物联网IoT中基于人工智能AI的数据解析

发布日期:2020-07-16 22:38
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物联网正日益成为企业数据驱动战略的核心组成部分,一方面其为企业带来的改进操作流程、更好的库存管理和增强设备维护等好处也显而易见;另一方面随着 AI 技术的日趋成熟,IoT 通过与 AI 能力的结合来大幅提升数据分析能力也已经成为当下行业内的共识。
但是一个成功的物联网战略不仅仅是将设备和传感器连接到互联网,也不仅仅只是数据的收集。面对当下物联网产生的 PB 级的海量数据,若无法及时分析与利用这些庞大的物联网设备数据,就无法将数据的价值最大化,更无法基于数据开发更多的增值服务。
因此,建立有效分析物联网创造的大量数据的能力,是帮助企业降本增效、实现物联网商业价值的核心所在。但事实上这一直是行业内极具挑战的工作,因为既要拥有大且全的行业数据,也需要行业全面的 know-how 特质。然而当下对于企业而言,最关键的是,在开始数据分析前,要具备一套合适、高效的物联网数据分析基础工具套件。

数据分析服务主要分为三个方面。

 一、对于边缘终端数据的高效管理
通过将数据预处理下发到边缘,显著降低数据运营的带宽成本、减少时延。以帮助在商业应用层面能够支持在边缘节点完成数据接收、清洗、降频、过滤、拟合等预处理操作,并实现在云端完成数据收集、存储、分析、可视化等一站式数据分析的能力。

二、技术层面提供基于孪生模型的数据分析引擎
一方面,提供 IoT 孪生模型,帮助在数字空间中构建物与物、物与空间、物与人等复杂关系,使能客户完成物联网数据场景化 (语义化),让行业应用更容易挖掘物联网数据价值。
另一方面,负责提供物联网专有数据分析工具,如时序分析(50+ 时序汇聚算子)、实时分析(IoT 流算子 50+)、离线分析(百万并发作业)等,降低分析门槛。

三、AI 在应用层面为面向行业的高效物联网数据分析提供能力支撑
与此同时,作为数据处理的好帮手,AI 在物联网中的作用绝对不可小觑。如果说物联网的数据可为 AI 的落地提供“食粮”,那么 AI 通过算法可以将物联网设备更加智能化。
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