物聯網場景聯動總是條件觸發的，該觸發點可能來著自與系統下端裝置採集的裝置態勢或孿生資料，亦可能是上層應用的輸入，又或是系統內在既定業務邏輯的驅動，這些自動化業務邏輯運轉使得每個裝置、場景、人等互相聯動規則，這種規則模型稱為 tca 模型，一般由觸發器（trigger）、執行條件（condition）、執行動作（action）三個部分組成。
來自裝置端的資料通常就數值性質分為遙信（開關）、遙測（電壓），而依據其時間性質分為屬性(尺寸)、態勢(電流)。前者一般側重數學邏輯，後者傾向於業務表述。很多時候我們也會將遙信、遙測統一表述為遙測,在開發實現上用float(double)等變數儲存，遙信則看成特殊的float值(1.0,0.0)。同樣的，屬性、態勢都可以歸一化為態勢，屬性就是依時間推移不變的態勢。
來自上層應用端的資料通常就數值性質分為遙控、遙調，其實與遙信、遙測相對應，在不少傳統行業，四遙時會分開，但目前越來越多的應用會將遙信、遙控歸併為遙信，遙測、遙調歸併遙測，甚至將四遙歸一。
現在解析tca 模型在實際專案的應用對映，來自裝置端的資料採集、來自上層應用的資料下發以及系統內部的態勢巡檢執行緒均扮演著觸發器角色，在實際程式中，資料變化、時間推進是兩大觸發主因，一般由處理這些業務資料的接收、巡檢等事務執行緒判定觸動。其觸動依據就是對於執行條件判定，其的依據主要為三方面：
1）資訊點數值匹配，資訊點可能是來自是裝置端直接採集到的，或是依據原始採集資料孿生的資料，或是與上層應用對接的資訊點。例如，開關閉合為原生採集，聯動燈管的開閉態=（開關1|開關2）為孿生資料。匹配規則通常有兩個方面，其一就是數值比較(<,>,=),其二就是資料本身屬性，是否發生變更、更新時間是否符合要求。
2）時間匹配,主要限定執行條件的時刻點或時間範圍，時刻點可以是絕對的，也可以是相對的，例如，絕對的為2020-04-27 12:00:00.000，相對的為每天12:00:00.000。同理時間範圍也一樣， 例如，絕對的2020-04-27 12:00:00.000~2020-04-27 13:00:00.000，相對的每天12:00:00.000~13:00:00.000。更進一步就是更多時間匹配集一起作為執行條件依據，例如，每週三 、周五的12:00:00.000~13:00:00.000內的每5分鐘執行一次。
3）it態勢匹配,如程式啟動、執行、暫停、退出等態勢，又或裝置的cpu、記憶體等態勢，也是構建執行條件的一部分。
需要注意的是執行條件的三個方面可以相互組合構建更服務的執行條件或連鎖驅動。例如：
1)在每天下午2點到4點期間，每間隔三分鐘將點1設值為rand(3); 2)在周一，如果是雨天設定點2位1; 3)點1和點2資料變為1時，將點3設值為1; 4）點3變為1時將某個裝置關閉。如此場景可以自由組配實現。
相對於執行條件就是對於這些業務資料進行邏輯判定。執行動作就是在這些條件滿足後執行的新的業務邏輯，主要有三方面：
一是對某些資訊點集進行設值、查詢等；
二就是按需生成告警資訊輸出；
三是確定資料推送、記錄等等。
目前ai在物聯網比較可行的落地應用主要體現在兩個方面，其一就是借助ai的語音識別、影象識別、自然語言識別等的識別結果構建成物聯網業務資料來源，提供類似於傳統資料採集的物模型資料。例如：人臉識別結果，輸出性別、年齡、笑臉等等，就是業務資料來源的一部分。其二就是在物聯網平台資料匯聚對歷史資料進行分析，如決策樹、粒子群演算法、隨機森林演算法、神經網路、馬爾可夫等等演算法會在此處發揮作用，其演算法結果再反饋物聯網進行業務邏輯執行操作。
但是目前物聯網的重點還是在於「聯」上，聯的全面、聯的標準、聯的穩點、聯的安全都是目前物聯網主要難點，也是後續ai、大資料的基礎，因為這既是資料之源，又是ai延伸的「手腳」。其次就是前面訴說的場景聯動上，目前各行各業推進的物聯網系統、平台的聯動很少會通過ai實現排程，更多還是根據行業特有規則和具體專案需要按執行條件配置驅動策略。
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