來源:博觀科技日期:2021-05-17 18:07:29
創建智能“事物”網絡將使人類能夠比以往任何時候都更有效率,而且對環境也會更好……
作家安德魯·麥卡菲(McAfee)在其著作《從少到多》中挑戰了人們普遍認為的人類正在掠奪地球直至毀滅的假設,相反,他認為,我們一直在提高效率。
官方數據也支持他。在美國,從19世紀到20世紀30年代,平均玉米產量保持相對平穩,自 1940 年以來,它們增長了五倍多。
但工業生產不僅僅是變得更加高效,而且也越來越干凈了。美國政府數據顯示,盡管國內生產總值大幅上升,但1970年至2019年間,六種常見空氣污染物的總量下降了77%。
這怎么可能?
答案很簡單:創新。
正如McAfee所說:“之所以會發生這種情況,是因為資源成本高,而公司不愿花這筆錢,而技術進步不斷開辟新的方式來生產更多的產出(如作物),同時減少在材料投入(如肥料)上的支出。”
好消息是,這一創新周期依然很強勁。事實上,有一項特殊的技術將帶來一系列新的顯著改進。
當然,這就是物聯網。
在工業物聯網中,越來越多的設備將從“笨拙”走向“智能”。它們將無縫地相互共享數據,然后使用機器學習實時修正這些數據。這些修正將使流程運行得更快、更高效。
據分析機構Juniper Research 稱,工業物聯網連接數量將從 2020 年的 177 億個躍升至 2025 年的 368 億個。
生產效率的提高將是巨大的。世界經濟論壇 (WEF) 估計,到 2030 年,僅工業物聯網就可以為全球經濟增加 14 萬億美元的產值。
但有趣的是,與 McAfee 等思想家提出的論點一致,專家認為這種增長將有利于可持續發展。
世界經濟論壇認為,84% 的物聯網部署目前正在解決或有可能解決聯合國的 17 個可持續發展目標。它說:“我們的分析支持了許多人的直覺,即物聯網具有可以在不損害商業可行性的情況下實現最大化的發展利益……物聯網可以成為可持續發展的游戲規則改變者。”
工業物聯網可以做到這一點的一種方法是實現循環經濟,即利用廢物創造新產品。代爾夫特理工大學的研究人員對此進行了調查,他們已經確定了五種物聯網功能,使這成為可能。
▲跟蹤:物聯網傳感器共享有關產品標識、位置或獨特成分的信息。
▲監測:物聯網傳感器共享有關產品使用、狀況或環境的信息,這包括警報和通知。
▲控制:制造商可以根據預定義的選項,通過軟件遠程控制產品的功能,這包括推送定期更新。
▲優化:企業可以通過使用高級算法對運營進行持續改進。
▲設計進化:產品或服務的設計可以根據其他生命周期階段的數據反饋進行改進。這包括功能升級以及新產品和服務的開發。
與此同時,其他機構則更進一步,對物聯網資源效率的能力做出了具體預測。
在其《新興技術的可持續性》報告中,Transforma Insights對2030年做出了以下預測:
▲物聯網對燃料消耗的凈影響將使(碳氫化合物)燃料減少3.5 PWh
▲物聯網將節約近 2300 億立方米的水——這要歸功于智能水網運營、作物管理和遠程病蟲害防治的改進。
▲物聯網將使全球用電量增加 34 太瓦時 (TWh),但將被物聯網解決方案節省的 160 太瓦時電力抵消。
▲物聯網解決方案將使二氧化碳排放量減少十億噸。
毋庸置疑,可持續的物聯網只有在安全的情況下才能蓬勃發展。工業物聯網的數十億臺設備將引發數據海嘯,其中每個端點都將成為攻擊者的潛在切入點,而且每個數據流都有可能被竊聽。如果沒有強大的安全性,惡意勢力很容易破壞網絡。
但是保護‘事物’帶來了一系列不同于保護人類的問題,人類可以回答問題并輸入密碼,而機器則需要不同的身份驗證方法,這使得很難確定遠程對象的真實身份。
安全專家表示,最好的策略是在設備、云以及設備和遠程服務器之間的通信通道這三個位置從頭開始構建安全性。值得慶幸的是,該行業現在正在制定標準,以便價值鏈中的每個參與者至少可以遵循相同的基本技術和設計原則。
上述預測提供了許多對物聯網的長期影響持樂觀態度的理由。但我們不必等到 2030 年才能看到結果,如今多個現有用例已經交付,下面讓我們探索其中一些。
智慧農業
怎樣才能少花錢多辦事?聽起來很矛盾。但是在過去的100年里,農業一直在“解決這個問題”。
現在,隨著全球人口到2050年將達到98億,世界將需要將我們今天的食物量增加一倍——而且要使用土地和水等明顯有限的資源。
由物聯網提供支持的智慧農業將讓這成為可能。
雖然過去的改進本質上大多是關于機械的,但數字工具將帶來生產力的下一個飛躍。位于田間或嵌入設備的實時傳感器將幫助農民更多地了解他們的土地和牲畜,從而更好地決定將精力和資源分配到哪里。
這有時被稱為精準農業,而許多創新公司已經將其付諸實踐。
例如,法國的 Bilberry是為數不多的開發智能作物噴灑解決方案的創新者之一,其他創新者包括FarmWise、SeeTree、Smart Ag和約翰·迪爾(John Deere)旗下的Blue River。其系統將攝像頭安裝在作物噴霧器上,利用計算機視覺實時分析圖像。有了這些數據,它只噴灑雜草。此外,該解決方案還存儲了信息,為農民提供更豐富的土地地圖。
