行业主要企业:大富科技(300134)、梦网集团(002123)、共进股份(603118)、胜宏科技(300476)、润和软件(300339)、立昂技术(300603)
定义
所谓“物联网”(Internet of
Things,IOT),又称传感网,指的是将各种信息传感设备,如射频识别(RFID)装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等种种装置与互联网连接起来并形成一个可以实现智能化识别和可管理的网络。
早期的物联网是指依托射频识别技术的物流网络,随着技术和应用的发展,物联网的内涵已经发生了较大的变化。现阶段,物联网是指在物理世界的实体中部署具有一定感知能力、计算能力和执行能力的各种信息传感设备,通过网络设施实现信息传输、协同和处理,从而实现广域或大范围的人与物、物与物之间信息交换需求的互联。物联网依托多种信息获取技术,包括传感器、射频识别(RFID)、二维码、多媒体采集技术等。物联网的几个关键环节可以归纳为“感知、传输、处理”。
物联网行业发展前景及趋势分析
1、产业物联网占比逐渐上升
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、市场规模不断增大
目前,物联网在全球呈现快速发展趋势,欧、美、日、韩等国均将物联网作为重要战略新兴产业推进,但在繁荣景象背后却仍存在着众多阻碍发展的因素。其中核心标准的缺失,尤其是作为顶层设计的物联网参考架构等基础标准目前仍处于空白,基于争夺物联网产业主导权,各国对国际标准方面的竞争亦日趋白热化。
新冠疫情对于物联网行业来说犹如达摩利斯之剑,一方面疫情导致全球技术供应链出现一定的停滞期,另一方面疫情助推中国物联网的渗透。2020年无人工厂、无人配送、无人零售、远程教学、远程医疗等“无接触经济”的爆发均离不开物联网技术的支撑。综合多方面的情况分析,前瞻认为未来5年中国物联网的发展将保持高速增长,到2026年市场规模超过6万亿元。
以上数据参考前瞻产业研究院《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》。
物联网时代:物联网的十大应用领域(上)地址: 物联网时代:物联网的十大应用领域(上)
目录:
(上)
一、物联网应用概述
二、物联网应用领域划分
1智能物流
2智能交通
3智能家居
4环境监测
5金融与服务业
(下)
6智慧医疗
7智慧农业
8智慧工业
9智能电网
10国防军事
6智慧医疗
健康 对个人来说非常重要,但人生病是不可避免的,如何使人们少生病、生小病、生病后能及时诊断和治疗成为目前卫生领域的重大课题。
物联网在医疗卫生方面的广泛应用可以解决上述问题。目前可穿戴设备早已出现在市场上,他的出现可以使得人们及时了解自身如呼吸、心跳、血糖等一系列生理参数,这些参数可与正常生理参数相比对,为人们提供 健康 辅助信息与建议;同时这些参数可以上传到医疗信息中心,一来为个人建立一个实时的 健康 参数库,二来可以通过这些参数自动诊断 健康 状况,从而使人们达到少生病、生小病、生病后能及时诊断和医疗的目的。
目前,看病难困扰着整个卫生系统,其原因是医疗资源的分配不公。采用物联网技术可以解决医疗资源分配不公的问题。通过物联网采集的病理数据可远程传输给权威医疗机构,专家通过对这些数据的分析可诊断病情,提出医疗方案,在远端的病人可根据医疗方案,由当地医疗人员处置。这样就保障了优良医疗资源的高效应用。
目前有很多精确度很高的手术如一些神经外科手术都需要 *** 作专门的仪器来进行手术, *** 作便是传感层接收的信息,仪器内嵌入的系统根据接收的信息通过特定的程序执行特定的 *** 作。理论上来说,信息可以由仪器本身自带的传感器产生,也可由远程端发送来信息,这样一些难度极大的手术便可由专家通过远程 *** 作来完成。然而现实中由于手术需要的实时性与网络传输信息的延迟性,这一设想还无法实现。5G技术的出现让这一设想成为可能。
物联网的应用还可以减少排队就医的时间,病人可通过物联网终端以及病情的缓急来预约就诊时间,就诊后可用移动支付的手段减少付费的麻烦,附着在药品上的RFID标签可以极大地减少药品的误服率,保障了用药安全。
(值得一提的是,作者所在的团队的项目便是一个智能医疗的项目,是一个关于康复医学的项目,主要用来帮助骨折患者的恢复以及防止二次骨折的可能。)
7智慧农业
物联网在农业上的应用可以使得农业生产更加智慧。在农田里部署的无线传感器网络实时采集田地里的水、肥等与农作物生长有关的参数,及时控制农作物生长所需的各种环境使得农作物的品质更高。
物联网中的大数据分析与数据挖掘技术可以用来指导农户科学地生产、种植,从全局考虑种植与需求,以保证丰产丰收。
在养殖方面,RFID标签可植入动物体内,动物的全生长过程均存于监控之中,这样可以保障动物肉品的全方位可追溯,保障了食品的安全。
(如果有机会的话,我会写一篇一个基于物联网技术的大棚无人种植智能监控系统方案)
8智慧工业
