如果不能獲(huo)取(qu)位置信(xin)(xin)息(xi)(xi)，像高德(de)地圖、百(bai)度(du)地圖、掌上公交、美團等(deng)一(yi)(yi)類的軟件(jian)(jian)將與雞(ji)肋無異(yi)，甚(shen)至完全失(shi)去(qu)使(shi)用價值。社交平臺如QQ、微信(xin)(xin)、陌(mo)陌(mo)等(deng)；支(zhi)付軟件(jian)(jian)像支(zhi)付寶、翼支(zhi)付、微信(xin)(xin)等(deng)；以及新聞閱讀類軟件(jian)(jian)如今日頭條、UC等(deng)也(ye)需要位置信(xin)(xin)息(xi)(xi)，它們會根據使(shi)用者或終端(duan)的位置來及時推送當地或者一(yi)(yi)定范圍內的“熟人”、新聞、商家......
互聯網在一定程度上引爆了大數據，位置數據當仁不讓成為其中最關鍵的一環。但在虛擬世界里，位置數據并不能帶給我們更多的體驗感。如果說互聯網只是讓我們注意到了位置數據，那么，物聯網作為對互聯網(wang)在現(xian)實世界中的延伸(shen)，它(ta)便是(shi)真真切(qie)切(qie)讓我們從(cong)感(gan)官(guan)上體驗到(dao)了位置數據(ju)。
共(gong)享(xiang)經濟的興(xing)起使得(de)位置數據(ju)的作用(yong)在(zai)物聯網(wang)中得(de)到了(le)完全(quan)的釋放。現(xian)在(zai)，大街(jie)小巷(xiang)，鋪天蓋地的共(gong)享(xiang)單車(che)隨處看(kan)見，定位技(ji)術可以跟(gen)蹤車(che)輛位置，用(yong)戶只需使用(yong)APP便可發現(xian)附近停放的單車(che)，同時該技(ji)術讓車(che)輛的管理也更加便捷、高效。類似的商業模(mo)式還有共(gong)享(xiang)充(chong)電、智能停車(che)位等。
在提倡“智能化”、“智慧化”的今天，智慧城市、智慧醫療、智慧交通、智慧零售、智慧農業、智慧工廠(chang)等與位(wei)置(zhi)數據也是(shi)息(xi)(xi)息(xi)(xi)相關。比如智慧交通中(zhong)(zhong)(zhong)，對(dui)(dui)于實時(shi)路況監(jian)控、車輛信息(xi)(xi)服務都需要對(dui)(dui)位(wei)置(zhi)數據做(zuo)處理。智慧城市中(zhong)(zhong)(zhong)對(dui)(dui)物(wu)流的(de)(de)(de)(de)追(zhui)蹤，智慧農(nong)業中(zhong)(zhong)(zhong)對(dui)(dui)地(di)質災害和地(di)方氣象的(de)(de)(de)(de)檢測(ce)，智慧零售中(zhong)(zhong)(zhong)對(dui)(dui)自動(dong)販賣機的(de)(de)(de)(de)管(guan)控，智慧工廠(chang)中(zhong)(zhong)(zhong)對(dui)(dui)數以千萬計的(de)(de)(de)(de)零件(jian)的(de)(de)(de)(de)監(jian)管(guan)，智能制造(zao)中(zhong)(zhong)(zhong)對(dui)(dui)價(jia)值(zhi)不菲的(de)(de)(de)(de)重型機械設備的(de)(de)(de)(de)監(jian)管(guan)……
這些與我們生活、工作、學習有著千絲萬縷關系的物聯網應用統(tong)統(tong)離(li)不開位置信息和位置數據的(de)支撐(cheng)
位置信息是什么？它從哪來?
