物模型是云平台为物联网产品定义的数据模型，用于描述产品的功能。将产品抽象成数据的集合，方便云端进行控制。

物模型从 属性 、 服务 和 事件 三个维度，分别描述了该实体是什么、能做什么、可以对外提供哪些信息。定义了物模型的这三个维度，即完成了产品功能的定义。

TSL 格式是一个 JSON 格式的文件，完整的 TSL 格式可以参考： 阿里云物模型 。

嵌入式端开发固件往往只需要关注少数几个参数，可以在产品的 功能定义 页面，单击 物模型TSL ， 精简物模型 里面查看。

需要关注的有 "properties"，"events"，"services"，在 JSON 格式里，这三者都是数组，分别存储了该物模型的数据，事件和服务，在 C-SDK 里也就分别是 IOT_Linkkit_Report() 上报属性， IOT_Linkkit_TriggerEvent() 触发事件和注册为 ITE_SERVICE_REQUEST 的回调函数。

在上报属性时，只需要关注 "identifier" 名称对应的值（字符串），此时表示该属性在产品下的唯一标识。例如一个精简物模型属性为：

则上报的数据只需要为 {"count":10} 即可，需满足 JSON 字符串的格式，字符串内有一个名称/值对，名称为 "count"（物模型里 "identifier" 的值），值对为 10（满足物模型里数据类型为 int 的要求）。

触发事件需要关注 "identifier" 名称对应的值（字符串），表示该事件在产品下的唯一标识；还需要关注 "outputData"，表示上报事件的输出值。一个精简物模型例子如下：

"outputData" 数组的使用与属性上报一致，这里就不介绍了。

服务调用需要同时关注 "identifier"，"inputData" 和 "outputData" 这三个名称，分别表示该服务在产品下的唯一标识，服务的输入参数，服务的输出参数。与函数调用有输入值和输出值类似，服务调用也有这些特征。

物模型数据校验方式目前有两种， 弱校验 和 免校验 。

也就是说，弱校验针对产品设备的上报数据，只要 idetifier 是一致的，且 dataType 字段满足要求，就接收该数据，并且在其他云端产品流转。

为什么云端可以设置和获取接入设备的属性呢？为什么接入设备可以上报事件给云端呢？又为什么云端可以调用接入设备提供的服务呢？这就是这一小节解释的内容。

物模型基于 MQTT 协议，MQTT 协议的介绍不在此处展开。

云端定义了一系列的 Topic，在设备接入云端时，C-SDK 向 MQTT broker 订阅了一些的 Topic，而云端需要与设备交互时，就向 MQTT broker 发布相应的 Topic，这样就完成了交互过程。同理，云端也会订阅一些 Topic，设备可以向这些 Topic 发布消息。

接入设备端订阅发布的 Topic 列表如下：

其中 ${productKey} 会替换为实际的产品名，${deviceName} 会替换为实际的设备名，${tsleventidentifier} 是事件的标识符，${tslserviceidentifier} 是服务的标识符，最大限度地保证了 Topic 的唯一性。

这些 Topic 的作用在后面用时序来描述。

■本期观点

物联网被视为继计算机、互联网之后的第三次信息产业浪潮。在 科技 发展和 社会 需求的推动下，物联网的“寒武纪大爆发”正在来临。

当前，物联网在各行业数字化变革中的赋能作用已非常明显，气象行业也是受益者之一。物联网的发展最终将彻底改变气象行业，在物联网设备急剧增加并相互连接的条件下，获取气象数据的渠道将被前所未有地拓宽，气象观测数据的质量和精度也将得到前所未有的提升。

物联网与人工智能、云计算的发展密不可分，三者就像打开宝藏的三把钥匙一样，只有同时拧动才能开启宝藏之门。区块链为物联网穿上了一道“铠甲”，可防止气象数据被黑客篡改或窃取。

■本期嘉宾：中国气象局气象探测中心高级工程师 张明

华风气象传媒集团副总经理 陈钻

安徽省气象局人工影响天气办公室高级工程师 李建邦

在距今542亿年前，有一段时期出现了大量的较高等生物，物种多样性呈爆发式增长——这就是寒武纪生命大爆发。至于爆发的原因，一些科学家认为是因为某些生物（比如著名的三叶虫）进化出了眼睛。有了眼睛之后，这些生物开始追逐捕食其他生物。更为重要的是，眼睛作为一种传感器，能够收集大量数据，而随着数据量的增加，大脑的学习周期就会加快，从而进一步推动之后的生物进化。

