物联网技术：语义、认知与无线实现

# 物联网技术：语义、认知与无线实现 ## 1. 语义物联网技术 语义技术对于实现物联网设备间有意义的通信至关重要。数十亿的联网设备若缺乏语义技术支持，便无法进行有效沟通。语义技术套件涵盖本体论、资源描述框架（RDF）、关联开放数据、语义注释等，这些技术将在实现语义物联网方面带来变革。 ### 1.1 语义技术实现物联网互操作性 语义技术是实现基于意义的物联网互操作性的可行且可靠方法。它以结构化和简化的方式明确描述物联网数据的含义，使不同且分散的物联网设备能够理解并协同工作。通过使用相同的词汇，异构的物联网数据变得同质。同时，语义推理技术和引擎正在迅速发展，语义物联网时代即将到来。 ### 1.2 语义物联网平台案例 - **WISE 语义物联网平台**：Junwook Lee 团队提出的“Semantic WISE: An Applying of Semantic IoT Platform for Weather Information Service Engine”研究中，WISE 语义物联网平台由语义本体、语义处理器、语义查询引擎、语义存储库和语义开放 API 五个主要模块组成。基于该平台，利用用户上下文检测和预测功能改进了灾害管理服务。 - **READY4SmartCities 项目**：该项目旨在通过使用本体论和关联数据，减少智慧城市的能源消耗和二氧化碳排放。它为数据提供者提供指导，将能源相关数据生成为关联数据，并引入跨领域数据概念，构建了包含 50 个特定于智慧城市和智能家居的领域本体的数据集。 - **STAR - CITY 项目**：使用语义 Web 技术诊断和预测道路交通拥堵。 全球有许多举措正在利用快速成熟和稳定的语义技术，以实现各种环境中不同参与者之间的真正互操作性。 ## 2. 认知物联网（CIoT） ### 2.1 传统可编程计算的局限性 传统可编程计算通过一系列预定的“如果/那么”过程处理数据以获得预期结果。然而，这种范式无法处理海量、多结构的物联网数据，且物联网数据在速度、可变性和粘性方面存在差异。可编程系统依赖可预测数据和规定场景，其刚性限制了在复杂快速变化世界中的应用。 ### 2.2 认知系统的优势 认知系统通过与人类的各种交互学习，并利用其在环境中的经验。它们能够智能地建模、训练、通过证据假设、学习并从物联网数据中获取答案。认知系统是非确定性的，而是概率性的，这种认知能力使其能够跟上物联网数据的数量、复杂性和不可预测性。 认知系统还能理解世界上 80%的结构化数据（如图像、视频、音频文件、机器和传感器数据、社交数据、推文、博客等）。这使企业能够洞察以前看不见的物联网方面，从不同的物联网数据源中提取可操作的模式和见解，以便及时做出明智决策。 ### 2.3 认知物联网的愿景 为了实现雄心勃勃的物联网应用，需要强大而复杂的方法来快速轻松地处理、挖掘和分析物联网数据。认知系统具有实现这一目标的内在潜力，因此认知物联网的概念应运而生。 IBM Watson IoT 平台通过将大量非结构化数据转化为有意义的输出，帮助识别趋势、异常、概率和模式。IBM 推出新的 Watson API 作为其 IBM Watson IoT Foundation Analytics 服务的一部分，为物联网数据带来认知能力。这些 API 包括： - **自然语言处理（NLP）API 家族**：使用户能够使用简单的人类语言与系统和设备交互。通过将人类语言与其他数据源关联，帮助解决方案理解人类语言的意图。例如，技术人员在机器上发现异常振动时，可询问系统“是什么导致了那个振动？”系统将自动将单词与意义和意图关联，确定所指机器，关联近期维护信息以确定最可能的振动源，并建议采取措施减少振动。 - **机器学习 Watson API 家族**：自动处理数据并持续监控新数据和用户交互，根据学习到的优先级对数据和结果进行排序。可应用于设备和传感器的任何数据，自动理解当前条件、正常情况、预期趋势、需监控的属性以及出现问题时的建议操作。例如，平台可监控车队设备的传入数据，了解正常和异常条件，包括环境和生产过程，帮助理解不同设备的独特条件并配置系统进行监控。 - **视频和图像分析 API 家族**：监控视频流和图像快照中的非结构化数据，识别场景和模式。将此知识与机器数据结合，可更好地理解过去事件和新兴情况。例如，视频分析监控安全摄像头时，注意到叉车进入限制区域，系统发出轻微警报。三天后，该区域的资产性能下降，可关联这两个事件，识别可能未从视频