4大邏輯推動物聯網浪潮的到來

物聯網是乙個傳統it與新興技術結合的產業，玩家中包含很多傳統isv/si，這些企業在各行業深耕多年，原來做軟體開發，之後是做移動行業應用和m2m解決方案，現在轉型做lpwan解決方案，這樣的企業非常多。

曾有資料銀行負責人提到,儘管他們現在的資料交易量增長迅猛，但是企業客戶對資料的需求仍然是遠遠大於供給，缺少各種型別的資料。這個資料來自什麼地方?物聯網是很重要的資料**。這只是催生物聯網發展的乙個因素。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。

農業物聯網

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械人，通過機器代替人做事情，把人解放出來，這是第乙個邏輯。

正是這個邏輯，不斷催生出各型別智慧型硬體、人工智慧需求。

2、思維的4層次公升級

代替人的機器在不斷公升級過程中，背後隱藏著機器思維的4層級公升級。

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、引數設定。

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、資料探勘即如此，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資料訓練調參或者自動生成模型。

比如擲骰子，要**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。

另外乙個例子是自動駕駛，其中乙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個層級是認知智慧型和類人思維，這裡面的邏輯就是把採集到的資料轉化成資訊，資訊再加工成知識，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裝置或者植入到身體裡的裝置去對人身體資料和生活習慣資料做採集，不斷給自己一些建議。

工業領域的裝置，或者大家使用的各種電子裝置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、互聯想象

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裡最終勝出。

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，想象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象是指什麼?就是未來其實人類不會再去相信對於某種事的追求，而是會依賴環境資訊的採集做決策。

我們很多決策正確與否取決於是否拿到足夠的流動資訊，我們相信物聯網帶給我們足夠的資料量，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公升。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。

假設有一家公司做乙個事情，把所有手機的計算資源調動起來，在人休息的時間把閒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，同時手機使用者也可以獲得額外回報，這就是乙個典型的資源協同優化效率的例子。

再比如說城市交通排程，把所有汽車/道路的資訊綜合起來之後，依據已經找到充分多的資訊做出最優的交通排程和調整，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，進行智慧型應對，以及依靠萬物互聯的機制做出最優化的資源配置。