哪个类型的物联网设备在设备到网络到云通信模式下运行

物理层类型的物联网设备在设备到网络到云通信模式下运行。
这一层是指数据传输的物理介质，它的作用是将比特数据如何从一个设备传输到另一个设备，既可以是有线介质（比如铜线或光纤），也可以是无线介质（比如无线电波、卫星和激光）。
互联网技术的发展已经比较成熟了，支撑起了各行各业、各个专业领域对于信息传输与共享的需求，推动了全社会的信息化发展；而物联网技术尚未达到如此统一和普及的程度，但也有大量的技术积累。

聚羧酸减水剂生产控制系统的工业物联网框架设计与实现

严海蓉1，王子明2
（1北京慧物科联科技有限公司，北京 100124，2北京工业大学，北京 100124）

摘要：工业物联网既提供了在生产过程中获取并控制聚羧酸减水剂生产设备的信息的方式，也提供了基本的网络架构，方便系统集成和扩展。该框架在分析了聚羧酸减水剂生产流程的基础上被划分为设备控制层、通讯层和应用服务层。根据实际应用需求，描述了工业物联网架构可以方便接入设备，贴近工艺完成软件，并让机器具有智能。企业应用案例表明该系统能够有效地实现生产状态跟踪监测和生产设备自动控制的目标，对进一步研究工业物联网技术和解决方案具有一定的参考价值。
关键词：工业物联网；自动化控制系统；聚羧酸减水剂生产设备
中图分类号：TP273 文献标识码：A

Theindustrial IOT design of automatic control system for polycarboxylate superplasticizer
YAN Hairong1, Wang Ziming2
（1．Beijing Sophtek Corp，2 Beijing University of Technology，Beijing 100124，China）

0引言
原来的聚羧酸减水剂生产自动化控制不能充分满足生产工艺要求，存在的主要问题是：
1） 新设备接入非常困难；
2） 同类不同厂家设备不方便更换；
3） 匀速滴加过程中不能达到理想的控制速度，传统PID算法波动较大，常需要人工手动干预；
4） 温度控制需要人工参与控制，无法完成全自动；
电话 扣扣53O934955
工业物联网是工业40的支撑框架。物联网被称为继计算机、互联网之后，世界信息产业的第三次浪潮。它的发展离不开应用，面向工业自动化的工业互联网技术是物联网的关键组成部分[1]。工业物联网通过将具有感知能力的智能终端、无处不在的移动计算模式、泛在的移动网络通信方式应用到工业生产的各个环节，提高制造效率，把握产品质量，降低成本，减少污染，从而将传统工业提升到智能工业的新阶段[2]。
工业物联网框架中，整个系统具有强大的数据服务器，能够进行大数据的计算。在数据量足够的时候能够利用网络智能来帮助企业进行决策、配方优化和自动的设备维护等。
整个控制系统具有分布式智能能力。整个系统中，可以把数据都送到中控部分来完成；也可以将一些需要及时处理的，如温度控制等，直接由现场控制来完成。系统通常分为中央控制单元和分布的现场控制单元，中央控制单元由工业控制计算机充当，现场控制单元则由高可靠、抗干扰的工业级微控制器和与当前控制需求相配套的附加电路模块组成。依托微控制器的实时处理能力可以完成对现场生产进行实时调节控制，并且通过总线实现现场控制单元与中央控制单元进行数据交互，使生产过程表现出整体性、协调性，从而优化生产工艺、提高生成效率。
系统通过总线把各个独立的控制模块组织成在一起。控制模块的独立性，使得系统中各个分布的控制模块检修、升级、数量扩充都很方便，也为在生产规模扩大时控制系统扩充预留了接口。
因此工业物联网框架才能彻底解决传统控制的一些问题，真正贴合聚羧酸减水剂生产工艺。
1 系统概要设计
根据聚羧酸减水剂的生产过程，可以将聚羧酸减水剂自动化控制系统分为设备控制层、通讯层和应用服务层，系统框架如图1所示。
图1 系统框架图
图1中，应用服务层主要实现对生产过程中实时数据和生产状态的跟踪监测和管理，同时提供各种应用UI接口，用户可以通过使用计算机、手机等手持设备登录客户端来访问或获取所需要的数据或信息等，从而实现物联网的厂内处处可访问。一旦将企业网络与公共网络连接，用户登录后就可以实现生产数据随处可访问。
应用服务层中还包括有控制逻辑层，控制逻辑层通过与 *** 作人员进行交互，并且汇集、分析、存储和处理生产过程中的实时数据和生产状态，实现生产过程的逻辑控制。
通讯层主要实现设备控制层、控制逻辑层和应用服务层之间的可靠传输。
设备控制层主要实现原始数据的采集与分析、数据和状态的上传、控制指令的接收等。嵌入式控制器内的智能逻辑将和聚羧酸减水剂生产各工序要求的生产工艺（加料、滴加、温度调节、pH调节）等紧密贴合，并与控制逻辑层相互通讯完成所要求的工艺精密控制。
整个系统采用划分层次的设计思路使得系统具有很好的可移植性，各种传感器可以灵活的接入系统。这样新系统的总体实现或者旧系统的扩展可以采用“搭积木”的方式完成构建。

