NHR系列智能显示控制仪表RS-485通信中应用
01摘要
NHR系列智能显示控制仪表是经过多年开发制造经验而设计生产，集诸多全新功能于一身的新一代智能显示控制仪表。针对现场温度、压力、液位、速度、流量等各种信号进行采集、显示、控制、远传、通讯、打印等处理，构成数字采集系统及控制系统，广泛运用于电力、石化、冶金、轻工、制药、航空等诸多领域。产品的EMC设计符合GB/T176262-11相关规定，同时产品取得了CE认证。
02产品的市场背景
在自动化控制领域，随着分布式控制系统的发展，在产业上的分布式控制系统中，经常需要采用串行通讯来达到远程信息交换的目的。目前，用于串行通讯的接口标准包括：RS-232、RS-422、RS-423和RS-485。RS-232是最早的串行接口标准，广泛应用在短间隔、较低波特率串行通讯中。其后发展起来的RS-422、RS-485是平衡传送的电气标准，比起RS-232非平衡的传送方式在电气指标上有了大幅度的进步。RS-485串行接口的电气标准实际上是RS-422的变型，它属于七层OSI (open system interconnection，开放系统互连)模型物理层的协议标准。由于性能优异、结构简单、组网轻易，RS-485总线标准得到了越来越广泛的应用。下面是关于虹润NHR 系列智能显示控制仪表在RS-485通信中的应用。
03产品的技术原理
1、系统技术方案
工业场合中,经常要用一些仪表去控制如温度、液位、流量等。在某些场合,需要1台控制器灵活地控制多台仪表,以达到设计控制目的。
本文利用标准的MODBUS RTU通讯协议与 RS-485通信指令,方便的实现与多台虹润NHR系列仪表的串行通信成功的实现了用单台控制器对多台仪表的灵活控制。可编程控制器允许在一个RS-485通信接口上连接多达100台虹润仪表,仪表大于60台时,需加一个RS-485中继器，RS-485通信口通信距离长达1KM以上。
2、RS-485总线的硬件设计
考虑到此控制系统中网络节点数较多，整个网络超过100个节点，为保证通讯的可靠性和通讯效率按照仪表在系统中实现的不同功能、数据流量、实时性要求把各仪表分布到两条总线上，而且所选器件中的RS-485芯片驱动能力均达到255点，通讯速率选96Kbps，离主站最远的节点不超过50m。
3、网络协议
为了能使具体的命令、数据在网络上正确地传输，在数据链路层必须提供一定的网络协议，保证在物理层的比特流出现错误时进行检测和校正，同时实现数据帧和命令帧的功能。然而，为保证数据传输质量，对每个字节进行校验的同时，应尽量减少特征字和校验字，而常用的数据包格式由引导码、长度码、地址码、命令码、数据、校验码、尾码组成，每个数据包长度达20～30字节，在RS-485系统中显得又有些繁杂。由于MODBUS协议是公然的通讯协议，而且被很多的工控产品生产厂家支持，该协议已广泛应用于水利、水文、电力等行业设备及系统的国际标准中，因此，本系统采用MODBUS协议作为此控制系统的网络协议。
在此控制中由于对PLC和变频器的通讯数据量小而且实时性要求不高，因此采用MODBUS ASCII方式，而对单片机的数据通讯量较大且实时性要求高,因此采用MODBUS RTU方式。
04产品的应用
考虑到100台仪表在RS485总线上的实时性、有效性、正确性，现将100台虹润NHR系列智能控制仪表通讯组网分为两条总线，分别由PLC的串口扩展口分别定义为A1、B1和A2、B2 ；下面是虹润NHR系列智能控制仪表与PLC主机连接图，见图1、图2：
图1：虹润仪表与PLC组网图
图2：虹润仪表与PLC组网图
1、虹润NHR系列智能显示控制仪表通信参数配置
(1)、通信方式为RS-485, (1个起始位，1个或2个停止位，8位数据，无奇偶校验)
(2)、通信传输数据的波特率（12K 24K 48K 96K 192K）可在仪表叁数baud中设定
(3)、通信协议为标准Modbus Rtu 模式
这里重点突出可编程控制器与虹润NHR仪表RS-485接口部分。在工业现场,RS-485通信是应用较多的一种通信方式，图中可编程控制器通过RS-485通信接口与多个NHR仪表相连接,最多可达到100台,每台仪表被赋予各自的地址码,用以识别身份，( 地址码可在仪表叁数Addr中设定)，子单元和主单元采用地址轮询方式。这样可编程控制器的RS-485通信口便能通过RS485总线对挂在下面的所有仪表进行控制 *** 作。
2、虹润NHR系列智能数字显示控制仪通信数据流解析
