物联网“寒武纪大爆发”正在来临

■本期观点

物联网被视为继计算机、互联网之后的第三次信息产业浪潮。在 科技 发展和 社会 需求的推动下，物联网的“寒武纪大爆发”正在来临。

当前，物联网在各行业数字化变革中的赋能作用已非常明显，气象行业也是受益者之一。物联网的发展最终将彻底改变气象行业，在物联网设备急剧增加并相互连接的条件下，获取气象数据的渠道将被前所未有地拓宽，气象观测数据的质量和精度也将得到前所未有的提升。

物联网与人工智能、云计算的发展密不可分，三者就像打开宝藏的三把钥匙一样，只有同时拧动才能开启宝藏之门。区块链为物联网穿上了一道“铠甲”，可防止气象数据被黑客篡改或窃取。

■本期嘉宾：中国气象局气象探测中心高级工程师 张明

华风气象传媒集团副总经理 陈钻

安徽省气象局人工影响天气办公室高级工程师 李建邦

在距今542亿年前，有一段时期出现了大量的较高等生物，物种多样性呈爆发式增长——这就是寒武纪生命大爆发。至于爆发的原因，一些科学家认为是因为某些生物（比如著名的三叶虫）进化出了眼睛。有了眼睛之后，这些生物开始追逐捕食其他生物。更为重要的是，眼睛作为一种传感器，能够收集大量数据，而随着数据量的增加，大脑的学习周期就会加快，从而进一步推动之后的生物进化。

物联网被视为继计算机、互联网之后的第三次信息产业浪潮，从进化的视角来看，物联网实际上就是人类 社会 进化出的“眼睛”。《商业内参》（BI Intelligence）今年发布的《2019年全球物联网发展研究报告》指出，预计到2025年全球物联网设备将超过640亿个，远高于2018年的100亿和2017年的90亿。据预测，到2035年将有超过1万亿个物联网器件能在云端保存传感器数据。

物联网的“寒武纪大爆发”正在来临。

物联网的前世今生

物联网，顾名思义，就是物物相连的互联网。说来有些不可思议，物联网这个概念的提出最初来源于一款脱销的口红。

上世纪90年代，麻省理工学院教授凯文·艾什顿在宝洁公司做品牌经理时，发现一款棕色的口红总是缺货，但实际上库存里却还有不少。于是他开始思考：如果在口红的包装中内置一种应用了无线射频识别技术（RFID）的无线通信芯片，并且有一个无线网络能随时接收芯片传来的数据，那么零售商们就可以随时知道货架上有哪些商品，并且及时补货。“物联网”这个概念由此提出，凯文·艾什顿也因此被称为“物联网之父”。

RFID是物联网的核心技术之一，并且在第二次世界大战期间就出现了最早的雏形。当时，英国军队利用无线电发射器加上雷达来识别敌军和友军的飞机。2000年后，RFID技术得到大规模应用，基于物流和供应链管理的物联网开始构建起来。“当我们需要把所有‘物’连接在一起的时候，一个重要的问题就是如何判断出谁是谁，而射频识别技术就是为了解决‘唯一性’问题，为每一个‘物’贴上一个独一无二的身份标签。”张明说。

物与物之间除了要相互识别外，还要能进行数据收集和数据交换，这就不得不提到传感器了。这个词乍听之下你可能觉得有点陌生，但事实上我们周围无处不是传感器，比如气象卫星、监控摄像头、无人机等，都可以看作是采集数据的传感器。此外，手机上也有大量的传感器，比如GPS、重力感应器、红外感应器、摄像头、环境光感受器等。从这个意义上来说，手机其实就是一个物联网集成设备。未来，内置丰富传感器的智能手机可以发挥测量仪器的作用，收集气温、大气压和大气潮汐等数据。

除了射频识别和传感器技术外，物联网还包括智能处理和嵌入式技术。根据张明对未来趋势的分析判断，正在迅猛发展的5G技术将成为物联网发展 历史 上的重大里程碑事件，让“万物互联”从根本上摆脱网络环境的制约，极大地降低物联网的建设成本，并使物联网的服务水平突飞猛进。

