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简介：本文介绍的物模型技术，对于阿里云 AIoT 来说，物模型技术早已积淀多年，所以可能让各种硬件产品实现真正的智能化连贯。
物模型技术对于物联网企业来说是一项十分重要的技术，因为要实现万物互联，必须要有物模型体系积淀，才可能让各种硬件产品实现真正的智能化连贯。对于阿里云 AIoT 来说，物模型技术早已实现了多年的积淀，目前，阿里云 AIoT 物模型技术已成为行业的引领者。
对于行业来说，阿里云 AIoT 的物模型技术次要具备了两大外围劣势——生态劣势和平台劣势，依靠阿里巴巴弱小的生态体系、成上千万的各类合作伙伴和商品，为阿里带来了独有的模型积淀，而阿里作为一个平台型企业，又不同于垂直畛域的企业，能凋谢的撑持各行各业的客户，这两个劣势，堪称阿里云 AIoT 物模型技术的杀手锏。目前，阿里云 AIoT 物模型撑持设施规模已超亿级。
当初，阿里云 AIoT 物模型技术专家熊益群，为大家带来了一份物模型技术全攻略，解析物模型技术为什么这么重要？
物模型技术须要理解的三个问题：
1、为什么须要物模型？
海量的物联网数据、设施、业务，异构的设施和数据形容形式，难以了解，互通艰难，首先，产业链外部自成体系，模组、芯片、平台、计划商角色多样，跨角色合作时，数据规范各异，合作艰难；其次，采集数据解析艰难，难以结构化，数据利用效率低，数据价值难开掘；最初，随着行业利用和设施量增长，新增利用须要针对不同的设施协定反复开发，难以规模化。
2、物模型技术能解决行业的什么问题？目前物联网行业普遍存在着设施孤岛、软硬开发强耦合的问题，须要构建模型对立描述语言、面向物理实体的对立建模，物模型作为物的形象层屏蔽了底层终端差别，标准化了设施的能力表白和交互方式，极大升高了物联网利用开发和疾速复制的老本。
3、物模型能够最终带来什么价值？
- 低门槛接入：提供设施建模和交互协定根底能力。这是最根底的价值，所有设施上云都须要建模和交互协定。物模型和协定设计是否足够业余，这其实是绝大多数中小企业的门槛，他们刚开始意识不到，随便设计，随着规模和业务变动弊病就会体现进去。
- 标准化：物模型作为物联网的形象层，相似操作系统屏蔽硬件、JVM 屏蔽 OS 的差异性一样，通过标准化设施的能力表白和交互方式，解决了物联网重大碎片化状况下协定差别、软硬开发耦合、全链路验证流程长、设施孤岛、数据孤岛等问题。
- 生态化：软、硬件一旦基于物模型标准化开发和交互，围绕物联网的多角色，包含 ISV，SI，IHV 等在设施开发、生产、运维、售卖、集成、运行等环节相互之间可能解耦，晋升了设施的流通性，促成生态化。
深度解析
物模型当初面临什么样的技术挑战？
以一个灯泡为例
咱们先来看一看一盏一般的智能灯会有哪些能力或个性，比方开关、色调、亮度、过温告警、复原出厂设置等能力，其中蕴含有传感器采集的状态、有危险告警、也有控制器可执行的指令。那么不同行业场景设施复杂度、差异性都不一样，简略到消费类设施 ” 灯 ”、简单到工业类设施 ” 锅炉 ” 都须要可表白，定义一套足够形象通用面向万物的物模型还是十分有挑战的，因而须要遵循肯定的设计准则，比方简略、普适、可扩大、模块化、易用性。
延开展来说，物模型的技术挑战具体有这几项
物模型因为形容所有异构设施残缺能力，而且在设施全生命周期都施展着作用，因而物模型设计过程中存在以下须要解决的难题：
- 普适性：物模型的定义和设计可能适应所有设施，须要可笼罩工业、生存、农业、交通多个不同行业。因而在设计上须要找到设施最实质的共性、形象出一套模型。
- 超大点位和超简单构造：尤其工业场景，通常须要对蕴含大量传感器（万级别）的传统自动化零碎进行数字化，对物模型提出了十分大的挑战，物模型复杂度变成了和物理实体和环境复杂度成正相干，咱们须要从中找到最实质的破解办法，防止物模型复杂度变得不可控。
- 国际化：设施能够在任何阶段售往寰球各地，物模型可能让设施在各地具备多语言的能力。
- 可插拔：工业文化倒退快很重要的一点在于标准化，大量简单设施都能够标准化组装而成，比方汽车、轮船、家居等，模块能够依据产品个性进行动静插拔，因而物模型同样须要可能适应物理设施模块可插拔个性。
- 平安开发：物模型在设施开发阶段定义，在设施运行阶段被援用，须要保障开发阶段定义或调试的物模型不影响生产阶段正在运行的设施。
- 疾速调试：传统硬件开发和软件开发须要全链路一起配合调试，周期长老本高。有了物模型，调试阶段须要确保软硬解耦，不相互依赖。
- 高牢靠：线下化是物联网与互联网很大的差别点，大量线下的物理设施，地理位置和利用场景及其宽泛，设施呈现问题现场运维老本十分高，而且对社会影响大，因而物模型在设施运行阶段的可靠性要求十分高。
