本文设计的基于 Android 平台温室环境信息采集与监控系统，主要应用于当前广泛使用的日光温室群体，实现了产品质量追溯、销售市场信息发布、病虫害预警、远程诊断等方面的应用，具有重要现实意义。
1、系统功能需求分析：
功能需求分析是基于 Android 平台的温室环境信息数据采集与监控系统设计 的必要步骤。本文所开发的系统主要应用于日光温室，其功能主要包括信息采集、数据管理、远程控制、信息发发布等。通过以上功能的开发，实现了基于移动互联的远程信息采集、质量追溯、设备控制、病害预警、视频监控等的应用集成。
2、信息采集与显示功能：
温室环境参数信息和植物生长信息是现代农业管理的重要依据。通过智能手机平台实时获取相关信息，将有利于提升现代温室智慧采集机功能。
3、温室环境数据远程采集功能：
温室环境的优劣对温室作物植株的生长发育有着至关重要的影响[10]。温 度、湿度、光照、CO2、是农作物生长的外在条件，需实时准确获取。建立温室 环境参数信息的采集、储存与展示功能，便于用户查看环境信息，同时能为后期 的历史查询与数据分析做准备。
4、植物生理生态参数信息采集功能：
农作物裸露在地表的部分与地下部分的功能情况，为作物生长状况提供了基 本判断依据。植物生长的内在参数主要有植株径流速率、果实生长率、茎秆变 化、叶面微曲温度、植物冠层温湿度等。而且这些参数由于技术及成本的制约， 目前还无法全面自动采集。可以通过人工采集信息，利用 Android app 随时随地 上传记录信息，方便后期用户观测各项特征对作物品种、产品质量等情况进行分 析。
5、植物长势及病虫害视频监测功能：
针对种植作物长势情况、病虫害的发生、发病面积、病情严重程度、杂草对植株的胁迫等，采集视频信息是有效的管理方式。通过网络摄像头、计算机和无线传感器网络，结合 Android app，把信息及时进行采集、储存与展示，可为作物病虫害的防治提供及时的决策依据。
6、数据管理功能：
随人们生活质量的提升，农产品质量越来越获得人们重视。而农产品的优化与改进，占据农业产业的一个重要因素。建立温室数据库，利用 Android APP 实现远程的数据采集、存储、分类、检索、传输等数据管理。
7、远程控制功能：
该系统中主要体现以下两种功能： a温室控制决策功能 通过中心服务器的 MCGS 软件建立自动控制系统，根据不同作物的需求， 设定作物生长所需环境目标参数。软件根据传感器传输的数据，与作物植株适宜 的范围数据进行比对，来决定之后的控制步骤，控制对应的设备来调节温湿度、 光照强度、二氧化碳浓度等环境信息。
b温室环境报警系统的建立 当控制与决策系统建立后，报警机制建立也是必要环节。当温室实际情况超 过系统设定好的报警门限时，通过预设的 MCGS 报警信息显示系统，及时检查 出现异常的原因，以防因为设备故障等造成对农业生产的影响。
8、信息发布功能：
该系统中主要体现以下三种功能： a首页导航及信息管理功能 网页管理平台在系统中有承上启下的作用。根据数据监测功能与控制功能建 立对应的导航页面，通过动态网页方式管理后台信息。
b新闻功能 首页是系统界面门面，是给用户第一印象的地方，包括名称、标志、导航、 公司的等。另外，新闻功能的加入也很重要。本功能主要转载主流门户 农业网站消息，种植业生产的产前信息、产中信息、产后信息、相关农业企业信 息报道来促进农业信息化在农业生产的深入应用，为农户当好参谋和助手。
c安全注册及用户的管理 为了保证用户的使用安全，系统在数据库中储存有用户数据，设定相应的权 限，以限制不同访问人员的 *** 作权利。例如管理员具备设备的控制权限，普通人员只有查看权，没有控制权，进入监控功能需要账号、密码才能登陆使用。工业物联网是指在工业中应用物联网技术，实现工业特有的价值增值的技术模式。
所有物联网都是为了实现万物互联，特别是物与物的互联，但是工业物联网又有其专有属性，原因是与工业物联网相对的消费物联网本身的联网密度、联网的实时性、联网物的异质化要求都不高，而工业物联网的要求主要表现在联网密度、联网实时性及联网异质化三个方面。
