智能家居數據上雲因何困難重重?

2019-03-06 14:32張中良

物聯網時代,首先是一個大數據和雲計算的時代。家居智能,萬物互聯是呈現在世人眼前的可見景象,而這一切的背後少不了雲端的貢獻。因為海量的數據傳輸與儲存,以及數據的運算處理,都需要在雲端才能解決。可以說數據上傳雲端是物聯網的關鍵一環,若是解決不了數據上雲這一步,那麼今後的萬物互聯也隻是一紙空談。

最近大量上市的智能插座、智能燈泡、智能白電等産品無一不把接入雲端作為标配,然而市場也總是會有另外的一種聲音,數據上傳雲端雖是主流,但在終端進行數據處理能力也非常重要。因為很多終端的控制是需要實時的,可靠的。

例如智能廚房,在炒菜的時候每時每刻都需要根據不同的狀況做出相應的判斷,這種實時性很強的終端産品,若是也将數據上傳到雲端的話會顯得滞後,而且上傳雲端還需要網絡的保證,若是設備的網絡或者電路出現問題就會出現災難性的後果。

接入雲端是智能化的必要條件嗎?智能家居數據是否都需要上傳雲端?針對這個疑問,物聯網智庫近日舉辦了一期主題沙龍活動,以獲取大家對這個命題的觀點。從現場的實際情況可以看出,現場多數人對數據上雲持有保留态度,對數據上雲的反應也不是很熱情。

大家的這種反饋有些超出預期,我們在此詳細整理了各種聲音:

1、智能家居的數據安全隐患更勝電腦和手機

聯網就意味着不安全,這是互聯網誕生以來一直存在的問題,而由互聯網進化而來的物聯網當然也遺傳了這個問題。将數據上雲一方面會帶來很多便利,比如可以實現遠程操控等等,但是這些數據也會牽扯到很多個人隐私或者商業信息。萬一洩露會給個人和企業帶來諸多的不便,前些年冠希哥的“豔照門”事件就是血淋淋的例子。

再者,若是數據都上雲的話,便為黑客們進行高技術、高智商的犯罪提供大大的便利。黑客們通過對人們的日常相關的智能設備的入侵,例如汽車、家電、家用機器人等,便可達到他們的犯罪目的。

最近智能設備慘遭破解的新聞不斷,海爾Smartcare智能家居系統、TCL智能洗衣機、螢石A1互聯網報警盒子、小米智能手環、長虹智能電視、九陽智能豆漿機、樂小寶投影儀等均被破解,不由得引起業界的普遍關注。

目前沒有哪家雲平台能夠保證100%的安全,而人對于安全的敏感度是相當高的,哪怕安全漏洞的概率隻有0.1%都足夠引起人的恐慌。

就像前些日子“電梯吃人”事件一樣,就概率而言,“電梯吃人”是一件非常非常小概率的事件,但是那段日子,筆者在乘地鐵上的電梯時,時不時就能聽到周圍人說“不要走電梯的第二塊踏闆”的話。由此可見一個小概率事件便能讓大家引起對整個行業安全性的擔憂。

2、智能家居數據的永久性

有些人對于數據上雲的擔憂是出于永久性。他們對這麼一種情況表示擔憂:當一家企業将數據都上傳到某個雲平台,中途卻遇上該雲平台所屬企業因某種問題被迫停止雲服務,這時儲存在該平台的數據怎麼處理。這是一個很棘手的問題,勢必會給那些将數據儲存在該雲平台的公司帶來很大的不便。從這個角度來說,将數據儲存在大的雲平台公司顯得更可靠一些。

3、繞不開智能家居數據的利益分配問題

任何技術的推動都繞不開利益問題。數據上傳到雲,将牽扯兩個方面的利益問題。一方面是雲平台公司與數據信息提供者之間的利益,雲平台公司收集數據說白了還是一種商業手段,是想要挖掘這些數據背後的利益。但是,若是數據的提供者嘗不到什麼甜頭的話,他們肯定是不樂意白白為他人作嫁衣裳。

