物联网技术应用面临的挑战有哪些

物联网技术应用面临的挑战有哪些,第1张

所有智能化技术的核心都是设备间的网络互联,而这正是我们耳熟能详的物联网(IoT)。据预测,到2020年,将有500亿个“事物”实现互相通信或是通过互联网进行沟通。面对如此迅速的普及和发展,一些新的挑战也随之而来:如何才能使物联网易于使用并且具有较高的性价比和效率呢?对此,德州仪器(TI)众多物联网专家经过深入交流,指出了物联网发展所面临的六大主要挑战,并给出了解决这些挑战的关键,尤其强调了针对消费类、工业和汽车领域的物联网应用。
挑战一:低功耗是重中之重
物联网从一个利基市场(小众市场)不断发展成为一个几乎将我们生活各个方面都连接在一起的庞大网络,面对如此广泛的应用,功耗是至关重要的。在物联网领域中,许多联网器件都是配备有采集数据节点的微控制器(MCU)、传感器、无线设备和制动器。在通常情况下,这些节点将由电池供电运行,或者根本就没有电池,而是通过能量采集来获得电能。特别是在工业装置中,这些节点往往被放置在很难接近或者无法接近的区域。这意味着它们必须在单个纽扣电池供电的情况下实现长达数年的运作和数据传输。
“电池的安装、养护和维修不仅难度很高,同时也会带来高昂的开销。而在某些车间或厂房内,这些 *** 作甚至非常危险。”关注无线和低功耗充电领域的Harsha表示,“我们的目标就是让用户在器件的使用寿命内无需更换电池。”基于此,Harsha和他的团队正在研究尽可能延长微型电池供电时间的方法。例如,借助太阳能来供电,无论是室内或是户外光源,即使是只从光源中采集很少的能量,其影响也是巨大的。同时,通过工厂中某一物件的内外环境温差,也能够实现能量的采集,例如温度高于外部空气的高温液体管道。此外,在工业装置中,车间内机器所产生的振动也能被用于能量采集。通过住所内来自WiFi的无线电波,也可以为支持物联网节点的电池生成一个小电荷。
以上种种方法的目标是将电池的使用寿命延长10%或20%。虽然消费类电子元器件更新换代的速度越来越快,但是工业应用中的物联网技术可以持续很长的时间。通过使用能量采集来延长电池的使用寿命,一块电池可以持续供电20年到30年,直到所有的节点需要更换。在某些情况下,由于能量采集的使用,这些节点甚至可以实现无电池运行。
挑战二:感测必不可少
如果没有感测,那么物联网也将不复存在。传感器、微型器件和节点是构成整个物联网系统的基石,它们能够测量、生成数据并将数据发送给其他节点或云端设备。无论是感测住宅的房门是否关闭,还是汽车的机油是否需要更换,抑或是生产线上的某个设备会不会出现故障,传感器采集到的数据都是关键信息
“感测在需要作出决策的时候便会发挥作用,这一过程不一定需要人工干预。”专注电流感测领域的Jason表示,“如果传送带正在传输某个物体,传感器能够帮助确定这个物体是什么、重量为多少以及传送带是否过热等。例如,分析电机内的电流能够让人们了解电机的健康状况、是不是出现了故障。这些都是在进行工厂控制时需要了解的内容,而传感器使这一切变为可能。当提供实时数据时,这些重要数据的结合将影响到方方面面。”
