В журнале Connect №4 за 2018 г. опубликована статья «Интернет Вещей — куда идём и что это будет».

Снимок.JPG

Ниже приводится полный текст статьи.

***

Прогнозы

В 2008 году аналитики из IDC прогнозировали, что в 2015 г. число подключённых к Интернету устройств составит 15 млрд., включая устройства Интернета Вещей IoT.

В 2009 году альянс GSMA предсказывал 50 миллиардов устройств только Интернета Вещей к 2025 г. В 2010 году компания Ericsson прогнозировала что 50 млрд. устройств IoT будет уже в 2020 году. Примерно в то же время такую же цифру озвучила и компания Cisco, в лице тогдашнего главного технолога Дэйва Эванса[1].

Рис. 1. Различные прогнозы роста устройств IoT (источник: IoT-Analytics).

На конгрессе MWC2014 в Барселоне прогноз Ericsson был объявлен консервативным, и на передний план вышла китайская компания Huawei, провозгласив, что в 2025 году устройств IoT будет… 100 миллиардов! Затем решил себя показать другой китайский вендор, компания ZTE, которая в 2014 году перенесла планку в 100 млрд. устройств уже на 2020 год.

Сегодня в начале 2018 года, когда до знакового рубежа «2020» осталось не так уж и долго ждать, почему-то больше не слышно ни о 100, ни даже о 50 миллиардах устройств. Нынешняя оценка лежит где-то от 6,4 млрд. (без учёта смартфонов, планшетов и лаптопов) от Gartner до 17,6 млрд., согласно оценке IHS[2].

Сейчас, как компания Ericsson, так и Дейв Эванс, который сейчас работает техническим директором в компании Stringify, существенно понизили планку своих притязаний. Ericsson прогнозирует 28 млрд, а Эванс – 30 млрд. устройств IoT в 2020 году.

IHS Markit предсказывает 30,7 млрд. устройств, а Gartner – 20,8 млрд (не считая смартфонов, планшетов и лаптопов). IDC прогнозирует 28,1 млрд., опять-таки без учёта этих устройств.

Разнобой в прогнозах IoT объясняется, прежде всего, тем, что каждая компания имеет собственное определение IoT, и со временем меняет метод оценки. Кроме того, часто в прогнозах IoT указываются такие устройства, которые ранее ещё не применялись и даже не были изобретены.

Основные тренды развития IoT в мире

Устройства для «умного дома» станут привычными в ближайшие 2-3 года.

Это могут быть, например, сушилки для стиральных машин, которые будут предупреждать о слишком толстом налёте ворса, смогут предотвратить возможные возгорания от перегрева. В 2018 году в США такой функцией уже оснащаются большинство сушильных агрегатов (они в США делаются преимущественно отдельными, а не встроенными в стиральные машины).

Другим значительным драйвером внедрения IoT в системы «умного дома» является экономия электроэнергии. «Умные» термостаты, которые включаются только при наличии людей в помещении и интеллектуальные выключатели, также реагирующие на присутствие человека, помогают сохранить электроэнергию.

Граничные вычисления (Edge Computing) будут расти быстрее облачных вычислений (Cloud Computing).

Сейчас IoT работает, в основном, через централизованное облако, которое используется как для хранения данных, так и для вычислений. Однако, рост числа IoT-устройств будет означать большие перегрузки сетей операторов, через которые данные с датчиков и сенсоров IoT перекачиваются в облако, а затем в виде результатов и команд управления – обратно на границу сети. Однако, сейчас разработчики приложений и производители устройств IoT начинают осознавать пользу хранения, вычислений и анализа данных на границе сети, в непосредственной близости от мест их получения.

Edge Computing – это ячеистая сеть, состоящая из микро-датацентров, которые хранят и обрабатывают критичные данные в непосредственной близости от мест их получения, а некритичные, или резервные данные отправляют в централизованные дата-центры больших объёмов. В микро-датацентрах происходит сортировка, фильтрация и обработка критичных данных, чтобы повысить скорость обработки, сократить время реакции и снизить трафик в опорных сетях операторов связи, которые предоставляют коннективность с облачными дата-центрами.

Рис. 2. Примерный вид микро-датацентра (источник: Huawei).

