物联网时代产生的大数据用来干什么

物联网时代产生的大数据用来干什么_数据分析师考试

　据悉，包括健身穿戴设备、智能手表、智能眼镜，以及用来跟踪医疗仪器的远程传感设备在内的联网设备市场在未来几年内将得到快速的发展。市场研究公司Gartner预测，到2020年，物联网的设备和装置将达到260亿台，这其中还不包括个人电脑、平板电脑和智能手机。

有如此多的传感器来收集数据，这些数据包括设备的状态、周围的环境，以及人类的行为等等，企业可以利用这些数据信息获取利益。但是，问题也随之而来：利用这些数据信息究竟能做些什么如何高效地处理这些数据，并尽可能地以一种最明智的方式来利用这些数据

对于企业，他们正在意识到光收集到大量的数据是远远不够的，而且就数据本身来说，企业对它的兴趣点也是很小的。市场研究公司IDC的分析师Vernon Turner说：“数据收集完成后，如果不做任何分析、预测的话，它只是一种静止的状态，不能带来任何价值。”

一些近期发生在消费者市场中的案例就证明了这一点。例如，一款健身的可穿戴设备，它的功能只是告诉用户每天走了多少步路。然而，如果将这款可穿戴设备同其他的医疗数据连接起来，那么它的价值将会更大。在这种情况下，通过相关的应用，用户就可以知道他的高血压的症状或许和缺乏运动有关。或者，这款健身设备可以识别出用户在周末时候的运动量比较少，那么它就会发送消息提醒用户适当地多进行一些运动。

SunPower app

美国SunPower公司的一名员工指出，使用该公司集成太阳能板屋顶的用户可以利用该公司专门开发的应用检查家庭每天、每周、每月的能源生产和使用情况。

美国SunPower公司的一名员工指出，使用该公司集成太阳能板屋顶的用户可以利用该公司专门开发的应用检查家庭每天、每周、每月的能源生产和使用情况。

这种情况对于企业来说也同样如此，企业可以收集其所专注领域产品的详细信息，并把这些信息同其他来源的数据结合到一起，然后帮助企业做出明智的商业决策。

Avalon咨询有限责任公司语义技术的首席布道者Kurt Cagle说：“现在人们的思想逐渐倾向于：‘你的公司能够世界带来哪些改变而不只是涉及消费者自身的利益，这是一个很大的转变。” Avalon咨询公司是一家帮助商业组织、机构管理物联网的企业。

Cagle表示，传统上，企业通常会使用类似于商业智能(BI)的软件来查看公司内部活动或运作产生的数据。但是，这些企业如果再加上一些关于周围环境或本地事件的公共数据，或者是同一领域其他公司的传感器中产生的数据的话，一定能够给企业带来更多、更大的价值。

但是，事实表明，要收集到所有的这些数据信息很多时候是一件非常艰难的事，因为这些数据的形式都不尽相同。目前，许多企业都已经朝着正确的方向迈进，但是构建完整的、精妙的解决方案的企业并不多;即便一些企业用类似的解决方案，他们也仍然需要不断的修正、检验以使其达到良好的状态。

学会整合

IDC公司的Turner说：“我们看到已经有无数的企业经历了实验阶段，开始部署传感器，并收集数据。但是，大部分的企业并没有一个关于数据收集的完整的解决方案。而利用数据为企业带来利益，这在实际的实施和部署过程中是非常复杂的。”

企业需要后端基础设施的支撑，以帮助企业收集各方来源的数据，并对这些数据进行分析，让收集来的数据发挥它应有的价值。然后，企业还需要仪表板和虚拟化技术来让企业的业务人员懂得这些数据的意义，以便基于这些数据信息作出明智的决策。

Daikin Applied就是这样一家公司，通过合作伙伴的帮助，该公司已经部署了一套精密的软硬件产品用来收集并分析了4000多个不同的有关其商业化的屋顶供热和空调单元的数据点。这套由英特尔公司设计的系统可实现与天气预报同步，使大厦的管理人员能够根据天气预报提前调整好整座大厦的温度，并且可以让Daikin公司了解到某个调节能源供应的部件可能会出现问题，这样Daikin公司就可以提前派遣一个维修机器的技术人员前去维护。

未来，利用这套系统Daikin公司将会分析一些本地化的应用基础设施上产生的重要数据，基于此可以帮助减少特定设备部件的能源输出和损耗。Daikin Applied公司的执行运营副总裁Kevin Facinelli说：“目前，应用基础设施这方面的工作还处在初期的准备阶段。” Daikin Applied公司是日本Daikin工业的一部分，Daikin工业是世界上最大的HVAC制造商。

要完成这项工作的实施和部署，硬件扮演了一个非常重要的角色。该系统的启动网关是基于英特尔Quark SoC芯片，运行了风河的 *** 作系统，安全软件使用的是迈克菲的软件产品。

