随着物联网蓬勃发展，跨行业、地域以及领域的物理实体都可以紧密地关联在一起。当物联网利用各种传感器将物质世界中的各种信息变为电信号传送到计算机处理系统中时，一种趋势也就成为了必然，那就是相关数字信息总量的极速增长。

　　物联信息主要分为物联管理对象信息、物联感知设备信息和物联实时信息。而从物联网数据来源分类，主要是传感器感知数据和社交网络数据两种。业内专家表示，虽然目前网络上的数据量大于传感器感知到的数据量，不过随着物联网设备的普及和技术的进步，传感器数据量将快速增加，最终将发展到网络数据量的10～20倍，且这种变化趋势是不可阻挡的。

　　目前，物联网正在支撑起社会活动和人们生活方式的变革，并被称为继计算机、互联网之后冲击现在社会的第三次信息化发展浪潮。而它在把物品和互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的过程中，其中的大量数据也在影响着电力、医疗、交通、安防、物流、环保等领域商业模式的重新形成；物联网握手大数据，正在逐步显示出巨大的商业价值。

　　“万亿规模”物联网产业

　　中国物联网产业在信息化的发展中已经取得了很大的进步。工信部的统计结果表明，中国物联网产业规模在2011年距离期望的“万亿规模产业”还有一定距离，但已经超过2300亿元。2013年6月在北京开幕的第十一届中国(北京)RFID与物联网国际峰会上通报数据显示，伴随着市场的扩张，主要的设备市场也快速发展。2012年，中国物联网产业中传感器市场规模超过900亿元，其中RFID产业市场规模达236.6亿元，年增长31.7%，位居世界第三。其中智能IC卡发卡总量已近90亿张，M2M终端数已超过2100万，年均增长超过80%。

　　而据中国信息产业商会的预计，在2013年中国传感器设备市场规模将继续保持快速增长势头。中国物联网RFID产业市场规模将比2012年增长35%左右，达到320亿元左右。不仅如此，伴随着移动互联网、物联网以及云计算等热点崛起，物联网产业链各环节相关产品价格迅速下降，这也带来了物联网硬件基础设施的大规模普及。同时，工信部和财政部表示，用以支持物联网发展的专项资金已经到位，2013年投入的专项资金将超5亿元，较2012年有所增长。而在政策与市场的协同推动下，业内人士预计未来10年内物联网会大规模普及，其产业规模比互联网大30倍。

　　而就在与物联网基础建设相关的设备制造企业，包括传感设备制造企业，网络核心设备制造企业，还包括家电等一批传统制造企业处于盈利上升通道过程中时，更多的业内人士已经开始关注到物联网所产生的海量数据问题。这主要是因为随着存储能力巨大的云计算中心的不断投入使用，物联网所产生的大数据的存储和在线处理已经成为可能。而要真正将物联网涉及的大数据转化为“真金白银”，就需要新的商业模式和商业思维，而这也成为考验相关领域企业家本领的关键。

　　如何理解物联网背后的大数据

　　物联网所带来的大数据正在引起越来越多IT巨头的注意。就在物联网的概念还在被人们炒作的时候，物联网背后的大数据已经引起了全球领先的IT企业的集体注意力，其潜在的价值也正在被逐渐挖掘。就在这几年，IBM、微软、SAP、谷歌等IT企业不仅在全球部署了多个数据中心，还纷纷花费巨资收购专攻数据管理和分析方面的软件企业。分析其动机也不难发现，由于这些来源于物联网的大数据来自于多种终端，比如移动通信终端、智能电表、汽车和工业机器等，所以其可能影响的领域不可小觑。

　　行家看得明白，物联网产业链的核心是以“数据”驱动为主的产业，并不是元器件和设备的生产所驱动的。物联网的核心并不在感知层和网络层，而是在应用层。如果能将物物相连所产生的庞大数据智能化的处理、分析，将生成商业模式各异的多种应用，而这些应用正是物联网最核心的商业价值所在。

　　上海嵌入式系统研究所副所长、华师大软件学院嵌入式系统系主任陈章龙教授认为，物联网产业链近七成的产值将产生于后台的数据处理环节。中科院院士邬贺铨也指出，中国物联网产业还处于起步阶段，虽然物联网产业目前可以带动一些元器件和设备的生产，但实际上物联网产业更像是服务业，间接效益远远大于直接效益。

　　不过，处理物联网背后的大数据并不容易，物联网中的大数据和互联网数据有很大不同。物联网大数据包括社交网络数据和传感器感知数据，即使其中的社交网络数据相当多的可被处理的非结构化数据，比如新闻、微博等，但是物联网传感器所采集的各种碎片化数据在目前却属于不能被处理的非结构化数据。

