未来5~10年，从消费互联网向产业互联网的演进最令人期待。未来网络将融合万网、万物和万业，将各种异构异
质的垂直行业网络整合成统一的互联网，以支撑工业控制、智能电网、远程医疗、自动驾驶等产业化应用[1]
。虚拟现实（VR）、增强现实 （AR）、全息等新媒体应用也同样值得关注。元宇宙概念的提出，使得人们对未来虚拟社会和物理社会的无缝衔接充满期待。可穿戴技术、机器人技术、可植入技术、超硅计算与通信技术的快速发展与应用，为业务创新奠定坚实的技术基础。新型业务的快速发展，将创造出新的生活方式、数字经济[2]和社会结构。
中国政府、运营商、设备商都提出了相应的要求或发展方向。《工业互联网创新发展行动计划 （2021—2023 年）》 提出，需要加快工业设备网络化改造，推进企业内网升级，推动信息技术（IT）网络与运营技术 （OT） 网络的融合，建设工业互联网园区网络；中国移动提出“5G+AICDE”（5G与人工智能、物联网、云计算、大数据、边缘计算的融合）发展战略；中国电信构建2030云网一体的融合网络架构；中国联通发布《CUBE-Net30》，确定“联接+计算+智能”的发展方向。
中兴通讯对未来网络提出的发展愿景是：运营、数据、信息、通信技术 （ODICT） 融合的网络 2030，使能网络绿色、智能、安全、确定、可管可控，最终实现万物智联。
新型服务模式
未来网络将提供算网一体服务,将从目前的“管道型”服务向计算、网络、存储一体化的新型基础设施服务演进。
未来网络不仅仅是“网络”，还是算网一体的智能化基础设施，将实现“算力无处不在，网络无处不达”的愿景。面对
各种行业应用和 AR/VR 实时业务对算力就近服务的需求，算力资源将从中心云的集中模式逐渐向云、边、端的分布式
模式转变。未来网络将把全网的算力资源、网络的精准传输能力更好地结合起来，并实现云、边、端三级算力的分配和
协同。同时，未来网络不仅提供“裸资源”的服务，还将成为互联网公共能力的提供者，比如提供人工智能（AI）平台
能力、大视频基础能力、内生安全能力等。未来网络提供的能力平台将带动各行各业的业务创新，促进整个社会数字服务的发展。
未来网络将对自身的网络架构、技术体系、运维模式进行智能化改造，以提高资源利用效率，降低成本和功耗。据
统计，信息通信技术 （ICT） 产业的能耗占到全球总能耗的6%。未来这个比例还将不断增长。未来网络将通过网络架
构的优化 （比如算网一体等）、资源利用率的提高、新型技术 （比如光电集成） 的应用，大幅降低流量/能耗比。未来
网络还将通过数字孪生等智能技术，促进整个网络的自动化运行，降低运维成本和出错率。
ODICT技术和架构的融合
网络的发展历程是业务需求驱动多领域技术不断融合发展壮大的过程。在通信技术 （CT）的基础上引入信息技术（IT），能够让网络组网变得更灵活，使上层应用接入网络变得更方便。ICT 技术的融合在推动网络发展的同时也推
动了IT技术的发展。网络与OT技术的融合，将加快工业设备的网络化改造，深化“5G+工业互联网”[3]，推动企业内网升级和外网建设。网络和业务的发展相生相随，相互促进。随着网络的发展，行业应用提出了新愿景。高清云游戏、工业视觉、元宇宙等需要网络在满足高带宽的同时也要满足低时延、网络确定性以及边缘高算力等需求。ICT 技术的融合，可使能网络基础更强健，在具备工业领域的低时延、低抖动、高可靠的确定性的同时，也具备满足元宇宙、扩展现
实 （XR）、工业视觉等领域的上行高带宽网络基础的需求。此时引入智能数据 （DT） 技术，网络将从能用走向好用，在用户体验优化、高效运维、安全保障等方面发挥巨大作用。随着 OT、DT、IT、CT 多领域技术的不断融合、相互促进，未图2 算网一体服务 来网络架构和技术将推动网络及多领域技术共同演进。
业务和网络的协同
在网络发展的历史上，业务和网络的关系曾经从“耦合”向“去耦合”的方向发展[4]。传统电信网的网络与业务层紧密耦合，业务功能由网络设备提供。网络提供单一的业务，比如公共交换电话网（PSTN）、数据网、电视网等。这种网络的优点是服务质量好，用户体验好；但缺点是业务体系封闭，不利于技术创新。
随着多媒体业务的发展，业务种类变得越来越丰富，业务和网络耦合的模式已不能满足业务发展的需要。电信行业逐渐将业务功能从网络中解耦出来，形成独立的业务网元，比如智能网、短信、IP多媒体系统 （IMS） 等。基于传输控制协议（TCP）/互联网协议（IP）的互联网把业务和网络的解耦发挥到了极致。互联网的两大设计原则是端到端原则和
分层解耦原则[5]。端到端原则把互联网的复杂性放在两端，使网络层尽可能保持简单；分层解耦原则尽量避免互联网层
间的内部交互。这种架构设计使得业务可以脱离网络而独立发展，降低了互联网业务的创新门槛，增加了业务部署的便利。
然而，目前互联网架构把业务和网络过分去耦合，使得两者处于互相割裂的状态。端到端原则隔离了两端和网络，
