當您設想物聯網的未來時，可能不會想到奶牛佩戴傳感器以收集自身行為數據以顯示育齡信息，也不會想到依靠智慧城市中的路燈找到迷路的阿爾茨海默病患者。您沒有想到這些情況并不奇怪。
物聯網(IoT)技術已將許多逆天假設變為現實--有關我們在哪里、通過何種方式及速度來收集和管理數據，分析數據，進行數據預測和建模。據斯坦福大學作家兼講師Timothy Chou介紹，人們習慣于先弄清楚需要解決的問題，然后再去收集數據和開展分析。物聯網的出現令這種模式發生了逆轉。
例如，通過將傳感器安裝在母牛身上，研究人員能夠近實時了解到母牛到達育齡期的信息，因為母牛在育齡期的行為與日常行為差異很大。人工授精的最佳時間是到達育齡期后的16小時內。研究人員還了解到，在該時段的頭兩個小時內進行授精，其產下母牛的幾率要高很多--這正是飼養者所想要的結果。
如果沒有運動傳感器數據提供幫助，恐怕沒人能預測出奶牛的育齡期何時到來，因此沒人會去想辦法解決這個問題。
未來展望
“迄今為止，我們的大多數技術都是為了人聯網(IoP)而構建的。無論是電子商務、ERP、還是搜索應用，都是為人類服務的，并會累積特定類型的數據以供隨后分析使用。但人不是物品。物品不間斷地生成大量數據并可根據我們的指示隨時提供信息。那么，我們緣何認為面向人聯網而構建的技術同樣適用于物聯網呢？”
——斯坦福大學作家兼講師Timothy Chou
——斯坦福大學作家兼講師Timothy Chou
物聯網的未來發展使我們有機會實現萬物聯通，收集多種不同類型的數據，并在不進行整理的情況下即從這些數據中提取信息。在未來的物聯網環境中，我們甚至能在任務和目標不明確的情況下從風力渦輪機、剪刀式升降機或血液分析儀等物品中獲取洞察。
邊緣數據-起點
物聯網中存在一個點連續體，是數據生成、收集、匯聚、分析和存儲的地方。雖然這些點因情況而異，但"邊緣"位置卻是所有活動的起始點。
“在數據中心之外生成數據并連接到互聯網的所有東西都位于這個邊緣區域，包括家電、機器、汽車、路燈、家庭智能設備、渦輪機、機車、寵物和保健設備。”
——SAS執行副總裁兼首席技術官Oliver Schabenberger
當今的技術已允許我們將一定的智能性和計算能力注入到邊緣設備中。但我們無法在邊緣充分分析數據，因為大多數邊緣設備都不具備足夠的計算和存儲資源來執行機器學習和高級邊緣分析任務。因此，許多物聯網應用在邊緣觀察數據，然后再將其轉移到云端進行分析。
在未來的物聯網環境中，Intel物聯網解決方案部總經理Kumar Balasubramanian表示："任何一個行業，要想從數據中獲得最大收益，都必須能夠在適當時間和適當位置-邊緣或云端，從造成潛在業務問題的根源，如成本和延遲等因素中獲取適當的商業洞察。"
那么，您如何才能決定哪些東西運行在邊緣、哪些運行在云端呢？您必須酌情處理。
讓我們舉例說明。如果一輛智能汽車感應到駕駛員的中風病即將發作，您在這種情況下絕不能等待數據進入云端接受分析、然后將信號返回至邊緣設備來指導正確行動。云太過遙遠，無法及時處理數據并做出響應。正如Schabenberger所說，數據擁有到期日-如果數據在接受分析之前便已貶值或過期，您將為此付出慘重代價。
通過互聯網將原始數據發送到云端還伴隨隱私、安全性和違法等其他問題。計劃掌控物聯網未來的任何人都需要權衡這些考慮。
“任何一個行業，要想從數據中獲得最大收益，都必須能夠在適當時間和適當位置-邊緣或云端，從造成潛在業務問題的根源，如成本和延遲等因素中獲取適當的商業洞察。‘’
——Kumar Balasubramanian Intel物聯網解決方案部總經理
物聯網的未來發展應以企業級思維為指導
“物聯網令嵌入式邏輯不再是孤立的邏輯，而是連接的邏輯。這意味著我們必須接觸它，我們必須能夠更新它，從而使世間萬物發生改變。”
——SAS執行副總裁兼首席技術官Oliver Schabenberger
假設通過在云中開展分析，您發現某個型號的邊緣設備需要更新。這種情況下，您最希望在不中斷業務運行的情況下更換新設備。而在未來的物聯網環境中，這種邊緣設備的更換活動將細致到每個零件和組件級別。
“為實現這一目標，我們需要將企業級思維從云端帶到邊緣，覆蓋這之間的每一個角落，包括所有組件。為此，我們需要將企業級思維方式融入到設備或事物的軟件之中。”
——SAS執行副總裁兼首席技術官Oliver Schabenberger
