IBM中國研究院院長(cháng)沈曉衛：物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)進(jìn)入3.0時(shí)代

近年來(lái)，我國農業(yè)現代化取得巨大成就，正逐步擺脫“靠天吃飯”的老印象。但科技發(fā)展日新月異，在美國亞利桑那州的田間，無(wú)人駕駛拖拉機穿梭其中，大批“生菜機器人”在查看每株作物的生長(cháng)情況，農場(chǎng)主只需通過(guò)手機便可掌控農場(chǎng)的核心數據……與此相比，我國農業(yè)發(fā)展的潛力依然巨大。從土壤分析到作物種植，從天氣監測到施肥撒藥等，由大數據和人工智能驅動(dòng)的智慧農業(yè)，正在逐步改變著(zhù)我國現有的農業(yè)生產(chǎn)方式，智慧農業(yè)正催生出一個(gè)巨大的市場(chǎng)。

靠“智慧”深度挖掘農業(yè)潛力

在人們的印象中，農業(yè)靠天吃飯的成分很大，雖然科學(xué)種田讓農業(yè)走上了現代化之路，但較之于日趨智能的工業(yè)制造，農業(yè)開(kāi)發(fā)的潛力十分巨大。特別是隨著(zhù)人口的增加，可耕地的減少，通過(guò)智慧農業(yè)釋放生產(chǎn)潛力變得十分重要。聯(lián)合國糧食及農業(yè)組織預測，到2050年全球人口將達到90億。盡管目前的農業(yè)生產(chǎn)力較50年前提高了3倍，但糧食生產(chǎn)力還得再提高60%，才能應對人口快速增長(cháng)帶來(lái)的壓力。另外，人口老齡化加劇帶來(lái)的農業(yè)勞動(dòng)力不足等問(wèn)題，也使農業(yè)生產(chǎn)方式的變革成為現實(shí)挑戰，借助大數據，借力機器人，可以更大程度地解放生產(chǎn)力，有望大幅提高效率和產(chǎn)量。

智慧農業(yè)不僅意味著(zhù)更加精準，一定程度上還意味著(zhù)有機和健康。傳統的農業(yè)種植通常離不開(kāi)農藥。通過(guò)精準土壤數據抽樣分析，可幫助種植者在正確的時(shí)間和地點(diǎn)，精確地對農作物施肥和撒藥?？茖W(xué)家估算，未來(lái)的農業(yè)可以嚴格控制施肥量，并且只在有需要的作物上撒滅草劑等藥物，化學(xué)農藥的使用數量將減少至目前的一半、甚至是1/10。

總體上看，智慧農業(yè)目前基本上停留在概念階段，發(fā)達國家應用于農業(yè)的人工智能和大數據主要是一些比較分散的單項技術(shù)，如土壤、氣候分析等，而且基本局限于大型農場(chǎng)。另外，由于整體上缺乏統一的數據標準，不同來(lái)源的數據可能造成解釋、分析的不匹配。要通過(guò)大數據“深耕”農田，還得花大氣力整合數據資源、規范數據標準，提高數據的分析應用能力，降低技術(shù)成本，才能找到應用推廣的突破口。不過(guò)，人工智能和云計算等技術(shù)總會(huì )有一天俯下身來(lái)?yè)肀Т蟮?、深耕農田。

新農業(yè)投資也打“智慧”牌

處于萌芽階段的智慧農業(yè)目前已經(jīng)顯露出誘人的前景。美國杜邦公司認為，未來(lái)10年由數據驅動(dòng)的種植服務(wù)預計有5億美元的市場(chǎng)。

