物联网已经从无线技术，微机电系统(MEMS)，微服务和互联网的融合发展而来。这种融合有助于摧毁运营技术(OT)和信息技术(IT)之间的孤岛，使得非结构化机器生成的数据能够被分析以获得洞察力以推动改进。
虽然 Ashton 是第一次提到物联网，但自 20 世纪 70 年代以来，连接设备的概念已经出现在嵌入式互联网和普及计算的绰号之下。
例如，第一台互联网设备是 20 世纪 80 年代初在卡内基梅隆大学的可乐机器。使用网络，程序员可以检查机器的状态，并确定是否有冷饮等待他们，如果他们决定去机器。
物联网是从机器到机器(M2M)通信发展而来的，即通过网络相互连接而没有人为交互的机器。M2M 是指将设备连接到云，管理它并收集数据。
将 M2M 提升到新的水平，物联网是数十亿智能设备的传感器网络，可连接人员，系统和其他应用程序来收集和共享数据。作为其基础，M2M 提供支持物联网的连接。
物联网也是 SCADA(监督控制和数据采集)的自然延伸，SCADA 是一类用于过程控制的软件应用程序，实时从远程位置收集数据到控制设备和条件。SCADA 系统包括硬件和软件组件。硬件将数据收集并提供给安装了 SCADA 软件的计算机，然后对其进行处理并及时呈现。SCADA 的发展使得新一代 SCADA 系统发展成为第一代物联网系统。
然而，直到 2010 年中期，物联网生态系统的概念才真正发挥作用，部分原因是中国政府表示将物联网作为其五年计划的战略重点。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。
计算机包括的专业有很多，比如电子与通信工程、应用电子技术、电子科学与技术、计算机科学与技术、通信工程、电子信息工程、微电子技术、电子信息科学与技术、企业信息计算机管理、电子商务、经济信息管理与计算机应用、信息管理与信息系统、计算机辅助设计与制造，等等。
扩展资料：
一、应用电子技术
应用电子技术是一门学科，培养具备智能电子产品设计、质量检测、生产管理等方面的基本理论知识和基本技能，能在电子领域和部门生产第一线从事智能电子产品的设计与开发、质量检测、生产管理、智能电子产品的销售和技术支持技能应用型人才。
二、计算机科学与技术
计算机科学与技术（Computer Science and Technology）是国家一级学科，下设信息安全、软件工程、计算机软件与理论、计算机系统结构、计算机应用技术、计算机技术等专业。
三、电子信息工程
电子信息工程是一门应用计算机等现代化技术进行电子信息控制和信息处理的学科，主要研究信息的获取与处理，电子设备与信息系统的设计、开发、应用和集成。
四、电子信息科学与技术
电子信息科学与技术专业培养具备电子信息科学与技术的基本理论和基本知识，受到严格的科学实验训练和科学研究初步训练，能在电子信息科学与技术、计算机科学与技术及相关领域和行政部门从事科学研究、教学、科技开发、产品设计、生产技术管理工作的电子信息科学与技术高级专门人才。
五、信息管理与信息系统
信息管理与信息系统（Information Management and Information System，简称IMIS）是集信息技术与管理科学于一体、实践性和创新性很强的交叉学科。
本专业旨在培养具备现代管理学理论基础、计算机科学技术知识及应用能力，掌握系统思想和信息系统分析与设计方法以及信息管理等方面的知识与能力。
参考资料来源：百度百科－计算机相关专业
我们身边的共享单车即应用了物联网技术，《物联网时代》将物联网定义为：“通过基于互联网协议的分布式云端，将所有的东西都互联起来。”其作者马切伊认为，物联网实际上并不是什么新的发明，它以不同的形式以及存在了10年以上的时间。
连接带来了时代的需求的变化，当世界上有十亿网民的时候，Facebook就自然的出现了。
如果你仔细地观察过去25年里的科技企业，你就会发现变化一直在发生。
