㈠ 云计算和大数据物联网的关系究竟是什么
云计算与大数据概述
云计算(cloud computing)是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源。云是网络、互联网的一种比喻说法。过去在图中往往用云来表示电信网，后来也用来表示互联网和底层基础设施的抽象。狭义云计算指IT基础设施的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源;广义云计算指服务的交付和使用模式，指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需服务。这种服务可以是IT和软件、互联网相关，也可是其他服务。它意味着计算能力也可作为一种商品通过互联网进行流通。
大数据(big data)，或称海量数据，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
从技术上看,大数据与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式计算架构。它的特色在于对海量数据的挖掘,但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和虚拟化技术。
大数据管理，分布式进行文件系统，如Hadoop、Maprece数据分割与访问执行;同时SQL支持，以Hive+HADOOP为代表的SQL界面支持，在大数据技术上用云计算构建下一代数据仓库成为热门话题。从系统需求来看，大数据的架构对系统提出了新的挑战：
1、集成度更高。一个标准机箱最大限度完成特定任务。
2、配置更合理、速度更快。存储、控制器、I/O通道、内存、CPU、网络均衡设计，针对数据仓库访问最优设计，比传统类似平台高出一个数量级以上。
3、整体能耗更低。同等计算任务，能耗最低。
4、系统更加稳定可靠。能够消除各种单点故障环节，统一一个部件、器件的品质和标准。
5、管理维护费用低。数据藏的常规管理全部集成。
6、可规划和预见的系统扩容、升级路线图。
云计算与大数据的关系
简单来说：云计算是硬件资源的虚拟化，而大数据是海量数据的高效处理。虽然从这个解释来看也不是完全贴切，但是却可以帮助对这两个名字不太明白的人很快理解其区别。当然，如果解释更形象一点的话，云计算相当于我们的计算机和操作系统，将大量的硬件资源虚拟化后在进行分配使用。
可以说，大数据相当于海量数据的“数据库”，通观大数据领域的发展我们也可以看出，当前的大数据发展一直在向着近似于传统数据库体验的方向发展，一句话就是，传统数据库给大数据的发展提供了足够大的空间。
大数据的总体架构包括三层：数据存储，数据处理和数据分析。数据先要通过存储层存储下来，然后根据数据需求和目标来建立相应的数据模型和数据分析指标体系对数据进行分析产生价值。
而中间的时效性又通过中间数据处理层提供的强大的并行计算和分布式计算能力来完成。三者相互配合，这让大数据产生最终价值。
不看现在云计算发展情况，未来的趋势是：云计算作为计算资源的底层，支撑着上层的大数据处理，而大数据的发展趋势是，实时交互式的查询效率和分析能力，借用Google一篇技术论文中的话：“动一下鼠标就可以在妙极操作PB级别的数据”，确实让人兴奋不能止。
㈡ 物联网的核心技术有哪些
传感器网络技术是物联网技术的核心
传感器技术是计算机应用中的一项关键技术。它将传输线上的模拟信号转换成可处理的数字信号，并将其交给计算机进行处理。
它主要将传感器、数据处理单元组件和通信组件集成在需要随机分布的信息采集和传输的区域，形成一个网络结构(即传感器网络)。节点数量相对较多，可以适应复杂多变的环境。作为物联网技术的核心，它在物联网与信息交换和传输之间起着非常重要的作用。
在物联网技术中，以物联网卡片为载体。通过在设备中插入物联网卡来实现身份识别和承载服务的功能，可以实现物联网的各种技术。
㈢ 大数据产业链都包括哪些环节