本通信协议采用标准ModBus协议，采用RTU（十六进制数）传输模式。ModBus协议是一种主---从式协议。任何时刻只有一个设备能够在线路上进行发送。由主站管理信息交换，且只有主站能发起。主站会依次对从站进行轮流查询。只有当从站地址与轮询地址相匹配，从站才能回复消息。从站之间不能进行直接通信。协议桢中不包含任何消息报头及消息结束符，消息的开始和结束依靠间隔时间来识别，当间隔时间长于或等于35个字符时，即作为检测到桢结束。如果网络内没有与查询地址相一致的从站或从站接收时CRC校验出错，主站将不会接收到返回桢，这时主站根据超时设定判断是否超时，如超时，作出重发或d出异常错误窗口动作。
协议桢定义如下：
从站地址：地址必须在1---247之间。
在同个主站网络中每个从站地址必须唯一。
0为广播地址，从站接收消息并作相应处理，但不能回复消息。
功能代码：包含读、写寄存器。
数据：以二进制代码传输。
CRC16：循环冗余校验，校验从从站地址到数据区最后一个字节，计算多项式码为A001(hex)。
（1）、通讯口设置
通讯方式 异步串行通讯接口，如RS-485，RS-232等。
波 特 率 2400～9600bps（可由设定仪表二级参数自由更改，设定仪表二级参数BT，默认4800）。
（2）、字节数据格式 HEX
一位起始位、八位数据位、一位停止位、无校验
（3）、消息桢格式（读、写功能是从主站角度定义的）
读寄存器桢
读寄存器返回桢
写寄存器桢
写寄存器返回桢
错误返回桢
功能代码表：1
错误代码表：2
3、产品
05结论
本文利用标准的MODBUS协议和虹润NHR系列智能显示控制仪表进行RS-485通信，实现了单台控制器控制多台NHR仪表的任务，并能实时检测各仪表的运行状态，整个系统控制灵活方便, 方案结构简单，开发成本低，周期短，既使在恶劣的工业环境下也能稳定工作。
物联网中非常重要的技术是RFID电子标签技术。以简单RFID系统为基础，结合已有的网络技术、数据库技术、中间件技术等，构筑一个由大量联网的阅读器和无数移动的标签组成的，比Internet更为庞大的物联网成为RFID技术发展的趋势。物联网用途广泛，遍及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、老人护理、个人健康等多个领域。预计物联网是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业浪潮。有专家预测１０年内物联网就可能大规模普及，这一技术将会发展成为一个上万亿元规模的高科技市场。
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，在这个整合的网络当中，存在能力超级强大的中心计算机群，能够对整合网络内的人员、机器、设备和基础设施实施实时的管理和控制，在此基础上，人类可以以更加精细和动态的方式管理生产和生活，达到“智慧”状态，提高资源利用率和生产力水平，改善人与自然间的关系。
物联网是利用无所不在的网络技术建立起来的，是继计算机、互联网与移动通信网之后的又一次信息产业浪潮，是一个全新的技术领域。早在1999年，在美国召开的移动计算和网络国际会议就提出，“传感网是下一个世纪人类面临的又一个发展机遇”；2003年，美国《技术评论》提出传感网络技术将是未来改变人们生活的十大技术之首；2005年，在突尼斯举行的信息社会世界峰会（WSIS）上，国际电信联盟（ITU）发布了《ITU互联网报告2005：物联网》，正式提出了“物联网”的概念。
毫无疑问，如果“物联网”时代来临，人们的日常生活将发生翻天覆地的变化。然而，不谈什么隐私权和辐射问题，单把所有物品都植入识别芯片这一点现在看来还不太现实。人们正走向“物联网”时代，但这个过程可能需要很长很长的时间。
物联网技术涵盖感知层、网络层、平台层和应用层四个部分。
感知层的主要功能就是采集物理世界的数据，其是人类世界跟物理世界进行交流的关键桥梁。比如在智能喝水领域会采用一种流量传感器，只要用户喝水，流量传感器就会立即采集到本次的喝水量是多少，再比如小区的门禁卡，先将用户信息录入中央处理系统，然后用户每次进门的时候直接刷卡就行。（了解更多智慧人脸识别解决方案，欢迎咨询 汉玛智慧）
网络层主要功能就是传输信息，将感知层获得的数据传送至指定目的地。物联网中的“网”字其实包含了2个部分：接入网络、互联网。以前的互联网只是打通了人与人之间的信息交互，但是没有打通人与物或物与物之间的交互，因为物本身不具有联网能力。后来发展出将物连接入网的技术，我们称其为设备接入网，通过这一网络可以将物与互联网打通，实现人与物和物与物之间的信息交互，大大增加了信息互通的边界，更有利于通过大数据、云计算、AI智能等先进技术的应用来增加物理和人类世界的丰富度。
