关于工业物联网的深度思考

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。

物联网时代：物联网的十大应用领域（上）地址： 物联网时代：物联网的十大应用领域（上）

目录：

（上）

一、物联网应用概述

二、物联网应用领域划分

1智能物流

2智能交通

3智能家居

4环境监测

5金融与服务业

（下）

6智慧医疗

7智慧农业

8智慧工业

9智能电网

10国防军事

6智慧医疗

健康 对个人来说非常重要，但人生病是不可避免的，如何使人们少生病、生小病、生病后能及时诊断和治疗成为目前卫生领域的重大课题。

物联网在医疗卫生方面的广泛应用可以解决上述问题。目前可穿戴设备早已出现在市场上，他的出现可以使得人们及时了解自身如呼吸、心跳、血糖等一系列生理参数，这些参数可与正常生理参数相比对，为人们提供 健康 辅助信息与建议；同时这些参数可以上传到医疗信息中心，一来为个人建立一个实时的 健康 参数库，二来可以通过这些参数自动诊断 健康 状况，从而使人们达到少生病、生小病、生病后能及时诊断和医疗的目的。

目前，看病难困扰着整个卫生系统，其原因是医疗资源的分配不公。采用物联网技术可以解决医疗资源分配不公的问题。通过物联网采集的病理数据可远程传输给权威医疗机构，专家通过对这些数据的分析可诊断病情，提出医疗方案，在远端的病人可根据医疗方案，由当地医疗人员处置。这样就保障了优良医疗资源的高效应用。

目前有很多精确度很高的手术如一些神经外科手术都需要 *** 作专门的仪器来进行手术， *** 作便是传感层接收的信息，仪器内嵌入的系统根据接收的信息通过特定的程序执行特定的 *** 作。理论上来说，信息可以由仪器本身自带的传感器产生，也可由远程端发送来信息，这样一些难度极大的手术便可由专家通过远程 *** 作来完成。然而现实中由于手术需要的实时性与网络传输信息的延迟性，这一设想还无法实现。5G技术的出现让这一设想成为可能。

物联网的应用还可以减少排队就医的时间，病人可通过物联网终端以及病情的缓急来预约就诊时间，就诊后可用移动支付的手段减少付费的麻烦，附着在药品上的RFID标签可以极大地减少药品的误服率，保障了用药安全。

（值得一提的是，作者所在的团队的项目便是一个智能医疗的项目，是一个关于康复医学的项目，主要用来帮助骨折患者的恢复以及防止二次骨折的可能。）

7智慧农业

物联网在农业上的应用可以使得农业生产更加智慧。在农田里部署的无线传感器网络实时采集田地里的水、肥等与农作物生长有关的参数，及时控制农作物生长所需的各种环境使得农作物的品质更高。

物联网中的大数据分析与数据挖掘技术可以用来指导农户科学地生产、种植，从全局考虑种植与需求，以保证丰产丰收。

在养殖方面，RFID标签可植入动物体内，动物的全生长过程均存于监控之中，这样可以保障动物肉品的全方位可追溯，保障了食品的安全。

（如果有机会的话，我会写一篇一个基于物联网技术的大棚无人种植智能监控系统方案）

8智慧工业

物联网与工业的融合应用产生了智慧工业，工业从大规模的生产逐渐演变成了个性化生产。企业从供应链的角度出发，通过虚拟现实知道用户消费和订购，将用户的个性化需求通过物联网实时传送到企业的生产线上，通过工业的自动控制技术，在一个生产线上可生产不同的个性化的产品，从而提高了企业的竞争力。

物联网与3D打印技术的结合，使得工业生产“可见即可得”。通过各种感知技术将用户想象的个性化产品图形化，图形化的虚拟产品可通过3D打印变成实际产品，这样就加快了产品研发、生产的速度，更快速地响应用户需求，提高企业的效益。

