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當(dāng)前位置:首頁 > 物聯(lián)網(wǎng) > 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)文庫
[導(dǎo)讀] 物聯(lián)網(wǎng)并不是什么新概念,但萬物互聯(lián)才是其真正意義上的爆發(fā),必須是是伴隨著移動互聯(lián)和5G時代的到來才開始的。據(jù)研究數(shù)據(jù)表明,物聯(lián)網(wǎng)總節(jié)點數(shù)將從2015年的150億快速增長到2020年的310億,并

物聯(lián)網(wǎng)并不是什么新概念,但萬物互聯(lián)才是其真正意義上的爆發(fā),必須是是伴隨著移動互聯(lián)和5G時代的到來才開始的。據(jù)研究數(shù)據(jù)表明,物聯(lián)網(wǎng)總節(jié)點數(shù)將從2015年的150億快速增長到2020年的310億,并在2025年達(dá)到750億的規(guī)模,市場前景極為廣闊。但與此同時,種類繁多的終端設(shè)備、高度分散的客戶群和多樣化的應(yīng)用和新的生態(tài)系統(tǒng)也在不斷改寫物聯(lián)網(wǎng)市場的參與規(guī)則。

有行業(yè)人士認(rèn)為邊緣計算,是萬物互聯(lián)的重要角色之一,當(dāng)數(shù)據(jù)被從設(shè)備端傳輸?shù)皆贫藭r,三大問題隨之而來:一是由于大量數(shù)據(jù)匯入網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)致的帶寬問題;二是安全性,需要保證數(shù)據(jù)能安全地傳輸?shù)皆贫?,不被第三方惡意竊取或攻擊;三是時效性,在產(chǎn)生數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)處理之后,相應(yīng)的決策需要實時反饋到現(xiàn)場。

而現(xiàn)在之所以有越來越多的企業(yè)和應(yīng)用愿意通過邊緣計算把數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、分布、計算與決策盡量貼近數(shù)據(jù)的產(chǎn)生端和應(yīng)用端,就是為了能夠基于分布式的計算方法,把某些決策放在數(shù)據(jù)的收集端和產(chǎn)生端進(jìn)行,最大限度地去解決帶寬延遲和安全性問題,從而把整個網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)勢真正發(fā)揮出來。

實際上,未來所有的智能網(wǎng)絡(luò)設(shè)備都將具備數(shù)據(jù)的產(chǎn)生、計算、決策和思考這四種能力。這意味著人工智能只停留在云端的觀點是不準(zhǔn)確,至少是不全面的,邊緣側(cè)AI能力正在成為一股不可忽視的力量。

當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng)用戶亟待解決的幾大痛點,包括多元化的云&AI解決方案、碎片化的連接協(xié)議、操作系統(tǒng)和軟件可移植性、以及數(shù)據(jù)隱私和安全問題。

就好像無論是國外的微軟、亞馬遜、谷歌還是國內(nèi)的百度、阿里、騰訊,這些互聯(lián)網(wǎng)或云計算公司當(dāng)前都在試圖打造屬于自己的云服務(wù)互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng),由于不同公司對產(chǎn)品接入云端的架構(gòu)以及安全機(jī)制各有想法,因此這些多元化的方案需要不同的軟件和硬件提供支撐。其次,現(xiàn)有的IoT產(chǎn)品在適當(dāng)時候還要支持包括藍(lán)牙、Wi-FiZigBee、LoRa等在內(nèi)的碎片化連接協(xié)議;第三,由于云的要求和連接的要求不同,從操作系統(tǒng)方面來看,除了Linux和各種各樣的本土操作系統(tǒng)外,什么樣的平臺能夠使客戶在產(chǎn)品跨界時更加順暢地遷移、覆蓋更多的領(lǐng)域,也是業(yè)界正在思考的問題。

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