光纤传感器应用与研究实验报告

2014-2018年 中国光纤传感器行业市场需求与投资规划分析报告
近日，国家质监总局公布了2013年度“科技兴检奖”评选结果，浙江省计量院的“白光干涉系统在光纤传感器特性计量中的应用研究”项目获得三等奖。这个项目填补了国内在光纤传感精确计量领域的空白，为中国的光纤传感产业发展提供了技术支撑。
前瞻产业研究院发布的《2014-2018年中国传感器制造行业发展前景与投资预测分析报告》指出，光纤传感器具有抗电磁干扰、轻巧、灵敏度高等优势，可以将信息传感与信号传输合二为一，便于构成分布式网络，易于实现远距离监控和多点实时监测。光纤传感器已被广泛应用于国防、电力、石油、建筑、医学等领域，伴随着物联网技术的发展，光纤传感器将与无线传感技术一起在物联网中起到更为重要的作用。
前瞻产业研究院发布的传感器行业报告指出，当前我国光纤传感行业处于起步阶段，市场规模还不大。但国内多个行业也开始广泛应用光纤传感器，例如，石油和天然气、航天航空、生物医学等领域将大量应用光纤传感器；再如，光纤传感器可预埋在混凝土、碳纤维增强塑料及各种复合材料中，用于测试应力松驰、施工应力和动荷载应力，从而评估桥梁短期施工阶段和长期营运状态的结构性能。在政策推动和规模效应的作用下，光纤传感器的市场空间越来越广阔。
前瞻产业研究院传感器行业研究小组同时指出，截至2013年底中国2000万元规模以上的传感器制造企业达到263家。但行业整体素质参差不齐，规模以上传感器企业数量以小型企业为主，占比近七成。同时，多数企业集中于低端产品的生产，以价格竞争为主，竞争较为激烈，而高端产品集中在龙头企业及外资企业之中。
而此次获奖的浙江省计量院“白光干涉系统在光纤传感器特性计量中的应用研究”项目，研制了一套可以对光纤光栅传感器进行实验室和在线计量的装置，实现光纤光栅的均匀性、解调系统性能的计量，并具备在线计量的能力。在光纤传感器的应用领域，该系统也为应用于大型工程项目中的光纤传感器系统提供计量检定服务。这一研究项目的成功有助于提升国内传感器行业的高端技术水平，增强国内企业在光纤传感器等高端、新兴传感器产品市场的竞争能力。

