数学,是描述万物运行规律的基石。曾有人说过,只要有足够的数据,大到宇宙星体运动,小到电子绕核旋转,都可以用数学规律去描述、去表现、去预测,而应对人类社会生活的点点滴滴自然也不在话下。拥有了足够数据的互联网,将能够实现市场所期望的“智能”——分析并预测消费者行为、准确建立合适的市场控制模型、大幅提高市场效率……这一切恰是目前热火朝天的物联网建设与其顶层的“大数据”概念所追求的“大智慧”。
“大智慧”,其基础是海量的小数据——这是早在上一代互联网时代就得以验证的真理。亚马逊、阿里巴巴乃至Facebook,利用用户数以亿计的网页点击、交易甚至页面停留时间等看似毫不起眼的小数据,成功实现了用户行为的分析与预测。这种实践的成功,证明了“大数据”概念的可行性,也坚定了我们利用物联网将这种基于小数据的“大智慧”扩展到现实生活中的决心。
离开了可监控的虚拟网络,我们在现实生活中产生的繁杂的数据又该如何收集?想必大家的答案都是相同的——低功耗传感器、控制器以及其他智能器件。不妨从普通消费者的角度来看,要获取足够描述个人行为的数据,首先要做到“自我量化”,即通过可穿戴设备甚至是植入式设备,利用自我监控及自我感知技术,将人体的健康数据、环境数据和行为数据上传至互联网。同样,社会生活也可以通过这种“量化”,转换为大量“小数据”以支持互联网的“大智慧”。而这种数据的收集设备,也许是我们身边的智能手机、平板电脑,但更多的将是在不起眼的角落默默工作的低功耗嵌入式智能设备。
这些低功耗嵌入式设备拥有极小的体积和极低的功耗,有些甚至仅仅依靠很小的一块电池就足以工作数十年,甚至能利用环境实现“自供能”。此外,这类数据收集设备大多数工作环境恶劣,但是需求数量却十分巨大,因此要求设备具有极高的可靠性与极低的成本。这方面最新的解决方案之一就是Freescale不久前推出的一款基于Cortex-M0+架构的MCU,其体积小到可以植入人体,并在体内环境下工作,而未来这类芯片甚至可能利用人体本身进行供能。
目前,大多数为“大智慧”收集数据的设备均基于ARM技术。仅在2012年,ARM的合作伙伴就为市场贡献了87亿块ARM芯片,奠定了物联网与大数据发展的基础。预计到2020年,嵌入式控制市场规模将达270亿块芯片,其中绝大部分将采用ARM技术。除此之外,ARM生态系统所提供的多样性,确保了市场的良性竞争,激励了众多创新与差异化,保持了市场不断前行的活力。
可以说,随着低功耗、低成本的数据收集设备逐渐铺开,无数“小数据”将让我们得以利用互联网还原出一个更真实的世界,并实现真正的互联网“大智慧”。
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