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物聯(lián)網(wǎng)的普及導致企業(yè)面臨的問題

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互聯(lián)網(wǎng)時代,如果你想搜索信息就要手動輸入關(guān)鍵詞,哪怕只是打開應(yīng)用也要點擊一下。設(shè)想一下,未來的 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)最開始肯定是在一個小型的數(shù)據(jù)中心進行初步處理,然后再傳輸?shù)揭粋更大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心,對這些數(shù)據(jù)進行進一步的深加工。

物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)各層級之間的聯(lián)系構(gòu)成了一個完整的生態(tài)圈,軟件、硬件、應(yīng)用、服務(wù)統(tǒng)統(tǒng)囊括。對于企業(yè)來說,可供選擇的方案也比較多,既有多連接、小數(shù)據(jù)、低頻度的窄帶物聯(lián)業(yè)務(wù),也有大寬帶、低時延、高頻度的寬帶物聯(lián)業(yè)務(wù)。物聯(lián)網(wǎng)憑借其龐大的產(chǎn)業(yè)規(guī)模有著較為穩(wěn)定的價值鏈,但另一方面也有了不少問題。

 

各家廠商都想在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域分得一杯羹,無論是各種聯(lián)盟、科研院所,還是芯片廠商和設(shè)備制造商,都想推廣自家的協(xié)議,光是通信技術(shù)就分為NFC、Zigbee、GPS、WiFi、藍牙等,更不要說傳輸層的ONS/PML或NGTP標準,無形中為設(shè)備之間的聯(lián)通造成了阻礙,形成信息孤島,難以整合構(gòu)建規(guī)模化經(jīng)濟。標準的制定跟不上技術(shù)演進,拖累著物聯(lián)網(wǎng)的進程。

 

物聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)勢在于自動化和智能化,這種實時在線的數(shù)據(jù)連接為黑客提供了便利條件。過去一年,圍繞物聯(lián)網(wǎng)的DDoS攻擊屢見不鮮,大規(guī)模、分布式、異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的弱點越來越明顯。試想,如果家中的一臺路由器被黑,影響的可能是電腦、電視、手機,甚至是家電。此時,不僅需要設(shè)備制造商和開發(fā)商合作,更關(guān)鍵的是要盡早制定相關(guān)的法規(guī)政策。

 

物聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)鏈貫穿上下游,包括芯片元器件、軟件服務(wù)、系統(tǒng)集成、網(wǎng)絡(luò)運營商,每個環(huán)節(jié)都需要前期投入,這就涉及到成本問題。由于眾多廠商各自為戰(zhàn),難以保證穩(wěn)定的回報率。尤其是對于硬件企業(yè)來說,要造出成規(guī)模兼容多協(xié)議的設(shè)備,還要留出一部分利益分成,投入產(chǎn)出比是不得不考慮的問題。

 

物聯(lián)網(wǎng)帶來的數(shù)據(jù)量增長是指數(shù)級的,前后端的遠程數(shù)據(jù)調(diào)取對信道亦是考驗,而管理者更要對訪問權(quán)限進行鑒別。為此,不少廠商提出了邊緣計算的概念,可以在一定程度上緩解數(shù)據(jù)處理的壓力。此外,智能設(shè)備的增加對能源消耗提出了高要求。

 

全產(chǎn)業(yè)鏈的業(yè)務(wù)形態(tài)使得物聯(lián)網(wǎng)絕非一家之事,大公司搭臺開發(fā)者唱戲是良性的發(fā)展模式。Google力推的智能家居協(xié)議Thread開放給支持802.15.4通訊標準的無線裝置串聯(lián),讓更多芯片、硬件廠商加入,加速家庭裝置產(chǎn)品的開發(fā)。思科透過并購云端物聯(lián)網(wǎng)公司Jasper Technologies來成立物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)群,連同網(wǎng)絡(luò)、云端服務(wù)暨平臺、網(wǎng)絡(luò)安全,并列為思科未來IT業(yè)務(wù)發(fā)展的四大核心戰(zhàn)略。隨著窄帶物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的規(guī)模化商用,也會產(chǎn)生新形式的應(yīng)用,例如支持用氣數(shù)據(jù)抄收、異常事件上報功能的智能燃氣表已在上海試運行,其中還有不少新思路可挖。

物聯(lián)網(wǎng)的真正價值在于數(shù)據(jù)的應(yīng)用,我們也注意到物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是全球分散的,如何布置數(shù)據(jù)中心也是一個市場難點。航大物聯(lián)認為未來,物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域所用到的數(shù)據(jù)中心不太可能是如今這種集中應(yīng)用模式。物聯(lián)網(wǎng)與AI、深度學習的結(jié)合會更加緊密,而網(wǎng)絡(luò)邊緣處理和分析的趨勢也將大幅降低數(shù)據(jù)回傳的需求處理量。

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