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朵朵智能设备自治分析

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  • TA的每日心情
    慵懒
    2015-12-25 09:45
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    发表于 2015-7-1 15:33:52 | 显示全部楼层 |阅读模式
    目前adept的四个例子
    1.三星洗衣机的自动洗涤剂填装
    2.三星洗衣机的自动维修
    3.三星洗衣机的电能自治
    B2B的例子是三星的大屏幕显示器自动显示广告内容。
    舞台灯光智能化就是控制灯光效果和灯具状态时时反应和灯具参数远程修改
    就像智能家具一样的啊
    只是他控制的舞台上的东西,灯具,音响,烟机,等等用到的东西
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    首先,IBM公司的物联网技术有三个原则,第一个就是去中心化(设备自治、使用权限自主识别),第二个就是尽可能的免维护,第三个就是尽可能的通用化。
    第一个原则的好处就是设备可以逐级向下免控制,即设备只需设置好最高权限及其更换方式就可以出厂,而不必对其进行后续的联系和控制,从而不用为这些设备建立巨型的云控制中心。购买者买回去后可以对产品最高权限的识别码(数据摘要)进行更换,并根据需要设置和向不同对象分发不同级别和内容的控制权限识别码(数字摘要)后,也可以不必对其进行后续的联系和控制,以此类推,逐级免控。最后,设备的各位使用者只要用自己的控制权限识别码接入,就可以按需按权限使用设备,对设备使用者的管理实际上基本是由设备来完成的,一般无需拥有上级权限者来参与(或第一时间参与)。
    第二个原则的好处也与逐级向下免控有关,这样就省去了巨大的云控制中心的维护费用,设备就能变得更简单更稳定,更好用更不容易坏,甚至能够达到免调试免维修的程度,后期维护成本接近于零。
    第三个原则的好处更是不言而喻,设备通用,使用的场景又可以随需而变,不单对于实现产品的规模化生产和降低产品成本有着巨大的好处,而且对于产品的购买方也有着产品可以大规模灵活快速部署以及低成本自由调整用途的好处,更为其妙的是这样的产品还可以在不同的使用者间流转使用,能够满足每个使用者的需求,却不用进行任何的调整。
    根据这三个原则进行推演,IBM公司Adept物联网技术在应用上的突破口,应该选择在某项专效功能上进行大规模部署和应用的场景中,也就是说只有某一种类的功能,但用户又特别多的,需求量特别大的产品。我脑海中浮现出来的这样的场景和产品就是人流量特别大,但又不用派人进行管理,用户使用起来各自为政,又遵循某些统一原则的地方,如无人驾驶公路、电信和网络自动交换机、无人管理自动售货机或自助存取柜、无人超市、军队使用的自动权限认证令牌、旅游景点的自动游客导流门禁系统等。
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    IBM近日宣布与The Weather Company子公司WSI建立新的全球战略合作伙伴关系,这一合作将帮助各个行业将关于天气对业务影响的洞察用于企业运营中。
      另一方面, IBM正在推出越来越多成功的物联网行业应用。此次大会期间,来自IBM全球企业咨询服务部的专家与来宾分享了IBM在政府、电子、汽车、能源制造、零售、通信、医疗健康等领域的成功实践:“绿色地平线”(Green Horizon)可以通过天气和空气监测传感器进行高精度空气质量预测,以指导工业生产和百姓生活;IBM助力国内最大的农业装备制造商福田雷沃打造基于车联网模式的营销与售后服务体系,全面提升研发及生产能力;IBM联手苹果改善数百万日本老年人生活质量,通过苹果的移动智能设备iPadsIBM的应用及数据分析技术,为数以百万计的老年人提供医疗和其他服务,协助他们与社区和家庭的沟通。
      引领物联网时代变革的企业将利用智能分析创造和运营复杂的物联网系统,IBM将帮助更多企业利用云计算、大数据分析、移动社交和安全等创新技术共创物联网,运用来自物联网设备/传感器的海量数据创造全新价值
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    2014国际消费电子展 (CES 2014) 上,大陆集团在2013法兰克福国际车展期间向外界宣布了与IBM的合作计划,大陆集团将呈现该合作的一些初始产品概念,其中包括联网电子地平线平台和智能语音技术。随着汽车电子和新兴技术引领车联网体验带来的的变革。技术的进步和不断变化的生活方式正在使驾驶体验发生转变。国际汽车零部件供应商大陆集团与全球领先的科技公司之一IBM正在进行合作,来帮助汽车制造商将联网功能引入主流市场。
    大陆集团对未来有清晰的愿景。其最新创新成果将在201417-10日在美国内华达州拉斯维加斯举行的国际消费电子展期间一一亮相。从先进的汽车传感器到汽车应用程序和能够控制车门开启的智能手机,再到联网的按摩座椅和无缝集成的显示器,大陆集团将在消费电子展上展示其从高级驾驶员辅助系统到自动化驾驶的技术演变路线。
    大陆集团和IBM正在计划提供针对嵌入式汽车客户端和后端平台的软件与工程服务,来支持智能交通系统的实现。借助高度可扩展的云计算平台服务,汽车制造商将能提供广泛的新型车载服务——使驾驶员和乘员能够直观地与外界保持联系,使他们能够更充分的利用路上的时间。“我们的目标是提供能够适应我们客户现有IT基础设施的高端服务”,Matschi解释说。
    目前,电子地平线技术是使用静态地图数据来选择最高效的驾驶路线。联网电子地平线将通过众包技术来优化该地图数据。通过使用现有的汽车传感器,电子地平线平台将成为汽车的一项重要功能,它能够实时接收和传输信息,最终使汽车能够“眼观六路”,预测前方路况。这项先进技术将把汽车与其环境联网,并为自动化驾驶铺平道路。
    大陆集团相信自动化驾驶是未来交通的一个关键要素。自动化驾驶将大幅减少交通事故的发生,并使驾驶员能够更高效地利用其在车内的时间。大陆集团通向自动化驾驶之路概括为三个阶段: 2016年实现部分自动化驾驶;2020前实现高度自动化驾驶;2025前实现全自动化驾驶。
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    陈怀宇回应,“我们提出的智慧地球简单的来讲就是三方面的内容。第一就是物联网,物物相联,第二个是自适应能力,叫做互联网化。第三个是智能化。”
    “凭借对行业深刻的理解,以最前沿的分析技术,打造一个智慧的地球。”钱大群突出物联网和大数据分析是目前讲到IBM创新的重点。他认为,“真正的价值来自对物联网海量数据的分析洞察。因此,数据分析将赋予物联网真正的力量,由大数据驱动的物联网才是有价值的物联网。”
    IBM大中华区电子行业总经理陈怀宇表示:“以数据为核心的物联网正在进入我们的生活。越来越多的电子制造企业开始利用IBM的数据分析能力对来自于智能家居、可穿戴设备等海量数据进行分析、发掘,以此洞悉消费者的需求,并将这种洞察反应到产品的研发、设计、生产、营销,乃至企业运营的全过程中,在提升消费体验的同时实现自身产品与服务模式的创新。”
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    作为IBM近来重要战略发展方向之一,从全球布局到深耕热点行业市场,IBM两个层面齐头并进,发力物联网。
    二是,在CES Asia 期间,IBM就针对企业物联网应用的端到端服务解决方案的成功案例进行展示。“绿色地平线”(Green Horizon)可以通过天气和空气监测传感器进行高精度空气质量预测,以指导工业生产和百姓生活; IBM联手苹果改善数百万日本老年人生活质量,通过苹果的移动智能设备iPadsIBM的应用及数据分析技术,为数以百万计的老年人提供医疗和其他服务,协助他们与社区和家庭的沟通。车联网方面, IBM演示了如何利用交通大数据,集成天气预报,当车行驶到一个地方,可能其他地方正在下雨,如何把这些相应的天气信息、拥堵信息,城市交通状况信息,为大家所用。
    此次展会,车联网是个重头戏。IBM研究院有一项新技术,“移动物体地图和大数据处理分析管理平台”。王涛透露,“简单来说是现在的导航地图,实际的精度运用到未来车辆的车联网,甚至自主驾驶上,精度还远远不够。IBM研究院这方面推出相关产品,能够对整个车车辆行驶的精度精确到车道,甚至跟人行横道之间的距离。这都是IBM在车联网上的应用。
    IBM在车联网上的一个举措就在国内应用来说, IBM跟跟国内最大的农业装备制造商福田雷沃的深度合作,基于车联网模式的营销与售后服务体系,全面提升研发及生产能力。
    在国际市场上,IBM在今年4月份和刚刚跟标志雪铁龙签订了一个战略协议,协议内容就是双方在未来共同就车联网的应用进行相关的开发,包括技术上的应用开发以及商业上的应用开发
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    发展模式三大创新进展
      一是物联网对各领域的改造本身就表现为产业模式创新。物联网的发展可以从根本上改变各领域现有的产业模式,创造新的服务、新的场景、新的体验以及新的商业价值。以工业物联网为例,一方面改变大规模流水线的生产方式,出现大量个性化生产以及分散式生产;另一方面使产业形态从生产型制造向服务型制造转变,并带来了多种附加的经济价值,创造了更多的就业机会。在新产业模式的引导下,物联网改造后的制造业必将进入全新的发展阶段。
      二是价值链重心从硬件到云端,再到数据分析的转移初现。物联网的价值链表现为:通过传感模块采集数据,通过网络传输到云端,再将数据加工处理,使其增值后出售给第三方。早期的物联网价值反映在硬件设备上,如元器件、RF协议、功耗、成本等,随着应用落地、数据的积累以及市场环境的成熟,2014年开始,物联网的价值重心逐渐转向对数据的挖掘,且其市场潜力巨大。
      三是集成性创新逐渐成为物联网发展新趋势。2014年开始,随着业务拓展,物联网企业逐渐感觉到一个单独的企业难以独立完成整套解决方案。一个技术成熟、产品类型齐全、服务完善、应用交互友好的应用,将是由设备提供商、技术方案商、运营商、服务商协同合作的结果。由此,物联网的创新表现出应用集成性的创新。随着产业的成熟,企业联手合作开发出支持不同设备接口、协议以及可集成多种服务的共有技术平台将是物联网产业发展的趋势。
      值得引起重视的问题
