原创2017-06-15星河研究院李瑶 星河融快
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物联网这三个字听起来很简单，却包含了很广的应用范围和丰富的内容。实际上，我们身边的门禁卡、公交卡、二代身份证、条形码、二维码、智能手环等等都是物联网的一部分，所以物联网的技术并不是新出现的，而是各行各业信息化升级的一个概念。摩拜单车实现扫码开锁和准确定位正是因为蜂窝物联网的通信技术和定位技术的升级。随着新的无线传输网络、云计算、人工智能技术的出现和发展，对物联网的爆发是一个巨大的推动力。
目前使用的4G网络发送数据的成本还是很高的，而且会消耗太多电量，在5G网络出现后将会对物联网的发展产生革命性的影响，物联网将会达到超低时延、高效连接、低成本、低功耗、高可靠性、全地域覆盖，将彻底重塑和改变我们的世界。
据市场研究机构IDC 预测，到2020 年时，全球物联网设备安装量将达到281 亿台。我们认为物联网会真正的掀起新一轮的技术风暴，同时也在精心布局，因此我们希望通过三篇的系列文章，用通俗易懂的语言为大家介绍物联网所包含的内容。在上一篇《物联网即将大爆发，而你真的了解物联网吗？》我们为你介绍了什么是物联网，今天第二篇我们与你分享究竟是哪些技术的出现和发展驱动了现阶段物联网的快速发展，希望对你有所帮助。
”
以下，供你参考。
虽然物联网的概念在20世纪90年代才被提出，但实际上相关的技术很早就产生了，例如传感器、无线通信网络等，并且至今发展已趋成熟。
物联网形式多样、技术复杂、牵涉广泛，根据信息生成、传输、处理和应用的不同技术属性，业界通常把物联网分为四层：感知识别、网络构建、管理服务和综合应用。在本篇文章中，我们主要讨论前三层的技术，综合应用在下一期的文章再另作介绍。
第一
感知识别层
顾名思义，是对周围环境感知和了解的技术，是联系物理世界和信息世界的纽带。它包括感知识别设备（例如RFID标签、NFC芯片、二维码等）和传感设备（例如传感器、GPS、智能设备等）。
1）RFID和NFC
RFID，即无线射频识别技术，最早出现在20世纪80年代，主要应用在传输业和访问控制，它的优点在于无需接触即可完成识别。RFID的出现对于计算机自动识别技术来讲是一个革命，因此在物联网发展的前十年里，RFID几乎就是物联网的代名词。我国也早在20世纪90年代就开始了RFID技术的研究和探索，已在ETC（电子收费系统）、路桥管理、电子证照身份识别等领域开始了规模应用。
进入21世纪，RFID又在农业的溯源管理、工业的安全监控、物流的邮政包裹和民航行李等领域开始试点，成效显著。虽然由于标准、成本、安全等方面存在不完善的地方，RFID技术的大规模应用离实现物联网的终极目标还有一段距离，但随着政策、法律、标准化问题的解决，RFID在各行各业的商用价值将进一步被挖掘，为物联网带来“革命性”的改变。
NFC，即近场通信，技术起源于RFID，是RFID高频（13.56MHz）的延伸应用，工作有效距离只有10厘米。NFC采用了双向的识别和连接，可以用作非接触式智能卡、智能卡读写器终端以及设备对设备的数据传输链路。主要应用场景包括门禁、检票、移动支付、两台NFC设备之间交换图片等。NFC为大众广为所知是Apple Pay在中国的上线，而NFC最重要的应用场景也是移动支付。但由于NFC需要双向都有支持的终端设备，因此发展相对缓慢，也许只有等到各种基础设施对于NFC支持的越多，其价值才能够最大程度的体现。
2）传感器
传感器作为感知世界的设备，在物联网中发挥了重要的作用。传感器已经渗入到人们生活的方方面面，业务广泛应用于工农业、医疗卫生、环境保护等领域，大大提高了人类认识世界和改造世界的能力。
传统传感器数据处理与分析能力有限，网络化和智能化的程度不高。但随着微电子机械系统（MicroElectro Mechanical Systems, MEMS）和超大规模集成技术（Very Large Scale Integrated circuits, VLSI）的发展，使现代传感器“微型化”、“智能化”和“网络化”。
对于现代传感器，功耗、唤醒时间、所用的通信协议、传输距离、电池续航能力是影响传感网络发展的关键因素。只有做到低成本、微型化、低功耗、扩展性强和鲁棒性高，传感器在物联网中的作用才会越来越大，越来越多的应用到各个行业的场景中去。
