物联网技术涵盖感知层、网络层、平台层和应用层四个部分。
感知层的主要功能就是采集物理世界的数据，其是人类世界跟物理世界进行交流的关键桥梁。比如在智能喝水领域会采用一种流量传感器，只要用户喝水，流量传感器就会立即采集到本次的喝水量是多少，再比如小区的门禁卡，先将用户信息录入中央处理系统，然后用户每次进门的时候直接刷卡就行。（了解更多智慧人脸识别解决方案，欢迎咨询 汉玛智慧 ）
网络层主要功能就是传输信息，将感知层获得的数据传送至指定目的地。物联网中的“网”字其实包含了2个部分：接入网络、互联网。以前的互联网只是打通了人与人之间的信息交互，但是没有打通人与物或物与物之间的交互，因为物本身不具有联网能力。后来发展出将物连接入网的技术，我们称其为设备接入网，通过这一网络可以将物与互联网打通，实现人与物和物与物之间的信息交互，大大增加了信息互通的边界，更有利于通过大数据、云计算、AI智能等先进技术的应用来增加物理和人类世界的丰富度。
平台层可为设备提供安全可靠的连接通信能力，向下连接海量设备，支撑数据上报至云端，向上提供云端API，服务端通过调用云端API将指令下发至设备端，实现远程控制。物联网平台主要包含设备接入、设备管理、安全管理、消息通信、监控运维以及数据应用等。
应用层是物联网的最终目的，其主要是将设备端收集来的数据进行处理，从而给不同的行业提供智能服务。目前物联网涉及的行业众多，比如电力、物流、环保、农业、工业、城市管理、家居生活等，但本质上采用的物联网服务类型主要包括物流监控、污染监控、智能交通、智能家居、手机钱包、高速公路不停车收费、远程抄表、智能检索等。
建议在使用IoT云服务时，选择优质的IoT云平台服务商以避免因技术或安全问题引起的风险。优质的IoT云平台服务商可以提供更可靠、更安全、可扩展和快速响应的技术支持和云服务，确保应用后续维护和客户售后保障的持续性和数据安全。机智云作为全球领先的物联网开发和云服务平台，AIoT全栈（综合）物联网平台服务领导者，通过结合10+年的技术创新和应用实践，打造了5G+AIoT物联网技术平台，涵盖物联网、大数据和人工智能三大应用服务，能够为工业互联网、交通/新能源、智能农业、物流/运输、智慧家庭等行业提供智能化解决方案。
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选择模块厂商----底层芯片开发----产品录入----H5开发----联调测试----审核并上架
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底层芯片开发由模块厂商完成，以实现与主控板协议的对接。底层芯片需要集成京东微联JoyLink协议，对此，京东微联提供了JoyLink协议的SDK、SDK开发文档和调试工具。
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接入步骤如下：申请JOS开发者-->创建JOS应用-->实现三方授权-->智能云开发者中心创建开放服务-->调用开放服务SDK
简述Inter,物联网，云端计算之间的区别以及联络 因特网（Inter），物联网都是通讯网路，将装置进行连线，就好比物联网是高速公路与英特网是大马路，大马路可以走人走脚踏车走汽车，高速路只走汽车。云端计算是区别于本地计算的一种概念，是分散式计算的一种技术名称。
云端计算和物联网两者之间本没有什么特殊的关系，物联网只是今后云端计算平台的一个普通应用，物联网和云端计算之间是应用与平台的关系。
物联网的发展依赖于云端计算系统的完善，从而为海量物联资讯的处理和整合提供可能的平台条件，云端计算的集中资料处理和管理能力将有效的解决海量物联资讯储存和处理问题。
人工智慧是程式演算法和大资料结合的产物。
而云计算是程式的演算法部分，物联网是收集大资料的根系的一部分。
可以简单的认为：人工智慧=云端计算+大资料（一部分来自物联网）
随着物联网在生活中的铺开，它将成为大资料最大，最精准的来源。
云端计算通俗理解：1、通过网路上传到云储存东西，无需储存装置有网路便可读取。像银行
2、可以通过云端计算，有些软体无需安装便可使用，比如直接通过云写文件，不用安装word。像家里用电不用自己发电，通过电网购买。
云的使用对自己电脑的配置实用减少，而物联网是本地电脑和伺服器资讯互换，处理资讯使用的是本地电脑的资源处理东西。
物联网是客观世界在Inter上的一种应用；云端计算是建立在Inter上的一种分散式技术服务模式；三网融合是将Inter、电信网、广电网业务融合在一起的应用技术及业务模式。
希望对你有用。
随着社会迅速发展，人类逐渐进入大资料的时代，而物联网与云端计算作为近年来的热点，受到了业内不少人士的关注。据业界人士分析，大资料的前景与物联网以及云端计算这两者之间的关系非常密切，那么，真像业界人士所说的那样它们之间存在着不一样的关系呢？下面，我们就来了解一下大资料与物联网、云端计算之间的关系吧。
大资料概念
