七个问题让你对物联网“略知一二”
- 来源：物联商业网
- 2016/9/8 15:00:3626570
七个问题让你对物联网“略知一二”
1、目前*物联网平台有多少个?
物联网平台已成为许多厂商进军物联网市场常用的一种商业模式，不管大型科技公司，或者是传统产业，都开始利用自建物联网平台的方式，来提供企业从端点到端点之间的物联网解决方案。根据物联网Analytics市研机构调查统计的结果，截至2015年，由各别厂商所推出的物联网平台数量，已累积有260个，而自建或合作打造这些物联网平台的业者，其中有180多家是新创公司，中小企业则有45家左右，还有25家是大型跨国企业。而到今年5月，物联网平台数量更接近翻倍，已多达400个。
2、目前有物联网的认证吗?
有，例如日本今年5月开始推出物联网专业检定的测验，能通过这项测试来评价受测者对于物联网具备的专业知识能力，通过测试者将被授予证书，而检定内容涵盖了8大领域，包括物联网战略与管理、产业系统与标准化、相关法律、网络设备、物联网平台、数据分析与信息安全。这项考试检定将分成三个等级，通过为专业协调员、第二等级为专业工程师，第三级则为专业架构师。而除了国家提供给一般人的检定外，也有厂商提供类似的检定测验，例如亚马逊也有推出AWS认证，来提供开发人员或架构师等做为在AWS专业知识和技能方面的认可。
3、物联网与工业4.0的关系?
工业4.0(Industrie4.0)是德国用来迈向智慧工厂(SmartFactory)的技术战略目标，要让工厂内的每个操作设备都具有独立自主的能力，可以自动化完成生产线操作，且能实时监控周遭环境，随时将故障排除，不过要让机器设备具备有自动化监控和实时应变的能力，就得需要靠着累积大量数据和分析工具的协助，才有办法做到，这就得仰赖在这些在设备上布设的大量传感器来帮忙搜集机台资料，并上传云端进行分析，才能够利用得出的结果，来做为各种智慧工厂应用，才得以逐步实现工业4.0。
4、物联网与机器学习的关系?
机器学习是一种用来预测未来的演算工具，近几年广泛运用在网络、商业、医学和生物基因等领域，甚至也开始结合无人汽车的应用。然而，需要提高机器学习的预测能力，并不能依赖过去以规则为基础的计算机程序运算，而是得靠着学习从大量数据作训练，才能够发挥出机器学习的效果。例如Google自驾车就是藉由搜集大量传感器资料，来持续提供车辆做机器学习的训练，确保让汽车可以在自动行驶于不同的驾驶环境、交通型态和道路条件下，仍可做到佳的判断。
5、物联网与区块链技术的关系?
在金融科技爆红的区块链(Blockchain)技术也开始用在物联网。例如IBM等一些科技厂商开始也利用区块链技术，来打造自家的物联网网络环境。当将区块链技术运用在物联网网络架构时，和目前以集中化物联网网络部署为主的物联网环境的大不同，在于其采用了去中心化的分布式数据库架构，让物联网网络能用P2P点对点的方式，来进行大量设备与设备之间的数据传输，因而可以建立一个开放存取的物联网网络环境。
6、物联网与VR/AR应用的关系?
随着VR/AR吹起的一股虚拟现实热潮，也开始有一些厂商将VR/AR技术与工厂物联网应用结合。例如，可将从工厂设备传感器搜集而来的资料经过分析后，利用VR或AR接口在头戴式装置或平板上，来呈现出可视化的分析结果，以提供现场维护人员实时查看这些设备有无异常发生，像是能显示当下设备可能发生故障的机率，或标示距离设备停机保养的日期等讯息，来即早展开检修或维护保养。
7、物联网与IPv6协定的关系?
目前广为使用的网络协议IPv4，所能提供物联网硬件的网络地址已不够使用，未来将改由IPv6来接替，IPv6采用128位长度，能提供的IP地址，远远超过IPv4的数量，所以非常适合用来支撑百亿级硬件连网所需的大量IP地址需求。