阿里云IoT云产品交流会：物联网痛点多，阿里能做什么？

经历了互联网、移动互联网，人类正在迈入万物互联、万物智能的世界。5G、IoT、云计算、人工智能成为 社会 关注的对象，数字经济成为政策宣传的重点，各种概念和解释产生，使得当下有很多话题可以讨论。

数字经济背景下，企业竞争最核心的能力是什么。

不同行业发展数据智能的潜力有何不同？

企业如何高效进行物联网应用开发？

企业对云平台的使用体验如何

对于类似问题，阿里云IoT、ICA联盟一直希望与行业人士进行对话。上周，ICA联盟物联网万亿生态伙伴聚合沙龙在杭州举办，活动以“粘合行业碎片，共创IoT基石”为主题，以阿里云IoT云产品为话题，吸引近200名行业人士到场交流。

4位嘉宾依次上台分享

物联网需要化繁为简

物联网产业链很长，覆盖了感知层、网络层、应用层三大层次。它改变了传统的商业运作方式，让商业 社会 变得更加复杂。

首先，物联网让产品变得复杂。增加了传感器、模块等部件，需要进行更多的开发管理。

其次，物联网让需求变得复杂。企业从生产产品变成了提供个性化的服务。

就是这两个变化，让产业体会到很多新的发展痛点。

1 物联网开发过程链路极长，从获客到交付典型过程常常要经历十几个环节。

2 将软件研发、硬件研发、嵌入式研发，云产品的购买，施工/安装/维修费用计算在内，物联网开发成本极高。

3 调查表示目前78%的用户需求为定制化需求，65%的物联网软件需要定制化开发，这导致软件复用性较低。

4 设备联网、用户交互产生海量数据，众多场景亟需数据实时分析、可视化的能力，提升使用效率及用户体验。

新的形势促进了变化的发生，计算力的进步预示着满足更大的信息处理能力，更强的灵活性。

物联网平台在整个产业链中地位，也从当年行业所关注的“要不要上云”，随着企业自身数据资源日渐丰富，应用数据意愿的显著增强，过渡到了“如何高效地上云”。

物联网云平台，由此更直接地承担起IoT产业“基础设施”的角色，为物联网项目的规模化落地减负降压。

阿里云IoT 产品结构

阿里云 IoT 资深产品专家JASON CHEN从各个原子化产品角度，描绘了阿里云IoT的全局样貌。包含物联网 *** 作系统AliOS Things、边缘计算Link Edge、网络管理平台Link WAN、开发平台IoT Studio、物联网设备接入与管理、物联网数据分析、物联网市场Link Market、物联网安全Link Security等功能在内，展现阿里云为各类IoT场景和行业开发者赋能的能力。

将各个基础产品分别阐述，体现出阿里云IoT强化基础设施角色，希望阿里云的产品技术变成合作伙伴解决方案一部分的心态。再次印证阿里云智能总裁张建锋在3月阿里云峰会上所提出的“被集成”口号，阿里云的重要转变已经发生。

以下，我们就将重新认识阿里云IoT云产品。

物模型

阿里云 IoT 技术运营专家薛圆在交流中表示，ICA联盟推出物模型，定义物联网设备模型与属性。通过对任意物联网设备建模，合作伙伴共创设备数据标准模型，确保数据标准的准确性、合理性，实现设备间的互联互通互懂。

类似将拼图碎片整理成更完整的拼图模块，物模型将实现碎片数据结构化、差异模型统一化、烟囱场景联动化、软硬一体标准化的目标，帮助用户缩短开发时间、标准化开发工具。

物联网数据分析

在任何商业活动中，数据都是一种资本，数据分析是可以产生创新收益的手段。

阿里云 IoT 高级产品经理腾春艳在对物联网数据分析产品介绍时表示，阿里云为物联网开发者提供数据分析服务，覆盖了数据存储、清洗、分析及可视化等环节，有效降低数据分析门槛，助力物联网开发。

在空间数据可视化方面，阿里云IoT提供二维、三维空间数据的可视化功能，致力用数据连接真实世界。比如对智能停车场的车场现状、排队数据、收入进行分析；比如定义电子围栏，当物品超出围栏范围时，配置报警；比如在物流追踪、设备管理等物联网低频定位场景下，展示设备轨迹；比如在三维空间可视化需求下，基于阿里云物联网平台构建监控、展示、控制为重点的BIM可视化系统，实现园区、建筑、楼层、房间、设备的逐级可视化。

