什么是物联网？有哪些应用？终于有人讲明白了

墨蓝 2022-08-28 14:44 208阅读 0赞

作者：佩里·利（Perry Lea）

来源：大数据DT（ID：hzdashuju）

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我们将从连接设备的角度来研究物联网，这些设备之前未必相互连接或接入互联网。它们可能一直没有太多的计算或通信能力。我们假定这些设备历来在成本、功率、空间、重量、尺寸或散热方面有局限性。

正如我们在物联网设备的历史中所看到的，自20世纪80年代初以来，已经可以实现连接传统上不可连接的物体（如卡内基–梅隆大学的冰箱），但其成本相当高。它需要DEC PDP 11大型计算机的处理能力。

摩尔定律证明了硅芯片组中晶体管的数量和密度的增加，登纳德缩放比例定律则改善了计算机的功率配置。遵循这两种趋势，我们现在生产的设备可以使用更强大的CPU和更大的内存容量，运行能够执行完整网络栈的操作系统。只有满足了这些要求，物联网才能成为一个独立的产业。

**对于物联网设备的基本要求如下：**

*  具有计算能力，可以运行Internet协议软件栈
 *  能够利用802.3等网络传输的硬件和电源
 *  不是传统的互联网连接设备，如个人计算机、笔记本电脑、智能手机、服务器、数据中心设备、办公生产力设备（office productivity machine）或平板电脑

此外还包括“边缘”设备。**边缘设备本身可以是物联网设备，也可以是物联网设备的 “主机”。**边缘设备通常是管理计算机节点，它们延伸到更接近数据产生或数据动作的源。它们可能不是数据中心的典型服务器和集群，而是现场的空间、电力和环境加固设备。

例如，数据中心刀片服务器由针对可控环境进行优化的电子器件组成，其服务环境包含冷热通道、热交换器和不间断电源。边缘设备有可能会被放置在室外，暴露在天气因素下，以及在无法持续供电的区域。其他时候，它们可能包括传统的服务器节点，但其不受数据中心的限制。

鉴于这些限定因素，物联网市场的实际规模小于分析机构的预测。当我们将传统的IT和互联网连接设备与物联网设备划分开来时，会看到不同的增长率，如图1-4所示。

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▲图1-4 按定义将物联网设备与非物联网设备（如IT设备和移动计算）的销售量分开

进一步分析物联网设备中使用的实际组件，会发现另一个有趣的模式。如前所述，大多数互联网连接设备需要一定水平的性能和硬件才能通过标准协议进行通信。然而，图1-5显示了通信芯片和处理器的数量与传感器出货数量的差异。这强化了一个概念：从传感器到边缘计算机和通信设备有大量的**“扇出”**（fan-out）。

值得注意的是，大多数物联网装置并不是具有运行互联网硬件和软件栈能力的单一设备。大多数传感器和设备没有直接连接互联网的能力。它们缺乏连接互联网所需的处理能力、内存资源和配电。**更确切地说，很多真正的物联网都依赖于星型网络中的网关和边缘计算机。**

有大量设备的扇出通过本地个人区域网、非IP网络（蓝牙）、工业协议（ModBus）、传统的棕地（brownfield）协议（RS232）和硬件信号连接到边缘计算机。

**01 工业和制造业**

按照连接数量和服务为制造业和工厂自动化带来的价值衡量，工业物联网（Industrial IoT，IIoT）是整个物联网领域中**增长最快、规模最大的细分市场之一。**这一细分市场历来是运营技术（OT）的领域。这涉及实时监控物理设备的硬件和软件工具。

这些系统在历史上一直是管理工厂车间的性能和输出的本地计算机和服务器。我们称这些系统为监控和数据采集（SCADA）。传统的IT角色与OT角色的管理方式不同。OT将关注产量指标、正常运行时间、实时数据收集和响应以及系统安全。IT角色将专注于安全性、分组、数据交付和服务。

**随着物联网在工业和制造业中的普及，这些领域会与成千上万的工厂和生产机器的预测性维护相结合，将前所未有的数据量传递到私有云和公有云基础设施。**

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▲图1-5 物联网销售中传感器、处理器和通信IC的销售趋势

