物联网应用有哪些例子

物联网可以应用在智能住宅，农业，零售等地方。

智能住宅：最佳物联网应用理念中，有机会通过智能恒温器，空调，扬声器，宠物喂食器以及为促进和控制家庭日常 *** 作而创建的许多其他技术创新来改善空间。

农业：农民严重依赖智能设备并将其应用于农业和畜牧业管理。在性能和有效性方面，该地区最佳的物联网应用包括无人机，各种检查土壤成分和预测气候变化的工具，以及用于检测牧群成员疾病和跟踪其位置的物联网应用。

零售：在零售领域的物联网应用实例中，存在许多使用智能设备来增强店内体验的情况。

具体来说，物联网的各种应用意味着智能手机的使用能力促进零售商和买家之间的沟通，最需要的商品和服务出现在客户眼前的正确位置和右侧时刻。

导读新年伊始，在2020年受疫情影响的大环境下，物联网也迎来了更多充满戏剧性的挑战与变革，在疫情爆发后，各地采取的一系列措施及发生的这大大小小的的事件背后，多多少少都有物联网的身影，为此，在这里小编整理了相关报告后，和大家说说2020年物联网在全球的主要进展，分享给大家以供参考和借鉴!下面我们一起来看看物联网2020年回顾：十大重要进展。

Part I: Covid-19对IoT 2020的影响

受疫情影响，公众对物联网的兴趣下降了15%

人们通过Google搜索“物联网”话题的频率在2020年骤然下降。自2020年3月疫情大流行以来，这一下降比例达到15%;此后，“物联网”话题搜索量一直保持相对稳定并处于较低水平，也没有回升迹象。物联网显然不像其它话题那样在公众中扮演重要角色，例如：在同一时间范围内，公众对游戏的搜索兴趣猛增了约65%、对“在家工作”的兴趣增加了104%、对“失业救济金”的兴趣猛增了250%。在对3000多个财报电话的分析显示，在2020年第二季度，“IoT”一词的使用量呈类似下降趋势。但是，有关物联网，尤其是“工业物联网”的讨论在第三季度又重新开始。

尽管疫情大流行，但2020 IoT市场仍然强劲

尽管Covid-19疫情不断，并且
2020年全球GDP下降了5%，物联网市场在2020年仍在增长(无论是支出规模还是连接设备总数)。虽然有少量物联网项目因各种原因(如在封锁期间无法建立基础设施)而停止或推迟，但大多数物联网项目在2020仍在继续。

事实上，2020年是智能设备的一个拐点——活跃的物联网连接数量(例如：连接的汽车、智能家居设备、连接的工业设备)等，有史以来第一次超过了非物联网连接的数量(例如：智能手机、笔记本电脑和台式机)。目前全球有217亿活跃的连接设备，其中54%(117亿)是物联网设备连接。到2025年，预计将有超过300亿个物联网连接，即地球上几乎每人有4个物联网设备。

十余个物联网主题随疫情加速发展

物联网在应对疫情中起着至关重要的作用。一些以物联网为中心的用例在帮助世界应对疫情方面发挥了(并将继续发挥)重要作用。最值得注意的包括工作场所、医院和其它基于物联网的接触者追踪(例如：Concept
Reply的跟踪和定位系统)，以及整个疫苗供应链中的产品跟踪和验证(例如：Controlant)。

对2021年的前景持谨慎乐观态度

进入2021年，物联网技术的整体情况，看起来很乐观。人们普遍认为，任何因Covid-19对业务的负面影响都将在2021年逐渐消失，新的“数字化转型浪潮”将推动物联网市场的发展。企业将加速发展的主题之一是“新技术支持的商业模式”，其中许多新的商业模式将由互联的物联网产品来实现。企业关注的另一个主要主题是“人工智能”。

Part II: IoT 2020十大进展

最大的物联网新势力：小米

2020年1月，来自中国的电子制造商小米宣布计划在未来5年内至少投资72亿美元用于5G和人工智能(AIoT)。新的推动包括对智能电视、无人机、电动滑板车、空气净化器、路由器、安全摄像头等一系列消费和企业物联网设备的重大投资。

物联网在对抗Covid-19中的最大贡献：挽救生命

在2020年初，物联网行业没有人能够预见到，IoT技术将在这一整年中为拯救生命而扮演重要角色。伦敦帝国理工学院于2020年6月进行的一项被广泛引用的研究估计，在第一波Covid-19大流行期间，社交距离仅在欧洲就挽救了300万条生命。虽然这些被挽救的生命大多可以归功于人们只是待在家里、戴上口罩和避免接触，但物联网技术无疑在一些情况下阻止了进一步的传播。

许多物联网厂商竞相推出社交距离工具(包括BoschIO的工作场所隔离和联系人追踪解决方案，Software AG和Dell的Smart Social
Distancing解决方案，或Concept Reply的追踪和定位系统等)。

位于德国莱比锡的Goebecke面包店只是使用这种解决方案的众多企业之一。该企业老板介绍，工作场所的音频提醒和对员工数据的分析能力，都使员工更加谨慎、意识更强，这些员工随后变换了各自之间的距离。

最近，用于Covid-19的物联网的重点已经转移到疫苗供应链监控上，以确保疫苗安全交付，不发生产品丢失、篡改或变质。例如，辉瑞公司(Pfizer/Biontech)选择了冰岛的初创公司Controlant来监控其Covid-19疫苗的配送。

加速最快的物联网垂直领域：医疗保健

多年来，由于行业的高度规范性以及缺乏对医疗数字化的支持和紧迫性，在医疗环境中实施物联网项目被证明是很麻烦的。

现在，越来越多的证据表明，Covid-19已经导致了医疗保健领域的数字化爆炸，特别是在医院。美国食品药品监督管理局(FDA)在2020年5月发布了多项临时政策，以在2020年支持数字化工具。德国在2020年10月首次允许医生开出针对特定疾病的数字健康应用(例如，一款有助于治愈焦虑症的应用)。

