探索物联网，你可以从这些角度入手

据科技网站报道，2017年物联网设备数量将首次超过全球人口。据市场研究公司Gartner称，2017年全球物联网设备数量将达到84亿——比2016年的64亿增长31%，而全球人口数量为75亿。2020年物联网设备数量将达到204亿。物联网已渗透到我们的日常生活中。在本文中，我将探索物联网 (IoT) 中的重要概念，描述开始构建 IoT 解决方案的 4 个主要步骤。

物联网正在带来改变

物联网 (IoT) 正在彻底改变公司管理其资产，监视其业务运营和与其用户交互的方式。IoT 提供了一些新方法，通过遥测技术 远程管理设备，使用实时机器数据来设计新的运营模型，并使用位置感知和智慧产品来通过新服务与客户交互。设备制造商正不断从机器中嵌入的传感器中获益，这些传感器提供了有关设备使用、潜在故障、位置、安全和需要的耗材的重要实时信息。这些实时信息可以帮助设备制造商最大化正常运行时间，加快服务响应速度。企业面临的这些 “事物” 在大小和复杂性上各不相同，从简单的恒温控制器到自主重型车辆，再到涡轮机。

据科技网站报道，2017年物联网设备数量将首次超过全球人口。据市场研究公司Gartner称，2017年全球物联网设备数量将达到84亿——比2016年的64亿增长31%，而全球人口数量为75亿。2020年物联网设备数量将达到204亿。其中，企业物联网硬件支出将达到人民币66370亿元，消费者物联网硬件支出为人民币49916亿元。到2020年，消费者和企业在物联网硬件方面的支出总和将达到约人民币20.7万亿元。

面对物联网 (IoT)，企业正在努力克服这一转变，尝试找出前进的道路，而且不确定会有怎样的结果。为了帮助您度过这些变化时期，我将解释一些关键的 IoT 概念，在定义一种全面的方法来实现 IoT 解决方案时，企业和开发人员必须知道这些概念。

每个企业和开发人员都需要了解的关键 IoT 概念

让我们看看物联网的这些关键概念：

事物

边缘、连接和中心

数据(和大数据)

流程

事务

安全性

云计算和一种新业务模型

它与事物 密切相关

IoT 关系到许多事物：具有传感器、促动器和控制器的设备。这些事物都能够连接到互联网，它们具有各种形状和大小。到 2020 年，拥有 500 亿个互联设备的前景或许真的会实现。这些事物通过网络连接和通信，比如蓝牙、无线个域网、wifi、蜂窝网络和卫星等。通常，控制器(或微控制器)或操作系统控制着每个事物。

在工业方面，您很可能遇到 PLC(可编程逻辑控制器)和 SCADA(数据采集与监视控制)系统，PLC 是数十年的工业自动化的主要支柱。像 Nest 这样的学习型恒温控制器配备了监视温度、湿度、活动和环境光的传感器。现代汽车还配备了 100-200 个不同种类的数字和机电系统。遥控飞机中的复杂性高得多。除了控制逻辑之外，您能想到的还包括附加到该事物上的不同服务，比如数据采集、事件过滤器、电源管理、固件、安全和身份管理，以及一个人机交互界面(比如触摸屏)。此外，互联设备在云中还可以充当真实事物的代理角色。

在基本层面上，这些事物最初被连接到一个网络，或者通过改进而成为互联设备。此外，可穿戴设备、机器人、无人机或 UAV，以及自主车辆已形成了跨越各个商业领域的水平类别。

智慧照明系统可以改变城市的电源需求，而自主车辆可以改变城市的运输和物流动态。尽管 FAA 还未授权通过无人机递送包裹，但这一天已为时不远。事实上，无人机辅助医疗用品可在难以到达的区域挽救生命。这些只是少数 IoT 示例，但对所有行业的影响是确信无疑的。

对于设备制造商，IoT 提供了新的创新机会，将来之不易的行业知识嵌入到设备设计中可以极大地提高采用速度。例如，与饮料销售和供应链相连接的智慧自动售货机能够感知和平衡供应、库存和消耗。

此外，应该注意以下方面：

智能事物变成会思考的节点，这些节点组合了事物的数字和物理方面，改变了谁、何时、在何处做什么的动力学。

事物的物理方面使得 IoT 成为了计算和其他原则的多样混合体：事物感知、移动、飞翔、加热或制冷、施加压力、泵送液体、与人交互等。

有诸多事物可以考虑，从用户方面的可穿戴设备和智慧家用设备到工业方面的涡轮机和石油钻塔等设备。

完全互联的事物带来了：

新的芯片、传感器和促动器框架

嵌入式操作系统

以各种形式与互联网的连接

为事物建立了云角色的虚拟化

事物生成的数据

围绕事物的各种服务，比如身份、安全、访问、隐私保护、发布/订阅消息(例如 MQTT 消息协议) 和分组

必须为用户和工业事物提供有吸引力的功能设计，以平衡多种因素，比如功能、安全性、使用范围、事物寿命等。

边缘、连接和中心对实时交互的作用

Kurt Vonnegut 在 The Player Piano 中写道：“在边缘，您会看到从中心无法看到的所有事物。”我们的感觉器官是定义我们的形体的边界的一部分，使我们能够处理真实世界。这个庞大的神经网络过滤该信息并将其传输到处理中心 -- 我们的大脑，从这里发出通过我们的促动器(也就是我们的肌肉组织)执行的响应。大部分响应都是在无意识的情况下发生的。就像人类的身体一样，识别物联网中形成的分布式和自主计算性质至关重要。一个或一组通过网络协议交互和通信的互联设备类似于感觉器官。

