专题推荐 - 农业传感器与物联网专题

本专题我共整理了10篇文章，来自中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所、南京农业大学、英国林肯大学、华南农业大学、江南大学、国家农业智能装备工程技术研究中心、浙江大学、中国科学院、吉林农业大学、西北农林 科技 大学、国家信息农业工程技术中心等单位。

文章包含农产品质量安全纳米传感器、太阳能杀虫灯、分簇路由算法、农田物联网混合多跳路由算法、水产养殖溶解氧传感器研制、土壤养分近场遥测方法、农机远程智能管理平台、水肥浓度智能感知与精准配比、果园多机器人通信等内容，供大家阅读、参考。

专题--农业传感器与物联网

Topic--Agricultural Sensor and Internet of Things

[1]王培龙, 唐智勇 农产品质量安全纳米传感应用研究分析与展望[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 1-10

WANG Peilong , TANG Zhiyong Application analysis and prospect of nanosensor in the quality and safety of agricultural products[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 1-10

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[2]杨星, 舒磊, 黄凯, 李凯亮, 霍志强, 王彦飞, 王心怡, 卢巧玲, 张亚成 太阳能杀虫灯物联网故障诊断特征分析及潜在挑战[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 11-27

YANG Xing, SHU Lei, HUANG Kai, LI Kailiang, HUO Zhiqiang, WANG Yanfei, WANG Xinyi, LU Qiaoling, ZHANG Yacheng Characteristics analysis and challenges for fault diagnosis in solar insecticidal lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 11-27

摘要： 太阳能杀虫灯物联网（SIL-IoTs）是一种基于农业场景与物联网技术的新型物理农业虫害防治工具，通过无线传输太阳能杀虫灯组件状态数据，用户可后台实时查看太阳能杀虫灯运行状态，具有杀虫计数、虫害区域定位、辅助农情监测等功能。但随着SIL-IoTs快速发展与广泛应用，故障诊断难和维护难等矛盾日益突出。基于此，本研究首先阐述了SIL-IoTs的结构和研究现状，分析了故障诊断的重要性，指出了故障诊断是保障其可靠性的主要手段。接着介绍了目前太阳能杀虫灯节点自身存在的故障及其在无线传感网络（WSNs）中的体现，并进一步对WSNs中的故障进行分类，包括基于行为、基于时间、基于组件以及基于影响区域的故障四类。随后讨论了统计方法、概率方法、层次路由方法、机器学习方法、拓扑控制方法和移动基站方法等目前主要使用的WSNs故障诊断方法。此外，还探讨了SIL-IoTs故障诊断策略，将故障诊断从行为上分为主动型诊断与被动型诊断策略，从监测类型上分为连续诊断、定期诊断、直接诊断与间接诊断策略，从设备上分为集中式、分布式与混合式策略。在以上故障诊断方法与策略的基础上，介绍了后台数据异常、部分节点通信异常、整个网络通信异常和未诊断出异常但实际存在异常四种故障现象下适用的WSNs故障诊断调试工具，如Sympathy、Clairvoyant、SNIF和Dustminer。最后，强调了SIL-IoTs的特性对故障诊断带来的潜在挑战，包括部署环境复杂、节点任务冲突、连续性区域节点无法传输数据和多种故障诊断失效等情形，并针对这些潜在挑战指出了合理的研究方向。由于SIL-IoTs为农业物联网中典型应用，因此本研究可扩展至其它农业物联网中，并为这些农业物联网的故障诊断提供参考。

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[3]汪进鸿, 韩宇星 用于作物表型信息边缘计算采集的认知无线传感器网络分簇路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 28-47

WANG Jinhong, HAN Yuxing Cognitive radio sensor networks clustering routing algorithm for crop phenotypic information edge computing collection[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 28-47