Подход «граничных вычислений» («edge computing») имеет ряд преимуществ. При этом удаётся повысить эффективность обработки больших массивов данных, получаемых с мириад устройств IoT. Приложения по их обработке, расположенные в микро-датацентрах, работают быстрее и с меньшими задержками на передачу данных. При этом высвобождается большая полоса пропускания в опорной сети оператора, которая ранее была занята пересылкой данных в центральное облако. Благодаря этим инновациям, граничные вычисления будут находить всё больше применений, как в потребительском IoT, так в промышленном Интернете вещей IIoT. Кроме того, меньшее использование централизованного облако, в котором могут храниться большие количества критичной информации, также позволит повысить безопасность и защищённость сети.

Применение IoT в здравоохранении будет расти.

Одно из важнейших применений IoT – здравоохранение. По данным агентства Frost and Sullivan, IoT в медицине будет расти с CAGR 26,2% и к 2021 г. объем рынка составит 72 млрд. долл. Мобильные приложения для здоровья и фитнеса будут набирать популярность. Также будет начато применение имплантов с элементами IoT, которые будут автоматически отслеживать параметры здоровья их носителя. В автомобилях начнётся практическое использование устройств, контролирующих состояние здоровья водителя, его усталость и даже настроение. Эти устройства будут советовать водителю либо изменить стиль управления транспортным средством, либо сделать небольшой отдых, либо могут вообще блокировать управление автомобилем, если анализ данных покажет, что управление уставшим, раздражённым или нетрезвым водителем может привести к опасным последствиям.

Безопасность IoT будет иметь наивысший приоритет.

По мере того, как использование устройств и приложений будет расти, сети – расширяться, а объёмы передаваемых данных – увеличиваться, будет расти и значение информационной безопасности, поскольку данные IoT могут касаться здоровья людей, ситуации на дорогах, данных видеонаблюдения и пр. Однако, сейчас далеко не все устройства IoT поставляются с таким же набором параметров информационной безопасности, как например, рабочие станции, ноутбуки, планшеты и даже смартфоны. Межмашинная аутентификация будет многоуровневой, с использованием биометрических устройств, а также искусственного интеллекта, машинного обучения и технологий анализа больших данных.

В исследовании компании Gartner за 2017 г. приводятся данные о том, что рынок средств безопасности IoT возрастёт до 1,5 млрд. долл. в 2018 году, по сравнению с 1,2 млрд в 2017 году. В 2021 году эти затраты возрастут до 3,1 млрд долл.

Рис. 3. Рост затрат на безопасность IoT в мире до 2021 г. (источник: Gartner)

В исследовании также говорится о том, что около 20% предприятий в 2017 году подверглось атакам на основе технологий IoT.

По данным Gartner, наибольшим препятствием на рынке безопасности IoT станет недостаток приоритезации и внедрения лучших практик при новых развёртываниях систем IoT. Если бы эти действия выполнялись, то рынок безопасности IoT мог бы возрасти на 80%. Это создаёт ощутимые проблемы безопасности. Например, известно, что отсутствие полноценной защиты IoT-устройств привело к тому, что в 2016 г. хакерам удалось создать крупнейший ботнет Mirai, который инфицировал вирусами более 300 тыс. устройств.

В сентябре 2017 года компания Avast Антивирус опубликовала результаты исследования устройств IoT в России. Avast выяснила, что более 23% IoT-устройств, включая устройства видеонаблюдения, имеют уязвимости. То есть они, могут быть взломаны злоумышленниками с целью шпионажа за пользователями. Avast также обнаружила, что почти 70% маршрутизаторов в России не защищены против кибератак.

Искусственный интеллект и большие данные

С ростом числа IoT-устройств, которое будет достигать миллиардов единиц, объёмы данных, которые нужно обрабатывать и анализировать, будут достигать зетабайт (ZB). Чтобы извлечь из этих «эверестов» данных полезную информацию, нельзя будет обойтись без искусственного интеллекта AI (Artificial Intelligence) и методов анализа больших данных (Big Data). Причём конвергенция AI, IoT и Big Data породит волну приложений для комбинированного их использования.

Согласно отчёту Frost & Sullivan[3] за 2017 г., новые приложения Big Data в 2018 году будут разрабатываться с учётом появления новых технологий для IoT, и будет происходить активная конвергенция областей AI, IoT и Big Data. В цифровом и подключённом мире компании будут получать все больше пользовательских данных, и нас уже не будет удивлять тот факт, что если домашний тонометр зафиксировал высокий показатель кровяного давления, то пользователь может увидеть в своей ленте Фейсбука рекламу таблеток от гипертонии. Обычные решения аналитических платформ Big Data пока ограничены в использовании знаний о людях, и таким образом, они вынуждены анализировать прошлые данные и предсказывать на этой основе дальнейшие события. Кроме того, недостаток квалифицированных специалистов также будет ограничивать качество такого анализа. Развитие искусственного интеллекта в последние годы дало возможность разработчикам раскрывать неочевидные соотношения между данными из различных источников и в разных форматах, и таким образом, это позволяет повысить качество аналитики данных.