Facinelli指出：“我们利用SoC就可以完美地传输所有的数据，而不是只通过云来传输。” Facinelli的这种说法就意味其系统中配置的基于英特尔芯片的网关将部署到Daikin公司未来的所有屋顶系统中去，用来传输重要数据，这就像是改变了部件的状态一样，而不是仅仅输出一行行“系统正常”的提示信号。一些现场的处理工作减少了数据需要传输的容量，Daikin公司主要采用了数据流量连接的方式，这有助于减少其后端基础设施的数据存储负载。

同时，Daikin公司使用功率计来检测每个单元中的能源供应情况。通过网络，这个功率计可以将能源信号的相关数据传输到英特尔的云上，并在这个云上分析这些数据以便决定HVAC系统中每个组件，如风扇或制冷压缩机实际的能源使用率。

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大数据时代水产业如何与互联网做加法

随着科学技术的进步，物联网和制造业服务化迎来了以智能制造为主导的第四次工业革命。2013年，德国汉诺威工业博览会正式提出了“工业40”的概念。这是德国政府《高技术战略2020》确定的十大未来项目之一，旨在支持工业领域新一代革命性技术的研发与创新。

农业作为工业生产原材料的提供行业和工业制成品的使用行业，也必将融入这场时代的变革，向农业智能化时代即农业40时代发展。作为农业40的重要内容之一，水产行业也将发生深刻的变革，智能化、网络化、精细化和便捷化的水产养殖时代即将到来。

农业10 到40的变迁

农业40是以物联网、大数据、移动互联、云计算技术为支撑和手段的一种现代农业形态，即智能农业（Intelligent Agriculture），也是继传统农业、机械化农业、信息化(自动化)农业之后，进步到更高阶段的产物。

纵观国内外现代农业发展历程，可以分为四个阶段：农业10是依靠个人体力劳动及畜力劳动的农业经营模式，人们主要依靠经验来判断农时，利用简单的工具和畜力来耕种，主要以小规模的一家一户为单元从事生产，生产规模较小，经营管理和生产技术较为落后，抗御自然灾害能力差，农业生态系统功效低，商品经济较薄弱。农业20，即机械化农业，是以机械化生产为主的生产经营模式，运用先进适用的农业机械代替人力、畜力生产工具，改善了“面朝黄土背朝天”的农业生产条件，将落后低效的传统生产方式转变为先进高效的大规模生产方式，大幅度提高劳动生产率和农业生产力水平。随着计算机、电子及通信等现代信息技术以及自动化装备在农业中的应用逐渐增多，农业将步入30模式。农业30，即信息化（自动化）农业，是以现代信息技术的应用和局部生产作业自动化、智能化为主要特征的农业。

信息技术发展到新阶段即可产生新的农业发展模式即农业40，即：智能化农业，这是融合物联网、云计算和大数据的高度智能化农业，其目的是要实现大范围大尺度的农业生产全局的最优，以最高效率地利用各种农业资源、最大程度地降低农业能耗和成本、最大限度地保护农业生态环境以及实现农业系统的整体最优为目标；以农业全链条、全产业、全过程、全区域智能的泛在化为特征，以全面感知、可靠传输和智能处理等物联网技术为支撑和手段；以自动化生产、最优化控制、智能化管理、系统化物流、电子化交易为主要生产方式的高产、高效、低耗、优质、生态、安全的现代农业发展模式与形态。

农业40在我国“小荷才露尖尖角”，尚处概念、理念、设计和试验示范阶段：北京市重点开展了农业物联网在农业用水管理、环境调控、设施农业等方面的应用示范，实现了农业用水精细管理和设施农业环境监测；黑龙江省侧重在大田作物生产中搭建无线传感器网络，借助互联网、移动通信网络等进行数据传输及数据集中处理和分析，支撑生产决策；江苏省开发了国内领先的基于物联网的一体化智能管理平台，侧重在水产养殖等方面进行探索；山东在设施温室和水产养殖的整体行业信息化推进进步明显；浙江省重点在设施花卉方面应用物联网技术，各项环境指标通过传感器无线传输到微电脑中，实现了花卉种植全过程自动监测、传输控制；安徽省小麦“四情”监测项目建设已经启动。此外，河南、重庆、辽宁和内蒙等地也开展了一些探索工作。

现阶段，我国农业40主要以物联网技术在各领域各环节的示范推广应用为主，还未实现大规模、高阶化的应用。随着农业电商、农产品物流、农业市场化服务的快速发展，大数据、云计算、移动互联等也得到了广泛的应用，并与物联网技术进行了有效地融合。

