信息产业浪潮中,京东IoT的技术演进与实践创新

京东科技开发者

共 4020字,需浏览 9分钟

 ·

2021-01-28 19:04


物联网正在改变着我们的世界。如今,在智能园区、智能城市、工厂,甚至街边的自动贩卖机中,处处可见物联网的踪迹。


据前瞻产业研究院的物联网相关报告预测,全球物联网设备数量将在一年内(2020-2021年)从307亿台增长到358亿台。前景一片广阔,各大企业也早已开始强化布局,积累各自的物联领域能力。如何落地IoT技术,让IoT更为快速地进入企业、进入千家万户,创造业务价值,是目前行业面临的挑战和机遇。


1月12日,由京东科技策划主办的线上公开课,来自京东科技IoT产品部的资深架构师黄勇通过《智联万物,京东IoT技术创新与实践》的演讲,梳理IoT产业的发展与技术演进历程,分享京东对IoT领域技术发展的趋势判断,展现京东在IoT技术与产业方面的创新与实践。



无数人提及未来10年是属于万物互联的时代。无疑,IoT将在未来扮演一个十分重要的角色。1982年,卡内基梅隆大学的学生发明了与 ARPANET 连接的可口可乐机器,从那时到现在,IoT的历史其实不过短短40余年。这中间,IoT技术经历着波浪形的成长,时高时低。在中国,IoT同样是一个新兴的产业,直到2011年,我国将IoT纳入“十二五”规划,中国才在国家层面有了IoT相关积累,后经过新基建、工业互联网、产业物联网发展,IoT在宏观层面越来越热,IoT技术基础也越来越成熟。


那么,IoT究竟意味着什么呢?互联网与物联网之间有着一定的联系,从数字化的对象出发,就可以对两者进行区分。狭义的互联网,是指对内容的数字化,而物联网的数字化对象,则是智能家电、机床、高炉、流水线、车辆等,关注万物,所以叫做“万物互联”。

 

2020年JDD大会,京东首次系统阐释了面向未来十年的新一代基础设施——京东数智化社会供应链,即用数智化技术连接和优化社会生产、流通、服务的各个环节,降低社会成本、提高社会效率。在这个长期的目标中,物联网作为重要的基础,连接了物理世界和数字世界,为社会供应链效率提供稳固的基石。


从技术层面讲,一般来说物联网技术分为四层:感知层网络层平台层应用层



感知层是物联网建设的重要成本项,把传统物件变成智能体的技术都需要一定的成本。感知层涉及到丰富的硬件,但归纳起来主要有三种用途:一是标识物体,例如用二维码、条码、RFID技术或NFC技术捕获信息;二是捕获数据,例如用温度传感器、加速计、陀螺仪等感知环境和动作;三是操纵物体,例如用线性马达、继电器等控制物体。


IoT技术发展到现在,感知层仍有一些需要突破的方向:更敏感和更全面的感知能力、解决低功耗的问题,以及解决小型化和低成本问题。



网络层实际上也是成本项。网络层的主要职责是连接感知与平台层,在通过感知层完成数字化后,通过网络层把数据实时上传到网络层进行处理。目前,因为成本、功耗等原因,实时传输实际上很难做到,未来这也是一个有待攻克的方向。

 

网络层主要有两种类型,一个是接入网,即贴近边侧的网络,它可以连接感知层,特别关注组网和协议;另一个是核心网,很多时候会复用现有的网络,和互联网的基础设施趋同。


网络层未来的突破方向,首先是优化连接成本、连接扩大规模,低成本的联网技术能提高IoT的便捷性和易得性;另外,通过软件定义网络的方式,也能让IoT的互达性越来越好。



平台层,当设备的数字化信息被网络层搬运后,就轮到了平台层进行发挥。平台层主要解决“效率”问题,通过现代的软件技术思路及落地优化,加快构建速度,降低单设备连接和数据处理成本。


平台层的主要涉及连接管理、应用使能、设备管理与垂直领域效率提高,未来的突破方向可以向着与云、大数据、AI技术与IoT平台结合的方向,降低物联网能力的使用门槛。



应用层是在整个IoT链路中的价值抓手。最大的挑战和机遇,是发掘业务价值。


京东科技认为,万物智联技术将遵循这样一条发展路径:解决设备感知问题→在云端建立设备孪生的实体/数字体,低延迟地把现场的物体反映到云端,变成数字化的孪生对象→场景孪生,解决云边端一体协同和不同场景数据的融合计算问题→数字孪生供应链,构建生态,创造价值。


在具体的技术点上,京东科技认为IoT有四个重要的方向:



1. 数字孪生,把物理世界和数字世界联系在一起,将万物数字化,改变人类与物理世界交互的方式;


2. 边缘计算,随着网络技术的延伸,将云端事务处理迁移到边缘,以实现低延迟、高性能;


3. 物应用框架,随着物应用和物联网的深化,应用形态会越来越多,应用框架和应用生态也将更加重要,物联网未来的发展趋势中,事件驱动的流式计算是将来的IoT应用的一个核心计算形式;


