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萬物互聯(lián)時(shí)代的到來，掀起了新一輪信息科技革命時(shí)，物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)規(guī)模也日益擴(kuò)大?！?2020 年移動(dòng)經(jīng)濟(jì)》報(bào)告指出，全球物聯(lián)網(wǎng)收入在未來幾年將增加三倍以上，由 2019 年 3430 億美元（人民幣 2.4 萬億元），增長(zhǎng)到 2025 年 1.1 萬億美元（人民幣 7.7 萬億元）。
近日，IEC 發(fā)布了《IOT 2020：智能安全的智聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)》白皮書（以下簡(jiǎn)稱《白皮書》）。《白皮書》概述了 IOT 的現(xiàn)狀，并描述了現(xiàn)有 IOT 平臺(tái)的基本功能，同時(shí)，對(duì)保障設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)安全性的方法、多個(gè)相互依賴系統(tǒng)如何彼此協(xié)作等問題進(jìn)行了闡述。
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文檔來源：IEC
隨著 IOT 網(wǎng)絡(luò)日益成為業(yè)務(wù)的核心，諸如裝置的容錯(cuò)自愈、 環(huán)境安全、 信息安全、 動(dòng)態(tài)組合、半自動(dòng)重組乃至全自動(dòng)重組、 重新配置問題等都將至關(guān)重要，對(duì)這些新需求的響應(yīng)不僅驅(qū)動(dòng)新型 IOT 平臺(tái)架構(gòu)的發(fā)展，還將產(chǎn)生全新的、 無法預(yù)期的機(jī)遇和需求，這些需求和支持它們的高級(jí)平臺(tái)、 裝置、網(wǎng)絡(luò)和架構(gòu)在新的高級(jí)別數(shù)據(jù)語義、情境、轉(zhuǎn)換和傳輸標(biāo)準(zhǔn)下才能實(shí)現(xiàn)，涉及分析引擎的信息共享、安全性、 可連接性、 互操作性及新興 IOT 智能生態(tài)系統(tǒng)的各個(gè)方面。
1、物理裝置
在目前的 IOT 系統(tǒng)架構(gòu)中， IOT 中包含的 “物” 有許多名稱，包括信息物理裝置、裝置、終端、實(shí)體、 人類實(shí)體等，所有這些 “物”不管在什么領(lǐng)域，都有一個(gè)共同的屬性，即它們作為物理裝置的個(gè)體身份，這些物理裝置具備了一定水平的計(jì)算能力，這些計(jì)算能力可能嵌入裝置中或者直接以執(zhí)行器或控制器的形式附接，這些物理裝置還可以連接到其他物理裝置、 邊緣平臺(tái)、 網(wǎng)關(guān)、 一個(gè)或多個(gè) IOT 系統(tǒng)。
2、邊緣
在當(dāng)前的 IOT 系統(tǒng)架構(gòu)中，“邊緣”的概念包括了整個(gè) IOT 系統(tǒng)的運(yùn)行域，邊緣通常包括傳感器、控制器、 執(zhí)行器、標(biāo)簽和標(biāo)簽讀取器、通信組件、網(wǎng)關(guān)和物理裝置本身，邊緣是運(yùn)行組件進(jìn)行連接、通信和交互的地方，可以存在于組件之間、組件與平臺(tái)之間，某些情況下，組件與其他邊緣的組件之間也有直接交互。
在邊緣中支持處理的平臺(tái)不是必備的，邊緣處理解決了邊緣組件或系統(tǒng)功能性的需求及其局限性，這些需求和局限性包括裝置連接性，因?yàn)檠b置 (例如：在工業(yè)環(huán)境中的裝置) 可能只具備本地連接能力，另外，需要裝置邊緣分析、 邊緣事務(wù)處理、其他作為 IOT 平臺(tái)的擴(kuò)展或獨(dú)立于 IOT 平臺(tái)的邊緣功能，只有部分?jǐn)?shù)據(jù)需要傳到平臺(tái)保存，邊緣應(yīng)具備本地存儲(chǔ)能力，為了減少傳 遞到平臺(tái)的數(shù)據(jù)量，一般需要在邊緣對(duì)來自裝置的數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)過濾、 采樣、 聚合等處理。