这一细分市场的特点包括需要为OT提供准实时或实时的决策，这意味着时延是工厂车间物联网面临的主要问题。

此外，停机时间和安全性也是最受关注的问题。这意味着需要数据冗余，可能还需要私有云网络和数据存储。工业细分市场是增长最快的市场之一。它的一个特点是对棕地技术的依赖，意味着硬件和软件接口不是目前的主流技术。有30年历史的生产机器通常依赖RS485串行接口，而不是现代无线网络的网状结构。

**以下是工业和制造业物联网用例及其影响：**

*  对新旧设备进行预防性维护
 *  通过实时需求提高产量
 *  节能
 *  安全系统，例如热感应、压力感应和气体泄漏
 *  工厂车间专家系统

**02 消费者**

消费类设备是最早接入互联网的细分市场之一。在20世纪90年代，消费者物联网最早出现在一所大学里，它是一个联网的咖啡壶。在21世纪初，**随着蓝牙技术的应用，消费者物联网得到了蓬勃发展。**

目前，数百万个家庭拥有Nest温控器、Hue智能灯泡、Alexa助手和Roku机顶盒。人们也把Fitbits和其他可穿戴技术联系在一起。消费者市场通常是最先采用这些新技术的市场。我们也可以将它们当作小玩意。它们都经过精美的包装，并可以即插即用。

消费者市场的一个制约因素是标准的分歧。例如，蓝牙、Zigbee和Z-Wave等主要的WPAN协议都是不可互操作的。

这一细分市场和医疗保健市场有一些共同特点，医疗保健市场也有可穿戴设备和家庭健康监护设备。医疗保健将超越简单的可联网家庭健康设备（例如，超越Fitbit智能手环的功能）。

**以下是一些消费者物联网用例：**

*  **智能家居类：**智能灌溉、智能车库门、智能锁、智能灯、智能恒温器和智能安全
 *  **系统**
 *  **可穿戴设备类：**健康和运动跟踪器、智能服装/可穿戴设备
 *  **宠物类：**宠物定位系统、智能狗狗门

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**03 零售、金融和营销**

这一类别是指任何以消费者为基础的商业交易场所，**可以是实体店，也可以是快闪售货亭。**这些服务包括传统的银行服务和保险公司，也包括休闲和接待服务。零售物联网正在发展，目的是降低销售成本和改善客户体验。这是通过大量的物联网工具实现的。为了简化，我们还将广告和营销添加到此类别。

这一细分市场衡量即时金融交易中的价值。如果物联网解决方案不能提供这种响应，则必须对它的投资建设进行慎重考虑。这会限制人们寻找新的方法来节约成本或增加收入。提高客户的效率可以使零售商和服务行业提供更好的客户体验，同时将开销和销售成本损失降到最低。

**一些此类物联网用例如下：**

*  定向广告，如近距离定位已知或潜在客户并提供销售信息
 *  信标（如近距离感知客户、业务模式和间歇时间）作为营销分析
 *  资产跟踪，如库存控制、损失控制和供应链优化
 *  冷库监控，例如分析易腐存货的冷藏。将预测分析应用于食品供应
 *  资产保险跟踪
 *  驾驶员的保险风险测量
 *  商场、酒店或市区的数字标牌
 *  娱乐场所、会议、音乐会、游乐园和博物馆内的信标系统

**04 医疗保健**

医疗行业将与制造业和物流业争夺物联网领域收入和影响的首位。对于几乎每个发达国家，所有能提高生活质量和降低医疗成本的系统都是最受关注的。**物联网已经做好了准备，无论患者身在何处，都可以对其进行远程和灵活的监控。**

先进的分析和机器学习工具将用于观察患者，以诊断疾病和给出治疗方案。在需要危重症护理的情况下，这些系统还可以作为监控器。目前，可穿戴健康监视器约有5亿台，未来几年将以两位数的速度增长。

