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。
物联网的关键技术包括:
RFID技术;传感器技术;无线网络技术;人工智能技术;云计算技术。其中RFID技术是物联网中的关键技术,RFID标签上存着规范而具有互通性的信息。
物联网关键技术:
1、RFID技术
是物联网中“让物品开口说话”的关键技术,物联网中RFID标签上存着规范而具有互通性的信息,通过无线数据通信网络把他们自动采集到中央信息系统中实现物品的识别。
2、传感器技术
在物联网中传感器主要负责接收物品“讲话”的内容。传感器技术是从自然信源获取信息并对获取的信息进行处理、变换、识别的一门多学科交叉的现代科学与工程技术,它涉及传感器、信息处理和识别的规划设计、开发、制造、测试、应用及评价改进活动等内容。
3、无线网络技术
物联网中物品要与人无障碍地交流,必然离不开高速、可进行大批量数据传输的无线网络。无线网络既包括允许用户建立远距离无线连接的全球语音和数据网络,也包括近距离的蓝牙技术、红外技术和Zigbee技术。
4、人工智能技术
人工智能是研究是计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考和规划等)的技术。在物联网中人工智能技术主要将物品“讲话”的内容进行分析,从而实现计算机自动处理。
5、云计算技术
物联网的发展理离不开云计算技术的支持。物联网中的终端的计算和存储能力有限,云计算平台可以作为物联网的大脑,以实现对海量数据的存储和计算。
●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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