當然,若是将數據都上雲這肯定也侵犯了很多行業的既有利益,比如說芯片行業。原因很簡單,數據都上雲,就會大大削弱終端數據處理的能力,那芯片在行業中的作用也降低了很多,這肯定不是芯片行業所樂意看到的。

在這裡筆者借鑒《是什麼卡住了大數據的應用?》文章中的觀點:雲平台發展的瓶頸不是技術,而是背後所需要的分配關系的建立。這種關系理不順,雲平台上的數據就會停留在孤島層面,每個組織都有自己的東西,并把它命名為“大數據”。

雲平台的這種狀态,非常像經濟學裡出名的一個論點:公地悲劇。《美國經濟史》舉了一個非常易懂的例子來說什麼是公地悲劇:這就是“免費搭車者”問題。設想共享土地所有權,且共同生産了100斤玉米的10個工人,平均每人消費10斤玉米。假設一個工人開始偷懶并将其勞動努力減半,從而導緻産出減少5斤。由于産出共享制度的安排,偷懶者的消費量和其它工人一樣,現在都是9.5斤。盡管他的努力已經下降了50%,但他的消費量隻下降了5%。偷懶者是在搭他人勞動的便車。

這背後有非常深刻的人性問題,即使我們可以通過努力協作創造更多的财富,個人也可以從中分享更多,但在群體裡明顯的個人傾向則是自己工作更少但分享更多。這與囚徒困境其實是相通的。

雖然問題種種,但雲平台的發展不能因噎廢食,到場的同仁提出了不少解決方案。對于智能家居數據上雲這件事将如何發展,大家認為可以從下面幾點考慮:

1、智能家居數據進行分級處理

可将數據按某個标準分為不同的級别,例如可根據重要性将數據分為:重要的數據、次重要的數據,不重要的數據三個級别。

●重要性數據是指哪些牽涉到個人重要隐私或者商業機密的數據,這些數據就不要上傳到雲端,自己本地儲存監管就行了。

●次重要的數據是指那些即使公布出去對自身也不會産生太大困擾而又能産生一定可見的商業價值的數據,對于這部分數據可以跟雲平台公司協商好,可以拿到一部分商業分成。

●不重要的數據,是指那些對個人而言沒有意義的數據,但對平台公司而言,一定量的這類數據還是具備參考價值的。

2、健全與完善智能家居系統的網絡法制

必須承認網絡法制的建立是一個長期的過程。同時不可否認,中國的法制建設還跟不上時代的發展,尤其是一些新興行業的法律建設很不健全,有很多空子可以鑽。但若是能建立一套較完善的行業法律體系的話,就會為解決很多棘手問題帶來一把利器。

例如雲平台公司若是倒閉,則對于損失的賠償與數據的接管處理就都有法可依。

3、智能家居數據的雲端處理與終端處理雙管齊下

事實上,有很多産品對于數據的實時性要求很高,例如家庭中的智能竈、熱水器,火焰大小和出口水溫必須實時控制。再比如與智能家居緊密聯動的智能汽車,汽車每時每刻都是要根據現場的不同狀況做出不同的反應。這個時候數據的本地處理會比雲端處理更好,因為本地處理不會有延遲或者斷網的問題。所以将數據都上雲端并非是最好的辦法,可根據行業與實際情況選擇數據的不同處理方式。

同時雲端與終端之間的關系可以參考目前已經非常成熟的制造業雲平台模式,對實時性要求很高的數據采用分布式運算的機制就地處理,實時性不高但需要進一步記錄、運算和産生決策依據的數據上傳雲端進行更深入的價值挖掘。

在智能化的道路上,毫無疑問,雲計算将扮演一個非常重要的角色,若是智能化的道路卡在了數據上雲這道坎上,萬物互聯的願景也就遙遙無期。