阿里云IoT云产品交流会:物联网痛点多,阿里能做什么?

阿里云IoT云产品交流会:物联网痛点多,阿里能做什么?,第1张

经历了互联网、移动互联网,人类正在迈入万物互联、万物智能的世界。5G、IoT、云计算、人工智能成为 社会 关注的对象,数字经济成为政策宣传的重点,各种概念和解释产生,使得当下有很多话题可以讨论。

数字经济背景下,企业竞争最核心的能力是什么。

不同行业发展数据智能的潜力有何不同?

企业如何高效进行物联网应用开发?

企业对云平台的使用体验如何

对于类似问题,阿里云IoT、ICA联盟一直希望与行业人士进行对话。上周,ICA联盟物联网万亿生态伙伴聚合沙龙在杭州举办,活动以“粘合行业碎片,共创IoT基石”为主题,以阿里云IoT云产品为话题,吸引近200名行业人士到场交流。

4位嘉宾依次上台分享

物联网需要化繁为简

物联网产业链很长,覆盖了感知层、网络层、应用层三大层次。它改变了传统的商业运作方式,让商业 社会 变得更加复杂。

首先,物联网让产品变得复杂。增加了传感器、模块等部件,需要进行更多的开发管理。

其次,物联网让需求变得复杂。企业从生产产品变成了提供个性化的服务。

就是这两个变化,让产业体会到很多新的发展痛点。

1 物联网开发过程链路极长,从获客到交付典型过程常常要经历十几个环节。

2 将软件研发、硬件研发、嵌入式研发,云产品的购买,施工/安装/维修费用计算在内,物联网开发成本极高。

3 调查表示目前78%的用户需求为定制化需求,65%的物联网软件需要定制化开发,这导致软件复用性较低。

4 设备联网、用户交互产生海量数据,众多场景亟需数据实时分析、可视化的能力,提升使用效率及用户体验。

新的形势促进了变化的发生,计算力的进步预示着满足更大的信息处理能力,更强的灵活性。

物联网平台在整个产业链中地位,也从当年行业所关注的“要不要上云”,随着企业自身数据资源日渐丰富,应用数据意愿的显著增强,过渡到了“如何高效地上云”。

物联网云平台,由此更直接地承担起IoT产业“基础设施”的角色,为物联网项目的规模化落地减负降压。

阿里云IoT 产品结构

阿里云 IoT 资深产品专家JASON CHEN从各个原子化产品角度,描绘了阿里云IoT的全局样貌。包含物联网 *** 作系统AliOS Things、边缘计算Link Edge、网络管理平台Link WAN、开发平台IoT Studio、物联网设备接入与管理、物联网数据分析、物联网市场Link Market、物联网安全Link Security等功能在内,展现阿里云为各类IoT场景和行业开发者赋能的能力。

将各个基础产品分别阐述,体现出阿里云IoT强化基础设施角色,希望阿里云的产品技术变成合作伙伴解决方案一部分的心态。再次印证阿里云智能总裁张建锋在3月阿里云峰会上所提出的“被集成”口号,阿里云的重要转变已经发生。

以下,我们就将重新认识阿里云IoT云产品。

物模型

阿里云 IoT 技术运营专家薛圆在交流中表示,ICA联盟推出物模型,定义物联网设备模型与属性。通过对任意物联网设备建模,合作伙伴共创设备数据标准模型,确保数据标准的准确性、合理性,实现设备间的互联互通互懂。

类似将拼图碎片整理成更完整的拼图模块,物模型将实现碎片数据结构化、差异模型统一化、烟囱场景联动化、软硬一体标准化的目标,帮助用户缩短开发时间、标准化开发工具。

物联网数据分析

在任何商业活动中,数据都是一种资本,数据分析是可以产生创新收益的手段。

阿里云 IoT 高级产品经理腾春艳在对物联网数据分析产品介绍时表示,阿里云为物联网开发者提供数据分析服务,覆盖了数据存储、清洗、分析及可视化等环节,有效降低数据分析门槛,助力物联网开发。

