【中國傳動網(wǎng) 市場分析】 2017年初，Gartner預(yù)測2018年全球連接設(shè)備的數(shù)量將為84億。但如今，這一數(shù)量近乎翻了一倍——據(jù)Statista2018年最新統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2018年全球連接設(shè)備的數(shù)量將超過230億。

Statista2018還顯示，2015年至2025年全球連接設(shè)備的數(shù)量將從15億將增加750億。從2017年起，整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)市場預(yù)計(jì)每年價(jià)值超過10億美元。

2015年至2025年全球安裝的物聯(lián)網(wǎng)連接設(shè)備（單位：10億美元）

數(shù)據(jù)及圖片來源：Statista2018

在2017年，關(guān)于物聯(lián)網(wǎng)的重大新聞不斷——數(shù)百家物聯(lián)網(wǎng)初創(chuàng)企業(yè)獲得了數(shù)十億美元的資金；政府和世界組織在工業(yè)4.0的背景下采用顛覆性的物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新；領(lǐng)先的物聯(lián)網(wǎng)軟件平臺提供商鞏固了自己的地位，并引入了全新的解決方案和策略，將物聯(lián)網(wǎng)整合到各個(gè)行業(yè)和市場中。

2018年即將結(jié)束，為大家呈現(xiàn)我們觀察的2018年物聯(lián)網(wǎng)四大關(guān)鍵趨勢。

▌趨勢1：物聯(lián)網(wǎng)平臺被大規(guī)模采用

根據(jù)ForresterWave研究，企業(yè)決策者正在迅速意識到物聯(lián)網(wǎng)帶來的機(jī)遇。其研究顯示，60%的決策者已經(jīng)使用或計(jì)劃在未來兩年內(nèi)使用物聯(lián)網(wǎng)。

然而，在新興技術(shù)和協(xié)議的規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)化之初，采用物聯(lián)網(wǎng)是復(fù)雜的。通常情況下，我們似乎處于盲目狀態(tài)。根據(jù)ForesterWave的說法，今天的決策者必須處理“硬件、協(xié)議、軟件、應(yīng)用和分析解決方案的碎片集”。這些問題持續(xù)地減緩了物聯(lián)網(wǎng)的采用。

同時(shí)，IBM、Amazon、思科、GE和其他巨頭們的物聯(lián)網(wǎng)軟件平臺也提供出了多層的解決方案，簡化了物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施和企業(yè)數(shù)據(jù)的設(shè)計(jì)、創(chuàng)建、集成和管理。這些多功能解決方案解決了剩余的問題，并幫助公司和政府大規(guī)模地構(gòu)建、安全、連接和管理支持物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)。

圖片來源:MicrosoftBlog

此外，平臺之間的競爭激勵(lì)也在持續(xù)改進(jìn)和創(chuàng)新。今天，AWS物聯(lián)網(wǎng)推出了在邊緣設(shè)備上運(yùn)行訓(xùn)練有素的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的技術(shù)。IBMWatson物聯(lián)網(wǎng)平臺提供了強(qiáng)大的認(rèn)知能力。而MicrosoftAzureIoTSuite則為設(shè)備管理提供了新的開發(fā)人員友好的特性，這使得將連接設(shè)備集成到企業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施更加簡單。

到2018年為止，我們已經(jīng)看到了物聯(lián)網(wǎng)軟件平臺的發(fā)展，以及硬件操作管理、安全性、預(yù)測性維護(hù)和資產(chǎn)跟蹤的打包應(yīng)用程序的廣泛采用。

▌趨勢2：物聯(lián)網(wǎng)與AR、人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)協(xié)同應(yīng)用

沒有一項(xiàng)技術(shù)是在真空中發(fā)展起來的，大量的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用及平臺生態(tài)集成了機(jī)器學(xué)習(xí)、圖像識別、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和區(qū)塊鏈技術(shù)。