物联网被视为继计算机、互联网之后的第三次信息产业浪潮，从进化的视角来看，物联网实际上就是人类 社会 进化出的“眼睛”。《商业内参》（BI Intelligence）今年发布的《2019年全球物联网发展研究报告》指出，预计到2025年全球物联网设备将超过640亿个，远高于2018年的100亿和2017年的90亿。据预测，到2035年将有超过1万亿个物联网器件能在云端保存传感器数据。

物联网的“寒武纪大爆发”正在来临。

物联网的前世今生

物联网，顾名思义，就是物物相连的互联网。说来有些不可思议，物联网这个概念的提出最初来源于一款脱销的口红。

上世纪90年代，麻省理工学院教授凯文·艾什顿在宝洁公司做品牌经理时，发现一款棕色的口红总是缺货，但实际上库存里却还有不少。于是他开始思考：如果在口红的包装中内置一种应用了无线射频识别技术（RFID）的无线通信芯片，并且有一个无线网络能随时接收芯片传来的数据，那么零售商们就可以随时知道货架上有哪些商品，并且及时补货。“物联网”这个概念由此提出，凯文·艾什顿也因此被称为“物联网之父”。

RFID是物联网的核心技术之一，并且在第二次世界大战期间就出现了最早的雏形。当时，英国军队利用无线电发射器加上雷达来识别敌军和友军的飞机。2000年后，RFID技术得到大规模应用，基于物流和供应链管理的物联网开始构建起来。“当我们需要把所有‘物’连接在一起的时候，一个重要的问题就是如何判断出谁是谁，而射频识别技术就是为了解决‘唯一性’问题，为每一个‘物’贴上一个独一无二的身份标签。”张明说。

物与物之间除了要相互识别外，还要能进行数据收集和数据交换，这就不得不提到传感器了。这个词乍听之下你可能觉得有点陌生，但事实上我们周围无处不是传感器，比如气象卫星、监控摄像头、无人机等，都可以看作是采集数据的传感器。此外，手机上也有大量的传感器，比如GPS、重力感应器、红外感应器、摄像头、环境光感受器等。从这个意义上来说，手机其实就是一个物联网集成设备。未来，内置丰富传感器的智能手机可以发挥测量仪器的作用，收集气温、大气压和大气潮汐等数据。

除了射频识别和传感器技术外，物联网还包括智能处理和嵌入式技术。根据张明对未来趋势的分析判断，正在迅猛发展的5G技术将成为物联网发展 历史 上的重大里程碑事件，让“万物互联”从根本上摆脱网络环境的制约，极大地降低物联网的建设成本，并使物联网的服务水平突飞猛进。

总之，真正的物联网是由网络连接的感应器自动捕获、分析数据，自行作出决定，需要机器具备自主学习、自主决策的能力，整个过程不再需要人的干预。

气象+物联网

中国信息通信研究院发布的《2018物联网白皮书》指出，全球物联网产业规模由2008年的500亿美元增长至2018年的1510亿美元。在连接数快速增长和梅特卡夫定律的作用下，物联网在各行业的新一轮应用已经开启，落地增速加快，物联网在各行业数字化变革中的赋能作用已非常明显。

气象行业作为大数据的应用者，较早地接受了物联网的赋能。在一些发达国家，物联网技术已被广泛应用于气象监测预警、气象预报、气象信息传输和气象服务等各个层面。例如，美国应用物联网技术，已实现全自动地面观测。2012年6月，美国国家天气局成功应用物联网技术研发了无线紧急预警系统。该系统可根据恶劣天气经过的路径确定受影响区域，以此搜寻该区域内所有手机发出的信号，自动匹配发送人群，既提高了预警准确性，又避免了信息扰民。日本气象厅于2007年就建成了基于物联网的地震感知预警系统。

韩国气象厅采用RFID技术来监测天气变化，通过布设无线感应器，建立自动天气系统，实现对温度、气压、湿度、风、沉淀物、降雪、可视性、云层、地表地下温度等要素的实时监测和天气系统的追踪，有效提高了气象服务能力和保障水平。