因为传感器采集了海量的数据,特别是在工业物联网(IIoT)中更是如此,所以传感器软件的创新与传感器硬件的创新同样重要。当获得了海量的信息时,如何确定信息是不是过多?如何判定所掌握的数据是不是有用?其中极为重要的一环就是算法。一旦有了合适的算法并且得以充分利用,它们将改变制造业。工厂会变得越来越小,效率却越来越高。
挑战三:连通性选择由繁化简至关重要
一旦传感器数据被低功耗节点采集,这些数据必须被传送到某个地方。在大多数情况下,它会被传送至一个网关,这是物联网系统中互联网与云或其他节点之间的中间点。目前,根据独特的使用情况和不同的需求,我们可以选择多种有线或无线的方式来连接设备。各项不同连通性标准和技术都有其特殊的价值与用途,不过将WiFi、Bluetooth、Sub-1 GHz和以太网中的所有这些标准都整合起来却是一项巨大的工程。鉴于产品的多样性以及需要将连通性添加到很多标准与技术并不相同且大多数此前并不具备互联网连通性的产品中,这就需要采用复杂的技术,并使其变得更加简单。
挑战四:管理云端连通性是关键
一旦数据通过一个网关,它在大多数情况下会直接进入云端。在这里,数据被分析、检查,然后付诸实施。物联网的价值源自云端服务上运行的数据。正如连通性一样,云端服务的选择也有很多,这也是物联网发展中另一个复杂点。
“目前,云端供应商的种类繁多,数量也不尽相同,并且没有针对云端设备连接和管理方式的标准。”专注物联网市场发展领域的Gil表示。为了满足那些使用多个云端服务的用户的需求,必须开发物联网云端生态系统,提供集成的TI技术解决方案。可喜的是,由于云端技术已经实现了良好的成本效益,物联网目前正以极快的步伐飞速发展。不过,为了实现物联网的进一步增长,在复杂度简化方面还有很多工作要做。
挑战五:安全性是广泛采用的关键
整个系统的安全性是制约物联网被广泛采用的最大障碍之一。随着越来越多的设备变得“智能化”,越来越多的潜在安全性漏洞将出现。这需要业界研究构建先进的硬件安全机制,同时将安全机制成本和功耗保持在较低的水平上。这需要相关厂商在集成安全协议和安全性软件方面投入大量的人力物力,努力减少把高级安全性功能添加到物联网产品中所遇到的障碍,以确保在保障安全性方面降低门槛。
挑战六:为经验不足的开发人员提供简易物联网解决方案
虽然物联网技术曾经主要由技术公司使用,但是从目前来看甚至在未来一段时间里,物联网技术将在有着一定技术背景限制的行业中被广泛应用。以一个生产龙头公司为例。直到目前,由于没有任何需求,电气工程师也许从未在龙头制造公司工作过。但是如果这家公司打算生产接入互联网的花洒,那么其在人力和时间方面的投入将是巨大的。因此,物联网技术必须能够轻松地添加到其现有和未来的产品中,而无须网络和安全工程师参与其中。这些公司不需要像一家互联网技术公司那样,在技术学习方面投入,他们现在可以从相关企业获得现成可用的技术。对于相关技术公司来说,如何为这些经验不足的开发人员提供简易且立即见效的物联网解决方案,既是挑战更是机遇。
由于我们生活中越来越多的事物正在与网络建立互联,并且随着物联网应用的不断普及与拓展,还有大量的工作需要去完成。以物联网为代表的信息化应用是对我们未来方方面面高品质生活的巨大展望,包括我们的住所、汽车和高效工厂内的用户便利性与生活方式等,而这一切将最终使我们的世界变得更加美好。