3、平臺(tái)
在現(xiàn)有的 IOT 系統(tǒng)架構(gòu)中，IOT 平臺(tái)的概念通常被表達(dá)為是指代多個(gè)域 的中心樞紐，共同構(gòu)成包含一個(gè)或多個(gè)聚合邊緣環(huán)境的體系結(jié)構(gòu)功能視圖的物理實(shí)現(xiàn)。
典型的 IOT 平臺(tái)包含以下域或與以下域互動(dòng):
■ 控制———包括由控制機(jī)制執(zhí)行的功能，使得 IOT 裝置能夠具備感知、執(zhí)行、通信、資產(chǎn)管理、運(yùn)行等功能,在行業(yè)應(yīng)用環(huán)境中，控制系統(tǒng)通常采用近場(chǎng)方式。
■ 操作———通常在 IOT 平臺(tái)上并且優(yōu)化跨多個(gè)控制域的操作，包括預(yù)測(cè)、優(yōu)化、監(jiān)控和診斷、設(shè)置和部署以及管理。
■ 信息———通常在 IOT 平臺(tái)上，也可以作為邊緣的一部分，包括核心 IOT 分析和數(shù)據(jù)，并負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)搜集、 轉(zhuǎn)換、 持久化和數(shù)據(jù)建模以支持制定最優(yōu)的決策，系統(tǒng)范圍的運(yùn)營(yíng)和系統(tǒng)模型的改進(jìn)。
■ 應(yīng)用———通常在IOT 平臺(tái)上,但也可以包含作為業(yè)務(wù)域一部分的組件。
■ 業(yè)務(wù)域———通常在與上述操作、 信息、 應(yīng)用、 控制域 (在一定程度上) 等 IOT 核心功能分離的平臺(tái)上。
1、三層架構(gòu)
三層架構(gòu)由邊緣層、 平臺(tái)層及企業(yè)層組成，三層之間由近場(chǎng)網(wǎng)、 接入網(wǎng)和業(yè)務(wù)網(wǎng)連接。
平臺(tái)層一方面處理從邊緣層發(fā)送來的數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)發(fā)到企業(yè)層，另一方面也在接入網(wǎng)中傳輸從企業(yè)層返回到邊緣層的控制指令，平臺(tái)層通過業(yè)務(wù)網(wǎng)與企業(yè)層進(jìn)行通信，而企業(yè)層提供終端用戶接口、 控制指令和領(lǐng)域?qū)I(yè)應(yīng)用。
2、介導(dǎo)網(wǎng)關(guān)邊緣的連接和管理
介導(dǎo)網(wǎng)關(guān)邊緣的連接和管理是一 種架構(gòu)模式，其中，網(wǎng)關(guān)作為局域網(wǎng) (LAN) 和廣域網(wǎng) (WAN) 之間的媒 介,網(wǎng)關(guān)一側(cè)的 LAN 由邊緣節(jié)點(diǎn)組成,網(wǎng)關(guān)另一側(cè)連接到 WAN 。
3、邊緣—云架構(gòu)
邊緣—云架構(gòu)與介導(dǎo)網(wǎng)關(guān)邊緣的差異在于：裝置和資產(chǎn)可以直接廣域連接和尋址，而不是通過邊緣網(wǎng)關(guān)隔離所有的邊緣裝置。
4、多層數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
多層數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是一種根據(jù)功能和目的來將數(shù)據(jù)分層，從而優(yōu)化存儲(chǔ)性能的架構(gòu)。例如，為實(shí)現(xiàn)性能、容量、歸檔等不同目的可以將存儲(chǔ)層分成多個(gè)層次。
