阿里云物联网平台 - 物模型

物模型是云平台为物联网产品定义的数据模型，用于描述产品的功能。将产品抽象成数据的集合，方便云端进行控制。

物模型从 属性 、 服务 和 事件 三个维度，分别描述了该实体是什么、能做什么、可以对外提供哪些信息。定义了物模型的这三个维度，即完成了产品功能的定义。

TSL 格式是一个 JSON 格式的文件，完整的 TSL 格式可以参考： 阿里云物模型 。

嵌入式端开发固件往往只需要关注少数几个参数，可以在产品的 功能定义 页面，单击 物模型TSL ， 精简物模型 里面查看。

需要关注的有 "properties"，"events"，"services"，在 JSON 格式里，这三者都是数组，分别存储了该物模型的数据，事件和服务，在 C-SDK 里也就分别是 IOT_Linkkit_Report() 上报属性， IOT_Linkkit_TriggerEvent() 触发事件和注册为 ITE_SERVICE_REQUEST 的回调函数。

在上报属性时，只需要关注 "identifier" 名称对应的值（字符串），此时表示该属性在产品下的唯一标识。例如一个精简物模型属性为：

则上报的数据只需要为 {"count":10} 即可，需满足 JSON 字符串的格式，字符串内有一个名称/值对，名称为 "count"（物模型里 "identifier" 的值），值对为 10（满足物模型里数据类型为 int 的要求）。

触发事件需要关注 "identifier" 名称对应的值（字符串），表示该事件在产品下的唯一标识；还需要关注 "outputData"，表示上报事件的输出值。一个精简物模型例子如下：

"outputData" 数组的使用与属性上报一致，这里就不介绍了。

服务调用需要同时关注 "identifier"，"inputData" 和 "outputData" 这三个名称，分别表示该服务在产品下的唯一标识，服务的输入参数，服务的输出参数。与函数调用有输入值和输出值类似，服务调用也有这些特征。

物模型数据校验方式目前有两种， 弱校验 和 免校验 。

也就是说，弱校验针对产品设备的上报数据，只要 idetifier 是一致的，且 dataType 字段满足要求，就接收该数据，并且在其他云端产品流转。

为什么云端可以设置和获取接入设备的属性呢？为什么接入设备可以上报事件给云端呢？又为什么云端可以调用接入设备提供的服务呢？这就是这一小节解释的内容。

物模型基于 MQTT 协议，MQTT 协议的介绍不在此处展开。

云端定义了一系列的 Topic，在设备接入云端时，C-SDK 向 MQTT broker 订阅了一些的 Topic，而云端需要与设备交互时，就向 MQTT broker 发布相应的 Topic，这样就完成了交互过程。同理，云端也会订阅一些 Topic，设备可以向这些 Topic 发布消息。

接入设备端订阅发布的 Topic 列表如下：

其中 ${productKey} 会替换为实际的产品名，${deviceName} 会替换为实际的设备名，${tsleventidentifier} 是事件的标识符，${tslserviceidentifier} 是服务的标识符，最大限度地保证了 Topic 的唯一性。

这些 Topic 的作用在后面用时序来描述。

物联网在物流领域的应用介绍如下：

一是产品的智能可追溯网络系统：在医药、农产品、食品、烟草等行业领域，产品追溯系统发挥着货物追踪、识别、查询、信息采集与管理等方面的巨大作用，基于物联网技术的可追溯系统为保障产品的质量与安全提供了保障。

二是物流过程的可视化智能管理网络系统：基于GPS卫星导航定位技术、RFID技术、传感技术等多种技术，在物流过程中实时实现对车辆定位、运输物品监控、在线调度与配送可视化与管理的系统。目前，物流作业的透明化、可视化管理已经初步实现，全网络化与智能化的可视管理网络还有待发展。

三是智能化的企业物流配送中心：基于传感器、RFID等物联网技术建立物流作业的智能控制、自动化 *** 作的网络，实现物流配送中心的全自动化，实现物流与生产联动，并与商流、信息流、资金流全面协同。

四是企业的智慧供应链：基于物联网技术升级智慧物流和智慧供应链的后勤保障网络系统，满足电商快速发展及智能制造等环境下产生的大量个性化需求与订单，帮助企业准确预测客户需求，实现整个供应链的智慧化。

工业物联网云平台推荐是一个基于云计算、大数据、人工智能等前沿技术的智能制造平台，它集数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、决策支持等功能于一体，可以实现设备的远程监控、预测性维护、异常检测以及生产调度、设备管理等工业应用。

工业物联网云平台推荐的主要特点包括以下几个方面：

一、开放性

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二、可扩展性

工业物联网云平台是一个高度可扩展的平台，它可以支撑海量设备数据的采集、存储、处理、分析和应用，能够灵活地满足用户的不同需求。此外，平台还提供了多样化的工具、算法和应用组件，方便用户根据实际情况进行定制化。

三、协作性

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四、安全性

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