平台层可为设备提供安全可靠的连接通信能力，向下连接海量设备，支撑数据上报至云端，向上提供云端API，服务端通过调用云端API将指令下发至设备端，实现远程控制。物联网平台主要包含设备接入、设备管理、安全管理、消息通信、监控运维以及数据应用等。
应用层是物联网的最终目的，其主要是将设备端收集来的数据进行处理，从而给不同的行业提供智能服务。目前物联网涉及的行业众多，比如电力、物流、环保、农业、工业、城市管理、家居生活等，但本质上采用的物联网服务类型主要包括物流监控、污染监控、智能交通、智能家居、手机钱包、高速公路不停车收费、远程抄表、智能检索等。
前段时间研究物联网，我发现亚马逊云科技的物联网技术还挺厉害的。Amazon IoT Analytics是一项完全托管的服务初心，它可以轻松地运行和实施大量IoT数据的复杂分析，而不必担心构建IoT分析平台通常所需的成本和复杂性。我印象比较深的案例是，可以使用这项服务更好地预测相关货运车辆上的加热和冷却系统何时会出现故障，并进行相应的维修，以防止装运损失。物联网十大应用分别是：设备监控、机器和基础设施维护、物流和追踪、集装箱环境、机器管理库存、网络数据用于营销、识别危险网站、无人驾驶卡车、WAN监控、GPS数据聚合。
十大应用介绍：
一、设备监控：像监控或者调节建筑物恒温器这样的事情可以远程完成，甚至可以做到节约能源和简化设施维修程序。这种物联网应用的美妙之处在于，它很容易实施，容易梳理性能基准，并得到所需的改进。
二、机器和基础设施维护：传感器可以放置在设备和基础设施材料上，例如铁路轨道，来监控这些部件的状况，并且在部件出现问题的时候发出警报。一些城市交通管理部门已经采用了这种物联网技术，能够在故障发生之前进行主动维护。
三、物流和追踪：运输业现在把传感器安装在移动的卡车和正在运输的各个独立部件上。从一开始中央系统就追踪这些货物直到结束。这么做可以防止货物在边远地区被盗窃，让企业供应链可以保持追踪，因为管理层可以在任何时间点清楚地看到车辆的位置(以及车辆应该在的位置)。
四、集装箱环境：同样是在物流和运输行业，运送装着易腐货物的集装箱是对周围环境条件进行监控的，如果超出温度或者湿度范围传感器会发出警报。此外，当集装箱被弄乱或者密封被破坏的时候，传感器也会发出警报。这个信息是实时通过中央系统直接发送给决策者的，这样情况可以得到补救，即使这些货物是在全球各地的运输途中。
五、机器管理库存：向消费者提供了各种商品的自助服务售卖机和便携式商店，现在可以在特定商品低于再订购水平的时候发送自动补充库存警报。这种做法可以为零售商节约成本，因为他们只需要在机器告诉他们需要补充库存的时候让现场工作人员进行补货。
六、网络数据用于营销：企业可以选择利用自己的分析，追踪客户在网络中的行为，或者他们可以将这个任务外包给在这个领域内有声誉的营销公司。在网站的导航模式中，访客来到或者来自你的网站，访客所使用的设备类型，以及其他关于访客的相关数据，可以聚合起来以更全面地了解。交易数据和物联网数据的结合，将会丰富你的营销分析及预测，可以快速实施。
七、识别危险网站：商业公司提供的安全服务，可以让网络管理员追踪机器对机器的交流，追踪来自公司计算机的互联网网站访问，揭示公司计算机定期访问的“危险”网站和IT地址。实践会降低网络遭受恶意软件和病du入侵的风险。因为这种“观察”服务是从云厂商那里提供的，所以实施简单，企业可以马上开始。
八、无人驾驶卡车：在气候条件恶劣和没有道路基础设施的边远地区，石油和天然气开采行业的企业正在使用无人驾驶卡车，这种卡车可以远程控制和远程通信。这降低了运营费用，因为你不用派人进入该领域，还可以避免在已知极其危险的区域发生事故。
九、WAN监控：企业可以很好地监控和修改他们的网络流量，但是当这个流量通过广域网或者互联网路由的时候，有时候似乎是在他们控制范围之外的。现在位于全球不同地点的办公室的边缘路由器，会显示出显著不同的服务质量，这取决于这个办公室是在新加坡或者里约热内卢。如果IT希望更好地监控互联网流量，那么可以购买商业服务，实时显示哪些地方放缓了，甚至可以重新路由流量以保持通信畅通。
十、GPS数据聚合：GPS数据聚合是应用最广泛的物联网数据收集方法之一。企业喜欢它是因为可以让他们统计人口数据、天气数据、基础结构数据、图形数据和任何可以并定位到特定地理位置的数据类型。很多厂商可以帮助你，以对业务有意义的方式聚合GPS数据。