這些項(xiàng)目數(shù)不勝數(shù)。IOTA（一家區(qū)塊鏈創(chuàng)業(yè)公司）與主要的物聯(lián)網(wǎng)公司合作，提供智能設(shè)備之間微支付交易的安全性。ZPARR公司AR技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)平臺合作，可以將增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)融入到智能設(shè)備的日常應(yīng)用中，為企業(yè)和消費(fèi)者增加價(jià)值。例如Zappar推出物聯(lián)網(wǎng)與AR的組合產(chǎn)品，消費(fèi)者可以用智能手機(jī)與汽水罐進(jìn)行交互，比如掃描二維碼后觀看AR動畫。Zappar的這個(gè)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的物聯(lián)網(wǎng)ZapWorks正在被雅芳化、德勤、洲際酒店集團(tuán)，可口可樂、三星、沃達(dá)豐等公司使用。

預(yù)測性維護(hù)是物聯(lián)網(wǎng)在制造業(yè)市場最有前途的應(yīng)用之一，其整個(gè)概念建立在將機(jī)器學(xué)習(xí)集成到物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的基礎(chǔ)之上。在機(jī)器學(xué)習(xí)算法的幫助下，實(shí)時(shí)和遺留數(shù)據(jù)的筒倉變成了洞察力和預(yù)測模型，使操作人員能夠預(yù)見機(jī)器的磨損、自動維護(hù)、防止故障，以及明顯地降低成本。

今年，我們看到很多單點(diǎn)智能技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)協(xié)同或者多個(gè)技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)協(xié)同應(yīng)用案例。智能技術(shù)與物聯(lián)網(wǎng)平臺的協(xié)同應(yīng)用，一方面來自企業(yè)之間的并購，如PTCIoT平臺ThingWorx和ARSDKVuforia；一方面來自企業(yè)內(nèi)部開發(fā)，如IBMWatson自然語言識別、機(jī)器學(xué)習(xí)與IBMIoTWatson平臺的協(xié)同。

▌趨勢3：優(yōu)化數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)是支持物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)和服務(wù)的重要因素。然而，只有精心準(zhǔn)備、干凈、格式化和可索引的數(shù)據(jù)才能成為有價(jià)值的數(shù)據(jù)。根據(jù)數(shù)據(jù)科學(xué)家的觀點(diǎn)，從異構(gòu)數(shù)據(jù)中獲得分析洞察力的工作80%是乏味的。因此，并不是每一個(gè)將IOT技術(shù)引入到其操作和過程中的公司都會得到最好的數(shù)據(jù)。

在這方面，我們期望看到新的數(shù)據(jù)智能、數(shù)據(jù)應(yīng)用和貨幣化的不同方法。

去年，IOTA公司提出了建立“數(shù)據(jù)市場”的倡議，在這個(gè)市場中，任何連接的設(shè)備或傳感器都可以以很小的費(fèi)用安全地購買有價(jià)值的數(shù)據(jù)。

這種數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)將催生數(shù)十億規(guī)模的物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，他們可以支持更低成本和更有價(jià)值的數(shù)據(jù)。換言之，這些物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)將為政府和各行業(yè)，提供更精準(zhǔn)的數(shù)據(jù)、更豐富的洞察，更全面的分析，以及將數(shù)據(jù)貨幣化的機(jī)會。

數(shù)據(jù)“革命”從2018年開始加速。思科、Orange、戴姆勒、埃森哲、德意志電信、EWE、Tine、普華永道、施耐德電氣、DNVGL等一系列公司正在逐步增加他們以數(shù)據(jù)為中心的實(shí)踐。IOTA的創(chuàng)始人之一DavidSnsteb說：“數(shù)據(jù)將成為新型研究模式、人工智能和數(shù)據(jù)開放進(jìn)程的催化器?！?/p>

▌趨勢4：面對物聯(lián)網(wǎng)安全挑戰(zhàn)

安全仍是整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)中最大的問題。移動生態(tài)系統(tǒng)論壇的研究指出，“全球60%的用戶擔(dān)心他們的連接設(shè)備被破壞，62%的用戶認(rèn)為隱私是物聯(lián)網(wǎng)的主要問題?！?/p>

多層物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)存在安全問題。企業(yè)數(shù)據(jù)傳輸和個(gè)人數(shù)據(jù)共享都是主要問題。其他問題領(lǐng)域包括支付交易安全和硬件層安全性。

