物联网(简称IoT，InternetofThings)，其定义为通过各种信息传感设备，如射频识别技术、全球卫星定位系统、红外感应器、激光扫描器、气体感应器等各种装置与技术，实时采集任何需要连接、监控、互动的物体或过程状态信息，包含其声、光、热、电、力学、化学、生物、位置等各种基础信息，通过互联网形成相互交互的、可识别的、可共享的网络，其目的是实现物与物、人与物在网络上的连接，识别、管理和控制等，物联网的信息是动态的，主要由物理机器生成。
互联网与物联网之间是有联系的。首先，物联网的通信渠道仍然是互联网，是在互联网基础上延伸和扩展到传感层的网络;第二，物联网用户可以通过互联网的通信渠道，端到端延伸和扩展到任何物与物之间，人与物之间。
工业互联网不能被简单的理解为工业领域的互联网，如果仅仅将工业和互联网这两个关键词拆分来理解，容易被理解成工业领域所用的互联网，这样理解仍然是互联网的概念。而工业物联网基本可以理解为工业领域的物联网。
SAP公司推动的是Industry 40 Now战略，SAP思爱普是德国“工业40”的核心发起单位之一，也是其中的唯一一家软件公司，是“工业40”技术标准的制定者之一。工业互联网又在中国支撑实体经济数字化、网络化、智能化转型等方面发挥重要作用。
中国发展网7月3日讯 7月2日下午2点半，一场主题为“释放工业物联网的潜力”论坛在2019夏季达沃斯大连举行。《巴伦周刊》高级管理编辑Lauren Rublin现场主持，富士康工业互联网副董事长李杰，密西根大学交大密西根学院荣誉院长及吴贤铭制造科学冠名教授倪军、SCA集团执行董事Bhairavi Jani、SAP执行副总裁兼企业战略主管Deepak Krishnamurthy4位嘉宾一起探讨关于“工业物联网”目前的阶段、挑战及带来的巨大价值。
从左往右依次为《巴伦周刊》高级管理编辑Lauren Rublin，富士康工业互联网副董事长李杰，密西根大学交大密西根学院荣誉院长及吴贤铭制造科学冠名教授倪军、SCA集团执行董事Bhairavi Jani、SAP执行副总裁兼企业战略主管Deepak Krishnamurthy
刘沐琪摄图
工业物联网现今挑战大于发展
现场多名专家都认为，工业物联网目前仍处于早期阶段，信息所有权、数据分享规则制定的相关问题也存在着争议。富士康工业互联网副董事长李杰认为，互联网改变生活工业物联网改变业界。工业物联网本质上就是D2D（DATA TO DECISION），即通过数据做出决策，企业不管是谁先掌握工业物联网并引导转型，谁就有责任和义务进行标准的制定。
密西根大学交大密西根学院荣誉院长及吴贤铭制造科学冠名教授倪军在现场表示非常赞同李杰的观点，同时他也提出，相关学者已经做了大量研究，并早已绘制相关路径图，更多地展示了工业物联网如何改变企业的KPI（关键绩效指标），很多国家的政府也在鼓励这项新的技术，但是从企业的角度和反馈上来讲物联网还处于早期的阶段，特别是数据的分享、安全和所有权问题还处于早期的阶段。
倪军解释，因为物联网类似 社会 互联网，需要人们彼此连接，搜索世界上所有的供应方，而销售方也会有这样的驱动力去搜索。与之不同的是，在工业物联网中，会存在各种潜在的障碍，去阻碍这样的连接和搜索。例如，在工业物联网当中涉及到商业机密，企业通常不愿意和友商共享这些数据。
SCA集团执行董事Bhairavi Jani表示，现今一个产品的问世需要一系列不同的零部件，生产过程中涉及到大量的供应链不仅仅是独立且孤立的，供应链中存在着海量数据对物流企业来说蕴藏着很大的发展机会。工业物联网不仅仅涉及到现代化的生产，并且涉及到整个的产品生产、消费、运输等全产业周期。