- 可回滚：为了保障高牢靠，物模型在开发到运行过程中，一旦出现异常须要确保可疾速回滚。
- 可适配：因为行业外面曾经有不少设施模型和交互协定，比方工业场景的 Modbus，opc 等，生存场景的 ble，zigbee 等，当然还有大量三方平台公有协定，为了帮忙这些存量设施可能应用物模型，物模型须要具备模型和协定适配能力。
- 对立交互协定：设施除了须要可表白之外，还须要可拜访，物模型不仅须要定义设施能力形容标准，还须要定义设施被拜访形式，所有设施都可能应用同一套交互协定进行拜访，设计上也存在着不小挑战，比方资源受限设施、弱网环境设备、工业边缘设施对协定要求都会不一样，有些谋求低功耗、有些谋求少带宽、有些谋求大点位高频、也有谋求网络多级级联等等。
- 孪生代理：物模型外围价值在于物理实体数字化，物理实体在云上数字化后会构建数字孪生体，数字孪生体的数据模型、拜访形式均基于物模型，数字孪生体代理物理设施与行业利用进行交互，从而达到软件与硬件的解耦。然而孪生代理应该具备哪些个性以确保硬件能力都能够高效牢靠地拜访是十分有挑战的，比方设施断网或异常情况孪生代理如何与利用交互，是确保指令必达还是疾速失败，可能不同场景诉求不一样。当然具备海量数据的孪生体如何基于数据智能化，反向领导物理设施生产运维，达到和物理设施共智的指标这是更大的挑战。
那咱们应该怎么去设计物模型呢？
晚期大多数物联网平台比方 Azure、AWS 都只做连贯和根底治理能力，并没有围绕数字化的设施建模和数字孪生能力，不过这两年简直所有物联网平台都开始器重物模型和数字孪生的建设。大多数对于设施建模都采纳的是面向对象语言的思路，比方 WoT、OPC、OMA、OCF、CWMP、AllJoin 等，面向对象语言的形象能力在计算机编程倒退的几十年曾经被证实，咱们物模型定义也充沛借鉴，却又因物联网而有所不同。
咱们以面向对象语言 java 外面的 class 做类比，class 用属性和办法形容对象的状态和行为；物模型也能够用属性和办法来形容物的状态和行为。同时联合设施个性，咱们将物模型 schema 进行了肯定的扩大，定义为属性、服务 (办法) 和事件三要素，事件是一类非凡的属性，比方空调的故障告警，这类属性严重性高，实时性强，个别须要监控并及时响应。为了对设施更准确的形容，物模型针对每种数据类型还定义了十分谨严的数据标准，比方在数据类型之外，还须要定义数据范畴、精度、步长等标准。
【图为物模型根底 schema（没有包含模块化、多语言、多版本等一系列高阶个性）】
解决了这些挑战后，物模型的技术架构就出现进去了
阿里云 AIoT 物模型除了通过属性、事件、服务三要素形容了物理实体能力之外，物模型还反对千级大点位、多语言、多版本、多模块、多级级联、协定适配、云边端一体化等能力，达到能够应答生存、城市、工业等不同场景定义诉求。当然为了应答上文提到的一系列技术挑战，咱们还通过构建 Alink 协定、数字孪生搭建了一整套面向物理实体的数字化能力。
还有一点要留神，物模型和数据规范是不一样的
物模型可能以同一套 schema 形容设施的能力，但因为物联网碎片化，大家对于设施能力的定义差异性十分大，同样一款空调，不同厂商定义的能力会不一样。相当于面向对象语言外面接口标准化了，但实现没有标准化。数据规范外围在于升高差异化。
数据规范是一批可用于组装物模型的标准化素材，物模型构建过程能够不便地从数据规范库中抉择素材进行积木式搭建。
在传统畛域碎片化重大的状况下，定义数据规范十分有挑战，通常只有深耕传统行业能力定义进去，因而咱们更多的是引入这些行业领先者奉献数据规范，而不是本人制订。阿里云 IoT 数据规范的积淀次要来自 ICA 规范联盟，ICA 规范库包含根本资源、功能模块、物模板三类素材：
- 资源: 规范库中最原子的能力，有属性、事件、服务三种类型（三要素）；
- 功能模块: 一组资源的汇合。汇合中的资源能够是规范库中已有资源的组装，也能够是在以后功能模块新增的资源；
- 物模板: 一组功能模块和一组资源的汇合。汇合中的模块和资源能够是规范库中已有模块和资源的组装，也能够是在以后物模板新增的资源；
下图形容了物模型、数据规范之间的关系
最终咱们看下灯泡物模型示意图
那数据规范的外围价值是什么呢？
阿里牵头的 ICA 规范联盟，曾经积淀了一批标准化的数据模型，外围价值一是为了建模过程能够疾速组装、积木式搭建、进步建模效率；另一方面规范物模板能够促成软硬件标准化，从而实现软件商、集成商对购买的硬件即插即用。
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