物联网的应用实例与效益 摘要 十年前,麻省理工学院在同 EANUCC 组织(全球统一标识系统)共同进行一 个研究项目时,创造了"物联网"一词该项目和全球产品电子代码管理中心的 成立促生了以 RFID 为基础的解决方案, 使供应链发生了革命性的变化 据预测, 到 2005 年,RFID 标识的物体和物联网将会无处不在 物联网的开发是围绕 RFID 的应用进行的,然而依托的技术不仅仅是 RFID物 联网的合理结构是金字塔型的,是根据需要,合理性,局限性和商业应用案例和 效益在身份标识,数据存储和能力上结构分层的,其合理性取决于经济效益,其 特点和行为设计的合理性也取决于实际效益 目录 1 介绍 十年前,麻省理工学院(MIT)与物品编码组织 EANUCC 共同开展了一个研究项 目,创造了物联网一词该项目和全球产品电子代码管理中心的成立促生了以 RFID 为基础的解决方案, 使供应链发生了革命性的变化 采用这种技术和手段, 将使供应链成本降低 10%,还能使我们同家庭中的日常生活物品相互交流在我 们去超市的时候,家里的冰箱会告诉我们缺少些什么,食品自己会告诉我们它们 什么时候过期,商品会自行防盗,我们则不必在超市的收款台前排队这些有说 服力的例子那时让我们预测, 2005 年, 到 RFID 标识的物体和物联网会无处不在 但现在已经 2009 年已经过去了,但我们还在等待会发生些什么为什么我们还 在等待呢物联网的实际效益在哪里呢 从社会经济方面看,保健,环境,合法监听,隐私,安全,技术的获取和包容 以及政府的作用,都将影响到物联网的应用,但未来物联网推广的最重要因素是 商业案例没有商业案例就没有商业 关于物联网的争论,一般是围绕着什么时候技术才会无处不在和遍布各处的问 题进行的,没有考虑如果实现了技术无所不在,那么范围有多大,哪些技术是核 心的问题本文用商业案例推理方法进行讨论,并向一些物联网方面的基本假设 提出了挑战,本文的结论是,物联网的架构实际上与现在的一些假设是不同的, 它更具结构性,更实用,具有金字塔式的通信能力和选择能力,它不是一堆放在 一起通过 RFID 器件互相谈话的物体 2 物联网的概念 MIT1999 年的论文在其网站上已经保留好多年了 所说的"物联网"是"自 MIT 动身份识别中心的愿景", 这个愿景就是创造一个计算机无需人的帮助就能去识 别的全球环境 麦克法兰在上述论文中解释了基于控制的 MIT 自动身份识别的概 念他说: 智能产品是一种物理的,以信息为基础的零售商品,它们 (1)具有独特的身份; (2)能够有效地同周边环境交流; (3)能够保留和存储自己的数据; (4)具有能描述产品特点,生产,使用和处置需求的语言; (5)能持续地参与或决定与产品命运相关的行为 重要的是要注意到,MIT 的研究是针对供应链的,它说的"每个东西都贴上标 签"并不意味着"所有的东西"都贴上标签麦克法兰说的很清楚,它们是以信 息为基础的零售商品花园里的鼹鼠,树上的知更鸟和亚马逊雨林中的树木并不 在这"每样东西"的范畴之内他们所做的切合实际的排除表明,物联网的初始 概念是很清楚的, 是人为限定的, 是有范围的 它只适应于供应链上传送的东西 全球产品电子编码管理中心和 RFID 产业已经认识到, 这种限制会使我们错失良 机,降低物联网的应用范围和影响这与"计算机无需人的帮助就能理解世界" 的概念显然是不相符合的,因为我们不能假定每样东西都是零售商品,这种假定 是不可能的,而且永远不可能现在是根据可能做到的事情重新评价和建立这个 概念的时候了 要建立全面的或局部的物联网,需要有投资,在很多情况下,这种投资的规模 很大只有有了适宜的商业范例,才会有投资而商业范例正是目前所缺少的 3 商业范例假设 物联网不仅是一个学术概念,而且有市场需求,了解这一点是至关重要的 这就是说,物联网是一种真正的颠覆性创新,它能对社会产生巨大影响但物 联网要获得成功, 必须要有实实在在的应用案例, 不能光宣传它如何如何了不起, 或觉得它会带来多大的股票价值 物联网的推广目前还受限于技术,现在可用的技术是 RFID 过去在供应链和其他一些商务模型如资产管理中主要采用一维条形码, 这是 一种综合标识符,不能区分具体的物品两维条形码含有更多的数据,但一旦印 刷上去, 就不能更新 RFID 发射器, 近场通信移动电话, 采用脉冲无线电 (UWB) 通信技术的定位系统, 蓝牙或紫峰无线传感器和其他一些无处不在的计算技术能 