      展望2015年,物联网及传感器产业仍将保持高速增长态势。但仍然面临的主要问题有:一、产业环节分散,有效的发展推进机制尚未建立;二、标准繁杂,统一标准缺失制约应用水平的提升;三、软硬件相似,同领域服务的同质化竞争严重。四、传感器基础支撑能力较弱,成为物联网发展瓶颈;五、定制化性软硬件市场空间有限,限制产品推广与企业成长;六、信息安全制约大规模应用
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    2015611日,中国北京】日前,主题为“感知物联,现在出发 —— IBM物联网峰会”在京召开。会议期间,IBM领导团队、技术专家与来自各界的物联网领先实践者们共同从全球视野与本地实践的角度分享了物联网的发展趋势,IBM物联网战略,以及IBM在汽车、水务、电子、能源、制造、零售、通信、医疗健康等诸多领域中的物联网成功实践。此外,IBM同期宣布未来四年投资30亿美元打造一个全新物联网(IoT)事业部,并创建一个基于云计算的开放平台,以帮助客户和生态系统合作伙伴构建物联网解决方案。同时宣布与The Weather Company子公司WSI建立新的全球战略合作伙伴关系,帮助各个行业将关于天气对业务影响的洞察用于企业运营中。
      当前,IBM正在利用自身出色的云计算、大数据分析、移动、社交及安全(以下简称CAMSS)和物联网技术帮助全球各地的企业实现业务创新与转型,继而推动社会的变革: 携手苹果合作开发定制App为日本老年人提供服务;The Weather Company子公司WSI将通过研究天气数据与业务的关系为企业提供更精准的业务指导;携手航盛电子、中移物联网、开发车联网平台为用户提供绿色智能出行服务;与江河瑞通共建水行业物联网助力中国水务、水利、水环境的管理问题;联手云顶科技、富瑞特装打造中国液化天然气产业物联网平台;携手大陆集团(Continental)开发移动汽车解决方案;与康明斯合作预测性分析来自发动机的实时性能数据;Silver Hook Powerboats合作分析来自船只和领航员的远程信息处理和生物特征数据以支持比赛实时决策;协助普惠公司挖掘大数据价值以提升飞机发动机性能等. 2014年,在20多个来自GartnerForresterIDC的数据/分析软件和服务测评中,IBM都居于领导地位。据IBM 2014年财报,IBM在云计算、大数据、移动、社交、安全等领域整体增长了近16%,达250亿美金,占IBM整体营收的27%。其中,作为IBM转型的核心战略,大数据业务增长了7%,营收达170亿美元。
      据IBM分析,在智能手机、平板电脑、互联设备等多种设备生成的所有数据中,90%的数据从未被分析处理,其中多达60%的数据在生成后几毫秒内就开始失去价值。
      IBM大中华区首席执行总裁钱大群先生表示:“真正的物联网是数据智能驱动的物联网, 将激发新的经济活力,我们称之为洞察经济。通过云计算、社交和分析等三大引擎的推动,大数据的能量将日益迸发出来,使物联网成为打造全新用户体验的核心驱动力。作为信息科技的领导者,IBM对物联网在中国的发展充满信心。我们将凭借丰富的行业经验,秉承与中国同创的承诺,运用先进的科技能力,与中国的各行各业及生态体系的合作伙伴,共同推动物联网前行。”
      BM中国研究院院长沈晓卫博士
      IBM中国研究院院长沈晓卫博士表示:“物联网最大的潜力在于智能化。与之前不同,物联网技术与云计算技术已经进行了深入的融合,而数据分析技术的发展,将会对物联网产生巨大的影响。数据分析将赋予物联网真正的力量。”
      搭平台、建生态,IBM发力物联网
      IBM公司宣布将在未来四年投资30亿美元打造一个全新物联网(IoT)事业部,并创建一个基于云计算的开放平台——IBM物联网行业开放云平台,该平台将会提供全新的分析服务,客户、合作伙伴以及IBM自己将可以用它来设计和交付垂直行业的物联网解决方案。
      同时,IBM 还将推出IBM Bluemix物联网专区。作为Bluemix PaaS服务的一个组成部分,新的物联网服务将使得开发者能够轻松地把物联网数据整合到基于云的物联网应用的开发和部署中。
      此外,IBM还将致力于构建IBM物联网生态,扩展IBM物联网合作伙伴的生态系统,其中包括从半导体和设备制造商到面向行业的解决方案提供商,例如AT&TARMSemtech等等,从而确保安全无缝地整合IBM开放平台上的数据服务和解决方案。
      值得一提的是,IBM近日宣布与The Weather Company子公司WSI建立新的全球战略合作伙伴关系,将帮助各个行业将关于天气对业务影响的洞察用于企业运营中,并能够系统地采取措施,优化其业务环节。通过这次结盟,全球规模最大、技术最先进的商业天气公司将与大数据和分析领域的领导者共同实现优势组合。两家公司将共同帮助企业和政府机构围绕着天气波动对决策和运营实施前所未有的大规模转型。对于长期受天气影响却无法通过丰富数据或增强型决策能力来提高业务成果的企业而言,这次结盟意味着标志性的转折点。WSI的高清预报能力与IBM大数据与分析技术相结合,将能够开创一个给企业带来无限可能的崭新世界。
      IBM大中华区大数据与分析事业部总经理钟泽敏先生表示:“我们对于世界的了解,会随着连接的每个传感器和设备不断增长,但大多时候我们并未采取行动,甚至在我们知道可以确保取得更好结果的情况下,依然如此。IBM将会促成我们的客户和行业合作伙伴,基于开放的平台,应用物联网数据来构建解决方案。这是IBM投资的一个主要方向,也是一个回报丰厚和机遇良多的领域。”
      当前,具有自身成功转型实践与深入行业洞察的IBM正在秉承与中国同创的承诺,利用出色的云计算、大数据分析技术与本土用户、合作伙伴合建物联网生态,共同推出越来越多针对不同行产业的物联网应用:
      与合作伙伴共建物联网生态是IBM物联网业务开展的重要战略之一。IBM正通过与中移物联网有限公司、航盛电子的合作,共同打造车联网产业链,搭建智慧的物联网及车联网平台,为用户提供绿色、智能出行服务。
      在与中移物联网有限公司的合作中,IBM利用自身的物联网云平台研究、开发与运营经验,以及包括传感器大数据管理,物联网应用建模设计,高可扩展的物联网云平台性能管理在内的优势技术,有效的帮助中国移动物联网OneNeT平台优化架构,进而支持更加高效的物联网应用开发与运营以及包括车联网在内的物联网行业创新解决方案。
      中移物联网有限公司副总经理乔辉先生表示:“物联网的快速发展,需要产业链的各个环节共同努力,建设共赢的生态系统。IBM在物联网、云计算和大数据分析上都具备出色的技术,以及在行业信息化方面丰富的实践经验。通过双方的合作,中移物联网公司将大幅增强自主研发能力,双方的优势互补将为不同行业的用户带来更出色的物联网解决方案。”
      结合上海航盛汽车电子在车载物联网设备领域的优势技术与产品,IBM中国研究院利用结合路网、交通、天气等数据源的大数据分析技术,与航盛合作开发了针对汽车行业的商用车车队管理以及绿色出行解决方案以降低运输能耗、提升交通效率、打造绿色出行体验。
      上海航盛汽车电子董事长金伟华表示:“作为产业互联网的风口,车联网的发展正在驶入快车道,借助IBM出色的物联网大数据分析技术与中国移动的OneNet物联网云平台,我们将更快速的实现业务创新与服务模式的转变,在市场中占得先机。”
      携手江河瑞通,合力建设水行业物联网
      此次会议期间,IBM与北京江河瑞通技术发展有限公司宣布江河瑞通—IBM智慧水管理联合创新中心成立。创新中心将基于IBM领先的云计算、大数据、移动、社交、安全(CAMSS)与物联网技术,构建行业物联网大数据分析平台,打造面向涉水行业的产业物联网,从而加速涉水行业业务的转型与提升。
      江河瑞通董事长刘子豪先生表示:“作为国内水利、水务与水环境领域领先的整体解决方案提供商,江河瑞通将充分利用自身在水行业丰富的经验和IBMCAMSS与物联网领域的领先技术,研发先进的涉水行业解决方案软件平台,还将探索新的服务交付模式,进而重塑国内涉水行业信息化的既有格局与业务形态,共同推进行业转型发展。”
      北大环境学院E20联合研究院副院长薛涛认为:“中国面临着严重的水资源问题。国务院发布的《水污染防治行动计划》提出了我国水资源防治保护的纲领性规划,将有效推进工业、城镇生活、农业农村、船舶港口污染防治,节约保护我国有限的水资源。水行业应有效应用物联网、云计算和大数据等先进技术,通过科学监控和管理实现水资源的可持续利用,促进环境产业升级与转型。”
      多方协力,物联网助力清洁能源产业新发展
      IBM与张家港富瑞特种装备股份有限公司、云顶科技(江苏)有限公司展开多方合作,共同建立了国内首家液化天然气/再制造产业物联网创新中心,携手打造中国液化天然气产业的物联网技术创新与产业模式升级平台。通过技术创新、设备升级,对产业上下游的设备运转数据、业务经营数据进行采集、管理与分析,最终实现对信息、交易、定价的全面把控,为产业链的上中下游企业提供最佳的解决方案,实现液化天然气产业从以要素为驱动向以模式为驱动的全面转型。
      LNG产业基金合伙人,云顶科技联合创始人,刘冰博士表示:“在众多新兴技术中,大数据与分析是物联网的核心之一,对于带动物联网价值提升意义重大。利用先进数据分析技术,实现对于物联数据的发掘与分析,并形成洞察,可以指导企业全业务流程的各个环节进行有效运营和优化,并帮助企业做出最明智的决策。”
      借力大数据,IBM掘金物联网
      作为IBM发力物联网的核心驱动力,IBM领先的大数据分析技术与解决方案将发挥重要的作用。目前为止,IBM已在大数据与分析领域投入250亿美金,先后发起了包括Cognos, SPSSILOGAlgo等在内的30多起收购。IBM全球共有15,000个分析顾问和超过400位数学科学家,在三大洲共拥有9个分析解决方案中心。IBM每年都会新产生500多个与分析预测相关的专利。
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      如果问一个传统的滑雪板制造商会有哪些烦恼?他们一定会苦叹生产成本高、制造周期长、库存压力大。由于滑雪运动季节性强,天然雪和人工雪对滑雪板的材质要求不尽相同,制造商常常头痛于该为不同季节条件下的滑雪板准备多少库存?IBM采用大数据方案,不仅将滑雪板的生产周期从过去的16天缩减到8天,库存降低了80%,生产中还在每个零部件流程中安装传感器,通过收集和分析传感器数据,把质量控制细化到每一个工艺流程。这个智慧制造的一幕已经在奥地利滑雪板生产商Blizzard处得以实现。