位(wei)(wei)置(zhi)信息是對人或終(zhong)端(duan)的(de)位(wei)(wei)置(zhi)、運動軌(gui)跡的(de)追蹤(zong)，它可以從你打(da)卡，APP的(de)使用、使用wifi、主動在微平臺(tai)發布位(wei)(wei)置(zhi)、城市攝像(xiang)頭和傳感(gan)器等方(fang)式(shi)中獲(huo)取(qu)。
位(wei)置數據又是(shi)什么樣(yang)子的(de)？數據是(shi)一個抽象(xiang)的(de)事物，同(tong)理(li)，位(wei)置信息亦是(shi)。但我們不能否認它所具(ju)備的(de)客觀(guan)存在性(xing)和拼接能力。我們這樣(yang)來(lai)表示地理(li)位(wei)置的(de)數據：
1.點(Point)，單(dan)獨一(yi)個(ge)(ge)坐(zuo)標點構(gou)成的(de)空間實體。它是具體存在的(de)，對應(ying)到一(yi)個(ge)(ge)空間中，它是一(yi)個(ge)(ge)具體的(de)點。記錄(lu)的(de)是某(mou)時某(mou)地(di)的(de)信息(xi)。
2.線(LineString)，由一條線構成(cheng)(cheng)的空(kong)間實體，兩點連線，多(duo)點成(cheng)(cheng)線。可以理解為(wei)運動(dong)軌跡。
3.面(Polygon），由多條線構(gou)成的(de)空間實體，記錄的(de)是(shi)運動范圍。
至于空間位置信息的算法，我們可(ke)以通(tong)過(guo)創建(jian)點(dian)point、計算點(dian)與點(dian)、點(dian)與線(xian)、區(qu)域的距離、計算最近距離、Poly-build或Poly-split、生成網格、區(qu)域或熱圖(tu)等來(lai)計算。
打個(ge)(ge)比方(fang)來說，在一個(ge)(ge)封閉的地方(fang)里有(you)100個(ge)(ge)人，我們可以通過(guo)掌握(wo)“點”的位置來分(fen)析特定區域內(nei)有(you)多少人，他們的行蹤，哪(na)個(ge)(ge)地方(fang)會是“熱(re)點區域”，通過(guo)推(tui)算，計算出更多有(you)價值的信息(xi)，從而來滿足(zu)決策(ce)的條件(jian)。
此外(wai)，由位置(zhi)數據(ju)(ju)做出(chu)一些(xie)合(he)理的推(tui)理也不(bu)是(shi)沒有(you)(you)可能(neng)的。從這(zhe)些(xie)數據(ju)(ju)中我們可以大概推(tui)出(chu)人的職業、喜好、作息等(deng)等(deng)一系列的信息。比方說(shuo)，經(jing)常(chang)活動在(zai)學校，不(bu)是(shi)學生就(jiu)是(shi)老師。經(jing)常(chang)出(chu)現在(zai)夜間有(you)(you)運動軌跡(ji)的，他大概有(you)(you)夜跑的習慣或者是(shi)減肥的打算。身在(zai)酒店就(jiu)有(you)(you)可能(neng)是(shi)在(zai)應酬，這(zhe)時將有(you)(you)一個(ge)預(yu)消費產生，即是(shi)否(fou)需要代駕……
按資排輩，位置信息是物聯網大數據中的“老一輩”
最初物聯網(wang)的(de)誕(dan)生(sheng)是因為一支口(kou)紅(hong)，通過在口(kou)紅(hong)的(de)包裝中裝射頻識別（RFID）以實現對商品的(de)智(zhi)能(neng)化識別、定位(wei)、跟蹤、監控和管理(li)。也就是從解(jie)決“哪個地方缺貨，缺什么貨”這個簡(jian)單的(de)想法開(kai)始(shi)，物聯網(wang)第一次被提及(ji)。
物聯網的發(fa)展史(shi)是(shi)一部連接(jie)到(dao)感(gan)知再到(dao)智能(neng)的過程。在(zai)感(gan)知層面中，位(wei)置數據是(shi)最有力的一個支撐點，信息傳感(gan)設備(bei)會(hui)被大量(liang)應用到(dao)物聯網中。其(qi)中有射頻識別（RFID）、紅外感(gan)應器、全球定位(wei)系(xi)統、激(ji)光掃(sao)描器、氣體感(gan)應器等(deng)。
RFID定位(wei)的基(ji)本原(yuan)理(li)是(shi)通過一組(zu)固定的閱讀(du)器讀(du)取目標RFID標簽的特征(zheng)信息(xi)，比如ID。在超市(shi)、實時庫存管理(li)、智能(neng)制造中，對于數(shu)量龐大(da)、種類(lei)繁多的物(wu)品，即便是(shi)擁有(you)良好的管理(li)制度，基(ji)數(shu)很(hen)大(da)的管理(li)人員(yuan)，依然很(hen)難去進行有(you)效(xiao)的管理(li)。而RFID可以(yi)幫助(zhu)企業對物(wu)品進行精(jing)準(zhun)的定位(wei)和(he)狀(zhuang)態統計，以(yi)提高工作效(xiao)率。“在哪里，該在哪里”的問題瞬間迎刃而解。