使得终端和云端无法感知网络的状况；分层解耦原则隔离了应用层和网络层，使得上层应用无法向网络传递个性化的需
求信息，最终绝大多数业务只能按照“尽力而为”的模式运行。随着互联网业务的纵深演进，尤其是产业互联网的发
展，业务和网络的割裂状态越来越不能满足业务的需求。例如，对传输质量有要求的业务希望网络能够提供确定性的传
输能力，即带宽、丢包率、时延都是可以预期的，而不仅仅是尽力而为的；对安全性有高要求的垂直行业则希望网络不仅仅提供传输功能，还要提供“有安全保障”的传输，即保持信息传送的完整、可靠、不被非授权访问；此外，还有的
业务希望感知网络的状态，如链路利用率、丢包率、缓存队列等，以便调整自身的传输窗口，保持最优的传输效率。
因此，业务和网络的完全耦合或者完全去耦合都不能满足未来的业务需求。在未来网络的架构中，业务和网络必须
以某种方式“再耦合”。这既能保持业务的独立性，又使得网络能够感知业务的关键需求，以便于精准匹配相应的服务
等级协议 （SLA） 策略。如何在未来网络的架构和协议方面建立业务和网络之间的桥梁，是未来网络面临的一大挑战
3 服务化平台
网络运营商是商用互联网的主要建设者和运营者。运营商投入巨资拓展网络覆盖范围，提升网络连接速度，极大地
促进了互联网的发展。如何在网络发展成功的同时，在业务方面也取得成功，是下一代网络需要考虑的。电信行业一直在发展“综合业务数字网”技术，以试图实现网络和业务的综合运营：从20世纪80年代末的综合业务数字网（ISDN）技术，到90年代的异步传输模式（ATM）技术和电信级IP综合承载网技术，再到2000年之后的IP多媒体子系统 （IMS） 技术。实践表明，电信行业从技术到标准再到应用的发展模式，无法在互联网业务的竞争中取得优势。互联网业务更注重商业模式灵活性、业务创新能力、迭代速度、资本运作等方面，而互联网服务商在这些方面更具优势，比如美国的Facebook、Amazon、Google，中国的BAT（百度、阿里巴巴、腾讯） 等。对网络运营商来说，与其在
业务创新方面下功夫，不如将自身定位为基础设施和平台的提供者，即从网络运营商扩展为基础设施和平台运营商。
网络运营商曾经对平台运营模式做过尝试。比如，在2010年前后运营商提出“智能管道”的理念，试图把网络功能开放出来供业务调用，但只有短信等少数功能的开放取得成功，而最为重要的网络服务质量的能力未能实现开放。例如，服务质量实现了像 DiffServ、IntServ、多协议标签交换流量工程 （MPLS-TE） 等技术标准的制定，同时新的分段路由流量工程 （SR-TE）、SR-Policy等技术标准也在制订之中，但这些技术只在运营商自营业务中得到部署，并没有得到更广泛的应用，尤其是没有和互联网服务商的业务相结合起来。
面对“新型服务模式”的愿景，未来网络应当成为一个服务化平台，不仅能提供网络连接服务，还能提供算、网、存一体化的基础设施服务，甚至通过进一步扩展提供共性能力的服务（比如安全能力、AI能力、大数据等）。未来网络提供的服务化平台，不同于目前云服务商提供的私有化的“烟囱式”平台。打破“平台垄断”是促进行业竞争、经济健康发展的需要。在这一点上，电信行业有自身的优势，不仅有成熟的标准组织和体系，还有互联互通的文化和传统。因此，未来网络的服务化平台是统一定义的、互联互通的平台。网络架构创新从 ODICT 技术和架构融合、业务和网络协同、服务化平台 3 个方面进行，包含算网一体服务化平台、网络能力提升、基础支撑技术等内容
物联网架构可分为三层：感知层、网络层和应用层。
感知层由各种传感器构成，包括温湿度传感器、二维码标签、RFID标签和读写器、摄像头、红外线、GPS等感知终端。感知层是物联网识别物体、采集信息的来源。
网络层由各种网络，包括互联网、广电网、网络管理系统和云计算平台等组成，是整个物联网的中枢，负责传递和处理感知层获取的信息。
应用层是物联网和用户的接口，它与行业需求结合，实现物联网的智能应用。
其核心技术又可以细分为六层，如右图： 和传统的互联网相比，物联网有其鲜明的特征。
首先，它是各种感知技术的广泛应用。物联网上部署了海量的多种类型传感器，每个传感器都是一个信息源，不同类别的传感器所捕获的信息内容和信息格式不同。传感器获得的数据具有实时性，按一定的频率周期性的采集环境信息，不断更新数据。
其次，它是一种建立在互联网上的泛在网络。物联网技术的重要基础和核心仍旧是互联网，通过各种有线和无线网络与互联网融合，将物体的信息实时准确地传递出去。在物联网上的传感器定时采集的信息需要通过网络传输，由于其数量极其庞大，形成了海量信息，在传输过程中，为了保障数据的正确性和及时性，必须适应各种异构网络和协议。
还有，物联网不仅仅提供了传感器的连接，其本身也具有智能处理的能力，能够对物体实施智能控制。物联网将传感器和智能处理相结合，利用云计算、模式识别等各种智能技术，扩充其应用领域。从传感器获得的海量信息中分析、加工和处理出有意义的数据，以适应不同用户的不同需求，发现新的应用领域和应用模式。
