物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)各層級之間的聯(lián)系構(gòu)成了一個完整的生態(tài)圈，軟件、硬件、應(yīng)用、服務(wù)統(tǒng)統(tǒng)囊括。對于企業(yè)來說，可供選擇的方案也比較多，既有多連接、小數(shù)據(jù)、低頻度的窄帶物聯(lián)業(yè)務(wù)，也有大寬帶、低時延、高頻度的寬帶物聯(lián)業(yè)務(wù)。物聯(lián)網(wǎng)憑借其龐大的產(chǎn)業(yè)規(guī)模有著較為穩(wěn)定的價值鏈，但另一方面也暴露了不少問題。

1、標(biāo)準(zhǔn)

各家廠商都想在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域分得一杯羹，無論是各種聯(lián)盟、科研院所，還是芯片廠商和設(shè)備制造商，都想推廣自家的協(xié)議，光是通信技術(shù)就分為NFC、Zigbee、GPS、WiFi、藍(lán)牙等，更不要說傳輸層的ONS/PML或NGTP標(biāo)準(zhǔn)，無形中為設(shè)備之間的聯(lián)通造成了阻礙，形成信息孤島，難以整合構(gòu)建規(guī)?；?jīng)濟。標(biāo)準(zhǔn)的制定跟不上技術(shù)演進，拖累著物聯(lián)網(wǎng)的進程。

2、安全

物聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)勢在于自動化和智能化，這種實時在線的數(shù)據(jù)連接為黑客提供了便利條件。過去一年，圍繞物聯(lián)網(wǎng)的DDoS攻擊屢見不鮮，大規(guī)模、分布式、異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的弱點越來越明顯。試想，如果家中的一臺路由器被黑，影響的可能是電腦、電視、手機，甚至是家電。此時，不僅需要設(shè)備制造商和開發(fā)商合作，更關(guān)鍵的是要盡早制定相關(guān)的法規(guī)政策。

3、成本和投資回報

物聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)鏈貫穿上下游，包括芯片元器件、軟件服務(wù)、系統(tǒng)集成、網(wǎng)絡(luò)運營商，每個環(huán)節(jié)都需要前期投入，這就涉及到成本問題。由于眾多廠商各自為戰(zhàn)，難以保證穩(wěn)定的回報率。尤其是對于硬件企業(yè)來說，要造出成規(guī)模兼容多協(xié)議的設(shè)備，還要留出一部分利益分成，投入產(chǎn)出比是不得不考慮的問題。

4、數(shù)據(jù)的存儲和處理

物聯(lián)網(wǎng)帶來的數(shù)據(jù)量增長是指數(shù)級的，先不說像谷歌、Facebook這樣擁有超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心的公司是少數(shù)，要讓這些數(shù)據(jù)實時可用，并且能存儲相當(dāng)長的時間也是難事。前后端的遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)調(diào)取對信道亦是考驗，而管理者更要對訪問權(quán)限進行鑒別。為此，不少廠商提出了邊緣計算的概念，可以在一定程度上緩解數(shù)據(jù)處理的壓力。此外，智能設(shè)備的增加對能源消耗提出了高要求。

5、創(chuàng)新的應(yīng)用與合作

全產(chǎn)業(yè)鏈的業(yè)務(wù)形態(tài)使得物聯(lián)網(wǎng)絕非一家之事，大公司搭臺開發(fā)者唱戲是良性的發(fā)展模式。Google力推的智能家居協(xié)議Thread開放給支持802.15.4通訊標(biāo)準(zhǔn)的無線裝置串聯(lián)，讓更多芯片、硬件廠商加入，加速家庭裝置產(chǎn)品的開發(fā)。思科透過并購云端物聯(lián)網(wǎng)公司Jasper Technologies來成立物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)群，連同網(wǎng)絡(luò)、云端服務(wù)暨平臺、網(wǎng)絡(luò)安全，并列為思科未來IT業(yè)務(wù)發(fā)展的四大核心戰(zhàn)略。隨著窄帶物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的規(guī)?；逃?，也會產(chǎn)生新形式的應(yīng)用，例如支持用氣數(shù)據(jù)抄收、異常事件上報功能的智能燃?xì)獗硪言谏虾Ｔ囘\行，其中還有不少新思路可挖。

物聯(lián)網(wǎng)的真正價值在于數(shù)據(jù)的應(yīng)用，我們也注意到物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是全球分散的，如何布置數(shù)據(jù)中心也是一個市場痛點。航大物聯(lián)認(rèn)為未來，物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域所用到的數(shù)據(jù)中心不太可能是如今這種集中應(yīng)用模式。物聯(lián)網(wǎng)與AI、深度學(xué)習(xí)的結(jié)合會更加緊密，而網(wǎng)絡(luò)邊緣處理和分析的趨勢也將大幅降低數(shù)據(jù)回傳的需求處理量。

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