淺談大數據物聯網信息交互與數據感知

張 磊

（甘肅省金昌市公安局金川分局指揮中心 甘肅 金昌 737100）

0 引言

目前，我國物聯網的產生與發展是一個以現代互聯網為基石的網絡系統，其目的是使實際中產生的所有物品和網站相連達到萬物相通。物聯網的產生方便了日常和生產中的數據通信，讓萬物和人相互之間的交流變得煩瑣且容易。物聯網的主要特征是數據的全方位信息感知，可以將數據安全傳送，并在特定的命令下加以智能管理。數據感知是物聯網的功能所在。但在數據感知的發展進程中，也面臨著不確定性，具體可以表現在以下6個方面：①對數據的不準確度，各種性質的傳感數據類型和信息內容均具有相應的差異性；②信息內容不一致；③不準確度；④不持續性；⑤不準確度；⑥不統一性。當面臨著冗余的傳感數據之后，物聯網就需要通過對數據不斷的處理，才能保證數據感知和數據交換的速度和質量。

1 大數據物聯網信息交互與數據感知的重要意義

大數據通過多次生產后逐漸變為全新的數據資料，并在不斷地發展和演變，進而表現出了更大的意義[1]。由于三次工業革命的持續推動，人們在管理和存儲信息方面的水平得到了提高，與此同時信息生產的效率仍舊超出了人們在管理和存儲信息方面的水平。因此，大數據實質上已經不再是簡單的冰冷數據，它憑借所掌握的巨量投入到中國經濟社會生活中的生產資料。人們通過大數據分析可以捕捉到各類的有用資訊，進而將更清楚地了解事物并改變人類。

2 大數據物聯網的信息交互

2.1 信息交互的模型

大數據系統將依據相應的模型來實現信息交互，常見的模型有：信息交互模型、改進的信息交換型、物聯網信息交換模型等。其中，信息交互模型是指信息交互系統須由3種基本對象的有效互動才可以實現，其基本對象分別為用戶、系統及用戶與系統間的互動。用戶需要借助信息互動系統，提高信息有效性。在這基礎上，如果將它運用于物聯網中必須對數據交換體系作出一定改造。通過變革信息交互模式可以提高交互質量，用戶更為快捷地獲取感興趣的資訊。經過改進的信息交互模式中還包含了重要的3個方面，分別為用戶、網站和信息[2]。不同于一般的網絡信息交互模式，是指廣義的使用者，不單特指傳統信息交互的使用者，而是特指包含匯聚結點、簇頭結點、路由節點等在內的使用者。在物聯網信息交互模式中也包含了一個傳感系統。不僅包含了信息的感知單位，還包含了計算與儲存單位和能量單位。這些單元共同組成了物聯網的整體系統。從實質上來說，物聯網的信息交互模型其實是有廣泛意義，應用物和網絡及內容三者構成并互動的信息體系，在整個系統運行過程中，已經實現所有物聯網的信息交互。

2.2 用戶與網絡的信息交互

用戶與網絡有著交互過程，這些交互主要是指用戶利用網絡端口、指令和功能去進行一系列的網絡任務。如，路由構建、狀態監視、代碼分配和程序執行等。所有互聯網任務實施均可以借助信息互聯網來實現，節省了時間并提高了信息交流的有效性。不管什么類別的信息應用，均無法脫離與物聯網的信息交流。例如，信息感知中的數據獲取和數據壓縮，均是通過信息互聯網的認知功能、計算功能和傳播功能去捕獲的。

2.3 網絡與信息內容的交互

數據安全、統計采集、遠距離數據接入等是物聯網信息交互所包括的內容，通過與工業先進信息技術交叉融合。工業物聯網的誕生，開創了信息遠程咨詢服務、診斷系統監控、故障數據收集，以及系統應用權限管控的全新模式。該運行管理模式能夠協助員工更準確地掌握設備信號，并迅速地提出解決問題及對策，從而提高了企業工作的質量效能。

物聯網間的信息交互主要是指互聯網基礎設施的信息產生和表達，以及信息交互的組合和貯存，包括高層語義信息的數據整合與信息融合[3]。數據意識部分講述物聯網信息處理的關鍵方式。對信息交互在互聯網上的貯存與組合方式進行重點介紹，按照信息在網絡上的存放情況，信息存放模式又可以分成外部儲存和本地存儲。外部儲存是指將節點上采集并保存的傳感器信息匯聚在相應的結點，而本地儲存則是將傳感信息存儲到傳感結點。通過物聯網人與信息的互動使網絡變成了信息收集的手段與媒介，使數據的呈現也變得更加容易。

