环境保护一直是政府耳提命面的重要课题，尤其是临近年关，京津冀各地工厂纷纷宣布停产、限产，北方因供暖造成的大气污染加重，而实行分时段供暖，自从PM25、雾霾等关键词闯进人们的视野之后，环保更是每年必抓的重点。
在环境越来越恶劣的今天，物联网能够给环境保护带来哪些帮助呢？智能环保如何为人类造福？
智慧环保是借助多种技术方案，构建一个高度感知的环保基础环境，实现对环境相关指标及时、互动、整合的信息感知、传递和处理，以促进污染减排、环境风险防范、生态文明建设防范、生态文明建设和环保事业科学发展的先进环保理念。
在我国，环境形势十分严峻，主要原因之一是表现为环境监测能力严重滞后，环境监测水平地区差异十分明显，部分落后地区的环境监测站甚至不能正常开展工作，同时环境监测领域的广度及深度还不够，环境监测对象以水、气、声、渣为主，土壤、生物、放射物、电磁辐射、环境振动、让污染、光污染等监测工作还处于起步阶段，有毒、有害、有机污染物等项目的检测还处于 谋划阶段。
而且，我国的环境监测网络体系并不完善，环境监测信息统一发布平台尚未建立，以点代面，存在很大的隐患，为了适应环境发展的需求，必须通过加强环境科技创新以提高环境监测和预警的技术支撑能力，提高检测装置的进度，扩大自动检测范围， 提高所用设备长期运行的可靠性，加强信息处理能力、控制技术的应用，实现环境质量变化的预报和环境质量的直接控制。
物联网在智慧环保中，是数据实时获取、更新与管理的重要手段。对智慧环保企业信息技术应用而言，大数据对其产生的影响：促使数据获取与存储设备的更广泛应用，激发数据分析与挖掘技术的更强烈需求。
物联网智慧环保通过综合应用传感器、全球定位系统、视频监控、卫星遥感、红外探测、射频识别等装置与技术，实时采集污染源、环境质量、生态等信息，构建全方位、多层次、全覆盖的生态环境检测网络，推动环境信息资源高效、精准的传递，通过构建海量数据资源中心和统一的服务平台支撑，支持污染源监控、环境质量检测、监督执法及管理决策等环保业务的全称智能，从而达到促进污染减排与环境风险防范、培育环保战略性新型产业，促进生态文明建设和环保事业科学发展的目的。
物联网在环境保护中的应用
1 构建环保领域物联网体系
物联网作为一个系统，与其他网络一样，也有其内部特有的架构，其结构主要有三层：一感知层，通过RFID技术、传感器、二维码等物联网底层传感技术，实现物体信息实时获取，并通过传感网络；二网络层，通过将互联网、3/4G网络、短波网等多种网络平台的融合，构建物联网网络平台，将感知层采集到的信息实时准确地传递至环保信息中心，并对数据清理、整合、汇总，处理各种机械或人工造成的异常；三应用层，把感知层采集的信息，根据各功能模块需要进行智能化处理，实现污染的早期预警、治理IDE自动调节、环保信息的实时发布等环境物联网应用功能，并补救各种不稳定的技术结构，和程序、硬件以及网络的错误、调整数据采集传感器不稳定的工作环境。
2 开发智能化处理功能
物联网技术应用的目的在于，通过广泛采集的数据，运用数据挖掘等智能化技术，对采集的数据进行筛选和提炼，为决策层提供安全、可靠、有效的决策依据。数据的智能化处理是物联网技术应用的本质特征之一，在任何领域对物联网智能化优势，对环境监测进行智能化处理，将简单的环境监测数据提炼为各有价值的统计数据，至少可以达到两个目的：一方面延长污染环境预警时间，另一方面为环保部门治理环境污染提供可靠的决策依据。
3 实现自动化控制作用
物联网技术在环保领域中的应用，不能单单对数据进行采集然后传输至环保部门信息处理中心，除了要达到对环境污染提前预警和智能决策之外，物联网技术的应用实现在污染扩大之前自动对污染做出早期处理，缓解或阻止环境污染的进一步扩大。
4 提高抗损坏能力属性
在环保领域，大多数物联网传感设备需要长期暴露在不同的自然环境，如空气、水源等自然环境中，这会对物联网设备造成一定负面影响，尤其是在垃圾收集、生活污水处理、工业废气的检测等污染严重的区域，对传感设备的损坏程度十分胭脂红，物联网设备设施的耐用性问题，是目前制约其在环保领域应用上的主要瓶颈。
5 构建多平台网络模式
为保证环保工作中，物联网的正常运作，需要建立以互联网为主体，多网络平台共同适用的网络平台环境，以互联网为主体，原因在于需要环保工作中，信息采集处理的范围广，需要互联网作为主要运作平台，且面对城市、大型环保工程等基础设施较好的区域，互联网平台优势明显。