当前的互联网只限于信息共享，网络则被认为是互联网发展的第三阶段。网络可以构造地区性的网络、企事业内部网络、局域网网络，甚至家庭网络和个人网络。网络的根本特征并不一定是它的规模，而是资源共享，消除资源孤岛。 网络技术具有很大的应用潜力，能同时调动数百万台计算机完成某一个计算任务，能汇集数千科学家之力共同完成同一项科学试验，还可以让分布在各地的人们在虚拟环境中实现面对面交流。 发展历程 网络研究起源于过去十年美国政府资助的高性能计算科研项目。这项研究的目标是将跨地域的多台高性能计算机、大型数据库、大型的科研设备、通信设备、可视化设备和各种传感器等整合成一个巨大的超级计算机系统，以支持科学计算和科学研究。 微软公司把开发力量集中在数据网络上，关注使用网络共享信息，而不是网络的计算能力，这反映了学术和研究领域内的分歧。事实上，很多用于学术领域的网络技术都能够成为商业应用。 Argonne Globus是美国阿贡（Argonne）国家实验室的网络技术研发项目，全美12所大学和研究机构参与了该项目。Globus对资源管理、安全、信息服务及数据管理等网络计算的关键理论进行研究，开发能在各种平台上运行的网络计算工具软件，帮助规划和组建大型的网络试验平台，开发适合大型网络系统运行的大型应用程序。 目前，Globus技术已在美国航天局网络、欧洲数据网络、美国国家技术网络等8个项目中得到应用。2005年8月，美国国际商用机器公司（IBM）宣布投入数十亿美元研发网络计算，与Globus合作开发开放的网络计算标准，并宣称网络的价值不仅仅限于科学计算，商业应用也有很好的前景。网络计算和Globus从开始幕后走到前台，受到前所未有的关注。 中国非常重视发展网络技术，由863计划“高性能计算机及其核心软件”重大专项支持建设的中国国家网络项目在高性能计算机、网络软件、网络环境和应用等方面取得了创新性成果。具有18万亿次聚合计算能力、支持网络研究和网络应用的网络试验床——中国国家网络，已于2005年12月21日正式开通运行。这意味着通过网络技术，中国已能有效整合全国范围内大型计算机的计算资源，形成一个强大的计算平台，帮助科研单位和科技工作者等实现计算资源共享、数据共享和协同合作。 关键技术 网络的关键技术有网络结点、宽带网络系统、资源管理和任务调度工具、应用层的可视化工具。网络结点是网络计算资源的提供者，包括高端服务器、集群系统、MPP系统大型存储设备、数据库等。宽带网络系统是在网络计算环境中，提供高性能通信的必要手段。资源管理和任务调度工具用来解决资源的描述、组织和管理等关键问题。任务调度工具根据当前系统的负载情况，对系统内的任务进行动态调度，提高系统的运行效率。网络计算主要是科学计算，它往往伴随着海量数据。如果把计算结果转换成直观的图形信息，就能帮助研究人员摆脱理解数据的困难。这需要开发能在网络计算中传输和读取，并提供友好用户界面的可视化工具。 研究现状 网络计算通常着眼于大型应用项目，按照Globus技术，大型应用项目应由许多组织协同完成，它们形成一个“虚拟组织”，各组织拥有的计算资源在虚拟组织里共享，协同完成项目。对于共享而言，有价值的不是设备本身而是实体的接口或界面。 从技术角度看，共享是资源或实体间的互 *** 作。Globus技术设定，网络环境下的互 *** 作意味着需要开发一套通用协议，用于描述消息的格式和消息交换的规则。在协议之上则需要开发一系列服务，这与建立在TCP/IP（传输控制协议/网际协议）上的万维网服务原理相同。在服务中先定义应用编程接口，基于这些接口再构建软件开发工具。 Globus网络计算协议建立在网际协议之上，以网际协议中的通信、路由、名字解析等功能为基础。Globus协议分为构造层、连接层、资源层、汇集层和应用层五层。每层都有各自的服务、应用编程接口和软件开发工具、上层协议调用下层协议的服务。网络内的全局应用都需通过协议提供的服务调用 *** 作系统。 构造层功能是向上提供网络中可供共享的资源，是物理或逻辑实体。常用的共享资源包括处理能力、存储系统、目录、网络资源、分布式文件系统、分布式计算机池、计算机集群等。连接层是网络中网络事务处理通信与授权控制的核心协议。构造层提交的各资源间的数据交换都在这一层控制下实现的。各资源间的授权验证、安全控制也在此实现。资源层的作用是对单个资源实施控制，与可用资源进行安全握手、对资源做初始化、监测资源运行状况、统计与付费有关的资源使用数据。 汇集层的作用是将资源层提交的受控资源汇集在一起，供虚拟组织的应用程序共享、调用。为了对来自应用的共享进行管理和控制，汇集层提供目录服务、资源分配、日程安排、资源代理、资源监测诊断、网络启动、负荷控制、账户管理等多种功能。应用层是网络上用户的应用程序，它先通过各层的应用编程接口调用相应的服务，再通过服务调用网络上的资源来完成任务。应用程序的开发涉及大量库函数。为便于网络应用程序的开发，需要构建支持网络计算的库函数。 目前，Globus体系结构已为一些大型网络所采用。研究人员已经在天气预报、高能物理实验、航空器研究等领域开发了一些基于Globus网络计算的应用程序。虽然这些应用仍属试验性质，但它证明了网络计算可以完成不少超级计算机难以胜任的大型应用任务。可以预见，网络技术将很快掀起下一波互联网浪潮。面对即将到来的第三代互联网应用，很多发达国家都投入了大量研究资金，希望能抓住机遇，掌握未来的命运。 中国也加强了网络方面的投入。中科院计算所为自己的网络起名为“织女星网络”（Vega Grid），目标是具有大规模数据处理、高性能计算、资源共享和提高资源利用率的能力。与国内外其他网络研究项目相比，织女星网络的最大特点是“服务网络”。中国许多行业，如能源、交通、气象、水利、农林、教育、环保等对高性能计算网络即信息网络的需求非常巨大。预计在最近两三年内，就能看到更多的网络技术应用实例。 应用领域 网络技术的应用领域很广，主要有以下几方面。 分布式超级计算 分布式超级计算将分布在不同地点的超级计算机用高速网络连接起来，并用网络中间件软件“粘合”起来，形成比单台超级计算机强大得多的计算平台。 分布式仪器系统 分布式仪器系统使用网络管理分布在各地的贵重仪器系统，提供远程访问仪器设备的手段，提高仪器的利用率，方便用户的使用。 数据密集型计算并行计算技术往往是由一些计算密集型应用推动的，特别是一些带有巨大挑战性质的应用，大大促进了对高性能并行体系结构、编程环境、大规模可视化等领域的研究。数据密集型计算的应用比计算密集型的应用多得多，它对应的数据网络更侧重于数据的存储、传输和处理，计算网络则更侧重于计算能力的提高。在这个领域独占鳌头的项目是欧洲核子中心开展的数据网络（DataGrid）项目，其目标是处理2005年建成的大型强子对撞机源源不断产生的PB/s量级实验数据。 远程沉浸 这是一种特殊的网络化虚拟现实环境。它是对现实或历史的逼真反映，对高性能计算结果或数据库可视化。“沉浸”是指人可以完全融入其中：各地的参与者通过网络聚集在同一个虚拟空间里，既可以随意漫游，又可以相互沟通，还可以与虚拟环境交互，使之发生改变。目前，已经开发出几十个远程沉浸应用，包括虚拟历史博物馆、协同学习环境等。远程沉浸可以广泛应用于交互式科学可视化、教育、训练、艺术、娱乐、工业设计、信息可视化等许多领域。 信息集成 网络最初是以集成异构计算平台的身份出现，接着进入分布式海量数据处理领域。信息网络通过统一的信息交换架构和大量的中间件，向用户提供“信息随手可得”式的服务。网络信息集成将更多应用在商业上，分布在世界各地的应用程序和各种信息通过网络能进行无缝融合和沟通，从而形成崭新的商业机会。 信息集成如信息网络、服务网络、知识网络等，是近几年网络流行起来的应用方向。2002年，Globus联盟和IBM在全球网络论坛上发布了开放性网络服务架构及其详细规范，把Globus标准与支持商用的万维网服务标准结合起来。2004年，Globus联盟、IBM和惠普（HP）等又联合发布了新的网络标准草案，把开放性网络服务架构详细规范I转换成6个用于扩展万维网服务的规范，网络服务已与万维网服务彻底融为一体，标志着网络商用化时代的来临。 网络技术的发展，标准是关键。就像TCP/IP协议是因特网的核心一样，构建网络计算也需要对核心——标准协议和服务进行定义。目前，一些标准化团体正在积极行动。迄今为止，网络计算虽还没有正式的标准，但在核心技术上，相关机构与企业已达成一致，由美国阿贡国家实验室与南加州大学信息科学学院合作开发的Globus 计算工具软件已成为网络计算实际的标准，已有12家著名计算机和软件厂商宣布将采用Globus 计算工具软件。作为一种开放架构和开放标准基础设施，Globus 计算工具软件提供了构建网络应用所需的很多基本服务，如安全、资源发现、资源管理、数据访问等。目前所有重大的网络项目都是基于Globus 计算工具软件提供的协议与服务的。 除了标准以外，安全和可管理性、人才的缺乏也是网络计算亟待解决的一个问题，否则它将无法成为企业的商业架构。在真正实现商业应用之前，还需要解决许多问题。即便如此，构建全球网络的前景仍是无法抗拒的。 主要功能 一般来说，计算机网络可以提供以下一些主要功能： 资源共享 网络的出现使资源共享变得很简单，交流的双方可以跨越时空的障碍，随时随地传递信息。 信息传输与集中处理 数据是通过网络传递到服务器中，由服务器集中处理后再回送到终端。 负载均衡与分布处理 负载均衡同样是网络的一大特长。举个典型的例子：一个大型ICP（Internet内容提供商）为了支持更多的用户访问他的网站，在全世界多个地方放置了相同内容的>这个要根据学校的教学计划和物联网实验室的规划了，广州飞瑞敖物联网实验室是结合了物联网传感层、网络层与应用层的特点，进行分层设计、整合实施、扎根应用、联系教学的模块化结构的整体解决方案，这样的物联网实验室能为很多专业的很多课程提供实验场所，提高学生的动手实践能力。