巨量资料(big data)，或称大资料、海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软体工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。“大资料”是由数量巨大、结构复杂、型别众多资料构成的资料集合，是基于云端计算的资料处理与应用模式，通过资料的整合共享，交叉复用,形成的智力资源和知识服务能力。
大资料市场格局
具体意义上来讲，早在20世纪90年代“资料仓库之父”的Bill Inmon便提出了“大资料”的概念。大资料之所以在最近走红，主要归结于网际网路、移动装置、物联网和云端计算等快速崛起，全球资料量大大提升。可以说，移动网际网路、物联网以及云端计算等热点崛起在很大程度上是大资料产生的原因。
我们通过分析，形象的知道大资料与移动网际网路、物联网以及传统网际网路的关系。物联网，移动网际网路再加上传统网际网路，每天都在产生海量资料，而大资料又通过云端计算的形式，将这些资料筛选处理分析，提前出有用的资讯，这就是大资料分析。
大资料与云端计算
云端计算（cloud puting）是基于网际网路的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过网际网路来提供动态易扩充套件且经常是虚拟化的资源。近几年，云端计算的概念受到了学术界、商界，甚至 的热捧，一时间云端计算无处不在，这真让同时代其他的IT技术相形见绌，无地自容。
本质上，云端计算与大资料的关系是静与动的关系；云端计算强调的是计算，这是动的概念；而资料则是计算的物件，是静的概念。如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，或者看重的储存能力；但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大资料需要处理大资料的能力（资料获取、清洁、转换、统计等能力），其实就是强大的计算能力；另一方面，云端计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的储存装置提供的主要是资料储存能力，所以可谓是动中有静。
如果资料是财富，那么大资料就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器！没有强大的计算能力，资料宝藏终究是镜中花；没有大资料的积淀，云端计算也只能是杀鸡用的宰牛刀。
大资料与物联网
物联网是一个基于网际网路、传统电信网等资讯承载体，让所有能够被独立定址的普通物理物件实现互联互通的网路。
大资料与物联网之间的关系是相铺相成的。物联网产生大资料。美国人前几年医院一年产生500个数据，IMT1。4TB资料等各种的资料通过感测器产生，也有在网上直接产生的，我们现在处于大资料时代，物联网一分钟可以产生非常多的东西，苹果下载2万余次，一分钟会上传10万条新微博，全世界物联网上虚拟网路上，产生了大量的资料。
物联网产生的大资料与一般的大资料有不同的特点。物联网的资料是异构的、多样性的、非结构和有噪声的，更大的不同是它的高增长率。物联网的资料有明显的颗粒性，其资料通常带有时间、位置、环境和行为等资讯。物联网资料可以说也是社交资料，但不是人与人的交往资讯，而是物与物，物与人的社会合作资讯。
除此之外，大资料助力物联网，不仅仅是收集感测性的资料，实物跟虚拟物要结合起来。今天北京交通堵塞，但是并不知道堵塞原因，如果 释出讯息和市民微博释出讯息结合起来就知道发生什么事，物联网要过滤，过滤要有一定模式。
基于大资料与物联网，云端计算之间的关系
物联网重点突出了感测器感知的概念，同时它也具备网路线路传输，资讯储存和处理，行业应用介面等功能。而且也往往与网际网路共用伺服器，网路线路和应用介面，使人与人(Human ti Human ，H2H)，人与物(Human to thing，H2T)、物与物( Thing to Thing，T2T)之间的交流变成可能，最终将使人类社会、资讯空间和物理世界(人机槠)融为一体。
大资料目前尚没有统一的定义，比较有代表性的是3V 定义，即认为大资料需满足3 个特点：规模性(Volume)、多样性(Variety)和高速性(Velocity)。
以云端计算为代表的网际网路新应用的兴起，表明网际网路基础服务无论从硬体，软体还是资料资讯都在向集中和统一的方向发展。也就是说，未来的大资料还将具备一个新的特性-统一性(Unity)。
你也可以参考物联商业网。
因特网是一个数据网际网路；物联网是将现实世界的事物通过感测器等连线到网际网路形成的一个管理网路；云端计算是一种大规模的计算服务平台，它可以为其他网路提供计算服务；三网融合是将电信网、电视网及网际网路融合在一起的综合应用网路。
希望对你有用。
云端计算与网格计算的概念
首先，究竟什么是云端计算（Cloud Computing）呢？钱教授指出，云就是网际网路——做网路的似乎总是把网路抽象成云；云端计算就是利用在Inter中可用的计算系统，能够支援网际网路各类应用的系统。云端计算是以第三方拥有的机制提供服务，为了完成功能，使用者只关心需要的服务，这是云端计算基本的定义。