可擴展性和敏捷性
幸運的是，云計算誕生已有時日，許多企業級資產已構建完成，包括敏捷的、可用的、可擴展的業務。當您設計物聯網的未來時，應遍歷每一層并確保安全模型、數據模型及可管理性模型在每個階段都是一致的。
例如，假設您首先嘗試給40臺邊緣設備部署新服務并取得了成功。但是，當您將新服務的覆蓋范圍從40臺設備擴展到400臺設備時，會怎樣呢？如果您從一開始就通過可擴展的方式定義了架構，那么您將能夠順利實現這一飛躍。整個堆棧中每一層的每個元素都已準備好迎接可靠、安全、可擴展的服務交付。
請切記，您希望提取的商業價值的性質將隨著時間的推移而發生改變。您在設計系統時應首先考慮到這個級別的可擴展性。
IoT安全性
物聯網的出現對安全性提出了前所未有的嚴格要求。這意味著您在設計產品時應考慮到物聯網的未來發展狀況。因為在現實世界中確保安全性與保障數據中心內部安全完全是兩碼事。
我們以幫助管理城市交通的物聯網基礎設施為例。這種情況下，如果物聯網基礎設施在設置上出現安全漏洞，可能會造成嚴重影響。為避免潛在安全問題，您應從一開始便將安全性構建在基礎設施之中，因為事后再來補救就為時已晚了。
然而，物聯網安全性是一個很復雜的問題。首先，誰來負責物聯網安全性？例如，在聯網汽車環境中，安全性不會是任何一方的責任。Balasubramanian表示："我們如何在不同層面和環節中的多個不同的相關方之間分配安全責任呢？這些都是需要考慮的重要事情。"
“未來十年，物聯網革命將大大改變電力、水利、農業、交通運輸、建筑業、醫療衛生、以及石油和天然氣等占到全球GDP近三分之二的所有其他工業領域。”
——Timothy Chou斯坦福大學講師兼作家
邊緣服務、全新業務模式及合作關系
現在，隨著終端的計算功率越來越大，網絡開始實施萬物互連并收集數據。通過從這些物聯網數據中提取洞察，許多企業均已提高了生產力和運營效率。
例如，在風力渦輪機行業，每臺渦輪機上均可通過400個傳感器來收集數TB甚至數PB級別的數據。此類數據有助于預測性機器維護和性能優化工作。精準農業是使用物聯網分析的另一個行業，可利用收集的數據來幫助農民提高耕作的精準度、減少對肥料和除草劑的使用。這種經濟高效的方法可種植出更健康的農作物。
來自物聯網的流數據能幫企業通過持續監控來更好地了解其業務。這些數據可揭示出定期數據視圖望塵莫及的洞察，從而幫助企業構建以客戶為中心的業務模式。但是，如想在未來充分利用物聯網的價值-同時滿足業務和客戶的需要-您需要建立數據驅動的企業文化，從而真正利用數據獲取洞察。
物聯網的未來發展也為創建全新業務模式創造了機會，為企業演變為信息供應商而不僅僅是硬件供應商敞開了大門。這將改變企業的戰略方法。在這種環境下，企業需兼顧產品和服務才能取得成功。否則，很有可能錯失巨大的機會，無法保持經常性收入。
“未來十年，物聯網革命將大大改變占到全球GDP近三分之二的電力、水利、農業、交通運輸、建筑業、醫療衛生、石油和天然氣以及所有其他的工業領域。”
——斯坦福大學作家兼講師Timothy Chou
請勿忽視物聯網的未來發展基于復雜基礎設施這一事實。各類供應商需通力合作才能保持萬物的協同增效。軟件雖然是大腦，但卻無法兼顧物聯網基礎設施的方方面面。在物聯網的未來發展中，硬件、中間件、網絡和其他組件都需要彼此兼容以發揮最大效力。
做好準備，把握機會
驅動物聯網未來發展的先進技術現已存在。
“擺在我們面前的是千載難逢的機會，新技術將能幫助我們應對性質迥異的物聯網挑戰。我們現在有機會去了解物聯網、實現設備連通、收集大量數據、從數據中獲取洞察、然后制定出合理的行動計劃。這是一種看待世界的新方式。我們現在才剛剛開始品嘗物聯網未來發展結出的碩果。”
——斯坦福大學作家兼講師Timothy Chou
本文作者：
Cindy Turner, SAS Insights Editor，文章稍有改動。
責任編輯：靳玉鳳
相關推薦
邊緣計算、傳感器、5G 讓物聯網離我們更近
邊緣計算、傳感器和5G推動 物聯網離我們越來越近Arm 推出 Mbed Edge，為物聯網提供邊緣計算功能
11 月 6 日，Arm 宣布推出 Mbed Edge，進一步拓展 Mbed Cloud 的設備管理能力，在邊緣側，即物聯網網關上實現設備的接入、控制和管理。
為什么說邊緣計算是IoT界的“新貴”