摘要： 随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加，农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题，本研究建立了一个认知无线传感器网络（CRSN）作物表型信息采集模型，并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡（DSEB）的事件驱动分簇路由算法。算法包括：（1）动态频谱感知分簇，采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头，构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子，提升网络各分簇平均频谱利用率；（2）融入边缘计算的事件触发数据路由，根据构建的分簇拓扑结构，将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点，簇内汇聚包括直传和簇内中继，簇间中继包括主网关节点和次网关节点-主网关节点两种情况；（3）基于频谱变化和通信服务质量（QoS）的自适应重新分簇：基于主用户行为变化引起的可用信道改变，或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰，触发CRSN进行自适应重新分簇。此外，本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化（假设sink为中心），即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明，与采用K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇(ERP)路由方案相比，在CRSN节点数为定值的前提下，基于DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进；在主用户节点数为定值时，所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。

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[4]顾浩, 王志强, 吴昊, 蒋永年, 郭亚 基于荧光法的溶解氧传感器研制及试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 48-58

GU Hao, WANG Zhiqiang, WU Hao, JIANG Yongnian, GUO Ya A fluorescence based dissolved oxygen sensor[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 48-58

摘要：溶解氧含量的测量对水产养殖具有极其重要的意义，但目前中国市面上的溶解氧传感器存在价格昂贵、不能持续在线测量及更新部件维护困难等问题，难以在水产养殖物联网中大规模推广和发挥作用。本研究基于荧光淬灭原理，利用水中溶解氧浓度与荧光信号相位差的关系进行低成本、易维护溶解氧传感器的研发。首先利用自制备溶氧敏感膜，经激发光照射后产生红色荧光，该荧光寿命可由溶解氧浓度调节；然后利用光信号敏感器件设计光电转化电路实现光信号感知；再以STM32F103微处理器作为主控芯片，编写下位机程序实现激发光脉冲产生，利用相敏检波原理以及快速傅里叶变换（FFT）计算激发光与参照光的相位差，进而转化为溶解氧浓度，实现溶解氧的测量。荧光探测部分与系统主控部分采用分离式设计思想，利用屏蔽排线直接插拔连接，便于传感器探测头的拆卸、更换、维护以及实现远距离在线测量。经测试，本溶解氧传感器的测量范围是0~20 mg/L，响应延迟小于2 s，溶氧敏感膜使用寿命约1年，可以实时不间断地对溶解氧浓度进行测量。同时，本传感器具有测量方便、制作成本低、体积小等特点，为中国水产养殖低成本溶解氧传感器的研发与市场化奠定了良好的基础。

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[5]矫雷子, 董大明, 赵贤德, 田宏武 基于调制近红外反射光谱的土壤养分近场遥测方法研究[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 59-66

JIAO Leizi, DONG Daming, ZHAO Xiande, TIAN Hongwu Near-field telemetry detection of soil nutrient based on modulated near-infrared reflectance spectrum[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 59-66

摘要： 土壤养分作为农业生产的重要指标，含量过少会降低农作物产量，过多则会造成环境污染。因此，快速、准确检测土壤养分对于精准施肥和提高作物产量具有重要意义。基于取样和化学分析的传统方法能够全面准确地检测土壤养分，但检测过程中土壤的取样及预处理过程繁琐、 *** 作复杂、费时费力，不能实现土壤养分的原位快速检测。本研究基于调制近红外光谱，提出了一种土壤养分主动式近场遥测方法，可有效避免土壤反射自然光的干扰。该方法使用波长范围1260~1610 nm的8通道窄带激光二极管作为近红外光源，通过测量8通道激光光束的土壤反射率，建立土壤养分中氮（N）关于土壤反射率的计量模型，实现了N的快速检测。在74组已知N含量的土壤样品中，选取54组作为训练集，20组作为预测集。基于一般线性模型，对训练集中土壤N含量与土壤反射率的定量化参数进行训练，筛选显著波段后的计量模型R2达到097。基于建立的计量模型，预测集中土壤N含量预测值与参考值的决定系数R2达到09，结果表明该方法具有土壤养分现场快速检测的能力。

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[6]朱登胜, 方慧, 胡韶明, 王文权, 周延锁, 王红艳, 刘飞, 何勇 农机远程智能管理平台研发及其应用[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 67-81

ZHU Dengsheng, FANG Hui, HU Shaoming, WANG Wenquan, ZHOU Yansuo, WANG Hongyan, LIU Fei, HE Yong Development and application of an intelligent remote management platform for agricultural machinery[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 67-81

