国家物联网基础标准工作组秘书长张晖:物联网的主攻方向和发展策略|英雄联盟竞猜赌钱

本文摘要:2019年4月23日,由中国高新技术产业门户网站Vike.com和低技术协会主办、物联网主办的“2019(第三届)中国物联网产业大会”在深圳拉开帷幕。

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2019年4月23日,由中国高新技术产业门户网站Vike.com和低技术协会主办、物联网主办的“2019(第三届)中国物联网产业大会”在深圳拉开帷幕。在本次物联网峰会论坛上,国家物联网基础标准工作组秘书长彼得公开发表了题为《物联网的主攻方向和发展策略》的演讲。彼得秘书长在发言中对主题表示赞同,主要分享边缘计算对物联网未来发展的重要性,物联网平台的发展现状及前景,物联网、人工智能、区块链等新技术未来融合趋势,物联网生活特性发展趋势,物联网安全,物联网与互联网的区别, 国内外对物联网的解释差异,最后非常简单的解释一下国内已经制定或者正在制定的一些物联网标准。以下是彼得秘书长的讲话,编者在不改变初衷的情况下进行了整理和撰写。

原文发言:下午好,深圳物联网行业的同仁们。今天下午很荣幸能和大家分享《物联网的主攻方向和发展策略》。我从事物联网基本标准的工作长达十年。

温家宝总理访问无锡后,物联网的概念开始升温。当时物联网行业的发展是政府非常热衷于发展,但企业并没有真正把这份冷送在一起;近几年发展情况明显不同。

我们来看看Gartner在2017年做出的一个预测:2018年全球物联网互联设备数量将达到84亿台左右。事实上,根据Statista的统计,2018年全球物联网互联设备数量达到230亿台。

由此可见,物联网这两年的发展速度已经远远超出了我们的预期。物联网连接数量的快速发展必然会带来物联网数据的大幅减少。我们经常听到一个名词叫做“边计算”,所以要考虑为什么一定要计算边。你能通过计算解决这个问题吗?什么问题?综上所述,边计算可以解决6个问题。

首先是安全。很多时候,我们的数据,尤其是企业中一些比较脆弱的数据,都是通过边缘进行计算和处理的,不再需要遍布云端,大大降低了其泄露风险。二是企业有大量自律的知识产权技术和关键生产数据,可以边算边回本地区处置。

第三,传统的方式是收集数据并通过云传播进行处理,然后将处理结果从云发送到系统。这种方式往往会带来相当大的延迟,边缘计算可以解决问题。第四是灵活性,即将边缘智能和边缘计算引入整个物联网系统。在很多处置层面,系统的健壮性和灵活性是非常有效的,整个网络会因为中间平台的一些节点和一些功能过热而中断。

第五是比特率成本。很多数据不必遍布云端,大大降低了端到云端的管道的比特率成本。第六是自主性,通过进一步加强边缘计算能力,未来向边缘智能发展;物联网系统不是一个集中式系统。未来将向多智能边缘、多智能地方政府发展。

所以第四点提到的系统弹性不会大幅度降低;就整个系统而言,它不会有多个自主智能系统,这将带来处置的灵活性。从这个意义上说,未来不会再有终端,也不会再有数据,所以计算能力的下陷将是未来的必然趋势。而这种计算能力的下沉也带来了未来的分布式人工智能,计算必然会遇到边缘。

这种发展趋势是无法阻挡的。目前edge计算主要讨论动态短周期数据的分析,如无人驾驶、智能安防、电梯运维等。这些数据必须具有非常慢的响应速度,这反映了边缘计算的优点
边缘的计算就像人类的神经末梢一样。它处理非常简单的性刺激,并将处理的特征信息反馈给云大脑,从而减缓了处理速度。

根据BusinessInsider的预测,到2020年,企业和政府中不会有58亿台物联网设备不用于边缘计算。未来物联网的网关,甚至网关以下的终端,都会有很强的处置能力。平台通过物联网网关管理物联网设备,拒绝接受边缘外的信息反馈,忽视边缘外的自主性;促进和加强边缘计算产生的物联网自主性。

举个例子,微软宣布了AzureIoT服务(一种面向物联网的云服务),通过云平台服务针对边缘进行计算,通过分析对工业环境中产生的大量数据进行处置;把它推向边缘。未来物联网云平台的功能不会得到加强。

