Amazon 的IoT之路

Amazon 的IoT之路,第1张

众所周知,物联网(Internet of Things,IoT)可能是互联网时代开始以来企业面临的最大机遇。 Gartner 预测, 到2020年物联网上将有近200亿个设备, 物联网产品和服务供应商将产生3000亿美元的收入。如果希望成功地利用这个机会ーー将传感器、连通性、云存储、数据处理、分析和机器学习结合起来, 以转变业务模式和流程,那么就需要一个计划和策略,用高大上的词汇描述,大概就是战略。

“他山之石,可以攻玉。” 学习和理解Amazon 的IoT路径,可以带来诸多的启发。如果团队在一个复杂的项目上取得成功, 就需要了解实现的步骤和可交付成果、必要的资源和实际作用以及每一个固有的风险和依赖性。

就Amazon 而言,建立一个成功的物联网战略有三个关键阶段。 实际上许多步骤是同时采取的, 可以通过许多不同的方式加以处理。

首先, 必须优先考虑如何缩小选择范围。 尽管物联网提供了广泛的机会,但成功与否取决于对市场的理解, 需要认真评估和审议所谓的机会,从正确的地方切入。

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一切都始于一个环境分析。 需要彻底了解行业和竞争对手ー优势、弱点、机遇和威胁(SWOT),这将帮助我们看到市场上的大趋势和真正的能量。 技术已经彻底改变了几乎每一个行业, 从制作到医疗保健到零售等等, 没有任何一项业务没有受到影响。

在我们所在的行业里, 人们是怎么评价物联网的? 真正理解什么是最糟糕的用户体验: 顾客在哪感到沮丧? 什么数据或者什么事件可以改善客户体验? 提供这些数据的传感器或物联网机会是什么

这应该是一个更广泛的行业观点, 不要受限于自己狭隘的视野, 不要对当前的业务有一个狭隘的看法,不要让贫穷限制了想象力。 在某些情况下, 这可能涉及在价值链的某一部分开展业务, 以便了解价值链的其他部分, 并确定相应的商业机会。

创建一个地图, 在自己所在的领域空间中,其他解决方案提供者在哪里, 对发展要有一个明确的理解, 每个人到底做什么, 他们的关键客户是谁, 以及他们的物联网使用情况。 访谈有助于理解客户的需求, 进而检验这些需求的智能方式是否已经得到满足, 是否存在着差距。

记录具体的客户需求, 并确定未来的客户目前正在经历的摩擦点。 从一开始就遵循想要的结果, 可以帮助确定细节和优先事项, 否则, 这些细节和优先事项可能会被高估或忽视。

精心打造一个强大的客户角色是一项艰苦的工作, 可能需要重新开始几次才能做好。 在这些方面, 可能犯的最大错误就是为了展示而不是为了工作,不要担心这些可交付成果的美丽伪装, 除非已经真的在做了。 要担心自己的洞察力、与客户的交谈状况,以及要和其他能给工作带来洞察力和挑战的人一起验证发现。

No measurement, No management, 需要设计一些方法来评估工作的成果。

这包括弄清项目的可行性和过渡点, 以及它将如何与公司的其他战略相联系。有时候, 尤其是当组织对于连接设备领域还是新手的时候, 项目的成功应该是能从项目中学到什么来衡量, 而不是传统意义上的成功。可能执行一些早期的物联网方案, 纯粹是为了获得经验, 而没有预期的投资回报率。

一旦把所有这些分析都解决了, 就需要与团队的其他成员分享所学到的东西。 通过建立商业系统的飞轮模型和商业模式, 来阐述这些经验。

一旦明确了战略想法以及为什么要实现它, 就需要一个物联网路线图, 这个路线图可以帮助计划和交流, 明确什么已经在构建过程中,以及它们如何运作。

在创建路线图时, 亚马逊最喜欢的策略是ーー大处着眼, 小处着手。

换句话说, 需要一个宏大的愿景, 但实际上只是小赌一把, 测试一下自己的想法。 这可能包括创建一个原型, 一个最低限度的可行产品或与现有客户及合作伙伴共同开发的一个项目。

有四种方法可以清晰地表达路线图:

最后一步是识别和绘制物联网的需求ーー明确使解决方案能够成功所需的那些技术能力。可以使用许多不同类型的方法, 比如用例、用户故事、流程、人物角色、架构规格等方式来记录需求。不管采用什么样的方法, 都要回答关于洞见(数据和事件)、分析和推荐、性能、环境、 *** 作、成本等问题。