      在Blizzard的案例中,IBM的“智造”方式已经从关注制造本身的静态数据向关注社交舆情的互动数据进发,并且借助于模型来预测天气以及天气对销售的影响。这就是在物联网3.0的世界发生的故事。在20155月的中国物联网大会上,IBM解析了物联网3.0的概念。在物联网1.0的时代,人们致力于建立物物相连的系统,数据能够被实时感知、传输和处理;2.0的时代,物物相连后产生的数据已经超越传统的IT信息处理架构,海量数据的加工、提炼和分析需要有更好的平台支撑。而在3.0的时代,与大数据和云计算的融合创造一个物联网的全新生态环境。
      这个生态环境贯穿于工业制造的整个流程,从产品研发、生产制造、运营管理,到产品销售、服务的每一个环节。这给人们观念中有形的工业机器人(工业机器臂)3D打印机或是厂内生产智能化机床的图景赋予了更广阔的延展。在物联网的环境中,大数据成为隐形的智能机器人,它是物与物、物与人连接的成果,甚至可以替代人脑成为制造的指挥中心。
      物联网3.0—和大数据、云的“联手”
      究其工业4.0愿景的本质,是实现物联化、互联化以及智能化的理念,是工业企业实现向工业4.0时代发展的关键动力,可见“物联网”的重要支撑作用。
      IBM中国研究院院长沈晓卫博士说,物联网3.0的提出实际是基于对未来三大趋势的洞察。首先是大数据挖掘可以为人们提供更多有商业价值的洞察,优化管理。其次,云计算从最初的IT数据中心的作用向新型的服务应用方式转化。第三,各种新型的互联互通的方式在改变人、机、物的沟通方式。这三大趋势相互作用影响了大数据的来源,大数据从以往记录系统(System of Record)的功能转向了系统互动(System Engagement)。原有的结构性数据中混入了来自于社交媒体、物联网的非结构性数据,而这些数据有声音、图片、视频、文字等,需要全新的技术处理能力。
      物联网3.0的技术处理能力究竟是如何发挥数据驱动的作用呢?IBM中国研究院物联网及服务交付研究总监孙伟博士认为是以下三个层面的作用。
      一是从历史数据中挖掘模式。人们需要清楚了解问题的本质,是通过大数据做工业设备运行状态以及故障模式的分析,还是做客户使用设备习惯模式的分析。清楚需要解决什么问题之后,在汇总各数据源的基础上进行数据清理并提取有效的数据特征,进行数据建模。
      二是通过人机交互手段推动认知计算的分析能力。认知计算是模拟人脑对外界信息的加工处理方式、思维方式和决策方式,以支持更智能的人机交互。基于大数据的认知计算能力可以应用到不同领域,比如自动驾驶汽车驾驶中行车路线的选择,通过对交通路网实时信息的分析,以及道路路况、天气状况数据的分析和预测,可以得出比人脑判断更为全面的优化行驶线路。
      三是实现物理建模和工作机理建模。与金融和服务行业不同的是,工业设备在不同工况环境下的工作机理需要用物理模型来表征。比如风机发电,既需要监测风机的运转参数、发电量,也需要参考实时的风场周边气象监测信息以及卫星监测的大尺度气象数据,从而提供给风力发电地物理和工作机理模型,将风力预测空间精度提升至每个风机范围内,进而优化风机的运转以及电力能源储备及并网控制。
      车联网即是物物相联之后,借助于云计算和大数据,推动“高度智能化”工业产品的发展。在自动驾驶领域,一辆车上成百上千个传感器将实时产生并处理车辆运行数据,当成千上万辆车将这些实时处理后数据回传至云平台后,在车联网云服务的支持下,车与车、车与路之间便能够实现信息协同,道路上行驶在后方的车辆借助通过前车的实时“观察”,获取前方的道路信息,身处A地的车主也能知道B地的路况,以支持及时调整行驶线路以及车辆控制。这些数据不仅能够成为城市智能交通管理的依据,还能支持各种与汽车相关的金融保险创新以及车载信息服务的创新。
      物联网3.0不仅实现产品及服务的智能化,还推进企业业务流程和制造过程的智能化。通过物联网以及互联网采集的客户使用产品及服务的数据在经过处理和分析后,持续不断地形成对于客户需求的新洞察,进而能够推动产品研发业务流程的智能化。通过物联网采集的工业制造过程监控数据经过处理,并结合制造过程物理模型建模分析后,可以实时动态调节制造过程计划、物料供给以及设备状态控制参数以支持制造过程的智能化。这使得企业生产及服务过程的协同从原来企业内部各部门之间,传统供应链的协同,转向了以物联网、互联网大数据为支撑,企业全过程、全方位以及社会化的协作、与优化。
      如何赋能中国制造
      孙伟认为,“工业化和信息化的深度融合是智能化的基础。”
      中国制造企业迈向智能化有多种途径。在内功修炼上,企业需要整合从生产制造到客户服务、供应链以及产品维修养护的全流程数据,这是核心工作。同时,针对互联网上产生的信息也要从中寻找有价值的数据洞察,例如利用互联网客户社区媒体数据分析企业市场营销活动的效果以及消费者对企业和产品的评价;利用互联网服务提供的气象数据支持企业针对天气影响的生产及运营的决策优化。
      “其实用大数据来推动的智能化生产是个可大可小的过程,企业不必忧虑资金的高额投入。”IBM全球电子行业销售和分销部总经理Bruce A. Anderson 说。这种小可以体现在只切入某一个生产环节的优化,如在流水线上安装智能照相机,通过对生产过程中的图像分析来优化质量监测,也可以借助实物版型数字化转换建立版型数据库,快速进行版型设计的装换、放码,布料冗余度测试,省去高昂的版型师的费用,从低端的服装加工转向高附加值的版型服务供应商。而大则体现在全流程的更新换代上。
      “过去人们常说的是工业和信息化融合,现在信息化已经超越传统信息化的范畴,而是把互联网、物联网所提供的新的数据源以及相关生态系统整合在一起。”孙伟说,“这是一个全新的变化,也是未来企业发展的契机点——用大数据来创造全新的工业价值。”
      中国制造进化秘笈
      孙伟:过去人们常说的是工业和信息化融合,现在信息化已经超越传统信息化的范畴,而是把互联网、物联网所提供的新的数据源以及相关生态系统整合在一起
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    管窥IBM战略——IBM物联网峰会思考
    来自:物联网智库 2015年06月19日 05:28
    近期,笔者参加了感知物联,现在出发 —— IBM物联网峰会,对几个问题进行深入思考,特撰写此文对IBM公司的战略和IBM物联网部门的战略进行分析。核心是IBM的战略是围绕着数据分析这个业务展开的,数据分析是IBM公司的核心之一;而IBM物联网部门的战略则是搭建全新的生态系统,帮助行业客户成为物联网时代的行业BAT

    【说明:本文为物联网智库原创内容,若需要转载,请联系物联智库编辑,获得许可方可复制、转载】

    最近经常受邀介绍工业4.0、讨论物联网发展趋势、发表智能硬件发展状况的演讲,很多听过笔者多个演讲的人会发现,虽然每次演讲的主题不同、案例不同,但每次演讲的核心是围绕以下这张图展开的:
    file:///C:\Users\ADMINI~1\AppData\Local\Temp\ksohtml\wps1EFE.tmp.png
    这张图的重要性在于它高度概括了物联网的生态架构、利益相关者、服务提供商、技术提供商以及技术架构的关系。笔者对比了现在德国工业4.0的生态与此图,区别在于,这张图是工业4.0图的抽象,而德国工业4.0生态系统比此图更加具体。所以笔者讲工业4.0时讲的是此图与德国工业生态的对比;讲智能硬件时,介绍中国智能硬件的典型企业在这个图的位置。
    笔者研究物联网是从这张图开始的,这张图是笔者理解物联网的核心。由于IBM的物联网战略对笔者影响特别大,因而特别关注IBM在物联网方面的进展。
    611日,主题为感知物联,现在出发——IBM物联网峰会在京召开,笔者参加了此次峰会,希望能够借助此次峰会了解IBM未来在物联网领域的策略,学习IBM对物联网的观点和最新成果。在学习过程中,笔者发现了与IBM物联网战略相关几个问题并进行深入思考,特撰写此文,希望能够帮助从业者了解IBM的战略。
    第一个问题:物联网是一个大的概念,包括非常多的行业。智慧地球是IBM的全球战略,且智慧地球要通过物联网来实现,那么为什么现在物联网部门却在IBM大数据这个部门内?
    其实物联网与大数据有着密不可分的关系。笔者在一本互联网+”的书中,曾经提出一个观点:互联网+的一个核心是数据,而云计算是大数据、物联网的技术基础,可以低成本的实现数据大规模存储、计算,将数据集中在一个平台;大数据提供数据处理的方法,挖掘数据的价值;而物联网是大数据的来源,行业的物联网的价值也需要数据来实现。
    其实物联网在技术上没有大的突破,而物联网的发展是量变积累到质变:传统少量的数据无法带来多大价值,而通过物联网传感设备收集的大量物的信息,统一在一个大平台上则会引起质变,而促发这一质变的因素是对数据价值的挖掘。所以IBM战略的重点实际上是大数据,我们从IBM的收购历史可以管窥这一思路:
    file:///C:\Users\ADMINI~1\AppData\Local\Temp\ksohtml\wps1F1E.tmp.png
    此图包含了2005年至2011IBM在分析优化产品线的并购信息。根据2015年报信息,截止目前,IBM已在大数据与分析领域投入了250亿美金,先后发起了包括CognosSPSSILOGAlgo等在内的30多起收购。IBM全球共有15,000个分析顾问和超过400位数学科学家,在三大洲共拥有9个分析解决方案中心。IBM每年都会新产生500多个与分析预测相关的专利。
    举例来说,IBM收购了一家企业iLogiLog是一个业务规则管理系统,其业务规则引擎可以帮助企业根据客户需求、规则变化和竞争情况作出迅速反应,根据规划和计划,使服务、收入和利润最大化。很多利用数据优化绩效的企业都使用iLog规则引擎,比如在很早以前非常知名的供应链优化软件供应商i2 technologyDellIBM、联想、华为等等知名企业的供应链优化供应商),就是采用ilog的规则引擎来优化企业的供应链绩效。虽然i2已经被JDA收购多年,但很多知名企业仍然使用i2的供应链解决方案,亦即使用了iLog规则引擎。
    IBM在数据分析优化产品线上投入巨资,早期的目的是成为分析软件中间件产品的技术供应商。在数据分析方面的坚实基础,奠定了其在大数据领域的重要地位。由于收购的很多分析软件在行业内没有竞争对手,因而IBM在数据分析领域具有非常强的竞争力。
    从这个意义上看,IBM未来发展的战略是围绕数据分析为中心的。智慧地球是IBM公司的战略,而物联网包含智慧地球,但物联网部门现在却在大数据这个部门内,一方面说明IBM的战略重点在大数据分析能力;另外一方面也说明物联网价值的体现也是依托于大数据的,物联网为企业提供更加丰富、有用的数据,这些数据又需要借助数据分析工具,实现物联网应用的价值。
    第二个问题:IBM建立全新的物联网部门,管理旗下多个垂直行业物联网项目,并计划未来4年在该业务部门投资30亿美元,打造全新物联网平台。IBM物联网部门的战略是什么?