图：阿里云IoT数据分析产品架构

IoT Studio 物联网应用开发

如前文所述，物联网产业的痛点很多都落在了开发上。阿里云 IoT 产品专家曲文政在演讲中再次阐明IoT Studio作为物联网开发者生产力工具的产品定位与功能。

1 一站式完成云端SaaS 搭建 ：用户可以通过IoT Studio轻松搭建出简单IoT SaaS系统，或构建出部分功能集成在原有的SaaS系统中

2 可视化搭建，降低定制化成本 ：通过可视化搭建、服务编排的方式让一般嵌入式开发者经过简单培训也可以快速搭建出各种物联网应用；

3 提供AI 等高阶能力： 将高阶能力输出给开发者，增加营收，扩展业务边界；

4 后续提供更多解决方案模版： 通过模版的方式给用户提供即刻可用的IoT SaaS解决方案（包含硬件、嵌入式代码、页面/APP、服务）。

整体而言，IoT Studio作为开发工具，向上承接业务需求帮助用户快速搭建SaaS，向下汇聚能力将阿里体系的能力更快更好地输出给用户，是阿里云IoT产品中承上启下的关键一环。

图：IoT Studio 产品架构

结语

在 汽车 行业，定制化需求增多，产品的敏捷规划、全生命周期运维是厂商的关注焦点；在零售行业，企业追求着精准化营销的目标；在农业，看天吃饭需要向精准化种植转变……

未来的各行各业，在面对各种不确定的因素之时，都希望用数据说话，用数据管理、用数据决策。

在这样的产业愿景之中，阿里云IoT将继续践行技术和商业基础设施的角色，覆盖物联网云管边端开发环节，提供满足各类开发者需要的基础产品，助力合作伙伴创新模式，发展商机。

可以应用在云计算方面。

大数据具体的应用：

1、洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。

2、google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。

3、统计学家内特西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。

4、麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。

5、梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

6、医疗行业早就遇到了海量数据和非结构化数据的挑战，而近年来很多国家都在积极推进医疗信息化发展，这使得很多医疗机构有资金来做大数据分析。

7、及时解析故障、问题和缺陷的根源，每年可能为企业节省数十亿美元。

8、为成千上万的快递车辆规划实时交通路线，躲避拥堵。

9、分析所有SKU，以利润最大化为目标来定价和清理库存。

10、根据客户的购买习惯，为其推送他可能感兴趣的优惠信息。

扩展资料：

大数据的用处：

1、与云计算的深度结合。大数据离不开云处理，云处理为大数据提供了d性可拓展的基础设备，是产生大数据的平台之一。

自2013年开始，大数据技术已开始和云计算技术紧密结合，预计未来两者关系将更为密切。除此之外，物联网、移动互联网等新兴计算形态，也将一齐助力大数据革命，让大数据营销发挥出更大的影响力。

2、科学理论的突破。随着大数据的快速发展，就像计算机和互联网一样，大数据很有可能是新一轮的技术革命。可能会改变数据世界里的很多算法和基础理论，实现科学技术上的突破。

参考资料：

百度百科--大数据

截至2020年，3D建模在经常进行系统培训的情况下需要的时间在6个月-12个月之间，具体时间是因人而异的。

零基础学习3D建模，需要一个完整的3D建模课程设计，一个好的课程设计大致应该包含4个方面的内容，时间在6个月-12个月之间：

1、一个月预科班基础课，

虽然零基础可以学习3D建模，并不代表着可以不重视基础。所以学习的第一步是要巩固自己的美术基础，最快的练习方式是直接在PS手绘板上进行临摹，一个月一般临摹40个左右的肩甲类、图表类小物件，数量就可以达标了。

2、三个月专业基础课，

专业基础课主要是在预科班的基础上学习美术基础，3Dmax基础，UV拆分和摆放，贴图绘制基础，三个月高强度的训练，对3D建模的整个制作流程已经非常熟悉了。

3、三个月项目实战训练，

美术基础、软件基础、UV、贴图整个3D建模的流程都学完以后，开始进行项目实战训练，开始针对不同类型的3D建模进行训练，每个项目实战的案例都不是随意选择的，每个案例都有一定的侧重点和训练方向，每种材质都学习训练过后，到真正的公司项目上才能游刃有余。

4、公司真实项目实训，

如果有机会到公司的真是项目上进行实训一个月左右，在项目导师的带领下，逐渐去适应项目的节奏，效率，工作要求和标准，那掌握的速度就非常快了。

注意事项：

1、要想学会 *** 作3D建模就必须要熟练地使用电脑，鼠标和键盘的灵活度是必须要的，因为在接触3D建模后，很多指令都需要用到快捷键。

2、3D建模是比较难学的，3D建模的最大特点是它的渲染功能，是其他软件不能比的。自学的路很难也很花时间和精力，真心想学的话最好报个班。

简单的说，数字孪生是物联网设备的数字化。数字孪生通过使用传感器收集有关物理项目的实时数据，充当物理世界和数字世界之间的桥梁。然后，这些数据用于创建项目的数字副本，从而允许对其进行理解、分析、 *** 作和优化。