医疗系统的严管是非常重要的。从HIPAA合规到数据安全，物联网系统需要像医疗级别的工具和设备一样工作。如果患者在家接受监控，那么现场系统需要与医疗中心进行全天候、可靠且无停机时间的通信。系统可能需要在医院网络中同时监视救护车辆中的患者。

**一些医疗保健物联网用例如下：**

*  家庭患者护理
 *  预测性和预防性医疗的学习模型
 *  痴呆症患者和老年人护理和跟踪
 *  医院设备和供应资产跟踪
 *  药物追踪和安全
 *  偏远地区远程医疗
 *  药物研究
 *  患者跌倒指示灯

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**05 运输业和物流业**

运输和物流在物联网方面即使不是主要驱动力，也是非常重要的驱动力。这些用例涉及使用设备跟踪正在交付、运输或装运的资产，**无论是在卡车、火车、飞机还是船上。**这也是车联网的领域，它们通过通信向驾驶员提供帮助，或代表驾驶员进行预防性维护。

现在，一辆普通的新车会有大约100个传感器。随着车–车通信、车–路通信和自动驾驶成为实现安全性或舒适性的必备功能，这一数字将会翻倍。它的重要作用不仅局限于消费性车辆，还延伸到无法承受任何停机时间的铁路线和航运船队。

我们还将看到能够跟踪工人工具、建筑设备等资产和其他有价值资产的服务卡车。有些用例可能非常简单，但也非常昂贵，比如监控服务车辆在运送货物时的位置。系统需要根据需求和常规设定将卡车和服务人员自动运送到各个地点。

这种移动型的系统有地理定位的要求，其中大部分来自GPS导航。从物联网的角度看，**分析的数据将包括资产和时间，也包括空间坐标。**

**以下是一些运输业和物流业物联网用例：**

*  车队跟踪和位置感知
 *  市政车辆的规划、路线和监控（除雪、垃圾处理）
 *  冷藏运输和食品配送安全
 *  轨道车辆识别和跟踪
 *  车队内的资产和包裹跟踪
 *  道路车辆的预防性维护

**06 农业和环境**

农业和环境物联网包括牲畜健康、土地和土壤分析、微观气候预测、有效用水等要素，以及在发生地质和天气相关灾害时进行灾害预测。虽然世界人口增长放缓，但世界经济变得更加富裕。尽管饥荒不像100年前那么普遍，但到2035年对粮食生产的需求也将翻倍。

**通过物联网可以实现农业的显著效率提升。**利用智能照明并根据家禽年龄调整频谱频率，可以提高养鸡场现有的生长速度并降低死亡率。此外，与目前使用的普通哑光白炽灯相比，**智能照明系统每年可节省10亿美元的能源。**

其他用途包括利用传感器的移动和定位来检测牲畜健康状况。养牛场可以在细菌或病毒感染传播之前发现有患病倾向的动物。远程边缘分析系统可以使用数据分析或机器学习方法，实时查找、定位和隔离牛群。

该细分市场在偏远地区（火山）或人口稀疏区域（玉米田）将有所不同。这对数据通信系统有影响。

**以下是一些农业和环境物联网用例：**

*  智能灌溉和施肥技术，以提高产量
 *  智能照明在巢式或家禽养殖中的应用，以提高产量
 *  牲畜健康和资产跟踪
 *  通过制造商对远程农业设备进行预防性维护
 *  基于无人机的土地调查
 *  通过资产跟踪实现农场到市场的供应链效率
 *  机器人耕作
 *  用以预防灾害的火山和断层线监测

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**07 能源产业**

能源细分市场包括从生产源头到消费者的能源监测。大量的研究和开发集中在消费能源和商业能源监测器上，例如智能电表，它通过低功耗和远距离协议进行通信，可以显示实时能源使用情况。

许多能源生产设施处于偏远或恶劣的环境中，如沙漠地区的太阳能电池板、陡峭山坡上的风力发电场以及核反应堆的危险设施。此外，数据可能需要实时或准实时响应，以便对能源生产控制系统（很像制造系统）做出重要的反应。这可能会影响物联网系统在这一类别中的部署方式。

