A Smart IoT Based Traffic Lights System
For Emergency Vehicles
【3S MARKET】在國際上，很多人一提到物聯網、人工智慧，都希望把這些技術導入到，現有的設備與應用。
在台灣卻有一些人，一提到物聯網、人工智慧，就馬上潑冷水說，這不切實際、不成熟、沒錢賺……
與世界的消長，就在這樣的心態……
來源：物联网空间站 作者：飞鸟黄
當每毫秒都很重要
這是一個沈悶，舒適的星期六早上，你正在享受一杯不錯的咖啡。當雨從你的窗戶下來時，你向外望去，沒發現有什麼異常。但你看不到的是，數百英裡外的海底，一個破裂的斷層正在發出它的第一個波，一個快速移動的，無害的「P波」。美國地質調查局(USGS)管理的感測器，已經檢測到它了，在下一個比較慢、更危險的「S波」到達之前。
當這些數據被傳送到美國地質勘探局，在那裡，即將發生的地震位置、發生時間、強度大小都可以確定。數據傳輸戰勝了地震，為人們的生命財產安全贏得了時間。
每毫秒都能影響生存或死亡的可能性，地震警報系統是這樣的例子。
還有消防，透過瞭解近年來不斷立項的智慧消防項目，我們也能明白，物聯網可以做到更多。比如大規模部署感測器，收集各個場所的環境相關數據，監控各個消防站點設備設施的狀態，以及將資訊可視化，對數據情況進行分析得出預測等等。
總之，物聯網最關鍵的任務，就是基於真實的實體世界，建構出對應的數位世界，再將認知反饋回現實。並且在物聯網的某些應用領域，數據的即時分析十分重要，比如自動駕駛、比如工業網路、交通安控等等，時延的要求，有時用毫秒來形容也不過分。
涉及的技術領域
- 感測器收集數據是第一個階段。現如今，在個人隨身攜帶的電子設備、在城市交通、在製造企業，甚至可以說在社會生活的很多角落，都有感測器分布其中。它們保持著工作的狀態，源源不斷地產生海量的即時數據。
- 接下來是傳輸網路。超高速、低延時和可靠的基礎設施網路，這是在「每毫秒都很重要」的應用場景中，十分必要的數據傳輸工具。
- 以及邊緣計算的應用。邊緣計算有三個特點：高效、即時、更安全。從概念上講，邊緣計算使數據處理，盡可能接近源的地方，在設備或網路本身進行計算，而不是外部伺服器或者中央數據中心。如此一來，邊緣計算減少了潛在的頻寬瓶頸，保證了數據反饋的即時性，目前也成為了與雲計算不相上下的一項熱門技術。
- 然後融入到場景應用。當數據傳輸到位，大數據、雲計算、人工智慧等技術開始接入，最後的結果，是創造出各種各樣符合需求的工具和功能，幫助各行各業的企業依據數據做出更快更好的決策。
- 甚至還有人工智慧。「萬物互聯」是第一步，而後終將迎來「萬物智聯」。除了數據處理與分析以外，我們期待通過「人工智慧」讓設備本身實現更有意義的相互交流，推動低時延應用更快、更精確、更可靠的成熟落地。
可以想像，物聯網帶來的海量數據，就隨著這樣一條複雜的產業鏈，而不斷往上攀登，推動著社會生活，向好的方向發展變化。
小結
寫這篇文章，從低時延物聯網應用的角度來切入，在開頭也提到了智慧消防。其實，真正想到的是最近令無數人痛心的涼山森林火災。最近也特意去看很多有關森林火災的官方說明，朋友圈也有小夥伴，在思考是否可把IoT技術，引用到森林防火這樣的場景中來。
但也不只是物聯網，我們期待未來更多科技的介入，改善各行各業、方方面面的工作與生活。筆者也尤其期待在行業企業的推動下，更多普惠的物聯網應用終將成熟落地。
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