当前位置:首页 > 物联网 > 智能应用
[导读]如今在我们身边已经可以看到许多物联网的设备了,大到智慧城市、无人商店,小到智能手环、智能温度控制仪等,我们已经享受到了物联网所带来的便利,但与此同时,科幻电影中万物互联的场景依然还比较遥远,我们总是习惯性的把未来预估的足够近,但是技术的发现显然拉远了我们与未来的距离。

如今在我们身边已经可以看到许多物联网的设备了,大到智慧城市、无人商店,小到智能手环、智能温度控制仪等,我们已经享受到了物联网所带来的便利,但与此同时,科幻电影中万物互联的场景依然还比较遥远,我们总是习惯性的把未来预估的足够近,但是技术的发现显然拉远了我们与未来的距离。简单来说,物联网如今的发展依然非常缓慢。

当然若说缓慢也只是相对的,物联网的概念是在1999年被正式提出,如今经过将近20年的发展,若只从物联网本身出发,其技术已经进步相当大了,可谓从无到有的突破。但是如今物联网的发展已经满足不了人们日益提高的消费观念,加上其他诸多原因,导致了目前物联网依旧处在一个低速发展的状态。

缓慢发展的物联网

若是要探寻物联网发展为何依旧缓慢,目前可以归纳出以下几个原因,其一便是基础研究无法跟上,众所周知,物联网依赖于众多传感器通过网络连接,进行数据交互,最后形成整个物联网体系,因此准确的来说物联网本质上是一种传感器网络、自组织及多跳网络(wireless sensor network, ad-hoc network,wireless multi-hop network)。

但是想要实现一个分布式传感器采集网络,并不是想象中那么容易的事情。传统的无线网络如蜂窝、WLAN等,在高速移动的情况下通过优化路由和带宽分配策略可以达到较好的通信智联。但是这种方案在传感器网络上是有缺陷的,首先受限于能源的供给,目前只能采取电池或者太阳能进行供电,无法直接提供能量,所以当前传感器设计的重点在于保证功能完整情况下最大化地节能和增加网络的生存周期。

其次无线模块的发射距离和发射功率正相关,但是当通信节点之间距离大于最大发射距离时该如何解决?最后当无线节点没电时又要怎么解决?

可以说上述三个问题,便是目前无线传感网络研究中最核心的三个基本问题,几乎所有的研究都是在攻克这三项难关。如果这三个问题不解决,那么无线传感网络就无从谈起,更别提物联网的商业化了。

如何解决拖慢物联网发展的关键问题

目前对于这三个基本问题市面上也有一些相应的解决方案。第一个路由策略问题学术界已经有很多研究了,平面路由策略比如泛洪(Flooding)、SPIN、定向扩散等等。那么如何解决通信距离问题,由此产生了多跳网络以及组织网络。

多跳网络很好理解,为了降低节点的无线发射距离所带来的能量损耗,节点会将数据发送到最近的另一个节点,通过接力棒的方式把数据以减损最少的方式传递下去,这就是多跳网络(multi-hop);而组织网络(ad-hoc)则复杂一些,在组织网络中的每一个节点即使网络节点又是路由器,而每一个节点都可以当做网关和外网通信,同时也可以转发数据包,这使得在传输数据上可以有多种方式,而如何选择最优的方式进行数据传递则是下一个挑战。

至于最后一个问题,该如何对节点进行供能,由于目前太阳能转化的效率依然不高,因此采用太阳能进行供电则会力有不逮。目前最简单直接的办法是更换电池,但是这样会浪费大量的时间。因此现在正在研究通过反射散射链路调制空间中的电磁信号进行供能和通信,也就是无线充电技术,这样可以彻底解决供电问题,但从实验到商用依然还有一段路要走。

以上便是从传感器技术制约的角度来看物联网发展的瓶颈,物联网的发展除了技术因素之外,还有许多其他方面的缘故。

需求疲软 标准混乱

首当其冲的自然是需求上的疲软,目前物联网的应用端除了在商用或工业用途之外,在个人消费商的应用还未显现,这也导致了物联网的发展进程得不到爆发式的推进。

其次,由于现在物联网依然还处在一个混乱的状态,但就一个物联网无线连接技术标准就有NB-IoT、LoRa、ECGSM、eMTC等,无法统一的标准,使得物联网硬件成本始终高居不下。