4. IoT数据智能,IoT会产生大量数据,物联网产生的数据如何与其他数据结合,以及如何解决安全上的问题,都是数据智能方面有挑战的方向和趋势。



针对这些发展方向,京东科技在IoT技术方面做了很多探索。目前,业内比较常用的说法,就是“数字化、网络化、智能化”,这是一些物联网或和工业互联网发展一定绕不开的名词。京东科技认为,简单的表述,数字化由IoT技术承载,网络化靠云能力支撑;智能化发挥AI的优势。


IoT能力是以孪生为核心的物联网基础设施,通过直连、代理等设备接入方式,经过协议适配、设备连接、消息处理后,将其连接到核心能力层的数字孪生世界,向上层提供孪生服务能力。



在这个数字孪生世界里,京东科技目前所做的事情,围绕着构建设备孪生、场景孪生,以及构建数据处理的能力展开。把物理世界的设备通过各种方式连接到数字孪生世界,在其中进行偏向物特性的基础处理,提供插件化的业务拓展机制,并把获得的信息传递给上层具体业务领域应用或数据商,如大数据平台、监控或警告系统等。


具体到实践中,京东科技在连接设备描述能力表达设备表达场景等角度进行了一些探索。



1. 连接设备。京东科技在实际的物联网落地中,积累了丰富的设备连接经验。比如在智能家居领域多用Socket等长连接的方式,在较通用的物联领域会用MQTT协议,而在低功耗领域则采用CoAP协议。在具体的工业项目中,边侧会提供很多网关和更丰富的连接方式。设备连接到云端后,京东科技主要攻克了高性能集群,水平扩展支持,以及海量设备接入和主题订阅。



2. 描述能力。设备连接后,通过代码方式实现设备的交互逻辑,是一种比较容易的方式,但这种方法的工程效率不一定高。为了解决这类问题,京东科技采用物模型来表达设备运行特性。物模型是京东科技物联管理平台运转的重要基础,简单来说就是“属性、事件、服务”,模型之间可以存在嵌套,以反映物理世界对象之间的关系。通过物模型数量的沉淀、可描述角度的增加,平台能力正在不断提升。



3. 表达设备。京东科技在核心代码中深度实现基于物模型的物能力描述方式,结合上下行数据流,实现设备的数字化表达,进而提供物理世界设备的数字化“看”和“动”的能力-设备孪生。值得注意的是,结合实际应用场景和认知深入,京东IoT在设备表达上经历了一些关键的技术实践变化,从最开始的“设备快照”,演进到后来的“设备影子”,直至现在的设备孪生。



4. 表达场景。设备不是孤立的,处于业务场景之中;设备孪生也被场景孪生所包含。场景孪生包含设备、人、环境等要素,需要通过场景引擎串接起来,完成一系列场景的任务,实现数字与现实结合的场景能力。


但这些仅仅是在IoT平台类技术上的一些探索,没有业务落地的技术,只能是空中阁楼。京东的IoT业务有哪些落地呢?实际上,经过多年深耕,京东IoT早已在消费、地产/社区、能源等领域积淀了大量成功的落地实践案例。



京东在消费领域具有天然的优势和根基。2014年,京东开始尝试做消费物联网,是从智能家居开始,基于7年多的积累,京东物联网能力孵化出智能家居服务系统和社区管理系统。这些系统可以连接京东设备或广泛的第三方设备,结合京东的零售能力、社区服务能力,提供丰富的消费互联网解决方案。



地产/社区领域与消费领域有着内在的联系。智能家居领域的设备接入往往从设备设计阶段就开始,大量工作都产生在产品研发阶段,发布之后偏向解决并发性能问题和连接稳定性问题;但是在更广泛的ToB领域,IoT连接设备众多,且连接的协议不同,顶层标准设计缺失,没有统一的标准和规范,甚至项目开始时设备已经安装完,导致设备互联互通充满挑战。进入地产领域,京东在这些问题上积累了较为丰富的经验。基于京东物联网基础能力,为地产商、社区服务商和物业服务人员提供整套基于场景的解决方案和IoT技术能力。



在能源领域,京东科技有着相当大的投入,并取得了丰富的成果。


在典型的火电站合作项目中,数据采集的方式多样,数据频度很高,AI分析对算力的要求较高。京东科技利用自身在云服务成本计算效率方面的优势,很好的完成数据采集、计算、建模和参数优化的技术过程,帮助降低火电站的生产效率。


从“网”的角度,京东科技通过与一些能源企业合作,解决边缘的海量接入问题,验证了物联管理平台的并发和扩展性能,打磨了物联管理平台的业务能力,很好的完成了这项作业。

 

从IoT的发展历程中可以看到,IoT还是一个新兴的行业,技术和场景应用落地正在奔向快车道。京东作为国内较早一批探索IoT的科技企业,也在跟着云和万物互联的时代,在探索中不断学习成长。


万物互联正当时,消费者端想要获得更优的体验,体会到真正的智能带给生活方式彻底的改变,IoT产品和服务的提供商,下一步的首要任务就是要早日解决数据互联互通与数据融合的挑战,从技术角度和商业考量上,扫清IoT进一步发展的障碍。


点击【阅读原文】

查看技术公开课视频回放


回复关键词“PPT210112”

获取演讲PPT视频资料




浏览 29
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报
评论
图片
表情
推荐
点赞
评论
收藏
分享

手机扫一扫分享

分享
举报