“并行”與“交互”：物聯網建設中協同與控制的核心問題

【摘 要】 事物是通過物質、能量、信息同時地、不斷地相互作用。文章在介紹“并行”與“交互”的含義與種類的基礎上，指出“并行與交互”是物聯網建設中協同與控制的核心問題，并提出解決的思路。

【關鍵詞】 并行； 交互； 協同管理； 物聯網

如果說，互聯網讓我們長上了“千里眼”、“順風耳”，那么，物聯網又讓我們練成了“劈空掌”，可以“隔空打牛”，將我們的行為通過網絡越過空間，掌控異地目標事物。如果說，互聯網讓人們面向一個虛擬世界，而物聯網又把人們拉回到現實世界。物聯網把世界轉變成一個廣泛聯接的大世界。這個世界把人們從“小數據時代”轉變到“大數據時代”。那么，世人應該如何通過對“大數據”的協同與控制，在人與物的“并行與交互”中實現“大合作”？本文在介紹“并行”與“交互”的含義與種類的基礎上，指出“并行與交互”是物聯網建設中協同與控制的核心問題，并提出解決的思路。

一、“并行”與“交互”的含義

物聯網的基本屬性是“開放與合作”，物聯網建設的主要目的不是“互聯互通”，而是遠程智能控制。世間的事物是平等并行的，它們都是按其內在規律自在地運作。也就是說，物聯網的建設，呈現在人們面前的問題是人與物之間的“并行”與“交互”。

（一）交互的含義

交互（Transaction）一般是指事物之間相互作用。從科學的角度，它是有兩個或兩個以上的自變量，當一個自變量的效果在另一個自變量的每一個水平上不一樣時，我們就說存在著自變量的交互作用。當存在交互作用時，單純研究某個因素的作用是沒有意義的，必須區分其他因素的不同水平研究該因素的作用大小。交互作用表示當兩種或幾種因素水平同時作用時的效果較單一水平因素作用的效果加強或者減弱的作用。

（二）并行性的含義

并行性（Parallelism）（陳智勇，2012）是指數值計算、數據處理、信息處理或人工智能求解過程中可能存在某些可同時進行運算或操作的特性。它主要有兩個方面的含義：同時性（Simultaneity）和并發性（Concurrency）。同時性是指多個事件在同一時刻發生；并發性是指多個事件在同一時間段內發生。并行處理，是相對于串行處理的一種信息處理方式。

（三）物聯網建設中“并行”與“交互”的內容

基于上面的分析，“并行交互”主要是指多個事件在同一時刻或在同一時間段內發生相互的交互，從而導致有兩個或兩個以上的變量，存在一個自變量的效果在另一個自變量的每一個水平上不一樣。

醫學（心理治療）、教育、咨詢、企業管理等方面都關注交互作用的研究，自20世紀80年代初，人們開始研究人與計算機的交互作用。現在，人與計算機交互作用的實踐已不僅僅局限于人機交互技術和用戶界面的設計以及可用性測評，而且人們開始關注人與計算機（網絡）間的數據與信息內容的交互作用。物聯網環境下，由于智能物件不能夠如人一樣進行思維與判斷，特別是情感等形象思考，物聯網建設中“并行”與“交互”的內容主要關注數據與信息的“并行”與“交互”。

二、物聯網建設中“并行”與“交互”的種類

“互聯、互通”僅是物聯網的低級階段。物聯網的核心內容是實現以決策智能自動化為主的遠程控制。因此，物聯網的基礎是感知層、網絡層和應用層之間“并行”與“交互”物聯網中的所有信息（包括數量信息，也包括價值信息）；同時，在物聯網、云計算背景下，云端企業所構成的企業生態系統主要包括供應商、制造商、分銷商，最終用戶，還包括物流企業、銀行、與信息流相關（云服務的提供商、應用商等）的企業、工商、稅務、銀行及金融機構。“并行交互”是云端企業生態系統的業務與管理的基本存在方式。在云計算平臺上云端企業產業鏈生態系統由于各個利益的差異，它們很難如企業內部企業運作與管理可以安排協調在“串行”條件下運行交互，只能是“并行交互”。這里有必要對云端企業生態系統的業務與管理的“并行交互”進行分類認識。