相对于网格计算（Grid Computing）和分散式计算，云端计算拥有明显的特点：第一是低成本，这是最突出的特点。第二是虚拟机器的支援，使得在网路环境下的一些原来比较难做的事情现在比较容易处理。第三是镜象部署的执行，这样就能够使得过去很难处理的异构的程式的执行互 *** 作变得比较容易处理。第四是强调服务化，服务化有一些新的机制，特别是更适合商业执行的机制。
那么网格计算的特点又是什么呢？
网格计算有了十几年的历史。网格基本形态是什么？是跨地区的，甚至跨国家的，甚至跨洲的这样一种独立管理的资源结合。资源在独立管理，并不是进行统一布置、统一安排的形态。网格这些资源都是异构的，不强调有什么统一的安排。另外网格的使用通常是让分布的使用者构成虚拟组织（VO），在这样统一的网格基础平台上用虚拟组织形态从不同的自治域访问资源。此外，网格一般由所在地区、国家、国际公共组织资助的，支援的资料模型很广，从海量资料到专用资料以及到大小各异的临时资料集合，在网上传的资料，这是网格目前的基本形态。
云端计算与网格计算区别何在
可以看出，网格计算和云端计算有相似之处，特别是计算的并行与合作的特点；但他们的区别也是明显的。主要有以下几点：
首先，网格计算的思路是聚合分布资源，支援虚拟组织，提供高层次的服务，例如分布协同科学研究等。而云计算的资源相对集中，主要以资料中心的形式提供底层资源的使用，并不强调虚拟组织（VO）的概念。
其次，网格计算用聚合资源来支援挑战性的应用，这是初衷，因为高效能运算的资源不够用，要把分散的资源聚合起来；后来到了2004年以后，逐渐强调适应普遍的资讯化应用，特别在中国，做的网格跟国外不太一样，就是强调支援资讯化的应用。但云计算从一开始就支援广泛企业计算、Web应用，普适性更强。
第三，在对待异构性方面，二者理念上有所不同。网格计算用中介软体遮蔽异构系统，力图使使用者面向同样的环境，把困难留在中介软体，让中介软体完成任务。而云计算实际上承认异构，用映象执行，或者提供服务的机制来解决异构性的问题。当然不同的云端计算系统还不太一样，像Google一般用比较专用的自己的内部的平台来支援。
第四，网格计算用执行作业形式使用，在一个阶段内完成作用产生资料。而云计算支援持久服务，使用者可以利用云端计算作为其部分IT基础设施，实现业务的托管和外包。
第五，网格计算更多地面向科研应用，商业模型不清晰。而云计算从诞生开始就是针对企业商业应用，商业模型比较清晰。
总之，云端计算是以相对集中的资源，执行分散的应用（大量分散的应用在若干大的中心执行）；而网格计算则是聚合分散的资源，支援大型集中式应用（一个大的应用分到多处执行）。但从根本上来说，从应对Inter的应用的特征特点来说，他们是一致的，为了完成在Inter情况下支援应用，解决异构性、资源共享等等问题。
那么，网格计算和云端计算有没有可能取长补短、互为补充呢？钱教授提到，如果这两者结合起来，也许可以聚合大量分散的资源，从而支援各种各样的大型集中应用以及分散的应用。
最后，钱教授还谈到，在云端计算技术方面，有三个需要关注的问题。第一是安全，因为要想作为公共基础设施必须取得使用者的充分信任。第二是标准化，不能再走中介软体的老路。第三是开源，要走开放的平台，这样才有发展。
简明的描述，看了有茅塞顿开的感觉。
观点一：网格计算主要关注如何把一个任务分配到它所需要的资源上（一般来说是一个远端可用的），在这里一个大的计算任务可以被分成多个小任务，然后被分配到这些伺服器上执行；而云计算则强调把资源动态的从硬体基础架构上产生出来，以适应工作任务的需要，云端计算可以支援网格计算，也可以支援非网格计算。（简单理解，即动态产生的计算资源是来自一台伺服器还是多台，是否使用了网格计算的演算法。本人的理解）
观点二：网格计算与云端计算主要有三点区别，第一，网格主要是通过聚合式分布的资源，通过虚拟组织提供高层次的服务，而云计算资源相对集中，通常以资料中心的形式提供对底层资源的共享使用，而不强调虚拟组织的观念；第二，网格聚合资源的主要目的是支援挑战性的应用，主要面向教育和科学计算，而云计算一开始就是用来支援广泛的企业计算、web应用等；第三，网格用中介软体遮蔽异构性，而云计算承认异构，用提供服务的机制来解决异构性的问题。
网格计算与云端计算的关系如下表所示。
表 1 网格计算与云端计算的比较
网格计算
云端计算
目标
共享高效能运算力和资料资源，实现资源共享和协同工作
提供通用的计算平台和储存空间，提供各种软体服务
资源来源
不同机构
同一机构
资源型别
异构资源
同构资源
资源节点
高效能运算机
伺服器/PC
虚拟化检视
虚拟组织
虚拟机器
计算型别
紧耦合问题为主
松耦合问题
应用型别
科学计算为主，计算密集
资料处理为主，资料密集
使用者型别
科学界
商业社会
付费方式
免费（ 出资）
按量计费
标准化
有统一的国际标准OGSA/WSRF
尚无标准，但已经有了开放云端计算联盟OCC
