什么是制约物联网产业发展的关键要素

什么是制约物联网产业发展的关键要素,第1张

很多。就目前而言,关键因素还是技术方面吧。
目前,物联网行业并没有统一的标准,对技术的要求也还没有实现(比如网络负载)。互联网的作用是将全世界的电脑、手机联系起来,花费了数十年的时间,而物联网的目标要大得多,面临的技术问题自然更多。
另一方面是成本,就拿物联网的一部分——智能家居来说,目前的智能家居价格很高,性价比极低,很难在普通人群中火起来。

我们身边的共享单车即应用了物联网技术,《物联网时代》将物联网定义为:“通过基于互联网协议的分布式云端,将所有的东西都互联起来。”其作者马切伊认为,物联网实际上并不是什么新的发明,它以不同的形式以及存在了10年以上的时间。

连接带来了时代的需求的变化,当世界上有十亿网民的时候,Facebook就自然的出现了。

如果你仔细地观察过去25年里的科技企业,你就会发现变化一直在发生。

每隔3-7年,企业就必须对它们进行重塑。那些错过了一次技术转型的公司如果能迎头赶上的话,那么还有可能重新恢复过来。而那些错过了两次技术转型的公司,则有可能已经消失了。如果你有兴趣的话,可以查看一下50年前标准普尔500强公司的名单,如果统计无误的话,截止到2017年,只有19%的企业现在依然存在。

当我们在网络上看着90后“佛系”“中年人”的话题捧腹大笑的时候,其实我们没有看到这背后透露着的真正原因是:90后们生活在“变的太快”的世界里,太多学习工作生活里的问题他的上一辈甚至前一代人都没有遇到过,他们的迷茫那么大,以至于有些人认为:至于以不变应万变才是“正解”。

而如果我们把这件事扩展的更大一些,无论我们的真实年龄如何,我们都注定属于将遭遇革命性变革的一代人。这也正是马切伊克兰兹(Maciej Kranz)将每一个商业领域正经历“革命性变革”的这一代人叫做“物联网一代”的原因。

什么是物联网?

一个相对繁琐的解释是:

物联网是互联网的一个延伸。互联网的终端是计算机(PC、服务器),我们运行的所有程序都是计算机和网络中的数据处理和数据传输,没有涉及任何其他的终端。而未来,所有物和物之间都可以实现互联。物联网能够让互联网连接对象使用嵌入式传感器进行数据收集和交换的网络,汽车,厨房电器,甚至心脏监视器都可以通过物联网连接。随着物联网在未来几年的发展,更多的电子设备将加入物联网的阵营。

而在《物联网时代》中,物联网有一个更为简单明了的定义,它是“通过基于互联网协议的分布式云端,将所有的东西都互联起来。”其作者马切伊·克兰兹是全球物联网专家,思科公司战略创新集团副总裁。在本书中,他基于思科的工作视野和在全球物联网行业一线的长期实践经验,从数十个他参与实施的物联网案例中,总结出4种已经获得验证的、可以快速回报的场景。顺带提一下,思科公司的主营业务就是物联网。

总的来看,物联网的本质还是互联网,只不过终端不再是计算机(PC、服务器),而是嵌入式计算机系统及其配套的传感器。在这个意义上说,物联网是一个很大的概念。如果单从学科上分解来看的话,它涉及到通信,信号处理,计算机视觉,自动化控制,电路系统,信息融合,无线自组织网络,MEMS传感器设计等等。

可以说,这是计算机科技发展的必然结果,为人类服务的计算机呈现出各种形态,如穿戴设备、环境监控设备、虚拟现实设备等等。只要有硬件或产品连上网,发生数据交互,就叫物联网。实际上,大数据概念最早的提出,也是因为物联网的兴起,传感器接入网络之后,大大增加了可以挖掘的数据量,网络上的数据不但包括社交网络这种来自用户的数据,还有了来自物理世界的数据。

物联网发展速度为什么这么慢?

