7、物联网与数据挖掘
8、物联网的未来发展
9、物联网“十二五”发展规划
7、物联网与数据挖掘
物联网与云计算是目前信息技术研究的热点，而什么是数据挖掘，它在物联网与云计算中扮演着什么样的角色呢？它会以什么方式与这两项技术相结合呢？
众所周知，计算机软、硬件技术和网络技术的快速发展，使得异地、异构、海量数据的检索、传输、存储和实时处理及应用成为可能，给人们的工作、生活和学习带来了极大方便，但由于数据过量，良莠不齐，真假难辨，难以取舍、消化和吸收；在数据海洋中，检索到实际需要、真正有用的信息和知识，就如大海捞针一样，难上加难；再者，人们也不再满足于从数据海洋中只是得到“纯数据”，而是希望从中求得“信息”，进而得到“知识”。这一切都使传统的检索查询技术遭遇到空前的挑战，于是，出现了数据挖掘和知识发现及基于内容的声像检索等新的研究领域和应用技术。
数据挖掘(data mining)，又称数据挖掘和知识发现（Data Mining and Knowledge Discovery——DMKD），从技术上看，是从海量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中，利用人工智能、机器学习、数据处理、概率统计理论等诸多学科派生出来的许多理论模型和统计计算中的算法，通过去伪存真、去粗取精、由表及里、由此及彼的大量分析计算和统计处理，挖掘隐含在其中预先未知的、但可能具有潜在应用价值的信息和知识的过程。
数据挖掘从应用上看，是一种新的数据处理技术，其主要特点是对数据库中的大量数据进行抽取、转换、分析和模型化处理，从中提取辅助决策的关键性数据。换句话说，数据挖掘实质上是一类深层次的数据分析方法，是一门交叉学科，把人们对数据的应用从低层次的简单查询提升到从数据中挖掘信息和知识，提供决策支持，在军事、商业、社会、健康和体育科学等领域有着许多成功的应用。
数据挖掘的数据源有文本数据、栅格数据、关系数据库、面向对象数据库、空间数据库、时态数据库、多媒体数据库、异质数据库、统计数据库以及因特网上Web数据、物联网数据等。数据挖掘的主要功能有数据初分析，概念描述，关联分析，聚类和分类，趋势预测、行为和偏差检测等。数据挖掘的常用算法有神经元网络计算、决策树计算、回归计算、聚类计算、分类计算、关联分析和时间序列分析等。

数据挖掘

互联网将信息互联互通，物联网将现实世界通过传感器和互联网连接起来，并通过云存储、云计算实现云服务。物联网具有行业应用的特征，依赖云计算对采集到的各行各业的、数据格式各不相同的海量数据进行整合、管理、存储，并在整个物联网中提供数据挖掘服务，实现预测、决策，进而通过反向控制这些传感网络，达到控制物联网中客观事物运动和发展进程的目的。物联网中的数据挖掘已经从传统的意义上的数据统计分析，潜在模式发现与挖掘，转向物联网中不可缺少的工具和环节。
物联网数据挖掘的问题挑战也是很多的。首先是分布式并行整体数据挖掘，物联网计算设备和数据天然分布，不得不采用分布式并行数据挖掘，需要云计算模式。其次是实时高效局部数据处理，物联网任何一个控制均需要对瞬息万变的环境实时分析并做出处理和反应，需要计算模式利用数据挖掘结果。再次是数据管理与质量控制，多源、多模态、多格式数据的存储与管理是控制数据质量，获得真实结果的重要保证，需要基于云计算的存储。挖掘出的模式、规则、特征指标用于预测和决策,最后是用于控制。
物联网选择数据挖掘算法有如下一些特点：
① 高效数据挖掘算法：算法复杂度低、并行化程度高；
② 分布式数据挖掘算法：适合数据垂直划分的算法、重视数据挖掘多任务调度算法；
③ 并行数据挖掘算法：适合数据水平划分、基于任务内并行的挖掘算法；
④ 保护隐私的数据挖掘算法。
云计算是物联网的基石，能够保证分布式并行数据挖掘，高效实时挖掘，而云服务模式是数据挖掘的普适模式，保证挖掘技术的共享，降低数据挖掘的应用门槛，满足海量数据挖掘的要求。
8、物联网的未来发展
物联网将是下一个推动世界高速发展的“重要生产力”！

