物联网时代即将到来，这些知识点你Get到了吗

我们身边的共享单车即应用了物联网技术，《物联网时代》将物联网定义为：“通过基于互联网协议的分布式云端，将所有的东西都互联起来。”其作者马切伊认为，物联网实际上并不是什么新的发明，它以不同的形式以及存在了10年以上的时间。

连接带来了时代的需求的变化，当世界上有十亿网民的时候，Facebook就自然的出现了。

如果你仔细地观察过去25年里的科技企业，你就会发现变化一直在发生。

每隔3-7年，企业就必须对它们进行重塑。那些错过了一次技术转型的公司如果能迎头赶上的话，那么还有可能重新恢复过来。而那些错过了两次技术转型的公司，则有可能已经消失了。如果你有兴趣的话，可以查看一下50年前标准普尔500强公司的名单，如果统计无误的话，截止到2017年，只有19%的企业现在依然存在。

当我们在网络上看着90后“佛系”“中年人”的话题捧腹大笑的时候，其实我们没有看到这背后透露着的真正原因是：90后们生活在“变的太快”的世界里，太多学习工作生活里的问题他的上一辈甚至前一代人都没有遇到过，他们的迷茫那么大，以至于有些人认为：至于以不变应万变才是“正解”。

而如果我们把这件事扩展的更大一些，无论我们的真实年龄如何，我们都注定属于将遭遇革命性变革的一代人。这也正是马切伊克兰兹(Maciej Kranz)将每一个商业领域正经历“革命性变革”的这一代人叫做“物联网一代”的原因。

什么是物联网？

一个相对繁琐的解释是：

物联网是互联网的一个延伸。互联网的终端是计算机（PC、服务器），我们运行的所有程序都是计算机和网络中的数据处理和数据传输，没有涉及任何其他的终端。而未来，所有物和物之间都可以实现互联。物联网能够让互联网连接对象使用嵌入式传感器进行数据收集和交换的网络，汽车，厨房电器，甚至心脏监视器都可以通过物联网连接。随着物联网在未来几年的发展，更多的电子设备将加入物联网的阵营。

而在《物联网时代》中，物联网有一个更为简单明了的定义，它是“通过基于互联网协议的分布式云端，将所有的东西都互联起来。”其作者马切伊·克兰兹是全球物联网专家，思科公司战略创新集团副总裁。在本书中，他基于思科的工作视野和在全球物联网行业一线的长期实践经验，从数十个他参与实施的物联网案例中，总结出4种已经获得验证的、可以快速回报的场景。顺带提一下，思科公司的主营业务就是物联网。

总的来看，物联网的本质还是互联网，只不过终端不再是计算机（PC、服务器），而是嵌入式计算机系统及其配套的传感器。在这个意义上说，物联网是一个很大的概念。如果单从学科上分解来看的话，它涉及到通信，信号处理，计算机视觉，自动化控制，电路系统，信息融合，无线自组织网络，MEMS传感器设计等等。

可以说，这是计算机科技发展的必然结果，为人类服务的计算机呈现出各种形态，如穿戴设备、环境监控设备、虚拟现实设备等等。只要有硬件或产品连上网，发生数据交互，就叫物联网。实际上，大数据概念最早的提出，也是因为物联网的兴起，传感器接入网络之后，大大增加了可以挖掘的数据量，网络上的数据不但包括社交网络这种来自用户的数据，还有了来自物理世界的数据。

物联网发展速度为什么这么慢？

正如马切伊在他的书中提到的那样，物联网实际上并不是什么新的发明，它以不同的形式以及存在了10年以上的时间。

它的本质便是上个世纪学术界开始兴起传感器网络、自组织及多跳网络（wireless sensor network, ad-hoc network, wireless multi-hop network）。RFID在智能物流上的应用只是最为基本的应用场景，当前的研究远比这个更为复杂。但是，受限于应用场景和技术实现的瓶颈，物联网的发展，其实无法像互联网那样爆发。