正如马切伊在他的书中提到的那样,物联网实际上并不是什么新的发明,它以不同的形式以及存在了10年以上的时间。

它的本质便是上个世纪学术界开始兴起传感器网络、自组织及多跳网络(wireless sensor network, ad-hoc network, wireless multi-hop network)。RFID在智能物流上的应用只是最为基本的应用场景,当前的研究远比这个更为复杂。但是,受限于应用场景和技术实现的瓶颈,物联网的发展,其实无法像互联网那样爆发。

首先,现阶段的物联网应用基本都是“锦上添花”的东西,需求性并没有那么强,如可穿戴设备和智能家居,这也就是为什么很多智能硬件叫好不叫座的根本性原因;也正是因为这个原因,商业上也不会出现滴滴打车那样的持续性投入,这又反向钳制了这一技术的商业化发展。

其次,物联网技术上还有很多没有突破。最大的技术瓶颈可能在MEMS传感器的性能和无线传感网的设计实现上。

再有,就是目前在应用上还找不到突破。目前比较活的也就是智能硬件,无人机,工业物联网这块。但是离人类和互联网形成的应用需求还无法相比,目前还没出现。

最终,物联网应用的制约因素还是能源,物联网应用场景的扩展一直在等待电池技术的突破。所以,目前来说物联网首先会在那些对能量要求不是很高的方向首先取得突破,比如智能硬件和工业设备上。

总之,物联网的方向毋庸置疑有着广阔的发展前景,但是当前基础研究和相关技术还有待发展,因此看起来发展缓慢,甚至就是停滞,学术和商业界都在等待一个颠覆性应用可以让“物联网”来一次诈尸。

共享单车中的物联网技术

完全可以想象,物联网的技术前景是广阔的。

实际上,2016年底兴起的共享单车就是一个成功的物联网商业化作品。

看似简单的单车使用过程,包括了物联网技术,人联网技术(移动互联网),自动控制技术,GPS全球定位技术等多个技术领域。但是整体的技术实现并不复杂,并没有涉及到什么创新黑科技。

首先,一辆单车需要以下几样设备参与运作:

•单车上面的智能锁(这个是核心关键,包括了GPS定位模块,GPRS通讯模块,主控芯片,电控锁模块等)

•用户手中的手机和APP

•单车提供商的云服务器(平台)

关键的环节在于单车和云服务器之间的通讯,采用的是老旧的GPRS技术。为什么要用这种落后的2G技术呢? 不使用LTE呢?答案很简单: 省钱省电覆盖好。

共享单车是典型的物联网应用场景,也能很好的克服我们之前说的物联网现存的耗能的问题。它对网络的要求并不是大数据量(它只需要很少很小的几条消息),而且它不需要速度很快(几秒钟的时延,完全可以忍受),它需要很低的功耗和很长的待机时间。

早期阶段,共享单车甚至依靠短信和云服务器进行通信,所以等待解锁的时间比较久,大约需要6-10秒。

还有一个小细节,不知道有没有人遇到过。我曾经用过一次支付宝旗下集成的一款市面上不太流行的单车品牌,扫码之后,手机提示我:锁没电了。这是我第一次意识到,原来单车的锁需要电!?

当然,正因为共享单车智能锁有这么多模块,所以它当然要耗电的。

为什么早期的单车骑起来特别累?除了一些材料和工学设计的原因,也是因为:你在充当人肉发电机。后来,为了改善用户体验,开始流行太阳能充电了。所以,越来越多的单车装上了太阳能发电板(如下图)。

经过过去一年半的迭代和升级,现在市面上所有的单车使用体验相比最早的那一批已经有了质的飞跃。

同时,近些年上市的一些空气净化器,穿戴设备以及家庭环境监控设备也已经完成了一代代的自我迭代和进化,在目前的消费场景下,服务着千家万户,这正是物联网技术未来商业化发展的一个缩影。

如何顺势借力风口,成为一名成功的物联网创业者或者职场精英?

BI Intelligence 预计:到 2020 年,地球上将有超过 240 亿的物联网设备,约为人均 4 台,当我们接近这个阶段时,60 亿美元将流入物联网解决方案,包括应用程序开发,设备硬件,系统集成,数据存储等。然而这些投资在 2025 年将产生 13 万亿美元的效益。

然而正如前面所说的,基于一些目前无法攻关的技术难题,它的商业前景也是复杂的,特别是对于创业者而言,这不是一个好消息。创业者大部分都是小公司,无论多么先进的技术,一旦市场成熟,目前的互联网大鳄公司都可以迅速投入数倍于你的资金,在非常短的时间内模仿你,超过你,压垮你。

