物联网是什么?

物联网是什么?,第1张

物联网(英文:Internet of Things,缩写:IoT)起源于传媒领域,是信息科技产业的第三次革命。物联网是指通过信息传感设备,按约定的协议,将任何物体与网络相连接,物体通过信息传播媒介进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监管等功能。 [1]
在物联网应用中有三项关键,分别是感知层、网络传输层和应用层。
物联网是一个庞大的市场,包括传感器、芯片、网络和应用。您可能会在其他地方听到这样一个术语:物联网(IoT)。在物联网中,传感器可以用来收集和分析信息——无论是对人类自身还是人类与周围的环境之间的关系。物联网(IoT)不仅是物联网市场的一个组成部分,而且还会是一个很大的市场,这就是为什么许多技术公司和软件公司都在研究物联网业务的未来并开发物联网解决方案的原因所在。物联网技术提供了一种实时获取数据并使其成为可能的方法来连接设备、数据以及服务,这使物联网成为了当今的基础设施之一。在这种情况下,一些组织就开始利用物联网来收集数据并在现场将其发送给他们的用户来进行分析或处理他们的数据中心中的任何地方。
1、物联网解决方案的目标
尽管物联网目前尚处于发展的初期阶段,但许多公司正在为未来的业务做好准备。物联网解决方案不会改变任何业务模式,而且,它可以让业务部门知道他们可以做什么以及他们不能做什么-例如医疗保健。如果您已经了解了这个过程,那么请记住:我们现在正在做的是为物联网提供强大、安全、可靠和成本效益的基础设施。物联网是实现这些目标的重要组成部分之一:物联网解决方案可以利用先进技术为业务提供有用或必需的数据,以提供更有价值的服务和效率,并为新技术铺平道路,例如能源效率、交通管制、医疗保健等领域创建一个可持续发展模式。从本质上讲,物联网解决方案不仅可以支持更广泛的业务类型并且还可以帮助它们保持高效运营。现在许多公司已经开始将物联网技术用于自动化环境(包括废物管理)、制造与能源效率和社会安全(包括减少犯罪率及提高服务质量)上。
2、分析和自动化
传感器和物联网设备可用于自动化处理大量数据。这是因为它可以将来自大量设备的数据发送到云,然后自动将其进行处理以获得最佳的业务结果。物联网应用程序还可以用于在云上进行开发和测试。企业组织可以利用它们来创建安全、可靠的解决方案并减少 IT费用、提高服务质量、简化业务流程从而改善业务效益。因此,物联网公司可以以各种方式利用这些工具来促进业务成功。
3、提高生产力和运营效率
在经济低迷时期,企业通过改善工作场所的生产力和运营效率来获得利润。物联网技术通过连接数据和执行更多动作,以改善这些事情。例如,这意味着员工可以更好地控制照明,从而节省了额外的能源消耗并且提高了生产力。此外,还可以通过预测性维护来改善运营效率并防止设备故障导致的损失。在美国,物联网设备使医疗保健公司能够检查他们的设备上的健康状况并使用实时分析来确定设备是否需要维护或者维修。

经历了互联网、移动互联网,人类正在迈入万物互联、万物智能的世界。5G、IoT、云计算、人工智能成为 社会 关注的对象,数字经济成为政策宣传的重点,各种概念和解释产生,使得当下有很多话题可以讨论。

数字经济背景下,企业竞争最核心的能力是什么。

不同行业发展数据智能的潜力有何不同?

企业如何高效进行物联网应用开发?

企业对云平台的使用体验如何

对于类似问题,阿里云IoT、ICA联盟一直希望与行业人士进行对话。上周,ICA联盟物联网万亿生态伙伴聚合沙龙在杭州举办,活动以“粘合行业碎片,共创IoT基石”为主题,以阿里云IoT云产品为话题,吸引近200名行业人士到场交流。

