由千家传媒主办的2014年第十五届中国国际建筑智能化峰会首站在上海火热开幕，作为智能建筑行业的专业盛会，现场吸引了来自上海及周边地区的智能建筑行业专家、设计院人士、系统集成商、渠道商、厂商、终端用户等超过六百人齐聚一堂，共同就智能建筑行业最新技术发展趋势与应用进行了深入探讨与交流。

　　TRIDIUM是一家全球性的软件及技术服务公司，致力于开发通用软件框架来解决智能设备管理相关的各种问题，是物联网基础架构平台和设备到企业级智能集成解决方案的全球领导者，应邀参加本届中国国际建筑智能化峰会，以下分享TRIDIUM亚太区技术总监艾铁军先生的精彩演讲：

Tridium亚太区技术总监 艾铁军

　　艾铁军：大家上午好，我演讲的题目是如何搭建我们互联网平台以及联网平台的趋势。看一下我们的时代面临的问题，还有我们的背景，以及面临的问题与挑战。上个月我们去了一家大型的连锁企业做了一个调研和分析，惊讶的发现很多问题，这是全球排前三的公司，在全球有超过万家店，它分布在不同的区域不同的城市，甚至到了四线城市。在每个设施里面它有很多的子系统，智能化的系统，当然最核心的系统包括空调，还有冷冻系统、照明、安防等等。这些系统相互都是孤立的，所以每个门店里面都有不同的人维护不同的系统。总部雇很多的员工用人工的方式监测这台设备里面是不是有报警，发现报警后通过手动的方式记录下来，打电话告诉那个门店系统有问题。所有这就需要大量的工人，而且太多的人为的因素，会经常有报警。曾经有一个案子，因为人为的因素没有及时响应这个报警，导致整个冷冻设备停机而一天损失200万。当然还有一些直接的浪费，就是人工、时间的浪费。另外还有一些数据的问题，现在通过人工的方式，即使是有了报警数据和人工系统，企业会问你能不能给我一个门店的报表，这个能耗的消耗给我一个详细的报表。我说我可以给你一个报表出来。现在我解决了他们主要的报警、安防和检测以及资产保护的问题。未来他希望我能够把所有的末端的智能设备都能够连到这个上面来。持续的做这种精细管理的优化都是他们面临的问题。我们说，你们到底需要什么样的系统，他告诉我，我需要一个系统使我的整个系统是时时监控得到相应，让我的客户舒服，让我的环境舒服，让我的能耗降到最低，整个用能产品降到最低，而不是不同的团队管理不同的系统。还要有最高的投资回报，要建立一个系统，这个系统面对越来越多的末端设备来连接到这个平台做优化。所以需要建一个可持续化的发展。这家企业在北美、欧洲基本上已经实现了精细化的联网。

　　精益关系大家会想到日本的TOYOTA是一个很好的例子。精益管理最核心的管理就是我们节省不必要的浪费。刚才讲的这个案子，每年花几百万雇不懂技术的员工三班倒的方式，还有就是材料等都是浪费。还有间接的浪费，因为一个管理的疏忽一个报警没有响应到使系统出错形成更大的浪费。所以我们想尽办法减少一切可能的浪费。因为任何系统任何产品特别是这种大型的联网企业需要有更好的系统给你做决策。我跟他说你可以把这些都可以连接起来，他问我为什么要连接，连接起来会怎么样，我会从三个方面回答这个问题，首先，我们解决中控这个问题，如果你靠人为的方式手工的方式，响应报警也好，时时打个电话告诉分店把这个东西重启一，温度调一下。他说我通过人的方式可以解决问题，我打电话，安排更多的人，但是你面临的问题是你人工越来越贵。人工的因素做一些重复的事情犯错的概率是很大的。所以这个问题我们可以解决。我说你有没有数据，如果没有联网的话你数据怎么来，他说我人工抄一下的，我说你有不同文件的数据吗，他说没有，没有的话很多的比较你就不知道。所以我们要做事后的分析，我们可以给你分析两年三年四年的数据，以及客户的数据都可以分析出来，告诉你是不是这个数据可以所以我们要用联网方法。我可以预测你设备的数据，我知道什么时候用点高峰可以切掉一些电源，包括你哪些系统出故障我提前处理。所以在事后和事前，你如果没有平台没有联网肯定行。

　　如果做到这些的话我们要有一个技术背景，首先云计算，大家都很熟，云计算可以帮我们在设备联网里面解决大量数据的分析。物联网，它给我们带来的是大量的设备，传感器，可以为你的管理进行监控提高效率。还有大数据分析的技术越来越多，所有的设备现在都要记录下来，这个数据是秒级来计算的，如何解决大数据的存储和高速的分析，目前技术还不是很成熟。我们用移动计算，每个人都是一个强大数据产生。下一代的网络浏览器，可以用它来检测你末端的设备。顺便说一下，这是思考03年做的一个报告，就是2020年会有500亿的设备数据，我们可以做一些我们的一些贡献。

　　互联网面临的挑战

　　接下来我们大型的互联网会面临什么挑战呢，第一个挑战是面临的我们的系统，跨平台跨系统的挑战。因为在一个楼里面，会有不同的系统，也会有空调、灯光、照明、安防、消防、门禁等等。这些系统有的还好是OPEN的，它可以连接到其公有云里面。但是还有私有云，你如何实现跨广义的不同的连接这是一个很大的挑战。

