互聯(lián)網(wǎng)在一定程度上引爆了大數(shù)據(jù)，位置數(shù)據(jù)當仁不讓成為其中最關(guān)鍵的一環(huán)。但在虛擬世界里，位置數(shù)據(jù)并不能帶給我們更多的體驗感。如果說互聯(lián)網(wǎng)只是讓我們注意到了位置數(shù)據(jù)，那么，物聯(lián)網(wǎng)作為對互聯(lián)網(wǎng)在現(xiàn)實世界中的延伸，它便是真真切切讓我們從感官上體驗到了位置數(shù)據(jù)。
手機提示：某某智能軟件需要您的位置權(quán)限，請問您是否同意?
我：……
如果不能獲取位置信息，像高德地圖、百度地圖、掌上公交、美團等一類的軟件將與雞肋無異，甚至完全失去使用價值。社交平臺如QQ、微信、陌陌等;支付軟件像支付寶、翼支付、微信等;以及新聞閱讀類軟件如今日頭條、UC等也需要位置信息，它們會根據(jù)使用者或終端的位置來及時推送當?shù)鼗蛘咭欢ǚ秶鷥?nèi)的“熟人”、新聞、商家......
互聯(lián)網(wǎng)在一定程度上引爆了大數(shù)據(jù)，位置數(shù)據(jù)當仁不讓成為其中最關(guān)鍵的一環(huán)。但在虛擬世界里，位置數(shù)據(jù)并不能帶給我們更多的體驗感。如果說互聯(lián)網(wǎng)只是讓我們注意到了位置數(shù)據(jù)，那么，物聯(lián)網(wǎng)作為對互聯(lián)網(wǎng)在現(xiàn)實世界中的延伸，它便是真真切切讓我們從感官上體驗到了位置數(shù)據(jù)。
共享經(jīng)濟的興起使得位置數(shù)據(jù)的作用在物聯(lián)網(wǎng)中得到了完全的釋放。現(xiàn)在，大街小巷，鋪天蓋地的共享單車隨處看見，定位技術(shù)可以跟蹤車輛位置，用戶只需使用APP便可發(fā)現(xiàn)附近停放的單車，同時該技術(shù)讓車輛的管理也更加便捷、高效。類似的商業(yè)模式還有共享充電、智能停車位等。
在提倡“智能化”、“智慧化”的今天，智慧城市、智慧醫(yī)療、智慧交通、智慧零售、智慧農(nóng)業(yè)、智慧工廠等與位置數(shù)據(jù)也是息息相關(guān)。比如智慧交通中，對于實時路況監(jiān)控、車輛信息服務(wù)都需要對位置數(shù)據(jù)做處理。智慧城市中對物流的追蹤，智慧農(nóng)業(yè)中對地質(zhì)災(zāi)害和地方氣象的檢測，智慧零售中對自動販賣機的管控，智慧工廠中對數(shù)以千萬計的零件的監(jiān)管，智能制造中對價值不菲的重型機械設(shè)備的監(jiān)管……
這些與我們生活、工作、學(xué)習(xí)有著千絲萬縷關(guān)系的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用統(tǒng)統(tǒng)離不開位置信息和位置數(shù)據(jù)的支撐。
1. 位置信息是什么?它從哪來?
