為什么需要凈化傳感器數(shù)據(jù)，它為何對系統(tǒng)設(shè)計的各個層面都有廣泛影響。

傳感器是一條紐帶，它將數(shù)字世界和物理世界迷人地連接在一起。但是，要獲得有價值的可用數(shù)據(jù)并非易事。實際上，許多剛剛進入物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的設(shè)計人員都對傳感器數(shù)據(jù)的混亂沒有足夠的心理預(yù)期。

引導(dǎo)客戶相信，他們看到的大量“錯誤”數(shù)據(jù)并不是因為傳感器本身出了故障，成為物聯(lián)網(wǎng)運動傳感器公司MbientLab的日常工作。之所以數(shù)據(jù)錯誤，是因為集成了這些傳感器的系統(tǒng)設(shè)計中缺少一些進行數(shù)據(jù)清理的關(guān)鍵步驟。

“我每天都在應(yīng)對這些抱怨。”MbientLab首席執(zhí)行官Laura Kassovic在最近的一次演講中表示。她同時還警告工程師，必須正確理解通過機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練物聯(lián)網(wǎng)的難度。“多年來，工具和硬件都取得了長足進步，但是，對于數(shù)據(jù)處理的基本理解仍然沒有多少改進。”

“我對用戶嘗試使用傳感器來解決問題、研究復(fù)雜課題非常歡迎，”Laura Kassovic表示。“這是一種勇敢的行為，很有趣，思路很開放，但是也很難。很多人沒有使用正確的方法，未能解決實際問題，就把失敗歸咎于我們的傳感器，我對此感到很無奈。要知道，傳感器不會撒謊，它沒有任何偏見，傳感器的數(shù)據(jù)始終是正確的。用戶濫用或誤解了傳感器數(shù)據(jù)，卻把鍋甩給了傳感器!”

實際上，傳感器并非總是易于使用，傳感器生成的所有數(shù)據(jù)也并非都很有價值。關(guān)鍵在于，要搞清楚哪些數(shù)據(jù)有價值，分離出這些數(shù)據(jù)，然后把其它垃圾數(shù)據(jù)丟棄掉。

Synopsys公司董事長兼聯(lián)席首席執(zhí)行官Aart de Geus表示，“大多數(shù)傳感數(shù)據(jù)都不是系統(tǒng)價值的關(guān)鍵。但是也有一些例外，比如人造眼睛。有一些可以歸類到人工智能設(shè)備的范疇，比如可以進行各種測量的手表。這些測量數(shù)據(jù)能夠反映什么問題?可以預(yù)測心臟病的發(fā)作嗎?如果可以，這類數(shù)據(jù)的價值非常高，你愿意為此付多少錢?如果它能在一分鐘之前提示你，你可以給你的妻子寫下臨別遺言‘謝謝你，我愛你’。如果你有一個小時的提前提示時間，你可以打電話給急救中心，如果有幾個小時，數(shù)據(jù)的價值和風(fēng)險將會再次改變。”

在各種應(yīng)用中，數(shù)據(jù)以各種不同的形式出現(xiàn)，在某一個應(yīng)用場景中被認為是干凈的數(shù)據(jù)，到另一個場景中可能還需要進行進一步的清理。有些數(shù)據(jù)的清理工作可以在本地完成，而其它數(shù)據(jù)可以在數(shù)據(jù)中心里進行清理。

“假如說你有一個面部識別應(yīng)用，只允許某些授權(quán)員工進入這棟大樓，”Geus說。“你每個月都要更新邊緣設(shè)備中的AI網(wǎng)絡(luò)，保證AI網(wǎng)絡(luò)可以識別所有面孔。因為隨時都會有大量的人進入這棟樓，所以這個工作不輕松。不過，這個安全級別并不是太高，并不是所有數(shù)據(jù)都需要隨時更新。”