　　第二个跨地域的问题，有跟多的厂家说我可以做单栋楼的联网管理，没有问题，我无非是派大量的人去找一些网管做一些集成的事情。面对这些跨地域跨网络的联网，有人说也OK啊，现在互联网这么发达，任何一个建筑都可以插一个网线。我再开发一个中间软件，末端我加一个网端装一个AP就是一个非常顺的界面时时可以看到我们末端的设备。技术是可以的，但是我们考量一几个问题，第一个，你数据的实时性是不是可以，当你有超过10栋、百栋楼宇的联网，你末端设备告诉你我现在很热。然后再到中央你收到这个指令说我现在给你把空调打开，有可能这个情况是经常看到的，有可能实时传不过来这样的信息。第二个问题就是数据完整性，大家都有体会，有很多可能连不上，即使你有专线也可能会遇到这样的问题。如果网络端了怎么办，你的数据是没有的，这一段时间你的数据是没有的而且你的数据也是不完整的。还有数据的安全性，现在大量的自动化的设备，末端的设备，就算是IB的设备，这些协议基本上都是没有安全认证的，这意味着你把一个设备连到互联网上，有人就可以轻而易举的控制你的设备。去年我们面临一个网站，有一个机构设置了一个搜索引擎，专门挂在互联网上搜索我们这样的设备来攻击这样的设备，他会发现很多的东西他可以轻而易举的控制，这是一个很恐怖的事情。如何解决安全的问题，如果你说手机上可以买一个东西手机可以控制这个设备但是它不是很安全。还有就是系统稳定性如果你连接到云端，你怎么解决这种大量的时时数据通讯不会给中央辐射器造成很大的压力，还有如果你联网的话会有越来越多的设施，你如何扩容。

　　大数据，这张图是我们面临很大的挑战。大数据都很熟了，每个人对大数据的理解都不一样，在我们看来，到底多大的数据才是大数据?大数据大到可以分析一个社会的行为，一个人的行为，你要去哪里，坐什么车，可能会跟那个人约会，这个社会是不是马上出问题了。如果你有足够的这样的系统的数据分析和预测这样的一个人的行为模式的话，我们把它称之为大数据。如果我们能够有办法收集到它所有的数据非常精细，而且找到一些数据模型的话，我们就有能够预测这个数据未来干吗。大家都知道，这位大家都知道，他说了一句话，如果我们不能量化一个事情的话就没有办法改进。没有数据就没有办法改进它。

　　我们面临这么多的问题，我们的解决办法，我们是要Open，open有三个层次的含义在我们看来，第一个connectivity，你可以相互连接相互操作，有开放的协议。第二个含义就是Extensibility拓展，如果你建了一个系统很难拓展，我们就说你这个系统不Open你可以包容更多的东西，上面可以有更多的应用可以扩展你的容量这才是OPEN还有一个是Distribution，虽然这个架构是开放的，但是只能用一个系统也不是开放的。我们安卓手机，你可以通过不同的阶段来买到安卓手机，我们需要开放，我们发现现在越来越多的系统制造厂商也好，设备制造厂商也好，他们都按照这样的一个开放的方向来开发他们的产品。

　　我们怎么解决刚才讲的这些跨地域的问题?我们需要分布式的架构。什么样的架构是分布式的呢?其实在我们人的管理社会管理上，你不可能说一个普通老百姓做一个事要找区长、县长才可以解决问题?我们的设备也是如此，我们设备分在不同的地域，不同的城市，你本地也也局域网，这个局域网是相对稳定安全的网络，是可以受控的。所以在局域网的范围内，有一个智能的分布节点，它解决的问题是如何跟这个社会时时通讯的问题，你就如何收集一个存储数据。比如说我管理你的空调你的照明等等。中央是做大数据存储，做大的预算，我要分析出所有的这些网店哪些地方能耗有问题，我要汇总，做一个预测，我要分析它未来这个电视是不是关掉还是干吗。中央处理器做这样的事情，而且它还是按需做的。所以你的预算一定是放在最高效最实时的地方做预算。只有这样的话我们可以解决这种刚才讲的一个实时的问题，数据稳定性的问题，我就可以知道这台设备在在某一个城市是按需的方式，你可以通过自定义的方式来确保它的安全性。我们遇到一个项目，是军方锅炉的一个系统，他们就想到是不是有安全的问题。

　　解决之道大数据收集和分析引擎，大数据存储很重要，你还要有很牛很高效的分析的引擎，你如何找到你所需要的数据而且是快捷的找到这是重要的。首先你有一个末端的设备，而且我可以定义你的设备，一个企业的大数据要做的好你一定要定准的定义你设备到底是什么，有哪些变量，这是跟你的管理服务的。就好象一台机器一样你把一些自己需要的装备放进去，这些设备模式跟你设备本身是没有关系的。我们可以得到稳定，实时完整的数据。第二步干什么，你需要有一个大的服务站点，我去做更高级的应用。你可以做时时监控，我说我现在要看到某一个店的控制设备，上面已经装好了你可以时使访问某一个站点，它会告诉你。我们讲的一个闭环精益管理模式，你实时控制，做监控的管理然后做分析引擎，从而达到设备的模型的监控。

　　接下来是我们做的一些案例，有银行、电信、加油站、以及智慧城市、零售企业，连锁超市，制造业和太阳能站点。所以我们相信，随着开放促进大数据分析的数据的传输，相信我们的社会会变得越来越智慧，而且我相信它就在眼前。谢谢大家。