网格计算走的是学院派的路子：在概念上争论多年，在体系结构上三次伤筋动骨，在标准规范上花费了大量的心力，所设定的目标又非常远大－－要在跨平台、跨组织、跨信任域的极其复杂的异构环境 享资源和协同解决问题，所要共享的资源也是五花八门－－从高效能运算机、资料库、装置到软体、甚至知识；云端计算走的是现实派的路子：暂时不管概念、不管标准，Google云端计算与Amazon云端计算的差别非常大，云端计算只是对他们以前做的事情的新的共同的时髦叫法；所共享的储存和计算资源暂时仅限于某个企业内部，省去了许多跨组织协调的问题；以Google为代表的云端计算在内部管理运作方式上的简洁一如其介面，能省的功能都省了，Google档案系统甚至不允许修改已经存在的档案，大大降低了实现难度，却借助其无与伦比的规模效应释放前所未有的能量。
网格计算与云端计算的关系，就像是OSI与TCP/IP之间的关系：ISO制定的OSI（开放系统互联）网路标准，考虑得非常周到，也异常复杂，在多年之前就考虑到了会话层和表示层的问题。很有远见，但过于阳春白雪了，实现的难度和代价也非常大。当OSI的一个简化版－－TCP/IP冒出来之后，将七层协议简化为四层，内容也大大精简，因而迅速取得了成功。在TCP/IP一统天下之后多年，语义网等问题才被提上议事日程，开始为TCP/IP补课，增加其会话和表示的能力。因此，OSI是学院派，TCP/IP是现实派。OSI是TCP/IP的基础，TCP/IP又推动了OSI的发展。不是成者为王、败者为寇的问题，而是滚动发展的问题。
1．物联网产生大资料，大资料助力物联网。目前，物联网正在支撑起社会活动和人们生活方式的变革，被称为继计算机、网际网路之后冲击现代社会的第三次资讯化发展浪潮。物联网在将物品和网际网路连线起来，进行资讯交换和通讯，以实现智慧化识别、定位、跟踪、监控和管理的过程中，产生的大量资料也在影响着电力、医疗、交通、安防、物流、环保等领域商业模式的重新形成。物联网握手大资料，正在逐步显示出巨大的商业价值。
2．大资料是高速跑车，云端计算是高速公路。在大资料时代，使用者的体验与诉求已经远远超过了科研的发展，但是使用者的这些需求却依然被不断地实现。在云端计算、大资料的时代，那些科幻片中的统计分析能力已初具雏形，而这其中最大的功臣并非工程师和科学家，而是网际网路使用者，他们的贡献已远远超出科技十年的积淀。
亚马逊云科技（AWS）提供了一系列的物联网服务，它们能够带来以下几个方面的便利：
连接性：AWS物联网服务可以帮助设备与云端快速连接，同时保证数据传输的安全性、完整性和可靠性。
数据处理和分析：AWS物联网服务提供了各种数据分析工具和服务，可以对从设备上传的海量数据进行处理和分析，提取有价值的信息和洞察。
实时监控和控制：AWS物联网服务可以实时监控设备的运行状况和数据变化，从而及时发现问题和进行控制，减少故障率和提高效率。
自动化：AWS物联网服务还支持设备自动化管理，例如设备远程升级、配置管理和故障排除等，从而减少了人工干预的工作量和出错率。
扩展性：AWS物联网服务支持多种设备接入方式和协议，可以轻松扩展新设备和应用场景，提高灵活性和可扩展性。
通过这些物联网服务，用户可以实现更加智能化、高效化、安全化的物联网应用，例如智能家居、智能工厂、智能城市等。同时，这些服务也为开发者和企业提供了更加便捷和经济的物联网解决方案，可以更快地推出新产品和服务，降低开发成本和风险。
在任何领域，底层基础设施都是至关重要的。对于数字化 社会 ，半导体、 *** 作系统则是整个数字化生态的底层基础设施。中国在芯片和 *** 作系统上实现突破，不仅关乎国家安全，也与中国的数字化产业发展潜力息息相关。
就像一颗大树一样，根扎的越深，树才能长得越高，枝叶才能更加茂盛。从这个角度来看，华为鸿蒙的确是国之重器。上至国家部门，下至黎明百姓，都对鸿蒙寄予厚望。
需要指出的是，鸿蒙一直宣称自己是面向物联网的 *** 作系统，与安卓系统有本质的区别。事实也的确如此，鸿蒙并不是在重复造轮子，而是下一代 *** 作系统。 鸿蒙对标的不是谷歌安卓，而是谷歌的物联网 *** 作系统Fuchsia OS 。那么，鸿蒙与目前的 *** 作系统相比，先进在哪里，鸿蒙是否就是未来 *** 作系统的终点呢？
这篇文章，我们将讨论鸿蒙与目前 *** 作系统的主要差别，描绘鸿蒙想要实现的“理想国”。此外，鸿蒙目前还只是一个半成品，更先进的 *** 作系统，是云 *** 作系统。接下来，我们将展开讨论。
说明：目前很多云厂商都宣称自研了云 *** 作系统，他们所谓的云 *** 作系统，实际上是云资源管理平台，不是真正的 *** 作系统。什么才是云 *** 作系统，目前还不能给一个完整的定义。不过，真正的云 *** 作系统应该要具备以下几个特征：可以直接调度CPU，控制CPU计算进程；融合了目前的计算节点管理与单服务器 *** 作系统，在云数据中心实现计算资源的自由调度；整个 *** 作系统横跨云服务器、边缘计算服务器、智能设备三端，实现云边端的协同； *** 作系统上的应用程序主要部署在云服务器，基于云原生实现应用开发，并且一处开发，一处部署，多端接入，多端应用。
我们从 *** 作系统的本质入手来讨论其演进的内在逻辑。大体上看， *** 作系统在整个计算架构中起着承上启下的作用：对下， *** 作系统的主要作用是控制计算、存储、网络和I/O设备；对上，则支撑应用软件，协助应用软件调用计算、存储等软硬件资源。 *** 作系统还通过I/O设备实现人机交互。比如，电脑的人机交互就是鼠标+键盘作为输入，屏幕作为输出；手机的人机交互，主要的输入和输出介质都是屏幕。此外，还有摄像头、扬声器等输入输出设备。
