M2M全称Machine to Machine，是指数据从一台终端传送到另一台终端，也就是机器与机器的对话。M2M应用系统构成有智能化机器、M2M硬件、通信网络、中间件。

但从广义上M2M可代表机器对机器（Machine to Machine）人对机器（Man to Machine）、机器对人（Machine to Man）、移动网络对机器（Mobile to Machine）之间的连接与通信，它涵盖了所有实现在人、机器、系统之间建立通信连接的技术和手段。

M2M的发展情况

M2M应用市场正在全球范围快速增长，随着包括通信设备、管理软件等相关技术的深化，M2M产品成本的下降，M2M业务将逐渐走向成熟。在美国和加拿大等国已经实现安全监测、机械服务、维修业务、自动售货机、公共交通系统、车队管理、工业流程自动化、电动机械、城市信息化等领域的应用。

欧洲著名的行业咨询机构IDATE的报告显示，2006年，全球范围内M2M市场容量已经达到200亿欧元，而到2010年，市场容量将达到2200亿欧元，年复合增长率达到49%。

1、智能化机器

“智能化”，所谓使机器“开口说话”，让机器具有信息感知、信息加工及无线加工的能力。

2、M2M硬件

使机器可具备联网能力和远程通信的部件，进行信息提取，从不同设备内汲取需要的信息，传输到分析部分。

3、通信网络

包括广域网(无线移动通讯网络、卫星通讯网络、互联网和公众电话网)，局域网(以太网、无线局域网、wifi)，个域网(Zigbee、传感器网络、蓝牙)，通过上述网络将M2M硬件传输的信息送达指定位置，是出于M2M技术框架的核心的地位。

4、中间件

M2M网关完成在不同协议之间的转换，在通信网络和IT系统之间建立桥梁。

M2M技术为各行各业提供集数据的采集、传输、分析及业务管理为一体的综合解决方案，实现业务流程、工业流程更加趋于自动化。主要应用领域包括，交通领域(物流管理、定位导航)、电力领域(远程抄表和负载监控)、农业领域(大棚监控、动物溯源)、城市管理(电梯监控、路灯控制)、安全领域(城市和企业安防)、环保领域(污染监控、水土检测)、企业(生产监控和设备管理)和家居(老人和小孩看护、智能安防)等。

以下为具体例子

1.家庭应用领域：日常水、电和煤气计量仪表，利用M2M器件实现自动抄表，并整合GPRS模块和CDMA模块，作为数据的远程传输通路，直接与银行服务商的计费系统联网，代替人力。

2.零售和支付领域：基于手机业务的电子支付系统已广泛应用，使用移动通信模块进行日常消费也是一种不错的选择。

3.工业应用领域：工业上，选择GPRS和CDMA监测模块日益流行，该组模块在远程测量、远程设备管理和遥控等有着显著的特点。

4.物流运输行业：利用移动通信网络覆盖面广的特点，实现订单查询与管理、运输安排、交接与支付系统控制等功能，在服务速度、服务质量和服务灵活性方面提高很多。

5.医疗行业：通过M2M器件实现对患者的远程监护、远程检验、数据汇总，从而进行远程诊

宏观到微观（M2M）模型。类似于粒计算（Granular Computing）的思想，M2M模型提供了一个多层次，粒度可选的数据结构，从而灵活地选择不同的抽象层次去解决不同粒度的问题，而不必每次关注粒度最小的层次。M2M模型的数据结构用O（n）时间建成，并具备高度的并行性，足够的处理器可使之在O（1）时间内建成（n为点集规模）。由于插入，删除，查询等操作都在常数时间内完成，且不会引起树结构不平衡，因此数据结构具有良好的动态性。此外，M2M模型的数据结构及其预处理过程，能够被所有基于M2M模型的算法所共享，从而大大地提高了需要多种算法共同处理的操作的效率，如图像处理和模式识别等。本文分析了基于M2M模型的算法的一般过程和共同特性，设计和编程实现了三种基于M2M模型的算法：最近邻算法，凸包算法和寻径算法，并与相应的经典算法和最新研究成果进行各方面的比较。

人类作为一种经历亿万年进化而不断完善的物种，值得模仿的不仅仅是其机体结构和运作机制，其思考问题的方式与及解决问题的方法，也同样经历亿万年的锤炼，其中奥妙之处更值得科学的研究与借鉴。人类在解决实际问题的时候，往往不是一开始就从粒度最细的层次去分析问题，而是先从宏观出发，粗略地排除一些不必要考虑的因素，锁定一个更窄的问题规模，然后再试图在粒度更细的层次去解决这个问题。这样不断地在粒度较粗的层次把问题的考虑范围缩小，直到一个粒度恰当的层次，可以迅速解决问题。宏观到微观算法模型（M2M model）就是这样一种模仿人类认知思维方式的算法模型。从抽象的意义来说，宏观微观算法思想利用从宏观到微观的过程实现了减治（Decrease-and-Conquer）的目的，探讨了模拟人类解决问题从宏观到微观渐进过程的新方法。