如今，個(gè)人移動設(shè)備的生物識別已經(jīng)無處不在。我們可以期待連接的設(shè)備接受先進(jìn)認(rèn)證的好處。例如，2018年，亞馬遜Alexa應(yīng)該學(xué)會如何識別多達(dá)10個(gè)聲音。使用此功能，虛擬助手能夠?qū)B接的設(shè)備和IOT服務(wù)進(jìn)行獨(dú)立訪問。

在物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)中無障礙支付的背景下，基于區(qū)塊鏈和纏結(jié)的技術(shù)（Tangle-based）將是安全交易的核心。2018年，隨著自動支付交易量的增長，安全的問題更為集中。

面向客戶的物聯(lián)網(wǎng)工具和服務(wù)的制造商仍然需要解決的另一個(gè)問題，即如何消除客戶的恐懼和隱私問題。例如，LockState（一家基于WiFi的智能鎖公司）通過引入用戶熟悉的認(rèn)證技術(shù)描述——“銀行級加密”這一術(shù)語來解決這個(gè)問題。

LockState的智能鎖——基于云的訪問控制儀表板

圖片來源：LockState

這個(gè)簡單的安全技巧只適用于一個(gè)設(shè)備。然而，物聯(lián)網(wǎng)的設(shè)計(jì)師和工程師仍然要大規(guī)模解決智能住宅、自動化工廠和智能城市的安全問題。

整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的安全性可能是2018年物聯(lián)網(wǎng)面臨的主要挑戰(zhàn)。一方面，這些數(shù)據(jù)的應(yīng)用具有很大價(jià)值，幫助解決全球生態(tài)、政治、經(jīng)濟(jì)和醫(yī)療問題。另一方面，對數(shù)據(jù)的操縱可能會危及工業(yè)、經(jīng)濟(jì)甚至整個(gè)國家的安全。

預(yù)計(jì)到2030年，物聯(lián)網(wǎng)將為全球GDP增長貢獻(xiàn)10-15萬億美元。這個(gè)龐大的市場預(yù)計(jì)比去年翻一番，改變整個(gè)行業(yè)，優(yōu)化商業(yè)運(yùn)營，重塑我們今天所熟知的消費(fèi)者旅程。關(guān)注物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展浪潮，觀察2018年關(guān)鍵物聯(lián)網(wǎng)趨勢，是跟上這一轉(zhuǎn)變步伐并積極參與建設(shè)未來的有效途徑。

霧計(jì)算+IoT及未來研究方向

隨著普適化智能終端以及泛在化網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，諸如物聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、智能電網(wǎng)、虛擬/增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、無人駕駛等新型網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用和服務(wù)不斷涌現(xiàn)。

上述技術(shù)和應(yīng)用的發(fā)展需求，已經(jīng)難以由以集中式計(jì)算和存儲為主要特征的云計(jì)算滿足。

因此，產(chǎn)業(yè)界和學(xué)術(shù)界已經(jīng)開始對計(jì)算模式進(jìn)行新的探索和研究。包括霧計(jì)算、邊緣計(jì)算、露計(jì)算等。

上述各種計(jì)算模式雖然是由不同的企業(yè)或者組織/聯(lián)盟從不同的出發(fā)點(diǎn)和角度提出來的，但是它們具有相似的基本原理和思想：原本集中部署的距離終端和用戶較遠(yuǎn)的數(shù)據(jù)中心，被延伸到了距離用戶較近的網(wǎng)絡(luò)邊緣，從而在一定程度上解決了長距網(wǎng)絡(luò)和異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)延遲的不良影響。

其中，霧計(jì)算的提出，主要就是為了克服云計(jì)算在物聯(lián)網(wǎng)場景中的不足。

物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備分布的廣泛性（近乎“泛在”）以及數(shù)據(jù)處理所需要的實(shí)時(shí)性，使得傳統(tǒng)云計(jì)算的集中式處理和存儲面臨巨大的挑戰(zhàn)。

目前，物聯(lián)網(wǎng)正從簡單的物與物連接向“智能化”方向轉(zhuǎn)型。大數(shù)據(jù)可以幫助行業(yè)客戶對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，使得“智能化”成為了物聯(lián)網(wǎng)的特性。隨著“智能化”的深入，開發(fā)者可以在智能分析的基礎(chǔ)上為各行業(yè)提供特色的應(yīng)用與服務(wù)。