而且,目前全世界范围内,也已经有多家物联网平台已经初具规模,比如Amazon Web 服务、Microsoft Azure、ThingWorx 物联网平台、IBM 的沃森、思科物联网云连接、Salesforce IoT 云、Oracle 集成云以及 GE Predix。

因此,物联网行业的创业者应该处理好两个问题。

首先,科技行业想突破垄断,对于微软和IBM这样的大企业而言,是技术积累。对于我们这样的个人或小团队而言,最好的方法是缩小目标客户群体,专注于某一个具体的领域或者攻关一项技术去解决某一个具体的问题。主动缩小目标客群的好处就是大企业不容易来抢市场,而你我们相对容易找到目标客户,最终说服他们买你的产品。

其次,以热门概念 *** 作以达到融资目的,而从不关心成本和收入是最错误的做法。

总结来看,就是组建一个相对小型的团队来维护一款小产品或者一个项目,这样可能反而容易成功,比如团队或项目被大公司收购。

如果你只是想成为一个工作体面收入又高的技术工作者和相关从业者,有一条相对明确的职业发展方向可以借鉴:学Java,去一家当地比较有名的计算机类企业应聘;取得一定成绩后,跳槽至国内一线物联网公司;3-5年后,有机会跳槽去国际一线企业在华公司应聘,如前面所说的这几个大型的物联网平台。如果在继续在里面服务几年,等到物联网技术真正实现商业化爆炸的那一天,你绝对已经可以斩钉截铁向别人介绍说:你好,我是物联网行业的资深行业顾问!就像我们前文提到的《物联网时代》作者马切伊先生一样。

就算不完全复制这条路,普通人想要搭上物联网这班车也不是没有可能的。毕竟,物联网的范围其实极其广泛。无论是大数据分析师、GPS定位还是井下探测,都可以算是物联网的一部分。只不过,程序猿是物联网现阶段发展时期,需求最大平均工资最高的工种而已。

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中国物联网产业发展前景:物联网将继续保持高速增长

1、发展前景:市场规模不断扩大,产业物联网占比逐渐上升

物联网是中国新一代信息技术自主创新突破的重点方向,蕴含着巨大的创新空间,在芯片、传感器、近距离传输、海量数据处理以及综合集成、应用等领域,创新活动日趋活跃,创新要素不断积聚。物联网在各行各业的应用不断深化,将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。中国以加快转变经济发展方式为主线,更加注重经济质量和人民生活水平的提高,采用包括物联网在内的新一代信息技术改造升级传统产业,提升传统产业的发展质量和效益,提高社会管理、公共服务和家居生活智能化水平。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。综合多方面的情况分析,前瞻认为未来6年中国物联网的发展将保持高速增长,到2027年市场规模超过7万亿元。


根据信通院于2020年12月发布的《2020中国物联网白皮书》,2019年中国物联网连接数中产业物联网和消费者市场各占一半,预计到2025年,物联网连接数的大部分增长来自于产业市场,产业物联网的连接数将占到总体的61%。由此来看,未来产业物联网的市场发展潜力大于消费物联网。

2、发展趋势:重点城市带动周边城市发展,分工协作格局将进一步显现

国内物联网产业已初步形成环渤海、长三角、珠三角,以及中西部地区等四大区域集聚发展的总体产业空间格局。其中,长三角地区产业规模位列四大区域的首位。未来中国物联网产业空间演变将呈现出三大趋势:


中国工业互联网产业发展前景及趋势预测

1、工业互联网发展趋势:步入快速发展阶段

工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物,

通过人、机、物的全面联网,促进制造资源泛在连接、d性供给与高效配置。工业互联网正在推动制造业创新模式、生产方式、组织形式和商业范式的深刻变革。在实体经济、数字经济、软件产业共同发展的新体系中,工业互联网成为我国制造业在中国制造2025目标下、工业40时代的新的发展思路。

工信部、财政部等部委最近密集出台了《工业互联网创新发展行动计划(2021-2023年)》《工业互联网+安全生产”行动计划(2021-2023年)》《工业互联网专项工作组2020年工作计划)》等多项旨在推进工业互联网发展的产业支持政策。业内普遍认为,随着产业支持政策的不断落地,工业互联网应用将进一步普及,产业发展也将进入快速发展期。在政策引导和市场推动的情况下,工业互联网行业仍然是一片蓝海。

