㈠ 大數據為物聯網帶來大智慧
大數據為物聯網帶來大智慧
下一步物聯網發展應該是什麼樣子的？能夠帶來更多的應用，帶來的發展，帶來的機遇在哪裡？
物聯網它帶來的應用，其實很大一部分是來自於智慧。現在我們確實感覺到了科技給我們帶來的方便，感覺到了一點點的實現，這裡面很大的助力就是大數據。大數據給物聯網帶來更新的應用，給人帶來更好的生活應用。
一個物質世界後面支撐四個精神世界，實際上物聯網也一樣，一個物聯網時代一定支撐更多的應用，更多的分析，更多對這個世界的理解，那它才發揮到真正的價值，而這些也是大數據給人們所帶來的。
從物聯網發展以來，數據已經成為非常大的話題。數據的增長量其實已經超過了計算能力的增長量。
必應每月攝取數據量>7牌位元組。思科預測2013年互聯網年流量將達到667艾位元組。推特社區每天產生1太位元組新信息。確確實實每天產生的數據量非常大，這個數據給我們帶來的是什麼？
給我們帶來的東西，產生數據的背景實際上是互聯網相關的四大趨勢。第一個是移動化的趨勢。第二個是雲計算的趨勢。第三是社交化的趨勢。第四是大數據的趨勢。
在大數據應用方面最大障礙其實不是技術了，最大的障礙還是數據本身，它的價值怎麼衡量？數據如何分享？數據分享的規則是什麼樣的？從全球來講都在朝著這個方向努力。
現在有一個趨勢，大家從開放應用轉到開放數據，這是不可逆轉的趨勢。不管是從實踐的角度，還是從政策的角度，還是從技術的角度。這個帶來的不僅僅是應用本身，更加帶來的是更加透明，更加分享，更加高效的社會。
數據公開之後所帶來的發展趨勢，不僅促進了信息系統，對人生活影響和應用，更多是帶來社會的變革和社的變化。
現在從大數據來講，有很多城市已經很關注這塊了。比方說上海、重慶、中關村、西安，政府都在出面推動這個發展趨勢，這里包括應用，也包括政策，也包括產業配套發展，這是和物聯網發展相配套的。
現在大數據整個產業看上去並不是那麼注目，但它的發展速度是整個IT增長率的7倍，而且前景非常廣闊。
從關注的產業鏈來講非常長，從基礎到物聯網數據的採集，到各類跟數據相關的行業應用，到大數據處理，特別是現在賣的最好的是大數據分析的工具，能夠把數據以人能接受的方式展現出來的工具。
物聯網現在發展趨勢來講，現在沒有人提手機里的感測器了，實際上手機裡面有幾十個感測器。物聯網的發展最好是像泛在網一樣，它跟著人走，跟著企業的生產在走。這樣情況下收集數據的范圍和時空會越來越強，越來越大。
這里有一個小例子，我蠻喜歡這個例子的，雖然看上去很簡單，但說明了一個道理。這是在沒有大數據情況下的一般商業處理。我們有網站，做一個電子商務，那很多數據都要存放起來，以後做分析和處理，這些都沒有問題，這個還不能叫做大數據。真正的大數據是把這個信息非常有規則的統一儲存起來，而且不丟任何數據。機遇這樣一個環境，在裡面開發人類生活指揮所需要的各類應用，這是大數據本質的含義。
大數據從技術角度來講，它的特徵是有非常豐富的數據源，這里有來自互聯網的，也有來自移動互聯網的。它的數據類型非常豐富，還有數據量非常大。並且進入了新技術階段，最有趣的是進入了新經濟時期。
那麼面對新問題一定會有新思考。上海有一個應用，就是把菜市場日常買賣信息發布到每家每戶，這個帶來的效果是很深遠的。
物聯網大數據結合在以城市為背景裡面，相信能給企業、人們、政府帶來新的生活的智慧，管理的智慧，決策智慧和商業智慧。
大數據智慧幫助城市領導者在，交通優化，社交媒體的分析，還有欺詐。我原來以為用信用卡很危險，實際上信用卡背後是有非常強的欺詐檢測。然後是虛擬世界的網路安全，智能電網以及基礎設施，自然災難的防備，情報系統等帶來方便。
關於大數據有關廠家，在應用層面分成了六大應用，像行業應用、商業智能應用、媒體應用、虛擬可視化應用，DaaS應用。平台有數據分析平台、數據操作平台和LaaS和結構化資料庫。
從平台來講，支持傳統方式、雲方式和混合方式，這樣一種技術能力一起和各方進行合作。
㈡ 說說物聯網應用的具體案例。要求如下