SAP执行副总裁兼企业战略主管Deepak Krishnamurthy认为，工业物联网需要有一个通用的语言才能信息共享从而创造价值。目前，工业物联网仍处于通用语言开发的初期。他表示，倪军教授所说的“信息所有权”是一个比较棘手和敏感的问题，同时也是复杂的 社会 性的问题，在国际化的供应链中，如何进行跨国的分享数据也是目前世界工业物联网共同面临的问题，同样也是SAP目前试图解决的问题。
至于数据分享规则制定的规律，富士康工业互联网副董事长李杰认为，富士康一直在引导业界转型，他举例说明，富士康有175万个机床，这些机床在制造环节会产生大量的数据，通过数据改进绩效是不少供应商的愿望。因此这些供应商希望与富士康合作，从而更快实现需求响应。不同的数据来源联系起来就需要保持一个标准，对于规模相对较小的企业，李杰认为这并非意味着小企业毫无作为。事实上，大型供应商会分享给小企业，这些小企业必须有更快的进程，从而更敏捷地填补大企业的空白以及大企业没有认识到的机会。
工业物联网释放更大价值和机会
SAP执行副总裁兼企业战略主管DeepakKrishnamurthy提出工业物联网已经释放出大量的机会和价值，SAP进军更多消费品领域期待创造更多价值、开放更多市场，也将会有更多的合作伙伴。工业产品不再是过去生产制造的模式，工业物联网用到的设备高能效，在生产过程中减少碳的排放。
富士康工业互联网副董事长李杰认为，工业物联网改变业界主要有三点，第一是用前所未有的方式更快生产；第二是运用智能手机就可以实现更大规模更加灵活的远程管理；三是基于事实、证据、数据，通过询证的方式作出判断，从而更加可持续发展。
专家纷纷在现场用实际案例举证工业物联网在未来将释放出怎样的价值和机会。富士康工业互联网副董事长李杰提出“灯塔”项目，该项目跟世界经济论坛合作，给想做工业物联网的公司提供从传统产业模式转化为先进的产业模式的范例，通过垂直客户和供应链的整合，用教训经验推动生态系统的转变。
密西根大学交大密西根学院荣誉院长及吴贤铭制造科学冠名教授倪军举例 汽车 整车厂商和IT之间的合作，通用跟生产机器人的厂家合作，产权转移给最终用户，思科提供安全的网络方案收集机器人数据第三方，预测机器人停工的时间，机器人把空闲几分钟有效利用起来可以节约几百万美元，同时生产机器人的公司可以通过数据了解自己的产品未来需要改进的方面。
SCA集团执行董事Bhairavi Jani讲了两个案例，一是三个做消费产品的客户使用工业物联网，供应链收集客户信息更加敏捷。二是初创企业在使用技术帮助农户根据市场需求来实现生产，带来了经济效益和 社会 效益。
SAP执行副总裁兼企业战略主管Deepak Krishnamurthy带来了SAP和微软有一个开放数据信息服务合作项目，这些消费数据整合在一起，越来越多的企业参与进来，在这个平台可以相互合作可以提出具有共性的价值主张，帮助客户实现更大的价值。
中国物联网产业发展前景：物联网将继续保持高速增长
1、发展前景：市场规模不断扩大，产业物联网占比逐渐上升
物联网是中国新一代信息技术自主创新突破的重点方向，蕴含着巨大的创新空间，在芯片、传感器、近距离传输、海量数据处理以及综合集成、应用等领域，创新活动日趋活跃，创新要素不断积聚。物联网在各行各业的应用不断深化，将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。中国以加快转变经济发展方式为主线，更加注重经济质量和人民生活水平的提高，采用包括物联网在内的新一代信息技术改造升级传统产业，提升传统产业的发展质量和效益，提高社会管理、公共服务和家居生活智能化水平。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。综合多方面的情况分析，前瞻认为未来6年中国物联网的发展将保持高速增长，到2027年市场规模超过7万亿元。