我国工业互联网布局不断完善,且我国工业互联网基础设施布局各方面成果初现,但仍有很大进步空间。

2、工业互联网前景预测:工业互联网将随着物联网技术的进步而快速发展

考虑到工业互联网的跨界性质,很多产业可能将会从中受益,尤其是中小软件企业、互联网企业包括大数据、云计算等企业、智能制造企业等。作为物联网中的重要组成部分,工业互联网发展将会随着物联网技术的进步而得到快速发展,芯片、传感器、通信模组网络等行业的技术进步将会带动工业企业的新一轮效率提升,帮助电力、航空、医疗、铁路、能源等行业提高生产率。前瞻根据近年来的相关政策以及年复合增速测算出2027年中国工业互联网核心产业经济规模将达到243万亿元左右,渗透产业经济规模将达539万亿元,合计为782万亿元。这将为智能机器人、新型工业软件等软硬件领域带来发展机遇。

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》、《中国工业互联网产业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

很不错。

物联网的应用领域涉及到方方面面,在工业、农业、环境、交通、物流、安保等基础设施领域的应用,有效的推动了这些方面的智能化发展,使得有限的资源更加合理的使用分配,从而提高了行业效率、效益。在家居、医疗健康、教育、金融与服务业、旅游业等与生活息息相关的领域的应用,从服务范围、服务方式到服务的质量等方面都有了极大的改进,大大的提高了人们的生活质量。

技术标准的统一与协调

传统互联网的标准并不适合物联网。物联网感知层的数据多源异构,不同的设备有不同的接口,不同的技术标准;网络层、应用层也由于使用的网络类型不同、行业的应用方向不同而存在不同的网络协议和体系结构。建立的统一的物联网体系架构,统一的技术标准是物联网正在面对的难题。

