物联网商业模型与开源物联网平台解析

# 物联网商业模型与开源物联网平台解析 ## 1. 互联网对商业模式的影响 如今，信息技术（IT）对商业模式创新产生了深远影响。研究人员分析了超过300家打破行业既定逻辑并带来永久性变革的公司案例，如吉列、宜家、奈斯派索和皮克斯等。从这些案例中，识别出了55种商业模式模式。商业模式模式被定义为“四个核心要素（客户是谁？销售什么？如何生产？如何盈利？）的明确配置，这些要素在不同公司和行业中已被证明是成功的”。 自20世纪90年代以来，IT在许多案例研究中变得极为重要。一方面，这并不奇怪，因为IT在90年代开始在商业世界广泛应用；另一方面，IT驱动的案例集中程度令人印象深刻，许多新的案例研究尤其依赖数字商业模式模式。 受IT影响的商业模式模式，无论源于哪一波技术浪潮，大致遵循以下三个总体趋势： - **用户和客户整合**：IT使公司能够将客户更多地融入其价值创造链，即公司可以将一些任务委托给客户。例如用户设计、电子商务、开源（内容）和大规模定制等商业模式模式。 - **服务导向**：实时服务和/或售后与客户的数字联系日益增加。基于IT的服务使公司即使在销售后也能维护和利用客户关系。像租而非买、订阅、免费增值、剃须刀与刀片和附加服务等商业模式模式就是例证。 - **核心竞争力分析**：精确收集和分析交易及使用数据变得越来越有价值，这是产品设计、定价和销售结构的关键技能。订阅、统一费率、免费增值、按使用付费和基于绩效的合同等商业模式模式都体现了这一点。 如今，IT用于提升商业模式模式的价值。对于谷歌和脸书等数字行业公司应用的隐藏收入模式，IT从定义上就是构成性的。IT不仅复兴了旧的商业模式模式并创造了新的模式，还催生了全新的数字行业，并重新定义了该行业的旧商业模式模式。许多数字商业模式模式，如免费增值模式，此前仅在数字世界应用。在制造业中，互联网主要用于简化流程，降低成本，同时提高质量和增加产品种类。互联网在数字行业带来了重大突破，谷歌、脸书、贝宝、易贝、YouTube等公司就是证明。 ## 2. 物联网的经济力量 物联网在经济中具有强大的塑造力。数字世界及其各个行业在多个维度上与物理世界及其行业不同，例如在生产、运输和存储的边际成本、运输和生产速度以及抽象和模拟能力等方面。 数字化带来了高分辨率管理，因为测量（控制过程中）和执行元素（控制器中）的边际成本几乎为零，而干预几乎可以光速进行。物联网正逐步将这种逻辑应用于物理世界，其愿景是让物理世界中的每个物体和位置都能成为互联网的一部分。物体和位置通常配备微型计算机，使其成为智能物体，能够获取周围环境信息并与互联网和其他智能物体通信。这些微型计算机通常几乎不可见或完全不可见，因此物体的物理维度仍然是人们最重要的交互界面。 智能物体是物理和数字世界元素的混合体，使用时它们结合了两个世界的原则，将高分辨率管理引入物理世界。例如，一家在客户工厂运营电子看板系统的紧固设备制造商，面临着是否免费向客户提供消费信息、是否采用免费增值模式、是否从一开始就将付费服务与实物交付相结合等问题。此外，数据所有权也存在疑问，是数据来源仓库的客户，还是拥有生成数据的智能容器的供应商？经过匿名处理的整个客户群数据能否揭示行业中有价值的实时动态，并作为利用客户数据商业模式模式的一部分实现资本化？免费增值和利用客户数据模式表明，原本局限于数字行业的商业模式模式，突然对传统物理行业变得相关。 ## 3. 物联网中的商业模式模式 为了开发物联网商业模式，研究人员分析了55种商业模式模式和许多物联网应用，从价值创造步骤和高分辨率管理的角度进行研究。高分辨率管理体现了物联网技术能力的机遇和限制。分析结果可归纳为物联网商业模式模式的六个组成部分：物理免费增值、数字附加、数字锁定、产品即销售点、物体自助服务、远程使用和状态监测。基于它们的影响力和关联性（它们都为物理产品提供数字服务），将它们合并为一种特定于物联网的新商业模式模式——数字赋能产品。此外，传感器即服务的概念新颖且强大，可视为一种新的商业模式模式。 ### 物联网商业模式模式组成部分 | 组成部分 | 说明 | | ---- | ---- | | 物理免费增值 | 部分服务免费，高级服务收费 | | 数字附加 | 在产品基础上提供数字附加服务 | | 数字锁定 | 让用户依赖特定数字服务难以切换 | | 产品即销售点 | 产品本身成为销售其他服务或产品的入口 | | 物体自助服务 | 智能物体可自主完成部分服务 | | 远程使用和状态监测 | 可远程监控和操作物体状态 | ### 物联网商业模式模式关系 mermaid 流程图 ```mermaid graph LR A[物理免费增值] --> D[数字赋能产品] B[数字附加] --> D[数字赋能产品] C[数字锁定] --> D[数字赋能产品] E[产品即销售点] --> D[数字赋能产品] F[物体自助服务] --> D[数字赋能产品] G[远程使用和状态监测] --> D[数字赋能产品] H[传感器即服务] --> I[新商业模式模式] D --> I[新商业模式模式] ``` ## 4. 实施物联网商业模式的创业挑战 建立新商业模式时，产生新想法并非最大障碍。物联网的能力重新引发了关于商业模式中产品与服务最佳组合的讨论。物联网商业模式中的服务部分本质上是数字化的，这带来了两个后果： - **服务导向理论和实践的审视与扩展**：需要根据数字服务的特点，批判性地审视和必要时扩展服务导向的理论和实践。 - **产品数字化带来的额外服务导向**：产品本身的数字化（与价值创造过程中的数字支持不同）必然导致更多的服务导向。 物理产品和数字产品在产品开发中的差异尤为明显。在数字世界中，一个漏洞可以几乎零成本通过更新修复，即使是数百万的安装基数，而且由于网络效应，从一开始就需要高速增长，因此速度、早期客户接触和美学在开发中至关重要。然而，在硬件业务和嵌入式计算领域，情况则不同。例如，已售出产品的错误通常会导致极其昂贵且损害形象的召回行动。这些技术和经济因素导致硬件和互联网软件部门形成了不同的文化，塑造了看似不相容的组织单元。 小型团队按照精益创业的传统运作具有优势。其精简性迫使它们在包括客户在内的合作伙伴网络中共同开展开发工作，这不仅意味着采用领先用户方法，还涵盖了整个生态系统作为促进者。在数字世界中，能吸引最多开发者到其平台的一方获胜。在大多数情况下，混合解决方案意味着提供方必须能够访问解决方案应用过程中不断生成的数据，这对传统制造公司来说是新的挑战，既带来了许多机会，也伴随着风险。 ## 5. 开源物联网平台 OpenIoT 概述 尽管用于在云端构建和部署物联网应用的平台众多，但仍然难以以语义互操作的方式集成地理和管理上分散的异构传感器和物联网服务。OpenIoT项目开发并提供了首个开源物联网平台，实现了云端物联网服务的语义互操作性。 ### 5.1 项目背景 如今，物联网和云计算范式正在融合，这主要是因为物联网应用需要借助云的可扩展性、高性能和按需付费能力。近年来，研究界和企业都在进行物联网与云融合的努力，但这些架构大多未能实现物联网应用之间的语义互操作性。因此，仍然难以整合来自不同物联网应用、具有不兼容语义（如测量单位、原始传感器值和兴趣点）的数据流和服务。 ### 5.2 OpenIoT 平台特点 OpenIoT项目由欧盟委员会共同资助，提供了一个中间件平台，实现了云端不同物联网应用的语义统一。该平台具有以下特点： - **基于标准的语义模型**：使用W3C语义传感器网络（SSN）本体作为通用的基于标准的模型，对不同的物联网系统进行语义统一。 - **多功能数据收集和标注**：提供一个多功能的基础设施，用于从几乎任何可用的传感器收集数据并进行语义标注。同时，利用链接数据概念来关联相关的传感器数据集。 - **动态数据处理**：提供动态过滤和选择数据流的功能，以及处理移动传感器的能力。 - **可视化开发工具**：配备了广泛的可视化工具，几乎无需编程即可开发基于云的物联网应用。 ### 5.3 OpenIoT 平台架构 OpenIoT架构由七个主要元素组成： - **传感器中间件（扩展全球传感器网络，X - GSN）**：收集、过滤和组合来自虚拟传感器或物理设备的数据流。它基于一个或多个分布式实例（节点）部署，这些节点可能属于不同的管理实体。OpenIoT原型实现使用了扩展版的GSN中间件X - GSN，并使用移动代理（发布/订阅中间件）来集成移动传感器。 - **云数据存储（轻量级链接流中间件，LSM - Light）**：作为云数据库，用于存储来自传感器中间件的数据流，同时存储OpenIoT运行所需的元数据。OpenIoT原型实现使用了重新设计的具有推拉数据功能和云接口的链接流中间件（LSM）。 - **调度器**：处理按需部署服务的请求，确保服务能够正确访问所需的资源（如数据流）。它会发现能够为给定服务做出贡献的传感器和相关数据流，管理服务并激活参与服务提供的资源。 ### OpenIoT 平台架构 mermaid 流程图 ```mermaid graph LR A[传感器] --> B[传感器中间件（X - GSN）] B --> C[云数据存储（LSM - Light）] D[服务请求] --> E[调度器] E --> B E --> C B --> F[物联网应用] C --> F ``` ### 5.4 OpenIoT 平台的应用与发展 OpenIoT目前是一个开源项目（https://github.com/OpenIotOrg/openiot/ ），截至2014年6月，它包含近400,000行代码，并集成了流行的全球传感器网络（GSN）开源项目的库。最近，OpenIoT获得了黑鸭子的奖项，成为2013年涌现的十大开源项目之一。它目前得到了活跃的物联网研究社区的支持，并广泛用于需要语义互操作性的物联网应用开发领域。 物联网在商业模式创新和平台技术方面都展现出巨大的潜力和挑战。商业模式上，物联网将数字世界的模式引入物理行业，带来了新的机遇和思考；而OpenIoT等开源平台则为物联网应用的开发提供了强大的支持，推动物联网在各个领域的发展。未来，随着技术的不断进步，物联网有望在更多行业发挥重要作用，创造更多的商业价值和社会价值。 ## 6. OpenIoT 平台的主要功能及应用 ### 6.1 主要功能 OpenIoT 平台具备多种强大功能，这些功能相互协作，为物联网应用的开发和部署提供了有力支持。 - **数据收集与语义标注**：传感器中间件（X - GSN）可以从几乎任何可用的传感器收集数据，并对这些数据进行语义标注。具体操作步骤如下： 1. 配置传感器：将各类传感器接入 OpenIoT 平台，根据传感器的类型和接口，在 X - GSN 中进行相应的参数设置。 2. 数据采集：X - GSN 按照预设的规则，从传感器实时采集数据。 3. 语义标注：利用 W3C 语义传感器网络（SSN）本体，对采集到的数据进行语义标注，使其具有统一的语义描述。 - **数据存储与管理**：云数据存储（LSM - Light）负责存储来自传感器中间件的数据流以及 OpenIoT 运行所需的元数据。其操作流程如下： 1. 数据传输：传感器中间件将采集并标注好的数据传输到云数据存储。 2. 数据存储：LSM - Light 根据数据的类型和语义信息，将数据存储到相应的数据库表或存储结构中。 3. 元数据管理：同时管理与数据相关的元数据，如数据来源、采集时间、语义描述等，以便后续的数据查询和分析。 - **服务调度与资源管理**：调度器处理按需部署服务的请求，确保服务能够正确访问所需的资源。具体步骤如下： 1. 服务请求接收：调度器接收用户或应用程序发出的服务请求。 2. 资源发现：调度器根据服务请求的要求，发现能够为该服务做出贡献的传感器和相关数据流。 3. 资源分配与激活：调度器为服务分配所需的资源，并激活参与服务提供的资源，确保服务的正常运行。 - **动态数据处理**：OpenIoT 平台提供动态过滤和选择数据流的功能，以及处理移动传感器的能力。