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2025年物聯(lián)網(wǎng)連接設備將產(chǎn)生79.4ZB數(shù)據(jù),視頻監(jiān)控數(shù)據(jù)仍是主流

大部分數(shù)據(jù)基本由視頻監(jiān)控攝像機生成的,其利用機器視覺生成的數(shù)據(jù)也常常用來對人群進行分析。

  國際數(shù)據(jù)公司(IDC)近日發(fā)布了《全球物聯(lián)網(wǎng)設備數(shù)據(jù)報告》,對物聯(lián)網(wǎng)連接設備數(shù)據(jù)的數(shù)量進行了預測。報告預測,2025年全球范圍內(nèi)將有416億臺物聯(lián)網(wǎng)連接設備,這些設備包括各種機器及其傳感器、智能家居、車輛、穿戴設備、攝像機、照相機以及工業(yè)設備等,每年產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量將達到79.4 zetta bytes(ZB)。

  IDC指出,隨著物聯(lián)網(wǎng)連接設備數(shù)量的增加,這些設備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量也在不斷增長之中。這些數(shù)據(jù)中有些是小而突發(fā)的,用來表示機器健康狀況的單一指標,而大部分數(shù)據(jù)基本由視頻監(jiān)控攝像機生成的,其利用機器視覺生成的數(shù)據(jù)也常常用來對人群進行分析。

  “隨著市場的不斷成熟,物聯(lián)網(wǎng)將成為萬物互聯(lián)的架構,能夠?qū)崿F(xiàn)事物、人和流程之間的信息交流。IDC全球數(shù)據(jù)領域高級副總裁Carrie MacGillivray表示,“人在這里面,數(shù)據(jù)將是三者的共同點。因為數(shù)據(jù)從網(wǎng)絡的最近和最遠邊緣被捕獲、處理和使用,從而為行業(yè)、政府和個人的生活創(chuàng)造價值。而了解從物聯(lián)網(wǎng)設備中生成的數(shù)據(jù)量,可以讓企業(yè)和供應商構建解決方案,在這個數(shù)據(jù)驅(qū)動的物聯(lián)網(wǎng)市場上持續(xù)擴張?!?/p>

  “人類正在尋求將世界數(shù)字化,從而使得全球數(shù)據(jù)空間不斷增長。我們周圍的世界正變得越來越‘敏感化’,為個人和看似隨機的環(huán)境帶來了新的智能和秩序水平,而物聯(lián)網(wǎng)設備是這一過程中不可或缺的一部分。而與此同時,物聯(lián)網(wǎng)設備產(chǎn)生的巨大數(shù)據(jù)同時也帶來了數(shù)據(jù)風險,如安全漏洞和隱私問題。企業(yè)在提高效率和客戶體驗的同時,也必須解決這些數(shù)據(jù)風險。” IDC全球數(shù)據(jù)領域高級副總裁David Reinsel表示。

  預測期內(nèi),工業(yè)和汽車設備將迎來重大發(fā)展機遇,這點并不讓人意外。但IDC預計,在短期內(nèi),家用電器(例如智能家居)和可穿戴設備將得到廣泛應用。不過,從長遠看來,在公共安全問題、攝像機成本的降低以及更高的可用帶寬選擇(如5G網(wǎng)絡)等因素驅(qū)動下,視頻監(jiān)控設備的采用率將快速增長。同時,盡管無人機還處于早期采用階段,但其在遠程或者攝像機難以到達的地方顯示除了巨大的潛力,將成為使用攝像機創(chuàng)建數(shù)據(jù)的重要驅(qū)動力。

  雖然視頻監(jiān)控設備創(chuàng)建的數(shù)據(jù)將占據(jù)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的極大部分,但工業(yè)和汽車設備的數(shù)據(jù)生產(chǎn)量不可小覷,這點是市場上可捕獲數(shù)據(jù)設備(視頻監(jiān)控攝像頭除外)的不斷增加,以及更先進的傳感器捕獲和機器學習產(chǎn)生更多、更豐富的數(shù)據(jù)的結果,這些豐富的數(shù)據(jù)包括音頻、圖像和視頻。此外,人工智能在將數(shù)據(jù)圈豐富的同時,其也使得每臺設備的數(shù)據(jù)增長速度超過了每臺視頻監(jiān)控攝像頭的數(shù)據(jù)增長速度。IDC預計,在預測期內(nèi)(2018—2025年),物聯(lián)網(wǎng)設備的數(shù)據(jù)將以28.7%的復合年增長率增長。隨著時間的推移,工業(yè)和醫(yī)療等其他設備將產(chǎn)生越來越多地更多數(shù)據(jù),其將以每年60%的最快復合增長率進行增長。

  最后還需要提及的是,物聯(lián)網(wǎng)元數(shù)據(jù)也是數(shù)據(jù)圈的重要來源之一,也值得管理和利用。從本質(zhì)上來看,物聯(lián)網(wǎng)元數(shù)據(jù)是關于其他物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)文件創(chuàng)建的所有數(shù)據(jù)。雖然在特定數(shù)據(jù)類別(如工業(yè)或視頻監(jiān)控)中沒有直接操作或信息功能,但元數(shù)據(jù)提供有關由物聯(lián)網(wǎng)設備捕獲或創(chuàng)建的數(shù)據(jù)文件的信息。與原始源文件(如視頻圖像)相比,元數(shù)據(jù)非常小,有時甚至達到數(shù)量級。但是,在某些情況下如制造環(huán)境中,元數(shù)據(jù)可以模仿源文件的大小。而在所有場景下,元數(shù)據(jù)都是有價值的數(shù)據(jù),可以用于通知智能系統(tǒng)、驅(qū)動個性化或?qū)⑸舷挛膸У娇此齐S機的場景或數(shù)據(jù)集。換句話說,元數(shù)據(jù)是輸入像MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫的主要候選對象,可以為非結構化內(nèi)容帶來結構化內(nèi)容,也可以融入認知系統(tǒng),為外部隨機環(huán)境帶來新的理解、智能和秩序。

 ?。ū疚木幾g于IDC,內(nèi)容略有增減)


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