物联网未来的发展趋势是什么?

物联网未来的发展趋势是什么?,第1张

更小尺寸、更快运行、灵活敏捷的端到端解决方案是有效路径

物联网时代是一个计算无处不在的新时代,每个设备、每个物体都将具备计算能力,这意味着集成的计算解决方案必将向尺寸更小、运行速度更快、功能更敏捷、产量更大的方向演化。

新型低能耗需求的可穿戴设备:物联网技术终端落地的正面力量

低功耗蓝牙与WiFi应用:物联网发展应用的中坚力量

作为推动物联网发展和应用的中坚力量,WiFi、智能蓝牙、NFC和GPS这些成熟、高效的无线连接设计可以提高设备应用的效率,使得制造商能够设计、制造并推出消费者买得起的产品,从而鼓励大众消费。

高精传感器应用:物联网飞速发展的重要驱动因素

十方物联网

如果不是亲耳聆听PTC全球CEO贺普曼(James Heppelmann)关于物联网将如何变革传统制造的演讲,我对一个革命性时代即将带来的颠覆性影响恐怕不可能有那么深切的感受。
6月的波士顿阳光明媚、气候宜人。这里既是美国文化的发源地之一,也是仅次于硅谷的东部创新中心。贺普曼的演讲正是2014年PTC全球用户大会(PTC Live Global 2014)开场。来自全球约2,000多名用户代表和媒体出席了此次大会。作为《福布斯》中文版的代表,我应邀参加。
自通讯技术诞生以来,全球1/3的人口通过电话、手机、互联网连接。2010年则被物联网发展的一个里程碑:物体的连接数量超过人的连接数量。更重要的是,这一物与物连接的趋势在加速发展,“万物互联”(Internet of Everything)似乎已经势不可挡。
据IDC预测,2016年,物联网产品及解决方案创造的市场价值将达到19万亿美元;麦肯锡则把物联网视为改变生活、商业和全球经济的12大颠覆性技术之一,2025年的市场规模预计达62万亿美元,是3D打印市场的10倍。
“物联网不同于传统意义上的互联网,” 贺普曼说,互联网强调‘人’的连接,而物联网强调的是‘物’,“万物互联的世界产生的变化就是创新的驱动力。”
在贺普曼看来,物联网时代之所以会到来,离不开三大因素的激励:
芯片的发展——摩尔定律使得芯片的计算速度在过去几十年间飞速发展;
通信的发展——各种通信技术让联结成为人们生活不可或缺的部分;
智能产品(也就是“物联网”中的“物”)的发展。
大约1年多前,贺普曼和全球知名的哈佛大学商学院教授迈克尔·波特(Michael EPorter)联合启动了一项关于物联网时代制造业、智能连接产品的研究。“我们的研究发现,智能连接产品的爆炸式增长将重新定义整个产业链条,并会对产业结构产生影响,也会改变竞争者参与竞争的战略,”贺普曼说,“这将是对所有人都产生巨大影响的大事,甚至这变化之快和颠覆性让人觉得有些可怕。”
“世界在变化,我们制造的产品在变化,产品产生价值的源泉也在变化,而且在转移。”贺普曼说。那么,物联网对传统制造业究竟会产生哪些彻底改变呢?贺普曼从三方面做了解析。
首先,原先硬件创造的价值正在被软件创造的价值所共享,与硬件相关联的软件创造的价值将超越以往任何时候。贺普曼以智能手机为例,说明了软件与硬件结合在产品销售中的作用越来越大。“我们很多制造业客户告诉我,他们的产品有几百万、甚至数千万行代码,他们也可以算得上软件公司了。”贺普曼说。
在中国制造业领域,这一趋势同样在发展。例如,风机制造商远景能源在几年前就已经把自己从传统风机制造商升级到了“智能风机制造商”,通过为风机增加传感器、编写软件代码,从而实现智能化控制和运营。
其次,联接让我们对智能硬件在软件方面的创新提供了新的选择,从而创造“新的智能”。云计算的颠覆性由此体现。在制造智能联接产品时,人们可以选择把大部分软件直接与硬件集成,这样可以得到更快的响应速度、较低的网络依赖程度和更高的安全性;也可以把所有的应用都放在云端,如此一来,硬件变成了终端接口,制造的复杂度会大大降低,而所有有价值的应用可以通过网络灵活配置,选择更广、更新更快,硬件的价值也会因此降低;当然,也可以二者结合,把部分核心功能做成嵌入式软件,而把一些应用放在云端。
第三,智能连接产品会带来商业模式的变化——从销售产品到销售服务。飞利浦照明的模式创新是一个典型案例,他们改变以往销售灯具的模式,与华盛顿地区的停车库签订为期10年的照明服务合同,并为这些车库安装LED灯。“LED灯是一次性投入较大的昂贵照明器材,但从节能和效率来说,优势明显。”贺普曼解释说。毋庸置疑,让客户一次性投入安装昂贵的LED灯的挑战很大。但飞利浦采取新服务模式,他们可以从每年节约出来的200万美元的能源开支中获得充足的利润。服务期间,飞利浦不仅需要提供高品质产品,还要持续做好服务——通过传感器、芯片让照明智能化,从而通过系统平台监控、运营和服务。从模式上来看,这是双赢的——用户得到他们需要的“舒适”,而制造和服务提供商取得了稳定而源源不断的利润。
那么,制造业企业应该让传统产品具备哪些“新能力”才能让它们具备智能连接产品的特性呢?贺普曼从4个方面进行了描述,分别是:监控能力、控制能力、优化能力和自动化能力。
激情澎湃的贺普曼曾经是一位工程师和创业者,在他的带领下,PTC从产品设计软件跨越到协同设计、产品生命周期管理、物联网平台等领域,近年来公司保持了持续增长态势,并且通过收、并购完善自己在制造业全生命周期软件工具和平台各环节的布局。贺普曼自己也是一位物联网体验的超级粉丝。演讲中,他现场演示通过网络远程控制自己房屋中的各种智能产品设备,让观众亲眼目睹了家中能源管理、娱乐系统、安全系统尽在一键掌握中的场景。
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      物联网随着技术的进步和应用场景的扩大逐渐为人们所喜爱和关注,对于普通人物联网也许是人们心中的“风口”但是对于业内人士来说只是技术发展的产物,物联网不是一个新名词,它在几十年前就已经存在了,在我2012年读这个专业时知道物联网术语的人数还不超87%,如今的物联网已经融入到了各行各业,从医疗到交通,从教育到电商物联网设备遍布各地。
      物联网涉及技术众多,传感器收集数据是第一个阶段。现如今,在个人随身携带的电子设备、在城市交通、在制造企业,甚至可以说在社会生活的很多角落,都有传感器分布其中。它们保持着工作的状态,源源不断地产生海量的即时数据。

