物聯網(IoT)是一個由智能設備、汽車導航器、無人機等物理對象組成的網絡,它們可以通過互聯網進行通信、交互和交換數據。物聯網最早的例子之一是20世紀80年代早期卡內基梅隆大學校園里的一臺連網可口可樂售賣機。
如今,連網設備的數量已接近200億臺,預計到2022年將增至258億臺,這是世界人口的三倍多。再加上人工智能(AI)和機器人等其他新興技術,物聯網有望改變我們的世界。現在,計算智能不再局限于辦公室,它正在滲透到我們的家庭、汽車、城市乃至整個世界。這種社會經濟影響引起了商界領袖們的高度關注,他們正在試圖利用和保護來自數十億臺設備的數據。
那么,對于物聯網,領導者需要了解什么呢?
1、生態系統是物聯網的核心
物聯網由生態系統驅動。一家公司生產的單一物聯網設備依賴于外部數據和信息來運行。這些數據和信息通常來自端到端物聯網生態系統,并需要來自多個行業參與者的技術和/或服務的參與和集成。例如,導航設備可能依賴于來自不同伙伴的數據,例如交通數據、天氣數據和事故數據。而能夠提供最多智能的設備將比市場上的其他設備更具競爭優勢。
許多大型物聯網部署可能涉及單個甚至多個生態系統中十幾個參與者之間的交互。當這些合作伙伴生態系統在戰略上形成時,它使組織更容易部署和管理完整的物聯網系統,從而獲得更大的競爭優勢。而且,隨著物聯網系統變得更加復雜和專業,物聯網生態系統參與者之間的相互依賴將變得越來越重要和復雜。參與一個強大的物聯網生態系統可以為企業帶來許多好處,如創新、競爭差異化、產品上市速度、市場覆蓋率以及靈活性和價值創造等。
2、所有物聯網數據都是黃金
物聯網是每天產生的海量數據的最新貢獻者。想象一下,比如說,一輛自動駕駛汽車產生和使用了多少數據。或者考慮一下,如果您在移動設備上啟用了定位服務,您一天會產生多少數據。
隨著物聯網數據量的增加,其他應用或功能也在這些數據中找到了價值。例如,海上鉆井平臺上的儀表化鉆桿跟蹤深度、速度、角度、溫度、井口壓力和其他操作數據。這對管理井下作業非常有幫助。然而,當與數百個其他井下作業的數據相結合時,這些數據將變得更加有價值。通過分析這些數據,操作員可以預測和優化類似環境或地點的鉆井作業性能。
將來自不同來源的數據結合起來,可以提供更深入的見解,從而使生態系統中的多個參與者受益——運營商、制造商、維護人員和其他行業參與者。數據量越大,數據的潛在價值就越大。物聯網的價值很大程度上來自于物理層設備、處理器和存儲設備的互連,以及無數將數據換為價值的應用和服務。
因此,隨著數據價值的增加,安全地捕獲、管理和共享數據變得更加重要。過去的數據管理方法已經不足以應對物聯網的容量、多樣性和互聯性。需要可擴展的基礎架構和集中管理來實施有效的數據管理策略,以應對物聯網數據的規模、集成和安全挑戰。
3、物聯網數據需要特殊保護
隨著物聯網在我們日常活動中發揮越來越大的作用,數據盜竊、服務中斷和關鍵設備接管變得更加重要。大量的數據生成加上快速增長的連網設備數量,使得物聯網安全成為一個巨大的挑戰。(來自iothome)路由器和調制解調器是物聯網攻擊的主要目標,而安全性差、密碼弱、漏洞未修補和被劫持的軟件更新是最常見的入侵方式。
企業深知這些威脅,正在進行重大投資以改善物聯網安全。
4、情境(上下文)感知可以改善物聯網成果
物聯網的大部分價值在于數據——數十億個物聯網設備一直在生成實時的相關數據。然而,隨著所有這些數據的出現,我們就面臨著如何利用這些數據為商業或社會利益服務的挑戰。情境感知作為一種解決技術問題的“框架”方式,顯示出了巨大的潛力。情境(上下文)感知是指給定應用程序訪問有關物理環境的信息并自動實時地適當調整其行為的能力。情境感知系統能夠檢測并預測環境中的變化,并對其做出實時的正確響應。
當被有效應用時,情境感知通過縮小可能結果的范圍來構建人工智能應該建議的結果或行為范圍。這對于物聯網應用尤其重要,在物聯網應用中,應以最少的數據處理和功耗快速實現目標行為。此外,隨著數據集呈指數級增長,這也是一種讓人工智能解決方案更快、更準確的廉價方法。情境越多,數據的價值就越高。
總結
人工智能和物聯網設備的進步模糊了物理世界和數字世界之間的界限,使得技術成為變革力量變得比以往任何時候都更加容易。世界各地的領導者正在探索智能互聯技術如何幫助解決宏觀社會經濟挑戰,并使工業和社會受益。(來源物聯之家網)根據世界經濟論壇創始人克勞斯·施瓦布的說法,無處不在的計算“有潛力將數十億人連接到數字網絡,并顯著提高組織的效率,甚至以有助于自然環境再生的方式管理資產……”
要使這個由組織、消費者和技術組成的復雜物聯網生態系統盡可能智能地協同工作,需要建立一個直接、安全的互連基礎,以提供構建更智能世界所需的性能、可擴展性和安全性。面向互連的體系架構最佳實踐使人、位置、云、數據和事物之間的實時、安全交互能夠在數字邊緣連接所有這些點,并靠近所有事物所在的位置。
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