而在其它一些應(yīng)用中，數(shù)據(jù)需要實時進行清理。最近就有一個現(xiàn)成的慘痛案例。10月29日，印尼獅航一架波音MAX 8飛機墜毀，所有機上人員全部遇難。現(xiàn)在的調(diào)查可能正在朝著將傳感器定為罪魁禍首的方向前進。恢復(fù)的黑匣子數(shù)據(jù)顯示，在飛行過程中，兩個迎角傳感器(AOA)數(shù)據(jù)不一致。顯然有一半數(shù)據(jù)都不正確，這足以誤導(dǎo)這架飛機的防失速系統(tǒng)，使飛機轉(zhuǎn)頭向下，直至機毀人亡。

判斷這次飛行事故中到底發(fā)生了什么，現(xiàn)在還為時尚早。“可能不僅僅是一個傳感器的問題，畢竟這個數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)有很多環(huán)節(jié)，”意法半導(dǎo)體戰(zhàn)略平臺和物聯(lián)網(wǎng)卓越中心主任Mahesh Chowdhary說。“先是一個傳感部分，然后經(jīng)過一個連接部分，最后到達計算部分。有一些算法可以查看傳感器數(shù)據(jù)并確定飛機的方向。多個功能必須協(xié)調(diào)一致地同步工作，以提供有關(guān)飛機方向的信息。”

在傳感器提供的大量數(shù)據(jù)中，并非所有數(shù)據(jù)都有用，而且，即便是我們認為有價值的數(shù)據(jù)也可能被污染了，或者不準確。從看似簡單的物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，到更復(fù)雜的安全關(guān)鍵系統(tǒng)，當(dāng)傳感器系統(tǒng)設(shè)計失效時，我們能單純地把數(shù)據(jù)-特別是被污染的臟數(shù)據(jù)-認定為罪魁禍首嗎?你怎么判斷傳感器壞了，數(shù)據(jù)不對?也許是算法的邏輯或者讀取數(shù)據(jù)的固件出了故障了呢?為了揀擇出真正的失效原因，必須首先對什么是“臟數(shù)據(jù)”達成一致。

“這是一個模棱兩可的領(lǐng)域。傳感器目前工作正常嗎?嗯，不好說，它沒有按照你想象的那樣工作，那么，是用戶造成的錯誤還是傳感器本身的故障?我發(fā)現(xiàn)，目前對于臟數(shù)據(jù)的定義是非常模糊的一個概念。有時候，因為用戶系統(tǒng)存在缺陷，如果您的傳感器工作正常的話，用戶系統(tǒng)就沒法正常工作了。”TT Electronics的產(chǎn)品線總監(jiān)Robert Pohlen說道，這是一家設(shè)計傳感器并幫助客戶創(chuàng)建各種基于傳感器的系統(tǒng)的公司。

數(shù)據(jù)處理路徑

要搞清楚干凈數(shù)據(jù)和臟數(shù)據(jù)之間的區(qū)別，很重要的一點是，看看數(shù)據(jù)是如何從A點到達B點的。

概括來說，傳感器的原始數(shù)據(jù)需要進行后端處理。基礎(chǔ)傳感器將原始信號從一種形式的能量轉(zhuǎn)換成模擬信號或者數(shù)字信號，可能需要施加外部電源，也可能不需要。最初的原始轉(zhuǎn)換來源于現(xiàn)實世界的模擬信號：力、熱、光、磁、聲音。經(jīng)過傳感器轉(zhuǎn)換后，沿著傳感器內(nèi)部或者印刷電路板上的信號路徑繼續(xù)前行，如果有需要，模擬信號可以經(jīng)過調(diào)節(jié)、放大環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號。然后，將數(shù)據(jù)發(fā)送到微處理器或者其它類型的計算單元中，通過算法進一步過濾噪聲，并以應(yīng)用所需要的方式提取相關(guān)信息。