　　IBM中国研究院沈晓卫则指出了物联网中大数据的采集以及分析所面临的挑战。他说，物联网中大数据的采集和分析在目前尽管是可能做到的，但还面临着边缘计算、中间件支持和物联网的运营管理平台建设三大挑战。如在物联网的边缘计算过程中，如何管理大规模具有边远计算功能系统涉及到整个系统的可靠性和稳定性问题；在物联网的中间件的设计中，如何对利用物联网中间件对数据进行适当的处理与管理涉及到海量采集信息的大规模筛选；而物联网的运营管理平台的建设则因为物联网自身的复杂IT架构问题管理起来难度非常大。

　　而要处理非结构化数据所带来的上述问题，一种新的思路是用商业模式的创新来促进相应技术的进步。为什么这么说呢？中国电信股份有限公司上海研究院院长李安民给出了这样的解释：“根据实际经验，物联网不仅仅是单一的物联网技术，还涉及对大数据、云计算等技术的有效融合。物联网的普及将城市引入大数据时代，我们需要关注大数据的应用需求，从技术、业务、商业模式等方面提前做好应对。”

　　而业界研究人员则从物联网行业的特点来说明物联网商业模式的独特之处。目前形成的观点主要认为物联网涉及多个行业，而每个行业的数据有不同的结构特点，所以就会产生出多个相异的商业模式；此外，物联网真正的商业价值基础在于数据分析，所以未来物联网产业理应会出现更加细分的数据处理公司类型。例如，有从事数据收集、数据分类、数据处理的公司，而从事软件应用集成和商业运作的公司也将随着产业链的完善而逐步分化。

　　开启物联网大数据市场

　　当前中国物联网应用刚刚起步。记者对物联网产业一线的参与主体进行了调查，发现目前比较活跃的参与主体包括传感器厂商、RFID标签厂商、电信运营商和一些系统集成商。目前已经建成的物联网系统主要应用于移动支付、远程测量、环境监控等方面。另外在物品追溯和企业供应链管理等方面应用较多，智能电网、医疗健康、汽车通信等服务也已开始探索。

　　而在开启物联网的过程中，我们看到电信运营商在其中扮演起龙头带动的作用。比如进入2013年夏季以来，中国移动在一些地区开始推广手机支付，只需将普通SIM卡更换为RFID-SIM卡，将手机从接收器上轻轻一扫，就可以方便地进行各种购物以及获得详细的费用清单。

　　另外中国电信也开始推介自己的全球眼远程监控的物联网应用系统。比如在上海推出了公交卡手机，通过刷手机即可实现公交车票支付。而从2013年7月10日起，昆明公交公司与电信公司正式推出翼支付手机刷卡乘坐昆明公交车业务。刷手机和刷普通公交IC卡一样，乘公交时可以享受首次 乘车9折优惠和一个小时内换乘1元公交车免费，换乘2元及2元以上公交车减半的优惠。而中国联通河北分公司则与河北中行共同推出的联名信用卡，其手机就可以在贴有银联“闪付”标识的POS机上，实现1000元以下的非接快速支付，该手机支付卡是以河北中行的银联卡为金融支付载体，将银行卡与联通手机SIM卡合二为一，可直接安装在手机SIM卡座中，赋予手机移动通讯、小额支付、空中圈存、一卡通身份识别等功能。

　　而之所以电信运营商在物联网的推广应用过程中分外努力，除了运营商在运营方面可聚合芯片、硬件、应用等各环节大量的有实力的合作伙伴以外，还在于物联网在电信终端的广泛应用可以推进电信互联网产业链的有效整合。电信运营商在物联网中的示范作用甚至可帮助电信运营商将业务拓展为系统方案解决商，为介入各种增值业务积累实战经验。

　　不过，如果以大数据的观点来看待电信运营商的物联网商业模式，则可以看到另外一片天地：电信运营商如果将更多的移动终端作为数据信息采集设备加以应用，则适应了目前物联网“跨界”的需求趋势。如果这种数据能得到运营商规模化、快速化、跨领域化的应用，那么电信运营商获取的商业回报则可能参与到物联网建设的各个环节中，并且还可能使运营商掌握越来越多的商业信息。这些信息作为一种信息驱动力则可能推动建立一种多方共赢的商业模式。

　　不过，到目前为止，这种商业模式还不是很明晰。由于物联网在城市安全、金融投资、交通出行、安全生产、医疗健康等方面存在切实的需求，特别是得物联网在这些领域迅速的发展，一些新的思维已经让人看到了曙光。