位置信息是對人或終端的位置、運動軌跡的追蹤，它可以從你打卡，APP的使用、使用wifi、主動在微平臺發(fā)布位置、城市攝像頭和傳感器等方式中獲取。
位置數(shù)據(jù)又是什么樣子的?數(shù)據(jù)是一個抽象的事物，同理，位置信息亦是。但我們不能否認它所具備的客觀存在性和拼接能力。我們這樣來表示地理位置的數(shù)據(jù)：
點(Point)，單獨一個坐標點構(gòu)成的空間實體。它是具體存在的，對應(yīng)到一個空間中，它是一個具體的點。記錄的是某時某地的信息。
線(LineString)，由一條線構(gòu)成的空間實體，兩點連線，多點成線。可以理解為運動軌跡。
面(Polygon)，由多條線構(gòu)成的空間實體，記錄的是運動范圍。
至于空間位置信息的算法，我們可以通過創(chuàng)建點point、計算點與點、點與線、區(qū)域的距離、計算最近距離、Poly-build或Poly-split、生成網(wǎng)格、區(qū)域或熱圖等來計算。
打個比方來說，在一個封閉的地方里有100個人，我們可以通過掌握“點”的位置來分析特定區(qū)域內(nèi)有多少人，他們的行蹤，哪個地方會是“熱點區(qū)域”，通過推算，計算出更多有價值的信息，從而來滿足決策的條件。
此外，由位置數(shù)據(jù)做出一些合理的推理也不是沒有可能的。從這些數(shù)據(jù)中我們可以大概推出人的職業(yè)、喜好、作息等等一系列的信息。比方說，經(jīng)?；顒釉趯W(xué)校，不是學(xué)生就是老師。經(jīng)常出現(xiàn)在夜間有運動軌跡的，他大概有夜跑的習(xí)慣或者是減肥的打算。身在酒店就有可能是在應(yīng)酬，這時將有一個預(yù)消費產(chǎn)生，即是否需要代駕……
2. 按資排輩，位置信息是物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)中的“老一輩”
最初物聯(lián)網(wǎng)的誕生是因為一支口紅，通過在口紅的包裝中裝射頻識別(RFID)以實現(xiàn)對商品的智能化識別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理。也就是從解決“哪個地方缺貨，缺什么貨”這個簡單的想法開始，物聯(lián)網(wǎng)第一次被提及。
物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展史是一部連接到感知再到智能的過程。在感知層面中，位置數(shù)據(jù)是最有力的一個支撐點，信息傳感設(shè)備會被大量應(yīng)用到物聯(lián)網(wǎng)中。其中有射頻識別(RFID)、紅外感應(yīng)器、全球定位系統(tǒng)、激光掃描器、氣體感應(yīng)器等。
RFID定位的基本原理是通過一組固定的閱讀器讀取目標RFID標簽的特征信息，比如ID。在超市、實時庫存管理、智能制造中，對于數(shù)量龐大、種類繁多的物品，即便是擁有良好的管理制度，基數(shù)很大的管理人員，依然很難去進行有效的管理。而RFID可以幫助企業(yè)對物品進行精準的定位和狀態(tài)統(tǒng)計，以提高工作效率。“在哪里，該在哪里”的問題瞬間迎刃而解。
3. 位置數(shù)據(jù)引爆物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用(典型案例)
位置數(shù)據(jù)助長共享經(jīng)濟之風(fēng)。共享經(jīng)濟中不得不談的一定是ofo小黃車和摩拜了，他們除了需要考慮資本投入外，最大的技術(shù)問題便是往哪投?投多少?這樣看來，位置信息的作用便可預(yù)見。
共享經(jīng)濟的初衷是為了解決“最后一公里”的問題，而他們的投放地點也大都在公交站、地鐵附近，因此，我們需要一個強大的位置數(shù)據(jù)作支撐。首先應(yīng)該考慮的是公共交通點的位置，其次是人流量、騎行路線、區(qū)域范圍等一系列要素，當然，這些都可以通過上述位置數(shù)據(jù)的計算方法來得到。