总之，真正的物联网是由网络连接的感应器自动捕获、分析数据，自行作出决定，需要机器具备自主学习、自主决策的能力，整个过程不再需要人的干预。

气象+物联网

中国信息通信研究院发布的《2018物联网白皮书》指出，全球物联网产业规模由2008年的500亿美元增长至2018年的1510亿美元。在连接数快速增长和梅特卡夫定律的作用下，物联网在各行业的新一轮应用已经开启，落地增速加快，物联网在各行业数字化变革中的赋能作用已非常明显。

气象行业作为大数据的应用者，较早地接受了物联网的赋能。在一些发达国家，物联网技术已被广泛应用于气象监测预警、气象预报、气象信息传输和气象服务等各个层面。例如，美国应用物联网技术，已实现全自动地面观测。2012年6月，美国国家天气局成功应用物联网技术研发了无线紧急预警系统。该系统可根据恶劣天气经过的路径确定受影响区域，以此搜寻该区域内所有手机发出的信号，自动匹配发送人群，既提高了预警准确性，又避免了信息扰民。日本气象厅于2007年就建成了基于物联网的地震感知预警系统。

韩国气象厅采用RFID技术来监测天气变化，通过布设无线感应器，建立自动天气系统，实现对温度、气压、湿度、风、沉淀物、降雪、可视性、云层、地表地下温度等要素的实时监测和天气系统的追踪，有效提高了气象服务能力和保障水平。

“在国内，物联网技术已应用到气象信息监测、气象信息发布服务和专业气象服务等领域，并初步开发了部分应用系统和产品。”李建邦说。

物联网将手机、车辆甚至雨伞等物件的潜力完全释放了出来，使其一一成为获取天气数据的手段。各种各样的传感器很快就将遍布各个角落，这意味着天气数据将无处不在。“物联网的发展最终将彻底改变气象行业。”张明说，在物联网设备急剧增加并相互连接的条件下，获取气象数据的渠道将被前所未有地拓宽，气象观测数据的质量和精度也将得到前所未有的提升。

物联网与人工智能、云计算、区块链

不管一个人的能力有多强，他都只能观察到事物的某些切面，并且其观察范围主要限于人体感官所能达到的区域。要想获得宏观视角甚至“上帝视角”，我们就需要不断拓展自身的感知能力，让“触角”不断延伸。物联网最大的作用之一就是让人类 社会 拥有了“上帝视角”，极大地拓展了人类的感知能力，开辟了信息采集的新维度。

如果说物联网是人类 社会 进化出的“眼睛”，那么人工智能就是“大脑”。气象数据当前总量大约为23PB，仅每天产生的数据量就达几十个TB。事实上，这样体量的数据已经让气象工作者疲于应对，很多数据的价值根本没时间去挖掘。试想一下，当物联网设备的数量达到千万级甚至亿级时，其产生的数据量将庞大得让人难以想象，之前的数据量根本无法与之同日而语。这时，运用人工智能来处理传感器数据几乎就成为唯一选择。此外，如此海量的数据如果全部部署到业务端或本地，那么所花代价将随搬迁数据体量的倍增而呈几何倍数增长，原本已因系统过多而不堪重负的业务单位将雪上加霜。云计算可以将业务系统所需要的一切资源部署在云端，而人工智能就可以直接在“云”上处理海量气象数据。

更为重要的是，在海量气象数据的“喂养”下，人工智能成长的速度也将惊人的快。届时，“超级人工智能”或许就将出现，这种技术就会变成超级智力。最终，机器的智力会超过人类的集体智力。

“物联网与人工智能、云计算的发展是密不可分的，三者就像打开气象宝藏的三把钥匙一样，只有同时拧动才能开启宝藏之门。单纯把物物相连的意义非常有限，只有让这种连接变得智能才能将物联网的潜能完全释放出来。”张明说。

