物联网：连接万物，重塑未来

### 物联网：连接万物，重塑未来 #### 1. 物联网时代的一天 想象一下在 2022 年 5 月 17 日周二的早晨，你像往常一样在太平洋标准时间早上 6:30 醒来。你不需要闹钟，因为你有自己的生理时钟。睁开眼，阳光明媚，室外温度接近 70°C。这一天与 2017 年 5 月 17 日周三的早晨截然不同，你的生活方式、健康、财务、工作、通勤甚至停车位都会有所不同，你所处的世界在能源、医疗、农业、制造业、物流、公共交通、环境、安全、购物甚至服装等方面都发生了巨大变化，这就是物联网（IoT）带来的影响，也可以说是万物互联的影响。 在你醒来之前，身边的物联网已经发生了很多事情。睡眠传感器或智能枕头会监测你的睡眠行为，数据会发送到物联网网关，然后传输到你免费使用的云服务，并在手机仪表盘上显示。如果你有早上 5 点的航班，你可以设置闹钟，这也是由云代理使用“如果这样，那么那样”（IFTTT）协议控制的。 家里的双区熔炉连接到不同的云服务提供商，并通过家庭 802.11 Wi-Fi 网络连接，烟雾报警器、门铃、灌溉系统、车库门、监控摄像头和安全系统也是如此。你的狗狗身上植入了使用能量收集源的接近传感器，它可以打开狗门，还能让你知道它的位置。 你不再使用传统的个人电脑，而是以平板电脑和智能手机为主要创作设备，同时还使用 VR/AR 眼镜，因为它们的屏幕更大、效果更好。衣柜里的雾计算网关通过 5G 服务提供商让你连接到互联网和广域网，无论你身在迈阿密的酒店房间还是爱达荷州博伊西的家中，都能保持连接和在线。这个网关还能为你在家中执行很多操作，比如处理网络摄像头的视频流，检测家中是否有人摔倒或发生事故；扫描安全系统是否存在异常情况（奇怪的噪音、可能的漏水、灯未关、狗狗又在啃家具等）；它还可以作为家庭中心，每天为你的手机备份数据，因为你经常摔坏手机，它甚至可以充当你的私人云，尽管你可能对云服务一无所知。 你骑自行车去上班，自行车运动衫上的可打印传感器会监测你的心率和体温，数据通过低功耗蓝牙同时传输到你的智能手机，你还可以通过蓝牙从手机收听音频到蓝牙耳机。路上，你会经过几个展示视频和实时广告的广告牌。在当地咖啡店，门口的数字标牌会叫出你的名字，并询问你是否要和昨天一样的 12 盎司美式咖啡加奶油，这是通过信标和网关识别你在 5 英尺范围内并靠近显示屏实现的，你当然会选择“是”。大多数人开车上班，智能传感器会引导他们找到最佳停车位，而你作为骑自行车的人，可以在门口获得最佳停车位。 你的办公室参与了绿色能源计划，实行零排放办公空间政策。每个房间都有接近传感器，不仅能检测房间是否有人，还能识别是谁在房间里。进入办公室的名牌是一个使用 10 年电池的信标设备，你一进门，系统就会知道你的存在。灯光、暖通空调、自动遮阳帘、吊扇甚至数字标牌都相互连接。中央雾节点会监控所有建筑信息并同步到云主机，规则引擎会根据占用情况、一天中的时间、季节以及室内外温度等因素实时做出决策，调节环境条件以最大化能源利用效率。主断路器上的传感器会监听能源使用模式，如果发现异常模式，雾节点会进行检查。 办公室使用了多个实时流边缘分析和机器学习算法，这些算法在云端训练后推送到边缘。办公室设有 5G 小基站与上游运营商进行外部通信，内部还有多个小基站网关，将信号集中在建筑物内，内部 5G 网络也可以作为局域网使用。你的手机和平板电脑会切换到内部 5G 信号，打开软件定义网络覆盖层后，你可以立即连接到公司局域网。智能手机对你来说非常重要，它实际上是你个人区域网络的网关。 在第一次会议上，你的同事迟到了几分钟。他解释说，他的新车检测到压缩机和涡轮增压器存在异常模式，并将信息发送给了制造商。制造商立即联系他，告知他在日常通勤的两天内涡轮有 70%的故障概率，并安排了与经销商的预约，新零件也会送达以修复压缩机，这为他节省了更换涡轮的成本和很多麻烦。 午餐时，团队决定去市中心一家新的鱼卷店。你们四个人挤进一辆更适合两人乘坐的轿车前往。不幸的是，你们不得不停在一个较贵的停车场，停车费是动态的，根据供需情况而定。由于一些活动和停车场的满员情况，即使是周二中午，停车费也翻倍了。不过，提高停车费的系统也会告诉你的汽车和智能手机具体应该停在哪个停车场和哪个车位。你输入鱼卷店的地址，停车场和车位信息就会弹出，你可以在到达前预订一个车位。