首先，现阶段的物联网应用基本都是“锦上添花”的东西，需求性并没有那么强，如可穿戴设备和智能家居，这也就是为什么很多智能硬件叫好不叫座的根本性原因；也正是因为这个原因，商业上也不会出现滴滴打车那样的持续性投入，这又反向钳制了这一技术的商业化发展。

其次，物联网技术上还有很多没有突破。最大的技术瓶颈可能在MEMS传感器的性能和无线传感网的设计实现上。

再有，就是目前在应用上还找不到突破。目前比较活的也就是智能硬件，无人机，工业物联网这块。但是离人类和互联网形成的应用需求还无法相比，目前还没出现。

最终，物联网应用的制约因素还是能源，物联网应用场景的扩展一直在等待电池技术的突破。所以，目前来说物联网首先会在那些对能量要求不是很高的方向首先取得突破，比如智能硬件和工业设备上。

总之，物联网的方向毋庸置疑有着广阔的发展前景，但是当前基础研究和相关技术还有待发展，因此看起来发展缓慢，甚至就是停滞，学术和商业界都在等待一个颠覆性应用可以让“物联网”来一次诈尸。

共享单车中的物联网技术

完全可以想象，物联网的技术前景是广阔的。

实际上，2016年底兴起的共享单车就是一个成功的物联网商业化作品。

看似简单的单车使用过程，包括了物联网技术，人联网技术（移动互联网），自动控制技术，GPS全球定位技术等多个技术领域。但是整体的技术实现并不复杂，并没有涉及到什么创新黑科技。

首先，一辆单车需要以下几样设备参与运作：

•单车上面的智能锁（这个是核心关键，包括了GPS定位模块，GPRS通讯模块，主控芯片，电控锁模块等）

•用户手中的手机和APP

•单车提供商的云服务器（平台）

关键的环节在于单车和云服务器之间的通讯，采用的是老旧的GPRS技术。为什么要用这种落后的2G技术呢？ 不使用LTE呢？答案很简单: 省钱省电覆盖好。

共享单车是典型的物联网应用场景，也能很好的克服我们之前说的物联网现存的耗能的问题。它对网络的要求并不是大数据量（它只需要很少很小的几条消息），而且它不需要速度很快（几秒钟的时延，完全可以忍受），它需要很低的功耗和很长的待机时间。

早期阶段，共享单车甚至依靠短信和云服务器进行通信，所以等待解锁的时间比较久，大约需要6-10秒。

还有一个小细节，不知道有没有人遇到过。我曾经用过一次支付宝旗下集成的一款市面上不太流行的单车品牌，扫码之后，手机提示我：锁没电了。这是我第一次意识到，原来单车的锁需要电！？

当然，正因为共享单车智能锁有这么多模块，所以它当然要耗电的。

为什么早期的单车骑起来特别累？除了一些材料和工学设计的原因，也是因为：你在充当人肉发电机。后来，为了改善用户体验，开始流行太阳能充电了。所以，越来越多的单车装上了太阳能发电板（如下图）。

经过过去一年半的迭代和升级，现在市面上所有的单车使用体验相比最早的那一批已经有了质的飞跃。

同时，近些年上市的一些空气净化器，穿戴设备以及家庭环境监控设备也已经完成了一代代的自我迭代和进化，在目前的消费场景下，服务着千家万户，这正是物联网技术未来商业化发展的一个缩影。

如何顺势借力风口，成为一名成功的物联网创业者或者职场精英？

BI Intelligence 预计：到 2020 年，地球上将有超过 240 亿的物联网设备，约为人均 4 台，当我们接近这个阶段时，60 亿美元将流入物联网解决方案，包括应用程序开发，设备硬件，系统集成，数据存储等。然而这些投资在 2025 年将产生 13 万亿美元的效益。

然而正如前面所说的，基于一些目前无法攻关的技术难题，它的商业前景也是复杂的，特别是对于创业者而言，这不是一个好消息。创业者大部分都是小公司，无论多么先进的技术，一旦市场成熟，目前的互联网大鳄公司都可以迅速投入数倍于你的资金，在非常短的时间内模仿你，超过你，压垮你。

