工业级物联网，什么是工业级物联网

工业物联网起源：
工业领域的生产设备在以往是没有主动联网功能的，导致生产数据、物料消耗、产品跟踪全部由人工来完成，效率低、错漏多，而且随着产品迭代速度越来越快，需要制造企业拥有极强的敏捷性（例如商家插单生产，可以随时调整生产计划）
物联网的作用就在于能通过硬件技术将设备的生产数据实时获取（这在之前是不可能的），最后经过大数据分析呈现在用户的手机端（例如物料消耗了多少，库存还有多少，每条生产线的生产进度是多少），一旦客户调整需求/插单，就可以通过实时获得的数据合理调整生产计划，达到柔性生产。
工业物联网由大量相连的工业系统所组成，这些系统会相互通讯，并协调数据分析与行动，有助于提升工业效能、有利于整个社会。透过传感器与致动器衔接数字世界与实体世界的工业级系统，可解决更为复杂的控制问题。目前各种系统，正在结合巨量模拟数据，解决方案，希望能透过资料与分析取得更深入的知识。

工业物联网云平台推荐是一个基于云计算、大数据、人工智能等前沿技术的智能制造平台，它集数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、决策支持等功能于一体，可以实现设备的远程监控、预测性维护、异常检测以及生产调度、设备管理等工业应用。

工业物联网云平台推荐的主要特点包括以下几个方面：

一、开放性

工业物联网云平台是一个开放的平台，它采用标准化的接口和协议，与各种硬件设备、传感器、机器人等工业设备实现无缝对接，与各种软件系统、应用服务实现互联互通。同时，平台还提供了丰富的API，方便开发者和企业自主开发和集成精细化的应用。

二、可扩展性

工业物联网云平台是一个高度可扩展的平台，它可以支撑海量设备数据的采集、存储、处理、分析和应用，能够灵活地满足用户的不同需求。此外，平台还提供了多样化的工具、算法和应用组件，方便用户根据实际情况进行定制化。

三、协作性

工业物联网云平台是一个强调协作的平台，它鼓励企业之间、企业和研究机构之间、企业和政府之间等多种形式的合作，共同推动工业物联网技术的创新和应用。平台还提供了多种合作机制和服务，包括共享设备、协同工作、技术支持、数据交换等，为用户提供全方位的支持。

四、安全性

工业物联网云平台推荐是一个高度安全的平台，它采用了多种安全技术和加密方案，保障用户数据的机密性、完整性和可用性。平台还提供了完善的权限管理和安全审计机制，有效防范各类网络攻击。

工业物联网云平台推荐，上海力控科技ThingNet物联网云平台是基于以往的物联网产品，以及目前市场上的各种云平台优点，精心打造的一款实现设备上云的多功能产品，该物联网云平台面向设备而使用，例如大型的空调机组、空压机、泵等等设备的上云，云平台提供从设备接入、运行监控、设备资产管理、工业数据预知分析等一站式SaaS服务，使用对象可以为设备厂家、设备运维厂家、以及相关设备管理型公司等。

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。

随着物联网、大数据、云计算等新一代信息技术的发展变革，IoT 深入到各种行业与应用场景，整体呈现设备多态化、业务多样化、应用碎片化的趋势。尤其在工业物联场景中，工业设备种类繁多，设计总线、协议复杂多样，业务应用灵活多变，如何顺利实现工业设备上云是亟待解决的问题。 EMQ X 系列产品提供解耦工业设备与应用的能力，构造边缘到云端数据通路，建立智能、网络、轻量的数字化产品与服务模式，并与 5G 相融合，支撑工业行业应用创新 。

IIoT 即 Industrial Internet of Things 的简称，是指数以亿计的工业设备所形成的工业物联网。广义上来讲，是指在交通、能源、工业等部门的机械、车辆上应用仪器、连接传感器等设备。