每隔3-7年，企业就必须对它们进行重塑。那些错过了一次技术转型的公司如果能迎头赶上的话，那么还有可能重新恢复过来。而那些错过了两次技术转型的公司，则有可能已经消失了。如果你有兴趣的话，可以查看一下50年前标准普尔500强公司的名单，如果统计无误的话，截止到2017年，只有19%的企业现在依然存在。
当我们在网络上看着90后“佛系”“中年人”的话题捧腹大笑的时候，其实我们没有看到这背后透露着的真正原因是：90后们生活在“变的太快”的世界里，太多学习工作生活里的问题他的上一辈甚至前一代人都没有遇到过，他们的迷茫那么大，以至于有些人认为：至于以不变应万变才是“正解”。
而如果我们把这件事扩展的更大一些，无论我们的真实年龄如何，我们都注定属于将遭遇革命性变革的一代人。这也正是马切伊克兰兹(Maciej Kranz)将每一个商业领域正经历“革命性变革”的这一代人叫做“物联网一代”的原因。
什么是物联网？
一个相对繁琐的解释是：
物联网是互联网的一个延伸。互联网的终端是计算机（PC、服务器），我们运行的所有程序都是计算机和网络中的数据处理和数据传输，没有涉及任何其他的终端。而未来，所有物和物之间都可以实现互联。物联网能够让互联网连接对象使用嵌入式传感器进行数据收集和交换的网络，汽车，厨房电器，甚至心脏监视器都可以通过物联网连接。随着物联网在未来几年的发展，更多的电子设备将加入物联网的阵营。
而在《物联网时代》中，物联网有一个更为简单明了的定义，它是“通过基于互联网协议的分布式云端，将所有的东西都互联起来。”其作者马切伊·克兰兹是全球物联网专家，思科公司战略创新集团副总裁。在本书中，他基于思科的工作视野和在全球物联网行业一线的长期实践经验，从数十个他参与实施的物联网案例中，总结出4种已经获得验证的、可以快速回报的场景。顺带提一下，思科公司的主营业务就是物联网。
总的来看，物联网的本质还是互联网，只不过终端不再是计算机（PC、服务器），而是嵌入式计算机系统及其配套的传感器。在这个意义上说，物联网是一个很大的概念。如果单从学科上分解来看的话，它涉及到通信，信号处理，计算机视觉，自动化控制，电路系统，信息融合，无线自组织网络，MEMS传感器设计等等。
可以说，这是计算机科技发展的必然结果，为人类服务的计算机呈现出各种形态，如穿戴设备、环境监控设备、虚拟现实设备等等。只要有硬件或产品连上网，发生数据交互，就叫物联网。实际上，大数据概念最早的提出，也是因为物联网的兴起，传感器接入网络之后，大大增加了可以挖掘的数据量，网络上的数据不但包括社交网络这种来自用户的数据，还有了来自物理世界的数据。
物联网发展速度为什么这么慢？
正如马切伊在他的书中提到的那样，物联网实际上并不是什么新的发明，它以不同的形式以及存在了10年以上的时间。
它的本质便是上个世纪学术界开始兴起传感器网络、自组织及多跳网络（wireless sensor network, ad-hoc network, wireless multi-hop network）。RFID在智能物流上的应用只是最为基本的应用场景，当前的研究远比这个更为复杂。但是，受限于应用场景和技术实现的瓶颈，物联网的发展，其实无法像互联网那样爆发。
首先，现阶段的物联网应用基本都是“锦上添花”的东西，需求性并没有那么强，如可穿戴设备和智能家居，这也就是为什么很多智能硬件叫好不叫座的根本性原因；也正是因为这个原因，商业上也不会出现滴滴打车那样的持续性投入，这又反向钳制了这一技术的商业化发展。
其次，物联网技术上还有很多没有突破。最大的技术瓶颈可能在MEMS传感器的性能和无线传感网的设计实现上。
再有，就是目前在应用上还找不到突破。目前比较活的也就是智能硬件，无人机，工业物联网这块。但是离人类和互联网形成的应用需求还无法相比，目前还没出现。
最终，物联网应用的制约因素还是能源，物联网应用场景的扩展一直在等待电池技术的突破。所以，目前来说物联网首先会在那些对能量要求不是很高的方向首先取得突破，比如智能硬件和工业设备上。