“农业40”在水产行业的应用现状

“农业40”的发展以物联网、大数据、云计算、移动互联等技术为关键，突破涉及农业物联网的核心技术和重大关键技术，迎合现代农业的发展需求是迈向“农业40”的必经之路。现阶段，“农业40”在水产行业的应用主要体现在以物联网为核心的关键技术应用上。

物联网等“农业40”技术在水产领域的深化应用需要有大批懂技术、会应用的实用性人才。然而，水产养殖历来被视为艰苦、薪酬低、社会评价不高的职业，陈旧的社会偏见对农业院校特别是本身学水产养殖的学生及其亲人的心理产生了巨大冲击，这些学生毕业后，在自身有畏惧心理及其在家人劝阻之下，大部分转向了饲料营销等非养殖一线岗位，还有相当大一部分转向了跟水产风马牛不相及的行业，更不用说其它专业毕业生会投身这个行业。因此，在实用性人才不足的情况下，通过物联网等“农业40”技术大力提升行业内技术装备，打“技术牌”，才能更好地缓解水产行业高素质劳动力紧缺的困境。挪威的大型养殖场在人力成本高昂的情况下，通过集成现代信息技术，构建养殖物联网平台，实现三文鱼饲料投喂、收获、洗网、加工的完全自动化，只要定期维护便可实现1～2 人管理全场所有事务，这种良性运作的养殖业模式值得我们借鉴。

长久以来，作为我国传统的养殖方式，以低洼盐碱地和荒滩荒水等资源改造进行养殖，技术成熟、 *** 作简便、投入适中，适合我国农村以农民承包经营的经济发展水平。但是其周期长、劳动强度大、生产效率低且养殖风险大、水体污染严重。因此，减轻劳动强度，提高生产效率，降低养殖风险，实现生态养殖是渔民多年来的梦想，也是新时期对渔业现代化的必然要求。通过物联网等“农业40”技术把人工智能系统和相关的仪器、仪表、装备相结合，通过计算机控制实现水体质量监控、增氧、投饵、捕捞等养殖作业和运输、加工、仓储、物流等自动化管理，减少了人力物力的投入，也减少了人为经验误差造成的损失。同时，通过水产养殖户走向联合，各种行业协会、水产组织孕育而生，形成集群效应和规模效应，这就转变了水产养殖的发展模式。

当前，我国水产养殖业发展正处于一个新的历史阶段，特别是深化水产养殖业结构调整，稳定增加农民收入，提高水产品市场竞争力，对推进水产养殖业信息化的要求比以往任何时候都显得更为紧迫。大力推进水产养殖信息化，以信息化带动我国水产养殖业现代化，对于促进农业和水产养殖业的发展，提高渔民生活质量具有重要意义。

水产行业“农业40”面临的问题

目前，以物联网为代表的“农业40”技术涵盖了水产养殖行业的多个方面，并在政策扶持、技术研发、示范应用等方面积累了一定的经验，对水产行业形成了良好的促进作用。但农业物联网技术应用总体仍处于初级阶段，还有许多问题亟待解决，主要体现在以下几个方面：

首先，关键设备与核心技术储备不足。相对于其他领域，由于动植物的生命特征、系统环境的开放性和复杂性，加之应用对象经济条件的限制，农业对物联网技术产品提出了更高的要求。从总体上看，水产养殖的装备化程度低，自动化的基础条件有待进一步夯实。同时，我国农业物联网关键技术、产品、设备技术储备不足，集成体系成熟度较低，大面积推广应用的难度较大。比如在水产养殖业方面，由于我国水体富营养化程度高，稳定、可靠、耐用溶解氧、pH 值、叶绿素、氨氮、亚硝酸盐的传感器技术仍不过关，需要小型化、精确化、灵敏化、运行稳定的传感器，这方面，我国与国外相比仍有较大差距。

其次，水产物联网应用标准体系尚不完善。农业应用对象复杂、获取信息广泛，传感器的标准是否统一、采集的信息是否可以标准化应用，都成为影响水产物联网应用成败的重要因素。目前国内还没建立完整的农业物联网技术标准体系，现有标准还很零散、缺失和不统一，标准制定与市场应用结合不够，导致物联网市场分割，制造和服务成本偏高，这已成为制约物联网技术在现代农业发展中推广应用的重要因素，具体到水产物联网更是如此。

再者，水产物联网应用商业模式亟待建立。包括水产物联网在内，我国整个水产物联网行业还处于发展初期，缺乏成熟的商业模式。目前水产物联网的市场需求仍然是以设备采购、网络接入为主，导致农业物联网的产出与预期的估计差别太大。从产业化发展角度来看，目前我国农业物联网技术应用总体处于试验示范阶段，规模小而分散，农业传感控制设备等物联网关键技术产品难于实现批量生产，导致产品价格高，用户难于接受。农业物联网技术产品投放市场前缺乏严格质量检测，当设备暴露在恶劣自然环境下，导致设备稳定性差，故障率高，维护成本高，后续技术服务落后，农业物联网应用系统不能持续正常运行，影响了用户的使用积极性，导致农业物联网产业发展缓慢。

