物聯網本質的四個邏輯和未來五大發展趨勢

物聯網是全世界公認的未來發展趨勢，目前它正以極快的速度在全社會得到普及。物聯網時代連接一切的工具平台，我們知道即將爆發的物聯網，我們現在就是「人人聯網」「人物聯網」這兩個都已經實現了，那下一個是什麼「物物聯網」然後是「萬物聯網」。

曾有數據銀行負責人提到,儘管他們現在的數據交易量增長迅猛，但是企業客戶對數據的需求仍然是遠遠大於供給，缺少各種類型的數據。

這個數據來自什麼地方？物聯網是很重要的數據來源。這只是催生物聯網發展的一個因素。還有人認為是低功耗廣域網的興起和晶元等硬體成本的大幅下降，推動了最近2年物聯網時代的到來。

實際上，物聯網浪潮的到來，本質是由以下4個邏輯推動的，如下圖所示：

1人性的發展：智人->人->神人

從原始的智人發展來的人，未來希望變成神人，希望達到自由主義，讓自己所有需求都得到滿足。

人會創造一些簡單的機器和高複雜度的機器人，通過機器代替人做事情，把人解放出來，這是第一個邏輯。

正是這個邏輯，不斷催生出各類型智能硬體、人工智慧需求。

2思維的4層次升級

代替人的機器在不斷升級過程中，背後隱藏著機器思維的4層級升級。

第1層級是簡單控制。最早其實人類創造的機器就是控制，機器沒有思考，全部通過人來進行開關控制、參數設置。

第2個層級是機械思維，即設定好什麼條件下發生什麼反應，基於因果關係的思維，根據確定的環境因素制定確定的決策，比如路燈的光線感測器根據天空的陰暗程度來決定燈的開關，這就是典型的機械思維。

第3個層級是相關性思維，最大的不確定性因素是環境，決策非因果關係，而是經過相關性分析後作出判斷。

相關性思維已經發展多年，最早的統計分析、數據挖掘即如此，現在的機器學習、神經網路也是如此，只不過比統計分析多了根據數據訓練調參或者自動生成模型。

比如擲骰子，要預測骰子的結果，需要根據扔骰子的力度和方向，包括風的影響等等一系列因素做判斷，所有這些因素都是不確定的。

另外一個例子是自動駕駛，其中一個很大的難題是針對緩慢移動的物體可以做一些識別和響應，但如果是快速移動的物體，基於感測器很難做出判斷到底該如何應對，這也是針對不確定性和快速變化的環境，通過相關性思維做出的分析和判斷。

第4個層級是認知智能和類人思維，這裡面的邏輯就是把採集到的數據轉化成信息，信息再加工成知識，知識轉化成行動，不斷做歸納總結，機器模擬人的思考過程。未來物聯網所有運作規律均沿以上4個思維層級去進化。

3自我管理

上述第3個邏輯是針對人自己本身、物本身要做監控/診斷的特性提出的，對人自己做優化，對機器及機器之間的配合做優化，人會有越來越多的外帶的設備或者植入到身體里的設備去對人身體數據和生活習慣數據做採集，不斷給自己一些建議。

工業領域的設備，或者大家使用的各種電子設備上將來會有越來越多的監測裝置，能夠對機器本身狀況做監測，以此進行預防性維護、能耗管理、運營效率優化。

4互聯想像

這個邏輯是什麼呢？人的競爭、企業競爭最終是認知的競爭，企業和人需要不斷地改善自己，99%的人失敗是由於無法改變自己，堅持自己的固有觀念。

人類發展從最早到不同類別群體中脫穎而出，並不是因為自己有組織能力，而是因為自己有幻想，相信國家/相信神，有這種幻想才導致智人這個族群在所有族群里最終勝出。

現在，人相信自己會主宰很多事情，或者相信金錢的力量，相信權威的思想，這些都是源於幻想，想像會讓人擁有極強的力量，這是人和動物最大的區別。

我這裡所說的互聯想像是指什麼？就是未來其實人類不會再去相信對於某種事的追求，而是會依賴環境信息的採集做決策。

我們很多決策正確與否取決於是否拿到足夠的流動信息，我們相信物聯網帶給我們足夠的數據量，這樣就可以做出有利於自我個體發展的決策，這是第一層級。

第二層級就是發揮資源協同的價值，實現社會整體效能的提升。比如說現在每個人都有一台手機，利用效率不高，晚上手機即不再工作了，而社會需要的計算資源會越來越多。

假設有一家公司做一個事情，把所有手機的計算資源調動起來，在人休息的時間把閑置的手機計算資源利用起來，然後用在需要大規模計算能力的領域，比如說用在人類疑難疾病問題的解決/重大難題攻克上，同時手機用戶也可以獲得額外回報，這就是一個典型的資源協同優化效率的例子。