对于物联网，理解边缘、连接和中心 对实时交互的作用至关重要。边缘上承载的数据量，使用的计算功率量和需要的自主性依赖于流程的整体需求。

可涵盖偏远建筑场所的高速无线网格网络，可能对在现场将劳动力与设备和基于位置的服务联系起来的实时连接至关重要，对连接到偏远的设计和监视中心的卫星链路也至关重要。举例而言，一个海外石油平台每天收集超过 1 TB 数据，这使通过目前的卫星来发送该数据变得不切实际。

物联网的新网络连接具有不同的形式，平衡了范围和功率消耗：无线个域网 (WPAN)、wifi 网络、无线网格网络、蜂窝网络、超窄带网络和卫星网络都是这方面的示例。在使用蜂窝网络时，漫游模型显然无法发挥作用，需要为 IoT 解决方案提供新的超低成本连接产品。

对于设备制造者，决定连接方法是设计的一个重要部分。您可以为 IoT 定义一个 “厚或薄边缘” 的概念，该概念捕获支持端点(比如事物、一个具有网关的事物网络或一个像石油钻塔这样的复杂系统)所需的复杂度和功能。要决定边缘的厚薄程度，必须平衡关键性、事物寿命和(甚至远程地)连接到和管理事物的能力，与本地计算功率量、边缘的自主程度、连接类型、能源供应模式和要建立的冗余量。

例如，同时支持蓝牙和 wifi 连接的决定将改变一个事物呈现的边缘的性质。具有信息娱乐和服务访问能力的互联汽车和自驾汽车，会向互联网呈现不同的边缘;自驾汽车呈现一个厚得多的边缘。总之，在设计 IoT 解决方案时，一定要理解边缘需要多厚或多薄，以及组成边缘的事物组将支持的连接类型。

IoT 数据让大数据变得更大

显然，随着数十亿互联设备加入到数据流中，物联网数据会使大数据 变得更大。在 2014 Digital Universe 研究 中(EMC 发布并由 IDC 提供研究和分析)，预计到 2020 年数据量将超过 40 万亿 GB。IoT 的数据战略涉及到数据的收集、处理、分发和使用。如果您假设一个普通互联设备到 2020 年将生成 10 倍的数据(例如从目前每个设备每月平均 10 MB 到每个设备每月 100 MB)，对于 500 亿个互联设备。该数字将增长到约 50 万亿 GB。例如，一辆互联车辆每天可能仅生成 1 MB 数据，但将来会有数百万辆这样的车辆。

对于互联的事物，您必须理解和管理来自数百万个承载传感器的端点的数据流，进而为本地操作过滤和处理边缘上的数据，让它经由一系列连接网络而到达云中。使用云来存储和处理数据，从这里将结果发送给数据的各种用户使用点(比如智能电话)。它还在可双向发生的流中将该数据集成到一个后端系统中(比如 ERP、CRM 或服务管理系统)。数据移动和排队系统(使用消息协议)和 NoSQL 数据库因其移动数据的能力而变得流行。随着数据量激增和对实时洞察的需求出现，机器学习方法正受到欢迎。

算法和基于新型计算机芯片的计算能力都被利用来执行实时数据管理。因此，成功的 IoT 数据战略涉及：

实时数据采集系统

数据流

数据存储

事件中心

大数据分析，具体来讲机器学习方法

数据保护，比如加密

访问控制

入侵检测

新形式的计算机器

新的和不同的流程

所有这些事物和所有这些数据(依赖于各种连接方法)都要求在 IoT 解决方案中采用新的和不同的流程：

围绕农场飞行的无人机如何改变当前的耕种方法?谁将分析图像并确定合适的灌溉战略?如果耕种无人机中的图像处理功能被链接到一个智慧灌溉系统，作物调查与作物浇水之间的链接可变得自动化。

举例而言，一项工业资产启用了遥测的预测性维护，意味着将服务操作模型从计划性访问改变为远程服务，仅在万不得已的情况下采用现场服务。

互联车辆的无线更新模型如何与当前提供服务的经销商模型相联系?来自车辆接口或移动销售点系统的付款方式如何改变当前的结账实践?

通过实时位置服务将在线购物体验扩展到了店内体验，需要在线和实体店之间存在一种不同的协调水平。通过无人机或通过自主车辆投递包裹，如何改变在线购物的动态?