2 系统详细设计
根据以上设计的系统工业物联网框架和体系结构，本研究将以北京某公司的具体项目为例，详细介绍该系统的设计和应用过程。
21设备接入示例
基于工业物联网架构的设计，可以很容易的接入各种设备。比如如图2所示的聚羧酸减水剂自动化控制系统接入了一个服务器、一个 *** 作员站、若干显示器、2个控制站，若干现场设备和用户手机。
图2基于工业物联网架构的设备接入实例
服务器负责存储生产数据，包括生产 *** 作日志和生产过程数据，便于生成台帐和报表。也可以与各种财务、资产管理软件连接。同时，负责承载起局域网与大网络的连接工作。
*** 作员站上运行的软件，方便 *** 作员在中控室来 *** 作现场各种阀门、电机等开停，从而按照工艺过程完成生产。
控制站自动获得 *** 作员 *** 作命令来控制现场设备，比如阀门等，同时也自动从现场设备获取各种状态，比如称重数据等传给控制室控制机器。
现场设备是包括传感器和各类执行器，比如秤、阀门等自动工作。
图中的手机设备是为了表示出工业物联网框架可以任意接入设备的特性。比如，在该框架下，巡视人员可以通过手机进行接入，完整现场紧急控制一些阀门的开或者是关。经理等就可以通过手机来查看每天生产数据。
同时，对于不同厂家的同类设备，该工业物联网框架也有较好的兼容能力。
22贴合工艺的软件设计
软件包括生产线管理软件和工业现场控制软件。生产线管理软件工作于生产管理计算机，主要实现工艺管理、配方管理；通过网络，根据权限，可调出 *** 作人员的现场 *** 作记录，完成对现场的远程管理。工业现场控制软件工作于车间级服务器中，主要通过与工艺以及现场布置相同的画面显示，使得 *** 作人员便于 *** 作，以实现现场设备仪表信号的采集、处理，配方管理和现场数据实时界面显示和控制等功能。
图3 聚羧酸合成控制生产工艺示意图

根据实际生产过程和自动化控制系统的特点，当前聚羧酸生产过程分大单体预化过程、 A、B料预混过程、A、B料计量罐加料过程、碱计量罐加料过程、A、B料滴加过程、反应釜搅拌控制过程、反应釜温度控制过程，针对不同的过程，分别实现其控制目标，从而达到完整生产过程的控制。
下面以工艺中的A、B料计量罐滴加控制为例来说明软件设计功能。
首先控制系统为用户提供友好的A、B滴加控制对话框，方便用户可视化 *** 作。用户可以选择采用以前输入的备用方案进行控制，也可以选择自己新输入方案进行空控制。总之都能够根据配方在规定的时间内，将指定质量的物料匀速加入到对应的反应釜中。
图4 启动已存备用方案滴加
图5 启动自定义方案采用三阶段定量滴加示例

其次控制系统采用分段式匀速滴加模式（图5），启动滴加时，控制系统计算出三个阶段分别的预期流速。控制系统实时读取当前计量罐的质量，并根据当前时间，计算出实时流速。控制系统根据实时流速和预期流速的差值，控制调节阀的开启度，从而控制滴加速度。
图6 滴加控制效果示意图（多阶段不同流速）