摘要： 本研究针对农机管理实时数据少、农机实时作业监管困难、服务信息不对称等问题，首先提出专业化远程管理平台设计时应具有五大原则：专业化、标准化、云平台、模块化以及开放性。基于这些原则，本研究设计了基于大田作业智能传感技术、物联网技术、定位技术、遥感技术和地理信息系统的可定制化的通用农机远程智能管理平台。平台分别为各级政府管理部门、农机合作社、农机手、农户设计并实现了基于WebGIS 的农机信息库及农机位置服务、农机作业实时监测与管理、农田基础信息管理、田间作物基本信息管理、农机调度管理、农机补贴管理、农机作业订单管理等多个实用模块。研究着重分析了在当前的技术背景下，平台部分关键技术的实现方法，包括采用低精度GNSS定位系统前提下的作业面积的计算方法、GNSS定位数据处理过程中的数据问题分析、农机调度算法、作业传感器信息的集成等，并提出了以地块为核心的管理平台建设思路；同时提出农机作业管理平台将逐步从简单作业管理转向大田农机综合管理。本平台对同类型管理平台的研发具有一定的参考与借鉴作用。

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[7]金洲, 张俊卿, 郭红燕, 胡宜敏, 陈翔宇, 黄河, 王红艳 水肥浓度智能感知与精准配比系统研制与试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 82-93

JIN Zhou, ZHANG Junqing, GUO Hongyan, HU Yimin, CHEN Xiangyu, HUANG He, WANG Hongyan Development and testing of intelligent sensing and precision proportioning system of water and fertilizer concentration[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 82-93

摘要： 为解决农场当地当时的复合肥料精准化配料问题，本研究将水肥一体化智能灌溉施肥系统作为研究对象，构建了水肥浓度智能感知与精准配比系统。首先提出现场在线水肥溶液智能感知模型的快速建立方法，利用数据分析算法从传感器实时监测的一系列浓度梯度的肥料溶液中挖掘出模型。其次基于上述模型设计水肥浓度智能感知与精准配比系统的框架结构，阐述系统工作原理；并通过三种水体模拟在线配肥验证了该系统原位指导水肥浓度配比的有效性，同时评价了水体电导率对水肥配比浓度的干扰。试验结果表明，正则化条件下二阶的多项式拟合曲线是表达溶液电导率与水肥浓度的变化关系最优的模型，相关系数R2均大于0999，由此模型可得出用户关心的复合肥各指标浓度。三种水体模拟在线配肥结果表明，水体会干扰电导率导致无法准确反演水肥配比的浓度，相对偏差值超过了01。因此，本研究提出的在线水肥智能感知与精准配比系统实现了消除当地水体电导率对水肥配比准确性的干扰，通过模型计算实现复合肥精准化配比，并得出各指标浓度。该系统结构简单，配比精准，易与现有水肥一体机或者人工配肥系统结合使用，可广泛应用于设施农业栽培、果园栽培和大田经济作物栽培等环境下的精准智能施肥。

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[8]孙浩然, 孙琳, 毕春光, 于合龙 基于粒子群与模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(3): 98-107

SUN Haoran, SUN Lin, BI Chunguang, YU Helong Hybrid multi-hop routing algorithm for farmland IoT based on particle swarm and simulated annealing collaborative optimization method[J] Smart Agriculture, 2020, 2(3): 98-107

摘要： 农业无线传感器网络对农田土壤、环境和作物生长的多源异构信息的获取起关键作用。针对传感器在农田中非均匀分布且受到能量制约等问题，本研究提出了一种基于粒子群和模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法（PSMR）。首先，通过节点剩余能量和节点度加权选择簇首，采用成簇结构实现异构网络高效动态组网。然后通过簇首间多跳数据结构解决簇首远距离传输能耗过高问题，利用粒子群与模拟退火协同优化方法提高算法收敛速度，实现sink节点加速采集簇首中的聚合数据。对算法的仿真试验结果表明，PSMR算法与基于能量有效负载均衡的多路径路由策略方法（EMR）相比，无线传感器网络生命周期提升了57%；与贪婪外围无状态路由算法（GPSR-A）相比，在相同的网络生命周期内，第1个死亡传感器节点推迟了两轮，剩余能量标准差减少了004 J，具有良好的网络能耗均衡性。本研究提出的PSMR算法通过簇首间多跳降低远端簇首额外能耗，提高了不同距离簇首的能耗均衡性能，为实现大规模农田复杂环境的长时间、高效、稳定地数据采集监测提供了技术基础，可提高农业物联网的资源利用效率。

