物联网的主要技术有哪些?

物联网的主要技术有哪些?,第1张

●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。\x0d\●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。\x0d\●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。\x0d\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。\x0d\●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。\x0d\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。\x0d\●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。

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。

工业互联网体系架构。根据查询相关资料信息显示,在工业互联网体系架构中,数据采集属于工业物联网的范畴,是工业互联网体系架构的一个重要模块。工业物联网是指基于物联网技术,将工业设备、工业数据、工业控制等资源进行互联互通和数据共享,实现生产过程全面数字化、智能化和自动化的一种新型工业模式。在工业物联网中,数据采集是指通过各种传感器、监测设备等实现对生产过程中各种物理量、参数、状态等信息的获取和采集,并将这些数据传输到云平台或数据中心进行处理和分析。

工业40蓄势待发,工业制造领域的大变局意味着中国有机会将过去几十年来积累的制造经验转化成创造的基础,复杂的制造业场景给了企业更多创新的机会。

在此之中,软件工程师扮演着什么样的角色?什么是工业物联网的基础设施?

“物联市场 线上对谈”是由边无际发起的立足物联网行业的访谈栏目,第一期邀请到零碳数科CEO闫保磊,与边无际CEO陈永立、边无际COO郑凯文一起畅聊工业物联网的行业现状与软件平台的解决方案。

郭琦:请闫总介绍一下零碳数科。

闫保磊:零碳数科是一家工业互联网平台企业。从名称上讲,数科和零碳揭示了我们的特色,数科寓意数智化,零碳寓意碳中和,我们认为二者相得益彰。因此,我们研发的产品和技术致力于实现产业链供应链的数智化和低碳化转型,目前主要切入四个领域,分别是能源管理、碳管理、供应链管理以及智能制造。我们的愿景是打造“立足中国·服务世界”的跨行业跨领域的工业互联网平台,打造“SaaS+PaaS”协同研发、“产品+服务”双轮驱动的特色模式,深耕能源、化工、钢铁、机械、农产、橡胶、玻璃、建筑、园区等行业和场景。我们已在北京、天津、厦门和烟台设立子公司,客户分布于中国、美国、德国、韩国、新加坡等20多个国家和地区,包括多家世界“500强”企业。总之,我们还是家比较年轻的公司,取得了一些成绩,对工业互联网对发展有一些感受。

郭琦:工业物联网领域有什么独有的特点?

闫保磊:第一,工业互联网被国家定义为“新基建”之一,可见它的定位意义深远,对中国制造的转型升级是基础性的和关键性的,是未来的国之利器。既然工业互联网主要是服务工业的,那么可以说“工业为本,数科为器”,这里的“数科”是指以物联网、大数据为代表的数字科技,它作为一种新型工具为工业赋能,这才是工业互联网的底层逻辑。

第二,工业互联网是新兴技术,主要面向的是工业应用场景。当然,它还不完善。一是中国工业的特征是参差不齐,既有比肩工业40的先进制造业,也有停留在工业20甚至10的原始状态。这种工业发展的不平衡性决定了我国的工业互联网建设必然是艰难而漫长的。

第三,我们的愿景是打造工业数智化转型的底层 *** 作系统,也就是工业互联网平台。首先以提升我们自己开发解决方案效率为目的,未来也可以开放给软件开发企业甚至是客户,支持他们更便捷高效地开发工业场景的解决方案。但是,就目前而言,我们认为工业企业更迫切的需求是产品或者说解决方案,而不是平台。因此,我认为中国的工业互联网的建设应该是“先产品,后平台”,丰富的产品的共性部分逐渐沉淀下来,像沙漏一样堆积成跨行业跨领域的通用平台。

郭琦:边无际也是致力于要做物联网的底层系统,请边无际CEO陈永立来聊一聊,我们可以提供什么样的技术解决方案?

陈永立:边无际主要的产品是一套类似于IoT界的安卓的一套系统,我们认为安卓在移动时代它的核心是一个开发框架。因为有了安卓或者iOS这样的系统,可以让整个移动端的生态的开发门槛变得非常低,生态也可以爆发。在这个万物互联时代,我们认为以后包括工业互联网、工业物联网等,这一切的背后核心的解决方案的开发者都是程序员。我们需要给这些程序员一套好用的工具,也就是我们边无际所致力于打造的底层的基础设施。

郭琦:基础设施这两年是特别热门的一个词,由于我国发展到了一定的阶段,想要把基础设施的建设的会亮提上来,超过以前的纯粹代工的一个产业状态。想请闫总谈一下,在基础设施建设上我们遇到的难点主要是什么?