然而，物联网当前面临的最大问题之一就是信息安全问题，一旦被黑客或病毒侵入，后果将不堪设想。好在，具有高透明、可追溯和防篡改特性的区块链为这个问题提供了很好的解决方案。气象数据一旦上链，上链的时间和内容均是公开透明的，且一旦上链便难以篡改，上链的内容也将逐步具有法律效力，因此可溯源追责，这就为不同机构进行数据交换和共享提供了信任基础，用技术解决了信任和安全问题。

“物联网和区块链技术结合会产生区块链物联网，而区块链物联网可以大幅降低安全风险。”陈钻说，更为重要的是，区块链作为一种交易处理工具对物联网而言是革命性的创新，许多人机交互会被机器间基于规则的交互取代。此外，成功的物联网解决方案必然有强大的价值主张，物联网中的每一个设备都可以充当独立的商业主体，以极低的交易成本与其他设备共享能力和资源。可以想象通过基于区块链的智能合约和智能账本等技术，我们可以使得每部气象物联网中的观测设备都转变为拥有者和用户之间的交易点和经济价值创造点。物联网和区块链技术结合所促成的一系列变革将使得物理世界像数字世界一样流动、个性化和高效。

时代激荡，能够生存的，都是擅于解决用户需求的企业。

通俗地讲，就是因为疫情，大家消费紧缩了，消费 " 需求 " 确实在下降。也因为疫情，很多工厂关门，员工放假，全球 " 供给 " 下降得更厉害。这个剪刀差，是当前中国外贸的巨大机会，同时也是国内企业经营者的机遇。

数字化，将模糊的不可度量的数据，精确到可度量程度。相当于将概念中的金木水火土地，精确具体到了氢氦锂铍硼。

回顾互联网时代的发展历程：

基础设施互联网10时代是为互联网网民提供获取信息、通讯设施IM及商品买卖的偏工具型切入的互联网平台。

基础设施20时代是移动互联网时期提供的本地服务、新闻、视频等娱乐消费服务的平台。

未来基础设施30时代，将会在工业、餐饮、能源、金融、汽车、电力、物流等各行业形成产业互联网的偏数字化、创新型的平台，广泛利用、垄断性、边缘崛起、重构生产网络关系、行业规模大/上下游产业链复杂、数据驱动是这一代基础设施的特点，创业者可以抓住这六个特性力争在某一个行业中做大做强。
如何成功将产业进行升级呢？

当下5G、AI、IoT（物联网）共同形成了新一代产业互联网的基础设施。

5G促进AI在产业中的落地，使AI和各行业中的核心业务相结合，AI驱动的业务会是5G主要的应用场景。

同时AI也促进5G的商用部署，包括5G端到端切片智能编排和运营、基于AI的Massive MIMO参数优化、AI辅助的智能无线网络规划和基于AI的智能边缘计算。

而超过2万亿的巨大的物联网产业规模更是提供了巨大的市场空间及价值。

这三方面共同构筑了新一代的智能技术集群，它们相互促进，共同推动产业互联网的升级与改造。

创业者如何在未来产业化、数字化发展道路上布局发展，打造行业内垄断型的头部企业？

创业企业很难一蹴而就地做到一个行业的平台公司，因为这往往需要大量的时间积累和沉淀，大多数企业都是从一个单点智能切入，再到局部智能，到全局智能，最后成为行业中的智能平台，形成自己的生态。

产业数字智能时代下重要的发展路径是以技术赋能单点效率的提升以及数字化赋能流通环节的提升为切入点，形成全链条自动化生产交易网络的行业平台，最终向上下游输出标准，达成最大化行业效率。而将数据智能和技术升级与产业中的具体场景相结合，提供数字化、平台化和标准化的服务，是持续深化产业升级的下一个十年中，出现新的成功公司的方向所在。

"2022年，我们将迎来一个喷薄而出的数字时代。"