 大数据泛指巨量的数据集,因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料,大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。世界经济论坛的报告认定大数据为新财富,价值堪比石油。因此,发达国家纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手。
大数据时代的来临
互联网特别是移动互联网的发展,加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。有资料显示,1998年全球网民平均每月使用流量是1MB(兆字节),2000年是10MB,2003年是100MB,2008年是1GB(1GB等于1024MB),2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB(即10亿GB或1000PB)的时间在2001年是一年,在2004年是一个月,在2007年是一周,而2013年仅需一天,即一天产生的信息量可刻满188亿张DVD光盘。我国网民数居世界之首,每天产生的数据量也位于世界前列。淘宝网站每天有超过数千万笔交易,单日数据产生量超过50TB(1TB等于1000GB),存储量40PB(1PB等于1000TB)。百度公司目前数据总量接近1000PB,存储网页数量接近1万亿页,每天大约要处理60亿次搜索请求,几十PB数据。一个8Mbps(兆比特每秒)的摄像头一小时能产生36GB数据,一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头,每月产生的数据量将达几十PB。医院也是数据产生集中的地方。现在,一个病人的CT影像数据量达几十GB,而全国每年门诊人数以数十亿计,并且他们的信息需要长时间保存。总之,大数据存在于各行各业,一个大数据时代正在到来。
信息爆炸不自今日起,但近年来人们更加感受到大数据的来势迅猛。一方面,网民数量不断增加,另一方面,以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。2007年全球有5亿个设备联网,人均01个;2013年全球将有500亿个设备联网,人均70个。随着宽带化的发展,人均网络接入带宽和流量也迅速提升。全球新产生数据年增40%,即信息总量每两年就可以翻番,这一趋势还将持续。目前,单一数据集容量超过几十TB甚至数PB已不罕见,其规模大到无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。
数据规模越大,处理的难度也越大,但对其进行挖掘可能得到的价值更大,这就是大数据热的原因。首先,大数据反映舆情和民意。网民在网上产生的海量数据,记录着他们的思想、行为乃至情感,这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物,蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。根据中国互联网络信息中心统计,2012年底我国网民数为564亿,手机网民为42亿,通过分析相关数据,可以了解大众需求、诉求和意见。其次,企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据赛门铁克公司的调研报告,全球企业的信息存储总量已达22ZB(1ZB等于1000EB),年增67%。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元,收集环境和社会管理所需的信息。2011年,英国《自然》杂志曾出版专刊指出,倘若能够更有效地组织和使用大数据,人类将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。
大数据应用的领域
大数据技术可运用到各行各业。宏观经济方面,IBM日本公司建立经济指标预测系统,从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据,计算采购经理人指数的预测值。印第安纳大学利用谷歌公司提供的心情分析工具,从近千万条网民留言中归纳出六种心情,进而对道琼斯工业指数的变化进行预测,准确率达到87%。制造业方面,华尔街对冲基金依据购物网站的顾客评论,分析企业产品销售状况;一些企业利用大数据分析实现对采购和合理库存量的管理,通过分析网上数据了解客户需求、掌握市场动向。有资料显示,全球零售商因盲目进货导致的销售损失每年达1000亿美元,这方面的数据分析大有作为。
在农业领域,硅谷有个气候公司,从美国气象局等数据库中获得几十年的天气数据,将各地降雨、气温、土壤状况与历年农作物产量的相关度做成精密图表,预测农场来年产量,向农户出售个性化保险。在商业领域,沃尔玛公司通过分析销售数据,了解顾客购物习惯,得出适合搭配在一起出售的商品,还可从中细分顾客群体,提供个性化服务。在金融领域,华尔街“德温特资本市场”公司分析34亿微博账户留言,判断民众情绪,依据人们高兴时买股票、焦虑时抛售股票的规律,决定公司股票的买入或卖出。阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和讲究诚信的企业,对他们发放无需担保的贷款。目前已放贷300多亿元,坏账率仅03%。
在医疗保健领域,“谷歌流感趋势”项目依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况,与美国疾病控制和预防中心提供的报告对比,追踪疾病的精确率达到97%。社交网络为许多慢性病患者提供临床症状交流和诊治经验分享平台,医生借此可获得在医院通常得不到的临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析,可以实现对症下药的个性化治疗。在社会安全管理领域,通过对手机数据的挖掘,可以分析实时动态的流动人口来源、出行,实时交通客流信息及拥堵情况。利用短信、微博、微信和搜索引擎,可以收集热点事件,挖掘舆情,还可以追踪造谣信息的源头。美国麻省理工学院通过对十万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理,提取人们行为的时空规律性,进行犯罪预测。在科学研究领域,基于密集数据分析的科学发现成为继实验科学、理论科学和计算科学之后的第四个范例,基于大数据分析的材料基因组学和合成生物学等正在兴起。
麦肯锡公司2011年报告推测,如果把大数据用于美国的医疗保健,一年产生潜在价值3000亿美元,用于欧洲的公共管理可获得年度潜在价值2500亿欧元;服务提供商利用个人位置数据可获得潜在的消费者年度盈余6000亿美元;利用大数据分析,零售商可增加运营利润60%,制造业设备装配成本会减少50%。
大数据技术的挑战和启示
目前,大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战,体现在大数据挖掘的四个环节中。首先在数据收集方面。要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志,去伪存真,尽可能收集异源甚至是异构的数据,必要时还可与历史数据对照,多角度验证数据的全面性和可信性。其次是数据存储。要达到低成本、低能耗、高可靠性目标,通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术,在存储时要按照一定规则对数据进行分类,通过过滤和去重,减少存储量,同时加入便于日后检索的标签。第三是数据处理。有些行业的数据涉及上百个参数,其复杂性不仅体现在数据样本本身,更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性,难以用传统的方法描述与度量,处理的复杂度很大,需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理,利用上下文关联进行语义分析,从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息,并导出可理解的内容。第四是结果的可视化呈现,使结果更直观以便于洞察。目前,尽管计算机智能化有了很大进步,但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析,谈不上深层次的数据挖掘,现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。
大数据技术的运用前景是十分光明的。当前,我国正处在全面建成小康社会征程中,工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重,建设下一代信息基础设施,发展现代信息技术产业体系,健全信息安全保障体系,推进信息网络技术广泛运用,是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和国情,把握规律,实现科学发展,做出科学决策具有重要意义,我们必须重新认识数据的重要价值。
为了开发大数据这一金矿,我们要做的工作还很多。首先,大数据分析需要有大数据的技术与产品支持。发达国家一些信息技术(IT)企业已提前发力,通过加大开发力度和兼并等多种手段,努力向成为大数据解决方案提供商转型。国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌,既是为了练兵,也是为了获取情报。过分依赖国外的大数据分析技术与平台,难以回避信息泄密风险。有些日常生活信息看似无关紧要,其实从中也可摸到国家经济和社会脉搏。因此,我们需要有自主可控的大数据技术与产品。美国政府2012年3月发布《大数据研究与发展倡议》,这是继1993年宣布“信息高速公路”之后又一重大科技部署,联邦政府和一些部委已安排资金用于大数据开发。我们与发达国家有不少差距,更需要国家政策支持。
中国人口居世界首位,将会成为产生数据量最多的国家,但我们对数据保存不够重视,对存储数据的利用率也不高。此外,我国一些部门和机构拥有大量数据却不愿与其他部门共享,导致信息不完整或重复投资。政府应通过体制机制改革打破数据割据与封锁,应注重公开信息,应重视数据挖掘。美国联邦政府建立统一数据开放门户网站,为社会提供信息服务并鼓励挖掘与利用。例如,提供各地天气与航班延误的关系,推动航空公司提升正点率。
大数据的挖掘与利用应当有法可依。去年底全国人大通过的加强网络信息保护的决定是一个好的开始,当前要尽快制定“信息公开法”以适应大数据时代的到来。现在很多机构和企业拥有大量客户信息。应当既鼓励面向群体、服务社会的数据挖掘,又要防止侵犯个体隐私;既提倡数据共享,又要防止数据被滥用。此外,还需要界定数据挖掘、利用的权限和范围。大数据系统本身的安全性也是值得特别关注的,要注意技术安全性和管理制度安全性并重,防止信息被损坏、篡改、泄露或被窃,保护公民和国家的信息安全。
大数据时代呼唤创新型人才。盖特纳咨询公司预测大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位。麦肯锡公司预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万,缺口14万—19万人;需要既熟悉本单位需求又了解大数据技术与应用的管理者150万,这方面的人才缺口更大。中国是人才大国,但能理解与应用大数据的创新人才更是稀缺资源。
大数据是新一代信息技术的集中反映,是一个应用驱动性很强的服务领域,是具有无穷潜力的新兴产业领域;目前,其标准和产业格局尚未形成,这是我国实现跨越式发展的宝贵机会。我们要从战略上重视大数据的开发利用,将它作为转变经济增长方式的有效抓手,但要注意科学规划,切忌一哄而上。