闫保磊:提到工业互联网平台,国内很多企业都在做这个领域的工作。既然是基础设施,其实它是一个从零到一的建构过程,大家的侧重点是不一样的。工业互联网分很多层次,不同企业定位的主要发力点是不一样的,我们更重要的关注点是在PaaS或SaaS层的开发工作。底层的一些基础设施是需要合作伙伴共同去构建的一个体系,由不同公司的基因和团队的核心竞争力决定。对于我们自己公司来讲,大量的客户都是直接面向工厂或工业园区的终端客户。做面向客户的整体方案过程中,我们是没有问题的,但是更底层的一些技术框架,怎样提升开发解决方案的效率,是需要边无际这样的团队或者企业来提供。在底层的构建上,尤其涉及到 *** 作系统的一些模块,是我们类似的企业共同需要的能力补充。还有一点,我多次强调的“工业为本”,工业机理是一个非常基础性的东西,缺乏对工业机理的深刻理解很难构建出满足工业需要的平台,这是很多人常常忽略的一点,甚至可以说是一个主要难点。只有将工业机理和数字科技深度融合起来,才可能打造出好的基础设施。

郭琦: PaaS业务和SaaS业务比较难做,原因是需要整合的领域、技术是比较多的。想请闫总谈谈我们在推进过程中需要哪些合作伙伴?

闫保磊:中国的工业门类齐全,行业众多,跨行业复制能力是一个稀缺能力。你在这个行业干得好,未必在其他行业也能干好。谁能解决跨行业复制问题,谁就是未来真正的王者。这与我们所使用的消费互联网显然是不同的。因此,有的企业就会专注做一个行业。作为平台型企业,就需要和不同行业的解决方案提供商合作。

工业的数智化转型是一个系统工程,绝非提供一个app就能解决的。比如会有大量的工业现场的工程问题,像安装传感器、调试通信等。这些专业型的工作同样需要合作伙伴一起参与。除此之外,还有云服务、数据分析以及基于数据分析的咨询等等。这些工作既可以一家公司都做了,也可以和其他企业合作。

还有一点我认为全世界还没有一个特别好的平台出现,类似于安卓、iOS或者Windows系统,工业界还没有公认的特别好的,这是一个重要的现状。构建底层都 *** 作系统是一个漫长的过程,当然也很困难,需要有一批这个领域的企业加强合作共建。

郭琦:工业物联网是两种体系的匹配,工业指向了客户需求到底在哪,工具是技术的解决方案,只有联合起来才能共同推动生态的建立。想请问一下陈永立,我们是一个技术导向开始发起创业的公司,你是怎么判断工业物联网的时代从此开始有了我们的机会呢?

陈永立:这个话题可能更偏技术一点。我们观察到由于容器以及云原生的技术日渐成熟,有机会做一个能够把非常碎片化、非常零散的物联网底层,用软件的方式统一化一套底层的技术。

我们这个团队有微软、亚马逊等的做云计算的基因,在这方面有一些比较深刻的理解,做出了一套底层的开发框架。如果我们只有一套开发框架,比如iOS、安卓、包括Windows,其实没有给客户带来直接的价值。Windows一开始之所以有价值,是因为它上面有Office,iOS和安卓之所以有价值,可能因为有微信、今日头条等真正的应用,所以是平台中还有平台的机会,我感觉是一个非常大的浪潮,而且是可能持续几十年的事。

郭琦:任何技术只有真正到了能用、能有人的感受、能够 *** 控,才可能产生价值和意义。想请问闫总,您是怎么判断工业物联网真的到来了,我们现在要走出去第一步的话,那个最痛的痛点在哪?

闫保磊:判断浪潮的到来,一是行业研究报告或者知名企业的战略转型计划。二是靠团队的集体智慧和判断。我和我的团队成员很多在工业领域工作十年以上,近距离观察和亲身参与了工业数字化项目的策划和落地。总之,我们主要是基于工业发展规律和多年经验作出判断,并制定公司发展战略。

从全球的趋势来讲,大家都处于差不多的阶段,就是从自动化向数字化和智能化方向转型,我们经常到工厂现场,有切身体会。2019年我们做了产品开发和验证,并在全球20多个国家做了落地案例,基本上判断工业40的浪潮确实不仅是某一个国家的事情,应该是全球同步要做的事,尤其是以中国、美国、日本、欧盟等工业基础比较好的国家和地区。

我们现在要走出第一步最痛的点应该是利用好技术为工业解决实际问题,而不是一些空泛的概念。工业企业是理性的,不能带来实际价值的东西是不可持续的。

郭琦:凯文很长一段时间在麦肯锡工作,对工业物联网领域有很深的观察,凯文是怎么判断现在这个行业是什么阶段,发展的怎么样?