此外，物联网的精神实质是提供不拘泥于任何场合，任何时间的应用场景与用户的自由互动，它依托云服务平台和互通互联的嵌入式处理软件，弱化技术色彩，强化与用户之间的良性互动，更佳的用户体验，更及时的数据采集和分析建议，更自如的工作和生活，是通往智能生活的物理支撑。 这里的“物”要满足以下条件才能够被纳入“物联网”的范围：
1、要有数据传输通路；
2、要有一定的存储功能；
3、要有CPU；
4、要有 *** 作系统；
5、要有专门的应用程序；
6、遵循物联网的通信协议；
7、在世界网络中有可被识别的唯一编号。
物联网概念这几年可谓是炙手可热，物联网家电也是风生水起，从狭义上讲，物联网家电是指应用了物联网技术的家电产品。从广义上讲，是指能够与互联网联接，通过互联网对其进行控制、管理的家电产品，并且家电产品本身与电网、使用者、处置的物品等能够实现物物相联，通过智慧的方式，达成人们追求的低碳、健康、舒适、便捷的生活方式。 物联网是在计算机互联网的基础上，利用RFID、无线数据通信等技术，构造一个覆盖世界上万事万物的“Internet of Things”。在这个网络中，物品(商品)能够彼此进行“交流”，而无需人的干预。其实质是利用射频自动识别(RFID)技术，通过计算机互联网实现物品(商品)的自动识别和信息的互联与共享。
而RFID，正是能够让物品“开口说话”的一种技术。在“物联网”的构想中，RFID标签中存储着规范而具有互用性的信息，通过无线数据通信网络把它们自动采集到中央信息系统，实现物品(商品)的识别，进而通过开放性的计算机网络实现信息交换和共享，实现对物品的“透明”管理。物联网的含义
从两化融合这个角度分析物联网的涵义：
其一：工业化的基础是自动化，自动化领域发展了近百年,理论、实践都已经非常完善了。特别是随着现代大型工业生产自动化的不断兴起和过程控制要求的日益复杂营运而生的DCS控制系统，更是计算机技术，系统控制技术、网络通讯技术和多媒体技术结合的产物。DCS的理念是分散控制，集中管理。虽然自动设备全部联网，并能在控制中心监控 信息而通过 *** 作员来集中管理。但 *** 作员的水平决定了整个系统的优化程度。有经验的 *** 作员可以使生产最优，而缺乏经验的 *** 作员只是保证了生产的安全性。是否有办法做到分散控制，集中优化管理？需要通过物联网根据所有监控信息，通过分析与优化技术，找到最优的控制方法，是物联网可以带给DCS控制系统的。
其二：IT信息发展的前期其信息服务对象主要是人，其主要解决的问题是解决信息孤岛问题。当为人服务的信息孤岛问题解决后，是要在更大范围解决信息孤岛问题。就是要将物与人的信息打通。人获取了信息之后，可以根据信息判断,做出决策，从而触发下一步 *** 作；但由于人存在个体差异，对于同样的信息，不同的人做出的决策是不同的，如何从信息中获得最优的决策？另外物获得了信息是不能做出决策的 ，如何让物在获得了信息之后具有决策能力？智能分析与优化技术是解决这个问题的一个手段，在获得信息后，依据历史经验以及理论模型，快速做出最优决策。数据的分析与优化技术在两化融合的工业化与信息化方面都有旺盛的需求。
物联网智库认为物联网的定义源于IBM的智慧地球方案，十二五规划中九大试点行业全部都是行业的智能化。无论智慧方案，还是智能行业，智能的根本离不开数据分析与优化技术。数据的分析与优化是物联网的关键技术之一，也是未来物联网发挥价值的关键点。
物联网就是各行各业的智能化。 私有物联网：一般面向单一机构内部提供服务； 公有物联网：基于互联网向公众或大型用户群体提供服务； 社区物联网：向一个关联的“社区”或机构群体（如一个城市政府下属的各委办局：如公安局、交通局、环保局、城管局等）提供服务； 混合物联网：是上述的两种或以上的物联网的组合，但后台有统一运维实体； 医学物联网：是将物联网技术应用于医疗、健康管理、老年健康照护等领域； 建筑物联网：是将物联网技术应用于路灯照明管控、景观照明管控、楼宇照明管控、广场照明管控等领域。
1提高系统的可靠性：通过融合不同技术，可以将各个子系统进行协同作业，从而提高整个系统的可靠性和稳定性。例如，利用网络、传感器和物联网技术等实现工业设备的实时监测和维护，提高了设备的可靠性和运行效率。
2提高生产效率：通过将数据共享在不同系统之间，实现信息的高效流转和管理，从而优化生产流程并提高生产效率。例如，通过物联网技术，将生产线上的设备、工人和产品等信息进行智能化管理，可以快速识别瓶颈和问题，并进行优化调整，从而提高生产效率和质量。
3增强灵活性和可扩展性：通过融合技术，可以打破原有系统的局限性，提供更加灵活和可扩展的解决方案。例如，通过云计算和大数据技术等，可以将工业数据进行统一管理和分析，实现工业生态系统的自动化构建和智能升级。
4提高安全性：融合技术还可以帮助提高工业系统的安全性。例如，通过网络安全技术、加密技术等，实现对数据传输和存储的安全保护，有效地防止数据泄露和攻击等风险。
