摘要：本文展望了物聯(lián)網(wǎng)和大數(shù)據(jù)時代傳感器的重要性及應(yīng)用。

　　全新的物聯(lián)網(wǎng)(IoT)應(yīng)用——從醫(yī)療、智能能源到牲畜飼養(yǎng)——推動了更多分層智能的需求，可以解決安全性和隱私性問題，并且管理劇增的數(shù)據(jù)量。

　　假設(shè)一場會議同時傳送到三個城市的觀眾。當(dāng)主持人向觀眾提問時，觀眾可以舉手回答，對觀點(diǎn)表示贊同。當(dāng)舉行投票時，全部三個城市的總投票數(shù)會實(shí)時呈現(xiàn)在主持人和觀眾面前。

　　實(shí)際上，這種未來的場景最近在飛思卡爾已經(jīng)變成了現(xiàn)實(shí)。從某種程度上講，我們做到了這一點(diǎn)，它展示了物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的巨大潛力。它的運(yùn)行原理如下。每一名觀眾都佩戴了內(nèi)置運(yùn)動傳感器的腕帶。腕帶的傳感器數(shù)據(jù)可以捕捉觀眾腕帶的運(yùn)動。為了將這種動作消耗的通信帶寬降到最低，同時降低無線通信的功耗，在腕帶中運(yùn)行的背景感知算法可以翻譯傳感器數(shù)據(jù)，并且尋找匹配用戶抬手的垂直位置動作數(shù)據(jù)模式。當(dāng)標(biāo)志性運(yùn)動出現(xiàn)時，腕帶就會將數(shù)據(jù)傳送到大會現(xiàn)場的無線接入點(diǎn)。

　　無線接入點(diǎn)將從腕帶接收的數(shù)據(jù)做好時間標(biāo)記，然后迅速將信息轉(zhuǎn)發(fā)到云應(yīng)用。這些應(yīng)用會利用所有三場會議地點(diǎn)的腕帶結(jié)果，推算出主持人發(fā)起投票的時間。盡管腕帶中運(yùn)行的算法可以識別垂直運(yùn)動，但是傳感器難以分辨出垂直運(yùn)動的細(xì)微區(qū)別，究竟是用戶正在舉手，還是單純因?yàn)橛^眾煩躁不安或正在起身。然而，云環(huán)境的智能可以注意到，在狹窄的時間窗口期間大部分觀眾攜帶的傳感器正在同時向上移動，由此推斷會場正在投票。

　　源頭的傳感器

　　這個例子說明了物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的眾多架構(gòu)挑戰(zhàn)(參見圖1)。在物聯(lián)網(wǎng)(IoT)互聯(lián)設(shè)備的源頭通常都是一個或多個傳感器。傳感器將物理環(huán)境(例如運(yùn)動、磁場或周圍環(huán)境)的信號轉(zhuǎn)化為數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)。因?yàn)閭鞲衅骺梢赃B續(xù)且自動提供數(shù)據(jù)，傳感器數(shù)據(jù)會快速超越人工產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量。為了緩解數(shù)據(jù)堵塞及其相關(guān)的傳輸成本，智能傳感器可以實(shí)時做出數(shù)據(jù)的重要或相關(guān)決策，只有當(dāng)這些決策對上游應(yīng)用有重要作用時才會傳輸這些數(shù)據(jù)。例如，運(yùn)動傳感器的算法可以確定傳感器已經(jīng)靜止并且跳過一次更新。更加復(fù)雜的背景算法能夠區(qū)分佩戴者抬手和其它運(yùn)動(比如起身)之間的細(xì)微差異。在數(shù)據(jù)源部署智能會降低傳感器數(shù)據(jù)消耗的通信帶寬，并且延長電池驅(qū)動無線傳感器節(jié)點(diǎn)的電池使用時間。但是，傳感器節(jié)點(diǎn)的計(jì)算容量比云計(jì)算的成本更高，針對特定應(yīng)用設(shè)計(jì)的智能傳感器面向不同的用途時可能效率較低。

　　在安全性十分重要的環(huán)境中，數(shù)據(jù)源的智能也至關(guān)緊要。目前正在探討各種不同的安全性和隱私性協(xié)會，這需要云應(yīng)用和許可數(shù)據(jù)源(使用部分或全部數(shù)據(jù))之間的協(xié)商。這在可穿戴式傳感器領(lǐng)域特別敏感，它可以記錄對個體看似毫無意義的各種信號。采用數(shù)據(jù)挖掘算法時這些信號與其它信號結(jié)合在一起，它們會無意間泄漏消費(fèi)者隱私。