郑凯文:从全球范围来看,我们可以坚信40一定会发生,而且是下一波能够引领不只是制造业,我觉得是全球多个行业、多个产业变革的一个核心。根据过往有限的咨询项目经验来看,国内总体的数字化或自动化的程度还是有些参差不齐的,而且越往前走越接近40这个目标的企业就更少,我觉得是时间的问题。

因为本质上过往的10年或15年,我们还是一个劳动密集型的生产型的国家。随着人工成本的增加,对于精密制造、科技型产业制造的需求不断扩大,所以自动化、数字化可能是唯一的途径。可能头部的一些企业在这方面已经做了一些投资,包括一些尝试,腰部或者尾部的企业,现在更多的可能还是跟随的状态。如果让我来说一个形状的话,我觉得还是一个三角形,很不幸是个正三角形。如果有一天我们能变成一个倒三角,大部分头部企业都已经做到数字化的时候,这可能是我们真正把这个产业做到比较先进、比较辉煌的时候。

郭琦:工业物联网刚刚起步,甚至在全球范围内都是刚刚起步,包括我们国家这次真正地和全球化并行同步起来,然后能达到从小部分人的尝试,变成更大部分人的头部企业都实现的自动化的程度。永立是从美国微软回来,之前面对的技术、产品、生态都是全球化程度最高的。你观察到的在全球范围内工业物联网领域,技术是如何协同起来的,它的先进技术到底是什么?

陈永立:我在微软的时候经历过一次特别大的战略转型,从“mobile first, cloud first”(移动为先,云为先),转变为“intelligent cloud and intelligent edge”(智能云和智能边缘),去掉了“移动”增加了“边缘”。“边缘”代表的是“边缘计算”(edge computing),我认为它的底层核心就是物联网,物联网价值最高的场景就是工业物联网,微软这种巨头公司也已经把整个战略重心向这边倾斜,与之而来的是有一套跟边缘计算有关的技术。

实际上,在云上面的技术很多时候并不适合在现场使用。举个简单的例子,我们需要有低延迟支持工业现场做实时决策。如果我们用云,数据要先传到云上,经过计算再回到本地,可能是几百毫秒的延迟。但如果我们在工业现场立刻用边缘计算进行处理,可能会降低到几毫秒,对于网络延迟方面的一个指标上就有百倍的提升。有很多的底层的基础设施以后,上层的应用就有了可能性。比如我们在一个工厂里有一个本地的小型数据中心,可以支持工业40的所有实施决策,无人工厂运行的所有计算是在本地进行,本地处理保护了数据的安全性,解决了客户的顾虑,尤其是工业客户要求在本地部署的情况很多。

郭琦:边缘计算是现在越来越热门的部署技术方案,请永立深入讲解一下,面对开发者用他们理解的语言解释,边无际怎样实现边缘计算的功能?

陈永立:边无际的核心产品是Shifu,是把物联网的设备封装成微服务,并把它的核心能力以API的形式开放出来。在做开发的时候不需要对接零散的生态,已经做好了一套数据底座,需要什么设备的能力可以直接调用。

郭琦:基于边无际的解决方案,联合零碳数科的能力,我们想做的PaaS平台、SaaS平台是想让软件工程师们改变制造业,提高制造业的智能工厂的效率。零碳数科探索得更加深入,闫总可以举例讲一下在发展用户的过程中,用户真实遇到的情况是什么,可能遇到哪些场景,哪些场景有特别的困难需要我们攻克?