第二
网络构建层
网络构建即是我们所说的“连接”，物联网的设备是通过什么连接到网络的？其实物联网的网络种类繁多，Wi-Fi、蓝牙是我们经常提到并使用的，还有高速的、高频的、低频的、低功耗的等等。完美的物联网连接应该是低功耗、长距离并高带宽（传输大量数据）的，但这种完美的连接并不存在。如何平衡功耗、传输距离和带宽则成为开发人员需要专注的问题。
我们根据功耗、距离和带宽的高低划分，将现有的各种连接方式分为以下三大类：
1）高功耗、长距离、高带宽
要远程发送大量数据，需要很大的功率，一个很好的例子就是智能手机，它可以远程接收和传输大量数据（例如视频），但是你需要1-2天就充一次电。符合这个类别的网络连接包括蜂窝连接和卫星连接。当传感设备在基站的覆盖范围时就可以使用蜂窝网络，但对于诸如海上这种没有基站覆盖的地方，卫星通信就变的非常重要了。
需要长距离通信的物联网设备可以使用GSM、3G或4G蜂窝通信。但目前使用4G发送大量数据的成本还是很高的，而且设备会消耗太多的电量。5G网络出现后将对物联网的发展产生革命性影响，届时5G这个完整统一且庞大的移动通信网络，可以用最快、最可靠和最有效的方式连接数十亿台设备，海量的“物体”将实现无线联网。物联网将会达到超低时延、高效连接、低成本、低功耗、高可靠性、全地域覆盖，将彻底重塑和改变我们的世界。
2）低功耗、短距离、高带宽
为了降低功耗并仍然能发送大量数据，就必须减少传输距离。这一类别包括Wi-Fi、蓝牙和ZigBee，主要应用在物与物的连接中。
i. Wi-Fi：Wi-Fi已经成为家庭环境物联网协议最可靠的选择。由于Wi-Fi已有的基础架构已经非常成熟，因此可以轻松实现大量数据的传输。目前广泛应用于家庭环境和办公环境。WiFi-ah (HaLow) 是IEEE 802.11的低功耗远程版本，可以在低数据速率的远程传感器和控制器场景使用。
ii. 蓝牙：蓝牙是全球2.4GHz个人区域网络最长使用的低功耗传输协议之一。目前是无线耳机、文件传输和无线音箱的首选协议。新的蓝牙版本——蓝牙低功耗（Bluetooth Low-Energy, BLE），专门用于传输较少数据的设备，因此更适合可穿戴设备和健康监护仪器的使用。
iii. ZigBee：与蓝牙相似，是2.4GHz网格局域网（mesh LAN）协议。它非常适合低数据速率和短距离的频繁数据交换（例如家庭或建筑物）的场景中使用，例如灯控制系统和无线温控系统。
3）低功耗、长距离、低带宽
为了在低功耗的情况下进行长距离传输，必须减少发送的数据量。这一类别的连接称为LPWAN（Low-PowerWide-Area Networks, 低功耗广域网），主要包括LoRa、SigFox和NB-IoT三种协议。主要应用在物与主干网络（云）连接的场景中。
i. LoRa：LoRa是一个长距离无线协议，自2013年Semtech公司发布了SX127x系列芯片起，LoRa协议就登上了历史舞台。LoRa的通信距离比ZigBee更远，而通信带宽更小。通过减小带宽，LoRa提高了接收数据的灵敏度，因而LoRa芯片能接受更加微弱的信号，从而达到更远的传输距离。
ii. SigFox：是SigFox公司提出的LPWAN协议，以长距离传输闻名。SigFox使用的是超窄带传输技术（Ultra Narrow Band，UNB），能够以低功耗处理低数据速率传输。它的另一个优点是使用ISM免费频段，因此无需获取许可证，只要设备保持连接，就可以轻松的在窄带频谱上传输数据。SigFox公司在2016年融资1.5亿欧元用于开拓市场，目前有30个国家开始使用SigFox协议，预计2018年国家数会增加到60个。
iii. NB-IoT：窄带物联网（NarrowBand IoT）是目前最广泛讨论的LPWAN协议了。它最大的特点是支持蜂窝连接，即可以与现有的移动通信基站相结合，非常易于部署于现有的无线基站上，因此得到了运营商（例如沃达丰）的支持。最近沃达丰在西班牙推出首个商用的NB-IoT网络，但其他的商用NB-IoT芯片几乎没有，但由于其出色的网络安全性和可靠性，将会成为市场上主流的协议。