（一）加快技术研发，突破产业瓶颈。以掌握原理实现突破性技术创新为目标，把握技术发展方向，围绕应用和产业急需，明确发展重点，加强低成本、低功耗、高精度、高可靠、智能化传感器的研发与产业化，着力突破物联网核心芯片、软件、仪器仪表等基础共性技术，加快传感器网络、智能终端、大数据处理、智能分析、服务集成等关键技术研发创新，推进物联网与新一代移动通信、云计算、下一代互联网、卫星通信等技术的融合发展。充分利用和整合现有创新资源，形成一批物联网技术研发实验室、工程中心、企业技术中心，促进应用单位与相关技术、产品和服务提供商的合作，加强协同攻关，突破产业发展瓶颈。
（二）推动应用示范，促进经济发展。对工业、农业、商贸流通、节能环保、安全生产等重要领域和交通、能源、水利等重要基础设施，围绕生产制造、商贸流通、物流配送和经营管理流程，推动物联网技术的集成应用，抓好一批效果突出、带动性强、关联度高的典型应用示范工程。积极利用物联网技术改造传统产业，推进精细化管理和科学决策，提升生产和运行效率，推进节能减排，保障安全生产，创新发展模式，促进产业升级。
（三）改善社会管理，提升公共服务。在公共安全、社会保障、医疗卫生、城市管理、民生服务等领域，围绕管理模式和服务模式创新，实施物联网典型应用示范工程，构建更加便捷高效和安全可靠的智能化社会管理和公共服务体系。发挥物联网技术优势，促进社会管理和公共服务信息化，扩展和延伸服务范围，提升管理和服务水平，提高人民生活质量。
（四）突出区域特色，科学有序发展。引导和督促地方根据自身条件合理确定物联网发展定位，结合科研能力、应用基础、产业园区等特点和优势，科学谋划，因地制宜，有序推进物联网发展，信息化和信息产业基础较好的地区要强化物联网技术研发、产业化及示范应用，信息化和信息产业基础较弱的地区侧重推广成熟的物联网应用。加快推进无锡国家传感网创新示范区建设。应用物联网等新一代信息技术建设智慧城市，要加强统筹、注重效果、突出特色。
（五）加强总体设计，完善标准体系。强化统筹协作，依托跨部门、跨行业的标准化协作机制，协调推进物联网标准体系建设。按照急用先立、共性先立原则，加快编码标识、接口、数据、信息安全等基础共性标准、关键技术标准和重点应用标准的研究制定。推动军民融合标准化工作，开展军民通用标准研制。鼓励和支持国内机构积极参与国际标准化工作，提升自主技术标准的国际话语权。
（六）壮大核心产业，提高支撑能力。加快物联网关键核心产业发展，提升感知识别制造产业发展水平，构建完善的物联网通信网络制造及服务产业链，发展物联网应用及软件等相关产业。大力培育具有国际竞争力的物联网骨干企业，积极发展创新型中小企业，建设特色产业基地和产业园区，不断完善产业公共服务体系，形成具有较强竞争力的物联网产业集群。强化产业培育与应用示范的结合，鼓励和支持设备制造、软件开发、服务集成等企业及科研单位参与应用示范工程建设。
（七）创新商业模式，培育新兴业态。积极探索物联网产业链上下游协作共赢的新型商业模式。大力支持企业发展有利于扩大市场需求的物联网专业服务和增值服务，推进应用服务的市场化，带动服务外包产业发展，培育新兴服务产业。鼓励和支持电信运营、信息服务、系统集成等企业参与物联网应用示范工程的运营和推广。
（八）加强防护管理，保障信息安全。提高物联网信息安全管理与数据保护水平，加强信息安全技术的研发，推进信息安全保障体系建设，建立健全监督、检查和安全评估机制，有效保障物联网信息采集、传输、处理、应用等各环节的安全可控。涉及国家公共安全和基础设施的重要物联网应用，其系统解决方案、核心设备以及运营服务必须立足于安全可控。
（九）强化资源整合，促进协同共享。充分利用现有公共通信和网络基础设施开展物联网应用。促进信息系统间的互联互通、资源共享和业务协同，避免形成新的信息孤岛。重视信息资源的智能分析和综合利用，避免重数据采集、轻数据处理和综合应用。加强对物联网建设项目的投资效益分析和风险评估，避免重复建设和不合理投资。

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