6月16日至18日，習近平總書(shū)記到貴州調研。習近平希望貴州協(xié)調推進(jìn)“四個(gè)全面”戰略布局，培植后發(fā)優(yōu)勢，奮力后發(fā)趕超，走出一條有別于東部、不同于西部其他省份的發(fā)展新路。圍繞“十三五”期間經(jīng)濟規劃問(wèn)題，習近平指出，當前，我國經(jīng)濟發(fā)展呈現速度變化、結構優(yōu)化、動(dòng)力轉換三大特點(diǎn)。適應新常態(tài)、把握新常態(tài)、引領(lǐng)新常態(tài)，是當前和今后一個(gè)時(shí)期我國經(jīng)濟發(fā)展的大邏輯。他還提出，要加快發(fā)展特色高效農業(yè)，加快培育新型農業(yè)經(jīng)營(yíng)主體，加快推進(jìn)美麗鄉村建設，促進(jìn)城鄉基本公共服務(wù)均等化、基礎設施聯(lián)通化、居民收入均衡化、要素配置合理化、產(chǎn)業(yè)發(fā)展融合化。而在不久前的5月，習近平在考察浙江時(shí)亦表示，農業(yè)現代化是“新四化”中的薄弱環(huán)節，要加快農業(yè)技術(shù)創(chuàng )新步伐，走出一條集約、高效、安全、持續的現代農業(yè)發(fā)展道路。

從全國范圍看，在農業(yè)現代化大發(fā)展背景下，農業(yè)機械化、信息化、智慧農業(yè)等相關(guān)產(chǎn)業(yè)均具有投資機會(huì )。而在美國，不少業(yè)界巨頭已經(jīng)開(kāi)始布局，美國農業(yè)生物巨頭孟山都公司近年著(zhù)力打造精準農業(yè)部門(mén)；日本宮崎縣利用云計算和大數據種植卷心菜，產(chǎn)量增加了三成多；谷歌旗下的風(fēng)投部門(mén)最近斥資1500萬(wàn)美元涉足數據農業(yè)，通過(guò)計算機系統分析和評估農作物的生長(cháng)、農藥使用和作物產(chǎn)量等。目前，該公司對美國17個(gè)州的4000多畝土地上的玉米、大豆、小麥等16種作物進(jìn)行實(shí)時(shí)追蹤，評估農藥和化肥使用的工具也在開(kāi)發(fā)中。

物聯(lián)網(wǎng)經(jīng)過(guò)過(guò)去若干年的發(fā)展，今天它已經(jīng)到了一個(gè)很新的階段。從IBM的角度來(lái)看，應該可以這樣講，物聯(lián)網(wǎng)今天已經(jīng)經(jīng)過(guò)了三個(gè)階段，我們不妨來(lái)做一個(gè)比較簡(jiǎn)單的回顧。

在最開(kāi)始的時(shí)候，我們談物聯(lián)網(wǎng)更多的是來(lái)談感知這個(gè)物理世界，對世界進(jìn)行感知，把這些信息無(wú)論是有線(xiàn)的傳輸，還是無(wú)線(xiàn)的通訊帶到數據中心來(lái)做處理。這是最原始的物聯(lián)網(wǎng)的概念。我們今天回頭看是叫做物聯(lián)網(wǎng)1.0的概念，這個(gè)概念最核心的是來(lái)構建一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)的系統。在這之后我們意識到物聯(lián)網(wǎng)需要非常多的解決方案，需要構建一個(gè)通用的或者近似于通用的物聯(lián)網(wǎng)的平臺，使得不同的解決方案能夠在這樣的平臺上來(lái)做運營(yíng)。這樣的平臺是需要非常多的特殊的比如說(shuō)關(guān)于物聯(lián)網(wǎng)數據的處理的技術(shù)，所以這是一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)2.0的概念。在這樣一個(gè)階段，我們花了非常多的努力，包括IBM，包括我們很多的合作伙伴，花了非常多的努力來(lái)構建很多物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)，使得我們對這樣物聯(lián)網(wǎng)的數據能做更好的處理。