物联网与工业的融合应用产生了智慧工业,工业从大规模的生产逐渐演变成了个性化生产。企业从供应链的角度出发,通过虚拟现实知道用户消费和订购,将用户的个性化需求通过物联网实时传送到企业的生产线上,通过工业的自动控制技术,在一个生产线上可生产不同的个性化的产品,从而提高了企业的竞争力。
物联网与3D打印技术的结合,使得工业生产“可见即可得”。通过各种感知技术将用户想象的个性化产品图形化,图形化的虚拟产品可通过3D打印变成实际产品,这样就加快了产品研发、生产的速度,更快速地响应用户需求,提高企业的效益。
9智能电网
智能电网来源于电力自动化,其目标是在保障电力系统可靠性的同时,以更加经济的方式合理调配电能,使得电力企业和用户获得满意的效益。
电能是由其它如水力、火力、核能等能源转化而成的,它是一个无法存储的能量,因此多发电会产生浪费,少发电则供电不足。采用物联网技术后,电力企业可以通过在每个用户的用电设备上部署传感器,实时获得其用电信息,将该用电信息传送给电力企业,企业就可以及时调整发电量,以保障用电需求。另外,企业也可根据这些信息以及感知到的其他与 社会 生活、生产有关的信息,估算出用电需求量,依据需求量可有计划地安排发电所需的煤、油等发电物料,以保障企业的经济效益。
此外,用户可根据自身经济状况,合理安排用电时间,在用电高峰期时,由于此时电价高,可减少用电,当在用电低谷时,由于电价较低,可加大用电量。采用物联网技术,电力企业和用户可以全面感知用电情况,准确获得用电的高峰和低谷信息,指导企业和用户,使双方均获得较好的经济收益。
10国防军事
物联网在国防军事上有着广泛的应用。全面的感知可获得战场上的全面情况,为合理部署战斗力量提供了保障。现代战争是一个精确打击的战争,感知了全面战场信息就获得了精确打击的对象,火力能有效地打击敌人,保护自己。全面感知还可以有效地调配战斗资源,合理分配各种轻、重及远程火力、战斗人员和后勤保障。
在国防军事上,通过各种地面、空中、海洋、空间感知设备获取全方位的信息,这些信息与武器互连,从而形成了强大的武装网络和战斗力,为我国的国防现代化做出了巨大的贡献。
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首先,“物联网生态系统”概念出现的大背景是过去10 年物联网技术链上各个关联技术已经突飞猛进到开始产生规模化生态效应的程度了。比如:1传感器等硬件过去10年平均单位价格降低一半以上,让更多企业买得起;
2传感器体积变得更小同时性能更优越,其部件可缩小到毫米甚至纳米级,一个只有指尖大小的低能耗并具有通讯功能的传感器随处可见,其适用范围更广;
3移动设备、通信技术实施成本在过去10 年里大幅度降低,使它随时为各行各业带来增值成为可能;
4大数据、边缘计算、云服务等支撑技术越发成熟并开始被大范围采纳。
5这些技术的共同发展促使物联网市场开始规模化。
与此同时,工业30 时代造成的全球气候变暖已累积到不得不换一种思维重塑商业的地步,工业正在从原来的“摇篮到坟墓”的生产消费模式到“摇篮到摇篮”的循环经济模式慢慢转变,而物联网技术的发展刚好横空出世给出了效果可以量化的实施方案,并且把可持续商业变革中已经实施的包括可再生能源等措施整合进来进行全生命周期的管理。
其次,物联网正在产生大量有价值的数据,这些数据成了加快发展物联网生态系统的原动力。来自不同物件不同地域的大数据传上云端并通过各种智能分析手段转化为商业智慧,为决策者提供依据,从而推动整个商业系统的进化和转型。大力发展工业物联网能够解决国家目前实业信息调度所需要面临的种种问题,对于企业发展,国家经济发展都有着不可忽视的意义。工业物联网的产生意味着将工业圈往生态圈靠拢,因此,虽然成本高、耗时多、物联网仍然在蓬勃发展。
物联网时代 工业大数据八大应用场景
工业大数据是一个全新的概念,从字面上理解,工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。随着信息化与工业化的深度融合,信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节,条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用,尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用,工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段,工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转,由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据,从数据类型看也多是非结构化数据,生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。因此,工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少,某些情况下甚至更为复杂。
