本文作者：恩智浦半導體總裁Kurt Sievers

物聯(lián)網在數(shù)字和真實世界建立起奇妙連接，已為現(xiàn)代社會眾所周知。只是，我們還未實現(xiàn)。

過去幾年對物聯(lián)網的大肆宣傳，讓人們以為各行各業(yè)已經實現(xiàn)大規(guī)模部署。其實并沒有。事實上，物聯(lián)網的普及是落后于計劃的。您或許記得，曾有人預測智能互聯(lián)設備裝置會隨著時間推移而減少，因為預測者調查了現(xiàn)狀，發(fā)現(xiàn)與預期增長并不相符。直到近來事態(tài)發(fā)生了轉變，物聯(lián)網應用開始飛速推進，行業(yè)內首次開始兌現(xiàn)智能科技的承諾。其實，我們終將到達物聯(lián)網的引爆點。但為什么是現(xiàn)在？

此前，物聯(lián)網缺少合適的環(huán)境，難以按照需求增長的速度創(chuàng)造創(chuàng)新和實施機會。而現(xiàn)在，一個關鍵條件正在逐漸形成：生態(tài)系統(tǒng)。由一個個獨立應用搭建起來的物聯(lián)網架構，逐漸發(fā)展為成熟、完整的端到端系統(tǒng)，并融入了涉及真實消費者的數(shù)據(jù)中心和應用場景。這一切得益于推動當前物聯(lián)網浪潮的四大技術支柱。

傳感器捕捉真實世界的點點滴滴

傳感技術已經相當成熟，現(xiàn)在的傳感器擁有超小體積、高效節(jié)能、功能全面，因而成為物聯(lián)網核心的重要資產。按照目前的科技水平，人類世界的任何物理信號都可以轉換為電子信號，繼而轉換為機器能夠處理的數(shù)字數(shù)據(jù)，實現(xiàn)任何設想的應用場景。無論是家庭娛樂系統(tǒng)的人類情緒監(jiān)測，還是智能農業(yè)應用中的土壤氮飽和度，抑或是預測性維護場景中的渦輪機震動，數(shù)字傳感作為人類環(huán)境感知不可或缺的一部分，在人類生活和科技之間建立起新橋梁。

第二個發(fā)揮作用的推動因素是連接。已經確立并經過現(xiàn)場驗證的標準目前覆蓋了整個連接范圍，從NFC等超短距離連接到中等距離（WiFi、Thread、Zigbee、V2X），再到廣域網和整座城市（Lte、LoRa）。在廣域網領域，5G承諾即將兌現(xiàn)。目前，第一批5G基礎設施試運行方案已在歐洲、中國和美國推廣落實。此外，超寬帶（UWB）等更先進而強大的技術也正在實施，進一步縮短連接差距，為全新的應用場景提供支持。

與此同時，成熟技術的采用率正處于強勁的發(fā)展勢頭。就在一個月前，第100個中國城市普及NFC公共交通免接觸支付，讓消費者能夠安全便捷地乘坐公共交通工具。毫無疑問，無線連接的全面覆蓋，便捷移動支付設備快速、經濟的商業(yè)化，以及迅速擴展的能力，也是物聯(lián)網發(fā)展的關鍵因素。

計算已轉向邊緣，AI將服務于所有人

第三大支柱是“邊緣”：這項根本性創(chuàng)新變革正在將越來越多的智能科技推向邊緣。在邊緣產生數(shù)據(jù)并在數(shù)據(jù)中心處理的舊模式已達到極限。計算將隨之迅速轉向邊緣。實際上，IDC預測表明，僅僅一年之后，就有43%的物聯(lián)網計算發(fā)生在邊緣。

出現(xiàn)這種趨勢的理由十分充分。專用邊緣處理可以減少響應時間和網絡擁堵。例如，自動駕駛汽車主要依賴于實時處理，以瞬間做出正確的決定。通過專用處理，無需建立低效率和無響應的集中式云數(shù)據(jù)中心來處理顯著增長的數(shù)據(jù)收集量。專用處理在設備級別更加可靠，更好地保護用戶的隱私，因為原始數(shù)據(jù)不會上傳到云端。

邊緣處理基于分布式資源，這些資源可能不會持續(xù)連接到網絡，例如自動駕駛汽車、植入式醫(yī)療器械、傳感器高度分布的場合和各種移動設備等應用中。

在這種充滿挑戰(zhàn)的環(huán)境下，要利用機器學習（ML）并實現(xiàn)人工智能（AI），我們需要這樣一種靈活的應用程序，能夠不斷的學習并迅速的應用于新的數(shù)據(jù)。這種能力被稱為推理計算：選取少量的真實世界的數(shù)據(jù)，并根據(jù)預先訓練好的模型來處理它們。為了推理計算在邊緣環(huán)境中工作，需要優(yōu)化處理架構和硬件，并對處理能力，能效，安全性和連接性提出某些要求。