总之，融合技术在工业互联网技术体系中发挥着重要作用，可以大幅提升工业生产的效率和质量，同时也可以帮助企业更好地应对市场变化和竞争压力。简述Inter,物联网，云端计算之间的区别以及联络
因特网（Inter），物联网都是通讯网路，将装置进行连线，就好比物联网是高速公路与英特网是大马路，大马路可以走人走脚踏车走汽车，高速路只走汽车。云端计算是区别于本地计算的一种概念，是分散式计算的一种技术名称。
云端计算和物联网两者之间本没有什么特殊的关系，物联网只是今后云端计算平台的一个普通应用，物联网和云端计算之间是应用与平台的关系。
物联网的发展依赖于云端计算系统的完善，从而为海量物联资讯的处理和整合提供可能的平台条件，云端计算的集中资料处理和管理能力将有效的解决海量物联资讯储存和处理问题。
人工智慧是程式演算法和大资料结合的产物。
而云计算是程式的演算法部分，物联网是收集大资料的根系的一部分。
可以简单的认为：人工智慧=云端计算+大资料（一部分来自物联网）
随着物联网在生活中的铺开，它将成为大资料最大，最精准的来源。
云端计算通俗理解：1、通过网路上传到云储存东西，无需储存装置有网路便可读取。像银行
2、可以通过云端计算，有些软体无需安装便可使用，比如直接通过云写文件，不用安装word。像家里用电不用自己发电，通过电网购买。
云的使用对自己电脑的配置实用减少，而物联网是本地电脑和伺服器资讯互换，处理资讯使用的是本地电脑的资源处理东西。
物联网是客观世界在Inter上的一种应用；云端计算是建立在Inter上的一种分散式技术服务模式；三网融合是将Inter、电信网、广电网业务融合在一起的应用技术及业务模式。
希望对你有用。
随着社会迅速发展，人类逐渐进入大资料的时代，而物联网与云端计算作为近年来的热点，受到了业内不少人士的关注。据业界人士分析，大资料的前景与物联网以及云端计算这两者之间的关系非常密切，那么，真像业界人士所说的那样它们之间存在着不一样的关系呢？下面，我们就来了解一下大资料与物联网、云端计算之间的关系吧。
大资料概念
巨量资料(big data)，或称大资料、海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软体工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。“大资料”是由数量巨大、结构复杂、型别众多资料构成的资料集合，是基于云端计算的资料处理与应用模式，通过资料的整合共享，交叉复用,形成的智力资源和知识服务能力。
大资料市场格局
具体意义上来讲，早在20世纪90年代“资料仓库之父”的Bill Inmon便提出了“大资料”的概念。大资料之所以在最近走红，主要归结于网际网路、移动装置、物联网和云端计算等快速崛起，全球资料量大大提升。可以说，移动网际网路、物联网以及云端计算等热点崛起在很大程度上是大资料产生的原因。
我们通过分析，形象的知道大资料与移动网际网路、物联网以及传统网际网路的关系。物联网，移动网际网路再加上传统网际网路，每天都在产生海量资料，而大资料又通过云端计算的形式，将这些资料筛选处理分析，提前出有用的资讯，这就是大资料分析。
大资料与云端计算
云端计算（cloud puting）是基于网际网路的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过网际网路来提供动态易扩充套件且经常是虚拟化的资源。近几年，云端计算的概念受到了学术界、商界，甚至 的热捧，一时间云端计算无处不在，这真让同时代其他的IT技术相形见绌，无地自容。
本质上，云端计算与大资料的关系是静与动的关系；云端计算强调的是计算，这是动的概念；而资料则是计算的物件，是静的概念。如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，或者看重的储存能力；但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大资料需要处理大资料的能力（资料获取、清洁、转换、统计等能力），其实就是强大的计算能力；另一方面，云端计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的储存装置提供的主要是资料储存能力，所以可谓是动中有静。
如果资料是财富，那么大资料就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器！没有强大的计算能力，资料宝藏终究是镜中花；没有大资料的积淀，云端计算也只能是杀鸡用的宰牛刀。
大资料与物联网
物联网是一个基于网际网路、传统电信网等资讯承载体，让所有能够被独立定址的普通物理物件实现互联互通的网路。
