本文讲述物联网从原型设计到大规模部署过程中获得的经验和教训。
2017年，全球对物联网(IoT)的兴趣和部署均呈持续稳定增长。事实上，物联网设备数量比智能手机和个人电脑的数量还要多(80亿物联网设备与70亿智能手机/个人电脑数量)。一些作者和分析师已经就2017年物联网趋势做了大量工作，但我想依据自己工作的经验，分享一些物联网从原型转化为大规模部署时学到的实际经验和教训。
1. 物联网的部署非常困难
在我刚开始了解物联网时，它所带来的益处和部署计划看起来似乎都相对简单。资产追踪?不就是在设备上安装一个GPS跟踪器;废物管理?不就是安装一个深度传感器;智能家居/城市?不就是安装一些摄像头/传感器，然后将它们连接到互联网。我的意思是说，不就是把设备连接到互联网这么简单么?
但在实际实施过程中，物联网的部署非常困难，每个案例都需要不同的连接措施。物联网的部署将如何影响当前的工作流程，谁将负责这种改变的相关培训?如果没有故障发生，好处是显而易见的，但在网络中断情况下是否有明确的恢复计划?设备维修和保养计划是否全面考虑到了?如何更换设备的存储?如何激活设备进行工作?如果我们需要取消访问权限，我们该怎么办?
有专门服务致力于解决这些问题，但是你需要充当一个系统集成商角色，在简单地将设备连接到互联网之后解决这些问题。
2. 传感器价格便宜，但物联网昂贵
众所周知，WiFi模块或者LoRa芯片越来越便宜，但这些是你设备的全部么? 添加GPS需要多少费用?适合你使用情境的电池费用呢?
除了设备成本外，运输、安装、测试和部署产品的成本是否计算在内呢?另外，不要忘记还有培训和维护费用。你需要考虑更换电池或传感器所产生的额外费用吗?在考虑了硬件、网络、虚拟机、安全和人力资源成本之后，你确信物联网解决方案是否能够真正地降低成本?或者仅仅只是一种用简单粗暴解决问题的新方法而已?
3. 电池问题往往最容易被忽视
电池问题常常被忽视，尤其在LPWAN使用情况下(提倡使用寿命长的电池)，在部署物联网解决方案时也很少去考虑电池问题。LPWAN标榜电池使用寿命7年以上，但实际应用中，电池寿命在很大程度上取决于使用情况。
如果每天只发送一条信息，LoRa / SigFox / RPMA可以运行多年。但是实际上，物联网应用哪有如此简单的信息结构?更可能的是你需要每天进行多次通信，并消耗一些电量进行密集任务处理(如GPS或运行数据逻辑)。
除了要考虑电池寿命之外，设备内部的电池如何转化也需要考虑?FAA对使用的电池类型有一些限制。电池是现场安装，还是已经嵌入到设备中并需要进行某种激活?许多制造商采用基于磁铁或动作的激活方式，但以这种方式部署数以千计的设备有多大可行性?OTA命令是否适合你的应用程序?
4. 不要忽视部署后发生的问题
通常情况下，部署的最初阶段都不会太顺利，会出现电池问题、奇怪的设备错误、或者需要更改固件和软件等。值得庆幸的是，越来越多的供应商支持OTA更新，以应对不断变化的情境。但不要忽视监控和日志记录解决方案，以帮助追踪故障的关键点。
以资产跟踪应用程序为例，你准备召回那些不再报告GPS位置的故障设备吗? 对于不显示使用寿命的电池，你将如何模拟电池寿命?如果你的连接层或你所依赖的云服务网络出现故障，会发生什么情况?
5. AI / ML依然饱受误解
机器学习和人工智能在2017年取得了惊人的进展。深度学习从特定应用拓展到更广泛的领域(如AlphaGo Zero和AutoML)，但是对数据科学界以外的许多人来说，对AI仍然是一团迷雾。
AI的确能为物联网应用程序提供巨大的价值，但发挥作用的前提是你需要有用的数据。如果没有这些数据，即便是最尖端的工具也不能即插即用。你不能只发送一些杂乱的数据，然后期望机器转换、培训并创建对你的业务有用的模型。在被最新的热门词汇迷惑之前，首先要关注创建一个可靠的数据通道。
6. 安全仍是后顾之忧
硬件供应商和云服务都在简化最佳安全实践方面取得了重大进展(例如Google的Cloud IoT或加密硬件)。然而，我在实践中看到的最大问题与原型系统贸然投入生产有关。