鍵角

鍵角概述

分子中和兩個(gè)相鄰共價(jià)鍵之間的夾角。例如H2O分子中兩個(gè)H-O鍵的夾角為104.5°，CO2分子中兩個(gè) C=O鍵間的夾角為180°。鍵長(zhǎng)和鍵角決定分子的空間構(gòu)型。H2O和CO2同是三原子分子，但H2O分子是V形而CO2分子是直線型。NH3分子中三個(gè) N-H鍵的鍵長(zhǎng)相等，兩個(gè) N-H鍵之間的夾角為 107°18′，NH3分子呈三角錐形。又如CH4分子，四個(gè)C-H鍵的鍵長(zhǎng)相等，C-H鍵之間的夾角均為109°28′，CH4分子是正四面體形。周期表中，同族非金屬元素的氫化物或鹵化物，組成相似，分子結(jié)構(gòu)相同，例如第ⅣA族元素形成的CH4、CCl4、SiH4、SiF4等，它們的分子均是正四面體結(jié)構(gòu)。又如氧族的氫化物H2O、H2S、H2Se等，它們的分子均是V形結(jié)構(gòu)。還有BF3、BCl3、SO3……鍵角120°只能是平面三角形(正三角)，就是三角形頂點(diǎn)各有一個(gè)原子，中心原子處于三角形的重心 ，例如正六邊形的每個(gè)內(nèi)角都是120度，苯的結(jié)構(gòu)就是正六邊形。

鍵角會(huì)受分子內(nèi)的結(jié)構(gòu)改變的影響，如在NH3中,鍵角本應(yīng)為109°28′，但由于N有一個(gè)獨(dú)立電子對(duì)，因此壓迫N原子，使鍵角減小，為107°18′。

現(xiàn)今已有不少人察覺(jué)，萬(wàn)物聯(lián)網(wǎng)的時(shí)代，其實(shí)主角并不是物體本身，真正的價(jià)值在于萬(wàn)物背后的大數(shù)據(jù)。每個(gè)企業(yè)也都深知大數(shù)據(jù)對(duì)于商業(yè)發(fā)展的重要性，但是分析什么、如何分析卻各有說(shuō)法，分不出高下，這塊大餅人人都想搶食，但搶到了卻往往不知該如何下咽。

技術(shù)不是問(wèn)題 服務(wù)才是核心

我們高喊物聯(lián)網(wǎng)的口號(hào)已經(jīng)許久，也深知未來(lái)大數(shù)據(jù)分析將會(huì)帶來(lái)一波新的產(chǎn)業(yè)革命，各行各業(yè)現(xiàn)今都在大肆談?wù)摯髷?shù)據(jù)分析的無(wú)限可能，但為了大數(shù)據(jù)而搞大數(shù)據(jù)，卻成了許多企業(yè)現(xiàn)在面臨的問(wèn)題，眼見(jiàn)對(duì)手做什么就跟著做，總是一窩蜂跟上潮流，但能不能在激浪之中站穩(wěn)卻不見(jiàn)得。

技術(shù)是死的，應(yīng)用卻是活的，重點(diǎn)是你的大數(shù)據(jù)分析能提供什么樣的服務(wù)?你想透過(guò)數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)解決什么樣的問(wèn)題?PTC資深經(jīng)理汪崇真認(rèn)為，“大數(shù)據(jù)分析用一種更客觀的方式預(yù)測(cè)未來(lái)，用數(shù)據(jù)說(shuō)話是它最迷人也是最困難的地方。”它的價(jià)值并非單靠技術(shù)來(lái)衡量，與其競(jìng)爭(zhēng)技術(shù)的高低，針對(duì)客戶需求提供適合、方便且易于使用的服務(wù)反而更為重要。

假設(shè)將產(chǎn)品應(yīng)用與工廠制造端區(qū)分，廠內(nèi)雖有其專業(yè)性存在，進(jìn)入門坎也不低，但目的多半是為了要求讓制造生產(chǎn)的過(guò)程更加精準(zhǔn)、提升效能，也可以說(shuō)在活用上比較刻板。但針對(duì)產(chǎn)品應(yīng)用提供相應(yīng)的服務(wù)相對(duì)卻更難，且以商業(yè)領(lǐng)域來(lái)說(shuō)，消費(fèi)者口味日新月異，要如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析消費(fèi)者行為模式存在一定難度，須運(yùn)用得巧妙，而在消費(fèi)者求新求變的情況下，實(shí)時(shí)(Real-time)的數(shù)據(jù)分析也將變得極為重要。

整合是物聯(lián)網(wǎng)必要關(guān)鍵

物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用千奇百怪，每一個(gè)服務(wù)背后可能涵蓋多項(xiàng)技術(shù)，基本如通訊、感測(cè)等，這也讓企業(yè)往往在開(kāi)發(fā)過(guò)程中面臨復(fù)雜化的問(wèn)題，就算是大數(shù)據(jù)分析，前提上也需要各方面信息的整合。對(duì)此汪崇真也表示，物聯(lián)網(wǎng)的決勝點(diǎn)其實(shí)并非技術(shù)高低，而是如何串聯(lián)整合才是最大的亮點(diǎn)，不只包括關(guān)鍵技術(shù)上的“軟硬整合”，更涵蓋應(yīng)用領(lǐng)域的“異業(yè)整合”。