物联网产业链很长，其体系构架大致可分为感知层、网络层、应用层三个层面，每个层面又涉及到诸多细分领域。
感知层的功能主要是获取信息，负责采集物理世界中发生的物理事件和数据，实现外部世界信息的感知和识别。包括传统的无线传感器网络、全球定位系统、射频识别、条码识读器等。这一层主要涉及两大类关键技术：传感技术和标识技术。传感器网络的感知主要通过各种类型的传感器对物体的物质属性(如温度、湿度、压力等)、环境状态、行为态势等信息进行大规模、分布式的信息获取与状态识别，它可用于环境监测、远程医疗、智能家居等领域。标识技术通过给每件物体分配一个唯一的识别编码，实现物联网中任何物体的互联。
网络层主要是完成感知信息高可靠性、高安全性的传送和处理。从具体实现的角度，本层由下而上又分为三层：接入网、核心网和业务网。①接入网：主要完威各类设备的网络接入，强调各类接入方式，比如现有蜂窝移动通信网、无线局域/城域网、卫星通信网、各类有线网络等。②核心网：主要是完成信息的远距离传输，目前依靠现有的互联网、电信网或电视网。随着三网融合的推进，核心网将朝全IP网络发展。③业务网：是实现物联网业务能力和运营支撑能力的核心组成部分。
应用层主要是利用经过分析处理的感知数据，将物联网技术与个人、家庭和行业信息化需求相结台，可向用户提供丰富的服务内容，大大提高生产和生活的智能化程度，应用前景十分广阔。其应用可分为监控型(物流监控、污染监控、灾害监控)、查询型(智能检索、远程抄表)、控制型(智能交通、智能家居、路灯控制、远程医疗、绿色农业)、扫描型(手机钱包、ETC)等。
㈣ 无线传感器网络操作系统TinyOS的目录
第1章 绪论 1
1．1 无线传感器网络概述 1
1．1．1 无线传感器网络的研究进展 2
1．1．2 无线传感器网络的体系特征 3
1．2 无线传感器网络操作系统 8
1．2．1 无线传感器网络对操作系统的需求 8
1．2．2 现有的无线传感器网络操作系统 10
1．3 TinyOS操作系统概述 13
1．3．1 设计理念 14
1．3．2 技术特点 15
1．3．3 体系结构 16
1．3．4 版本说明 17
1．4 与其他WSN操作系统的比较 20
1．5 本书章节安排 24
第2章 开发环境 26
2．1 TinyOS 2.1在Windows中的安装 26
2．1．1 搭建Java环境 27
2．1．2 安装Cygwin平台 30
2．1．3 安装平台交叉编译器 34
2．1．4 安装TinyOS源码与工具包 36
2．1．5 安装Graphviz图形工具 38
2．2 其他安装方法 39
2．2．1 在Ubuntu 9.10中的安装 39
2．2．2 使用RPM包的手动安装 41
2．2．3 TinyOS 1.x升级到TinyOS 2.x 42
2．2．4 使用CVS更新TinyOS 2.x文件 46
2．3 TinyOS安装后的测试 47
2．3．1 TinyOS文件概览 47
2．3．2 检查运行环境 48
2．3．3 仿真测试 49
2．4 程序的编译和下载 50
2．4．1 代码编辑工具 50
2．4．2 编译程序 52
2．4．3 USB串口驱动 53
2．4．4 下载程序 54
2．5 本章小结 57
第3章 nesC编程语言 58
3．1 nesC语言简介 58
3．2 nesC语言规范 59
3．2．1 接口 61
3.2.2 组件 62
3.2.3 模块及其组成 65
3.2.4 配件及其组成 68
3.3 基于nesC语言的应用程序 73
3.3.1 nesC应用程序简介 73
3.3.2 Blink实例 77
3.3.3 BlinkSingle实例 82
3.3.4 移植TinyOS 1.x代码到2.x 86
3.4 nesC程序运行模型 88
3.4.1 任务 88
3.4.2 内部函数 91
3.4.3 分阶段作业 92
3.4.4 同步与异步 94
3.4.5 原子性代码 95
3.4.6 无线模块的开启过程 96