2020年11月4日，上海 —— 微软连续第三年参加中国国际进口博览会，宣布持续加大在中国市场的技术投入，围绕人工智能、大数据、物联网、混合云、远程协作、低代码开发等领域，推出数十项微软智能云矩阵的新服务、新功能；微软全力支持中国合作伙伴生态系统建设，为全球及中国的合作伙伴提供8500万美元的发展奖励，并推出“2020行业深耕升级计划”，以微软全球和中国资源及庞大的客户网络，大力拓展合作伙伴的技术能力、市场影响、销售渠道和盈利规模；微软稳步推进在华的战略落地与业务发展，进一步完善研发、工程、实验室、加速、孵化器、销售、市场、服务以及生态圈等全链条布局，并一如既往地加大技术合作与人才投入；未来一年，微软计划在华增招1500人，通过不断夯实并提升技术服务能力，满足中国市场各行业客户加速数字化转型的需要。

微软公司资深副总裁、微软大中华区董事长兼首席执行官柯睿杰（Alain Crozier） 表示：“当前全球各地、各行各业都不约而同地加快了数字化转型的节奏，中国作为全球第一个走出疫情影响、并取得显著增长的主要市场，尤其展现出了令人瞩目的 科技 创新力、顽强蓬勃的生机与韧性。从混合办公模式的兴起、产品与服务全面数字化的趋势，到人们对可持续发展的认真思考，以及对提升数字技能的迫切需求，后疫情时代的新常态在加速数字化转型的同时，也开启了技术创新的巨大机遇。微软始终坚定支持中国的创新发展，我们将与合作伙伴生态系统共同发力，以构建创新力和业务韧性为突破口，为数字化转型加速发展注入持久动能。”

作为微软数字化转型战略的核心部署，微软智能云矩阵日趋完善。从安全可靠的Microsoft Azure 云服务平台、全面支持远程协作的 Microsoft 365 云生产力平台、将现代商业流程融会贯通的 Dynamics 365 智能商业应用平台、让快捷开发触手可及的 Power Platform 低代码应用开发平台，到世界最大的开源社区 GitHub，以及服务全球的 LinkedIn 职场社交平台，不断发展壮大的微软智能云矩阵，为全球客户、合作伙伴、开发者，提供了业界最为完整的技术链条与生态服务。微软智能云矩阵通过运营合作伙伴世纪互联在中国市场落地生根、融合发展，不但能够为客户提供高度一致的认证、安全、管理、合规保障，还能一举打通从物联网和边缘设备到数据智能，从混合云基础设施运维到业务应用开发的各个环节，以全平台合力加速数字化转型的创新发展。

面对后疫情时代的新常态，企业数字化转型呈现出一系列新趋势，包括混合云与边缘计算数据服务需求快速增长、远程协作混合办公广泛普及、企业商业模式加速数字化、线上线下业务流程快速更新迭代等。为了应对这些需求，微软智能云矩阵推出了一系列新服务、新功能。

其中， Microsoft Azure 推出一些列数据相关的产品与服务，如安全可靠的 Azure Data Box 设备；将 SQL 数据引擎带到了物联网网关和边缘设备上的 Azure SQL Edge；基于 Apache Spark 的协作分析服务 Azure Databricks；以及将企业数据仓库与大数据分析相结合且对数据进行统一的导入、准备、管理和服务的 Azure Synapse Analytics，帮助企业客户解锁数据洞察并构建人工智能解决方案。

作为微软生产力平台的集大成者， Microsoft 365 中的 Microsoft Defender、云安全态势管理、合规中心、Azure Sentinel 都得到增强；Microsoft Teams 新增同框模式、自定义布局等诸多功能，并深度整合人工智能与 Power Platform 低代码开发平台；最重要的是，由世纪互联运营的企业移动及安全性套件（EMS）即将正式落地中国市场，为客户建立起全球领先的一站式移动设备和企业安全保障。

Dynamics 365 发布用于全渠道客户服务方案的第一方全新智能语音服务，Project Operations 项目运营服务正式商用。

Power Platform 新增一系列服务专业开发者的低代码开发功能和服务；推出用于创建 RPA 机器人自动化流程的 Power Automate Desktop；基于 RPA 的 UI Flow 功能也将在中国市场正式推出，以端到端的业务流程自动化，对本地和云应用中原有的手动业务流程进行全面自动化升级改造。