　　比如日本最大运营商NTT DoCoMo提出运营商应该利用自己所掌握的物联网数据向金融、电子商务、物联网等周边产业扩张。DoCoMo目前正在利用很详细的个人信息情报来发展8个领域，即金融及结算业务、多媒体业务、商业服务、医疗与健康服务、物联网、集成与平台化业务、环保服务、安全安保服务，而不仅仅是提供移动通信服务。比如DoCoMo现在和欧姆龙成立了一家名为DoCoMo healthcare的合资公司，DoCoMo利用掌握了的个人情报信息将健康营养物的信息发送给用户，从而全面支撑这个用户的生活。

　　而英国对冲基金Derwent Capital Markets则是从网络数据中发现了机会。这家基金公司花费4000万美元首次建立了基于社交网络的对冲基金。该基金通过对Twitter的数据内容来感知市场情绪，从而进行投资。美国加州大学河滨分校也在2012年公布了一项通过对Twitter消息进行分析从而预测股票涨跌的研究报告。

　　IBM软件集团与欧洲一家汽车厂商合作，在汽车上都会安装智能芯片以捕捉汽车内部状况的各种信息进行综合的处理分析。由此产生了两种新的商业模式产业，其一是这些数据能够提供基于客户体验的增值服务，而不是传统的只有一次性出卖车辆的收益；其二是这些数据经过精准分析，然后将这些加工后数据卖给下游厂商生产零部件，可以对他们下一代产品的开发积累第一手的资料。

　　而香港科技大学计算机科学与工程系倪明选教授则指出，智慧医疗是物联网结合大数据最可能突破的关口。他指出，智慧医疗是融合物联网、云计算与大数据处理技术的新型解决方案。智慧医疗可在睡眠监护、医疗设备管理、医院工作流程管理、基于历史医疗数据挖掘的辅助诊断等领域中广泛应用。比如在远程监护平台方面，患者可利用多种便携设备进行数据的采集，这个过程可以不受时间与地点限制。而远程监护平台能够自动采集多项生命体征数据，自动将数据上传至医院控制中心，实时分析数据并预警，并由医生提供远程医疗服务。比如在心血管疾病患者、阻塞性呼吸睡眠暂停综合症患者的监护上，通过医疗物联网技术，可为高危人群提供不间断监护与发病预警。

　　而由这些案例就可以发现，物联网数据的应用特别需要商业模式的升级来真正建立一个多方共赢的大环境。而要实现多方共赢，就必须让物联网真正成为一种商业的驱动力，让产业链内更多的企业参与物联网建设。

　　诸多问题亟待解决

　　在这个商业迅速信息化、社交化、移动化的时代，大数据必然会成为大部分行业用户商业价值实现的最佳捷径。物联网大数据可以提供从商业支撑到商业决策的各种行业信息，因此未来物联网大数据的商业魅力是无穷的。不过物联网大数据产业要获得健康有序的发展，肯定不能仅停留在概念上，还需要政策和市场的完善以及产品的不断创新。

　　比如在物联网的规模化推广的过程中，目前中国就面临着缺乏国家统一标准或行业标准指引，以及标准发展滞后于应用发展的困境。目前RFID标准在全球呈“三足鼎立”局面，差别不大却各不兼容。中国虽有最大的RFID应用市场，但是还没有RFID国家标准。

　　而在物联网颗粒化、非结构化数据的处理过程中，如何通过统一物联网架构设计，将非结构化的数据变得结构化，将不同系统之间不同结构的数据尽可能地统一成为精确解析非结构信息的关键技术难点之一。

　　而更为重要的一点是不同部门、不同行业之间物联网大数据信息的共享问题。中国智慧城市发展的一个瓶颈在于信息孤岛效应，各部门间不愿公开和分享数据，这就造成数据之间的割裂，无法产生数据的深度价值。不过邬贺铨院士认为，虽然目前看来将电力、交通、工业等不同行业合为一个物联网不大可能，但是将不同行业的数据信息进行共享还是可行的。而目前一些部门也开始寻求数据交换伙伴，他们也逐渐意识到单一的数据是没法发挥最大效能的，部门之间相互交换数据已经成为一种发展趋势，而不同部门之间数据信息的共享有助于物联网发挥更大的价值。

　　在未来10～20年中，物联网面临着大数据时代战略性的发展机遇及挑战。物联网与大数据的握手，不仅会使物联网产生更为广泛的应用，更会在大数据基础上延伸出长长的价值产业链，所以，将大数据发展理念灌输到物联网发展的全过程中，能够促进物联网带动大数据发展，而大数据的应用又会加快物联网的发展步伐。