关于洞见,回答这样的问题可能很重要:

关于分析和推荐,需求问题可能包括以下内容:

关于性能问题可能包括以下几点:

关于环境和 *** 作的需求问题可能包括以下方面:

成本问题可能包括以下几点:

在制定计划的时候, 尽管物联网可以提供关键的拼图, 但这并不是一张代金券。简单地创建一个物联网解决方案一般不会成功。 然而, 如果专注于通过更新的或创新的产品和服务为客户提供更大的价值, 改善公司运营或创建新的或更有效率的商业模式, 才更有可能获得成功。

1) >一篇文章看懂什么是NB-IoT和物联网

NB-IOT是一种物联网实现技术 同zigbee及wifi一样 属于物联网的重要分支 NB-IOT是基于基于蜂窝的窄带物联网,它拥有低功耗的特点 跟zigbee一样 但是传输速率要大于zigbee 而wifi则消耗较大的功耗 但是传输速率比它们都要大
NB-IoT是IoT领域一个新兴的技术,支援低功耗装置在广域网的蜂窝资料连线,也被叫作低功耗广域网(LPWA)。NB-IoT支援待机时间长、对网路连线要求较高装置的高效连线。据说NB-IoT装置电池寿命可以提高至至少10年,同时还能提供非常全面的室内蜂窝资料连线覆盖。

物联网丨一篇文章搞懂LoRa,SigFox,eMTC和NB-IoT之间的区别

都是远距离无线传输,只是各自的应用领域不同而已。

LoRa比较适合区域网,自己管理资料,自己架设基站进行资料处理,比如一个农场、一个蔬菜基地等。

NB-IoT较适合广域网部署,应用领域比较适合广泛部署,一个特征应用比如共享单车就比较适合NB而不适合LoRa,比较像是3/4G跟WiFi的关系。

LoRa:基站需要自己管理,可以类比为自己家里WIFI路由器,手机连结WIFI上网

NB-IoT:基站运营商已经给你建好,要传输付钱即可,资料走运营商网路,可以类比为目前的手机3/4G上网

LoRa、SigFox因为出现的时间较早,且较基于授权频谱的LPWA技术更为成熟,也可以规模商用,能够满足当时部分使用者的需要,因此获得了运营商的选择。在市场上,基于非授权频谱的LPWA技术,主要是LoRa、SigFox为主。

随着技术的进步和发展,到了2016年,NB-IoT和eMTC这两项技术出现了,并且这两项技术都采用统一的3GPP标准来扩充套件物联网。这项技术具有行业标准的属性,是开放的,并且采用的技术方向是向5G进行逐步演进,标准会不断的提升和演进。

一篇文章看懂什么是工业40

这篇接地气的文章告诉你——什么叫工业40 导读:工业40到底是个啥,本来答应给他单独讲一遍,后来一想,不如整理下材料和思路,一块分享给大家,所以今天就跟大家谈谈这个神秘的工业40吧。
早年从事过工业自动化行业,后来为了赚点讲课费做零花。