大资料与物联网之间的关系是相铺相成的。物联网产生大资料。美国人前几年医院一年产生500个数据，IMT1。4TB资料等各种的资料通过感测器产生，也有在网上直接产生的，我们现在处于大资料时代，物联网一分钟可以产生非常多的东西，苹果下载2万余次，一分钟会上传10万条新微博，全世界物联网上虚拟网路上，产生了大量的资料。
物联网产生的大资料与一般的大资料有不同的特点。物联网的资料是异构的、多样性的、非结构和有噪声的，更大的不同是它的高增长率。物联网的资料有明显的颗粒性，其资料通常带有时间、位置、环境和行为等资讯。物联网资料可以说也是社交资料，但不是人与人的交往资讯，而是物与物，物与人的社会合作资讯。
除此之外，大资料助力物联网，不仅仅是收集感测性的资料，实物跟虚拟物要结合起来。今天北京交通堵塞，但是并不知道堵塞原因，如果 释出讯息和市民微博释出讯息结合起来就知道发生什么事，物联网要过滤，过滤要有一定模式。
基于大资料与物联网，云端计算之间的关系
物联网重点突出了感测器感知的概念，同时它也具备网路线路传输，资讯储存和处理，行业应用介面等功能。而且也往往与网际网路共用伺服器，网路线路和应用介面，使人与人(Human ti Human ，H2H)，人与物(Human to thing，H2T)、物与物( Thing to Thing，T2T)之间的交流变成可能，最终将使人类社会、资讯空间和物理世界(人机槠)融为一体。
大资料目前尚没有统一的定义，比较有代表性的是3V 定义，即认为大资料需满足3 个特点：规模性(Volume)、多样性(Variety)和高速性(Velocity)。
以云端计算为代表的网际网路新应用的兴起，表明网际网路基础服务无论从硬体，软体还是资料资讯都在向集中和统一的方向发展。也就是说，未来的大资料还将具备一个新的特性-统一性(Unity)。
你也可以参考物联商业网。
因特网是一个数据网际网路；物联网是将现实世界的事物通过感测器等连线到网际网路形成的一个管理网路；云端计算是一种大规模的计算服务平台，它可以为其他网路提供计算服务；三网融合是将电信网、电视网及网际网路融合在一起的综合应用网路。
希望对你有用。
云端计算与网格计算的概念
首先，究竟什么是云端计算（Cloud Computing）呢？钱教授指出，云就是网际网路——做网路的似乎总是把网路抽象成云；云端计算就是利用在Inter中可用的计算系统，能够支援网际网路各类应用的系统。云端计算是以第三方拥有的机制提供服务，为了完成功能，使用者只关心需要的服务，这是云端计算基本的定义。
相对于网格计算（Grid Computing）和分散式计算，云端计算拥有明显的特点：第一是低成本，这是最突出的特点。第二是虚拟机器的支援，使得在网路环境下的一些原来比较难做的事情现在比较容易处理。第三是镜象部署的执行，这样就能够使得过去很难处理的异构的程式的执行互 *** 作变得比较容易处理。第四是强调服务化，服务化有一些新的机制，特别是更适合商业执行的机制。
那么网格计算的特点又是什么呢？
网格计算有了十几年的历史。网格基本形态是什么？是跨地区的，甚至跨国家的，甚至跨洲的这样一种独立管理的资源结合。资源在独立管理，并不是进行统一布置、统一安排的形态。网格这些资源都是异构的，不强调有什么统一的安排。另外网格的使用通常是让分布的使用者构成虚拟组织（VO），在这样统一的网格基础平台上用虚拟组织形态从不同的自治域访问资源。此外，网格一般由所在地区、国家、国际公共组织资助的，支援的资料模型很广，从海量资料到专用资料以及到大小各异的临时资料集合，在网上传的资料，这是网格目前的基本形态。
云端计算与网格计算区别何在
可以看出，网格计算和云端计算有相似之处，特别是计算的并行与合作的特点；但他们的区别也是明显的。主要有以下几点：
首先，网格计算的思路是聚合分布资源，支援虚拟组织，提供高层次的服务，例如分布协同科学研究等。而云计算的资源相对集中，主要以资料中心的形式提供底层资源的使用，并不强调虚拟组织（VO）的概念。
其次，网格计算用聚合资源来支援挑战性的应用，这是初衷，因为高效能运算的资源不够用，要把分散的资源聚合起来；后来到了2004年以后，逐渐强调适应普遍的资讯化应用，特别在中国，做的网格跟国外不太一样，就是强调支援资讯化的应用。但云计算从一开始就支援广泛企业计算、Web应用，普适性更强。
第三，在对待异构性方面，二者理念上有所不同。网格计算用中介软体遮蔽异构系统，力图使使用者面向同样的环境，把困难留在中介软体，让中介软体完成任务。而云计算实际上承认异构，用映象执行，或者提供服务的机制来解决异构性的问题。当然不同的云端计算系统还不太一样，像Google一般用比较专用的自己的内部的平台来支援。
第四，网格计算用执行作业形式使用，在一个阶段内完成作用产生资料。而云计算支援持久服务，使用者可以利用云端计算作为其部分IT基础设施，实现业务的托管和外包。
第五，网格计算更多地面向科研应用，商业模型不清晰。而云计算从诞生开始就是针对企业商业应用，商业模型比较清晰。