工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析,信息技术和全球工业系统正在深入融合,给全球工业带来深刻的变革,创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。
1加速产品创新
客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据,挖掘和分析这些客户动态数据,能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中,为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率,他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中,这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中,司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用,但数据也传回福特工程师那里,以了解客户的驾驶习惯,包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态,它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。
这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处,因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息,而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息,以了解客户,制订产品改进计划,并实施新产品创新。而且,电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据,以决定在何处建立新的充电站,以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。
2产品故障诊断与预测
这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实,大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。在马航MH370失联客机搜寻过程中,波音公司获取的发动机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了关键作用。我们就拿波音公司飞机系统作为案例,看看大数据应用在产品故障诊断中如何发挥作用。在波音的飞机上,发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航状态,这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。以波音737为例,发动机在飞行中每30分钟就能产生10TB数据。
这些数据不仅仅是未来某个时间点能够分析的工程遥测数据,而且还促进了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通报,能有效实现故障诊断和预测。再看一个通用电气(GE)的例子,位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断(M&D)中心,收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据,每天就能为客户收集10G的数据,通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流,这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑。风力涡轮机制造商Vestas也通过对天气数据及期涡轮仪表数据进行交叉分析,从而对风力涡轮机布局进行改善,由此增加了风力涡轮机的电力输出水平并延长了服务寿命。
3工业物联网生产线的大数据应用