 大数据泛指巨量的数据集,因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。《华尔街日报》将大数据时代、智能化生产和无线网络革命称为引领未来繁荣的三大技术变革。麦肯锡公司的报告指出数据是一种生产资料,大数据是下一个创新、竞争、生产力提高的前沿。世界经济论坛的报告认定大数据为新财富,价值堪比石油。因此,发达国家纷纷将开发利用大数据作为夺取新一轮竞争制高点的重要抓手。
大数据时代的来临
互联网特别是移动互联网的发展,加快了信息化向社会经济各方面、大众日常生活的渗透。有资料显示,1998年全球网民平均每月使用流量是1MB(兆字节),2000年是10MB,2003年是100MB,2008年是1GB(1GB等于1024MB),2014年将是10GB。全网流量累计达到1EB(即10亿GB或1000PB)的时间在2001年是一年,在2004年是一个月,在2007年是一周,而2013年仅需一天,即一天产生的信息量可刻满188亿张DVD光盘。我国网民数居世界之首,每天产生的数据量也位于世界前列。淘宝网站每天有超过数千万笔交易,单日数据产生量超过50TB(1TB等于1000GB),存储量40PB(1PB等于1000TB)。百度公司目前数据总量接近1000PB,存储网页数量接近1万亿页,每天大约要处理60亿次搜索请求,几十PB数据。一个8Mbps(兆比特每秒)的摄像头一小时能产生36GB数据,一个城市若安装几十万个交通和安防摄像头,每月产生的数据量将达几十PB。医院也是数据产生集中的地方。现在,一个病人的CT影像数据量达几十GB,而全国每年门诊人数以数十亿计,并且他们的信息需要长时间保存。总之,大数据存在于各行各业,一个大数据时代正在到来。
信息爆炸不自今日起,但近年来人们更加感受到大数据的来势迅猛。一方面,网民数量不断增加,另一方面,以物联网和家电为代表的联网设备数量增长更快。2007年全球有5亿个设备联网,人均01个;2013年全球将有500亿个设备联网,人均70个。随着宽带化的发展,人均网络接入带宽和流量也迅速提升。全球新产生数据年增40%,即信息总量每两年就可以翻番,这一趋势还将持续。目前,单一数据集容量超过几十TB甚至数PB已不罕见,其规模大到无法在容许的时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理。
数据规模越大,处理的难度也越大,但对其进行挖掘可能得到的价值更大,这就是大数据热的原因。首先,大数据反映舆情和民意。网民在网上产生的海量数据,记录着他们的思想、行为乃至情感,这是信息时代现实社会与网络空间深度融合的产物,蕴含着丰富的内涵和很多规律性信息。根据中国互联网络信息中心统计,2012年底我国网民数为564亿,手机网民为42亿,通过分析相关数据,可以了解大众需求、诉求和意见。其次,企业和政府的信息系统每天源源不断产生大量数据。根据赛门铁克公司的调研报告,全球企业的信息存储总量已达22ZB(1ZB等于1000EB),年增67%。医院、学校和银行等也都会收集和存储大量信息。政府可以部署传感器等感知单元,收集环境和社会管理所需的信息。2011年,英国《自然》杂志曾出版专刊指出,倘若能够更有效地组织和使用大数据,人类将得到更多的机会发挥科学技术对社会发展的巨大推动作用。
大数据应用的领域
大数据技术可运用到各行各业。宏观经济方面,IBM日本公司建立经济指标预测系统,从互联网新闻中搜索影响制造业的480项经济数据,计算采购经理人指数的预测值。印第安纳大学利用谷歌公司提供的心情分析工具,从近千万条网民留言中归纳出六种心情,进而对道琼斯工业指数的变化进行预测,准确率达到87%。制造业方面,华尔街对冲基金依据购物网站的顾客评论,分析企业产品销售状况;一些企业利用大数据分析实现对采购和合理库存量的管理,通过分析网上数据了解客户需求、掌握市场动向。有资料显示,全球零售商因盲目进货导致的销售损失每年达1000亿美元,这方面的数据分析大有作为。
在农业领域,硅谷有个气候公司,从美国气象局等数据库中获得几十年的天气数据,将各地降雨、气温、土壤状况与历年农作物产量的相关度做成精密图表,预测农场来年产量,向农户出售个性化保险。在商业领域,沃尔玛公司通过分析销售数据,了解顾客购物习惯,得出适合搭配在一起出售的商品,还可从中细分顾客群体,提供个性化服务。在金融领域,华尔街“德温特资本市场”公司分析34亿微博账户留言,判断民众情绪,依据人们高兴时买股票、焦虑时抛售股票的规律,决定公司股票的买入或卖出。阿里公司根据在淘宝网上中小企业的交易状况筛选出财务健康和讲究诚信的企业,对他们发放无需担保的贷款。目前已放贷300多亿元,坏账率仅03%。
