物聯網實現全球億萬種物品之間的互連，將不同行業、不同地域、不同應用、不同領域的物理實體按其內在關系緊密地關聯在一起，對小到螺絲、鉛筆，大到飛機、輪船等巨量物體進行聯網與互動。物聯網能夠實現社會活動和人們生活方式的變革，被預言為繼互聯網之后新的全球信息化產業浪潮，受到各國政府、企業和學術界的廣泛重視。

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從信息技術角度看，物聯網是指具有感知和智能處理能力的可標識的物體，基于標準的可互操作的通信協議，在寬帶移動通信、下一代網絡和云計算平臺等技術的支撐下，獲取和處理物體自身或周圍環境的狀態信息，對事件及其發展及時做出判斷，提供對物體進行管理和控制的決策依據，從而形成信息獲取、物體管理和控制的全球性信息系統。物體能夠在人類直接干預或無需人工干預條件下感知事件、觸發動作和生成服務，通過協同的感知和互動來影響甚至控制事件向有利的方向發展。物聯網充分體現了物理世界和信息空間的深度融合，使人類可以融入到一體化的智能生態環境中，實現人、機、物的協同統一。

作為嶄新的綜合性信息系統，物聯網并不是單純的，它包括信息的感知、傳輸、處理決策、服務等多個方面，呈現出自身顯著的特點;首先是對客觀物理世界的全面感知，它不僅表現在對單一的現象或目標進行多方面的觀察獲得綜合的感知數據，也表現在對現實世界各種物體現象的普遍感知;其次是物聯網實體間的泛在互聯，表現在各種物體經由多種接入模式實現異構互聯，也突出表現在物聯網不僅包括互聯網、電信網等公共網絡，還包括電網和交通網等專用網絡，錯綜復雜，形成"網中網"的形態;第三是智慧的信息處理和決策，它體現在物聯網中從感知到傳輸到決策應用的信息流，并最終為控制提供支持，也廣泛體現出物聯網中大量的物體和物體之間的關聯和互動。物體互動經過從物理空間到信息空間，再到物理空間的過程，形成感知、傳輸、決策、控制的開放式的循環。

物聯網不同于感知信息收集的傳感器網絡，也不同于信息傳輸的互聯網。它包含億萬種多樣的物體，承載和處理巨海量的感知信息，容納各種模式的接入和通信模式，實現從感知、處理到控制的循環過程。其系統架構如何構成，采用什么樣的體系結構，現已成為物聯網研究的核心問題之一。

1.物聯網和云計算

目前大部分人士都認同將物聯網分成三個層次，一個是應用層，還有一個網絡層，還有感知層。未來的物聯網應該是一個由云+端組成的一個龐大網絡，隨著傳感器網絡大規模部署，各種終端就像藍海一樣，分布到各種各樣基礎設施上收集信息，在通過各種網絡將這些信息發送到云端進行計算和處理，經過計算和處理的信息最后到了應用層為不同的領域各種各樣行的支撐服務。

人類通過各種信息感應、探測、識別、定位、跟蹤和監控等手段和設備實現對物理世界的"感、知、控"，這一環節稱為物聯網的"前端";而基于互聯網計算的涌現智能以及對物理世界的反饋和控制稱為物聯網的"后端"。當下無論學術界還是工業界，目光普遍聚焦在物聯網的"前端"，但物聯網的"后端"也同樣重要。從"后端"看，物聯網可以看做是一個基于互聯網的、以提高物理世界的運行、管理、資源使用效率等水平為目標的大規模信息系統。該系統具備實時感應、高度并發、自主協同和涌現效應等特征。

云計算為眾多用戶提供了一種新的高效率計算模式，兼有互聯網服務的便利、廉價和大型機的能力。它的目的是將資源集中于互聯網上的數據中心，由這種云中心提供應用層、平臺層和基礎設施層的集中服務，以解決傳統IT系統零散性帶來的低效率問題。云計算是信息化發展進程中的一個階段，強調信息資源的聚集、優化、動態分配和回收，旨在節約信息化成本、降低能耗、減輕用戶信息化的負擔，提高數據中心的效率。云計算出現的初衷是解決特定大規模數據處理問題，因此它被業界認為是支撐物聯網"后端"的最佳選擇，云計算為物聯網提供后端處理能力與應用平臺。筆者認為物聯網"后端"建設應從互聯和行業云做起。在研究全面和理想化戰略體系的同時，應充分利用良好的前期基礎，重視價值牽引作用，在特定領域的典型應用和行業云上有所突破。