3.5 编程约定 98
3.5.1 通用约定 98
3.5.2 软件包 98
3.5.3 语法约定 99
3.5.4 TinyOS约定 101
3.6 可视化组件关系图 103
3.7 本章小结 104
第4章 基本操作 106
4.1 点对点的无线通信 106
4.1.1 主动消息概述 106
4.1.2 通信接口和组件 107
4.1.3 消息缓存抽象 109
4.1.4 通过无线电发送消息 110
4.1.5 通过无线电接收消息 117
4.2 节点与PC的串口通信 119
4.2.1 信息源和端口测试 119
4.2.2 基站和监听工具 121
4.2.3 MIG消息接口生成工具 123
4.2.4 SerialForwarder和其他信息源 126
4.2.5 发送信息包到串口 129
4.2.6 基于printf库的打印调试 130
4.2.7 常见的串口通信故障 133
4.3 传感 134
4.3.1 传感简介 134
4.3.2 Sense实例 135
4.3.3 Oscilloscope实例 138
4.4 存储 140
4.4.1 存储简介 140
4.4.2 配置数据的存储 141
4.4.3 日志数据的存储 146
4.4.4 大数据块的存储 148
4.5 本章小结 149
第5章 系统内核 151
5.1 硬件抽象架构 151
5.1.1 架构简介 151
5.1.2 不同层次抽象的结合 154
5.1.3 横向分解 155
5.1.4 微处理器抽象 156
5.1.5 HIL抽象级别 156
5.2 任务和调度 157
5.2.1 任务简介 157
5.2.2 TinyOS 1.x的任务和调度器 157
5.2.3 TinyOS 2.x的任务 159
5.2.4 TinyOS 2.x的调度器 160
5.2.5 调度器的替换 162
5.2.6 调度器的具体实现 165
5.3 系统启动顺序 168
5.3.1 启动顺序简介 168
5.3.2 TinyOS 1.x的启动顺序 168
5.3.3 TinyOS 2.x的启动接口 169
5.3.4 TinyOS 2.x的启动顺序 170
5.3.5 系统启动和软件初始化 174
5.4 资源仲裁 175
5.4.1 资源简介 175
5.4.2 资源类型 176
5.4.3 资源仲裁 178
5.4.4 共享资源的应用实例 183
5.5 微控制器的电源管理 187
5.5.1 微控制器电源管理简介 187
5.5.2 TinyOS 1.x的电源管理 188
5.5.3 TinyOS 2.x的电源管理 189
5.5.4 外围设备和子系统 191
5.6 外围设备的电源管理 191
5.6.1 外围设备电源管理简介 191
5.6.2 电源管理模型 192
5.6.3 显式电源管理 193
5.6.4 隐式电源管理 196
5.7 串口通信 199
5.7.1 串口通信协议简介 199
5.7.2 串口协议栈的实现 200
5.7.3 串口协议栈的抽象 207
5.8 本章小结 207
第6章 平台与仿真 210
6.1 平台 210
6.1.1 平台简介 210
6.1.2 底层I/O口 211
6.1.3 新平台的建立 215
6.1.4 CC2430平台的移植 223
6.2 编译系统 226
6.2.1 编译系统简介 226
6.2.2 自定义编译系统 227
6.2.3 makefile入门 228
6.2.4 编写Makefile文件 230
6.2.5 编译工具 232
6.3 TOSSIM仿真 233
6.3.1 TOSSIM简介 233
6.3.2 仿真编译 234
6.3.3 基于Python的仿真 237
6.3.4 调试语句 239
6.3.5 网络配置 242
6.3.6 变量的观察 250
6.3.7 注入消息包 253
6.3.8 C++接口 256
6.3.9 gdb调试 258
6.4 本章小结 261
第7章 网络协议 262
