计算机的进化：从大型主机到智能药丸
与我们的能源网络不一样的是，计算能力已经通过几个范式得以进化了。在20世纪50年代至60年代，大型计 算机是主流，其中的代表有IBM、Wild “BUNCH”（Burroughs、Univac、国家现金出纳机公司、Control Data和Honeywell）。在20世纪70年代至80年代，微型计算机登上了舞台。Tracy Kidder在他的畅销书《新机器的灵魂》一书中预测了通用数据（Data General）的崛起。就如大型计算机的公司一样，这些公司中的大部分已经退出了该业务或消失了。谁还记得数字设备公司、Prime Computer、王安电脑、Datapoint或惠普、IBM的微型计算机？在1982年，IBM的硬件和微软的软件给我们带来了个人电脑的时代，而那 时候苹果公司的Macintosh微型计算机还无法与其竞争。这就是时代的变迁。
通信网络也随着同样的技术进步而进化了。从20世纪70年代的早期开始，互联网（起源自美国的高级研究计划署网络ARPANET）进化到了它现时的状态——世界范围内的分布式网络，将超过32亿9 的人口、商业、政府和其他机构连接在一起。计算机技术和网络技术然后又融合成了移动平板和手持设备。黑莓（Blackberry）在21世纪早期将智能手机商业化了，而苹果公司在2007年通过iPhone让智能手机流行化了。
这 其中相对来说较新颖和令人兴奋之处是这些设备的能力已经超越了被动式的监视、测量和通信（气象模型、交通模型）、传感探测和响应；它已经进化到可以根据预 先定义的行事规则执行交易或任务。它们可以感知（温度的下降或交通堵塞）并进行响应（给火炉点火或延长绿灯时间）；测量（动作、热量）和通信（应急服 务）；定位（爆裂的总水管）和通知（维修队）；监视（位置，临近）和变化（方向）；识别（你的存在）和瞄准（向你进行营销），以及实现其他的一些可能性。
这 些设备可以是静态的（电线杆、树和管道）或动态的（衣服、头盔、车辆、宠物、濒危动物和药品）。护理人员正使用智能（或可食用）的电子药片以识别和记录病 人的服药时间。一片皮肤贴布或覆盖物能够捕捉数据并测量心律、食物消耗量或其他因素并将此信息通过一个能够识别特征并给做出反馈的应用程序发送给医生、护 工或病人自己。医药界很快将会使用类似的技术，用于特定癌症的定向给药、测量体温及其他生物指标。10
这些设备可以在相互之间进行通信——直接与计算机或数据库通信，或通过云端服务器进行，而且与人通信（向你发送一条短信息或拨打你的移动电话）。通过不断进化的机器智能和所收集的数据，这些设备正将数据的分析、特征的识别及趋势观察这些任务放到每一个人的手上。11 产业里的术语“大数据”远远不足以描述现实世界将会产生的海量数据。据最保守的估计，今天100亿左右通过互联网连接起来的设备将会在2020年增加到250亿。12 考虑到这是来自无限数量的设备，将其称为“无限数据”可能更合适。
那 么，为什么我们还没有居住在智能家居里、驾驶智能汽车和使用智能药物？我们看到了6个主要障碍。其中一个是那些小题大做的应用程序和服务的推出。简单地 说，早期的消费者物联网设备很少有带来实际价值的——除非你认为让你的烟雾探测器命令你的夜灯打电话给你的智能手机并给你发出火警警告算是一种价值。13
另一个障碍是来自高管们、产业协会和工会无法预见新的策略、商业模式和人们的角色，这主要是因为组 织惰性、不情愿或无法去做这些事情。一些有创新精神的企业家已经根据这样的一些原则开发了新的商业模式（如让实体资产可以被识别、搜索、使用和付款），因 此也对现有的市场带来了冲击（如Uber和Airbnb），不过其冲击相对来说还是很小的，而且依赖于一个公司及其APP充当中介的角色。
第三个障碍是对恶意黑客或其他安全漏洞会改变信息和行事规则并绕过安全机制控制设备从而带来潜在的灾难性后果的忧虑。
第四个障碍是“产品未来寿命”所带来的挑战，这对那些有着很长生命周期的资产来说是一个问题——这些资产的生命周期远比一个典型的应用程序或一个公司的要长得多。初创企业经常出现破产或将自身出售给更大规模的公司的情况。
第五个障碍是可扩展性。若要实现物联网的全面价值，我们必需能够与多个网络进行连接，这样它们才可以进行相互操作。
最后一个障碍是中心化数据库技术首要的挑战——它无法低成本地处理上万亿的实时交易。
若要解决这些障碍，万物联网需要有万物（机器、人、动物和植物）账本。
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