物联网技术发展、机遇与挑战
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1.2 物联网爆发的原因

目前,物联网已经成为商业转型的强大支撑力量,它的创新性影响遍及社会的各个领域。在新业务和社会需求的推动下,物联网技术的更新速度越来越快,这无疑是一场巨大的技术革命风暴。本节将深入分析为什么会出现这场巨大的技术革命风暴(见图1-4),帮助读者快速了解物联网爆发的原因。

图1-4 物联网爆发的原因

1.2.1 IT与OT的结合创造了物联网的需求

操作技术(Operation Technology,OT)是工业厂房、工业控制和自动化设备的技术核心。而信息技术(Information Technology,IT)是一个以计算、数据存储和网络为核心的端到端信息系统的世界,在业务流程自动化系统、CRM系统、供应链管理系统、物流系统和人力资源系统等方面支持工业运行。

在原来的公司分工中,IT部分和OT部分由两个不同的组织分别进行管理,它们有着不同的文化、原理和技术。IT部门最初是由公司创建的,目的是为了在各个部门之间建立有效和及时的信息沟通方式。然后,它们被扩展到提供视频和网络会议、网络内部通信,以及安全的外部电子通信,如电子邮件。而OT依赖于非常明确的、经过测试的和受信任的操作过程。许多工厂需要全天24小时运行,如城市水过滤系统、电力系统,因此,工业过程不能容忍软件更新的关闭。它对软件更新、新技术的引入等更加宽容和欢迎。

物联网正在对OT和传统IT运营模式产生重大影响。随着业务特定技术(如基于Internet的石油钻机监控系统)的快速引入,IT操作不能满足扩展以及发展的需求,也不能提供业务所需的专业知识。传统IT部门缺乏必要的资源来满足引入物联网解决方案的条件,并有效地操作和监控此类解决方案,或者对物联网设备生成的大量监控数据做出反应。随着尖端企业采用物联网技术规模的扩大,OT被迫接受更大程度的整合。因此,传统的IT和OT功能将合并,而且快速地将业务的损失风险转移给没有采用物联网解决方案的竞争对手。IT运营部门必须向OT业务靠拢,并调整他们的业务。

1.2.2 物联网成为互联网巨头争夺的下半场

在移动互联网浪潮中,很多企业的商业模式经过快速发展之后陷入了尴尬的瓶颈阶段,物联网的出现,不仅改善了企业现有的业务运营模式,而且改变了企业的商业模式。

1.Uber用物联网解决出行问题

目前,Uber(优步)是全球领先的运输服务企业之一,市值超过200亿美元。2008年,联合创始人特拉维斯·卡兰尼克(Travis Kalanick)和加勒特·坎普(Garrett Camp)在巴黎参加一个会议,他们都抱怨找不到出租车,尤其是在需要搬运行李和下雨的时候。第二天,当他们开始头脑风暴的时候,他们提出了3个主要的业务要求:①解决方案必须是基于互联网的,即从移动设备上请求和跟踪服务;②必须快速提供服务;③必须从任何位置都可用。

Uber解决方案的关键部分是基于互联网的平台,该平台将客户(乘客)与服务提供商(汽车司机)连接起来。因为车辆提供者不是Uber的员工,而且因为实际上有无限多的汽车可能加入Uber。为了建立壁垒,Uber也有必要以极快的速度在零边际成本下进行规模扩张。Uber在司机的智能手机上使用传感器技术来追踪司机的行为。如果乘客乘坐Uber的出租车速度太快,刹车太猛,或者走了一条绕远的路前往乘客的目的地,乘客都可以向Uber投诉。

为了提高服务质量,Uber很早就使用最初级的物联网技术管理车辆。Uber使用Gyrometers(陀螺测试仪)和GPS(Global Positioning System,全球定位系统)数据追踪司机的行为。在智能手机中,Gyrometers测量小的运动, GPS和加速度计结合在一起,产生的数据用来监控车辆运行和停止的频率以及整体速度。此外,为了提高利润率,Uber开始向着无人联网车、无人飞行汽车方向发展。