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[9]毛文菊, 刘恒, 王东飞, 杨福增, 刘志杰 面向果园多机器人通信的AODV路由协议改进设计与测试[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 96-108

MAO Wenju, LIU Heng, WANG Dongfei, YANG Fuzeng, LIU Zhijie Improved AODV routing protocol for multi-robot communication in orchard[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 96-108

摘要： 针对多机器人在果园中作业时的通信需求，本研究基于Wi-Fi信号在桃园内接收强度预测模型，提出了一种引入优先节点和路径信号强度阈值的改进无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV-SP）。对AODV-SP报文进行设计，并利用NS2仿真软件对比了无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV）和AODV-SP在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能。仿真试验结果表明，本研究提出的AODV-SP路由协议在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能均优于AODV协议，其中节点的移动速度为5 m/s时，AODV-SP的路由发起频率和路由开销较AODV分别降低了365%和709%，节点的移动速度为8 m/s时，AODV-SP的分组投递率提高了059%，平均端到端时延降低了1309%。为进一步验证AODV-SP协议的性能，在实验室环境中搭建了基于领航-跟随法的小型多机器人无线通信物理平台并将AODV-SP在此平台应用，并进行了静态丢包率和动态测试。测试结果表明，节点相距25 m时静态丢包率为0，距离100 m时丢包率为2101%；动态行驶时能使机器人维持链状拓扑结构。本研究可为果园多机器人在实际环境中通信系统的搭建提供参考。

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[10]黄凯, 舒磊, 李凯亮, 杨星, 朱艳, 汪小旵, 苏勤 太阳能杀虫灯物联网节点的防盗防破坏设计及展望[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 129-143

HUANG Kai, SHU Lei, LI Kailiang, YANG Xing, ZHU Yan, WANG Xiaochan, SU Qin Design and prospect for anti-theft and anti-destruction of nodes in Solar Insecticidal Lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 129-143

摘要： 太阳能杀虫灯在有效控制虫害的同时，可减少农药施药量。随着其部署数量的增加，被盗被破坏的报道也越来越多，严重影响了虫害防治效果并造成了较大的经济损失。为有效地解决太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏问题，本研究以太阳能杀虫灯物联网为应用场景，对太阳能杀虫灯硬件进行改造设计以获取更多的传感信息；提出了太阳能杀虫灯辅助设备——无人机杀虫灯，用以被盗被破坏出现后的部署、追踪和巡检等应急应用。通过上述硬件层面的改造设计和增加辅助设备，可以获取更为全面的信息以判断太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏情况。但考虑到被盗被破坏发生时间短，仅改造硬件层面还不足以实现快速准确判断。因此，本研究进一步从内部硬件、软件算法和外形结构设计三个层面，探讨了设备防盗防破坏的优化设计、设备防盗防破坏判断规则的建立、设备被盗被破坏的快速准确判断、设备被盗被破坏的应急措施、设备被盗被破坏的预测与防控，以及优化计算以降低网络数据传输负荷六个关键研究问题，并对设备防盗防破坏技术在太阳能杀虫灯物联网场景中的应用进行了展望。

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随着全球信息化的浪潮，信息化产业不断发展、延伸，已经深入了众多的企业及个人，SOA系统架构的出现，将给信息化带来一场新的革命。