而且，目前全世界范围内，也已经有多家物联网平台已经初具规模，比如Amazon Web 服务、Microsoft Azure、ThingWorx 物联网平台、IBM 的沃森、思科物联网云连接、Salesforce IoT 云、Oracle 集成云以及 GE Predix。

因此，物联网行业的创业者应该处理好两个问题。

首先，科技行业想突破垄断，对于微软和IBM这样的大企业而言，是技术积累。对于我们这样的个人或小团队而言，最好的方法是缩小目标客户群体，专注于某一个具体的领域或者攻关一项技术去解决某一个具体的问题。主动缩小目标客群的好处就是大企业不容易来抢市场，而你我们相对容易找到目标客户，最终说服他们买你的产品。

其次，以热门概念 *** 作以达到融资目的，而从不关心成本和收入是最错误的做法。

总结来看，就是组建一个相对小型的团队来维护一款小产品或者一个项目，这样可能反而容易成功，比如团队或项目被大公司收购。

如果你只是想成为一个工作体面收入又高的技术工作者和相关从业者，有一条相对明确的职业发展方向可以借鉴：学Java，去一家当地比较有名的计算机类企业应聘；取得一定成绩后，跳槽至国内一线物联网公司；3-5年后，有机会跳槽去国际一线企业在华公司应聘，如前面所说的这几个大型的物联网平台。如果在继续在里面服务几年，等到物联网技术真正实现商业化爆炸的那一天，你绝对已经可以斩钉截铁向别人介绍说：你好，我是物联网行业的资深行业顾问！就像我们前文提到的《物联网时代》作者马切伊先生一样。

就算不完全复制这条路，普通人想要搭上物联网这班车也不是没有可能的。毕竟，物联网的范围其实极其广泛。无论是大数据分析师、GPS定位还是井下探测，都可以算是物联网的一部分。只不过，程序猿是物联网现阶段发展时期，需求最大平均工资最高的工种而已。

以上由物联传媒提供，如有侵权联系删除

作为一名IT从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下这个问题。

虽然近年来移动端开发的上升趋势比较明显，而且开发存量也越来越大，但是Web开发依然占据着重要的位置，Web领域依然存在着较大的想象空间，相信在Web20之后，Web领域依然会开辟出新的价值空间。

当前Web系统的市场存量是非常大的，很多场景依然离不开Web系统，随着云计算、大数据和物联网的逐渐落地应用，Web开发的任务边界也在得到拓展，这个过程不仅需要大量的开发人才，同时也需要Web领域不断进行技术迭代和创新。

从技术研发的角度出发，目前在物联网领域有大量的研究课题与Web系统有关系，而且物联网与Web系统的融合对于物联网的普及应用具有重要意义，所以未来Web系统与物联网的结合，也许会为Web系统带来更大的价值增量。如果Web系统能够解决物联网系统的资源整合等问题，那么在物联网的推动下，Web系统将迎来一个新的发展阶段，从目前的发展趋势来看，Web系统与物联网的结合也是一个大的发展方向。

可以用于Web系统开发的编程语言还是比较多的，比如PHP、Java、Python、C#等语言都可以从事Web系统开发，而且相对来说，Web系统自身的技术体系也比较完善。从编程语言自身的发展情况和应用情况来看，Python的上升趋势还是比较明显的，相信在大数据和人工智能的推动下，未来Python语言的前景还是比较广阔的。