2.Airbnb借物联网提供更好的住宿服务

Airbnb是一个基于互联网的服务网站,帮助人们在网上查找提供出租的民宿。它于2008年在加利福尼亚的旧金山由布莱恩·切斯基(Brian Check)和乔·戈比亚(Joe Gebbia)创立。最初的网站服务是提供房间、早餐和一个社交场景,为那些无法找到酒店的客人提供服务。2008年2月,技术架构师纳森·布雷查兹克(Nathan Belcharczyk)作为第三位联合创始人加入了Airbnb。此后不久,这家新成立的公司专注于一些引人注目的活动。Airbnb在互联网平台上创造了一个价值数十亿美元的业务,把人们和住宿连接在一起(见图1-5),于是打破了传统的酒店业务模式。传统的酒店企业必须投入大量资金建造新酒店,而Airbnb则不必应对这一问题。

图1-5 Airbnb把供需信息和实体的房屋连接在一起

与Uber类似,Airbnb也基于平台商业模式,促进了消费者(旅行者)和服务提供者(业主)之间的交流。但是Airbnb还需要一个可扩展的基于互联网的平台,能够在房屋资源以及入住体验上提高用户的满意度,这时引入物联网就是一个非常明智的选择。更重要的是,为了简化商业流程,降低人力成本,Airbnb与互联网企业(如谷歌公司的Nest)合作,通过物联网智能门锁开门 (带有物联网能力的数字键门锁),向客户提供远程无钥匙解决方案。

3.Amazon用物联网提升物流效率

Amazon(亚马逊)目前是世界上最大的网络零售商之一。它从1994年开始,作为一家网络书店,迅速发展为集网络购物、数字娱乐、云计算等为一体的服务商。Amazon利用互联网打破了传统的零售商模式,将终端客户(如零售客户和企业)与产品和服务(如商品和云服务)连接起来,它不需要在仓库中储存其网站上出售的商品,而是确定匹配的合作伙伴,并在一个安全的基于互联网的平台上发布客户订单。Amazon的另一个零售策略是作为其他零售商销售其产品的渠道,并在每次购买中收取一定比例的手续费。

零售只是Amazon的一部分业务,Amazon还基于云服务平台,如AWS(Amazon Web Services),提供SaaS(软件作为服务)、PaaS(平台作为服务)、IaaS(基础设施作为服务)的云计算业务以及其他类型的业务,如Kindle。Amazon在产品销售、服务销售、云服务、出版、数字内容订阅、广告和品牌信用卡等方面定义了自己的业务线,其业务大致可划分为在线零售、互联网服务和Kindle生态系统3类。

尽管互联网服务的业务占比更大,但Amazon无疑是物联网最重要的参与者。从推出Prime服务开始,Amazon内部就强调要精准掌握会员的服务信息数据,因此从下单、出仓、配送到售后服务全流程都有各种各样的传感器收集数据并传输到中枢系统。此外,Amazon还极力推进使用联网的无人机送货来提高配送效率。可以看出,在互联网业务发展到一定阶段,物联网就成为下一阶段降低成本、提升利润率、扩展业务线的良好选择。

4.Tesla用物联网技术改变汽车定义

Tesla(特斯拉)是一家美国电动车及能源公司,成立于2003年, Tesla被认为是迄今为止应用物联网的最好例子。依托物联网,Tesla不仅改变了传统的工业制造模式,而且开始使用由物联网管理生产的工厂。这种工厂拥有数千个传感器,能够对整个生产过程进行良好的把控。此外, Tesla汽车本身也是一个巨大的物联网终端,通过软件和硬件的配合能够实现自动驾驶等高级行驶行为。

在物联网商业模式发展日渐成熟的今天,很多企业已意识到物联网是降低成本、提高效率、拓展业务防范风险的有效手段。应用物联网能够快速提升企业整体的竞争能力和科技能力,使企业在服务方式、终端渠道、业务模式等方面不断创新。