思考所有问题都需要从宏观到微观的细化过程，工业物联网也不能例外，我认为对工业物联网进行深度思考，需要从以下五个维度进行分析，否则将会要么带来一叶障目，要么带来好高骛远。
首先需要我们思考的问题是，工业物联网的价值、意义和目的是什么；第二个是工业物联网需要连什么的问题，这是一个范围的概念；第三个需要我们思考的是连入物联网的物的层级问题，也就是深度的问题；第四个需要我们思考的是实现物联的价值成本分析；第五个需要我们思考的是如何建设工业物联网。
互联网实现了计算机与计算机的连接，或者说实现了人与人的连接，这个连接带来了人的交互的便利，在这个基础上涌现出很多全新的、颠覆性的商业模式，例如，电子商务、即时通讯，社交媒体等等；而物联网将实现人与物、物与物的连接，同样我们也期望带来全新的、颠覆性的商业模式，甚至更进一步，期望带来人类生活、生产方式的全新的颠覆性的模式。
作为物联网主战场的工业物联网，人们对其的期许是在工业设计、制造、流通环节带来革命性的变革，为传统工业注入新的活力，提供新的势能，驱动工业在更高维度上发展、创新、乃至变革。随着计算、存储能力的提升，特别是大数据、人工智能的发展，任何行业对数据获取手段都提出了前所未有的要求。对数据获取手段的要求主要表现在四个特征，第一是高效性；第二是准确性；第三是实时性；第四是经济型；在当前技术能力下，能够同时满足这四个特征的就是工业物联网，首先，芯片技术已经发展到一个具有较强计算能力的MCU在美元以下，RFID芯片价格甚至已经到美分这个量级，使得工业物联网有了物质基础，同时满足了经济性要求；近三十年的通讯技术的发展，从模拟到数字，从简单调制到复杂调制技术的商用化，使无线通讯可以很廉价地覆盖几百米甚至数公里的范围，满足了数据获取的密集部署要求，同时由于工业物联网的永久在线的特征，使工业物联网满足数据获取的高效性、实时性要求；微电子技术在近年也发生了突飞猛进的发展，不论在价格上还是在进度上都有了长足的突破，满足了数据获取的准确性。
总而言之，工业物联网的出现是在以下几个条件成熟时涌现出来的不可逆转的趋势：
1、快速变化的市场需要数据支撑，产生了市场对数据获取的急切要求；
2、MCU的发展使得计算能力快速提升；
3、以调制技术为核心的通讯技术发展为联网建立的管道基础；
4、传感技术，特别是以MEMS为标志的微电子技术的发展给予感知世界提供的保证；
工业物联网不是规划出来的，是各种技术与需求发展进化的产物，是生活、生产、经济发展到一定高度后自然而然出现的，是在需求的驱动下，众多行业创新带了的自然产物。
通过工业物联网，可以把传统经济中不可数字化之物数字化，可以把传统不可数字化之行为数字化，可以把传统不可能变为可能，甚至变为容易获得、解决的方案。
这个问题是第一个问题的延续，如果不考虑经济性，那么我们可以说工业物联网连接一切可连接之物，但是，当我们在做一个务实的、有价值的方案时就不能不考虑可行性及经济性，那么工业物联网连什么呢？我们认为这是一个从哪里来到哪里去的问题，我们通过上面对价值、意义和目的分析可知，我们应该从目的反推，一切从目的出发，时刻盯紧企业需要弥补的最关键环节，例如，如果对量化OEE有需求，那么我们就要连接设备状态；如果要减少在制品，那么我们就要对在制品进行追踪；如果能源消耗对企业是重中之重，那么我们就要把能效物联化，等等。世界上不存在同样的两片树叶，同样地，世界上也不存在同样的两个企业，我们只能对企业本身进行深入分析，紧紧聚焦于企业价值，在保证经济性的基础上，确定工业物联网的实施范围方案。联网范围一个核心点是连入物的属性，也就是说我们通过分析连入物的属性与企业建设工业物联网目标的耦合度，决定需要实施工业物联网的广度。
通过分析工业物联网连什么后，我们得到了连入物的内容，接下来需要我们决定是对每个/每类连入物我们该数字化哪些属性，这里遇到工业物联网特有的一个障碍，需要连入工业物联网的物的可连通性问题， 特别是在设备互联时，可连通性表现的特别突出，例如，有的设备具有开放的通讯协议和可用的通讯接口，有的设备不开放协议等等，那么可连通性就是对方案供应商的很大的考验，我们的经验是有四种方案可供选择：