    物联网时代,每个垂直行业将会产生更多的数据,充分盘活这些数据资产是各行业未来价值之源。基于数据分析方面的经验和对数据洞察的理解,在本次物联网峰会上,IBM宣布三方面发力物联网:创建IBM物联网行业开发云平台、推出IBM Bluemix物联网专区和构建IBM物联网生态系统。
    IBM的物联网行业开发云平台适应大数据的趋势,提供全新的分析服务,Bluemix物联网专区将为开发者提供数据整合加速服务,这些举措无疑会体现IBM围绕数据分析为中心的战略。而在笔者看来,构建物联网生态系统以及在生态系统中的定位,更能突出体现IBM物联网部门的使命和战略。
    在今年3IBM宣布成立物联网部门时,笔者就一直关注IBM物联网部门的战略。其实第一张图表明IBM一直重视生态链的建设,估计到IBM会建立一个生态系统,本次峰会也证实了笔者的预估。问题是IBM未来在物联网的生态系统占据什么样的位置呢?从IBM的特点看,IBM更应该成为技术提供商的角色,但在物联网时代,IBM又如何定位自己的角色?看下图:
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    IBM与行业合作者的演讲PPT中,出现了大量的Technology Partnership的内容。因而笔者认为Technology Partnership是其在生态系统定位的核心。
    笔者在多次演讲中曾经提到,物联网时代,未来会出现水平的平台和垂直的平台。物联网水平平台大多是由物联网技术提供商提供,主要是搭建各类物联网应用的底层运营平台,未来这一平台会支撑行业应用,为行业应用服务商提供技术服务。而行业应用的领导者,将会借助水平平台的技术支持,成为行业应用的领头羊,进而建立垂直的行业平台。未来每一个行业都会形成一个行业平台,每一个行业平台的规模都是BAT公司这个级别的。
    此次物联网峰会,IBM将自己定位于Technology Partnership,并非笔者原来预期的水平平台,而是技术合作伙伴,帮助行业用户建立行业平台。而IBM选择行业合作伙伴的原则是有潜力成为行业领袖的企业,帮助这些企业成为物联网时代该行业的BAT
    实际上IBM本身在收购了众多的数据分析软件之后,也具备了非常强的行业背景,比如iLOG的客户中有许多行业的领先公司,包括金融业、企业资源计划 (ERP) 供应商、航空业、港口和机场、制造企业如SiemensDaimlerChryslerNippon Steel以及通讯设备制造商和网络运营商等等。IBM本身就具有行业领先优势,而未来会通过与更多的行业用户合作,更加丰富数据分析产品的行业应用。在行业应用与强大的基础应用软件实力基础上,确立差异化竞争优势,继续保持其IT服务业的领先地位。
    因此笔者认为IBM物联网部门的使命是:通过更好的创新、更优的运营和客户体验,帮助上游创新者设计出下一代物联设备,让使用它们的下游厂商产生更好的业务价值。
    此次峰会,IBM介绍了在全球帮助了工程行业、制造业、汽车、气象部门、能源管理等行业客户建立了物联网运营平台;在中国,IBM主要帮助工业4.0、水、LNG行业的标杆企业建立了行业运营平台,打造这些行业的BAT级别企业。更重要的是,IBM也与感知层、网络层(如运营商)等各层面广泛合作,建立新一代物联网生态体系。
    IBM与行业合作伙伴的模式是,IBM作为技术合作伙伴提供技术支持,而行业合作伙伴具有行业优势,熟悉行业生产经营流程和模型。IBM帮助行业合作伙伴,将行业模型在ICT平台上落地成为行业规则,成为适应于行业应用的行业平台,利用行业平台实现规模化的行业服务。而服务的规模化是互联网+的一个主要特点,因此,IBM的战略更加落地。
    本文是对IBM公司的战略和IBM物联网部门的战略分析。核心是IBM的战略是围绕着数据分析这个业务展开的,数据分析是IBM公司的核心之一;而IBM物联网部门的战略则是搭建全新的生态系统,帮助行业客户成为物联网时代的行业BAT
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    物联网已经3.0了,你知道吗?
    从创新的角度谈物联网发展,IBM认为物联网已经经历了好几个阶段的发展。沈博士认为物联网已处于3.0阶段:1.0阶段是互联互通加简单分析的阶段,主要在构建一个互联互通的物联网系统,将传感器互连,将信息传给数据中心,做简单的数据处理。对IBM而言,2.0阶段更多是在构建一个共享的物联网平台,尤其是对来自物理世界大量的物联网数据进行处理,需要扩充和发展很多不同的信息处理技术。现在迈向3.0阶段的最大特点是物联网技术和云计算技术的深入融合,以及数据分析的深入发展带来巨大影响。对IBM而言,物联网3.0的最大趋势就是,一方面是物联网技术与方案向云端移动,物联网部署的方案从本地部署上升到云端来提供。二来,如何对物联网产生的大数据去伪存真,进行深入分析,来产生可执行力的洞察力,不但理解物理世界,更需要根据理解来改变、优化世界。IBM则希望帮助企业从业务优化走向产业转型。
    物联网3.0的自我学习能力:认知计算与物理模型
    对于物联网3.0系统拥有可执行的洞察力,沈博士表示,首先,物联网数据处理需要对现有技术进行拓展。物联网3.0的发展,需要新的IT技术创新。比如,如何构建一个更安全高效的云平台,数据分析和数据理解角度,也有很多创新,有许多可期待的重要技术创新和突破。在此,我要特别强调三个方面,一是传统IT数据处理技术会有大的突破。可能是性能的突破,比如物联网处理系统需要一秒钟处理上百万信息;也可能是需要对非结构化数据 进行存储和处理,需要新的技术,传统的数据是结构化数据,可以依赖于包括关系数据库这类技术来进行管理和处理,而对于物联网中大量非结构化的数据,应该如何处理。
    第二,物联网引入物理模型来模拟物理世界。这方面也很重要,物联网3.0需要引入物理模型,用来模拟理解物理世界的模型,比如对天气的理解,比如当利用物联网技术来构建智慧医疗系统时,需要对疾病的风险控制的理解模型,物联网数据分析已超过传统IT数据分析的概念,需要构建大量的物理模型,并挑选出合适的模型,对物理世界做更好的模拟与理解。
    第三,物联网通过认知计算产生洞察力和决策支持。物联网3.0的出现,会要求我们把认知计算,这样关键性的数据处理技术,带入物联网数据分析中。其中包括认知计算本身带来的机器学习的能力,我们需要未来的物联网3.0的系统具有自我学习的能力。第二,认知计算的重要特质是有强大的自然语言的能力,能帮助我们对物理世界做更好的管理。
    未来的IT系统从概念层面可分为两块:传统的IT系统,也是基于记录的系统(Systems of Record,其中的数据都是结构化的数据,在传统的IT系统中处理和存储,包括在IBM的大型机和关系数据库。另一部分是与物理世界或人与人之间互动的系统(Systems of engagement),这部分包括与物理世界的沟通的IoT数据,也包括人与人互动的社交媒体方面的数据。IT系统未来发展的重要方向是把这两部分有机的整合在一起,构建面向未来的,具有洞察力的系统(Systems of Insight),IT系统最核心的价值就是从数据中产生洞察力,这种洞察力是可执行的,不但可用来理解未来的物理世界,还能帮助我们管理物理的世界。
    绿色地平线计划与物联网在各行业应用
    IBM在物联网、大数据、云计算也做了很多尝试:去年,IBM启动了绿色地平线计划,集合IBM全球12家研究院最优的技术资源,旨在针对社会可持续发展的三大难题——大气污染防治、可再生能源高效利用和企业节能减排,推出全球领先的实践范例。其中就用到大数据分析,包括物理模型的分析处理、云计算、物联网相关技术来处理能源与环境的问题。比如在风力发电方面利用物联网技术预测72小时后风力产生量,实现更好的电力产出;如何构建企业平台,利用物联网技术实时跟踪处理,帮助企业节能减排;以及利用物联网技术做空气质量检测,提高预报预警精度,并可以提出好的解决方案。
    例如在首都北京,政府制定了严格的城市空气污染防治目标。至2017年,规划用于治理PM2.5的投入将高达7600亿元,PM2.5平均浓度比2012年下降25%以上。为了支持北京清洁空气行动计划,IBM将与北京市相关单位合作并共同研发,利用IBM 认知计算、大数据分析以及物联网技术的优势,分析空气监测站和气象卫星传送的实时数据流,凭借自学习能力和超级计算处理能力,提供未来72小时的高精度空气质量预报,实现对北京地区的污染物来源和分布状况的实时监测
    这些案例都是利用物联网技术、云计算和大数据来处理日常生活的挑战。从技术角度来说,这包括如何利用卫星数据、天气数据、实时空气质量检测的数据进行实时运算、预测,来做到未来48小时到72小时,1公里*1公里的小范围内的空气质量的预测。预测只是第一步,更重要的是预测之后为决策提供更好的支持。例如,如果预测到某个地区未来48小时空气质量将严重污染,可以采取哪些预案。
    “这只是物联网或大数据应用于天气方面的一个例子,这样的技术也可以应用在食品安全、智慧医疗、车联网等很多领域做类似的尝试。”
    边缘计算? 模拟人脑?IBM全球技术展望
    最后,沈晓卫谈到两个预测,“数据产生的速度要比带宽增加的速度快一倍。” “到2017年,全球智能手机的计算与存储能力将超过地球上所有服务器的计算或存储能力。”并由此引发一个问题:“是否所有的计算、分析都要在云端进行?”从而引出边缘计算(Edge Computing