异构网络的融合和自治是物联网的最显著特征之一。由于应用需求和网络技术的多样性，在物联网的架构下将是多种网络同时共存的局面，包括用于感知信息在内的个域网、有线和无线形式的局域网、城域网和广域网等。这些性能特征各异的网络是相互补充、相互促进的，如何实现它们之间的无缝融合和自治管理，更加有效灵活地满足用户需求是物联网面临的重要技术挑战之一。
异构网络的融合和自治从技术上讲主要包括海量地址和数据的管理，接入机制的选择和异构资源的自治管理等方面。首先，在物联网中，由于物体数目巨大带来的海量地址空间的分配和管理、物体地址和标示之间的映射、海量数据的传输和存储等成为异构网络首先需要解决的问题。其次，由于各种网络性能特征各异，采用传统的单目标决策理论很难找到真正最优的接入选择方案。因此需要引入多目标决策理论，在有限资源和各用户要求的多个目标之间找到平衡点，达到多目标最优化目的。最后，由于物联网资源的异构性、网络的动态性等特点，资源的自治管理是研究的重点内容。在以自组织为主要形式的信息传感层中,关键是自感知与自配置的核心协议，包括时间同步协议、分布式定位协议、拓扑控制协议、自组织路由协议和能量管理协议等。在接入/网络层中，为支持用户和节点的移动性，除了需要在同一网络内不同小区间的水平切换技术之外，还需要从一种网络到另一种网络的垂直切换技术。由于异构网络在数据速率、频谱、QoS等方面的差异性，垂直切换所需要的精确位置测定和快速切换机制将更加复杂。同时，在异构环境中，基于上下文感知技术，进行分布式频谱(带宽)的自感知动态分配也是资源管理的趋势之一。多无线电协作(MRC)是实现上述资源管理的一项关键技术，它是指在单一节点配备多个独立的无线电系统，各无线电系统可以使用不同的接入技术及不同信道。由于一个节点可以同时与不同的接入系统建立连接，也可以同一时刻与一个接入系统保持多个连接，因而有助于实现快速垂直切换和动态资源分配。
(1)数据融合和信息处理
物联网中的节点具有数目多、体积小、能量有限、数据海量等特点，因此从提高信息准确度和降低能耗角度出发，需要有效的数据融合和信息处理技术。这些技术渗透在物联网的各个层次中。在信息感知层，可以通过移动中继、节点分组轮流工作、选取代表性上报节点、压缩感知等机制达到节能目的，同时又保证了信息的完整性和准确性；在接入/网络层，主要是通过汇聚处理和各种路由控制协议来进行数据重组和融合，减少数据传输量；在应用服务层，则主要是利用分布式数据库技术，对收到的数据进行进一步的筛选，达到数据融合的目的；同时，根据用户和环境数据信息随时空变化的动态特性，对其进行基于多层次融合的上下文感知处理。
(2)服务搜索和发现
和传统的电信网、互联网服务模式相比，物联网服务的不同之处在于强调服务的主动性提供，因此需要更高级、更复杂的服务搜索和发现技术。目前的Web服务搜索和发现技术主要有直接搜索、集中架构式搜索和分布架构式搜索三大类。直接搜索是指使用者向服务提供者直接索要服务描述的副本；集中式架构搜索是指服务提供者在一个中心目录中注册服务、发布服务公告及引用，供使用者检索；分布架构式搜索是指在Web站点上存有对服务提供者提供点处的服务描述的引用，使用者通过指定检查Web站点来获得可用的Web服务。物联网服务的搜索和发现需要在以上技术基础上增加主动性环节，即根据用户需求，自动搜索、发现和组装合适的服务，并在动态变化的异构网络环境中实现服务的可靠传送和主动提供。
(3)安全可靠性保障
物联网中的安全可靠性保障主要体现在网络安全和信息安全两方面。网络安全包括硬件平台、 *** 作系统、应用软件在内的系统安全和系统连续可靠正常运行、网络服务不中断的运行安全。信息安全则是指对信息的精确性、真实性、机密性、完整性、可用性和可控性的保护。和传统的互联网相比，由于节点的微型化和能量能力的受限化，在物联网中需要着重考虑的是算法计算强度和安全强度之间的权衡问题，即如何通过更简单的算法和更低能耗实现尽量强大的安全性。

不管你是否相信，社交网络和在线视频流出现之前，互联网就已经存在了。Web10甚至在20世纪90年代谷歌出现之前就已经存在了。当时的互联网是由AltaVista和网景公司主导的。