1.2.3 移动数据流量大爆发提供了物联网数据基础

随着移动视频、物联网、虚拟现实等高耗流量应用的快速发展,移动数据流量迎来了指数级增长的新时代。据思科视觉指数预测,到2010年,移动数据流量将实现以下目标。

• 每月全球移动数据流量将达到49EB,每年的流量将超过0.5ZB。

• 移动连接设备的数量将达到1.5台/人。

• 全球移动连接的平均速度将超过20Mbit/s。

• 智能手机(包括手机)的总数将超过全球设备和连接的50%。

• 4G流量将超过总移动流量的3/4。

• 全球超过3/4的移动数据流量将是视频。

移动数据流量的爆发主要由两个因素驱动:用户数和用户需求量。到2019年,每部智能手机平均每月将消耗4GB的流量。需求的不断增加,用户对移动流量需求的日益增长,将促使电信运营商对基础设施建设的重视,以提供更大流量的服务,支撑更多智能终端的连接。而移动互联网逐渐饱和,物联网必将成为电信运营商发力的新方向。

1.2.4 软件服务模式大爆发让物联网服务更容易被接受

Facebook、Instagram、Twitter和YouTube等社交网络,以及Amazon的AWS等基于云计算的服务平台,每天都会产生巨大的用户数据。越来越多的企业采用云端架构来运营用户数据。而云计算允许企业将计算基础设施全部或部分外包给公共云提供商。公共云提供商通过互联网提供云服务。企业只需支付所消耗的CPU资源、存储空间或带宽的费用。企业也可以选择在自己的数据中心部署私有云解决方案,并向其内部子业务/用户交付计算服务。这种部署方式提高了灵活性和便利性,一是企业拥有基础设施,并可以控制在此基础设施上部署应用程序的方式;二是私有云可由企业自己的IT机构来进行构建,也可由云提供商进行构建。云计算服务也可以在混合云模型中提供,该模型由公共云和私有云组合而成,它允许企业利用公共云基础设施创建可伸缩的解决方案,同时企业仍然保留对关键数据的控制权。

根据服务模式,云计算可以分为3类:基础设施作为服务(IaaS)、平台作为服务(PaaS)和软件作为服务(SaaS),如图1-6所示。

图1-6 云计算的服务类别

PaaS:允许企业使用第三方平台,并允许企业开发和管理自己的软件应用程序,而不需要构建和维护所需的基础设施。

IaaS:用户通过互联网可以从完善的计算机基础设施获得服务。IaaS是把数据中心、基础设施等硬件资源通过互联网分配给用户的商业模式。

SaaS:它是一种通过互联网提供软件的模式,用户无须购买软件,而是向提供商租用基于互联网的软件来管理企业经营活动。

SaaS模式大大降低了软件,尤其是大型软件的使用成本,并且由于软件是托管在服务商的服务器上,减少了客户的管理维护成本,可靠性也得到提高。

云计算技术的快速成熟降低了物联网技术的应用门槛,为物联网终端连接数据传输提供了基本能力。这对于整个行业的发展都具有巨大的促进作用。

1.2.5 边缘计算技术的成熟提升了物联网将来应用的天花板

在介绍边缘计算技术之前,先来介绍几个术语:大数据、结构化数据和非结构化数据。

大数据指的是由关联系统的运行而产生的、由信息技术系统归纳生成的数据集合。关联系统可以是一个产品、过程、服务等。大数据技术可以通过分析大量的数据来确定处理模式,并深入了解相关系统的操作。这种分析通常涉及应用统计技术,因为数据量规模过于巨大,人工是无法在合理的时间内进行捕捉、管理和处理的。

结构化数据也称行数据,是由二维表结构进行逻辑表达和实现的数据。结合到应用场景中更容易理解,如企业ERP中,客户数量、销售数据和库存记录等量化数据。结构化数据通常是经过清洗和处理的高价值数据。