最后，水产物联网技术专业人才缺乏。目前广大基层农户、农技人员对于水产物联网的概念还很模糊，对于水产物联网的技术、设备等知识的认识还不全面，还不具备应用推广物联网技术的能力。同时，在水产物联网的传感器开发、运算评价模型的研究等方面缺少跨专业的复合型人才。水产物联网是整合了水产、通信、机械、计算机软件等多行业的一个综合产业。因此，就需要从事水产物联网的相关技术人员对农学、通信、软件编程等方面都要有较强的专业知识，这样才能研发出符合农产品生产者实际需要，真正智能化、自动化的农业物联网。

水产行业如何融入“农业40”

“互联网+”缩短了信息化与农民之间的距离，但是还没有很好的消除与养殖户之间的技术障碍。只有让互联网自然融入到传统水产行业，让养殖户像打电话和看电视一样简易 *** 作就可以进行智能水产养殖，才是真正的“互联网+水产”，也才真正迈出了水产行业“农业40”的第一步。

互联网尤其是移动互联网环境对于加速信息化在农业领域的应用、推进“农业40”发展优势明显：一是软硬件支出费用相对较低；二是可以随身携带、随时应用；三是交互方式相对优化，便于 *** 作；四是易于附加个性化服务和实现精准推送，可加载更多智能化的应用。这些恰恰是长期以来困扰信息化在农业领域深度、广度应用的关键难题。如今劣势变优势，意味着未来农业领域，特别是水产领域的移动互联网应用前景十分光明：

“互联网+水产”有利于实现生产智能化。移动互联网与水产物联网装备结合后，能够发挥全面感知、可靠传输、先进处理和智能控制等技术优势，实现水产养殖的全程控制，降低污染，减少疫病，提高养殖品质，达到科学养殖和智能养殖的目的。

“互联网+水产”有利于实现经营网络化。移动互联网有利于加快水产电子商务的应用，实现水产品流通扁平化、交易公平化、信息透明化，建立最快速度、最短距离、最少环节、最低费用的水产品流通网络，解决买难卖难问题，大大提高水产经营的网络化水平。

“互联网+水产”有利于实现管理精细化。移动互联网的普及，能够加快大数据、云计算等先进技术的落地应用，通过对终端、用户及其水产生产经营行为的跟踪服务，进行生产调度、应急指挥、质量监管，对上辅助宏观决策，对下优化生产经营行为，解决当前管理对象不明确、效率不高等问题。

“互联网+水产”有利于实现服务便捷化。移动互联网的便携随身和实时交互特点，很好地解决了农业信息服务“最后一公里”问题，便捷服务的同时，为市场化、多元化信息服务提供了机遇，通过创新型应用等多种手段，未来的水产信息服务将更加丰富便捷。

真正的信息化应该是“润物细无声”的，无需冗长的教程和繁难的培训，一看就会，一用就见效，自然能够受到农民追捧、赢得市场，这应该是互联网融入水产行业的最佳情境设想。因此，“互联网+水产”的发展，不能把重点放在教育一线养殖户，而是从一线养殖户的实际和思维出发，因势利导、潜移默化地进行适应性改变，这就是所谓的“引导”。那么，这个适应性改变应该如何进行？

一是要加快易用、实用APP的开发，建议模拟不同的养殖场景，按照养殖全过程设置重要节点和参数，按照农民的养殖习惯优化应用流程。

二是要打通生产和经营的通道，通过移动互联网实现“扁平化”，借助在线传输方式，让消费者与养殖现场建立关联，无论是水产品质量追溯，还是养殖现场视频调阅，甚至是水产养殖众筹，都可以大胆尝试。

三是要充分利用政策资源，实施移动互联网示范工程，通过创建“互联网+”示范养殖场、养殖能手等行动，大力推广信息化养殖理念和技术，加强用户体验，大规模提升水产养殖信息化水平。

四是要积极实践互联网思维，启动水产信息化服务市场，借用打车软件等先进的运营思维，合理配置盈利点，前端推广多采用免费、补贴等手段，让农民享受到实惠，再从水产养殖的其他环节找回企业收益。