持续地从周边环境中采集数据并进行处理, 这些技术可以带来优势的商业应用案 例 虽然物联网的开发是围绕 RFID 的应用进行的, 但构成物联网的是连续和密集的 实时数据流,并不是 RFID 器件本身,物联网是物理世界的反映,同物理世界一 样,物联网用户市场中商务案例的成功是商务推广的先决条件 1999 年开始建立物联网时,MIT 预测,到 2005 年会出现物联网 RFID 标签的无 处不在的应用,到 2006 年,标签的价格会降低到 5 美分学术界的预测总是太 过乐观,从经济学的角度看,这个预测其实是靠不住的 当然,MIT 可以很有道理地指出,今天的标签,比他们当时设想的标签要复杂 多了,但标签设计中任何增加的功能都是用户需要的,没有这样的进步,就没有 投资的效益但价格毕竟决定着设计的合理性,限制着标签的普及应用 如果没人以 MIT 预测的价格大量购买这些标签,就不会有用户应用案例 MIT 所描述的物联网是在超市中无处不在地使用标签,MIT 预计,所有的零售商 品都会贴上标签, 所有的家庭用品和办公用品都会贴上标签, 它们能够相互通信, 至少在询问时能够应答 2003 年,威廉姆斯在《产品标识的未来》一文中指出,当商店中的商品以低于 05 美元的价格促销时,标签的成本无论是 028 美元还是 5 美分,都将是极大 的成本负担,一般会使商品利润低于 10%,在这个价格水平上使用 RFID 标签就 不划算了现在不行,永远都不行把 MIT 所预测的标签价格下降(为达到市场 普及)同预测的标签使用量相比较,可以看出,在很多年内,标签的整体商业价 值很难增长标签厂商投入很大的资金,承担很大的风险,卖出几十亿的标签, 却只能赚到很少的钱标签厂商以现在的价格每年只卖出几百万个标签这种商 业模式是行不通的,而且永远行不通,因为标签制造厂商在目前商业模式的生命 周期内是不会把标签的价格降低到微不足道的水平的 业界预测,聚合物 RFID 标签有可能在 10 年内改变这种状况但是今天你不可 能根据 10 年之后可能发生的事举出商业应用的例子这些实际因素对物联网的 建立和效益的发挥有巨大的影响也就是说,在每件物体上贴上标签,也许只是 一种空想,永远不可能成为现实(我曾经说过,皇帝是没有新衣的) 那么物联网的概念是不是就错了,是不是就一无可取了呢我希望不是尽管人 们提出的物联网的概念和架构有某些缺陷,但它还是有很大的潜在效益的 4 物联网依托的技术不仅仅是 RFID 在可预见的未来建立可行的物联网架构是至关重要的那种认为给遍布各处的 每个物体都贴上 RFID 标签就能形成物联网的观点是经不起实践检验的,是不会 有商业应用实例的在目前阶段,我们必须质疑关于物联网的一些基本假设麦 克法兰提出的物联网概念,至少有两点是站不住脚的,是经不起实践检验的 首先,麦克法兰声称的物联网的目标是"建立一个计算机无需人的帮助就能识 别世界的普遍环境",但他没有从商业应用的角度进行考虑,也就是说,人们为 什么需要这样一种环境我们的问题是,它的应用合理性在哪里难道就因为它 在技术上可行就不去考虑合理和需求吗 如前所述,不是器件,而是连续的,高密度的实时数据流形成了可行的商业应 用案例,赋予了信息系统相关的,实时的,具体的数据,建立了物联网我们必 须清楚地认识到,物联网的商业范例不是 RFID 器件的商业范例,而是合理获取 信息的商业范例,RFID 系统只是一种提供信息的手段,是一种最适宜的,成本 效益最高的技术 第二,对于早先的智能产品概念,麦克法兰虽然提出了 5 个特点,但缺少商业 案例的支持麦克法兰说的 5 个特点是,独特的身份标识,与周边环境交流,存 储数据,使用标准的语言和不断地参与或决定自己生命周期 最后一个特点是要赋予器件智能的原因,其他一些特点是被动存储器件也具有 的,只要它们能被连接 如果你接受这种观点,那么在很多情况下,有效地与周边环境通信,可能就简 单意味着使身份和数据可以被询问, 而这通过被动型的数据存储就能实现 的确, 早期物联网构想中的 RFID 技术,全部是被动型 RFID 标签,这些标签只有在被询 问时才能显示数据,与条形码唯一的不同是,它们的数据存储在集成电路存储器 上,可以被更新,它们不能对自己的命运做出决定所以,麦克法兰的理论不仅 没有清晰的商业案例支持,而且其初始概念在逻辑上就讲不通我们经过思考后 得出的结论是,有些物品需要通信,而另一些物品只需要被询问,有些数据是永 存的,另一些数据是变化的这个结论显然是毋庸置疑的 独特的身份对于物联网来说是非常重要的,但也需要从商业效益的角度考虑问 