工业40第一重天:智慧生产
之前我们说过,生产装置和管理资讯系统也各自连线起来,并且装置和资讯系统之间也连线起来了。你有没有觉得还缺点什么?没错,就是生产的原材料和生产装置还没有连线起来。
这个时候,我们就需要一个东西,叫做RFID,射频识别技术。估计你听不懂,简单来说,这玩意儿就相当于一个二维码,可以自带一些资讯,他比二维码牛叉的地方,在于他可以无线通讯。
我还是来描述一个场景,百事可乐的生产车间里,生产线上连续过来了三个瓶子,每个瓶子都自带一个二维码,里面记录著这是为张三、李四和王二麻子定制的可乐。
第一个瓶子走到灌装处时,通过二维码的无线通讯告诉中控室的控制器,说张三喜欢甜一点的,多放糖,然后控制器就告诉灌装机器手,“加二斤白糖!”(张三真倒霉……)。
第二个瓶子过来,说李四是糖尿病,不要糖,控制器就告诉机器手,“这货不要糖!”
第三个瓶子过来,说王二麻子要的是芬达,控制就告诉灌可乐的机械手“你歇会”,再告诉灌芬达的机械手,“你上!”
看到了,多品种、小批量、定制生产,每一灌可乐从你在网上下单的那一刻起,他就是为你定制的,他所有的特性,都是符合你的喜好的。
这就是智慧生产。
工业40第二重天:智慧产品
生产的过程智慧化了,那么作为成品的工业产品,也同样可以智慧化,这个不难理解,你们看到的什么智慧手环、智慧脚踏车、智慧跑鞋等等智慧硬体都是这个思路。就是把产品作为一个数据采集端,不断的采集使用者的资料并上传到云端去,方便使用者进行管理。
德美工业40和工业网际网路的核心分歧之一,就是先干智慧工厂,还是先搞智慧产品。德国希望前者,美国希望后者。至于中国,我们就搞加,还是加这个东西好,正加反加都行。
工业40第三重天:生产服务化
刚才说了,智慧产品会不断地采集使用者的资料和状态,并上传给厂商,这个就使一种新的商业模式成为可能,向服务收费。我好多年前在西门子的时候,西门子就提出来向服务收费,当时我觉得这是德国佬拍脑袋想出来的傻×决定,但是现在我才明白这是若干年前就已经开始为工业40的生产服务化布局了。你对西门子的印象是什么?冰箱?你个糊涂蛋,西门子这些年已经悄然并购了多家著名软体公司,成为仅次于SAP的欧洲第二大软体公司了。
这个服务是什么呢?比如西门子生产一台高铁的牵引电机,以往就是直接卖一台电机而已,现在这台电机在执行过程中,会不断的把资料传回给西门子的工厂,这样西门子就知道你的电机现在的执行状况,以及什么时候需要检修了。高铁厂商以往是怎么做的?一刀切,定一个时间,到时间了不管该不该修都去修一下,更我们汽车保养没什么差别。现在西门子可以告诉你什么时候需要修什么时候需要养护,你要想知道,对不起,给钱。
再举个例子,智慧产品实现后,每一辆汽车都会不断地采集周边的资料,来决定自己的行驶路线,整个运输系统会完全服务化,任何人都不需要再买车,有一天也许自己开车会成为严重的违法行为,因为装置是智慧的,而人确是不可控的。
在这个阶段,所有的生产厂商都会向服务商转型。
工业40第四重天:云工厂
当工厂的两化融合进一步深入的时候,另一种新的商业模式就有要孕育而生了,这就是云工厂。
工厂里的装置现在也是智慧的了,他们也在不断地采集自己的资料上传到工业网际网路上,此时我们就可以看到,哪些工厂的哪些生产线正在满负荷运转,哪些是有空闲的。那么这些存在空闲的工厂,就可以出卖自己的生产能力,为其他需要的人去进行生产。
网际网路行业为什么发展的这么快,就是因为创业者只需要专注于产品和模式创新,不需要自己去买一个伺服器,而是直接租用云端的服务就行了。而目前工业的创业者,还是要不断地纠结于找OEM代工还是自建工厂中,这个极大地限制了工业领域的创新。当云工厂实现的时候,我预言中国的工业领域将出现一个比网际网路大百倍以上的创新和创业浪潮,那个时候这个社会的一切都将被深刻的改变。
工业40第五重天:跨界打击
网际网路行业天天说降维打击传统行业,什么谷歌小米阿里巴巴乐视,可是我告诉你,当工业40进入第五重天时,工业企业的跨界打击将比这些网际网路企业猛烈百倍。这个过程将从根本上撼动现代经济学和管理学的根基,重塑整个商业社会。
举个例子,一个生产手表的厂商,这个表每天贴着你的身体,采集你身体的各项资料,这些资料对于手表厂商也许没啥用,但是对于保险公司就是个金库,这个时候,手表厂商摇身一变,就能成为最好的保险公司。
当自动化和资讯化深度融合的时候,跨界竞争将成为一种常态,所有的商业模式都将被重塑。
工业40大圆满:黑客帝国
整个工业40过程,就是自动化和资讯化不断融合的过程,也是用软体重新定义世界的过程。
在未来,多元宇宙将在虚拟世界成为现实,一个现实的世界将对应无数个虚拟世界。改变现实世界,虚拟世界会改变;改变虚拟世界,现实世界也会改变。一切都在基于资料被精确的控制当中,人类的大部分体力劳动和脑力劳动都将被机器和人工智慧所取代,所有当下的经济学原理都将不再试用,还将有可能引发道德伦理问题。但是我相信有一些东西是不会变的,人类的爱、责任、勇敢,对未来和自由的向往,以及永无止境的奋斗。生生不息!
好吧,现在大谈黑客帝国似乎有些遥远,那就谈谈科理咨询的2016年德国汉诺威工业展与工业40标杆学习之旅吧!科理咨询带着学员都学到了什么呢?请关注随后的系列报道。

nb-iot和其他物联网的区别

nbiot和emtc应该是比较相似,因为都基于LTE技术
而其他非LTE系列的物联网就根本不同了

窄带物联网 nb-iot o为什么小写

NB-IoT是narrowbandinterofthings,即窄带物联网技术,是LPWA技术的一种。LTECategoryM2也被称为Narrow-BandIoT(NB-IoT)没有Cat-NB的说法

