主持：

　　闵昊 复旦大学微电子学院副院长

　　嘉宾：

　　王曦 中国科学院院士、中科院上海微系统与信息技术研究所所长

　　黄金刚 云赛信息(集团)有限公司总经理

　　ChrisCrane 微软全球云事业部副总裁

　　沈晓卫 IBM中国研究院院长

　　丁毓麟 利尔达科技集团有限公司CEO

　　李安民 中国电信创新事业部总经理

　　何春盛 研华股份有限公司总经理

　　主持人闵昊：物联网是把所有的物连起来，但是所有信息都是放在最顶上，所有的人看到的都是同样的数据，随着数据越来越大，我们怎么样管理这些数据?换句话讲，就是当我们需要这一片云的时候，它就在我们的顶上，我们可以看到这一片云。

　　云赛信息黄金刚：大家多比较关注云端和数据的处理，随着互联网不断的应用和发展，数据是呈爆炸式的增加，如何解决这个问题，我们也在不断的探索，应该说有一些基本的想法和大家分享。

　　第一个是进行分级分类的管理，有一些数据可以放到云上，有一些数据是要进行新的分类分级的管理;第二个是“雾”的计算，把一些数据到云之间就做了适当的处理，形成了一些半成品，把有一些计算和数据往边缘去推，推到一线的感知层处理，原来是要在数据中心处理很多的东西，可以放到前端进行处理。所以说技术，架构，体现包括分类管理，几点融合。

　　IBM沈晓卫：数据安全是非常重要的，传统的建立一个IT系统的时候，面对新的情况，在设计系统的第一天开始，就要考虑数据的安全性，而不仅仅是其他的性能，可伸缩性，还有一点很重要，从管理的角度来说，这个数据除了云端，很多是在端这里的，这么整个的一个环境，从传感器到传播的网络，到最终的云端，需要一种全新的思维的方式和结构。包括今天的物联网的数据确实是非结构化的数据，和社交媒体非常的接近，但是它也有非常多的噪音，用传统的数据库的方式不是很合理。最后是对物联网数据的处理，是需要完全不同的思维方式。

　　归纳为三个方面，一个是传统IT技术的一个升级，第二个是把传统的高性能计算这一方面的模拟技术，面临这种新的数据的时候，高性能计算基础上的物理模型，化学模型，你在管理物理世界的时候，需要对物理世界本身的客观规律有一些很好的理解。第三个无论是大数据还是物联网，认知计算会给我们提供一个全新的方向，因为我们面对的数据已经非常非常的大，不但是没有办法处理，我们并不知道应该怎么样问问题，需要未来的这种系统能够具有这种自我学习的认知的能力。

　　微软Chris Crane：这是一个技术性的问题，作为本地的公司，比如说有64位系统，有一些时候，我们提供的程序会超出中国法律的限制，有一些安全的问题，会超出政府的限制，中国政府也在大力的倡导智慧城市，我们也碰到了很多的挑战。

　　这个问题的根源已经不仅仅是基础设施，最关键是有没有得到合适的数据、对的数据，并且能不能处理这个合适的数据。再者，有没有一个合适的形式，这个数据是可以被分析的。在中国的公共服务领域，我们看到了云服务已经在应用，比如说微软的系统、3W等等，只要是一个开源的系统和技术，都会有安全的问题。那就要看它是不是有足够的强大，能不能做到可预测。还有一点，我们的终端用户能不能也同样的获得到这些服务。

　　比如说大家都在用的不是系统，是这个设备，比如是手机，用安卓系统的手机，你看你搜集的数据的形式也很重要，形式分析了以后，最后怎么样提供给我们的最终的用户，这个形式是可以直接被使用的。

　　主持人闵昊：我们光有数据是没有用的，最重要的是通过数据得到我们想要了解的内容，这是需要对数据进行处理和加工，最后得到加工的信息，我特别的想请IBM的说一下，数据量大到现在，怎么样得到有用的数据，而且是要在人家需要的时候得到这个数据，这是一个非常重要的内容。

　　IBM沈晓卫：从IBM的角度来看，首先是要对这个领域有一个了解，我们今天的物联网的数据有非常多的噪音，包括了边缘端的处理和服务器的处理，都需要这么一个东西。另外，做了这样的处理以后，对物理世界的理解，因为今天的物联网，对物理世界的理解不是特别的高，确实是需要一些完全不一样的技术，有一些是今天可以想象的，今天的2.0的版本，还有一些，特别是在自然语言理解方面突破性的进展，对数据的处理，会产生非常好的影响。

　　主持人闵昊：刚才说到了数据的问题，物联网的话，还是脚踏实地的是下面的物，物的话，最终是要靠用芯片来实现，但是我们可能会发现，物联网所用的芯片和手机上用的芯片，可能是完全不一样的方案来看这些问题。针对物联网的芯片，所要求的是大量和低成本，可能是要非常低功耗的芯片，原来有一个集成电路，有一个工业组，在现在物联网的状态下，我们还是像原来这样沿着摩尔定律继续的走，还是速度更快，或是偏向另外的方向来发展我们的集成电路的技术?