9智能电网

智能电网来源于电力自动化，其目标是在保障电力系统可靠性的同时，以更加经济的方式合理调配电能，使得电力企业和用户获得满意的效益。

电能是由其它如水力、火力、核能等能源转化而成的，它是一个无法存储的能量，因此多发电会产生浪费，少发电则供电不足。采用物联网技术后，电力企业可以通过在每个用户的用电设备上部署传感器，实时获得其用电信息，将该用电信息传送给电力企业，企业就可以及时调整发电量，以保障用电需求。另外，企业也可根据这些信息以及感知到的其他与 社会 生活、生产有关的信息，估算出用电需求量，依据需求量可有计划地安排发电所需的煤、油等发电物料，以保障企业的经济效益。

此外，用户可根据自身经济状况，合理安排用电时间，在用电高峰期时，由于此时电价高，可减少用电，当在用电低谷时，由于电价较低，可加大用电量。采用物联网技术，电力企业和用户可以全面感知用电情况，准确获得用电的高峰和低谷信息，指导企业和用户，使双方均获得较好的经济收益。

10国防军事

物联网在国防军事上有着广泛的应用。全面的感知可获得战场上的全面情况，为合理部署战斗力量提供了保障。现代战争是一个精确打击的战争，感知了全面战场信息就获得了精确打击的对象，火力能有效地打击敌人，保护自己。全面感知还可以有效地调配战斗资源，合理分配各种轻、重及远程火力、战斗人员和后勤保障。

在国防军事上，通过各种地面、空中、海洋、空间感知设备获取全方位的信息，这些信息与武器互连，从而形成了强大的武装网络和战斗力，为我国的国防现代化做出了巨大的贡献。

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我觉得二者相辅相成，但物联网可能更适应社会发展需求。原因如下

人工智能类似软件，需要物联网作为载体，物联网类似个硬件，是需要人工智能来驱动的。人工智能需要落地的应用作为载体，物联网就是一个最重要的载体。

物联网的英文是Internet of things简称IOT，翻译过来就是,,物物相连,万物互联，简单来说,即是物与物相连互联的互联网，但其实,物联网在我们的生活中已经无处不在，从我们在上学期间使用的校园一卡通，到高速上的ETC,再到近些年流行的智能手环可穿戴设备等等，都是物联网运用的例子，另外,随着AI技术的发展，物联网+AI带来了更多的可能性。

传统家居产品的智能化就是一个很好的例子，互联网时代,我们使用手机等设备获取输出信息，d属于人机交互模型，是以人为主体在网络上传输数据和信息，物联网主要分为3个组成部分，网络连接(connectivity)、数据处理，(device)、网络连接，传感器被安装在各种产品中，它们就是万物互联的物，这些传感器或者是芯片，让产品拥有感知能力和数据处理能力。

同时物联网感知设备每天可以收集产生大量的数据，如何利用这些数据并且分析数据，就成为难题，随着人工智能的发展，一些人工智能的分析方法就可以引入进来，人工智能为物联网面临的数据难题提供了最好的解决方案，人工智能通过强大的数据分析能力，在人类的帮助下做出最佳的决策，人工智能与物联网相融合，利用人工智能实时分析数据的物联网设备终端正在走入我们的千家万户。
最简单的设备例子：语音音箱和手机端语音助手，就是建立在自然语音处理的技术之上的物联网终端设备，物联网家庭摄像头也极大的依赖计算机视觉技术实施监控功能。这些物联网设备也只有借助人工智能技术的加持才能真正的发挥其优越性。物联网和人工智能 的关系就是一种相辅相成，携手并进，互相依赖的关系。

但人工智能的周期发展还是很长的，而目前很多大学把人工智能的核心的内容在研究生阶段培养，本科阶段用来测验学生是否有学习的潜力和能力。同时人工智能专业对教学设备和教学师资有过高的要求，而人工智能行业但凡有独特认知和能力的人才基本上在大型企业，没有在学校。人工智能对学历要求比较高。
物联网工程的市场庞大，因此就业前景也非常好。毕业生可从事信息传播时代内容方面的深度、综合、跨学科的信息传播工作,同时也能在新闻传播技术方面从事设计、制作等方面的传播技术类工作或者在政府管理部门、科学研究机构、设计院、咨询公司、建筑工程公司、物业及能源管理、建筑节能设备及产品制造生产企业等单位从事建筑节能的研究、设计、施工、运行、监测与管理工作等等。

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