5、分布式分析
分布式分析架構(gòu)將接近邊緣的近場(chǎng)分析和集中式深度分析結(jié)合起來。例 如：在網(wǎng)絡(luò)時(shí)延較大或受到其他網(wǎng)絡(luò)約束，使得完全集中處理不是最優(yōu)解決方案時(shí)，此架構(gòu)模式可以發(fā)揮作用。
6、Lambda 架構(gòu)
Lambda 架構(gòu)提出了與 IOT 大數(shù)據(jù)相關(guān)的海量數(shù)據(jù)流實(shí)時(shí)處理的必要性，并將該實(shí)時(shí)處理分成兩個(gè)視圖: 批處理視圖和流視圖，架構(gòu)本身被分成三層: 批處理層、 服務(wù)層以及實(shí)時(shí)處理層。
批處理層負(fù)責(zé)主數(shù)據(jù)集、不可變的數(shù)據(jù)集以及擴(kuò)展數(shù)據(jù)集，服務(wù)層負(fù)責(zé)對(duì)批處理層的數(shù)據(jù)視圖生成索引以便有效檢索，實(shí)時(shí)處理層負(fù)責(zé)為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)提供低時(shí)延功能，并為流視圖獲取最新數(shù)據(jù)傳入數(shù)據(jù)被同時(shí)發(fā)送到批處理層和實(shí)時(shí)處理層，批處理層是為了實(shí)現(xiàn)高時(shí)延、 更完整的處理，當(dāng)批處理層不能兼顧處理的正確與完整時(shí)，數(shù)據(jù)在實(shí)時(shí)處理層進(jìn)行快速處理和分析。
目前 IOT 安全措施主要關(guān)注網(wǎng)絡(luò)安全和邊緣安全，IOT 缺乏能夠提供授權(quán)訪問應(yīng)用、資源、數(shù)據(jù)時(shí)，強(qiáng)制執(zhí)行最小訪問策略，然而，對(duì)于 IOT 當(dāng)前的 IAM 系統(tǒng)在大規(guī)模存儲(chǔ)身份和實(shí)體的能力方面受到限制，這種限制導(dǎo)致基于 IOT 的應(yīng)用缺少應(yīng)用集成層，與此同時(shí)，缺乏完整的框架能夠用于跨不同的解決方案來發(fā)現(xiàn)和管理 IOT 實(shí)體及其身份。
在當(dāng)前 IOT 的 OT 與 IT 連接中，遠(yuǎn)程攻擊者能夠利用工業(yè)、消費(fèi)者和公眾領(lǐng)域 IOT 系統(tǒng)中的弱點(diǎn)，入侵 OT 系統(tǒng)，將其導(dǎo)入不安全或不可靠的狀態(tài)。此外，遠(yuǎn)程管理的使用包括裝置的重新配置和更新，以及運(yùn)行中的監(jiān)控和操作性重新編程，會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的下一代保密和安全問題，具有開放性端口的 IOT 系統(tǒng)的引入，以及潛在的惡意代碼感染 (特別是在安全至關(guān)重要的裝置和系統(tǒng)中。
集成能力是 IOT 系統(tǒng)的推動(dòng)力量，由于 IOT 自身的復(fù)雜性，引發(fā)了新的、 更復(fù)雜的連接問題，需要提出新的解決方案。
IOT 系統(tǒng)依賴于四個(gè)組件 (語法轉(zhuǎn)換、域轉(zhuǎn)換、語義轉(zhuǎn)換和情境化)，真正實(shí)現(xiàn)組件之間的互操作。雖然在語法和域轉(zhuǎn)換層面對(duì)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換取得了一些進(jìn)展，但現(xiàn)在的 IOT 系統(tǒng)仍然需要應(yīng)對(duì)所有四種互操作性組件，在解決這些問題的標(biāo)準(zhǔn)制定方面仍然需要大量工作。