纵观信息化建设与应用的历程，尽管出现过XML（标准通用标记语言的子集）、Unicode、UML等众多信息标准，但是许多异构系统之间的数据源仍然使用各自独立的数据格式、元数据以及元模型，这是信息产品提供商一直以来形成的习惯。各个相对独立的源数据集成一起，往往通过构建一定的数据获取与计算程序来实现，这样的做法需要花费大量工作。信息孤岛大量存在的事实，使信息化建设的ROI（投资回报率）大大降低，ETL成为集中这些异构数据的有效工具。ETL常用于从源系统中提取数据，将数据转换为与目标系统相兼容的格式，然后将其装载到目标系统中。数据经过获取、转换、装载后，要产生应用价值，还需另外的数据展现工具予以实现，如此复杂的数据应用过程，必定产生高昂的应用成本。

结构化的数据管理尚可通过以上方法，予以实现其集成应用。在非结构化的内容方面，这些具有挑战性的问题令人生畏。内容管理的应用方案基于不同的信息化应用系统，而且大部分是纵向的以组织部门为界限的。在内容管理市场中，经常使用来自不同厂商的产品来提供这些解决方案。即使是同一个厂商的产品，相互之间的功能也是经常重叠，并且无法集成。

随着信息化建设的深入，不同应用系统之间的功能界限已趋于模糊。同时企业资源计划系统和协同商务系统，又需要商业智能的分析展现数据提供用户 *** 作依据。

在激烈竞争且多变的市场环境下，企业的管理模式很难固化，应用传统的信息化软件，当企业要做出一些改动时需要面对巨大的挑战。

SOA系统架构的出现，信息化变革

微软大中华区服务部总经理辛儿伦介绍说，从上世纪60年代应用于主机的大型主机系统，到80年代应用于PC的CS架构，一直到90年度互联网的出现，系统越来越朝小型化和分布式发展。2000年WebService出现后，SOA被誉为下一代Web服务的基础框架，已经成为计算机信息领域的一个新的发展方向。

SOA的出现给传统的信息化产业带来新的概念，不再是各自独立的架构形式，能够轻松的互相联系组合共享信息。

可复用以往的信息化软件。基于SOA的协同软件提供了应用集成功能，能够将ERP、CRM、HR等异构系统的数据集成。

松散耦合方式，只要充分了解业务的进程，就可以不用编写一行代码，通过流程图实现一套我们自己的信息系统。就像已经给你准备好了砖瓦和水泥，只需要想好盖什么样的房子就可以轻松的盖起。加快开发速度，并且减少了开发和维护的费用。软件将所有的管理提炼成表单和流程，以记录管理的内容，指定过程的流转方向。

更简便的信息和数据集成。信息集成功能可以将散落在广域网和局域网上的文档、目录、网页轻松集成，加强了信息的协同相关性。同时，复杂、成本高昂的数据集成，也变成了可以简单且低成本实现的参数设定。创建了完全集成的信息化应用新领域。

在具体的功能实现上，SOA协同软件所实现的功能包括了知识管理、流程管理、人事管理、客户管理、项目管理、应用集成等，从部门角度看涉及了行政、后勤、营销、物流、生产等。从应用思想上看，SOA协同软件中的信息管理功能，全面兼顾了贯穿整个企业组织的信息化软硬件投入。尽管各种IT技术可以用于不同的用途，但是信息管理并没有任意地将信息分为结构化或者非结构化的部分，因此ERP等结构化管理系统并不是信息化建设的全部；同时，信息管理也没有将信息化解决方案划分为部门的视图，因此仅仅以部分为界限去构建软件应用功能的思想未必是不可撼动的。基于SOA的协同软件与ERP、CRM等传统应用软件相比，关键的不同在于它可以在合适的时间、合适的地点并且有正当理由向需要它提供服务的任何用户提供服务。

物联网技术人才目前是市场急缺的高新技术行业，物联网涉及范围小到个人智能生活达到国防工业等各个方面，需要大批量的技术人员岗位，就业发展和薪资待遇都是非常不错的行业。目前我国物联网行业处于起步高速发展的时代，人才需求量较大、行业发展前景广阔，是选择学习的热门专业。

物联网是通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物体与因特网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

物联网这一概念提出已有20多年，但受全球各国重视是2008年和2009年这两年，各国纷纷推出物联网相关政策，我国也开启了物联网发展里程碑的年份，列为国家五大新兴战略性产业之一。经过10年发展，物联网已不再是高高在上的概念，在云+AI等技术加持下，让物联网得到了广泛应用，产业发展迅猛，也迎来了黄金发展时代。

