物模型技術對於物聯網企業來說是一項非常重要的技術，因為要實現萬物互聯，必須要有物模型體系沉澱，才能夠讓各種硬件產品實現真正的智能化連接。對於阿里雲AIoT來說，物模型技術早已完成了多年的沉澱，目前，阿里雲AIoT物模型技術已成為行業的引領者。
對於行業來說，阿里雲AIoT的物模型技術主要具備了兩大核心優勢——生態優勢和平臺優勢，依託阿里巴巴強大的生態體系、成上千萬的各類合作伙伴和商品，為阿里帶來了獨有的模型沉澱，而阿里作為一個平臺型企業，又不同於垂直領域的企業，能開放的支撐各行各業的客戶，這兩個優勢，堪稱阿里雲AIoT 物模型技術的殺手鐗。目前，阿里雲AIoT物模型支撐設備規模已超億級。
現在，阿里雲AIoT物模型技術專家熊益群，為大家帶來了一份物模型技術全攻略，解析物模型技術為什麼這麼重要？
物模型技術需要了解的三個問題：
1、為什麼需要物模型？
海量的物聯網數據、設備、業務，異構的設備和數據描述方式，難以理解，互通困難，首先，產業鏈內部自成體系，模組、芯片、平臺、方案商角色多樣，跨角色協作時，數據標準各異，協作困難；其次，採集數據解析困難，難以結構化，數據利用效率低，數據價值難挖掘；最後，隨著行業應用和設備量增長，新增應用需要針對不同的設備協議重複開發，難以規模化。
2、物模型技術能解決行業的什麼問題？
目前物聯網行業普遍存在著設備孤島、軟硬開發強耦合的問題，需要構建模型統一描述語言、面向物理實體的統一建模，物模型作為物的抽象層屏蔽了底層終端差異，標準化了設備的能力表達和交互方式，極大降低了物聯網應用開發和快速複製的成本。
3、物模型可以最終帶來什麼價值？
- 低門檻接入：提供設備建模和交互協議基礎能力。這是最基礎的價值，所有設備上雲都需要建模和交互協議。物模型和協議設計是否足夠專業，這其實是絕大多數中小企業的門檻，他們剛開始意識不到，隨意設計，隨著規模和業務變化弊端就會體現出來。
- 標準化：物模型作為物聯網的抽象層，類似操作系統屏蔽硬件、JVM屏蔽OS的差異性一樣，通過標準化設備的能力表達和交互方式，解決了物聯網嚴重碎片化情況下協議差異、軟硬開發耦合、全鏈路驗證流程長、設備孤島、數據孤島等問題。
- 生態化：軟、硬件一旦基於物模型標準化開發和交互，圍繞物聯網的多角色，包括ISV，SI，IHV等在設備開發、生產、運維、售賣、集成、運行等環節相互之間能夠解耦，提升了設備的流通性，促進生態化。
深度解析
物模型現在面臨什麼樣的技術挑戰？
以一個燈泡為例
我們先來看一看一盞普通的智能燈會有哪些能力或特性，比如開關、色調、亮度、過溫告警、恢復出廠設置等能力，其中包含有傳感器採集的狀態、有危險告警、也有控制器可執行的指令。那麼不同行業場景設備複雜度、差異性都不一樣，簡單到消費類設備"燈"、複雜到工業類設備"鍋爐"都需要可表達，定義一套足夠抽象通用面向萬物的物模型還是非常有挑戰的，因此需要遵循一定的設計原則，比如簡單、普適、可擴展、模塊化、易用性。
延展開來說，物模型的技術挑戰具體有這幾項
物模型由於描述所有異構設備完整能力，而且在設備全生命週期都發揮著作用，因此物模型設計過程中存在以下需要解決的難題：
- 普適性：物模型的定義和設計能夠適應所有設備，需要可覆蓋工業、生活、農業、交通多個不同行業。因此在設計上需要找到設備最本質的共性、抽象出一套模型。
- 超大點位和超複雜結構：尤其工業場景，通常需要對包含大量傳感器（萬級別）的傳統自動化系統進行數字化，對物模型提出了非常大的挑戰，物模型複雜度變成了和物理實體和環境複雜度成正相關，我們需要從中找到最本質的破解方法，避免物模型複雜度變得不可控。
- 國際化：設備可以在任何階段售往全球各地，物模型能夠讓設備在各地具備多語言的能力。
- 可插拔：工業文明發展快很重要的一點在於標準化，大量複雜設備都可以標準化組裝而成，比如汽車、輪船、家居等，模塊可以根據產品特性進行動態插拔，因此物模型同樣需要能夠適應物理設備模塊可插拔特性。
- 安全開發：物模型在設備開發階段定義，在設備運行階段被引用，需要保障開發階段定義或調試的物模型不影響生產階段正在運行的設備。
- 快速調試：傳統硬件開發和軟件開發需要全鏈路一起配合調試，週期長成本高。有了物模型，調試階段需要確保軟硬解耦，不相互依賴。
- 高可靠：線下化是物聯網與互聯網很大的差異點，大量線下的物理設備，地理位置和應用場景及其廣泛，設備出現問題現場運維成本非常高，而且對社會影響大，因此物模型在設備運行階段的可靠性要求非常高。
