Auto—ID实验室:物联网时代的供应链管理(2)

首先希望能够抓住信息，分析数据，最后采取相应的行动，这三方面的目标。所以基于这三点制定了三个系统。首先是传感，在农业当中把传感器放在哪里，这也是一个问题。

二，传递，传输。

三，行动。大家知道最近日本发生了大地震、大海啸，福田核电站的核泄露，实际上它不仅仅影响到整个地区，同时也形成了一些热点。如果用这样一些传感技术的话，这样可以知道核辐射的热点在哪里，来侦测热点，除此以外农业当中也有很多其他的应用。比如我自己相信在未来2、30年的农业将成为增长型的行业，同时也会成为世界上所有国家，以及包括中国里的非常重要产业。看到很多国家食品价格一路飙升，所以一定要用更加理智和明智的方法来控制农业，降低农作物的成本。所以我觉得我们在这儿发展农业的综合技术和综合系统，能够帮助我们很好地达到这个目标。

在做农业供应链项目时候有几个大目标：首先，系统的方法。另外，把研究做到非常精细的层面上。16平方公里的土地上可以建立一些传感系统，希望这样可以减少对农业的投入，并且能够使这些投入有更多的产出效率。在这里发展了几种传感系统，包括生物方面，还有化学方面，化学方面的传感器是为了去侦测一些营养和有机物，另外还有天气、气侯方面的传感，包括风力、湿度等等。最后还有供应链方面的传感器，这在物联网也被讲了很多，这是我们所研究和工作的领域。

稍微做一下结论：首先，介绍的RFID标签天线传感，有一个非常光明的未来。二，需要加强对现在供应链的应用。三，需要加强标准。

下面要谈的是一个愿景，就是要连接数据和模型，然后以物联网来进行连接。我们目标就是要消除英特网和企业内网之间的障碍。下一张图，这是我在03年时候做的幻灯片，目的是告诉大家我关于英特网演进的愿景，首先有一个信息网络。当时相当于90年代的英特网，差不多是一个静态的网页，信息承载在网页当中，当时我在Auto—ID中心工作的时候，当时提到物联网的概念，用RFID来连接起来，然后再把全球的网络联系起来。

第三个领域，现在得到了大家的关注，就是所谓的抽象网络。数据和数学模型可以相互兼容，有时候叫软件服务。在美国有很多公司在这方面工作，或者有人叫云计算，我知道云计算现在在中国很热，同时这方面的增长非常快。搜集传感器的数据，快速地进行分析，然后把分析的结果来做出快速的决定，这就是所谓的抽象网络。

简单地给大家举1、2个例子，然后就结束。首先看一下在美国佛罗里达州做的研究。佛罗里达有很多的橙子，但在佛罗里达有一种疾病，这个疾病实际上是一种害虫，会毁坏橙树。这个病主要是根据天气情况来决定传播的速度。果农如果注意到疾病，实际上这些数据可以从网上搜索到，这样可以搜集充分的信息，但现在信息搜集的模式不一样，所以它们没办法相互兼容，形成一个数据组。几年前通过IPOD手机，用个人的数码系统，大家可以看到果园哪里出现了疾病。在PDA当中可以进行全球的定位，一天结束时候可以搜集疾病在哪里出现，这样的话就有一张全球果园的分布图。但这只是一半的信息，还有气侯、气温的信息。然后就有一套基于新的网络技术系统，再加上MIT的一些系统。这个就不细讲了，但基本上它描述了我们当时构架出来的信息流，一天结束以后果农就可以搜集到疾病分布的数据，以及气温的数据。然后以数学的模型来分析这些数据，最后来预测这个疾病第二天，或者接下来的蔓延速度怎么样。

我们用“SNL”（谐音）做了非常了不起的事情。来做了一些系统性的转化。可以把两套数据进行整合。用了一个电子表格来下载数据，这是非常简单的，在电子表格上可以看到一些气温和一些疾病爆发地点的数据。这样果农可以预先性地撒一些农药。另外，对用户来讲这也非常简单。在这张电子表格当中用户可以点每一个字段，来了解字段向下的数据是什么意思，这一点非常重要。因为我们在网上需要传输大量的数据，所以一定要简单易懂。这实际上是一种很好预测疾病的应用。将来我们希望机器人到果农里监测说哪里出现了病虫害，而不是人、果农来监测，从而使系统更加先进。

最后，再跟大家讲一个应用。就是用数学模型来分析来自于传感器的数据，这个数据再通过网络进行传播。这是2010年最佳论文奖的一篇论文，发表《运营研究和信息系统》国际周刊上。讲的也是供应链管理。这是一个工厂的排工表，在生产时候我们排工表安排不是通过软件来交付的，而是通过互联网来交付，可以使软件成为一种服务，或者是使用其他的技术。这个案例当中我们在主机上并没有使用数学模型，而所有的只是通过互联网来完成。

下面给大家做一个可视化的模型。首先是目标和园之间的沟通，园可能是中央的计算机，当中有一个排班软件，目标可能是某一个工厂，有一种特别的语言来兼容目标和园之间的信息。这样以后就有一种排班的系统在MIT的服务器上。如果你有电子表格就可以接入到主机，然后可以做些非常复杂的规划、计划。实际上我们已经在韩国做过测试，而且回应时间非常快，也就是说只要有电子表格的软件，那这个主机和软件在MIT上，就可以帮助韩国的工厂来做排班。

我们所用的是Semantic Web3.0，用的连接方法是RFD和OWL。有了这样一种方法之后，我们还可以以逻辑的方法，或者以一种逻辑的模型来做，就叫Semantic Web Tree，我们的贡献是改善整个系统，然系统运作起来。我们把这些系统已经运用在生产方面，还有运营方面，主要的产业包括食品产业、化工产业、制造产业、制纸产业和生物技术，他们占到全球制造业的50%。实际上可以看到现在基于网络服务为导向的一种构架已经是一个大的潮流。所以他们在未来会有一个很快速的发展。他们可以从传感器这里搜集数据，然后传感器和英特网连接，然后把这些数据用数学模型来分析，答案由主机来给出，然后再指导、执行，这对制造业来说将会带来很高的效率，而且很大程度上会改变我们现在ERP的系统。未来ERP会发生一些改变，只是现在项目跟我们所做的非常像，所有这一切联系在一起只是一个时间问题，而主要的推动物就是要获得数据，而这个数据来源就是传感器，传输的方法就是我们的物联网。

这就是我今天的发言。谢谢！