顾名思义,非结构化数据就是没有固定结构的数据,它很难被组织或合并。各种文档、图像、X射线数据、视频、社交媒体数据以及一些与文本混合的机器输出等都是非结构化数据。

一些智能数据研究公司坚信,我们经历了两个数据分析的时代:分析1.0时代和分析2.0时代。相对于较早的商业活动,分析1.0时代的大数据应用为商业带来了突破性的改变。企业通过收集内部系统的结构化数据,如CRM、销售记录、RMA记录和案例记录等,将这些数据发送到一个集中的数据中心,存储在传统的表和数据库中,然后解析数据。解析后的一些统计数据通常与其他类型来源的数据相关联,通过分析这些数据,企业能够客观分析和深入理解重要的商业现象,做出基于客观事实的决策。例如,判断某节点存在大量未使用的库存,然后以降价或折扣方式销售。通常,收集、传输、关联和分析结构化数据的过程需要数小时或数天。

随着业务要求的不断提升,分析1.0时代进化为分析2.0时代。分析2.0时代主要从各种来源收集结构化和非结构化数据,但仍然将收集到的数据发送到一个集中的数据中心,并在此期间使用复杂查询以及前瞻性和预测性视图进行关联和分析。企业非结构化数据的包括呼叫中心日志、移动数据和用户正在进行转换的社交媒体数据,以及提供关于企业服务、产品或解决方案的反馈数据等。在这个时代,捕获和分析数据中心的数据,收集、传输、关联和分析结构化和非结构化数据的过程会缩短到几分钟甚至几秒,大大提高了数据分析的效率。

今天,在网络的边缘传感器以及其他硬件正在创建大量的数据,传统的数据分析方法在速度和能力上不再可行。一些企业对数据处理的延迟时间要求更加“苛刻”,对某些分析必须实时执行,甚至将原始数据发送到集中式数据中心的延迟时间也无法等待。以石油钻机的传感器为例,如果钻井压力大幅下降,则需要钻井平台立即关闭系统,以免系统崩溃,造成重大损失。

所以我们有了愿景中的分析3.0时代。分析3.0时代允许企业在物联网末端收集、分析和关联(与存储的数据)结构化以及非结构化的数据。这样企业在边缘即可实时捕获、处理和分析数据。这就是边缘计算技术存在的意义。

1.2.6 硬件技术的成熟和商用成功降低了物联网的成本

目前,物联网的硬件技术,如传感器、计算机以及Arduino等开源的微控制器等,不仅比以往任何阶段都发展得快速,而且价格更低。硬件技术的成熟与商业化,促使物联网朝着低功耗和低成本的方向发展,于是吸引更多的企业布局物联网。企业已意识到,除非它们能够迅速适应这种变化,否则它们很快就会变得不相关或效率低下,在竞争日益激烈的市场中生存愈加困难。

1.2.7 安全措施升级打消物联网用户的顾虑

大数据以其数据捕获、收集、传输、整理和分析的高效性极大地推动了网络技术的进步和社会的发展。但目前大数据的发展仍然面临着许多问题,网络安全问题是人们公认的关键问题之一。随着互联网的商业化,网络安全问题已经扩展到个人隐私信息、金融交易类数据、地理位置数据等诸多方面。

现今,很多人在家里部署了智能设备。例如,通过家居互联App,可以远程打开智能门;结合物联网的智能冰箱,当冰箱中的牛奶只剩一两袋的时候,就会推送“牛奶快喝完了”的提示信息。想象一下,如果忽略了这些智能设备的安全性,黑客或网络不法分子可以通过攻击这些智能设备控制其他网络设备。

事实上,我们日常生活中使用的所有智能设备都面临着物联网安全威胁。例如,智能汽车上的集成传感器的数量越来越多,无线控制功能越来越强大,这就给黑客制造更多控制该辆汽车的可能性。黑客可以控制雨刷器、收音机、门锁,甚至刹车和方向盘。此外,甚至我们的身体也不能免遭受于网络攻击。目前,安全研究人员已证明,攻击者可以远程控制植入人体的医疗设备,如胰岛素泵和心脏起搏器,通过攻击设备的无线功能,控制和监控系统的通信链路。