4位嘉宾依次上台分享

物联网需要化繁为简

物联网产业链很长,覆盖了感知层、网络层、应用层三大层次。它改变了传统的商业运作方式,让商业 社会 变得更加复杂。

首先,物联网让产品变得复杂。增加了传感器、模块等部件,需要进行更多的开发管理。

其次,物联网让需求变得复杂。企业从生产产品变成了提供个性化的服务。

就是这两个变化,让产业体会到很多新的发展痛点。

1 物联网开发过程链路极长,从获客到交付典型过程常常要经历十几个环节。

2 将软件研发、硬件研发、嵌入式研发,云产品的购买,施工/安装/维修费用计算在内,物联网开发成本极高。

3 调查表示目前78%的用户需求为定制化需求,65%的物联网软件需要定制化开发,这导致软件复用性较低。

4 设备联网、用户交互产生海量数据,众多场景亟需数据实时分析、可视化的能力,提升使用效率及用户体验。

新的形势促进了变化的发生,计算力的进步预示着满足更大的信息处理能力,更强的灵活性。

物联网平台在整个产业链中地位,也从当年行业所关注的“要不要上云”,随着企业自身数据资源日渐丰富,应用数据意愿的显著增强,过渡到了“如何高效地上云”。

物联网云平台,由此更直接地承担起IoT产业“基础设施”的角色,为物联网项目的规模化落地减负降压。

阿里云IoT 产品结构

阿里云 IoT 资深产品专家JASON CHEN从各个原子化产品角度,描绘了阿里云IoT的全局样貌。包含物联网 *** 作系统AliOS Things、边缘计算Link Edge、网络管理平台Link WAN、开发平台IoT Studio、物联网设备接入与管理、物联网数据分析、物联网市场Link Market、物联网安全Link Security等功能在内,展现阿里云为各类IoT场景和行业开发者赋能的能力。

将各个基础产品分别阐述,体现出阿里云IoT强化基础设施角色,希望阿里云的产品技术变成合作伙伴解决方案一部分的心态。再次印证阿里云智能总裁张建锋在3月阿里云峰会上所提出的“被集成”口号,阿里云的重要转变已经发生。

以下,我们就将重新认识阿里云IoT云产品。

物模型

阿里云 IoT 技术运营专家薛圆在交流中表示,ICA联盟推出物模型,定义物联网设备模型与属性。通过对任意物联网设备建模,合作伙伴共创设备数据标准模型,确保数据标准的准确性、合理性,实现设备间的互联互通互懂。

类似将拼图碎片整理成更完整的拼图模块,物模型将实现碎片数据结构化、差异模型统一化、烟囱场景联动化、软硬一体标准化的目标,帮助用户缩短开发时间、标准化开发工具。

物联网数据分析

在任何商业活动中,数据都是一种资本,数据分析是可以产生创新收益的手段。

阿里云 IoT 高级产品经理腾春艳在对物联网数据分析产品介绍时表示,阿里云为物联网开发者提供数据分析服务,覆盖了数据存储、清洗、分析及可视化等环节,有效降低数据分析门槛,助力物联网开发。

在空间数据可视化方面,阿里云IoT提供二维、三维空间数据的可视化功能,致力用数据连接真实世界。比如对智能停车场的车场现状、排队数据、收入进行分析;比如定义电子围栏,当物品超出围栏范围时,配置报警;比如在物流追踪、设备管理等物联网低频定位场景下,展示设备轨迹;比如在三维空间可视化需求下,基于阿里云物联网平台构建监控、展示、控制为重点的BIM可视化系统,实现园区、建筑、楼层、房间、设备的逐级可视化。

图:阿里云IoT数据分析产品架构

IoT Studio 物联网应用开发

如前文所述,物联网产业的痛点很多都落在了开发上。阿里云 IoT 产品专家曲文政在演讲中再次阐明IoT Studio作为物联网开发者生产力工具的产品定位与功能。

1 一站式完成云端SaaS 搭建 :用户可以通过IoT Studio轻松搭建出简单IoT SaaS系统,或构建出部分功能集成在原有的SaaS系统中

2 可视化搭建,降低定制化成本 :通过可视化搭建、服务编排的方式让一般嵌入式开发者经过简单培训也可以快速搭建出各种物联网应用;

3 提供AI 等高阶能力: 将高阶能力输出给开发者,增加营收,扩展业务边界;

4 后续提供更多解决方案模版: 通过模版的方式给用户提供即刻可用的IoT SaaS解决方案(包含硬件、嵌入式代码、页面/APP、服务)。

整体而言,IoT Studio作为开发工具,向上承接业务需求帮助用户快速搭建SaaS,向下汇聚能力将阿里体系的能力更快更好地输出给用户,是阿里云IoT产品中承上启下的关键一环。

图:IoT Studio 产品架构

结语

在 汽车 行业,定制化需求增多,产品的敏捷规划、全生命周期运维是厂商的关注焦点;在零售行业,企业追求着精准化营销的目标;在农业,看天吃饭需要向精准化种植转变……

未来的各行各业,在面对各种不确定的因素之时,都希望用数据说话,用数据管理、用数据决策。

在这样的产业愿景之中,阿里云IoT将继续践行技术和商业基础设施的角色,覆盖物联网云管边端开发环节,提供满足各类开发者需要的基础产品,助力合作伙伴创新模式,发展商机。

