物联网如何加速数字化转型（从人的数据化到环境的数据化）

Web3.0的一个重要特征是，它是不需要许可的，任何人都可以在未经中央服务器许可的情况下参与Web3.0。最重要的是，Web3.0无处不在，这意味着互联网将随时可用，用户不必只依赖计算机和智能手机等设备来访问互联网。Web3.0的无处不在，让人们可以通过许多基于物联网技术的智能小工具实现互联网接入。简而言之，物联网就是将互联网连接的力量带给非计算设备，以执行各种任务，例如发送、接收甚至处理数据。物联网的主要目标是让企业从它们利用的设备和环境中获得更好的见解。物联网将计算和连接的范围扩大到计算机无法访问或没有必要访问的地区（见图1）。

图1 物联网

物联网主要涉及连接、智能、数据、对象、操作和生态系统。物联网设备和硬件之间的连接是物联网技术与物联网生态系统的基础。连接的设备相互通信并产生可用于分析的数据，而数据是行动和情报的输入。最重要的是，物联网涉及的智能侧重于物联网设备的感应能力和从分析中收集的数据，这些设备从微小的传感器到健身跟踪器，再到执行复杂物理任务的巨型自主设备。由于这些设备已经连接到互联网，因此它们具有唯一的IP地址。它们将收集的数据传输到专门的服务器（例如云服务器），并对其进行处理和分析，以便企业可以根据处理结果采取行动。

Web3.0旨在通过允许用户重新控制其个人数据来实现互联网的民主化。与此同时，物联网旨在将我们周围的所有东西连接到互联网，从而消除物理世界和虚拟世界之间的障碍。

随着越来越多的人沉迷于他们的设备及其功能，物联网设备的使用规模将继续大幅增加。人们可能会选择与他人进行连接，将有关自己和家人的所有信息保存在物联网设备中。2015—2025年全球设备联网规模见图7-6。

物联网设备收集的数据越多，它们就会越智能。城市将通过使用物联网连接设备转变为智能城市，因为通过访客亭、仪表盘、摄像机监控系统、自行车租赁站和出租车等工具可以实现自动远程管理和收集数据，用智能交通灯来收集交通数据，并使用这些数据将交通信号同步到高峰交通时间。智能家居集线器、恒温器、照明系统甚至咖啡机都会收集有关用户的习惯和使用模式的数据，用户在用语音控制设备时，可以允许它们录制自己说的话并将这些录音存储在云端，以促进机器学习。

图2 2015—2025年全球设备联网规模

5G技术的普及带来了更快的网络，以及连接更多智能设备的能力。更快的网络意味着智能设备积累的数据将得到更高程度的收集、分析和管理，这将推动制造物联网设备的公司的创新，并刺激消费者对新产品的需求，比如5G正在将汽车行业推向全新的模式。无人驾驶汽车以及已经在路上的互联车辆的发展将受益于更快的数据传输速度，因为新车将分析用户的数据并与其他物联网设备连接，包括其他四轮驱动的高科技车辆。

物联网正在推动传统的车辆专用网络向车联网(Internet of Vehicle，IoV)演变。随着越来越多的车辆连接到物联网，传统的VANET（Vehicular Ad-Hoc Network，车载移动网络）正在转变为车联网。与VANET相比，车联网有两个主要技术方向：车辆的网络工作和车辆的智能化。车辆的网络工作是由VANET、车辆远程信息处理和移动互联网组成的。袁文泽博客www.yuanwze.cn车辆的智能化是指通过使用网络技术，将驾驶员和车辆作为一个整体，使其更加智能化，这就需要深度学习、认知计算、蜂群计算、不确定性人工智能等技术提供支撑。

车联网是指车辆与车辆、车辆与行人、车辆与道路基建以及车辆与网络之间的延时通信系统。车联网系统的实时信息传递功能，能实现人、车与道路的协调配合，即时对道路使用者进行路况汇报与警示，从而加强道路安全和辅助驾驶。同时，车联网技术可应用在实时交通监控、事故管理和行车路线规划等方面以提高交通效率。长远而言，车联网技术更能配合自动驾驶技术的发展，协助判断隐藏危险，提升道路安全。例如，特斯拉团队旨在通过使自动驾驶电动汽车安全、负担得起和可扩展来做到这一点。他们的方法是将几种技术结合在一个平台ADAS（Advanced Driver AssistanceSystem，高级辅助驾驶系统）上，使车辆在没有人工输入的情况下自行驾驶。车联网的价值来源见图3。

图3 车联网的价值来源（图片来源：埃森哲，《车联网的未来》）

从架构来讲，有多种方法可以用来实现和设计车联网系统，但车联网架构应该有以下四层，以获得适当的物联网功能。

在开发车联网系统时，重要的是要考虑到环境因素。例如，车联网汽车需要感知障碍物、其他车辆和人类运动，以避开可能构成威胁的人或物体。袁文泽博客www.yuanwze.cn如果物体接近太快，无人驾驶汽车就应该减速以避免碰撞。车辆本身也应该受到监控，看看是否有任何故障或性能不佳的迹象；如果车辆本身不可靠，那么严重依赖车联网是没有意义的。

车辆的所有传感器都包含在这一层中。此外，感知层收集环境信息，用于监测事件、驾驶习惯和突发情况。它还具有射频识别和感知周围环境、车辆位置和其他物体的能力。

这是提供所有所需连接的通信层，包括移动网络通信技术、无线局域网、蓝牙和Wi-Fi，用于汽车、其他设备和基础设施之间的通信。5G对车联网的发展至关重要，可以支持高速率、高带宽、低延迟和可靠的连接。此外，5G物联网蜂窝标准允许车辆在多个设备之间更高效地传输大量实时数据。

车联网一旦收集了所有数据，就必须用其来做出决策，并允许汽车做出相应的反应。这就是人工智能成为车联网的关键组成部分的原因，因为它支持预测、决策和执行。人工智能层包括大数据分析软件、专用系统（无人驾驶汽车中的计算机视觉应用程序，用于识别道路上的物体，或AI仪表盘等安全设备）和云计算组件。人工智能层具有内置的云存储等基础设施，可以支持处理服务和系统低级组件实现平稳连接。

最后，应用程序层应用人工智能层的计算结果。它是物联网的用户端，可用于多种目的，比如娱乐、GPS导航和车载服务。

应用程序层包括车联网系统中的所有网络感知应用程序，以及远程信息处理、信息娱乐和一般汽车功能（例如监控发动机性能）。

车联网还包括所有连接车辆的GID（Globe ID，全球终端身份）。GID解决了射频识别的所有问题，包括速度慢和覆盖范围有限。此外，GID为车辆提供对车辆网络安全至关重要的数字ID。