总之，物联网的方向毋庸置疑有着广阔的发展前景，但是当前基础研究和相关技术还有待发展，因此看起来发展缓慢，甚至就是停滞，学术和商业界都在等待一个颠覆性应用可以让“物联网”来一次诈尸。
共享单车中的物联网技术
完全可以想象，物联网的技术前景是广阔的。
实际上，2016年底兴起的共享单车就是一个成功的物联网商业化作品。
看似简单的单车使用过程，包括了物联网技术，人联网技术（移动互联网），自动控制技术，GPS全球定位技术等多个技术领域。但是整体的技术实现并不复杂，并没有涉及到什么创新黑科技。
首先，一辆单车需要以下几样设备参与运作：
•单车上面的智能锁（这个是核心关键，包括了GPS定位模块，GPRS通讯模块，主控芯片，电控锁模块等）
•用户手中的手机和APP
•单车提供商的云服务器（平台）
关键的环节在于单车和云服务器之间的通讯，采用的是老旧的GPRS技术。为什么要用这种落后的2G技术呢？ 不使用LTE呢？答案很简单: 省钱省电覆盖好。
共享单车是典型的物联网应用场景，也能很好的克服我们之前说的物联网现存的耗能的问题。它对网络的要求并不是大数据量（它只需要很少很小的几条消息），而且它不需要速度很快（几秒钟的时延，完全可以忍受），它需要很低的功耗和很长的待机时间。
早期阶段，共享单车甚至依靠短信和云服务器进行通信，所以等待解锁的时间比较久，大约需要6-10秒。
还有一个小细节，不知道有没有人遇到过。我曾经用过一次支付宝旗下集成的一款市面上不太流行的单车品牌，扫码之后，手机提示我：锁没电了。这是我第一次意识到，原来单车的锁需要电！？
当然，正因为共享单车智能锁有这么多模块，所以它当然要耗电的。
为什么早期的单车骑起来特别累？除了一些材料和工学设计的原因，也是因为：你在充当人肉发电机。后来，为了改善用户体验，开始流行太阳能充电了。所以，越来越多的单车装上了太阳能发电板（如下图）。
经过过去一年半的迭代和升级，现在市面上所有的单车使用体验相比最早的那一批已经有了质的飞跃。
同时，近些年上市的一些空气净化器，穿戴设备以及家庭环境监控设备也已经完成了一代代的自我迭代和进化，在目前的消费场景下，服务着千家万户，这正是物联网技术未来商业化发展的一个缩影。
如何顺势借力风口，成为一名成功的物联网创业者或者职场精英？
BI Intelligence 预计：到 2020 年，地球上将有超过 240 亿的物联网设备，约为人均 4 台，当我们接近这个阶段时，60 亿美元将流入物联网解决方案，包括应用程序开发，设备硬件，系统集成，数据存储等。然而这些投资在 2025 年将产生 13 万亿美元的效益。
然而正如前面所说的，基于一些目前无法攻关的技术难题，它的商业前景也是复杂的，特别是对于创业者而言，这不是一个好消息。创业者大部分都是小公司，无论多么先进的技术，一旦市场成熟，目前的互联网大鳄公司都可以迅速投入数倍于你的资金，在非常短的时间内模仿你，超过你，压垮你。
而且，目前全世界范围内，也已经有多家物联网平台已经初具规模，比如Amazon Web 服务、Microsoft Azure、ThingWorx 物联网平台、IBM 的沃森、思科物联网云连接、Salesforce IoT 云、Oracle 集成云以及 GE Predix。
因此，物联网行业的创业者应该处理好两个问题。
首先，科技行业想突破垄断，对于微软和IBM这样的大企业而言，是技术积累。对于我们这样的个人或小团队而言，最好的方法是缩小目标客户群体，专注于某一个具体的领域或者攻关一项技术去解决某一个具体的问题。主动缩小目标客群的好处就是大企业不容易来抢市场，而你我们相对容易找到目标客户，最终说服他们买你的产品。
其次，以热门概念 *** 作以达到融资目的，而从不关心成本和收入是最错误的做法。
总结来看，就是组建一个相对小型的团队来维护一款小产品或者一个项目，这样可能反而容易成功，比如团队或项目被大公司收购。