针对这些安全威胁,技术人员已经在物联网的终端、无线接入层、LoRa网关、云平台等方面采取了安全防御措施。更好的安全保证能够促使物联网应用更好地实现商业化。

1.2.8 新技术商业化加快促进物联网项目落地

据BI Intelligence预计,2020年,全球人口约80亿,使用的物联网设备数量将达到340亿台。这些设备不仅包括个人电脑、智能手机、平板电脑、智能手表、联网电视等,而且包括以前没有连入互联网的日常使用设备。这意味着新的电子产品商业化并被消费者接受的速度越来越快。

调查表明,目前物联网的采用率是电力和电话制造业发展速度的5倍。而随着硬件设备成本的降低,物联网设备的售卖价格也在不断降低。因此,预计在未来几年内,物联网的使用率将呈指数级增长。

1.2.9 用户体验要求增强引爆物联网消费市场

用户体验(UX)或人机交互(在适用的情况下)是产品设计成功的关键。一个核心的产品UX设计原则是满足产品或服务使用的基本需求。过度设计或将过多的智能引入产品会适得其反,用户界面的不友好和提取信息速度缓慢都可能导致客户流失。例如,一个烤面包机的最终目的是烤面包。但是,如果过度设计太多的界面信息、开关和模式选项。会让用户体验的复杂度增加,企业就是在冒着丧失市场的风险。

现今商业社会,人们对用户检验的要求越来越高,原有普通的移动设备已经远远不能满足人们的需要。随着物联网的出现,环绕式的用户体验能够更好地满足用户需求,从而开辟更大的市场。

1.2.10 摩尔定律为物联网市场提供充足信心

尽管在晶体管技术发展的后期,摩尔定律越来越难以实现,但是对于现阶段的物联网元件,摩尔定律仍旧有很大可以发挥作用的空间。可以用3个主要的观察结果来总结摩尔定律的影响。

(1)在计算机硬件的历史上,计算机的功率大约每18个月就翻一番。涉及这样一个事实:高密度集成电路上的晶体管数量每18个月翻一番。晶体管自1947年诞生以来,一直按照摩尔定律升级至今。因此,依照摩尔定律,计算机在25年内将像人脑一样强大。

(2)硅晶体管存储技术的规模不断缩小,目前接近原子水平。多年来,人们一直把更多的算力和存储放在更小的设备上。

(3)晶体管的价格每年都在降低50%。1958年,Fairchild半导体公司从IBM的联邦系统部门采购了100个晶体管,每个150美元。今天,你可以以8美分的价格购买超过100万个晶体管。

在未来10年,物联网的收入没有确切的数字,但所有行业研究者都认为,这个市场机会确实巨大。在通用电气公司(General Electric Company)的一项研究中,将物联网发展趋势比作18至19世纪的工业革命,认为物联网在未来20年可以创造多达15万亿美元的全球国内生产总值(GDP)。思科公司也认为,到2020年,将有263亿台设备连接到互联网。一些物联网企业也认为,到2020年,物联网设备的数量将达到2000亿个。到21世纪末,物联网设备的数量将增加近9倍,这意味着该领域将存在重大的基础设施投资和市场机会。

高德纳咨询公司(Gartner)也预计,在不包括智能汽车的情况下,到2020年,安装的物联网设备的总数量将接近210亿个。高德纳公司认为,消费者应用程序将推动联网产品的数量,而企业将占据大部分收入。

企业和分析师之间对于物联网市场规模没有太大分歧,物联网的体量将是无比巨大的。上述物联网市场快速增长观点在另一方面也得到了摩尔定律的支持。尽管摩尔定律在发展晚期可能成为一个难以突破的瓶颈,但是对于简单的传感器和执行系统,现在仍然享有摩尔定律的红利。物联网是一项正在起飞的行业,无论哪项研究达成了共识,人们都将成为这个新的物联网经济的受益者。例如,可以利用物联网开发的创新设备减少浪费,保护环境,促进农业生产,提前预警桥梁和大坝的结构缺陷,并能远程控制灯光、喷水系统、洗衣机和其他工具。