汪崇真認(rèn)為，物聯(lián)網(wǎng)的世界其實(shí)說(shuō)穿了就是一個(gè)整合的世界，過(guò)去網(wǎng)絡(luò)時(shí)代是應(yīng)用程序之間的互相溝通，現(xiàn)今則是強(qiáng)調(diào)物與物之間的溝通，因此，如何快速傳遞物與物之間的訊息，扮演中間橋梁的平臺(tái)就成了一大關(guān)鍵。

獲得兩大產(chǎn)業(yè)分析公司評(píng)選為物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)導(dǎo)廠商的PTC，在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的整合上，最大的特色是提供了All in one的解決方案。此方式將有利客戶在建構(gòu)產(chǎn)品時(shí)避免將過(guò)程復(fù)雜化。汪崇真進(jìn)一步解釋，PTC之下的ThingWorx物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)平臺(tái)透過(guò)策略性并購(gòu)整合多項(xiàng)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，用類似于積木堆棧的方式，將各種開(kāi)發(fā)物聯(lián)網(wǎng)所需的技術(shù)一層一層兜起來(lái)，與過(guò)去技術(shù)各自獨(dú)立相比， PTC借此替開(kāi)發(fā)者省去了不少時(shí)間。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的另一大挑戰(zhàn)

物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代來(lái)臨，工業(yè)領(lǐng)域也開(kāi)始整合各項(xiàng)技術(shù)而掀起新一波工業(yè)革命。但事實(shí)上，大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用在工業(yè)與商業(yè)上卻有很明顯的不同，由于各行各業(yè)皆有其不可取代的特色與專業(yè)性存在，“差異化”是工業(yè)領(lǐng)域較之商業(yè)領(lǐng)域最大的不同，也是最困難的地方。

掌握各行業(yè)數(shù)據(jù)分析共通性

如同上述所說(shuō)，各行各業(yè)的專業(yè)性對(duì)于數(shù)據(jù)分析來(lái)說(shuō)，需要長(zhǎng)時(shí)間大量研究與分析產(chǎn)業(yè)各種信息，切入市場(chǎng)并不容易，致力于工業(yè)自動(dòng)化發(fā)展的泓格科技生產(chǎn)管理處廠長(zhǎng)陳裕霖對(duì)此表示，掌握大數(shù)據(jù)分析的共通性是一項(xiàng)重要的關(guān)鍵。當(dāng)企業(yè)在考慮采用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)鏈接工業(yè)大數(shù)據(jù)分析的時(shí)候，最好的方法是找到一個(gè)各行業(yè)皆適合的應(yīng)用作為入口。

舉例來(lái)說(shuō)，泓格科技提供許多關(guān)于能源數(shù)據(jù)的分析，從中觀察發(fā)現(xiàn)，不管何種產(chǎn)業(yè)幾乎都需要對(duì)能源進(jìn)行有效的管理與控制，因?yàn)楹哪軉?wèn)題關(guān)乎成本的節(jié)省，也是企業(yè)營(yíng)運(yùn)的根本，尤其在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代十分重視節(jié)能問(wèn)題，因此，如何提升能源效率儼然成為各行業(yè)最基本的大數(shù)據(jù)分析，也是在物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代中一項(xiàng)重要的基礎(chǔ)。

分布式架構(gòu)讓數(shù)據(jù)精準(zhǔn)推送

根據(jù)統(tǒng)計(jì)，到了2020年，將會(huì)有超過(guò)500億個(gè)裝置透過(guò)數(shù)字方式連接在一起，而其中很大一部分會(huì)出現(xiàn)在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。無(wú)數(shù)具有感測(cè)與監(jiān)控能力的數(shù)據(jù)收集器相互連接產(chǎn)生數(shù)據(jù)信息，通過(guò)各種智能分析為工業(yè)制造生產(chǎn)提供極具價(jià)值的洞察，并提高效率與生產(chǎn)效益，但這過(guò)程卻會(huì)衍生海量的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)，對(duì)后端數(shù)據(jù)庫(kù)的分析容易不堪負(fù)荷。

為了避免這樣的狀況，分布式架構(gòu)在這過(guò)程中扮演了重要角色，也是未來(lái)其中一項(xiàng)核心技術(shù)。陳裕霖進(jìn)一步說(shuō)明，分布式架構(gòu)讓每個(gè)節(jié)點(diǎn)都具備一個(gè)簡(jiǎn)單的“大腦”，透過(guò)訂閱機(jī)制將采集到的數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)針對(duì)各端需求或云端平臺(tái)進(jìn)行精準(zhǔn)式的推送，也就是當(dāng)后端需要數(shù)據(jù)時(shí)才進(jìn)行傳輸，這樣的方式可避免海量數(shù)據(jù)當(dāng)中不必要的“垃圾”全部送到后端造成負(fù)荷。在未來(lái)工業(yè)大數(shù)據(jù)分析上，此架構(gòu)將有助于上百億個(gè)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行更有效率的處理。