*** 作系统的演进，核心就是针对不同的终端计算设备，来变革对软硬件资源的调用方式，更好的支撑上层应用软件，提供更友好的人机交互方式。
对数据的计算、存储、传输，是整个计算体系的核心，计算机的发展也都是围绕这三个方面来开展的。总体上，计算体系的演进是两条腿走路：一方面，芯片本身提供的计算能力在飞速发展， 以前是CPU的摩尔定律主导，现在则是以AI为核心的异构计算挑大梁，终极形态就是量子计算芯片 。存储芯片也实现了很大的技术进步，存储能力大幅提升。另一方面，传输技术尤其是无限传输技术的进步，则改变着整个计算体系的资源组织方式。最典型的就是数据传输能力的提升，拉近了数据中心与智能终端的“距离”，催生出云计算这种新的计算资源组织方式。云计算并没有提升整个体系的计算能力，而是通过重新组织提升了整个体系的资源利用效率。
传输能力并不是线性增长，而是阶梯式发展的。无限通信技术历经1G/2G/3G/4G，目前正在进行5G通信网络的建设。几年之后，整个 社会 的数据传输能力会得到一次质的飞跃。在整个计算体系中，计算、存储、传输是紧密相关的，传输能力的提升会改变计算、存储资源的组织方式。更大的带宽、更低的延迟，进一步拉近了数据中心（包括边缘计算中心）与智能终端的距离，计算、存储资源会在智能终端和数据中心之间进行重新分配。 一旦整个传输网络可以支撑数据中心和智能终端之间进行大量数据的实时传输，那么计算、存储资源就会向云端集中，终端则“退化”为一个人机交互界面 。手机、电脑的核心是人机交互，只需要保留屏幕、键盘、鼠标等输入输出设备和数据传输设备，无需再保留CPU、存储芯片（即使会保留部分计算、存储能力，低端芯片就完全够用）。智能终端输入数据，传输到云端进行计算、存储，然后传输到终端进行显示。
面对数据中心-智能终端组成的新计算体系，计算、存储、I/O进行了重新分配，在物理上分离开了。这个时候， *** 作系统就需要横跨数据中心和智能终端，根据需要调用相应的计算资源。并且，由于数据中心的服务器承担了大部分的计算、存储功能，对数据中心资源的调配则成为新 *** 作系统的核心。相对而言，对电脑、手机这些终端的调配则显得没那么重要了。
相对于安卓 *** 作系统，鸿蒙并不是重复造轮子，是有重大创新的。最核心的创新就是致力于通过软总线来替换硬总线。在以前的 *** 作系统中，无论是电脑端的Windows系统，还是手机端的Android、IOS系统，在通信线路上都是硬总线。在一整个电路板上通过物理的实体电路来连接各个计算单元（包括计算、存储、I/O），实现各部分数据的传输。
实体电路在空间上有很大限制，如果能够通过无线电磁波来进行各个计算单元的数据传输，就可以在空间上大大解放智能终端。各个计算单元不再必须安装在一个电路板上，在空间上可以实现分离。如果再通过标准化将各个计算单元进行解耦，进而实现不同计算单元的自由组合，这一下子就打开了智能计算的想象空间。如果将几台电脑、手机放在一起，对于以前的 *** 作系统，这些智能设备都是独立的个体，一个系统 *** 作一台设备，不同设备之间没有联系；而 对于鸿蒙 *** 作系统而言，他们不再是独立的设备，而是一堆可以利用的计算单元，是一堆CPU、存储，系统可以根据需要来自由组合这些计算单元 。比如，要运行一个大型 游戏 ，一台电脑的配置不够，就调动周围几台电脑、手机的CPU组成一个计算资源池，共同支撑计算需求。
除了对计算、存储资源的自由调度，软总线技术在I/O设备上有更大的应用潜力。过去几十年，由于芯片制造工艺的快速发展，总体遵循摩尔定律，计算机在CPU、存储上取得很大的提升，以至于现在一台手机提供的计算能力，就超过以前的超级计算机。但是，在I/O设备方面却进展缓慢。除了键盘、鼠标、屏幕，电脑上就增加了一个摄像头和扬声器。很长一段时间，更高像素的摄像头是智能手机厂商之间实现差异化的关键。 如果把智能计算设备与人进行类比，CPU相当于大脑，各种I/O设备相当于四肢，则计算机可谓一直处于“头脑发达，四肢简单”的状态 。
之所以会如此，就是因为不同计算单元需要用硬总线来进行连接。比如，手机摄像头必须要安装在手机上，因而摄像头不能做的很大。如果通过软总线技术，如果把摄像头“拆下来”呢？智能手机只承担核心的计算、存储、显示、交互功能，其他功能通过各种专用设备实现，然后通过电磁波将专用设备与手机连接起来，这些专用设备就像“装在手机里”一样。这种情况下，手机摄像头就解除了物理限制，可以把像素做的很高，甚至与单反相机媲美（事实上，可以直接将单反相机与手机连接起来）。更进一步，为什么不能将手机、电脑与天文望远镜连接起来呢？通过手机、电脑 *** 控望远镜，把看到的美景实时记录下来，还可以分享给好友，或者进行在线直播。