研究人类认知思维规律，模拟人类认知思维方法并应用于提高计算机智能一直是人工智能学科研究的热点。许多学者从生物体结构、遗传学原理或心理学模型出发研究人类智能的计算方法，而M2M算法模型则是从模仿人类思维方式出发研究人的认知过程。从这个角度来看M2M模型与粒计算（Granular Computing）的思想有异曲同工之妙。它们都是一个自顶向下（Top-down design）的多层次（Multiple levels）模型。解决问题的时候都采取在各抽象层次之间逐步细化（Step-wise refinement）的过程 [42][43]。

M2M算法模型具有普适性，是一种指导算法设计的模型，很多经典算法问题和一些具体领域上的应用算法问题，如最近点对问题，凸包问题，TSP问题，聚类问题，寻径问题，碰撞检测问题等都可以利用M2M模型设计出高效的算法。

纳入国家《信息产业科技发展十一五规划》

随着各种通信技术从平行、独立地发展，逐步走向融合，如移动通信技术与IP网络的融合；电信网、电视网、计算机网、卫星通信网络走向融合，形成了新一代技术－M2M技术，以实现人与人（Man to Man）、人与机器（Man to Machine）、机器与机器（Machine to Machine）之间畅通无阻、随时随地的通信。通过M2M技术提供的统一网络平台，能够实现数字化城市中的信息资源共享和数据资源共享。中国政府已于近日将M2M相关产业正式纳入国家《信息产业科技发展十一五规划及2020 年中长期规划纲要十一五规划》重点扶持项目。

信产部十一五规划的原文显示：

——智能信息处理及无处不在通信网络研发与产业化

进行智能信息处理和无处不在通信网络技术的研发与产业化。重点研究以车载通信（包括汽车、船舶等）为代表的智能信息处理和物与物（M2M）通信技术，解决其中的移动通信与网络、定位、多媒体通信、导航关键技术问题；研究RFID和传感器网络等无处不在网络技术，研究RFID、传感器网络与信息通信网络的无缝结合和应用；形成一大批有示范效应的应用范例，形成国际一流的产品能力和较为完善的产业链。

M2M的透析

M2M强调的是在商业活动中通过移动通讯技术和设备的应用变革既有商务模式或创造出新商务模式，是机器设备间的自动通讯。从狭义上说，M2M只代表机器和机器之间的通信。人们提到M2M的时候，更多的是指非IT机器设备通过移动通信网络与其他设备或IT系统的通信。放眼未来，人们认为M2M的范围不应拘泥于此，而是应该扩展到人对机器、机器对人、移动网络对机器之间的连接与通信。

M2M应用遍及电力、交通、工业控制、零售、公共事业管理、医疗、水利、石油等多个行业，对于车辆防盗、安全监测、自动售货、机械维修、公共交通管理等，M2M可以说是无所不能。

M2M不是简单的数据在机器和机器之间的传输，更重要的是，它是机器和机器之间的一种智能化、交互式的通信。也就是说，即使人们没有实时发出信号，机器也会根据既定程序主动进行通信，并根据所得到的数据智能化地做出选择，对相关设备发出正确的指令。可以说，智能化、交互式成为了M2M有别于其它应用的典型特征，这一特征下的机器也被赋予了更多的“思想”和“智慧”。

人们纷纷看好了M2M的发展前景。一个出发点就是，在当今世界上，机器的数量至少是人的数量的4倍，这意味着巨大的市场潜力。NTTdocomo预测，2010年全球将有超过4000亿台的机器具备数据传输功能，取代人力控制和操作，实现设备的智能管理和服务。欧洲行业咨询机构IDATE则估计，到2010年M2M市场容量将达到2200亿欧元。

应用案例分析

三一重工是国内较早应用M2M技术提高信息化的企业，我们来看一下三一重工产品信息化方面的应用：

三一重工在其销往全球各地的工程机械（关键部位或关键部件）上加装数据采集终端，机械的运行数据通过电信运营商网络汇总到三一集团ECC（Enterprise Control Center，企业控制中心），是实现对工程设备作业状况的实时监控，ECC随时发现设备运行中存在的问题，要求实现吊车上的智能设备控制器检测到的油温、转速、工作压力等运行数据信息通过通信网络实时发送至ECC，一旦发现异常情况，ECC立即指导客户排除故障或派出维修人员上门服务。

如果必须通过现场服务排除设备故障时，ECC立刻通过定位系统搜寻客户故障设备的确切位置以及最近的服务车辆，并计算出最佳路线，派一线服务工程师迅速赶往故障现场，并将最佳路线图发送至工程师和司机的手机上。ECC控制中心还可以通过定位系统实时跟踪服务车辆运行轨迹，以确定服务人员是否在最短时间内到达客户现场实现对客户的快速反应。

通过提高产品的信息化和智能化，三一重工销往全球各地的设备实现远程的服务能力，一方面形成新的服务产品，给企业创造了新的收入；另一方面也提高了品牌形象和客户满意度。

M2M与物联网

M2M是物联网四大支撑技术之一， 如图《物联网4大技术》所示。