計算體系架構(gòu)剛剛開始著手研究怎么有效地進行這種數(shù)據(jù)處理，有些數(shù)據(jù)需要在邊緣設(shè)備上進行預(yù)處理，其它數(shù)據(jù)則發(fā)送到更強大的服務(wù)器中進行清理。

“邊緣計算將發(fā)揮巨大作用，”Achronix總裁兼首席執(zhí)行官Robert Blake說。“基礎(chǔ)構(gòu)建模塊都有了，我們現(xiàn)在需要弄清楚，怎么有效地移動任意格式的傳感器數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)移動過程中涉及的內(nèi)存層次結(jié)構(gòu)如何設(shè)計，以使得可以實現(xiàn)最佳計算性能。一句話，就是如何提高傳感器數(shù)據(jù)的計算效率。”

圖1 一個傳感器的例子

有些操作需要基于那些用來鑒別一段時間內(nèi)趨勢的數(shù)據(jù)立即進行動作，這類數(shù)據(jù)的提取非常關(guān)鍵，此外，清除已經(jīng)喪失了價值的數(shù)據(jù)也很重要。考慮到存在多種類型的這種數(shù)據(jù)，而且有些情況下，需要多種數(shù)據(jù)類型來建模物理世界或判斷某人是否應(yīng)該立即進行醫(yī)療急救，這種數(shù)據(jù)提取和清除工作更加艱難了。

數(shù)據(jù)也可能一開始是干凈的，但是經(jīng)過更新或者病毒入侵后變臟了。Rambus研究員Helena Handschuh說：“在全球范圍內(nèi)，所有組件都需要盡可能安全，因此您希望從硬件中建立信任。組件安全啟動后，通信數(shù)據(jù)本身就已經(jīng)具備了某種程度的可信度。但是，有的系統(tǒng)也可能存在不安全的未知組件，這就需要對數(shù)據(jù)進行入侵檢測和軟件分析，以查看數(shù)據(jù)和組件是否存在任何損壞。在汽車中，我們希望檢測出那些給出異常或奇怪數(shù)據(jù)的部件，這不僅是組件安全問題，還涉及到人身安全。”

臟數(shù)據(jù)肯定要清理掉，但是它在哪里變臟的以及是如何變臟的，決定了下一步采取的行動。是不是傳感器本身產(chǎn)生了臟數(shù)據(jù)，設(shè)計人員需要一開始就考慮到這一點。“解決傳感器問題需要大量的專業(yè)知識，”Kassovic說。 “它需要設(shè)計人員在硬件層面了解傳感器，理解從傳感器中提取的數(shù)據(jù)，具備軟件(算法)開發(fā)的經(jīng)驗。”

例如，從數(shù)據(jù)理解層面上，不要將加速度計的數(shù)據(jù)與GPS數(shù)據(jù)混淆。“加速度計只測量身體的加速度，”她說。“大多數(shù)人都無法理解它為什么不能代替GPS，GPS給出的是身體在空間的絕對位置。每個應(yīng)用都足夠獨特，需要一種獨特的方法來最可靠地提取正確的最終數(shù)據(jù)。很多用戶認為來自傳感器的數(shù)據(jù)應(yīng)該與他們的大學(xué)教科書完全相同，其實并非如此。

現(xiàn)實世界的傳感器數(shù)據(jù)并不完美。當(dāng)你打開你的物理、工程或計算機科學(xué)教科書時，會看到書本里充滿了完美的運動曲線。但是，當(dāng)您從現(xiàn)實世界中獲取數(shù)據(jù)時，實際曲線看起來會和書中的完美曲線有很大不同。現(xiàn)實世界中充滿了噪音和錯誤。”

每個應(yīng)用都足夠獨特，需要一種獨特的方法來最可靠地提取正確的最終數(shù)據(jù)。

理解數(shù)據(jù)

那么，對臟數(shù)據(jù)到底如何處理呢?第一步是理解和解讀傳感器輸出的數(shù)據(jù)。傳感器數(shù)據(jù)的準確度往往是相對的，而不是絕對正確。現(xiàn)實世界中的傳感器讀取數(shù)據(jù)并非完美。