能滿足這些要求的先進硬件已經就位，這對物聯(lián)網普及起到了強大的推動作用。除此之外，另一個主要問題是讓原來的專有技術實現(xiàn)大眾化。長久以來，機器學習只能為特定企業(yè)所用，他們擁有復雜的云架構，掌握著先進算法，并能訪問大量的真實世界數(shù)據(jù)集，直到最近情況才有所改變。通過一套新工具箱，邊緣節(jié)點開發(fā)者現(xiàn)在也能夠高效地在資源有限的邊緣設備中集成和運行經過云訓練的ML模型，從而支持廣泛的工業(yè)、物聯(lián)網和汽車應用。成為ML專家不再需要大量投資，使成千上萬家產品需要機器學習功能的客戶得償所愿。

一項近期Cisco研究表明，美國只有9%的受訪者表示高度信任物聯(lián)網設備。換言之，在數(shù)字時代，如果一個人必須時刻警惕冰箱會不會泄露自己的隱私，又何談幸福？

該研究還表明，42%的受訪者認為物聯(lián)網服務很有價值。雖然物聯(lián)網采用在各行各業(yè)正在加速推進，但企業(yè)和終端用戶始終面臨著隱私和安全威脅。這一矛盾說明，物聯(lián)網取得成功的關鍵在于建立用戶對應用的信任。

事實上，快速推出的物聯(lián)網設備已經出現(xiàn)漏洞，例如針對CPU的Meltdown和Spectre漏洞、ROCA或Heartbleed攻擊。其中很多事故表明，我們日益依賴于少數(shù)幾種主導的系統(tǒng)構建模塊，但它們并沒有經過徹底的安全考驗。

正因為這些威脅的出現(xiàn)，讓利益相關者意識到，當務之急是聯(lián)手建立信任。事實上，改變已經發(fā)生。許多相關框架已經落地，如歐洲通用數(shù)據(jù)保護條例（GDPR）或2018年加利福尼亞州消費者隱私法案（CCPA），樹立了數(shù)據(jù)安全和隱私的通用準則。在工業(yè)領域，信任憲章（Charter of Trust）等領先企業(yè)倡議體現(xiàn)了對推進網絡安全、保護數(shù)字供應鏈的有力承諾。

為履行這一承諾并建立信任互聯(lián)網，一些先進提供商在設計產品、系統(tǒng)和服務時牢記安全測試。可升級設計允許在發(fā)生不可避免的安全漏洞事件之后安裝補丁。系統(tǒng)采用彈性設計，可防止由于攻擊導致整個網絡崩潰。此外，對于不同的市場和應用，安全要求也存在很大差異，因此在產品和服務的架構中創(chuàng)建了可擴展安全功能。

這正是恩智浦安全連接的主旨。恩智浦在為安全生態(tài)系統(tǒng)提供解決方案方面具有成功經驗，例如安全微控制器、NFC、支付、門禁控制、高速網絡交換機等，因此我們的工程師和業(yè)務在創(chuàng)建信任互聯(lián)網方面發(fā)揮了重要作用。該領域的成功離不開系統(tǒng)方法，恩智浦不僅提供安全的產品，還確保為客戶提供安全設計和隱私設計解決方案。這種通過設計確保安全的理念還包含安全制造設計、安全信任配置和安全交付，從而建立起物聯(lián)網生態(tài)系統(tǒng)的第四大支柱。

2020年代將見證物聯(lián)網的實現(xiàn)

新的傳感技術、跨全球連接、從中心向邊緣的轉變、通過先進的安全技術保護系統(tǒng)和設備是物聯(lián)網從探索階段邁向實際實現(xiàn)的重要推動因素。

我們預計到2025年，互聯(lián)設備將達到750億。終端設備可能達到數(shù)萬億臺，全新的應用和業(yè)務模式都圍繞著這些設備展開，從中心向邊緣的轉變將帶來巨大的機會。

這不僅僅是增加價值和創(chuàng)造新的業(yè)務模式，而是讓我們的生活更輕松、更簡單、更便捷、更安全。如果科技不能造福人類，就沒有存在的必要。物聯(lián)網有能力改變我們的生活，是否兌現(xiàn)這個承諾，取決于我們自己。