在空间数据可视化方面,阿里云IoT提供二维、三维空间数据的可视化功能,致力用数据连接真实世界。比如对智能停车场的车场现状、排队数据、收入进行分析;比如定义电子围栏,当物品超出围栏范围时,配置报警;比如在物流追踪、设备管理等物联网低频定位场景下,展示设备轨迹;比如在三维空间可视化需求下,基于阿里云物联网平台构建监控、展示、控制为重点的BIM可视化系统,实现园区、建筑、楼层、房间、设备的逐级可视化。

图:阿里云IoT数据分析产品架构

IoT Studio 物联网应用开发

如前文所述,物联网产业的痛点很多都落在了开发上。阿里云 IoT 产品专家曲文政在演讲中再次阐明IoT Studio作为物联网开发者生产力工具的产品定位与功能。

1 一站式完成云端SaaS 搭建 :用户可以通过IoT Studio轻松搭建出简单IoT SaaS系统,或构建出部分功能集成在原有的SaaS系统中

2 可视化搭建,降低定制化成本 :通过可视化搭建、服务编排的方式让一般嵌入式开发者经过简单培训也可以快速搭建出各种物联网应用;

3 提供AI 等高阶能力: 将高阶能力输出给开发者,增加营收,扩展业务边界;

4 后续提供更多解决方案模版: 通过模版的方式给用户提供即刻可用的IoT SaaS解决方案(包含硬件、嵌入式代码、页面/APP、服务)。

整体而言,IoT Studio作为开发工具,向上承接业务需求帮助用户快速搭建SaaS,向下汇聚能力将阿里体系的能力更快更好地输出给用户,是阿里云IoT产品中承上启下的关键一环。

图:IoT Studio 产品架构

结语

在 汽车 行业,定制化需求增多,产品的敏捷规划、全生命周期运维是厂商的关注焦点;在零售行业,企业追求着精准化营销的目标;在农业,看天吃饭需要向精准化种植转变……

未来的各行各业,在面对各种不确定的因素之时,都希望用数据说话,用数据管理、用数据决策。

在这样的产业愿景之中,阿里云IoT将继续践行技术和商业基础设施的角色,覆盖物联网云管边端开发环节,提供满足各类开发者需要的基础产品,助力合作伙伴创新模式,发展商机。

1)安全隐私
如射频识别技术被用于物联网系统时,RFID标签被嵌入任何物品中,比如人们的日常生活用品中,而用品的拥有者不一定能觉察,从而导致用品的拥有者不受控制地被扫描、定位和追踪,这不仅涉及到技术问题,而且还将涉及到法律问题。
2)智能感知节点的自身安全问题
即物联网机器/感知节点的本地安全问题。由于物联网的应用可以取代人来完成一些复杂、危险和机械的工作,所以物联网机器/感知节点多数部署在无人监控的场景中。那么攻击者就可以轻易地接触到这些设备,从而对它们造成破坏,甚至通过本地 *** 作更换机器的软硬件。
3)假冒攻击
由于智能传感终端、RFID电子标签相对于传统TCP/IP网络而言是“裸露”在攻击者的眼皮底下的,再加上传输平台是在一定范围内“暴露”在空中的,“窜扰”在传感网络领域显得非常频繁、并且容易。所以,传感器网络中的假冒攻击是一种主动攻击形式,它极大地威胁着传感器节点间的协同工作。
4)数据驱动攻击
数据驱动攻击是通过向某个程序或应用发送数据,以产生非预期结果的攻击,通常为攻击者提供访问目标系统的权限。数据驱动攻击分为缓冲区溢出攻击、格式化字符串攻击、输入验证攻击、同步漏洞攻击、信任漏洞攻击等。通常向传感网络中的汇聚节点实施缓冲区溢出攻击是非常容易的。
5)恶意代码攻击
恶意程序在无线网络环境和传感网络环境中有无穷多的入口。
6)拒绝服务
这种攻击方式多数会发生在感知层安全与核心网络的衔接之处。由于物联网中节点数量庞大,且以集群方式存在,因此在数据传播时,大量节点的数据传输需求会导致网络拥塞,产生拒绝服务攻击。
7)物联网的业务安全
由于物联网节点无人值守,并且有可能是动态的,所以如何对物联网设备进行远程签约信息和业务信息配置就成了难题。
8)传输层和应用层的安全隐患
在物联网络的传输层和应用层将面临现有TCP/IP网络的所有安全问题,同时还因为物联网在感知层所采集的数据格式多样,来自各种各样感知节点的数据是海量的、并且是多源异构数据,带来的网络安全问题将更加复杂。