当你的车接近停车场大门时，系统会识别你的手机信号并打开大门，你将车停到指定车位后，应用程序会向停车云服务注册你已停在正确的车位上。 下午，你需要去城市另一边的制造工厂。这是一个典型的工厂环境，有几台注塑机、取放设备、包装机和所有相关的支持基础设施。最近产品质量有所下降，最终产品存在连接问题，外观也不如上月的产品。到达工厂后，你与经理交谈并检查了现场，一切看起来正常，但质量确实下降了。你们查看了工厂车间的仪表盘。 系统使用了多个传感器（振动、温度、速度、视觉和跟踪信标）来监测车间，数据实时积累和可视化。有许多预测性维护算法会监控各种设备是否有磨损和故障迹象，这些信息会同时传输给设备制造商和你的团队。日志和趋势分析没有发现异常行为，这些算法是由你们最好的专家训练的。这看起来是一个可能会从几小时拖延到几周的问题，会迫使公司最优秀的人才参加昂贵的每日 SWOT 团队会议。但你有大量的数据，工厂车间的所有数据都保存在长期存储数据库中。这项服务一开始成本较高，难以证明其合理性，但你认为它可能已经带来了千倍的回报。通过复杂事件处理器和分析软件处理所有历史数据，你很快制定了一套规则来模拟故障零件的质量。追溯导致故障的事件，你发现这不是一个单点故障，而是多个方面的问题： - 为了在夏季节约能源，工作空间的内部温度升高了 2°C。 - 由于供应问题，组装速度降低了 1.5%。 - 其中一台注塑机接近预测性维护周期，温度和组装速度的变化使故障情况超过了预测值。 你找到了问题所在，并使用新参数重新训练了预测性维护模型，以便在未来捕捉类似情况。总的来说，这一天的工作还不错。 #### 2. 物联网的历史 物联网这个术语很可能归功于凯文·阿什顿（Kevin Ashton）。1997 年，他在宝洁公司使用 RFID 标签管理供应链时提出了这个概念。1999 年，他来到麻省理工学院（MIT），与一群志同道合的人一起成立了 Auto-ID 中心研究联盟。从那时起，物联网从简单的 RFID 标签发展成为一个生态系统和行业，到 2020 年，它将在全球 100 万亿美元的国内生产总值中占据 5 万亿美元，占世界 GDP 的 6%。 在 2012 年之前，连接到互联网的主要是智能手机、平板电脑、个人电脑和笔记本电脑等设备，本质上是那些首先具备计算机功能的设备。自 1969 年阿帕网（ARPANET）开启互联网的雏形以来，围绕物联网的大多数技术在当时并不存在。直到 2000 年，与互联网相关的大多数设备仍然是各种尺寸的计算机。以下是物联网发展的时间线： | 年份 | 设备 | 参考资料 | | ---- | ---- | ---- | | 1973 | Mario W. Cardullo 获得第一个 RFID 标签专利 | US Patent US 3713148 A | | 1982 | 卡内基梅隆大学的互联网连接汽水机 | https://www.cs.cmu.edu/~coke/history_long.txt | | 1989 | Interop '89 上的互联网连接烤面包机 | IEEE Consumer Electronics Magazine (Volume: 6, Issue: 1, Jan. 2017) | | 1991 | HP 推出 HP LaserJet IIISi：第一台以太网连接的网络打印机 | http://hpmuseum.net/display_item.php?hw=350 | | 1993 | 剑桥大学的互联网连接咖啡壶（第一个互联网连接的摄像头） | https://www.cl.cam.ac.uk/coffee/qsf/coffee.html | | 1996 | 通用汽车 OnStar（2001 年实现远程诊断） | https://en.wikipedia.org/wiki/OnStar | | 1998 | 蓝牙技术联盟（Bluetooth SIG）成立 | https://www.bluetooth.com/about-us/our-history | | 1999 | LG 推出 Internet Digital DIOS 冰箱 | https://www.telecompaper.com/news/lg-unveils-internetready-refrigerator--221266 | | 2000 | HP Labs 首次提出 Cooltown 普适计算概念：一种将计算和通信技术结合，为人们、地点和物体创造网络连接体验的系统 | https://www.youtube.com/watch?v=U2AkkuIVV-I | | 2001 | 首款蓝牙产品推出：KDDI 蓝牙手机 | http://edition.cnn.com/2001/BUSINESS/asia/04/17/tokyo.kddibluetooth/index.html | | 2005 | 联合国国际电信联盟报告首次预测物联网的兴起 | http://www.itu.int/osg/spu/publications/internetofthings/InternetofThings_summary.pdf | | 2008 | IPSO 联盟成立，推广物体上的 IP 协议，是第一个专注于物联网的联盟 | https://www.ipso-alliance.org | | 2010 | 固态 LED 灯泡研发成功后，智能照明概念形成 | https://www.bu.edu/smartlighting/files/2010/01/BobK.pdf | | 2014 | 苹果为信标创建 iBeacon 协议 | https://support.apple.com/en-us/HT202880 | 物联网这个术语引起了很多关注和炒作。从专利数量来看，自 2010 年以来，美国专利商标局（https://www.uspto.gov）颁发的物联网相关专利数量呈指数级增长。谷歌搜索量（https://trends.google.com/trends/）和 IEEE 同行评审论文发表数量在 2013 年达到了增长的转折点。 #### 3. 物联网的潜力 物联网将触及工业、企业、医疗和消费产品等几乎每个领域。了解其影响以及为什么这些不同的行业将被迫改变产品制造和服务提供方式非常重要。有人认为，到 2020 年，与物联网相关的行业、服务和贸易将影响全球 GDP 的 3%（ARM 有限公司 2017 年报告：https://community.arm.com/cfs-file/__key/telligent-evolution-components-attachments/01-1996-00-00-00-01-30-09/ARM-_2D00_-The-route-to-a-trillion-devices-_2D00_-June-2017.pdf）到 4%（麦肯锡公司 2015 年报告：https://www.mckinsey.com/~media/McKinsey/Business%20Functions/McKinsey%20Digital/Our%20Insights/The%20Internet%20of%20Things%20The%20value%20of%20digitizing%20the%20physical%20world/Unlocking_the_potential_of_the_Internet_of_Things_Executive_summary.ashx）。2016 年全球 GDP 为 75.64 万亿美元，预计到 2020 年将增长到 81.5 万亿美元，这意味着物联网解决方案的价值范围在 2.4 万亿美元到 4.9 万亿美元之间。 连接物体的规模是前所未有的，但行业增长的预测也存在风险。为了更好地评估其影响，我们参考了几家研究公司和报告对 2020 年连接物体数量的预测。虽然预测范围较大，但数量级相同。10 位分析师预测的平均值显示，到 2020 - 2021 年，大约会有 334 亿个连接物体。ARM 最近的一项研究预测，到 2035 年将有一万亿个连接设备投入使用。短期内，项目的增长率约为每年 20%。 不同分析师和行业对连接物体数量的预测如下： | 预测来源 | 连接物体数量 | | ---- | ---- | | 平均预测（10 位分析师） | 到 2020 - 2021 年约 334 亿个 | | ARM 预测 | 到 2035 年一万亿个 | 这些数字令人印象深刻。