物联网有哪三个层次

一、感知层——感知信息

作为物联网的核心，承担感知信息作用的传感器，一直是工业领域和信息技术领域发展的重点，传感器不仅感知信号、标识物体，还具有处理控制功能。

目前，在发达国家，其发展已芯片化、集成化和智能化。如最早提出泛在网的加州大学（伯克利分校），已将压力、磁、光等传感单元集成在一个芯片中，而且芯片具备无线接入和自组网功能。

然而，传感器国产化程度较低，其成本、性能和寿命尚不能满足交通运输物联网信息感知的需求。据了解，交通运输部正在和其他部门合作，研制满足交通需求、具有自主知识产权的传感器，并对市场产生了影响。如专业生产感知气象信息设备的维萨拉公司，得知交通运输部正在组织相关研究后，主动要求加入，其产品在国内也应声降价。

二、网络层——传输信息

传感器感知到基础设施和物品信息后，需要通过网络传输到后台进行处理。

目前，传输信息应用的网络先进技术包括第6版互联网协议（IPv6）、新型无线通信网（3G、4G、ZIGBEE等）、自组网技术等，正在向更快的传输速度、更宽的传输带宽、更高的频谱利用率、更智能化的接入和网络管理发展。

据专家介绍，我国在道路建设中，沿路铺设了大量光纤，但利用程度不高。物联网采集到的海量数据，可以使这些道路光纤物尽其用。

三、应用层——处理信息

物联网概念下的信息处理技术有分布式协同处理、云计算、群集智能等。

信息处理的目的是应用，交通物联网的信息处理是为了分析大量数据，挖掘对百姓出行和交通管理有用的信息。此外，还需要建立信息处理和发送机制体制，保证信息发送到需要的人手中。比如，把宏观的路网信息发送给管理决策人员，把局部道路通行情况发送给公众，把某条具体路段的事故信息发送给正行驶在上面的车辆。

含光一出，不服来干！

阿里将芯片命名为平头哥，一种生活在非洲的蜜罐，号称全球胆子最肥的动物。其性格“不服就干”也成了阿里芯片的代名词。

含光是我国传说中上古三大神剑之一，该剑含而不露，光而不耀，光听名字就能想象到此剑强劲的威力。而含光就是平头哥旗下的小弟，将来还会有更多芯片产品。含光800的出现，真正体现了平头哥的特色：短、平、快。再加上上古神剑，天下无敌，听这名字就相当的霸气。

随着5G时代的到来，、视频等占用空间较大的信息文件会越来越多，与日俱增的海量数据需要更加强大的芯片处理才能完成。阿里对芯片的渴求比谁都更积极，所以必须研制出最牛最强的芯片才能给阿里目前的情况带来改变，这是战略性芯片。我们来看看含光800的专业数据：

含光800的12纳米技术，超过170万晶体管，超强的推理性能可以达到78563 IPS，比当今世界最厉害的AI芯片性能高4倍；芯片能效比500 IPS/W，是第二名的33倍，芯片用于云端影像处理，每秒可处理78万张。想象一下天猫淘宝的数据量，那可是天量而且每天都在增加。1颗含光800的算力相当于10颗GPU，未来5G时代智能物联网发展，就需要如此强劲的动力芯片。

含光800的面世，将会带来我国芯片发展的新的历史阶段。

一、区别于传统通用芯片，目标更明确专一

阿里的芯片和传统通用处理器（如X86、CPU和GPU）的算法还是有些不同，属于特定场景下的特定算法，我们可以理解为：定制化芯片。含光800目标专一、把硬件和软件发挥最大价值，就像平头哥一样，瞄准目标不服就干，干到你害怕为止。

二、依靠强大的基础，芯片研发速度更快

阿里五大支持机构—ABCDE，即Algorithm 算法机构、Big Data 大数据机构、Computing 安稳的计算力机构、Domain knowledge 专业领域知识机构、以及Ecosystem 大生态机构。拥有ABCDE的阿里，研发速度更快。

如果使用传统GPU，实时处理一个城市交通视频所需GPU数量大约需要40颗，出现的延时为300ms；如果使用阿里的含光800，只用4颗就能搞定，而且延时会下降到150ms。