物联网有一个很重要的特点。从目前的产业发展来看,物联网碎片化非常严重,不会阻碍产业的规模化发展。但是从物联网平台的发展来看,平台本身类似于计算机操作系统,可以应用整个系统的硬件、软件、协议、应用和解决方案,调度资源,比如西门子的MindSphere,可以收集数据,整合系统,应用到R&D,通过平台连接上下游产业链的客户。

从这一点来看,虽然物联网平台在未来会更好的将处置能力和智能提升到边缘,但是因为它并不作为整个物联网的操作系统而存在,而且这个操作系统类似于边缘终端,所以无法替代。它不会建立很多机器学习能力。

目前,亚马逊、IBM、微软已经在自己的边缘设备和云平台上获得了强大的理解和服务能力。国产小米和百度也是自己做云用的。关于物联网的未来发展,过去我们提到物联网、大数据、云计算的时候,往往是分开来讲这些技术的。现在我们逐渐意识到物联网对大数据不可或缺,迫切需要利用大数据提高物联网的应用价值。

物联网本身将万物的属性转化为数据,通过各种传输手段将数据通过云传播,最终成为有价值的服务,让人觉得这些服务是体贴的、有价值的服务,以至于用户不愿意为这些服务付费。大数据处理是提高服务的必要条件,大数据本质上是物联网系统数据流视图的呈现方式。以工业环境为例,数据采集、数据预处理与存储、数据建模、数据工程、工业数据分析,只是一个原创的物联网系统。未来物联网的发展除了与大数据融合之外,还应该与人工智能合作应用。

如果把物联网未来的发展比作一个智能生命体,那么物联网系统肯定会向智能化方向发展;毫无疑问,大脑是这个生命体的人工智能,神经与网络神经协议相连,生命体中流动的血液是各种数据流,肌肉是执行机制,神经末梢是各种感觉装置。从机器感官的角度来说,不涉及模式、声音、文字、图像的识别,计算多模态的感官和场景,正是机器感官的范畴。

机器的不道德对应物联网系统运营商的不道德,构成自主无人系统,应用于人机混合智能。由此可见,未来物联网的发展几乎都是基于人工智能生命体。之后,我们将与未来物联网平台的建设趋势分享机器学习、区块链等技术。

在过去的两年里,继比特币之后,区块链技术被广泛应用于金融领域
通过机器学习在工业物联网中的应用,操作人员和人员可以有预测性的保证,如预测机器磨损、自动保证、避免故障等。此外,它还可以用于消费者层面,如无人商店和自动售货商店,在那里可以使用机器学习功能来识别客户的面部,扫描客户的不道德行为,并仔细观察消费者在商店中的驾驶模式。至于区块链和物联网的融合,人们更加关注产品的可追溯性。

传统产品追溯到二维码和RFID技术。产品生产前,开始标签初始化,整个物流和销售流程串联解决问题。两年前,大家都希望用区块链来解决从原材料、生产、销售到用户的全过程的信任问题。但是部署的时候,还是不会有问题的。

首先是如何在数据上传之前解决信任问题。区块链在金融行业的应用显然可以解决不同问题的机构的信任问题,因为数据的生成和流通都是在原来的区块链闭环中生成的。但是,如果系统开放后从终端追溯到物联网,如何保证上面的数据真实可信不可信?除非产品生产、工厂加工、运输、仓储到销售的全过程数据由机器闭环自动采集,否则只有人为因素受阻才能解决问题。

这在实践中很接近,尤其是在农产品生产中。第二个问题是是否所有数据都必须上传到块中。这似乎不可能。以比特币为例,所有交易信息都会记录在链中;对于很多物联网应用来说,这种动态存储系统是不太可能构建的,因为它会拒绝物联网的每个节点都有一个存储系统来做原始备份。

以上是物联网未来发展与几种新技术的融合。下面是一个很简单的说法,说两个关键点应用到。物联网在智能家居中的应用就是一个典型的例子。

这个行业发展了很多年,直到这两年还是不温不火。表明大数据和人工智能技术已经植入,硬件产品已经收集了数据,不再需要通过大数据和人工智能技术整合用户的一些市场需求,与用户进行良好的对话,以满足用户个性化、周到的服务,让用户解决实际问题。只有这样,用户才不愿意为产品和服务付费。

