來源：能源圈
業界預測，物聯網將是網際網路之後的下一個風口。
具體物聯網會給各行各業帶來哪些機會，本文或許能為您提供一些參考。
想像一個灑水系統，它結合了天氣預報、感測器以及按使用次數收費的機制，來對你家草坪的灌溉系統進行優化。或者公共空間裡的垃圾箱，它能根據需要對垃圾進行壓縮，同時在裝滿時提醒市政工作者前來清理。
這就是物聯網，在這個「網」中，數以百萬計的感測器和設備，不斷產生持續的數據流程，以多種方式改善我們的生活和工作。比如，自動停車的座駕如今還是個夢想，但自動駕駛的計程車，卻可以將我們送到城市裡的任何地方，中途還能停下車，讓願意共乘省錢的乘客加入;或者能夠跑遍全國各地進行商業運輸的卡車，快捷、安全，還能避開交通帶來的延誤，同時優化車輛零件更換的需求。這些可不是遙不可及的夢想。
而家居安全系統已經提供了遠端控制門禁和室內溫控的功能，但這些系統能為你做的事還不止如此——就算是根據你的喜好、當前的天氣情況和你到家的時間，來自動通風降溫也不是難事。
據思科公司(Cisco)預測，到2020年，將有500億台設備連接到網路;而高德納諮詢公司(Gartner)的預測則表明，各行各業通過互聯網實現的經濟增值，將在2020年時達到19億美元——一隻美味的商業大餅即將出爐。
從物聯網中受益
在你驚訝於與網路相連的物體的數量，以及基於其產生的數據流程分析後發現的商機之時，不妨想想以下問題：如果設備和感測器彼此聯網，並能相互溝通，這意味著什麼呢?
物聯網會如何影響你的日常生活?有些影響是顯而易見的：GPS系統、報警系統和溫控系統——全都在發送和接收持續不斷的數據，從而監控和自動開展手機和家居中的活動。有些影響則不那麼明顯：地板、杯子、服裝和其他日常生活中的物品也能夠接入網路傳輸往來數據。
各公司正積極主動地尋求機會，通過梳理其中的數據來開闢新市場，激發積極的變化或改善現有的服務。讓我們來看看位於這場變革前沿的一些行業中的例子吧：
智慧交通解決方案加快了公共交通的流速、減少了燃料消耗、優化了車輛修理的時間安排並且能夠減少交通事故，挽救人們的生命。
智慧電網能夠以更高的效率連接可再生能源，提高系統可靠性，並且能根據更小的用量單位對消費者收費。
遠端醫療監控為人們提供便利，能夠很方便地獲得醫療服務，提升醫療品質，擴大覆蓋範圍，同時降低費用。
感應器能裝到家庭中、機場裡，甚至裝到鞋子和門裡，可設置成如果每隔一段時間未被使用(或未在非正常時間使用)就發送資訊，從而提高安全性。
機械監控感測器能診斷(並預測)即將出現的維護問題、近期零件缺貨，甚至能根據修復設備和地區需求，對維護人員的排程進行優化。
聯網設備的應用範圍會從企業和工業延伸到大眾市場。日常的消費電子產品、家用電器和城市基礎設施中，會用上更多更小巧的聯網感測器和執行器。因此，如果你的牛奶快用完了，電冰箱就會在你回家途中，經過商店時進行提醒，而不是等到隔天早餐要用牛奶時才發現。
如果在商店買牛奶的你是個老客戶，甚至都不用去收銀台結帳。感測器能辨識出你從貨架上拿走了什麼，一旦你把商品帶離商店，貨款就會自動從你的帳戶中扣除。
從這些設備中採集，並匯總到我們的網路和系統中的資料量也會激增。目前每秒都會生成數十億條資訊事件，供我們進行處理、分析，並在設備與人之間進行共用，從而改善人們的生活。
設備已就緒，網路已架好，數據的洪流已開始流動，你準備好了嗎?
如果你從事的是製造業或電信業，那麼你已經見識過物聯網的影響。物聯網很顯然並不只給消費者帶來了便利，它也給企業帶來了新的數據來源和商業運作模式，能激發新的生產力。
由於物聯網中連接的設備、機械和工業資產越來越多，與企業相連的生態體系也會改變我們運作和決策的方式。公司能夠從這些海量資料流程中挖掘出有意義的資訊，從而釋放極大的潛力。
你是否知道現代化的石油和天然氣鑽井平臺，每天會產生8TB的數據?一架現代化的飛機一個小時就能產生40TB的數據。最新款的汽車一秒鐘就能產生1G數據。而這對於物聯網來說，只不過滄海一粟!
你可不能把這種數據存在數位倉庫裡，留待之後再來分析。要讓這種數據發揮作用，就得在組織收到這些數據的同時進行分析。你可以經過分析並據此進行明智的決策，與其他的機機通信數據流程整合，同時還可以在控制室內觀察異常情況，從而對狀況的感知進行監控。通過分析數據流程，你能夠瞭解即將發生什麼情況，提前預測故障或安全風險，因此節省大量資金。
現在你能夠掌握一切，從用量和行為到零組件的性能。正在發生的事情、沒能達到需求的地方、服務或維護該如何改善等。有了即時gj4rm4回饋，這些都能夠一目了然。
重要的是分析數據
從電子和機械感測器、無線射頻辨識標籤、智慧計量表、掃描器、行動通訊、即時社交媒體上接收和發送各種數據，並從中得到大量的數據。當這些數據來源全部聯網並(在無人干預的前提下)彼此通訊時，物聯網(IoT)就誕生了。
但要想從這些來源的數據流程中得到有用的知識，並在這種新經濟中分一杯羹，你必須用對分析方法。
在傳統分析法中，數據先被儲存，然後才進行分析。
不過，在分析持續不斷的數據流程時，數據在經過的同時就必須即時進行分析。這樣才能在數據即時生成時辨識，和查看人們感興趣的特徵。組織因此能夠立即獲得洞見並立即採取措施。
在數據被儲存到雲端伺服器，或任何高性能存放裝置上之前，事件流就能自動進行處理。然後，你使用分析法來解讀數據，與此同時，你的設備還在繼續發送和接收數據。而這種在數據離開設備之後，儘快使用分析法分析數據流程的做法，為許多行業開闢了新的知識領域。現在讓我們來看一些示例。
製造業的物聯網：汽車工業正在加緊開發探測系統，從而在即將發生碰撞時決定何時迴避。研究人員以雷達和其它類型的遙控技術為基礎，對駕駛時的狀況進行監控，以評估(並最終避開)碰撞。這些碰撞閃避系統評估的是碰撞事件的可能性，如果駕駛者沒有進行回應，就會自動下令對車輛進行機械方面的調整——包括減速和改變外部的車燈信號。
零售業的物聯網：在零售業中，客戶同樣是物聯網的核心。有些公司正在就此展開研究，設法採集和處理數以千計的購物者往來各種商店之間的數據。感測器讀數和視頻提供的這種“店內地理”資料能描繪出購物者在每個櫥窗前逗留的時間，記錄他們最終的採購結果。
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如果想要優化店鋪佈局，這些資料點也能與智慧設備的Wi-Fi網路進行關聯。除了針對適合的購物者提供店內促銷之外，零售商也能詢問客戶意見——使用物聯網資料進行互動，定制購物體驗和增強忠誠度。
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