在大流行期间激增的应用之一是“远程医疗”，即医生通过视频会议治疗患者。医生报告说，远程医疗通常被视为只是迈向数字诊断的第一步，它依靠物联网设备从远处诊断病人。数家医院于2020年开始进行试验。2020年12月，一名伦敦外科医生在加利福尼亚用5G技术对香蕉进行远程手术的视频在网上疯传。

2020年最大的物联网融资：Samsara

Samsara又成功了。2020年5月，在第一次Covid-19大封锁期间，该公司又筹集了4亿美元，旨在进一步扩大其工业物联网业务。本轮融资对该公司的估值为54亿美元，较2019年投资时估值下降14%。首席执行官Sanjit
Biswas在宣布这轮融资时，还宣布裁员300人(占劳动力的18%)，这是由于Covid-19对关键垂直运输系统的影响。

2020年值得注意的顶级投资(与物联网相关)包括：

最重要的技术标准化：5G Release 16

2020年7月，3GPP标准机构达到了一个重要的里程碑：发布版本16，这是5G技术的第二套规范，也是5G
IoT的关键一步。构成版本16的一套新规范包括对“超可靠、低延迟通信”(eURLLC)、定位功能以及对TSN(时间敏感网络)的支持等方面的重大改进，所有这些方面对于各种物联网用例的物联网连接都非常重要，尤其是对于高端应用，如工业物联网领域的应用。此外，版本16还可以在新的5G核心网上部署和管理NB-IoT和LTE-M技术，使5G网络可以通过这些技术管理大规模和低复杂性的物联网。当前，全球约有2亿个IoT连接使用NB-IoT
/ LTE-M的产品。预计，面向高端应用的5G物联网将在2022年及以后兴起。

最著名的新流行语：AIoT

多年来，人们一直认为，物联网的真正价值可以通过应用于物联网数据流的AI/ML算法来解锁。因此，事后看来，“AI + IoT=
AIoT”在2020年出现并成为一个新流行语也就不足为奇了。在2020年12月，Google对这个话题的搜索量大概比12个月前多了70%。有趣的是，这个词似乎起源于中国(而不是像“
IoT”一词起源于美国)。华为和小米以及台积电(TSMC)这几年一直在推崇人工智能物联网的概念，即人工智能和物联网的融合。

2020年，许多“非中国”公司在品牌推广工作中都使用了这个术语。美国工业软件提供商Aspen Technology于2020年8月宣布了其新的工业40
AIoT
Hub，瑞士网络安全公司Wisekey于2020年9月推出了以AIoT为中心的新数字战略。在2020年推崇这一术语的公司的其它例子包括总部位于新加坡的ASM
Pacific Technology和总部位于美国的分析软件提供商SAS。

最大的物联网相关收购：Nvidia-ARM

2020年9月13日，英伟达宣布有意收购ARM，这是迄今为止最大的半导体交易，估值400亿美元。除了是最大的半导体交易外，此次收购有望为AI&边缘物联网带来新的技术创新。英伟达收购的主要业务板块是ARM的处理器IP，其中也有重要的IoT成分，尤其是边缘计算。ARM的IoT产品&服务集团(ARM的Pelion
IoT平台、MbedOS、SoC解决方案/安全、KigenSIM解决方案)将不参与此次交易。如果这笔交易获得监管部门的批准，可能会出现这样一种情况：中国企业永远得不到ARM的技术。这可能会进一步造成美中贸易关系的不平衡，从而使美国在半导体知识产权市场占据主导地位。

2020年的重要收购(与物联网相关)包括：

最雄心勃勃的新物联网连接技术：Amazon Sidewalk

2020年11月，亚马逊通知Amazon Echo设备和Ring安全摄像头的客户，Amazon
Sidewalk将很快推送到他们的设备上。Sidewalk是一个雄心勃勃的项目，旨在创建一个邻里共享的网络，让宠物或资产追踪器等物联网设备，即使在家庭Wi-Fi网络中断或超出范围时也能连接到互联网。这是通过将不同的Wi-Fi网络连接成一个低带宽网络，供不同用户的物联网设备使用的技术。

2020年9月，LoRa低功耗标准幕后的芯片公司Semtech宣布已与亚马逊建立合作伙伴关系，以合作构建网络;几个月后的12月，据报道LoRa联盟正在洽谈，也将加入并支持Sidewalk，使用开放的LoRaWAN标准，该联盟及其500多家成员公司都支持该标准。

最重要的政府举措：美国物联网网络安全改进法

2020年12月，《物联网网络安全改进法案》终于签署成为美国法律。其中，该法律要求美国国家标准与技术研究所(NIST)定期(至少每5年一次)更新物联网安全标准和指南。专家们希望，该法律能够促使制造商在设计物联网设备时考虑到一些网络安全功能(例如：使用安全编码实践、提供足够的认证、定期给设备打补丁)。

最大的IoT 2020 IPO：C3ai

2020年12月9日，C3ai上市(在纽约证券交易所交易，股票代码为“AI”)。C3是一个真正的物联网成功案例。该公司由美国亿万富翁Tom
Siebel于2009年创立，他因创立Siebel Systems公司而闻名，2006年1月该公司出售给甲骨文。C3ai最初叫C3
Energy，主要专注于电网、电表和公用事业的数字化，该公司后来(2016年)品牌更新为C3IoT，并将其关注点扩大到能源之外，作为一个横向物联网平台。近年来，该公司强调通用分析和人工智能能力，这也是为什么该公司再次将品牌重塑为C3ai。今天的C3ai声称它可以从5700万个传感器读取数据，但Siebel明确表示，重点是AI(包括非IoT应用)。2020年12月上市至今，股价已较开盘价飙升超过40%，估值近140亿美元(截至2021年1月8日)。