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大数据产业:未开放的农业之花
当前，大数据已快速发展为新一代的信息技术和服务业态，成为了国家基础性战略资源。农业农村是大数据生产和应用的重要领域之一，农业农村大数据已成为现代农业新型资源要素。
在当下全球科技、经济发展格局下，数据已经成为了一种生产力和竞争力。当前，大数据已快速发展为新一代的信息技术和服务业态，成为了国家基础性战略资源。农业农村是大数据生产和应用的重要领域之一，农业农村大数据已成为现代农业新型资源要素。
近年来，农业大数据可谓炙手可热。但相比于其他行业，农业农村大数据的采集、发布和应用仍面临着种种亟待化解的困境。
我国农业大数据尚未形成
涉及面广泛的农业大数据尤为庞大和复杂，可谓是最大的大数据。
根据农业的特点和农业全产业链切分，农业大数据可分为农业环境与资源大数据、农业生产大数据、农业市场大数据和农业管理大数据等。而从行业来看，农业的大数据则可分为成种植业、农资及养殖业等不同的行业，其中还可再细分成不同的品种和产品。
中国农业大学信息与电气工程学院教授李道亮曾在今年5月举办的中国大数据产业峰会上指出，农业大数据主要来自四个方面：物联网、生物信息数据、资源环境数据、农业统计数据。而从应用来看，农业大数据主要在五个方面：第一是基础研究，第二是农业智能生产，第三是农产品市场行情预测与物流，第四是农产品质量安全，第五是农业资源整合共享与服务平台。
李道亮告诉《中国科学报》记者，目前我国的大数据概括来说有两大类，一类是微观的，主要来自企业；另一类是宏观的，来自政府部门。
随着大数据的战略资源地位越来越凸显，不少农业领域企业纷纷布局深耕大数据，甚至由此转型。孟山都公司中国总裁在今年上半年就透露，孟山都近几年的战略方向是数据科学在农业上的应用。2014年，大北农集团提出“智慧大北农”战略，推出“三网一通”，据了解，其在全国分布了上万名业务员，记录猪场生产情况、搜集客户信息，以不断更新数据。
但李道亮也表示，无论是从政府层面来看，还是从企业层面来看，目前中国的农业大数据“还没有形成”。
“这是目前最大的问题。”李道亮告诉记者，这是长期形成的局面，短时间内很难改变。“这与我们过去不重视积累有关，也与我们的科研机制、政府部门的工作体制有关”。
2013年，农业部市场与经济信息司时任司长张合成曾撰文指出，我国在数据采集、发布、应用等方面与决策需要存在较大差距，数据采集和发布还处于初级阶段，亟须从体制层面进行改革。
根源在于缺乏完整数据体系
“现在国内农业企业在有意识地涉足大数据，但能兼顾做全产业链的企业屈指可数。”山东卓创资询集团畜牧业产业群经理李霞在接受《中国科学报》记者采访时表示。
她介绍，以畜牧业产业群为例，做全产业链的大数据意味着要从饲料原料的供需入手，到养殖、流通环节，再到下游屠宰加工环节，环环相扣，实现数据间的引用和佐证。“很多企业做的大数据大都是自己熟悉和擅长的领域。”李霞告诉记者。
在李道亮看来，目前做大数据最“热”的是在企业，打造大数据平台，既可为企业生产经营提供决策依据，同时也利于掌握数据话语权。“只有行业里的大企业才能真正形成和掌握大数据”。
在中国大数据产业峰会论坛上，李道亮总结了我国大数据面临的问题：农业大数据缺乏，大数据模型缺乏长期的积累，大数据缺乏与行业产业的结合，大数据缺乏必要的规范。
李道亮告诉《中国科学报》记者，由于条块管理等原因，各部门间数据不共享，造成了农业大数据的缺乏。“现在从政府层面来说，事实上就是在着力打破这种局面，实现资源共享，有了资源共享，才能形成大数据，才能再分析大数据。”
说到数据的积累，李霞也表示，“数据采集的工作量是非常庞大的，需要不断甄别、筛选、更新，长时间积累形成的数据才是有价值的。”
一位不愿具名的业内人士告诉《中国科学报》记者，目前中国的市场行业尤其是农业领域对大数据的分析需求和使用远不及国外。“归根到底，还是需要扎实的、高精确度的、完整的数据体系。”
人才缺口亟待补上
约半个月前，农业部印发了《全产业链农业信息分析预警第二批试点方案》，旨在通过试点，组建全产业链农业信息分析预警团队，形成分析反应快速、信息内容全面、预测判断准确的工作格局。
记者了解到，目前国家在农业信息采集和分析方面的人员“缺口很大”，且“并不专业”。
武汉工程大学管理学院的明均仁指出，当前农业信息人才队伍主要存在以下问题：专业型农业信息人才严重缺乏，农业信息人才队伍结构失衡，农业信息活动工作流程不规范，农业信息人才薪酬管理体系不健全等。
而李霞则用“断层”来形容当前相关领域的人才现状。“行业内有领衔的专家学者和国家级的信息预警分析师，”她解释道，“但是，再往下走就没有了。”
在身处农业信息采集分析一线多年的李霞看来，做信息采集和分析应该“接地气”，真正通过实地考察，了解相关的行业和产业，“相信从方法上，信息采集分析人员肯定是熟知的，但是做这项工作更为重要的是，对行业的了解，在领域内积累的资源。”李霞说。
此外，李霞认为，还需要形成好的组织架构和采集流程，“简单说，就是怎么采集、什么时间更新、怎么检查监督，这都需要一连串配套。”
明均仁建议，将农业信息化人才培养纳入我国高等教育学科培养体系，构建农业信息人才多元培养体系。
山东农业大学农业大数据研究中心常务副主任宋长青曾撰文指出，要根据农业大数据发展和现代农业应用需求，制定农业大数据技术和应用人才培养计划，建立多学科融合的协同创新团队。