云計算是互聯網發展帶來的一種新型計算和服務模式，它是通過分布式計算和虛擬化技術建設數據中心或超級計算機，以租賃或免費方式向技術開發者或企業客戶提供數據存儲、分析以及科學計算等服務。廣義上講，云計算是指廠商通過建立網絡服務集群，向多種客戶提供硬件租賃、數據存儲、計算分析和在線服務等不同類型的服務。云計算的主要服務形式有以亞馬遜公司為代表的基礎設施即服務，以Saleforce為代表的平臺即服務，以及以微軟代表的軟件即服務等。

云計算的"云"就是存在于互聯網的服務器集群上的服務器資源，包括硬件資源(如服務器、存儲器和處理器等)和軟件資源(如應用軟件、集成開發環境等)。本地終端只需要通過互聯網發送一條請求信息，"云端"就會有成千上萬的計算機為你提供需要的資源，并把結果反饋給發送請求的終端。每個提供云計算服務的公司，其服務器資源分布在相對集中的世界上少量幾個地方，對資源基本采用集中式的存放管理，而資源的分配調度采用分布式和虛擬化技術。云計算強調終端功能的弱化，通過功能強大的"云端"給需要各種服務的終端提供支持。如同用電用水一樣，我們可以隨時隨地獲取計算、存儲等信息服務。

2.物聯網和海計算

海計算通過在物理世界的物體中融入計算與通信設備以及智能算法，讓物物之間能夠互連，在事先無法預知的場景中進行判斷，實現物物之間的交互作用。海計算一方面通過強化融入在各物體中的信息裝置，實現物體與信息裝置的緊密融合，有效地獲取物質世界信息;另一方面通過強化海量的獨立個體之間的局部即時交互和分布式智能，使物體具備自組織、自計算、自反饋的海計算功能。海計算的本質是物物之間的智能交流，實現物物之間的交互。云計算是服務器端的計算模式，而海計算代表終端的大千世界，海計算是物理世界各物體之間的計算模式。

簡言之，海計算模式倡導由多個融入了信息裝置、具有一定自主性的物體，通過局部交互而形成具有群體智能的物聯網系統。該系統具有以下優點：

(1)節能高效充分利用局部性原理，可以有效地縮短物聯網的業務直徑，即覆蓋從感知、傳輸、處理與智能決策，到控制的路徑，從而降低能耗，提高效率。

(2)通用結構通過引入融入信息裝置的"自主物體"，有利于產生通用的、可批量重用的物聯網部件和技術，這是信息產業主流產品的必備特征。

(3)分散式結構海計算物聯網強調分散式結構，較易消除單一控制點、單一瓶頸和單一故障點，擴展更加靈活。群體智能使得海計算物聯網更能適應需求和環境變化。

實時信息系統一般而言，實時信息系統(Real-timeInformationSystem，RIS)由信息采集、信息傳輸和信息處理三個子系統組成。信息采集子系統由各種類型的采集設備所組成，如傳感器、射頻識別和視頻、音頻圖像采集器等。用戶以有線或無線的方式連接系統，實時信息可以由實時信息系統根據用戶個性需求主動推送，也可以是用戶主動發出請求后等待接收信息。實時信息系統建設的一個重要原則是保證系統的開放性，以促進實時信息的采集與共享。

(1)物理實時信息采集

針對物理世界的實時信息采集方式可以分為直接采集和間接采集。直接采集是指利用各種采集設備直接從物理世界的信源采集信息，包括自動采集、人工采集和混合采集;而間接采集是指針對事先被上傳到互聯網上仍然保持時效性的實時信息進行采集。物聯網中大多采用自動采集的方式。自動采集是指利用各種采集設備，針對某一目標主體連續實時地采集信息。常見的采集設備包括物理傳感器、化學傳感器、生物傳感器、射頻識別標簽以及識別設備、全球定位系統設備等。在物聯網中，把所標記的物體的相關信息事先寫入射頻識別標簽，通過標簽接收閱讀器發出的射頻信號，憑借感應電流所獲得的能量將存儲在芯片中的物體信息發出，這樣閱讀器就能采集物體信息，并以此判定物體的位置和數量等實時信息。