    “我们相信未来的世界可能由于监管原因、实时处理原因或数据传输带宽的原因,会有相当大部分的处理会在网络边缘发生,可能是手机等终端设备或是边缘服务器。云计算系统将逐渐走向云计算+边缘计算的系统。这样的系统如何构建、管理或编程都将是未来面对的巨大挑战,当然也是机遇。” 沈院长表示。
    今天的IT系统从计算机体系结构来讲是冯诺依曼的系统,是对人脑的逻辑思维是一个很好的模拟,而在形象处理能力、形象思维能力是很欠缺的,而物联网的感知能力很多是基于形象思维。为此, IBM也做了很多尝试,去年IBM在模拟人脑方面有一个重大突破,就是构建了一个用以模拟人脑的系统(图5),到目前为止,这个系统有54亿个晶体管,可以模拟大约100万个神经元,两亿五千万个神经突触,更为重要的是这个系统的功耗为70W,我们知道当一般人脑思考问题的功耗为20W,而计算机、特别是超级计算机一般都功耗很高,所以从这个角度来看模拟人脑的进一步的发展将对物联网未来的前景提供‘非常浪漫’的想象力。
    最后,沈院长介绍了IBM研究院每年都会做的全球技术展望,其目的是预测未来三到五年重大技术趋势,包括IT行业技术发展,及技术发展对其它行业的影响,告诉大家目前我们能看到的重大技术突破的领域,大家可以在图上看到很多的领域,包括:数据管理领域、物理分析的能力、模拟人脑等,都将对物联网技术有很大的促进,也为我们提供很大的想象空间。“物联网的创新,很多是跨领域的创新,很多时候它已不仅仅是IT的创新,而是把IT与物理世界进行融合,用来自IT系统的创新来改变其它行业。物联网创新从创新的角度而言,需要参与者跨领域的合作,这也是IBM研究院在中国一直所做的尝试,希望可以和不同行业的人士展开这方面的合作。”
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    如果问一个传统的滑雪板制造商会有哪些烦恼?他们一定会苦叹生产成本高、制造周期长、库存压力大。由于滑雪运动季节性强,天然雪和人工雪对滑雪板的材质要求不尽相同,制造商常常头痛于该为不同季节条件下的滑雪板准备多少库存?IBM采用大数据方案,不仅将滑雪板的生产周期从过去的16天缩减到8天,库存降低了80%,生产中还在每个零部件流程中安装传感器,通过收集和分析传感器数据,把质量控制细化到每一个工艺流程。这个智慧制造的一幕已经在奥地利滑雪板生产商Blizzard处得以实现。
    Blizzard的案例中,IBM的“智造”方式已经从关注制造本身的静态数据向关注社交舆情的互动数据进发,并且借助于模型来预测天气以及天气对销售的影响。这就是在物联网3.0的世界发生的故事。在20155月的中国物联网大会上,IBM解析了物联网3.0的概念。在物联网1.0的时代,人们致力于建立物物相连的系统,数据能够被实时感知、传输和处理;在2.0的时代,物物相连后产生的数据已经超越传统的IT信息处理架构,海量数据的加工、提炼和分析需要有更好的平台支撑。而在3.0的时代,与大数据和云计算的融合创造一个物联网的全新生态环境。
    这个生态环境贯穿于工业制造的整个流程,从产品研发、生产制造、运营管理,到产品销售、服务的每一个环节。这给人们观念中有形的工业机器人(工业机器臂)、3D打印机或是厂内生产智能化机床的图景赋予了更广阔的延展。在物联网的环境中,大数据成为隐形的智能机器人,它是物与物、物与人连接的成果,甚至可以替代人脑成为制造的指挥中心。
    物联网3.0—和大数据、云的“联手”
    究其工业4.0愿景的本质,是实现物联化、互联化以及智能化的理念,是工业企业实现向工业4.0时代发展的关键动力,可见“物联网”的重要支撑作用。
    IBM中国研究院院长沈晓卫博士说,物联网3.0的提出实际是基于对未来三大趋势的洞察。首先是大数据挖掘可以为人们提供更多有商业价值的洞察,优化管理。其次,云计算从最初的IT数据中心的作用向新型的服务应用方式转化。第三,各种新型的互联互通的方式在改变人、机、物的沟通方式。这三大趋势相互作用影响了大数据的来源,大数据从以往记录系统(System of Record)的功能转向了系统互动(System Engagement)。原有的结构性数据中混入了来自于社交媒体、物联网的非结构性数据,而这些数据有声音、图片、视频、文字等,需要全新的技术处理能力。
    物联网3.0的技术处理能力究竟是如何发挥数据驱动的作用呢?IBM中国研究院物联网及服务交付研究总监孙伟博士认为是以下三个层面的作用。
    一是从历史数据中挖掘模式。人们需要清楚了解问题的本质,是通过大数据做工业设备运行状态以及故障模式的分析,还是做客户使用设备习惯模式的分析。清楚需要解决什么问题之后,在汇总各数据源的基础上进行数据清理并提取有效的数据特征,进行数据建模。
    二是通过人机交互手段推动认知计算的分析能力。认知计算是模拟人脑对外界信息的加工处理方式、思维方式和决策方式,以支持更智能的人机交互。基于大数据的认知计算能力可以应用到不同领域,比如自动驾驶汽车驾驶中行车路线的选择,通过对交通路网实时信息的分析,以及道路路况、天气状况数据的分析和预测,可以得出比人脑判断更为全面的优化行驶线路。
    三是实现物理建模和工作机理建模。与金融和服务行业不同的是,工业设备在不同工况环境下的工作机理需要用物理模型来表征。比如风机发电,既需要监测风机的运转参数、发电量,也需要参考实时的风场周边气象监测信息以及卫星监测的大尺度气象数据,从而提供给风力发电地物理和工作机理模型,将风力预测空间精度提升至每个风机范围内,进而优化风机的运转以及电力能源储备及并网控制。
    车联网即是物物相联之后,借助于云计算和大数据,推动“高度智能化”工业产品的发展。在自动驾驶领域,一辆车上成百上千个传感器将实时产生并处理车辆运行数据,当成千上万辆车将这些实时处理后数据回传至云平台后,在车联网云服务的支持下,车与车、车与路之间便能够实现信息协同,道路上行驶在后方的车辆借助通过前车的实时“观察”,获取前方的道路信息,身处A地的车主也能知道B地的路况,以支持及时调整行驶线路以及车辆控制。这些数据不仅能够成为城市智能交通管理的依据,还能支持各种与汽车相关的金融保险创新以及车载信息服务的创新。
    物联网3.0不仅实现产品及服务的智能化,还推进企业业务流程和制造过程的智能化。通过物联网以及互联网采集的客户使用产品及服务的数据在经过处理和分析后,持续不断地形成对于客户需求的新洞察,进而能够推动产品研发业务流程的智能化。通过物联网采集的工业制造过程监控数据经过处理,并结合制造过程物理模型建模分析后,可以实时动态调节制造过程计划、物料供给以及设备状态控制参数以支持制造过程的智能化。这使得企业生产及服务过程的协同从原来企业内部各部门之间,传统供应链的协同,转向了以物联网、互联网大数据为支撑,企业全过程、全方位以及社会化的协作、与优化。
    如何赋能中国制造
    孙伟认为,“工业化和信息化的深度融合是智能化的基矗”
    中国制造企业迈向智能化有多种途径。在内功修炼上,企业需要整合从生产制造到客户服务、供应链以及产品维修养护的全流程数据,这是核心工作。同时,针对互联网上产生的信息也要从中寻找有价值的数据洞察,例如利用互联网客户社区媒体数据分析企业市场营销活动的效果以及消费者对企业和产品的评价;利用互联网服务提供的气象数据支持企业针对天气影响的生产及运营的决策优化。
    “其实用大数据来推动的智能化生产是个可大可小的过程,企业不必忧虑资金的高额投入。”IBM全球电子行业销售和分销部总经理Bruce A. Anderson 说。这种小可以体现在只切入某一个生产环节的优化,如在流水线上安装智能照相机,通过对生产过程中的图像分析来优化质量监测,也可以借助实物版型数字化转换建立版型数据库,快速进行版型设计的装换、放码,布料冗余度测试,省去高昂的版型师的费用,从低端的服装加工转向高附加值的版型服务供应商。而大则体现在全流程的更新换代上。
    “过去人们常说的是工业和信息化融合,现在信息化已经超越传统信息化的范畴,而是把互联网、物联网所提供的新的数据源以及相关生态系统整合在一起。”孙伟说,“这是一个全新的变化,也是未来企业发展的契机点——用大数据来创造全新的工业价值。”
    中国制造进化秘笈
    孙伟:
    过去人们常说的是工业和信息化融合,现在信息化已经超越传统信息化的范畴,而是把互联网、物联网所提供的新的数据源以及相关生态系统整合在一起。
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      对于整个能源的利用来讲,发电不稳定性就造成了电网运行控制的不稳定性。而如果能够提高气象、天气的预测精度的话,将使城市整个控制中心确切地知道在未来的一段时间内可再生能源将会有什么样的变化。
      IBM现场介绍了他们做的气象模型,并演示了一系列核心的对于气象、天气预测的能力,包括仿真分析空气污染的扩散、预测等等一系列的基础技术。可以看到,这些技术能够对大气的环流、对风和空气的流动,进行从大尺度到小尺度的一种混合的高精度的预测。系统可以提供各个区域的风速、风向,移动的方式,从广义的整个区域级的到城市级的,再从城市级到一公里级别的分辨率的预测。
      另外,科学家们也能通过对单个风机的发电进行预测,来实现对整个风电场的总体做出的预测。因为不同风机在不同的位置都会受到地形条件的影响,受到前后“尾流效应”的影响,因此它的发电是有偏差的。现在,已经可以通过对尾流、湍流的建模完成对单个风机不同尺度的预测。然后,再把这些单个风机的预测结果进行累加,就可以得到整个风电场的预测。
      物联网3.0在背后的支撑作用
      这一系列的气象、天气预测背后,具体会用到哪些IT技术呢?