随着 工业 40 概念的普及与行业实践的深入，传统的集中式控制模式向分散式增强型控制模式转变。同时，5G 时代的到来，也加速了传统工业改造和工业物联网化的进程。为了实现个性化、数字化的产品与服务的灵活生产，在工业设备智能化、网络化的过程中，需要将新旧工业设备连接到互联网中，实现对工业设备的数据采集、远程控制、配置更新等业务。EMQ X 系列产品可提供从工业网关到平台的整体解决方案，支持在厂区和工业现场等边缘端实现工业设备的数据汇聚并发送到云端。同时，其对边缘计算流数据的处理能力，可在平台端为工业物联网应用提供云端工业设备数据接入、数据存储以及与云端组态和应用的对接，方便工业互联网应用的快速开发。

以下，我们将通过 EMQ X Neuron 、 EMQ X Broker 构建基于 Modbus 的简易 IIoT 应用，并使用 MQTT X 订阅/展示数据。

EMQ 于近日发布了布署在边缘网关上的 工业协议接入软件 Neuron 。作为人与机器之间的桥梁，它可以把 TCP/IP 协议的 0/1 数据，转化重组成通俗易懂的 JSON 格式，并使用 MQTT 协议 输出到云端，更好地处理人与物之间的交互。

EMQ X Neuron 支持包括 Modbus、OPC 等在内的各类工业协议，可以基本满足大部分工业接入的需求，详细协议列表见下图。

1首先解压安装 EMQ X Neuron 软件包。

2在配置文件配置连接到 EMQ X Broker 的地址，配上用户名密码作为认证。

neuronconf 中修改 EMQ X Broker 服务端的 IP/ 端口，用户名/密码信息。

3启动 EMQ X Neuron 软件，无报错即为启动完成。

4登陆 EMQ X Neuron Web 界面，访问 IP:7000，默认用户名密码 admin/0000。

5点击 Edit Driver，编辑 Modbus tcp 地址。

6创建 Object，定义 Object 里面的内容。

在这个 Object 里面创建一个 Attribute，然后配置 Attribute 的信息，

这里模拟定义名称为 Err1@@2D7WS_GAS 的报警点位，点位位置为 1!1!07497。

在 EMQ X Broker 界面上可以查看连接的 EMQ X Neuron 网关，Client ID 为 EMQ X Neuron 网关随机生成一串字符。

配置刚才 1!1!07497 点位值为 1，然后进行数据上报。

点击 EMQ X Neuron 界面中的 Data Monitoring，Attribute 中配置 1!1!07497 点位的数值已经为 1。

打开连接好的 MQTT X，连接到 EMQ X Broker，订阅上面 EMQ X Neuron 发布的主题，在 MQTT X 可以收到 AlarmObj 里 2D7WS 的值为 1。客户端收到这些数据后，可以在应用界面上显示告警，也可以通过业务逻辑实现业务上的其它业务转换

以上我们使用 EMQ X Neuron、EMQ X Broker、MQTT X 等工具完整进行全流程的工业接入模拟测试，对于工业设备上云形成更加清晰与直观的认知。当然，您也可以结合 EMQ X Neuron 强大协议支持与 EMQ X Broker 强大的接入/转发能力，自己开发一套应用展示系统，构建一整套 IIoT 平台。

2020 年 9 月 底，我们将通过集成 Neuron ， Edge 和 Kuiper 等软件，实现在边缘端的工业协议解析、数据汇聚和流式处理的一整套边缘解决方案；该方案通过与云端的 EMQ X Broker / Enterprise 等系列产品集成，则可以实现一个端到端的、从边缘到云端的完整工业解决方案。

物联网的三项关键技术与领域包括，关键技术：传感器技术、RFID标签、嵌入式系统技术。领域：公共事务管理(节能环保、交通管理等)、公众社会服务(医疗健康、家居建筑、金融保险等)、经济发展建设(能源电力、物流零售等)。

“物联网”的概念是在 1999 年提出的，它的定义很简单：把所有物品通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来，实现智能化识别和管理。也就是说，物联网是指各类传感器和现有的互联网相互衔接的一个新技术。

2005 年国际电信联盟(ITU)发布《ITU互联网报告2005物联网》， 报告指出， 无所不在的“物联网”通信时代即将来临， 世界上所有的物体从轮胎到牙刷、从房屋到纸巾都可以通过因特网主动进行交换。射频识别技术(RFID)、传感器技术、纳米技术、智能嵌入技术将到更加广泛的应用。