疫情显著加速了全球各地、各行各业数字化转型的进程，积极拥抱技术创新、构建起灵活应对外界变化与挑战的业务韧性，正成为全球各地商业企业的共同选择，而中国市场已经走在了引领世界变革的最前端。IDC 与微软面向亚太地市场进行的一项为期六个月的研究[1]显示，疫情爆发以来，有63%的中国企业加快了创新和数字化进程，以增强企业复苏的动力和业务韧性。过去六个月，中国企业的创新力文化提高了19%，明显高于亚太市场的平均增长（11%）。

新常态下，越来越多的企业提出了加速数字化转型的迫切需求，这为微软合作伙伴生态系统带来了广阔的发展机遇。微软在中国市场拥有近17000家专注于不同行业、不同领域，拥有各自技术专长的合作伙伴，他们是微软技术能够在中国市场落地生根，并始终确保提供一流品质技术服务的关键基石。为了帮助合作伙伴锁定核心竞争力，从容应对潜在的风险和挑战，共同把握当前的发展机遇，微软推出了 “2020行业深耕升级计划” ，从联合构建、市场落地、能力提升、联合销售到整体业务模式转型升级等维度鼎力支持合作伙伴的业务发展。针对制造业、零售业、医疗卫生、教育等重点行业，微软全力支持有成功实践经验的合作伙伴打造“行业优先解决方案”，为行业需求最突出的问题和应用场景提供可复制的解决方案。围绕云基础设施与运维管理、现代生产力与安全、业务应用开发、数据与人工智能等热门应用领域，微软为合作伙伴提供大量的技术培训和技术认证服务，其中包括以周为单位举办的云培训日、每月的黑客松、每季度的技术训练营，以及每个合作伙伴数百小时的平台和社区学习机会。

“2020行业深耕升级计划”全方位支持和引导合作伙伴持续增强自身技术优势、强化业务能力，通过构建和增强创新力与业务韧性，推动业务模式的转型升级。微软希望这一计划能真正帮助合作伙伴未来 实现营收2到5倍的增长 。为了推进合作伙伴向云解决方案的转型，微软切实提升合作伙伴在云服务上的激励比例， 向全球及中国的合作伙伴提供的发展奖励将达8500万美元 。

微软植根中国近30年，一贯积极参与、全力支持中国的创新发展。微软于1992年成立北京代表处，1995年成立微软（中国）公司，1998年微软亚洲研究院的前身微软中国研究院成立，2011年微软亚洲互联网工程院成立。从最初只看重产品服务与市场销售，到立足中国引领全球 科技 创新，再到将全球前沿的科研突破转化为成功的产品和行业解决方案，微软不断完善着在中国的战略规划，逐渐实现了覆盖产学研商用各个环节的业务蓝图。

随着由云计算、大数据、人工智能等创新技术引领的数字化转型的兴起，微软公司成功转型为一家云计算与生产力公司。在这个过程中，微软与中国的创新合作，也变得更加全面和多样。在过去五年中，微软通过一系列创新加速平台，为超过1200家早期和中期创业企业提供了创业技术支持。仅过去12个月，就有600多家企业依托微软的云计算和人工智能物联网技术推动技术创新。微软支持的全部创业企业得到风险投资总额超过20亿美元，企业估值总额超过30亿美元。

微软与上海的合作，则是微软持续参与和推动中国技术创新、产业合作、创新创业的缩影。2010 年，微软在上海紫竹微软园区组建微软中国云计算创新中心，由此开启微软智能云的中国蓝图；2014年，由世纪互联运营的微软智能云 Azure 和 Office 365 先后在上海宣布正式商用，成为首个在中国正式商用的国际公有云；2016年9月，微软“云暨移动技术孵化计划”-徐汇双创社区云暨移动应用孵化基地-云赛空间正式运营，吸引138家初创企业入驻、举办大中型活动70余场、提供培训超过1500小时，孵化企业估值增长高达284%；2017年1月，微软加速落地上海，累计加速企业82家，总估值超过1000亿元，超过93%的企业获得下一轮融资；2018年，微软亚洲研究院（上海）和微软–仪电人工智能创新院落户徐汇区，亚研院（上海）目前已经组建完成人工智能与机器学习组、计算机系统组、创新工程组和学术合作部等研究团队，并积极服务于金融、医疗等行业的技术创新，创新院参与发起设立上海人工智能发展联盟/上海市人工智能行业协会，并为上千名人工智能人才提供了多层次的技术培训；2019年，微软全球规模最大的人工智能和物联网实验室在浦东正式启用，一年多来对接企业400余家，现已完成包括毕马威等三期90家企业入驻赋能，产出成果45个，目前第四期入驻企业正在火热招募中。

疫情爆发以来，微软在中国实施了以居家办公、远程协作为主的混合办公模式，微软业务的正常运行并没有受疫情的影响而停滞，而是在有条不紊地持续发展。过去几个月，微软仅在上海一地新招员工就有近500人。在2021年，微软计划在中国市场再新增加1500个招聘职位，满足未来业务持续发展的需要。

在本届中国国际进口博览会现场，微软在技术装备展区41号馆设立了以“ 科技 赋能”为主题的现场展区，围绕智能制造、智慧教育、智慧医疗、智慧零售、智能交通、智慧空间等创新领域，集中展示了微软与合作伙伴共同打造的最新解决方案、应用场景，以及助力中国企业创新创业，走向全球的成功实践。其中：

