物联网有什么用啊？关键技术有哪些

物联网相关技术：
1信息感知技术
超高频和微波RFID：积极利用RFID行业组织，开展芯片、天线、读写器、中间件和系统集成等技术协同攻关，实现超高频和微波RFID技术的整体提升。
微型和智能传感器：面向物联网产业发展的需求，开展传感器敏感元件、微纳制造和智能系统集成等技术联合研发，实现传感器的新型化、小型化和智能化。
位置感知：基于物联网重点应用领域，开展基带芯片、射频芯片、天线、导航电子地图软件等技术合作开发，实现导航模块的多模兼容、高性能、小型化和低成本。
2信息传输技术
无线传感器网络：开展传感器节点及 *** 作系统、近距离无线通信协议、传感器网络组网等技术研究，开发出低功耗、高性能、适用范围广的无线传感网系统和产品。
异构网络融合：加强无线传感器网络、移动通信网、互联网、专网等各种网络间相互融合技术的研发，实现异构网络的稳定、快捷、低成本融合。
3信息处理技术
海量数据存储：围绕重点应用行业，开展海量数据新型存储介质、网络存储、虚拟存储等技术的研发，实现海量数据存储的安全、稳定和可靠。
数据挖掘：瞄准物联网产业发展重点领域，集中开展各种数据挖掘理论、模型和方法的研究，实现国产数据挖掘技术在物联网重点应用领域的全面推广。
图像视频智能分析：结合经济和社会发展实际应用，有针对性的开展图像视频智能分析理论与方法的研究，实现图像视频智能分析软件在物联网市场的广泛应用。
4信息安全技术
构建“可管、可控、可信”的物联网安全体系架构，研究物联网安全等级保护和安全测评等关键技术，提升物联网信息安全保障水平。
关键技术相见《2020物联网技术部署》

物联网是一个集合，而旗下各类传感器(射频识别等传感技术)、各类有/无线传感网络、智能联动等技术才是物联网的根本。
传感器技术 传感技术同计算机技术与通信技术一起被称为信息技术的三大技术。从仿生学观点看，如果把计算机看成处理和识别信息的“大脑”，把通信系统看成传递信息的“神经系统”的话，那么传感器就是“感觉器官”。微型无线传感技术以及以此组件的传感网是物联网感知的重要技术手段。
射频识别(RFID)技术 射频识别(Radio Frequency Identification)是通过无线电信号识别特定目标并读写相关数据的无线通讯技术。在国内，RFID已经在身份z、电子收费系统和物流管理等领域有了广泛应用。RFID技术市场应用成熟，标签成本低廉，但RFID一般不具备数据采集功能，多用来进行物品的甄别和属性的存储，且在金属和液体环境下应用受限，RFID技术属于物联网重要的信息采集技术之一。
WSN(无线传感网络)技术 无线传感器网络(Wireless Sensor Network,或称神经末梢网)主要有ZigBee、蓝牙、NFC、Wi-Fi等表现形式。上海秀派电子科技有限公司董事长兼总经理宋福鑫介绍到：“无线传感器网络是一种由独立分布的节点以及网关构成的传感器网络，安放在不同地点的传感器节点不断采集外界的物理信息，如温度、声音、震动等，相互独立的节点之间通过无线网络进行通信。无线传感器网络的每个节点都能够实现数据采集和数据的简单处理，还能接收来自其他节点的数据，并最终将数据发送到网关，再从网关获取数据，查看历史数据记录或进行分析。”

随着人工智能技术的进步，智能化（intelligentization）已经成为21世纪最重要的科技主轴。而智能制造主要的核心技术便是物联网技术与虚实整合系统（Cyber-Physical System，CPS），再结合大数据分析、人工智能及云计算等技术，将生产过程的每一个环节智能化，借此达到定制化的业务目标，以适应外部市场少量多样的需求。
过去的制造概念是追求生产自动化，并以SOP（Standard Operation Procedure）标准作业流程大量生产公版化的产品。而智能制造概念则不然，为因应消费族群的购物观念变动，可快速地定制化生产的制造方式逐渐受到拥戴，这是工业40当中相当重要的核心概念。未来的智能工厂将并不单指工业技术的提升，而是整合了技术、销售以及产品体验等，使得制造、贩售、物流、售后服务等商业概念连为一体，最终建构出一个具有感知意识的智能世界，而「需求定制化」将是智能制造所追求的主要目标之一。
快速、定制化的生产方式是工业40的核心概念
除了需求定制化外，结合大数据分析的智能制造甚至可以通过巨量数据来分析出市场的走向、天气预测、原物料的数量与库存、运输的进程及瑕疵改善等，借此精准拿捏生产量或调度现有资源、减少多余成本与浪费，以此达到生产最佳化。 [1]