2008年3月在苏黎世举行了全球首个国际物联网会议“物联网 2008”， 探讨了“物联网”的新理念和新技术与如何将“物联网”推进发展的下个阶段 。

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德国工业40如火如荼，中国也推出了“中国制造2025”、“智能制造”、“互联网+”等战略规划。“中国智造”成为未来制造企业的发展方向。 然而，传统的计算模式、工厂网络模式已经无法满足“智能制造”对于运算速度、数据交互速度、数据即时性、M2M等方面的要求。经过多年的发展，物联网已被业界广泛理解和接受，但在企业应用层面可以为企业带来哪些提升，在具体应用和整体运营管理模式上可以带来哪些变化，仍然值得业界探讨。
在工业互联网白皮书中，将工业互联网描述为：致力于工业控制系统联网，使之形成大型的端对端系统。工业互联网系统能与人联接，能充分集成企业内部系统、工艺流程和分析工具。这样的端对端系统被称为“工业互联网系统（IISs）”。
工业互联网的架构，从商业利益诉求开始（联盟的发起者都为大型企业），基于各类应用，进行生态体系的研究，并通过简化方式对系统架构进行解释，便于各领域组织和个人的理解。
不同于工业40在“集成”之上，更注重供应链（价值链）的研究，工业互联网则更偏向于对利益相关者-“角色”的研究。生产分工的“角色”，不仅仅是指产业链上下的企业和组织，还包括了企业中的各类职业人士，包括商业决策者、技术工程师、产品经理等。在工业40中也有大量内容关于对“劳动者（人）”的调研和阐述，但主要是从社会学、人力资源管理学进行整体性的思考。
从“角色”的需求出发，工业互联网提出了四层“视角（Viewpoint）”的结构（有些文章中也称之为“组件”）。
1业务视角（Business Viewpoint）
在工业互联网的搭建中，业务视角关注于识别利益相关者的商业视野、价值观和目标。相关人员（包括行业用户）需要思考如何通过工业互联网提供的基本功能来实现商业目标。
2 应用视角（Usage Viewpoint）
应用视角定位于可靠、复杂的系统应用（功能）。通过专业用户或逻辑用户自助式的一系列 *** 作（使用过程），能够获取到系统的基本功能或服务，并将其拼装成成熟的商业应用。
3功能视角（Functional Viewpoint）
功能视角聚焦于工业互联网系统中的基本功能模块（系统的零部件），以支持上层应用组件的运行。功能视角主要研究模块之间的关联关系、组合结构、信息交互接口、使用流程和步骤，以及功能模块和系统外界环境的关联关系。
4 执行视角（Implementation viewpoint）
执行视角主要关注的是功能视角中的信息技术元素，包括具体的工业控制系统、通信方案和软件程序。执行组件（视角）关注于工业物联网最基本、核心的技术架构，功能（视角）在执行视角的技术架构上搭建，使得多个应用（视角）能够协同工作，并实现业务的完整交付。
工业互联网认为，工业领域的控制系统（ICS）已经能够实现跨产业部门的工业自动化。它们通过对物理世界的感知，获得信息的“激励”，并通过“固化”、明确的逻辑运算，向执行器发布指令信号，从而由设备上的机械装置改变物理世界和环境的状态。这种“控制”过程由工程师精心设计，使得自动化设备的所有行为都明确并固定下来。但如果生产环境发生改变，生产产品需要升级，那么必须由工程师重新设计并调整系统，这有可能需要启动一个生产线的“精益”项目。
要适应生产环境和商业需求的变化，控制系统中的信号处理元器件，首先需要与外部信息系统组网通信，其次需要建立共通的“语言”（通信协议、数据规范），还要能够接受上层应用的调配和指挥，以此实现灵活的“柔性生产”，与其他商业系统协同“智造”。
四层视角之中，“执行视角”主要是构建信息流的通道。在“执行视角”中的独立设备和系统，会按照接口规范输出传感信号或接受指令信号，在“功能视角”中形成数字化映射，即在虚拟世界获得一个“身份”，能被其他信息系统进行查询、访问、调用、关停等。
