M2M

但從廣義上M2M可代表機器對機器（Machine to Machine）人對機器（Man to Machine）、機器對人（Machine to Man）、移動網絡對機器（Mobile to Machine）之間的連接與通信，它涵蓋了所有實現在人、機器、系統之間建立通信連接的技術和手段。 ^[1] 

M2M應用市場正在全球範圍快速增長，隨着包括通信設備、管理軟件等相關技術的深化，M2M產品成本的下降，M2M業務將逐漸走向成熟。在美國和加拿大等國已經實現安全監測、機械服務、維修業務、自動售貨機、公共交通系統、車隊管理、工業流程自動化、電動機械、城市信息化等領域的應用。

歐洲著名的行業諮詢機構IDATE的報告顯示，2006年，全球範圍內M2M市場容量已經達到200億歐元，而到2010年，市場容量將達到2200億歐元，年複合增長率達到49%。

1、智能化機器

“智能化”，所謂使機器“開口説話”，讓機器具有信息感知、信息加工及無線加工的能力。 ^[1] 

2、M2M硬件

使機器可具備聯網能力和遠程通信的部件，進行信息提取，從不同設備內汲取需要的信息，傳輸到分析部分。

3、通信網絡

包括廣域網(無線移動通訊網絡、衞星通訊網絡、互聯網和公眾電話網)，局域網(以太網、無線局域網、wifi)，個域網(Zigbee、傳感器網絡、藍牙)，通過上述網絡將M2M硬件傳輸的信息送達指定位置，是出於M2M技術框架的核心的地位。

4、中間件

M2M網關完成在不同協議之間的轉換，在通信網絡和IT系統之間建立橋樑。

M2M技術為各行各業提供集數據的採集、傳輸、分析及業務管理為一體的綜合解決方案，實現業務流程、工業流程更加趨於自動化。主要應用領域包括，交通領域(物流管理、定位導航)、電力領域(遠程抄表和負載監控)、農業領域(大棚監控、動物溯源)、城市管理(電梯監控、路燈控制)、安全領域(城市和企業安防)、環保領域(污染監控、水土檢測)、企業(生產監控和設備管理)和家居(老人和小孩看護、智能安防)等。 ^[1] 

以下為具體例子

1.家庭應用領域：日常水、電和煤氣計量儀表，利用M2M器件實現自動抄表，並整合GPRS模塊和CDMA模塊，作為數據的遠程傳輸通路，直接與銀行服務商的計費系統聯網，代替人力。

2.零售和支付領域：基於手機業務的電子支付系統已廣泛應用，使用移動通信模塊進行日常消費也是一種不錯的選擇。

3.工業應用領域：工業上，選擇GPRS和CDMA監測模塊日益流行，該組模塊在遠程測量、遠程設備管理和遙控等有着顯著的特點。

4.物流運輸行業：利用移動通信網絡覆蓋面廣的特點，實現訂單查詢與管理、運輸安排、交接與支付系統控制等功能，在服務速度、服務質量和服務靈活性方面提高很多。

5.醫療行業：通過M2M器件實現對患者的遠程監護、遠程檢驗、數據彙總，從而進行遠程診

宏觀到微觀（M2M）模型。類似於粒計算（Granular Computing）的思想，M2M模型提供了一個多層次，粒度可選的數據結構，從而靈活地選擇不同的抽象層次去解決不同粒度的問題，而不必每次關注粒度最小的層次。M2M模型的數據結構用O（n）時間建成，並具備高度的並行性，足夠的處理器可使之在O（1）時間內建成（n為點集規模）。由於插入，刪除，查詢等操作都在常數時間內完成，且不會引起樹結構不平衡，因此數據結構具有良好的動態性。此外，M2M模型的數據結構及其預處理過程，能夠被所有基於M2M模型的算法所共享，從而大大地提高了需要多種算法共同處理的操作的效率，如圖像處理和模式識別等。本文分析了基於M2M模型的算法的一般過程和共同特性，設計和編程實現了三種基於M2M模型的算法：最近鄰算法，凸包算法和尋徑算法，並與相應的經典算法和最新研究成果進行各方面的比較。

人類作為一種經歷億萬年進化而不斷完善的物種，值得模仿的不僅僅是其機體結構和運作機制，其思考問題的方式與及解決問題的方法，也同樣經歷億萬年的錘鍊，其中奧妙之處更值得科學的研究與借鑑。人類在解決實際問題的時候，往往不是一開始就從粒度最細的層次去分析問題，而是先從宏觀出發，粗略地排除一些不必要考慮的因素，鎖定一個更窄的問題規模，然後再試圖在粒度更細的層次去解決這個問題。這樣不斷地在粒度較粗的層次把問題的考慮範圍縮小，直到一個粒度恰當的層次，可以迅速解決問題。宏觀到微觀算法模型（M2M model）就是這樣一種模仿人類認知思維方式的算法模型。從抽象的意義來説，宏觀微觀算法思想利用從宏觀到微觀的過程實現了減治（Decrease-and-Conquer）的目的，探討了模擬人類解決問題從宏觀到微觀漸進過程的新方法。