作为中国环境管理和恢复领域的领先企业，微软合作伙伴、功夫国际孵化器校友企业 蒙草 善于通过因地制宜的科学规划，帮助各地保护和恢复森林、草原植被。借助微软智能云 Azure 的物联网、数据分析服务及 Power BI，蒙草为内蒙古开发的减贫环保解决方案成功恢复了530公顷的干旱牧场，可支持300多户牧民的生产生活，每年每户还可增收数千元。

针对重型机械设备 *** 作复杂、工作环境复杂、设备价值高、安全生产要求高、对 *** 作人员要求高等特点， 嘉讯广源 基于 Microsoft HoloLens 2 的混合现实技术，构建了重型机械 *** 作培训平台。通过将数字虚拟仿真与物理控制相结合，该平台为重型机械的 *** 作培训和考核提供了高保真的仿真体验，能帮助学员通过反复的 *** 作训练熟练掌握 *** 作流程，识别 *** 作风险，并在安全条件下对可能出现的风险状况进行模拟训练，从而全方位地提升 *** 作员的技术水平和风险防范意识。

InnerEye 项目 将先进的机器学习方法用于三维医学影像的自动分割和定量分析。这项影像AI技术有助于提升临床诊断的效率，也可以辅助医生实现精准治疗以改善患者预后。该项目的目标是希望人工智能在医学影像分析方面被普及化使用，并让研究机构、医院、生命科学组织和医疗服务提供者，通过使用微软 Azure 云平台构建自己的医学影像人工智能模型。

微软亚洲研究院基于计算生物学、数据分析等领域的专业知识和研究经验，构建了 新冠数据分析网站 COVID Insights（covidmsracn） ，让人一目了然地看到病毒在全球范围内的传播特性、病毒学分析结果和最新研究热点。其提供的“传播与干预模型”，以交互方式展现隔离措施、医疗能力等方面投入力度的变化对病毒传播的潜在影响，对于防范病毒卷土重来和二次爆发有着重要的参考意义。

锦瑟医疗 利用微软 HoloLens 及其混合现实技术研发了 MR 医学教育解决方案、MR 医学临床解决方案、MR 远程协作解决方案，以及用来精确导航医疗器械和植入物、提高手术安全性和有效性的 MR 手术导航解决方案。在中南大学湘雅医院骨科胡懿郃教授团队进行的一次人工全髋关节置换手术中，钟达教授提前将患者皮肤、骨骼、神经和血管等组织信息生成全息模型，然后佩戴 HoloLens 将全息模型拟合在病灶部位，使手术医生在手术过程中如同拥有一双“透视眼”，精确避开病人的血管和神经，极大减小了出血量和手术风险。

作为第一个走出疫情阴影，逐渐实现复苏和增长的全球主要市场，中国已经成为以 科技 创新助推企业转型发展、业态创新升级、经济复苏发展的成功典范。 微软希望充分发挥自身的优势资源，与合作伙伴生态系统一起，为数字化转型的加速创新，贡献积极力量。

本专题我共整理了10篇文章，来自中国农业科学院农业质量标准与检测技术研究所、南京农业大学、英国林肯大学、华南农业大学、江南大学、国家农业智能装备工程技术研究中心、浙江大学、中国科学院、吉林农业大学、西北农林 科技 大学、国家信息农业工程技术中心等单位。

文章包含农产品质量安全纳米传感器、太阳能杀虫灯、分簇路由算法、农田物联网混合多跳路由算法、水产养殖溶解氧传感器研制、土壤养分近场遥测方法、农机远程智能管理平台、水肥浓度智能感知与精准配比、果园多机器人通信等内容，供大家阅读、参考。

专题--农业传感器与物联网

Topic--Agricultural Sensor and Internet of Things

[1]王培龙, 唐智勇 农产品质量安全纳米传感应用研究分析与展望[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 1-10

WANG Peilong , TANG Zhiyong Application analysis and prospect of nanosensor in the quality and safety of agricultural products[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 1-10

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[2]杨星, 舒磊, 黄凯, 李凯亮, 霍志强, 王彦飞, 王心怡, 卢巧玲, 张亚成 太阳能杀虫灯物联网故障诊断特征分析及潜在挑战[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 11-27

YANG Xing, SHU Lei, HUANG Kai, LI Kailiang, HUO Zhiqiang, WANG Yanfei, WANG Xinyi, LU Qiaoling, ZHANG Yacheng Characteristics analysis and challenges for fault diagnosis in solar insecticidal lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 11-27

摘要： 太阳能杀虫灯物联网（SIL-IoTs）是一种基于农业场景与物联网技术的新型物理农业虫害防治工具，通过无线传输太阳能杀虫灯组件状态数据，用户可后台实时查看太阳能杀虫灯运行状态，具有杀虫计数、虫害区域定位、辅助农情监测等功能。但随着SIL-IoTs快速发展与广泛应用，故障诊断难和维护难等矛盾日益突出。基于此，本研究首先阐述了SIL-IoTs的结构和研究现状，分析了故障诊断的重要性，指出了故障诊断是保障其可靠性的主要手段。接着介绍了目前太阳能杀虫灯节点自身存在的故障及其在无线传感网络（WSNs）中的体现，并进一步对WSNs中的故障进行分类，包括基于行为、基于时间、基于组件以及基于影响区域的故障四类。随后讨论了统计方法、概率方法、层次路由方法、机器学习方法、拓扑控制方法和移动基站方法等目前主要使用的WSNs故障诊断方法。此外，还探讨了SIL-IoTs故障诊断策略，将故障诊断从行为上分为主动型诊断与被动型诊断策略，从监测类型上分为连续诊断、定期诊断、直接诊断与间接诊断策略，从设备上分为集中式、分布式与混合式策略。在以上故障诊断方法与策略的基础上，介绍了后台数据异常、部分节点通信异常、整个网络通信异常和未诊断出异常但实际存在异常四种故障现象下适用的WSNs故障诊断调试工具，如Sympathy、Clairvoyant、SNIF和Dustminer。最后，强调了SIL-IoTs的特性对故障诊断带来的潜在挑战，包括部署环境复杂、节点任务冲突、连续性区域节点无法传输数据和多种故障诊断失效等情形，并针对这些潜在挑战指出了合理的研究方向。由于SIL-IoTs为农业物联网中典型应用，因此本研究可扩展至其它农业物联网中，并为这些农业物联网的故障诊断提供参考。