1、使用设备开放的协议；
2、使用设备自带的传感器；
3、添加新的传感器；
4、改变观察侧面及维度，使用全新的采集模式；
其中第四条，改变观察的侧面和维度，使用全新的连接方式是使用第一性原理，避开设备不开放协议或接口的阻碍，避开被设备供应商牵着鼻子走的方向，从本质上获取数据。例如：通过能效检测获得设备的使用状态，通过震动传感分析设备部件的故障、甚至是转速等，只要通过第一性原理从你需要的信息入手，而不是被动地从设备可以提供的数据入手来提供物联解决方案的方式。直接把我们需要的信息做为目标，观察除了直接连接设备外，我们还能够如何获得需要的信息，因为只有我们获得的数据能够与设备提供的数据在信息上能够“同构”即可。例如，我们可以在我们的物联设备上安装一个震动传感器，从传感器获得的数据中，我们即得到了设备是否开机，又得到了是否启动工作，同时还得到设备的转速。如果不用第一性原理，而是硬要跟设备互联，那至少要采集三个数据，并且未必设备能够给你。这就是典型的边缘计算的案例，边缘计算的计算规则一定要具有定制能力，可以说边缘计算一定是一个知识容器，可以方便地把客户、厂家，甚至是第三方的知识融入的容器，我们开发的支持脚本的设备已经具有了初步的边缘计算的功能，我们需要在这个方面继续加大支持力度。
所以，通过分析企业价值和物的可连通性，我们就可以明确定义需要连入物层级，也就明确了连入物的连接深度；
在连入物联网的物的层级中一个重要的概念是管理粒度，对于制造业来说，连入物的管理粒度大概分为如下几个层级：
1、传感级；
2、设备级；
3、产线级；
4、车间级；
5、企业级；
也就是说我们要在经济性可行的前提下定义数据获取的粒度。理论上讲，细粒度一定比粗粒度更好，更有价值，但是当加入成本分析后，可能并不一定粒度越细越好，需要按照各种制约因素找到一个平衡点。
价值成本永远在企业行为中持有权值最高的赞同或者否决的一票，通过前三项分析，我们仅剩下最后一个问题没有解决，这也是关乎价值成本的关键：管理粒度问题，我们到底需要在多细的粒度下进行管理？这带来了一个哲学问题：世界是不是需要黑盒子。什么意思呢？当我们确定一个管理粒度后，比管理粒度更细的信息将被隐藏在黑盒子中，这个黑盒子将成为我们分析深度或者认知深度的制约因素和约束条件。我们可以通过价值成本分析来找到这个平衡点，从而明确黑盒子的大小，并最终确定连入工业物联网的物的特性。
我们的期许是工业物联网建设的价值观，其他一起都是方法论。首先，我们在规划物联网时要本着既要有高瞻远瞩，又要有务实可行的精神。在思考黑盒子的大小时我们要高瞻远瞩，设计方案尽可能地以黑盒子尽量小为目标，而实施方案则按照价值成本分析选择合适的黑盒子的大小，也就是选择合适的管理粒度，从而保证投入收益的平衡，甚至我们可以把黑盒子尽量定义的大些，用以验证工业物联网的可行性，最大可能地降低工业物联网实施的风险。
总之，我们应该从以几个方案来确定工业物联网的建设原则：
1、期望获得什么结果？
2、期望用什么方式获得想要的结果？
3、需要信息基础提供什么？
4、工业物联网是否能够获得这些信息？
5、工业物联网如何获得这些信息？
6、获得这些信息的性价比如何？
7、回归分析，评估预期结果是否符合经济利益？
8、落地实施。
一、感知层——感知信息
作为物联网的核心，承担感知信息作用的传感器，一直是工业领域和信息技术领域发展的重点，传感器不仅感知信号、标识物体，还具有处理控制功能。
目前，在发达国家，其发展已芯片化、集成化和智能化。如最早提出泛在网的加州大学（伯克利分校），已将压力、磁、光等传感单元集成在一个芯片中，而且芯片具备无线接入和自组网功能。
然而，传感器国产化程度较低，其成本、性能和寿命尚不能满足交通运输物联网信息感知的需求。据了解，交通运输部正在和其他部门合作，研制满足交通需求、具有自主知识产权的传感器，并对市场产生了影响。如专业生产感知气象信息设备的维萨拉公司，得知交通运输部正在组织相关研究后，主动要求加入，其产品在国内也应声降价。
二、网络层——传输信息