此外，IOT 系統(tǒng)必須解決缺乏 API 依賴性管理的問題，一個(gè) API 的改變會(huì)破壞整個(gè)系統(tǒng)，同時(shí)還存在微服務(wù)和服務(wù)編排的難題，由于不同的 IOT “孤島” 基于不同的解決方案,云端部署和前端部署并存，后臺(tái)流程間的互操作性仍是一個(gè)問題，例如端到端 的流程集成。
IOT 系統(tǒng)或組件發(fā)生故障后依然能夠維持功能，對(duì)現(xiàn)有的 IOT 系統(tǒng)是一大挑戰(zhàn)。
當(dāng)前的 IOT 在數(shù)據(jù)處理中面臨著前所未有的新問題: 數(shù)據(jù)量、 數(shù)據(jù)類型、 數(shù)據(jù)位置、數(shù)據(jù)敏感性等等。數(shù)據(jù)來自 IOT 系統(tǒng)和為其服務(wù)的平臺(tái)，它們?cè)谶吘壄h(huán)境中的連接終端數(shù)量和傳感器數(shù)量正在呈爆炸性增長(zhǎng)，多架構(gòu)模式進(jìn)一步加劇了何地、何時(shí)、 為何、如何提供數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)的問題，面向裝置和面向?qū)嶓w的數(shù)據(jù)需要更高的抽象層。IOT 系統(tǒng)資產(chǎn)的異構(gòu)性導(dǎo)致了獲得多源數(shù)據(jù)訪問權(quán)的問題。
IOT 中的傳感器和系統(tǒng)產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)，常規(guī)的處理技術(shù)存在不足。另一個(gè)問題是傳感器之間缺乏時(shí)間同步，由于系統(tǒng)的消息傳遞是無序的，需要通用的時(shí)間同步技術(shù)，但可用的數(shù)據(jù)往往不適用于高級(jí)分析系統(tǒng)。
BCM IOT 平臺(tái)從各種安全系統(tǒng)收集事件信息,除此之 外,也利用傳感融合技術(shù)從生產(chǎn)控制系統(tǒng) 收集計(jì)劃的和實(shí)際的生產(chǎn)數(shù)據(jù),BCM IOT 平臺(tái)導(dǎo)入來自其他組織的威脅情報(bào)信息,從而洞察到其他互聯(lián)系統(tǒng)的態(tài)勢(shì)并了解當(dāng)前和未來所面臨的攻擊,該平臺(tái)將分析事件信息并執(zhí)行事件風(fēng)險(xiǎn)分析,還將創(chuàng)建安全措施。
例如制訂對(duì)生產(chǎn)活動(dòng)的影響降至最低程度的風(fēng)險(xiǎn)緩解計(jì)劃，其安全措施還包括隔離受影響的子系統(tǒng)或中斷生產(chǎn)線，為應(yīng)對(duì)每個(gè)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)受到的影響， IOT 平臺(tái)通過分析生產(chǎn)數(shù)據(jù)形成最優(yōu)的生產(chǎn)計(jì)劃，現(xiàn)有的技術(shù)還不足以實(shí)現(xiàn)該用例，需要加強(qiáng)的方面如下：
智慧城市平臺(tái)和“平臺(tái)的平臺(tái)”基于語義消歧和情境化技術(shù)，支持面向公眾服務(wù)優(yōu)化的高級(jí)數(shù)據(jù)處理和下 一代分析方法，這些平臺(tái)將利用高級(jí)連接技術(shù)，諸如 5G 和內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)等，來傳輸和處理城市范圍內(nèi)的海量裝置產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，平臺(tái)將支持邊緣感知流處理技術(shù)，以便在并行網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)上進(jìn)行拓?fù)涮幚?，智慧城市平臺(tái)將使用下 一代技術(shù)為市民創(chuàng)造更智能、更安全的生活環(huán)境，現(xiàn)有的技術(shù)還不足以實(shí)現(xiàn)該用例，需要加強(qiáng)的方面如下:
IOT 出行體驗(yàn)系統(tǒng)基于智能安全平臺(tái)架構(gòu)，與智慧城市 IOT 系統(tǒng)配合，可以優(yōu)化公共汽車、 火車等交通問題，調(diào)節(jié)公共交通運(yùn)營(yíng)，在對(duì)其他乘客的干擾降至最小的同時(shí)，為有特殊需求的乘客提供更好的服務(wù)。例如：公共汽車 IOT 系統(tǒng)將配合出行體驗(yàn)系統(tǒng)，確保公共汽車在給定的路線和給定的時(shí)間內(nèi)具備處理輪椅或其他特殊需求的能力。
IOT 出行體驗(yàn)系統(tǒng)將基于自身的運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)以及從其他系統(tǒng)共享的數(shù)據(jù)進(jìn)行自我學(xué)習(xí)，該系統(tǒng)將基于具體情境來獲取和分析知識(shí)，從而動(dòng)態(tài)地重新配置自身及其他相關(guān)系統(tǒng)，并將使用先進(jìn)的信息技術(shù)實(shí)現(xiàn)跨系統(tǒng)共享作為融入到智慧城市的私有系統(tǒng)，自適應(yīng)選擇方法將管理由于現(xiàn)實(shí)世界動(dòng)態(tài)性而引入的不確定性和波動(dòng)性，基 于包含底層 IOT 系統(tǒng)的 “物” 的安全性、可信、位置、關(guān)系、信息和情境特性，實(shí)現(xiàn)管理決策和運(yùn)行時(shí)適應(yīng)性，現(xiàn)有的技術(shù)還不足以實(shí)現(xiàn)該用例，需要加強(qiáng)的方面如下:
智能安全 IOT平臺(tái)將實(shí)現(xiàn)以下提升：
■ 支持?jǐn)U展的感知能力，在這種情況下傳感融合在多個(gè)相互交織的 IOT 系統(tǒng)和對(duì)未來的分析之中，這會(huì)顯著增強(qiáng)和擴(kuò)展用于支持 IOT 生產(chǎn)力的現(xiàn)有概念和新概念而提出的算法。
■ 利用基于新標(biāo)準(zhǔn)的新建數(shù)據(jù)情境和數(shù)據(jù)語義機(jī)制能夠增強(qiáng)對(duì)信息的理解能力，從根本上提高分析性能。
■ 提供增強(qiáng)的安全機(jī)制，解決在跨地域、 跨系統(tǒng)等情況下如何最好地對(duì)裝置和數(shù)據(jù)進(jìn)行隱私保護(hù)等復(fù)雜 問題。
■ 支持 IT 和系統(tǒng)的 OT 關(guān)鍵安全功能和策略。例如，策劃—實(shí)施—檢查—?jiǎng)?、 觀察—判斷—決策—行動(dòng)和相關(guān)系統(tǒng)之間的協(xié)作安全操作，來應(yīng)對(duì)不斷變化的各種網(wǎng)絡(luò)和物理威脅。
1、連接
在產(chǎn)品層面上，未來 IOT 裝置的連接功能和需求可能與當(dāng)前 IOT 實(shí)體在許多方面有所不同。裝置和產(chǎn)品需要有連接到多個(gè)系統(tǒng)，而不是僅連接到一個(gè)系統(tǒng)形成 “孤島”的能力，并使得它們的功能不局限在裝置或產(chǎn)品內(nèi)，而是可以體現(xiàn)在產(chǎn)品之外，考慮到設(shè)備的移動(dòng)性，能夠適應(yīng)不同的帶寬和協(xié)議也是未來的必要功能之一，這能夠促進(jìn)基于硬件的網(wǎng)絡(luò)解決方案向軟件定義轉(zhuǎn)變，類似的裝置的連接功能可通過軟件升級(jí)，使之符合新標(biāo)準(zhǔn)也將成為一項(xiàng)重要因素，可以使未來 IOT 系統(tǒng)保持靈活性和高度的可配置性。
2、處理