7.1 分发协议 262
7.1.1 分发协议简介 262
7.1.2 相关接口和组件 263
7.1.3 EasyDissemination实例 265
7.1.4 Drip库和DIP库 269
7.2 汇聚协议 276
7.2.1 汇聚协议简介 276
7.2.2 相关接口和组件 277
7.2.3 CTP协议 279
7.2.4 CTP实现 281
7.2.5 EasyCollection实例 287
7.3 本章小结 291
第8章 高级应用技术 293
8.1 低功耗应用程序 293
8.1.1 能耗管理简介 293
8.1.2 外围设备的电源管理 294
8.1.3 无线模块的电源管理 297
8.1.4 微处理器的电源管理 300
8.1.5 低功耗传感的应用实例 300
8.2 低功耗监听 300
8.2.1 低功耗监听简介 300
8.2.2 相关接口 302
8.2.3 message_t元数据 304
8.2.4 HAL层的改进建议 305
8.3 TOSThreads线程 305
8.3.1 TOSThreads线程简介 305
8.3.2 nesC语言的API接口 306
8.3.3 C语言的API接口 309
8.3.4 支持新的系统服务 310
8.4 CC2420联网安全功能 312
8.4.1 CC2420安全模式简介 313
8.4.2 发送端的配置 313
8.4.3 接收端的配置 314
8.4.4 RadioCountToLeds实例 315
8.5 本章小结 319
第9章 基于TinyOS的应用开发实例 320
9.1 基于TSL2550传感器的光照检测 320
9.1.1 TSL2550简介 320
9.1.2 驱动实现 323
9.1.3 传感测试 330
9.2 基于GSM短信的远程数据传输 334
9.2.1 系统简介 334
9.2.2 功能实现 338
9.2.3 短信测试 348
9.3 基于简单蚁群算法的路由协议 350
9.3.1 算法简介 350
9.3.2 协议实现 353
9.3.3 仿真测试 366
9.4 本章小结 370
附录A nesC语言基本语法 371
附录B TinyOS编程技巧 374
附录C 英汉对照术语表 375
参考文献与网址 378
㈤ 物联网的技术核心是什么
物联网技术由三个方面构成：
1、应用技术：数据存储、并行计算、数据挖掘、平台服务、信息呈现；
2、网络技术：低速低功耗近距离无线、IPV6、广域无线接入增强、网关技术、AD HOC
网络、区域宽带无线接入、广域核心网络增强、节点技术；
3、感知技术：传感器、执行器、RFID标签、二维条码；
物联网技术的核心：无线传感网络（WSN）和射频识别（RFID）；
计算机专业应主要学习物联网技术应用、构建、运营、维护、管理、服务等领域知识。
㈥ 云计算大数据物联网之间的区别与联系
1.物联网是互联网大脑的感觉神经系统
因为物联网重点突出了传感器感知的概念，同时它也具备网络线路传输，信息存储和处理，行业应用接口等功能。而且也往往与互联网共用服务器，网络线路和应用接口，使人与人（Human ti Human ,H2H），人与物（Human to thing，H2T）、物与物（ Thing to Thing,T2T）之间的交流变成可能，最终将使人类社会、信息空间和物理世界（人机物）融为一体
2.云计算是互联网大脑的中枢神经系统
在互联网虚拟大脑的架构中，，互联网虚拟大脑的中枢神经系统是将互联网的核心硬件层，核心软件层和互联网信息层统一起来为互联网各虚拟神经系统提供支持和服务，从定义上看，云计算与互联网虚拟大脑中枢神经系统的特征非常吻合。在理想状态下，物联网的传感器和互联网的使用者通过网络线路和计算机终端与云计算进行交互，向云计算提供数据，接受云计算提供的服务。
3.大数据是互联网智慧和意识产生的基础
