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从互联网到物联网的演进

发布时间:2020-02-19 05:33:44 阅读: 来源:果酒厂家

从互联网到物联网的演进

2012-02-03 00:10:53来源:评论:0 点击:自1965年英特尔创始人之一戈登.摩尔(Gordon Moore)首次提出摩尔定律以来,计算机、互联网以及各种应用的快速发展令人印象深刻

自1965年英特尔创始人之一戈登.摩尔(Gordon Moore)首次提出摩尔定律以来,计算机、互联网以及各种应用的快速发展令人印象深刻。但随着晶体管电路逐渐接近性能极限,人们开始担心摩尔定律是否将会走到尽头。

我在英特尔公司从事技术研发已30多年,有幸见证了摩尔定律对整个世界的深远影响。虽然摩尔定律有其物理极限,但它早已超越了定律本身,成为一种鞭策IT产业不断追求更低成本、实现更优性能的精神。在它的指引下,诸如英特尔等公司的研究人员一直在寻求实现全新技术的可能性。多年来,他们的努力促进了各种设备与应用的创新,并通过互联网的连接为人们的工作与生活带来了全新的体验。

如今,诸如平板电脑、微博等新的联网设备与应用层出不穷。我深深地感受到传统互联网正向物联网演进,真正万物互联互通的物联网时代正在快速到来。

IDC预测的2020年计算应用规模

互联计算是物联网的第一步

随着各种移动联网设备不断涌现,人们越来越习惯于使用智能手机、上网本、平板电脑等设备,在近乎无处不在的无线网络中进行联网计算,这将首先带我们进入互联计算时代。而在这个过程中,设备的创新与网络技术的提高正在改变“计算”本身的定义。比如现在你可以使用智能手机随时随地实现许多功能,而以前只能在办公室电脑上才能完成;未来你将可以利用ATM机、车载信息系统甚至所有生产设备,瞬间打造一个移动的、连续的、个性化的互联网空间。到那时,“计算”将变得无处不在,但却无形无象。

同时,各种基于“计算”的应用也在演进。多核、并行化计算、运算加速器、传感器以及嵌入式技术的出现,将帮助人们实现各种通信、数据和服务在随手触及的IO设备之间进行轻松移动。这就是互联计算的魅力!

IDC的最新数据预测,截至2020年,全球将有310亿个互联设备联网工作。届时,人们将体验到连续的、无处不在的互联计算。然而,在科学家眼里,这只是物联网中的很小一部分,他们估计未来地球上将有大约500,000 亿个“物”,每个人身边都将有数以千计的物体通过物联网进行连接。

可以预见,未来的互联网在规模、形态等各方面都将远远超出互联计算的范畴,最终进入万物互通互联的物联网时代。在这个演进的过程中,我们将面临很多困难。数以亿计的设备不仅会产生海量的数据,对 IP地址的需求也将远远超过现有的存量,而这仅仅是诸多可预见的技术难题之一。

因此,我们相信互联计算只是实现物联网的第一步,但却至关重要。

三大技术推进物联网的实现

现在我们可预见的物联网应用已经涵盖交通、医疗、工业自动化等30多个行业,未来它将渗透到人们生产与生活的每一个角落,为IT产业的发展带来巨大的发展机会。

事实上,物联网在某些领域已经得到运用并产生了显著的效益。比如智能电网不仅可以很好地控制大型发电厂发电所需要的大规模计算,还能对个人家庭电耗、采光以及在用电高峰期的电力供应进行非常精准的控制。科学家们正在努力创造并延伸诸如此类计算技术,用于连接地球上的每个人与物,从而使地球上的万物变得更加智慧。我认为有三项技术最为关键:

1. IPv6:手能触及的设备都将拥有IP地址

网络中每台设备的连接都需要一个IP地址,目前我们使用的是IPv4技术。IPv4协议下的网络地址资源大约只有40亿个,目前95%的IP地址已被用尽。如果没有足够多的IP地址为未来的联网设备编号,物联网将成为空谈。作为下一代互联网地址结构,IPv6可提供多达2128个IP地址,诸如家用电器、汽车、生产机器等设备都将拥有自己独有的IP地址,可以实现常年在线。

而对中国这样的新兴国家来说,IPv6将显得更为重要。因为在计算机发展史上,率先创造技术并使用技术的公司通常都会占有长期的优势。在IPv4地址的分配上,北美大约占有近3/4,而人口最多的亚洲只有不到4亿个。这大大限制了当地互联网的应用和发展。因此,中国如想在未来物联网发展中占有领先优势,首先就应该抢得IPv6的技术先机。

当然,在由IPv4向 IPv6迁移的过程中将碰到很多问题。比如如何在不停止现有网络正常运行的前提下,实现由IPv4在向 IPv6的迁移?我认为我们应该利用市场的力量并结合内容创新,驱使人们向IPv6的迁移。

2. 传感器:让设备变得更加聪明

传感器是一种探测、感受、转化外界信号的装置,它能把自然界的模拟信息转化成可由计算机处理的数字信息,已在工业生产、海洋探测、环境保护、医学诊断等各种领域的计算设备中得到广泛的运用。物联网时代的设备将变得更加聪明,能够拥有远远超过我们熟悉的温度、光线、重力、地点等指标的感应能力。

传感器在工作过程中,本身会产生大量的数据,但这些数据并不会自动被作为有意义的信息处理。换言之,如果物联网中的设备仅仅只是互相连接起来,而没有额外的性能、功能的添加,那么把它们连接起来也就变得没有意义了。

因此,科学家们正努力在这些传感设备上实现自我学习、推导的功能,让物联网中的各种设备因为拥有了传感器而变得更具价值。以智能交通为例,在对交通状况进行分析时,我们要让设备能够对通过安装在街道、公路等处的监控摄像头、车载GPS等记录下来的海量信息,自动进行有意义的分析与处理。

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