和计算机和移动设备相比，物联设备品类要多得多，算力和能耗状态千差万异，联网难度大得多。TCP/IP协议和无线通信协议的标准相对统一，物联设备联网没有统一的标准和协议。这些都给物联设备的联网带来巨大的挑战。行业各方都尝试发展各自的设备联网技术，构建自己的物联网络，实际产生了诸多的“物联孤岛”，互相之间不能互联互通。这背离了“万物互联”的初心，一定程度上也抑制了设备联网价值的创造。

京东科技IoT团队专注于解决设备的联网问题、构建场景互通能力、推动数据链接应用，帮助建设万物互联的数字化世界。

1.1 设备孪生支持设备联网

设备孪生，就是物理设备的数字化存在。设备联网，搭建了物理设备和孪生设备之间的连接通道。

京东在智能家居业务发展过程中，沉淀了JoyLink联网通讯协议，可以高效支持设备联网。行业里也有多种联网通讯协议，例如华为的HiLink。通过不同协议入网的设备，互相之间不通。为了解决“物联孤岛”问题，国际上有CHIP联盟，国内有OLA联盟，都在尝试建立统一的标准和协议解决互通问题。京东也都加入了这些联盟组织，致力于和行业一起解决物联设备互通问题。近期要统一行业标准和协议，实际情况没那么乐观，互通问题的彻底解决，看起来还有一段路要走。

网络效应里，一个更大的网会有更大的价值。当前一个稍微现实的策略是，在没有统一的联网标准协议之前，将一些“物联孤岛”融合在一起形成一个更大的网。在各个“物联孤岛”之上，可以通过构建统一的设备孪生层，来实现应用层对设备感知交互的一致性。做个类比，“物联孤岛”相当于在讲方言，统一的设备孪生层讲普通话，应用层说普通话就可以实现顺畅沟通了。

和面向对象编程思想类似，可以用 “属性、事件、方法”定义物模型，描述设备的属性感知和交互行为，并在此基础上提供 “标准设备孪生”能力。应用层通过操作设备孪生，就可以改变物理世界里的真实设备。

1.2 场景孪生支撑场景互通

单个设备的联网价值有限。通过将场景数字化，实现场景内的设备、设备和人、设备和系统服务之间都互通起来，构建一个更大的网，也就能创造出更大价值。和“设备孪生”概念对应，场景里也有“场景孪生”的概念。下图就是一个家居场景孪生的示意图。

场景孪生通常是一个物理场所的数字化描述，例如家庭、酒店、车、工厂等，包含这个场所里所有的人、设备以及相互之间互动的行为。通过场景孪生，可以搭建更加丰富多彩的应用。以家居场景为例，回家进门后，自动任务将室温调到舒适的温度，灯光调节到怡人的亮度，智慧屏播放喜爱的影音。由于场景的能力在场景孪生中已经定义好了，跨场景之间的交互也会变得简单。

1.3 物应用框架加速价值创造

PC时代和移动互联时代都有各自的应用生态，物联网时代也会有不同于之前时代的应用生态。物联网时代的应用，简称为物应用。

和应用程序、移动APP、H5小程序等形态相比，物应用不是运行在计算机和移动设备上，首先要能运行在形态各异的物联设备上。不少物联设备有更丰富的交互形态，例如语音、视觉手势、基于位置感知的互动等。这些都是物应用框架需要支持的。更进一步，物应用运行时运行在云、边、端任意节点上，物应用的程序分片就可以跨云、边、端灵活分配和动态调度，从而实现一个分布式的弹性物应用系统架构。物应用框架会用到低代码技术，方便开发者快速构建物应用。

设备孪生、场景孪生、物应用的技术思路，本质上是基于物联领域的特性，将物联设备、物联场景和物联应用抽象提炼，封装成基础PaaS能力，进而组合构建出不同领域的数字孪生。