研究人類認知思維規律，模擬人類認知思維方法並應用於提高計算機智能一直是人工智能學科研究的熱點。許多學者從生物體結構、遺傳學原理或心理學模型出發研究人類智能的計算方法，而M2M算法模型則是從模仿人類思維方式出發研究人的認知過程。從這個角度來看M2M模型與粒計算（Granular Computing）的思想有異曲同工之妙。它們都是一個自頂向下（Top-down design）的多層次（Multiple levels）模型。解決問題的時候都採取在各抽象層次之間逐步細化（Step-wise refinement）的過程 [42][43]。

M2M算法模型具有普適性，是一種指導算法設計的模型，很多經典算法問題和一些具體領域上的應用算法問題，如最近點對問題，凸包問題，TSP問題，聚類問題，尋徑問題，碰撞檢測問題等都可以利用M2M模型設計出高效的算法。

隨着各種通信技術從平行、獨立地發展，逐步走向融合，如移動通信技術與IP網絡的融合；電信網、電視網、計算機網、衞星通信網絡走向融合，形成了新一代技術－M2M技術，以實現人與人（Man to Man）、人與機器（Man to Machine）、機器與機器（Machine to Machine）之間暢通無阻、隨時隨地的通信。通過M2M技術提供的統一網絡平台，能夠實現數字化城市中的信息資源共享和數據資源共享。中國政府已於近日將M2M相關產業正式納入國家《信息產業科技發展十一五規劃及2020 年中長期規劃綱要十一五規劃》重點扶持項目。

信產部十一五規劃的原文顯示：

——智能信息處理及無處不在通信網絡研發與產業化

進行智能信息處理和無處不在通信網絡技術的研發與產業化。重點研究以車載通信（包括汽車、船舶等）為代表的智能信息處理和物與物（M2M）通信技術，解決其中的移動通信與網絡、定位、多媒體通信、導航關鍵技術問題；研究RFID和傳感器網絡等無處不在網絡技術，研究RFID、傳感器網絡與信息通信網絡的無縫結合和應用；形成一大批有示範效應的應用範例，形成國際一流的產品能力和較為完善的產業鏈。

M2M強調的是在商業活動中通過移動通訊技術和設備的應用變革既有商務模式或創造出新商務模式，是機器設備間的自動通訊。從狹義上説，M2M只代表機器和機器之間的通信。人們提到M2M的時候，更多的是指非IT機器設備通過移動通信網絡與其他設備或IT系統的通信。放眼未來，人們認為M2M的範圍不應拘泥於此，而是應該擴展到人對機器、機器對人、移動網絡對機器之間的連接與通信。

M2M應用遍及電力、交通、工業控制、零售、公共事業管理、醫療、水利、石油等多個行業，對於車輛防盜、安全監測、自動售貨、機械維修、公共交通管理等，M2M可以説是無所不能。

M2M不是簡單的數據在機器和機器之間的傳輸，更重要的是，它是機器和機器之間的一種智能化、交互式的通信。也就是説，即使人們沒有實時發出信號，機器也會根據既定程序主動進行通信，並根據所得到的數據智能化地做出選擇，對相關設備發出正確的指令。可以説，智能化、交互式成為了M2M有別於其它應用的典型特徵，這一特徵下的機器也被賦予了更多的“思想”和“智慧”。

人們紛紛看好了M2M的發展前景。一個出發點就是，在當今世界上，機器的數量至少是人的數量的4倍，這意味着巨大的市場潛力。NTTdocomo預測，2010年全球將有超過4000億台的機器具備數據傳輸功能，取代人力控制和操作，實現設備的智能管理和服務。歐洲行業諮詢機構IDATE則估計，到2010年M2M市場容量將達到2200億歐元。

三一重工是國內較早應用M2M技術提高信息化的企業，我們來看一下三一重工產品信息化方面的應用：

三一重工在其銷往全球各地的工程機械（關鍵部位或關鍵部件）上加裝數據採集終端，機械的運行數據通過電信運營商網絡彙總到三一集團ECC（Enterprise Control Center，企業控制中心），是實現對工程設備作業狀況的實時監控，ECC隨時發現設備運行中存在的問題，要求實現吊車上的智能設備控制器檢測到的油温、轉速、工作壓力等運行數據信息通過通信網絡實時發送至ECC，一旦發現異常情況，ECC立即指導客户排除故障或派出維修人員上門服務。

如果必須通過現場服務排除設備故障時，ECC立刻通過定位系統搜尋客户故障設備的確切位置以及最近的服務車輛，並計算出最佳路線，派一線服務工程師迅速趕往故障現場，並將最佳路線圖發送至工程師和司機的手機上。ECC控制中心還可以通過定位系統實時跟蹤服務車輛運行軌跡，以確定服務人員是否在最短時間內到達客户現場實現對客户的快速反應。

通過提高產品的信息化和智能化，三一重工銷往全球各地的設備實現遠程的服務能力，一方面形成新的服務產品，給企業創造了新的收入；另一方面也提高了品牌形象和客户滿意度。

M2M與物聯網

M2M是物聯網四大支撐技術之一， 如圖《物聯網4大技術》所示。