在医疗保健领域,“谷歌流感趋势”项目依据网民搜索内容分析全球范围内流感等病疫传播状况,与美国疾病控制和预防中心提供的报告对比,追踪疾病的精确率达到97%。社交网络为许多慢性病患者提供临床症状交流和诊治经验分享平台,医生借此可获得在医院通常得不到的临床效果统计数据。基于对人体基因的大数据分析,可以实现对症下药的个性化治疗。在社会安全管理领域,通过对手机数据的挖掘,可以分析实时动态的流动人口来源、出行,实时交通客流信息及拥堵情况。利用短信、微博、微信和搜索引擎,可以收集热点事件,挖掘舆情,还可以追踪造谣信息的源头。美国麻省理工学院通过对十万多人手机的通话、短信和空间位置等信息进行处理,提取人们行为的时空规律性,进行犯罪预测。在科学研究领域,基于密集数据分析的科学发现成为继实验科学、理论科学和计算科学之后的第四个范例,基于大数据分析的材料基因组学和合成生物学等正在兴起。
麦肯锡公司2011年报告推测,如果把大数据用于美国的医疗保健,一年产生潜在价值3000亿美元,用于欧洲的公共管理可获得年度潜在价值2500亿欧元;服务提供商利用个人位置数据可获得潜在的消费者年度盈余6000亿美元;利用大数据分析,零售商可增加运营利润60%,制造业设备装配成本会减少50%。
大数据技术的挑战和启示
目前,大数据技术的运用仍存在一些困难与挑战,体现在大数据挖掘的四个环节中。首先在数据收集方面。要对来自网络包括物联网和机构信息系统的数据附上时空标志,去伪存真,尽可能收集异源甚至是异构的数据,必要时还可与历史数据对照,多角度验证数据的全面性和可信性。其次是数据存储。要达到低成本、低能耗、高可靠性目标,通常要用到冗余配置、分布化和云计算技术,在存储时要按照一定规则对数据进行分类,通过过滤和去重,减少存储量,同时加入便于日后检索的标签。第三是数据处理。有些行业的数据涉及上百个参数,其复杂性不仅体现在数据样本本身,更体现在多源异构、多实体和多空间之间的交互动态性,难以用传统的方法描述与度量,处理的复杂度很大,需要将高维图像等多媒体数据降维后度量与处理,利用上下文关联进行语义分析,从大量动态而且可能是模棱两可的数据中综合信息,并导出可理解的内容。第四是结果的可视化呈现,使结果更直观以便于洞察。目前,尽管计算机智能化有了很大进步,但还只能针对小规模、有结构或类结构的数据进行分析,谈不上深层次的数据挖掘,现有的数据挖掘算法在不同行业中难以通用。
大数据技术的运用前景是十分光明的。当前,我国正处在全面建成小康社会征程中,工业化、信息化、城镇化、农业现代化任务很重,建设下一代信息基础设施,发展现代信息技术产业体系,健全信息安全保障体系,推进信息网络技术广泛运用,是实现四化同步发展的保证。大数据分析对我们深刻领会世情和国情,把握规律,实现科学发展,做出科学决策具有重要意义,我们必须重新认识数据的重要价值。
为了开发大数据这一金矿,我们要做的工作还很多。首先,大数据分析需要有大数据的技术与产品支持。发达国家一些信息技术(IT)企业已提前发力,通过加大开发力度和兼并等多种手段,努力向成为大数据解决方案提供商转型。国外一些企业打出免费承接大数据分析的招牌,既是为了练兵,也是为了获取情报。过分依赖国外的大数据分析技术与平台,难以回避信息泄密风险。有些日常生活信息看似无关紧要,其实从中也可摸到国家经济和社会脉搏。因此,我们需要有自主可控的大数据技术与产品。美国政府2012年3月发布《大数据研究与发展倡议》,这是继1993年宣布“信息高速公路”之后又一重大科技部署,联邦政府和一些部委已安排资金用于大数据开发。我们与发达国家有不少差距,更需要国家政策支持。
中国人口居世界首位,将会成为产生数据量最多的国家,但我们对数据保存不够重视,对存储数据的利用率也不高。此外,我国一些部门和机构拥有大量数据却不愿与其他部门共享,导致信息不完整或重复投资。政府应通过体制机制改革打破数据割据与封锁,应注重公开信息,应重视数据挖掘。美国联邦政府建立统一数据开放门户网站,为社会提供信息服务并鼓励挖掘与利用。例如,提供各地天气与航班延误的关系,推动航空公司提升正点率。
大数据的挖掘与利用应当有法可依。去年底全国人大通过的加强网络信息保护的决定是一个好的开始,当前要尽快制定“信息公开法”以适应大数据时代的到来。现在很多机构和企业拥有大量客户信息。应当既鼓励面向群体、服务社会的数据挖掘,又要防止侵犯个体隐私;既提倡数据共享,又要防止数据被滥用。此外,还需要界定数据挖掘、利用的权限和范围。大数据系统本身的安全性也是值得特别关注的,要注意技术安全性和管理制度安全性并重,防止信息被损坏、篡改、泄露或被窃,保护公民和国家的信息安全。
大数据时代呼唤创新型人才。盖特纳咨询公司预测大数据将为全球带来440万个IT新岗位和上千万个非IT岗位。麦肯锡公司预测美国到2018年需要深度数据分析人才44万—49万,缺口14万—19万人;需要既熟悉本单位需求又了解大数据技术与应用的管理者150万,这方面的人才缺口更大。中国是人才大国,但能理解与应用大数据的创新人才更是稀缺资源。
大数据是新一代信息技术的集中反映,是一个应用驱动性很强的服务领域,是具有无穷潜力的新兴产业领域;目前,其标准和产业格局尚未形成,这是我国实现跨越式发展的宝贵机会。我们要从战略上重视大数据的开发利用,将它作为转变经济增长方式的有效抓手,但要注意科学规划,切忌一哄而上。