物联网技术由三面构:
1、应用技术:数据存储、并行计算、数据挖掘、平台服务、信息呈现;
2、网络技术:低速低功耗近距离线、IPV6、广域线接入增强、网关技术、AD HOC
网络、区域宽带线接入、广域核网络增强、节点技术;
3、知技术:传器、执行器、RFID标签、二维条码;
物联网技术核:线传网络(WSN)射频识别(RFID);
计算机专业应主要习物联网技术应用、构建、运营、维护、管理、服务等领域知识

随着区块链技术的出现,尽管我们已经朝着这个未来主义的愿景迈近了很多步,但还远远无法达到理想的目标。以下简单地列出了一些关键的局限性:
1、缺少专门为物联网设备开发的主流区块链网络(注意:截至本文撰稿时间,还没有任何区块链系统称得上是「主流的」);
2、设备制造商尚未将加密密钥嵌入到所有硬件中,也没有把与区块链的兼容性确立为一个通用标准;
3、用于保证隐私保护算法的软件加密方法效率极低且不切实际 [1],而硬件解决方案则需要建立在对制造商和整个制造供应链完全信任的基础上。因此止数据盗版很难被防止;
4、人工智能还不够精密,无法在设备中实现这种高度自主的决策行为;
5、为了进一步消除链上交易风险,还需要确立相应的法律手段,但是只有有限的国家和地区 [2] 才承认链上智能合约具有和链下合约同等的法律约束力。
但即使存在这些局限性,区块链依旧具有提供广泛增值应用的潜力,能够解决物联网面临的许多技术。首先,让我们更深入地了解区块链技术当前的进展,以及我们可以做些什么来改善现有技术水平。
为物联网设备开发的区块链网络
考虑到区块链和物联网之间的所有协同作用,一个能够完美适配物联网需求的区块链网络会具备哪些特征?尽管许多区块链技术在本质上都是基础性的,并不会明显侧重于特定应用,但在公共分类帐层面,有许多设计和优化选择能够反映设计者在开发过程中考虑到的应用堆栈。
物联网设备的特征及其对区块链网络设计的影响
在谈及物联网,特别是将其与现有区块链网络上运行的节点做对比时,我们需要明确一点:目前所有的区块链网络,都依赖于功能强大且始终联网的服务器来执行所有记录保存和共识任务。当下显而易见的是,我们所认为的大多数「物联网」设备,或者更小的,有时是移动的联网设备,其受限且独有的特征并不适合上述情况。
「IoT」一词基本上被用于指代任何连入互联网的设备,我们可以对这些设备的特征做一些总结性的陈述:
大规模:[3] 据一些统计显示,物联网设备的数量已经超过了世界人口,并将继续以更快的速度增长;
有限的算力:[4] 即使是与普通笔记本电脑的处理能力相比,物联网设备的算力在量级上往往也排不上号;
有限的存储空间:大多数物联网设备的初衷并不是在本地存储信息,而是单纯的信息中继(例如上传到云端),因此其存储空间非常有限;
有限的带宽和网络连接性:许多物联网设备在没有可靠网络连接的野外环境运行,联网成本高昂(例如,树林深处的卫星网络);
能耗限制:许多物联网设备使用电池或通过能量采集机制运行,这严重限制了其能耗。
那么想要设计最适合物联网设备的区块链网络,需要满足哪些关键指标?
1、网络需具备可扩展性:考虑到可能有数十亿个设备连接到任何特定的区块链网络,该网络必须能够扩展其处理交易和请求的能力。
2、网络需支持通用资产的发现和交易:物联网设备上有许多可交易的数字资产和资源(例如数据),其中不仅仅是货币。因此还需要发现这些资产的途径。
3、网络需支持选择性存储:考虑到物联网设备的所有局限性,它们将只能参与网络的一个小的子集,并且必须仔细甄选每个设备所存储和处理的内容。
4、网络不能仅仅依靠「工作」来维持安全性:网络安全不能单纯基于解决复杂的密码难题,这会使物联网设备难以执行区块链事务。
5、网络需支持去信任的轻节点:目前的物联网设备并不足以支持全节点的 *** 作,但仍需要保持其在区块链网络上的独立性,因此在物联网设备上运行的「轻」节点不能太过天真(即盲目地信任另一个全节点),并且应该具备某种方法能够验证网络状态和状态转换。
6、网络需支持点对点交易:IoT 设备之间的许多事务都是高度本地化的,即设备彼此相邻,不可能每次都去等待全网验证造成的延时。
综上,即便目前区块链与物联网的结合还存在许多局限性,在满足上述关键指标的基础上,就能够设计出最适合物联网设备的区块链网络,从更好地赋能物联网生态。