　　中科院院士王曦：半导体业内有著名的摩尔定律，今年也是摩尔定律50周年，这是一个主流。到了互联网的时代，速度已经不是一个唯一的指标，尤其是在可穿戴的领域，功耗变得非常的重要。

　　举两个例子，在今天的这个半导体走到14或者是20纳米的结点上，还是追求高性能的，还是可以走到14纳米，甚至是7纳米，在物联网的时代也希望有差异化的发展。

　　比如，一些新的材料，我们现在比较关注的SY材料，它不需要做到10纳米或者是7纳米。SY的材料有它特别的优势，这是一种思路，在传统的工艺路线上选择新的材料来降低功效，满足物联网芯片的需求(包括昨天我和SY领域的专家探讨这个问题，他们认为这是一个很好的选择)。

　　第二个例子，在物联网领域的很重要的数据中心，过去说的电互联，现在到了一个极限，由于这个数据中心非常的庞大，他们希望通过光互联取代电互联，一旦攻克以后，都会比原来的电互联下降1/5，1/10。有关物联网的需求，将带动半导体的创新，这个也是物联网对半导体的贡献。

　　主持人闵昊：天上和地下都要靠通讯连接起来。以前的运营商都在实现怎么样把(网络)速度加快，从从语音通话到现在可以视频，光纤带宽已经达到了100兆。但是在物联网的阶段，除此之外，可能会有另外一个，是不是可以更宽的覆盖。针对不同的发展，在未来的电信发展方面，是不是有一些特别的想法?

　　中国电信李安民：通讯网络承担的角色和任务是非常重的。通讯网络要保持畅快的传递，从物联网的发展来说，对通讯的网络提出了非常大的挑战，全世界的通讯网络，都是为了人与人之间的通讯设计的，物联网无论是从现状还是需求，模型都是和人与人之间的通信非常的不一样的。从目前来说，物联网的应用典型的模型，就是小流量、长在线，但人与人之间的通讯很少要求一直挂在线上。

　　像游牧民族一样，因为很多的应用不是一直在移动，或者是静止，就好像是出租车的司机，到了中午会汇聚在一起吃饭。我们现在做的是在人与人的通讯网络上做一个叠加的方法，在原来的网络上采用了物理和逻辑上的隔断，我们用专网比如是10649来应对。从未来来说的话，对整个的通讯网络如何设计一个适应物联网网的，对全世界都提出了一个基础的命题。

　　第二个是从未来的物联网的发展来说，对速度可能都会不一样，以后随着智能传感数据量是非常大的，现在我们正在做的4G，包括5G，包括和固定宽带和卫星结合的综合的网络布局提出了很强的布局。

　　第三个是和终端和云端联系的，我们现在联系的低功耗的广覆盖的，体现在一些芯片的设计和模块的集成上，物联网当中的SIM卡需要提供远程写卡，空中写卡。

　　第四个是非常重要的安全性，现在的物联网分布的越来越广，安全还不仅仅是安全地址方面的，包括它的编码，包括我们现在这么多的摄像头，编码规范的管理也存在问题，以后散在外面这么多的传感器，从编码到IP地址，和通讯都是有非常大的关系。

　　最后一个是结合专业的凌玉姬比如是体感网和车联网，和产业链进行紧密的结合，进行通讯网络的结合，在这些方面进行了一些探索。

　　主持人闵昊：在物联网下，我们是希望最终让物物之间可以交互，我们不光是得到信息，也希望物可以发生反映，直接代替人去发生作用。这一来，马上就会想到风险的问题，一旦东西坏了，或者是出了什么问题了，或者是信息被接获，突发灾难，我们怎么样应对这些问题?怎么样用这些办法保证机器在动的时候还不出问题，不至于发生灾难性的结果?

　　研华何春盛：研华是一个端的公司，而不是云的公司。对物联网来说，我们采集温度、深度，可能是5秒钟采集一次，第二个封包很小，但是资料的稳定性、安全性和可扩充性，比较担心现在做的会有一点过剩，不需要这么多的数据放到云端，因为很多的数据是在开始的时候就要处理掉的。我们只有搜集了重要的资讯才需要保留并送到云端(我们问了很多的客户是不是需要把资料放到云端里面，他们宁可是自己保持资料)。

　　回到端的考虑，因为我们有一些应用，实际上是需要实时处理的，包括了一些实际的，比如判断经过的汽车是不是(犯罪的)脏车，不可能把资料送到了云端以后再去分析，这对端的人来说是相当重要的。

　　观众提问：我是从事高职的老师，我希望各位老师可以把物联网的定义简单的说出来，让我的学生通俗易懂。

　　IBM沈晓卫：IT世界和物理世界的一个融合，用信息技术来对物理世界进行一个更好的管理和优化。

　　云赛信息黄金刚：采用新一代的IT技术，使人和物相互的联合，达到一种全新的生态环境。

　　中科院院士王曦：物联网就是把所有的物连接起来，更加的智能化。

　　中国电信李安民：物联网就是感觉饿了就吃饭，但是现在在上课或者是开会，还是控制一下。

　　微软Chriscrane：任何的事物都可以通过物联网，传感器去连接，第二个是连接人，第三个是连接我们的业务，使我们更好的进行互联，如果是你使用微信，把你的电话打开，打开你的蓝牙，用摇一摇的功能，就可以使用物联网的功能。

　　研华何春盛：若干年以后会产生很多从来没有想过的服务，这些价值都可以来自互联网。

　　利尔达丁毓麟：可以看成是很多个层面的，最底层的感知层，然后是应用层，然后是数据，这些都是为了提高生活的品质和效率。

　　主持人闵昊：最后的一个问题是最精彩的，所以智慧是来自群众的。因为时间的关系，我们结束这次的论坛。特别的感谢大家!

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