题多年来,条形码成功地标识了批量身份,但不能标识每个产品的身份把批 量标识扩展到分类标识是必要的,例如标明整批货物中每一件的售出时间但如 果没有必要,如果成本太高,就不需要总是这样做当然在有些情况下,是需要 对每个商品做独特标识的,例如商品的重量,历史等所以,物联网的许多功能 是可以用比较便宜的技术实现的,例如已广泛应用的条形码我们认为,物联网 的合理结构是金字塔型的,是根据需要,合理性,局限性和商业应用案例和效益 在身份标识,数据存储和能力上结构分层的将来许多物品的信息仍然会保存在 条形码上 现在的条形码仅仅是标识类别, 例如某厂商生产的 450 克的烤豌豆 如果用条形码区别标识每件产品, 就不能像现在这样把条形码统一印刷在产品包 装袋上,把这样的产品纳入物联网中,需要确定数量并判断投入的合理性 在每个产品上应用 RFID 技术现在有很好的例子例如,英国著名的玛莎百 货公司用这种技术减少了正品商品退货的欺诈率,在这种情况下,商品价格稍高 一点是合理的另一个例子是在刮脸刀片上安放防盗窃的电子商品监测 EAS/RFID 标签,从商业效益上看也是合理的按日期销售的信息是非常重要的 信息,新鲜食品可以在物联网世界中找到新的市场机会,可以存储在零售商的货 架上, 可以找到潜在的家庭和办公室最终用户, 也可以找出产品的新特点和用途, 让产品销售的压力不全放在既定用户身上,另外还能给冰箱制造商做广告,促进 冰箱的销售在物联网世界中,市场营销也能产生实实在在的效益,消化 RFID 的成本 例如, 葡萄酒和灌装啤酒的厂商由于与销售市场更接近, 可以降低价格, 从而消化标签的成本不过我们必须做出示范例子,才能在物联网中推广 5 物联网的结构 如果你接受现在的观点,那么就会顺理成章地得出这样的结论,即只有需要 通信的东西才会装上通信器件在上述金字塔的顶端,是人与人之间的对等机器 交流,例如我的个人数字助理和你的计算机之间的交流,在采用对等设备成本上 不划算的地方则布置 RFID 标签,因为 RFID 标签是满足基本通信需求的成本最 低的手段, 这是第二个层次, 在这个层次之下, 是被动型的数据存储, 如条形码, 它只能保存数据和身份,在这个层次,很多东西仍然是不可辨认和不可识别的 我们定义的未来的物联网还有一点与麦克法兰的提法不同,麦克法兰认为, 物体"能连续地参与和决定自己的命运",我们则认为,只有在感知物体直接或间 接地发出指令的时候(在金字塔的顶端) ,或智能物体发出指令的时候(在第二 层次) ,才会有通信即便在第二层次,智能物体一般也是由一个感知器件控制 和预先决定的(在物联网中,所有的东西,包括人,都是物体) ,因为只有更高 的层次,才能做出判断效益的决策 所以,物联网是在一个个案例的基础上运行的,由感知物体从成本上逐个判 断,处理代价是否能适合需求,物联网是由这些案例构成和限制的 物联网中的商务案例是靠 RFID 标签,智能标签或智能卡运行的静态信息 如产品身份,重量,售出时间,产地等,可以存储在条形码上,也许是两维条形 码,用移动设备和漫游设备可以阅读条形码 我们不需要给每个物体都装上主动通信的器件, 我们要做的是提高阅读器扫描被 动信息的能力,如扫描条形码,使我们在询问时能获得信息,这样做是因为我们 有应用案例的强大支持我们很多人已在超市使用自我扫描技术付账了,许 多移动电话都能阅读条形码虽然让冰箱通过 RFID 标签自动向超市询问存货和 自动付账听起来很有吸引力, 但其实还有一些更为廉价的方法能达到同样的效果 许多此类物联网可以用手动扫描条形码的方式实现,例如,用扫描器把冰箱 里的食品显示在冰箱上的屏幕上屏幕上还可以显示食品的售出时间,发出过期 报警如果超市的付账柜台上也储存有售出日期的信息,就可以用现在的 Wi-Fi (无线保真)技术把这些信息传送到用户的个人数字助理和电话上,用户的冰箱 上或家庭电脑上,也可以传送到家里各处放置的,不见得放在冰箱里的已购买的 食品上 我们所提出的物联网的架构是这样的,它并不是把世界上所有的物体都以对 等的方式连接在一起,而是给有些物体贴上 RFID 标签,有些物体贴上条形码 在我们的物联网架构中有些物体有询问能力, 还有些物体则仍然处于未连接状态 物联网的主要功能是处理信息,这些信息的获得并不完全靠 RFID 标签当 然 RFID 标签将会发挥作用,但 RFID 提供的信息只是物联网的一个组成部分 在物联网中, 不是简单地给每件物体都做出身份标识 我们把物品分成了若干类, 这种分类构成了前述的金字塔梯级结构, 