物联网时代，智能家居与智能穿戴谁更有发展前景

智能穿戴又名可穿戴设备是应用穿戴式技术对日常穿戴进行智能化设计、开发出可以穿戴的设备的总称，如眼镜、手套、手表、项链、手链、服饰及鞋等。
智能家居通过物联网技术将家中的各种设备连接到一起，提供家电控制、照明控制、电话远程控制、室内外遥控、防盗报警、环境监测、暖通控制、红外转发以及可编程定时控制等多种功能和手段。
智能穿戴和智能家居都是与我们生活息息相关的，而且就目前物联网发展的情况而言都是具有发展前景的，至于哪个更有发展前景还是要看企业的技术创新能力以及市场营销能力等。关注中景元物联云平台可以及时了解物联网行业动态，为您提供参考依据。

钢铁行业在积极化解过剩产能的基础上加快推进钢铁行业转型升级，当前的重点就是加快智能制造发展，即借助智能制造技术，转变生产管理模式，实现敏捷制造和精细化管理，进而推动钢铁行业的转型升级。

智能制造引领新一轮制造业革命，也是一场具有划时代意义的深刻的工业革命。《中国制造2025》明确坚持创新驱动、智能转型、强化基础、绿色发展，加快我国从制造大国向制造强国转变。推进钢铁行业智能制造是时代发展的必然趋势，也是我国实现钢铁强国的必由之路。

时下，我国钢铁行业正在全面贯彻实施《钢铁工业调整升级规划（2016－2020年）》（以下简称《规划》）。“十三五”期间，我国钢铁工业将进入以结构调整、转型升级为主的发展阶段，也是钢铁工业结构性改革的关键阶段。钢铁行业要积极适应、把握、引领经济发展新常态，落实供给侧结构性改革，以全面提高钢铁工业综合竞争力为目标，以化解过剩产能为主攻方向，坚持结构调整、创新驱动、绿色发展、质量为先、开放发展，加快实现调整升级，提高我国钢铁工业发展质量和效益。

要实现钢铁工业“十三五”规划的目标，钢铁企业必须全面推进智能制造，而《规划》为我国钢铁行业如何推进智能制造指明了方向，确定了目标，指出了路径。

钢企智能制造探索步伐加快

如今，不少钢铁企业已经在智能制造上开拓探索和实践，取得了较好的成效。宝武集团、沙钢等大型钢企采用工业机器人、无人行车、无人台车、无人仓库等智能制造技术来提高劳动效率，降低生产成本，在钢铁生产自动化、库存、营销等关键环节智能化水平先进。

一些大型钢厂将智能制造分成“3+1”模式，即“智能装备、智能工厂、智能互联和基础设施”，进行探索和实施。据介绍，目前，该领域研发的课题主要是钢铁制造全流程在线检测—监测技术及数字化、智能化嵌入技术，分布与集成相结合的余热余能梯级利用和系统回收技术，钢铁生产智能化能源管控与环境优化技术，污染物分布与集中结合的协同控制与一体化脱除技术，钢厂与相关产业互补链接及与周边社会共生共荣生态链接技术，钢铁流程制造和服务一体化网络集成技术，钢铁制造流程物质流、能量流、信息流协同动态调控技术，高性能钢铁产品定制化、减量化生产及装备技术，高性能钢铁产品全生命周期智能化设计、制备加工技术。

从目前来看，不少钢企纷纷进入智能制造领域：

有的钢厂借助“互联网+”、物联网和智能制造技术，依托传感器、工业软件、网络通信系统、新型人机交互方式，实现人、设备、产品等制造要素和资源的相互识别、实时联通，促进钢铁研发、生产、管理、服务与互联网紧密结合，推动钢铁生产方式的定制化、柔性化、绿色化、网络化、智能化。

有些技术、资金实力雄厚的钢铁企业，则以钢铁流程绿色化、智能化集成为目标，重点围绕制造流程结构优化、制造流程技术提升、钢铁制造服务平台建立、新型商业模式建立与运营四大关键路径进行研发。

有的钢厂以关键环节机器换人为抓手，尝试和实践全工序机器换人，提升智能化生产水平，先后建成5000毫米宽厚板和特棒示范智能车间，形成了独具特色的智能制造发展之路。

有的钢厂明确智能制造目标，稳步推进：减少人工作业，提升自动化能力；全面推进建立区域化、工序化的信息监控、管控平台；制订公司智能化制造规划，并成立智能制造推进项目团队，以实现从机械化、自动化、信息化到智能化的逐步转变。

有的钢企确定了智能制造目标，即在未来几年内建设、改造一批智能化产线，完成基于互联网来满足用户个性化需求的智能化研发、生产、销售体系构建，促进企业实现向智能制造模式的转型。

钢企推进智能制造该如何着力？

一家钢企从事自动化生产工作的负责人坦言：“我们公司不是不想尝试智能制造，而是不知道该怎么着手。”

曾有一家大型钢铁企业工程师也向笔者表示，目前，国内钢铁智能化仍处于初级阶段，在实际生产过程中还是以经验为主导，尽管个别生产线有自己的数据库，但一般为生产工艺的数据，在上下游衔接等方面没有形成一个统一的系统。

