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物联网（Internet of Things，以下简称IoT）不再是遥远的事物。此时，此地，它可能就在你的口袋里，在你的手腕上，甚至在帮你开车。IoT以互联网为基础，已扩展到任何物品之间的信息交换和通信，也就是“物物相息”。发展得如此迅猛，IoT被认为是继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。它正在我们的日常生活中逐步渗透，向消费者和企业展示切实的成果。

一家智能工厂每天产生超过1000兆字节（万亿字节）数据；一辆自动驾驶汽车每秒可产生1GB数据。不过此类数据中的绝大部分不会被人类感知，而是被IoT设备需要并直接使用。

结果是，绝大多数IoT数据并不会被转移到其他地方，不会被发送至电脑；实际上，在数据生成的地方将直接植入电脑。例如，智能房屋将自我检测“生命体征”，若出现问题会优先在本地解决。

“边缘化”的数据

也就是说，IoT这一尖端产业技术正逐渐将数据“去中心”化、边缘化。边缘化的意思是，数据将在智能设备上产生。德勤首席IoT技术专家Robert Schmid表示：“40%以上IoT进程都将在智能边缘产生。”尽管看上去比云端处理的效率要低，但实际上数据的边缘化解决了两个主要问题：

1、边缘化使得用户数据更安全。因为只有少量信息需要被发送到云端、在公共网络驻留。

2、边缘计算通过对数据的过滤来简化分析。直接通过IoT设备分析，是在可控的数量级上对各种流程进行解码和管理。举个例子来说，物联后，传感器的报警次数可以从每天50000次降到100次。

多部门控制

IoT不只是单纯的平台，不是用户与其简单互动、产生反应这么简单。IoT设备，尤其是声控设备，是社交活动的参与者。因此，开发者需要在发展过程中将这些设备社交化。不只是人们惯常认为的IT部门，甚至要将客户服务部和通讯部门纳入IoT管理，才能更好地控制物联设备。

“猴年马月”的调查结果

以下图表和数据来自本月（2016年6月）公布的一次由Evans数据公司组织、全球1441名开发者共同完成的在线调查。调查表明：IoT成为2016年软件开发者优先考虑的项目。

图1 大数据分析开发者在创建不同行业应用程序上花费的时间

图1 表明大数据分析开发者花费最多的精力在IoT开发上（15.1%）；之后是非计算机相关的专业、科学和技术服务（10%），电信领域（10%）和非计算机相关的制造业（9.6%）。

图2 机器学习应用程序开发频次（行业）

图2 表明，开发频次最高的机器学习应用程序的行业类别包括IoT（11.4%），非计算机相关的专业、科学技术服务（10%），非计算机相关的制造业（9.4%）。其他行业包括电信（8.3%），公用设施/能源（8.1%），机器人（7.2%），金融或保险（6.8%）。

图3　IoT对您的总体数字战略有多重要？

图3 表明45%的数据开发者认为IoT发展对其整体数字战略非常重要。研究还表明，29.5%的开发者现在正在开发IoT应用程序。

配套设施的非同步增长

据国际数据公司IDC分析，预计在2025年，每分钟将新增15.2万台设备直接或间接地接入互联网。届时全球互联网的接入设备总数将达到800亿台。全球数据总量将从2020年的44泽字节扩增至2025年的180泽字节（目前大约是10泽字节左右）。

症结可能在这里：数据呈指数增长，网络设施呈线性增长。

原因有二：

1、数据是抽象的，网络是具体的；

2、构建网络设施需要成本。信息可以是零成本的，但各种压缩算法，建设用地规划许可和新式多路复用器可不是。

总之，IoT有望削减浪费，使我们超越时空，让我们对周围的世界有更清晰的认识；智能边缘与云端结合的技术有望在很大程度上解决数据容量问题。然而也并不是那么容易的一件事，下次“猴年马月”在2028年，届时将呈现怎样的景象呢？

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本文系未央网专栏作者发表，属作者个人观点，不代表网站观点，未经许可严禁转载，违者必究！

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