物联网已成为当前世界新一轮经济和科技发展的战略制高点之一,发展物联网对于促进经济发展和社会进步具有重要的现实意义。
一、现状及形势
(一)发展现状
目前,我国物联网发展与全球同处于起步阶段,初步具备了一定的技术、产业和应用基础,呈现出良好的发展态势。
产业发展初具基础。无线射频识别(RFID)产业市场规模超过100亿元,其中低频和高频RFID相对成熟。全国有1600多家企事业单位从事传感器的研制、生产和应用,年产量达24亿只,市场规模超过900亿元,其中, 微机电系统(MEMS)传感器市场规模超过150亿元;通信设备制造业具有较强的国际竞争力。建成全球最大、技术先进的公共通信网和互联网。机器到机器(M2M)终端数量接近1000万,形成全球最大的M2M市场之一。据不完全统计,我国2010年物联网市场规模接近2000亿元。
技术研发和标准研制取得突破。我国在芯片、通信协议、网络管理、协同处理、智能计算等领域开展了多年技术攻关,已取得许多成果。在传感器网络接口、标识、安全、传感器网络与通信网融合、物联网体系架构等方面相关技术标准的研究取得进展,成为国际标准化组织(ISO)传感器网络标准工作组(WG7)的主导国之一。2010年,我国主导提出的传感器网络协同信息处理国际标准获正式立项,同年,我国企业研制出全球首颗二维码解码芯片,研发了具有国际先进水平的光纤传感器,TD-LTE技术正在开展规模技术试验。
应用推广初见成效。目前,我国物联网在安防、电力、交通、物流、医疗、环保等领域已经得到应用,且应用模式正日趋成熟。在安防领域,视频监控、周界防入侵等应用已取得良好效果;在电力行业,远程抄表、输变电监测等应用正在逐步拓展;在交通领域,路网监测、车辆管理和调度等应用正在发挥积极作用;在物流领域,物品仓储、运输、监测应用广泛推广;在医疗领域,个人健康监护、远程医疗等应用日趋成熟。除此之外,物联网在环境监测、市政设施监控、楼宇节能、食品药品溯源等方面也开展了广泛的应用。
尽管我国物联网在产业发展、技术研发、标准研制和应用拓展等领域已经取得了一些进展,但应清醒的认识到,我国物联网发展还存在一系列瓶颈和制约因素。主要表现在以下几个方面:核心技术和高端产品与国外差距较大,高端综合集成服务能力不强,缺乏骨干龙头企业,应用水平较低,且规模化应用少,信息安全方面存在隐患等。
(二)面临形势
“十二五”时期是我国物联网由起步发展进入规模发展的阶段,机遇与挑战并存。
国际竞争日趋激烈。美国已将物联网上升为国家创新战略的重点之一;欧盟制定了促进物联网发展的14点行动计划;日本的 U-Japan计划将物联网作为四项重点战略领域之一;韩国的 IT839战略将物联网作为三大基础建设重点之一。发达国家一方面加大力度发展传感器节点核心芯片、嵌入式 *** 作系统、智能计算等核心技术,另一方面加快标准制定和产业化进程,谋求在未来物联网的大规模发展及国际竞争中占据有利位置。
创新驱动日益明显。物联网是我国新一代信息技术自主创新突破的重点方向,蕴含着巨大的创新空间,在芯片、传感器、近距离传输、海量数据处理以及综合集成、应用等领域,创新活动日趋活跃,创新要素不断积聚。物联网在各行各业的应用不断深化,将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。
应用需求不断拓宽。在“十二五”期间,我国将以加快转变经济发展方式为主线,更加注重经济质量和人民生活水平的提高,亟需采用包括物联网在内的新一代信息技术改造升级传统产业,提升传统产业的发展质量和效益,提高社会管理、公共服务和家居生活智能化水平。巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。
产业环境持续优化。党中央和国务院高度重视物联网发展,明确指出要加快推动物联网技术研发和应用示范;大部分地区将物联网作为发展重点,出台了相应的发展规划和行动计划,许多行业部门将物联网应用作为推动本行业发展的重点工作加以支持。随着国家和地方一系列产业支持政策的出台,社会对物联网的认知程度日益提升,物联网正在逐步成为社会资金投资的热点,发展环境不断优化。