通过软总线技术，鸿蒙 *** 作系统可以让计算机的“四肢”异常的发达。 鸿蒙系统可以“穿透”智能设备，直接利用设备内部的计算、存储、感知单元。在鸿蒙的“眼里”，面对的不再是一个个独立的智能设备，而是一堆可以自由组合的计算模块。 手机、电脑，可以很轻易的与打印机、摄像机、微波炉、电视、空调、洗衣机、冰箱、 汽车 、电表、水表、体重秤、跑步机等设备进行连接。手机是“大脑”，其他设备则是“四肢”。
为什么以前没想到要用软总线来代替硬总线呢？因为以前的无线通信技术很不成熟。总体上看，通过物理线路来进行数据传输，在带宽、传输速度上还是有很大优势。软总线要替换硬总线，就必须要扩大数据传输的带宽，同时提升传输速率，降低延迟，这也是华为鸿蒙系统能否成功的关键。以目前的情况来看，鸿蒙只能说还在路上，软总线技术取得了一些突破，但要完美替换硬总线，依然还有一定距离。
依据相关数据，目前华为鸿蒙的软总线，已经达到18G的带宽、10毫秒延迟、35%的抖动。 10毫秒的延迟，对于一些实时性要求不高的业务场景还可以接受，但对于一些实时控制系统显然还是不够的。所以，鸿蒙接下来的关键就是把数据延迟压下去，把带宽提升来。 这肯定是有很大的技术难度，会涉及到WIFI、蓝牙等通信协议的大幅度修改。如果上述技术指标能够接近硬总线，鸿蒙软总线所带来的优势就会得到释放。依据华为内部的说法，他们目前正致力于攻克分布式计算，有望将软总线的时延压低到微秒级。如果真的可以实现，那鸿蒙必将大放异彩，中国的国产 *** 作系统也才迎来了真正的春天，我们拭目以待吧。
虽然鸿蒙相比于上一代 *** 作系统，已经实现了很大的进步（或者说致力于实现很大的进步，关键在于软总线是否能在时延、带宽上赶上甚至超越硬总线）。但是，鸿蒙很可能不是下一代 *** 作系统的理想形态。与鸿蒙相比，云计算 *** 作系统更具有发展潜力。
那么，云 *** 作系统与鸿蒙 *** 作系统的关键区别是什么呢？
鸿蒙虽然比安卓更进一步，但本质上还是一个本地化的 *** 作系统，核心功能也是调配终端设备的计算资源。 所以，鸿蒙需要安装在手机、电脑、电视这种终端设备上。与之相比，云 *** 作系统则是安装在数据中心的服务器上。或者说，云 *** 作系统的主体在服务器上，终端设备上的系统只是起辅助作用。
云 *** 作系统的核心也在软总线（我们暂且将其定义为软总线，即通过无线通信方式连接不同计算单元），只是其软总线的载体是5G构建的广域网；与之相比，鸿蒙软总线的核心是蓝牙、WIFI等近场通信构建的局域网。在传输领域，有线宽带和无线通信是竞合关系。在无线通信内部，1G~5G网络，也和蓝牙、WIFI存在竞合关系。上一代主要是4G网络与WIFI的竞争，下一代则是5G网络与WIFI的竞争。总体上，大家更看好5G网络。云 *** 作系统将主要建立在5G基础上，有线宽带、WIFI、蓝牙也会发挥作用。
数据的计算、存储由数据中心（包括边缘数据中心）的服务器来完成，智能终端主要保留两个功能，数据收集和人机交互。云 *** 作系统横跨云端服务器和智能终端来实现资源调配。要实现这个目标，关键是5G网络在带宽、时延、稳定性这些技术指标上能否达到硬总线的水平。与4G基站不同，5G将是宏基站与微基站（甚至更小的皮基站）相互配合，微基站或者皮基站其实就相当于室内WIFI。 从理论上来看，核心光通信网络+5G宏基站+5G微基站+皮基站，是可以实现对整个数据传输链路的全覆盖的。云 *** 作系统也必然是基于5G，将5G通信网络作为其“软总线”的载体。
当然，以上只是对理想情况的设想。 目前，无论是5G还是云计算，都还处于初级发展阶段，5G技术还没成熟，5G网络覆盖也远未完成。尤为关键的是，5G网络在带宽、延迟这些技术性能上与硬总线相比还存在不小的差距。总体上看，5G和云计算的技术发展很快，协同效应越来越明显。 通过5~10年的时间，5G的带宽、延迟指标会得到大幅度提升，5G网络的建设也基本成熟。再加上边缘计算的发展，云数据中心-边缘计算中心-智能终端，将形成紧密配合的计算体系，届时就可以支撑云 *** 作的发展。
我们不妨大胆设想一下，加入实现了云 *** 作系统，整个计算体系会面临什么样的变革。云 *** 作与原来的 *** 作系统有什么不同，与鸿蒙所代表的物联网 *** 作系统又有什么不同。云 *** 作系统可以实现鸿蒙系统的一系列设想，而且可以比鸿蒙做的更好。下面，我们来具体分析。
下一代 *** 作系统一定是面向物联网的，需要基于物联网设备来进行设计。在物联网领域有一个根本的难题——如何平衡设备智能化与成本控制？
某种程度上，计算能力就是智能程度。一个设备能够提供的算力越强，能够解决的问题就越多。计算能力的主要载体是芯片，越强的芯片越贵。 按照以往的逻辑，要对一台设备进行智能化改造，核心就是通过嵌入更强大的芯片来让其具备计算能力，这必然会大幅增加设备的成本。
在为物联网设计 *** 作系统时，有两个因素需要重点考虑：
物联网设备数量巨大，因此必须降低成本。 如果每台物联网设备都安装芯片，这样的成本是难以承受的。试想一下，台灯、冰箱、空调，甚至水表、电表，都安装CPU和存储芯片，这些设备的价格必然会大幅度上升（目前物联网设备中的各种嵌入式芯片计算能力较弱，比电脑、手机芯片所能提供的计算能力小很多，因而其智能化程度有限）。
