物联网的社会网

2019-08-15 18:41:45 来源: 昆明信息港

  随着感知中国口号的提出,和的概念成为一个被投资、产业和学界追捧的方向。各种物联和感知,主要是企业、行业物联(如环保物联,矿山物联)得到了建设。在这一实现 感 的热潮中,诸如各种高可靠性、低功耗、高容错传感器的设计,传感数据的通信、处理、融合、可视化等诸多难题需要并正在得到解决。

  在 感 成为现实之后,各种数据的分析和理解,即所谓 知 的过程,则是真正实现从知识到智慧这一本质飞跃的并经阶段。

  为了理清物联发展的轨迹,我们不妨回顾互联的发展。事实上,今天为大众熟知的互联(Internet),其实并不是Internet Protocol(际络协议)中的Internet,而是一张跨越企业、行业、终端和操作系统的Web. 而从Internet到Web的转化,使得人际、企业间、行业间信息的分享大大的便利起来,从而催生了电子商业、游戏、教育、医疗等新兴行业,而这些行业又带动了上支付、信息搜索、云计算、大数据的产生。

  而今天,互联(Web)已经从早的计算资源上(代表企业 Com)局域时代,经过际路(Internet)时代(代表企业Cisco, Novell),初的信息上的Web 1.0时代(代表企业新浪、雅虎、景),发展成为自媒体、社会、无时无刻连线+智能终端+云计算的Web 2.0时代(代表企业Apple, Facebook, Google, 阿里巴巴)。

  对比互联的发展历史,物联仍然处于计算资源上和际络连接的阶段。但是,正如跨企业、跨行业的际路会发展成为Web1.0, Web 2.0(社会)一样,物联的未来也一定是社会络化的物际Web. 事实上,Web 2.0时代的通信工具,并没有从本质上完成书信、等等通信手段实现的功能本身。但是其效率的提高和成本的降低,彻底改变了众多行业的数据获得成本和收益之间的损益平衡点,从而使得更多的信息和数据可以进入信息处理和决策环节,并被以人类前所未有的计算资源分析和处理。

  正如在社会的世界中,我们可以通过,微博Follow我们关注的亲友以及大V的一举一动,并根据我们的心情、爱好、职业有选择地对这些举动和更新作出反应一样,社会化的物联中一个摄像机、一个数据库、一个服务器都可以被其他设备 Follow ,从而实现信息大程度的实时共享到利益相关体。

  在这样的一个社会化的物联中,有很多需要解决的技术问题。但是,我们认为,其大的障碍不是社会中社会关系连接的技术机制,而是这些社会关系建立的社会理由,即是一个 利 的问题。换句话说,当超过互联规模百万、千万倍的各种传感器和数据传输、融合和处理模块被制造和部署后,在大部分物联期间都是计算资源极度匮乏的器件或者设备的情况下,这些设备出于什么样的理由消耗宝贵的能源、计算、带宽、存储资源进行信息交流和交换呢?显然,物之间初的交流是通过人来发动、部署和完成的。但是,由于人不可能动态实时跟踪如此大规模的络的动态演进,终的络链接和交换一定需要 物 和 物 之间完成。

  但是, 物 为什么要和其他的 物 (而不是设计和制造他们的人类)交换数据?

  设想一个传感器可能在某一时刻搜集到了一个需要处理的关键数据点,同时需要把数据和处理结果传送给中央处理器和其他的器件。显然,所有这些步骤,包括数据的采集,处理和传输都需要消耗能量等资源。假如,在这个传感器的周边有其他的器件也需要同样的数据,这些器件是否可以代替这个传感器处理所采集到的数据,从而以其计算能力来交换数据( 你给我数据,我替你处理,并告诉你结果 )。这样的交换的过程实际就是人类社会中的市场的概念。但是在一个大规模的物联中,需要解决众多的技术问题。比如,周边的器件如何知道该传感器拥有所需的数据?该器件如何向传感器 证明 它有处理能力?如何用及传感器可以理解的语言描述的计算能力(内存,处理器,带宽,操作系统,算法等等)?该器件如何证明它的处理结果是对的(诚实的且没有错误)?在此之外,双方如何为各自的资源定价,这个价格是通过什么样的市场建立的,这个市场是由哪些因素操控的(比如紧缺资源价格应该更高,价格会随时间变化),资源是否分现货与期货?

  所有这些问题,是清华大学物联研究中心在研究的课题,而这些问题的回答也会对未来物联的发展起到决定性的作用。

  清华大学多媒体与络实验室和物联研究中心坐落在清华园的核心地带,南北、东西两条主干道的交叉点旁。这个院落原来是请胡大大学街道胶印厂,现已经成为清华大学创意中心。在这个中心里,有众多的设计室,设计师,有教室,国情研究中心,也有多媒体实验室和物联中心这个 各色 的小群体。当你走进这个院落,左手边的银灰色大门里,就是这个被成为 库 的实验室。它有一些硅谷创业车库的凌乱,也已经是一个想法和创意的宝库。虽然这个大门的设计,这份凌乱,不尽是教授喜欢的样子,但是,如同所有工程技术问题的答案一样,一个可用解的搜寻其实需要更多的智慧。

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