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物联网的应用实例与效益 摘要 十年前,麻省理工学院在同 EANUCC 组织(全球统一标识系统)共同进行一 个研究项目时,创造了"物联网"一词该项目和全球产品电子代码管理中心的 成立促生了以 RFID 为基础的解决方案, 使供应链发生了革命性的变化 据预测, 到 2005 年,RFID 标识的物体和物联网将会无处不在 物联网的开发是围绕 RFID 的应用进行的,然而依托的技术不仅仅是 RFID物 联网的合理结构是金字塔型的,是根据需要,合理性,局限性和商业应用案例和 效益在身份标识,数据存储和能力上结构分层的,其合理性取决于经济效益,其 特点和行为设计的合理性也取决于实际效益 目录 1 介绍 十年前,麻省理工学院(MIT)与物品编码组织 EANUCC 共同开展了一个研究项 目,创造了物联网一词该项目和全球产品电子代码管理中心的成立促生了以 RFID 为基础的解决方案, 使供应链发生了革命性的变化 采用这种技术和手段, 将使供应链成本降低 10%,还能使我们同家庭中的日常生活物品相互交流在我 们去超市的时候,家里的冰箱会告诉我们缺少些什么,食品自己会告诉我们它们 什么时候过期,商品会自行防盗,我们则不必在超市的收款台前排队这些有说 服力的例子那时让我们预测, 2005 年, 到 RFID 标识的物体和物联网会无处不在 但现在已经 2009 年已经过去了,但我们还在等待会发生些什么为什么我们还 在等待呢物联网的实际效益在哪里呢 从社会经济方面看,保健,环境,合法监听,隐私,安全,技术的获取和包容 以及政府的作用,都将影响到物联网的应用,但未来物联网推广的最重要因素是 商业案例没有商业案例就没有商业 关于物联网的争论,一般是围绕着什么时候技术才会无处不在和遍布各处的问 题进行的,没有考虑如果实现了技术无所不在,那么范围有多大,哪些技术是核 心的问题本文用商业案例推理方法进行讨论,并向一些物联网方面的基本假设 提出了挑战,本文的结论是,物联网的架构实际上与现在的一些假设是不同的, 它更具结构性,更实用,具有金字塔式的通信能力和选择能力,它不是一堆放在 一起通过 RFID 器件互相谈话的物体 2 物联网的概念 MIT1999 年的论文在其网站上已经保留好多年了 所说的"物联网"是"自 MIT 动身份识别中心的愿景", 这个愿景就是创造一个计算机无需人的帮助就能去识 别的全球环境 麦克法兰在上述论文中解释了基于控制的 MIT 自动身份识别的概 念他说: 智能产品是一种物理的,以信息为基础的零售商品,它们 (1)具有独特的身份; (2)能够有效地同周边环境交流; (3)能够保留和存储自己的数据; (4)具有能描述产品特点,生产,使用和处置需求的语言; (5)能持续地参与或决定与产品命运相关的行为 重要的是要注意到,MIT 的研究是针对供应链的,它说的"每个东西都贴上标 签"并不意味着"所有的东西"都贴上标签麦克法兰说的很清楚,它们是以信 息为基础的零售商品花园里的鼹鼠,树上的知更鸟和亚马逊雨林中的树木并不 在这"每样东西"的范畴之内他们所做的切合实际的排除表明,物联网的初始 概念是很清楚的, 是人为限定的, 是有范围的 它只适应于供应链上传送的东西 全球产品电子编码管理中心和 RFID 产业已经认识到, 这种限制会使我们错失良 机,降低物联网的应用范围和影响这与"计算机无需人的帮助就能理解世界" 的概念显然是不相符合的,因为我们不能假定每样东西都是零售商品,这种假定 是不可能的,而且永远不可能现在是根据可能做到的事情重新评价和建立这个 概念的时候了 要建立全面的或局部的物联网,需要有投资,在很多情况下,这种投资的规模 很大只有有了适宜的商业范例,才会有投资而商业范例正是目前所缺少的 3 商业范例假设 物联网不仅是一个学术概念,而且有市场需求,了解这一点是至关重要的 这就是说,物联网是一种真正的颠覆性创新,它能对社会产生巨大影响但物 联网要获得成功, 必须要有实实在在的应用案例, 不能光宣传它如何如何了不起, 或觉得它会带来多大的股票价值 物联网的推广目前还受限于技术,现在可用的技术是 RFID 过去在供应链和其他一些商务模型如资产管理中主要采用一维条形码, 这是 一种综合标识符,不能区分具体的物品两维条形码含有更多的数据,但一旦印 刷上去, 就不能更新 RFID 发射器, 近场通信移动电话, 采用脉冲无线电 (UWB) 通信技术的定位系统, 蓝牙或紫峰无线传感器和其他一些无处不在的计算技术能 持续地从周边环境中采集数据并进行处理, 这些技术可以带来优势的商业应用案 例 虽然物联网的开发是围绕 RFID 的应用进行的, 但构成物联网的是连续和密集的 实时数据流,并不是 RFID 器件本身,物联网是物理世界的反映,同物理世界一 样,物联网用户市场中商务案例的成功是商务推广的先决条件 1999 年开始建立物联网时,MIT 预测,到 2005 年会出现物联网 RFID 标签的无 处不在的应用,到 2006 年,标签的价格会降低到 5 美分学术界的预测总是太 过乐观,从经济学的角度看,这个预测其实是靠不住的 当然,MIT 可以很有道理地指出,今天的标签,比他们当时设想的标签要复杂 多了,但标签设计中任何增加的功能都是用户需要的,没有这样的进步,就没有 投资的效益但价格毕竟决定着设计的合理性,限制着标签的普及应用 如果没人以 MIT 预测的价格大量购买这些标签,就不会有用户应用案例 MIT 所描述的物联网是在超市中无处不在地使用标签,MIT 预计,所有的零售商 品都会贴上标签, 所有的家庭用品和办公用品都会贴上标签, 它们能够相互通信, 至少在询问时能够应答 2003 年,威廉姆斯在《产品标识的未来》一文中指出,当商店中的商品以低于 05 美元的价格促销时,标签的成本无论是 028 美元还是 5 美分,都将是极大 的成本负担,一般会使商品利润低于 10%,在这个价格水平上使用 RFID 标签就 不划算了现在不行,永远都不行把 MIT 所预测的标签价格下降(为达到市场 普及)同预测的标签使用量相比较,可以看出,在很多年内,标签的整体商业价 