现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器,来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据,利用这些数据可以实现很多形式的分析,包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。首先,在生产工艺改进方面,在生产过程中使用这些大数据,就能分析整个生产流程,了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺,就会产生一个报警信号,能更快速地发现错误或者瓶颈所在,也就能更容易解决问题。利用大数据技术,还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型,仿真并优化生产流程,当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时,这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如,在能耗分析方面,在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程,能够发现能耗的异常或峰值情形,由此便可在生产过程中优化能源的消耗,对所有流程进行分析将会大大降低能耗。
4工业供应链的分析和优化
当前,大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如,电子商务企业京东商城,通过大数据提前分析和预测各地商品需求量,从而提高配送和仓储的效能,保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据,利用这些数据进行分析,将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。
互联网大数据营销专家罗百辉表示,工业制造企业利用销售数据、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据,可准确地预测全球不同区域的需求。由于可以跟踪库存和销售价格,可以在价格下跌时买进,所以制造企业便可节约大量的成本。如果再利用产品中传感器所产生的数据,知道产品出了什么故障,哪里需要配件,他们还可以预测何处以及何时需要零件。这将会极大地减少库存,优化供应链。以海尔公司为例,海尔公司供应链体系很完善,它以市场链为纽带,以订单信息流为中心,带动物流和资金流的运动,整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节,客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中,通过供应链上的大数据采集和分析,海尔公司能够持续进行供应链改进和优化,保证了海尔对客户的敏捷响应。美国较大的OEM供应商超过千家,为制造企业提供超过1万种不同的产品,每家厂商都依靠市场预测和其他不同的变量,如销售数据、市场信息、展会、新闻、竞争对手的数据,甚至天气预报等来销售自己的产品。
5产品销售预测与需求管理
通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具,通过历史数据的多维度组合,可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等,以此来调整产品策略和铺货策略。在某些分析中我们可以发现,在开学季高校较多的城市对文具的需求会高很多,这样我们可以加大对这些城市经销商的促销,吸引他们在开学季多订货,同时在开学季之前一两个月开始产能规划,以满足促销需求。对产品开发方面,通过消费人群的关注点进行产品功能、性能的调整,如几年前大家喜欢用音乐手机,而现在大家更倾向于用手机上网、拍照分享等,手机的拍照功能提升就是一个趋势,4G手机也占据更大的市场份额。通过大数据对一些市场细节的分析,可以找到更多的潜在销售机会。
6生产计划与排程
制造业面对多品种小批量的生产模式,数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大,再加上十几年的信息化的历史数据,对于需要快速响应的APS来说,是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息,发现历史预测与实际的偏差概率,考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束,通过智能的优化算法,制定预计划排产,并监控计划与现场实际的偏差,动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷,直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它,我们就能计划未来。虽然,大数据略有瑕疵,只要得到合理的应用,大数据会变成我们强大的武器。当年,福特问大数据的客户需求是什么?而回答是“一匹更快的马”,而不是现在已经普及的汽车。所以,在大数据的世界里,创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。
7产品质量管理与分析