智能环保发展价值分析
1 对政府的价值分析
提高管理效率，提升环境保护效果，解决人员缺乏与监管任务繁重的矛盾。
2 对企业的价值分析
提高企业管理水平，对企业产生的废气、废水、废渣数量可准确掌握，承担起企业应用的社会责任。
3 对公众的价值分析
满足公众对于环境状况的知情权，还可以环境污染举报与投诉处理平台。
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物联网架构中智能公交实例中的四个层次分别是感知层、网络层、数据处理层和应用层。
感知层：感知层是物联网架构的最底层，包括传感器、执行器等各类物联网设备，用于采集各种物理量、环境数据和状态信息等。在智能公交实例中，感知层包括GPS定位、车载摄像头、气象传感器、车载计算机等设备，用于实时采集公交车运行的位置、状态、路况、天气等信息。
网络层：网络层是物联网的中间层，主要负责数据的传输和处理，将感知层采集到的数据传输到数据处理层进行分析和处理。在智能公交实例中，网络层包括无线通信网络和互联网，用于连接各个公交车辆和数据处理中心。
数据处理层：数据处理层是物联网实现数据智能分析和决策的核心层次，主要由数据存储、数据分析、数据挖掘等组成，用于对感知层采集到的海量数据进行处理和分析。在智能公交实例中，数据处理层包括云端服务器、物联网平台等设施，用于对公交车的实时位置、车速、路况等信息进行处理、分析和预测。
应用层：应用层是物联网架构的最高层，主要是由各种智能应用程序组成，用于实现物联网数据的应用和展示。在智能公交实例中，应用层包括公交车调度和管理系统、智能导航系统、乘客安全监控系统等应用程序，用于指导公交车的运行、改善乘客出行体验等。
总之，物联网架构中智能公交实例的四个层次，构成了一个完整的物联网生态系统，涵盖了物联网系统的各个方面，为智慧城市的建设和公共交通业的发展提供了有力的支持。
整体感知—可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。
可靠传输—通过对互联网、无线网络的融合，将物体的信息实时、准确地传送，以便信息交流、分享。
智能处理—使用各种智能技术，对感知和传送到的数据、信息进行分析处理，实现监测与控制的智能化。根据物联网的以上特征，结合信息科学的观点，围绕信息的流动过程，可以归纳出物联网处理信息的功能:
(1)获取信息的功能。主要是信息的感知、识别，信息的感知是指对事物属性状态及其变化方式的知觉和敏感；信息的识别指能把所感受到的事物状态用一定方式表示出来。(2)传送信息的功能。主要是信息发送、传输、接收等环节，最后把获取的事物状态信息及其变化的方式从时间(或空间)上的一点传送到另一点的任务，这就是常说的通信过程。(3)处理信息的功能。是指信息的加工过程，利用已有的信息或感知的信息产生新的信息，实际是制定决策的过程。(4)施效信息的功能。指信息最终发挥效用的过程，有很多的表现形式，比较重要的是通过调节对象事物的状态及其变换方式，始终使对象处于预先设计的状态
摘 要 物联网发展产生会计大数据， 传统企业信息化模式不能够低成本且有效解决会计大数据处理的问题。社会将采用会计云计算的现代信息化模式来解决这个问题。会计云计算模式（技术模式），也是一种商业模式。企业采用会计云计算的信息化模式关键是鉴别服务提供商是否能够提供适合企业特殊的业务模式与管理模式的会计云计算。
关键词 物联网； 大数据； 会计云计算
物联网不仅仅是人机物三元世界之间的“互联互通”，关键还是人机物三者之间智能自动化的“交互与协同”。在《基于物联网中“智能物件”的智能化及其机制分析》主要介绍物联网中“感知层”物件的智能化，假如把物联网比做一个人，那“智能物件”的智能化就是手脚的智能化。而物联网中的云计算则是物联网中脑的智能化。当前，物联网与云计算一起被《中华人民共和国国民经济和社会发展第十二个五年规划纲要》列为“战略性新兴产业”。云计算只有与物联网有机结合，才能够推动“信息化和工业化深度融合”。本文着重讨论物联网云计算中核心数据——会计数据的采集、分析与应用——会计云计算的相关内容。
一、会计云计算：物联网发展之会计大数据处理的必然
（一）物联网发展产生会计大数据