- 可回滾：為了保障高可靠，物模型在開發到運行過程中，一旦出現異常需要確保可快速回滾。
- 可適配：由於行業裡面已經有不少設備模型和交互協議，比如工業場景的Modbus，opc等，生活場景的ble，zigbee等，當然還有大量三方平臺私有協議，為了幫助這些存量設備能夠使用物模型，物模型需要具備模型和協議適配能力。
- 統一交互協議：設備除了需要可表達之外，還需要可訪問，物模型不僅需要定義設備能力描述規範，還需要定義設備被訪問方式，所有設備都能夠使用同一套交互協議進行訪問，設計上也存在著不小挑戰，比如資源受限設備、弱網環境設備、工業邊緣設備對協議要求都會不一樣，有些追求低功耗、有些追求少帶寬、有些追求大點位高頻、也有追求網絡多級級聯等等。
- 孿生代理：物模型核心價值在於物理實體數字化，物理實體在雲上數字化後會構建數字孿生體，數字孿生體的數據模型、訪問方式均基於物模型，數字孿生體代理物理設備與行業應用進行交互，從而達到軟件與硬件的解耦。然而孿生代理應該具備哪些特性以確保硬件能力都可以高效可靠地訪問是非常有挑戰的，比如設備斷網或異常情況孿生代理如何與應用交互，是確保指令必達還是快速失敗，可能不同場景訴求不一樣。當然具備海量數據的孿生體如何基於數據智能化，反向指導物理設備生產運維，達到和物理設備共智的目標這是更大的挑戰。
那我們應該怎麼去設計物模型呢？
早期大多數物聯網平臺比如Azure、AWS都只做連接和基礎管理能力，並沒有圍繞數字化的設備建模和數字孿生能力，不過這兩年幾乎所有物聯網平臺都開始重視物模型和數字孿生的建設。 大多數對於設備建模都採用的是面嚮對象語言的思路，比如WoT、OPC、OMA、OCF、CWMP、AllJoin等，面嚮對象語言的抽象能力在計算機編程發展的幾十年已經被證明，我們物模型定義也充分借鑑，卻又因物聯網而有所不同。
我們以面嚮對象語言java裡面的class做類比，class用屬性和方法描述對象的狀態和行為；物模型也可以用屬性和方法來描述物的狀態和行為。同時結合設備特性，我們將物模型schema進行了一定的擴展，定義為屬性、服務(方法)和事件三要素，事件是一類特殊的屬性，比如空調的故障告警，這類屬性嚴重性高，實時性強，一般需要監控並及時響應。為了對設備更精確的描述，物模型針對每種數據類型還定義了非常嚴謹的數據規範，比如在數據類型之外，還需要定義數據範圍、精度、步長等規範。
【圖為物模型基礎schema（沒有包括模塊化、多語言、多版本等一系列高階特性）】
解決了這些挑戰後，物模型的技術架構就呈現出來了
阿里雲AIoT物模型除了通過屬性、事件、服務三要素描述了物理實體能力之外，物模型還支持千級大點位、多語言、多版本、多模塊、多級級聯、協議適配、雲邊端一體化等能力，達到可以應對生活、城市、工業等不同場景定義訴求。當然為了應對上文提到的一系列技術挑戰，我們還通過構建Alink協議、數字孿生搭建了一整套面向物理實體的數字化能力。
還有一點要注意，物模型和數據標準是不一樣的
物模型能夠以同一套schema描述設備的能力，但由於物聯網碎片化，大家對於設備能力的定義差異性非常大，同樣一款空調，不同廠商定義的能力會不一樣。相當於面嚮對象語言裡面接口標準化了，但實現沒有標準化。數據標準核心在於降低差異化。
數據標準是一批可用於組裝物模型的標準化素材，物模型構建過程可以方便地從數據標準庫中選擇素材進行積木式搭建。
在傳統領域碎片化嚴重的情況下，定義數據標準非常有挑戰，通常只有深耕傳統行業才能定義出來，因此我們更多的是引入這些行業領先者貢獻數據標準，而不是自己制定。阿里雲IoT數據標準的沉澱主要來自ICA標準聯盟，ICA標準庫包括基本資源、功能模塊、物模板三類素材：
- 資源:標準庫中最原子的能力，有屬性、事件、服務三種類型（三要素）；
- 功能模塊:一組資源的集合。集合中的資源可以是標準庫中已有資源的組裝，也可以是在當前功能模塊新增的資源；
- 物模板:一組功能模塊和一組資源的集合。集合中的模塊和資源可以是標準庫中已有模塊和資源的組裝，也可以是在當前物模板新增的資源；
下圖描述了物模型、數據標準之間的關係
最終我們看下燈泡物模型示意圖
那數據標準的核心價值是什麼呢？
阿里牽頭的ICA標準聯盟，已經沉澱了一批標準化的數據模型，核心價值一是為了建模過程可以快速組裝、積木式搭建、提高建模效率；另一方面標準物模板可以促進軟硬件標準化，從而實現軟件商、集成商對購買的硬件即插即用。