最后，显示出实时滴加工作界面（图6），工作工作误差一般不大于1%。
23机器学习的智能能力
原来控制系统由于没有采用物联网框架，数据存储量不充分，从而无法让机器自主学习。各种设备常常需要人来手工调整，设定最高最低值；控制过程需要人工进行干预，来辅助机器完成自动控制。
而现有的工业物联网架构，拥有了专门的数据服务器，从而可以存储较大量的数据。而对于这些数据进行分析而产生的机器智能不可小觑。
比如，以前温度控制时，只能根据人工经验设定一个固定的值。反应釜的材质、容量、夹套、搅拌电机、搅拌桨叶等设备本身因素会影响调温结果。
而往往由于冬夏的自来水、室内温度、物料温度、反应剧烈程度等也会影响调温结果。因此在控制系统安装后要进行长时间的人工参与测试来努力找到一个合适的最大最小值。而测试时间毕竟短，这个值一旦这个值固定后，后续生产时就无法轻易改变，为此生产 *** 作员常需要来观测这个温度控制过程并且来参与控制，否则很难达到理想的控制效果。
再比如对于滴加控制的PID算法，往往由设计者人为给定一个PID参数，也无法完全适应实际设备磨损等情况。
而基于工业物联网架构的控制时，可以在服务器端运行一个智能控件，由它来自动学习历史调温或者滴加流速的变化情况，不断训练软件，让软件重新找到合适的上下调节阈值，这样才可以真正达到完全自动化。整个系统拥有了自己不断学习的机器智能。

3 系统测试结果
基于工业物联网的聚羧酸减水剂自动化控制系统在设计和开发完成后，在北京某工厂的实际生产线上投入使用。目前，该系统运行安全、稳定，大部分功能已经实现，达到了预期的效果。
在系统正式投入使用后，对系统的工业现场控制软件、生产线管理软件和嵌入式控制器进行了长时间的测试。针对实现过程中遇到的问题做了大量的调试工作。下面以实现滴加A料为例对系统的测试进行描述。
*** 作人员在控制室通过点击用户 *** 作界面的A料滴加阀门按钮进行滴加参数的配置，如图7所示。 *** 作人员需要输入的参数为滴加质量和滴加时间，同时系统也支持分阶段滴加。在点击开始滴加按钮后，服务器会向嵌入式控制器发送滴加A料指令。
图7 滴加A料配置界面
嵌入式控制器在接收到服务器下发的滴加A料指令后，会进行自动化控制，实现A料的滴加 *** 作，具体效果如图8所示。
图8 5个反应釜同时进行A料滴加曲线示意图
图8中5条不同颜色的线分别表示5个不同计量罐的A料滴加曲线，系统支持多个计量罐同时进行滴加 *** 作。左侧上升的直线表示向计量罐加入A料的过程，系统支持多个计量罐同时加料，质量控制精确，定量加料的误差在01%以内。右侧下降的曲线表示滴加A料过程，曲线的斜率即为速度。由图可知，系统基本上能够实现匀速滴加A料过程，同时，系统也支持连续4小时的滴加 *** 作，时间误差在1分钟左右。
基于工业物联网的聚羧酸减水剂自动化控制系统投入运行后，提高了聚羧酸减水剂的产品质量，提高了工艺生产的自动化程度，大大减轻了 *** 作人员的劳动强度，提高了企业的竞争力。
4 结束语
本研究基于工业物联网架构设计的聚羧酸减水剂自动化控制系统对聚羧酸减水剂生产过程可以进行高效的跟踪管理，在实际应用中具有重要作用。它使聚羧酸减水剂生产设备具备了一定的数据感知、处理和通信能力，从而为企业制定更好的工艺流程提空帮助。同时，它也促使聚羧酸减水剂生产管理过程更加科学和精细化。该系统的成功开发设计为工业物联网在化工行业的推广打下了基础，做出了积极地探索。