值很难增长标签厂商投入很大的资金,承担很大的风险,卖出几十亿的标签, 却只能赚到很少的钱标签厂商以现在的价格每年只卖出几百万个标签这种商 业模式是行不通的,而且永远行不通,因为标签制造厂商在目前商业模式的生命 周期内是不会把标签的价格降低到微不足道的水平的 业界预测,聚合物 RFID 标签有可能在 10 年内改变这种状况但是今天你不可 能根据 10 年之后可能发生的事举出商业应用的例子这些实际因素对物联网的 建立和效益的发挥有巨大的影响也就是说,在每件物体上贴上标签,也许只是 一种空想,永远不可能成为现实(我曾经说过,皇帝是没有新衣的) 那么物联网的概念是不是就错了,是不是就一无可取了呢我希望不是尽管人 们提出的物联网的概念和架构有某些缺陷,但它还是有很大的潜在效益的 4 物联网依托的技术不仅仅是 RFID 在可预见的未来建立可行的物联网架构是至关重要的那种认为给遍布各处的 每个物体都贴上 RFID 标签就能形成物联网的观点是经不起实践检验的,是不会 有商业应用实例的在目前阶段,我们必须质疑关于物联网的一些基本假设麦 克法兰提出的物联网概念,至少有两点是站不住脚的,是经不起实践检验的 首先,麦克法兰声称的物联网的目标是"建立一个计算机无需人的帮助就能识 别世界的普遍环境",但他没有从商业应用的角度进行考虑,也就是说,人们为 什么需要这样一种环境我们的问题是,它的应用合理性在哪里难道就因为它 在技术上可行就不去考虑合理和需求吗 如前所述,不是器件,而是连续的,高密度的实时数据流形成了可行的商业应 用案例,赋予了信息系统相关的,实时的,具体的数据,建立了物联网我们必 须清楚地认识到,物联网的商业范例不是 RFID 器件的商业范例,而是合理获取 信息的商业范例,RFID 系统只是一种提供信息的手段,是一种最适宜的,成本 效益最高的技术 第二,对于早先的智能产品概念,麦克法兰虽然提出了 5 个特点,但缺少商业 案例的支持麦克法兰说的 5 个特点是,独特的身份标识,与周边环境交流,存 储数据,使用标准的语言和不断地参与或决定自己生命周期 最后一个特点是要赋予器件智能的原因,其他一些特点是被动存储器件也具有 的,只要它们能被连接 如果你接受这种观点,那么在很多情况下,有效地与周边环境通信,可能就简 单意味着使身份和数据可以被询问, 而这通过被动型的数据存储就能实现 的确, 早期物联网构想中的 RFID 技术,全部是被动型 RFID 标签,这些标签只有在被询 问时才能显示数据,与条形码唯一的不同是,它们的数据存储在集成电路存储器 上,可以被更新,它们不能对自己的命运做出决定所以,麦克法兰的理论不仅 没有清晰的商业案例支持,而且其初始概念在逻辑上就讲不通我们经过思考后 得出的结论是,有些物品需要通信,而另一些物品只需要被询问,有些数据是永 存的,另一些数据是变化的这个结论显然是毋庸置疑的 独特的身份对于物联网来说是非常重要的,但也需要从商业效益的角度考虑问 题多年来,条形码成功地标识了批量身份,但不能标识每个产品的身份把批 量标识扩展到分类标识是必要的,例如标明整批货物中每一件的售出时间但如 果没有必要,如果成本太高,就不需要总是这样做当然在有些情况下,是需要 对每个商品做独特标识的,例如商品的重量,历史等所以,物联网的许多功能 是可以用比较便宜的技术实现的,例如已广泛应用的条形码我们认为,物联网 的合理结构是金字塔型的,是根据需要,合理性,局限性和商业应用案例和效益 在身份标识,数据存储和能力上结构分层的将来许多物品的信息仍然会保存在 条形码上 现在的条形码仅仅是标识类别, 例如某厂商生产的 450 克的烤豌豆 如果用条形码区别标识每件产品, 就不能像现在这样把条形码统一印刷在产品包 装袋上,把这样的产品纳入物联网中,需要确定数量并判断投入的合理性 在每个产品上应用 RFID 技术现在有很好的例子例如,英国著名的玛莎百 货公司用这种技术减少了正品商品退货的欺诈率,在这种情况下,商品价格稍高 一点是合理的另一个例子是在刮脸刀片上安放防盗窃的电子商品监测 EAS/RFID 标签,从商业效益上看也是合理的按日期销售的信息是非常重要的 信息,新鲜食品可以在物联网世界中找到新的市场机会,可以存储在零售商的货 架上, 可以找到潜在的家庭和办公室最终用户, 也可以找出产品的新特点和用途, 让产品销售的压力不全放在既定用户身上,另外还能给冰箱制造商做广告,促进 冰箱的销售在物联网世界中,市场营销也能产生实实在在的效益,消化 RFID 的成本 例如, 葡萄酒和灌装啤酒的厂商由于与销售市场更接近, 可以降低价格, 从而消化标签的成本不过我们必须做出示范例子,才能在物联网中推广 5 物联网的结构 如果你接受现在的观点,那么就会顺理成章地得出这样的结论,即只有需要 通信的东西才会装上通信器件在上述金字塔的顶端,是人与人之间的对等机器 交流,例如我的个人数字助理和你的计算机之间的交流,在采用对等设备成本上 不划算的地方则布置 RFID 标签,因为 RFID 标签是满足基本通信需求的成本最 低的手段, 这是第二个层次, 在这个层次之下, 是被动型的数据存储, 如条形码, 它只能保存数据和身份,在这个层次,很多东西仍然是不可辨认和不可识别的 我们定义的未来的物联网还有一点与麦克法兰的提法不同,麦克法兰认为, 物体"能连续地参与和决定自己的命运",我们则认为,只有在感知物体直接或间 接地发出指令的时候(在金字塔的顶端) ,或智能物体发出指令的时候(在第二 层次) ,才会有通信即便在第二层次,智能物体一般也是由一个感知器件控制 和预先决定的(在物联网中,所有的东西,包括人,都是物体) ,因为只有更高 的层次,才能做出判断效益的决策 所以,物联网是在一个个案例的基础上运行的,由感知物体从成本上逐个判 断,处理代价是否能适合需求,物联网是由这些案例构成和限制的 物联网中的商务案例是靠 RFID 标签,智能标签或智能卡运行的静态信息 如产品身份,重量,售出时间,产地等,可以存储在条形码上,也许是两维条形 码,用移动设备和漫游设备可以阅读条形码 我们不需要给每个物体都装上主动通信的器件, 我们要做的是提高阅读器扫描被 动信息的能力,如扫描条形码,使我们在询问时能获得信息,这样做是因为我们 