随着博客、社交网络、以及云计算、物联网等技术的兴起，互联网上数据信息正以前所未有的速度增长和累积。互联网用户的互动，企业和政府的信息发布，物联网传感器感应的实时信息每时每刻都在产生大量的结构化和非结构化数据，这些数据分散在整个互联网网络体系内，体量极其巨大。这些数据中蕴含了对经济，科技，教育等等领域非常宝贵的信息[52]。这就是互联网大数据兴起的根源和背景。
与此同时，深度学习为代表的机器学习算法在互联网领域的广泛使用，使得互联网大数据开始与人工智能进行更为深入的结合，这其中就包括在大数据和人工智能领域领先的世界级公司，如网络，谷歌，微软等。2011年谷歌开始将“深度学习”运用在自己的大数据处理上，互联网大数据与人工智能的结合为互联网大脑的智慧和意识产生奠定了基础。
4.工业4.0或工业互联网本质上是互联网运动神经系统的萌芽
互联网中枢神经系统也就是云计算中的软件系统控制工业企业的生产设备，家庭的家用设备，办公室的办公设备，通过智能化，3D打印，无线传感等技术使的机械设备成为互联网大脑改造世界的工具。同时这些智能制造和智能设备也源源不断向互联网大脑反馈大数据数，供互联网中枢神经系统决策使用。
5.互联网+的核心是互联网进化和扩张，反映互联网从广度、深度融合和介入现实世界的动态过程
㈦ 请从传感器的作用出发，阐述物联网与大数据的关系
物联网（TheInternetofthings）也称传感网，物联网（The Internet of things）的定义是：通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
物联网产生大数据，大数据助力物联网。目前，物联网正在支撑起社会活动和人们生活方式的变革，被称为继计算机、互联网之后冲击现代社会的第三次信息化发展浪潮。物联网在将物品和互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的过程中，产生的大量数据也在影响着电力、医疗、交通、安防、物流、环保等领域商业模式的重新形成。物联网握手大数据，正在逐步显示出巨大的商业价值。
㈧ 物联网的主要技术有哪些
物联网技术涵盖感知层、网络层、平台层和应用层四个部分。
感知层的主要功能就是采集物理世界的数据，其是人类世界跟物理世界进行交流的关键桥梁。比如在智能喝水领域会采用一种流量传感器，只要用户喝水，流量传感器就会立即采集到本次的喝水量是多少，再比如小区的门禁卡，先将用户信息录入中央处理系统，然后用户每次进门的时候直接刷卡就行。（了解更多智慧人脸识别解决方案，欢迎咨询 汉玛智慧）
网络层主要功能就是传输信息，将感知层获得的数据传送至指定目的地。物联网中的“网”字其实包含了2个部分：接入网络、互联网。以前的互联网只是打通了人与人之间的信息交互，但是没有打通人与物或物与物之间的交互，因为物本身不具有联网能力。后来发展出将物连接入网的技术，我们称其为设备接入网，通过这一网络可以将物与互联网打通，实现人与物和物与物之间的信息交互，大大增加了信息互通的边界，更有利于通过大数据、云计算、AI智能等先进技术的应用来增加物理和人类世界的丰富度。
平台层可为设备提供安全可靠的连接通信能力，向下连接海量设备，支撑数据上报至云端，向上提供云端API，服务端通过调用云端API将指令下发至设备端，实现远程控制。物联网平台主要包含设备接入、设备管理、安全管理、消息通信、监控运维以及数据应用等。
应用层是物联网的最终目的，其主要是将设备端收集来的数据进行处理，从而给不同的行业提供智能服务。目前物联网涉及的行业众多，比如电力、物流、环保、农业、工业、城市管理、家居生活等，但本质上采用的物联网服务类型主要包括物流监控、污染监控、智能交通、智能家居、手机钱包、高速公路不停车收费、远程抄表、智能检索等。
㈨ 大数据全方面应用 推动社会变革转型
大数据全方面应用 推动社会变革转型