将新流程结合在一起面临的挑战之一将是，连接没有能力处理新现象(比如通过飞机或无需睡觉的驾驶员投递)的遗留系统，至少在数字变革完成之前是如此。因为 IoT 技术的变化节奏不会是均衡的，所以反思流程也意味着考虑全局方法所面临的约束。

交易……无处不在

互联事物的出现带来了使用更大量额外的设备接口作为交易 点的潜力。因此，支付接口可能会转移。

在线购物仍会存在。浏览、搜索和获取优秀商品的容易性，已使在线购物成为了主导性的购物模式。全渠道商务集成了在线、移动和店内零售购买，正变得更加流行。使用数字钱包、应用程序或设备来通过移动设备进行支付正被逐步采用，平板电脑也正被用作销售点系统。使用 NFC 的无接触支付具有巨大的潜力。举例而言，Apple Pay 现在正被许多美国零售商采用，而且这一数量将不断增长。

但除了零售，IoT 还可引入更新的交易模型。例如，在重新建立遥测链接后和在运行资产诊断时，可通过电子方式支付资产修理费用。所以，基于使用的计费模式依靠遥测数据来捕获使用数据。此过程有潜力用于新的资产即服务模型。新的保险模型可使用车内遥测信息，基于假设行为来动态更改保险成本。但是，这种交易辅助能力必须平衡隐私需求。

安全性

安全性 显然是 IoT 的一个重要条件，而且它贯穿技术堆栈的所有层面，从应用中的访问控制一直到设备中的嵌入式安全性。IoT 中与关键基础架构的链接使安全性成为了一个重要的关注点。像恶意地改变一辆有乘客的互联汽车的路线，欺骗智慧家庭系统以进入室内，使用无人机贩毒，或者甚至改变自主车辆中一批宝贵货物的运送路线等场景，在互联世界中都有可能发生。

芯片制造商正开始提供嵌入式 IoT 安全性，比如实现传输层安全 (TLS)。设备本身必须通过固件层和物理层的安全性来防干扰。还有用于实现安全身份验证和访问控制的设备身份服务，它们定义了允许谁操作某台机器。

在连接端，网络必须是安全的，它必须加密来自设备的通信。从设备收集的数据必须收到牢固地保护，必须经历用户想要的隐私控制。当然，要考虑各种加密算法。访问设备的应用程序将拥有自己的一组控制功能和权限。这些会思考的设备提供了推理安全破坏并采取合适的操作的能力，进而提供新的安全模型。

云计算正在演变……一种新业务模型正在出现

借助物联网，云计算正在演变为一种智慧分布式网络，其中包含可自主操作的可寻址端点。它已从文档或网站的网络转变为计算节点或智慧设备的网络。新网页是一台会思考的计算机，它可以潜在地采用某种问答方式响应并执行操作。

搜索、浏览、爬网和索引(都是我们目前知道的在线模型)将具有新的意义。我们可提供利用了这个智慧网络的真正威力的新的创新性业务模型。IoT 重新连接企业网络并更改业务模型：资产转换为服务，操作变成实时操作，而且体验是可移植的。借助为云提供了新边缘的会思考的节点，以及与新的交易能力和安全模型相结合的更丰富的新数据格式，创新潜力无限。

开始使用 IoT 的 4 步方法

那么，您如何开始开发您的 IoT 解决方案?下面这个 4 步方法将帮助您入门。

发现阶段

原型设计阶段

现场试验阶段

转型阶段

第 1 步：发现阶段

首先，您需要研究您公司的关键业务将由 IoT 辅助还是受其影响。借助您公司的业务和技术部门的联合工作，询问大量问题，比如什么最重要和什么需要连接，从而揭示您公司或开发团队可能存在的基本功能的空白。

第 2 步：原型设计阶段

接下来，为您的想法设计原型。例如，如果您当前的资产启用了遥测，可能发生什么?一个原型可帮助测试资产设计、需要的智慧模型类型、连接，以及新的必要安全特性。保持原型设计阶段简短而且可迭代。不熟悉 IoT 的开发人员可试验简单、廉价的工具包(比如 Raspberry Pi 和 Arduino)来快速熟悉新模式。这种类型的原型设计为发现流程提供了补充，能让您为在现场进行逼真的试验做好准备。原型旨在帮助您学习，所以特定方面的失败与另一方面的成功同样有参考价值。

第 3 步：现场试验阶段

接下来，在现场的真实业务条件下测试您的 IoT 解决方案。现场试验阶段的长度取决于寻找的数据类型、业务变更性质、竞争对手的速度、技术选择和监管环境。像原型设计一样，这种现场试验是发现流程的扩展的一种操作，但这一次是在真实条件下。例如，公司能否真正在任何地方处理交易?因为现场试验的目标是将该原型转换为业务战略，所以现场试验阶段对提供真实的洞察至关重要。所提及的有关原型设计的所有注意事项也适用于这里，而且可以设计多个试验来捕获机会的不同方面。

第 4 步：转型阶段

最后，有了来自现场试验阶段的洞察，现在，您就可以使用您的 IoT 解决方案执行业务转型了。劳动力的业务就绪性、资产管理、运营、客户接洽、法律结构和分析等不同方面，将在此阶段中经历详细审查和更改。