位置數據引爆物聯網應用（典型案例）
位置數(shu)據助長(chang)共(gong)享經(jing)濟(ji)之風。共(gong)享經(jing)濟(ji)中不得不談的(de)一定是ofo小黃車和摩拜(bai)了(le)，他們除了(le)需要考慮資本投入外，最大的(de)技術問題便是往哪投？投多少？這樣看(kan)來，位置信息(xi)的(de)作用便可預見。
共享經濟的(de)(de)(de)初(chu)衷是為了解決“最后一(yi)(yi)公里”的(de)(de)(de)問題，而他們(men)的(de)(de)(de)投(tou)放地點(dian)也大都在(zai)公交站、地鐵附近，因此，我們(men)需(xu)要(yao)一(yi)(yi)個強大的(de)(de)(de)位(wei)置(zhi)數據作支撐。首先應該考慮(lv)的(de)(de)(de)是公共交通(tong)點(dian)的(de)(de)(de)位(wei)置(zhi)，其(qi)次(ci)是人流(liu)量、騎(qi)行路線、區(qu)域范圍等一(yi)(yi)系(xi)列(lie)要(yao)素，當然，這些都可以通(tong)過(guo)上(shang)述位(wei)置(zhi)數據的(de)(de)(de)計算方法來得到。
2017年，摩拜以全球最大的移動物聯網平臺為依托，推出首個大數據人工智能平臺“魔方(fang)”，位(wei)置(zhi)數據(ju)(ju)的(de)(de)功能得(de)以再次放(fang)(fang)大(da)。它包含騎行模擬、供需預測(ce)、停(ting)(ting)放(fang)(fang)預測(ce)和地(di)理圍(wei)欄四(si)大(da)人工(gong)智(zhi)能領域。借助(zhu)密(mi)度聚類(lei)算(suan)法(fa)，整合地(di)域、人群(qun)、時(shi)間等位(wei)置(zhi)數據(ju)(ju)在(zai)內的(de)(de)數百個因素，它可以對共享單車(che)(che)(che)的(de)(de)停(ting)(ting)放(fang)(fang)狀態、投放(fang)(fang)指標、車(che)(che)(che)輛調度做(zuo)出精(jing)準的(de)(de)預測(ce)。同樣(yang)(yang)，“紅(hong)包車(che)(che)(che)”是(shi)在(zai)不同車(che)(che)(che)輛停(ting)(ting)放(fang)(fang)點(dian)設(she)置(zhi)不同的(de)(de)“賞金”，它也需要通過(guo)GPS來獲取位(wei)置(zhi)找到“紅(hong)包車(che)(che)(che)”，騎行超過(guo)10分(fen)鐘即(ji)可獲得(de)獎勵。相似的(de)(de)應用還有(you)“禁停(ting)(ting)區”，它需要驗證車(che)(che)(che)輛是(shi)否在(zai)合理的(de)(de)停(ting)(ting)放(fang)(fang)范圍(wei)，只(zhi)有(you)這樣(yang)(yang)才能完成停(ting)(ting)放(fang)(fang)結束服務。
當然(ran)，除了(le)共享單車外，還有(you)共享汽(qi)車、共享充電樁、智能(neng)停(ting)車位等等。它們都是基(ji)于位置信息才可以發(fa)揮功能(neng)的物(wu)聯(lian)網產品(pin)。
未來領域，位置信息的作用將更加凸顯。隨著智能駕駛技術的不斷成熟，位置信息就好像是“無人駕駛”技術的“黑(hei)匣子”，越來越多的制造商想(xiang)要去(qu)發掘(jue)它，以獲(huo)取更(geng)多幫助(zhu)(zhu)。“無(wu)人(ren)駕駛(shi)”的核心是(shi)實(shi)現車(che)(che)(che)輛(liang)(liang)高級輔助(zhu)(zhu)駕駛(shi)或自動駕駛(shi)，硬性(xing)標(biao)準是(shi)：安全(quan)。基(ji)于(yu)這兩點，“無(wu)人(ren)駕駛(shi)”必須掌握精準的車(che)(che)(che)輛(liang)(liang)信息(xi)、道路環境(jing)信息(xi)、動態路況及(ji)其他相關的數(shu)字信息(xi)，這不(bu)免(mian)要應用到車(che)(che)(che)輛(liang)(liang)導航和位置信息(xi)。