物联网设备的核心在于感知和控制，不在于计算。 未来，不仅家庭里会有各种智能设备，城市中也会密布各种传感器来监控城市的水、电、气等供应体系的状态。这些物联设备，核心作用是传感器和控制器，一方面将感知到的图像、电压等数据传入系统，另一方面依据指令来进行相应的 *** 作，比如关闭阀门、调整摄像头角度等。
基于物联网设备的特点，要解决上述成本与智能化的矛盾，最好的办法就是将计算与感知、 *** 控分离开来：物联网终端承担数据感知和 *** 控的功能，把数据计算功能放到云端或者边缘计算端来完成。通过云 *** 作系统，物联网设备可以安心做“四肢”，而将“大脑”放在云端或边缘端的服务器上。物联网设备上不用安装昂贵的芯片，依然可以获得强大的数据计算能力，以此来实现低成本的智能化改造。
将数据计算功能从物联网终端剥离出来，还有一个很重要的作用，那就是推动物联网设备在计算上的标准化。
我们知道， *** 作系统跟计算芯片是高度耦合的。电脑上的微软 *** 作系统+英特尔芯片，手机端的安卓系统+高通芯片都是如此。 *** 作系统往往与芯片相互配合，共同演进。无论是英特尔的电脑芯片，还是高通的手机芯片，都是高度标准化的。与之不同，物联网设备中的嵌入式芯片却是各式各样、千差万别，这就为 *** 作系统的发展设置了很大的障碍。如果在芯片上不能实现统一，要用一套 *** 作系统去适配多种多样的物联网芯片，系统性能必然会大打折扣。
如果通过云边端协同的方式，把物联网设备的计算芯片统一放到云端或者边缘端的服务器上，则可以很好地解决这个问题。服务器上的芯片是可以做到高度统一的，云 *** 作系统只需要适配云服务器上的芯片。 *** 作系统是调用硬件资源来完成计算任务，如果将计算任务集中到云端，那就屏蔽了本地终端设备的差异性。在云 *** 作系统看来，无论是电脑、手机、平板还是车机、电视，本质上都是一块屏幕， *** 作起来都一样。
鸿蒙+物联网嵌入式芯片，只是一种过渡方案，终极方案还是云 *** 作系统+云端标准计算芯片的方式。当然，实现上述的云边端协同是一条漫长的道路。在未来几年内，物联网上的嵌入式芯片依然会是主流方案。 这种情况下，华为的鸿蒙系统就不得不要去兼容各种各样的嵌入式芯片，这是一个很大的难题。 不过反过来看，通过鸿蒙系统来倒逼物联网芯片的标准化，也可以推动我国芯片和物联网产业的发展，这也算鸿蒙的一大贡献。
以上从硬件计算资源的调度方面来分析云 *** 作系统的优势。下面，我们从应用软件的角度来看看云 *** 作系统可能的未来。
在计算架构中， *** 作系统与芯片耦合，应用软件则与 *** 作系统耦合。同样的一个应用软件，如果要从一个 *** 作系统迁移到另一个 *** 作系统，需要重新开发。比如电脑端的微信和手机端的微信，虽然功能都一样，腾讯却要要基于Windows和安卓系统开发两次。同样在移动端，微信也要基于苹果的IOS系统再开发一次。 功能都一样，却因为不同的 *** 作系统重复开发多次，这无疑是巨大的浪费。 试想一下，面对各式各样的物联网设备，如果软件厂商也要对不同的设备进行多次开发，那简直不能忍受。
所以，一次开发，多端适配，是物联网 *** 作系统的刚需，这也是鸿蒙尽力要实现的目标。 *** 作系统是与计算芯片耦合的，面对多样化的嵌入式物联网芯片，鸿蒙必然要做出一些个性化适配，上面承载的应用软件也要做出相应的适配，这会增加一些开发难度。如果强行屏蔽底层芯片的差异，很可能会损害系统的性能，表现出来就是系统容易卡、稳定性差。
如果是云 *** 作系统，由于计算芯片本身就是统一的，云 *** 作系统主体部署在云端服务器上。相应的，上层应用的主体也部署在云服务器上。终端设备就是一个人机交互界面，大部分情况就是一块触摸显示屏（在部分场景中再加上语音交互）。终端智能设备是一个访问云端应用的入口。无论是从手机、电脑还是电视、车机，甚至是从电冰箱、电梯广告屏幕上访问，接入的都是云端的同一个应用软件。这天然就没有应用适配的问题。
鸿蒙想要实现的是一处开发多端部署。而云 *** 作系统可以实现的是一处开发，一处部署，多端应用。这种方式，在应用软件的标准化、性能表现等方面，比多端部署的方案更优。
我们以一个应用场景来举例说明：
华为鸿蒙项目负责人在一次媒体采访中提到，鸿蒙的目标是让应用跟着人走，而不是锁定在特定的设备上。比如，当用户用手机与家人进行视频通话时，不用一直拿着手机，当用户走到客厅的时候，视频电话就自动接到电视上。这如果能实现，真的是一个很大的进步。现在的 *** 作系统，别说手机和电视打通，就是手机与平板电脑都不能打通。
在这个方案中，手机和电视都安装了鸿蒙系统，这毕竟是两个独立的设备，视频应用需要从手机传到电视上。我们用传球来做类比：面对一个运动的人，如何更好地把球传到他手里呢？目前的安卓、IOS *** 作系统，球只能锁定在一个人手里，如果用户离开这个是没办法拿到球的；鸿蒙要实现的是，有多个人进行相互传球，当用户离开A走到B附近时，A就把手里的球传给B，然后B再把球传给用户；云 *** 作系统的解决方案是，球依然只在A手里，但A站的比较远，传球能力很强，无论用户走到那里，他都可以把球直接传过去。这样，就省去了中间把球从A传到B的过程。
