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脑洞大开 物联网腾飞离不开三样东西
来源:互联网   发布日期:2015-07-26 18:03:50   浏览:15321次  

导读:物联网领域如今非常火热,但是很多人却搞错了方向和重点。真正属于未来的物联网,如果不做好这三点内容它就无法成型。它们分别是:数据、分布式的计算能力、以及开放式的信息分享机制。 脑洞大开 物联网腾飞离不开三样东西 让...

物联网领域如今非常火热,但是很多人却搞错了方向和重点。真正属于未来的物联网,如果不做好这三点内容它就无法成型。它们分别是:数据、分布式的计算能力、以及开放式的信息分享机制。

脑洞大开 物联网腾飞离不开三样东西

脑洞大开 物联网腾飞离不开三样东西

让我们把脑洞打开,设想一下下面的场景:

你准备去医院,在屁股动个手术。这次手术你将佩戴Google眼镜又或者是类似的设备,胯关节的替代物将通过3D打印技术制作,当然之前得来一次X光射线及3D扫描。在手术过程中,一切图像都会通过可穿戴设备,直接实时传导到你的EHR系统上(Electornic Health Records电子健康记录仪)。这个通过3D技术打印得来的胯关节中附带着传感器,可以记录下你身体某些非常重要的生理特征数据,当然这也是实时呈现出来的。

你拿着医生给你的康复计划出了医院,随身还带着另外一款可穿戴设备。这个玩意儿有点儿像JawboneUP手环。如今,你屁股里的传感器跟手环直接相连,手环当然也可以监测你的运动情况。所有的数据都会传导到本地医院为你所特设的资料档案库中。也就是说,病人的康复情况仍然被医护人员跟踪监测着,看是否符合康复计划中的每一个阶段。同时,手环还会「提醒」你什么时候该吃药了,无限射频识别技术和近场通讯技术可以保证你在这相对复杂的治疗方案和进程中不会吃错药。

在另外一个地方,医生一边观察着你的身体数据,一边可以根据实际情况来修改你的康复计划,甚至你还会享受到更大的好处,因为医生处理的案例并不是你一个人,那些跟你有着相似身体状况的人是怎么康复的,医生可以拿来作为参考,使之成为康复计划自动调整的一部分。你的康复计划会趋向于更加合理、最优的方案。

你康复过程进展的如何,也会决定你的医保和未来的津贴福利会怎样变化。你选择按照康复计划来执行享受到的一种医保政策;如果你没有按照康复计划来执行那么享受到的是另外一种医保政策。

现在,让我们更加深入的谈谈这一切吧。

当地的能源公司也有可能知道你当下的处境,当然是通过你作为病人佩戴着的那个手环,以及智能家居的人机交互界面。这样一来,鉴于你目前屁股上刚做完手术,哪儿也不能去,相应的就会调整你的电力和天然气的供给方案。你不可能有了一个智能家居系统,当地的能源公司还非常笨拙,是这样子的吧?智能恒温器、智能灯光、智能家用电器等等一系列的产品都可以随时切换开关,在你康复的过程中了解到你的生活作息方式。如果你在沙发上看电视睡着了,打鼾了,手环就能监测到你目前的状态,自动将电视关闭。

当你彻底康复了,能够自如行动了。你开着你那已经实现互联的汽车上路,路上,汽车会实时的将周围所有带有「智能」功能的服务地点都呈现出来。当你还没到家的时候,其实恒温器已经将家里的温度调整到最合适,甚至于汽车当时都不需要你开。

到了2020年,你的房子,以及所有你所拥有的智能产品加起来,其智能要比你自己高出很多,而且这种体验是高度私人定制化的。

我们设想完这样的场景,让我们提取其中的关键节点,到时候,究竟有哪些领域能够彻底实现互联呢?

数据在其中扮演了最关键的作用,它是能够让我们打开各种方便之门的钥匙。这进一步揭示了物联网领域中最至关重要的三点内容:没有它们,物联网是飞不起来的。

真正有价值的是数据,而非硬件产品!

IDC之前发表看法:目前我们全球范围内,只利用了所产出数据的0.5%!人们将精力过度的投放在了物联网产业的规模和大小上面,(Gartner说到2020年,物联网规模将达到260亿,而Cisco表示是500亿,MorganStanley表示是750亿)。这已经错误的成为了无数人争夺的中心。人们应该关注的不应该是硬件设备,又或者是互联网,人们应该把心思好好花在如何利用数据上面!

实际上,跟互联网相比,数据能造福社会的地方更多。如今还有很多企业级平台的提供商正在不断的拿着老套做法在平台设计上做文章,想方设法的让企业来买他们的解决方案。LarryEllison刚刚宣布「OracleCloud如今已经完工。」如今云系统看上去也已经过时了。请不要再执迷不悔的将底层平台视为市场上的拳头产品,想着好好的去提娶转移、分歧那些数据才是能够赢在未来的保证!

