在物聯網掀起新一輪技術風暴前 需做好相關功課
2017-06-16 10:43:53 來源：界面新聞 熱度:
目前使用的4G網絡發送數據的成本還是很高的，而且會消耗太多電量，在5G網絡出現后將會對物聯網的發展產生革命性的影響，物聯網將會達到超低時延、高效連接、低成本、低功耗、高可靠性、全地域覆蓋，將徹底重塑和改變我們的世界。
據市場研究機構IDC 預測，到2020 年時，全球物聯網設備安裝量將達到281 億臺。我們認為物聯網會真正的掀起新一輪的技術風暴，同時也在精心布局，因此我們希望用通俗易懂的語言為大家介紹物聯網所包含的內容。
雖然物聯網的概念在20世紀90年代才被提出，但實際上相關的技術很早就產生了，例如傳感器、無線通信網絡等，并且至今發展已趨成熟。
物聯網形式多樣、技術復雜、牽涉廣泛，根據信息生成、傳輸、處理和應用的不同技術屬性，業界通常把物聯網分為四層：感知識別、網絡構建、管理服務和綜合應用。在本篇文章中，我們主要討論前三層的技術。
第一 感知識別層
顧名思義，是對周圍環境感知和了解的技術，是聯系物理世界和信息世界的紐帶。它包括感知識別設備(例如RFID標簽、NFC芯片、二維碼等)和傳感設備(例如傳感器、GPS、智能設備等)。
1)RFID和NFC
RFID，即無線射頻識別技術，最早出現在20世紀80年代，主要應用在傳輸業和訪問控制，它的優點在于無需接觸即可完成識別。RFID的出現對于計算機自動識別技術來講是一個革命，因此在物聯網發展的前十年里，RFID幾乎就是物聯網的代名詞。我國也早在20世紀90年代就開始了RFID技術的研究和探索，已在ETC(電子收費系統)、路橋管理、電子證照身份識別等領域開始了規模應用。
進入21世紀，RFID又在農業的溯源管理、工業的安全監控、物流的郵政包裹和民航行李等領域開始試點，成效顯著。雖然由于標準、成本、安全等方面存在不完善的地方，RFID技術的大規模應用離實現物聯網的終極目標還有一段距離，但隨著政策、法律、標準化問題的解決，RFID在各行各業的商用價值將進一步被挖掘，為物聯網帶來“革命性”的改變。
NFC，即近場通信，技術起源于RFID，是RFID高頻(13.56MHz)的延伸應用，工作有效距離只有10厘米。NFC采用了雙向的識別和連接，可以用作非接觸式智能卡、智能卡讀寫器終端以及設備對設備的數據傳輸鏈路。主要應用場景包括門禁、檢票、移動支付、兩臺NFC設備之間交換圖片等。NFC為大眾廣為所知是Apple Pay在中國的上線，而NFC最重要的應用場景也是移動支付。但由于NFC需要雙向都有支持的終端設備，因此發展相對緩慢，也許只有等到各種基礎設施對于NFC支持的越多，其價值才能夠最大程度的體現。
2)傳感器
傳感器作為感知世界的設備，在物聯網中發揮了重要的作用。傳感器已經滲入到人們生活的方方面面，業務廣泛應用于工農業、醫療衛生、環境保護等領域，大大提高了人類認識世界和改造世界的能力。
傳統傳感器數據處理與分析能力有限，網絡化和智能化的程度不高。但隨著微電子機械系統(MicroElectro Mechanical Systems, MEMS)和超大規模集成技術(Very Large Scale Integrated circuits, VLSI)的發展，使現代傳感器“微型化”、“智能化”和“網絡化”。
對于現代傳感器，功耗、喚醒時間、所用的通信協議、傳輸距離、電池續航能力是影響傳感網絡發展的關鍵因素。只有做到低成本、微型化、低功耗、擴展性強和魯棒性高，傳感器在物聯網中的作用才會越來越大，越來越多的應用到各個行業的場景中去。
第二 網絡構建層