傳感器制造商關(guān)注的是噪聲、濾波器和算法這些基本問題，并給系統(tǒng)設(shè)計人員提供了相應(yīng)的幫助性工具。一些系統(tǒng)設(shè)計者和平臺供應(yīng)商則站在系統(tǒng)用戶端的視角上，關(guān)注的是填入其數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)是否有效，它們提供了一個監(jiān)測工具來幫助鑒別數(shù)據(jù)是否出現(xiàn)錯誤。

“我在模擬信號鏈路中發(fā)現(xiàn)了臟數(shù)據(jù)，數(shù)字鏈路的數(shù)據(jù)是干凈的，”TT Electronics的Pohlen說道。“許多不同的源頭都會誘發(fā)噪聲。你可以在線束中拾取電噪聲，性能變壞的元件也會產(chǎn)生電氣噪聲。”

在Pohlen眼中，由某種對實際感應(yīng)機制的外部影響造成的噪聲不算是臟數(shù)據(jù)。“比如，對于一個光傳感器，如果有一個環(huán)境光源的話，不能因為它給出的數(shù)據(jù)不是你真正想要測量的，就認為那是臟數(shù)據(jù)，因為不管是不是自然光源，它確實正確地測量了光強度。”

未經(jīng)校準的傳感器通常會比校準過的傳感器產(chǎn)生更多臟數(shù)據(jù)。“我們通常所說的臟數(shù)據(jù)基本上是指未經(jīng)校準的原始傳感器數(shù)據(jù)，以及信號上有很多噪聲的數(shù)據(jù)。”意法半導(dǎo)體的Chowdhary說。“除了使用某些現(xiàn)象機制感應(yīng)信號的物理元件，比如測量科里奧利加速度以檢測設(shè)備、人或者手機的旋轉(zhuǎn)，系統(tǒng)里還有信號調(diào)理單元。這些信號調(diào)理模塊可以工作在不同條件下，也可以在低功耗模式下工作，以盡量降低傳感器的電流消耗。但是，如果工作在低功耗模式，傳感器數(shù)據(jù)的噪聲就會增加，因為顯而易見的是，用于信號調(diào)理的功耗越大，數(shù)據(jù)就越干凈。”

“考慮到所有這些不同層面，我們可以給臟數(shù)據(jù)下個定義，即未經(jīng)校準的傳感器輸出的數(shù)據(jù)以及受到噪聲影響的傳感器數(shù)據(jù)，無論噪聲來自于信號調(diào)理模塊還是外部干擾，”Chowdhary說。 他將外部干擾(例如當(dāng)磁力計受外部磁場影響時)也歸類到了臟數(shù)據(jù)中。

即便是在同一批傳感器中，不同傳感器也可能存在制造上的差異。一旦被部署到應(yīng)用現(xiàn)場，傳感器就可能會損壞。比如，地勤人員可能會損壞飛機的傳感器，甚至包括至關(guān)重要的迎角傳感器。傳感器可能會老化、性能變差，所以需要定期重新校準。

可以站在企業(yè)的角度來理解數(shù)據(jù)。“在基于傳感器的設(shè)備網(wǎng)絡(luò)中，臟數(shù)據(jù)可能是由單個或者多個問題共同產(chǎn)生的。問題可能來自于時間序列跳躍、傳感器單元本身的測量有誤、日期/時間未及時校準、傳感器之間的不恰當(dāng)關(guān)聯(lián)、跨域數(shù)據(jù)點的不正確聚合等。也可能是僅僅因為產(chǎn)生的數(shù)據(jù)不符合業(yè)務(wù)目標，不穩(wěn)定或者無法使用，就被認為是臟數(shù)據(jù)。”Liaison Technologies公司產(chǎn)品營銷總監(jiān)Pratikh表示。這家公司幫助把可用數(shù)據(jù)放到一個平臺上，以供企業(yè)使用。

