“大數據”帶來(lái)新機遇 儀器儀表提供安全保障
時(shí)間：2020-08-27 11:09
一般而言，“大數據”指具有大容量、高速度、內容多樣性和價(jià)值密度低等四個(gè)關(guān)鍵特性的數據和信息。儀器儀表是一類(lèi)重要的“大數據”數據源，反映的是觀(guān)察、記錄、描述自然世界時(shí)所產(chǎn)生的大量數據，如科研數據、工程數據、多媒體數據等。相對互聯(lián)網(wǎng)線(xiàn)上活動(dòng)、社交網(wǎng)絡(luò )、人口統計數據、金融交易行為、電子商務(wù)、通信行為明細等由人類(lèi)社會(huì )行為產(chǎn)生的數據來(lái)源，儀器儀表引起的“大數據”現象具有單個(gè)數據塊大、數據總量巨大、形式上非結構化等特點(diǎn)。實(shí)現數據信息的獲取、轉換、存貯、處理和揭示物質(zhì)運動(dòng)是儀器儀表的基本任務(wù)。
為此，在這里主要探討兩類(lèi)問(wèn)題：針對“大數據”引起的嚴峻挑戰，研究?jì)x器儀表技術(shù)的本身發(fā)展問(wèn)題;抓住“大數據”帶來(lái)的空前機遇，研究?jì)x器儀表技術(shù)對“大數據”的支撐問(wèn)題。
一、“大數據”現象下的儀器儀表可研究方向
1、儀器儀表中“大數據”的獲取與傳輸問(wèn)題
“大數據”的獲取通常是高速率的，這對儀器儀表檢測通道的D/A轉換能力提出了很高的要求，開(kāi)發(fā)高采樣率、高速率的數據采集裝置成為一個(gè)值得研究的方向。電信號傳輸方面，SFP和QSFP接口技術(shù)正在普及，下一代25G接口技術(shù)也正在研發(fā);光信號傳輸也非常值得研究。一個(gè)典型案例比如測繪地理信息，諸如海島、山脈等地理圖形，依靠傳統測量手段來(lái)獲取不具有可操作性，現在一般采用機載激光雷達系統，這被看做測繪行業(yè)進(jìn)入數字化測量時(shí)代的象征，由于飛機航速快、測繪面積大，帶來(lái)的單位時(shí)間數據量巨大。機載激光雷達系統集成GPS、IMU、激光掃描、數碼相機等多種光譜成像儀器，具有很強的數字成像能力?！按髷祿敝袦y繪儀器儀表的測量技術(shù)更強調具有高頻掃描、寬視角的能力。
2、儀器儀表中“大數據”的存儲問(wèn)題
長(cháng)久、可靠的保存“大數據”，并保證其在可用性和可訪(fǎng)問(wèn)性以及在使用“大數據”過(guò)程中，存儲技術(shù)如何充分利用、發(fā)揮現有的網(wǎng)絡(luò )技術(shù)、介質(zhì)訪(fǎng)問(wèn)技術(shù)，從而及時(shí)高效地為高層決策提供滿(mǎn)足讀寫(xiě)要求的數據訪(fǎng)問(wèn)?，F有的儀表磁盤(pán)故障、陣列存儲形式會(huì )帶來(lái)數據管理、訪(fǎng)問(wèn)、可靠性的瓶頸。開(kāi)發(fā)對象存儲技術(shù)、具有冗余糾錯副本功能儲存技術(shù)，儀器儀表存儲“大數據”的能力有待研究。傳統的“磁盤(pán)文件系統”的儲存結構不適應“大數據”，采用“Flash云”的儲存結構應用于儀器儀表亟待研究。
3、儀器儀表中“大數據”的處理、利用問(wèn)題
不同的儀器儀表獲得的“大數據”的格式結構不一致，比如有流量、壓力、密度等物理量，也有文本、音頻、視頻等多媒體信息。儀器儀表中的“大數據”分析處理利用問(wèn)題不局限于單個(gè)單元，而是由大量嵌入設備的傳感器、控制器、執行器構成的整體系統完成。數據挖掘算法、機器學(xué)習算法、預測統計等人工智能方法越來(lái)越被廣泛應用到智能設備中，從而完成對“大數據”的分析處理利用。一個(gè)實(shí)例是智能電表，當用戶(hù)安裝有太陽(yáng)能等新能源時(shí)，用戶(hù)自產(chǎn)的太陽(yáng)能轉化電能與企業(yè)供應的電能之間可以存在一個(gè)平衡關(guān)系，智能電表終端通過(guò)長(cháng)時(shí)間的監測單位時(shí)間采用的用戶(hù)用電習慣等“大數據”，可以智能預測未來(lái)一段時(shí)間內用戶(hù)用電需求，再通過(guò)電量交易平衡電網(wǎng)壓力和削減用電成本。
現在一種觀(guān)點(diǎn)認為，儀器儀表的“大數據”行為強烈依賴(lài)IT設備，建立數據采集儀器到IT設備之間緊密聯(lián)系的端到端解決方案具有較大挑戰性。
4、儀器儀表中“大數據”的安全問(wèn)題