物联网相关图书一例

物联网拥有业界最完整的专业物联产品系列，覆盖从传感器、控制器到云计算的各种应用。产品服务覆盖智能家居、交通物流、环境保护、公共安全、智能消防、工业监测、个人健康等各种领域。构建了“质量好、技术优、专业性强、成本低、满足客户需求”的综合优势，持续为客户提供有竞争力的产品和服务。
业内专家认为，物联网一方面可以提高经济效益，大大节约成本；另一方面可以为全球经济的复苏提供技术动力。
运用物联网技术，上海移动已为多个行业客户度身打造了集数据采集、传输、处理和业务管理于一体的整套无线综合应用解决方案。最新数据显示，目前已将超过10万个芯片装载在出租车和公交车上，形式多样的物联网应用在各行各业大显神通，确保城市的有序运作。在世博会期间，“车务通”全面运用于上海公共交通系统，以最先进的技术保障世博园区周边大流量交通的顺畅；面向物流企业运输管理的“e物流”，将为用户提供实时准确的货况信息、车辆跟踪定位、运输路径选择、物流网络设计与优化等服务，大大提升物流企业综合竞争能力。
此外，普及以后，用于动物、植物和机器、物品的传感器与电子标签及配套的接口装置的数量将大大超过手机的数量。物联网的推广将会成为推进经济发展的又一个驱动器，为产业开拓了又一个潜力无穷的发展机会。按照目前对物联网的需求，在近年内就需要数以亿计的传感器和电子标签，这将大大推进信息技术元件的生产，同时增加大量的就业机会。
2012年8月，欧盟物联网研究小组发布第三版手册《物联网2012——新的地平线》。手册介绍了“欧洲物联网战略研究议程2012”，总结了全球的物联网研发进展、物联网标准框架等内容，强调了为实现2020年物联网远景所需开发的使能技术、基础设施和应用相关的重要研究主题，并对2012年研究主题提出九个方面的建议，包括应用、自动化和自我感知物联网、网络与通信、数据信息管理、安全和标准化等问题。
美国权威咨询机构FORRESTER预测，到2020年，世界上物物互联的业务，跟人与人通信的业务相比，将达到30比1，因此，“物联网”被称为是下一个万亿级的通信业务。
9、物联网“十二五”发展规划
为加快物联网发展，培育和壮大新一代信息技术产业，依据《中华人民共和国国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》、《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》，工业和信息化部制定了《物联网“十二五”发展规划》（以下简称《规划》），并已发布。
《规划》提出了“十二五”期间物联网发展的八项主要任务，包括大力攻克核心技术、加快构建标准体系、协调推进产业发展、着力培育骨干企业、积极开展应用示范、合理规划区域布局、加强信息安全保障、提升公共服务能力等。
根据《规划》，我国在“十二五”期间还将实施五大重点工程：
（一）关键技术创新工程。充分发挥企业主体作用，积极利用高校和研究所实验室的现有研究成果，在信息感知和信息处理技术领域追赶国际先进水平，在信息传输技术领域达到国际领先水平，增强信息安全保障能力，力争尽快突破关键核心技术，形成较为完备的物联网技术体系并实现产业化。
（二）标准化推进工程。以构建物联网标准化体系为目标，依托各领域标准化组织、行业协会和产业联盟，重点支持共性关键技术标准和行业应用标准的研制，完善标准信息服务、认证、检测体系，推动一批具有自主知识产权的标准成为国际标准。
（三）“十区百企”产业发展工程。重点培育10个产业聚集区和100个骨干企业，形成以产业聚集区为载体，以骨干企业为引领，专业特色鲜明、品牌形象突出、服务平台完备的现代产业集群。
（四）重点领域应用示范工程。在重点领域开展应用示范工程，探索应用模式，积累应用部署和推广的经验和方法，形成一系列成熟的可复制推广的应用模板，为物联网应用在全社会、全行业的规模化推广做准备。经济领域应用示范以行业主管部门或典型大企业为主导，民生领域应用示范以地方政府为主导，联合物联网关键技术、关键产业和重要标准机构共同参与，形成优秀解决方案并进行部署、改进、完善，最终形成示范应用牵引产业发展的良好态势。
（五）公共服务平台建设工程。在国家和各级地方政府主管部门的政策引导和资金扶持下，充分发挥园区、企业、科研院所等责任主体的作用，实现平台的多方共建，充分整合现有资源，建立资源共享、优势互补的公共服务平台。