除了硬件之外,软件生态更是建设艰难,现在的物联网企业甚至要把软件与硬件通过打包进行一条龙服务。

而随着技术的发展,也带动物联网数据的产生,而这些数据的安全性该如何保障,以及随之而来的关于采集用户隐私数据的法律问题,都限制了物联网的发展。

当然随着5G以及人工智能的发展,物联网也将在这些技术的带动之下进行大步跨越,这将会帮助解决物联网技术以及标准上的问题,而这些问题的解决也将带动物联网生态的建立,届时物联网也将慢慢完善建设。

物联网发展还须技术推动

目前来说,最重要的问题依然在物联网的需求方面,而需求是一个技术进步的动力,如何激活市场对于物联网的需求,也是目前最需要解决的关键所在,因此可以看到许多对于物联网的宣传,正是为了引导市场接纳物联网,为今后的物联网发展打下地基。

物联网的未来是拥有无限可能的,不过就目前而言,物联网发展的风口依然迟迟未现,但不用就此感到焦虑,只不过是我们对于物联网的期望太高所导致的,而物联网本身也一直在稳步的推进当中。

比尔盖茨的《未来之路》中有这么一句话,我们总是高估了未来两年里将发生的变化,过于低估了未来十年将发生的变化。物联网的未来无疑是光明的,而我们只需静待它到来的那一天。

本站声明: 本文章由作者或相关机构授权发布,目的在于传递更多信息,并不代表本站赞同其观点,本站亦不保证或承诺内容真实性等。需要转载请联系该专栏作者,如若文章内容侵犯您的权益,请及时联系本站删除。
换一批
延伸阅读

硕特Smart Connector应用在著名的瑞士最佳应用程序奖(Best of Swiss Apps Awards) 中荣获铜牌。 这些奖项是应用程序行业最受认可的竞赛之一,享有很高的国际认可度。

关键字: 连接器 物联网

北京——2024年4月18日 西门子中国和亚马逊云科技双方高层在西门子中国北京总部会晤,双方宣布签署战略合作协议,共同成立“联合创新团队”。基于亚马逊云科技在生成式AI领域的领先技术和服务,并结合西门子在工业领域的深厚积...

关键字: 生成式AI 机器学习 大数据

Wxsmart是Weller的首款一体式手工焊接平台,提供全过程控制技术、最大的连接性和可追溯性,并支持物联网标准

关键字: 物联网 智能焊接

全球智能城市运动代表着城市环境设计、体验和导航方式的重大转变。这一重大变革部分是由数字化转型和物联网(IoT)技术推动的,这些技术正在将城市基础设施和城市景观重塑为智能连接中心。这一趋势的核心是符合智能城市独特需求的先进...

关键字: 数字化转型 物联网 Wi-Fi

Qorvo 畅谈 Wi-Fi 7、BMS 及 Sensor Fusion 的革新之力

关键字: Wi-Fi 7 BMS 物联网

物联网(Internet of Things, IoT)作为一种新兴的信息技术体系,正在以前所未有的速度渗透到各个行业和社会生活的方方面面。物联网概念的提出与发展,标志着人类步入了一个全新的数字化时代,它将实体世界与虚拟...

关键字: 物联网 IoT

随着大数据时代的到来和计算能力的不断提升,机器学习作为人工智能领域的重要分支,正逐渐改变我们的生活方式和工作模式。机器学习涉及多个学科的理论和技术,其应用广泛且深入,为各个领域的发展带来了前所未有的机遇。那么,机器学习具...

关键字: 大数据 机器学习 人工智能

随着信息化时代的快速发展,数据已经渗透到各行各业,并成为了重要的生产要素。数据挖掘和机器学习作为处理和分析数据的两大核心技术,对于从海量数据中提取有价值的信息、优化决策过程和提高业务效率具有至关重要的作用。本文将详细介绍...

关键字: 信息化 机器学习 数据挖掘

随着大数据时代的来临,数据的价值日益凸显,如何从海量数据中提取有用信息并转化为实际价值,成为各行各业关注的焦点。机器学习和数据挖掘作为两大核心技术,在数据分析和处理中发挥着越来越重要的作用。本文将通过几个典型的应用案例,...

关键字: 大数据 机器学习 数据挖掘

在信息化和数字化高速发展的今天,数据挖掘和机器学习作为两大核心技术,正日益受到人们的关注。它们不仅在各行业应用中发挥着举足轻重的作用,更是推动社会进步和科技发展的重要力量。然而,关于数据挖掘和机器学习哪个更有前途的讨论,...

关键字: 数据挖掘 机器学习 信息化
关闭
关闭