工业和信息化部办公厅
关于公布2019-2020年度物联网关键技术与平台创新类、集成创新与融合应用类示范项目名单的通知
工信厅科函〔2020〕151号
各省、自治区、直辖市及计划单列市、新疆生产建设兵团工业和信息化主管部门，各有关单位：
为贯彻落实工业和信息化部《信息通信行业发展规划物联网分册（2016-2020年）》，经各地区各单位推荐、综合评审和网上公示等环节，确定2019-2020年度物联网关键技术与平台创新类、集成创新与融合应用类示范项目名单（见附件），现予以公布。
请各地工业和信息化主管部门及项目推荐单位结合“新型基础设施”建设规划布局和工作实际，在技术创新、应用落地、政府服务等方面对入选项目加大支持力度，协助做好上下游企业对接，加强实施效果跟踪，推进优秀成果推广应用，深化物联网与实体经济深度融合，更好地推动产业集成创新和规模化发展。
附件：2019-2020年度物联网关键技术与平台创新类、集成创新与融合应用类示范项目名单
工业和信息化部办公厅
2020年6月30日
附件：
2019-2020年度物联网关键技术与平台创新类、集成创新与融合应用类示范项目公示名单
序号
申报项目名称
申报单位
关键技术与平台创新类（面向高精度传感器、边缘计算、 *** 作系统核心软件、无线通信、安全可信等关键技术项目，以及物联网标准体系、物联网检测认证等创新平台项目）
1
电气线路火灾智能预警物联感知终端及系统应用
上海枫昱能源科技有限公司
2
单芯电池监测芯片技术开发与应用
大唐恩智浦半导体有限公司
3
微机电与传感技术创新平台
武汉高德红外股份有限公司
4
IoT边缘端红外-可见光异构图像传感单元及AI处理系统
西北工业大学
5
物联网用新型高精度电学量传感器系列
上海贝岭股份有限公司
6
钢丝绳物联检测传感器技术应用
冷丘（上海）物联网科技有限公司
7
5G边缘计算网关与业务平台
浪潮软件集团有限公司
8
ALP_iCloud-IOT平台
青岛奥利普自动化控制系统有限公司
9
H3C 绿洲物联网平台边缘计算支撑系统
新华三技术有限公司
10
新型交通基础设施电子标识传感器与车路协同多模融合AI芯片
北京易华录信息技术股份有限公司
11
基于物联网的机器人视觉边缘计算
华通科技有限公司
12
矿山安全监测与风险管控系统
北京北矿智能科技有限公司
13
支撑物联网大数据应用的GIS基础软件研发及产业化
北京超图软件股份有限公司
14
中信工业互联网平台
中信云网有限公司
15
基于物联网关键技术的智慧停车管理服务平台
厦门科拓通讯技术股份有限公司
16
城市智慧能源管控系统
国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司
17
矿山智能综合管理服务平台
宁夏广天夏电子科技有限公司
18
基于人工智能和物联网技术的智慧实验室系统
安徽皖仪科技股份有限公司
19
新疆交通运输物流公共信息平台
新疆汇通互联信息科技有限责任公司
20
电力物联网智能化安全主动防御关键技术研究与应用
中国电子信息产业发展研究院
21
物联网安全管理系统
中国信息通信研究院
22
工业互联网信息安全产业应用支撑平台
清华大学深圳国际研究生院
23
基于芯端云协同的物联网整体安全体系研究和产业化
大唐微电子技术有限公司
24
高安全物联网终端拟态处理器及应用示范
之江实验室
25
绿盟物联网准入网关项目
北京神州绿盟科技有限公司
26
工业物联网设备安全可信接入技术研发及产业化
广东纬德信息科技股份有限公司
27
基于多元网络数据的物联网安全风险监测服务平台
恒安嘉新（北京）科技股份公司
28
数字化大坝安全智能监测平台
新华水力发电有限公司
29
物联网使能平台自主研发与生态运营
天翼物联科技有限公司
30
综合管廊可视化运控平台
长沙变化率信息技术有限公司
31
面向物联网区块链的设备资源虚拟化与边缘计算调度技术研究
北京航空航天大学
32
数字视网膜开放平台及芯片验证应用
浙江智慧视频安防创新中心有限公司
33
基于可信认证的城市公共安全视频智能监控网络平台
讯之美物联网服务有限公司
34
物联网系统与安全检测评估平台
工业和信息化部计算机与微电子发展研究中心（中国软件评测中心）
35
基于物联网的衣物全生命周期智慧解决方案
青岛云裳羽衣物联科技有限公司
36
物联网近场空口检测认证服务创新平台
福州物联网开放实验室有限公司