根据信通院于2020年12月发布的《2020中国物联网白皮书》，2019年中国物联网连接数中产业物联网和消费者市场各占一半，预计到2025年，物联网连接数的大部分增长来自于产业市场，产业物联网的连接数将占到总体的61%。由此来看，未来产业物联网的市场发展潜力大于消费物联网。
2、发展趋势：重点城市带动周边城市发展，分工协作格局将进一步显现
国内物联网产业已初步形成环渤海、长三角、珠三角，以及中西部地区等四大区域集聚发展的总体产业空间格局。其中，长三角地区产业规模位列四大区域的首位。未来中国物联网产业空间演变将呈现出三大趋势：
中国工业互联网产业发展前景及趋势预测
1、工业互联网发展趋势：步入快速发展阶段
工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，
通过人、机、物的全面联网，促进制造资源泛在连接、d性供给与高效配置。工业互联网正在推动制造业创新模式、生产方式、组织形式和商业范式的深刻变革。在实体经济、数字经济、软件产业共同发展的新体系中，工业互联网成为我国制造业在中国制造2025目标下、工业40时代的新的发展思路。
工信部、财政部等部委最近密集出台了《工业互联网创新发展行动计划(2021-2023年)》《工业互联网+安全生产”行动计划(2021-2023年)》《工业互联网专项工作组2020年工作计划)》等多项旨在推进工业互联网发展的产业支持政策。业内普遍认为，随着产业支持政策的不断落地，工业互联网应用将进一步普及，产业发展也将进入快速发展期。在政策引导和市场推动的情况下，工业互联网行业仍然是一片蓝海。
我国工业互联网布局不断完善，且我国工业互联网基础设施布局各方面成果初现，但仍有很大进步空间。
2、工业互联网前景预测：工业互联网将随着物联网技术的进步而快速发展
考虑到工业互联网的跨界性质，很多产业可能将会从中受益，尤其是中小软件企业、互联网企业包括大数据、云计算等企业、智能制造企业等。作为物联网中的重要组成部分，工业互联网发展将会随着物联网技术的进步而得到快速发展，芯片、传感器、通信模组网络等行业的技术进步将会带动工业企业的新一轮效率提升，帮助电力、航空、医疗、铁路、能源等行业提高生产率。前瞻根据近年来的相关政策以及年复合增速测算出2027年中国工业互联网核心产业经济规模将达到243万亿元左右，渗透产业经济规模将达539万亿元，合计为782万亿元。这将为智能机器人、新型工业软件等软硬件领域带来发展机遇。
更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》、《中国工业互联网产业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。
当许多非技术人员听到“物联网”（IoT）的时候，他们的眼睛变得呆滞，他们露出困倦或迷惑的表情。对那些在科技行业中的人来说，这是从两个方面看的——对一些人来说，这是一个巨大的炒作，但对另一些人来说，这是一个巨大的经济机会。商机，唯一的问题是“什么”和“什么时候”。
我已经把物联网(IoT)是“什么”分成了两个主要的领域，即人类物联网（人类物联网（HIoT））和工业物联网（IIoT）。
熟悉人类物联网（HIoT）的Nike FuelBand、FITTUS、Nest和RANVV，在工业物联网（IIoT）世界中连接商用HVAC和车队系统的情况也一样。例如Digi International、ELon + 209%梯队和飞思卡尔半导体公司都在大范围地追求这一空间。叶我在工业物联网（IIoT）上发表了一篇深刻的潜水论文，但是我会给你下面的删节版本。
