儲能力等的全面提升。
物聯網產生大數據,大數據助力物聯網。由物聯網引發的大數據潮流還將助推雲計算等信息通信新技術的融合發展。