运营商、半导体厂商、通信设备、云服务商和应用端等形成物联网产业链，而NB-IoT和LoRa等LPWA低功耗广域网通信技术，解决物联网大规模部署连接等需求，继而使得物联网在工业、零售、物流和交通等垂直领域得到广泛应用。

在产业链积极推动下，物联网连接规模成倍速度增长，LPWAN连接的复合年增长率为109%。此外物联网高级顾问杨剑勇指出，5G技术部署，也将把物联网带上更高的层次，也让万物互联成为可能，其中运营商是万物互联积极推动者，全球运营商纷纷转型寄望于在大连接时代，不再局限做一个管道提供者，希望能抢夺物联网应用端市场，例如面向工业、教育、医疗、车联网和智慧家庭等应用场景寻求机遇。

物联网在移动监测、智能可穿戴、POS机、气象、医疗和能源等行业用途很大，而且是实现设备联网不可或缺的产品，不少相关的top域名都被注册。

导语： 迈入2019年，小隐带大家一起回顾2018年Top 10大事件。

1最大的物联网迈进：微软

自2015年宣布Azure IoT Suite以来，Microsoft凭借其Azure云产品和相关的物联网平台即服务，已成为物联网领域的主要参与者。

在2018年4月，微软翻了一番，并宣布在4年内进一步投资50亿美元用于物联网技术。预计这些投资中的大部分将流入云服务，物联网 *** 作系统和分析。在2017年宣布“Azure IoT edge”和“IoT central”等服务后，微软在2018年宣布的两项杰出的物联网服务是Azure Sphere和Azure Digital Twins。Azure Sphere是Microsoft针对连接微控制器供电设备的高度安全的端到端解决方案。Azure Digital Twins是一项服务，允许开发人员构建物理资产的数字复制品 - 这是在数千台设备上扩展物联网解决方案的分析和其他元素的重要工具。

2年度消费者物联网故事：Sonos首次公开募股

物联网的2018年，另一个真正的成功故事首次亮相纳斯达克：扬声器制造商Sonos。Sonos于2018年8月1日上市，这家公司在2004年首次在CES上首次推出革命性的无线扬声器后，已有14年和45亿美元的资金Sonos是智能扬声器市场的首批进入者之一，它创造了消费者喜爱的高品质产品，并始终得到很好的评价。迄今为止，该公司已售出1900万件产品，目前全球拥有超过10亿户家庭，平均家庭目前大约购买3台Sonos产品，Sonos尚未满足全球99％以上的市场需求。

然而，Sonos上市后股价却讲述了一个不同的故事。自2018年8月首次公开募股以来，该股票已下跌约40％，因担心大型智能家居巨头可能最终停止与Sonos合作而取代智能扬声器市场自己。

2018年的另一个消费者物联网IPO，智能家居相机制造商Arlo Technologies，对公开市场的介绍更为糟糕; 自首次公开募股以来，该股票下跌约50％。

两家公司都希望避免成为另一家Fitbit--物联网 历史 上最大的失败IPO之一。自2016年年中首次公开募股以来，Fitbit股价下跌超过70％，而纳斯达克指数上涨超过30％。

3讨论最多的合作伙伴：罗克韦尔自动化 - PTC

工业自动化巨头罗克韦尔自动化于6月份宣布对物联网平台，PLM和CAD软件领导者PTC进行10亿美元的股权投资。工业物联网社区对这一消息进行了大量讨论，因为人们一直在想罗克韦尔将如何应对其主要竞争对手西门子强大的物联网平台推动。

在2018年晚些时候，罗克韦尔展示了该公司现在如何依靠PTC提供物联网平台组件，作为新推出的 “由PTC提供支持的创新套件”的一部分。两家公司都希望进一步将其软件组件构建为集成的工业数字化解决方案。

