上世纪60年代，还是初中生的比尔·盖茨的梦想就是让每个家庭拥有一台计算机，而80年代的数字化则让CD取代了传统磁带。如今，得益于摩尔定律和存储介质的成本红利，万物互联走进了人们的生活，不仅让人通过语音就可以控制家电，甚至还让空调听懂了门窗说的话。然而，要想真正实现所谓的智能物联，还要跨过三道门槛。物联网面前有三座大山挖金矿要注意这些（图片来自goodworklabs）互联网时代，如果你想搜索信息就要手动输入关键词，哪怕只是打开应用也要点击一下。与之相比，物联网的不同在于机器占据主导，终端设备可以自行感知、处理、响从外界搜集来的数据，完全实现了自动化，这也是物联网离不开智能的原因。通过人与物、物与物之间的数据交互，衍生出诸如生产效率的提升，亦或是制造成本的降低，这些都是物联网带来的新价值。Gartner预计，到年全球将有超过亿的物联网设备产生联接，并且日均还会有约万台设备加入到网络环境，届时有超过半数的商业系统内置物联网组件。这一趋势下，数据的价值将被无限放大。举个例子，ThyssenKrupp用物联网技术把全球近万部电梯的数据全部采集到云平台上，这部电梯可以每天走了多少次、每次载重情况，每次行程过程中的各种部件参数，都可以实时来进行机器学习，好处是大幅削减了运营成本和故障时间。起初，物联网是基于RFID（射频识别）技术为人所知的，这种技术可以通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触，适用于短距离识别通信。如今，NB-IoT（窄带物联网）成了物联网技术推广的代名词。对于企业来说，可供选择的物联网方案比较多，既有多连接、小数据、低频度的窄带物联业务，也有大宽带、低时延、高频度的宽带物联业务。一方面，物联网凭借其庞大的产业规模有着较为稳定的价值链，但另一方面也暴露了不少问题，这也是为何思科直言有近75%的物联网项目会在概念论证阶段搁浅。首先，物联网实时在线的数据连接为黑客提供了便利条件。过去三年，全球有近20%的组织机构遭受过基于物联网的流量攻击，大规模、分布式、异构网络的弱点似乎越来越明显。此时，传统的桌面安全和本地防火墙是难以抵御新型网络攻击的，黑客只需要截获某一个连接工具就能切入到设备端。考虑到物联网的设备形态和功能千奇百怪，从终端、无线接入、网关，再到云平台，不少设备使用的操作系统也是不统一的，不是定制的就是非标准的，无形中为运维人员增加了负担。木马病毒通常会以爬虫的形式自行找到设备之间联网的节点，然后去破解路由器等无线设备的安全漏洞。需要注意的一点是，有些软件厂商和芯片厂商提供的技术支持有期限，或者后续会由于加入附加服务而涨价，这样一来留给设备商的利润本身就不多，他们也就不会将更多精力放在安全上。其次，并没有“一家”厂商为企业的物联网方案负责，当然这里所说的“一家”是指整合的安全方案商。事实上在部署物联网设施的过程中，企业通常无法控制这些智能连接设备所使用的软硬件来源与品质。存在于不同IT环境中的联网设备，多数是由不同厂商“组装”起来的，硬件、软件、组件的提供方都不一样。这种情况造成的困境之一是，有时候芯片升级了可对应的软件升级并没有赶上，而安全补丁更新的时候组件又不支持。这也就是为什么，有的物联网安全厂商会在一开始就希望将安全解决方案整合到一个平台中，而不是之后不断的打补丁。通过这种从芯片到网络、再到云的集成式管理，原有安全认证的复杂性降低了，也不用过于依赖第三方的证书授权。此外，物联网带来的数据量增长是指数级的，先不说像谷歌、Facebook这样拥有超大规模数据中心的公司是少数，要让这些数据实时可用，并且能存储相当长的时间也是难事。前后端的远程数据调取对信道亦是考验，而管理者更要对访问权限进行鉴别。为此，不少厂商提出了边缘计算的概念，可以在一定程度上缓解数据处理的压力。此外，智能设备的增加对能源消耗提出了高要求。年，支撑互联网的数据中心估计每年耗电量达到亿瓦，物联网时代的耗电量势必会成倍提升。此时，既要让物联网设备运行和数据传输过程更低功耗，又要发展清洁的绿色能源。当然，边缘计算一定程度上只能是云计算的补充，要说取代未免偏颇。为什么？第一，IT复杂度的演进使得异构化数据逐渐增多，这在处理性能上对计算平台提出了考验，如何让“冰箱听懂空调说的话”，还需要在架构层面完善；第二，边缘计算到底有多智能，至少目前看距离智能云还有差距，大规模集中化的数据融合了多种算法，为应用实现带来了多可能性；第三，边缘计算的相关行业标准尚有缺失，ECC联盟只是个开始，商业化应用仍需探索。总的来说，未来物联网势必会与智能化结合得更加紧密，而网络边缘处理和分析的趋势也将大幅降低数据回传的需求处理量。对于企业来说，除了要在技术层面做好准备，还要营造一个良好的生态环境，这里既包括ISV等应用开发者，也包括安全集成商，其实已经有像AWS一样的CSP充当了这一角色，只有这样才能在金矿到来之前占得先机。

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