（一）人機（云）并行交互、機（云）人并行交互、物機（云）并行交互、機（云）物并行交互：按照人與云交互的發起主動性劃分

按照人與云交互的發起主動性劃分，可將“并行交互”簡單①分為人機（云）并行交互、機（云）人并行交互、物機（云）并行交互、機（云）物并行交互。人機（云）并行交互主要是由人向“云”發起的任務需求，“云”響應并提供相應的服務。比較典型的人機交互形式主要有信息檢索、數字互動媒體、在線專家系統等。機人交互主要是由“云”向人主動發起的任務需求，人響應“云”并提供相應的服務。比較典型的人機交互形式主要有人群計算、大眾計算和社會計算等。物機（云）交互主要是由“物”向“云”主動發起的任務需求，主要是物把感應器收集的數據及信息通過發射器向“云”傳遞，“云”響應該任務的計算。機（云）物交互主要是“云”向“物”主要發起的任務需求，“物”的感應器根據任務需求進行工作。

（二）信息拉取（Information Pull）模式、信息“推送”（Information Push）模式、智能信息推拉（IIPP）模式：根據數據、信息交互的方向劃分

根據并行交互的數據流動方向劃分，大數據、信息的交互方式有信息拉取模式、信息推送模式和智能信息推拉模式。

信息“拉取”（Information Pull）模式即用戶有目的性地主動查詢，發出請求，系統根據請求將信息送回用戶端。這種模式可以讓用戶根據自己的信息需求，方便地找到在信息內容上與之匹配的網絡資源。用戶每次進行信息獲取時，都要明確地表達出個人的需求。目前，通過搜索引擎等工具，根據關鍵詞或目錄服務來獲取信息。這種模式主要優點是針對性好、信源任務輕；其缺點是及時性差、要求用戶有一定的專業知識。

信息“推送”（Information Push）模式是系統根據用戶的需求，有針對性和目的性地按時將用戶感興趣的信息主動發送給用戶。信息推送模式是主動將最新的資料推送給用戶，使用者不必去搜索。信息“推送”模式的優點是主動性（即信源不需要用戶及時請求而主動地將信息傳送給用戶方）、智能性（系統能夠根據用戶的要求自動搜集用戶感興趣的信息并定期“推送”給客戶）、高效性（系統可在網絡空閑時啟動，有效地利用網絡帶寬，比較適合傳送大數據量的多媒體信息）、靈活性（指用戶可以完全根據自己的方便和需要，靈活地設置連接時間，通過E-mail、手機短信、PDA、MP4等方式獲取網上特定信息資源）等特征；其缺點是針對性差。

智能信息推拉（IIPP）模式是在信息“推送”與信息“拉取”兩項技術的基礎上取長補短、相互結合，再融入人工智能、知識發現、Internet及數據庫等技術，從而形成智能信息推拉技術。智能信息推拉模式除了具有智能信息推送（應用機器學習方法、人工智能可以識別和預測各種用戶的興趣和偏好，從而有針對性地、及時向用戶主動推送所需信息，以滿足不同用戶的個性化需求）和智能信息拉取（應用知識工程的知識推理搜索方法，可提高搜索引擎的快速性和準確度，從而用戶可以更及時地拉取所需的最新動態信息）外，還具有信息推拉結合（信息推送與信息拉取相結合，既可及時地、主動地將最新信息推送給用戶，又可有針對性、選擇性地滿足用戶個性化需求）和知識發現功能（采用知識發現KDD的方法和技術，可從所“推送—拉取”的信息中提取有用知識，發現隱藏在大量數據中的內在規律）等特點。