物联网与各种网络的关系
物联网(InternetofThings)的概念最早在1998年由美国MIT大学的KevinAshton教授提出,把RFID技术与传感器技术应用于日常物品中形成物联网,着重的是物品的标记。2005年ITU以InternetofThings为题发布互联网报告,强调物品联网。近年随着移动互联网技术和云计算技术的发展,特别是节能环保和社会安全等需求,物联网再度受到关注,但聚焦在通过感知达到智能服务的目的。在2010年我国的政府工作报告所附的注释中对物联网有如下的说明:是指通过信息传感设备,按照约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通讯,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。它是在互联网基础上延伸和扩展的网络。
传感网使用传感器作为感知元件,应用上可以无需基础网络,通常也不强调智能分析与决策。物联网使用传感器、RFID、激光扫描器、红外标记、普通条码、二维码、全息光学条码、GPS等作为感知元件,需要通过基础网络实现物与物和人与物互联,强调对感知数据的汇聚和挖掘及分析决策。物联网的组成包括三部分,即泛在化的传感节点及网络、异构性的网络基础设施、普适性的数据分析与服务。物联网与传感网的区别不在于联网的物件数量而在于感知单元的多样性和感知结果的智能利用,可以说传感网是物联网的一个子集。
物联网的底层借助RFID和传感器等实现对物件的信息采集与控制,通过传感网将传感器等感知节点的信息汇集,并连到核心网络,基础网络是物联网的重要组成部分,用于承载物物互联或物与人互联的信息传递,物联网的上层实现信息的处理和决策支持。物联网可用的基础网络可以有很多种,通常互联网最适合作为物联网的基础网络。尽管下一代互联网将以支持物联网的应用作为主要目标之一,但物联网并不是互联网的下一代,物联网可以说是互联网上的一种业务或应用。物联网强调的是认知,是互联网向感知平台和数据挖掘两个方向的拓展。物联网与互联网上传统业务相比有不同的特点:在物联网以公众网络(例如互联网)作为基础网络平台的情况下,物联网相当于互联网上面向特定任务来组织的专网()。互联网是全球性的,但物联网往往是行业性的或区域性的,物联网的行业应用的多样性与承载平台的通用性之间需要有中间件来适配。
M2M(Machine-to-Machine)与物联网有关,M2M通信与物联网的核心理念一致,不同之处是物联网的概念和所采用的技术及应用场景更宽泛,M2M主要聚焦在无线通信网络应用上,是物联网应用的一种主要方式。与物联网有关的还有CPS(CyberPhysicalSystem),CPS是计算、通信与物理过程的综合,CPS与物联网有类似的能力,物联网通过数据挖掘可得到决策建议,但通常是要上报主管人员再决定是否要采取措施,而CPS强调循环反馈,要求系统能够在感知物理世界之后通过通信与计算再自动执行对物理世界的反馈控制措施。从物与物通信进一步扩展到物与人以及人与人通信,支持个人和/或设备无论何时、何地、何种方式以最少的技术限制接入到服务和通信的能力,这种网络发展的愿景被称为泛在网。
在物联网上所用的通信技术比较成熟,但仍需要考虑物联网节点多功率小且需要接力传送等特点进行适配。
物联网通常有很多传感器节点,在传感过程中,首先是需要识别被感知的对象和感知信息。在给定任务的情况下使用最少数量的节点并最省功耗是物联网设计的目标。节点的传输距离、节点的合理分层分簇、拓扑控制等一系列节点的几何布局,是物联网感知层面设计的主要问题。根据应用和服务对物联网节点分群分簇,每簇会有一个节点负责搜集数据并将集合的数据传到网关,簇头的选择需要考虑节点的存储、过滤和聚合能力,为了不致过早耗掉簇头的电能,每簇内各节点可能需要轮流担任簇头。由于物联网节点数量密集,覆盖范围宽,而且新的物品的加入将要求节点添加或删除等,在节点的配置上要从减少安装和维护成本考虑,要尽可能少用人工干预,其次是网络发现技术,要求节点能够发现在其所处环境内的相邻节点的存在和身份,以便协商分享的任务,在物联网中网络是动态变化的,新的物品的加入将改变网络的拓扑,而且物品的特征还会随自治程度而变,物联网应具有基于智能匹配来对网中的节点自动发现和指配、自动部署与激活、解除激活和性能监视,还可以在任何时间对所分配的作用进行调整和调度。
有些节点由于制造的不一致,缺陷需要在出厂前校正,由于环境影响、老化等原因使所感知的数据有偏差,还需要在数据收集时校正或去除,还需要考虑传感器与环境之间的耦合关系。在感知数据的报送方式上,分为主动式和反应式两种。物联网收集的数据如果原封不动地存储将占用海量存储资源,必须通过压缩去掉重复冗余的数据,并且需要开发图像信息检索方法和搜索引擎,以有效提高物联网设施的利用效率。收集的数据不限于被感知物件的信息,还包括与事件的发生可能有相关性的政府数据、市民产生的数据等,要在认证安全、隐私保护等方面对数据进行过滤与正确性的确认。为了全面准确提供智能决策,希望有多源甚至异构的数据,通过多数判决和推理分析,去逼近真实环境,最后利用专家系统和数学模型,参考历史数据,综合异构来源的多种信息,进行分析推理,给出决策。
物联网需要有网管,控制物联网节点的休眠和叫醒,检测和登记节点的移动、发现相邻节点,并且在一个特定区域内均衡和调度传感任务等。需要关注物联网能量获取与存储及节能问题,实现能量测量和电量不足的预报以及动态功率优化等能量管理。从安全与隐私来看,物联网是双刃剑,它能对生产安全、反恐维稳和家居安全起积极作用,但如果感知数据偏差太大和判决失误,将弄巧反拙,因此对物联网的可靠性和安全及隐私需要足够重视。
物联网是两化融合的切入点,也是民生服务的新亮点,其应用面很宽,将带动新的产业特别是现代服务业的发展,其社会效益高于经济效益。物联网看似门槛不高,但如何在给定任务的情况下最大化网络的生命周期和最小化组网及应用成本均是严峻的挑战。低成本、高可靠、长寿命的传感器和RFID是物联网推广应用的前提,数据挖掘与智能分析是体现物联网效益的关键,也是物联网的薄弱环节。当前对物联网的理论和技术的研究还落后于应用示范,未来需要在物联网技术方面加大创新开发力度。同时还要重视统筹规划、资源共享,务求实效。