那么，钢铁行业该如何加快推进智能制造？在一系列钢铁产业发展的高峰论坛上，业内专家就我国钢铁业推进智能制造发表了各自的见解，给钢铁企业诸多的思考和启迪。

业内专家指出，钢铁行业在积极化解过剩产能的基础上加快推进钢铁行业转型升级，当前的重点就是加快智能制造发展，即借助智能制造技术，转变生产管理模式，实现敏捷制造和精细化管理，进而推动钢铁行业的转型升级。智能制造是制造业未来发展的重大趋势，也是当前钢铁行业转型升级、提质增效的重要着力点。早在2015年工信部发布的《2015年智能制造试点示范专项行动实施方案》，决定自2015年启动实施智能制造试点示范专项行动，以促进工业转型升级，加快制造强国建设进程。其中，钢铁行业已被列入工信部的智能制造试点范围。

专家同时强调，推进钢铁行业智能制造是一个庞大的系统工程，涉及资金、技术、人力等诸多方面，系统策划是确保目标一步一步实现的有效方法，不能急功近利、一哄而上，而要稳扎稳打、分步实施、循序渐进，即针对我国钢铁行业和智能制造的特点，逐步推进制造过程智能化。诸如，在重点领域试点建设智能工厂或数字化车间，加快人机智能交互、工业机器人、智能物流管理等技术和装备在生产过程中的应用，促进钢铁制造工艺的仿真优化、数字化控制、状态信息实时监测和自适应控制等的发展。同时，在此基础上全面实施高级计划排程（APS）系统，实现敏捷制造和精准交货。

专家表示，在推进企业决策智能化方面，目前主要以两化深度融合为载体。钢铁智能制造的核心是对信息资源的有效开发和高效利用，目标是提高资源的全局利用效率，其重点在于决策的智能化。为提高资源和能源利用效率，钢铁企业应采用系统优化的思想，建立具有冶炼技术和经济成本的双重模型，实现单部门局部优化与多部门一体化全局优化的平衡。

大数据是传统数据库、数据仓库、商业智能概念外延的扩展和手段。推进大数据的集成应用，关键在于健全钢铁行业信息化基础设施，整合冶金数据资源，突破钢铁行业大数据核心技术，提升钢铁大数据分析应用能力，提高数据安全保障能力，培养复合型大数据人才，组织实施制造业大数据创新应用试点，以推动制造模式变革和冶金行业的转型升级，培育发展冶金产业新业态。

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1、优点：智能家居物联网的优点是方便快捷不需要人工 *** 作，甚至可以远程控制时间与功能，节省人工的同时方便清洗消毒更加方便快捷卫生。
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物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题，三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合，首先需要了解其基本概念。

概念

1、物联网

根据百度百科的解释，物联网（InternetofThings，IoT）是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络（万物互联）。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成，分别实现数据采集、数据传输及数据应用的功能。目前，物联网已经广泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。

2、大数据

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有体量大（Volume）、及时性（Velocity）、多样性（Variety）、低价值密度（Value）及真实性（Veracity）的“5V”特性。

3、人工智能

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前，人工智能正在改变各行各业的传统模式，作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、机器翻译及推荐系统等领域。

深度融合

物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成，可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层，主要负责采集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中；大数据作为数据存储层，将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统（HDFS）或数据仓库（HIVE）中；人工智能作为应用层，可利用sparkml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法，对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。

应用案例

目前，物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例，首先，物联网可以作为智慧感知层，安装在客户现场的空气监测设备采集的空气质量信息通过网络传输数据中心；而后，利用大数据ETL工具（spark、hive）进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中；最后，利用人工智能相关技术进行大数据分析（sparkml、tensorflow），预测未来若干天的空气质量，并以此辅助进行科学决策及改善环境。

可以简单地理解为物联网是把我们生活中的物品，比如汽车（车联网）、手环（智能穿戴）、家电（智能家居）、电表水表（智慧能源)等联系起来，让我们可以及时了解物品状态和信息，方便进行管理和控制。万物互联即为物联网。
事实证明，2019 年是物联网技术取得更大进展的一年，尤其是在商业和工业物联网领域。2020年为了展望未来发展、推动工业物联网进步，必然要了解推动这一领域进步的七大趋势。从计算规模到真正边缘计算的价值，从闭环边缘到云计算机器学习等等。正如 Geoffrey Moore 所指出的那样，商业领袖们今天投入重金来开发数据驱动的互联产品系统是有原因的。
物联网正迅速成为企业基础设施的一个必要组成部分，是企业的一项重要资产。传统制造业正在经历着前所未有的转型，物联网、云计算、大数据分析，作为工业物联网和智能制造的核心技术，正在从各个方面改变着工业行业，包括产品的设计、运营、维护，以及供应链管理。通常，即使工厂里采用了以太网联网设备、MES 和 SCADA 系统，大部分硬件设备还是没有接入网络，或仅单向输出信息。随着工业物联网的推进，传统制造企业更需要主动地去尝试和采用新的自动化技术来迎合多变的市场环境和客户需求。
有 86% 的企业目前已经不同程度地应用了工业物联网，其中应用范围最广的行业为交通运输业（93%），其次是石油天然气（89%）和制造业（77%）。约 84% 的企业认同物联网项目具有实际成效，95% 的企业表明工业物联网项目对公司业务影响重大。
对此，图扑物联（IoTopo）应运而生。图扑物联（IoTopo）是基于 B / S 架构的物联组态软件；软件前端界面采用标准 HTML5 开发，支持 2D / 3D 图形组态，支持 MQTT 协议接入，支持 Modbus、OPC UA 等工业通讯协议解析。组态画面可单独发布，支持数据门户定制，可与企业自有平台无缝整合，与用户自有系统整合为一个功能全面的应用平台。

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