如果你只是想成为一个工作体面收入又高的技术工作者和相关从业者，有一条相对明确的职业发展方向可以借鉴：学Java，去一家当地比较有名的计算机类企业应聘；取得一定成绩后，跳槽至国内一线物联网公司；3-5年后，有机会跳槽去国际一线企业在华公司应聘，如前面所说的这几个大型的物联网平台。如果在继续在里面服务几年，等到物联网技术真正实现商业化爆炸的那一天，你绝对已经可以斩钉截铁向别人介绍说：你好，我是物联网行业的资深行业顾问！就像我们前文提到的《物联网时代》作者马切伊先生一样。
就算不完全复制这条路，普通人想要搭上物联网这班车也不是没有可能的。毕竟，物联网的范围其实极其广泛。无论是大数据分析师、GPS定位还是井下探测，都可以算是物联网的一部分。只不过，程序猿是物联网现阶段发展时期，需求最大平均工资最高的工种而已。
以上由物联传媒提供，如有侵权联系删除
第1名：歌尔声学
歌尔声学股份有限公司成立于2001年6月，2008年5月在深圳证券交易所成功上市。主营业务为电声器件、电子配件和LED封装及相关产品的研发、生产和销售，主要为全球顶级厂商提供产品与服务，客户涵盖三星、LG、松下、索尼、谷歌、微软、缤特力、思科等。
第2名：大华股份
浙江大华技术股份有限公司是领先的监控产品供应商和解决方案服务商，2008年5月成功在A股上市。
第3名：航天电子
航天时代电子技术股份有限公司(简称航天电子)是中国航天科技集团公司旗下从事航天电子测控、航天电子对抗、航天制导、航天电子元器件专业的高科技上市公司。其子公司长征火箭技术股份有限公司生产磁致伸缩位移传感器。
第4名：华天科技
天水华天科技股份有限公司成立于2003年12月，2007年11月公司股票在深圳证券交易所成功发行上市。华天科技主要从事半导体集成电路、MEMS传感器、半导体元器件的封装测试业务。
第5名：东风科技
东风电子科技股份有限公司，是以汽车零部件研发、制造、销售为主业的上市公司。控股股东为东风汽车有限公司，占公司总股本的75%。公司创立于1997年6月，由原东风汽车公司仪表公司改制组建东风汽车电子仪表股份有限公司，同年7月3日在上海证券交易所挂牌上市。
第6名：航天机电
上海航天汽车机电股份有限公司(简称“航天机电”)成立于1998年5月28日，是上海航天工业总公司、上海舒乐电器总厂(现更名为上海航天有线电厂)、上海新光电讯厂和上海仪表厂(现更名为上海仪表厂有限责任公司)等四家企业依托航天高科技优势共同发起，以募集设立方式设立的股份(上市)有限公司。
第7名：通鼎互联
通鼎集团有限公司创建于1999年，占地2100多亩，总资产118亿元，是专业从事通信用光纤光缆、通信电缆、铁路信号电缆、城市轨道交通电缆、RF电缆、特种光电缆、光器件和机电通信设备等产品的研发、生产、销售和工程服务，并涉足房地产、金融等多元领域的国家级优秀民营企业集团。
第8名：华工科技
华工科技成立于1999年7月28日，2000年在深圳证券交易所上市，是华中地区第一家由高校产业重组上市的高科技公司，其下属有华工激光、华工正源、华工高理、华工图像、海恒化诚等企业。
第9名：科陆电子
深圳市科陆电子科技股份有限公司成立于1996年，于2007年3月在深交所挂牌上市。科陆电子主营电工仪器仪表与电力自动化，生产温度传感器压力传感器、液位传感器、位移传感器、流量开关传感器、速度传感器、称重传感器等。
第10名：士兰微
杭州士兰微电子股份有限公司(以下简称士兰微)1997年成立，是专业从事集成电路芯片设计以及半导体微电子相关产品生产的高新技术企业，公司现在的主要产品是集成电路和半导体产品。
扩展资料：
传感器相关的现行国家标准
GB/T 14479-1993 传感器图用图形符号
GB/T 15478-1995 压力传感器性能试验方法
GB/T 15768-1995 电容式湿敏元件与湿度传感器总规范
GB/T 15865-1995 摄像机(PAL/SECAM/NTSC)测量方法第1部分:非广播单传感器摄像机
GB/T 1382317-1996 振动与冲击传感器的校准方法声灵敏度测试