每个梯级采用的信息获取和发送技术都 是不同的也许我们可以给出这样的梯级结构: A 级:带有一般的固定静态数据的物品(如一听西红柿) B 级:带有分类静态数据的物品(如标有售出日期的生菜) C 级:带有独特的固定静态数据的物品(如标有特别分量,产地和保质期的一片 肉) D 级:带有可变综合静态数据的物品(如带有温度感应器的冷冻食品综合标识包 装) E 级:带有可变分类静态数据的物品(如运载箱装商品的货盘) F 级:带有一般临时静态数据的物品(如卡车载的货) G 级:带有可变独特静态数据的物品(道路通行费标签;带有温度感应器的独特 标识的物品) H 级:带有分类可变数据的物品(如车辆) I 级:带有特殊可变数据的物品(如冰箱,音响系统,中央空调,房间报警系统, 车辆等) J 级:智能物品(如计算机,个人数字助理) K 级:有感知的物体(例如人) 这样的分类,是按本文的思路提出的,并不能算是正式的分类下图所示为 物联网的金字塔架构: 我们并不打算把世界上的每个物体都标识在这个金字塔架构图中世界上的 大多数物体—田野里的树木,沙滩上的躺椅,树上的鸟儿等都是不需要通过物联 网来交流的在可预见的未来,现实世界中的大多数物体都不会连接在一起在 物联网中,我们可以把这些物体称为未标识类物体 从金字塔的底部上行, 我们会发现, 紧邻底层 A 的那几个层次中的物体可以被识 别,但是被动式的,这些物体被询问是可以应答,但不能主动通信B,C,D 层次中的物体一般是用条形码标识的,B 层次是简单的综合标识,例如一听西红 柿C 层次是类似瓜果梨桃一类的物品,它们往往有同样的身份,但售出日期不 同 层次的物品是有单独特点的, D 例如每个产品都有不同的重量 在物联网中, 我们可以把这一层次中的物品叫做被动可标识物品增加的信息都不是特殊的, 产品的重量是不变的这一层次中使用的 RFID 标签都是被动型标签 E 层次的数据来自传感器,传感器是被动的,在询问时可以应答,但如果某 些参数(例如温度)超出了规定的限度,也能主动通信,我们把 E 层次的物品叫 做具有激发通信能力的物品, 当然只有在成本效益合理的情况下才采用这种技术 这些物品的数据可变但也是被动的,不过与 D 层次中的可变被动数据(例如一 公斤香肠)完全不同 D 层次和 G 层次的物品都有组合的数据,D 层次中是综合的可标识物品,G 层次中的是特殊的可标识物品例如,道路通行收费标签可在车辆行程的入口和 出口被读出 这两个层次的物品一般不能通信, 它们往往是被询问时才做出反应, 但不能排除它们具有通信功能我们把这种物品叫做"载有其他物品数据的物品" H 层次的物品则不仅有独特的身份,而且有独特的寻址功能,它们能主动通信, 也能对询问做出反应,可能还可以处理大量的瞬间变化数据智能汽车就是一个 例子我们把这个层次的物品叫做"为其他物品服务的物品" 在金字塔的顶端,是真正的智能器件,如计算机或有感知的物体(例如人) , 这些物体有能力主动通信和主动询问 智能物体和感知物体之间的根本区别在于, 智能物体的运行决定是由感知物体控制的,或者说,智能物体的行为是由感知物 体(例如人)设定的所以,在物联网金字塔的顶端,总是感知物体在控制,不 是物品自己做自己命运的决策这种理解与 MIT 最初的概念是根本不同的我 们认为,只有采用这种梯度层次架构,物联网才能产生合理的实际效益,才能获 得投资 我们当然可以做出不同的分类,分出不同的级别,但问题的关键不在这里 关键是物联网不会,而且永远不会成为和人与人之间的网络一样的,具有自主意 识的网络(采用 RFID) ,物联网将是一个由具有不同特性和能力的物品组成的一 个梯度分层架构;它的性质是由应用案例和实际效益决定的,采用的技术是否合 理也是由实际效益决定的(有时只能用 RFID) 所以,在物联网中采用 RFID 的具体效益是反映在多个结构层次上的,其合 理性取决于济效益,其特点和行为设计的合理性也取决于实际效益(尽管可 能会有额外的下游效益,或以后会发现效益,但这不属于初始的效益) 物联网 中物品能力的合理性也是由具体的效益决定的 物联网本身是不会产生什么奇幻 的济效益的,世界上的许多物品将仍然处于物联网之外 6 结论 为发挥物联网的潜在效益,需要着重注意新型的因特网和已有数据的 *** 控,而 数据的传输技术,虽然很重要,却是次要的考虑因素需要制定物品层次之间交 流的规则,需要开发数据采集/交换/交易的网络服务如果物联网有一天真的出 现了,那么首先要关注的是数据管理,转换和处理的标准,而不是什么特殊的空 间接口总之,尽管 RFID 在物联网中有重要作用,但它毕竟只是物联网中的一 种数据传递技术,要形成商业市场,就要开发产品(软件系统) ,使因特网中的 物品能动起来,我们要更多地关注使物联网具有交流功能的网络服务我们需要 有标准化的服务标准制定组织,如 CEN,ISO,ETSI,应发挥重要作用物联网中如何使用大数据在瞬息万变的世界中，组织很难赶上不断涌现的新概念。但人们需要区分哪些技术和概念是有用的，哪些只是一种炒作。在数据分析领域，正是大数据引发了这个时代的质疑。而如今，当这个概念日益清晰时，一个新的应用浪潮即将到来：人们需要了解在物联网中如何使用大数据。