以智能家居为例，大家以往都很关注未来数字家庭的入口是什么。不同于计算机和移动设备作为集中交互入口，未来的物联场景里可能没有入口概念。场景里所有设备都联网了，每个设备或多或少都有一定交互能力，在实现主动感知和自主智能后，也就不需要所谓入口。未来的物联场景大概率是，“分散式交互，集中式算力”。算力有集中趋势的原因是，众多设备联网后要实现交互智能，通常需要比较强的算力，在物联网早期阶段，通过集中算力能够有效降低整体联网改造成本。算力通常会集中到现场侧的边缘节点上。这样还能有效地在现场侧进行数据的及时处理，避免不必要的大流量数据传输到云端，提升了响应的实时性。

摄像头被广泛用于物流园区的生产和管理。把普通的监控摄像头升级为具有识别能力的智能摄像头，能有效促进物流园区的自动化运营、分析和决策。例如在管理园区里装卸货物的月台时，通过视觉算法处理，可自动获取月台占用情况，再进行货车入场的调度指挥。月台的视觉数据处理可以在摄像头上直接处理，也可以传输到云端进行处理，但都存在一定的不足。京东探索基于物联网边缘计算的边缘智能，通过将多路视觉数据处理能力放在边缘盒子上，既节省了在云端计算所需的大量数据传输，又比一体化智能摄像头具备更灵活的算法适配更新能力，整体上拥有更佳的成本优势。

在京东服务的产业客户中，也有物联网边缘计算的应用。例如国家电网有四、五亿电表，如果所有电表都进行联网改造升级，一次性投入非常大，通过引入边缘节点，在每个边缘节点上接入数百个电表，就能极大降低联网改造成本。

车联网发展迅猛，近期掀起了电动车造车热。车作为另一个重要场景，数字化节奏明显加快。电动汽车的电子电气架构，逐渐由分布式ECU走向了集中式计算，这也使“软件定义汽车”名副其实。车上的集中计算单元，具备高算力、高带宽、低延时的架构特点，车内实现计算资源共享和调度，车外连接到云端进行数据交互，也就是车场景的边缘计算节点。

从各领域都能看到“分散式交互，集中式计算”的发展趋势，物联网边缘计算在其中都会发挥不可或缺的作用，是物理现场数字化的必由之路。

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数据是数字化时代的核心资产。大规模设备联网后，能产生海量物联数据。物联数据量将会远超PC互联网和移动互联网时代，如此海量的数据也会催生新的数据技术。结合物联数据的时空特性，行业在数据采集、处理和存储等技术方向上都有不少探索，例如国内的TDEngine和Apache IoT DB等。基于事件的流式处理技术在物联网领域也有广泛应用前景。

场景数字化后，大量从场景中设备和人员采集的原始数据，在云端会汇聚形成一个数据湖。通过融合第三方数据，并基于设备孪生和场景孪生对原始数据进行结构化加工，对物理场所就有一个更完善的数字化描述。拥有这样一个数字化场，物应用可获得前所未有的“精准感知，实时触达，自主服务”能力。这和PC互联网和移动互联网时代，用户需要通过计算设备主动访问线上数字化场（网站、应用程序、移动App）大不一样。以家居场景为例，数字化家庭中物应用可以获得“此时、此地、此点”的数据智能能力。“此时”意味着交互的实时性、“此地”意味着交互发生在物理现场中、“此点”意味着在合适的交互节点自主触发。

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利用物联网技术打造数字孪生，很多领域都可以深度数字化，数字家庭、数字化车、数字城市等，很多行业的商业模式也有可能重塑。在消费生活领域，产品即服务的模式成为可能；在产业领域，产业链整体降本增效有链接基础；在数字城市领域，现代化治理也有了能力依托。一个新的技术浪潮到来时，短期人们通常高估其影响，长期来看往往极大低估其价值。以物联网技术为基础的第三波技术浪潮，将会创造出难以估量的价值。

数字化浪潮滚滚而来，京东科技IoT团队坚持“万物互联”的初心，专注打造物联网基础设施，解决“设备联网、场景互通、数据链接”等基本问题，做数字化技术底座，帮助京东技术输出服务实体经济，砥砺前行，不负时代。