随着物智能化和物与网络的联接，不仅人的行为会产生大量的数据，而且物的行为也产生区量的数据。这个数据不仅仅是数字数据等结构化数据，而且包括声音、图像等非结构化的数据。这些会计大数据除了具有一般说的大数据的3个“V”的特征外，它还具有无形性与粘性的特征。
1数据数量规模大（Volume）。物联网下产生的数据数量规模大，它已经不是过去大规模数据（large scale data）、庞大数据（enormous data）、海量数据（massive data）所能够描述的，而应该是用大数据（big data）来概括。数据规模不是用GB、TB为单位而是用PB①为单位来衡量。
2数据异构的数据（Variety）。物联网下产生数据不仅包括数字这样结构化的数据，而且主要包括声音、图像等非结构化的数据。这些数据因为业务事件的关联性，从而导致结构化数据与非结构数据更加复杂，不好处理。
3数据产生与处理实时性（Velocity）。物联网条件下数据的产生与处理一般需要实时处理。传统数据对时间处理要求不高，但是，物联网下物的行为、与人的行为一般都要求在当下完成。因此，数据的产生与处理要具有实时性。
4会计数据的无形性与粘性。当前物联网上企业采集、传输、处理的数字信息主要是非价值的数量信息。这些数据可以直接被感应器所感知，从而容易被传播；而会计数据是无形的数据，它不能够被感应器所感知。同时，会计数据是直接粘合在业务数据之中，不能够脱离业务数据而存在，脱离了业务数据就失去意义。因此，会计数据具有无形性与粘性。
（二）会计大数据的处理问题：物联网发展必须解决的问题
如果说石油是工业社会的血液，那么在物联网带来的信息化社会中，数据就是信息社会中的血液，没有数据就没有信息。但是大量的大数据如果没有得到有效的利用，就会产生数据的泛滥。这也是在信息化过程中人们经常提到的数据或信息超载。大量优质的数据和劣质数据融合在一起，可能会产生各种各样的误差和错误。如果这个数据不准确就没有任何价值。如何保证数据的可信性和质量就是物联网需要解决的首要问题。其次，物联网中产生大量的数据，如何对这些大数据进行智能的挖掘和分析，产生真正的数据价值是物联网需要解决的核心问题。最后，如何对由于物联网所产生的大量的大数据进行存储和管理，并确保这些大数据的安全，是物联网下需要解决的基础问题。
（三）传统信息化模式不能够低成本、有效解决会计大数据处理的问题
推行物联网，构建智慧地球，不是简单地将实物与互联网进行连接，不是“鼠标”加“水泥”的数字化和信息化，而是需要“更透彻的感知、更全面的互联互通、更深入的智能化”。其中，更深入的智能化是需要深入分析收集到的数据，以获取更加新颖、系统且全面的洞察力来解决特定的问题。
会计大数据的实时信息获取和全面的信息分析需要企业拥有集中大数据计算处理能力、大数据存储能力和大数据交互处理能力。依据传统企业信息化模式，企业必须购置大量的数据存储服务器、计算机、雇佣专业技术人员等，这一方面需要一次性投入大量的资金；另一方面，企业还由于不具备专业化能力而无法有效对会计大数据进行实时信息获取和全面的信息分析，获取处理会计大数据的价值。
因此，基于上述分析，企业更经济、更便捷、更快速地利用会计大数据的方案就是购买会计云计算的服务。
二、会计云计算：基于技术角度与商业模式的统一体
（一）会计云计算的概念
物联网下人机物管理控制是基于信息为核心的智能控制。由于会计大数据上面的特征所带来的利用传统数据处理条件与技术的困难，会计大数据处理必须应用会计云计算的模式。当前，关于云计算是众说纷纭，没有一致的概念。美国国家标准技术研究所（NIST）的定义是，云计算是一种对IT资源的使用模式，是对共享的可配置的计算资源（如网络、服务器、存储、应用和服务）提供无所不在的、方便的、可随需的网络访问。资源的使用和释放可以快速进行，不需要多少管理代价。我国电子学会云计算专家委员会认为，云计算是一种基于互联网的、大众参与的计算模式，其计算资源（计算能力、存储能力、交互能力）是动态、可伸缩且被虚拟化的，以服务的方式提供。这种新型的计算资源组织、分配和使用模式，有利于合理配置计算资源并提高其利用率，促进节能减排，实现绿色计算。总之，会计云计算是云计算的一个组成部分。理解会计云计算也与云计算一样，可以从技术与商业两个角度进行把握。
从信息技术的角度看，会计云计算是一个分布式计算模型，包括会计硬件平台、会计云平台和会计云服务三个层次。云计算为企业提供了“按需使用”和“按使用多少付费”的软件硬件服务模式。