阿里电商系统商品库每天的增加量达到10亿张，传统的GPU技术，识别效率低，需要1个小时。含光800，只用5分钟，效率可以提升12倍。

未来的5G物联网时代，含光800超强的计算能力还可应用于智慧医疗、汽车自动驾驶技术、智慧城市等行业。

三、为企业输出普惠算力，好东西让更多企业使用。

阿里产品铁三角：AI+芯片+云计算，从技术和硬件都没有问题，阿里是服务企业起家的，未来这些应用的目标还是广大企业用户。依靠阿里巴巴“让天下没有难做生意”的愿景，将会打造全新的商业模式——平头哥模式，为企业提供性价比更高的普惠算力，让更多企业都能享受科技带来的价值。

工业物联网是指在工业中应用物联网技术，实现工业特有的价值增值的技术模式。

所有物联网都是为了实现万物互联，特别是物与物的互联，但是工业物联网又有其专有属性，原因是与工业物联网相对的消费物联网本身的联网密度、联网的实时性、联网物的异质化要求都不高，而工业物联网的要求主要表现在联网密度、联网实时性及联网异质化三个方面。

思考所有问题都需要从宏观到微观的细化过程，工业物联网也不能例外，我认为对工业物联网进行深度思考，需要从以下五个维度进行分析，否则将会要么带来一叶障目，要么带来好高骛远。

首先需要我们思考的问题是，工业物联网的价值、意义和目的是什么；第二个是工业物联网需要连什么的问题，这是一个范围的概念；第三个需要我们思考的是连入物联网的物的层级问题，也就是深度的问题；第四个需要我们思考的是实现物联的价值成本分析；第五个需要我们思考的是如何建设工业物联网。
互联网实现了计算机与计算机的连接，或者说实现了人与人的连接，这个连接带来了人的交互的便利，在这个基础上涌现出很多全新的、颠覆性的商业模式，例如，电子商务、即时通讯，社交媒体等等；而物联网将实现人与物、物与物的连接，同样我们也期望带来全新的、颠覆性的商业模式，甚至更进一步，期望带来人类生活、生产方式的全新的颠覆性的模式。

作为物联网主战场的工业物联网，人们对其的期许是在工业设计、制造、流通环节带来革命性的变革，为传统工业注入新的活力，提供新的势能，驱动工业在更高维度上发展、创新、乃至变革。随着计算、存储能力的提升，特别是大数据、人工智能的发展，任何行业对数据获取手段都提出了前所未有的要求。对数据获取手段的要求主要表现在四个特征，第一是高效性；第二是准确性；第三是实时性；第四是经济型；在当前技术能力下，能够同时满足这四个特征的就是工业物联网，首先，芯片技术已经发展到一个具有较强计算能力的MCU在美元以下，RFID芯片价格甚至已经到美分这个量级，使得工业物联网有了物质基础，同时满足了经济性要求；近三十年的通讯技术的发展，从模拟到数字，从简单调制到复杂调制技术的商用化，使无线通讯可以很廉价地覆盖几百米甚至数公里的范围，满足了数据获取的密集部署要求，同时由于工业物联网的永久在线的特征，使工业物联网满足数据获取的高效性、实时性要求；微电子技术在近年也发生了突飞猛进的发展，不论在价格上还是在进度上都有了长足的突破，满足了数据获取的准确性。