总之，云端计算是以相对集中的资源，执行分散的应用（大量分散的应用在若干大的中心执行）；而网格计算则是聚合分散的资源，支援大型集中式应用（一个大的应用分到多处执行）。但从根本上来说，从应对Inter的应用的特征特点来说，他们是一致的，为了完成在Inter情况下支援应用，解决异构性、资源共享等等问题。
那么，网格计算和云端计算有没有可能取长补短、互为补充呢？钱教授提到，如果这两者结合起来，也许可以聚合大量分散的资源，从而支援各种各样的大型集中应用以及分散的应用。
最后，钱教授还谈到，在云端计算技术方面，有三个需要关注的问题。第一是安全，因为要想作为公共基础设施必须取得使用者的充分信任。第二是标准化，不能再走中介软体的老路。第三是开源，要走开放的平台，这样才有发展。
简明的描述，看了有茅塞顿开的感觉。
观点一：网格计算主要关注如何把一个任务分配到它所需要的资源上（一般来说是一个远端可用的），在这里一个大的计算任务可以被分成多个小任务，然后被分配到这些伺服器上执行；而云计算则强调把资源动态的从硬体基础架构上产生出来，以适应工作任务的需要，云端计算可以支援网格计算，也可以支援非网格计算。（简单理解，即动态产生的计算资源是来自一台伺服器还是多台，是否使用了网格计算的演算法。本人的理解）
观点二：网格计算与云端计算主要有三点区别，第一，网格主要是通过聚合式分布的资源，通过虚拟组织提供高层次的服务，而云计算资源相对集中，通常以资料中心的形式提供对底层资源的共享使用，而不强调虚拟组织的观念；第二，网格聚合资源的主要目的是支援挑战性的应用，主要面向教育和科学计算，而云计算一开始就是用来支援广泛的企业计算、web应用等；第三，网格用中介软体遮蔽异构性，而云计算承认异构，用提供服务的机制来解决异构性的问题。
网格计算与云端计算的关系如下表所示。
表 1 网格计算与云端计算的比较
网格计算
云端计算
目标
共享高效能运算力和资料资源，实现资源共享和协同工作
提供通用的计算平台和储存空间，提供各种软体服务
资源来源
不同机构
同一机构
资源型别
异构资源
同构资源
资源节点
高效能运算机
伺服器/PC
虚拟化检视
虚拟组织
虚拟机器
计算型别
紧耦合问题为主
松耦合问题
应用型别
科学计算为主，计算密集
资料处理为主，资料密集
使用者型别
科学界
商业社会
付费方式
免费（ 出资）
按量计费
标准化
有统一的国际标准OGSA/WSRF
尚无标准，但已经有了开放云端计算联盟OCC
网格计算走的是学院派的路子：在概念上争论多年，在体系结构上三次伤筋动骨，在标准规范上花费了大量的心力，所设定的目标又非常远大－－要在跨平台、跨组织、跨信任域的极其复杂的异构环境 享资源和协同解决问题，所要共享的资源也是五花八门－－从高效能运算机、资料库、装置到软体、甚至知识；云端计算走的是现实派的路子：暂时不管概念、不管标准，Google云端计算与Amazon云端计算的差别非常大，云端计算只是对他们以前做的事情的新的共同的时髦叫法；所共享的储存和计算资源暂时仅限于某个企业内部，省去了许多跨组织协调的问题；以Google为代表的云端计算在内部管理运作方式上的简洁一如其介面，能省的功能都省了，Google档案系统甚至不允许修改已经存在的档案，大大降低了实现难度，却借助其无与伦比的规模效应释放前所未有的能量。
网格计算与云端计算的关系，就像是OSI与TCP/IP之间的关系：ISO制定的OSI（开放系统互联）网路标准，考虑得非常周到，也异常复杂，在多年之前就考虑到了会话层和表示层的问题。很有远见，但过于阳春白雪了，实现的难度和代价也非常大。当OSI的一个简化版－－TCP/IP冒出来之后，将七层协议简化为四层，内容也大大精简，因而迅速取得了成功。在TCP/IP一统天下之后多年，语义网等问题才被提上议事日程，开始为TCP/IP补课，增加其会话和表示的能力。因此，OSI是学院派，TCP/IP是现实派。OSI是TCP/IP的基础，TCP/IP又推动了OSI的发展。不是成者为王、败者为寇的问题，而是滚动发展的问题。
1．物联网产生大资料，大资料助力物联网。目前，物联网正在支撑起社会活动和人们生活方式的变革，被称为继计算机、网际网路之后冲击现代社会的第三次资讯化发展浪潮。物联网在将物品和网际网路连线起来，进行资讯交换和通讯，以实现智慧化识别、定位、跟踪、监控和管理的过程中，产生的大量资料也在影响着电力、医疗、交通、安防、物流、环保等领域商业模式的重新形成。物联网握手大资料，正在逐步显示出巨大的商业价值。
2．大资料是高速跑车，云端计算是高速公路。在大资料时代，使用者的体验与诉求已经远远超过了科研的发展，但是使用者的这些需求却依然被不断地实现。在云端计算、大资料的时代，那些科幻片中的统计分析能力已初具雏形，而这其中最大的功臣并非工程师和科学家，而是网际网路使用者，他们的贡献已远远超出科技十年的积淀。
物联网的基本特征如下：
1、全面感知
利用无线射频识别（RFID）、传感器、定位器和二维码等手段随时随地对物体进行信息采集和获取。
