Согласно определению аналитической компании Gartner, Internet of Things (IoT, «Интернет вещей») — это сеть физических объектов, которые содержат встроенную технологию для коммуникаций и сенсоры для восприятия внутреннего состояния этих объектов или состояния внешней среды.

Отметим, что сам термин «интернет» в данном определении отсутствует. Действительно, во многих решениях, несмотря на название «Интернет вещей», сами вещи могут быть связаны с помощью M2M-протоколов, а не самого интернета.

В принципе, многие задачи удаленного радиоуправления устройствами, снабженными датчиками, решались задолго до появления интернета. В частности, первый автоматический луноход, доставленный на Луну советским кораблем-автоматом в 1970 году, передавал снимки на Землю и управлялся дистанционно при помощи комплекса аппаратуры контроля и обработки телеметрической информации на базе ЭВМ «Минск‑22».

С появлением интернета появились и устройства, которыми можно было управлять удаленно через Всемирную сеть. Считается, что первое IoT-устройство было продемонстрировано в 1990 году, — это был тостер, включаемый через интернет.

Интернет вещей можно образно представить как «нервную систему» цифровой экономики. Действительно, у человека- рецепторы (органы чувств), в IoT- датчики и сенсоры на устройствах IoT; у человека-нервы (периферическая нервная система), в IoT- сетевые соединения (Wi-Fi, 5G, Bluetooth) и т.п.

Необходимо отметить, что IoT-решение является многокомпонентным. Оно охватывает различные технологические ниши, которые исторически развивались независимо друг от друга. В этой связи особо острым является вопрос интеграции, который в силу превалирования программных компонент более эффективно выполнять, используя продукты на «открытом программном коде» (open source). На практике мы видим в качестве IoT-игроков не только традиционные компании, работающие на рынке автоматизированных систем управления технологических процессов, либо телеком-провайдеров, но также компании, специализирующиеся в ИТ.

Объем рынка IoT к 2027 г. для различных объектов и областей применения отображен в представленной ниже таблице (по данным McKinsey).

Как следует из таблицы на первом месте по финансовым вложениям находится промышленная автоматизация. С помощью IoT-решений реализуется автоматизация операционной деятельности, управление производственным оборудованием, мониторинг за состоянием различного оборудования с целью прогнозирования его износа и определения времени ремонта и восстановления. Часто решения для промышленных предприятий обозначают термином IIoT — Industrial Internet of Things (IoT-решение, позволяющее промышленным предприятиям обеспечивать поддержку производственных и бизнес-решений).

Второй по размеру сегмент — это умные города. Технологии «умного города» внедряются во многих странах. Город представляет собой сложную экосистему с множеством подсистем: инфраструктура, транспорт, снабжение водой, энергией, торговые сети, точки питания и т. п. Поэтому в умном городе могут быть интегрированы разные решения. Управление энергопотреблением, оптимизация режима уличного освещения города, управление водоснабжением, оптимизация полива, контроль за утечками воды, оптимизация уличного движения, управление транспортными потоками, экономия топлива, снижение уровня загрязнения окружающей среды, поиск свободной парковки в режиме реального времени, автоматизация процессов утилизации отходов — все эти задачи имеют решения с помощью IoT.

Третий по размеру сегмент — это мониторинг физического состояния человека. Это приложения для мониторинга организма при занятии спортом, а также решения для так называемого «дистанционного здравоохранения». Последнее становится все более востребованным сервисом с ростом количества пожилых людей. Носимые IoT-устройства используются для сбора информации о состоянии пользователя и окружающей среды и беспроводной передачи этой информации в точку, где она обрабатывается или хранится. Это дает возможность вовремя принимать предупредительные меры (например, предотвратить надвигающийся сердечный приступ) или обеспечивать немедленную помощь в случае падения человека или другой ситуации, когда он нуждается в помощи.

Интернет вещей находит также широкое применение при решении задач предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций (ЧС).

На стадии предупреждения ЧС, связанных с лесными пожарами, сеть датчиков, устанавливаемых на деревьях или вышки связи, измеряет температуру, влажность воздуха и почвы, содержание угарного газа (CO). При превышении пороговых значений система автоматически генерирует тревогу и строит модель распространения огня.

Датчики уровня воды в реках, дамбах и водохранилищах, датчики влажности почвы позволяют прогнозировать подъем воды и заблаговременно оповещать органы МЧС России о наводнениях с целью заблаговременной эвакуации населения.

Датчики давления, температуры, утечки газа и вредных веществ на химических заводах, АЭС, нефтеперерабатывающих комплексах предупреждают о аварийной ситуации до того, как она перерастет в катастрофу.

На стадии ликвидации ЧС все единицы техники (пожарные машины, автомобили скорой помощи) оснащаются Глонасс/GPS-трекерами. Диспетчер в режиме реального времени видит всю картину и может перенаправлять ресурсы по оптимальным маршрутам.

Носимые устройства (браслеты, смартфоны) позволяют спасателям точно определять местоположение людей, оказавшихся под завалами.

Спасатели, оснащенные датчиками жизненных показателей (пульс, температура), Глонасс/GPS-трекерами и кнопками тревоги позволяют диспетчеру видеть состояние каждого спасателя и своевременно оказывать им помощь.

Профессором кафедры «Безопасность жизнедеятельности» Финансового университета при Правительстве РФ, д.т.н. Шахраманьяном М.А. разрабатываются предложения по подготовке учебно-методических материалов для дисциплины «Безопасность жизнедеятельности», в которых будут представлены возможности интернета вещей для предупреждения и ликвидации ЧС.

Таким образом, исходя из вышеизложенного, можно сделать вывод о том, что интернет вещей, своего рода «нервная система» цифровой экономики, позволяет оперативно реагировать на изменения в окружающем мире, превращает разрозненные данные в целостную картину, позволяя не просто реагировать на ЧС, а активно их предотвращать и минимизировать последствия.