其它人也對臟數(shù)據(jù)給出了自己的具體定義。“臟數(shù)據(jù)是那些由您的設(shè)備按照正確的格式報告，但是在某種程度上無效的數(shù)據(jù)。我們甚至無法對這些數(shù)據(jù)做出解釋，”物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)集成商Bright Wolf的聯(lián)合創(chuàng)始人James Branigan說。“你完全可以讀取它，但是你會發(fā)現(xiàn)，某些數(shù)據(jù)實際上是完全無效的。”

在智能物聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)中，臟數(shù)據(jù)的風(fēng)險在于它會污染公司的大數(shù)據(jù)庫，引發(fā)其它危險行為，而且也浪費錢。“臟數(shù)據(jù)之所以會成為一個問題，是因為在所有這些物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中，當(dāng)你在數(shù)據(jù)中尋找價值，在這些輸入的數(shù)據(jù)上進行某些程序化分析時，你會把分析結(jié)果在部分程度上反饋到企業(yè)系統(tǒng)中，”Branigan說。“對這些數(shù)據(jù)處理分析并反饋后，會發(fā)生一些有趣的事情。但是，如果你把分析建立在糟糕的假設(shè)-臟數(shù)據(jù)-上，那么，垃圾輸入必然導(dǎo)致垃圾輸出。臟數(shù)據(jù)可能會給你帶來真正的傷害，因為這些實際上無效的數(shù)據(jù)會導(dǎo)致一些自動化操作被禁能，從而產(chǎn)生實際的經(jīng)濟成本。”

Branigan發(fā)現(xiàn)了三種臟數(shù)據(jù)。“第一種來自傳感器的物理故障。它既無法檢測環(huán)境的變化，也無法檢測自身的故障，雖然它仍將向你提供格式良好的數(shù)據(jù)，但是這種數(shù)據(jù)完全是垃圾。第二種來自設(shè)備運行的固件的軟件錯誤。即使是較新版本的固件也可能產(chǎn)生格式良好但完全錯誤的數(shù)據(jù)。第三種臟數(shù)據(jù)真正可惡，你需要對具體的機器操作非常了解，才能理解如何解釋進來的數(shù)據(jù)。如果不了解這些，你會把錯誤的數(shù)據(jù)解釋為有效數(shù)據(jù)，但是系統(tǒng)其它部分卻會給出不同的解釋。”

那么，臟數(shù)據(jù)能否被洗白白呢?

數(shù)據(jù)清洗工具

有許多工具可以幫助清洗數(shù)據(jù)。“現(xiàn)在已經(jīng)有了很多很棒的工具，比如大受歡迎的Matlab、Labview和Python。我們自己的MetaWear API可以在所有主要編碼語言下幫助實現(xiàn)數(shù)據(jù)過濾器。我通常建議客戶們使用它們最熟悉的工具，而不是強行兜售我們自己的API。Python是一個很棒的工具，它有許多機器學(xué)習(xí)庫，開源、易用，而且有很好的文檔記錄。”MbientLab的Kassovic說。MbientLab還使用博世的FusionLab，因為它們不僅自己提供傳感器，還銷售提供博世的傳感器。

MEMS市場領(lǐng)導(dǎo)者博世傳感技術(shù)公司也會其傳感器提供驅(qū)動程序和庫，幫助傳感器實現(xiàn)檢測、解讀、監(jiān)控、感知情境并預(yù)測意圖，負責(zé)MEMS產(chǎn)品組合業(yè)務(wù)開發(fā)的Marcellino Gemelli寫道。意法半導(dǎo)體提供庫、驅(qū)動程序和傳感器設(shè)置工具，以及可幫助簡化設(shè)計的微控制器。