有应用案例的强大支持我们很多人已在超市使用自我扫描技术付账了,许 多移动电话都能阅读条形码虽然让冰箱通过 RFID 标签自动向超市询问存货和 自动付账听起来很有吸引力, 但其实还有一些更为廉价的方法能达到同样的效果 许多此类物联网可以用手动扫描条形码的方式实现,例如,用扫描器把冰箱 里的食品显示在冰箱上的屏幕上屏幕上还可以显示食品的售出时间,发出过期 报警如果超市的付账柜台上也储存有售出日期的信息,就可以用现在的 Wi-Fi (无线保真)技术把这些信息传送到用户的个人数字助理和电话上,用户的冰箱 上或家庭电脑上,也可以传送到家里各处放置的,不见得放在冰箱里的已购买的 食品上 我们所提出的物联网的架构是这样的,它并不是把世界上所有的物体都以对 等的方式连接在一起,而是给有些物体贴上 RFID 标签,有些物体贴上条形码 在我们的物联网架构中有些物体有询问能力, 还有些物体则仍然处于未连接状态 物联网的主要功能是处理信息,这些信息的获得并不完全靠 RFID 标签当 然 RFID 标签将会发挥作用,但 RFID 提供的信息只是物联网的一个组成部分 在物联网中, 不是简单地给每件物体都做出身份标识 我们把物品分成了若干类, 这种分类构成了前述的金字塔梯级结构, 每个梯级采用的信息获取和发送技术都 是不同的也许我们可以给出这样的梯级结构: A 级:带有一般的固定静态数据的物品(如一听西红柿) B 级:带有分类静态数据的物品(如标有售出日期的生菜) C 级:带有独特的固定静态数据的物品(如标有特别分量,产地和保质期的一片 肉) D 级:带有可变综合静态数据的物品(如带有温度感应器的冷冻食品综合标识包 装) E 级:带有可变分类静态数据的物品(如运载箱装商品的货盘) F 级:带有一般临时静态数据的物品(如卡车载的货) G 级:带有可变独特静态数据的物品(道路通行费标签;带有温度感应器的独特 标识的物品) H 级:带有分类可变数据的物品(如车辆) I 级:带有特殊可变数据的物品(如冰箱,音响系统,中央空调,房间报警系统, 车辆等) J 级:智能物品(如计算机,个人数字助理) K 级:有感知的物体(例如人) 这样的分类,是按本文的思路提出的,并不能算是正式的分类下图所示为 物联网的金字塔架构: 我们并不打算把世界上的每个物体都标识在这个金字塔架构图中世界上的 大多数物体—田野里的树木,沙滩上的躺椅,树上的鸟儿等都是不需要通过物联 网来交流的在可预见的未来,现实世界中的大多数物体都不会连接在一起在 物联网中,我们可以把这些物体称为未标识类物体 从金字塔的底部上行, 我们会发现, 紧邻底层 A 的那几个层次中的物体可以被识 别,但是被动式的,这些物体被询问是可以应答,但不能主动通信B,C,D 层次中的物体一般是用条形码标识的,B 层次是简单的综合标识,例如一听西红 柿C 层次是类似瓜果梨桃一类的物品,它们往往有同样的身份,但售出日期不 同 层次的物品是有单独特点的, D 例如每个产品都有不同的重量 在物联网中, 我们可以把这一层次中的物品叫做被动可标识物品增加的信息都不是特殊的, 产品的重量是不变的这一层次中使用的 RFID 标签都是被动型标签 E 层次的数据来自传感器,传感器是被动的,在询问时可以应答,但如果某 些参数(例如温度)超出了规定的限度,也能主动通信,我们把 E 层次的物品叫 做具有激发通信能力的物品, 当然只有在成本效益合理的情况下才采用这种技术 这些物品的数据可变但也是被动的,不过与 D 层次中的可变被动数据(例如一 公斤香肠)完全不同 D 层次和 G 层次的物品都有组合的数据,D 层次中是综合的可标识物品,G 层次中的是特殊的可标识物品例如,道路通行收费标签可在车辆行程的入口和 出口被读出 这两个层次的物品一般不能通信, 它们往往是被询问时才做出反应, 但不能排除它们具有通信功能我们把这种物品叫做"载有其他物品数据的物品" H 层次的物品则不仅有独特的身份,而且有独特的寻址功能,它们能主动通信, 也能对询问做出反应,可能还可以处理大量的瞬间变化数据智能汽车就是一个 例子我们把这个层次的物品叫做"为其他物品服务的物品" 在金字塔的顶端,是真正的智能器件,如计算机或有感知的物体(例如人) , 这些物体有能力主动通信和主动询问 智能物体和感知物体之间的根本区别在于, 智能物体的运行决定是由感知物体控制的,或者说,智能物体的行为是由感知物 体(例如人)设定的所以,在物联网金字塔的顶端,总是感知物体在控制,不 是物品自己做自己命运的决策这种理解与 MIT 最初的概念是根本不同的我 们认为,只有采用这种梯度层次架构,物联网才能产生合理的实际效益,才能获 得投资 我们当然可以做出不同的分类,分出不同的级别,但问题的关键不在这里 关键是物联网不会,而且永远不会成为和人与人之间的网络一样的,具有自主意 识的网络(采用 RFID) ,物联网将是一个由具有不同特性和能力的物品组成的一 个梯度分层架构;它的性质是由应用案例和实际效益决定的,采用的技术是否合 理也是由实际效益决定的(有时只能用 RFID) 所以,在物联网中采用 RFID 的具体效益是反映在多个结构层次上的,其合 理性取决于济效益,其特点和行为设计的合理性也取决于实际效益(尽管可 能会有额外的下游效益,或以后会发现效益,但这不属于初始的效益) 物联网 中物品能力的合理性也是由具体的效益决定的 物联网本身是不会产生什么奇幻 的济效益的,世界上的许多物品将仍然处于物联网之外 6 结论 为发挥物联网的潜在效益,需要着重注意新型的因特网和已有数据的 *** 控,而 数据的传输技术,虽然很重要,却是次要的考虑因素需要制定物品层次之间交 流的规则,需要开发数据采集/交换/交易的网络服务如果物联网有一天真的出 现了,那么首先要关注的是数据管理,转换和处理的标准,而不是什么特殊的空 间接口总之,尽管 RFID 在物联网中有重要作用,但它毕竟只是物联网中的一 种数据传递技术,要形成商业市场,就要开发产品(软件系统) ,使因特网中的 物品能动起来,我们要更多地关注使物联网具有交流功能的网络服务我们需要 有标准化的服务标准制定组织,如 CEN,ISO,ETSI,应发挥重要作用