关于什么是大数据及其可带来的价值的热烈讨论已经开始消退。然而，当专家们开始大量使用大数据和物联网的技术组合时，人们又再一次试图定义物联网与大数据连接的方式。
物联网与大数据的接触点
简而言之，物联网是连接到互联网的设备网络。这些设备具有内置的传感器，可以生成数据并对外发送，从而可以相互通信，并与分析系统进行通信。
即使对物联网设备仍然很陌生，这个概念已经在人们的生活中找到了方向。设想一个智能家庭，它可以通过调节供暖和空调系统的运行模式来调节温度，可以开启和关闭照明系统，可以发出有关漏水或气体泄漏或外人入侵的信号。最重要的是，智能家居可以在没有户主参与的情况下做到这一点。
物联网业务的一个典型例子是机器监控，使用安装在不同机器部件上的多个传感器。这些传感器将有关温度、振动、压力、润滑等读数发送给分析系统，分析系统对其进行处理并识别一些隐藏的模式和相关性。如果系统识别出读数与某种故障模式相匹配，则会向维护团队发送即时警报。
以下将回答物联网如何与大数据相交的棘手问题。当一些技术正在炒作时，物联网可能是其中之一。实际上，物联网数据是大数据的类型之一，这使得大数据技术堆栈在所有阶段处理物联网数据都是一个很好的（但不是唯一的）选项。对于数据摄取，企业可以使用Apache Kafka，因为该技术支持数据流。Apache Hadoop生态系统是数据存储和处理历史数据的理想选择，而Apache Spark则非常适合近实时数据处理。
大数据使用案例中的物联网数据规则
而人们开始了解制造商所提供的用例。同时，也可以在其他行业了解物联网数据，了解物联网大数据用例。
医疗保健：在医疗保健领域，配戴移动应用技术的可穿戴传感器设备可以实现远程健康监测。该方法的工作原理如下：传感器监测特定患者的状态（心跳、体温、血压、呼吸率等），并将这些数据实时传送到云端，然后传送到应用程序。分析系统不断搜索所有患者物联网数据中的隐藏趋势，并试图找出可能引发并发症的模式。如果物联网的大数据分析显示某些令人担忧的症状，系统会立即向患者和医生发送警报。
零售：知名零售商亚马逊公司最近推出了一个新概念 - Amazon Go。这是一家没有收银员的商店，顾客不必排队等待购物。要进入商店只用扫描他们的智能手机即可。事实上，在这里采用的是物联网和大数据分析技术：商店里遍布传感器和摄像头，顾客在商店中购物，摄像头能够区分其中的每一个人，并且跟踪他们放入购物车或返回货架的所有产品。重量传感器提供了一个额外的控制点：他们可以认识到特定的产品已经不在货架。当顾客完成购物时，他们选择的所有产品都显示在真实和虚拟的篮子中，顾客可以离开商店，系统将在稍后收费。
毫无疑问，Amazon Go是一个有远见的概念。然而，零售业表现出更多脚踏实地的想法，例如智能物流技术，可以跟踪和优化路线，并识别每位卡车司机的行为模式。零售商还使用信标激活访问者的应用程序，并在访问者进入商店并通过信标时，推出相关产品优惠和促销活动。访客会因此感到满意，因为他们收到参加促销活动提供的个性化优惠。同时，信标对商店员工也有帮助，因为它们可以识别需要高质量服务的具有价值的客户。
银行业：银行业也从物联网中受益。银行正在努力获取客户全方位的视角，并提供无缝的客户体验。虽然这一切始于智能手机的积极参与，但物联网进一步扩展至可穿戴设备。例如，美国银行与FitPay公司合作进一步推动可穿戴支付技术。通过这种合作，持卡人将能够直接从他们的智能手表和其他可穿戴设备付款。银行将能够识别客户的行为和偏好。
语结
尽管围绕物联网进行了更多的炒作，但它只是大数据源其中之一。毫无疑问，这是一个有价值的领域，而且正在不断发展。如果企业已经实施了一些大数据解决方案，也许已经处理物联网数据，如果企业正计划采用大数据方案，希望以上描述的用例可以激发一些伟大的想法。
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