工业40的来临，使得世界各国纷纷祭出政策。工业革命的发源地英国早在2008年便提出「高价值制造战略」，鼓励英国本土企业制造更多世界级的高附加价值产品。 2013年更提出「英国工业2050年战略」，为英国在2050年以前的制造业打造一份方针，其中的核心概念便以高度定制化、快速响应消费者需求为主。
同样曾是工业大国的美国也不落人后，2011年联邦政府开始启动「先进制造伙伴联盟」（AMP，Advanced Manufacturing Partnership）政策，同样也是因应旧有制造业概念的不适用所提出的计划，更于2014年提出AMP 20，强调具体实施对策。其中先进制造的核心重点在于，希望藉由智能制造带来的新商业模式，使得设立于国外的厂商可以开始回流。同样的概念也在法国绽开，就在德国正式发表工业40报告后，法国政府也发表了「工业新法国」的计划，主要目的与美国相似。
除了上述老牌工业强国外，日本也提出了诸如「产业重振计划」、「日本工业41J」、「社会50」等政策。而中国身为21世纪的制造大国，在2015年则提出了为期十年的「中国制造2025」计划。金砖四国之一的印度同样跟上工业40的潮流，祭出「印度制造计划」以重整印度的经商环境以及制造产业的问题。 [2]
智能制造伴随而来的安全问题
然而在研拟与建构的过程中，随着系统结构的复杂度提升，网络信息安全风险也伴随而来。在融合物联网、大数据、云计算及人工智能等技术后的场域，将会扩增出大量的资料流空间，而智能制造的主要实行方式，便是以物联网作为架构基础，将之应用于制造产业，形成「工业物联网」（Industrial Internet of Things）体系。经布建后，网络信息安全漏洞的分布率自然会开始上升，潜在威胁便更容易通过缺口影响到工业物联网系统，使得整套系统即便仅有一小部分受到损毁，也会影响整体系统的运作；若遭受到黑客入侵，甚至可以瘫痪整套生产系统，造成庞大的金额损失及商誉的损害。
目前与智能制造相关的国际标准规范有国际自动化学会（International Society of Automation，ISA）与国际电工委员会（International Electrotechnical Commission，IEC）颁布的ISA/IEC 62443系列标准，针对工业化自动控制系统（Industrial Automation Control System，IACS）的政策与流程面、系统安全面、元件开发面制定相关规范与指南。美国国家标准暨技术研究院（National Institute of Standards and Technology，NIST）也颁布了NISTSP800-82，为SCADA（Supervisory Control And Data Acquisition）、DCS（Distributed Control System）、PLC（Programmable Logic Controller ）等工业控制系统揭橥了相关的安全指南，除了这项指导手册外，还有诸如NISTIR8200、NISTIR8228等规范都已发布。而欧盟网络信息安全局（European Union Agency for Cybersecurity，ENISA）也针对物联网与网络安全出版许多相关指导建议以及标准。
工业物联网面临的网络信息安全问题与挑战
工业物联网主要专注于M2M（Machine to Machine）、CPS、大数据以及机器学习等技术，也是IT（Information Technology）与OT（Operational Technology）两大技术领域整合的开端。然而IT与OT本身各自早已具有数百种不同的协定与标准，加上物联网本身的复杂特性，将会造成网络安全的责任分配问题。且由于使用生命周期中涉及大量利益相关者，诸如元件供应商可能就有数十间不等，元件分别适用不同的规范或标准，设备又可能因分布在不同的地理位置而适用不同的法律约束，导致工业物联网产生在标准规范上难以统一，造成「技术碎片化」之问题，而这些标准该如何进行整合或协作，将会是首要面临的挑战。 [4]
再者，工业物联网是一项新颖技术，目前仍然在研发及测试阶段，针对过去已在OT场域工作数十年的技术人员该如何建立足够的工业物联网相关网络信息安全意识，挹注合适的人员培训将会是另一项值得研究的课题。