如何保證自身以及用戶(hù)數據的安全隱私，已經(jīng)成了“大數據”發(fā)展的首要議題。儀器儀表安裝位置廣泛，有的暴露自然環(huán)境之中，也有通過(guò)軟環(huán)境受到數據入侵造成的數據毀滅，儀器儀表技術(shù)的“大數據”安全問(wèn)題值得研究。需要建立自上而下的儀器主動(dòng)安全防護體系，對“大數據”的入侵、毀滅具有可抗性、恢復性。
總的來(lái)說(shuō)，“大數據”下的儀器儀表研究開(kāi)發(fā)已逐漸突破傳統范疇，正在向云計算、云存儲、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等融合發(fā)展。工程師們需要開(kāi)發(fā)擁有更高帶寬和吞吐量的最先進(jìn)的高速串行數據總線(xiàn)技術(shù)，同時(shí)對不斷更新和復雜化的行業(yè)規范和標準提供簡(jiǎn)單省時(shí)又精確的測量方法;解決各種瞬態(tài)信號在時(shí)間相關(guān)的多個(gè)互聯(lián)域中的聯(lián)合監測和分析;在能源技術(shù)方面做到更高效、節能、穩定。
二、儀器儀表技術(shù)的發(fā)展對“大數據”的支撐
1、多物理量檢測技術(shù)、RFID技術(shù)和模塊化數據采集系統等為“大數據”的獲取提供前提與支撐。
多種物理量檢測獲取到不同種類(lèi)的數據，即為非結構化數據，現代儀表檢測的靈敏度、精度、測量范圍、檢測對象都有了很大的提升，現代儀器儀表對物理世界的認知交互應用越來(lái)越廣泛。先進(jìn)的傳感檢測儀表是信息世界與物理世界互動(dòng)的前提，也是造成海量數據的原因。如美國國家儀器公司(NI公司)開(kāi)發(fā)的產(chǎn)品NICompactDAQ、CompactRIO、PXI硬件，以及諸如NILabVIEW系統設計軟件和DIAdem之類(lèi)的工具為“大數據”實(shí)時(shí)的在采集數據的源頭處理數據。
2、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、總線(xiàn)技術(shù)、分布式儀表技術(shù)為“大數據”的信息融合提供多樣性保障。
隨著(zhù)現代工業(yè)的飛速發(fā)展和生產(chǎn)裝置規模的不斷擴大，生產(chǎn)過(guò)程日趨復雜，對企業(yè)生產(chǎn)自動(dòng)化儀表和各種信息的集成設備信息綜合要求越來(lái)越高。據估計，到2020年，全球將有約300億的儀器設備通過(guò)無(wú)線(xiàn)方式發(fā)生互聯(lián)，無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在智能電網(wǎng)、智能交通等中得到了越來(lái)越多的應用。一個(gè)大的復雜系統亟需綜合各種數據信息，不同設備檢測獲取的數據的結構是不同的;通過(guò)網(wǎng)絡(luò )，中間點(diǎn)智能變送器發(fā)揮的作用更加重要，它將為上層設備的“大數據”分析提供可訪(fǎng)問(wèn)性、可用性?？偟膩?lái)說(shuō)，網(wǎng)絡(luò )技術(shù)、總線(xiàn)技術(shù)、分布式測量技術(shù)為儀器儀表產(chǎn)生的“大數據”信息的時(shí)空融合提供渠道，以保證數據多樣性。
3、低功耗、高處理能力的集成電路與存儲技術(shù)為“大數據”的運算處理速度和海量存儲提供可能。
低功耗、高頻率的微型芯片、大規模集成電路、超大容量存儲技術(shù)的迅猛發(fā)展直接促進(jìn)了海量數據的有效處理與存儲。近年出現的云儲存技術(shù)有效突破本地單一傳感器數據存儲的局限。1965年，GordonMoore提出著(zhù)名的摩爾定律，即集成電路中晶體管數量大約每?jì)赡昃蜁?huì )翻一番。近50年過(guò)去，摩爾定律依然影響著(zhù)電子行業(yè)，摩爾定律的效應令技術(shù)的價(jià)格變得可以讓人承受，并且新的發(fā)明幫助工程師和科學(xué)家以先進(jìn)的電子儀器儀表采集、分析和儲存數據，正是這些變化引起了“大數據”這一奇觀(guān)現象。
4、嵌入“智慧”的儀器儀表為“大數據”的低密度價(jià)值信息的分析、綜合、提取、決策提供支持。
從“大數據”中汲取價(jià)值的過(guò)程是一個(gè)從原始數據獲取到有價(jià)值信息提煉的階段過(guò)程。統計分析、數據挖掘、機器學(xué)習等智能算法越來(lái)越被嵌入到智能儀器儀表中，使得對“大數據”的價(jià)值利用更為充分，借助現代化微型智能處理器、執行單元儀表等，可以建立有效的“大數據”分析模型，并在大量數據集合上執行多種模式的智能交互。