从商务的角度看，会计云计算是一个724小时的全天候企业操作平台（Business Operations Platform），一个能够提供完整业务处理服务的企业操作平台，并能够提供多个企业间的动态业务处理。多个企业通过企业操作平台组成一个完整的虚拟企业网。只有一个健全的信息链才能完成企业间相互的协作和同步，各个企业才能优化它们的业务和效益。
第一个关键词是物联网，而在第一次物联网讲堂分享的主题是物联网的三个关键词，这三个关键词分别是融合、智能、生态。而今天特别强调的物联网关键词是智能。
物联网概念兴起的一个主要推动力是2009年IBM推出的智慧地球概念，进一步影响到美国和中国的政策。IBM对物联网的定义中，最关键的是智能，物联网创造价值主要是利用连接设备的数量由量变引起质变后可以沉淀大量的数据，并进一步形成智慧，利用智慧创造巨大的价值。
物联网智能特别重要？互联网信息联网，信息是给人看的，人本身是有智慧的，当人看到信息后，能够作出进一步处理的决策。但在物物相连之后，物体（或者设备）接收到信息后，如何做下一步处理？物体本身没有智慧，物联网体系就需要有一定的智能，物体根据收到的信息，将各种物体的实际状态信息传递出来，体系内的智能帮助物体判断，做下一步的处理，这就需要物联网具备智能。
物联网系统中，智慧的产生有以下几种形式：
1、将某一个领域非常有经验的专家经验，融到专家系统中，专家系统会根据设备状况提供设备下一步处理的建议。（某石化系统的专家系统，这个系统包含两部分：一部分是物联网，将设备的实时状态信息传递到系统；另外一部分是专家系统，将石化系统内知名的设备维修专家的经验融入专家系统。专家系统为设备实时运行状态设定了阀域值，当设备超出阀域值之后，会根据专家系统的专家的经验，给出设备需要检查、维护、维修的意见）。
2、将某一领域的知识体系，嵌入到物联网系统中。比如将控制算法嵌入到系统中。将APS理论应用到物联网系统中（今年在汉诺威工业展上，SAP主要推广的是SAP的物联网平台Leonardo，SAP的很多新应用都是在Leonardo上实现的，其中将APS算法融入到系统中，APS是高级排产功能，在SAP的系统中，生产物料根据生产订单的工序，自动根据APS的算法，寻找匹配的闲置的生产设备，提高了设备的利用率。）。SAP的物联网系统，融入了APS的知识体系，利用已有知识体系实现智能。
3、随着大数据融合在一个平台，很多潜在的有价值的关联信息大量被挖掘，利用大数据分析，从而形成新的智慧。
4、物联网具备学习能力，通过一定时间的给定条件的输入、输出，训练出智能，以后根据训练出来的智能，在给定输入情况下提供智能的输出。
其中第一种、第二种智慧，是人类智慧中非常小的一部分。而未来更多的智慧是通过第三种、第四种模式来形成的智慧。而第三种智慧最主要的是利用大数据技术，第四种智慧最主要的是人工智能技术。
看第二个关键词：人工智能。
对人工智能的定义：人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
用来研究人工智能的主要物质基础以及能够实现人工智能技术平台的机器就是计算机，人工智能的发展历史是和计算机科学技术的发展史联系在一起的。除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
我不是人工智能的专家，而人工智能涵盖面非常广；所以我介绍人工智能，是从应用这个角度入手，理论不会特别严谨，知识抓住人工智能的终重点介绍。
首先我关注到，研究人工智能的机构或者研究者很多都是自动化领域的专家，比如现在中国人工智能协会的理事长谭铁牛先生，是自动化专家，原来也是中国科学院自动化研究所的所长。而中科院自动化所在人工智能领域的学术能力是最强的，国内一家非常知名的人工智能企业的技术，是自动化所得技术。
看一下人工智能的发展历史：这是谭铁牛院士在2016年人工智能大会上做的图。现在人工智能已经经历了三次期望的波峰。第一次是人工智能概念的诞生；第二次是专家系统遍地开花，人工智能专项实用，而第三次就是这一轮的人工智能的兴起，这次人工智能的兴起，源自云计算、物联网和大数据等技术的突破，深度学习和大数据的兴起带来人工智能的爆发。