例如，即使我们采取非常保守的估计，预测仅部署 200 亿个新的连接设备（不包括传统的计算和移动产品），也意味着每秒将有 211 个新的互联网连接物体上线。 世界人口目前的增长率约为每年 0.9% 到 1.09%（https://esa.un.org/unpd/wpp/），1962 年世界人口增长率达到 2.6% 的峰值，此后由于多种因素（主要是世界 GDP 和经济的改善导致出生率下降，以及战争和饥荒等）一直在稳步下降。这意味着人与物体的连接将趋于平稳，而机器与机器以及连接物体将成为连接到互联网的主要设备，这对科技行业和 IT 部门具有重要意义。因为 IT 行业评估网络价值通常不是基于数据消耗量，而是基于连接数量，这就是一般所说的梅特卡夫定律，我们将在后续深入探讨。值得注意的是，1990 年第一个公共网站在欧洲核子研究中心（CERN）上线后，花了 15 年时间才使全球 10 亿人接入互联网，而物联网预计每年将新增 60 亿个连接设备，这无疑正在改变整个行业。 经济影响不仅仅是创收，物联网或任何技术的影响还体现在以下几个方面： - 新的收入来源（如绿色能源解决方案） - 降低成本（如家庭患者医疗保健） - 缩短上市时间（如工厂自动化） - 改善供应链物流（如资产跟踪） - 减少生产损失（如盗窃、易腐物品变质） - 提高生产力（如机器学习和数据分析） - 产品替代（如 Nest 取代传统恒温器） 在考虑物联网解决方案时，我们应该始终关注其带来的价值。如果只是一个新的小工具，市场范围可能有限。只有当可预见的好处超过成本时，一个行业才能蓬勃发展。一般来说，目标应该是比传统技术提高 5 倍的效益，这也是 IT 行业的一个合理经验法则。 #### 4. 物联网对工业和制造业的影响 工业物联网（IIoT）是整个物联网领域中增长最快、规模最大的细分领域之一，从连接物体的数量和为制造业及工厂自动化带来的服务价值来看都是如此。这个领域传统上属于运营技术（OT）的范畴，涉及用于监控物理设备的硬件和软件工具。传统信息技术（IT）角色与 OT 角色的管理方式不同。OT 关注产量指标、正常运行时间、实时数据收集和响应以及系统安全，而 IT 角色则侧重于安全、分组、数据传输和服务。 随着物联网在工业和制造业中的普及，这两个领域将相互融合。特别是通过对数千台工厂和生产机器进行预测性维护，将为私有和公共云基础设施带来前所未有的大量数据。例如，在前面提到的制造工厂案例中，通过传感器收集数据并进行分析，能够及时发现产品质量下降的原因，从而采取相应的措施进行改进。这种融合将提高生产效率、降低成本、提升产品质量，推动工业和制造业向智能化、自动化方向发展。 总之，物联网的发展已经深刻地改变了我们的生活和工作方式，并且在未来将继续发挥重要作用。无论是个人生活中的智能家居、智能健康监测，还是工业领域的智能制造、智能物流，物联网都为我们带来了更多的便利和机遇。我们应该积极拥抱物联网技术，充分发挥其潜力，为社会和经济的发展做出贡献。同时，我们也需要关注物联网带来的安全、隐私等问题，确保其健康、可持续地发展。 ### 物联网：连接万物，重塑未来 #### 5. 物联网在不同场景的应用流程 物联网在日常生活和工业生产中的应用涉及多个步骤和环节，以下是一些常见场景的应用流程分析： ##### 5.1 智能家居场景 ```mermaid graph LR A[传感器收集数据] --> B[数据传输到网关] B --> C[网关处理数据] C --> D[数据上传到云服务] D --> E[云服务分析决策] E --> F[指令下发到设备] F --> G[设备执行操作] ``` - **传感器收集数据**：睡眠传感器、烟雾报警器、温度传感器等收集各种环境和设备状态数据。 - **数据传输到网关**：通过 Wi - Fi、蓝牙等无线通信方式将数据传输到家庭网关。 - **网关处理数据**：对数据进行初步处理和过滤，确保数据的准确性和完整性。 - **数据上传到云服务**：网关将处理后的数据上传到云服务平台。 - **云服务分析决策**：云服务使用机器学习和数据分析算法对数据进行分析，根据预设规则做出决策。 - **指令下发到设备**：云服务将决策结果以指令形式下发到网关。 - **设备执行操作**：网关将指令转发给相应的设备，设备执行操作，如调节温度、开关灯光等。 ##### 5.2 工业制造场景 ```mermaid graph LR A[设备传感器监测] --> B[数据实时采集] B --> C[数据传输至本地服务器] C --> D[本地服务器初步分析] D --> E[数据上传至云端] E --> F[云端深度分析] F --> G[生成维护建议] G --> H[通知相关人员] H --> I[执行维护操作] ``` - **设备传感器监测**：在注塑机、取放设备等工业设备上安装振动、温度、速度等传感器，实时监测设备运行状态。 - **数据实时采集**：传感器将数据实时采集下来。 - **数据传输至本地服务器**：通过有线或无线方式将数据传输到本地服务器。 - **本地服务器初步分析**：本地服务器对数据进行初步分析，检测是否存在异常。 - **数据上传至云端**：将本地服务器处理后的数据上传到云端进行深度分析。 - **云端深度分析**：云端使用复杂的算法和模型对数据进行深度分析，预测设备故障可能性。 - **生成维护建议**：根据分析结果生成预测性维护建议。 - **通知相关人员**：将维护建议通知给设备维护人员和管理人员。 - **执行维护操作**：相关人员根据建议对设备进行维护，避免设备故障导致生产中断。 #### 6. 物联网发展面临的挑战与应对策略 物联网的快速发展虽然带来了巨大的机遇，但也面临着一些挑战，以下是一些主要挑战及相应的应对策略： | 挑战 | 描述 | 应对策略 | | ---- | ---- | ---- | | 安全与隐私问题 | 物联网设备连接众多，数据传输和存储过程中容易受到攻击，用户隐私面临泄露风险。 | 加强设备和网络的安全防护，采用加密技术对数据进行加密处理，建立严格的访问控制机制，定期进行安全漏洞检测和修复。 | | 标准不统一 | 不同厂商的物联网设备和系统之间缺乏统一的标准，导致设备之间的兼容性和互操作性较差。 | 推动行业标准的制定和统一，加强厂商之间的合作与交流，促进设备和系统的互联互通。 | | 数据管理与分析难度大 | 物联网产生的数据量巨大，数据类型复杂，对数据的管理、存储和分析带来了挑战。 | 采用大数据技术和云计算平台对数据进行高效管理和存储，开发先进的数据分析算法和工具，提高数据的利用价值。 | | 能源消耗问题 | 大量物联网设备需要持续供电，能源消耗成为一个不容忽视的问题。 | 研发低功耗的物联网设备和传感器，采用能量收集技术为设备供电，优化设备的能源管理策略。 | #### 7. 物联网未来发展趋势 物联网的未来发展充满了无限可能，以下是一些可能的发展趋势： - **与人工智能深度融合**：物联网设备收集的大量数据将为人工智能提供丰富的训练素材，人工智能技术可以对物联网数据进行更深入的分析和处理，实现更智能的决策和控制。例如，智能家居系统可以根据用户的习惯和环境变化自动调整设备运行状态，工业制造中的机器人可以通过人工智能技术实现更精准的操作和故障预测。 - **边缘计算的广泛应用**：边缘计算可以在设备端或靠近数据源的地方对数据进行处理和分析，减少数据传输延迟，提高系统的响应速度和可靠性。未来，越来越多的物联网应用将采用边缘计算技术，尤其是对实时性要求较高的场景，如智能交通、工业自动化等。 - **行业应用的深化和拓展**：物联网将在更多的行业得到深入应用，除了工业制造、智能家居、智能交通等领域，还将拓展到农业、医疗、教育等领域。例如，在农业领域，物联网技术可以实现精准农业，通过传感器监测土壤湿度、温度、光照等信息，自动控制灌溉和施肥，提高农作物产量和质量。 - **万物互联的进一步发展**：未来将有更多的物体连接到互联网，实现真正的万物互联。不仅是传统的设备和物品，甚至人体、自然环境等都可能成为物联网的一部分，为人们带来更加便捷和智能的生活体验。 物联网作为一项具有革命性的技术，正在深刻地改变着我们的世界。它在各个领域的应用已经展现出了巨大的潜力和价值，但同时也面临着一些挑战。我们需要积极应对这些挑战，抓住发展机遇，推动物联网技术不断创新和发展，让物联网更好地服务于人类社会。在未来的发展中，我们可以期待物联网与其他技术的融合将创造出更多的可能性，为我们带来更加美好的未来。