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自治物联网发展概述

供稿人:杜渐  供稿时间:2019-5-20   关键字:物联网  自治物联网  Autonomy  IOT  

一、技术的基本范畴

与严格按规则治理的、不允许出现误差的自动化系统不同,自主判断及协作的智能物联网(即“自能”(Autonomy)物联网),是指一个系统能够根据其对环境、本身和处理情况的感知、知识实时地自主做出决策。在自能物联网中,数据和决策将部分地由设备及其软件“主动”管理,并利用机器学习技术和人工智能算法实现迭代优化。

物联网自诞生至今发展经历了三个阶段,首先是实现“互联”,然后实现“智能”,最后才是“自能”,各阶段特征见下表。自能代表了物联网最新的发展趋势,也是应对物联网时代数据大爆炸的唯一方向。未来场景将是人类制定基本规则与愿景,机器设备借助于海量数据和人工智能等,实现无人干预下的自主运行和应用。

物联网发展的三个阶段

阶段

特征

互联(connect)

实现海量终端及设备、异构网络的实时连接,网络的自动部署与运维,并保证联接的安全性、可靠性与可维护性。

智能(Intelligence)

在边缘侧引入数据分析与业务自动处理能力,智能化执行本地业务逻辑,进而大幅提升效率并且降低成本。

自能(Autonomy)

引入云计算、人工智能等,边缘计算不但可以自主进行业务逻辑分析与计算,还可以动态实时完成自我优化、调整执行策略。

二、技术的发展现状及态势

物联网基础架构包括四个主要层次,分别为:感知层(芯片/传感器)、网络层(芯片/通信模组、通信网络)、平台层(平台/操作系统)和应用层(智能终端/集成应用),其中自能物联网技术创新的重点主要在于平台、应用层,具体有:

传感器和执行器的标准API

在未来一段时间内,实际传感器和执行器的API仍有可能是各个厂商专有的,而如IFTTT等开放式中介服务,可以在连接不同物联网服务,加速应用创新方面发挥重要作用。

人工智能

如深度学习和机器学习技术,由人工神经网络驱动,用大数据集训练,依靠人工智能机器学习来帮助实现更实时的自主决策和机器间协作。这方面的发展主要是基于两个前提:计算能力、模型算法和海量的大数据集。

边缘计算

边缘计算将数据处理工作从中央服务器移动到设备便远端本身。在边缘端进行数据的实时采集,存储和预处理等工作,减轻了网络带宽、云端处理压力;另外由于边缘端具备数据缓存的功能,可在网络连接出现问题时,可以先把数据缓存,直到网络恢复后,再将数据上传云端;边缘端具有智能能力,可以根据云端推送的数据分析模型,自主控制终端设备的运行。

物联网云平台

物联网云平台支持异构设备连接、管理,实现对数据的采集、分析、呈现,保护数据和交互的安全,提供高性能、实时分析和机器学习模块和方案,支持物联网应用开发。

三、技术发展的竞争态势

美欧主导自能物联网技术创新,而国内企业则从应用端着手,积极布局。自能互联网领域的主要玩家还是欧美企业,如通信芯片的高通,人工智能处理芯片的ARM、Intel等,云计算平台Google、Amazon、微软,工业物联网平台GE、西门子,数据库SAP等。国内企业凭借国内巨大的市场需求,在关键芯片,及系统应用层面不断突破,逐步形成自己的特色和优势,如华为的物联网开发平台及通信、AI芯片,阿里的ET工业大脑。

从技术来源来看,芯片、通信设备、互联网、工业自动化等不同领域的企业,从各自业务出发,针对自治互联网业务不同环节积极开展布局。芯片企业的竞争主要集中在人工智能芯片、通信芯片、传感器等;互联网企业主要是从云计算服务着手,为物联网企业,提供云端计算平台的支撑;自动化设备企业则凭借在工业通信协议、数据接口上的优势,积极拓展平台化战略,转向工业物联网开发环境提供和应用开发;系统集成企业侧重于针对不用行业应用开发提供行业系统解决方案。

主要自能物联网企业及其业务情况

企业类型

企业名称

简介

芯片企业

ARM

推出了一系列名为Project Trillium,具备机器学习功能的物联网芯片

Intel

物联网芯片

通信设备企业

Cisco

提供IOx开发框架,重点布局无人驾驶、窄带物联网、边缘计算

华为

提供包括:Huawei LiteOS操作系统,OceanConnect物联网连接管理平台以及OpenLife智慧家庭平台。公司战略围绕通过其无线和云技术主导接入层。

高通

物联网通信芯片、路由器、边缘计算硬件

云计算企业

亚马逊

提供包括AWS IoT Core云平台、AWS Greengrass边缘计算和Amazon FreeRTOS 物联网生态系统,具备核心层连接、云与边缘同步,数据分析、应用开发等功能。