近年來，移動互聯網、大數據、雲計算、物聯網等數字信息技術得到迅猛發展，全球經濟社會正在形成新的發展圖景，世界各國和企業紛紛開啟數字化轉型之路。當前互聯網數字化技術浪潮下，數字經濟作為新生業態正在深刻改變著人們的生產和生活方式，成為經濟社會發展的新動力。華為發布的《2018全球聯接指數（GCI）報告》預測，到2025年，全球數字經濟規模將達23萬億美元，這相比2017年12.9萬億美元的規模，增長接近一倍。
㈢ 大數據及物聯網讓風險管理如虎添翼
大數據及物聯網讓風險管理如虎添翼
企業善用大數據與物聯網等科技，可進行有效的風險管理。運用大數據分析，除精算保險費率及揪出詐保、勾稽可疑的股票操作或違法貸款集團，亦可分析金流與人際網以強化洗錢防制。物聯網技術則有助掌握諸多風險狀況，利於預防搶救，甚至對風險降低提供優惠獎勵。
過去一年並不平靜，金融危安事件層出不窮，如第一銀行ATM遭駭盜款案與兆豐銀行防制洗錢疏失案等，風險管理順勢成為熱門。據媒體報導，第一銀行將出包的ATM機種全數汰換且重新整頓銀行信息安全系統，兆豐銀行則擬斥資人民幣6億元打造洗錢防制及法遵相關的信息安全系統。
經濟不景氣的年代，詐欺及各種違法案件特別多，技術也越來越高級，金融業與其他企業均有強化風險管理的需求。有需求就有供給，對於企管顧問與信息科技公司來說，客戶端面臨層出不窮的危機也可轉化為源源不絕的商機，應善加把握。科技有助於風險管理，而以處理風險為主的行業當屬保險業，企業可以從保險業的最近發展趨勢，探索大數據與物聯網等科技強化風險管理的門道。
大數據與保險詐欺
2016年9月間傳出警方破獲台灣南北兩大知名醫師涉嫌與保險黃牛勾結，以開立不實診斷證明書的手法協助病患詐領保險金，亦向社保中心申請社保補助，詐領保險金額合計約人民幣1300萬。本件能夠順利破案的主要關鍵就是大數據（BigData），財團法人保險犯罪防制中心透過保險資料庫的大數據統計分析，發現有特定保戶向特定醫院、特定醫師求診且有諸多不尋常現象，乃向警方舉報因而破獲這起巨額保險詐欺案。
保險業原來就是運用大數法則進行風險評估與保險相關金額（包括保險費、保險金及責任准備金等）的精算。隨著大數據數據的海量擴增與分析技術的精進，保險公司更容易藉助對特定族群與保險事故相關因素的大數據分析而精算適合的保險費與保險金。在上述保險詐欺案例，保險犯罪防制中心還能透過保險事故與保險金請領相關的大數據數據綜合比對分析而勾稽出涉嫌詐領保險金的犯罪集團。此外，保險公司如新光人壽也有導入大數據以研析理賠風險，如建立「壞人模型」：被歸類為壞人的客戶系經由大數據綜合分析後依其風險分數而推測其詐保可能性較高，基此保險公司在核保與出險理賠作業上就可更加謹慎，降低被詐保的風險。
物聯網與外溢效果的保單
金融管理機構鼓勵保險公司推出外溢效果的保單，不僅對保戶提供保險的保障，還可達到健康促進的外溢效果，亦即對於降低保險事故發生機率的保戶（如有良好運動習慣者），提供降低保費的優惠。國泰人壽於2016年9月間推出台灣首張外溢效果保單，保戶投保後符合健康要求，續期保費可打折，再退還先前溢繳保費作為健康促進獎勵金。富邦人壽也向金管申請具有外溢效果的計步保單，多走路可減免保費，只要1年中有120天以上，每天走路達5000步，即可享有保費減免的優惠。
物聯網（IoT，如穿戴設備、智能衣、車聯網等）有助於推廣外溢效果的保單，透過穿戴設備、智能衣量測使用者的行動步數、生理數據，或是透過車聯網記錄駕駛的使用習慣與車輛狀態，可讓保險公司衡量保戶的風險狀況。如果因為保戶保持良好的運動與駕駛習慣而可減少生病或車禍意外事故的發生，則可調降保險費，該保單也會比較好銷售，具有雙贏的效果。
物聯網技術與大數據分析的結合運用還可提高預測的準度，保險公司除可更准確地抓出「壞人模型」以合理控制風險之外，亦可建立「好人模型」，亦即將風險較低的客戶歸類為好人，提供保費優惠也加速理賠審核作業。
科技、商業與風險
風險管理包括風險規避、風險降低、風險轉嫁、風險承擔等面向，可透過保險安排、契約設計、科技措施、政府介入等方式來處理。由前述保險業的最近發展趨勢可知，大數據分析可運用在風險管理上，實務上除了保險之外，在股票市場進行市場監視以查緝內線交易、炒作股票，或是在銀行貸款作業揪出詐貸或超貸等犯行，均可利用大數據來勾稽可疑的股票操作或是違法貸款集團，亦可藉助綜合分析金流與人際關系網以強化洗錢防制。物聯網技術則有助於對於諸多風險狀況的掌握，風險提高，則進行預防搶救；風險降低，則提供優惠獎勵。企業如妥善利用大數據與物聯網等科技，應可進行有效的風險管理。
