物聯網時代,首先是一個大數據和云計算的時代。家居智能,萬物互聯是呈現在世人眼前的可見景象,而這一切的背后少不了云端的貢獻。因為海量的數據傳輸與儲存,以及數據的運算處理,都需要在云端才能解決。可以說數據上傳云端是物聯網的關鍵一環,若是解決不了數據上云這一步,那么今后的萬物互聯也只是一紙空談。
最近大量上市的智能插座、智能燈泡、智能白電等產品無一不把接入云端作為標配,然而市場也總是會有另外的一種聲音,數據上傳云端雖是主流,但在終端進行數據處理能力也非常重要。因為很多終端的控制是需要實時的,可靠的。
例如智能廚房,在炒菜的時候每時每刻都需要根據不同的狀況做出相應的判斷,這種實時性很強的終端產品,若是也將數據上傳到云端的話會顯得滯后,而且上傳云端還需要網絡的保證,若是設備的網絡或者電路出現問題就會出現災難性的后果。
接入云端是智能化的必要條件嗎?智能家居數據是否都需要上傳云端?針對這個疑問,物聯網智庫近日舉辦了一期主題沙龍活動,以獲取大家對這個命題的觀點。參與沙龍互動的朋友都是從事智能家居多年的業界同仁,對于智能家居近來的火爆大家都在持續觀察和冷靜思考。從現場的實際情況可以看出,現場多數人對數據上云持有保留態度,對數據上云的反應也不是很熱情。
大家的這種反饋有些超出庫客的預期,因此筆者詳細整理了各種聲音,有以下幾種:
1、智能家居的安全性更勝電腦和手機
聯網就意味著不安全,這是互聯網誕生以來一直存在的問題,而由互聯網進化而來的物聯網當然也遺傳了這個問題。將數據上云一方面會帶來很多便利,比如可以實現遠程操控等等,但是這些數據也會牽扯到很多個人隱私或者商業信息。萬一泄露的話會給個人和企業帶來諸多的不便,前些年冠希哥的“艷照門”事件那是血淋淋的例子。
再則,若是數據都上云的話,便為黑客們進行高技術、高智商的犯罪提供大大的便利。黑客們通過對人們的日常相關的智能設備的入侵,例如汽車、或者家電、家用機器人等便可達到他們的犯罪目的。目前沒有哪家云平臺能夠保證100%的安全,而人對于安全的敏感度是相當高的,哪怕安全漏洞的概率只有0.1%都足夠引起人的恐慌與敬畏。
最近智能設備慘遭破解的新聞不斷,海爾Smartcare智能家居系統、TCL智能洗衣機、螢石A1互聯網報警盒子、小米智能手環、長虹智能電視、九陽智能豆漿機、樂小寶投影儀等均被破解,不由得引起業界的普遍關注。
就像前些日子“電梯吃人”事件一樣,就概率而言,“電梯吃人”是一件非常非常小概率的事件,但是那段日子,筆者在乘地鐵上的電梯時,時不時就能聽到周圍人說“不要走電梯的第二塊踏板”的話。由此可見一個小概率事件便能讓大家引起對整個行業安全性的擔憂。
2、智能家居數據的永久性
有些人對于數據上云的擔憂是出于永久性方面來考慮的。有這方面考慮的人主要是一些企業,若是某家企業將數據都上傳于某個云平臺,但是萬一那家云平臺企業因各種問題而被迫停止云服務,那么儲存在該平臺的數據怎么處理,這是一個很棘手的問題,勢必會給那些將數據儲存在該云平臺的公司帶來很大的不便。從這個角度來說,將數據儲存在大的云平臺公司顯得更可靠一些。
3、繞不開智能家居數據的利益分配問題
任何技術的推動都免不了牽扯到利益問題。至于將數據都上傳到云,這牽扯到兩個方面的利益問題。一方面是云平臺公司與數據信息提供者之間的利益,云平臺公司收集數據說白了還是一種商業手段,是想要挖掘這些數據背后的利益。但是,若是數據的提供者嘗不到什么甜頭的話,他們肯定是不樂意白白的為他人作嫁衣裳。
當然,若是將數據都上云這肯定也侵犯了很多行業的既有利益,比如說芯片行業。原因很簡單,數據都上云,就會大大削弱終端數據處理的能力,那芯片在行業中的作用也降低了很多,這肯定不是芯片行業所樂意看到的。