AltaVista搜索引擎创立于1995年，2013年被雅虎关闭。网景公司成立于1994年，旗下的网景浏览器曾全球闻名，但在2003年被美国在线解散。当时，这些互联网只为实体公司提供广告服务。

网页是“只读的”，用户只能搜索信息，浏览信息。正如下面第1张图所展示的：

大多数电子商务网站从性质上讲还是Web10，因为其背后的理念非常简单，面向消费者展示产品，从感兴趣的消费者那里收钱。这些网站往往反应迅速，体验顺畅，但用户的互动程度被降到了最低。

Web20

在Web10之后，互联网的第二次迭代被称作Web20，也就是“可读写”网络。到了20时代，用户不仅仅局限于浏览，他们还可以自己创建内容并上传到网页上。

Web20这个概念，最早是在2003年，由O’Reilly传媒副总裁DaleDougherty提出的。自此以后，Web20浪潮席卷全球。仅仅过了10年，Web20就已经彻底重新定义了市场营销和商务运营。

现在，微博上的大V可以通过一张照片成就或毁掉一个品牌。大众点评上的用户可以通过一条差评就抹黑一家餐厅，甚至点评已经对用户的购买决策起到至关重要的作用。

就像本篇文章第2张图展示的那样，形形色色的社交网站和点评网站，是Web20的代表：

根据一项调研，90%的消费者在购买之前会在线阅读点评，88%的用户会像信任个人推荐一样信任网络点评。

Web20的初衷就在于让互联网更加贴近民主，使用户更好的互动。

Web30

在了解什么是Web30之前，先来看下下面这张图，是不是起来很熟悉？

上图是本篇文章的第3张图。每次在亚马逊上购物，网站算法就会看其他人购买了你的这件商品后会继续买什么，然后会把推荐结果展示给你。

这意味着什么？这意味着网站在从其他用户的购买习惯中学习，推断你有可能倾向于哪些产品，并把你可能喜欢的商品推荐给你。简而言之，网站自身有了自主学习能力，变得更加智能。

这就是Web30背后的哲学了。

Web10是由内容驱动的，内容来自于商业机构，服务于消费者；

Web20允许用户自主上传内容，分享内容；

Web30使得在线应用和网站可以接收到已经在网络上的信息，并将新的信息和数据反馈给用户。

正如相亲网站eHarmony研发部门高级总监GianGonzaga博士所说，Web30可以反馈给我们之前并不知晓的内容。Web30在学习，在理解你是谁，并试图给你一些反馈。

Web30的四大属性

为了更好地理解Web30与Web10和20的细微差别和微妙之处，让我们看看Web30的四个属性。

属性一：语义网络

Web30的一个关键元素是“语义网络”，“语义网络”由万维网之父TimBerners-Lee创造，用于表述可以由机器处理的数据网络。

TimBerners-Lee最初是这样表达他对语义网络的看法的：

“我有一个梦想，网络中的所有计算机能够分析网络中的数据，包括内容、链接、人与计算机之间的往来。语义网络会让这一切成为可能，一旦该网络出现，日常的交易机制、事务以及我们的日常生后都会由机器与机器之间的沟通来处理。人们吹嘘多年的“智能代理”将最终实现。”那么，简单来说，这句话的意思是什么？语义指的究竟是什么？

“我爱比特币”和“我

两个句子之间的语法不同，但语义相同。语义处理数据所传达的意义或情感，在我们的例子中，这两个句子表达的是相同的情感。

所以，语义网络和人工智能是Web30的两大基石。语义网络有助于计算机学习数据的含义，从而演变为人工智能，分析处理信息和数据。其核心理念是创建一个知识蛛网，帮助互联网理解单词的含义，从而通过搜索和分析来创建、共享和连接内容。

由于语义元数据，Web30有助于增强数据之间的连接。因此，用户体验会升级到更高层次，所有可用信息将更好地连接起来，最终更有效地被利用。

属性二：人工智能

接下来我们来看人工智能。目前，随着区块链技术的发展，人工智能已经成为最热门和最具创新力的技术。

根据维基百科的说法，“在计算机科学领域，人工智能，有时被称为机器智能，是机器所表现出的智能，与人类和其他动物的自然智能不同。”因此，人工智能将帮助机器变得更加智能，以满足用户的需求。