闫保磊:工业互联网的应用参差不齐,确实是中国工业的现状。个人觉得目前我们的几个产品或者说解决方案,对应着工业互联网可以率先应用的场景。能源和碳的管理是我们特别重要的一个产品模块,目的是怎样更好地用数字技术帮助企业节能减排。工厂的节能技改、节能减排其实已经做了很多年,但现在大家会觉得再推进下去难度非常大。我们认为主要原因是,比较容易做的事情凭借老师傅、老工人的经验,基本上已经解决,如果缺乏数据支撑再去做深度挖掘,是很难做到的。

在工业场景中的数据,可能没有,或者数据的维度、颗粒度和质量都非常差,不足以支撑做深度分析,那么工业互联网技术就可以发挥作用。就像病人去医院首先要做全面体检,拿到各种参数,在工厂场景当中,我们要获取数据需要与设备去对接。工业场景的设备种类成千上万,只靠一个个接入可以获取数据,但是从底层来讲,我们希望市场上有一种能力把连接设备的效率提高,成为一个标准化模块,我觉得这是一个难点。

能源和碳管理可以扩展来看,像设备运维、生产制造、仓储物流等,我们对接的传感器或边缘侧的设备种类繁多,并且工业领域的协议也是比较复杂的,降低了解决方案的开发速度,这个事情值得我们认真研究。希望边无际能够做得更完善,对于我们这样的企业来讲,也会有很大的助力。

郭琦:如果工业互联网继续向前进,技术上得到了一些解决和积累之后,工业物联网会呈现出什么样的场景,我们想追求的是实现什么样的功能,实现什么样的工业物联网?

郑凯文:我们现在谈的工业物联网向前发展的本质是绩效,就是提高效率。提升效率的障碍主要是数据跟数据之间的壁垒没有被打通。举个简单例子,一家公司从产品定义到后期的采购、供应链、生产、销售、维保等整个周期内,最基本的一点数据能够让各个部门打通。现在很多公司没有这个基础,并不是企业老板不想做,而是市场的确有很多阻碍。

设备在设计的时候,它的自动化水平或者是数字化能力是不一致的,没有很规范的行业标准,可能从不同的供应商拿到解决方案拼凑出一套数据,中间会有漏包、无法及时沟通等情况。现在第一是数据的利用率不高,第二是拿到数据之后,怎么样分析数据提升现有效率,很多企业能在一部分的环节当中做到,但我觉得整个产业链全盘优化的话,计算量很大,而且对企业内部数据分析的能力要求很高。我们传统制造业以前是不太注重这部分的,更多是靠经验,靠商业模式去完善所谓的效率。我觉得向前发展的话,数字化的基础可能会是提高效率的一个最核心的起点。

郭琦:从数据收集工作到处理工作没做好的话,通过数据去指导生产,指导项目的效率肯定是会出现问题的。事实上,互联网是在近两年才重新注重大数据和人工智能的结合,用数据去指导生产生活,可能下一步真正进入到生产制造的领域当中。我们是有客户的,客户的需求往往也比较明确,在一些方面我们可以提供支撑。在闫总的设想中,零碳数科的商业模式是什么,未来会发展成什么样子?

闫保磊:一个公司的未来取决于团队的基因,基因决定了核心竞争力。我们团队的核心成员在工业场景的解决方案和经验方面是丰富的,对工业机理的理解是深刻的。同时,数字科技领域有来自微软等知名企业的专家。这种团队配置也呼应了“工业为本,数科为器”的判断。目前我们做的工作主要围绕工业客户,未来希望开发出更多数智化解决方案。

现在我们有几十个细分的解决方案,相比于未来市场上可能有百万级别的解决方案显得还很少。我们希望能够开发出擅长领域的解决方案,打造出一个应用商店,让我们的客户能够在里面挑选适合的产品和解决方案,可以满足工业企业不同行业、不同场景、不同阶段的需求。现在的工作是从客户比较急迫的、能够带来现实价值的场景切入,主要围绕能源和碳,以及供应链、智能制造、设备运维。我们不会进入营销、销售等领域,这些基本上用不到物联网。

怎样支撑未来百万级的场景解决方案的开发,怎样连接五花八门的设备获取高质量的数据,是全球通用的一个难题,对中国参差不齐的工业来说更是巨大挑战。如果没有这样技术的支撑,开发解决方案的效率会非常低。我们决心不断丰富产品矩阵,能够让客户找到适配需求的解决方案,这是我们商业模式的远景,也是我们正在做的工作。

郭琦:目前在做基础设施,未来可以模块化处理,让客户能通过拖拉拽的形式实现生产场景的解决方案的获得。请永立讲一下我们的商业模式是什么,现在对商业模式的思考是什么?