今天，IBM來(lái)看，物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)在逐漸進(jìn)入物聯(lián)網(wǎng)3.0的階段，這個(gè)階段非常有意思的特征。一個(gè)是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與云計算技術(shù)非常非常深入的融合。另外一點(diǎn)對于物理世界模擬這樣的技術(shù)，會(huì )被帶入到物聯(lián)網(wǎng)的應用當中去。以后基于物理世界模擬的深度的分析，它會(huì )讓我們不斷的能夠對物理世界進(jìn)行感知，而且還能進(jìn)行非常非常深入的洞察力的產(chǎn)生。這是物聯(lián)網(wǎng)3.0的階段，已經(jīng)超越了傳統物聯(lián)網(wǎng)，無(wú)論是系統還是平臺，更多的是來(lái)看物聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務(wù)優(yōu)化。

我們看物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展趨勢，把握大的發(fā)展趨勢有兩個(gè)，一個(gè)就是物聯(lián)網(wǎng)向云端的擴充。今天已經(jīng)有很多的數據顯示，非常多的解決方案在這幾年會(huì )直接被云端設計、展示，這是物聯(lián)網(wǎng)解決方案向云端發(fā)展的一個(gè)趨勢。另外一個(gè)趨勢從數據的采集、傳輸到簡(jiǎn)單的分析，直到進(jìn)行非常深刻的數據處理、數據分析這樣一個(gè)趨勢，最核心的內容是要產(chǎn)生一種洞察力，這種洞察力是可以執行的，意味著(zhù)我們可以基于這樣的洞察力對這個(gè)物理世界進(jìn)行很好的管理。這是從一個(gè)大的宏觀(guān)的趨勢來(lái)看，物聯(lián)網(wǎng)從1.0到3.0的階段。

簡(jiǎn)單的來(lái)談一下物聯(lián)網(wǎng)從技術(shù)上需要什么樣的創(chuàng )新。一個(gè)是云端的解決方案，非常多的關(guān)于云計算的這方面的進(jìn)展，包括如何進(jìn)行具有安全性的云計算，都是非常非常重要的研究方向。

通過(guò)大數據分析，這里我特別想來(lái)談三點(diǎn)，一個(gè)是傳統的IT數據處理技術(shù)，因為物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的極大量的數據需要得到極大的提升。一個(gè)非常重要的方面是對非結構化的處理，傳統的數據都是一種結構化的數據，比如說(shuō)企業(yè)運營(yíng)的數據，很多是存在于傳統的關(guān)系數據庫中。新的物聯(lián)網(wǎng)的數據，包括社交媒體的數據，是一種交互系統，無(wú)論是與人的交互系統，還是與物理世界的交互系統，產(chǎn)生的數據是非結構化的。我們如何把傳統的IT針對結構化數據這樣的解決方案或者這樣的技術(shù)，中間件的技術(shù)，系統的技術(shù)，讓它擴展到非結構化的方面。這是非常非常重要的一個(gè)方向。

第二，物聯(lián)網(wǎng)一個(gè)非常重要的方向，技術(shù)上來(lái)講是需要把物理模型來(lái)引入到數據分析中。今天很多時(shí)候我們談到數據的時(shí)候更多的是理解數據本身之間相互的關(guān)系，而并不是用數據來(lái)刻畫(huà)物理世界，現實(shí)中物理模型已經(jīng)被使用了很多年，無(wú)論是天氣預報，無(wú)論是空氣污染，都有這樣的物理模型。我們如何在新的形態(tài)下，把物理模型引入到對物理世界的感知和管理中。

另外一點(diǎn)非常非常重要的，也是物聯(lián)網(wǎng)能給我們帶來(lái)改變的，就是這個(gè)世界比以前更加的連接、更加的相關(guān)。傳統來(lái)講，可能一個(gè)物理模型就來(lái)分析比如說(shuō)天氣或者分析污染，但我們今天可能需要把這樣的模型與經(jīng)濟的模型相連，把這樣的模型與健康的模型相連，因為它們彼此是相關(guān)的，這樣就會(huì )產(chǎn)生一個(gè)超級的物理模型。中間包含了非常非常多的不同領(lǐng)域的模型，它們之間需要互相的運作，來(lái)共同的管理和優(yōu)化這樣的物理世界。