参考文献：
[1]LIANG Wei，ZENGPeng Internet of Things Technology and Application Oriented IndustrialAutomation[J] Instrument Standardization & Metrology，2010：21-24[梁炜，曾鹏面向工业自动化的物联网技术与应用[J]仪器仪表标准化与计量，2010：21-24]
[2] KANGShilong，DU Zhongyi，LEIYongmei，ZHANG Jing Overview of industrial Internet of Things[J]Internet of Things Technologies，2013：80-82,85[康世龙，杜中一，雷咏梅，张璟工业物联网研究概述[J]物联网技术，2013：80-82,85]
[3] BIDongzhen The Design and Realization of Industrial Sewing Machines System Basedon the IoT[D]Shandong: Qingdao University，2012[毕东贞基于物联网的工业缝纫机系统的设计与实现[D]山东：青岛大学，2012]
[4]ZHANG Ximin，WANGGuoqing，DINGXuenian Development of an Internet home automation system[J] Chinese Journalof Scientific Instrument，2009，30（11）：2423-2427[张喜民，王国庆，丁学年基于因特网的远程家居自动控制系统研制[J]仪器仪表学报，2009，30（11）：2423-2427]
[5]WU Jiaqiang Tracking and quality monitoring system based on IOT industrial forsteel pipe[J] Journal of Mechanical ＆ElectricalEngineering，2013，30（11）：1335-1339[伍家强基于工业物联网的钢管跟踪及质量监测系统[J]机电工程，2013，30（11）：1335-1339]
[6]LI Nan，LIUMin，YANJunwei Frame work for industrial internet of things oriented to steel continuouscasting plant MRO[J] Computer Integrated Manufacturing Systems，2011，17（2）：413-418[李楠，刘敏，严隽薇面向钢铁连铸设备维护维修的工业物联网框架[J]计算机集成制造系统，2011，17（2）：413-418]

物联网是新一代信息技术的重要组成部分。其英文名称是“The Internet of things”。由此，顾名思义，“物联网就是物物相连的互联网”。这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。因此，物联网的定义是通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。
“物联网就是物物相连的互联网”。这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。 物联网的两种业务模式： 1．MAI（M2M Application Integration), 内部MaaS； 2．MaaS（M2M As A Service), MMO, Multi-Tenants(多租户模型）。 随着物联网业务量的增加，对数据存储和计算量的需求将带来对“云计算”能力的要求： 1．云计算：从计算中心到数据中心在物联网的初级阶段，PoP即可满足需求； 2． 在物联网高级阶段，可能出现MVNO/MMO营运商（国外已存在多年），需要虚拟化云计算技术，SOA等技术的结合实现互联网的泛在服务：TaaS （everyTHING As A Service)。

有机会，但是建议不要做泛和大，从垂直领域出发比较好，为啥这样说呢？原因如下。

1、各大运营商、互联网公司、设备制造商等等企业都在做综合性的平台。

国内有阿里、华为、三大运营商、百度、腾讯、小米、海尔、京东、中电科等。

国外有亚马逊、IBM、SAP、

谷歌、GE、西门子、博世等。

通过以上名单可以发现，这些公司的特点。

这说明物联网是未来的发展方向，是值得花钱而且花大钱去布局的事。

2、做综合性的物联网平台，要求的资金、资源和技术要求会很高。因为是综合性平台，那么你得搞清楚各行各业的所使用物联网平台的诉求，行业标准等等，不然你的用户群体就会很窄。

3、面对的竞争对手的实力都不可小觑，你要考虑的是现阶段进入这个领域做平台在技术上能否与以上那些公司一较高下呢？你想投入多少时间和精力去做平台呢？人家都可是布局好几年了，踩了很多坑积累了很多经验，且现在平台已具有一定规模，形成了一定的行业壁垒，特别是华为，据我所知，国内运营商的平台都离不开华为的支持。
物联网平台的玩家之多，让人惊叹啊，那么咱们还有没有机会呢？答案是肯定的，有！但我的建议走垂直领域。

物联网的领域很广泛，所以专业的物联网平台未来会有很多，而这种综合性的物联网平台经过几年的厮杀后，最终也就剩下几家巨头。何谓垂直领域的物联网平台呢？

最基本的就是行业垂直，比如工业、农业、教育、医疗、安防、建筑、家居、交通运输等领域。

以上玩家也有做垂直领域的，比如ABB/西门子/GE/普奥云/博世等，他们专注工业领域，爱立信、诺基亚专注通信领域，而互联网巨头则是走综合性的较多，因为他们有一定客户基础、服务器资源和用户群体，可以面对企业和开发者提供平台服务，海尔/小米等企业就是在智能家居领域发力的。