3 大數據物聯網的數據感知

3.1 數據的收集

隨著人類經濟社會的持續快速發展，人類對大數據分析也有了全新的理解，因為數據是能夠被大量使用的重要原材料，人們利用大數據中的關鍵信息能夠獲得更多的經濟價值，從而推動了生產資料的形成過程。在第三次工業革命出現后，雖然人類對數據分析管理與分析能力均取得了顯著提升，但仍然趕不上大數據形成的速率[4]。從工業生產4.0（工業生產4.0含兩重要方面的含義，一是制造業生產經濟發展步入了第四階段。二是傳統意義上的機器、設備進行改造，并在順應時代蓬勃發展的驅動下，加入了信息技術方面相關的科技）的視角理解，大數據分析的實質就是把數據轉變成能夠被人類靈活使用的工具，這種工具能夠幫助人類更好地實現。

數據收集是指感覺數據信息由感知節點接收并匯集的流程。在獲取數據的流程中，如財務數據必須要注重數據的安全性。具體數據在進行數據傳輸的流程中不可獲得損失，否則可能會影響后期的數據分析。

3.2 大數據分析挖掘

對信息進行研究和分析的系統和軟件產品，是大數據集成化的主要表現方式。構成大數據集成化的主體是由服務器、存儲、操作系統、數據庫管理系統等若干特定的大數據構成的。企業會通過這種體系來發揮檢索、管理、研究信息的主要功能，以及研究與企業產品數據處理有關的大數據處理技術的整體問題。大數據處理的分布式系統架構是大數據最常見的架構方式，該架構主要是在整個體系中整合硬件和軟件，各個領域的業務均是通過不同的大數據處理架構來完成的。利用企業硬軟件系統的優勢和擴張企業客戶數據處理系統的規模，進一步擴大了企業數據業務的能力。能夠增長的硬件，同時能夠支持節點的橫向線性擴展，也可達到近線性的伸縮性和低延時，能夠提高吞吐量能力，也能夠提高服務質量的可靠性。

3.3 診斷系統監控

系統狀態發生改變時，診斷上得到的數據是一個物理系統的最大數據。在GUI頁面上會展示出正在檢測系統狀態發生的數據，并存入數據庫發出消息給指定人員，以告知診斷系統的狀態改變數據已經發生。狀態改變數據在操作系統上，發生檢查的數據則在系統診斷后，上傳至系統。多個生產線數據均可透過系統物聯網和遠距離診斷系統加以控制。實現目標可體現在：客戶透過GUI用戶界面即可選定某企業的操作系統產品；客戶透過GUI用戶界面即可選定操作系統產品線中的某臺設備；客戶透過GUI用戶界面即可查詢某臺設備的價格數據[5]。

3.4 故障數據采集

當系統出現故障時，應立即收集故障的總線信息，并實時監測系統情況。當系統出現警告情況時，立即暫停采集信息,并將現場收集到的信息存入數據庫中,此數據庫可以保存15 min內的狀態信息。在車間進行操作機器人的故障接口采集,此接口有著根據要求搜索、檢出總線信息的能力,以便提供各種條件與信息操作。如：對時間與事件和錯誤碼的共同查詢，時鐘事件錯誤碼。現場工作人員可以通過分析儀直接進入故障設備，在控制系統開關啟動后進行收集信息；在控制系統關閉后，立即暫停收集信息。在系統診斷系統中接收信息或物理系統報告的錯誤信息后，立即將錯誤信息展現到GUI頁面，并同時存入數據庫。當系統故障產生后，系統診斷可以向指定用戶發出信息[6]。

3.5 數據清洗技術

現如今，由于物聯網具備的穩定性能力并沒有很強，再加上互聯網環境中存在許多隨機因素，因此在對大量數據信息做出采集工作時會部分出錯，導致數據異常的狀況發生，并且還會出現噪聲數據信息的情形。想要解決此類問題，必須利用數據清理技術，才能對出錯或者非正常的大量數據信息做出適當處理，進而提高數據信息所具備的完整性。此時，在對大量數據信息做相應的采集工作時，或許會產生感知數據信息不完整性這類現象，就必須對所查的大量數據信息做出合理補充，從而使得大量數據信息看起來更為完美。基于此，可以通過感知節點或者局部網絡對數據信息加以分析與計算，從而完成對錯誤數據的檢測和消除工作。在感知數據分析中，缺少的部分數據和數據清洗這兩者有著非常密切聯絡，當人們將缺失數據視為異常數據時，可以通過數據分析清除技術手段來對其做出準確鑒定，然后再將數據分析中的有效信息取出，通過多元回歸模型來計算出缺少的數量，以此增強數據分析中所具備的完善性。