裝置所收集數(shù)據(jù)的數(shù)量和種類需要我們?cè)诟黝?nbsp;IOT 系統(tǒng)中都提供額外的處理功能，以提高處理日益復(fù)雜的動(dòng)態(tài)應(yīng)用、大型設(shè)備和邊緣處理的能力，裝置和邊緣級(jí)別的增強(qiáng)性預(yù)處理使得系統(tǒng)反應(yīng)時(shí)間縮短，并減少了要傳輸?shù)街行姆?wù)器的數(shù)據(jù)量，同時(shí)內(nèi)置分析功能也變得越來越強(qiáng)大。
此外，機(jī)器學(xué)習(xí)將融入裝置、 邊緣和平臺(tái)之中， 為了能夠?qū)崿F(xiàn)高級(jí)數(shù)據(jù)處理，未來的 IOT 系統(tǒng)需要基于受控的裝置/ 產(chǎn) 品和外部系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，提供情境化信息，這影響了虛擬傳感器數(shù)據(jù)的處理，虛擬傳感器就是把多個(gè)傳感器動(dòng)態(tài)組合到一個(gè)虛擬設(shè)備之中，因此，邊緣上的設(shè)備動(dòng)態(tài)組合和自配置也被看作一種特性這也使得與自愈、彈性相關(guān)的處理功能非常有用。
3、存儲(chǔ)
在邊緣上的數(shù)字產(chǎn)品存儲(chǔ)功能，可以提供產(chǎn)品的生命周期、性能數(shù)據(jù)、來源和其他現(xiàn)實(shí)世界元素的信息。需要平臺(tái)的支持， 也需要集成到分析和應(yīng)用的組件中，將小型化嵌入式系統(tǒng)集成到日常物品和產(chǎn)品中，就可以實(shí)現(xiàn) DPM 功能， 增強(qiáng)的存儲(chǔ)器和更小更集成的嵌 入式系統(tǒng)，還將實(shí)現(xiàn)更先進(jìn)的性能數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和模式識(shí)別功能，可以在邊緣和更抽象的層面中用于機(jī)器學(xué)習(xí)和分析，具體的應(yīng)用領(lǐng)域取決于資源位置和所涉及的應(yīng)用。
4、感知
由于位置感知技術(shù)的進(jìn)步，現(xiàn)在的 IOT 系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)在傳感器級(jí)別的超精密定位，并且能夠?yàn)閭鞲衅飨嚓P(guān)的數(shù)據(jù)類型提供新的維度。與此同時(shí)，對(duì)高精度數(shù)據(jù)的處理。特別是由超精密定位數(shù)據(jù)的處理需要來自平臺(tái)級(jí)別的支持，特別是需要確保源隱私、 輔助 IOT 系統(tǒng)應(yīng)用和分析。
對(duì)于能夠在邊緣上收集詳細(xì)感知信息的裝置，可能需要過濾和泛化以及加密存儲(chǔ)和通信的能力，以確保能夠?qū)⒚舾袛?shù)據(jù)的公開程度降到最低。在邊緣層面上，下一代 IOT 系統(tǒng)可以通過傳感器融合技術(shù)將在其控 制下的多種傳感器信息與外部系統(tǒng)的信息整合，來提供組成虛擬傳感器的能力，由于此功能的復(fù)雜性，傳感器重配置作為該功能的一部分將擴(kuò)展到目前不具備這種能力的傳感裝置中。
1、衛(wèi)星通信的傳輸層協(xié)議
現(xiàn)在廣泛用作 IP 網(wǎng)絡(luò)中的傳輸層協(xié)議的 TCP (傳輸控制協(xié)議) 具有擁塞控制功能,該功能的本質(zhì)是通過調(diào) 整發(fā)送端的發(fā)送速率來控制網(wǎng)絡(luò)的負(fù)荷量，TCP 通過增加發(fā)送速率來探測(cè)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際承載能力，并對(duì)網(wǎng)絡(luò)發(fā)回的擁塞信息做出響應(yīng)，調(diào)整信息發(fā)送速率，衛(wèi)星連接通常具有高帶寬和高時(shí)延 ( 例如幾百毫秒) 的限制，而 TCP 在一次傳輸數(shù)據(jù)量估計(jì)不準(zhǔn)的情況下，不能充分利用可用帶寬。