大数据成为国家竞争力的战略制高点。全球正处于新一轮科技革命和产业变革之中，通过对互联网、物联网等新一代信息技术所产生的海量数据进行分析，能够总结经验、发现规律、预测趋势、辅助决策，拓展人类认识世界和改造世界的能力，给人类经济社会创新发展提供强力引擎。美、欧、日等国家纷纷将推动大数据发展与应用作为提升国家竞争力、夺取新一轮竞争制高点的重大战略。2012年3月，美国发布《大数据研究与开发计划》，旨在利用大数据加速科学、工程领域创新，强化国土安全，转变教育和学习模式。2010年11月，欧盟提出《欧盟开放数据战略》，希望使欧盟成为公共部门信息再利用的全球领先者。八国集团发布了《G8开放数据宪章》，推动数据开放和利用。围绕大数据资源掌控权和应用主动权的新一轮国际竞争已经爆发，中国发展大数据也时不我待。
大数据为制造业转型升级开辟了新途径。处于数据爆炸的时代，制造企业获取、管理和利用到的数据量越来越大、种类越来越多，若能对数据进行科学的采集、组织、分析与利用，为产品全生命周期和企业生产经营各环节提供有价值的决策参考，就能够提高生产率、利润率和企业综合发展水平。特别是，随着制造业逐渐进入“数据驱动”的发展阶段，大数据的发展与应用将成为制造业转型升级和向智能化方向迈进的重要支撑手段。
我国具备发展制造业大数据的比较优势。我国制造业规模位居全球第一，规模以上制造企业数量超过32万家，从业人员众多，信息化发展水平日益提高，每时每刻产生大量制造数据，应用场景丰富，发展空间广大。通过多年努力，我国在信息技术、产业、应用和信息资源领域都有一定积累，一些信息服务企业面向制造业领域提供大数据服务，为加快大数据与制造业的融合发展奠定了比较扎实的产业基础。为推动工业化和信息化深度融合，加快制造强国建设步伐，近年来国务院先后出台了《中国制造2025》《关于积极推进“互联网 ”行动的指导意见》《促进大数据发展行动纲要》等政策文件，明确提出发展智能制造、“互联网 ”制造和工业大数据等任务要求，也为制造业大数据发展创造了良好的发展环境。
认真面对大数据与制造业融合发展面临的各种挑战。当前，大数据正处于发展孕育期，应用经验积累不多，应用路径尚不清晰，安全风险有待进一步评估。我国制造业企业信息化水平参差不齐，全行业尚未形成对大数据客观、科学的认识，对数据资源在推动制造业发展方面的战略价值认识不足。多数企业对数据资源建设不够重视，数据质量普遍较差，物联网、工业互联网等领域的标准规范不统一，企业间和企业部门间缺乏数据互通的有效机制，数据价值难以有效挖掘利用。技术创新与支撑能力不足，大数据软硬件产品和面向制造业特色应用的大数据解决方案发展尚不成熟，大数据处理、分析和呈现方面与国外存在较大差距，难以满足制造业大数据应用需求。既熟悉制造业需求又懂得大数据技术与管理知识的复合型人才缺乏，不能满足发展需要。兼顾安全与发展的数据开放、管理和信息安全保障体系缺失，制约制造业大数据的发展与应用。
大数据推动制造业全面转型升级
大数据精准响应用户需求，提高制造业研发设计水平。研发设计水平是制造业竞争力的重要标志之一。在研发设计过程中应用大数据，能够推动打造集成创新平台，广泛收集和深入挖掘消费者的使用行为数据与意见反馈信息，更准确地掌握海量消费者的使用喜好，并借由众创、众包等方式，将消费者带入到产品的需求分析和研发设计等创新活动中，推动产品设计方案的持续改进。
大数据实现业务场景交互，推动生产制造智能化升级。如果说传统的自动化、数字化、网络化给生产制造提供了“肢体”“感官”和“神经”，大数据的应用则给生产制造配上了“大脑”，使之能灵活应对各种业务场景，实现真正的智能。通过整合、分析制造设备数据、产品数据、订单数据以及生产过程中产生的数据，能够使生产控制更加及时准确，生产制造的协同度和柔性化水平显着增强。
大数据辅助企业科学决策，增强制造业经营管理能力。经营管理能力是决定企业持续发展的基础保障和支撑产业竞争优势的重要基石。我国制造业大而不强，经营管理的滞后是一重要因素。大数据的应用，能够推动跨行业、跨区域创新组织的建立和协同设计、电子商务、众包众创等新模式的发展，增强制造企业的经营管理能力。例如，海尔集团充分运用大数据手段，支撑构建起横纵结合的矩阵式管理模式，打造出以订单为中心、上下工序和岗位之间相互咬合、自行调节运行的业务链条，以及汇集互联网众多网友智慧的研发创新网络，实现了企业经营多元化、组织高效化、创新开放化，使企业通过技术产品的不断创新和软实力的不断增强，在全球家电制造行业持续保持领先地位。
