明明白白“物联网”

简介:

在我们的工作场所内外,越来越经常听到“物联网”(Internet of Things, IoT)这个词。“物联网”不只会影响我们的生活,它也会改变我们的工作方式。“物联网”到底是什么?它又会给我们带来什么样的影响和变化?“物联网”关系到很多复杂的课题,很多技术和政策层面的探讨还在热烈进行当中,但这些层面的探讨,对大部分人说还有点距离,人们更想了解一些基本的概念。这里我们就来谈一些最基本的东西。


宽带连接越来越普及,互联的成本越来越低,越来越多的新设备自带无线连接功能和传感器,智能电话出现井喷式发展。所有的这些都促成了一个物联网发展的“完美风暴”


什么是“物联网”?

简单来说,“物联网”就是把任何一个带有开关的“物”连接到互联网上(或是让它们彼此相连)。这个“物”可以是任何东西,比如手机、咖啡机、洗衣机、耳机、灯泡、可穿戴设备、或是任何你可以想到的东西。它当然也包括大型机器的部件,比如飞机引擎或是油井的钻机头。只要“物”有开关,那它就可以成为“物联网”的一部分。咨询公司高德纳估计2020年前将有260亿个设备连接入网(有些人把这个值估计得更高,甚至超过1000亿)。“物联网”就是一个非常多“物”(也包括人)连接在一起所形成的超大网络;通过这个网络,人与人、人与物、物与物彼此互联 。


它怎么影响到你?

未来的新规则会是这样:任何可以被连接的设备都会被连接入网。但到底为什么想让这么多的设备彼此互联?有不少例子帮我们理解它的价值所在。比如说,你在赴会途中,你的车可以读取你的日程表并计算好最优路径;如果路上交通拥堵,你的车还可以发简讯通知对方你会迟到。或者,你的闹钟早上6点叫醒你,并让咖啡机自动开始煮咖啡。或者,你的办公设备在耗材快用尽的时候自动预定新一批的耗材。又或者,你在办公时所穿戴的设备可以算出你在何时何地工作效率最高,并把这个信息和其它你在工作时使用的设备共享。


以上的例子是个人层面的。在一个更广的层面,物联网也可以应用在交通网络、智慧城市。这可以帮助我们减少浪费并提高资源的利用率;也可以帮助我们更好地了解并提升我们的工作和生活方式。下面的这个图可以帮助我们理解这样的一个系统到底长什么样。


[小编注:放大看此图会更清楚]


物联网给带来了无尽的可能性,有些我们现在还根本无法想像或是完全理解。但它给我们带来各样机会的同时,也带来了不少挑战。安全性是我们时常会提到的一个。人们可以作些什么来保证他们的数据在上亿个设备互联的情况下仍然安全?会不会有人可以攻击你烤面包机,并成功入侵你的整个网络?物联网让全世界的大小公司都暴露在更多的安全性危险之下。还有一个数据共享和隐私的问题。这个问题就算是在今天也是个人人关心的热门大话题。将来上亿设备互联的时候,人们对这个话题关注的程度又会上升到怎样的热度?有些公司还将面对一个如何处理这些互联设备所产生的海量数据的问题,需要找到如何存储、跟踪、分析并理解这些数据的解决方案。


我们能做些什么?

关于物联网的讨论已经开始好多年了。我们试着理解它怎么影响、改变我们的生活。我们也试着理解当越来越多的设备接入物联网时所带来的机会和挑战。就目前而言,我们所能作的可能就是帮助大家理解什么是物联网,预备迎接它将给我们的工作、生活可能带来的改变。


如今,我们生活在一个设备互连的世界,比如说可穿戴健身器材可以与我们的智能电子称相连,智能手机可以与我们的灯相连。然而,想象一下,如果把这种情况放大100倍会怎样,数百亿的设备都相互连接,汽车、电话、可穿戴设备、家用电器,甚至喷气式飞机!


显然,这为企业和消费者带来了一系列独特的挑战和机遇。为了进一步说明这个问题,我想分享一个FOW(译者注:Future of Work)做的信息图,它展示了关于物联网不可不知的10件事。



物联网是什么?一个全球性的连接人与设备的网络。 物联网背后的驱动力是什么?技术成本的下降、传感器、广泛的连接和API等等... ...



可连接设备有哪些?答案居然是... 只要有开关的都可以!!!



有哪些连接方式?人对人,人对设备,设备对设备。没有悬念,是不是? 有哪些行业受影响? 制造、零售、交通、物流、医疗、能源、工业、金融,几乎你能想到的都包括了。



到2020年, 将会有多少设备相连?Gartner, Cisco, Intel, IDC,大牛们的预测数字相差甚远啊!



市场规模有多大?预测是否精确不知道,但都是以万亿(Trillion)计的。 对消费者有什么影响?  除了实现个人数据收集以外,我们的生活会更加高效,便捷,健康。



将会带来什么样的商业挑战?隐私,大数据管理,科技依赖,个体需求的满足,这些都是可能面临的挑战。



将会带来什么样的商业机遇?更好的服务和定制,过程优化,实时处理,及更准确的预测等。




原文发布时间为:2015-04-05

本文来自云栖社区合作伙伴“大数据文摘”,了解相关信息可以关注“BigDataDigest”微信公众号

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