聚羧酸减水剂生产控制系统的工业物联网框架设计与实现

严海蓉1，王子明2
（1北京慧物科联科技有限公司，北京 100124，2北京工业大学，北京 100124）

摘要：工业物联网既提供了在生产过程中获取并控制聚羧酸减水剂生产设备的信息的方式，也提供了基本的网络架构，方便系统集成和扩展。该框架在分析了聚羧酸减水剂生产流程的基础上被划分为设备控制层、通讯层和应用服务层。根据实际应用需求，描述了工业物联网架构可以方便接入设备，贴近工艺完成软件，并让机器具有智能。企业应用案例表明该系统能够有效地实现生产状态跟踪监测和生产设备自动控制的目标，对进一步研究工业物联网技术和解决方案具有一定的参考价值。
关键词：工业物联网；自动化控制系统；聚羧酸减水剂生产设备
中图分类号：TP273 文献标识码：A

Theindustrial IOT design of automatic control system for polycarboxylate superplasticizer
YAN Hairong1, Wang Ziming2
（1．Beijing Sophtek Corp，2 Beijing University of Technology，Beijing 100124，China）

0引言
原来的聚羧酸减水剂生产自动化控制不能充分满足生产工艺要求，存在的主要问题是：
1） 新设备接入非常困难；
2） 同类不同厂家设备不方便更换；
3） 匀速滴加过程中不能达到理想的控制速度，传统PID算法波动较大，常需要人工手动干预；
4） 温度控制需要人工参与控制，无法完成全自动；
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工业物联网是工业40的支撑框架。物联网被称为继计算机、互联网之后，世界信息产业的第三次浪潮。它的发展离不开应用，面向工业自动化的工业互联网技术是物联网的关键组成部分[1]。工业物联网通过将具有感知能力的智能终端、无处不在的移动计算模式、泛在的移动网络通信方式应用到工业生产的各个环节，提高制造效率，把握产品质量，降低成本，减少污染，从而将传统工业提升到智能工业的新阶段[2]。
工业物联网框架中，整个系统具有强大的数据服务器，能够进行大数据的计算。在数据量足够的时候能够利用网络智能来帮助企业进行决策、配方优化和自动的设备维护等。
整个控制系统具有分布式智能能力。整个系统中，可以把数据都送到中控部分来完成；也可以将一些需要及时处理的，如温度控制等，直接由现场控制来完成。系统通常分为中央控制单元和分布的现场控制单元，中央控制单元由工业控制计算机充当，现场控制单元则由高可靠、抗干扰的工业级微控制器和与当前控制需求相配套的附加电路模块组成。依托微控制器的实时处理能力可以完成对现场生产进行实时调节控制，并且通过总线实现现场控制单元与中央控制单元进行数据交互，使生产过程表现出整体性、协调性，从而优化生产工艺、提高生成效率。
系统通过总线把各个独立的控制模块组织成在一起。控制模块的独立性，使得系统中各个分布的控制模块检修、升级、数量扩充都很方便，也为在生产规模扩大时控制系统扩充预留了接口。
因此工业物联网框架才能彻底解决传统控制的一些问题，真正贴合聚羧酸减水剂生产工艺。
1 系统概要设计
根据聚羧酸减水剂的生产过程，可以将聚羧酸减水剂自动化控制系统分为设备控制层、通讯层和应用服务层，系统框架如图1所示。
图1 系统框架图
图1中，应用服务层主要实现对生产过程中实时数据和生产状态的跟踪监测和管理，同时提供各种应用UI接口，用户可以通过使用计算机、手机等手持设备登录客户端来访问或获取所需要的数据或信息等，从而实现物联网的厂内处处可访问。一旦将企业网络与公共网络连接，用户登录后就可以实现生产数据随处可访问。
应用服务层中还包括有控制逻辑层，控制逻辑层通过与 *** 作人员进行交互，并且汇集、分析、存储和处理生产过程中的实时数据和生产状态，实现生产过程的逻辑控制。
通讯层主要实现设备控制层、控制逻辑层和应用服务层之间的可靠传输。
设备控制层主要实现原始数据的采集与分析、数据和状态的上传、控制指令的接收等。嵌入式控制器内的智能逻辑将和聚羧酸减水剂生产各工序要求的生产工艺（加料、滴加、温度调节、pH调节）等紧密贴合，并与控制逻辑层相互通讯完成所要求的工艺精密控制。
整个系统采用划分层次的设计思路使得系统具有很好的可移植性，各种传感器可以灵活的接入系统。这样新系统的总体实现或者旧系统的扩展可以采用“搭积木”的方式完成构建。