(2)實時信息處理

實時信息處理是指把原數據加工成信息的一個過程，涉及分類實時信息收集、數據規整、實時場景重構和數據挖掘等步驟，其中分類實時信息包括可視信息、音頻信息及其它物理量或化學量。實時場景重構技術是實時信息處理研究領域的一個重要課題。實時場景重構技術是指通過一定數量的實時信息采集設備(包括無線手持設備和固定的視頻圖像采集設備)采集信息，并用采集到的分類實時信息進行信息源的場景重構。實時場景重構的實現涉及到分類實時信息的收集和逆向建模技術。

(3)實時信息發布

實時信息分發模型包括Pull和Push兩種模型。Pull模型一般是由用戶主動發起信息請求，請求經過處理后轉化成采集指令，信息源采集設備將采集到的信息傳回給用戶;Push模型一般是由信息源采集設備采集到實時信息，并經過處理后，根據用戶的個性需求，有選擇地傳送。

此外，實時信息系統還有若干技術問題需要解決，如：信息精準度問題、傳遞延遲以及隱私問題等。

海計算(SeaComputing)是2009年8月18日，通用汽車金融服務公司董事長兼首席執行官molina，在2009技術創新大會上所提出的全新技術概念。海計算為用戶提供基于互聯網的一站式服務，是一種最簡單可依賴的互聯網需求交互模式。用戶只要在海計算輸入服務需求，系統就能明確識別這種需求，并將該需求分配給最優的應用或內容資源提供商處理，最終返回給用戶相匹配的結果。與云計算的后端處理相比，海計算指的是智能設備的前端處理。

物聯網具有顯著的異構性、混雜性和超大規模等特點。異構性表現在不同制造商、不同擁有者、不同類型、不同級別、不同范疇的對象網絡共存于物聯網中，網絡之間在通信協議、信息屬性、應用特征等多個方面存在差異性，并形成混雜的異構網絡或"網中網"形態;混雜性表現在網絡形態和組成的異構混雜性，多信息源的并發混雜性，場景、服務和應用的混雜性等多個方面;物聯網是物理世界與信息空間的深度融合系統，是涉及全球的人、機、物的綜合信息系統，其規模之大無所不包。

物聯網的上述特點決定了感知層數據的特性，即異構的、混雜的、大規模的實時流感知數據。同時，感知數據還具有一個顯著特點就是時空特性，就是感知數據在特定時間和特定空間內才有意義，如果不在這個地點或過了這個時間，數據的意義可能就不大了。如中關村大街的交通相關信息，這些交通信息通過很多節點實時采集，是大數據量的隨時間不斷采樣的實時流信息。這些信息誰需要?是在這個區域的人車才真正需要了解當時的詳細擁塞或停車信息等，以便及時掌握交通動態，調整行車路線或停止地方。其他地方的人們可能不關心這個區域的交通信息，或僅僅只需要了解大概情況，實時性要求也不是很高，如了解中關村大街的歷史交通信息等。另外，物聯網的物體之間需要協同交互，對事件及時做出反應，這就需要實時性采集、處理和控制，如在中關村大街上前后行駛的兩輛車需要實時交互，既要保持暢通行駛，又要通過保持一定的車距來保證安全性，這就需要在當前場景下局部空間內車輛之間實時通信和決策處理。

為此，我們針對物聯網這些數據的特性提出了啞鈴式的存儲和計算模式。大量的感知信息在采集和使用的本地進行存儲，經過處理后的中間或最后結果存儲在互聯網上(后端)，放到云中的數據中心。感知信息的預處理、判斷和決策等信息處理主要在當前場景下的前端完成，必要的需要大運算量的計算才通過"云端"的數據中心來處理。只有這樣，才能節省通信帶寬，否則網絡很難傳輸這么多的感知數據;才能節省存儲空間，數據中心再大也難存下實時流的原始感知數據，也沒有必要存儲原始感知數據;才能滿足實時性的交互處理，如果通過互聯網或云計算來做出處理和決定，就不能滿足很多實時性的應用;更重要的是能夠滿足物聯網的大規模的擴展性。物聯網一定是分布式的系統，局部空間內的高度動態自治管理才有利于擴展性。

智能化的前端具有存儲、計算和通信能力，能在局部場景空間內前端之間協同感知和判斷決策，對感知事件及時做出響應，具有高度的動態自治性。海計算的每個"海水滴"就是全球的每個物體，它們具有智能，能夠協助感知互動。億萬種物體組成物聯網系統，就如同海水滴形成大海一樣。

本文題目：萬物互聯時代，物聯網與云計算、海計算之間存在什么樣的關系？
URL網址：http://vcdvsql.cn/article42/segec.html

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