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[3]汪进鸿, 韩宇星 用于作物表型信息边缘计算采集的认知无线传感器网络分簇路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 28-47

WANG Jinhong, HAN Yuxing Cognitive radio sensor networks clustering routing algorithm for crop phenotypic information edge computing collection[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 28-47

摘要： 随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加，农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题，本研究建立了一个认知无线传感器网络（CRSN）作物表型信息采集模型，并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡（DSEB）的事件驱动分簇路由算法。算法包括：（1）动态频谱感知分簇，采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头，构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子，提升网络各分簇平均频谱利用率；（2）融入边缘计算的事件触发数据路由，根据构建的分簇拓扑结构，将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点，簇内汇聚包括直传和簇内中继，簇间中继包括主网关节点和次网关节点-主网关节点两种情况；（3）基于频谱变化和通信服务质量（QoS）的自适应重新分簇：基于主用户行为变化引起的可用信道改变，或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰，触发CRSN进行自适应重新分簇。此外，本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化（假设sink为中心），即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明，与采用K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇(ERP)路由方案相比，在CRSN节点数为定值的前提下，基于DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进；在主用户节点数为定值时，所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。

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[4]顾浩, 王志强, 吴昊, 蒋永年, 郭亚 基于荧光法的溶解氧传感器研制及试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 48-58

GU Hao, WANG Zhiqiang, WU Hao, JIANG Yongnian, GUO Ya A fluorescence based dissolved oxygen sensor[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 48-58

摘要：溶解氧含量的测量对水产养殖具有极其重要的意义，但目前中国市面上的溶解氧传感器存在价格昂贵、不能持续在线测量及更新部件维护困难等问题，难以在水产养殖物联网中大规模推广和发挥作用。本研究基于荧光淬灭原理，利用水中溶解氧浓度与荧光信号相位差的关系进行低成本、易维护溶解氧传感器的研发。首先利用自制备溶氧敏感膜，经激发光照射后产生红色荧光，该荧光寿命可由溶解氧浓度调节；然后利用光信号敏感器件设计光电转化电路实现光信号感知；再以STM32F103微处理器作为主控芯片，编写下位机程序实现激发光脉冲产生，利用相敏检波原理以及快速傅里叶变换（FFT）计算激发光与参照光的相位差，进而转化为溶解氧浓度，实现溶解氧的测量。荧光探测部分与系统主控部分采用分离式设计思想，利用屏蔽排线直接插拔连接，便于传感器探测头的拆卸、更换、维护以及实现远距离在线测量。经测试，本溶解氧传感器的测量范围是0~20 mg/L，响应延迟小于2 s，溶氧敏感膜使用寿命约1年，可以实时不间断地对溶解氧浓度进行测量。同时，本传感器具有测量方便、制作成本低、体积小等特点，为中国水产养殖低成本溶解氧传感器的研发与市场化奠定了良好的基础。

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[5]矫雷子, 董大明, 赵贤德, 田宏武 基于调制近红外反射光谱的土壤养分近场遥测方法研究[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 59-66

JIAO Leizi, DONG Daming, ZHAO Xiande, TIAN Hongwu Near-field telemetry detection of soil nutrient based on modulated near-infrared reflectance spectrum[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 59-66

摘要： 土壤养分作为农业生产的重要指标，含量过少会降低农作物产量，过多则会造成环境污染。因此，快速、准确检测土壤养分对于精准施肥和提高作物产量具有重要意义。基于取样和化学分析的传统方法能够全面准确地检测土壤养分，但检测过程中土壤的取样及预处理过程繁琐、 *** 作复杂、费时费力，不能实现土壤养分的原位快速检测。本研究基于调制近红外光谱，提出了一种土壤养分主动式近场遥测方法，可有效避免土壤反射自然光的干扰。该方法使用波长范围1260~1610 nm的8通道窄带激光二极管作为近红外光源，通过测量8通道激光光束的土壤反射率，建立土壤养分中氮（N）关于土壤反射率的计量模型，实现了N的快速检测。在74组已知N含量的土壤样品中，选取54组作为训练集，20组作为预测集。基于一般线性模型，对训练集中土壤N含量与土壤反射率的定量化参数进行训练，筛选显著波段后的计量模型R2达到097。基于建立的计量模型，预测集中土壤N含量预测值与参考值的决定系数R2达到09，结果表明该方法具有土壤养分现场快速检测的能力。

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[6]朱登胜, 方慧, 胡韶明, 王文权, 周延锁, 王红艳, 刘飞, 何勇 农机远程智能管理平台研发及其应用[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 67-81

ZHU Dengsheng, FANG Hui, HU Shaoming, WANG Wenquan, ZHOU Yansuo, WANG Hongyan, LIU Fei, HE Yong Development and application of an intelligent remote management platform for agricultural machinery[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 67-81

