德国人以其勤于垃圾分类而闻名，部分人士甚至已为不同类型的金属指定了不同的容器。但是也许不久之后，他们还将需要另一种垃圾箱：以用于收纳电子标签，又称射频识别（RFID）标签。德国联邦环境部在去年表示，如果这些电子标签未被分别保管和处理，那么它们将会非常难以被回收利用。根据该部门的说法，每年被丢弃的电子标签总量将从目前的大约8600万件上升至2020年时的230亿件。 已被用于识别从牛到墓碑等一切事物的射频识别标签并非唯一一种将占满这个星球的传感器。任何物品及任何人（机器、设备、日常用品，特别是人）都可成为收集和传送关于现实世界信息的传感器。 “物联网”概念的历史可追溯至上世纪80年代晚期，当时硅谷帕洛阿尔托研究中心(Palo Alto Research Centre, PARC)的研究者们构想出了一种虚拟世界与现实世界相互连接的未来。在之后的岁月中，大部分学术工作集中于利用可靠、廉价且不需要能源供应的射频识别标签来实现这一梦想。当这些标签暴露在无线电信号下时，它们将利用信号的能量发回其所包含的信息，这些信息大部分是用于识别物品的一长串数字。 如今，（拥有自身能量来源的）“主动”标签则吸引了大部分兴趣，而无线传感器更是如此。如同所有电子物品一样，两者的体积正不断变小，功能却越来越多。西门子企业研究部主任莱因戈尔德•阿赫思(Reinhold Achatz)表示：“告诉我你需要什么，然后我们便能为你造出来。”新兴企业同样也在生产探测范围从最稀有的化学品到最奇异的细菌等一切物质的设备。新加坡Optiqua公司已推出一种通过测量光在水样中的移动速度，以此侦测污染物的芯片。而由加州伯克利的劳伦斯里弗莫尔国家实验室(the Lawrence Livermore National Laboratory)研制的一款生物传感器，则可以辨识出大约2000种病毒和900种细菌。 在解决阻碍传感器部署的两个重大问题上，研究者们也在取得进展。问题之一是能量。必须架设电线或定期更换电池将太过困难。不过传感器已经开始通过搜寻所处环境中的能量（例如光能和动能）为自身供能。与之相似的是，某些传感器已在更高效地利用另一种稀有来源——射电谱。智能电表构成了“网状网络”，以此转发读数。 致力于传感器的工程师认为这将最终导致“智能尘埃”的诞生，这是一种可被散布于战场上的尘埃微粒大小的传感器，用于暗中侦察敌方行动。这类设备距离我们仍然遥远，不过在硅谷的惠普公司(HP)，人们现在便可体验（更准确地说是感受）一下将要出现的事物。为了展示公司一款烟盒大小、测量物体加速度的新型加速度计，研究员彼得•哈特韦尔(Peter Hartwell)将它放在胸口，他的心跳图便出现在了身旁的屏幕上。彼得骄傲地解释道：“这种传感器比你智能手机中的传感器灵敏一千倍。” 哈特韦尔和他的同事们希望有朝一日，由一万亿个传感器组成的网络将覆盖全球，将数据传送至从汽车制造商到市政府等任何需要数据者那里。目前，惠普公司已经与荷兰皇家壳牌石油公司携手合作，这家计算机制造商计划在一块勘探区域内散布数以千计的无线传感器。这些传感器被设计用于收集由一种重击地面、被称为“重击卡车”的新发明所制造的地震动回波，这样收集来的数据使它们可以精准地确定油气矿穴所在地。 不过射频识别标签和无线传感器，另外就此而言还有数码摄像头（得益于手机的广泛普及，后者是迄今为止部署范围最广的传感器），只不过反映了问题的一面。许多物品不再需要电子标签，甚至不再需要条形码，便能被自动识别。例如，由谷歌公司提供的Goggles服务便能识别诸如书籍封面、地标或绘画等物体。使用者只需拍下照片，发给谷歌公司的计算机，后者便能将该物品的搜索结果发回。 在占据实体环境的无数机器和设备中，有许多也已经具备一定的数据生成数字技术。越来越多的物品正在接入网络，这样它们便能将自身包含的信息传送给外部世界。这类案例从咖啡机到冰箱，从飞行器引擎到医院人体扫描仪不等。可以这样说，这些设备如今都能进行背景连线通讯，为其制造商提供源源不断的数据。 人的力量 然而最重要的一点在于，人类自身已经变成了极佳的传感器。许多人无需额外费力，只需随身携带手机，便可提供信息。导航设备制造商TomTom利用来自移动网络的连接数据，在出现延误时对方位引导加以更新。其他公司则在智能手机上接入额外的传感器。