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什么是物联网(IoT)?

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物联网(IoT)是指将日常物理对象连接到互联网的过程——从灯泡等常见家用物品,到医疗设备等医疗资产,再到可穿戴设备、智能设备甚至智能城市,都可以连接到互联网。

这些物理对象中放置的物联网设备主要分为两类,一类是交换器(用于向其他对象发送命令),另一类是传感器(用于收集数据并发送出去)。

物联网指的是只需有限的人工干预即可通过无线网络接收和传输数据的任何物理设备系统。这一切之所以成为可能,正是源自计算设备在各种对象中的集成。

例如,智能恒温器(智能二字通常就代表接入了物联网)可以从您的智能汽车接收位置数据。这些互联设备让您能够调节住宅温度,甚至您不在家中时也行。

一个典型物联网系统要维持正常工作,就要在反馈回路中不断发送、接收和分析数据。而根据物联网技术,分析既可以由人进行,也可以由人工智能和机器学习(AI/ML)代劳,时长也从近实时到较长时间不等。

例如,为了预测在您到家前调控智能恒温器的最佳时间,物联网系统可能会连接到 Google Maps API 以获取有关您所在区域实时交通模式的数据,同时还可利用您的互联汽车所收集的长期数据来得出您的通勤习惯。此外,为了进行大规模优化,公用事业公司也会对从各个智能恒温器客户那里收集的物联网数据进行分析。

物联网经常受到消费者的关注,他们在使用可穿戴智能手表等技术时,总是十分担心与持续联网相伴相生的隐私和安全问题。消费者的这种疑虑在各类企业物联网项目中普遍存在,尤其当终端用户为普通大众时。

企业物联网解决方案可以让企业改进现有业务模式,并与客户和合作伙伴建立新的联系,但这个过程可能并不容易。智能设备系统产生的数据量可能极为庞大(通常被称为大数据)。将大数据整合到现有系统中并设置数据分析以对其采取行动,也会非常复杂。

在构建物联网系统时,物联网安全性是一个重要的考虑因素。尽管如此,对于许多公司而言,物联网仍然值得一试,而且几乎各行各业都有企业物联网应用的成功案例。

企业物联网示例

工业物联网(IIoT)

我们来谈谈建筑工地上所使用的重型机械的生命周期。随着时间的推移,不同的专业人士可能会给这些机械造成不同的损耗,它们在运行过程中也会不时因为各种原因出现故障。所以我们可以为最容易损坏和过度使用的机械零件安装专用传感器。这些传感器可以用于预防性维护和提高人员的熟练程度(例如,实时数据收集和分析),还可以向机械的设计工程师提供反馈,为工程师提供新机型改进方向(例如,长期数据分析)。 工业物联网(IIoT)包含像这样的涉及制造业、能源及其他工业实践的用例。

物流和运输业物联网

物联网在物流和运输行业的早期应用中,就包括使用射频识别(RFID)设备在运输容器上张贴标签。这些标签存储的数据可以通过无线电波采集,便于物流公司在某些 RFID 检查站(如仓库或货场)跟踪集装箱的运输动态。现在,物联网的进步已经能够让电池供电的跟踪设备持续向物联网应用传输数据,而无需现场扫码器,公司因此可以对整个供应链中货物的实时数据进行分析。

农业物联网

物联网让农业发生了翻天覆地的改变,比如湿度传感器的应用。在田间安装这些传感器之后,农民们现在可以接收到更准确的数据,并以此来安排灌溉时间。湿度传感器还可以连接到控制灌溉机械本身的物联网应用,根据传感器数据自动触发灌溉作业。

物联网博客

边缘计算可以将更多计算能力带到物联网网络的边缘,从而降低物联网设备与设备所连接的中央 IT 网络之间的通信延迟。

对于实时快速地分析数据而言,设备的计算能力正变得越来越宝贵。简单地收发数据标志着物联网的出现。但与物联网应用一同发送、接收、分析数据才是未来的趋势。

在云计算模式中,计算资源和服务通常集中在大型数据中心内。这些数据中心将由位于网络边缘的物联网设备访问。这种模式可以降低部分成本,提高资源共享效率。但是,要想提高物联网效率,需要在更加靠近物理设备的位置增加计算能力。

边缘计算将计算资源分配到边缘,而所有其他资源则集中在云端。这种特殊的计算布局可以利用时效性数据提供快速可操作的智能分析。用智能跟踪设备来协调运输集装箱的无人驾驶车队是物联网中十分引人注目的案例,但在这个领域中,还有很多更为实用的应用,例如,即时分析护理数据从而改善医疗保健效果

试想一下 RFID 和运输业:RFID 和扫码器之间的通信总是单向的。RFID 无法接收更新,中央 IT 网络也无法将数据传回 RFID。它不是一个连续的监控系统,这意味着仅可在某些地点核查物流跟踪信息。但若物联网设备可以与安装在运输车辆中的物联网传感器相互协调,那么所有数据都可以由中央 IT 网络进行管理。

然而,这种互联场景意味着每一个物联网物理设备都需要具备强大的计算能力,尤其当物流公司使用无人驾驶汽车等复杂的机器时。此时物联网设备就不能只是简单地收发信息了(即始终等待通过 Wi-Fi 接收集中式数据中心发送来的指令),而是需要自行处理数据并做出明智决策。这种在靠近网络外部边缘而非在集中式数据中心内进行计算的能力,被称为边缘计算

最后一个例子,我们来思考一下建筑工地的情况。假设一家建筑公司将一台支持蓝牙的机器带到了工地现场。这台机器通过工人的智能手机发送数据,帮助公司追踪机器的使用情况和位置。如果有 10 名员工在这台机器周围工作,他们的智能手机就会不断发送信息给中心服务器,报告机器的位置。这种过于频繁的服务器活动会让 IT 系统超负荷运转。但可以通过移动物联网应用将智能手机用作一个低功耗的小型服务器,减少向中心服务器反馈不必要信息的频率。

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