如果我們相信這是一個(gè)未來(lái)的發(fā)展方式，這就涉及到我談到的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展的方向。當這個(gè)世界變得非常非常的復雜，數據非常非常的大量，模型非常非常多的時(shí)候，以今天的人力已經(jīng)非常難以理解各管理這樣的事情，即使今天普通的算法。這時(shí)候我們可能就需要來(lái)引入，包括機器學(xué)習這樣的具有認知計算能力的系統。這種能力使得我們能夠通過(guò)歷史數據或者實(shí)時(shí)的數據來(lái)不斷的學(xué)習，不斷的訓練，來(lái)對這個(gè)物理世界的模型進(jìn)行不斷的調試，使得更好的來(lái)理解這個(gè)世界。這樣的物聯(lián)網(wǎng)系統是具有自我學(xué)習能力的，這個(gè)就是與認知計算，IBM幾年前一個(gè)很重要的宣布為代表的認知計算的興起。

從行業(yè)的角度來(lái)看，有兩大類(lèi)行業(yè)會(huì )涉及到非常多的很正面的影響。一類(lèi)是傳統的重資產(chǎn)行業(yè)或者資產(chǎn)密集型行業(yè)，無(wú)論是能源還是交通，這些行業(yè)有非常多的資產(chǎn)，這些資產(chǎn)也非常的昂貴，我們如何更好的管理這些資產(chǎn)，使它更有效的被利用。另外一類(lèi)是互聯(lián)設備型行業(yè)，無(wú)論是車(chē)聯(lián)網(wǎng)、智能的家居，大量的或者超大量的設備被互聯(lián)起來(lái)，我們如何更好的進(jìn)行管理，產(chǎn)生更好的價(jià)值。

當我們邁向物聯(lián)網(wǎng)這樣一個(gè)時(shí)代，傳統的計算機IT系統還存在，未來(lái)的IT系統，以IBM今天的看法，實(shí)際上是在構建一個(gè)具有洞察力的系統。傳統的IT系統是一種基于記錄的系統，因為那些系統更多的是結構化的數據，加上新的系統，它是為了互動(dòng)系統而設計的。無(wú)論剛才談到的與物理世界的互動(dòng)，還是與人之間社交的互動(dòng)。IT系統最核心的價(jià)值就是產(chǎn)生洞察力，我們如何將這種傳統的數據與新興的數據進(jìn)行結合，來(lái)產(chǎn)生具有執行力的洞察力。是今后若干年IT發(fā)展的一個(gè)非常非常重要的挑戰與機遇。

去年IBM有一個(gè)宣布，我們整合IBM全球12家研究院的力量，把我們最好的技術(shù)、最好的能力帶來(lái)，做什么？把IT技術(shù)，包括物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數據這樣的技術(shù)，帶來(lái)，來(lái)解決影響國計民生的一些很重要的問(wèn)題，這里特別是談到環(huán)境和能源的問(wèn)題。包括幾個(gè)方面，一個(gè)就是我們如何能夠利用物聯(lián)網(wǎng)、大數據的技術(shù)來(lái)做很好的可再生能源的利用。大家知道，可再生能源，比如說(shuō)風(fēng)力發(fā)電，雖然風(fēng)力發(fā)電本身是一種清潔能源，但是它具有很大的挑戰之一是風(fēng)力發(fā)電本身難以的預測性，如何能夠利用實(shí)時(shí)的傳感器的數據，實(shí)時(shí)的衛生云圖的數據，實(shí)時(shí)的天氣的數據來(lái)做精確的未來(lái)72小時(shí)，每間隔15分鐘指定的200米×200米范圍內可能產(chǎn)生的風(fēng)力。我們只有做這種準確的預測，才能把這些風(fēng)力能夠有效的進(jìn)行并網(wǎng)的處理。

第二步，即使我們能夠最大限度的利用了可再生能源，我們如何能夠做更好的利用物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)、云計算的技術(shù)的節能減排。同樣一家企業(yè)為什么產(chǎn)生一塊錢(qián)的GDP要用這樣的能耗，而另外一家企業(yè)只有他的一半。我們如何能夠發(fā)現這樣的問(wèn)題，追溯它的本源來(lái)做一些處理。