物联网层次结构分为三层,自下向上依次是:感知层、网络层、应用层。感知层是物联网的核心,是信息采集的关键部分。感知层位于物联网三层结构中的最底层,其功能为“感知”,即通过传感网络获取环境信息。感知层是物联网的核心,是信息采集的关键部分。\r\n感知层是物联网的皮肤和五官-用于识别 物体,采集信息。感知层包括二维码标签和识读器、RFID标签和读写器、摄像头、GPS、传感器、M2M终端、传感器网关等,主要功能是识别物体、采集信息,与人体结构中皮肤和五官的作用类似。\r\n对我们人类而言,是使用五官和皮肤,通过视觉、味觉、嗅觉、听觉和触觉感知外部世界。而感知层就是物联网的五官和皮肤,用于识别外界物体和采集信息。感知层解决的是人类世界和物理世界的数据获取问题。它首先通过传感器、数码相机等设备,采集外部物理世界的数据,然后通过RFID、条码、工业现场总线、蓝牙、红外等短距离传输技术传递数据。感知层所需要的关键技术包括检测技术、短距离无线通信技术等。\r\n感知层由基本的感应器件(例如RFID标签和读写器、各类传感器、摄像头、GPS、二维码标签和识读器等基本标识和传感器件组成)以及感应器组成的网络(例如RFID网络、传感器网络等)两大部分组成。该层的核心技术包括射频技术、新兴传感技术、无线网络组网技术、现场总线控制技术(FCS)等,涉及的核心产品包括传感器、电子标签、传感器节点、无线路由器、无线网关等。\r\n一些感知层常见的关键技术如下:\r\nl 传感器:传感器是物联网中获得信息的主要设备,它利用各种机制把被测量转换为电信号,然后由相应信号处理装置进行处理,并产生响应动作。常见的传感器包括温度、湿度、压力、光电传感器等。\r\n2 RFID:RFID的全称为Radio Frequency Identification,即射频识别,又称为电子标签。RFID是一种非接触式的自动识别技术,可以通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据。它主要用来为物联网中的各物品建立唯一的身份标示。\r\n3 传感器网络:传感器网络是一种由传感器节点组成网络,其中每个传感器节点都具有传感器、微处理器、以及通信单元。节点间通过通信网络组成传感器网络,共同协作来感知和采集环境或物体的准确信息。而无线传感器网络(Wireless Sensor Network,简称WSN),则是目前发展迅速,应用最广的传感器网络。\r\n对于目前关注和应用较多的RFID网络来说,附着在设备上的RFID标签和用来识别RFID信息的扫描仪、感应器都属于物联网的感知层。在这一类物联网中被检测的信息就是RFID标签的内容,现在的电子(不停车),收费系统(Electronic Toll Collection,ETC)、超市仓储管理系统、飞机场的行李自动分类系统等都属于这一类结构的物联网应用。


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