**以下是能源物联网的一些用例：**

*  对石油钻井平台数千个传感器和数据点进行分析，以提高效率
 *  远程太阳能电池板监控和维护
 *  核设施的危险分析
 *  在整个城市范围内部署智能电表、气表和水表，以监控使用情况和需求
 *  分时电价定价
 *  根据天气情况对远程风力涡轮机进行实时叶片调整

**08 智慧城市**

“智慧城市”是一个短语，用来指互联和智能化的基础设施、市民和车辆。智能城市是增长最快的细分市场之一，尤其是在考虑税收收入时，其成本收益比相当可观。**智慧城市还通过安全、安保和易用性来影响市民的生活。**

例如，巴塞罗那等多个城市已经采用物联网技术，根据当前容量以及自上次取货以来的时间监控垃圾容器和垃圾箱。这提高了垃圾收集效率，使城市在运输垃圾时使用的资源和税收更少，同时也消除了腐烂有机物的潜在气味和臭味。

智能城市部署的一个特点可能是使用的传感器数量。例如，在纽约的每个街角安装一个智能摄像头需要3000多个摄像头。像巴塞罗那这样的城市将部署近100万个环境传感器来监测电力使用、温度、环境条件、空气质量、噪声水平和停车位。

与流媒体视频摄像机相比，**这些设备的带宽需求较低，但传输的数据总量与纽约的监控摄像机几乎相同。**在构建正确的物联网架构时，需要考虑数量和带宽的这些特性。

智慧城市还会受到政府命令和法规的影响，因此与政府细分市场有联系。

**智慧城市物联网的一些用例如下：**

*  通过环境感知进行污染控制和监管分析
 *  利用城市范围内的传感器网络进行小气候天气预报
 *  通过按需废物管理服务提高效率并改善成本
 *  通过智能交通灯控制和模式化，改善交通流量和燃油经济性
 *  按需城市照明提高能源使用效率
 *  根据实时道路需求、天气状况和附近的铲车进行智能扫雪
 *  根据天气和当前使用情况对公园和公共场所进行智能灌溉
 *  智能摄像机监控犯罪和实时自动AMBER警报
 *  智能停车场，可根据需要自动找到最佳停车位
 *  桥梁、街道和基础设施的磨损和使用情况检测，以提高使用寿命和服务质量

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**09 军事和政府**

美国市政府、州政府和联邦政府以及军方对物联网的部署都有浓厚的兴趣。以加州的行政命令B-30-15为例，该命令指出，到2030年，影响全球变暖的温室气体排放量将比1990年的水平低40%。

为了实现这样的激进目标，环境监测器、能源传感系统和机器智能将需要发挥作用，在保持加州经济活力的同时，按需改变能源模式。其他案例包括物联网战场等项目，目的是提高对敌人的反击效率。当我们考虑对公路和桥梁等政府基础设施的监测时，这一细分市场也属于智慧城市范畴。

政府在物联网中的角色是以标准化、频谱分配和法规的形式发挥作用。例如，频谱资源如何被划分、保护和分配给不同的供应商。

**以下是一些军事和政府物联网用例：**

*  通过物联网设备模式分析和信标进行恐怖威胁分析
 *  无人机部署的群体传感器
 *  在战场上部署传感器炸弹，形成传感器网络，以监测各种威胁
 *  政府资产追踪系统
 *  实时军事人员跟踪和定位服务
 *  监测敌对环境的综合传感器
 *  水位监测，以测量大坝和防洪能力

关于作者：佩里·利（Perry Lea）是一位具有30年丰富经验的技术专家。他在惠普公司工作了20多年，担任LaserJet业务的首席架构师和杰出技术专家。随后，他在Micron担任技术专家和战略总监，带领团队致力于研究利用内存处理进行机器学习和计算机视觉的新兴计算领域。之后，他又在Cradlepoint领导公司转向5G和物联网。

本文摘编自《物联网系统架构设计与边缘计算》（原书第2版），经出版方授权发布。

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