Сэмюэл Грингард - Интернет вещей: Будущее уже здесь

Постепенно появляются так называемые носимые технологии – умные часы и браслеты, умные очки (такие как Google Glass), умная одежда. Эти устройства расширяют и улучшают Интернет вещей, и человеку становится доступно все больше данных. Эти технологии уменьшают количество отвлекающих факторов: больше не нужно постоянно вынимать телефон из кармана или сумочки, чтобы проверить, нет ли новых уведомлений. Электронная ткань и носимые гаджеты в перспективе будут следить за работой организма и фиксировать уровень тепла, высокие уровни ультрафиолета и химических веществ, аллергенов и токсинов в окружающей среде. Nike, Adidas и некоторые другие компании уже начинают встраивать датчики в одежду и обувь.

Но и это еще не предел. Используя Bluetooth, ближнюю бесконтактную связь, радиочастотные метки и другие беспроводные технологии, ученые исследуют возможность использования нанодатчиков и оптоволокна, чтобы заглянуть внутрь обрушившихся зданий, промышленного оборудования и даже тела человека. Все больше внимания уделяется сетям умных объектов или сенсоров (их уже миллионы, а то и миллиарды), которые взаимодействуют друг с другом и учитывают контекст. Это позволит создать армию дронов для служб доставки, которые будут эффективно выполнять свои задачи в считаные минуты. Возможно, появятся умные инструменты и автомобили, которые не позволят пользователю выходить за границы безопасности.

В следующих главах мы рассмотрим эти открытия и другие новые технологии. Достаточно сказать, что подключенное к Сети будущее постепенно вступает в свои права, и мобильные технологии здесь – это солнце, вокруг которого вращаются планеты других технологий. Число разнообразных подключаемых устройств и систем (особенно в потребительской сфере) все растет, и вскоре это так сильно изменит наш образ жизни, работы и общения, как нам и не снилось. Мы в самом начале пути.

Центральное место в концепции Интернета вещей занимает промышленный Интернет. Именно он обеспечивает основную инфраструктуру, которая поддерживает подключенное оборудование и данные. Этот термин, который в основном применяется к промышленному гиганту General Electric, означает интеграцию машин с датчиками, программным обеспечением и системами связи, которые вместе образуют Интернет вещей. Промышленный Интернет объединяет технологии и процессы из таких областей, как большие данные, самообучение машин и межмашинная коммуникация (М – М).

Одни называют этот подключенный к Интернету бизнес-мир индустрией 4.0, намекая на четвертую волну революционных промышленных инноваций (предыдущие открыли миру механизацию, массовое производство и внедрение компьютеров и электроники), другие – просто умной индустрией или умным производством. Неудивительно, что разные компании придумывают этому явлению свои броские названия. Например, IBM называет данную технологию «умная планета», а Cisco Systems довольствуется «Интернетом вещей».

Независимо от того, какой именно выбран термин, структурная основа для следующего шага в бизнесе и технологиях, по сути, будет одна и та же. Промышленный Интернет и Интернет вещей держатся на одном технологическом фундаменте и действуют в одном и том же виртуальном пространстве, хотя первый часто рассматривается как обособленная часть или компонент Интернета вещей. Но и у того и у другого есть общая цель – объединение физического и виртуального миров, стирание границ между ними, а также различий между машиной и человеком, чтобы создать намного более мощный интеллект, чем это возможно с помощью одной машины или одного устройства.

Одни называют этот подключенный к Интернету бизнес-мир индустрией 4.0, намекая на четвертую волну революционных промышленных инноваций (предыдущие открыли миру механизацию, массовое производство и внедрение компьютеров и электроники), другие – просто умной индустрией или умным производством.

До сих пор промышленный Интернет тесно связан с умными счетчиками учета потребления, отслеживанием транспортных средств и имущества, а также оптимизацией работы заводов, оборудования и машин. Однако в последующие несколько лет существующие цифровые устройства будут намного более тесно связаны с работой оборудования. Кроме того, промышленный Интернет станет служить фундаментом для разнообразных потребительских устройств и систем, которые мы рассмотрим в следующей главе.

В отчете McKinsey Global Institute под названием «Интернет вещей» {13} 13 http://www.mckinsey.com/insights/high_tech_telecoms_internet/the_internet_of_things . говорится следующее:

По мере того как возникают новые способы создания ценности, бизнес-модели, основанные на сегодняшней (по большей части статичной) информационной архитектуре, вынуждены решать новые задачи. Когда в реальном времени считываются предпочтения определенного потребителя в определенной географической точке, динамическое ценообразование может повысить вероятность покупки. А если знать, насколько часто или интенсивно используется товар, можно предусматривать дополнительные варианты – например, плату за использование, а не прямую продажу. Если весь производственный процесс будет оснащен множеством датчиков, то управление производством будет эффективнее. Когда производственная среда непрерывно проверяется на наличие опасных факторов, а сами объекты корректируют свои действия во избежание повреждений, число рисков и связанных с ними расходов сокращается. В результате выигрывают те компании, которые используют эти возможности. Иные же будут неконкурентоспособными.

На самом базовом уровне как Интернет вещей, так и промышленный Интернет имеют отношение к данным и извлечению из них пользы. Сегодня благодаря всеобщей компьютеризации и практически повсеместному сетевому взаимодействию биты и байты данных перемещаются по всей планете в реальном времени. Все больше разнообразных устройств (стационарные компьютеры, ноутбуки, планшеты и смартфоны) служат средством быстрого сбора, обмена и доступа к данным все большего объема. Разумеется, функционирование подключаемых устройств (всех, от инсулиновых помп в больницах до домашних систем освещения) и обратная связь, позволяющая принимать решения, зависят прежде всего от данных.

Специалисты по обработке данных ввели термин «ценность точной информации». Речь идет о способности так располагать точки ввода данных, а затем собирать и анализировать информацию, чтобы получать наиболее полную картину. Достичь этой цели невероятно сложно, потому что чрезвычайно трудно собрать все данные, необходимые для получения идеальной картины, а затем выстроить такой алгоритм, который будет надлежащим образом учитывать все возможные переменные. Например, способность верно прогнозировать погоду зависит от четкого сбора точных данных, ввода релевантных данных и их осмысления путем применения сложных алгоритмов. То есть теоретически, если бы ученые задействовали подходящие системы и программное обеспечение, а также получили доступ к достаточной вычислительной мощности, прогнозы погоды были бы точными на 100 %.