由于往返時(shí)延估計(jì)值偏大降低 ，TCP 的傳輸效率在通過衛(wèi)星連接的端到端通信過程中，不能使用衛(wèi)星連接的全部帶寬，可以有效地開發(fā)和引入新的協(xié)議技術(shù) 諸如使通信設(shè)備提供帶寬信 息而不是使發(fā)送裝置進(jìn)行，估計(jì)這樣可以使得具有更高帶寬和高時(shí)延的衛(wèi)星鏈路得到更充分的利用。
2、通信系統(tǒng)
5Ｇ 技術(shù)的發(fā)展是實(shí)現(xiàn) ICT 網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)型突破的基石，無論人機(jī)所在何處，超寬帶和智能管道將實(shí)現(xiàn)人與互聯(lián)設(shè) 備之間的 “零等待” “零距離” 連接。而這僅是 5G 技術(shù)的第一步。為順應(yīng)下一代 IOT 系統(tǒng)，5G 無線網(wǎng)絡(luò)需具備: 支持超大容量和超高連接的能力，支持日益多樣化的服務(wù)、應(yīng)用和用戶，且這些服務(wù)、 應(yīng)用和用戶對(duì)日常生活和工作的需求都有極大的差異性，靈活高效的使用所有可用的離散頻譜以適配各種不同的網(wǎng)絡(luò)部署場(chǎng)景，移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)將日益成為人與人、人與設(shè)備之間互聯(lián)的主要方式。
移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的服務(wù)質(zhì)量、可靠性和安全性應(yīng)該與固網(wǎng)相匹配，為此，５Ｇ 技術(shù)需要達(dá)到10 Gbit/s 類似光纖的傳輸速度。實(shí)現(xiàn)超高清視頻通信和如臨其境的多媒體互動(dòng)? 這些技術(shù)都依賴 于超寬帶和亞毫秒級(jí)時(shí)延的網(wǎng)絡(luò)能力。
1、系統(tǒng)配置和動(dòng)態(tài)組合
新的傳感融合技術(shù)將考慮不僅來自 “物理傳感器”，而且還包括 “虛擬傳感器”的數(shù)據(jù)，諸如社交媒體、 人的數(shù)據(jù)等眾多數(shù)據(jù)源，將這些傳感數(shù)據(jù)納入新技術(shù)的設(shè)計(jì)，將促進(jìn)傳感融合和處理的能力提升。
2、數(shù)據(jù)情境化
數(shù)據(jù)情境化是一個(gè)雙重過程， 各 種 IOT 組件本身 (單獨(dú)或共同) 捕獲提供情境化的元數(shù)據(jù)，另外，數(shù)據(jù)本 身可以經(jīng)受情境變化處理，以提取隱藏在數(shù)據(jù)后面的透明或隱藏信息，總的來說，數(shù)據(jù)情境化是通過上下文挖掘和分析算法，在某些知識(shí)域中表示有意義形式的數(shù)據(jù)。新興的數(shù)據(jù)情境化技術(shù)將大大增強(qiáng)歷史數(shù)據(jù)分析、 實(shí)時(shí)態(tài)勢(shì)感知和態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)歷史數(shù)據(jù)析以增量方式更新情境化信息和特征，實(shí)時(shí)態(tài)勢(shì)感知檢測(cè)某些事件，并基于它們發(fā)現(xiàn)未知事件的情境化特征態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)未來會(huì)發(fā)生什么，數(shù)據(jù)情境化過程可以發(fā)生在分布式平臺(tái)的任何組件上。
3、自主數(shù)據(jù)交換