伴随人员安全意识不足的问题，同样也涉及到公司制度层面。目前仍有许多企业对于信息安全的议题不够重视，未来智能制造建构后伴随而来的风险将有别以往，然而企业的高阶管理层对于网络信息安全的认识不足，会是未来对工业物联网的一大挑战。因为进行网络信息安全防护工作较难以察觉甚至量化其效益值，且还需投入相当成本，故管理层容易忽视信息安全这项要素，并不将网络信息安全的重要性与具业务价值的建设并列。这样的弊端并不是因工业40的发展而出现的，而是一个陈旧问题。
对网络信息安全的认识不足会是未来工业物联网的一大挑战
对网络信息安全的认识不足会是未来工业物联网的一大挑战
以上问题属建构阶段所面临的困难，建构的过程中如果没有针对这些问题做出适当的措施，将可能使系统未来承受巨大的网络信息安全风险。而建置成熟的工业物联网即便事先排除了上述困难，也不代表风险就此消失。在大量且丰富的资料流不断相互传输运作之下，一旦发生资料外泄，抑或资料遭到恶意窜改，便会对工业物联网系统造成不良的连锁反应。且智能制造将会使虚拟与实体两个世界做出更紧密的连结，如物联网系统发生网络信息安全事件，对于实体世界的破坏也会相当显著。
由于智能制造的环境会变得更为复杂多端，加上物联网系统本身的互联性，使得攻击面也将扩大许多，除了一些非人为的风险外，还须特别注意人为造成的威胁，其中黑客入侵便是一种典型的状况。不安全的连接端口、久未更新的元件、不完整的更新机制等，都会是黑客可能下手的缺口。尤其传统的工业场域对于更新的接受度相当低落，因为一次更新所引起的停摆将会造成企业亏损，是故对于工业物联网来说，安全的更新会是一项重要的议题。
此外，网络通讯管道如果疏忽了网络信息安全防护，诸如分布式阻断服务攻击（Distributed Denial-of-Service attack，DDoS）、讯息窜改、窃听、植入恶意程式等网络攻击也会是黑客很可能使用的手法，这些攻击都会造成资产的严重破坏或是资料外泄。
场域在转型的过程当中，一些老旧的设备、传统的工业系统也会是一项需要关注的网络信息安全漏洞，在旧有系统的基础上构建新系统后，可能导致过时的保护措施仍然被使用，以及旧有系统中出现多年未被发现的未知漏洞，这可能使攻击者找到一种新的方式来危害系统。 [5]
最后，应用程序在开发和设计上如果没挹注安全开发的观念，软件上的漏洞也将是黑客入侵系统的大门。而硬件设备在设计中若没有将网络信息安全元素纳入，也会是攻击者入侵的缺口。从以上种种示例可以得知，工业物联网可能遭受的攻击面十分广泛，且无论在工业物联网的哪一端进行破坏皆可能瘫痪整体系统，最后造成的损害甚至伤亡将难以估计。 [6]
工业物联网信息安全解决方案
针对智能制造未来将会面临的种种网络信息安全问题，仲至信息具有深度的网络信息安全问题解决能力，具备工业控制系统、连网设备及物联网渗透测试与网络信息安全研究能力的团队。已赢得许多国际奖项，包括2020 Cybersecurity Excellence Awards（网络安全卓越奖）中的6项金奖与1项银奖、亚洲最佳网络信息安全公司金奖等，开发的网络信息安全产品也获多国专利及国际认可。
仲至信息科技取得7个网络信息安全检测项目的ISO 17025认可实验室、亚洲第一个美国CTIA授权的网络信息安全实验室，也是Amazon Alexa授权的网络信息安全检测实验室；目前已发现超过40个全球首发的安全漏洞（CVE），且具备物联网设备、智慧电网、车联网、嵌入式系统、行动App、ICS和SCADA设备的网络信息安全检测技术。
对于工业物联网硬件设备可能会出现的网络信息安全漏洞，仲至信息科技所提供的解决方案包括：
工控产品或系统的软、硬件网络信息安全检测服务，同时提供软件安全开发咨询服务，协助厂商具备软件安全开发能量，满足业界与客户对于软硬件之网络信息安全要求，诸如网通产品、移动装置、安控、智能家电、智能汽车及物联网等连网产品皆适用。
自主研发的产品网络信息安全管理系统、漏洞检测自动化工具，则是提供连网产品于设计、开发、测试及部署阶段的合规自动化安全评估工具，符合IEC 62443、OWASP TOP 10 与CWE/SANS TOP 25 等安全要求，并适用于PLC、ICS、SCADA等智能制造相关之工控元件。
寻求IEC 62443、ISO 27001等顾问咨询服务一站式的网络信息安全解决方案，及合规相关服务，协助厂商快速取得国际标准之证书，以增加客户的信赖度及企业商誉。另提供专业的网络信息安全培训，帮助技术人员建立与工业物联网相关的网络信息安全意识，以因应未来智能制造的建置以及工业40时代的来临。
