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物联网已成为现实 全球巨头争相布局

2016-01-23 09:15
汉水狂客
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     自2009年以来,世界各国纷纷推出基于本国家的物联网相关政策,虽然各国政府大力支持物联网产业发展,但真正投入大规模的应用项目并不多见,我自2010年就开始关注物联网领域,那时主要由政府主导,也见证了国内各高校开设各式各样的物联网专业等等,五六年过去了,物联网产业依然不接地气,就算看到了很多行业应用案例,在我看来顶多算是信息化建设。

       现在物联网依然处在早期发展阶段,类似蛮荒的西部,新想法与新的公司层出不穷。物联网就像一列火车,大家争相挤上去,自2014年起,各大科技公司纷纷涉足物联网领域,谷歌(微博)32亿美元收购Nest。另外各式各样的物联网联盟相继成立并由巨头们主导,以开放的平台为诱点,借此吸引更多的支持者加入并巩固自身在市场中的影响力,如AllSeen联盟和工业互联网联盟(IIC)等联盟组织,而苹果公司则找来了Marvell、Broadcom与德州仪器等重量级的芯片厂商来建立HomeKit平台。同样英特尔也在积极推动整个物联网标准的形成,2014年,英特尔和三星、思科及联发科等业内厂商一起发起了OIC联盟,即开放互联联盟,目的就是为了解决设备之间互联互通的问题。英特尔同时与GE、IBM、思科和AT&T等公司一起成立IIC联盟(工业互联网联盟),致力于发展一个通用蓝图,使得各个厂商设备之间可以共享和传输数据。

  物联网简单来说,物联网是让日常物品连接至互联网,让用户有更智能、高效的体验,更深入一点,物联网让原本了无生机的物体通过“联网”获得强大的生命,使物体都具有学习能力,可以感知用户的行为并做出相应地调整。而贯穿所有物联网设备所需要各平台和解决方案互通为基础,才能使的物联网得以实现。

  抢占未来新风口 布局物联网

  全球信息科技发展正经历从互联网、移动互联网到物联网的延伸,物联网引领的新型信息化与传统领域走向深度融合,无论是英特尔、苹果、谷歌、IBM、微软、三星等国际巨头,还是华为、中兴、机智云以及BAT等为代表的国内科技力量,都已瞄准物联网这一新风口。英特尔旗下投资本集团Intel Capital日前宣布,2015年科技行业投资5亿多美元,比去年增加了近40%,英特尔透过投资布局物联网生态建设,如果在物联网领域进展顺利的话,那么搭载英特尔芯片的可穿戴智能产品、智能家居以及连网汽车等都将能够通过配置英特尔处理器的网络设备,来与数据中心的服务器进行交流。英特尔也在制定“具有强大生态系统的一整套建筑群,从而帮助自身迎接在物联网领域的机遇,与此同时,发布了一系列旨在针对物联网设备的新芯片。同时英特尔物联网也在做平台化的方案,2014年就推出英特尔物联网平台的逻辑定义,做其中一部分模块和产品,例如网关、与传感器连接的MCU、部分软件、云接口等,2015年11月这一平台升级,包括面向物联网的全新的Quark处理器、Wind River带有完整云套件的、免费且简洁的操作系统,以及相关分析功能,旨在构建并保护从“物”到“云”的智能互联解决方案。

  另一科技巨头IBM则成立了物联网事业部,还表示计划投资30亿美元,同时IBM的Watson物联网全球总部也在慕尼黑开张,Watson(沃森)是IBM的认知计算机,凭借Watson强大的人工智能进军物联网领域。另外,三星也希望在五年之内将三星所有的设备变成物联网设备,而亚马逊在2015AWS re:Invent上也发布了一个物联网平台AWS IoT,根据亚马逊的描述,这个云平台“可以让联网设备轻松且安全地跟云应用和其他设备进行交互”,还披露与高通、英特尔、博通、Marvell、联发科、德州仪器等芯片公司将为这一平台提供物联网入门套件。来自国内互联网巨头百度与中国互联网协会于2015年7月21日发起成立了“中国互联网协会物联网工作委员会,同年,百度在“百度世界2015”开放云论坛上发布了物联网平台BaiduIoT,吹响了百度进军物联网领域的号角。百度IoT将凭借安全、海量接入、智能、友好四大特性,更好服务于物流、能源、医疗、建筑、智能家居等垂直行业,开启万物智能时代。

  视觉处理为物联网超级入口 助力城市安全

  很多人在谈入口,已经到泛滥阶段,但对于物联网领域,我也跟风一把,谈下当前最热门物联网领域的超级入口,有没有可能语音和图像识别(包含生物识别、视频等图像类识别)会成为物联网领域超级入口?在物联网资深人士杨剑勇看来,物联网的核心,尤其与物联网有关联的智能设备核心是人机交互,而人机交互,语音和图像识别是比较好的路径。透过语音、图像使得机器能读懂你,之后执行精准命令。可以说物联网,包括物联网领域的硬件含可穿戴设备等智能硬件必然离不开人工智能以及全新的人机交互方式,就目前来说,语音和图像识别在我看来是最好的超级入口。本文也将透过图像识别、视觉处理来解读物联网应用,我们先来看一张两张图片:

  图1是原图,图2是机器描述它所看到的画面

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