不出意外，安防领域的海康、大华都在对自己的领域来架设相应的物联网平台。
从专业的角度来看物联网平台类型有功能呢？
物联网平台有五种类型

1网络连接，网络连接平台以物联网系统的网络组件为中心。它们为用户提供保持设备在线所必需的软件、连接硬件和数据指导。它们的网络通常依赖现有的运营商服务和WI-FI，并以一种便于物联网设置的方式配置网络连接。
有机会的，物联网的网少不了平台，没有平台就没有物联网。平台提供基于数据的存储、管理等。数据挖掘、数据分析等都基于云平台来计算。

物联网平台从另一个角度来看，是数据的“聚合”平台，通过大数据分析，给决策提供状态、趋势和决策等。
随着5G时代的到来，“边缘计算”一词越来越多的出现在大众视野。今天我们就来讲讲Arex算力资源平台如何利用“边缘计算”制霸未来物联网20。
什么是边缘计算？
首先我们介绍一下什么是边缘计算：边缘计算是分布式计算技术的一种，分布式系统的崛起催生边缘计算平台和新的网络构架分布式AI会在最后一英里网络中增加更多的计算、智能和处理/存储能力，将引发移动端硬件和算力变革。

在这种配置中，人工智能引擎将依赖于大量物联网传感器和执行器，收集和处理大量的 *** 作现场数据。海量数据将为“本地化”的边缘计算AI引擎提供燃料，这些引擎将运行本地进程并在现场做出决策。

因此网络需要另一种水平的实时边缘计算、数据收集和存储，将推动人工智能处理到网络边缘。这将完成云边缘智能和网络化计算机的循环, 并通过基于区块链的智能合约来完成数据授权和业务运转。

物联网中边缘计算与区块链的结合是大势所趋，会将当前的传统物联网完全颠覆掉。
为什么这么说呢？
传统物联网将被淘汰

伴随着近年来通用计算机设备的飞速发展，各类自动化的智能设备开始进入人们视野，背后是廉价传感器和控制设备的爆炸性增长。传统物联网系统基于服务器/客户端的中心化架构。即所有物联设备都通过云实现验证、连接和智能控制。

中心化的物联网架构存在三个问题。

一是云计算成本，例如在家庭应用场景下，两台家电相距不到一米，也需要通过云端进行沟通。数据汇总到单一的控制中心，企业所销售的物联设备越多，其中心云计算服务支出的成本会越大。由于终端物联设备竞争愈加激烈，利润走低，中心计算成本矛盾会越来越突出。

其次，中心化的数据收集和服务方式，无法从根本上向用户保证数据会合法使用。用户的数据保护完全依靠企业单方面的承诺，难以进行有效的监管。

第三，中心化物联生态系统中，一个设备被攻陷，所有的设备会受到影响。例如《麻省理工 科技 评论》2017年所指出的僵尸物联网，可以通过感染并控制摄像头、监视器等物联设备，造成大规模网络瘫痪。
区块链技术重塑物联网
区块链技术可以利用区块链独特的不可篡改的分布式账本记录特性，构建底层通讯节点、建立链上算力生态、依托分布式存储用于计算服务等区块链技术的综合应用，将全球闲置算力整合起来，通过构建“边缘算力”模式为有需求的用户提供d性可扩容的算力交易、算力租赁等服务。为用户打造一个开放、公平、透明和低门槛的去中心化算力资源共享平台，同时结合丰富的行业经验为全球客户提供更优质的服务。

简单来说就是Arex算力资源平台利用分布式计算模式将全球的闲置算力进行整合，从而构建出高数量级的“边缘算力”，并以此为算力源对需要的应用场景进行高能输出。

边缘算力的应用场景到底有多广阔？

边缘计算将数据处理从云中心转移到网络边缘，计算和数据存储可以分散到互联网靠近物联终端、传感器和用户的边缘，不仅可以缓解云带宽压力，还可以优化面向感知驱动的网络服务架构。（例如家里的空调、热水器与冰箱、安防摄像头等可以通过边缘计算进行协调运行，即使是在连接不上云服务器的情况下，也能确保最佳的节能和服务状态。）