4最富有争议的市场：中国

也许从 高通 - 恩智浦合并失败中可以推断出中国掌握权力的最明显迹象之一。2016年10月，总部位于美国的芯片制造商高通宣布将以44亿美元的价格收购联想 汽车 芯片恩智浦的领导者，成为半导体行业有史以来最大的一笔交易。然而最终并未落地。原因是：中国。此次收购已在包括欧盟和韩国在内的八个司法管辖区获得批准 - 但随着2018年美中之间的全球贸易争端升温，中国监管机构并未批准该交易。

还有一些与中国物联网公司的全球纠纷。最值得注意的是，一些国家和电信公司禁止华为和中兴通讯。

与此同时，许多公司希望进一步加强与中国的关系。例如，英特尔，西门子，瑞萨和myDevices都与阿里云合作，将他们的产品带到中国并开展联合创新项目。微软还扩展了其中国云基础架构，使本地Azure区域的数量翻了一番 。中国物联网创业公司的资金也大幅增加。

5最尬之跌落神坛：通用电气

据“华尔街日报”报道，2018年7月30日，“工业互联网”的先驱通用电气公司正在寻求出售GE Digital及其IoT Platform Predix。

这一消息是在一系列负面事件的背后发生的，这些事件在过去几个月里震惊了公司。这包括数千名工人的裁员，其子公司GE Capital的财务困境，以及其股票从道琼斯工业平均指数下跌。

就在两年前，该公司宣布了雄​​心勃勃的计划，即到2020年成为“价值15亿美元的软件业务”，其中包括Predix单独销售的4B美元。

2018年12月，GE管理层最终决定采用不同的方法。本公司所售的现场服务管理软件ServiceMax其大部分股权，但决定给GE数字（与它Predix）一个全新独立的实体。2019年将使我们更深入地了解这个新实体的细节，以及它是否能够脱离GE过去几年收到的一些负面报道。

6最具影响力的研究报告：贝恩公司 - 解锁物联网机会

8月，贝恩公司发布了一项名为“解锁物联网中的机会” 的研究。该出版物全面概述了600多个物联网终端用户和180个物联网供应商的优先事项，观点和挑战。它还将结果与2016年的类似调查进行了比较。其中，贝恩发现：

贝恩在后续网络研讨会中提供了更多见解，其中显示，与2016年相比，特别是工业客户对物联网计划的投资回报率更加清晰，并且“质量控制”被客户和供应商标记为其关键用例之一。

7最重要的政府倡议：加州网络安全法

在几次尝试向美国参议院提交物联网网络安全法案失败后，加利福尼亚州于2018年8月底跳楼，并成为第一个通过物联网网络安全法的州。

从2020年1月1日开始，任何“直接或间接”连接到互联网的设备制造商必须为其配备“合理”的安全功能，旨在防止未经授权的访问，修改或信息泄露。

虽然许多人承认这项法律是一个姗姗来迟的第一步，但大多数专家批评它过于肤浅和模糊。例如，物联网安全公司VDOO的高级产品营销经理Ruth Artzi 写道： “对于唯一密码的法律要求是一个很好的进展，但不幸的是，这还不够。[]应以更具体的方式定义法律，因为根据设备的性质和功能，“适当的”安全程序的要求过于模糊，没有真正的机制来验证供应商是否采取了适当的措施。

8最重要的连接性计划：5G网络

5G是2018年讨论最多的技术趋势之一，因为它承诺在速度和延迟方面有所改变。2018年也是第一个5G网络开通的一年。

2018年6月标志着5G标准的初步完成，尽管预计到2019年3月甚至更晚的时候仍会进行一些功能性修订。

2018年10月，Verizon Communications成为世界上第一家在美国四个城市（洛杉矶，休斯顿，印第安纳波利斯，萨克拉门托）正式推出 5G网络的运营商。Verizon现在声称自己是“5G中的第一”，尽管它的竞争对手将其网络建立在专有的5G TF标准上，而不是官方的5G标准（由3GPP标准化）。

