【译文】物联网：实施与挑战

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Ahmed Banafa

物联网（IoT）是物理对象——设备、车辆、建筑和其他对象的网络，其中嵌入了电子、软件、传感器和网络连接，使这些对象能收集和交换数据，实施这一概念不是一项仅靠一些措施就能完成的简单任务，其原因在于物联网生态系统的不同组成部分具有复杂的性质。为了了解这项任务的复杂性，我们将解释实施物联网的五个组成部分。

实施物联网的五个部分

传感器

传感器，由电气和电子工程师协会定义为：由某种物理条件或事件产生电能、光学或数字数据的电子设备。由传感器产生的数据经过另一个设备电子传输，形成可被设备或个人（人类）易于识别的信息（输出）。

传感器的类型：有源传感器和无源传感器。

传感器的选择受到很多因素的极大影响，包括：

意图（温度，手势，生物方面的等等）

准确性

可靠性

范围

分辨率

智力水平（处理噪声和干扰）

在今天，传感器更便宜、更聪明、更小是物联网技术的新趋势，这种趋势推动着物联网技术的发展。

物联网传感器面临的挑战：

耗电量

安全性

互通性

网络

实施物联网的第二步是通过网络传输传感器收集的信号。网络包含各种不同的组件，如路由器、不同拓扑结构之间的桥接，包括LAN、MAN和WAN.网络组件的各个部分和传感器之间的连接可以经由Wi-Fi、蓝牙、低功率Wi-Fi、Wi-Max、传统以太网、长期演进技术（LTE）和最近正在孵化中的新科技Li-Fi（网络组件的各个部分和传感器之间以光为传播媒介进行连接）。

广域网络在物联网中应用的动力可以概括为：

高数据传输率

数据使用的价格低廉

虚拟化（X定义网络的趋势）

XaaS概念（SaaS，PaaS和IaaS）

IPv6的部署

物联网在网络实施中面临的挑战

连接设备数量的巨大增长。

网络覆盖区域的通达性。

安全性。

耗电量。

标准

实施物联网的第三项，包括操作、处理和储存从传感器收集来的数据这些所有活动的总和。这种聚合通过增加可用于分析的数据比例、范围和频率使数据的价值增加，但是聚合的使用目前有各种标准，取决于使用中的物联网应用。

标准的类型

两种与聚合过程相关的标准：技术标准（包括网络协议，通信协议和数据聚合的标准）和规范标准（涉及安全和数据隐私，除其他事项外）。

技术标准

网络协议（如：Wi-Fi）。

通信协议（例如HTTP：）。

数据聚合的标准（例如：提取，转换，加载（ETL）。

监管标准

由政府机构如联邦贸易委员会进行设定和管理，例如公平信息实务准则（FIPPS）和美国健康保险流通与责任法案（HIPAA）。仅举上述几例。

物联网在标准应用中面临的挑战

处理非结构化数据的标准：结构化数据存储在关系数据库中，并通过SQL查询。非结构化数据存储在不同类型的NoSQL数据库的，没有一种查询方法的标准。

安全和隐私问题：我们需要制定保留、使用数据和确保数据安全性的明确方针，包括元数据（即描述其他数据的数据）。

数据市场监管标准：数据中间商是出售从各种渠道收集的数据的公司。尽管数据看起来是物联网的货币，但是关于谁获取到数据和数据如何被用来开发产品或服务，并出售给广告客户和第三方，缺乏透明度。

充分运用新的聚合工具软件的科学技能：热衷于利用大数据工具的公司常常面临计划、执行和维护系统的人才缺口。

智能分析

实施物联网的第三项，是从分析的数据中获得一些领悟。分析由认知技术和便于使用认知技术的参与模型驱动。

随着认知技术处理不同种类的信息能力的进步，视觉和声音信息也变得可用。以下是正在越来越多被采用的、可部署于预测和分析规范性的认知技术列表。

计算机视觉是指计算机识别图像中的物体、场景和活动的能力。

自然语言处理是指计算机能像人类一样处理文本，提取文本的含义，甚至是生成文本的能力。

语音识别侧重于准确地转录人的讲话。

推动物联网采用智能分析的因素

人工智能模型使用大型数据集比以前更容易了，这归功于其占用的存储空间变小了。

增长和众包开放源代码分析软件：基于云的众包服务促使新的算法产生，并出现了前所未有的改进。

实时数据处理和分析：分析工具，如复杂事件处理（CEP）在实时或接近实时地处理和分析数据，及时推动决策和……

物联网在智能分析应用中面临的挑战

因数据和/或模型的缺陷造成的不准确分析：缺乏数据或异常值的存在可能会导致假阳性或假阴性，从而暴露出各种算法的限制。

传统系统分析非结构化数据的能力：传统系统非常适合处理结构化数据;不幸的是，大多数物联网/业务交互产生的是非结构化数据。

传统系统管理实时数据的能力：传统的分析软件一般适用于批量加工，其中所有的数据都经过一次批量加载，然后才进行分析。

智能行为

智能行为可以被表达为M2M和M2H界面，例如UI和UX领域的所有进步。

推动物联网中采用的智能行为的因素

机器价格下降。

机器性能提高。

机器通过行为科学理论基础“影响”人类行为。

深度学习的工具。

物联网在智能行为中面临的挑战

在不可预知的情况下机器的行为。

信息安全和隐私。

机器的互操作性。

对人类行为的均值回复。

应用新技术的速度慢。

物联网（IOT）是一个有着不断增加的复杂性的生态系统。是创新，使物品在我们的生活中变得人性化，而下一步就是使每件物品自动化。技术融合将使得物联网更易用、更快捷，这反过来也将促进我们在家庭和工作生活中许多方面的改善。