工业物联网（IIoT）和人类物联网（HIoT）在未来几年的主要区别在于工业物联网（IIoT）将包含一个世纪以来存在的“棕色油田”基础设施，如商业锅炉和舰队跟踪，而人类物联网（HIoT）则是一组新的“绿色”服务和技术，它们必须构建INFREST结构随着它的成长。
工业物联网(IIoT)的设计需要对解决空间的深刻理解和连接几十年制造的系统的能力。工业物联网(IIoT)支持解决方案供应商，如Digi、Agelon和FiSele，它们在工业控制领域有扎实的根基。在用户体验（UX）和像Nest、FITBIT和RANVV这样的设备设计方面，EN的飞跃。“足够好”的概念不适用于工业界。
正如我们以前的物联网I（IoT）分割纸中提到的，工业物联网（IIoT）端点必须比人类物联网(HIoT)端点更健壮。如果不能生成和传输的数据用于分析，则嵌入在端点中的传感器没有多大帮助。我把这些集合点称为“网关”。
有许多向量可以用来测量端点的“鲁棒性”。下面的表格总结了这些向量：
· 产品生命周期:工业物联网（IIoT）产品有很长的产品周期, 产品通常必须在极端条件下运行, 例如在锅炉旁边, 在汽车和喷气引擎中, 浸泡在腐蚀性液体中, 位于沙漠、雨林、火山、高空等敌对的地理环境· 市场机会: 工业物联网(IIoT)使用布朗菲尔德来描述将超过一个世纪的在职机械和电气系统连接到互联网的机会, 因此可以提供新的基于云的服务和分析后端。认为100年老锅炉和暖通空调系统在高上升
· 解决方案集成: 在数十年的使用中安装和升级的系统系统 (如旧的暖通空调锅炉) 必须至少可以在许多级别的一个 (物理、电气、ABI、API 和网络协议接口) 上进行互 *** 作
· 安全: 诸如暖通空调和电源控制等工业系统必须是安全的, 以防止未经授权的访问和滥用有形基础设施。即使是像温度控制这样简单的特性也会影响深远的现实世界
· 人工交互: 工业物联网（IIoT）系统是基于规则的。因此 IIoT 数据流是不对称的, 主要是上游的, 从传感器到网关到云服务, 只有较小的控制反馈流回下游
· 可用性: 我们通过计数 "九" 来衡量可用性, 并查看每个可用级别上剩余的可用时间。四到五九通常被称为 "高可用性" (HA), 是您在 IIoT 世界中期望的
· 对 Internet 的访问: 工业物联网（IIoT） 系统无法承担对云的连续互联网访问。网络接口失败, 网络本身有时会失败, 外部干扰可能会暂时压倒通信信道的噪音, 并有效地切断连接等
· 对失败的响应: 由于组件和子系统的故障预期, 工业系统必须能够恢复故障。这些系统的设计, 以优雅和确定性的方式失败-一些拯救生命和健康, 如发电和医疗仪器, 其他节省金钱, 资源和时间, 如航空公司调度系统, 使他们可以重新启动修复后快速
· 网络拓扑: 工业物联网（IIoT） 终端设备通常被设计为与更广泛的社区结盟, 以便利用资源和实现更大规模的目标
· 物理连接: 网关应该是本地物理网络不可知的。工业物联网（IIoT） 使用任何物理网络最适合的: 双绞线、电力线、以太网、无线、蜂窝、卫星等
工业互联网的东西工业物联网(IIoT) 青睐的组件和解决方案供应商, 如数码, 梯队, 和飞思卡尔从工业控制世界谁拥有丰富的经验, 各种遗留的工业连接解决方案。这些供应商专门了解特定的工业使用模型, 然后创建领域专门知识, 将这些使用模型转换为传感器、执行器、控制逻辑、数据聚合、本地网络连接和服务层。他们在过去一个世纪建立的遗留工业设备方面积累了经验, 并在数十年的时间里与客户建立了信任。
以上由物联传媒转载，如有侵权联系删除
欢迎分享，转载请注明来源：内存溢出
微信扫一扫
支付宝扫一扫
评论列表（0条）