物联网《NB-IoT已经来了,LTE-V还会远吗

1、实现无人驾驶,单车智慧+汽车联网,两手都要硬
当前市场忽视了通讯网路对于无人驾驶的关键作用。之前大家讨论的更多的是单车智慧,而要实现最终的无人驾驶,必需单车智慧和汽车联网相辅相成,特斯拉事故已经说明,仅仅单车智慧是不够的。实现汽车联网的通讯网路必须具备低时延、大频宽的效能,实现车与车、车与路之间的通讯,而目前包括 NB-IoT、4G 等网路均不符合要求,必须要有专用的车联网通讯标准。
2、抢夺车联网标准,中国推出 LTE-V
中国是世界第一大的汽车市场,同时中国通讯产业又具备全球竞争力,出于通讯安全的考虑,中国工信部正在积极推动自主化的车联网标准。华为、大唐等主导的车联网标准 LTE-V 预计在 2016 下半年和 2017 上半年分步冻结,2018 年商用推广,抢在美国强制推广之前(DSRC)。同时,我国 8 月份将释出“智慧网联汽车发展技术路线图”,我们判断,LTE-V 将是其中的重要内容之一。

一篇文章看懂茅台为什么那么贵

历史悠久:贵州茅台酒独产于中国的贵州省遵义县仁怀镇,是与苏格兰威士忌、法国科涅克白兰地齐名的三大蒸馏名酒之一,是大曲酱香型白酒的鼻祖。

品质优越:被尊为“国酒”。他具有色清透明、醇香馥郁、入口柔绵、清冽甘爽、回香持久的特点,人们把茅台酒独有的香味称为“茅香”,是我国酱香型风格最完美的典型。

一张图看懂什么是物联网

物联网是网际网路的延伸,可以说是网际网路的一种应用。物联网通过各种感知装置,如射频识别、感测器、红外等,将资讯传送到接收器,再通过网际网路传送,通过高层应用进行资讯处理,达到“感知”的目的。