陈永立:我们未来想作为一个比较通用的物联网底层的开发工具或框架,给物联网的开发进行赋能。传统的Web开发或 移动开发 已经有很多可行的商业模式,比如美国的GitLab是给传统的开发者做一站式的解决方案,以SaaS加PaaS的形式进行收费。开发者工具的公司都很流行用一种增长模式PLG(Product Led Growth),先让大家免费使用社区版或基础版高效地获取产品的价值,同时可以提升日常工作的效率。如果有安全或稳定性等额外需求,会有企业版的增值服务。最终想做成什么样子,如果是以C端大家可以感知到的可能是类似于Windows、iOS或安卓,更确切一些可能更像AWS或阿里云,大家可以用已有的云服务、基础设施直接进行开发。

郭琦:如果给中国的工业物联网一个期待的话,你们希望它会是什么样子的?

闫保磊:我对这个行业和技术充满期待。首先,工业互联网作为新基建之一是中国制造业能够做大做强的核心竞争力的来源。其次,中国的工业互联网必须符合国情。中国的工业基础跟全球其他国家,尤其是西方国家的制造业有比较大的差异。怎样更好地服务国内的工业客户是首个应当回答的问题。希望中国的工业互联网企业在吸收全球的经验、理念的前提下,联系中国工业实际,打造有中国特色的工业互联网平台。

再次,希望中国的技术能够走向其他国家。2019年,我们做了大量的海外项目。我认为中国的技术走向全球的可能性是存在的,中国的技术在国外的市场空间是非常大的。我希望工业互联网技术在中国发展壮大之后,能够走向其他国家。

最后,工业互联网不是一个技术,而是一个复杂的系统,它涉及的技术非常多。我们在应用这个技术的过程中,融合了工业技术、人工智能、数字孪生等其他数字技术,包括机器人、无人机技术也已被融合在解决方案当中。仅靠几家企业是不行的。我希望相关企业更好地协同,加强互动和交流,共同构建工业互联网生态。

郭琦:大家都希望新基建成为强基建,让生态真正做起来,让中国的人才聚拢起来为工业物联网的这一次迈进做贡献。做企业要呼应国家战略让国内市场和国际市场双市场双循环,既服务于国内,发展大客户,也服务于国际,不卑不亢地走向全球市场。请陈永立来讲一下期待是什么?

陈永立:我的期待就是中国制造变成中国创造。

就像零碳数科已经在做的一样,已经在把中国创造出来的技术输出服务给国外企业,甚至一些发达国家的企业。我们做为中国人,尤其是技术驱动的公司,一定要树立好自己的自信心,我们绝对不会做的比别人差。我回国创业的一个很大的原因是制造业的基本盘是在中国,场景也是最多的,我们用最多最杂、甚至最复杂的场景,理论上可以打磨出最好的产品,然后出口给全世界。

我觉得中国的以制造业为基本盘的所有技术方案都有这个机会,可能在下一次的工业浪潮中,在中国会出现自己的类似于西门子,或者工业版的微软、亚马逊、谷歌等这样的公司。

1、物联网的定义:

物联网是一个基于互联网、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。

2、物联网的组成:

物联网大致可以分为以下四个层面,即:感知层、网络层、平台层以及应用层。具体如下:

(1)、感知识别层。

感知层是物联网整体架构的基础,是物理世界和信息世界融合的重要一环。在感知层,我们可以通过传感器感知物体本身以及周围的信息,让物体也具备了“开口说话,发布信息”的能力,比如声音传感器、压力传感器、光强传感器等。感知层负责为物联网采集和获取信息。

(2)、网络构建层。

网络层在整个物联网架构中起到承上启下的作用,它负责向上层传输感知信息和向下层传输命令。网络层把感知层采集而来的信息传输给物联云平台,也负责把物联云平台下达的指令传输给应用层,具有纽带作用。网络层主要是通过物联网、互联网以及移动通信网络等传输海量信息。

(3)、平台管理层。

平台层是物联网整体架构的核心,它主要解决数据如何存储、如何检索、如何使用以及数据安全与隐私保护等问题。平台管理层负责把感知层收集到的信息通过大数据、云计算等技术进行有效地整合和利用,为人们应用到具体领域提供科学有效的指导。

(4)、综合应用层。

物联网最终是要应用到各个行业中去,物体传输的信息在物联云平台处理后,挖掘出来的有价值的信息会被应用到实际生活和工作中,比如智慧物流、智慧医疗、食品安全、智慧园区等。

扩展资料:

物联网的功能主要有以下几点:

1、获取信息的功能。

信息的感知、识别,信息的感知是指对事物属性状态及其变化方式的知觉和敏感;信息的识别指能把所感受到的事物状态用一定方式表示出来。

2、传送信息的功能。

传送信息指的是信息发送、传输、接收等环节,最后把获取的事物状态信息及其变化的方式从时间(或空间)上的一点传送到另一点的任务,这就是常说的通信过程。

3、处理信息的功能。

处理信息指的是信息的加工过程,利用已有的信息或感知的信息产生新的信息,实际是制定决策的过程。

4、施效信息的功能。

施效信息指的是信息最终发挥效用的过程,有很多的表现形式,比较重要的是通过调节对象事物的状态及其变换方式,始终使对象处于预先设计的状态。

参考资料来源:百度百科-物联网

1、物联网(The Internet of Things,简称IOT)是指通过 各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统、红外感应器、激光扫描器等各种装置与技术,实时采集任何需要监控、 连接、互动的物体或过程,采集其声、光、热、电、力学、化 学、生物、位置等各种需要的信息。

2、组成:物联网的基本特征可概括为整体感知、可靠传输和智能处理 。

(1)整体感知—可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。

(2)可靠传输—通过对互联网、无线网络的融合,将物体的信息实时、准确地传送,以便信息交流、分享。

(3)智能处理—使用各种智能技术,对感知和传送到的数据、信息进行分析处理,实现监测与控制的智能化。

扩展资料:

常见的运用案例有:

1、物联网传感器产品已率先在上海浦东国际机场防入侵系统中得到应用。机场防入侵系统铺设了3万多个传感节点,覆盖了地面、栅栏和低空探测,可以防止人员的翻越、偷渡、恐怖袭击等攻击性入侵。而就在不久之前,上海世博会也与无锡传感网中心签下订单,购买防入侵微纳传感网1500万元产品。

2、ZigBee路灯控制系统点亮济南园博园。ZigBee无线路灯照明节能环保技术的应用是此次园博园中的一大亮点。园区所有的功能性照明都采用了ZigBee无线技术达成的无线路灯控制。

3、智能交通系统(ITS)是利用现代信息技术为核心,利用先进的通讯、计算机、自动控制、传感器技术,实现对交通的实时控制与指挥管理。交通信息采集被认为是ITS的关键子系统,是发展ITS的基础,成为交通智能化的前提。无论是交通控制还是交通违章管理系统,都涉及交通动态信息的采集,交通动态信息采集也就成为交通智能化的首要任务。

参考资料来源:百度百科-物联网

物联网体系结构分为感知层、网络层和应用层这三层,物联网是指通过各种信息传感设备,实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程等各种需要的信息,与互联网结合形成的一个巨大网络。

物联网(InternetofThings,缩写:IoT)是基于互联网、传统电信网等信息承载体,让所有能行使独立功能的普通物体实现互联互通的网络。其应用领域主要包括运输和物流、工业制造、健康医疗、智能环境(家庭、办公、工厂)等,具有十分广阔的市场前景。最初在1999年提出:即通过射频识别(RFID)(RFID+互联网)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备,按约定的协议,把任何物品与互联网连接起来,进行信息交换和通讯,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。简而言之,物联网就是“物物相连的互联网”。中国物联网校企联盟将物联网的定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合,实现物体与物体之间:环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说,当下涉及到信息技术的应用,都可以纳入物联网的范畴。

物联网四层体系结构及作用

1、感知层

感知层是物联网发展和应用的基础。感知层相当于物联网的皮肤和五官,完成识别物体、采集信息的任务。感知层包括二维码标签和识读器、RFID标签和读/写器、摄像头、GPS、各种传感器、视频摄像头、终端、传感器网络等数据采集设备。也包括数据接入到网关之前的传感器网络。RFID技术、传感和控制技术、短距离无线通信技术是感知层涉及的主要技术。

2、接入层

接入层由末梢节点和接入网关(Access Gateway)组成,完成应用末梢各节点信息的组网控制和信息汇集,或完成向末梢节点下发信息的转发等功能。这些末梢节点构成了末梢网络或传感网(由大量各类传感器节点组成的自治网络)。

3、网络层

网络层相当于物联网的神经中枢和大脑,实现信息传递和处理。网络层包括通信与互联网的融合网络、网络管理中心、信息中心和智能处理中心等,网络层将感知层和接入层获取的信息进行传递和处理。网络层也包括信息存储查询、网络管理等功能。

4、应用层

应用层相当于物联网的“社会分工”,即与行业需求结合,实现广泛智能化。应用层是物联网与行业专业技术的深度融合,与行业需求结合,实现行业智能化,这类似于人的社会分工,最终构成人类社会。


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