传感器感知到基础设施和物品信息后，需要通过网络传输到后台进行处理。
目前，传输信息应用的网络先进技术包括第6版互联网协议（IPv6）、新型无线通信网（3G、4G、ZIGBEE等）、自组网技术等，正在向更快的传输速度、更宽的传输带宽、更高的频谱利用率、更智能化的接入和网络管理发展。
据专家介绍，我国在道路建设中，沿路铺设了大量光纤，但利用程度不高。物联网采集到的海量数据，可以使这些道路光纤物尽其用。
三、应用层——处理信息
物联网概念下的信息处理技术有分布式协同处理、云计算、群集智能等。
信息处理的目的是应用，交通物联网的信息处理是为了分析大量数据，挖掘对百姓出行和交通管理有用的信息。此外，还需要建立信息处理和发送机制体制，保证信息发送到需要的人手中。比如，把宏观的路网信息发送给管理决策人员，把局部道路通行情况发送给公众，把某条具体路段的事故信息发送给正行驶在上面的车辆。
物联网的体系结构可以分为感知层，网络层和应用层三个层次。
感知层。是物联网发展和应用的基础，包括传感器或读卡器等数据采集设备、数据接入到网关之前的传感器网络。感知层以RFID、传感与控制、短距离无线通信等为主要技术，其任务是识别物体和采集系统中的相关信息，从而实现对“物”的认识与感知。
网络层。是建立在现有通信网络和互联网基础之上的融合网络，网络层通过各种接入设备与移动通信网和互联网相连，其主要任务是通过现有的互联网、广电网络、通信网络等实现信息的传输、初步处理、分类、聚合等，用于沟通感知层和应用层。目前国内通信设备和运营商实力较强，是我国互联网技术领域最成熟的部分。
应用层。是将物联网技术与专业技术相互融合，利用分析处理的感知数据为用户提供丰富的特定服务。应用层是物联网发展的目的。物联网的应用可分为控制型、查询型、管理型和扫描型等，可通过现有的手机、电脑等终端实现广泛的智能化应用解决方案。
资料拓展：
物联网的整个结构可分为射频识别系统和信息网络系统两部分。射频识别系统主要由标签和读写器组成，两者通过RFID空中接口通信。读写器获取产品标识后，通过internet或其他通讯方式将产品标识上传至信息网络系统的中间件，然后通过ONS解析获取产品的对象名称，继而通过EPC信息服务的各种接口获得产品信息的各种相关服务。整个信息系统的运行都会借助internet的网络系统，利用在internet基础上的发展出的通信协议和描述语言。
因此我们可以说物联网是架构在internet基础上的关于各种物理产品信息服务的总和。从应用角度来看，物联网中三个层次值得关注，也即是说，物联网由三部分组成：一是传感网络，即以二维码、RFID、传感器为主，实现对“物”的识别。二是传输网络，即通过现有的互联网、广电网络、通信网络等实现数据的传输与计算。三是应用网络，即输入输出控制终端。
云计算扮演着物联网和大数据共同工作场所的角色，其中物联网是数据的来源，大数据作为一种技术是数据的分析平台。根据IDC的数据，在未来五年内，将有超过90%的物联网数据托管在云平台上。其背后的原因是：
（1）大量的物联网数据生成将为大数据系统提供数据。
（2）降低物联网中数据混合的复杂性是使其收益最大化的标准之一。其背后的概念是一如果物联网应用程序和数据孤岛运行，我们将无法充分发挥其潜力。因此，为了获得更好的见解并做出决策，混合来自各种来源的信息(数据) 是最好的方法。
因此，对于上述两点，我们明确认为需要为物联网和大数据采用基于云的系统。这从产品导向转向基于信息的结果导向。
总而言之，物联网，大数据和云计算的融合利用了决策支持系统的新视野。此外，物联网，大数据和云计算的融合可以为所有行业提供新的机会和应用。
三维物联网概念
三维物联网是运用虚拟现实技术构建的全三维数字化物联网管理平台，结合互联网技术、射频识别传感器、视频监控系统、视频分析系统，以及数据仓库技术和数据挖掘技术，突破以人工管理为主的常规园区管理模式，解决常规管理模式中各系统各自独立，支离破碎的问题，同时解决传统模式中信息量少、流通不畅、缺乏综合分析、难以共享、应对突发事件反应迟缓、安全隐患较大等问题，实现物联网时代全面感知各种信息，让常规园区管理更加智能便捷。