但是将数据释放出来,让价值彰显出来,这句话说起来容易做起来难。之所以至今你身边的这些数据信息没有被充分挖掘利用出来,主要是因为将「情境」和「信息」对应,或者说将信息置于相应的「生活情境」中是非常难做到的一件事,至少现在还没有眉目。

无论是个人也好,还是专业的团体也罢,现在他们都不知道到底哪些信息是有利于去做决策的,有利于让他们避免某些曾经不可避免,也不甚理想的结果的。他们目前所诉求的一些信息,所依赖的一些设备,远远达不到真正需要实现的目标。

所以,在物联网逐渐蓬勃发展的过程中,数据信息的相关性将进一步被挖掘出来,不过,这跟信息量没有什么关系。也正是因为这一点,引出了接下来的两点更加重要的内容:

派发式/边际计算能力是数据分析的关键

谁还记得SETI@home这个项目?这个项目是由SETI发起,利用全球通过互联网连接的计算机来分析宇宙空间信号的。300万用户将自己的电脑还有PlayStation贡献了出来,就是为了解读射电望远镜发回来的信息。这是大规模派发式计算能力的最早尝试,也是很成功的一次尝试。软件利用客户主机的CPU,在他们电脑屏幕开启状态下,实现了大规模结网式的计算能力。

让我们再一下跳转到2015年,现如今,这个世界上人人手中拿着智能手机,还有数不清的移动数字设备,甚至于它们的数量都多过了人类本身!70亿台设备,这是目前新闻报道给出的数字。它们集合在一起所能够实现的计算能力,是远远要超过了1969年那个带人登上月球的火箭的。再加上接下来的这几年时间,可穿戴设备市场将呈指数化爆炸发展的趋势,届时将会有更多人佩戴上可穿戴科设备。至于物联网的未来,就是要充分实现这些设备的计算潜力。被释放出来的信息必须实时、实地的被人们利用,而不是都传输到一个平台上进行处理。为了做到这一切,那么必须凭借这种派发式的计算能力。

这种计算基数能够将最前沿的计算应用、数据和服务从中心化的节点上给拿走,通过网状计算能力来将计算能力逼向极致。简而言之,任何的传感器、任何只要带着CPU的设备,只要它们连在网络上,那么它们就是派发式分析计算引擎的一部分,当然这样的趋势肯定也就宣告了目前靠提供某种计算平台为生的服务商们的末日。

开放式的数据和实现互联的计算能力彻底实现了潜力,但是个人要牢牢控制住它们,也就是实现「开放式数据」。

我曾经在之前一篇有关「数据隐私」的文章中提到过这一点内容。我相信如果物联网也实现长久的成功,那那么必须在计算机互联的安全性好好下一番功夫上。

所谓的「开放式数据」,意味着一定的数据能够按照人们的意愿,公开、自由分享给世界上的每一个人,不受版权、专利以及其他内容控制方式的限制。

比如,OpenSensors.io就是一家专门致力于推动物联网以及倡导「开放式数据」价值的初创公司。作为用户,你有两种选择,要么将自己的信息数据彻底公布于众,它会给你提供一个开放式数据的许可;要么就将信息彻底据为己有。你可以跟世界分享互通的数据,也可以把数据仅仅局限于自己的服务上面。设备上的这款服务到底是什么性质,面向什么人的,完全由用户自己说了算。

开放式的数据当然会影响到某些内容版权控制者和平台的利益,这不禁让人想到了DLNA。

DLNA的全称是DIGITAL LIVING NETWORK ALLIANCE(数字生活网络联盟),它创建于2003年,其宗旨是无论任何平台和设备,随时随地的让用户享受到自己的音乐、照片和视频。它由索尼、英特尔、微软等发起成立、旨在解决个人PC,消费电器,移动设备在内的无线网络和有线网络的互联互通,使得数字媒体和内容服务的无限制的共享和增长成为可能,目前成员公司已达280多家。

为了实现这样的愿景,DLNA公布了一套业内设计指导大纲,这使得OEM(原始设备制造商)能够进入到一个互联的硬件市场上,「为消费者实现更多的创新和便捷」。正是这样一个组织的存在,使得创新大量涌现。它确实奏效了。

那么我们即将迎来的其实是物联网产业中的「DLNA」。让各大公司、组织和机构都加入进来,实现一种标准化的设计准则。相互兼容性需要「开放式数据」,而不是一个封闭的系统,API只是解决方案的一部分而已。

那么「互联网化的计算能力」又扮演什么角色呢?它是一个去中心化,分布式的数字网络,它必须被这个系统中绝大部分的参与者共同认可。如今,一切其实都是中心化的,所以就更容易遭到黑客的侵袭和操控。而如果有了「互联网化的计算能力」,那么一切黑客都会一筹莫展。而且用户可以随时匿名,隐私得到了最大程度的保护。

我们其实还可以想的更远一些。让我们把每个人的医疗档案、选票、所有权文件、结婚证和法律文书等等一系列的东西都投入到这个网络中。最终,每一个数据组、每一笔数字交易都可以在这个网络中留下「痕迹」,这样一来,可以在不知晓中间任何个人信息的情况下,追逐审计某笔账的来龙去脉,找到钱流向的两头。

所以,物联网如果想要成功,必备三种要素。首先人们应该重新重视和思考「数据」的利用方式,由此引发出对「开放式的数据」的倡导和对「分布式的计算能力」的推动。只有这样,该系统的计算水平和安全性才会大大提升,物联网才能真正实现起飞!(译文创见首发 由 TECH2IPO/创见 花满楼 编译)


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