2、可靠传递
是指通过各种电信网络和因特网融合，对接收到的感知信息进行实时远程传送，实现信息的交互和共享，并进行各种有效的处理。
3、智能处理
是指利用云计算、模糊识别等各种智能计算技术，对随时接受到的跨地域、跨行业、跨部门的海量数据和信息进行分析处理，提升对物理世界、经济社会各种活动和变化的洞察力，实现智能化的决策和控制。
扩展资料：
物联网的安全性问题
传统的互联网发展成熟、应用广泛，尚存在安全漏洞。物联网作为新兴产物，体系结构更复杂、没有统一标准，各方面的安全问题更加突出。
其关键实现技术是传感网络，传感器暴露的自然环境下，特别是一些放置在恶劣环境中的传感器，如何长期维持网络的完整性对传感技术提出了新的要求，传感网络必须有自愈的功能。 这不仅仅受环境因素影响，人为因素的影响更严峻。
参考资料来源：百度百科-物联网
作者：郑琼洁 刘 勇
近年来江苏省物联网产业规模保持25%以上的增长率，物联网产业整体规模位居全国前列。截至2019年，全省物联网相关产业规模近7000亿元，形成了以支撑层、感知层、传输层、平台层和应用层为代表的物联网产业结构。其中，应用层的占比不断增加，涌现出一批有技术、有市场、上规模的物联网企业，全省物联网企业已超3000家，年销售收入10亿元以上的企业达到40余家，从业人员达到30余万人。江苏物联网产业发展先发优势不断凸显、规模效应与集聚效应不断凸显、产业布局持续优化、产业链条不断延展、骨干企业的龙头效应不断显现，自主创新能力不断增强，尤其是在国际物联网产业标准制定中占据了重要的地位，已成为江苏产业发展的高地和区域名片。
与此同时，有三大因素制约江苏物联网产业的发展。
（一）技术与市场对接不畅，骨干企业创新带动力不强
近年来，江苏物联网企业数量迅速攀升，物联网技术研发能力也大幅提升，但从企业的盈利情况看，有近五成的中小企业处于亏损或不盈利状态，这些企业的可持续发展能力较弱，主要原因是这些企业的技术与市场无法实现有效对接，存在技术市场化和应用推广难的问题。从江苏物联网产业的总体来看，其产业总体规模和企业的规模较小，缺少产业发展带动力强的上游骨干企业，尤其缺少“专尖特精”的物联网企业。骨干企业带动作用不强。在传感器环节，缺乏具有自主知识产权的创新型骨干企业，在系统集成环节，缺乏具有软硬件、网络、平台、应用流程耦合的一体化高端综合集成服务能力的龙头企业和大型服务商。同时龙头和骨干企业与产业链相关企业合作不够紧密，技术与市场对接不畅，许多物联网产品和技术处于产业链的低端，核心技术链和产业链尚未形成，整体核心竞争力不强。
（二）核心技术亟待突破，标准化建设有待加强
江苏虽然是我国物联网产业发展的先行区和物联网产业发展的重要示范区，但与国外发达国家相比仍存在一定的差距，主要表现在：规模化产能较小、核心技术不强、处于产业链的低端，感知与智能处理产业与国外差距较大。核心芯片、基础性系统、基础性架构等关键领域与国外相比存在较大差距，中高端传感器依赖进口，智能处理和云计算的基础架构由发达国家主导，缺乏能实现硬件、物联网、网络、平台、应用和业务流程端到端大系统综合集成企业，智能和微型传感器、超高频和微波射频识别（RFID）、地理位置感知等感知技术，以及近距离无线通信、低功耗传感网节点、人机/机器智能交互（M2M）终端、异构网络融合、网络管理等传输技术、基于MEMS 工艺、薄膜工艺技术形成的敏感芯片等相关技术研发水平和标准制定工作落后。物联网的整体研发能力不强，大多数领域的核心技术尚处在研发阶段，从物联网核心架构到各层的技术体制与产品接口大多未实现标准化，物联网标准化工作尚处于起步阶段，标准化建设有待于进一步加强。
（三）研发投入力度不够，创新人才不足
物联网产业技术研发需要投资大量的资金和人才。在研发资金投入方面，与广东（深圳市、广州市）相比，江苏每年对物联网产业发展资金投入力度不大，对物联网企业研发支撑不足，同时与广东企业（腾讯、华为、中兴等企业）相比，江苏物联网企业研发经费投入占比整体较小。在创新人才支持方面，与广东相比，江苏物联网产业发展人才引培力度较小，同时也存在着人才引培政策制度不完善和不够落地、对稀缺高端人才的招引和需求量最大的中端人才的引流不足、一流的人才梯队缺失等问题。
为此，建议从以下三方面入手推动江苏省物联网产业高质量发展。
（一）增强龙头效应，打造产业核心技术创新高地