传统的制造业正面临着大数据的冲击,在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生,来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业,芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程,每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求,高度自动化的设备在加工产品的同时,也同步生成了庞大的检测结果。这些海量数据究竟是企业的包袱,还是企业的金矿呢?如果说是后者的话,那么又该如何快速地拨云见日,从“金矿”中准确地发现产品良率波动的关键原因呢?这是一个已经困扰半导体工程师们多年的技术难题。
某半导体科技公司生产的晶圆在经过测试环节后,每天都会产生包含一百多个测试项目、长度达几百万行测试记录的数据集。按照质量管理的基本要求,一个必不可少的工作就是需要针对这些技术规格要求各异的一百多个测试项目分别进行一次过程能力分析。如果按照传统的工作模式,我们需要按部就班地分别计算一百多个过程能力指数,对各项质量特性一一考核。这里暂且不论工作量的庞大与繁琐,哪怕有人能够解决了计算量的问题,但也很难从这一百多个过程能力指数中看出它们之间的关联性,更难对产品的总体质量性能有一个全面的认识与总结。然而,如果我们利用大数据质量管理分析平台,除了可以快速地得到一个长长的传统单一指标的过程能力分析报表之外,更重要的是,还可以从同样的大数据集中得到很多崭新的分析结果。
8工业污染与环保检测
《穹顶之下》令人印象深刻的一点是通过可视化报表,柴静团队向观众传递雾霾问题的严峻性、雾霾的成因等等。
这给我们带来的一个启示,即大数据对环保具有巨大价值。《穹顶之下》图表的原生数据哪里来的呢?其实并非都是凭借高层关系获取,不少数据都是公开可查,在中国政府网、各部委网站、中石油中石化官网、环保组织官网以及一些特殊机构,可查询的公益环保数据越来越多,包括全国空气、水文等数据,气象数据,工厂分布及污染排放达标情况等数据等等。只不过这些数据太分散、太专业、缺少分析、没有可视化,普通人看不懂。如果能够看懂并保持关注,大数据将成为社会监督环保的重要手段。近日百度上线《全国污染监测地图》就是一个很好的方式,结合开放的环保大数据,百度地图加入了污染检测图层,任何人都可以通过它查看全国及自己所在区域省市,所有的在环保局监控之下的排放机构(包括各类火电厂、国控工业企业和污水处理厂等)的位置信息、机构名称、排放污染源的种类,最近一次环保局公布的污染排放达标情况等。可查看距离自己最近的污染源,出现提醒,该监测点检测项目,哪些超标,超标多少倍。这些信息可以实时分享到社交媒体平台,告知好友,提醒大家一同注意污染源情况及个人安全健康。
工业大数据应用的价值潜力巨大。但是,实现这些价值还有很多工作要做。一个是大数据意识建立的问题。过去,也有这些大数据,但由于没有大数据的意识,数据分析手段也不足,很多实时数据被丢弃或束之高阁,大量数据的潜在价值被埋没。还有一个重要问题是数据孤岛的问题。很多工业企业的数据分布于企业中的各个孤岛中,特别是在大型跨国公司内,要想在整个企业内提取这些数据相当困难。因此,工业大数据应用一个重要议题是集成应用。
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物联网应用创新了社会治理模式,促进了各领域的绿色低碳发展和社会资源的共建共享。但同时,我国物联网发展仍存在核心技术受制于人、网络安全问题延伸、物联网管理制度不健全等问题,尚需继续在打造自主可控的物联网产业生态圈、加强物联网安全监管等方面下功夫。“十三五”国家信息化规划提出了数字中国建设目标,大力发展物联网是推进数字中国建设的关键。物联网发展加速了万物互联时代的到来,深刻地影响着整个经济社会的变革创新。物联网发展意义重大物联网应用创新了治理模式。物联网的广泛应用正在改变传统社会管理模式,在线监测、实时感知、远程监控成为了管理新亮点,极大地创新了社会治理模式。无论是安全生产、社会治安防控,还是危险源监控和应急救灾等领域,物联网应用实现了在线实时管理,极大地提高了突发事件预判和应急处置能力。物联网应用促进了绿色低碳。物联网应用促进了各领域用料、用能、用水的精细化,减少了资源浪费,提高了资源利用率,降低了污染物排放。工业物联网技术的广泛应用,让工厂生产线具备了自我感知能力,根据材料配方需要,实时、精准地用料、用水和用能,提高生产资料的利用率,降低废水、废气等污染物排放。能源物联网的发展促进了物联网技术在能源生产、传输、存储和利用各环节的应用,实现用能的实时感知、精准调度、故障判断、预测性维护。物联网应用促进了开放合作。物联网应用不仅加强了人与人之间连接,更加强了人与物、物与物直接的连接,打通了人与物、物与物之间信息流通渠道,促进了物与物之间的协作。工业物联网应用将不同流水线、不同车间、不同工厂内的机器连接在一起,组成了一个标准化通信的开放网络,强化了机器之间信息流动,促进了机器之间、流水线之间、车间之间、工厂之间的协同协作。