37
物联网系统抗复杂电磁环境研究
中国电子技术标准化研究院
38
基于物联网电子证据链的远程检测平台及应用示范
国家工业信息安全发展研究中心
39
车联网信息安全检测认证平台建设
中国汽车技术研究中心有限公司
40
基于5G-V2X的智能网联基础设施集成和云控平台研发
深圳市金溢科技股份有限公司
41
基于5G技术的设备物联状态监测平台
鞍钢集团自动化有限公司
42
近零功耗物联网关键技术研发及应用创新
中国电子科技集团公司第五十四研究所
43
无源物联网节点及芯片关键技术与产业化
上海坤锐电子科技有限公司
44
新型显示器件MURA缺陷视觉检测技术
武汉数字化设计与制造创新中心有限公司
45
面向云制造领域的物联网关键技术创新
贵州航天云网科技有限公司
46
基于“云边端”协同的低耦合、高扩展的智能感知解决方案
西安图讯信息科技有限公司
47
工业实时 *** 作系统NECRO
安徽国讯芯微科技有限公司
48
一铭国产 *** 作系统
一铭软件股份有限公司
49
自动驾驶 *** 作系统虚拟化技术研发与产业化
国汽（北京）智能网联汽车研究院有限公司
集成创新与融合应用类（面向车联网、工业互联网、泛在能源物联网、智慧城市、智慧农业等领域物联网集成应用项目）
50
基于北斗的车辆运输应急安全管理云平台
山东航天九通车联网有限公司
51
基于C-V2X的车联网公交云脑平台应用示范
工业和信息化部电子第五研究所
52
基于新型电子电器架构的智能网联汽车平台技术开发
北京汽车股份有限公司
53
新能源汽车远程监控和电池溯源管理平台
东软集团（大连）有限公司
54
“一路”云停智慧停车管理系统
厦门路桥信息股份有限公司
55
基于辅助驾驶产品车联网生态应用
南斗六星系统集成有限公司
56
基于智能网联的移动出行平台建设项目
北京嘀嘀无限科技发展有限公司
57
基于北斗新能源汽车绿色公务出行示范与应用
安徽中科美络信息技术有限公司
58
全程供应链管理之车联网智慧运输管理系统
广州市嘉诚国际物流股份有限公司
59
基于车路云协同技术的“数字轨”智能驾驶解决方案
新奇点智能科技集团有限公司
60
机器视觉检测系统在工业互联网中的应用
研祥智能科技股份有限公司
61
基于卫星遥感与物联网的公路建设全过程智慧管控平台研究
新疆交通建设集团股份有限公司
62
电建大型机械设备远程监控平台项目
中国电力建设股份有限公司
63
基于二维码标识的轮毂精确追溯系统
中信戴卡股份有限公司
64
水电工程物联网安全监控平台
中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
65
基于物联网技术的纸行业云运维系统
长沙长泰智能装备有限公司
66
工业企业能效与环保综合管理物联网平台
河北申科电子股份有限公司
67
集装箱智能监测管理系统
西安微电子技术研究所
68
基于物联网的起重机安全与健康监控系统集成创新
江西飞达电气设备有限公司
69
基于德恩云智造新模式的工业物联网建设
四川德恩精工科技股份有限公司
70
基于5G通信网络的工业多源异构数据管理平台
山东万腾电子科技有限公司
71
基于智慧工厂及数字化车间研发及应用的工业互联网平台
重庆锦声科技有限公司
72
自主研发智能终端在工业互联网的创新融合应用
银川华信智信息技术有限公司
73
基于AI的煤矿信息化综合监控嵌入式系统平台
精英数智科技股份有限公司
74
面向汽车研发验证与产品优化的物联网集成平台构建
中汽数据（天津）有限公司
75
互联网+智能水电站监控系统
甘肃博瑞电业科技有限责任公司
76
面向高端铝材精深加工的协同制造工业互联网平台及示范
辽宁忠旺集团有限公司
77
路曼远程运维服务项目
天津路曼科技有限公司
78
中服云端智能物联网平台
西安中服软件有限公司
79
光纤预制棒数字化与智能化制造技术研究
青海中利光纤技术有限公司
80
盾构远程在线监测云平台
中铁工程服务有限公司
81
基于富士康工业互联网平台的刀具专业云
富士康工业互联网股份有限公司
82
安捷综合能源智慧管理集成创新融合应用
天津安捷物联科技股份有限公司
83
多能互补微网系统解决方案及示范工程应用项目
西电宝鸡电气有限公司
84
鞍山综合能源服务示范项目
辽宁电力能源发展集团有限公司
85
基于边缘智能的输变电隐患与缺陷预警泛在电力物联网应用
山东信通电子股份有限公司
