“大數(shù)據(jù)”帶來新機遇 儀器儀表提供安全保障
時間：2020-08-27 11:09
一般而言，“大數(shù)據(jù)”指具有大容量、高速度、內(nèi)容多樣性和價值密度低等四個關(guān)鍵特性的數(shù)據(jù)和信息。儀器儀表是一類重要的“大數(shù)據(jù)”數(shù)據(jù)源，反映的是觀察、記錄、描述自然世界時所產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，如科研數(shù)據(jù)、工程數(shù)據(jù)、多媒體數(shù)據(jù)等。相對互聯(lián)網(wǎng)線上活動、社交網(wǎng)絡(luò)、人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)、金融交易行為、電子商務(wù)、通信行為明細等由人類社會行為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)來源，儀器儀表引起的“大數(shù)據(jù)”現(xiàn)象具有單個數(shù)據(jù)塊大、數(shù)據(jù)總量巨大、形式上非結(jié)構(gòu)化等特點。實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息的獲取、轉(zhuǎn)換、存貯、處理和揭示物質(zhì)運動是儀器儀表的基本任務(wù)。
為此，在這里主要探討兩類問題：針對“大數(shù)據(jù)”引起的嚴峻挑戰(zhàn)，研究儀器儀表技術(shù)的本身發(fā)展問題;抓住“大數(shù)據(jù)”帶來的空前機遇，研究儀器儀表技術(shù)對“大數(shù)據(jù)”的支撐問題。
一、“大數(shù)據(jù)”現(xiàn)象下的儀器儀表可研究方向
1、儀器儀表中“大數(shù)據(jù)”的獲取與傳輸問題
“大數(shù)據(jù)”的獲取通常是高速率的，這對儀器儀表檢測通道的D/A轉(zhuǎn)換能力提出了很高的要求，開發(fā)高采樣率、高速率的數(shù)據(jù)采集裝置成為一個值得研究的方向。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(tǒng)測量手段來獲取不具有可操作性，現(xiàn)在一般采用機載激光雷達系統(tǒng)，這被看做測繪行業(yè)進入數(shù)字化測量時代的象征，由于飛機航速快、測繪面積大，帶來的單位時間數(shù)據(jù)量巨大。機載激光雷達系統(tǒng)集成GPS、IMU、激光掃描、數(shù)碼相機等多種光譜成像儀器，具有很強的數(shù)字成像能力。“大數(shù)據(jù)”中測繪儀器儀表的測量技術(shù)更強調(diào)具有高頻掃描、寬視角的能力。
2、儀器儀表中“大數(shù)據(jù)”的存儲問題
長久、可靠的保存“大數(shù)據(jù)”，并保證其在可用性和可訪問性以及在使用“大數(shù)據(jù)”過程中，存儲技術(shù)如何充分利用、發(fā)揮現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、介質(zhì)訪問技術(shù)，從而及時高效地為高層決策提供滿足讀寫要求的數(shù)據(jù)訪問?，F(xiàn)有的儀表磁盤故障、陣列存儲形式會帶來數(shù)據(jù)管理、訪問、可靠性的瓶頸。開發(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(shù)據(jù)”的能力有待研究。傳統(tǒng)的“磁盤文件系統(tǒng)”的儲存結(jié)構(gòu)不適應“大數(shù)據(jù)”，采用“Flash云”的儲存結(jié)構(gòu)應用于儀器儀表亟待研究。
3、儀器儀表中“大數(shù)據(jù)”的處理、利用問題
不同的儀器儀表獲得的“大數(shù)據(jù)”的格式結(jié)構(gòu)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(shù)據(jù)”分析處理利用問題不局限于單個單元，而是由大量嵌入設(shè)備的傳感器、控制器、執(zhí)行器構(gòu)成的整體系統(tǒng)完成。數(shù)據(jù)挖掘算法、機器學習算法、預測統(tǒng)計等人工智能方法越來越被廣泛應用到智能設(shè)備中，從而完成對“大數(shù)據(jù)”的分析處理利用。一個實例是智能電表，當用戶安裝有太陽能等新能源時，用戶自產(chǎn)的太陽能轉(zhuǎn)化電能與企業(yè)供應的電能之間可以存在一個平衡關(guān)系，智能電表終端通過長時間的監(jiān)測單位時間采用的用戶用電習慣等“大數(shù)據(jù)”，可以智能預測未來一段時間內(nèi)用戶用電需求，再通過電量交易平衡電網(wǎng)壓力和削減用電成本。
現(xiàn)在一種觀點認為，儀器儀表的“大數(shù)據(jù)”行為強烈依賴IT設(shè)備，建立數(shù)據(jù)采集儀器到IT設(shè)備之間緊密聯(lián)系的端到端解決方案具有較大挑戰(zhàn)性。
4、儀器儀表中“大數(shù)據(jù)”的安全問題