物联网应用促进了共建共享。由于物联网的软硬件接口、传输协议等标准化,促成了物联网网络互联和信息互动,使得各类开放式的物联网公共服务平台得到了快速发展。视频监控物联网公共服务平台促进了公安、交通、金融、环保、国土等部门视频监控网络的共建共享,统一了视频探头,统一了视频监控网络,统一了数据存储中心,不仅减少了各部门重复投资建设,而且大大提高了网络利用率和覆盖率。我国物联网发展的短板物联网产业关键核心技术受制于人。射频识别、传感芯片、 *** 作系统、组网协议等物联网关键技术受制于人,核心基础理论和关键技术攻关研究不深入,产学研脱节,技术和产品滞后国外发展步伐,存在代沟。由于缺乏自主可控的通用性物联网 *** 作系统,国内物联网产业生态难以协同配套,严重制约着物联网应用平台化和生态化的发展。传统网络安全问题正在向物联网领域各处延伸。万物互联让传统网络安全问题借助物联网延伸到基础设施、产业发展、民生服务、居民生活等各个物联网领域,随着物联网大规模应用,物联网安全问题像火灾隐患一样普遍,将延伸到物理世界的各个角落。特别是交通、水利、能源、电力、通信等行业物联网应用安全日益严峻,突发的物联网安全问题有可能影响整个经济社会稳定。传统安全防护技术难以跟上物联网技术和产品发展步伐。目前市场上做互联网安全的厂商很多,从应用安全、主机安全、存储安全到网络安全,公司数量众多,但做物联网安全的公司却不多。由于和传统互联网环境下的安全保障措施有很大差别,大部分物联网公司都只擅长做物联网应用,但对物联网网络安全几乎都涉及不深。缺乏体系化的物联网安全管理制度、规范和机构。在互联网安全方面,管理机构、法律法规和规章制度都已经很明确。但在物联网领域,关于物联网安全管理制度方面,除了工信部门出台了关于加强工业控制系统管理相关规定之外,其他重要领域的物联网数据采集、接入、组网等领域安全管理和规章制度还存在不少空白。缺乏物联网接入产品安全评测、风险评估和等级认证等制度。物联网产品被广泛应用到了通信、电力、能源、交通、水利、国防、医疗等各个重要领域,这些领域的物联网安全事关国家安全,但这些领域的物联网应用产品并没有实行安全测评等相关技术风险评估制度,产品有可能存在安全问题或被黑客远程控制和利用,安全隐患和风险极大。大数据技术应用于物联网治理深度不够。目前,各类物联网产品应用采集了大量数据,由于受限于挖掘技术和商业模式,采集数据的商业价值和社会价值并没有被充分挖掘出来。另外,从物联网本身的角度来看,物联网自身采集的数据对整个物联网治理具有重大的意义,应用大数据技术,可以精准地感知整个物联网网络安全态势。推进物联网建设的着力点打造自主可控的物联网产业生态圈。整合产业优势资源,加强产学研联合攻关,打造涵盖物联芯片、 *** 作系统、网络协议、应用程序等在内的全链条自主可控的物联网产业链。重点加快物联网感知芯片核心技术的研发和攻关,加强数模转换技术研究,提高芯片采集精准度和应用稳定性,研发能够满足市场实际应用需求的高性价比物联网感知芯片。加快研发具有自主知识产权的通用、节电、微型物联网 *** 作系统,丰富 *** 作系统网络和应用接口,提高 *** 作系统稳定性。加快研发具有自主知识产权的物联网组网和通信传输协议,加强协议安全保障,提高物联网组网的稳定性和通信传输效率。创新基于通用 *** 作系统的物联网应用发展模式,拓展物联网应用场景,整合物联网应用开发者,构建物联网产业生态圈。加强物联网安全监管。完善物联网安全监管制度,建立起贯穿物联网产品研发、接入组网、数据采集传输、平台运营等全链条的安全管理制度,确保各环节安全风险可控。建立重点领域物联网接入产品的安全评测和等级认证制度,重点加强能源、电力、水利、轨道、石化、冶金等重要工业控制系统以及国防、金融、电信、安防、医疗健康领域物联网应用 *** 作系统、组网协议、应用软件的安全性测试和评估,确保连接、组网、配置、设备选择与升级、数据和应急管理等方面的安全可控。顺应物联网安全发展态势,建立物联网安全态势在线监测应急管理平台,推进物联网治理的网络化、平台化和智能化。加强物联网应用领域大数据开发和应用。加强物联网在产业研发设计、生产制造、物流运输、售后服务等各领域深度应用,促进数据采集和挖掘,推动产业组织和运行模式创新,培育新型信息服务业态。加强物联网在政府社会管理、公共服务、市场监管、宏观调控等领域的深度应用,推进实时感知和在线监测,推动数据决策,提高政府社会治理的预判和研判能力,促进国家治理能力和治理体系现代化。加强物联网在民生服务领域的深度应用,加强民生数据采集,优化配置民生服务资源,提升民生保障便民、利民和惠民水平。加强大数据技术在物联网网络安全态势感知中的应用,提高对物联网网络安全态势感知能力,确保物联网安全可管可控。欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
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