Google

提供 Cloud IoT物联网平台,具备物联网设备托管、连接、数据分析、决策制定等功能。

微软

Azure IoT Central云平台

阿里

ET工业大脑

系统集成商

IBM

IBM Cloud(原IBM Bluemix)平台;Watson AI人工智能技术

富士通

物联网数据分析,航空、农业等物联网定制方案

SAP

定位为连接设备数据存储和分析,基于云技术的S / 4HANA ERP;Leonardo物联网专用软件开发工具集。

信息及家电设备制造制造企业

DELL

2017年成立了一个专门的物联网部门,并已承诺投入10亿美元相关研究。以分布式中心边缘计算设备为重点。

三星

创建ARTIK智能物联网软件平台,侧重智能家居

工业自动化

博世

提供IoT Cloud物联网开发平台,在智能家居设备处于领先地位,积极布局无人驾驶

GE

提供Predix平台、APM、OPM以及ServiceMax,包括了边缘+平台+应用三部分,侧重于工业物联网/工业4.0

日立

重组物联网业务,成立“日立Vantara”,侧重工业存储、工业物联网数据分析

西门子

提供MindSphere工业物联网平台,以工业数据为核心,提供了工业数据采集、分析、建模以及工业应用开发的能力。

四、技术产业化的前景

物联网产业化具有广阔前景。Gartner预测,2020全球物联网联网设备数量将超过200亿;另据国际数据公司IDC数据,2017年全球物联网支出6740亿美元,预计2017年到2021年期内的年均复合增长率(CAGR)将达到14.4%,到2020年超过1万亿美元。自能物联网在以下领域应用潜力最大:

智能制造

智能制造将现场设备以扁平互联的方式联接到工业数据平台,利用人工智能、大数据技术,可实现对现场设备高效动态管理,灵活生产调度,生产流程优化,并能进行主动预防性设备维护,此外,采集的制造数据还能够应用于生产制造以外的其他相关领域的分析,例如能源消耗分析等。

无人驾驶

近几年,无人驾驶发展迅猛,已成为信息、汽车制造、共享出行等相关行业企业布局的重点,基于自能物联网的无人驾驶正在深刻改变人类的出行方式。无人驾驶搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置,并融合现代通信与网络技术,实现车与X(车、路、人、云等)智能信息交换、共享,具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能,提供“安全、高效、舒适、节能”出行,并有望最终推动人类出行方式变革。据美国IHS Automotive公司的预测数据,全球L4/L5级别的无人驾驶汽车在2025-2035年间复合增长率将达到43%,在2035年达到2100万辆的产量。

能源基础设施(智能电网)

自能物联网在能源等基础设施也有广泛应用,以智能电网为例,智能电网连通了供应端的电厂等能源基础设施和消费端的用户家庭,打破了两者之间的信息交互壁垒,使得电厂等能源基础设施能够更好地根据用户需求平衡供需,并具有识别泄漏和故障,自动报警,自主处理等能力。

自治建筑

自治建筑可以识别居住者和相关方的需求,提供安全舒适的居住、办公环境。自治建筑将建筑系统分解为模块化部分,即插即用的组件网络。收集和分析各种数据,使物理建筑物能够通过虚拟机等软件,在最少人为干预下,进行自我配置和管理,自动识别和适应不同居住者的需求;并在必要时,自动对接外部获取相应的资源。

供应链管理

当前,已有许多公司开始探索自治物联网在供应链管理中的应用。常见用例包括无人仓储管理系统,让员工摆脱日常拣选任务,将人员集中在更有价值和更复杂的任务上;供应链可视可视化和自动化,通过人工智能平台将B2B交易、物流数据、传感器信息以及来自新闻和社交媒体供稿的信息、销售终端系统、历史购买信息、季节性假日甚至天气等数据整合,改进销售预测管理,触发和自动化采购流程,以更好地响应客户需求,并主动应对恶劣天气或灾难等突发事件带来的销售波动。

智慧城市

自治物联网可以应用于交通运输、市政基础设施、环境、城市安全、健康医疗、社区管理、旅游娱乐、商业零售等城市生活的方方面面。如:在城市交通中,自治物联网可以对从各种渠道获取到的出行数据做出实时决策,如:调解交通信号灯时长,向市民推送实时道路交通情况、停车场信息等,提高交通出行效率、安全性。在市政基础设施中,如部署“智能路灯”,通过收集过往交通流量和行人数量,自动调节路灯的明暗。

参考文献:

1、中国物联网行业白皮书2018

2、智能无人系统大会会议论文集2018

3、GLOBAL IOT PLATFORM MARKET 2017-2021,technavio


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