物联网的应用领域涉及到方方面面,在工业、农业、环境、交通、物流、安保等基础设施领域的应用,有效的推动了这些方面的智能化发展,使得有限的资源更加合理的使用分配,从而提高了行业效率、效益。

在家居、医疗健康、教育、金融与服务业、旅游业等与生活息息相关的领域的应用,从服务范围、服务方式到服务的质量等方面都有了极大的改进,大大的提高了人们的生活质量;

在涉及国防军事领域方面,虽然还处在研究探索阶段,但物联网应用带来的影响也不可小觑,大到卫星、导d、飞机、潜艇等装备系统,小到单兵作战装备,物联网技术的嵌入有效提升了军事智能化、信息化、精准化,极大提升了军事战斗力,是未来军事变革的关键。

一、智能交通

物联网技术在道路交通方面的应用比较成熟。随着社会车辆越来越普及,交通拥堵甚至瘫痪已成为城市的一大问题。对道路交通状况实时监控并将信息及时传递给驾驶人,让驾驶人及时作出出行调整,有效缓解了交通压力;

高速路口设置道路自动收费系统(简称ETC),免去进出口取卡、还卡的时间,提升车辆的通行效率;公交车上安装定位系统,能及时了解公交车行驶路线及到站时间,乘客可以根据搭乘路线确定出行,免去不必要的时间浪费。

社会车辆增多,除了会带来交通压力外,停车难也日益成为一个突出问题,不少城市推出了智慧路边停车管理系统,该系统基于云计算平台,结合物联网技术与移动支付技术,共享车位资源,提高车位利用率和用户的方便程度。

该系统可以兼容手机模式和射频识别模式,通过手机端APP软件可以实现及时了解车位信息、车位位置,提前做好预定并实现交费等等 *** 作,很大程度上解决了“停车难、难停车”的问题。

二、智能家居

智能家居就是物联网在家庭中的基础应用,随着宽带业务的普及,智能家居产品涉及到方方面面。 家中无人,可利用手机等产品客户端远程 *** 作智能空调,调节室温,甚者还可以学习用户的使用习惯,从而实现全自动的温控 *** 作,使用户在炎炎夏季回家就能享受到冰爽带来的惬意;