2 系统详细设计
根据以上设计的系统工业物联网框架和体系结构，本研究将以北京某公司的具体项目为例，详细介绍该系统的设计和应用过程。
21设备接入示例
基于工业物联网架构的设计，可以很容易的接入各种设备。比如如图2所示的聚羧酸减水剂自动化控制系统接入了一个服务器、一个 *** 作员站、若干显示器、2个控制站，若干现场设备和用户手机。
图2基于工业物联网架构的设备接入实例
服务器负责存储生产数据，包括生产 *** 作日志和生产过程数据，便于生成台帐和报表。也可以与各种财务、资产管理软件连接。同时，负责承载起局域网与大网络的连接工作。
*** 作员站上运行的软件，方便 *** 作员在中控室来 *** 作现场各种阀门、电机等开停，从而按照工艺过程完成生产。
控制站自动获得 *** 作员 *** 作命令来控制现场设备，比如阀门等，同时也自动从现场设备获取各种状态，比如称重数据等传给控制室控制机器。
现场设备是包括传感器和各类执行器，比如秤、阀门等自动工作。
图中的手机设备是为了表示出工业物联网框架可以任意接入设备的特性。比如，在该框架下，巡视人员可以通过手机进行接入，完整现场紧急控制一些阀门的开或者是关。经理等就可以通过手机来查看每天生产数据。
同时，对于不同厂家的同类设备，该工业物联网框架也有较好的兼容能力。
22贴合工艺的软件设计
软件包括生产线管理软件和工业现场控制软件。生产线管理软件工作于生产管理计算机，主要实现工艺管理、配方管理；通过网络，根据权限，可调出 *** 作人员的现场 *** 作记录，完成对现场的远程管理。工业现场控制软件工作于车间级服务器中，主要通过与工艺以及现场布置相同的画面显示，使得 *** 作人员便于 *** 作，以实现现场设备仪表信号的采集、处理，配方管理和现场数据实时界面显示和控制等功能。
图3 聚羧酸合成控制生产工艺示意图

根据实际生产过程和自动化控制系统的特点，当前聚羧酸生产过程分大单体预化过程、 A、B料预混过程、A、B料计量罐加料过程、碱计量罐加料过程、A、B料滴加过程、反应釜搅拌控制过程、反应釜温度控制过程，针对不同的过程，分别实现其控制目标，从而达到完整生产过程的控制。
下面以工艺中的A、B料计量罐滴加控制为例来说明软件设计功能。
首先控制系统为用户提供友好的A、B滴加控制对话框，方便用户可视化 *** 作。用户可以选择采用以前输入的备用方案进行控制，也可以选择自己新输入方案进行空控制。总之都能够根据配方在规定的时间内，将指定质量的物料匀速加入到对应的反应釜中。
图4 启动已存备用方案滴加
图5 启动自定义方案采用三阶段定量滴加示例

其次控制系统采用分段式匀速滴加模式（图5），启动滴加时，控制系统计算出三个阶段分别的预期流速。控制系统实时读取当前计量罐的质量，并根据当前时间，计算出实时流速。控制系统根据实时流速和预期流速的差值，控制调节阀的开启度，从而控制滴加速度。
图6 滴加控制效果示意图（多阶段不同流速）

最后，显示出实时滴加工作界面（图6），工作工作误差一般不大于1%。
23机器学习的智能能力
原来控制系统由于没有采用物联网框架，数据存储量不充分，从而无法让机器自主学习。各种设备常常需要人来手工调整，设定最高最低值；控制过程需要人工进行干预，来辅助机器完成自动控制。
而现有的工业物联网架构，拥有了专门的数据服务器，从而可以存储较大量的数据。而对于这些数据进行分析而产生的机器智能不可小觑。
比如，以前温度控制时，只能根据人工经验设定一个固定的值。反应釜的材质、容量、夹套、搅拌电机、搅拌桨叶等设备本身因素会影响调温结果。
而往往由于冬夏的自来水、室内温度、物料温度、反应剧烈程度等也会影响调温结果。因此在控制系统安装后要进行长时间的人工参与测试来努力找到一个合适的最大最小值。而测试时间毕竟短，这个值一旦这个值固定后，后续生产时就无法轻易改变，为此生产 *** 作员常需要来观测这个温度控制过程并且来参与控制，否则很难达到理想的控制效果。
再比如对于滴加控制的PID算法，往往由设计者人为给定一个PID参数，也无法完全适应实际设备磨损等情况。
而基于工业物联网架构的控制时，可以在服务器端运行一个智能控件，由它来自动学习历史调温或者滴加流速的变化情况，不断训练软件，让软件重新找到合适的上下调节阈值，这样才可以真正达到完全自动化。整个系统拥有了自己不断学习的机器智能。

3 系统测试结果
基于工业物联网的聚羧酸减水剂自动化控制系统在设计和开发完成后，在北京某工厂的实际生产线上投入使用。目前，该系统运行安全、稳定，大部分功能已经实现，达到了预期的效果。
在系统正式投入使用后，对系统的工业现场控制软件、生产线管理软件和嵌入式控制器进行了长时间的测试。针对实现过程中遇到的问题做了大量的调试工作。下面以实现滴加A料为例对系统的测试进行描述。
*** 作人员在控制室通过点击用户 *** 作界面的A料滴加阀门按钮进行滴加参数的配置，如图7所示。 *** 作人员需要输入的参数为滴加质量和滴加时间，同时系统也支持分阶段滴加。在点击开始滴加按钮后，服务器会向嵌入式控制器发送滴加A料指令。
图7 滴加A料配置界面
嵌入式控制器在接收到服务器下发的滴加A料指令后，会进行自动化控制，实现A料的滴加 *** 作，具体效果如图8所示。
图8 5个反应釜同时进行A料滴加曲线示意图
图8中5条不同颜色的线分别表示5个不同计量罐的A料滴加曲线，系统支持多个计量罐同时进行滴加 *** 作。左侧上升的直线表示向计量罐加入A料的过程，系统支持多个计量罐同时加料，质量控制精确，定量加料的误差在01%以内。右侧下降的曲线表示滴加A料过程，曲线的斜率即为速度。由图可知，系统基本上能够实现匀速滴加A料过程，同时，系统也支持连续4小时的滴加 *** 作，时间误差在1分钟左右。
基于工业物联网的聚羧酸减水剂自动化控制系统投入运行后，提高了聚羧酸减水剂的产品质量，提高了工艺生产的自动化程度，大大减轻了 *** 作人员的劳动强度，提高了企业的竞争力。
4 结束语
本研究基于工业物联网架构设计的聚羧酸减水剂自动化控制系统对聚羧酸减水剂生产过程可以进行高效的跟踪管理，在实际应用中具有重要作用。它使聚羧酸减水剂生产设备具备了一定的数据感知、处理和通信能力，从而为企业制定更好的工艺流程提空帮助。同时，它也促使聚羧酸减水剂生产管理过程更加科学和精细化。该系统的成功开发设计为工业物联网在化工行业的推广打下了基础，做出了积极地探索。