第一,行业标准滞后,个行业标准繁杂。标准是物联网规模发展的前提。物联网涉及的标准比较复杂,包括终端、网络通信、中间件、系统架构、业务规范和安全等。以终端为例,国内做M2M终端的厂家,都有各自的硬件接口及通信协议和软件标准,厂家都是定向开发,成本高而规模小。另外,在网络层,物联网中无数个传感器形成M2M互联后就要涉及互联网、无线通信网(3G)等大网的互联互通问题。还有物联网业务的标准规范问题,比如智能电网的规范、移动支付的标准规范、智能家居的规范等。
第二,改造成本高,社会效益显著而盈利性较弱。例如,根据美国的数据统计,市政改造智能路灯,平均每盏灯投入232美元。适合政府的公共事业,如路灯、交通、环境监控等,现阶段物联网应用成本高是制约发展的重要原因之一。
第三,我国物联网技术还处于低端水平,特别是在芯片、传感器终端、信息处理和应用软件方面。在传感器方面,我国很多的技术相对来说只是做分装方面的工作,核心的技术如芯片方面还是受制于国外,包括射频识别技术、传感网、智能卡、芯片等很多都是依靠进口。技术能力的薄弱,导致我国成本相对较高,成为规模化应用的重要制约要素之一。在数据处理方面,包括应用开发、业务平台、系统集成、中间件等,各厂商处于生存及发展期,力量薄弱,相对于IBM、SAP、Axeda公司而言在技术实力和专业性方面都有很大差距。为物体智能而开发的嵌入式软件还没有规模化应用。
第四,产业链上下游缺乏清晰共赢的商业模式,也制约着应用的规模化推广。例如,终端未标准化,导致开发成本高,应用开发无法满足用户多样化需求;在系统集成领域,受上游供应商供货时间限制,项目周期长,客户分期付款,需垫付资金,资金压力大。对于运营商而言,物联网收益性较差。
第五,目前的需求主要受政策驱动,来自企业的需求还比较初级。
第六,个别企业有垄断产业链的行为。通过资金实力,垄断产业链上的企业,签订排他性协议,禁止与竞争对手合作,极大制约了产业链的健康发展。


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