在我們做了可再生能源高效利用和企業(yè)的節能減排的同時(shí)，我們也知道，因為污染防治本身也是一個(gè)問(wèn)題，也是一個(gè)非常非常大的挑戰。我們如何能夠利用剛才談到的包括認知計算在內的技術(shù)來(lái)做更好的污染的預測、空氣質(zhì)量的預測及為了采取適當的措施來(lái)給出可執行方案的決策支持系統。這也是我們現在在努力的方向，而且也取得了一定的進(jìn)展。

接下來(lái)我用幾分鐘來(lái)談一下物聯(lián)網(wǎng)在未來(lái)幾年我們的一個(gè)預測。剛才談到物聯(lián)網(wǎng)它核心的一個(gè)是向云的發(fā)展，一個(gè)是它的智慧化。智慧的物聯(lián)網(wǎng)是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的一個(gè)非常重要的方向，與此同時(shí)還有幾個(gè)非常重要的趨勢，我們不得不注意到。一個(gè)是我們看到今天大量的數據是在終端產(chǎn)生，終端產(chǎn)生數據增加的速度是遠遠超過(guò)帶寬增加的速度。這就意味著(zhù)無(wú)論你做什么，你不可能總是把這些數據傳回到數據中心或者傳回到云計算中心的。

與此同時(shí)，我們也有一個(gè)預測，兩年之內，2017年的時(shí)候全球的智能手機的計算能力和存儲能力的總和是會(huì )超過(guò)全球服務(wù)器的計算能力和存儲能力。這給我們的啟示是什么？我們應該能夠想到在一個(gè)不遠的將來(lái)，很多的計算，所謂物聯(lián)網(wǎng)的計算會(huì )在邊緣端發(fā)生，這個(gè)邊緣端可能是手機，也可能是傳感器，也可能是攝像機。未來(lái)的世界是這樣一個(gè)云計算+邊緣計算這樣一個(gè)世界，有些運算要在云端做，有些處理要在邊緣端做，我們如何構建這樣一個(gè)系統，這是一個(gè)超大規模、超復雜的一個(gè)分布式系統。這個(gè)系統我們如何讓它更加安全、可靠的運行，這得我們很多行業(yè)來(lái)講都是一個(gè)非常好的很有意思的一個(gè)問(wèn)題，也是一個(gè)很好的機遇。

實(shí)際上物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展它是牽扯到很多的方面，不僅僅是在云計算或者是算法，或者是認知計算、機器學(xué)習這樣的算法，我這里再舉一個(gè)例子。IBM去年有一個(gè)宣布，就是IBM的SyNAPSE芯片。傳統的計算機是一個(gè)基于馮諾曼系統的計算機，更多的善于邏輯計算，而并不善于做形象思維。IBM在這一方面，在芯片層和系統層也投入了巨大的資源，我們希望能夠來(lái)對物聯(lián)網(wǎng)上的問(wèn)題做一個(gè)全方位的理解和探討。IBM去年宣布這款芯片54億個(gè)晶體管，大致可以模擬100個(gè)神經(jīng)元，2億5000萬(wàn)可編程的神經(jīng)突處。雖然有54億個(gè)晶體管，這個(gè)芯片的能耗是低于1/10瓦的，如果記憶正確的話(huà)應該是70毫瓦。這樣一個(gè)超低能耗的芯片它處理很多事情是跟傳統的計算是完全完全不一樣的，它給我們提供了很大的想象空間。未來(lái)的系統即使在邊緣端你可能也會(huì )有完全全新的技術(shù)，無(wú)論是從軟件、硬件，包括從芯片開(kāi)始，都會(huì )有非常不同的技術(shù)，來(lái)使得未來(lái)的IoT或者物聯(lián)網(wǎng)系統給大家提供嶄新的不同的價(jià)值。