Наибольшими сегментами роста на рынке IoT Frost & Sullivan называет создание интерфейсов «человек-компьютер», технологии визуализации, включая дополненную и виртуальную реальность AR/VR, а также технологии «геймификации», особенно в автомобильной промышленности. Этот рынок будет расти с CAGR более 18% в период между 2016 и 2025 годами. Особенно быстро будут развиваться сенсорные и когнитивные технологии в автостроении, включая встроенные в кресло водителя и рулевое управление сенсоры, приложения для носимых устройств (смартфоны, смарт-часы, фитнес-трекеры), а также облачную аналитику.

Развитие рынка IoT в России

В конце 2017 г. Российская Венчурная Компания (РВК) представила проект первого национального стандарта для «Интернета вещей», который был разработан при участии Фонда развития интернет-инициатив (ФРИИ), Ассоциации участников рынка интернета вещей и ООО «Телематические решения».

Стандарт включает набор протоколов для сетей LPWAN (Low Power Wide Area Network), которые предназначена для передачи небольших по объёму данных на дальние расстояния с небольшим энергопотреблением. Были стандартизированы требования к протоколу обмена информацией IoT в узкополосном спектре (NB-Fi), а также к сверх-узкополосным фазоманипулированным сигналам (Ultra Narrow Band, UNB), которые в сочетании с помехоустойчивым кодированием позволяют достигать очень высоких значений чувствительности приёма (до -150 дБм). При этом не требуется сложной архитектуры сети, а максимальное количество точек устройств, привязанных к одной базовой станции, практически не ограничено, при радиусе действия до 50 км. Автономная работа датчиков от элемента питания типа ААА достигает 10 лет.

Что можно сказать об объёме и темпах развития российского рынка IoT?

Российская аналитическая компания J’son & Partners Consulting оценивает объём российского рынка услуг и решений IoT в 2017 году более 60 млрд. рублей (примерно 1 млрд. долл. по текущему курсу), и ожидает, что к 2022 году рынок достигнет 90 млрд рублей[4].

Аналогичные оценки даёт компания AC&M Consulting, которая оценивает объем продуктов и услуг IoT в России в 2016 г. в размере 85 млрд руб. (около 1,2 млрд. долл.).

Компания IDC оценивает объем инвестиций российских организаций в IoT в 2016 году в размере более 4 млрд. долл., включая затраты на оборудование, программное обеспечение, услуги и связь.

В соответствии с данными совместного исследования агентства ИКС и европейского оператора Orange, совокупный объем этого рынка в России на данный момент составляет 20,813 млрд. рублей (около 0,3 млрд. долл.), и составит до 30 млрд. рублей к 2020 году со среднегодовым темпом роста около 12% в год.

Компания PwC[5] затрудняется оценить объём российского рынка IoT, но даёт характеризует его как «относительно небольшой». При этом PwC оценивает мировой рынок решений IoT в размере 1,2 трлн. долл. к 2020 г.

В то же время, объём мирового рынка IoT, например, по данным PR Newswire[6], составит 171 млрд. долл. в 2017 г., и 561 млрд. долл. в 2022 г., а скорость роста составит почти 27% в год.

Forbes[7] показывает схожие цифры объёма мирового рынка IoT: 157 млрд. долл. в 2016 г. и 457 млрд. долл. в 2020 г, при скорости роста более 28%.

То есть, российский рынок выглядит более чем скромным, как в абсолютном выражении, так и по скорости роста. Даже если не принимать во внимание разные методы подсчёта и секторного охвата исследований у разных аналитических компаний, то приведённые порядки цифр и процента скорости роста рынка IoT в России, на фоне общемирового, очень настораживают. Если в мире рынок IoT растёт по разным оценкам по 20-30% в год, то российский – 10-12% в год.

Объём рынка IoT России относительного мирового составлял по разным оценкам 0,5-2,0% от мирового в 2017 году, и согласно прогнозам будет составлять около 0,2-1,5% в 2022 г. При этом, доля России в мировом ВВП (по паритету покупательской способности) составляла, по данным аналитической компании Statista, 3,1% в 2017 году и будет составлять 2,84% в 2022 г.[8]

Рис. 4. Доля России в мировом ВВП по паритету покупательской способности и сравнение с усреднённой прогнозируемой долей рынка IoT (источник данных по ВВП: Statista, доступ 18.04.2018).