操作方式如下： - 动态过滤：用户可以根据自己的需求，设置过滤规则，对数据流进行实时过滤，只保留符合条件的数据。 - 数据选择：可以选择特定的数据流进行处理和分析，提高数据处理的效率。 - 移动传感器处理：对于移动传感器，平台能够实时跟踪其位置和状态变化，确保数据的准确采集和处理。 ### 6.2 功能应用示例 以下通过一个智能城市环境监测的应用示例，展示 OpenIoT 平台功能的具体应用。 | 应用环节 | 功能应用 | 操作步骤 | | ---- | ---- | ---- | | 数据采集 | 数据收集与语义标注 | 1. 在城市不同区域部署各类环境传感器，如空气质量传感器、噪音传感器等。<br>2. 将传感器接入 OpenIoT 平台的传感器中间件（X - GSN），进行参数配置。<br>3. X - GSN 实时采集传感器数据，并利用 SSN 本体进行语义标注。 | | 数据存储 | 数据存储与管理 | 1. 传感器中间件将标注好的数据传输到云数据存储（LSM - Light）。<br>2. LSM - Light 将数据存储到相应的数据库表中，并管理相关的元数据。 | | 服务提供 | 服务调度与资源管理 | 1. 用户通过应用程序发出环境监测服务请求。<br>2. 调度器接收请求，发现相关的传感器和数据流。<br>3. 调度器为服务分配资源，激活传感器和数据流，提供环境监测服务。 | | 数据分析与展示 | 动态数据处理 | 1. 用户设置过滤规则，对环境数据进行动态过滤，如只关注某一区域的空气质量数据。<br>2. 选择特定的数据流进行分析和展示，通过可视化工具呈现环境监测结果。 | ### 智能城市环境监测应用 mermaid 流程图 ```mermaid graph LR A[环境传感器] --> B[传感器中间件（X - GSN）] B --> C[云数据存储（LSM - Light）] D[用户请求] --> E[调度器] E --> B E --> C B --> F[数据分析与展示] C --> F ``` ## 7. 总结与展望 ### 7.1 物联网商业模式与平台的重要性 物联网的发展为商业模式创新和平台技术带来了新的机遇和挑战。在商业模式方面，物联网将数字世界的商业模式模式引入物理行业，使传统制造企业有机会重新审视和优化自己的商业模式。例如，免费增值、利用客户数据等模式的应用，为企业开拓了新的盈利途径。同时，物联网平台如 OpenIoT 的出现，解决了物联网应用中语义互操作性的难题，为物联网应用的大规模开发和部署提供了有力支持。 ### 7.2 未来发展趋势 - **更多行业应用**：随着物联网技术的不断成熟，它将在更多行业得到广泛应用，如医疗、农业、交通等。在医疗领域，物联网可以实现远程医疗监测、智能医疗设备管理等；在农业领域，可用于精准农业、农产品溯源等。 - **技术融合创新**：物联网将与人工智能、大数据、区块链等技术深度融合，创造出更具创新性的应用和解决方案。例如，人工智能可以对物联网数据进行深度分析和挖掘，提供更智能的决策支持；区块链可以保障物联网数据的安全性和可信度。 - **生态系统完善**：物联网产业将形成更加完善的生态系统，包括硬件制造商、软件开发商、系统集成商、服务提供商等。各方将加强合作，共同推动物联网的发展，实现互利共赢。 ### 未来物联网发展趋势 mermaid 流程图 ```mermaid graph LR A[物联网] --> B[更多行业应用] A --> C[技术融合创新] A --> D[生态系统完善] B --> E[医疗] B --> F[农业] B --> G[交通] C --> H[人工智能] C --> I[大数据] C --> J[区块链] D --> K[硬件制造商] D --> L[软件开发商] D --> M[系统集成商] D --> N[服务提供商] ``` 总之，物联网的发展前景广阔，但也面临着诸多挑战，如安全隐私问题、标准统一问题等。企业和开发者需要不断探索和创新，充分发挥物联网的潜力，为社会创造更多的价值。