摘要： 本研究针对农机管理实时数据少、农机实时作业监管困难、服务信息不对称等问题，首先提出专业化远程管理平台设计时应具有五大原则：专业化、标准化、云平台、模块化以及开放性。基于这些原则，本研究设计了基于大田作业智能传感技术、物联网技术、定位技术、遥感技术和地理信息系统的可定制化的通用农机远程智能管理平台。平台分别为各级政府管理部门、农机合作社、农机手、农户设计并实现了基于WebGIS 的农机信息库及农机位置服务、农机作业实时监测与管理、农田基础信息管理、田间作物基本信息管理、农机调度管理、农机补贴管理、农机作业订单管理等多个实用模块。研究着重分析了在当前的技术背景下，平台部分关键技术的实现方法，包括采用低精度GNSS定位系统前提下的作业面积的计算方法、GNSS定位数据处理过程中的数据问题分析、农机调度算法、作业传感器信息的集成等，并提出了以地块为核心的管理平台建设思路；同时提出农机作业管理平台将逐步从简单作业管理转向大田农机综合管理。本平台对同类型管理平台的研发具有一定的参考与借鉴作用。

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[7]金洲, 张俊卿, 郭红燕, 胡宜敏, 陈翔宇, 黄河, 王红艳 水肥浓度智能感知与精准配比系统研制与试验[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(2): 82-93

JIN Zhou, ZHANG Junqing, GUO Hongyan, HU Yimin, CHEN Xiangyu, HUANG He, WANG Hongyan Development and testing of intelligent sensing and precision proportioning system of water and fertilizer concentration[J] Smart Agriculture, 2020, 2(2): 82-93

摘要： 为解决农场当地当时的复合肥料精准化配料问题，本研究将水肥一体化智能灌溉施肥系统作为研究对象，构建了水肥浓度智能感知与精准配比系统。首先提出现场在线水肥溶液智能感知模型的快速建立方法，利用数据分析算法从传感器实时监测的一系列浓度梯度的肥料溶液中挖掘出模型。其次基于上述模型设计水肥浓度智能感知与精准配比系统的框架结构，阐述系统工作原理；并通过三种水体模拟在线配肥验证了该系统原位指导水肥浓度配比的有效性，同时评价了水体电导率对水肥配比浓度的干扰。试验结果表明，正则化条件下二阶的多项式拟合曲线是表达溶液电导率与水肥浓度的变化关系最优的模型，相关系数R2均大于0999，由此模型可得出用户关心的复合肥各指标浓度。三种水体模拟在线配肥结果表明，水体会干扰电导率导致无法准确反演水肥配比的浓度，相对偏差值超过了01。因此，本研究提出的在线水肥智能感知与精准配比系统实现了消除当地水体电导率对水肥配比准确性的干扰，通过模型计算实现复合肥精准化配比，并得出各指标浓度。该系统结构简单，配比精准，易与现有水肥一体机或者人工配肥系统结合使用，可广泛应用于设施农业栽培、果园栽培和大田经济作物栽培等环境下的精准智能施肥。

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[8]孙浩然, 孙琳, 毕春光, 于合龙 基于粒子群与模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法[J] 智慧农业(中英文), 2020, 2(3): 98-107

SUN Haoran, SUN Lin, BI Chunguang, YU Helong Hybrid multi-hop routing algorithm for farmland IoT based on particle swarm and simulated annealing collaborative optimization method[J] Smart Agriculture, 2020, 2(3): 98-107

摘要： 农业无线传感器网络对农田土壤、环境和作物生长的多源异构信息的获取起关键作用。针对传感器在农田中非均匀分布且受到能量制约等问题，本研究提出了一种基于粒子群和模拟退火协同优化的农田物联网混合多跳路由算法（PSMR）。首先，通过节点剩余能量和节点度加权选择簇首，采用成簇结构实现异构网络高效动态组网。然后通过簇首间多跳数据结构解决簇首远距离传输能耗过高问题，利用粒子群与模拟退火协同优化方法提高算法收敛速度，实现sink节点加速采集簇首中的聚合数据。对算法的仿真试验结果表明，PSMR算法与基于能量有效负载均衡的多路径路由策略方法（EMR）相比，无线传感器网络生命周期提升了57%；与贪婪外围无状态路由算法（GPSR-A）相比，在相同的网络生命周期内，第1个死亡传感器节点推迟了两轮，剩余能量标准差减少了004 J，具有良好的网络能耗均衡性。本研究提出的PSMR算法通过簇首间多跳降低远端簇首额外能耗，提高了不同距离簇首的能耗均衡性能，为实现大规模农田复杂环境的长时间、高效、稳定地数据采集监测提供了技术基础，可提高农业物联网的资源利用效率。

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[9]毛文菊, 刘恒, 王东飞, 杨福增, 刘志杰 面向果园多机器人通信的AODV路由协议改进设计与测试[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 96-108

MAO Wenju, LIU Heng, WANG Dongfei, YANG Fuzeng, LIU Zhijie Improved AODV routing protocol for multi-robot communication in orchard[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 96-108

摘要： 针对多机器人在果园中作业时的通信需求，本研究基于Wi-Fi信号在桃园内接收强度预测模型，提出了一种引入优先节点和路径信号强度阈值的改进无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV-SP）。对AODV-SP报文进行设计，并利用NS2仿真软件对比了无线自组网按需平面距离向量路由协议（AODV）和AODV-SP在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能。仿真试验结果表明，本研究提出的AODV-SP路由协议在发起频率、路由开销、平均端到端时延及分组投递率4个方面的性能均优于AODV协议，其中节点的移动速度为5 m/s时，AODV-SP的路由发起频率和路由开销较AODV分别降低了365%和709%，节点的移动速度为8 m/s时，AODV-SP的分组投递率提高了059%，平均端到端时延降低了1309%。为进一步验证AODV-SP协议的性能，在实验室环境中搭建了基于领航-跟随法的小型多机器人无线通信物理平台并将AODV-SP在此平台应用，并进行了静态丢包率和动态测试。测试结果表明，节点相距25 m时静态丢包率为0，距离100 m时丢包率为2101%；动态行驶时能使机器人维持链状拓扑结构。本研究可为果园多机器人在实际环境中通信系统的搭建提供参考。