      在风光预测方面,需要针对整个风场进行了短期预测和超短期预测。其中短期预测是指对未来48个小时进行的预测,这样可以使电网的运行人员能够提早得出第二天火电机组的发电计划、人员维护计划及机组安排计划等等。超短期预测则是从现在起的4个小时内预测,这使一些控制设备能够及时有效地进行响应。这背后用到了IBM高性能计算和大数据分析的能力。
      相对来说,光伏发电预测用到IT技术有一点不同的地方,即云成像技术。这种技术通过拍摄当地整个天空的影像,然后进行先进技术来分析。比如,首先分析出来哪一片是云。识别出云以后,还要识别出云的走向,是朝哪边移动的,会不会遮挡住太阳等。在分析云的走向背后就包括了图象识别的能力、运动轨迹的分析能力等等。通过这种技术就可以进行很高精度的太阳辐照的预报,再在结合基于大数据的对光伏板的运行条件的分析,就可以进行高精度的光伏发电预报了。
      当然,要综合做到更高精准的新能源预测、更有效的企业能源管理和节能减排,以及去做空气质量、空气污染的预报等,就要涉及如何把采集来的海量数据,以及从气象卫星传来的气象数据,做实时的数据处理和分析优化,这中间将涉及物联网技术、云计算技术、数据分析等多个关键的IT技术。
      而物联网技术与云计算、大数据技术非常紧密的结合,是物联网进入3.0时代一个很重要的标志。IBM研究人员认为,一方面,通过把物联网数据管理分析,包括物联网的设备安全等等相关的支撑技术,通过云的方式来进行交付,使得物联网的用户可以比较关注自己的应用需求,能非常方便地利用云上已有的服务,包括传感设备连接管理、传感数据管理和分析等等,以及利用云上已有的硬件、软件的资源,很快地来响应业务的需求。
      另一方面,通过物联网与行业知识、领域的知识和对物理世界行为模型理解的紧密结合,不仅仅是收集到一些数据,更重要的是能够从这些数据中间找到非常有用的信息。在传统的数据管理里,更多的是应用统计模型,根据很多历史的数据统计分析出来一个模型。而在物联网里,更需要了解物理世界的运行规律是什么样的,建立物理模型,进行物理模型分析,结合对相应领域的了解,共同解决问题。
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    326日,IBM公司在北京举办了“中国智慧城市发展与合作论坛”,介绍了对于中国智慧城市发展的深刻洞察与见解,展望了以大数据分析、云计算、移动和社交为代表的先进技术在智慧城市的应用趋势,并发布了智慧城市的七大解决方案。会上,IBM首次联合IDC发布了名为《引领更具竞争力的智慧城市3.0时代-创新、和谐、中国梦》的白皮书(以下简称《白皮书》),为中国城市提 升竞争力,跨越式进入智慧发展新阶段提供参考与借鉴。当天,IBM宣布“IBM智慧城市合作伙伴联盟”启动,携手中国智慧城市领域各相关方,整合优势资源,共同推动中国智慧城市发展。并与全球同步,宣布济南入选2014IBM‘智慧城市大挑战’公益项目。此外,IBM推出了“智慧城市”融资计划,表示将全力支持中国智慧城市建设。
    IBM联手IDC发布智慧城市3.0时代白皮书
    IBM全球智慧城市总经理Michael Dixon
      IBM全球智慧城市总经理Michael Dixon表示:“毫无疑问,城市管理者正面临着经济和人口的双重挑战。伴随新兴城市人口的快速增长,资源的稀少和需求的激增形成了鲜明的对比。城市在迅速的变成交互关联的‘系统中的系统’组合, 当中充满了结构化和非结构化的大量数据。如此严峻的现实状况要求城市管理者不得不转变思维。有远见的城市管理者会借助新手段、新技术如云计算、社交分析、移动和物联网等对城市进行管理。今天,在新技术的带动下,城市的管理者更需要驱动创新,加大投资,来实现整体的可持续发展。”
    IBM联手IDC发布智慧城市3.0时代白皮书
    IBM大中华区智慧城市总经理郑军
      IBM大中华区智慧城市总经理郑军表示:“在中国,政府提出了要走集约、智能、绿色、低碳的新型城镇化道路,从追求城市发展的速度转为追求质量。而智慧城市建设的目标是通过智慧化的管理方法和技术手段,改善市民生活,创新产业升级,提升服务水平,促进城市更加智慧、更加有品质地发展。IBM希望可以和广大合作伙伴一起,集思广益,众志成城,全方位推动中国城镇化转型,共同助力具有中国特色的、资源集约的新型城镇化道路,帮助实现创新、和谐的中国梦。此外,我很高兴地与全球同步宣布,济南入选2014IBM‘智慧城市大挑战’公益项目,接下来IBM将组织全球专家志愿服务队来到国内,为济南智慧发展提供全新思路,助力济南建设美丽泉城。”
      智慧城市从五大领域支撑新型城镇化发展
      目前,“新型城镇化”已经成为推动经济发展、造福民生、实现“中国梦”的重要途径。近日,国务院出台了《国家新型城镇化规划(2014-2020)》,用于指导中国城镇化的健康发展。 然而,在“新型城镇化”趋势下,如何抓紧机遇,实现各个产业的突破?如何以有限的资源让医疗、教育等公共服务充分满足社会需求?如何将创新技术融入到复杂的城市系统中,推动城市管理模式创新?“智慧城市”正在成为应对“新型城镇化”进程中各种挑战的重要手段。
      对此,《白皮书》指出,“智慧城市”将从新产业、新环境、新模式、新生活、新服务五大方面支持“新型城镇化”发展:智慧城市充分利用信息互通和共享,挖掘新服务,分析确定优先改善领域,并通过兴建智慧产业园的方式实现产业规模效应,推动城市产业结构转型;“智慧城市”可以有效地提升能源管理和环境监控,从而保护环境;随着智慧城市建设的不断深入,建设模式将呈现多元化、定制化趋势,取代在数字城市、无线城市发展阶段以政府为主导的建设模式,通过特许权经营、公私合营、企业主导建设运营、电信运营商主导建设运营等多种模式,共同建设智慧城市;通过智慧城市的建设,可以有效提升市民的生活水平;此外,“智慧城市”还可以加强政府管理,促进服务型政府转型,帮助打造和谐城市的典范。
      三大关键要素助力引领智慧城市3.0时代 提升城市竞争力
      “智慧城市”主要表现在使用一系列专有技术提高居民生活水平,提供更具潜力的产业发展环境和灵活敏捷的城市治理手段,获取资源的高效利用和可持续的城市发展。中国智慧城市经历了数字城市、无线城市两代雏形阶段,由于体制和技术的双重因素,形成垂直化、条块化强,扁平化等特点。而以新兴技术驱动、前端感知与数据采集以及数据的智慧化整合为特征的智慧城市3.0时代,展现出了“系统中的系统”的特质,着力贯通城市内各部门之间,以及城市之间核心系统内的数据和信息,通过智慧化手段来实现产业升级、高效管理和民生保障的城市发展愿景。
      《白皮书》指出,“为实现智慧城市建设的最终目标,城市管理者应当通过顶层设计来规划建设路径,采用新兴技术手段来升级管理能力,构建创新的商业模式和生态系统来凝聚产业活力,从而全面提升城市的智慧化水平。
      在顶层设计方面,城市管理者需要构建合理的整体规划,然后分阶段逐步推进项目建设。在开展顶层规划的过程中,政府要将各管理部门的业务进行有机融合,构建智慧城市公共信息平台,实现规划管理信息化。除此之外,城市管理者也要认清所在城市的发展定位,通过合理引入大数据分析以及顶层设计分析模型和工具来规划未来发展路径,形成“政、产、学、商、研、用”六位一体的生态体系,从而具备差异化竞争优势。
      对于采用新兴技术手段,城市可以利用以大数据、云计算、移动互联和社交媒体为代表的新兴技术重新构建必备的系统,通过科技增强城市管理和创新,通过技术改变传统服务模式,以运营带动城市的产业升级和经济结构转型,提升城市竞争力。智慧城市基于物联网来感知、采集城市数据,利用云服务来存储和传递数据,依赖大数据技术来整合、分析和预测数据,通过云服务和大数据技术的结合,实现基础设施智能化,在应急保障、市场监管、环境监管等社会治理领域加强云服务和大数据技术的应用,实现社会管理精细化;通过社交网络、移动互联来运营和推送有价值的数据,实现公共服务便捷化,从而形成覆盖数据全生命周期的城市智慧化。
      此外,城市还要构筑可持续发展的创新模式,打造“五赢”生态系统。对此,城市管理者应当进一步加强产业引导,合理采纳创新性的建设模式,以开放的姿态打造智慧城市商业生态系统,实现包括专业设备厂商、电信运营商、IT厂商、科技地产商和各类投资机构在内的“五赢”局面。
      全面携手合作伙伴 共推城市智慧发展
      智慧城市的建设是一个极为复杂的系统工程,需要生态系统内的合作伙伴共同参与。对此,IBM成立了“智慧城市合作伙伴联盟”,将携手行业内具有影响力的组织机构,整合技术、解决方案以及人才等各种资源,以大数据分析、云计算、移动和社交技术提升城市竞争力,共同建设更加智慧的城市。
    IBM联手IDC发布智慧城市3.0时代白皮书
    IBM智慧城市合作伙伴计划启动仪式
      论坛当天,来自国内城市信息化服务不同领域的合作伙伴参与了“智慧城市合作伙伴联盟”启动仪式。包括在新媒网集成运维管理领域的湖北东慧通信网络投资(集团)有限公司,专注于水资源管理、数据交换、云计算和电子政务领域的东蓝数码股份有限公司,在平安城市、园区社区、交通、医疗云、智能工程和公有云、移动支付等领域有经验的中电科软件信息服务公司,专注智慧产业新城领域的北京科技园建设(集团)股份有限公司以及智能化养老服务平台领域的北京市科学技术研究院。
      对此,IBM大中华区智慧城市总经理郑军表示:“IBM非常重视与合作伙伴携手。我们目前的合作伙伴在区域行业内均有强大的影响力与覆盖力,并与IBM形成优势互补,并且和IBM一样,把智慧城市当作长期发展目标,致力于将先进理念、创新技术、以及最佳实践带给更多的中国城市,提升城市管理能力、促进产业转型并提高市民生活,接下来我们将持续寻求在交通、医疗、能源、政府、安全、水资源以及楼宇和园区七大领域,以及政府、医疗、能源、交通与电信五大行业为主的企业与组织展开合作,。共同推动中国智慧城市的发展,助力新型城镇化的实现。”
      IBM全球融资部以带“资”创新模式助力智慧城市建设
      智慧城市的建设离不开信息技术的支持。随着信息技术的飞速发展,尤其是以大数据分析、云计算、移动和社交技术越来越多的应用在智慧城市建设中,IT设备的更新换代也随之加快,这样一方面对城市的资金支持提出了很高的要求,另一方面也对绿色、环保以及可持续发展提出了挑战。
      对此,IBM租赁有限公司总经理刘淼表示:“作为IBM公司智慧城市整体解决方案的重要内容,IBM全球融资部创新地推出带‘资’建设智慧城市的创新模式,用来支持智慧城市的建设。通过‘融资租赁’、‘绿色环保’和‘合作运营’的创新运作模式,切实解决智慧城市建设过程中面临的资金、运营和效益及效率等问题,同时兼顾绿色环保,真正实现可持续发展的目标。”
      利用融资租赁,IBM全球融资部帮助智慧城市的建设破除预算的限制,引入新的融资渠道,利用最新技术构建智慧城市的整体解决方案,提前实现项目收益;同时将大量前期成本转变为可定制的付款安排,与政府和运营商及服务提供商的预算及收益周期相匹配;另外,还可以合理管理现金流,降低融资成本,提高整体收益,从而保证智慧城市的成功落地。在这种带资建设的模式下,政府、企业、广大市民取得了多赢的局面。