在這里筆者借鑒《是什么卡住了大數據的應用?》文章中的觀點:云平臺發展的瓶頸不是技術,而是背后所需要的分配關系的建立。這種關系理不順,云平臺上的數據就會停留在孤島層面,每個組織都有自己的東西,并把它命名為“大數據”。
云平臺的這種狀態,非常像經濟學里出名的一個論點:公地悲劇。《美國經濟史》舉了一個非常易懂的例子來說什么是公地悲劇:這就是“免費搭車者”問題。設想共享土地所有權,且共同生產了100斤玉米的10個工人,平均每人消費10斤玉米。假設一個工人開始偷懶并將其勞動努力減半,從而導致產出減少5斤。由于產出共享制度的安排,偷懶者的消費量和其它工人一樣,現在都是9.5斤。盡管他的努力已經下降了50%,但他的消費量只下降了5%。偷懶者是在搭他人勞動的便車。
這背后有非常深刻的人性問題,即使我們可以通過努力協作創造更多的財富,個人也可以從中分享更多,但在群體里明顯的個人傾向則是自己工作更少但分享更多。這與囚徒困境其實是相通的。
雖然問題種種,但云平臺的發展不能因噎廢食,到場的業界同仁們也一同提出了解決方案。對于智能家居數據上云這件事將會如何發展,大家認為可以從下面幾點考慮:
1、智能家居數據進行分級處理
可將數據按某個標準分為不同的級別,例如可根據重要性將數據分為:重要的數據、次重要的數據,不重要的數據三個級別。
●重要性數據是指哪些牽涉到個人重要隱私或者商業機密的數據,這些數據就不要上傳到云端,自己本地儲存監管就行了。
●次重要的數據是指那些即使公布出去對自身也不會產生太大的困擾而又能產生一定可見的商業價值的數據,對于這部分數據可以跟云平臺公司協商好,可以拿到一部分商業分成。
●不重要的數據是指那些對個人而言沒有意義的數據,而平臺公司或許可以匯集大量這類數據后而能夠產生一定的價值。對于這類數據應該可以無償上云。這種將數據分來上云可以有效的避免很多安全問題與利益糾紛。
2、健全與完善智能家居系統的網絡法制
必須承認網絡法制的建立是一個長期的過程。同時不可否認,中國的法制建設還跟不上時代的發展,尤其是一些新興行業的法律建設很不健全,有很多空子可以鉆。若是能建立一套較完善的行業法律體系的話,就會為解決很多棘手問題帶來一把利器。
例如云平臺公司若是倒閉,則對于損失的賠償原則與對于數據的接管處理原則都有法可依,這就會減輕人們對于數據永久性這方面的顧慮。而加強對于網絡黑客的偵查手段與處理力度也會增加人們對于數據上云的安全感。
3、智能家居數據的云端處理與終端處理雙管齊下
事實上,有很多產品對于數據的實時性要求很高,例如家庭中的智能灶、熱水器,火焰大小和出口水溫必須實時控制。再比如與智能家居緊密聯動的智能汽車,汽車每時每刻都是要根據現場的不同狀況做出不同的反應。這個時候數據的本地處理會比云端處理更好,因為本地處理不會有延遲或者斷網的顧慮。所以一味的強調將數據都上云端太過極端,可更具具體的行業與實際情況選擇數據的不同處理方式。
同時云端與終端之間的關系可以參考目前已經非常成熟的制造業云平臺模式,對實時性要求很高的數據采用分布式運算的機制就地處理,實時性不高但需要進一步記錄、運算和產生決策依據的數據上傳云端進行深入價值挖掘。
對于數據是否上云,各家都有自己的考慮。可以預見,在智能化的道路上云計算將會扮演一個非常重要的角色,若是智能化的道路卡在了數據上云這道坎上,萬物互聯的愿景也就遙遙無期。若是小伙伴們對智能家居數據上云之路有任何建議和思考,可以在本微信公眾號留言,與筆者零距離交流。