㈣ 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。
㈤ 大數據與物聯網融合給世界帶來哪些巨變
物聯網可以通過互聯網連接感測器連接到各種各樣的「東西」，回並得到了快速增長。簡單答地說，它是一個連接任何設備的具有「開/關」功能的開關，通過互聯網連接到彼此，可以方便地連接「事物」大規模網路的概念。
物聯網和大數據具有改變許多領域活動的潛力，不僅是商業活動，還關繫到我們的日常生活。
大數據和分析將革新製造業
大數據在製造業成功部署的好處包括：
提高生產效率。採用感測器和數據能夠提高效率，減少損失和浪費，並提高員工的工作效率。
為居民創造更智能的城市
新的物聯網應用利用連接，與大數據和分析一起被用於所謂的「智慧城市」，以改善城市流動性，減少交通擁堵等問題。結合實時數據，並連接汽車強大的分析平台，使城市規劃者和當地政府可以了解他們的居民和遊客習慣，得出全新的見解和可操作的信息。大數據的有效利用，提高了目前的交通網路，並減少了需要額外的和昂貴的昂貴的基礎設施項目的需求。
大數據節省醫療保健和生活成本
一個由神經系統相互連接的世界
大數據和物聯網技術將使所有行業相互關聯的，並已切斷，釋放令人難以置信的改變生活的機會。
㈥ 大數據和智慧交通有哪些應用的案例
大數據方面的應用案例
在醫療方面，紐約的mountsinai醫院利用數千名患者的數據、歷年匯報的流感爆發數據等數據與病毒的變異過程做交叉比對。通過這種工作，科學家和醫生可以預測病毒如何傳播，以及對抗這些病毒的最佳途徑；甚至有可能使用預測分析來判斷病毒的傳播方式，然後採取行動來限制這一傳播。據說這家醫院有望在未來阻止流感的發生。
在交通方面，浙江某城市與英特爾合作，安裝了1000個數字監控設備，100個智能監測點系統，超過300個檢查點的電子警察，和500多個視頻監控系統。通過更有效地監測交通和擁堵數據，改善交通流量，減少道路交通事故。
在廢物處理方面， 英國曼徹斯特垃圾處理局有一套系統，能夠利用數據使得產生的垃圾被盡可能多的再次利用。通過對來自不同地區的卡車進出加工廠時進行稱重，能夠了解每個地區所產生的垃圾數量。這些數據幫助當局出台了相應的政策，鼓勵那些特定的社區更好的垃圾回收和垃圾減量。
在建築方面， 住房慈善機構hact從400,000座住房中持續不斷地收集數據，並進行了各種數據分析。通過數據來發現設計、建造、布局中存在的潛在問題，進而在建造新的樓宇時優化相關的參數，避免這些問題，改進政府保障房的的維修，規劃空間合理使用。
智能應用服務，Google提供的大數據分析智能應用包括客戶情緒分析、交易風險（欺詐分析）、產品推薦、消息路由、診斷、客戶流失預測、法律文案分類、電子郵件內容過濾、政治傾向預測、物種鑒定等多個方面。據稱，大數據已經給Google每天帶來2300萬美元的收入。例如，一些典型應用如下：
（1）基於Map Rece，Google的傳統應用包括數據存儲、數據分析、日誌分析、搜索質量以及其他數據分析應用。
（2）基於Dremel系統， Google推出其強大的數據分析軟體和服務 — BigQuery，它也是Google自己使用的互聯網檢索服務的一部分。Google已經開始銷售在線數據分析服務，試圖與市場上類似亞馬遜網路服務(Amazon Web Services)這樣的企業雲計算服務競爭。這個服務，能幫助企業用戶在數秒內完成萬億位元組的掃描。
（3）基於搜索統計演算法，Google推出搜索引擎的輸寫糾錯、統計型機器翻譯等服務。
（4）Google的趨勢圖應用。通過用戶對於搜索詞的關注度，很快的理解社會上的熱點是什麼。對廣告主來說，它的商業價值就是很快的知道現在用戶在關心什麼，他們應該在什麼地方投入一個廣告。據此，Google公司也開發了一些大數據產品，如「Brand Lift in Adwords」、「Active GRP」等，以幫助廣告客戶分析和評估其廣告活動的效率。
（5）Google Instant。輸入關鍵詞的過程，Google