86
基于物联网技术的智能配电房解决方案研究
南方电网数字电网研究院有限公司
87
基于园区的综合能源管控物联网项目
浙江新安化工集团股份有限公司
88
基于“云-边-端”一体化的综合能源物联网服务平台
科大智能科技股份有限公司
89
面向智慧生活的家庭、社区融合服务智能物联平台及应用示范
海信集团有限公司
90
基于物联网应用的创新智慧医联综合服务云平台
北京维卓致远医疗科技发展有限责任公司
91
基于物联网的智能决策分析与道路指挥调度系统
成都九洲电子信息系统股份有限公司
92
“生态眼"—生态环境立体多源实时动态感知平台
江苏南大五维电子科技有限公司
93
新一代城市轨道交通工程结构监测与安全评估系统研发及应用
武汉智慧地铁科技有限公司
94
基于物联网的机场智慧运行管理平台
飞友科技有限公司
95
“金龙湖绿网”绩效服务分析平台
无锡中科光电技术有限公司
96
海绵城市智能管控分析系统及应用
中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司
97
基于物联网的北斗智慧交通监控与综合服务平台
广州海格通信集团股份有限公司
98
智慧城市大数据服务平台
江西飞尚科技有限公司
99
基于AI+物联网融合创新智慧集成应用
福建星网物联信息系统有限公司
100
面向 AIoT 的全域交通 AI 控制系统
银江股份有限公司
101
城市轨道交通融合云平台运营及运维联合创新项目
呼和浩特市城市轨道交通建设管理有限责任公司
102
城市异构物联网分布式云平台研发与应用
深圳市同洲电子股份有限公司
103
全面支持国家标准的智慧城市大数据应用平台
中星技术股份有限公司
104
智慧养老全区块监管平台
上海市爱护网健康管理有限责任公司
105
基于中国移动OneNET的城市物联网平台
中移物联网有限公司
106
基于超大监测物联网的地铁隧道全寿命诊断与预警关键技术研究及示范应用
济南轨道交通集团有限公司
107
中信智慧水务
中国市政工程中南设计研究总院有限公司
108
汇桔大脑
广州博鳌纵横网络科技有限公司
109
临平老城区有机更新一期（文化艺术长廊）智慧化项目
中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
110
基于NB-IoT物联网技术的智慧照明大数据云平台
河南继元智能科技股份有限公司
111
晨泰科技智慧用电安全动态监管平台
浙江晨泰科技股份有限公司
112
电动自行车安全管控系统
福州聪电堡智能科技有限公司
113
基于视频分析挖掘的智慧城市管理平台的开发与示范
天地伟业技术有限公司
114
智能化办案区管理系统
哈尔滨哈工大机器人集团嘉利通科技股份有限公司
115
基于物联网的城市供水管网智慧监控与优化调度技术应用示范
河北建投水务投资有限公司
116
基于物联网的智能楼宇综合管理平台的研发及推广应用
日立楼宇技术（广州）有限公司
117
智慧水利云平台应用示范项目
山东力创科技股份有限公司
118
生态环境泛在网络科研装备研发与应用示范研究
成都德鲁伊科技有限公司
119
农业有害生物监测及防控技术体系构建与产业化应用
广州瑞丰生物科技有限公司
120
蔬果数字农业示范区
上海赋民农业科技股份有限公司
121
基于物联网的粮食仓储管理解决方案
安徽航天信息有限公司
122
智慧孵化物联网应用推广示范
烟台大地牧业股份有限公司
123
平安智慧产销溯源平台项目
中国平安财产保险股份有限公司
124
渔联网+智慧渔业
常德启腾水产服务有限公司
125
基于物联网的智慧养殖系统
南京丰顿科技股份有限公司
126
物联网高效节水项目
京蓝沐禾节水装备有限公司
127
以文山三七为重点的智慧农业公共服务平台
云南神谷科技股份有限公司
128
轻量化汽车零部件协同设计、制造物联网集成创新应用项目
浙江华朔科技股份有限公司
129
生产制造业 (汽车制造 )智能分析管理平台
吉林省联恒易达科技开发有限公司
130
基于HTML5的Web网络单片机技术研究及产业化
海口丰润动漫单片机微控科技开发有限公司
来源：工业和信息化部科技司
原标题：《2019-2020年度物联网关键技术与平台创新类、集成创新与融合应用类示范项目名单公布》

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