三维物联网关键技术
RFID射频识别技术——物联网的“嘴巴”
RFID射频识别技术作为一种通信技术，通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触。
传感器技术——物联网的“耳朵”
作为接收器，它能感受规定的被测量，例如温湿度、电压、电流，并按照一定的规律转换成可用输出信号。
AI及云计算技术——物联网的“大脑”
云计算是把一些相关网络技术和计算机发展融合在一起的产物。它提供动态的可伸缩的虚拟化的资源的计算模式，具有十分强大的计算能力，高达每秒10万亿次的运算能力，可以模拟核爆炸、预测气候变化和市场发展趋势。同时它也具有超强的存储能力，具有计算和存储能力。
而相比云计算，AI技术就是真正意义上模仿人类大脑学习与思考，研究领域有智能机器人、虚拟现实技术与应用、工业过程建模与机器学习等。
无线网络技术——物联网传输中的“高速公路”
当物体与物体“交流”的时候，就需要高速、可进行大批量数据传输的无线网络，无线网络的速度决定了设备连接的速度和稳定性。若无线网络的速率太低，就会出现设备反应滞后或者连接失败等问题。
目前，我们使用的大部分网络属于4G，4G给通信市场带来的变革是十分巨大的，但是在我们即将面世的5G面前都不算什么，据悉，5G的峰值理论传输速度可达每秒数10Gb，举例而言就是一部超高清画质可在1秒之内下载完成，作为第五代移动通信技术，加上国内5G近两年的政策推动，也将把移动市场推到一个全新的高度，而物联网相关领域的发展也因其得到很大的突破。
三维物联网应用领域有哪些？
智慧城市
智慧城市以最大化优化城市功能为目标，促进经济增长，同时利用智能科技与数据分析来提高城市居民的生活质量。智慧城市基于物联网、云计算等新一代信息技术以及维基、社交网络、综合集成法等工具和方法的应用，营造了有利于创新涌现的生态。更为重要的是，智慧城市利用信息和通信技术让城市生活更加智能，通过高效利用资源，节约成本、能源，提升生活质量，减少对环境的负面影响，推动了低碳经济的发展。
智慧园区
园区应用物联网的理件技术可以实现各照明设备电气参数的集中采集，能耗计量和统计、故障声光报警、设备防盗，快速地图定位故障点等。园区中的各种需要获得的有用信息包持温度、湿度，照度等，都可用传感得技术获得，传感器技术获得这些信息后把它们转换成与之对应的输出信号，这样就可以使人们能更好地控制自己的生活和工作环境，最终可以使园区实现智能化。
工业物联网
物联网不仅是智能制造的关键技术之一，也是制造业企业实现数字化转型的重要途径；借助物联网技术，企业可以对多种类型的数据进行高效采集和整合分析，为客户提供远程故障诊断、预测性运维等增值服务，并通过数据价值深度发掘实现数据变现新的收入增长，变产品制造商为综合服务提供商。制造领域应用于物联网技术，主要体现在数字化以及智能化的工厂改造上，包括工厂机械设备监控和工厂的环境监控。未来应提高工业设备的数字化水平，挖掘原有设备数据的价值，提高设备间的协同能力。
建筑施工管理
随着建筑业的高速发展，施工事故也频繁发生，不仅夺去了无数建设者的生命，也为国家和企业造成了重大的经济损失。安全问题始终贯穿于工程建设始终，但是影响施工安全的因素错综复杂，管理的不规范和技术的不成熟都有可能导致施工的安全问题。物联网在施工管理中的应用，可以一定程度上避免安全事故的发生，保证施工安全。
1 物联网的标准体系2 急需的物联网总体标准
3 传感器标准
4 传感器标准
5 传感器标准进展情况
6 传感器标准体系框架
认知感知层
1．感知层的概念
物联网层次结构分为三层,分别为感知层、网络层、应用层。感知层位于最 底层,它是物联网的核心，其功能为“感知”，即通过传感网络获取环境信息。 感知层是物联网的核心，是信息采集的关键部分。
2．感知层的应用
感知层包括二维码标签及识读器、RFID 标签及读写器、摄像头、GPS 导航、 各种功能传感器、M2M 终端、传感器网关等，主要功能是识别物体、采集信息， 与人体结构中皮肤和五官的作用类似。
3．感知层的关键技术
