浅谈物联网之路“道阻且长”

浅谈物联网之路“道阻且长”

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时间:2019-02-15

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1、浅谈物联网之路“道阻且长”马丹阳长江大学电子信息学院434000摘要现在物联网的概念己经深入人心,大家都无比憧憬着一个具有变革意义的物联网时代的到来。但是,作为一个传感器爱好者,我不得不承认,物联网之路“道阻且长”,而我们才刚刚起步,这段万里长征有许多可以预知的艰难险阻等着我们,比如以下五个方面的问题:关键词物联网传感器数据系统一、大规模可靠的物联网意味着大量且布置合理的传感器。从概率上来讲,成千上万个传感器中总有几个不工作,在这种情况下,如果一个系统的性能不是从100%降到0,而是可以发挥绝大部分的功能,那么这就是一个好的系统。但是实际上现在计算机还很脆弱,一台电脑在正常运转的情

2、况下可以保证运算从头到尾都正确,但是当把多台这样的电脑放在一起形成一个系统时,往往会出现一些预想不到的故障。这和牛物系统的原理完全不同:牛物系统有很多的细胞,可以起到替代作用,即使每天都有很多细胞死去,但在生物体的水平上我们现在都还很健康的存在着。比如医学上发现大脑中一部分结构坏死,其附近的一些细胞可以替代它的工作,整个系统可以正常运转。对于传感器网络来说,其最好的状态就是可以形成一个类似牛物学系统的体系,一部分传感器出现故障时,有其他的传感器可以替代,这就需要大的规模来保证。二、标准化传感器和其他相关部分毕竟还是互联网的一部分,需要与互联网进行有效连接,那么就需要标准化的组件和I

3、/O接口。另外,交互界面(Interface)也需要标准化,大众最关注的是如何应用,并不需要完全熟悉传感器的复杂原理,只需要知道一个标准化的操作流程就可以了,比如在超市,只要把一个探测器放到物品上,一按开关就能够在电脑上搜索到有关该物品的所有信息,这就是交互界面的标准化做到这种程度时也就意味着可以做大规模的普及了。值得一提的是,标准化也有利于大规模牛产,就如同中国古代木质结构中的斗拱樺卯一样,经过标准化之后大量生产,从而构成亭台楼阁。三、数据和任何硬件一样,传感器做到最后,终归会被大批量生产,从而变成超市里的廉价品。但是在硬件之外,传感器收集到的数据可以有更多的应用。例如,可通过对

4、身体状况的感知来推荐保健品,带来的广告收入想必非常可观。数据这块蛋糕自然诱人,但吃到嘴里却并不容易。首先,获得这些数据的启动(Bootstrapping)过程并非易事:刚开始时数据很少,需要提供很好的应用方式,才能吸引人们提供更多的数据,进而获得更多更好的应用,以至于获得更多的收益。第二,数据的所有权(Ownership)问题不容忽视。我以前了解到一家成功的公司,这个公司专门生产种放在停车位下面的传感器,它用光亮和磁场对周围环境进行感应。技术完成后,这个公司非常有成就感,并认为这将引起一场革命。若想在美国的一些人城市的市中心找到停车位是件令人焦头烂额的事情,安装上这种传感器之后,顾

5、客可以在网上付费查询并预定空的车位,也能提高使用效率,并带来非常可观的收益。公司的初衷是好的,但是现实却令公司大失所望,因为公司得到某些市政府的拒绝理由是,借由这些停车数据而获得的商业收益应该属于市政府的。第三,隐私(Privacy)是个大麻烦。一些传感器和我们生活的空间直接相关,比如放在我们手机里甚至身体上的传感器。可靠的物联网不仅意味着人量口布置合理的传感器,更需要多个领域的紧密配合,形成健康的生态系统四、这就涉及到一个很重要的矛盾:一方面,传感器可以提供个人化的服务,满足个人的独特需求;但同吋个人的隐私也因此受到曝光。互联网上已经出现了这种问题(比如搜索引擎所提供的个人化的历

6、史提示),物联网也可能会出现类似的问题,甚至更严重,因为传感器感知的几乎完全都是个人化的内容,它会知道你每天看什么书、吃什么饭、见什么人。因此,如果要把传感器应用到个人的日常生活中,对隐私保护的重视是非常必要的。信息的有用性和私密性之间不得不要进行一场徒手博弈。当人们认为在过于公开的信息里自己的隐私受到威胁时,应该能够把相应的传感器关掉。五、使用黏性(Appstickiness)以智能手机(比如带有WindowsMobile操作系统的手机)为例,人们喜欢它的原因就在于它的一些非常有吸引力的功能,人们会多次地使用该功能,而不是试一次就不用了。同样的,在物联网上的应用也应该具有非常大的

7、吸引力,而不是只能引发人们一次性的使用。总之,物联网应该是一个漂亮的多次使用的环保袋,而不是一次性的白色污染。生态系统(Eco-system)对于物联网来说,需要多个领域的共同配合,比如硬件、固件(firmware)、软件、界面等等,这是一条很大的产业链,只有把一个完整的生态体系建立起来,物联网才能真正可持续的发展。以PC做类比,它就有一个非常完善的生态体系,硬件、软件、应用、兼容都有人来做,这个产业的发展就非常健康。总结:在上述五个方面中,数据无论如何都是最重要的,

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