2020年将会是物联网技术全面布建的阶段。随着科技日新月异，人们的生活也变得越来越便利。也因科技所带来的效益，过去数十年间各企业戮力追赶地将资讯技术深入全球各大领域，却忽略长期稳定运作所须达成的安全要求，一次次重大网络信息安全事故的爆发已经证明，仅靠安装防护软件无法保证组织的安全以及生产系统的营运安全。
未来智能制造的建置架构将比现在大多数的生产架构都要来得更为错综复杂，然而水能载舟、亦能覆舟，一昧地追求创新科技所带来的营利和效果，却忽略背后隐藏的巨大风险，那么网络信息安全威胁终会重蹈覆辙，成为一颗不定时炸d，一但触发，损害势必更胜以往，智能制造所带来的裨益也将化为乌有。
若在危害发生以前便做好完善的网络信息安全管理措施及方案，且人员具备足够的网络信息安全意识，软硬件设备皆在开发时便将资安要素纳入考量，那么智能制造将会是一纸美好的蓝图，也会是值得你我共同努力的未来。
参考资料
[1] >包括高性能计算与云计算、数据库技术、数据仓库技术、人工智能技术、多媒体技术、虚拟现实技术、嵌入式技术、信息安全技术等
物联网具有如下的特征：规模大、自组织、多跳路由、动态性、可靠性、以数据为中心、与应用密切相关等。

●传感器技术：价格低廉、性能良好的传感器是物联网应用的基石，物联网的发展要求更准确、更智能、更高效以及兼容性更强的传感器技术。智能数据采集技术是传感器技术发展的一个新方向。信息的泛在化对传感器和传感装置提出了更高的要求。具体如，微型化：元器件的微小型化，要求节约资源与能源；智能化：具备自校准、自诊断、自学习、自决策、自适应和自组织等人工智能技术；低功耗与能量获取技术：供电方式为电池、阳光、风、温度、振动等多种方式。
●设备兼容技术：大部分情况下，企业会基于现有的工业系统建造工业物联网，如何实现工业物联网中所用的传感器能够与原有设备已应用的传感器相兼容是工业物联网推广所面临的问题之一。传感器的兼容主要指数据格式的兼容与通信协议的兼容，兼容关键是标准的统一。目前，工业现场总线网络中普遍采用的如Profibus、Modus协议，已经较好地解决了兼容性问题，大多数工业设备生产厂商基于这些协议开发了各类传感器、控制器等。近年来，随着工业无线传感器网络应用日渐普遍，当前工业无线的WirelessHART、ISA100．11a以及wIA—PA3大标准均兼容了IEEE802．15．4无线网络协议，并提供了隧道传输机制兼容现有的通信协议，丰富了工业物联网系统的组成与功能。
●网络技术：网络是构成工业物联网的核心之一，数据在系统不同的层次之间通过网络进行传输。网络分为有线网络与无线网络，有线网络一般应用于数据处理中心的集群服务器、工厂内部的局域网以及部分现场总线控制网络中，能提供高速率高带宽的数据传输通道。工业无线传感器网络则是一种新兴的利用无线技术进行传感器组网以及数据传输的技术，无线网络技术的应用可以使得工业传感器的布线成本大大降低，有利于传感器功能的扩展，因此吸引了国内外众多企业和科研机构的关注。
传统的有线网络技术较为成熟，在众多场合已得到了应用验证。然而，当无线网络技术应用于工业环境时，会面临如下问题：工业现场强电磁干扰、开放的无线环境让工业机器更容易受到攻击威胁、部分控制数据需要实时传输。相对于有线网络，工业无线传感器网络技术则正处在发展阶段，它解决了传统的无线网络技术应用于工业现场环境时的不足，提供了高可靠性、高实时性以及高安全性，主要技术包括：自适应跳频、确实性通信资源调度、无线路由、低开销高精度时间同步、网络分层数据加密、网络异常监视与报警以及设备入网鉴权等。
●信息处理技术：工业信息出现爆炸式增长，工业生产过程中产生的大量数据对于工业物联网来说是一个挑战，如何有效处理、分析、记录这些数据，提炼出对工业生产有指导性建议的结果，是工业物联网的核心所在，也是难点所在。
当前业界大数据处理技术有很多，如SAP的BW系统在一定程度上解决了大数据给企业生产运营带来的问题。数据融合和数据挖掘技术的发展也使海量信息处理变得更为智能、高效。工业物联网泛在感知的特点使得人也成为了被感知的对象，通过对环境数据的分析以及用户行为的建模，可以实现生产设计、制造、管理过程中的人一人、人一机和机一机之间的行为、环境和状态感知，更加真实地反映出工业生产过程中的细节变化，以便得出更准确的分析结果。
●安全技术：工业物联网安全主要涉及数据采集安全、网络传输安全等过程，信息安全对于企业运营起到关键作用，例如在冶金、煤炭、石油等行业采集数据需要长时问的连续运行，如何保证在数据采集以及传输过程中信息的准确无误是工业物联网应用于实际生产的前提。

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