第三方数据分析机构IDC预测，在2020年全球将有约500亿的智能设备接入互联网，除了目前大火的5G通信外，包括大数据人工智能穿戴产品、无人驾驶技术、智慧城市服务等，其中40%的数据需要边缘计算服务。由此可见边缘计算有着强大市场潜力，也是当前各服务商争夺的热点。

无人驾驶技术：

无人驾驶

智能穿戴设备：
智慧城市：
要回答物联网云平台是不是还有机会的问题，首先要搞清楚几方面的状况：

一是定位。从技术角度来说，你是做物联网云平台的那一层，IaaS、PaaS、SaaS，单做某层或是混合？而技术的定位取决于：（1）你觉得那一块是你发掘出的空白或者你觉得有前景？（2）为你的客户提供什么样的价值（3）你想做什么样的商业模式。这三个问题依次定推，最后才决定了你了的技术定位和技术架构。找准定位，这是你开始一切的起点。

二是资源。这个我就不多说了，包括资金、技术、人脉、产业链合作，这是你保障自己可以开始有效行动的基础。

三是团队。团队是真正去实施理想的载体，可以是几个人的创业“作坊”，也可以是有一定规模的公司，也可以是松散的联盟组织。

其实，物联网的市场何其大，需要的云服务何其多，宏观市场和细分市场规模都足够你有所作为。做不做，做不做得好在于自己。至于，做不做设备终端，就看你是怎么玩了。

机会很大

物联网平台承上启下，是物联网产业链枢纽。按照逻辑关系和功能物联网平台从下到上提供终端管理、连接管理、应用支持、业务分析等主要功能。

通信技术发展促进连接数迅速猛增，物联网迎来告诉发展引爆点

连接数告诉增长是物联网行业发展基础

物联网发展路径为连接--感知--智能，目前处于物联网发展第一阶段即物联网连接数快速增长阶段。到2018年，全球物联网连接数将超过手机连接数。

物联网发展第一阶段：物联网连接大规模建立阶段，越来越多的设备在放入通信模块后通过移动网络（LPWA\GSM\3G\LTE\5G等）、WiFi、蓝牙、RFID、ZigBee等连接技术连接入网，在这一阶段网络基础设施建设、连接建设及管理、终端智能化是核心。爱立信预测到2021年，全球的移动连接数将达到275亿，其中物联网连接数将达到157亿、手机连接数为86亿。智能制造、智能物流、智能安防、智能电力、智能交通、车联网、智能家居、可穿戴设备、智慧医疗等领域连接数将呈指数级增长。该阶段中最大投资机会主要在于网络基础设施建设、通讯芯片和模组、各类传感器、连接管理平台、测量表具等。

物联网发展第二阶段：大量连接入网的设备状态被感知，产生海量数据，形成了物联网大数据。这一阶段传感器、计量器等器件进一步智能化，多样化的数据被感知和采集，汇集到云平台进行存储、分类处理和分析，此时物联网也成为云计算平台规模最大的业务之一。根据IDC的预测， 2020年全球数据总量将超过40ZB(相当于4万亿GB)，这一数据量将是2012年的22倍，年复合增长率48%。这一阶段，云计算将伴随物联网快速发展。该阶段主要投资机会在AEP平台、云存储、云计算、数据分析等。

物联网发展第三阶段：初始人工智能已经实现，对物联网产生数据的智能分析和物联网行业应用及服务将体现出核心价值。Gartner 预测2020 年物联网应用与服务产值将达到2620 亿美元，市场规模超过物联网基础设施领域的4 倍。该阶段物联网数据发挥出最大价值，企业对传感数据进行分析并利用分析结果构建解决方案实现商业变现，同时运营商坐拥大量用户数据信息，通过数据的变现将大幅改善运营商的收入。该阶段投资者机会主要在于物联网综合解决方案提供商、人工智能、机器学习厂商等

物联网云平台是一个专门为物联网定制的云平台，物联网与普通的互联网是不同的:物联网终端设备比普通互联网手机端,电脑端多出几个数量级;普通互联网对>