“在国内，物联网技术已应用到气象信息监测、气象信息发布服务和专业气象服务等领域，并初步开发了部分应用系统和产品。”李建邦说。

物联网将手机、车辆甚至雨伞等物件的潜力完全释放了出来，使其一一成为获取天气数据的手段。各种各样的传感器很快就将遍布各个角落，这意味着天气数据将无处不在。“物联网的发展最终将彻底改变气象行业。”张明说，在物联网设备急剧增加并相互连接的条件下，获取气象数据的渠道将被前所未有地拓宽，气象观测数据的质量和精度也将得到前所未有的提升。

物联网与人工智能、云计算、区块链

不管一个人的能力有多强，他都只能观察到事物的某些切面，并且其观察范围主要限于人体感官所能达到的区域。要想获得宏观视角甚至“上帝视角”，我们就需要不断拓展自身的感知能力，让“触角”不断延伸。物联网最大的作用之一就是让人类 社会 拥有了“上帝视角”，极大地拓展了人类的感知能力，开辟了信息采集的新维度。

如果说物联网是人类 社会 进化出的“眼睛”，那么人工智能就是“大脑”。气象数据当前总量大约为23PB，仅每天产生的数据量就达几十个TB。事实上，这样体量的数据已经让气象工作者疲于应对，很多数据的价值根本没时间去挖掘。试想一下，当物联网设备的数量达到千万级甚至亿级时，其产生的数据量将庞大得让人难以想象，之前的数据量根本无法与之同日而语。这时，运用人工智能来处理传感器数据几乎就成为唯一选择。此外，如此海量的数据如果全部部署到业务端或本地，那么所花代价将随搬迁数据体量的倍增而呈几何倍数增长，原本已因系统过多而不堪重负的业务单位将雪上加霜。云计算可以将业务系统所需要的一切资源部署在云端，而人工智能就可以直接在“云”上处理海量气象数据。

更为重要的是，在海量气象数据的“喂养”下，人工智能成长的速度也将惊人的快。届时，“超级人工智能”或许就将出现，这种技术就会变成超级智力。最终，机器的智力会超过人类的集体智力。

“物联网与人工智能、云计算的发展是密不可分的，三者就像打开气象宝藏的三把钥匙一样，只有同时拧动才能开启宝藏之门。单纯把物物相连的意义非常有限，只有让这种连接变得智能才能将物联网的潜能完全释放出来。”张明说。

然而，物联网当前面临的最大问题之一就是信息安全问题，一旦被黑客或病毒侵入，后果将不堪设想。好在，具有高透明、可追溯和防篡改特性的区块链为这个问题提供了很好的解决方案。气象数据一旦上链，上链的时间和内容均是公开透明的，且一旦上链便难以篡改，上链的内容也将逐步具有法律效力，因此可溯源追责，这就为不同机构进行数据交换和共享提供了信任基础，用技术解决了信任和安全问题。

“物联网和区块链技术结合会产生区块链物联网，而区块链物联网可以大幅降低安全风险。”陈钻说，更为重要的是，区块链作为一种交易处理工具对物联网而言是革命性的创新，许多人机交互会被机器间基于规则的交互取代。此外，成功的物联网解决方案必然有强大的价值主张，物联网中的每一个设备都可以充当独立的商业主体，以极低的交易成本与其他设备共享能力和资源。可以想象通过基于区块链的智能合约和智能账本等技术，我们可以使得每部气象物联网中的观测设备都转变为拥有者和用户之间的交易点和经济价值创造点。物联网和区块链技术结合所促成的一系列变革将使得物理世界像数字世界一样流动、个性化和高效。

最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，麦肯锡称：“数据，已经渗透到当今每一个行业和业务职能领域，成为重要的生产因素。人们对于海量数据的挖掘和运用，预示着新一波生产率增长和消费者盈余浪潮的到来。” “大数据”在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。大数据作为云计算、物联网之后IT行业又一大颠覆性的技术革命。云计算主要为数据资产提供了保管、访问的场所和渠道，而数据才是真正有价值的资产。企业内部的经营交易信息、互联网世界中的商品物流信息，互联网世界中的人与人交互信息、位置信息等，其数量将远远超越现有企业IT架构和基础设施的承载能力，实时性要求也将大大超越现有的计算能力。如何盘活这些数据资产，使其为国家治理、企业决策乃至个人生活服务，是大数据的核心议题，也是云计算内在的灵魂和必然的升级方向。