人工智能允许网站过滤并向用户提供尽可能最好的数据。目前在Web20中，我们已经开始采纳用户意见，以理解特定产品/资产的质量。想想在豆瓣这样的网站，用户可以为**投票评分，得分较高的**一般会认为是“好**”。这样的信息可以帮助我们直接获得“好数据”，避免“坏数据”。

如我们已经提到的，PeerReview（同级评级）是Web20最大的贡献之一。但是，人无完人，人类的建议也并非完全可靠。一部烂片子，也可能因为某种原因得到好评，得分也会上升。人工智能则可以学习如何区分好坏，给我们提供可靠数据。

属性三：三维世界

Web30也会改变互联网的未来，从简单的二维网络发展为更真实的三维网络世界。三维设计在网络游戏、电子商务、区块链、房地产等Web30的网站和服务中得到了广泛的应用。

三维网络的概念听起来可能有点陌生，但很多人已经开始在三维空间中互动了。例如《第二人生》或《魔兽世界》等在线游戏，用户对他们游戏中的人生比真实生活中的人生更加在意。

《第二人生》的创始人PhilipRosedale相信虚拟身份将像电子邮件地址和手机一样普遍。虽然现在听起来虚拟身份似乎还有些遥远。但别忘了，20多年前的1997年，也仅仅只有少数人有电子邮件地址。这样来看，拥有3D虚拟身份的人绝对还会增加。

属性四：无处不在

无所不在是指网络跨越时间与空间，无所不在。Web20时代我们已经获得这项功能，例如在社交媒体网站例如Instagram，用户可以拍照，在线上传或分享，照片可以成为自己的知识产权。图像随处可见，无处不在。

移动设备和互联网的发展将使Web30体验随时随地可用。互联网将不再像Web10那样局限在桌面上，也不再像Web20那样仅仅在智能手机，而是会无所不在。

要实现这一目标，Web30时代，身边的一切事物都是连接在线的，也就是物联网。我们正在缓慢但稳定地向物联网迈进。

Web30应用的挑战

了解了什么是Web30，接下来让我们来看看Web30的应用过程中有哪些挑战。

无边际：互联网是巨大的，它包含了数十亿个页面，仅SnomedCT医学术语就包含了370,000个类目，而现有的技术还不能消除所有语义重复的术语。任何能够读取数据并理解其功能的推理系统必须要处理海量数据。

模糊：用户查询往往不是很具体，有时候可能非常模糊，只能用模糊逻辑处理模糊性。

不确定：互联网处理大量不确定的价值。例如，有些患者可能会出现一组症状，对应于许多不同的不同诊断，每个诊断的概率都不同。概率推理技术通常用于解决不确定性。

不一致：前后矛盾的数据可能会导致逻辑上的冲突以及不可预期的分析结果。

欺诈：虽然人工智能可以过滤数据，但是如果所有提供的数据都是故意错误和误导的呢？应用加密技术可以有效预防这个问题。

尽管面临许多挑战，但营长相信Web30的发展仍然是大势所趋。

Web30有很多优势，例如：

增加信息连接：语义网络将有助于在线数据的连接。

高效搜索

有效营销

高效网络浏览

有效沟通

改变人类互动

同时，它也有一些不足，主要包括：

对设备要求较高，落后的设备难以满足Web30的要求。

大浪淘沙，30时代，10时期网站更过时了。

相对复杂，新手理解起来很困难。

人类正处于真正的互联网革命的边缘，Web30的实现确实存在一些挑战，但它能给我们的生活带来的纯粹创新却是难以置信的。

目前关于Web30虽然有很多炒作，但我们仍然需要一些实际用例来真正理解它可以给我们的生活带来哪些积极变化。

在这方面，区块链也是一个很好的连接场景。让我们拭目以待！

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