一是打造一流物联网创新企业。大力支持引进国内外龙头企业，鼓励支持企业进行产业前瞻性与共性关键技术创新和应用试点创新，鼓励企业树立品牌意识，打造一批物联网行业的龙头和骨干企业，突出龙头骨干引领作用，建设一流创新企业。通过“以评促建”和“以评促改”，完善企业的评价考核体系，加大核心技术自主可控程度、研发成果质量、创新辐射带动作用等指标的权重，引导龙头骨干企业加大研发投入，优化研发支出结构，联合高校院所加强“卡脖子”技术相关的基础研究和应用基础研究，加快提升攻关引领能力。二是建设物联网产业重大创新平台。强化企业主体创新地位，鼓励重点领域龙头企业联合产业链企业开展协同创新，重点在物联网领域突破一批“卡脖子”技术和“杀手锏”技术。加快建设江苏物联网创新促进中心、国家高性能计算应用技术创新中心、江苏省先进封装与系统集成制造业创新中心、国家传感网工程技术研究中心等一批国家级、省部级重大创新平台。加强与高校院所合作对接，协同开展基础研究和技术攻关。三是提升物联网产业链协同能力。壮大产业集群，带动民营企业创新能力建设。推动产业集群式发展，强化企业专业化协作和配套能力。围绕“卡脖子”技术攻关，支持民企广泛参与龙头、骨干企业和高校院所等牵头的项目，组建创新联合体，加快形成强协同、弱耦合的创新生态。根据任务体量和条件要求，鼓励民企牵头申报。同时，通过完善 科技 创新政策，加强创新服务供给，激发创新创业活力，引导民企加大研发投入，完善技术创新体系，推动“小而美、小而精”的 科技 型中小企业蓬勃发展，与“国家队”之间形成优势互补的局面。
（二）强化技术与市场协同，搭建 科技 创新协同攻关体系
攻破物联网关键技术，提升物联网产业核心能力需要政府、企业、高校、科研机构、 社会 中介服务机构和个人等的创新行为主体，以及创新资源和创新环境协同实现。一是提升技术体系化能力，实施锻“长板”、补“短板”相结合的系统性战略布局。面对日益严峻的外部环境挑战，在推进物联网技术跨界创新时，应从战略高度、以战略思维系统谋划 科技 创新布局，优化 科技 计划，形成锻“长板”、补“短板”相结合的系统性战略部署路径规划，形成多维度、多循环的关键技术供给体系和对内对外开放合作格局。二是提高组织体系化能力，打通知识突破与商业实现的价值链接。对于物联网产业关键核心技术的攻关，要 探索 大纵深、跨学科的研发模式，打通产学研创新链、产业链、价值链，拓展包括产业大基金在内的各类创新投资渠道，实现集科学发现、技术跃升和产业化方向于一体的突破，实现知识突破与未来面向商用生态的有效衔接。聚焦全球竞争的源头技术供给，不仅是追逐“国际发表热点”，更需要形成核心技术突破后的持续改良机制，及时跨越技术商用的成熟度阈值。实现知识突破与商业实现的价值衔接，需要改革当前重大 科技 创新工程的组织实施方式。三是鼓励重大攻关计划的创新单元之间的知识共享。鼓励物联网创新能力强的创新型领军企业，与其他创新主体形成协同互动。在核心技术攻关上，借鉴重大公共创新平台的成功经验，制定权责分明的知识产权共享和保护机制，鼓励各类战略 科技 力量形成优势资源平台的吸引力和合作凝聚力，引领对领域的核心科学问题和共性技术的持续攻关。
（三）加大要素投入，优化物联网产业发展政策环境
一是加大资金投入，创新财政资金支持政策。统筹利用现有资金资源，加大对物联网产业发展的支持。采用政府引导、市场化运作方式， 探索 建立国家物联网产业专项投资基金。鼓励运用政府和 社会 资本合作模式，引导 社会 资本参与重大项目建设。深化产融合作，在风险可控的前提下，推动商业银行创新信贷产品和金融服务，推动政策性银行在国家规定的业务范围内，根据自身职能定位为符合条件的企业提供信贷支持。健全融资担保体系，完善风险补偿机制，鼓励金融机构开展股权抵押、知识产权质押业务，试点信用保险、 科技 保险，研究合同质押、资质抵押的法律地位和可行性。二是完善人才引育体系，打造人才技术梯队。鼓励高校面向产业发展需求，优化专业设置和人才培养方案，培育物联网和信息技术人才力量和后备干部。支持高校院所高层次人才到企业任职或兼职，选聘优秀 科技 企业家到高校担任“产业教授”，实现人才双向流动。鼓励产业园区、企业、实训（实习）机构，以及江苏高校、职业（技工）院校，联合或独立开展江苏物联网集群产才融合示范基地评估，打造一批特色化示范性物联网学院、物联网实训（实习）基地。三是加大对外宣传，提升政策效度。通过举办展会、大赛等多种形式搭建企业技术交流平台为本地企业营造良好的发展氛围。力争更多国家级、省级改革试点、创新平台落户江苏，进一步强化产业发展和企业需求导向，进一步加大宣传力度，对外推广重点项目、产品，帮助企业快速发展，进一步彰显全链扶持和分类施策原则，不断提升新政策的覆盖面、含金量、精准度。
作者单位：南京市 社会 科学院、江苏省扬子江创新型城市研究院/江南大学中国物联网发展战略研究基地
本文刊于《中国发展观察》杂志2021年第3-4期合刊
《中国发展观察》由国务院发展研究中心主管、中国发展出版社主办、中国发展观察杂志社编辑出版，是以发展为主线、以经济为重点的综合性半月刊，开设有战略、宏观、区域、世界、法治、 社会 、文化、前沿、产业、智库论坛等栏目，具有较强的前瞻性、权威性、可读性。《中国发展观察》在学术理论界、各级党政机关以及企业家阶层拥有广泛而稳固的读者群，并被中国 社会 科学院、国家发展改革委等重要机构和中国知网、维普资讯等权威数据库列为核心期刊或来源期刊。
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