物联网雁飞格物DMP（数据管理平台）协同功能，是基于大数据和物联网技术的数据管理平台所具备的一项关键功能。它旨在通过数据协同，将各个物联网设备传输的数据进行整合，实现数据的集中管理、存储、分析和挖掘，从而为企业提供更全面、准确的数据支持，以帮助企业完成更有效的决策和优化运营。

该功能主要包括以下几个方面：

1 数据整合：将从各个物联网设备中采集到的数据进行整合和存储，实现数据的统一管理和维护。

2 数据分析：对整合后的数据进行分析和挖掘，帮助企业进行数据分析，识别出数据之间的相关性和趋势，为企业提供更精准的数据支持和决策指导。

3 数据可视化：将复杂的数据信息通过可视化的方式呈现出来，为用户提供直观的数据展示和分析；

4 数据共享：协同功能还可以实现数据的共享，从而实现不同用户之间的数据共享和协作。

总的来说，物联网雁飞格物DMP协同功能可以帮助企业更好地管理和分析物联网设备的数据，为企业提供精准的数据支持和决策指导，帮助企业实现运营优化和效率提升。

物联网技术在智慧巡检系统产品中的运用可以提高产品的可靠性，从而为用户提供更好的使用体验和更高的安全性。

具体来说，物联网技术可以帮助智慧巡检系统产品实现以下几个方面的可靠性：

1实时监测：通过物联网技术，智慧巡检系统可以实时监测设备的运行状态和性能表现，及时发现并处理可能出现的故障和问题。

2预测性维护：物联网技术还可以通过对设备数据的分析和挖掘，预测设备未来可能出现的故障和问题，并提前采取措施进行维护，从而减少系统停机和维护成本。

3远程监控：智慧巡检系统还可以通过物联网技术实现对设备的远程监控和控制，让用户可以随时随地监控设备运行情况，提高了设备的安全性和稳定性。

4数据分析：智慧巡检系统还可以通过物联网技术实现对设备数据的收集、存储和分析，从而提高产品的智能化水平，帮助用户更好地理解设备运行情况和趋势，优化设备的使用和维护策略。

因此，物联网技术在智慧巡检系统产品中的运用，可以大大提高产品的可靠性，提供更好的使用体验和更高的安全性，为用户带来更多的便利和价值。

如何知道艾瑞报告的数据采集途径在哪里关于这个问题有以下解释：物联网系统

数据采集的三大渠道

要想了解大数据的数据采集过程，首先要知道大数据的数据来源，目前大数据的主要数据来源有三个途径，分别是物联网系统、Web系统和传统信息系统，所以数据采集主要的渠道就是这三个。

物联网的发展是导致大数据产生的重要原因之一，物联网的数据占据了整个大数据百分之九十以上的份额，所以说没有物联网就没有大数据。物联网的数据大部分是非结构化数据和半结构化数据，采集的方式通常有两种，一种是报文，另一种是文件。在采集物联网数据的时候往往需要制定一个采集的策略，重点有两方面，一个是采集的频率（时间），另一个是采集的维度（参数）。

Web系统是另一个重要的数据采集渠道，随着Web20的发展，整个Web系统涵盖了大量的价值化数据，而且这些数据与物联网的数据不同，Web系统的数据往往是结构化数据，而且数据的价值密度比较高，所以通常科技公司都非常注重Web系统的数据采集过程。目前针对Web系统的数据采集通常通过网络爬虫来实现，可以通过Python或者Java语言来完成爬虫的编写，通过在爬虫上增加一些智能化的操作，爬虫也可以模拟人工来进行一些数据爬取过程。

1、数据新鲜性是对所接收的历史数据或超出时限的数据进行识别的特性。

2、因为物联网感知层数据要保证接收到数据的时效性，确保接收到的信息是非恶意节点重放的。

3、在物联网环境中，一般情况下，数据将经历感知、传输、处理这一生命周期所以需要新鲜性保护。

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