3.6 數據融合技術

應用數據融合技術能夠達到對財務數據的全面集成，從而實現目標。使用者也能根據自己的需求集成和規劃數據過程，并利用該步驟整合信息系統從而達到使用目標[7]。在實施數據融合技術時，使用者還需要在某些工程項目中使用數據融合技術。如，能夠在工程項目中應用數據融合技術；利用對工程項目中與個人工程項目有關財務數據的集成結果實現工程優化，從而提升其精確度。由于目前在中國使用數據融合技術程度較低，還需要學者的進一步研發改進。在建設工程項目中合理地運用該信息技術，集成有關信息和資料，以提升工程建設整體管理水平。

3.7 數據壓縮技術

隨著物聯網的使用范圍及其運用規模不斷擴大，物聯網的傳感數據在范圍上也在不斷地增加。而信息類型也越來越復雜，數據的傳送規模在不斷地擴大，物聯網本身的節點數量也存在著很多的局限性，因此一旦發生了信息規模過大的現象，就將會導致數據冗余或者信息泄漏這種狀況的發生，如此就會降低信息傳送途中的效率。而想要解決好這種情況，就需要利用各種信息技術手段對數據進行有效壓縮機管理。采用比較先進的數據壓縮技術來解決，利用分布式的計算數據傳輸技術，通過這樣的方式可以針對各個結點所存在的感知信息進行壓縮，從根本上可以提升信息壓縮量和壓縮比例[8]。

4 關于物聯網信息感知與交互技術發展的具體應用

物聯網的信息感知和交互技術在開發的實踐中，對設備的使用范圍相當復雜。為此針對當前有關物聯網信息技術使用的主要范圍及其實際效果做出簡單的研究。具體的研究范圍包括：VR技術、智慧服務、用戶和互聯網間的互動、物聯網社區的建立。

4.1 VR技術

虛擬現實技術（virtual reality，VR）最初是在1999年美國國家科學基金支持的互動式信息系統計劃工作組的一份匯報中提出。隨著當前科技的進展，該技術正逐步地被實現和投入制作，產生了如VR眼鏡等硬件設備，這些設備在人機交互的實踐研究中成效突出。當前，在物聯網技術的發展與提升過程中，一般會把VR技術看作物互聯技術的切入口，利用VR設備可以實現網絡購物或其他資料的查閱等。

4.2 智慧家裝技術

物聯網科技已經融入到許多服務行業當中，并達到較好的發展效應，其中對于家裝服務行業的應用成效更為突出。在經濟社會持續發展的過程中，人們對于物質條件的需求也在逐步增加。家居是人類長久生存居住的理想環境，針對物聯網的廣泛應用，研發技術人員們也開展了很多的實驗實踐。當前使用效益比較良好的產品如無線遙控空調、燈具、電腦、電視、門鎖、沙發、家用電開關等，這些科技的運用得到了社會普遍的接受，在短期內便形成了很大的市場需求人群。

4.3 用戶與網絡之間的交互

物聯網科技的核心概念是互聯網科技。物聯網利用特定設備使用戶和互聯網設備之間實現相連，而用戶則借助特定設備實現網上沖浪。在實際使用的過程中，通過物聯網科技就可以進行用戶間和網絡數據的交互，從而達到智能體驗。對用戶感受生活和科技的創新發展意義很大，因為用戶之間可以通過互動數據，實現信息交互從而取得較好的體驗效果[9-10]。

4.4 物聯網社群的形成

物聯網科技在應用實踐中產生了一個指定的、網絡、若干人的多方互動的情況，這種情況的形成，也產生了物聯網社會問題。物聯網社會現象的產生，對人類的生產生活習慣作用帶來了巨大變革。在該情況產生的過程中，提高了社會溝通效率、溝通效果，但由于科技的發達，人類的社會生產已經不能跟上科技的步伐。而對于物聯網發展，則造成了更多的問題。

5 結語

綜上所述，物聯網信息交互與數據感知領域形成了豐富的內容框架。物聯網信息交互與數據感知技術的開發并不能離開各個環節的研發，唯有掌握了信息交互與數據感知方面的新技術，才能有效破解當前物聯網所面臨的難題。