2017年，摩拜以全球最大的移動物聯(lián)網(wǎng)平臺為依托，推出首個大數(shù)據(jù)人工智能平臺“魔方”，位置數(shù)據(jù)的功能得以再次放大。它包含騎行模擬、供需預(yù)測、停放預(yù)測和地理圍欄四大人工智能領(lǐng)域。借助密度聚類算法，整合地域、人群、時間等位置數(shù)據(jù)在內(nèi)的數(shù)百個因素，它可以對共享單車的停放狀態(tài)、投放指標、車輛調(diào)度做出精準的預(yù)測。同樣，“紅包車”是在不同車輛停放點設(shè)置不同的“賞金”，它也需要通過GPS來獲取位置找到“紅包車”，騎行超過10分鐘即可獲得獎勵。相似的應(yīng)用還有“禁停區(qū)”，它需要驗證車輛是否在合理的停放范圍，只有這樣才能完成停放結(jié)束服務(wù)。
當然，除了共享單車外，還有共享汽車、共享充電樁、智能停車位等等。它們都是基于位置信息才可以發(fā)揮功能的物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品。
未來領(lǐng)域，位置信息的作用將更加凸顯。隨著智能駕駛技術(shù)的不斷成熟，位置信息就好像是“無人駕駛”技術(shù)的“黑匣子”，越來越多的制造商想要去發(fā)掘它，以獲取更多幫助。“無人駕駛”的核心是實現(xiàn)車輛高級輔助駕駛或自動駕駛，硬性標準是：安全?；谶@兩點，“無人駕駛”必須掌握精準的車輛信息、道路環(huán)境信息、動態(tài)路況及其他相關(guān)的數(shù)字信息，這不免要應(yīng)用到車輛導(dǎo)航和位置信息。
“無人駕駛”的主要功勞來自于傳感器、GPS定位，這也是確定位置信息，實現(xiàn)車輛導(dǎo)航的重要保障。在一個區(qū)域內(nèi)，它需要了解人流量、道路環(huán)境、交通標志、交通信號以及各類情況，才能使無人駕駛變得更加安全、可靠。
要做到駕駛路徑的規(guī)劃、駕駛?cè)蝿?wù)的規(guī)劃就必須要有位置信息和導(dǎo)航系統(tǒng)，“無人車”同樣需要有“耳”和“眼”：
衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)：通過高頻率的全球定位和慣性更新數(shù)據(jù)，來幫助無人車完成自我定位。目前世界上最成熟的四大導(dǎo)航系統(tǒng)當屬美國的GPS全球定位、中國的北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)、歐洲的伽利略系統(tǒng)和俄羅斯的格洛納斯系統(tǒng)。
激光雷達：激光雷達可被用來繪制地圖、描述三維環(huán)境模型、定位以達到避障的目的。
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設(shè)備，它就好比是車的“眼”，對道路監(jiān)測極為重要，也是最接近人眼獲取周圍環(huán)境，達到視覺傳輸?shù)脑O(shè)備。
雷達和聲吶：雷達把電磁波的能量發(fā)射至空間中某一方向，處在此方向上的物體反射該電磁波，雷達通過接收此反射波，以提取該物體的某些有關(guān)信息，包括目標物體至雷達的距離、距離變化率或徑向速度、方位、高度等。
可以說，位置數(shù)據(jù)是“無人駕駛”的靈魂，不妨設(shè)想一下沒有位置數(shù)據(jù)支撐的無人技術(shù)會怎樣?？赡芫拖裆硖幧焓植灰娢逯傅暮谝梗教幣霰?。
除了上述已經(jīng)大熱的共享單車還有將在未來領(lǐng)航的“智能駕駛”外，位置數(shù)據(jù)在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中的案例隨處可見。比方說近場通訊(FNC)，乘坐公交、地鐵時刷的磁卡，每次刷卡或手機時都是一個位置信息的透露，它會記錄你從起始地到目的地的運動軌跡，從而計算費用。
總結(jié)
由此觀之，位置數(shù)據(jù)已經(jīng)成為了物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中的基石項目，上到航天航空、測繪、軍事和自然災(zāi)害預(yù)防，下到“無人駕駛”、公共交通、支付購物，都能見到位置數(shù)據(jù)在其中發(fā)揮的作用。
在道路上，駕駛?cè)丝梢酝ㄟ^終端隨時隨地洞察附近的交通動態(tài)，搭公交只需點開相關(guān)APP就能及時了解到公交的運行動態(tài);在山林農(nóng)田，可以隨時觀察當?shù)氐囊磺凶兓?包括，自然災(zāi)害、氣溫、濕度等)，這將是在一個三維空間呈現(xiàn)的實時數(shù)據(jù);在城市，可以及時反饋城市規(guī)劃及建設(shè)情況，干道交通流量以及各種場所、單位、社區(qū)的精準方位等;甚至在超市中，右手邊一米處的可樂也會幫你定位到，徹底解決“咫尺天涯”的尷尬.....