“交互與協同”是物聯網下經濟主體（包括人與物）主要行為特征。設備的互聯性、數據的共享性、服務的主動性、用戶的移動性、計算的分布性、交互的自然性要求信息的普適交互與協同。因此，本文認為，在物聯網、云計算背景下企業業務及其管理的核心方式應該是以數據及信息為內容的并行交互，它主要應該采用智能信息推拉（IIPP）模式。在云環境中，計算主體（進程）在與外界不斷交互的過程中完成所指定的計算任務，同時，在同一時間內，實時滿足客戶所需，實現客戶、供應商、合作伙伴以及企業內部各部門在關鍵流程中更為緊密地協同，通過數據實時獲取、關鍵信息的實時與精確傳遞，使得業務得到及時處理、信息得到實時反饋、市場得到及時響應，從而實現實時的業務管理與決策。

（三）Web1.0、Web2.0、Web3.0：依據交互影響信息內容的程度劃分

按照交互影響信息內容的程度，信息交互可分為三種：Web1.0、Web2.0和Web3.0。

Web1.0主要是信息傳播者單方傳播信息內容，用戶只能接受信息。它是以集中編輯、發布信息為主，相對信息傳播者來說就是集中提供給用戶信息（這些信息不一定是用戶需要的），而對于用戶來說只是簡單地被動閱讀。這些門戶站點很多，比如新浪、搜狐等。這種交互是靜止的、單向的。

Web2.0主要通過去中心化把用戶和信息傳播者放在同一平臺，用戶不僅是信息使用者，也是信息的產生者。交互互動是Web2.0的主要特點，交互不是單向的，而是雙向、動態的。這類網站如博客、播客。

Web3.0主要強調語義網絡和信息服務，用戶可以通過網絡隨時獲得自己需要的信息。網站內信息可以直接和其他網站信息進行交互，能通過第三方信息平臺同時對多家網站信息進行整合使用；用戶在互聯網上擁有自己的數據，并能在不同的網站上使用；Web3.0的信息可以實現和現實生成同步。在信息的同步、聚合、遷移的基礎上加入了信息平臺集中效驗并分類存儲，使分布信息能和平臺信息進行智能交互，并能對原始信息進行提煉并加工。

正如李開復所說，Web1.0是一個廠商發布了內容給很多人看，Web2.0是把發布的權利同時放給普通人，Web3.0的概念則是可以隨時通過互聯網獲得自己需要的信息。

三、“并行”與“交互”是物聯網建設中協同與控制的核心問題

（一）“并行交互”：物聯網建設中協同與控制的難點問題之一

從哲學角度上說，事物是普遍聯系的。事物之間不斷通過物質、能量、信息發生聯系與相互作用。由于人類信息化技術發展的限制，傳統企業信息化條件下，企業業務及管理只能朝單方向發生作用，或雖有雙方業務及管理發生了交互作用，但從沒有同時發生并行交互作用，只有“串行交互”作用。這個根源是企業業務及管理的運行軟件是“串行編程”而不是“并行編程”。嚴格說來，企業每個業務及管理都是依據自身的特點運行的。它們可以依次進行（串行），但是更為普遍的是同時進行（并行）；它們可以單方向發生作用，但是更為普遍的是交互作用。這就需要信息條件（硬件或軟件資源）來支持企業這些業務及管理的運行。只有這樣才能夠保證企業行為的順暢進行。同時，一方面，由于物聯網技術的發展，企業業務及管理產生巨量非結構化的大數據，這些計算問題使企業很難依靠自身力量來實現，只好購買云計算的服務；另一方面，物的感知與智能反應都需要通過網絡進行“并行交互”，由于物未能像人那樣具有復雜理性判斷和情感感悟，物的“并行交互”是很難進行“串行編程”安排的。因此，“并行交互”：企業會計云計算建設的難點問題之一。