То есть, мы видим, что развитие IoT в России уже сильно отстаёт от мирового, идёт медленными, относительно мировых, темпами, и не соответствует вкладу России в мировую экономику. Если соотнести этот рост IoT России с мировым, то можно сказать, что сейчас мы имеем не рост, а отставание.

В России на самом высшем уровне ставятся стратегические задачи создания информационного общества[9] к 2030 году, реализуется программа развития цифровой экономики[10] до 2024 года. Правительство России в 2016 г. поручило Минкомсвязи, Минпромторгу, а также другим ведомствам подготовить инфраструктуру туманных вычислений (Fog Computing)[11], которая основана на технологиях IoT.

Реализация всех этих программ в значительной мере (или даже критично) зависит от развития рынка Интернета вещей. Однако, прогнозируемые темпы развития IoT в России дают повод для серьёзных сомнений в реализуемости указанных программ.

В тоже время, нельзя сказать, что IoT в России совсем не развивается. Однако, развитие этих технологий происходит, в основном, снизу, в соответствии с бизнес-потребностями производственных предприятий, на базе инициативных групп и инновационных центров.

Например, технологии IoT широко используются в решении «интеллектуальный карьер» российской компании «ВИСТ Майнинг Технолоджи»[12] (слово «майнинг» в названии российской компании используется в своём исходном значении – «добыча полезных ископаемых» и было выбрано задолго до появления т.н. «криптовалют»).

Компания «Стриж Телематика» («Вавиот») разрабатывает IoT-решения для безопасности, ЖКХ, «умных» городов, домов и сельского хозяйства. Это первый провайдер решений на LPWAN в России и странах бывшего СНГ, который даже разработал свой собственный протокол LPWAN, по многим параметрам превосходящий западные аналоги[13].

Mail.Ru Group намерена интегрировать свою платформу для промышленного интернета вещей Tarantool IIoT с разработкой компании «Вавиот»[14]. Это полностью готовое российское решение для сбора и анализа телеметрических данных с датчиков напряжения, давления, температуры и других.

ФРИИ и МГТУ им. Н.Э. Баумана основали независимую межотраслевую организацию для взаимодействия участников IoT-рынка, под названием «Ассоциация интернета вещей»[15], которая работает над стандартизацией технологий и проводит совместные исследования. В ассоциацию вошли более 27 компаний, таких как «САП СНГ», «Лаборатория Касперского», «НИС ГЛОНАСС» и другие. В рамках этой программы реализуются проекты многих интересных стартапов: таких как «Изитерм» — носимый «умный» термометр; автономный сервисный робот-помощник Promobot, который понимает живую речь, отвечает на вопросы, поддерживает разговор и распознаёт собеседников; «умная» кормушка и алгоритм для автоматического кормления домашних животных Animo, при помощи которой можно удалённо выдавать корм с помощью приложения для устройств на iOS и Android, и много других не менее интересных проектов, которые реализуются вне зависимости от наличия госпрограмм поддержки.

В целом, можно сделать вывод, что Интернет Вещей – критичная область для создания цифровой экономики, бурно развивающаяся во всём мире. Однако, развитие IoT в России в настоящий момент внушает серьёзные опасения в том, что цифровая экономика в нашей стране будет развиваться темпами, соответствующими общемировым.

[1] https://www.cisco.com/c/dam/en_us/about/ac79/docs/innov/IoT_IBSG_0411FINAL.pdf

[2] https://www.gartner.com/newsroom/id/3165317

[3] https://www.iottechnews.com/news/2017/sep/06/why-convergence-iot-big-data-and-ai-will-drive-next-generation-applications

[4] tadviser.ru/index.php/Статья:Интернет_вещей,_IoT,_M2M_(рынок_России)

[5] https://www.pwc.ru/ru/publications/iot/IoT-inRussia-research_rus.pdf

[6] https://www.prnewswire.com/news-releases/the-internet-of-things-iot-market-is-expected-to-grow-from-usd-17057-billion-in-2017-to-usd-56104-billion-by-2022-at-a-compound-annual-growth-rate-cagr-of-269-300585814.html

[7] https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2017/12/10/2017-roundup-of-internet-of-things-forecasts/#23a4e2021480

[8] https://www.statista.com/statistics/271379/russias-share-of-global-gross-domestic-product-gdp

[9] http://kremlin.ru/acts/bank/41919

[10] http://tass.ru/ekonomika/5083797

[11] tadviser.ru/index.php/Статья:Туманные_вычисления_(Fog_computing)

[12] Там же.