
区块链能够给物联网带来什么
从2018年初开始,众多科技热潮趋势报告和文章提出:区块链、物联网可能是下一个发展关键。而且,到2019年,在所有物联网部署中近20%可能具有基础的区块链服务。
很多企业对区块链的未来发展看不透,可能也会担心在高速发展的区块链洪流中被排除,这也是目前区块链发展的一个基本现状。尽管如此,区块链已成为科技界的新宠,许多个人、企业、政府甚至秘密组织都在利用该技术进行各种各样的尝试。
在未来,物联网将是与区块链擦出最多火花的领域。为什么?
物联网行业面临的问题
到目前为止,物联网面临的最紧迫的挑战是安全性(确保数据的隐私性、数据存储的安全性)以及完整性(数据连续性和各种数据交互的兼容性)的问题。
很显然,物联网将逐步扩展到我们生活的各个方面并导致互联互通的急剧增加。但是,用于网络设备之间数据传输的服务器在生产力和可靠性方面更有可能成为薄弱环节。
硬件方面:由于物联网应用场景的不同,传感器的种类众多,作用各不相同,在很多细分场景,存在着成本与规模的问题;传感器本身需要一些半导体材料、生物技术、芯片技术、封装工艺等的支撑,其技术更新换代会受到限制。
标准兼容方面:物联网终端设备的千差万别,通信协议的差异,不同的应用场景需求,导致物联网领域的各类标准不一致:硬件协议、数据模型标准、网络协议、传感器标准、设备连接标准、平台兼容性、第三方应用接口、服务接口等。各类标准不一致会导致资源浪费、设备互通调用上存在各类问题。
数据存储问题:目前对物联网设备信息采集后的数据,是存储在中心服务器(云服务)上,但随着联网设备数量的几何级增加,数据的存储成本、存取效率、性能稳定性等方面,会有巨大的考验。即使克服了空前的经济和工程方面的挑战,云服务器仍然是一个瓶颈和故障点,这会颠覆整个网络。当人类健康和生命越来越依赖物联网时,这就显得尤为重要了。
数据分析问题:目前对采集后的物联网设备数据的处理,只是简单的设备联网管理、运行状态等方面的数据处理和服务,缺乏对数据的深度挖掘和价值运用在企业提升生成效率、收益等方面。这方面也会受制于人工智能和大数据技术的发展。
行业应用场景问题:目前基于物联网的行业应用场景尚处于初期,智能设备联网后并未通过智能化改善人们生活及问题,消费者意愿不强烈,缺乏成熟的商业模式。
安全问题:物联网领域在智慧城市、交通、能源、金融、家居、医疗等方面都有具体的应用场景,在这些场景中,各种不同类型的设备连接数量和数据传输量,都会达到前所未有的高度,其执行环境又各不相同,传统的网络安全防御面临着巨大挑战。安全问题表现在2个方面,一个是机器被攻击或篡改后对系统安全、个人生命安全的影响,另一个是数据泄露问题。物联网领域一旦产生安全问题,危害将极大。
区块链解决方案
物联网行业本身是一个上下游衔接很完善的行业,虽然其本身发展中会存在一系列瓶颈与问题,但这些问题是一个行业性的系统性问题。
运用区块链技术对物联网行业进行改造,并不是一个颠覆的过程,而是一个融合的过程,是物联网产业像融合云计算、大数据、人工智能技术一样,来融合区块链技术,运用区块链技术去解决或完善物联网产业中的某些环节或问题,而非去重新去走一遍物联网行业的各环节的流程,这基本是不可能的,也是不必要的。
基于这个认识,我们认为区块链技术在物联网行业里的运用,主要是在平台层和应用层层面,结合物联网发展自身面临的问题,区块链主要运用的方向在于2点:数据安全隐私保护和新商业模式探索(数据交易结算)两方面。
数据安全隐私保护
目前的物联网应用基本上都是采用中心化的结构,所有的数据汇总到云资源中心进行统一控制管理。物联网平台或系统一旦遇到安全漏洞或是系统缺陷,信息可能存在泄漏风险。
另一方面,政府安全部门可以通过未经授权的方式对存储在中央服务器中的数据内容进行审查,运营商或平台也很有可能出于商业利益的考虑将用户的隐私数据出售给广告公司进行大数据分析,以实现针对用户行为和喜好的个性化推荐等。这些都会造成数据的安全隐私问题。
而采用区块链技术,数据发送前进行加密,在数据传输和授权的过程中,加入身份验证环节,涉及到个人数据的任何操作,都需要经过身份认证进行解密和确权,并将操作记录等信息记录到链上,同步到区块网络上。通过区块链的这种方式,是可以在一定程度上保护用户数据的安全隐私问题。
新商业模式
目前的物联网仅仅是将设备连接在一起,完成数据采集和设备控制功能,并不具备很高的智能,未来的物联网需要的是各终端联网设备具有一定的智能,在给定的规则逻辑下进行自主协作,完成各种具备商业价值的应用,比如数据间的交易、价值转移等。在这个过程中,必须保证数据的授权可信、可验证,以及数据交易的整个过程完整记录并无法篡改。
要实现这些功能,在中心化架构下,不同利益主体间很难完成机器数据间的自主协作和交易。