四个视角中的系统和能力是相互交织，只是看待的角度层面不同。商业视角和应用视角更多的是从商业的角度来看待生产活动，它更关心的是资金、客户关系、供应链、人力资源、企业资产、产品的生命周期等等，是从上（需求）向下（实现）看待工业物联网。功能组件和执行组件是从信息技术、行业技术的角度来看生产活动，它聚焦于如何调配计算资源、如何传递信息、如何 *** 作设备、系统的维护和运营、技术构架的健壮性和安全性，更层次化、深入化地理解工业物联网系统，关注于它的“有机性”。
在工业互联网的四个组件中，功能视角和执行视角都是从技术的角度来拆解工业互联网。其中，功能视角关注工业整体系统，是顶层的技术架构，定义并展现了工业核心能力的相互关系；执行视角关注信息系统结构，是支撑功能视角的数字化基础，它对工业物联网的信息/网络能力进行了层级划分。
通俗的来说，执行视角描述了一个人（工业）的“神经网络”，而功能视角则呈现了一个人（工业）的“器官组织”。工业互联网通过这两种视角，注重于理清信息技术与工业技术之间的关系。就目前来看，工业40的架构思路倾向于将信息技术进行改进和叠加。相对而言，工业互联网则更关注未来工业系统的重构，使得信息和工业深度、有机的融合。
1功能视角
工业互联网对工业领域和信息领域的技术进行了融合，并定义和划分相应的功能模块，提出了“功能视角”的概念，这便是工业互联网的顶层功能架构：功能域模型。
功能域模型由五个基础的功能域组成。企业的信息系统可以包含所有的功能域，也可能是其中几个，还可以是单独一个功能域，每个功能域都是相对独立、完整的系统。当然，实际的业务系统会根据应用特色，删减或修改功能域中的某些细节性技术，但这不会影响工业互联网的整体结构。
（1） 控制域
控制域整体部署在物联网边缘，贴近实物和环境，在物联网结构之中处于边缘位置。控制域包括：
感测，是传感器对设备、环境的感知；
驱动，就是指通过传递指令信号，使得设备上的机械部件或电路开关实施规定动作。此外，向电子标签等存储设备注入数据也是驱动的一种类型。
交流，是指信息在边缘网络中传递。
实体抽象可以理解为物的“数字化”，即物的（状态或属性）实体信息由统一、规范、有实际意义的数据（即数字化信息）来表示，这样上层系统就可以解读感测信息、改写设备状态（驱动）。实体抽象是物理系统和信息系统的桥梁，完成虚拟和现实相互间的映射。在物联网领域中，“数字化”的狭义理解就是“实体抽象”。
建模，是对物理世界的系统性描述。建模的对象可以是生产设备，也可以是外部环境。建模的数据源来自下层的“实体抽象”。复杂的建模需要融合高深的行业技术知识，并通过高等计算（人工智能到等）来实现。
执行者通过对控制目标的解读，按照自有的控制逻辑，实施一系列的 *** 作（向驱动和感测传达指令）。执行者具有自主性，具有一定的决策权和智能，可以动态、灵活地完成任务。当然，对于一些特别重要或简单的控制目标，执行者会不经过逻辑判断，直接执行。
整个控制域实现了（控制）目标和（物理）行为的统一。
（2） *** 作域
*** 作域是对控制域系统的集中化运营，它可以远离控制域，实现远程的监管。 *** 作域主要的职责包括：
为功能（组件）的实现，调配和部署资源并进行相应管理。
为保证功能的健壮性， *** 作域还需要具备监测和诊断分析的能力：通过分析系统的关键性能指标，来评估系统的健康，针对系统故障、性能下降等问题，及时上报或预警。
*** 作域除了“反应式”的运营方式外（出现告警后再处理），还需要支持预测和优化：预测故障和系统瓶颈，在故障和问题发生前处理（预测性维护）；掌控各类资源的利用率和下层系统设备的情况，通过调整资源分配来实现生产优化（例如动态地关闭一些空载运行的机器，来节省工厂的电力消耗）
在预测分析方面， *** 作域需要信息域的帮助，以弥补他可能在计算能力上的不足。
（3） 信息域
从不同的域中采集信息，并将这些大量的异构信息进行转换、建模、存储，最终实现高级分析的功能（分析系统瓶颈或预测产业链趋势）。
信息域具备的数据处理能力包括：
采集（汇集）传感器和 *** 作状态的海量数据