一篇文章弄懂什么是虹膜识别

美国智库 Acuity Market Intelligence
曾发表过一份《生物识别的未来》报告,报告显示,虹膜识别技术将在未来10—15年迅速普及,并占全球生物特征识别16%的市场份额,虹膜识别产品总产值也将达到35亿美元。毕竟无需赘言,在智慧手机之外,未来整个IOT产业的崛起理论上都可被视作虹膜技术普及的基石——你知道,当万物互联时代来临,资料安全牵一发而动全身,人们都在企盼一种与机器更安全的互动方式。
拜好莱坞所赐,如下场景早已被视作未来理所当然的一部分:某Boss级人物神色淡定或慌张地进入实验室等神秘部门,他只需要“看一眼”萤幕即可来去自如。事实上,虹膜识别并不是一个初生事物,基于虹膜扫描识别身份的理论认知可追溯到上世纪30年代,并于90年代逐渐实现商业化落地,如今也已应用在诸如金融, ,机场和军方等现实中貌似类似“神秘部门”的地方。但如你所知,人类历史的底层驱动力永远都是技术以及让技术大范围扩散的商业,遵循着与计算机,网际网路,智慧手机等颠覆性技术的相似步伐,如今虹膜识别也正在从特定领域推广至普通消费人群之中。最直观的例子当然来自三星刚释出的Galaxy
Note7,这是虹膜识别技术第一次被添置在真正意义上的主流旗舰智慧手机之上。
在不少人看来,考虑到三星之于手机产业链的掌控力和号召力,与去年富士通ARROWS NX F-04G以及微软Lumia
950XL等小众机型对虹膜识别的仓促不同(譬如识别时间过长),三星的入局有望起到某种带动之力——据报道,三星的加入甚至让与虹膜识别相关的企业股票也一度飘红。技术的成熟当然是另一方面。古往今来,人类一直对“精准识别身份”心向往之——而有理由相信,愈到未来,安全地告知机器“我是谁”这件事就愈加重要。
而在这件事上,至少看起来,虹膜识别可以做到更多。
你的唯一
大体而言,在所有常规生物特征识别(包括指纹,人脸,虹膜,声音,掌纹等)当中,由于虹膜自身的精准性,防伪性,唯一性,稳定性,主流学界通常认为虹膜是比指纹或者面部识别更“高阶”的识别方式,要知道,相比于指纹08%,人脸2%左右的误识率,虹膜识别低至百万分之一的误识率看起来几乎没有任何蛊惑性。
那到底何为虹膜人眼结构由巩膜,虹膜和瞳孔三部分构成,虹膜即是位于其他二者之间的圆环状部分,属于眼球中层,负责自动调节瞳孔大小,从而适应不同光照环境。而交叉错杂的细丝,斑点和条纹等细微之物构成虹膜大量独一无二的资讯特征,也因此具备了某种与生俱来的不可复制性(顺便一提,虹膜的唯一性同样存在于同卵双胞胎身上,后者DNA资讯重合度非常之高),其复杂度远超如今在智慧手机普及的指纹识别,有研究表明,虹膜识别准确性是指纹识别的1万倍。
可想而知,细小的动态特性让伪造虹膜变得几乎不太可能,至少目前,无论照片,假眼,乃至在隐形眼镜上列印(对了,当眼球剥离人体,虹膜也会随瞳孔放大从而失去活性),都几乎没办法欺骗机器对于主人虹膜的信赖。
而极强的稳定性是虹膜用于生物识别的另一利器。任何人在胎儿发育阶段形成之后,虹膜即终生保持不变,且几乎不会受到外部环境的干扰——在眼睑的庇护下,它不易受到外伤侵袭,更重要的是,目前看来,诸如红眼病,白内障,青光眼,沙眼结膜炎,近视眼手术这些常见的眼部侵扰都无法影响虹膜自身纹理。这意味着,虹膜不会出现指纹解锁时易磨损,灵敏度低,蜕皮或者潮溼而致使手机无法识别的困扰。
另外,最后想说,相较于指纹,虹膜中远距离的非接触式采集无疑要卫生许多。
怎么用
很好理解,虹膜识别技术能将虹膜资讯特征转为密码储存。
在具体的实现路径上,拿Note7来说,在前置镜头同侧增加了IR
LED与虹膜摄像头,在识别过程之中,前置摄像头辅助虹膜摄像头确定持机者的大体轮廓,再经由IR
LED发射红外光源(虹膜识别无法用最常见的彩色可见光感测器,要用独立的红外感测器,以保证能为暗光下使用),虹膜摄像头通过光源扫描持机者虹膜资讯,然后将虹膜资讯转为编码,与已知密码进行比对,以最终决定是否解锁。通常来说,相比录入指纹时的繁琐,初次录入虹膜要迅捷许多,大概只需要几秒钟;而当用户试图用虹膜解锁手机时,根据视讯演示,虽不比指纹,但仍谈得上灵敏。
而直觉便知,虹膜识别的应用场景可被延伸至萤幕解锁之外,譬如Note7提出的一种场景方案是新增了一个“安全资料夹”,通过虹膜解锁存放一些包括应用,照片,便签在内的私人资料或资讯(你知道,每个人都有一些“不可告人”的小秘密),让其独立于其他手机资料之外,唯有虹膜可以开启,算是上了份双保险。
在我看来,这一功能也在很大程度上回应了业界对于虹膜识别普及性的担忧——事实上,至少在现阶段,作为科技急先锋的虹膜识别与已然成熟的指纹识别并非取代关系,而更接近于不同场景中的互补或进阶,Note7的安全资料夹即是如此,你大可将其视作指纹之后的第二道安全防护,**里出入神秘部门也得布防重重关卡不是
嗯,在告知机器“我是谁”这件事上,人类经历了各种密码,数字证书,硬体KEY(譬如U盾)等多种方式,有理由相信,身份识别的下一幕很大程度上将由虹膜等生物特征识别完成。其实追溯人机互动历史,一个清晰的脉络是:主流计算装置的每次形态改变,必然伴随着人机互动难度下降,而随着虹膜等识别技术的完善,人类与机器之间的“信任关系”势必将迈向一个新篇章。
未来由现实铺就,而“未来已经来临”。在科技领域,未来十年将会令过去的十年黯然失色,但愿这其中会有生物识别技术很大的功劳。


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