除了以上说到的主要连接协议，近几年还出现了很多连接协议，例如NestLabs推出的Thread家庭物联网通讯协议、Link Labs推出的LPWAN协议Symphony Link、Zensys推出的Z-Wave协议等。多种类型的无线接入技术各有特色，适用于不同的应用场景，相互配合可实现更广泛的互联互通。
第三
管理服务层
人们通常把物联网应用冠以“智能”或“智慧”的名称，例如智能电网、智慧物流等，其中的“智能”或“智慧”就来自这一层。管理服务层解决数据存储、数据处理、数据使用、数据安全等问题。之所以能做到这些，与大数据、云计算、人工智能和数据安全技术的快速发展有很紧密的关系。
1）大数据
随着物联网的蓬勃发展，所有能独立寻址的物理对象都将加入物联网，涉及工业、农业、交通运输业等方方面面，这也将产生比现在多得多的实时数据。大数据的发展将为物联网提供强有力的保障。在海量实时数据的情况下，建立与应用相关的科学模型，整合和分析跨多个维度的信息，将极大推进物联网的智能化。
2）云计算
由于存储数据和数据处理这样的活动无法在传感设备本身进行，因此把数据传到云端再进行处理对于物联网来说就极为重要。对于现有的绝大多数物联网应用来说，都是由传感器设备收集数据，对数据的处理和分析都发生在云端，这也大大降低了在传感器上投入大量计算能力的必要性，从而降低了成本和能耗。
但从长远来看，物联网产生的数据将会是巨大的，全部上传到云端进行处理也将变得越来越困难。那么数据在本地处理一部分，另外一部分再上云将会非常经济。这就是我们现在所说的“雾计算”（fog computing）或“边缘计算”（edge computing），而这个技术对于未来的物联网应用来说是非常有意义的。
3）人工智能
人工智能与物联网的关系很像人脑与身体之间的关系。我们的身体收集感官输入，如视力、声音和触摸，我们的大脑接收这些数据并将其理解，然后大脑做出决定并发出信号给身体来指挥运动。所有物联网中的传感器就像我们的身体，它们提供了世界上任何活动的原始数据。人工智能就像大脑，理解这些数据，并决定采取什么行动。
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随着近几年机器学习和深度学习的巨大飞跃，它在帮助物联网在工业领域得到越来越多的应用，例如预测机器何时需要维护或分析制造过程，大大提高了生产效率并降低成本。而物联网产生的大量数据又更好的推动了人工智能的发展。这是一个互相推动的良性循环。
4）数据安全
在互联网时代，在网上隐藏自己的身份还是很容易的。但随着物联网的发展，在不久的将来，不仅你是谁，甚至你今天去过哪里、见过谁，都有可能被物联网的感知设备记录下来。从信息安全和隐私保护的角度来讲，物联网终端的广泛引入在提供更丰富信息的同时，也增加了暴露这些信息的危险。我们需要安全的管理这些信息。
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在现阶段，RFID和定位技术作为物联网的关键技术，面临着各种各样严峻的安全和隐私问题。各个国家也在通过与其他技术相结合的技术手段和完善法律法规的政策手段在解决这些问题。每一项新技术的诞生之初都会遇到各种问题和大众的质疑，但正确的看待问题以及用积极的态度去解决问题才能真正的推动新技术的发展。相信随着技术和政策的不断进步，物联网会真正的掀起新一轮的技术风暴。
下期预告：
实践出真知，任何技术都需要应用来验证，物联网坚实且丰富的技术催生出更加丰富的外延应用。物联网应用前沿的国家具体的应用场景有哪些？我们下期接着聊。
我是李瑶，我们下周四见。
参考资料：
《物联网导论》，刘云浩著，科学出版社出版；
Calum McClelland, “Simple Explanations — Connecting theInternet of Things”,
“What is the Cloud? How Does it Fit into theInternet of Things”,
“The Difference Between Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning”;
Cabot Technology Solution, “11 Important IoT Protocols a DeveloperShould Know”