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[10]黄凯, 舒磊, 李凯亮, 杨星, 朱艳, 汪小旵, 苏勤 太阳能杀虫灯物联网节点的防盗防破坏设计及展望[J] 智慧农业(中英文), 2021, 3(1): 129-143

HUANG Kai, SHU Lei, LI Kailiang, YANG Xing, ZHU Yan, WANG Xiaochan, SU Qin Design and prospect for anti-theft and anti-destruction of nodes in Solar Insecticidal Lamps Internet of Things[J] Smart Agriculture, 2021, 3(1): 129-143

摘要： 太阳能杀虫灯在有效控制虫害的同时，可减少农药施药量。随着其部署数量的增加，被盗被破坏的报道也越来越多，严重影响了虫害防治效果并造成了较大的经济损失。为有效地解决太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏问题，本研究以太阳能杀虫灯物联网为应用场景，对太阳能杀虫灯硬件进行改造设计以获取更多的传感信息；提出了太阳能杀虫灯辅助设备——无人机杀虫灯，用以被盗被破坏出现后的部署、追踪和巡检等应急应用。通过上述硬件层面的改造设计和增加辅助设备，可以获取更为全面的信息以判断太阳能杀虫灯物联网节点被盗被破坏情况。但考虑到被盗被破坏发生时间短，仅改造硬件层面还不足以实现快速准确判断。因此，本研究进一步从内部硬件、软件算法和外形结构设计三个层面，探讨了设备防盗防破坏的优化设计、设备防盗防破坏判断规则的建立、设备被盗被破坏的快速准确判断、设备被盗被破坏的应急措施、设备被盗被破坏的预测与防控，以及优化计算以降低网络数据传输负荷六个关键研究问题，并对设备防盗防破坏技术在太阳能杀虫灯物联网场景中的应用进行了展望。

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物联网(The Internet of Things，简称IOT)的概念是把所有物品通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来，实现智能化识别和管理。

国际电信联盟2005年一份报告曾描绘“物联网”时代的图景：当司机出现 *** 作失误时汽车会自动报警；公文包会提醒主人忘带了什么东西；衣服会“告诉”洗衣机对颜色和水温的要求等等。

物联网把新一代IT技术充分运用在各行各业之中，具体地说，就是把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道，家用电器等各种物体中，然后将“物联网”与现有的互联网整合起来，实现人类社会与物理系统的整合。

具体的说就是在农业、物流、能源、环保、医疗等重要领域都将推进物联网规模化应用。物联网将加速向各领域渗透应用，催生出无人零售、精准医疗、智能制造等大量新模式新业态，生产生活的“痛点”“难点”正在破题，一系列“独角兽”企业有望诞生。

扩展资料：

物联网在农业、工业、服务业、公共事业中均有很好的应用前景：

一、物联网在农业中的应用

1、农业标准化生产监测：是将农业生产中最关键的温度、湿度、二氧化碳含量、土壤温度、土壤含水率等数据信息实时采集，实时撑握农业生产的各种数据。

2、动物标识溯源：实现各环节一体化全程监控、达到动物养殖、防疫、检疫、和监督的有效结合，对动物疫情和动物产品的安全事件进行快速、准确的溯源和处理。

3、水文监测：包括传统近岸污染监控、地面在线检测、卫星遥感和人工测量为一体，为水质监控提供统一的数据采集、数据传输、数据分析、数据发布平台，为湖泊观测和成灾机理的研究提供实验与验证途径。

二、物联网在工业中的应用

1、电梯安防管理系统：该系统通过安装在电梯外围的传感器采集电梯正常运行、冲顶、蹲底、停电、关人等数据，并经无线传输模块将数据传送到物联网的业务平台。

2、输配电设备监控、远程抄表：基于移动通信网络，实现所有供电点及受电点的电力电量信息、电流电压信息、供电质量信息及现场计量装置状态信息实时采集，以及用电负荷远程控制。

3、企业一卡通：基于RFID—SIM卡，大中小型企事业单位的门禁、考勤及消费管理系统；校园一卡通及学生信息管理系统等。

三、物联网在服务产业中的应用

1、个人保健：人身上可以安装不同的传感器，对人的健康参数进行监控，并且实时传送到相关的医疗保健中心，如果有异常，保健中心通过手机提醒体检。

2、智能家居：以计算机技术和网络技术为基础，包括各类消费电子产品、通信产品、信息家电及智能家居等，完成家电控制和家庭安防功能。

3、智能物流：通过GPRS／3G网络提供的数据传输通路，实现物流车载终端与物流公司调度中心的通信，实现远程车辆调度，实现自动化货仓管理。

4、移动电子商务：实现手机支付、移动票务、自动售货等功能。

5、机场防入侵：铺设传感节，覆盖地面、栅栏和低空探测，防止人员的翻越、偷渡、恐 袭击等攻击性入侵。

四、物联网在公共事业中的应用

1、智能交通：通过cPs定位系统，监控系统，可以查看车辆运行状态，关注车辆预计到达时间及车辆的拥挤状态。

2、平安城市：利用监控探头，实现图像敏感性智能分析并与110、l19、l12等交互，从而构建和谐安全的城市生活环境。

3、 城市管理：运用地理编码技术，实现城市部件的分类、分项管理，可实现对城市管理问题的精确定位。

4、环保监测：将传统传感器所采集的各种环境监测信息，通过无线传输设备传输到监控中心，进行实时监控和快速反应。

5、医疗卫生：远程医疗、药品查询、卫生监督、急救及探视视频监控。

参考资料来源：百度百科——物联网

参考资料来源：人民网——我国在物联网前沿领域实现领跑

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