未來的 IOT 系統(tǒng)將使 IOT 裝置能夠自主交換數(shù)據(jù)，或者直接在裝置與裝置之間、 或以邊緣/ 云平臺(tái)為中介交換數(shù)據(jù)，此外，存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的 IOT 系統(tǒng)能夠與其他 IOT 系統(tǒng)交換此數(shù)據(jù),為了控制這種自主的數(shù)據(jù)交換，需要一種系統(tǒng)機(jī)制使得 IOT 用戶以及 IOT 網(wǎng)絡(luò)供應(yīng)商能夠控制自主數(shù)據(jù)交換。因此，他們的需求必 須寫在相應(yīng)的配置文件中， 然后系統(tǒng)機(jī)制自主地解釋配置文件，這樣的配置文件被稱為 “自主數(shù)據(jù)交換控制配置文件 (ADECP) 。
對(duì)于ADECP 每個(gè)配置文件特性，IOT 平臺(tái)中都有相應(yīng)的系統(tǒng)機(jī)制支撐，目前已有以下幾種系統(tǒng)機(jī)制：
■ 管理ADECP配置文件 (創(chuàng)建、 更改、 生命周期、 刪除) ；
■ 審核 ADECP配置文件；
■ 控制功能，指示裝置、 邊緣計(jì)算機(jī)以及云服務(wù)自動(dòng)交換信息；
■ 控制功能， 強(qiáng)制執(zhí)行自主數(shù)據(jù) 交換的安全設(shè)置；
■ 信息功能，確定當(dāng)前態(tài)勢(shì)和情境，并允許自主數(shù)據(jù)交換功能適應(yīng)變化情況 ；
■ 網(wǎng)絡(luò)控制功能。
4、傳感融合技術(shù)
傳感融合技術(shù)是通過組合、 集成和關(guān)聯(lián)多個(gè)不同傳感器來實(shí)現(xiàn)智能傳感，以獲得對(duì)所觀察的事物、 態(tài)勢(shì)、 情境的更全面了解，傳感器可以包括圖像傳感器、視覺傳感器、聲音傳感器、氣味傳感器和觸覺傳感器，并且數(shù)據(jù)源不限于物理傳感器。在傳感融合中，隨著傳感器數(shù)量和類型的不斷增長(zhǎng)，只要收集的信息被正確處理。則可以獲得更全面的知識(shí)，因此，在未來的傳感融合中，傳感器資源將被多方共享并廣泛用于多種目的，然而，對(duì)于使用未來傳感器融合的應(yīng)用，例如智慧城市應(yīng)用或在公共機(jī)構(gòu)情境中的應(yīng)用，關(guān)鍵在于確保完整性和授權(quán)。
雖然現(xiàn)代流式數(shù)據(jù)、 內(nèi)存和其他存儲(chǔ)技術(shù)能夠支持 IOT 的實(shí)時(shí)交互以及低時(shí)延或零時(shí)延訪問，但是存儲(chǔ)信息的方式仍將發(fā)生變化，“物” 和裝置的虛擬表示以及基于產(chǎn)品本身的去中心化的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，可以支撐實(shí)現(xiàn)更大的規(guī)模，并且能夠促進(jìn)建立非中心化的 IOT 業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)及供應(yīng)鏈。
從技術(shù)水平來看，人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、大數(shù)據(jù)等，皆對(duì)數(shù)據(jù)有高度要求；從應(yīng)用場(chǎng)景來看，智能家居、自動(dòng)駕駛、智能制造等，更需要相關(guān)技術(shù)的成熟發(fā)展，才能實(shí)現(xiàn)有更實(shí)際、更具價(jià)值的落地。物聯(lián)網(wǎng)作為啟動(dòng)數(shù)據(jù)收集、聯(lián)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的核心，將在整體產(chǎn)業(yè)發(fā)展上扮演著最基礎(chǔ)又最核心的關(guān)鍵性角色。
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