目前，云计算的重心，已经从基础设施的虚拟化转向云原生应用的开发。云原生应用的目标就是一处开发，多端应用。 届时，本地终端是只是一个网络接入和人机交互的设备，并不需要部署应用。每个人有特定的应用账户，这个账户与其生物特征绑定（比如人脸、指纹），从任何终端都可以轻易接入云端应用中心，真正实现应用随人走。
电脑、手机作为个人应用的私密性将大大降低。每个人的电脑、手机之所以私密性强，最关键的是很多数据存储在本地端，并且，每个人下载的应用软件也不同，桌面的布局也独具特色。自己电脑用习惯了，别人的电脑用起来就总会感觉别扭。在云 *** 作系统时代，这一切都会改变。本地终端几乎不再存储数据，别人拿着你的电脑，只要不能登录你的账户，也看不到你的任何信息。此外，云端不仅存储个人数据，也会存储你的电脑和手机桌面，你安装了什么软件，这些软件如何布局的，都可以完整的还原出来。
电脑、手机本质上就是一块屏幕，跟安装在 汽车 、冰箱、洗衣机上的屏幕没什么区别，都只是接入云数据中心的一个入口而已。 当你自己没带电脑，借用同事电脑办公时，只需登录自己的云端账户，同事电脑桌面立马跟你的一模一样。用完退出账户之后，你的一切使用记录在本地端都消失了（实际上本地端本来就没有做任何数据记录，只是一个显示屏）。你挥一挥衣袖，不带走一片云彩，你和你的同事都没有数据安全的担忧。
更进一步的，大部分设备都退化为屏幕后，设备本身的价值就大大降低了，整个智能硬件的商业模式将发生根本的变革。手机、电脑终端由于不再追求高配置的计算和存储芯片，成本大幅度降低，进而这些电子产品的价格大幅度降低。原先6000元的电脑、手机，也许只需要2000元。另一方面，消费者虽然不需要买芯片，但需要为使用芯片付费。依据对计算、存储、网络资源的消耗量，以及使用的时间来进行付费。比如，用1000元的手机可以玩王者荣耀，看4K**，但是每小时需要付费1元钱。 与企业端的云服务类似，个人消费者市场也全面进入云服务时代。
这对于用户也是有好处的：在C端的计算领域也实现“以租代售”，不用一次性付出几千元来购买昂贵的电子设备，有助于改善用户现金流；用户可以获得几乎无限的计算能力，突破单台设备的算力限制。当需要运行大型 游戏 的时候，可以获得超高的算力配置，并且只为这一段时间付费。单个用户只要愿意付费，可以通过获得目前超级计算机一样的计算能力。
如果将应用部署在云端，实现应用随人走，届时，各种触摸屏可能在城市中随处可见（毕竟，只是一块屏幕，成本比电脑要低很多），这些屏幕可以作为共享计算机。用户可以通过指纹识别、人脸识别等方式，在任何屏幕上便捷地登陆自己的云端账户，将这块屏幕变成自己的计算机。使用完毕退出账户后，设备上不会留有任何痕迹，也没有数据泄露的风险。这对于经常需要移动办公的人而言，会带来巨大的便利，他们不用再背着一台电脑到处跑，因为“电脑”随处可见，用完即走。
综上， 鸿蒙比目前的安卓系统更进一步，但依然不是最终的方案。 需要指出的是，云 *** 作系统是需要一定的前提条件的，5G网络要足够成熟强大，云边端协同体系已经完备，这需要很长的时间来完善。在这个过程中，鸿蒙系统不失为一种很好的方案。
最后，我们再来看看在云 *** 作系统领域，都有哪些玩家。大体来看，云 *** 作系统会有三类玩家：以往的 *** 作系统企业，领先的云计算企业，互联网应用巨头。
*** 作系统本身具有一定的连续性，微软、谷歌、苹果这类 *** 作系统厂商，在云 *** 作系统领域依然会是重要玩家，并且，他们依然具有很强的竞争优势。尤其是微软，其服务器 *** 作系统占据最大的市场份额，会慢慢向真正的云 *** 作系统演进。华为目前已经推出了鸿蒙，虽然鸿蒙不是终极的云 *** 作系统，但却是目前最好的物联网 *** 作系统。通过鸿蒙进化成云计算 *** 作系统，也比安卓等系统更方便。并且，鸿蒙在软总线技术上有积累，再加上华为领先的5G，华为云也具有不熟的实力，因而华为鸿蒙是未来云 *** 作系统的有力竞争者。
除了 *** 作系统企业，头部云计算巨头也是未来云 *** 作系统的有力竞争者。（再次说明下，目前云厂商所声称的云 *** 作系统，实际上是云资源管理平台，还不是真正的云 *** 作系统）。阿里云、AWS、谷歌云等，将其目前所谓的云 *** 作系统进行升级，做成真正的 *** 作系统，也未可知。
此外，还存在一类云 *** 作系统玩家，那就是个别互联网应用巨头。最典型的就是腾讯（微信），其次是阿里巴巴（钉钉）。以微信为例，通过小程序，把自己变成一个应用开发平台，微信本身 *** 作系统化。微信账户就是云 *** 作系统的账户，登陆微信然后打开各种小程序，跟登陆云桌面打开各种应用软件类似。因此，微信也是 *** 作系统的重要玩家。此外，钉钉也在逐步把自己变成开发平台，也在 *** 作系统化。
在未来的云 *** 作系统之争中，中国将是美国的有力竞争者。国内华为、阿里巴巴、腾讯，都将是重要玩家。可以预见，未来的 *** 作系统，不再只是美国的企业的天下。中国 *** 作系统的自主化，是值得期待的。
文：凝视深空 / 数据猿
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