西安智牛科技物聯網的智能關鍵——數據分析與預測系統

物聯網(Internet of Thing, IoT)廣義定義是萬物皆可連接到網路，並可互相溝通或交換信息，以達到某種便利人類生活的目的。

物聯網的應用非常廣泛，只要物體可以透過感測器(Sensor)收集監測到的訊號或信息，提供到裝置管理平台再鏈接到應用程序處理後，反饋出特定的決策再指示原始對象做進一步動作的領域都是可能的應用場域，例如：智慧門鎖(透過家庭成員的進出時間判定物流配送最佳時間)、智能冰箱(監控冰箱里的食物保存狀態、甚至決定何時補貨)、智能汽車(透過路徑分析節省能源或交通時間、監控車輛使用狀態，決定何時進場維修)、智能農業(監控農田環境狀態，決定何時洒水或施肥)、智能家居(有效的節能與生活輔助)、智能供應鏈克制化、智慧城市、智能工廠(提升生產效率或降低耗損)等，這些智能或智能的核心都依賴於機器學習為主的預測分析(Predictive analytics)。

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數據分析的議題除了以機器學習為核心外，還有數據超載與新的因素加入時系統如何快速響應等問題。一方面，物聯網中連網的裝置無時無刻都在收集數據，時間久了自然會造成數據超載問題，僅僅依靠人力必然無法進行實時的分析和利用。另一方面，數據科學家通過分析大量的數據來辨認模式並人工定義規則，儘管已預建良好的應變系統，應用方案實際實施環境中隨時出現新的因素卻可能影響正確行動的判斷。如何確保物聯網系統在快速變化的環境中，仍然能夠做出最佳響應也是一項很有挑戰性的課題。

不少有志於物聯網應用方案研發的廠商往往選擇自行開發整體方案，宣稱有能力自行建立數據分析/預測系統，往往做出來的數據分析系統只是最基本的統計分析，缺乏真正使得整個物聯網應用方案"智能"的能力。

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