       接下来是传输网络。超高速、低延时和可靠的基础设施网络,这是在“每毫秒都很重要”的应用场景中十分必要的数据传输工具。

       以及边缘计算的应用。边缘计算有三个特点:高效、实时、更安全。从概念上讲,边缘计算使数据处理尽可能接近源的地方,在设备或网络本身进行计算,而不是外部服务器或者中央数据中心。如此一来,边缘计算减少了潜在的带宽瓶颈,保证了数据反馈的实时性,目前也成为了与云计算不相上下的一项热门技术。

       然后融入到场景应用。当数据传输到位,大数据、云计算、人工智能等技术开始接入,最后的结果,是创造出各种各样符合需求的工具和功能,帮助各行各业的企业依据数据做出更快更好的决策。

       甚至还有人工智能。“万物互联”是第一步,而后终将迎来“万物智联”。除了数据处理与分析以外,我们期待通过“人工智能”让设备本身实现更有意义的相互交流,推动低时延应用更快、更精确、更可靠的成熟落地。可以想象,物联网带来的海量数据就随着这样一条复杂的产业链而不断往上攀登,推动着社会生活向好的方向发展变化。

       物联网技术的发展还是为了人们能够更好的生活,对于现在的物联网来说它有众多使用场景,比如:

在园区仓储物流管理的应用

园区内仓储物流有三个环节:行驶在园区内的载货卡车、中转仓库、生产车间的物流存储。为了能保证仓库及生产车间的存货保证在一个合理水平,供应链管理需要实时了解这三个地方的物料情况。在传统人工场景下,需要人工检测并补给物料,由于没有完善的定位系统,需要依赖人工去查找物料位置,因此经常出现物料补给紧张导致产线暂停的情况,大大降低了效率。但通过IoT技术,在物料箱上安装终端电子标签,可实时上报物料种类、及位置信息,这样可对园区仓储物流进行高效管理。

在智能装配的应用

通过IoT链路给生产线设备嵌入电子标签,可实时上传设备状态及定位信息,全面掌控设备健康信息,为企业预测性维护计划提供依据,提高了生产管理能力和效率,实现可视化生产;另外通过实时上传能耗数据,可动态掌握功耗情况,节能降耗。

在能源行业应用

通过IoT网关可将钻井平台的油压、油温等参数实时传递到中控室,确保钻井平台的实时监控,保证生产作业安全;露天矿通常处于偏远区域,矿坑深,面积大,通过对车辆的运营状态进行监控、对车辆进行定位及控制,同时上报矿坑斜坡参数,进行远程安全生产。

在智能社区应用

通过在小区水表、电表、气表安装终端模组,可实时读取信息并检测小区环境参数。模组通过接收基站信号,可将终端数据无线上传,做到智能抄表。另外,还可用于家电等智能控制、以及停车位的检测。

物联网技术给我们带来安全和便利也改变着我们的生活方式。

物联网就业前景很好,物联网产业具有产业链长、涉及多个产业群的特点,其应用范围几乎覆盖了各行各业。

物联网专业是教育部允许高校增设新专业后,高校申请最多的学校,这也说明了国家对物联网经济的重视和人才培养的迫切性。物联网的产业规模比互联网产业大20倍以上,而物联网技术领域需要的人才每年也将在百万人的量级。

物联网的基本特征从通信对象和过程来看,物与物、人与物之间的信息交互是物联网的核心。物联网的基本特征可概括为整体感知、可靠传输和智能处理。

整体感知—可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。

可靠传输—通过对互联网、无线网络的融合,将物体的信息实时、准确地传送,以便信息交流、分享。

智能处理—使用各种智能技术,对感知和传送到的数据、信息进行分析处理,实现监测与控制的智能化。


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