據(jù)Gartner報(bào)告預(yù)測，2020年全球智能連接數(shù)將達(dá)到1000億，市場規(guī)模達(dá)到3000多億美元，涵蓋家居安防、環(huán)境監(jiān)測、能源、車聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)智能制造等領(lǐng)域。

可見，物聯(lián)網(wǎng)的規(guī)模應(yīng)用時(shí)機(jī)已經(jīng)成熟。

物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用可分為兩種類型：

第一種是事后分析型，即通過物聯(lián)網(wǎng)終端采集數(shù)據(jù)，并通過專用網(wǎng)絡(luò)或公網(wǎng)傳送到云端，在云端與大數(shù)據(jù)結(jié)合進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和分析，這種應(yīng)用往往是單向的，即以采集為主，不需要反向的數(shù)據(jù)傳輸；

第二種是實(shí)時(shí)反饋型，即不僅通過物聯(lián)網(wǎng)終端進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和分析，還需要在反向進(jìn)行實(shí)時(shí)的反饋，這類應(yīng)用往往對時(shí)延和可靠性有更高的要求。

目前的物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)仍然是以云為中心，主要特征是終端到云的通信，并在云端進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，也就是以事后分析型應(yīng)用為主。

而隨著物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，實(shí)時(shí)反饋型應(yīng)用需求會更多，目前以云為中心的架構(gòu)顯然不能滿足此類應(yīng)用的需求。

從而，學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界提出把霧計(jì)算應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)以使能其“智能化”。

可以說，霧計(jì)算的發(fā)展，本質(zhì)上是來自于物聯(lián)網(wǎng)的需求和驅(qū)動。

但是，目前關(guān)于霧計(jì)算的定義，截至目前并不統(tǒng)一，業(yè)界尚未達(dá)成共識。

霧計(jì)算的定義，最早由思科公司在2011年提出（參見文獻(xiàn)[1]）。2012年，思科公司又在MCC（移動云計(jì)算）會議上以論文形式對“霧計(jì)算”進(jìn)行了較詳細(xì)的闡述（參見文獻(xiàn)[2]）。思科在文獻(xiàn)[2]提出的霧計(jì)算定義如下：

“霧計(jì)算是一個(gè)在終端設(shè)備和傳統(tǒng)云計(jì)算數(shù)據(jù)中心之間提供計(jì)算、存儲、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)且又不完全位于網(wǎng)絡(luò)邊緣的高度虛擬化平臺?！?/p>

思科在文獻(xiàn)[2]還給出了基于霧計(jì)算的IoT應(yīng)用的理想模式和計(jì)算體系結(jié)構(gòu)：

圖1物聯(lián)網(wǎng)和霧計(jì)算

上圖中，第1層（物聯(lián)網(wǎng)）是由傳感器等嵌入式設(shè)備或系統(tǒng)組成的智能物聯(lián)網(wǎng)層，主要完成數(shù)據(jù)和信息的采集；

第2層（霧）是由諸多霧服務(wù)器組成的邊界服務(wù)層，完成數(shù)據(jù)的初步處理；

第3層（云）是由諸多服務(wù)器構(gòu)成的核心服務(wù)層，完成對數(shù)據(jù)的最終核心分析和應(yīng)用。

從上述定義可以看出，思科在文獻(xiàn)[2]中認(rèn)為，霧計(jì)算是云計(jì)算的一種擴(kuò)展，但同時(shí)并不是對于云計(jì)算的簡單擴(kuò)展---而是霧計(jì)算為了適應(yīng)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用所需的位置服務(wù)、上下文感知等引入了一些特殊的性質(zhì)和特征，比如：①位于網(wǎng)絡(luò)邊緣位置，位置感知，低延遲；②地理位置的廣泛分布；③支持內(nèi)在需要分布式計(jì)算和存儲資源的大規(guī)模傳感器網(wǎng)和智能電網(wǎng)等；④支持節(jié)點(diǎn)異構(gòu)和移動；⑤支持超大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)；⑥實(shí)時(shí)交互；⑦無線訪問為主；⑧支持服務(wù)提供者的互操作和聯(lián)盟；⑨支持在線分析以及與后端云計(jì)算的結(jié)合。

