大数据时代实现互联网+温控
智能温控,在技术上反映的是一个暖通行业的温控产品的智能化,实际上这样的一个产品也是众多领域交叉的节点,具备多个行业的因素。
首先,这是一个温控产品,单是温控领域就是一个非常大的市场,智能温控要做的是改变这个行业的现状;
其次,它又算是暖通行业的产品,暖通涉及到的是采暖,这与人们的生活息息相关,智慧城市将来要实现绿色居住于出行,暖通方面的能源浪费需要解决;
同时,互联网温控专家告诉记者,他要做这个项目是看到了温控行业产品落后的现状、国人的对于节能不够了解的无意识的能源浪费以及懂得节能但是无能为力的浪费,因此,智能温控器也是节能环保领域的产品。
最后,温控也在安防的范畴,温控要解决的不只是温度检测与控制的问题,而是同时对空气、水分、温度等维度的综合检测,安防是其重要的功能之一,不然Nest也不会大受欢迎。
在技术上,表现为以下几点:
首先,智能温控首先是一个智能硬件产品。智能硬件的基本形态自然是连接与交互,这就极大的提高了人们家居生活的便捷性。
其次,每一个智能硬件都需要一个APP与其适配。智能温控类的APP用于驱动硬件,因此对于其功能以及可操作性上的要求更高,需要更高的技术门槛与更细的用户体验研究。
第三,智能温控器对传感器的要求非常高。需要足够灵敏的传感器对环境做快速而全面的检测。
第四,没有大数据的支撑,传感器收集再多的数据也无用。智能程序需要对大量数据做足够的分析才能给予回应,这样才能做到不同家庭的个性化需求上的不同。
第五,所有的智能产品现在看来是家庭互联网,以后要实现的是社区互联、城市互联、能源互联等等。物联网是实现所有互联的基础,这也是智慧城市所探讨的内容。
互联网如何+温控
事实上,“互联网+温控”这个问题表面上看是探讨企业如何做温控,其实反应的是传统行业如何转型的问题,或者说互联网如何融合温控行业的问题。
互联网如何+温控行业?在技术上,互联网通过大数据、云服务、物联网等技术与温控产品结合,具体到应用上,则是不断的采集大量的数据来实现温控与监测。以后更完善的温控产品还能为人们的衣食住行提供不同的建议,甚至可以根据人们不同的体质与健康状况来给出一个整体的穿衣出行建议。同时数以亿计的数据也将记录在温控的云服务器上,这样就实现了互联网+温控。
从家庭到社区到城市再到产业,智能温控所做的并不是监控环境与调整环境,更多的是为人们的生活乃至生存不断的提供动态数据的参考与指引。这点在被PM2.5侵染几年的国内环境中可能感觉有些匪夷所思,其实宇航员在外太空通过设备感知外界主要就是通过温控等系统。未来的人类生活也将是这个状态,5-10年内可穿戴设备实现这一点是有可能的,可能更重要的环节在于感知到外界环境之后如何让穿戴装备内环境更适合人体的问题。
想要做出一个让用户认可的智能温控产品,这对企业是一个很大的考验。因为智能温控器改变了以前所有的温控产品理念,需要加入联网功能,需要开发相适配APP,需要大数据支持,所有的传统温控产品车间都做不了这样的工作。这意味着,要做智能温控要么大量引进技术人才与设备,要么颠覆自己破而后立。专家的互联网温控选择了后者,把原来生产传统温控产品的公司关掉了,然后按照生产智能温控产品的需求重组了公司,组织架构、生产管理、公司运营乃至人力资源等全部以新产品研发及生产为核心,按照不同阶段的需求增设部门,一步一步做到现在,其产品已经获得相关部门的认可并大力支持。
现下推出一款新的智能温控器云暖1透过WiFi通讯网将壁挂炉房间温控器的数据结合,并传达到服务器上;再由服务器传达到用户的智能手机或桌上电脑等。提供家里的温度远程控制的云端服务;家里的温控编程不再复杂,难做,所有设置不会丢失,都在云端存储。同时服务器分布在中国、香港、德国、意大利,互相备份,共同为用户提供安全可靠的云端服务。云暖1配有APP和云暖遥控平台;用户只要下载APP或登录到平台上,就可以随时随地远程遥控;可在APP上调节温度,编程,切换模式,查看供暖状态。提前远程调节你家里的供暖状态。提前远程调节你家里的供暖状态,就可以避免滞后供暖现象。按照一周日程定时编程;分时段定室温按需运行壁挂炉,可以预加热,预冷却;不用昼夜一直烧气供暖,不但省气还可以延长壁挂炉的寿命。
按照专家的理解,这个时候的互联网温控器顺应了时代的大趋势,在节能减排的大环境与“互联网+”的政策下,互联网温控在改变人类生活环境的领域能够走的更远。
数据分析咨询请扫描二维码
《Python数据分析极简入门》 第2节 5 Pandas数学计算 importpandasaspdd=np.array([[81,&n ...
2024-11-23数据分析涉及多个方面的学习,包括理论知识和实践技能。以下是数据分析需要学习的主要方面: 基础知识: 数据分析的基本概念 ...
2024-11-22数据分析适合在多个单位工作,包括但不限于以下领域: 金融行业:金融行业对数据分析人才的需求非常大,数据分析师可以从事经 ...
2024-11-22数据分析是一种涉及从大量数据中提取有用信息和洞察力的过程。其工作内容主要包括以下几个方面: 数据收集与整理:数据分析师 ...
2024-11-22数据分析师需要掌握多种技能,以确保能够有效地处理和分析数据,并为业务决策提供支持。以下是数据分析师需要掌握的主要技能: ...
2024-11-22数据开发和数据分析是两个密切相关但又有所区别的领域。以下是它们的主要区别: 定义和目标: 数据开发:数据开发涉及数据的 ...
2024-11-22数据架构师是负责设计和管理企业数据架构的关键角色,其职责涵盖了多个方面,包括数据治理、数据模型设计、数据仓库构建、数据安 ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列技能,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持决策制定。以下是数据分析师所需的关键技能: ...
2024-11-22数据分析师需要具备一系列的技能和能力,以确保能够有效地处理、分析和解释数据,从而支持业务决策。以下是数据分析师所需的主要 ...
2024-11-22需求持续增长 - 未来数据分析师需求将持续上升,企业对数据驱动决策的依赖加深。 - 预测到2025年,中国将需要高达220万的数据人 ...
2024-11-22《Python数据分析极简入门》 第2节 4 Pandas条件查询 在pandas中,可以使用条件筛选来选择满足特定条件的数据 importpanda ...
2024-11-22数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21