網絡構建即是我們所說的“連接”，物聯網的設備是通過什么連接到網絡的？其實物聯網的網絡種類繁多，Wi-Fi、藍牙是我們經常提到并使用的，還有高速的、高頻的、低頻的、低功耗的等等。完美的物聯網連接應該是低功耗、長距離并高帶寬(傳輸大量數據)的，但這種完美的連接并不存在。如何平衡功耗、傳輸距離和帶寬則成為開發人員需要專注的問題。
我們根據功耗、距離和帶寬的高低劃分，將現有的各種連接方式分為以下三大類：
1)高功耗、長距離、高帶寬
要遠程發送大量數據，需要很大的功率，一個很好的例子就是智能手機，它可以遠程接收和傳輸大量數據(例如視頻)，但是你需要1-2天就充一次電。符合這個類別的網絡連接包括蜂窩連接和衛星連接。當傳感設備在基站的覆蓋范圍時就可以使用蜂窩網絡，但對于諸如海上這種沒有基站覆蓋的地方，衛星通信就變的非常重要了。
需要長距離通信的物聯網設備可以使用GSM、3G或4G蜂窩通信。但目前使用4G發送大量數據的成本還是很高的，而且設備會消耗太多的電量。5G網絡出現后將對物聯網的發展產生革命性影響，屆時5G這個完整統一且龐大的移動通信網絡，可以用最快、最可靠和最有效的方式連接數十億臺設備，海量的“物體”將實現無線聯網。物聯網將會達到超低時延、高效連接、低成本、低功耗、高可靠性、全地域覆蓋，將徹底重塑和改變我們的世界。
2)低功耗、短距離、高帶寬
為了降低功耗并仍然能發送大量數據，就必須減少傳輸距離。這一類別包括Wi-Fi、藍牙和ZigBee，主要應用在物與物的連接中。
i. Wi-Fi：Wi-Fi已經成為家庭環境物聯網協議最可靠的選擇。由于Wi-Fi已有的基礎架構已經非常成熟，因此可以輕松實現大量數據的傳輸。目前廣泛應用于家庭環境和辦公環境。WiFi-ah (HaLow) 是IEEE 802.11的低功耗遠程版本，可以在低數據速率的遠程傳感器和控制器場景使用。
ii. 藍牙：藍牙是全球2.4GHz個人區域網絡最長使用的低功耗傳輸協議之一。目前是無線耳機、文件傳輸和無線音箱的首選協議。新的藍牙版本——藍牙低功耗(Bluetooth Low-Energy, BLE)，專門用于傳輸較少數據的設備，因此更適合可穿戴設備和健康監護儀器的使用。
iii. ZigBee：與藍牙相似，是2.4GHz網格局域網(mesh LAN)協議。它非常適合低數據速率和短距離的頻繁數據交換(例如家庭或建筑物)的場景中使用，例如燈控制系統和無線溫控系統。
3)低功耗、長距離、低帶寬
為了在低功耗的情況下進行長距離傳輸，必須減少發送的數據量。這一類別的連接稱為LPWAN(Low-PowerWide-Area Networks, 低功耗廣域網)，主要包括LoRa、SigFox和NB-IoT三種協議。主要應用在物與主干網絡(云)連接的場景中。
i. LoRa：LoRa是一個長距離無線協議，自2013年Semtech公司發布了SX127x系列芯片起，LoRa協議就登上了歷史舞臺。LoRa的通信距離比ZigBee更遠，而通信帶寬更小。通過減小帶寬，LoRa提高了接收數據的靈敏度，因而LoRa芯片能接受更加微弱的信號，從而達到更遠的傳輸距離。
ii. SigFox：是SigFox公司提出的LPWAN協議，以長距離傳輸聞名。SigFox使用的是超窄帶傳輸技術(Ultra Narrow Band，UNB)，能夠以低功耗處理低數據速率傳輸。它的另一個優點是使用ISM免費頻段，因此無需獲取許可證，只要設備保持連接，就可以輕松的在窄帶頻譜上傳輸數據。SigFox公司在2016年融資1.5億歐元用于開拓市場，目前有30個國家開始使用SigFox協議，預計2018年國家數會增加到60個。
