浅析数据“泛在聚合”意义上的物联网

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1、浅析数据“泛在聚合”意义上的物联网    目前，全球范围内物联网的产业实践主要集中在三大方向。    何为数据“泛在聚合”意义上的物联网    第一个实践方向被称作“智慧尘埃”，主张实现各类传感器设备的互联互通，形成智能化功能的网络。    第二个实践方向即是广为人知的基于RFID技术的物流网，该方向主张通过物品物件的标识，强化物流及物流信息的管理，同时通过信息整合，形成智能信息挖掘。    第三个实践方向被称作数据“泛在聚合”意义上的物联网，认为互联网造就了庞大的数据海洋，应通过对其中每个数据进行属性的精确标识，全面实

2、现数据的资源化，这既是互联网深入发展的必然要求，也是物联网的使命所在。    比较而言，“智慧尘埃”意义上的物联网属于工业总线的泛化。这样的产业实践自从机电一体化和工业信息化以来，实际上在工业生产中从未停止过，只是那时不叫物联网而是叫工业总线。这种意义上的物联网将因传感技术、各类局域网通信技术的发展，依据其内在的科学技术规律，坚实而稳步地向前行进，并不会因为人为的一场运动而加快发展速度。    RFID意义上的物联网，所依据的EPCglobal标准在推出时，即被定义为未来物联网的核心标准，但是该标准及其惟一的方法手段RF

3、ID电子标签所固有的局限性，使它难以真正指向物联网所提倡的智慧星球。原因在于，物和物之间的联系所能告知人们的信息是非常有限的，而物的状态与状态之间的联系，才能使人们真正挖掘事物之间普遍存在的各种联系，从而获取新的认知，获取新的智慧。    “泛在聚合”即是要实现互联网所造就的无所不在的浩瀚数据海洋，实现彼此相识意义上的聚合。这些数据既代表物，也代表物的状态，甚至代表人工定义的各类概念。数据的“泛在聚合”，将能使人们极为方便的任意检索所需的各类数据，在各种数学分析模型的帮助下，不断挖掘这些数据所代表的事务之间普遍存在的复杂

4、联系，从而实现人类对周边世界认知能力的革命性飞跃。    人类认知世界的一种新的通用语言    举个例子：    土壤毒化水平测定：新出台的食品安全法规将注意力集中在食品的生产加工环节。然而，影响食品安全的源头问题很大程度上是在种植地的土壤毒化。    土壤毒化至少由以下二方面因素决定：一是地块周边水系中污水排放情况，二是有毒有害污染物的浓度；了解该区域的地质结构信息，你会得知这些有毒有害物在土壤底层和表层的扩散情况；了解空气中的浓度以及气象条件，你会得知有毒有害物沉降到该区域土壤上的范围和数量；通过水利气象部门的信息，

5、你会知道水系内的污水及村镇污染物以怎样的方式随雨水倒灌到该块土地上。当然，农业部门的检测会告知所使用的化肥、农药对土壤的毒化影响。任何靠抽样检测来实现土壤毒化水平测定都是不切实际的，只有将上述诸方面的数据信息合成起来，依靠科学的数学分析模型，才能够综合判定该区块土壤的毒化水平。    没有物联网的情况下，这样的工作是不可能实现的，原因在于环保部门、水利部门、地质部门、农业部门、气象部门等各部门的数据是无法相互辨认的，也不可能被实时集成到一个统一的运算分析系统中去。随着统一物联网的建成，各类数据及各行各业的数据都将遵循统一

6、的属性编码规则，这使人们有能力把上述诸多部门，甚至包括其他相关的未列举到的部门的数据，任意的检索到一起进行运算分析，从而实现土壤毒化水平的精确测定。    我们可以准确地说，互联网将人类社会带入了“信息时代”，而物联网的使命则是要把人类带入“智慧时代”。人类对周边世界认知能力的革命性提升，以及应对各种以往难于解决的各类难题的智慧普遍而大量的生成，将会使人类社会在生产生活方式、社会组织形态等各个重大方面发生深刻的变革。因此，只有数据“泛在聚合”意义上的物联网，才是人们广泛期待的具有文明演进意义和普世价值的物联网。    中

7、机国信工业数据服务(北京)有限公司及其主持建设的“中国物联网核心网络体系”，是目前全球范围内已知的惟一的针对数据“泛在聚合”进行物联网建设的力量和实践。    具有广域网特征的中国物联网核心网络体系的建成，一方面为所有的设备所产生的数据提供一个从生成到传输、集散、调用、属性标识的完整的秩序化管理；另一方面，依托属性分类、标识分类的编码规则，将实现现有的以及未来不断增长的网络数据的全面“资源化”，对数据海洋中的每一个数据进行精确的属性标识，无论这个数据走到哪里，人们对它的含义、属性都可以一目了然。    通过计算机检索系统

8、，人们都可以非常方便地根据需要获取它。通过对数据间关联关系的分析、处理，最终帮助人们对世界事物间无所不在的联系形成丰富而深刻的认识，形成解决各类难题的智慧。    此外，随着统一的中国物联网核心网络体系的建成，也将为另外两种局域网意义上的物联网产业实践：“智慧尘埃”和基于EPCglobal标准的RFID的应用，提供广