为什么说位置数据捏紧了物联网应用的咽喉？

 

　　手机提示：某某智能软件需要您的位置权限，请问您是否同意?

 

　　我：……

 

　　如果不能获取位置信息，像高德地图、百度地图、掌上公交、美团等一类的软件将与鸡肋无异，甚至完全失去使用价值。社交平台如QQ、微信、陌陌等;支付软件像支付宝、翼支付、微信等;以及新闻阅读类软件如今日头条、UC等也需要位置信息，它们会根据使用者或终端的位置来及时推送当地或者一定范围内的“熟人”、新闻、商家......

 

　　互联网在一定程度上引爆了大数据，位置数据当仁不让成为其中最关键的一环。但在虚拟世界里，位置数据并不能带给我们更多的体验感。如果说互联网只是让我们注意到了位置数据，那么，物联网作为对互联网在现实世界中的延伸，它便是真真切切让我们从感官上体验到了位置数据。

 

　　共享经济的兴起使得位置数据的作用在物联网中得到了完全的释放。现在，大街小巷，铺天盖地的共享单车随处看见，定位技术可以跟踪车辆位置，用户只需使用APP便可发现附近停放的单车，同时该技术让车辆的管理也更加便捷、高效。类似的商业模式还有共享充电、智能停车位等。

 

　　在提倡“智能化”、“智慧化”的今天，智慧城市、智慧医疗、智慧交通、智慧零售、智慧农业、智慧工厂等与位置数据也是息息相关。比如智慧交通中，对于实时路况监控、车辆信息服务都需要对位置数据做处理。智慧城市中对物流的追踪，智慧农业中对地质灾害和地方气象的检测，智慧零售中对自动贩卖机的管控，智慧工厂中对数以千万计的零件的监管，智能制造中对价值不菲的重型机械设备的监管……

 

　　这些与我们生活、工作、学习有着千丝万缕关系的物联网应用统统离不开位置信息和位置数据的支撑。

 

　　1. 位置信息是什么?它从哪来?

 

　　位置信息是对人或终端的位置、运动轨迹的追踪，它可以从你打卡，APP的使用、使用wifi、主动在微平台发布位置、城市摄像头和传感器等方式中获取。

 

　　位置数据又是什么样子的?数据是一个抽象的事物，同理，位置信息亦是。但我们不能否认它所具备的客观存在性和拼接能力。我们这样来表示地理位置的数据：

 

　　点(Point)，单独一个坐标点构成的空间实体。它是具体存在的，对应到一个空间中，它是一个具体的点。记录的是某时某地的信息。

 

　　线(LineString)，由一条线构成的空间实体，两点连线，多点成线。可以理解为运动轨迹。

 

　　面(Polygon)，由多条线构成的空间实体，记录的是运动范围。

 

　　至于空间位置信息的算法，我们可以通过创建点point、计算点与点、点与线、区域的距离、计算最近距离、Poly-build或Poly-split、生成网格、区域或热图等来计算。

 

　　打个比方来说，在一个封闭的地方里有100个人，我们可以通过掌握“点”的位置来分析特定区域内有多少人，他们的行踪，哪个地方会是“热点区域”，通过推算，计算出更多有价值的信息，从而来满足决策的条件。

 

　　此外，由位置数据做出一些合理的推理也不是没有可能的。从这些数据中我们可以大概推出人的职业、喜好、作息等等一系列的信息。比方说，经常活动在学校，不是学生就是老师。经常出现在夜间有运动轨迹的，他大概有夜跑的习惯或者是减肥的打算。身在酒店就有可能是在应酬，这时将有一个预消费产生，即是否需要代驾……

 

　　2. 按资排辈，位置信息是物联网大数据中的“老一辈”

 

　　最初物联网的诞生是因为一支口红，通过在口红的包装中装射频识别(RFID)以实现对商品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理。也就是从解决“哪个地方缺货，缺什么货”这个简单的想法开始，物联网第一次被提及。

 

　　物联网的发展史是一部连接到感知再到智能的过程。在感知层面中，位置数据是最有力的一个支撑点，信息传感设备会被大量应用到物联网中。其中有射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等。

 

　　RFID定位的基本原理是通过一组固定的阅读器读取目标RFID标签的特征信息，比如ID。在超市、实时库存管理、智能制造中，对于数量庞大、种类繁多的物品，即便是拥有良好的管理制度，基数很大的管理人员，依然很难去进行有效的管理。而RFID可以帮助企业对物品进行精准的定位和状态统计，以提高工作效率。“在哪里，该在哪里”的问题瞬间迎刃而解。

 

　　3. 位置数据引爆物联网应用(典型案例)

 