数据质量管理（数据过滤、去重、挑拣垃圾数据）
（异构）数据格式转换
语义化处理（在原始数据中注入备注信息，关联其它数据集等，比如位置信息、时序信息等）
存储和数据持久化（data persistence，内存数据模型和存储模型的相互转换）
数据分发处理（包括流分析处理-streaming analytic processing）
控制域也有数据采集和建模的能力，但主要是用于即时的计算、实时的反馈、连续的 *** 作，其关注点在于设备的“物理行为”。信息域的建模主要是用于“后计算”的，即通过大数据分析、智能预测，制定一个长期的优化目标，并通过调整控制域的执行策略，实现系统整体的性能提升。
信息域对控制域具有“引导”作用，如果将控制域看做“生产者”，那么信息域就是“管理者”。
（4）应用域
应用域是所有“功能（function）”（也称之为“函数”）的集合，包含对“控制域”进行 *** 作的功能。功能在应用域中表示为一个个相对独立的应用程序，业务则是多个应用程序的系统性组合。虽然在软件应用的底层代码中也有“功能（函数）”的概念，但应用域所指的“功能”是高度抽象（语义化）和复杂的逻辑程序，它可以包含一组协同的物理 *** 作或一系列流程化的数据处理行为。
*** 作功能发出的 *** 作请求并不是无条件执行的，它必须接受控制域的条件约束，例如违反作业安全的 *** 作指令会被控制域“拒绝”。
（5） 业务域
业务域即是企业各类的业务系统，例如：企业资源管理（ERP）、客户关系管理（CRM）、资产管理系统、人力资源管理系统（例如人力资源的共享中心）、项目管理系统等等。这些信息业务是通过完整的一套软件程序来实现闭环的业务流程，也被称为：实现“端到端”的 *** 作流程，例如用户从客户端到电商平台（服务端）下订单购买商品。
2执行视角
功能视角作为顶层技术架构，本质上是从工业领域的整体视角看待工业互联网的技术架构，而执行视角则是从“具体实现”的视角看待工业互联网，它其实属于功能视角的一个基础部分，不过以作者看来，“实现”的本质就是物理信息和虚拟信息的相互转换，所以执行视角所展示的功能拓扑看起来更像一种“服务于信息的组网和计算方式”，其强调了协议、接口，以及系统动作、设备状态的信息化映射。对于通信领域的人士来说就很容易读懂执行视角之下的架构，而且能够和物联网网络架构进行对应。
（1）三层架构
执行视角下的工业互联网分为三个基本层级：边缘层、平台层、企业层，它们分别对应不同的网络和功能特性。
边缘层收集各类设备数据并汇总转发至平台层，或由平台层反向发送数据（例如 *** 作指令）至边缘层中的设备。
平台层，一方面具有设备和资产的管理监控功能，可以向上层应用（企业层）提供这些能力。另一方面，它可以接受并执行企业层下达的 *** 作指令：数据分析、信息查询或控制设备运作。平台层整合了工业领域中的各类信息能力，并形成具有开放性的服务系统。
企业层，就是行业应用层。它可以是商业决策系统，也可以是提供给外部用户的设备监控系统，还可以是给内部运营人员用于产品质量分析的软件应用。它可以从平台层获取大量的底层生产数据，也可以通过平台层控制海量的设备，但它并不“关心”这些功能（查询、 *** 控）具体是如何实现的，它只负责高层应用的逻辑实现。
（2）三层网络
在三层架构模式之中存在三层网络：邻接网络（Proximity Network）、接入网络（Access Network）、服务网络（Service Network）
邻接网络，通过一定数量的转发节点连接一定区域范围内的边缘节点（包括传感器、驱动器、设备、资产、控制系统和边缘服务），并且在区域内形成局部网络。邻接网络可以理解为物联网的边缘网络，不过它更强调了在一个场景化的空间范围内。
接入网络，实现资产、终端、设备连接到平台层的网络。接入网络可以是企业专网，也可以是商用的运营商网络，例如4G LTE网络。所有终端都需要通过网关设备连接到服务网络。