尋找具備合適專業(yè)知識的專業(yè)人才并非易事。“你不能派一名軟件工程師去干固件工程師的活。”Kassovic說。

在企業(yè)的角度來看，讓數(shù)據(jù)科學(xué)家參與清洗數(shù)據(jù)將花費太多的時間。“現(xiàn)在，各種機器都在源源不斷地產(chǎn)生數(shù)據(jù)，可能會產(chǎn)生比人類產(chǎn)生的臟數(shù)據(jù)還要復(fù)雜的新級別臟數(shù)據(jù)，這將成為臟數(shù)據(jù)清洗的重點對象。”Branigan說。“大數(shù)據(jù)市場里有很多數(shù)據(jù)清洗工具，但是這些工具都以數(shù)據(jù)科學(xué)家為中心。對于一個相對靜態(tài)的數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)科學(xué)家清洗它，分析它，然后可以找到一些有趣的東西。這種方式應(yīng)對人類生成數(shù)據(jù)的速度確實很有效，但是很難甚至不可能應(yīng)對機器生成數(shù)據(jù)的速度。你最終需要一個自動化的系統(tǒng)，它從設(shè)備上獲得實時數(shù)據(jù)，流水化地進行分析，然后把分析結(jié)果輸出到企業(yè)的某個業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，以便自動化地執(zhí)行業(yè)務(wù)操作。”

傳感器轉(zhuǎn)向數(shù)字化可能會有所幫助。“數(shù)字通信絕對有好處。那些你從中獲取并收集優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)的傳感器，它的噪聲是不是因為模擬才產(chǎn)生的?我看到傳感器行業(yè)存在向數(shù)字化轉(zhuǎn)變的自然趨勢，你可以在其中內(nèi)置一些錯誤檢查功能。數(shù)字系統(tǒng)存在一定的噪聲區(qū)間，如果這些噪聲出現(xiàn)在數(shù)字電路通道中，誰會在乎它呢?因為數(shù)據(jù)要么是1，要么是0，基本不可能出現(xiàn)數(shù)據(jù)反轉(zhuǎn)，你可以對數(shù)據(jù)傳輸加入校驗機制，如果校驗失敗，你可以把數(shù)據(jù)丟掉。”Pohlen說。

“盡管原始數(shù)據(jù)可能被過濾、補償、糾正，但是在大部分情況下，用戶的操作也有一定的限制。”負責(zé)博世傳感器MEMS產(chǎn)品組合的業(yè)務(wù)開發(fā)的Marcello Gemelli在最近的一篇文章中指出。

“克服這些挑戰(zhàn)的第一步是實施和集成適當(dāng)?shù)那逑垂ぞ撸盠iaison Technologies的Parikh說。“這些清洗工具不僅處理數(shù)據(jù)質(zhì)量，還要從項目的角度驗證數(shù)據(jù)源頭身份、可信度、時間序列。每個項目都有各自獨特的要求。項目實施者可以應(yīng)用一些通用的技術(shù)手段，但是必須做好準備，根據(jù)需要進行大規(guī)模定制，以實現(xiàn)業(yè)務(wù)目標。”

Liaison Technologies提供數(shù)據(jù)清洗、過濾、管理以及重復(fù)數(shù)據(jù)刪除檢測等業(yè)務(wù)。“我們提供的一個關(guān)鍵功能是追蹤數(shù)據(jù)的血統(tǒng)，即從數(shù)據(jù)原始源頭到清洗過的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的鏈路跟蹤。”

對于安全關(guān)鍵系統(tǒng)而言，冗余可能是一種優(yōu)秀且昂貴的解決方案。TT電子公司的Pohlen表示，“每個人都希望達到更高的ASIL等級，但他們是否一定要承諾提供更多感應(yīng)能力?同樣，ASIL等級也可以歸結(jié)為數(shù)據(jù)是否正確，以及在后端如何解讀這些數(shù)據(jù)，除非您可以在傳感器中進行某種自診斷，否則最好的方法是冗余。”