5G+区块链+边缘计算+机器学习+物联网能创造出什么-幻想篇

前言:

2017年12月21日,在葡萄牙里斯本举行的3GPP RAN第78次全会上,来自通信全产业链企业的近300位代表,一致通过了5G-NR的首发版标准,亲历和见证了无线蜂窝通信产业发展的历史性时刻。5G-NR标准首发版的确立,标志着5G从研究、定义、标准化走向部署和商用的新阶段,是移动通信产业发展的里程碑。

更为重要的是,中国的通信产业经过了无数的曲折和博弈,终于在5G探索的道路上走向了全球标准的统一。5G-NR标准不仅是ICT商业模式进入下一个20年发展的基石,也勾勒出了通信行业驱动万物感知、万物互联、万物智能并使能垂直行业转型的宏伟蓝图。

-----引自华为5G首席科学家/华为Fellow 童文的原文《3GPP 5G标准首发版:奠定ICT未来20年发展的基础》

最终幻想

看过这篇文章后我不禁浮想联翩,5G+区块链+边缘计算+机器学习+物联网,这些如果都给智能设备赋能,到底能创造出什么样的怪物呢?虚拟仿真会不会变成现实?机器会不会具有思考能力?请原谅我的想象力匮乏,只能想到如下场景:

设备影子(Shadow)

设备影子是真实世界设备、智能硬件、机器、传感器等物理器件在云端的映射。 一个设备可以拥有多个虚拟设备影子与之对应。 

影子所具备的属性与真实设备对应,并可同步。

设备属性 

设备功能 

设备标识 

设备功能元数据

设备影子应用示例

设备影子保留每台设备的最后报告状态和期望的未来状态,即便设备处于离线状态

可以离线设定设备的启用、服务、通讯等策略,使得设备按照预定策略运作。

可以设置设备的期望未来状态,而无需说明设备的当前状态。

IoT云平台将比较期望未来状态和最后报告状态之间的差异,并命令设备“弥补差异”矫正。

设备 SDK 能够轻松地同步其状态及其影子,并响应通过影子设置的期望的未来状态。

设备影子数据,追溯和预测

设备影子具有强烈的时间序列属性:

数据分析:数据压缩优化、报表统计、数据可视化…

历史追溯:历史数据查询、历史轨迹追溯、历史数据分析、历史变迁对比…

设备故障预测:从历史数据中找出设备故障发生前的数据,通过机器学习进行模型训练,得到设备发生故障前的特征和趋势,并应用该模型对设备故障进行预测。

内涝预测预警:根据实时水位数据,结合气象预报数据 ,及历史淹水地理地形数据,应用淹水模型,对城市内涝进行预测预警。

设备联动

通过设备影子的相互识别,功能连接,实现物联网设备的相互识别,功能使用和组合,设备联动和互控。

通过可视化拖拽设备影子实现Shadow之间的相互识别,功能连接和交互。

设备能力叠加补强

通过设备影子之间的能力共享,实现物理设备的功能叠加和补强。

在“影子”中的任何一个硬件,都可以互相共享自身的数据、处理能力、执行能力。

物联网安全控制

设备能力仿真

模拟设备真实功能和性能,进行事件过程的仿真分析,获得最佳处置策略。

事件(故)还原

通过设备影子在四维空间中状态、数据、轨迹的组合模拟,结合专业系统,还原真实事件/事故发生的过程。

事故现场勘查、现场痕迹、物证提取和保存、现场绘制以及事故过程分析

事故现场360°全景三维/四维现场重建 

快速模拟自定义三维/四维交通现场图像 

事故模型资源库

事故过程人物和车辆等模型动画模拟

案发现场数据测量、尺寸标注

城市/社会变迁模拟

通过城市/社会全量器件的设备影子在四维空间状态、数据、属性、功能、轨迹的演变,模拟仿真未来城市/社会的变迁,辅助城市规划、社会变迁分析研究。

城市足迹

城市评估

城市分析

城市仿真

城市规划

人口变迁

社会进化

世界演变

设备影子入口

想得太累了,今天到此为止

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