再比如說城市交通調度，把所有汽車/道路的信息綜合起來之後，依據已經找到充分多的信息做出最優的交通調度和調整，幫助每個人節省在路上的時間。

第4個邏輯其實是環境、人、物未來會基於對物聯網的相信，進行智能應對，以及依靠萬物互聯的機製做出最優化的資源配置。

物聯網未來5大發展趨勢

趨勢一 自診斷

對於物的自診斷，包括縱向的數據採集、管理、診斷、維護、對產品創新和橫向的機器之間做配合優化，以降低能耗，提升利用效率。

以往工廠里大多數工廠利用率非常低，有些設備運轉，有些設備閑置比例非常高，能耗浪費非常嚴重，工業企業內部機器之間、機器與環境之間需要優化。

同時上下游供應鏈協同也是優化方向。對於人的自診斷，包括3個層面——健康、體征監控診斷、干預和治療；人自身成長的技能檢測、輔助訓練；針對生活習慣的數據採集和改進建議。

趨勢二 新的智能主機

新的智能主機應用規模不會快速增長，而是會緩慢的一點點發展出來，因為硬體成本的下降和技術、內容、生態的完善需要時間。

從形態上看包括3類新智能主機——對人的能力延伸，可以去人無法去的危險地方，比如無人機；對人的替代，未來95%工作會由機器人替代；人與人、人和物之間的交互終端，比如AR眼鏡，可以看手機信息、新聞，用新的智能終端做控制。

趨勢三 機器與人的結合

先舉個例子。

俄羅斯有一個新媒體的富豪，召集40個科學家做「俄羅斯2045計劃」，分四個階段走。

第一步，在2020年實現通過人腦控制機器，這個事情看似簡單，實際上難度比較大，因為人的大腦皮層信號非常微弱，且難以與人的行為對應。

第二步，在2025年把人腦放在機器里，適合人腦精確生存的環境，為人腦供應營養，無需依賴人的身體。

第三步，在2035年，通過研究徹底人腦構造，創造出一個類人大腦，這個原理是仿生學原理，是極其難的事情。很多仿生學原理很難走的通，比如飛機，最早研發的時候是模擬鳥類翅膀設計，未能成功。而萊特兄弟是利用空氣動力學的原理設計飛機，最後成功了。

最早的人工智慧也是仿造大腦的神經元和突觸的構造進行設計，依然很難，而通過大數據不斷的訓練，反而可以訓練出合適的模型實現人工智慧。

但是創造出類人大腦，依然是人工發展的前進目標，可以把人性格和記憶儲存到人造大腦里，這意味著人類可以實現永生。

第四步，在2045年，真實版虛擬人創造出來，可裝載人的意識。

這聽起來像天方夜譚，但是這個未來已經與我們越來越近。機器與人的結合將在以下4個方面得到發展：

機器器官移植 已經實現的包括盲人機器視覺輔助、機器外骨骼、神經晶元等。日本的一家公司提供的機器外骨骼，通過採集運動的控制意念信息來控制外骨骼肢體運動，人的運動意念信號通過神經傳到皮層，再轉成肌電信號，這家公司通過採集肌電信號來判斷控制意念。

美國一家公司開發的應用于軍事的腿部外骨骼，採用液壓驅動，以燃油為能源，裝在外骨骼的感測器感知腿部力量的運動方向，來強化腿部力量。

另外已經實現的是幫助抑鬱症患者植入神經晶元，抑制他產生抑鬱症的神經信號，促使其感到快樂。

納米機器人，納米進入到血液里或者內臟里，可以做一些觀察/監控，輔助醫療診斷或治療措施。

人腦逆向工程，機器與人合二為一 未來人的身體會存在大量機器，甚至大腦也是類人大腦，只有記憶和意識是自己的，人體器官中有50%以上不是人自己本體長出來的器官，就不是真正意義上的人了。

趨勢四 人與機器的溝通

包括語音互動，基於光場重構的空間三維顯示與互動，眼球追蹤，腦機介面等。

趨勢五 AI+高速增長的行業應用和跨行業協同

根據據Machina Research數據，全球物聯網連接終端數量在2015年-2025年之間將增長3倍，2025年全球物聯網連接數量達270億個。這意味著非發展中國家人均擁有的智能設備超過5台。

根據Xlively數據，2020年物聯網連接終端數中工業物聯網和智慧城市佔據大多數份額，2B應用領先2C發展。

隨著更多低成本並行指令集晶元的推出，更多物聯網智能終端在邊緣實現快速識別智能響應和結構化數據採集，或者傳統設備的數據採集，兩種路徑結合雲端AI模型訓練，最終實現AI的深度行業滲透和跨行業資源協同。

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