物联网和5G如何连接和共享数据？机器学习支持的分析
您需要了解的有关新无线革命的一切这是一项整个星球大小的资本改进项目 ， 将本世纪创建的一种无线架构替换为旨在降低能耗和维护成本的另一种无线架构 。 阅读更多物联网和5G如何连接和共享数据？物联网设备使用多种方法来连接和共享数据 ， 尽管大多数将使用某种形式的无线连接：家庭和办公室将使用标准的Wi-Fi ， Zigbee或低功耗蓝牙 ， 如果不是特别移动 ， 甚至使用以太网 ， 其他设备将使用LTE ， 现有技术包括窄带IoT和LTE-M ， 主要针对发送有限数据量的小型设备 。 甚至是卫星连接进行通信 。 但是 ， 大量不同的选择已经导致一些人争辩说 ， 物联网通信标准需要像当今的Wi-Fi一样被接受和互操作 。
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无疑 ， 未来几年的增长领域之一将是使用5G网络来支持物联网项目 。 5G能够在一个平方公里中容纳多达一百万个5G设备 ， 这意味着将有可能在非常小的区域内使用大量传感器 ， 从而使大规模工业IoT部署成为可能 。 英国刚刚在两个“智能工厂”开始了5G和IoT的试用 。 但是 ， 可能需要一段时间才能部署5G：爱立信预测 ， 到2025年 ， 将有大约50亿个IoT设备连接到蜂窝网络 ， 但是其中只有大约四分之一是宽带IoT ， 而4G将连接大多数那些 。
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根据Gartner的调查 ， 室外监控摄像头将成为短期内5GIoT设备的最大市场 ， 占今年5GIoT设备的大部分70％ ， 然后在2023年底降至30％左右 。 到那时它们将被联网汽车超越 。 Gartner这家分析公司预测 ， 今年将使用350万台5GIoT设备 ， 到2023年将接近5000万台 。 从长远来看 ， 汽车行业将是5GIoT用例的最大领域 。 一种可能的趋势是 ， 随着物联网的发展 ， 可能将更少的数据发送到云中进行处理 。 为了降低成本 ， 可以仅将有用的数据发送回云 ， 从而在设备上完成更多处理这种策略称为“边缘计算” 。 这将需要新技术 。 例如防篡改边缘服务器 ， 该服务器可以收集和分析远离云或公司数据中心的数据 。
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物联网数据和人工智能物联网设备生成大量数据；可能是有关发动机温度 ， 车门是开还是关或智能仪表读数的信息 。 所有这些物联网数据都必须收集 ， 存储和分析 。 公司充分利用这些数据的一种方法是将其输入到人工智能（AI）系统中 ， 该系统将获取该IoT数据并将其用于进行预测 。 例如 ， 谷歌已经让AI负责其数据中心冷却系统 。 AI使用从数以千计的IoT传感器中提取的数据 ， 这些数据被馈入深度神经网络 ， 并预测不同的选择将如何影响未来的能源消耗 。 通过使用机器学习和人工智能 ， 谷歌已经能够提高其数据中心的效率 ， 并表示相同的技术可以在其他工业环境中使用 。
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【物联网和5G如何连接和共享数据？机器学习支持的分析】物联网下一步将走向何方？随着传感器和通信价格的持续下降 ， 向物联网添加更多设备变得具有成本效益 ， 即使在某些情况下 ， 对消费者的好处并不明显 。 部署尚处于初期阶段；大多数与物联网相关的公司目前都处于试用阶段 ， 主要是因为必要的技术 ， 传感器技术 ， 5G和机器学习支持的分析 。 本身仍处于合理的开发初期 。 尚不清楚哪些将赢得胜利 。 但是如果没有标准 ， 并且安全问题仍然存在 ， 那么未来几年我们可能会看到更多的大型物联网安全事故 。 随着连接设备的数量不断增加 ， 假设我们愿意接受安全性和隐私权的取舍 ， 我们的生活和工作环境将充满智能产品 。 有些人会欢迎智能事物的新时代 。
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