多年来用于描述数字孪生技术的其他术语包括虚拟原型、混合孪生技术、虚拟孪生和数字资产管理。即物理对象的虚拟映射，在问题发生之前先发现问题，监控在虚拟模型中物理对象的变化，诊断基于人工智能的多维数据复杂处理与异常分析，并预测潜在风险，合理有效地规划或对相关设备进行维护。Hightopo 作为数字孪生技术的排头兵，致力于通过新一代科技手段，提升城市科学化、精细化、智慧化的治理及运行。

拥有三维仿真技术，自主研发了基于 HTML5 的 2D、3D 图形渲染引擎，为 Web 可视化提供了丰富的展示形式和效果。

在工业领域，通过数字孪生技术的使用，将大幅推动产品在设计、生产、维护及维修等环节的变革。一 一应对虚拟资产的实际资产，使资产管理三维可视化运营维度更加直观。全域感知、运行监测，并整合历史积累数据进行运算，还要做到快速及时地输出信息。

通过数字孪生技术，不仅能够对工厂设备进行监测，实现故障预判和及时维修，还可以实现远程 *** 控，远程维修，极大降低运营成本，提高安全性。

值得关注的是，在国家新基建政策推动下，5G、物联网、工业互联网、卫星互联网等通讯网络基础设施以及人工智能、云计算、区块链等新技术基础设施正在高速发展与完善，这样的发展会极大促进中小企业集体性加快信息化的步伐和自动化水平的提升，并给中小企业带来虚实结合的平台基础，特别工业互联网的发展给中小企业应用数字孪生技术带来了更多的可能性。相信用不了多久，中小企业也一样可以用数字孪生技术来为企业赋能，降本增效！

且由于数字孪生具有将虚拟空间和物理实体紧密融合的特点，所以在 5G 技术下，数字孪生将更容易落地。

系统简介

水肥一体化智能控制系统通过与灌溉系统相结合，实现智能化控制。系统由物联网监控平台、气象数据采集终端、视屏监控、施肥一体机、过滤系统、阀门控制器、电磁阀、田间水管线等组成。

图为河南益民控股5G+智慧辣椒种植基地水肥一体化系统控制中心

概述

水肥一体化技术是将灌溉与施肥融为一体的农业新技术。水肥一体化是借助压力系统(或地形自然落差)，将可溶性固体或液体肥料，按土壤养分含量和作物种类的需肥规律和特点，配兑成的肥液与灌溉水一起，通过可控管道系统供水、供肥，使水肥相融后，通过管道、喷q或喷头形成喷灌、均匀、定时、定量，喷洒在作物发育生长区域，使主要发育生长区域土壤始终保持疏松和适宜的含水量，同时根据不同的作物的需肥特点，土壤环境和养分含量状况，需肥规律情况进行不同生育期的需求设计，把水分、养分定时定量，按比例直接提供给作物。

系统原理图

水肥一体化系统通常包括水源工程、首部枢纽、田间输配水管网系统和灌水器等四部分，实际生产中由于供水条件和灌溉要求不同，施肥系统可能仅由部分设备组成。

水肥一体机

水肥一体机系统结构包括：控制柜、触摸屏控制系统、混肥硬件设备系统、无线采集控制系统。支持pc端以及微信端实施查看数据以及控制前端设备；水肥一体化智能灌溉系统可以帮助生产者很方便的实现自动的水肥一体化管理。系统由上位机软件系统、区域控制柜、分路控制器、变送器、数据采集终端组成。通过与供水系统有机结合，实现智能化控制。可实现智能化监测、控制灌溉中的供水时间、施肥浓度以及供水量。变送器（土壤水分变送器、流量变送器等）将实时监测的灌溉状况，当灌区土壤湿度达到预先设定的下限值时，电磁阀可以自动开启，当监测的土壤含水量及液位达到预设的灌水定额后，可以自动关闭电磁阀系统。可根据时间段调度整个灌区电磁阀的轮流工作，并手动控制灌溉和采集墒情。整个系统可协调工作实施轮灌，充分提高灌溉用水效率，实现节水、节电，减少劳动强度，降低人力投入成本。