“無人駕駛”的主(zhu)要(yao)(yao)功(gong)勞來自于傳感器、GPS定位，這也(ye)是(shi)確定位置(zhi)信(xin)(xin)息(xi)，實現(xian)車輛(liang)導(dao)航的重要(yao)(yao)保障。在一個(ge)區域內，它(ta)需要(yao)(yao)了解人流(liu)量、道(dao)路環(huan)境、交通標志、交通信(xin)(xin)號(hao)以及各(ge)類情(qing)況，才能(neng)使(shi)無人駕駛變得更加安全、可靠(kao)。
要(yao)(yao)做到駕(jia)駛(shi)路(lu)徑的規(gui)劃、駕(jia)駛(shi)任務的規(gui)劃就必須要(yao)(yao)有位置信息和導(dao)航系統，“無人車(che)”同樣(yang)需要(yao)(yao)有“耳”和“眼”：
1.衛星導航系統：通過高頻(pin)率(lv)的(de)(de)(de)(de)全球定位(wei)和慣性更新數據，來幫助無人車完(wan)成(cheng)自(zi)我定位(wei)。目前世界上最成(cheng)熟(shu)的(de)(de)(de)(de)四(si)大導(dao)航系(xi)統當屬(shu)美(mei)國的(de)(de)(de)(de)GPS全球定位(wei)、中國的(de)(de)(de)(de)北斗(dou)衛星導(dao)航系(xi)統、歐洲的(de)(de)(de)(de)伽利(li)略系(xi)統和俄(e)羅斯的(de)(de)(de)(de)格洛納斯系(xi)統。
2.激光雷達：激光雷達(da)可被用(yong)來繪制地圖(tu)、描(miao)述三維環境(jing)模型、定位(wei)以達(da)到避障的目的。
3.攝像頭：攝像頭是被廣泛使用在物體識別及物體追蹤等場景中的(de)設備，它(ta)就好比是車的(de)“眼(yan)”，對道路監(jian)測極為重要，也是最接(jie)近人眼(yan)獲取周圍環境，達(da)到視覺傳輸的(de)設備。
4.雷達和聲吶：雷(lei)達把(ba)電磁(ci)波(bo)的(de)能量(liang)發(fa)射(she)至空間中(zhong)某(mou)一方向(xiang)，處在此(ci)方向(xiang)上的(de)物體(ti)反射(she)該電磁(ci)波(bo)，雷(lei)達通過接收此(ci)反射(she)波(bo)，以提取該物體(ti)的(de)某(mou)些有關(guan)信息，包括目標物體(ti)至雷(lei)達的(de)距離、距離變化(hua)率或(huo)徑向(xiang)速(su)度(du)、方位(wei)、高度(du)等。
可以說，位置數(shu)(shu)據(ju)是“無(wu)人(ren)駕駛”的靈魂，不妨設(she)想一下沒有(you)位置數(shu)(shu)據(ju)支撐的無(wu)人(ren)技術(shu)會怎樣。可能就像身處(chu)伸手不見五指的黑(hei)夜，到(dao)處(chu)碰壁。
除(chu)了上述已(yi)經大熱(re)的(de)共享(xiang)單車還有將在未來領航的(de)“智能(neng)駕駛”外，位(wei)置(zhi)數(shu)據在物聯網應用中的(de)案例隨處可見。比(bi)方(fang)說近場通訊（FNC），乘坐公(gong)交、地(di)鐵時刷(shua)的(de)磁卡，每(mei)次刷(shua)卡或(huo)手機時都(dou)是一個位(wei)置(zhi)信息的(de)透露，它(ta)會記錄你從(cong)起始(shi)地(di)到目的(de)地(di)的(de)運動軌跡，從(cong)而計算費用。
總結
由此觀之，位置(zhi)數據已經(jing)成(cheng)為了物聯網應(ying)用(yong)中的(de)基(ji)石項目，上到航天(tian)航空、測(ce)繪、軍(jun)事(shi)和(he)自然災(zai)害預防，下到“無人駕駛”、公共(gong)交通、支(zhi)付購(gou)物，都能見到位置(zhi)數據在其(qi)中發揮的(de)作(zuo)用(yong)。
?在(zai)道(dao)路上，駕駛人可以(yi)通過終端隨時隨地(di)洞(dong)察附近的(de)交(jiao)通動(dong)態，搭公交(jiao)只需點(dian)開相(xiang)關(guan)APP就能及(ji)時了解到公交(jiao)的(de)運行動(dong)態；在(zai)山林農田，可以(yi)隨時觀察當地(di)的(de)一(yi)切變化（包括，自然災害(hai)、氣(qi)溫、濕度等），這(zhe)將是(shi)在(zai)一(yi)個三維空間呈現的(de)實時數據(ju)；在(zai)城市(shi)，可以(yi)及(ji)時反饋城市(shi)規(gui)劃及(ji)建設情況，干道(dao)交(jiao)通流量(liang)以(yi)及(ji)各種(zhong)場所、單位、社區的(de)精準方位等；甚至在(zai)超市(shi)中(zhong)，右手邊一(yi)米(mi)處的(de)可樂也會幫你定位到，徹(che)底(di)解決“咫尺天涯”的(de)尷尬.....