你现在可以看到,与前两年相比,智能音箱、智能门锁、智能路由器、智能家电等家居产品的智能化发展明显加快。解释完消费物联网,我再来解释工业物联网。

大家都指出物联网是一个非常碎片化的应用,这几乎是不正确的。在工业应用领域,工业物联网是一片大有可为的蓝色海洋,并不碎片化,被广泛关注和深入辩论。大家可能都听过工业物联网和工业互联网。

两者有什么区别?只有国内的工业物联网和工业互联网与国际概念不同。工业互联网的国际概念是由GE明确提出的,当时的目的是将工业革命与互联网革命结合起来。

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通过这种集成,一些机器设备需要通过一些智能设备、智能网络和智能决策来远程优化检查和保证流程,从而提高服务质量,增加企业服务的附加值,进一步提高资产可靠性和运营效率。但是这个行业互联网和工业物联网不一样。的确,工业物联网必须解决工业环境中工业元素之间的网络问题。也就是说,需要解决生产环境中的数据收集、工业资源的网络化、语法和语义上的数据互通、生产系统中的设备互操作等问题。

只有解决了这四个问题,才能说解决了工业物联网的问题。本质上,以GE为代表的国外工业互联网是一种新的服务模式。德国工业4.0明确提出,在以智能工厂为核心的架构中,重点体现物联网和服务网络化,但它要解决的问题是工业物联网的技术能力这一核心问题,这是德国工业4.0中的服务互联网范畴,所以这也与国内所委托的概念有着根本的区别。

在中国,工业和信息化部率先覆盖工厂内外的所有信息技术和操作技术。很简单,就是动态分析收集工业资源数据,然后进行处理,再将数据可视化,从而控制外部物理实体的动态调用。递归优化后,进行工业资源的抵销收集和处置。

从这个角度来看,工业物联网只是数字世界和物理世界之间的桥梁,主要解决两个世界之间的通信问题,通过数据和网络标准、安全等机制连接两个世界。工业互联网平台的一个典型例子是GE的PREDIX,它通过服务平台连接设备,为行业获取服务。

国内目前有269个工业互联网平台(或工业物联网平台),其他发达国家不到150个。中国的平台数量几乎是国外的两倍。但是很多平台的功能并没有严重的不足,连接的设备获得的协议、分析工具、行业积累模型、微服务都非常少。这个平台的功能还是很弱的。

还是那句话,很简单。先说物联网的安全性。物联网不具备的安全挑战与互联网安全颇为相似,但也有其特点,比如物联网存在诸多隐私问题,边缘设备的证书和许可证缺乏标准,物联网设备、安全设备和应用之间的交互不存在安全问题。从安全挑战的角度来看,许多挑战可以通过标准化来解决。

那么,物联网的安全不会造成什么问题呢?首先,不会造成个人脆弱信息被车祸泄露,个人财产损失。2016年底,美国国土安全部发布《物联网安全性指导原则》,对工业或消费类物联网系统提出安全建议。该建议提到了在加强安全更新、漏洞管理、设计和开发等阶段需要考虑的安全问题。

在第6条中,《原则》提到要认真了解物联网,尤其是在工业环境等关键应用中。企业要慎重考虑是否将物联网设备终端到网络上,因为一旦转移到互联网上,即使专门安装了更多的防火墙和先进设备,仍然会出现很多未经证实的安全问题。

所以工业物联网不一定要把一线生产数据终端到互联网上。最后简单说明一下国家物联网基础标准工作组。

2011年由国家发改委标准委员会正式成立。当时正式成立了六部委的行业,并向标准组委会申请。

通过这1 6设置,基本标准和行业标准都能很好的满足。今天发布一些国家标准:《物联网标准化工作指南》 《物联网参照体系结构》 《物联网系统模块拒绝》 《信息互相交换和分享》和《公安物联网感官终端安全性防水技术拒绝》。

目前将公布一些标准,如智能酒店标准、智能景区标准、矿山生产线智能监控系统标准、物联网网关标准等。以上是我给大家讲解的物联网的发展和标准化的进展,供大家参考。谢谢你。

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