Bilberry 表示,其工具可以將除草劑的使用量減少 80% 以上,同時保護環境并顯著降低農民的成本。
此外,核心計算機視覺技術也可以應用于其他領域。Bilberry 還訓練其系統“查看”傳送帶上的壞土豆并對其進行分類。傳統上,人類操作員會完成這項工作,但這項工作很無聊,而且容易出錯。
聯網汽車
談到可持續性,物聯網中最重要的“事物”之一就是汽車。聯網汽車(通常是電動汽車)比使用汽油的汽車更環保,原因有多種。
我們先從源頭說起,讓電動汽車在生產階段和使用時減少排放。事實上,奈梅亨大學的研究發現,當電動汽車所使用的電力主要來自可再生能源和核能時,它們的終身排放量可以降低 70%。
然后是預測性維護。當傳感器分析車輛數據并診斷出故障時,它可以通過無線方式將其報告給機械師。它甚至可以在問題發生之前預測并糾正問題,這對于未聯網的汽油汽車是不可能的。預測性維護可以讓車輛在路上行駛的時間更長。
汽車不僅僅是和制造商連接在一起,它們還可以互相“交談”并與周圍的環境交互——交通系統、照明、停車、電力。所有這些都使城市規劃者可以進行實時調整,當交通更加高效時,這也會減少排放。
聯網汽車革命的一個更微妙影響可能是新所有權模式的興起。在未來通過智能手機“撥打”汽車時,許多司機可能想知道他們是否需要擁有一輛汽車。優步、滴滴和 Ola 等公司的叫車服務已經在測試這種“移動即服務”(MaaS)模式。
MaaS模式還支持“多式聯運”的理念,即在不同的交通工具選擇之間移動,以滿足當前的需求。在芬蘭,一家名為 MaaS Global 的初創公司已經推出了一款名為 Whim 的應用,其月度計劃包括使用火車、公共汽車、出租車、租車或自行車。據報道,MaaS Global已說服 12% 的赫爾辛基居民放棄開車。
智能電網
向清潔能源過渡的主要挑戰之一是可再生能源的不可預測性。與化石燃料相比,太陽能和風能并不可靠,解決此問題的一種方法是設計新型能源管理方式。
現有電網缺乏靈活性,它們主要是為從發電廠到消費者的單向分銷而設計的。它們無法檢測到電力峰值、設備故障和停電,這意味著它們無法實時響應變化,也無法將電力實時輸送到需要的地方。這還意味著電網必須有一些超出預期峰值的多余發電容量,以滿足任何增加的需求。
智能電網則不同。在智能電網中,網絡中的每個組件——輸電線路、變電站、熱電聯產、斷電傳感器、儀表——都是連網的。這些節點都收集實時數據,而電力公司可以處理這些數據,以便將電力輸送到需要的地方。
這很重要。為什么? 因為根據國際能源署預計,到 2040 年全球能源需求將增加 37%。
智能電網試驗已經進行了大約十年,但5G將加速其發展。5G 速度更快,并且可以連接比前幾代蜂窩網絡更多的設備。它也可以“切片”,讓大型企業控制自己的小型網絡。
在英國,沃達豐已經開始與英國電力網、ABB、通用電氣和西門子合作創建切片網絡。合作伙伴將在每個變電站中構建邊緣軟件和應用程序,以便他們能夠“響應電力網絡的動態變化,包括大規模轉向可再生能源、電動汽車和電加熱帶來的未來需求”。
沃達豐估計,如果在全國推廣,到2050年,該解決方案可以減少63702噸二氧化碳。
冷鏈物流
每年生產的所有食物中有三分之一被浪費了,甚至有人認為,高收入國家丟棄的糧食數量與撒哈拉以南非洲國家生產的一樣多。
似乎這還不夠糟糕,剩余的食物通常會進入垃圾填埋場,在那里釋放溫室氣體。再加上種植、倉儲和運輸所需的能源,每年會產生多達 30 億噸的二氧化碳。
大多數浪費是可以避免的,食物變質是因為溫度太高或到達目的地的時間太長。
顯而易見的補救措施是將產品“從農場到餐桌”保持在完全正確的條件下。
目前,在大多數情況下,由人工對溫度敏感的貨物進行檢查,并將其記錄在紙上或電子表格中。不用說,該系統效率低下且容易出錯。
現在,借助物聯網,嵌入式溫度傳感器可以隨時跟蹤溫度波動,將結果傳送到云端并進行不斷的調整。
Dyzle 等專業公司現已開發出結合溫度監測和 GPS 跟蹤的系統,他們可以測量從門的狀態到濕度到氣壓的一切。
物聯網改善生物多樣性
物聯網技術能否幫助修復對自然環境造成的破壞?一些項目已經報告了良好的結果,而蜜蜂就是一個很好例子。
據估計,自 1962 年以來,蜂群數量減少了 90%。據信這種蜂群崩潰癥 (CCD) 的一個原因是一種名為瓦螨破壞者的螨蟲,殺蟲劑可以提供幫助,但世界不想要或不需要更多的殺蟲劑。
世界需要蜜蜂, 而物聯網和大數據可以轉這一趨勢。
Eltopia開發了一種叫做BeeSafe的智能蜂箱,可監測蜂箱溫度并防止螨蟲繁殖。當達到閾值時,BeeSafe 會將命令發送回控制器以增加蜂巢特定區域的熱量,從而對螨幼蟲進行消殺。
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