如何保證自身以及用戶數(shù)據(jù)的安全隱私，已經(jīng)成了“大數(shù)據(jù)”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，也有通過軟環(huán)境受到數(shù)據(jù)入侵造成的數(shù)據(jù)毀滅，儀器儀表技術(shù)的“大數(shù)據(jù)”安全問題值得研究。需要建立自上而下的儀器主動安全防護體系，對“大數(shù)據(jù)”的入侵、毀滅具有可抗性、恢復性。
總的來說，“大數(shù)據(jù)”下的儀器儀表研究開發(fā)已逐漸突破傳統(tǒng)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。工程師們需要開發(fā)擁有更高帶寬和吞吐量的最先進的高速串行數(shù)據(jù)總線技術(shù)，同時對不斷更新和復雜化的行業(yè)規(guī)范和標準提供簡單省時又精確的測量方法;解決各種瞬態(tài)信號在時間相關(guān)的多個互聯(lián)域中的聯(lián)合監(jiān)測和分析;在能源技術(shù)方面做到更高效、節(jié)能、穩(wěn)定。
二、儀器儀表技術(shù)的發(fā)展對“大數(shù)據(jù)”的支撐
1、多物理量檢測技術(shù)、RFID技術(shù)和模塊化數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)等為“大數(shù)據(jù)”的獲取提供前提與支撐。
多種物理量檢測獲取到不同種類的數(shù)據(jù)，即為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，現(xiàn)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(xiàn)代儀器儀表對物理世界的認知交互應用越來越廣泛。先進的傳感檢測儀表是信息世界與物理世界互動的前提，也是造成海量數(shù)據(jù)的原因。如美國國家儀器公司(NI公司)開發(fā)的產(chǎn)品NICompactDAQ、CompactRIO、PXI硬件，以及諸如NILabVIEW系統(tǒng)設(shè)計軟件和DIAdem之類的工具為“大數(shù)據(jù)”實時的在采集數(shù)據(jù)的源頭處理數(shù)據(jù)。
2、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、總線技術(shù)、分布式儀表技術(shù)為“大數(shù)據(jù)”的信息融合提供多樣性保障。
隨著現(xiàn)代工業(yè)的飛速發(fā)展和生產(chǎn)裝置規(guī)模的不斷擴大，生產(chǎn)過程日趨復雜，對企業(yè)生產(chǎn)自動化儀表和各種信息的集成設(shè)備信息綜合要求越來越高。據(jù)估計，到2020年，全球?qū)⒂屑s300億的儀器設(shè)備通過無線方式發(fā)生互聯(lián)，無線傳感網(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越多的應用。一個大的復雜系統(tǒng)亟需綜合各種數(shù)據(jù)信息，不同設(shè)備檢測獲取的數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)是不同的;通過網(wǎng)絡(luò)，中間點智能變送器發(fā)揮的作用更加重要，它將為上層設(shè)備的“大數(shù)據(jù)”分析提供可訪問性、可用性?？偟膩碚f，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、總線技術(shù)、分布式測量技術(shù)為儀器儀表產(chǎn)生的“大數(shù)據(jù)”信息的時空融合提供渠道，以保證數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)”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(guī)模集成電路、超大容量存儲技術(shù)的迅猛發(fā)展直接促進了海量數(shù)據(jù)的有效處理與存儲。近年出現(xiàn)的云儲存技術(shù)有效突破本地單一傳感器數(shù)據(jù)存儲的局限。1965年，GordonMoore提出著名的摩爾定律，即集成電路中晶體管數(shù)量大約每兩年就會翻一番。近50年過去，摩爾定律依然影響著電子行業(yè)，摩爾定律的效應令技術(shù)的價格變得可以讓人承受，并且新的發(fā)明幫助工程師和科學家以先進的電子儀器儀表采集、分析和儲存數(shù)據(jù)，正是這些變化引起了“大數(shù)據(jù)”這一奇觀現(xiàn)象。
4、嵌入“智慧”的儀器儀表為“大數(shù)據(jù)”的低密度價值信息的分析、綜合、提取、決策提供支持。
從“大數(shù)據(jù)”中汲取價值的過程是一個從原始數(shù)據(jù)獲取到有價值信息提煉的階段過程。統(tǒng)計分析、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等智能算法越來越被嵌入到智能儀器儀表中，使得對“大數(shù)據(jù)”的價值利用更為充分，借助現(xiàn)代化微型智能處理器、執(zhí)行單元儀表等，可以建立有效的“大數(shù)據(jù)”分析模型，并在大量數(shù)據(jù)集合上執(zhí)行多種模式的智能交互。