施肥系统

水肥一体化施肥系统原理由灌溉系统和肥料溶液混合系统两部分组成。灌溉系统主要由灌溉泵、稳压阀、控制器、过滤器、田间灌溉管网以及灌溉电磁阀构成。肥料溶液混合系统由控制器、肥料灌、施肥器、电磁阀、传感器以及混合罐、混合泵组成。

41：输配水管网系统

由干管、支管、毛管组成。干管一般采用PVC管材，支管一般采用PE管材或PVC管材，管径根据流量分级配置,毛管目前多选用内镶式滴灌带或边缝迷宫式滴灌带；首部及大口径阀门多采用铁件。干管或分干管的首端进水口设闸阀，支管和辅管进水口处设球阀。

输配水管网的作用是将首部处理过的水, 按照要求输送到灌水单元和灌水器，毛管是微灌系统的最末一级管道，在滴灌系统中，即为滴灌管，在微喷系统中，毛管上安装微喷头。

42：环境数据采集器

421气象信息采集

环境数据采集器由低功耗气象传感器、低功耗气象数据采集控制器和计算机气象软件三部分组成。可同时监测大气温度、大气湿度、土壤温度、土壤湿度、雨量、风速、风向、气压、辐射、照度等诸多气象要素；具有高精度高可靠性的特点，可实现定时气象数据采集、实时时间显示、气象数据定时存储、气象数据定时上报、参数设定等功能。

422土壤墒情采集

土壤检测仪可实现对土壤不同深度的温度、湿度、EC、 PH等数据监控，通过5G信号传输至AI农大数据平台，借助于大数据平台的综合建模分析，从而给出土壤土质的综合评级，并语音播报。

43：无线阀门控制器

阀门控制器是接收由田间工作站传来的指令并实施指令的下端。阀门控制器直接与管网布置的电磁阀相连接，接收到田间工作站的指令后对电磁阀的开闭进行控制，同时也能够采集田间信息，并上传信息至田间工作站，一个阀门控制器可控制多个电磁阀。

电磁阀是控制田间灌溉的阀门，电磁阀由田间节水灌溉设计轮灌组的划分来确定安装位置及个数。

44：灌水器系统

微灌按微灌灌水流量小，一次灌水延续时间较长，灌水周期短，需要的工作压力较低，能够较精确的控制灌水量，能把水和养分直接地输送到作物根部附近的土壤中去。

系统功能

51：用水量控制管理

实现两级用水计量，通过出口流量监测作为本区域内用水总量计量，通过每个支管压力传感采集数据实时计算各支管的轮灌水量，与阀门自动控制功能结合，实现每一个阀门控制单元的用水量统计。同时水泵引入流量控制，当超过用水总量将通过远程控制，限制区域用水。

52：运行状态实时监控

通过水位和视频监控能够实时监测滴灌系统水源状况，及时发布缺水预警；

通过水泵电流和电压监测、出水口压力和流量监测、管网分干管流量和压力监测，能够及时发现滴灌系统爆管、漏水、低压运行等不合理灌溉事件，及时通知系统维护人员，保障滴灌系统高效。

53：阀门自动控制功能

通过对农田土壤墒情信息、小气候信息和作物长势信息的实时监测，采用无线或有线技术，实现阀门的遥控启闭和定时轮灌启闭。根据采集到的信息，结合当地作物的需水和灌溉轮灌情况制定自动开启水泵、阀门，实现无人职守自动灌溉，分片控制，预防人为误 *** 作。

54：PC展示平台

通过物联网水肥一体化智能监测平台，能够为用户提供传感器数据、远程、采集、传输、储存、处理及报警信息发送等服务。该平台以集中式分区化的方式为用户提供便捷、经济、有效的远程监控整体解决方案。通过物联网智能监测平台，用户可以不受时间、地点限制对监控目标进行实时监控、管理、观看和接收报警信息。

55：移动终端

建立手机系统，客户直接采用微信客户端就可以控制和查看实时数据，手机端具有手动启动、关闭电磁阀，水泵等设备功能。

56：运维管理功能

包括系统维护、状态监测和系统运行的现场管理；实现区域用水量计量管理、旱情和灌溉预报专家决策、信息发布等功能的远程决策管理；以及对用水、耗电、灌水量、维护、材料消耗等进行统计和成本核算，对灌溉设施设备生成定期维护计划，记录维护情况，实现灌溉工程的精细化维护运行管理。

节水灌溉自动化控制系统能够充分发挥现有的节水设备作用，优化调度，提高效益，通过自动控制技术的应用，更加节水节能，降低灌溉成本，提高灌溉质量，将使灌溉更加科学、方便，提高管理水平。

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