因此,目前的物联网设备的协作和交易只能够在同一信任域下进行,也就是说协作和交易的设备必须是同一个物联网运营服务商提供或者进行授权验证,这就大大降低了物联网应用的真正商业价值。
采用区块链技术最大的优势在于,能够提供去信任中介的直接交易,通过智能合约的方式制定执行条款,当条件达到时,自动交易并执行。这种方式可以产生很多应用场景,比如通过智能合约控制家中的电冰箱在饮料不够的时候直接向附近超市下单进行采购,超市送货时,根据货物条码自动扫描确认订单和完成支付等操作。
我们觉得区块链技术在物联网行业的应用,主要是基于以上两点。当然,也可能出现如下方面的应用,但经过分析,我们发现,这些应用需求属于看起来有道理有需求,但却很难落地。
降低成本
随着物联网技术的进一步应用,物联网连接设备数量呈几何级增长,中心化服务需要付出的计算、存储和带宽成本会加大企业成本压力。运用区块链的分布式点对点特点,是否可以将物联网数据的采集、传输等环节,通过区块链网络进行分布式传输和存储,从而避免引入大型数据中心的数据集中管理和同步呢?
经过研究我们发现,区块链的点对点分布式存储和计算,在其他领域,面对数据类型差不多,或是数据量不是很大的情况下,是可以实现并提高效率和成本的,但在物联网行业很难真正执行。
在物联网行业里,海量的物联网设备,各种设备本身的多样性,数据传输内容的不同,数据的庞大体量,相对于中心化的集中存储及处理,分布式所带来的系统复杂度、不稳定性、兼容性等难度会大大增加,再加上目前底层公链的性能问题尚不足以商用,从实现难度的角度来讲,并不是一个很好的方案,会有很多的技术难点需要解决,甚至会增加成本,降低效率。
安全问题
物联网行业很重视安全,在物联网规划建设时,会从设备芯片、终端、网络安全、管理平台、应用和使用等各个方面来构建端到端的安全防御体系。这样一套安全防御体系,本身是比较安全的。如果出现安全问题,运用区块链技术也无法解决,或者使其更安全。
物联网病毒“mirai”几乎感染全球
区块链的数据防篡改属性,需要在数据本身安全有效的情况下,可以实现,但当各类终端设备不安全,或是网络不安全时,传递的信息本身就是错误的情况下,将其记录在区块链上,是无法解决数据安全问题的。区块链技术在物联网安全领域里,只是一项必要而非必须的方案。
同时,物联网龙头企业已经在积极布局区块链了。根据Forrester wave的物联网报告显示:IBM、PTC、GE、思科和微软已成为占据物联网平台市场的主导企业。IBM、微软、亚马逊和SAP都在各自的物联网云平台上提供区块链技术相关服务,为未来海量的物联网设备接入提供弹性资源池,做了超前布局。
区块链+物联网的发展现状
物联网龙头纷纷开始布局区块链,根据Forrester Wave:物联网软件平台(2016年第4季度)的报告显示, IBM、PTC、GE和微软已成为占据物联网平台市场的主导企业。SAP、AWS、Cisco、LogMeln、Exosite、Ayla Networks和Zebra Technologies名列前11名。
IBM、微软、亚马逊和SAP都在各自的物联网云平台上提供区块链技术相关服务,为未来海量的物联网设备接入提供弹性资源池,做了超前布局。
物联网龙头纷纷布局区块链
探讨区块链+物联网的进展, 要跟垂直的行业结合才有针对性,我们以能源物联网为例,传统公司和区块链初创公司正双向发力,不断促进区块链在行业里的广泛普及和加速融合。
传统行业和初创公司双向发力
垂直行业的生态格局已初步具有雏形,根据咨询公司Indigo的报告,还是以电力行业的区块链+物联网应用举例,从终端支付(加密数字货币)、能源交易市场、技术支撑+行业组织、智能家居点对点交易、打造智慧城市等方面已形成良好生态格局。
电力行业的区块链+物联网应用
区块链+物联网的国际标准先行探索 ,2017年3月,中国联通联合众多公司和研究机构在ITU-T SG20成立了全球首个物联网区块链(BOT,Blockchain of Things)标准项目,定义了去中心化的可信物联网服务平台框架。
去中心化的可信物联网服务平台框架
区块链+物联网的应用场景
也许,金融业是实施区块链和物联网的领先者,利用这一串联特性来保护支付完整性和信用卡数据。几家公司已经率先将区块链整合到生产和供应链中。
例如,IBM正在利用其庞大的云基础设施来提供区块链服务,以跟踪供应链的高价值物品。同样,区块链可以引入到物联网的其他领域:如智慧能源、增强社交网络信任、网络欺诈、网络攻击、物流、各种服务的可用性验证及身份验证管理等领域。
IBM的物联网解决方案