服务网络，实现平台层和企业层连接。它可以是互联网，也可以是运营商的移动网络，或是企业私有网络，还可以是建立在各种网络之上的虚拟专线网络。其实，企业系统之间的互联也可以通过服务网络。
在美国GE发布的相关白皮书中，对于工业互联网的应用范畴是有明确的界定的。GE公司发表的白皮书中指出，Industrial Internet是要延展机器与人的边界。这篇白皮书中描述的工业互联网的核心要素包括：智能机器、高级分析和工作中的人。实质上，还是强调通过物联网联通机器、产品和人，从而提升企业的设备健康状态和生产绩效，实现预测性维护，最大限度地降低意外宕机，实现能源高效利用等。相比而言，我国的工业互联网产业联盟发表的工业互联网体系架构白皮书中，对于工业互联网的诠释似乎过于宽泛、过于复杂。该白皮书认为，工业互联网与制造业融合将带来四方面的智能化提升。实际上网络化协同和个性化定制，属于一种制造业+互联网的应用，但不应当属于工业互联网（准确来说是工业物联网）的范畴。
因此，通过上面论述，我认为工业互联网应当有其具体的内涵与外延，其实质还是应当聚焦物联网在工业的应用，而不应过于泛化，不能什么东西都往里面装。服务商也不应把什么云平台都叫做工业互联网平台，以免误导用户。建议未来还是将名词术语统一到工业物联网，或者物联网的工业应用。
眼神阅读:
富士康工业互联网明日打新 发行价定为每股1377元
新京报快讯(记者 梁辰)5月23日，富士康工业互联网股份有限公司(以下简称“工业富联”)在上证路演中心举行了首次公开发行A股网上投资者交流会。该公司昨日晚间更新招股书披露，将以每股1377元的价格发行197亿股股票，募集总额约为2712亿元。
经过5月17、18日初步询价，22日晚，工业富联披露，除去本次发行费用4亿元，募集资金净额将达267亿元，对应市盈率为1709倍。5月24日，投资者开始网上申购。
从A股历史首次公开募股(IPO)历史情况来看，此次工业富联IPO募集资金总额排名第12位，但是最近3年以来最大规模IPO。与药明康德和宁德时代在IPO募资过程中出现“缩水”不同，工业富联最终募集金额与之前IPO审核报告基本一致。
资料显示，工业富联脱胎于2015年2月成立的福匠科技，过去一年左右，其股东鸿海精密将旗下诸多子公司注入工业富联，直接或间接持有31家境内子公司和29家境外子公司，包括9家位于中国大陆的苹果手机零部件产业链公司。
在交流会上，工业富联董事长陈永正表示，公司正在研发应用于智能手机机构件的一系列开发项目、应用于电信网络设备的技术及应用程序，5G 技术研发、物联网及工业互联网解决方案、面向应用场景的多种应用服务、业务功能组件、大数据处理和分析、数据采集、应用到工业机器人的治具自动化串杆技术、云计算服务及存储设备的解决方案等。
工业富联计划，投入264亿元用于上述20个投资项目，并结合投产安排和公司业务实际情况，另投入募集资金约324亿元用于补充营运资金，优化公司的财务状况，不足部分由发行人通过银行贷款或自筹资金等方式解决。
对于战略投资者，陈永正表示，充分考虑了投资者资质以及公司长期战略合作关系等因素后综合确定，包括大型国有企业、保险公司、国家级投资基金等。
此前，21世纪经济报道称，工业富联已完成IPO战略配售投资者的初步遴选，入围标准首先考虑是否与业务能够形成战略协同，合作提供软硬结合、虚实结合的科技服务解决方案。以BAT为代表的国内互联网巨头都在最终确定战配投资者名单内。
5月16日，工业富联股东鸿海精密董事长郭台铭曾与博时基金总经理江向阳会面，博时基金是央企招商局集团金融板块成员公司。招商局官网内容显示，会谈中，郭台铭表示，本次在A股上市，将为鸿海集团注入更多互联网基因。
郭台铭称，这将带领代工基因的鸿海转向以大数据为导向、AI分析为驱动，以及机器人运作为基础的工业互联网平台企业，加速在智能制造、工业40机器人生产、人工智能大数据等新领域的发展。同时，通过富士康工业互联网云，提高中小企业的制造能力，为3000万中小企业赋能。
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