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中国发展网7月3日讯 7月2日下午2点半，一场主题为“释放工业物联网的潜力”论坛在2019夏季达沃斯大连举行。《巴伦周刊》高级管理编辑Lauren Rublin现场主持，富士康工业互联网副董事长李杰，密西根大学交大密西根学院荣誉院长及吴贤铭制造科学冠名教授倪军、SCA集团执行董事Bhairavi Jani、SAP执行副总裁兼企业战略主管Deepak Krishnamurthy4位嘉宾一起探讨关于“工业物联网”目前的阶段、挑战及带来的巨大价值。

从左往右依次为《巴伦周刊》高级管理编辑Lauren Rublin，富士康工业互联网副董事长李杰，密西根大学交大密西根学院荣誉院长及吴贤铭制造科学冠名教授倪军、SCA集团执行董事Bhairavi Jani、SAP执行副总裁兼企业战略主管Deepak Krishnamurthy

刘沐琪摄图

工业物联网现今挑战大于发展

现场多名专家都认为，工业物联网目前仍处于早期阶段，信息所有权、数据分享规则制定的相关问题也存在着争议。富士康工业互联网副董事长李杰认为，互联网改变生活工业物联网改变业界。工业物联网本质上就是D2D（DATA TO DECISION），即通过数据做出决策，企业不管是谁先掌握工业物联网并引导转型，谁就有责任和义务进行标准的制定。

密西根大学交大密西根学院荣誉院长及吴贤铭制造科学冠名教授倪军在现场表示非常赞同李杰的观点，同时他也提出，相关学者已经做了大量研究，并早已绘制相关路径图，更多地展示了工业物联网如何改变企业的KPI（关键绩效指标），很多国家的政府也在鼓励这项新的技术，但是从企业的角度和反馈上来讲物联网还处于早期的阶段，特别是数据的分享、安全和所有权问题还处于早期的阶段。

倪军解释，因为物联网类似 社会 互联网，需要人们彼此连接，搜索世界上所有的供应方，而销售方也会有这样的驱动力去搜索。与之不同的是，在工业物联网中，会存在各种潜在的障碍，去阻碍这样的连接和搜索。例如，在工业物联网当中涉及到商业机密，企业通常不愿意和友商共享这些数据。

SCA集团执行董事Bhairavi Jani表示，现今一个产品的问世需要一系列不同的零部件，生产过程中涉及到大量的供应链不仅仅是独立且孤立的，供应链中存在着海量数据对物流企业来说蕴藏着很大的发展机会。工业物联网不仅仅涉及到现代化的生产，并且涉及到整个的产品生产、消费、运输等全产业周期。

SAP执行副总裁兼企业战略主管Deepak Krishnamurthy认为，工业物联网需要有一个通用的语言才能信息共享从而创造价值。目前，工业物联网仍处于通用语言开发的初期。他表示，倪军教授所说的“信息所有权”是一个比较棘手和敏感的问题，同时也是复杂的 社会 性的问题，在国际化的供应链中，如何进行跨国的分享数据也是目前世界工业物联网共同面临的问题，同样也是SAP目前试图解决的问题。

至于数据分享规则制定的规律，富士康工业互联网副董事长李杰认为，富士康一直在引导业界转型，他举例说明，富士康有175万个机床，这些机床在制造环节会产生大量的数据，通过数据改进绩效是不少供应商的愿望。因此这些供应商希望与富士康合作，从而更快实现需求响应。不同的数据来源联系起来就需要保持一个标准，对于规模相对较小的企业，李杰认为这并非意味着小企业毫无作为。事实上，大型供应商会分享给小企业，这些小企业必须有更快的进程，从而更敏捷地填补大企业的空白以及大企业没有认识到的机会。

工业物联网释放更大价值和机会

SAP执行副总裁兼企业战略主管DeepakKrishnamurthy提出工业物联网已经释放出大量的机会和价值，SAP进军更多消费品领域期待创造更多价值、开放更多市场，也将会有更多的合作伙伴。工业产品不再是过去生产制造的模式，工业物联网用到的设备高能效，在生产过程中减少碳的排放。

富士康工业互联网副董事长李杰认为，工业物联网改变业界主要有三点，第一是用前所未有的方式更快生产；第二是运用智能手机就可以实现更大规模更加灵活的远程管理；三是基于事实、证据、数据，通过询证的方式作出判断，从而更加可持续发展。

专家纷纷在现场用实际案例举证工业物联网在未来将释放出怎样的价值和机会。富士康工业互联网副董事长李杰提出“灯塔”项目，该项目跟世界经济论坛合作，给想做工业物联网的公司提供从传统产业模式转化为先进的产业模式的范例，通过垂直客户和供应链的整合，用教训经验推动生态系统的转变。

密西根大学交大密西根学院荣誉院长及吴贤铭制造科学冠名教授倪军举例 汽车 整车厂商和IT之间的合作，通用跟生产机器人的厂家合作，产权转移给最终用户，思科提供安全的网络方案收集机器人数据第三方，预测机器人停工的时间，机器人把空闲几分钟有效利用起来可以节约几百万美元，同时生产机器人的公司可以通过数据了解自己的产品未来需要改进的方面。

SCA集团执行董事Bhairavi Jani讲了两个案例，一是三个做消费产品的客户使用工业物联网，供应链收集客户信息更加敏捷。二是初创企业在使用技术帮助农户根据市场需求来实现生产，带来了经济效益和 社会 效益。

SAP执行副总裁兼企业战略主管Deepak Krishnamurthy带来了SAP和微软有一个开放数据信息服务合作项目，这些消费数据整合在一起，越来越多的企业参与进来，在这个平台可以相互合作可以提出具有共性的价值主张，帮助客户实现更大的价值。

●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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