IBM是最早宣布他们对区块链的开发计划的公司之一,它在多个不同层面已经建立了多个合作伙伴关系,并展现了他们对区块链技术的钟爱。它已经发表了一份报告,指出区块链可以成为物联网的最佳的解决方案。
在2015年1月,IBM宣布了一个项目——ADEPT项目,一个使用了P2P的区块链技术的研究项目。IBM还与三星专为下一代的物联网系统建立了一个概念证明型系统,该系统基于IBM的ADEPT(自治分散对等网络遥测),ADEPT平台由三个要素组成:以太坊、Telehash 和 BitTorrent。
使用该平台,两家公司都希望带来一个能自动检测问题,自动更新,不需要任何人为操作的设备,这些设备也将能够与其它附近的设备通信,以便于为电池供电和节约能量。
基于智能电表的能源交易
传统输电的线路损耗率达到5%,住户建立的微电网中盈余能源无法存储,也不能共享给有能源需求的其他住户。
纽约初创LO3 Energy和ConsenSys合作,由LO3 Energy负责能源相关的控制,ConsenSys提供区块链底层技术,在纽约布鲁克林区实现了一个点对点交易、自动化执行、无第三方中介的能源交易平台,主要实现方式是,在每家住户门口安装智能电表,智能电表安装区块链软件,构成一个区块链网络。
用户通过手机APP在自家智能电表区块链节点上发布相应智能合约,基于合约规则,通过西门子提供的电网设备控制相应的链路连接,实现能源交易和能源供给。
基于智能电表的能源交易
新型共享经济
共享经济可以认为是平台经济的一种衍生 。
一方面是,平台具有依赖性和兴趣导向性,摩拜和OFO做单车共享,但并没有做摩托车的共享。
另一方面,平台也会收取相应的手续费,例如滴滴打车司机要将打车费用的20%上交,作为平台提成。
初创公司Slock.it和OpenBazaar等主要是希望构建一个普适的共享平台,依托去中介化的区块链技术,让供需双方点对点地进行交易,加速各类闲置商品的直接共享,并节省第三方的平台费用。
新型“共享”经济
总结
通过整合区块链技术,物联网设备的用户真正拥有了自己的数据,也拥有了自己设备带来的价值,这是跟传统物联网完全不同的生态体系。
物联网的发展将极大的受益于区块链技术,物联网和区块链的价值也非常匹配,但是两者又都处在初期发展阶段,无论是做物联网解决方案,还是做区块链的,现在更多的是深耕技术,打好基础,为之后的大规模爆发做好准备。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04CDA 数据分析师:驾驭数据范式,释放数据价值 在数字化转型浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心生产要素。而 CDA(Certified ...
2025-09-04K-Means 聚类:无监督学习中数据分群的核心算法 在数据分析领域,当我们面对海量无标签数据(如用户行为记录、商品属性数据、图 ...
2025-09-03特征值、特征向量与主成分:数据降维背后的线性代数逻辑 在机器学习、数据分析与信号处理领域,“降维” 是破解高维数据复杂性的 ...
2025-09-03CDA 数据分析师与数据分析:解锁数据价值的关键 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产与社会发展的重要驱动力。无 ...
2025-09-03解析 loss.backward ():深度学习中梯度汇总与同步的自动触发核心 在深度学习模型训练流程中,loss.backward()是连接 “前向计算 ...
2025-09-02要解答 “画 K-S 图时横轴是等距还是等频” 的问题,需先明确 K-S 图的核心用途(检验样本分布与理论分布的一致性),再结合横轴 ...
2025-09-02CDA 数据分析师:助力企业破解数据需求与数据分析需求难题 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业核心战略资产。无论是市 ...
2025-09-02Power BI 度量值实战:基于每月收入与税金占比计算累计税金分摊金额 在企业财务分析中,税金分摊是成本核算与利润统计的核心环节 ...
2025-09-01巧用 ALTER TABLE rent ADD INDEX:租房系统数据库性能优化实践 在租房管理系统中,rent表是核心业务表之一,通常存储租赁订单信 ...
2025-09-01CDA 数据分析师:企业数字化转型的核心引擎 —— 从能力落地到价值跃迁 当数字化转型从 “选择题” 变为企业生存的 “必答题”, ...
2025-09-01数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28