通过客户端实现智能灯泡的开关、调控灯泡的亮度和颜色等等; 插座内置Wifi,可实现遥控插座定时通断电流,甚者可以监测设备用电情况,生成用电图表让你对用电情况一目了然,安排资源使用及开支预算;

智能体重秤,监测运动效果。内置可以监测血压、脂肪量的先进传感器,内定程序根据身体状态提出健康建议; 智能牙刷与客户端相连,供刷牙时间、刷牙位置提醒,可根据刷牙的数据生产图表,口腔的健康状况;

智能摄像头、窗户传感器、智能门铃、烟雾探测器、智能报警器等都是家庭不可少的安全监控设备,你及时出门在外,以在任意时间、地方查看家中任何一角的实时状况,任何安全隐患。看似繁琐的种种家居生活因为物联网变得更加轻松、美好。

三、公共安全

近年来全球气候异常情况频发,灾害的突发性和危害性进一步加大,互联网可以实时监测环境的不安全性情况,提前预防、实时预警、及时采取应对措施,降低灾害对人类生命财产的威胁。

美国布法罗大学早在 2013 年就提出研究深海互联网项目,通过特殊处理的感应装置置于深海处,分析水下相关情况,海洋污染的防治、海底资源的探测、甚至对海啸也可以提供更加可靠的预警。该项目在当地湖水中进行试验,获得成功,为进一步扩大使用范围提供了基础。

利用物联网技术可以智能感知大气、土壤、森林、水资源等方面各指标数据,对于改善人类生活环境发挥巨大作用。

趋势和特征

物联网近年来的主要显着趋势是由互联网连接和控制的设备的爆炸性增长。物联网技术的广泛应用意味着从一个设备到另一个设备的具体细节可能大不相同,但大多数人都具有基本特征。

物联网为将物理世界更直接地集成到基于计算机的系统中创造了机会,从而提高了效率、经济效益和减少了人力。

物联网设备的数量在 2017 年同比增长 31% 至 84 亿,预计到 2020 年将有 300 亿台。物联网的全球市场价值预计为到 2020 年达到 71 万亿美元。

环境智能和自主控制并不是物联网最初概念的一部分。环境智能和自主控制也不一定需要互联网结构。然而,(英特尔等公司)的研究发生了转变,将物联网和自主控制的概念结合起来,初步成果朝着这个方向发展,将物体视为自主物联网的驱动力。

在这种情况下,一种有前途的方法是深度强化学习,其中大多数物联网系统提供动态和交互式环境。训练代理(即 IoT 设备)在这样的环境中表现得更聪明,无法通过传统的机器学习算法(例如监督学习)来解决。

通过强化学习方法,学习代理可以感知环境状态(例如,感知家庭温度),执行 *** 作(例如,打开或关闭暖通空调)并通过最大化其长期获得的累积奖励来学习。

可以在三个级别提供物联网智能:物联网设备、边缘/雾节点和云计算。每个级别对智能控制和决策的需求取决于物联网应用的时间敏感性。例如,自动驾驶汽车的摄像头需要进行实时障碍物检测以避免发生事故。

通过将数据从车辆传输到云实例并将预测返回给车辆,这种快速决策是不可能的。相反,所有 *** 作都应在车辆本地执行。集成高级机器学习算法,包括深度学习物联网设备是一个活跃的研究领域,使智能对象更接近现实。

此外,通过分析物联网数据、提取隐藏信息和预测控制决策,可以从物联网部署中获得最大价值。物联网领域使用了各种各样的机器学习技术,从回归、支持向量机和随机森林等传统方法到卷积神经网络、LSTM和变分自动编码器等高级方法。

未来,物联网可能是一个非确定性和开放的网络,其中自动组织或智能的实体(Web 服务、SOA组件)和虚拟对象(化身)将可互 *** 作并能够独立行动(追求自己的目标)目标或共享目标)取决于上下文、情况或环境。

通过上下文信息的收集和推理以及对象检测环境变化(影响传感器的故障)并引入合适的缓解措施的能力的自主行为构成了一个主要的研究趋势,显然需要为物联网技术提供可信度。

市场上的现代物联网产品和解决方案使用各种不同的技术来支持这种上下文感知自动化,但需要更复杂的智能形式,以允许在真实环境中部署传感器单元和智能网络物理系统。

以上内容参考 百度百科-物联网


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