车联网技术驱动自动驾驶智慧化变革之路

这无法想象我们的生活没有计算能力的帮助会是怎样的。而令人好奇的部分是，我们仍然在浏览隐藏在这样一个看似智能化的机器中的巨大计算潜力的表面。

随着物联网的出现，计算技术达到了新的水平，重新定义了"智能"(智慧城市如何建立一个更好的疫情后世界)，准确地说，激动人心的时刻才刚刚开始。

本文旨在回答这样一个问题："传感器是如何"感觉"的?"，并专注于传感器工作的物理过程。

什么是物联网?

顾名思义，物联网是一个涵盖所有类型设备的保护伞。它们要么嵌入系统中，要么作为一个单独的实体存在。不管怎样，关键是他们通过互联网互相交流。每一个这样的设备都有一个嵌入式发送器和接收器，通过因特网实现通信过程。

然而，每一个物联网系统都是不一样的，不一定适合所有的应用。它们和人类很相似，每个人都擅长某件事，比如不能指望演员驾驶飞机，飞行员在电影中表演。同样，也不能指望一个单一的物联网系统(和设备)来做所有的事情。因此，工程师设计不同的系统来执行不同的任务，以提供最好的结果。
 

陷阱1：分析瘫痪

▶ 问题：很多贸然投身于大规模数据收集项目的企业，似乎并不理解“先尝后买”这个简单的道理。未能做好充分准备，项目停滞与分析瘫痪也将只是时间问题。

▶ 解决方案：从小处入手，选定少量数据作为我们迈入大数据世界的阶梯。通过数据收集反驳或支持您做出的预期与假设。如果数据分析结果有误，请认真审查!

陷阱2：以创新的名义牺牲数据安全

▶ 问题：安全往往是处理大数据时最先被牺牲掉的部分。我们到底该如何在安全与创新之间寻求平衡点?

▶ 解决方案：需要采用多种方法保护大数据资源，包括充分理解现有数据、审查数据操作并控制高权限用户。请保证使用整体且统一的流程与控制系统，全面覆盖大数据中的安全性要素。

陷阱3：缺少中央数据治理体系

▶ 问题：与数据相关的准确性与质量投诉非常常见，但企业却往往无法了解其根源。缺少对数据收集工作的集中监督，往往导致重复收集、使用方法不当以及失去数据信任等严重后果。

▶ 解决方案：组建一个委员会，专门负责管理企业内的数据卫生工作。指定由大数据管理团队负责数据整理与用户培训。

陷阱4：操之过急

▶ 问题：大数据就像一幅巨大的拼图游戏，越是急于完成，越是带来一团乱麻。没有任何组织能够在短时间内处理体量如此庞大的难题。

▶ 解决方案：应该分区、分块处理拼图。这相当于把大数据挑战转化为小数据挑战，保证挑战始终处于企业能够消化的范围之内。

陷阱5：孤岛中的数据“假想”

▶ 问题：数据不是比特币，单纯把数据收集并存储起来没有任何意义。具体而言，如果只是收集数据而不从中提取洞见，那么这些存在于孤岛中的资源将没有任何价值——除了“假想”式的价值。长此以往，数据反而会拖累基础设施运转，并让发展路线图成为一张废纸。

▶ 解决方案：及时使用数据并从中提取洞见。千万不要让数据成为一段段“尘封的记忆”!

陷阱6：不要迷信技术复杂度，简单实用才是真

▶ 问题：数据集体量不大的企业往往偏爱于使用大数据解决方案。这种工具层面的快速增长意味着需要不断加大投资，并给企业带来沉重的预算压力。

▶ 解决方案：组织真正需要关注的应该是数据分析本身，即如何利用大数据指导自己的决策。更重要的是，大部分问题其实根本不需要使用重量级工具——很多简单的传统方法完全可以起到更好的效果!

除了以上6个陷阱之外，缺少工作流管理工具、不关注投资回报率、数据未能及时演进等问题也时常出现并困扰着无数企业。

回避陷阱本身就是一种竞争优势

毫无疑问，大数据必将在2020年乃至之后的商业世界中迸发出巨大的能量。对于专家及开发人员而言，这既是种机遇、也是一大严峻挑战。随着数据总量的增长，数据将不断涌入云端。根据预测，到2025年，全球数据总量将快速增长至175 ZB。隐私也将成为人们高度关注的焦点，再加上数据可操作性与生成速度的加持，大数据将在接下来的几年中成为商业世界中的绝对主角。

繁荣的大数据生态将给您的组织带来一场根本性的颠覆——熟视无睹还是有所作为?决定权就在您的手中。

（编辑：广安站长网）

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