      合作运营是指智慧城市的运营需要依托包括政府机构、电信运营商、智慧城市软硬件和服务供应商等一系列合作伙伴的配合,建立全方位紧密合作的产业生态系统,助力智慧城市的良好发展。IBM全球融资部积极建立广泛的产业联盟,支持包括电信运营商、智慧城市软硬件和服务供应商在内的智慧城市参与者,建立长期地战略合作伙伴关系,支持高效、智慧和可持续发展的智慧城市运营机制,同时发挥先进优势,带动整个产业转型和升级。
      绿色环保依托IBM全球融资部中国再制造中心提供环保、再生和再制造的能力,为智慧城市建设提供IT资产回收和处置服务,优化资产管理,在整个IT生命周期内,合理地管理IT资产,并安全、绿色地处置过时的资产;IBM中国再制造中心提供最佳性价比,以IBM标准再制并测试的高效能系统,帮助智慧城市建设在确保性能和先进性的同时,节约成本,同时解决智慧城市建设中的相关环境问题。
      七大解决方案全面推动城市智慧发展
      当前,全球的城市都在寻找事半功倍地改善城市运营的方法,许多城市都意识到先进科技可以为其市民、企业和游客提供更好的服务。IBM大中华区智慧城市总监George Thomas表示:“在过去几十年,IBM 在全球完成了众多智慧城市项目。从这些项目中,IBM 总结出了实现智慧城市的统一模式,包括利用信息,分析问题和协同资源,而利用先进的信息技术构建相关智慧城市解决方案可以促进智慧城市的进一步实现。对此,IBM发布了七大智慧城市解决方案,涉及交通、医疗、能源、政府、水资源、安全、楼宇和园区几大领域,以期助力城市实现新产业、新模式、新环境、新服务与新生活。”
      智慧交通解决方案可以通过对实时交通态势的把握和短期需求预测,优化交通资产和基础设施的利用,达到改善城市交通的目的。
      智慧医疗解决方案将医疗服务对象、手段、过程、管理等数字化,并且能够实现医疗信息资源的交换、共享,实现服务的互联互通,以及实现智能化的技术创新。
      智慧能源解决方案综合利用新能源和信息通信技术,创新商业模式,构建消费者积极参与、互动的城市综合能源体系,提升城市能源供应安全和使用效率,促进城市低碳生态建设,同时帮助企业抓住新的商业机会。
      智慧政府解决方案充分利用信息通信技术,智慧地感知、分析、集成和应对地方政府在行使经济调节、市场监管、社会管理、公共服务等政府职能过程中所有的相关活动与需求,从而创造一个更好的生活、工作、休息和娱乐环境。
      智慧水资源解决方案将来自各部门的运营数据综合处理,转化成为信息和知识,为整体运营提供智慧的预测、建议、报告和方案,从而实现合理开发、利用和管理水资源。
      智慧安全解决方案帮助政府公共安全部门建立集可视化、数据整合及系统联动为一体的安全城市平台,打造智慧和谐的安全城市。
      智慧楼宇解决方案涵盖了传统建筑智能化弱电集成,建筑维护到资产管理,提高了物业服务水准,提高业主资产回报率,提高楼宇绿色水平。智慧园区解决方案关注园区管委会各职能部门与园区内的众多企业之间的关系,尤其关注通过技术手段加强各方之间信息的互通性和人员的协作能力。
      IBM以先进的大数据分析、云计算、移动和社交技术支持智慧城市发展
      作为最早提出“智慧城市”理念的公司,IBM一直十分关注“智慧城市”的发展。 IBM希望利用以大数据分析、云计算、移动和社交为代表的新兴技术帮助城市提高竞争力。
      利用大数据分析技术,IBM可以帮助城市从海量的数据中获得深刻洞察,从而提升决策与服务能力,加强城市运营与管理方式,并改善市民生活。IBM已将大数据分析技术用于智慧城市建设的众多领域,例如:IBM帮助广州中医药大学第一附属医院搭建了大数据时代下的智能运营平台,助其在日常运营监控、阳光用药监察、医保费用监控、科室目标管理四大方面实现有效提升,进而为患者提供优化的医疗服务。IBM还帮助宁波市财政税务局部署端到端的数据管理和分析系统,将内外部税收数据整合,从而做出更优的决策,降低成本、简化工作流程,为纳税人提供优质服务。
      IBM是云计算理念的提出及产业的领导者,通过搭建云计算及云服务平台,能够实现跨部门的业务整合、实现一站式市政服务,不但提高了政府服务效率、降低运营成本,还极大地方便市民和企业、提高民生满意度,从而显著提升服务型政府的管理水平、加快构建智慧城市。在中国,IBM更是推出了一系列本土化、行业性的云计算解决方案,例如帮助建立福建社保民生云、贵州移动新农合云以及北工大科教云等等。
      通过移动技术,城市服务不受空间限制,政府、企业和市民可以随时随地处理办公事务或个人事务。城市管理者可以结合自身特点,基于云计算、大数据等新兴技术,建设能体现自身特色的移动服务,更好地服务于政府、企业和市民。而社交媒体可以激发政府、企业和市民之间的互动交流。城市管理的关键数据和市民对于城市服务的意见建议可以在第一时间进入城市管理者的视线,并将各类反馈信息推送给企业和市民。20139月,香港中文大学和IBM联合成立市场工程实验室。利用社交媒体通过多种方式获取影音录像、图片、电邮、社交网站留言及文字信息,形成城市、企业与市民之间交流的媒介。这样,城市、企业可以通过大数据分析,梳理客户群的活动、喜好等特征,通过灵活、实时地调整分析模型,做出对市场的快速反应。
      今后,IBM希望将更多的先进技术应用到推动城市智慧发展当中,帮助城市通过科技增强管理和创新,通过技术改变传统的服务模式,并以运营带动城市的产业升级和经济结构转型,从而更好地为市民和企业服务,提升城市竞争力。
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    在大数据时代,面临着一些很大的挑战,当然也有很多的机遇。其中,这三个重大的趋势正在影响着未来产业的发展,首先是大数据,如何从大数据中挖掘出具有更多的商业价值的洞察力,使我们更好的管理世界;第二个是云计算,云计算深刻的改变着不仅是IT行业还有其他的行业,当初是为了优化IT,包括数据中心的运作,降低成本,但是今天云计算的发展,更深刻的影响是为企业或者是客户提供服务和应用的方式;第三个是新的互联互动方式,有非常多的包括移动通讯在内的新的互联互动方式正改变人和人之间,包括任何事物之间的沟通。
           谈到大数据,传统的大数据的数据来源是商业数据,包括人力资源的数据,商业运作的数据。今天的大数据,更多的是从其他的两个来源,一个是互联网,另外一个就是社交媒体。未来的数据从哪里来?答案是,80%的数据是从物联网来,而且是一种非结构化的数据。这些数据需要新的技术来处理,有非常多的噪音和不确定性,云计算提供了一个非常好的平台,移动通讯提供了很好的方式,使大数据产生价值,使最终被客户使用到或者是看到。
           传统的技术就是基于记录的系统数据,很多的时候是结构化的。我们知道关于数据库技术,包括IBM最早的大型机研发,无论是从硬件还是软件的各个行业,各个方面,都是在过去的30-40年优化这一部分的系统,今天是叫做互动,和物理世界的互动,和人的互动社交媒体,这类系统和传统的基于记录的系统如何做一个很好的融合?做一个具有洞察力的价值,也是未来IT发展的一个重要方向。
           对于物联网的理解
           IBM把物联网看成是一个“包括”平台,它包括系统整体的架构,对整个的物理世界做更好的感知,更好的管理和更好的优化。我们今天也会看到非常多的行业,比如说能源行业,在构建一个智慧的电网,从发电到使用,包括中间的传输,能够做很好的管理,比如说有任何的系统,有任何的故障,我们能够在几分钟内很快的发现等等。
           物联网的发展在过去的几年取得了非常大的进展,IBM梳理出了三个阶段:在物联网1.0的概念阶段,我们更多的是构建物联网的系统,使数据能够被时时的感知,时时的传输,然后做一些处理,这时候是更多的构建一个物联网的系统;后来我们开始了物联网2.0的研究,这一方面的工作,更多的是构建物联网的平台,使应用更高的被这个平台所支撑,物联网的数据的处理可能超越了传统IT信息处理的架构,如何构建更好的中间件的加强版,更好的处理物联网的信息;今天看到的一个趋势是物联网在往3.0的方向发展,有非常多的鲜明的特点,一个就是在数据分析这里,就是我们需要做更深入的数据分析,理解大量的物联网的数据,另外一个就是云计算,物联网会和云计算进行一个深刻的融合,使物联网的解决方案从云端提供给我们的客户,做这样子创新,是需要物联网的整个生态环境的构建。
           IBM对于物联网的研究主要是看这样两类行业:一类是资产密集型的行业或者是重资产的行业,比如是能源,比如是石油,自然资源的管理,有非常多的资产,这些资产本身也是非常的贵重,如何用更好的方式管理这些资产,用更好的方式优化这些资产。另外一类行业就是互联设备行业,这些行业包括我们讲的智能家居,智慧医疗中的一部分,包括电子产品之类的,这里是讲的百万千万级的互联设备,连到互联网的平台上,产生了大量的数据,如何进行时时的分析,产生商业的价值。
           物联网3.0的概念
           IBM提供了物联网3.0的一个参考的架构。在物理之上需要构建一个物联网的云平台,这里面包括了对数据的处理,包括对物理世界的模拟的这些模型等内容,特别是物联网平台安全性的考量,在这之上会有一些垂直性的行业支持。其中,行业支持确实是要根据对行业数据的理解来进行分析。
           在物联网1.0阶段,我们更多的是做数据的监控或者是采集,那时候很多的事情是停留在系统上。而在3.0阶段,将朝着两个最主要的方向发展:一个是价值的提升,就是我们需要做包括对物理世界理解的这种模型的分析。包括对物理世界理解之后,对物理世界进行控制和优化,这种可操作的决定和决策这是一个方向,物联网整个和大数据深度的结合;第二个就是解决方案走向云端,而今天很多的物联网的解决方案还是在本地来部署的,预测可能作未来的三五年可能有30-40%的解决方案,就会在云端向客户进行提供。届时,物联网和云计算深度融合,使物联网的解决方案从云端提供给客户,更重要的一点,也会随时的改变我们,包括IT公司,包括利用物联网技术的各个公司的商业模式。
           物联网的3.0需要很多的技术创新。首先是传统的IT数据的处理,需要得到一个升级。第二个就是需要引入物理模型。真正的理解这个物理世界,而不仅仅是对数据的相互关系做一个判断。第三个是需要引入认知计算能力,是我们更好的理解这个数据,包括更好的与物联网的管理者,操作人员做更好的沟通。
           对物联网数据的处理技术,包括了数据的采集和数据的存储和分析是不够的。物联网的信息的量非常的大,我们如何构建一个系统,比如是一秒钟可以处理100万条甚至是200万条的信息。今天传统的数据更多的是基于记录的结构化的数据,那非结构化需要做一些怎么样的改变。
           IBM有一项技术是利用物联网的技术对风力发电进行预测。如何可以准确的预测的新能源的产生?比如,如何知道72小时内一个风力发电厂可以产生多大的电力?这样,就会需要除了传统的数据处理,从IT的角度看的技术之外,我们还需要天气模型,包括对云层的移动进行深入的分析。很多的时候模型是有很多的,不但是某一个模型具体的参数,可能成百上千的参数如何的设置,更多的是要知道在怎么样的场合下,怎样的物理模型,怎样的化学模型,需要得到更好的采纳。如,在智慧的医疗方面,我们对一个慢性病进行管理,需要建立对慢性病管理的风险控制的模型,这里面有非常多的关于医疗方面的知识。