（二）“并行交互”所導致涌現性：物聯網建設中協同與控制的難點問題之二

涌現性是一種復雜性現象。復雜性科學把系統整體具有而部分不具有或者部分之和所不具有的屬性、特征、行為、功能等特性稱為涌現性。我國古代思想家老子的“有生于無”的論斷，便是對涌現性古老而又深刻的理解和表達。雖然涌現性是整體的一種現象和特性，但是整體的現象和特性不一定都是涌現。“一個和尚挑水喝，兩個和尚抬水喝，三個和尚沒水喝”的故事說明復雜性（一個和尚到三個和尚產生了復雜性）所導致的涌現性現象（沒有水喝）。

在沒有信息技術條件下，人與人、人與物的交互作用主要依靠人腦來計算并控制。由于人腦的特殊功能，人與人的交互作用并不產生非價值取舍下的涌現性現象②。隨著物聯網與云計算的產生與發展③，人與人、人與物的交互作用開始通過網絡媒介來實現，而且產生了物與物通過網絡媒介的交互作用。

那么，企業的業務及其管理所涉及的交互作用就因為物聯網、云計算產生了復雜性。企業的業務及其管理的交互作用不僅增添了物與物的交互作用，而且各個交互作用中產生了網絡的媒介，同時，這個網絡媒介是由云計算來擔當。企業業務及其管理的交互作用復雜性增加必然會產生涌現性，涌現出未知的復雜性現象。這些涌現的復雜性可能導致嚴重的后果。例如：2011年我國溫州動車事故就是因為物聯網技術所產生的現象。

四、協同管理：基于大數據“并行交互”的解決思路

上文已經分析了，事物是相互聯系并通過物質、能量、信息同時地不斷相互作用。隨著物聯網、云計算的發展，企業事務及其管理上的交互呈現復雜性等特征，為消除因大數據“并行交互”而產生涌現性等難點問題，除了從信息技術上，如虛擬技術、基于開源基礎上“并行編程”而不是“串行編程”的軟件設計等，本文著重從管理的角度，提出協同管理是企業業務及管理的基于大數據“并行交互”的解決思路。

（一）基于大數據“并行交互”的性質特征

企業業務及管理中以大數據“并行交互”的順利進行，主要與三種情形相關：資源相關、數據相關、控制相關。

1.資源相關

企業業務及管理的多條數據或信息在同一個相對少時間（△t）爭用同一個功能部件（可能是硬件資源，也可能是軟件資源）。由于資源的稀缺性，企業業務與管理的交互就產生問題。

2.數據相關

企業業務及管理的多條數據或信息的“并行交互”使用了相同的數據而發生的關聯，也就是數據同步（Data Synchronization），它是指某動作執行一個數據同步操作的進程處于等待狀態，直到另一動作執行到達某種數據狀態。

3.控制相關

企業業務及管理的多條數據或信息的“并行交互”執行同一控制指令引起的相關，也就是說執行控制同步（Control Synchronization）操作的進程將處于等待狀態，直到程序的執行達到某種控制狀態。

（二）基于大數據“并行交互”的協同控制的思路

協同控制是大系統控制的主要特征。業務及管理的多條數據或信息的“并行交互”也需要執行協同管理。具體思路主要有兩類：一是資源協調；二是任務協調。

1.資源協調

業務及管理的多條數據或信息的“并行交互”的資源協調主要有兩種：一是時間資源重疊協調；二是空間資源協調。時間資源重疊協調，是指在并行概念中引入時間因素，讓多個處理過程在時間上相互錯開，輪流重疊地使用同一硬件設備的各個部分，以加快硬件周轉而贏得速度；空間資源重疊協調，是指在并行概念中引入空間因素，通過重復設置硬件資源來提高可靠性或性能。如多機處理就是資源重復。讓多個處理過程在時間上相互錯開，輪流重疊地使用同一硬件設備的各個部分，以加快硬件周轉而贏得速度。

2.任務協調

大數據并行性已經從順序標量計算機中的完全順序處理，逐步向重疊、流水、多功能部件并行、多數據并行、多任務并行的并行方向發展。任務協調是指利用軟件的方法讓多個任務按一定時間順序輪流使用的一套資源，以提高其利用率，并提高整個系統的性能。

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