Instant 會邊打邊預測可能的搜索結果。
谷歌的大數據平台架構仍在演進中，追去的目標是更大數據集、更快、更准確的分析和計算。這將進一步引領大數據技術發展的方向。
在競選方面，直到2012年，奧巴馬的數據團隊對數以千萬計的選民郵件進行了大數據挖掘，精確預測出了更可能擁護奧巴馬的選民類型，並進行了有針對性的宣傳，從而幫助奧巴馬成為了美國歷史上唯一一位在競選經費處於劣勢下實現連任的總統。只要數據量夠大，夠及時，挖掘夠深刻，就可以洞悉每個選民的投票幾率。
在教育方面，"以物聯網、雲計算等綜合技術的成熟為基礎，在學生管理資料庫中挖掘出有價值的數據，經過過程性和綜合性的考慮，找到學生各種行為之間的內在聯系，考量背後的邏輯關系，並作出恰當的教學決策。以某集團最新出版的全球少兒美語旗艦課程為例，引入了首款應用於少兒英語學習領域的MyEnglishLab在線學習輔導系統（以下簡稱MEL），應用大數據技術全程實時分析學生個體和班級整體的學習進度、學情反饋和階段性成果，從而及時找到問題所在對症下葯，實現對學習過程和結果的動態管理。
智慧交通的應用案例
根據ITS114的不完全統計，截至2015年12月31日，包括城市智慧交通和高速公路機電市場的全年千萬項目統計規模為182.5億，其中主要分為四大市場1.交通管控市場千萬項目規模為84.24億。2.智慧交通/智能運輸市場千萬項目規模為20.33億。3.高速公路機電市場千萬項目規模為75.8億。4.平安城市千萬項目規模為56.6億。以上四個市場都有著很多的智慧交通方面的應用案例。
具體的在交通管控市場方面， 當前各個省積極構建的交通運行監測與應急指揮系統，還有圍繞著視頻、圖像分析，從而實現在治安、交通、工業製造、汽車、人工智慧等等諸多領域的應用亦是智慧交通的典型案例。如深圳榕享的"交通模擬與智能管控機器人"可實時採集視頻檢測數據與線圈檢測數據，將採集的交通流數據、信號配時等數據輸入到建立的模擬路網模型中，進行實時的交通系統模擬。通過一體化交通模擬模型，機器人能快速找出路網擁堵點以及分析路網的常發性擁堵點，並對交通流運營狀況的演變進行預測和分析。在交通模擬與智能管控機器人平台上，還可對城市的任意交叉口的交通環境進行設置，周邊居民可將相關建議"告知"機器人，實時模擬交叉口改良效果，實現全民參與、全民實踐、全民創新的交通管理新模式。
智慧交通/運輸方面各種「專車」「快車」「拼車」「代駕」平台類和軟體數據類的實例比比皆是，如我們都熟知的「滴滴快遞」「uber"「e代駕」等app應用。
交通工具新型技術案例方面：如無人駕駛、自動駕駛、智能車等等；在2015年12月互聯網大會上李彥宏展示的無人車，李書福展現的自動駕駛技術都體現了當前智能交通工具的發展。 更近一點的是，汽車電子標識、ETC、車路協同。2015年的新能源客車市場呈爆發性增長，新能源客車銷量達到37363輛，同比增長213.19%，同時2015年國務院印發《新能源公交車推廣應用考核辦法（試行）》、《電動汽車充電基礎設施發展指南》等等政策文件，可預見的是新能源汽車將會造就一個巨大的市場，建立在新能源汽車之上的車聯網也將搭上順風車。
平安城市也有很多已經成型的智慧交通案例。平安城市是基於GIS數字地圖技術，高度整合治安監控、智能交通、數字城管、應急指揮等子系統，改變傳統的靜態管理和單點管理，實現實時、動態的聯動管理新模式，實現了整個城市的治安、交通、城管、應急聯動等各個職能部門的聯動，建立了高效的城市部門聯動機制，提高了城市的集成化、智慧化管理水平。根據高清視頻監控系統的特點和應用需求，結合當前與今後一定時期內圖像監控系統與圖像應用系統的發展需要，建設一套先進的平安城市綜合應用平台，為指揮調度、調查取證、應急處置、交通管理等多種後台應用提供及時、可靠的視頻圖像信息，服務於實戰。市面上常見的平安城市系統具備的主要功能大部分都有：人臉卡口功能；交通事件檢測功能；智能檢索功能；道路違法抓拍功能；車輛稽查布控功能；非現場執法；分析研判功能；交通事態監控功能；視頻質量檢測功能；智能應用管理功能；數據格式及通信功能；遠程式控制制功能；指揮調度功能；勤務管理功能； 設備運行狀態監測功能。