           此外,要把认知计算引入到物联网这么一个数据分析中。大概在三、四年以前,IBM有一个系统,是在美国的真人秀当中打败了全美的冠军,标志着认知计算非常重要的里程碑。认知计算最重要的是提供怎么样的能力,一个是机器学习的能力,因为数据太大了,包括对物理世界的模拟也非常的多,超过了本身编程的能力,我们需要未来的产生或者是基于洞察力的系统,具有自我学习的能力,从自我的实践中得到一个提升。另外一个就是全新的新的人机交互的方式,也使得我们对物理世界进行管理和优化的时候,这个系统和操作的人员之间是一种全新的不同的体验。
           IBM有一个研究的项目,叫做IBM的“绿色地平面”这个是IBM和中国研究院牵头,把12个研究院的能力带到中国,利用互联网、大数据、云计算技术,解决包括能源和环境的问题,如何构建一个基于大数据的物联网系统,使我们更好的来做新能源的利用?能源利用完了以后,如何时时的检测不同的企业的能耗,改善我们的节能减排?如何对环境的检测和环境的改善起到一些作用?作为IBM“绿色地平面”这个计划的一部分,我们现在做的一件事,即构建一个系统,可以比较准确的预测一个城市72小时PM2.5达到一个怎么样的程度,比如是1公里×1公里的范围内,我们做了一个预测,是基于物联网的实时数据,包括天气数据,从卫星获得的数据做这样的预测,才可以做结构的优化,PM2.5超过了多少,可以达到我们的预期。
           边缘计算的概念
           谈到了3.0的概念,从IBM的角度来看,我们觉得未来的一些很重要的一些其他的重要的发展的方向,除了物联网的数据的搜集,传送到云端,另外一个就是边缘计算的概念,一个是大量的数据是在边缘端产生的,这个边缘段可能是手机,可能是传感器,90%的数据是没有被利用的,很多是在毫秒级就消失了,因为我们没有足够的存储的能力,或者价值就是一个时时的价值。
           数据采集的增长速度,远远的超过了带宽的增加,我们不可能都送到云端进行处理。另外,据预测2017年所有的智能手机的计算量和存储量将超过全球服务器的计算量和存储量。
           这就提出了一个新的概念,如何构筑从云运算到边缘计算,一方面在云端做,一方面是在边缘带做,如何编程,如何让这个系统可靠的工作,都是未来需要深刻研究的领域。
           “如何更好的模拟人脑思维?”是IBM去年做的一个项目,通过一款芯片完全的模拟人脑,特别是形象思维。人脑的功耗大概是20瓦。20瓦的功耗做我们的形象思维。现在是做到54亿的晶体管,可以模拟100万个神经原,加上25000个凸处,模拟人脑的体系结构可以做到70瓦的能耗。
           这给我们提供了很好的想象力,未来的芯片应该怎么走。IBM每年有一个全新技术展望,整个要做的就是每年会有一个努力预测未来三到十年的重大的趋势。这是我们去年做的,我们看到未来无论是18个月,还是10年,我们认为对IT技术会有非常影响的技术,会对物联网的研究和发展有非常大的影响力。
           物联网的技术发展到今天,已经深入的融合到了各个行业,创新也是需要一个跨学科非常开放的心态来做这个创新的。
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    近日参加一场在北京798举办高逼格发布会,以“感知·物的世界”为主题发布名为Maxense云传感品牌。何为“云传感器”?今年扎堆般迸发出云平台公司,企业放血般降低模块价格以占据市场当下,独辟蹊径、听上去有点“杂交”的云传感器确实引发对云服务和传统行业的思考。
    传感器与云服务的“杂交”,能否一针捅破天变身BAT
    近日参加了一场在北京798举办的高逼格发布会。发布会以“感知·物的世界”为主题发布了名为Maxense的云传感品牌。何为“云传感器”?邀请函发到朋友圈显摆一圈之后被这些一模一样的回复问到语塞,直到发布会和专访结束之后坐在会场厕所的马桶上,蹭着会场的Wi-Fi把了解到的信息和照片哒哒哒的传到微信里,完毕后长舒一口气提上裤子出门迎面遇上了略微诧异的工作人员,眼里写满了:你怎么还在这。
    在今年扎堆般迸发出的云平台公司,企业放血般的降低模块价格以占据市场的当下,这个独辟蹊径、听上去有点“杂交”的云传感器确实引发了对云服务和传统行业的思考。
    新概念云传感器:传感器云端校准+高度集成
    发布会的内容是:MaxenseiKair空气胶囊智能环境检测仪的研发团队历经两年的时间打造的云传感品牌,同时AbleCloud云平台和Maxense提供的服务具备很强的互补性,为这个云传感器的“云”提供强劲的后盾。这个新概念云传感器:表面上是云和传感器的结合,实际上是将设备的感知端(空气传感器)和云端(Ablecloud云)通过联网模组直接打通,形成一体化的“云传感器”。
    高度集成是表示:在这个云传感器中,Maxense 提供具备联网能力的云传感器,利用AbleCloud PaaS平台接入并存储数据,在此基础上开发上层的环境数据应用SaaS组件库。两者高度紧密结合,从传感器检测到数据,到数据连接到网络传输,到数据接入云平台进行数据储存和管理,帮助开发者快速实现产品规模化。类似这样的近乎跳跃式的高度集成模式目前在这个虎视眈眈的行业内还是没有人做出来的。
    传感器的云端校准又是一个新鲜词:其传感器在线校准引擎是传感器校准,云计算,多传感器信息融合等多项技术融合一体的创新产物。采用自动基线校准算法:通过综合分析传感器的历史数据,以智能的算法分析出传感器漂移的基线,从而解决了传感器基线漂移的问题,这将对零点的长期漂移现象进行很好的抑制。同时基于场景识别和内部校准程序能够时刻保证传感器监测数据的精准度。周所周知,传感器是智能设备的前提,当一个设备对人和对环境没有一个准确的信息的情况下也不会做出准确的判断。因而数据准确性的提升一定是开发者不可忽视的重要性能。
    传感器与云服务的“杂交”,能否一针捅破天变身BAT
    数据去哪儿了?别让流氓云平台买断你的未来
    在采访中,AblecloudCEO李海磊对物联网智库表示:在互联网里,最值钱的首先是用户,每个用户可能值几十美金,因而比硬件更要值钱;第二个重要的对厂家来说是数据,第三个才是云平台。在巨头看来,他们拥有着大量的用户,他们的下一桶金更来自大数据。巨头的云平台,拥有着巨大的流量,甚至还为创业公司提供补贴。巨头的势头很猛,在所有互联网领域里面,培育市场的人却并不一定是收货市场的人,如果你不符合市场的原则,即是把他培育大了,也将面临流失。
    硬件创业公司看好了巨头带来的巨大流量和补贴,产品一发布便可以获得很好的关注和露出,同比其它产品遥遥领先,可喜可贺。而好的硬件设备卖到了几万,几十万的时候,创业公司辛辛苦苦从用户手中获取的数据逐渐值钱了,他们便可以用数据说话,以一个未来巨头的身份用数据讲述一个美好的故事。而现实的情况是:他们的数据宝宝沉睡在巨头的云里,他们并不能将自己辛苦培育的孩子们公布于世。巨头可能更倾向于站在自己的角度去想问题,他们很有心机地在短期内买了创业公司的未来,创业公司源源不断的把自己的宝贝孩子亲手送到这些巨头的云里,因而巨头的未来将会变得更加强大。
    云本身是一个技术门槛相当高的一个产品,在云不成熟的情况下,所有的梦想也只是梦想。巨头的云至少为产品带来了巨大的流量,而一些创业公司的云平台若也借助提供服务的幌子掠夺走了硬件公司的数据孩子,那么这将是一种近乎流氓的做法。关于“一旦公司不用你的云平台,那企业之前放在你那的数据会在谁的手里”这个问题在脑中盘旋良久后,Maxense给出了答案。对于Maxense来说,它更是一个数据的加工者,而不是一个数据的拥有者。Ablecloud提供的是服务,一旦企业不跟这个云平台合作了,里面的数据也随时可以调用走换到另一家云平台去,这个是没有阻力的。身为培育宝宝的摇篮兼奶妈,如此云平台才是良心云平台。万物互联的时代,开放合作,促进互联互通,才能杂交出更多的可能性。
    传感器杂交云服务,揭秘圈内行业现状
    智能产品的传感器就好比人的皮肤,联网通讯协议是人的神经,而云便是人的大脑。在产品生态圈的构建上,不仅仅是iKair一家有了想法,还有一些在智能硬件行业内摸爬滚打多年的大企业和一些上市公司也紧紧盯住了这个市场发展环节中的关键节点。
    古北电子旗下的Broadlink自主研发的Wi-Fi物联网传输模块、云计算平台和智能终端APP应用,为各类家电厂商提供了成熟完整的智能家电解决方案。去年五月份,Broadlink发布了智能空气检测仪A1,可以感知室内的温度、湿度、有害气体浓度等,通过扩展模块,还可以检测PM2.5,甲醛等。看似其虎视眈眈的定准了传感器市场,但发布会上Broadlink同时提出了DNA计划,从Wi-Fi模块到云服务,再到APP打包服务,如今Broadlink一直在致力于模块化的方案,传感器没有了音信。今年三月份,Broadlink在上海举办的媒体发布会宣布Broadlink正式迈入DNA2.0时代。由以上历程可以分析出Broadlink有自己的云,模块和解决方案,也在专心做他们的DNA·Kit开发板。而如今智能设备的核心——传感器在市场中地位越来越重,也更需要技术支持,在鱼和熊掌的相比之下,Broadlink能否同时驾驭传感器和Wi-Fi模块呢?
    再回过头来看一个高大威猛的上市公司:汉威电子从事气体传感器研究生产已有二十年的历史,是国内最早从事气体传感器研究、生产的厂家之一。目前我国的传感器核心技术大多掌握在国外企业的手里,国内能够独立研发出传感器来的企业也是寥寥无几,因此汉威电子在传感器方面占据着巨大的优势。今年2月份汉威电子与风向标正式签署战略合作框架协议。双方约定将在智能传感设备接入、传感数据收集和云平台数据共享等领域合作,进行优势互补,此次合作补下了汉威电子Wi-Fi模块和云平台的空缺。由此可以看出,在各类巨头在智能产业链进行拼杀圈地争相布局的今天,身为一家上市公司是有一定能力盯住缺口精准捕获目标为自己填补漏洞的。
    以上的分析想要表达的是:聪明的Maxense借势走了一条很有发展的路。首先它的目标定位在了市场需求较大同时没有太多束缚和要求的空气检测方向,其次iKair出身的它拥有着先天优势的空气传感器组件,以及Maxense云传感器的各类联网组件使其能够达到1秒配网和模块百分百兼容,最后还拥有Ablecloud云平台强有力的支持。Maxense提供从感知端到应用端的“端到端”解决方案,各个参与杂交的环节齐头并进,浑然天成。天时地利人和目标正确的情引导下,如何把这件很有发展的事情做到真正的迸发,还是看公司的策略发展方向以及企业能否坚持做下去的决心。
    时代和环境飞速发展,如何在这个刀光剑影杀气冲天的圈内市场做出正确和理性的选择,传感器和云服务的杂交能否孕育出下一代的BAT,智能家居圈子决策者们的每一步路将会撞击出什么样的火花……思维不应该成为局限,让我们拭目以待。
    作者:吴冰玉
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