这一轮人工智能热，是因为深度学习人工智能取得了一定的成功，但深度学习的成功，不是理论方法的突破，而是大数据和大规模计算资源驱动下的基于基础理论的技术突破，其本质是通过多层非线性影射，对复杂函数进行逼近。深度学习存在明显局限物联网，对任务的无缝切换，知识迁移，对环境变化的适应和自我完善物联网，对小样本的举一反三，与人类的学习能力相差甚远。
物联网与人工智能相互促进
物联网与人工智能相互促进：物联网为人工智能的发展提供大量的数据，而人工智能帮助物联网设备实现智能。今天分享人工智能在物联网四层架构的作用。
比较通用的物联网技术架构分三层：感知层、网络层和智能应用层。随着技术的发展，在智能应用层又分为边缘计算层的智能应用，和云计算层的智能应用。所以今天介绍的架构是：感知层、网络层，边缘计算层和云计算层。
而这四层都需要人工智能支持。
感知层：感知层包括传感器、执行器、RFID和一些智能装置。随着技术的发展，感知层越来越需要人工智能。
比如传统的检测汽车是否压线，是否闯红灯，一般是在路上打磁钉做传感器，但磁钉影响路面，现在用的是虚拟磁钉：利用图像，通过对图像的人工智能处理，通过图像判断是否闯红灯和是否压线。
还有银行的防盗系统，通过识别图像围栏，来做银行的安防。这些都用到了人工智能的技术。
以前曾经了解过图漾信息，最近在创业邦人工智能创新50强中，获得1500万的融资，其技术可以做立体识别，通过更加详细的动作识别来判断危险动作，曾经带图漾信息与大华交流，大华非常感兴趣，但可惜我没能帮助这家企业融到资，但了解了这个行业的知识。。
在工业领域，图像的人工智能技术应用更加广泛，随着智能制造的发展，越来越多的企业开始个性化定制，而个性化定制，要求检测技术要求越来越通用化。
我曾经在轴承行业做过调研，传统的轴承生产过程中，对产品的检测是首件检测，尾件检测，中间抽检。而每一批产品，都要手工检测。传统的生产批量大，这种模式，这种模式效率低一些可以忍受，如果没种产品批次很少，用传统接触式检测的效率低，每次检测调整周期长。现在工业对于非接触式检测，也就是通过图像识别检测的需求特别旺盛。
如果可以实现非接触式图像检测，一方面可以提高生产设备的柔性，可以实现件件检测，提高质量水平；还可以通过检测实现动态刀具补偿，降低产品的偏差。
在感知层的人工智能，还包括语音识别，道路识别等等。
最近智能音箱受到资本追捧，主要是利用语音识别技术，让音箱成为一个人机交互的入口，就需要音箱能够识别控制命令，信息，并通过语音控制设备。
通讯层的人工智能
当万物互联之后，一个人对应多台设备，而设备联网自动配置是复杂的，就需要设备联网智能化，实现网络的自动配置。
设备具备多样性，从而决定了物联网时代连接方式的多样性，5G，NB－iot，有线，工业以太网，总线，WIFI，Zigbee，蓝牙等通讯方式都可能存在，还可能会有新的通讯，比如电销机器人bee。未来有些设备可能支持一种以上的通讯，设备智能联网需要选择适合的通讯方式。
物联网时代网络结构会比互联网的网络结构复杂，从A到B的网络会有多种路由路径可选，哪个路由路径速率快，哪个路由路径效率最高，哪个路由路径最稳定，这些也需要人工智能。
网络安全非常重要，就需要在网络上有良好的网络测试机制，还需要有智能化的安全机智。计算机的智能安全可以由人通过安全软件来实现，而设备的安全，其智能功能需要人工智能来实现。
边缘计算和云计算的人工智能：
我经常用仿生的原理来解释智能的发展。
比如人在学习一个武术套路时，最开始学习每一招，都要用脑去记住套路，然后坚持锻炼这个套路，慢慢的熟练成自然，长期坚持，就形成了条件反射，当套路熟练的时候，就不用脑子，就能够把整套武术快速完整的完成。
而形成条件反射之后，别人打过来时，就会自然形成躲避或者回击的反应。
所以物联网的应用会与人学习武术的模式非常类似：当第一种条件发生的时候，是通过云计算的智能形成，而未来大数据与人工智能结合的智能方式是未来的主流模式。
当相似条件持续发生的时候，边缘计算就会学习云计算处理的方法，逐渐过渡到由边缘计算自动判断完成的智能。
这个过程一方面在云计算层要实现基于大数据深度学习的人工智能；而边缘计算层也要不断学习云计算层的处理，形成类似条件反射的智能反应。
人工智能与物联网是相辅相成的，相互支持！物联网连接是基础，依靠智能创造价值！而人工智能需要载体，物理网就是良好的载体！
豫公