(1) 传感器：传感器是物联网中获得信息的主要设备，它利用各种机制把被 测量转换为电信号，然后由相应信号处理装置进行处理，并产生响应动作。 (2)RFID：它的全称为 Radio Frequency Identification，即射频识别， 又称为电子标签。RFID 是一种非接触式的自动识别技术，可以通过无线电讯号 识别特定目标并读写相关数据。它主要用来为物联网中的各物品建立唯一的身份 标示。
(3)无线传感网络：它的英文名称为 Wireless Sensor Network，简称 WSN。 传感器网络是一种由传感器节点组成网络，其中每个传感器节点都具有传感器、 微处理器和通信单元。节点间通过通信网络组成传感器网络，共同协作来感知和 采集环境或物体的准确信息。它是目前发展迅速，应用最广的传感器网络。
认知网络层
1 网络层的概念
网络层位于物联网三层结构中的第二层，它功能是通过通信网络进行信息传 输。网络层作为纽带连接着感知层和应用层，它由各种私有网络、互联网、有线 和无线通信网等组成，相当于人的神经中枢系统，负责将感知层获取的信息，安 全可靠地传输到应用层，然后根据不同的应用需求进行信息处理。
2 网络层的组成
物联网网络层包含接入网和传输网，分别实现接入功能和传输功能。传输网 由公网与专网组成，典型传输网络包括电信网、广电网、互联网。接入网包括光 纤接入、无线接入、以太网接入、卫星接入等各类接入方式，实现底层的传感器 网络、RFID 网络最后一公里的接入。
3 网络层的主要技术
物联网用到的通信技术主要包括 3G/4G 通信、IPv6、WI-FI 和 WIMAX、蓝牙、 ZigBee 自组网技术等。正在向更快的传输速率，更宽的传输宽带、更高的频谱 利用率、更智能化的接入和网络管理发展。
认知应用层
1 应用层的概念
应用层位于物联网三层结构中的最顶层，它的功能是通过云计算等计算平台 进行信息处理。应用层与最低端的感知层一起，是物联网的显著特征和核心所在， 应用层可以对感知层采集数据进行计算、处理和知识挖掘，从而实现对物理世界 的实时控制、精确管理和科学决策。
2 应用层的技术
（1）物联网应用：它是用户直接使用的各种应用，通常用应用软件的形式 表现。如智能 *** 控、安防、电力抄表、远程医疗、智能农业等。
（2）物联网中间件：物联网中间件是一种独立的系统软件或服务程序，将 各种可以公用的能力进行统一封装，提供给物联网应用使用。
（3）云计算：它对物联网海量数据的存储和分析。根据服务类型不同将云 计算分为：基础架构即服务(IaaS)、平台即服务（PaaS)、服务和软件即服务（SaaS)。
3 应用层与其他两层的关系 感知层将采集到的数据通过网络层传递给应用层，应用层将接收到的数据进 行分析管理，再将这些数据根据各行各业的应用做出反应处理。例如，在智能电 网中的远程电力抄表应用：安置于用户家中的读表器上显示感知层中的传感器采 集到的数据，通过网络层将数据发送并汇总到发电厂的处理器上，该处理器及其 对应工作就属于应用层，它将完成对用户用电信息的分析，并自动采取相关措施。楼宇节能需要运用物联网技术，将数据用传感器设备实时感知采集，通过无线网络把楼宇与互联网相连接，实现信息的交换与管控。帮助用户实现照明智能管控、温度智能管控、能耗智能管控、环境监测管控、等内容，对楼宇空间进行智慧化控制、监控、管理，可以有效和高效地使用电力可以节省资金。
天环PACOM智能建筑能耗系统能帮助用户实现照明智能管控、温度智能管控、能耗智能管控、环境监测管控、空间智能管控及人员和资产定位等内容，对楼宇空间进行智慧化控制、监控、管理。系统在安全性上对系统进行多层加密和黑名单机制，能够提供物联网所需的工业级、政府级、多层级的安全性。以及在平台上加入了AI算法，使其具备超强人工智能算法，通过不断的数据采集、分析、挖掘，能够对整体建筑系统运行进行预测性维护，同时针对用户体验数据、环境数据等进行自动控制策略优化，无感知智控。
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