在线广告公司Federated Media的老板约翰•巴利特(John Battelle)和出版企业奥莱理媒体(O’Reilly Media)的老板提姆•奥莱理(Tim O’Reill)指出，这类设备和智能手机正逐步将人转变为互联网的感觉器官。两人在名为Web Squared[注1]的文章中写道：“我们的麦克风和摄像头正在变成网络的耳目。” 比这类已被称作“群体感知”更令人感到惊奇的，是许多人主动收集和上传信息的意愿。推特便是最好的例子，此项微博服务的1.6亿使用者每天发推近亿条（见图表2）。当他们有所见、有所闻或有所读时，便会将之输入其电脑或智能手机之中，每次140字。当这项服务在关于2008年5月侵袭中国四川省的地震新闻方面击败主流媒体后，新媒体专家杰夫•贾维斯(Jeff Jarvis)写道：“推特是新闻煤矿里的金丝雀。” 但除此之外还有其他许多案例。在维基式网站——开放街道地图(OpenStreetMap)上，约有25万名志愿者利用其智能手机的定位功能，记录自己的漫游。新兴网站SeeClickFix已经推出了一款智能手机应用软件，它使得使用者可以报告诸如损坏的街灯或需要捡拾的垃圾等情况。 过多的好东西 无需多少想象力，人们便能发现所有这些传感器将会生成海量数据。分析软件（即过滤数据的程序）的先驱之一，赛仕(SAS)公司的老板吉姆•古德奈特(Jim Goodnight)指出：“如果每家都有一台智能电表的话，那么全球也没有足够大的磁盘空间来存放所有数据。事实上，最棘手的问题便是决定舍弃哪些数据。” 对于任何人来说，可能产生的数据总量都还是个未知数。在接受由市场研究公司IDC作出的评估时，人们需留有怀疑，因为这家公司是由存储系统制造商EMC提供赞助的。不过取其精华而言，这些评估显示“数字宇宙”（即一年之内被创造和复制的数字信息总量）将增大到35ZB，或35万亿GB，若将这些数据存入DVD，则被填满的碟片厚度将相当于地球到火星距离的一半。如果传感器和其他数据生成设备如人们所预想的那样扩散的话，或许甚至连它都将被证明是一个保守的预测。 幸运的是，处理这股数据洪流的工具正日渐精良。给IBM研究员比扬•达瓦里(Bijan Davari) 一支马克笔和一块白板，他便能将自己和公司所预见的计算领域未来图景展示在你的面前。在白板的左边是一些小正方形，它们代表着各种类型的传感器。由这些传感器产生的数据被送入一种被他称作“吞吐引擎”的装置（以白板右侧的矩形表示）之中。这种装置汇集了专门化的芯片，每一块芯片都是为了分析来自某种特定类型传感器的数据而量身打造的。达瓦里表示：“无法分别处理这些（数据）流的系统将会很快过载。” IBM已经推出了一种基于被它称作“流计算”的产品，这种产品可以接收数以千计的“数据流”，并在近乎瞬间内对其作出分析。安大略大学的婴儿监护室正在测试这样的一套系统，以对早产儿进行监控。该系统接收诸如心率和呼吸等生物医学数据流，一旦婴儿状况恶化，它便会向医生发出警报。 分析软件同样也在进步。长期以来，人们便在利用这种软件处理“有结构的”或在数据库中有组织的数据，并研制出模型进行预测，例如预测一次信用卡交易是否存在欺诈，或者某一公共假日前后的航班需求量将有多大。现在，这类程序也能够解读“无结构的”数据，主要是自由格式文本。今年早些时候，赛仕公司便推出了一款能够分析包括脸谱和推特在内的社交媒体中聊天者“情绪”的产品。 这款软件也能够发现在推特上发布对特定公司最有影响力评论的人，之后便可将特别营销信息发送给这些评论者。事实上，推特本身便是一类对发布在网络上的内容持续进行分类的集体过滤器。而脸谱网用户通过在其上传的图片中标注朋友，也使该网站可以在其他照片上认出这些人。巴利特和奥莱理写道：“人们将意义‘教授’给计算机。” 不过，按三月份由麦肯锡全球研究院(the McKinsey Global Institute)发布的物联网报告的提法，智能系统的主要目标还是“建成环路”。这意味着利用从数据中点滴收集到的知识，对各类进程加以最优化和自动化。其潜在应用数量巨大，范围从生产制造到避免撞车不等。不过就目前而言，最有希望的领域或许还是实体基础设施这一方面。
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