GB/T 18459-2001 传感器主要静态性能指标计算方法
GB/T 18806-2002 电阻应变式压力传感器总规范
GB/T 188582-2002 低压开关设备和控制设备控制器-设备接口(CDI) 第2部分:执行器传感器接口(AS-i)
GB/T 189011-2002 光纤传感器第1部分:总规范
GB/T 19801-2005 无损检测声发射检测声发射传感器的二级校准
GB/T 7665-2005 传感器通用术语
GB/T 7666-2005 传感器命名法及代号
GB/T 113491-2006 振动与冲击机械导纳的试验确定第1部分：基本定义与传感器
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GB/T 1404815-2006 低压开关设备和控制设备第5-6部分：控制电路电器和开关元件-接近传感器和开关放大器的DC接口（NAMUR）
GB/T 20522-2006 半导体器件第14-3部分: 半导体传感器-压力传感器
GB/T 2048511-2006 振动与冲击传感器校准方法第11部分：激光干涉法振动绝对校准
GB/T 20339-2006 农业拖拉机和机械固定在拖拉机上的传感器联接装置技术规范
GB/T 2048521-2007 振动与冲击传感器校准方法第21部分：振动比较法校准
GB/T 2048513-2007 振动与冲击传感器校准方法第13部分: 激光干涉法冲击绝对校准
GB/T 13606-2007 土工试验仪器岩土工程仪器振弦式传感器通用技术条件
GB/T 21529-2008 塑料薄膜和薄片水蒸气透过率的测定电解传感器法
GB/T 204851-2008 振动与冲击传感器校准方法第1部分: 基本概念
GB/T 2048512-2008 振动与冲击传感器校准方法第12部分：互易法振动绝对校准
GB/T 2048522-2008 振动与冲击传感器校准方法第22部分：冲击比较法校准
GB/T 7551-2008 称重传感器
GB 47932-2008 测量、控制和实验室用电气设备的安全要求第2部分：电工测量和试验用手持和手 *** 电流传感器的特殊要求
GB/T 1382320-2008 振动与冲击传感器校准方法加速度计谐振测试通用方法
GB/T 1382319-2008 振动与冲击传感器的校准方法地球重力法校准
GB/T 251101-2010 工业自动化系统与集成工业应用中的分布式安装第1部分：传感器和执行器
GB/T 2048515-2010 振动与冲击传感器校准方法第15部分：激光干涉法角振动绝对校准
GB/T 26807-2011 硅压阻式动态压力传感器
GB/T 2048531-2011 振动与冲击传感器的校准方法第31部分：横向振动灵敏度测试
GB/T 138234-1992 振动与冲击传感器的校准方法磁灵敏度测试
GB/T 138235-1992 振动与冲击传感器的校准方法安装力矩灵敏度测试
GB/T 138236-1992 振动与冲击传感器的校准方法基座应变灵敏度测试
GB/T 138238-1994 振动与冲击传感器的校准方法横向振动灵敏度测试
GB/T 138239-1994 振动与冲击传感器的校准方法横向冲击灵敏度测试
GB/T 1382312-1995 振动与冲击传感器的校准方法安装在钢块上的无阻尼加速度计共振频率测试
GB/T 1382314-1995 振动与冲击传感器的校准方法离心机法一次校准
GB/T 1382315-1995 振动与冲击传感器的校准方法瞬变温度灵敏度测试法
GB/T 1382316-1995 振动与冲击传感器的校准方法温度响应比较测试法
GB/T 13866-1992 振动与冲击测量描述惯性式传感器特性的规定
参考资料来源：百度百科-传感器 （检测装置）
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