大数据支撑生产型服务发展，加快制造业服务化进程。围绕产品发展服务业务，是创新商业模式、提升产品附加值、实现制造业提质增效的重要途径。大数据加速制造业服务化转型主要有三个方向：一是使企业业务从产品生产销售，向生产型服务领域延伸；二是使企业发展模式从围绕产品生产销售提供售后服务，转为围绕提供持续服务进行产品设计；三是使企业的主要利润来源从产品制造与销售环节，转为售后的生产型服务环节。
大数据与传统业务加速融合，催生新产品新服务新业态。例如，智能儿童手表通过融合位置数据、行为数据、图像数据、社交数据，向儿童及家长提供卫星定位、紧急求救、运动监测、互动游戏等实用功能，近期在我国热销，部分品牌产品日销量甚至达10万台。我国拥有全球最大的消费市场和最多样的消费需求，将大数据融入到可穿戴设备、家居产品、汽车产品的功能开发中，能够推动技术产品的跨越式创新，形成智能可穿戴设备、智能家居、智能网联汽车等制造业发展新领域，有助于抢占制造业新的增长点和制高点。
促进大数据与制造业融合发展
健全工业信息基础设施。加快建立容量更大、服务质量更可靠的工业宽带网络，加强制造业领域无线宽带网络规划布局，部署面向智能制造单元、智能工厂及物联网应用的低延时、高可靠的工业互联网。发挥互联网企业、工业软件企业优势，引导其与制造企业紧密融合，面向制造业重点领域信息物理系统及智能车间、智能工厂建设，构建无线传感网、工业控制网、工业云平台及云应用、工业大数据平台等新兴信息基础设施体系，实现数据的统一采集、管理和高效处理。
建设制造业数据资源。推进传感器等数据采集终端的大规模应用，多渠道、多层面采集获取数据。引导和支持骨干企业、行业组织建设低成本、高效率的制造业大数据存储中心和分析中心，汇聚形成系统、全面、及时、高质量的数据资源。完善制造业数据资源建设相关体制机制，创新政策激励手段，规范数据资源性质，明确数据的所有权、使用权，科学合理界定公共信息资源边界，形成各方面积极参与、互利共赢的数据资源建设态势。
突破制造业大数据核心技术。开放自主可控的制造业大数据平台软件和重点领域、重点业务环节应用软件，支持创新型中小企业开发专业化的制造行业数据处理分析技术和工具，提供特色化的数据服务。推动多学科交叉融合，开展制造业大数据分析关键算法和关键技术研究。
提升大数据分析应用能力。建设一批高质量的制造业大数据服务平台，推动软件与服务、设计与制造资源、关键技术与标准的开放共享，增强制造业大数据应用能力。选择重点领域，组织实施制造业大数据创新应用试点，推动制造模式变革和工业转型升级，培育发展制造业新业态，推进由“中国制造”向“中国智造”转型升级。
提高数据安全保障能力。研究制定面向制造业领域信息采集和管控、敏感数据管理、数据质量等方面的大数据安全保障制度建设。研究制定数据分级标准，明确制造业大数据采集、使用、开放等环节涉及信息安全的范围、要求和责任。推动数据保护、个人隐私、数据资源权益和开发利用等方面的标准化工作和立法工作，明确各方责、权、利。制定出台对制造业数据采集、传输、保存、备份、迁移等的管理规范，加强安全测评、电子认证、应急防范等信息安全基础性工作，有效保障数据全生命周期各阶段、各环节的安全可靠。
培养复合型大数据人才。支持有条件的高校结合计算机、数学、统计等相关专业优势，设立大数据相关专业。鼓励高校和制造企业共同开展职业教育，联合培养同时具备大数据应用能力和制造业专业素质的复合型大数据人才。鼓励高校、科研机构和企业有计划、分层次的引进大数据相关的战略科学家和创新领军人才，依托制造业大数据领域的研发和产业化项目，引进拥有实践经验的大数据管理者、大数据分析员等高端人才。
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