感知层节点被恶意控制、感知信息被非法获取、节点受到来自DoS的攻击。感知层位于物联网三层结构中的第三层(其它二层分别是应用层和网络层)。感知层是物联网的皮肤和五官-用于识别物体,采集信息。

联网设备已经在开始打造物联网,以仅仅几年前根本不可能的方式将用户与设备连接起来。

然而,很少有人停下来考虑:带来新的便利和奇迹的同时,物联网也可能会带来新的问题和顾虑,一些是技术方面的,另一些是社会或环境方面的。到目前为止,这些大多数新的问题和顾虑很少被普遍承认,不过有许多已经开始显现:

7 新的使用场合

还记得个人电脑首次出现时,被宣传用作存储食谱的地方吗还记得iPad发布时,许多文章提议该如何使用它吗与个人电脑和iPad一样,物联网也是那些热门概念之一,这是由于它具有的潜能,不是由于它能解决任何特定的问题。虽然如何使用物联网方面的例子通常涉及用来开关设备的定时器,但只有在智能设备遍地开花后,真正的用途才可能会出现。

这并不意味着物联网不会成功或不会彻底改变技术行业。然而,这确实意味着影响难以预料。唯一靠谱的建议就是,建议大家要预料到意外的情况。

6 需要开放标准

物联网包括许多使用自家规范的不同设备。在现阶段,这并不要紧,但是过不了多久,进一步的发展势必需要智能设备能够彼此通信。

不过,虽然物联网的大部分可能是用开源软件构建的,但是通用标准和协议落后于智能技术的发展。现有的为数不多的项目往往针对某项技术,比如Eclipse物联网,而且往往专注于将现有的标准或协议应用于智能设备,而不是针对物联网的新需求来开发。要是没有更大程度的合作,物联网的发展就会偏慢。