iii. NB-IoT：窄帶物聯網(NarrowBand IoT)是目前最廣泛討論的LPWAN協議了。它最大的特點是支持蜂窩連接，即可以與現有的移動通信基站相結合，非常易于部署于現有的無線基站上，因此得到了運營商(例如沃達豐)的支持。最近沃達豐在西班牙推出首個商用的NB-IoT網絡，但其他的商用NB-IoT芯片幾乎沒有，但由于其出色的網絡安全性和可靠性，將會成為市場上主流的協議。
除了以上說到的主要連接協議，近幾年還出現了很多連接協議，例如NestLabs推出的Thread家庭物聯網通訊協議、Link Labs推出的LPWAN協議Symphony Link、Zensys推出的Z-Wave協議等。多種類型的無線接入技術各有特色，適用于不同的應用場景，相互配合可實現更廣泛的互聯互通。
第三 管理服務層
人們通常把物聯網應用冠以“智能”或“智慧”的名稱，例如智能電網、智慧物流等，其中的“智能”或“智慧”就來自這一層。管理服務層解決數據存儲、數據處理、數據使用、數據安全等問題。之所以能做到這些，與大數據、云計算、人工智能和數據安全技術的快速發展有很緊密的關系。
1)大數據
隨著物聯網的蓬勃發展，所有能獨立尋址的物理對象都將加入物聯網，涉及工業、農業、交通運輸業等方方面面，這也將產生比現在多得多的實時數據。大數據的發展將為物聯網提供強有力的保障。在海量實時數據的情況下，建立與應用相關的科學模型，整合和分析跨多個維度的信息，將極大推進物聯網的智能化。
2)云計算
由于存儲數據和數據處理這樣的活動無法在傳感設備本身進行，因此把數據傳到云端再進行處理對于物聯網來說就極為重要。對于現有的絕大多數物聯網應用來說，都是由傳感器設備收集數據，對數據的處理和分析都發生在云端，這也大大降低了在傳感器上投入大量計算能力的必要性，從而降低了成本和能耗。
但從長遠來看，物聯網產生的數據將會是巨大的，全部上傳到云端進行處理也將變得越來越困難。那么數據在本地處理一部分，另外一部分再上云將會非常經濟。這就是我們現在所說的“霧計算”(fog computing)或“邊緣計算”(edge computing)，而這個技術對于未來的物聯網應用來說是非常有意義的。
3)人工智能
人工智能與物聯網的關系很像人腦與身體之間的關系。我們的身體收集感官輸入，如視力、聲音和觸摸，我們的大腦接收這些數據并將其理解，然后大腦做出決定并發出信號給身體來指揮運動。所有物聯網中的傳感器就像我們的身體，它們提供了世界上任何活動的原始數據。人工智能就像大腦，理解這些數據，并決定采取什么行動。
隨著近幾年機器學習和深度學習的巨大飛躍，它在幫助物聯網在工業領域得到越來越多的應用，例如預測機器何時需要維護或分析制造過程，大大提高了生產效率并降低成本。而物聯網產生的大量數據又更好的推動了人工智能的發展。這是一個互相推動的良性循環。
4)數據安全
在互聯網時代，在網上隱藏自己的身份還是很容易的。但隨著物聯網的發展，在不久的將來，不僅你是誰，甚至你今天去過哪里、見過誰，都有可能被物聯網的感知設備記錄下來。從信息安全和隱私保護的角度來講，物聯網終端的廣泛引入在提供更豐富信息的同時，也增加了暴露這些信息的危險。我們需要安全的管理這些信息。
在現階段，RFID和定位技術作為物聯網的關鍵技術，面臨著各種各樣嚴峻的安全和隱私問題。各個國家也在通過與其他技術相結合的技術手段和完善法律法規的政策手段在解決這些問題。每一項新技術的誕生之初都會遇到各種問題和大眾的質疑，但正確的看待問題以及用積極的態度去解決問題才能真正的推動新技術的發展。相信隨著技術和政策的不斷進步，物聯網會真正的掀起新一輪的技術風暴。
責任編輯：朱虹瑾