2018年12月，三家韩国运营商同时开通了商用5G网络。与Verizon的5G网络不同，它们的网络似乎基于3GPP标准，并且还为企业客户提供固定无线接入服务。

9最大的并购交易：IBM / Red Hat

物联网2018年看到了与物联网相关的大型交易。IBM 宣布有意收购价值34亿美元的红帽，这是有史以来最大的软件交易。该协议承诺IBM将在其竞争对手AWS，微软和谷歌一直处于领先地位的云市场中获得更好的地位。借助Red Hat，IBM现在拥有自己的容器解决方案，强大的云软件堆栈以及在混合云设置中更好地发挥作用的能力，允许跨多个云环境传输数据。IoT Analytics预计，混合和多云设置将在未来几年在物联网数据存储中发挥越来越重要的作用。

10最大的融资：View

除了上述基于物联网的终端用户应用资金增加的趋势外，第二个趋势是中国基于物联网的资金投入突然增加。总金额在1亿美元左右 - 考虑到处于早期阶段的融资企业，这一数字已经相当高了。

结语： 小隐在此也预祝您和您的团队在2019年取得成功！

;     根据TechNode评选，21132015年国内最值得期待的Top10物联网创5261新公司，4102是最被看好的10家正在“连接一切”1653新硬件创业公司。2015年国内物联网创新经过近两年的积累，已经初成气候。物联网市场在中国被迅速开拓和发展，并且在智能家居、可穿戴设备、城市和汽车之间的互联，以及某些产业中产巨大的影响甚至是颠覆。而到了2015年，这10家企业或许代表着中国物联网创新的走向。1小米小米正试图在硬件行业中复制其在智能手机市场的商业模式，毕竟它在智能手机市场还是非常成功的。凭借物美价廉的智能手环在智能穿戴市场取得初步成功后，小米推出了100家硬件公司战略，企图通过这个战略来使小米能连接到更多的智能小工具的领域，譬如医疗保健(iHealth)，智能家居(Ants，Yeelink)等等(前面括号中的是在智能硬件相应区域的产品供应商中的佼佼者)。该公司还宣布与中国家电巨头美达成战略合作伙伴关系。2BroadlinkBroadlink是智能家居解决方案的供应商，他们的产品主要面向物联网的无线网络连接。除了现有的智能插座和红外设备的远程控制，Broadlink也在发展丰富自身的产品，而这有助于传统家电制造商研发更智能的产品。现在Broadlink的Wi-Fi解决方案已经被集成到小米的智能路由器。3GizwitsGizwits是中国物联网技术平台，它所做的工作是把家用电器和电子产品连接到互联网或智能手机上。GizWits提供给物联网开发者一些数据分析和相关开发工具，譬如远程接入，通知，和OTA固件升级。该公司已经为智能家居设备推出了自助式软件开发平台Gizwits20和一个可编程微控制器板GoKit。4AylaAyla中国网络公司是美国Ayla在中国的分公司，它为中国开关制造商提供云连接解决方案和HVAC等智能设备。今年得到的1450万美元的投资后，该公司进入中国市场采取了一系列动作：推出中国网站，与新浪合作来推广公司，加入了中国导演协会。该公司的CEO和联合创始人，戴夫_弗里德曼，认为中国将在这一领域引领世界潮流。5LifesmartLifesmart是杭州的一家本土公司，主要从事智能家居设备的开发，其产品线包括智能控制中心，智能插座，监控摄像机，环境传感器等。6YeelinkYeelink帮助制造商打造智能产品，他们为制造商提供从硬件设计到移动应用程序的开发，从概念阶段到最初的产品的一条龙服务。7LandingLanding科技是一家总部位于深圳的智能家居公司，致力于开发、生产和销售智能家居设备和可穿戴设备并且提供相关的技术支持。他们的“IVYLINK”和“Goldweb”品牌分别涵盖智能设备和网络设备及其配件。8OrviboOrvibo专注于物联网和智能家居设备。其产品线包括智能小工具，全数字可视门铃，并为成千上万的物联网终端提供智能服务云平台。该公司的旗舰产品Kepler是一台智能气体检测仪，它承诺保护您的家庭和亲人远离任何潜在的危险气体泄漏。9MXchipMXchip在2005年年初成立于上海，主打方向是短距离无线网络技术及产品。10PhantomPhantom是一家智能家居解决方案供应商，专注于智能照明和监控产品。报道称该公司去年的A轮融资中获得了150万美元。

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