　　位置数据助长共享经济之风。共享经济中不得不谈的一定是ofo小黄车和摩拜了，他们除了需要考虑资本投入外，最大的技术问题便是往哪投?投多少?这样看来，位置信息的作用便可预见。

 

　　共享经济的初衷是为了解决“最后一公里”的问题，而他们的投放地点也大都在公交站、地铁附近，因此，我们需要一个强大的位置数据作支撑。首先应该考虑的是公共交通点的位置，其次是人流量、骑行路线、区域范围等一系列要素，当然，这些都可以通过上述位置数据的计算方法来得到。

 

　　2017年，摩拜以全球最大的移动物联网平台为依托，推出首个大数据人工智能平台“魔方”，位置数据的功能得以再次放大。它包含骑行模拟、供需预测、停放预测和地理围栏四大人工智能领域。借助密度聚类算法，整合地域、人群、时间等位置数据在内的数百个因素，它可以对共享单车的停放状态、投放指标、车辆调度做出精准的预测。同样，“红包车”是在不同车辆停放点设置不同的“赏金”，它也需要通过GPS来获取位置找到“红包车”，骑行超过10分钟即可获得奖励。相似的应用还有“禁停区”，它需要验证车辆是否在合理的停放范围，只有这样才能完成停放结束服务。

 

　　当然，除了共享单车外，还有共享汽车、共享充电桩、智能停车位等等。它们都是基于位置信息才可以发挥功能的物联网产品。

 

　　未来领域，位置信息的作用将更加凸显。随着智能驾驶技术的不断成熟，位置信息就好像是“无人驾驶”技术的“黑匣子”，越来越多的制造商想要去发掘它，以获取更多帮助。“无人驾驶”的核心是实现车辆高级辅助驾驶或自动驾驶，硬性标准是：安全。基于这两点，“无人驾驶”必须掌握精准的车辆信息、道路环境信息、动态路况及其他相关的数字信息，这不免要应用到车辆导航和位置信息。

 

　　“无人驾驶”的主要功劳来自于传感器、GPS定位，这也是确定位置信息，实现车辆导航的重要保障。在一个区域内，它需要了解人流量、道路环境、交通标志、交通信号以及各类情况，才能使无人驾驶变得更加安全、可靠。

 

　　要做到驾驶路径的规划、驾驶任务的规划就必须要有位置信息和导航系统，“无人车”同样需要有“耳”和“眼”：

 

　　卫星导航系统：通过高频率的全球定位和惯性更新数据，来帮助无人车完成自我定位。目前世界上最成熟的四大导航系统当属美国的GPS全球定位、中国的北斗卫星导航系统、欧洲的伽利略系统和俄罗斯的格洛纳斯系统。

 

　　激光雷达：激光雷达可被用来绘制地图、描述三维环境模型、定位以达到避障的目的。

 

　　摄像头：摄像头是被广泛使用在物体识别及物体追踪等场景中的设备，它就好比是车的“眼”，对道路监测极为重要，也是最接近人眼获取周围环境，达到视觉传输的设备。

 

　　雷达和声呐：雷达把电磁波的能量发射至空间中某一方向，处在此方向上的物体反射该电磁波，雷达通过接收此反射波，以提取该物体的某些有关信息，包括目标物体至雷达的距离、距离变化率或径向速度、方位、高度等。

 

　　可以说，位置数据是“无人驾驶”的灵魂，不妨设想一下没有位置数据支撑的无人技术会怎样。可能就像身处伸手不见五指的黑夜，到处碰壁。

 

　　除了上述已经大热的共享单车还有将在未来领航的“智能驾驶”外，位置数据在物联网应用中的案例随处可见。比方说近场通讯(FNC)，乘坐公交、地铁时刷的磁卡，每次刷卡或手机时都是一个位置信息的透露，它会记录你从起始地到目的地的运动轨迹，从而计算费用。

 

　　总结

 

　　由此观之，位置数据已经成为了物联网应用中的基石项目，上到航天航空、测绘、军事和自然灾害预防，下到“无人驾驶”、公共交通、支付购物，都能见到位置数据在其中发挥的作用。

 

　　在道路上，驾驶人可以通过终端随时随地洞察附近的交通动态，搭公交只需点开相关APP就能及时了解到公交的运行动态;在山林农田，可以随时观察当地的一切变化(包括，自然灾害、气温、湿度等)，这将是在一个三维空间呈现的实时数据;在城市，可以及时反馈城市规划及建设情况，干道交通流量以及各种场所、单位、社区的精准方位等;甚至在超市中，右手边一米处的可乐也会帮你定位到，彻底解决“咫尺天涯”的尴尬.....