可見，思科公司上述對于霧計(jì)算定義只是對云計(jì)算在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中遇到的問題進(jìn)行了分析，并簡單地把云計(jì)算的虛擬化平臺“下沉”到網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備上。

為了進(jìn)一步完善對霧計(jì)算的理解以推動相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，思科、ARM、戴爾、Intel、微軟、普林斯頓大學(xué)邊緣計(jì)算實(shí)驗(yàn)室于2015年11月聯(lián)合發(fā)起成立了OpenFog聯(lián)盟，截至目前已經(jīng)發(fā)展了來自15國家的53個(gè)成員單位。

OpenFog聯(lián)盟對霧計(jì)算的定義為：是一個(gè)把計(jì)算、存儲、控制、網(wǎng)絡(luò)資源/服務(wù)部署在從云到物之間的任何地方的系統(tǒng)級的水平體系結(jié)構(gòu)。

可見，這一定義還是把霧計(jì)算的應(yīng)用主要集中在物聯(lián)網(wǎng)，只不過在端與云的連接通路上進(jìn)行了服務(wù)提供的連續(xù)化。

其他研究人員和組織還對霧計(jì)算的含義進(jìn)行了自己的闡釋或者延伸，可進(jìn)一步查閱文獻(xiàn)[3-5]。

雖然業(yè)界尚未對“霧計(jì)算”的定義達(dá)成共識，但可以肯定的是，霧計(jì)算是把數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理和應(yīng)用分析集中到網(wǎng)絡(luò)邊緣的設(shè)備上從而滿足實(shí)時(shí)反饋型物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用對于時(shí)延等的嚴(yán)苛需求。

在物聯(lián)網(wǎng)中，很多垂直行業(yè)應(yīng)用都需要及時(shí)的反饋和對終端的控制指令下達(dá)，也就是實(shí)時(shí)反饋型物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，這類應(yīng)用對于時(shí)延、可靠性、安全的要求更高。特別是在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和車聯(lián)網(wǎng)場景下，云端處理的方式不能滿足延時(shí)與可靠性要求，還存在更多的安全漏洞。

由此，對于實(shí)時(shí)反饋型物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，可以采用分級處理：

第一級處理靠近場景的邊緣，及時(shí)處理本地?cái)?shù)據(jù)并實(shí)時(shí)反饋，處理結(jié)果分析和匯總可以在云端進(jìn)行；第二級處理則在云端進(jìn)行，處理結(jié)果可以根據(jù)策略反饋給第一級的邊緣處理節(jié)點(diǎn)。

為了滿足上兩級處理的架構(gòu)，可以在邊緣節(jié)點(diǎn)上引入霧計(jì)算，要求邊緣的節(jié)點(diǎn)能夠解決處理時(shí)延的問題，滿足時(shí)延敏感的應(yīng)用需求，并且邊緣節(jié)點(diǎn)需要考慮應(yīng)用的存儲容量、數(shù)據(jù)流量、計(jì)算分布。

這樣，與物聯(lián)網(wǎng)傳統(tǒng)3級架構(gòu)（感知層、網(wǎng)絡(luò)層和平臺層）不同的是，新的架構(gòu)則是通過在物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)處引入具備存儲、計(jì)算、路由能力的霧計(jì)算平臺，實(shí)現(xiàn)霧計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)傳統(tǒng)3級架構(gòu)的融合，實(shí)現(xiàn)“邊緣智能化”。

可見，霧計(jì)算的未來研究方向之一是“霧-云協(xié)作”。霧并非云的替代，兩者應(yīng)該協(xié)同工作。對于一項(xiàng)業(yè)務(wù)而言，何時(shí)真正需要中間件（霧），何時(shí)僅需要云，目前仍然是一個(gè)待解的開放式問題。

此外，除了“霧-云協(xié)作”，文獻(xiàn)[6]（2018年5月出版）還給出了接下來霧計(jì)算的其他未來研究方向，包括服務(wù)的水平與垂直可擴(kuò)展性、霧伸縮、基于霧的定制應(yīng)用、移動霧計(jì)算的“移動性”、霧聯(lián)盟-霧間資源共享、能耗與通信效率之平衡、本地?cái)?shù)據(jù)存儲之周期、存儲安全與通信安全、語意認(rèn)知霧計(jì)算，可進(jìn)一步查閱研究。