总而言之，工业物联网的出现是在以下几个条件成熟时涌现出来的不可逆转的趋势：

1、快速变化的市场需要数据支撑，产生了市场对数据获取的急切要求；

2、MCU的发展使得计算能力快速提升；

3、以调制技术为核心的通讯技术发展为联网建立的管道基础；

4、传感技术，特别是以MEMS为标志的微电子技术的发展给予感知世界提供的保证；

工业物联网不是规划出来的，是各种技术与需求发展进化的产物，是生活、生产、经济发展到一定高度后自然而然出现的，是在需求的驱动下，众多行业创新带了的自然产物。

通过工业物联网，可以把传统经济中不可数字化之物数字化，可以把传统不可数字化之行为数字化，可以把传统不可能变为可能，甚至变为容易获得、解决的方案。
这个问题是第一个问题的延续，如果不考虑经济性，那么我们可以说工业物联网连接一切可连接之物，但是，当我们在做一个务实的、有价值的方案时就不能不考虑可行性及经济性，那么工业物联网连什么呢？我们认为这是一个从哪里来到哪里去的问题，我们通过上面对价值、意义和目的分析可知，我们应该从目的反推，一切从目的出发，时刻盯紧企业需要弥补的最关键环节，例如，如果对量化OEE有需求，那么我们就要连接设备状态；如果要减少在制品，那么我们就要对在制品进行追踪；如果能源消耗对企业是重中之重，那么我们就要把能效物联化，等等。世界上不存在同样的两片树叶，同样地，世界上也不存在同样的两个企业，我们只能对企业本身进行深入分析，紧紧聚焦于企业价值，在保证经济性的基础上，确定工业物联网的实施范围方案。联网范围一个核心点是连入物的属性，也就是说我们通过分析连入物的属性与企业建设工业物联网目标的耦合度，决定需要实施工业物联网的广度。
通过分析工业物联网连什么后，我们得到了连入物的内容，接下来需要我们决定是对每个/每类连入物我们该数字化哪些属性，这里遇到工业物联网特有的一个障碍，需要连入工业物联网的物的可连通性问题， 特别是在设备互联时，可连通性表现的特别突出，例如，有的设备具有开放的通讯协议和可用的通讯接口，有的设备不开放协议等等，那么可连通性就是对方案供应商的很大的考验，我们的经验是有四种方案可供选择：

1、使用设备开放的协议；

2、使用设备自带的传感器；

3、添加新的传感器；

4、改变观察侧面及维度，使用全新的采集模式；

其中第四条，改变观察的侧面和维度，使用全新的连接方式是使用第一性原理，避开设备不开放协议或接口的阻碍，避开被设备供应商牵着鼻子走的方向，从本质上获取数据。例如：通过能效检测获得设备的使用状态，通过震动传感分析设备部件的故障、甚至是转速等，只要通过第一性原理从你需要的信息入手，而不是被动地从设备可以提供的数据入手来提供物联解决方案的方式。直接把我们需要的信息做为目标，观察除了直接连接设备外，我们还能够如何获得需要的信息，因为只有我们获得的数据能够与设备提供的数据在信息上能够“同构”即可。例如，我们可以在我们的物联设备上安装一个震动传感器，从传感器获得的数据中，我们即得到了设备是否开机，又得到了是否启动工作，同时还得到设备的转速。如果不用第一性原理，而是硬要跟设备互联，那至少要采集三个数据，并且未必设备能够给你。这就是典型的边缘计算的案例，边缘计算的计算规则一定要具有定制能力，可以说边缘计算一定是一个知识容器，可以方便地把客户、厂家，甚至是第三方的知识融入的容器，我们开发的支持脚本的设备已经具有了初步的边缘计算的功能，我们需要在这个方面继续加大支持力度。

所以，通过分析企业价值和物的可连通性，我们就可以明确定义需要连入物层级，也就明确了连入物的连接深度；

在连入物联网的物的层级中一个重要的概念是管理粒度，对于制造业来说，连入物的管理粒度大概分为如下几个层级：

1、传感级；

2、设备级；

3、产线级；

4、车间级；

5、企业级；

也就是说我们要在经济性可行的前提下定义数据获取的粒度。理论上讲，细粒度一定比粗粒度更好，更有价值，但是当加入成本分析后，可能并不一定粒度越细越好，需要按照各种制约因素找到一个平衡点。
价值成本永远在企业行为中持有权值最高的赞同或者否决的一票，通过前三项分析，我们仅剩下最后一个问题没有解决，这也是关乎价值成本的关键：管理粒度问题，我们到底需要在多细的粒度下进行管理？这带来了一个哲学问题：世界是不是需要黑盒子。什么意思呢？当我们确定一个管理粒度后，比管理粒度更细的信息将被隐藏在黑盒子中，这个黑盒子将成为我们分析深度或者认知深度的制约因素和约束条件。我们可以通过价值成本分析来找到这个平衡点，从而明确黑盒子的大小，并最终确定连入工业物联网的物的特性。
我们的期许是工业物联网建设的价值观，其他一起都是方法论。首先，我们在规划物联网时要本着既要有高瞻远瞩，又要有务实可行的精神。在思考黑盒子的大小时我们要高瞻远瞩，设计方案尽可能地以黑盒子尽量小为目标，而实施方案则按照价值成本分析选择合适的黑盒子的大小，也就是选择合适的管理粒度，从而保证投入收益的平衡，甚至我们可以把黑盒子尽量定义的大些，用以验证工业物联网的可行性，最大可能地降低工业物联网实施的风险。

总之，我们应该从以几个方案来确定工业物联网的建设原则：

1、期望获得什么结果？

2、期望用什么方式获得想要的结果？

3、需要信息基础提供什么？

4、工业物联网是否能够获得这些信息？

5、工业物联网如何获得这些信息？

6、获得这些信息的性价比如何？

7、回归分析，评估预期结果是否符合经济利益？

8、落地实施。

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