5 能源需求

几年前,Gartner预测,到2015年使用的智能设备将多达49亿个,比2014年增加30%。到2020年,Gartner估计,智能设备的数量将达到250亿个,每年增长100%。

伴随这种增长的将是能源需求也会随之增加,增幅与互联网带来的需求相当。2012年,支撑互联网的数据中心估计每年耗电量达到300亿瓦――这足以为一座中型城镇供电,而物联网需要的耗电量可能更大。

即便有了经过改进的电池,以及像太阳能和风能这些绿色能源,仅仅满足需求还是会很困难。然而,加上能源浪费和污染物等问题,为物联网供电本身在今后十年将成为一个重大的社会问题。

4 废物处置

由于有计划的废弃,光美国每年就要产生5000万吨的电子废物(处置掉的电脑、电话和外设)。由于中国和印度等国家继续工业化,加上物联网接入网络,这个问题只会日益严峻。与此同时,只有不到20%的电子废物被回收;尽管有《巴塞尔公约》,其余电子废物大部分继续被运往海外的发展中国家,废物在不安全的工作环境下被利用。

智能设备并没有引起电子废物,但假设它们采用与如今计算机一样的方式来制造,寿命只有短短几年,它们似乎可能会让这个问题严重两三倍。

3 存储问题

存储智能设备生成的信息会加大物联网带来的能源需求。相比智能设备的庞大需求,像谷歌这样单单一家公司的需求相形见绌。谷歌已经拥有无数的服务器集群,每个服务器集群占地数万平方英尺。

然而,场地要求只是问题的一方面。智能设备生成的数据大多数只是暂时用来发送信息到设备,并不需要存储起来。其他数据(比如设备定时器)可能通常最多只需要存储一两个星期。

然而,由于这些信息随时可用,将这海量信息的一部分存储更长一段时间的需求会随之加大。因而,就需要制定政策,规定存储哪种类型的信息、存储多久――更不用说谁可以访问,以及制定的任何一般性政策允许有什么样的例外。

2 缺乏隐私

物联网有可能蕴含关于谁在使用它的大量信息。智能手机已经可以受到跟踪,智能设备表明在未来,政府可以为人口普查信息补充智能设备的输出信息,厂商可以高效地收集关于你习惯的信息,那样它们就能让Facebook对你兴趣和购买习惯的深入了解显得微不足道。

另外设想一下,政府部门通过你的智能设备对你实施跟踪,或者你的设备在法庭上被用来对付你。

这些可能是可怕的场景。由于许多国家争论智能设备用户到底保留哪些隐私权、放弃哪些隐私权,可以预计,物联网会带来众多的法律先例和集体诉讼。

1 缺乏安全

在面临为用户提供便利还是安全这道选择题时,厂商几乎无一例外地会选择便利。即使在这个早期阶段,物联网也不例外。路由器、卫星接收器、网络存储系统和智能电视等基本设备已经极其容易中招,2015年就报道了首起攻击汽车得逞的事件。这类报道势必会引起公众呼吁要敲响警钟,但是同样不可避免的是,实际行动少之又少。

无论如何,不管一个设备可能有多安全,可以保证用户会移除大部分安全机制。比如说,我最近买了一只路由器,允许访问存储在我电脑上的配置文件的默认登录用户名和密码居然是“admin”和“password”。

同样,马修·加勒特(Matthew Garrett)最近在2016年3月份的一篇博客(>

现在设想一下,不远的将来会有数十亿个设备,这类情况到时会何等严峻。突然,我们目前缺乏安全和隐私与一旦物联网启动并运行起来,我们可能面临的严重势态相比似乎微不足道。

发掘科技一家专业的物联网硬件方案公司:发掘科技

云计算,物联网,大数据都是利用网络传输来实现的。这些信息技术都取决于网络速度,所以5G技术可以使得这些技术得到飞速发展。网络安全是网络发展的根本,只有安全高速的网络才能更好的发展信息技术。


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