两化融合的物联网

M2M/物联网技术是两化融合的补充和提升 ，两化融合也是物联网4大技术的组成部分和应用领域之一。
两化融合最基础的传统技术是基于短距离有线通讯的现场总线的各种控制系统，如PLC,DCS,HMI,SCADA等。
物联网理念把IT技术融合到控制系统中，实现“高效、安全、节能、环保”的“管、控、营”一体化。
物联网在制造业的“两化融合”可以从以下4个角度来进行理解：
生产自动化：将物联网技术融入制造业生产，如工业控制技术、柔性制造、数字化工艺生产线等;
产品智能化：在制造业产品中采用物联网技术提高产品技术含量，如智能家电、工业机器人、数控机床等;
管理精细化：在企业经营管理活动中采用物联网技术，如制造执行系统MES、产品追溯、安全生产的应用;
产业先进化：制造业产业和物联网技术融合优化产业结构，促进产业升级。
生产自动化
将物联网技术融入制造过程的各个环节,借助模拟专家的智能活动,取代或延伸制造环境中人的部分手工和脑力劳动，以达到最佳生产状态。通过应用整合信息系统、人机界面设备PLC触摸屏、数控机床、机器人、PDA、条码采集器、传感器、I/O、DCS、RFID、LED生产看板等多类软硬件的综合智能化系统，实现布置在生产现场的专用设备对从原材料上线到成品入库的生产过程进行实时数据采集、控制和监控。同时，智能制造系统实时接受来自ERP系统的工单、BOM、制程、供货方、库存、制造指令等信息，同时把生产方法、人员指令、制造指令等下达给人员、设备等控制层，再实时把生产结果、人员反馈、设备 *** 作状态与结果、库存状况、质量状况等动态地反馈给决策层。
产品智能化
利用传感技术、工业控制技术及其他先进技术嵌入传统产品和服务，增强产品的智能性、网络性和沟通性，从而形成先进制造产品。所谓智能性，指产品自己会“思考”，会做出正确判断并执行任务。比如智能冰箱能根据商品的条形码来识别食品，提醒你每天所需饮用的食品，商品是否快过保质期等;所谓网络性，指产品之间可以通过网络进行联系。比如智能电表可以同智能家电形成网络，自动分析各种家电的用电量和用电规律，从而对用电进行智能分配;所谓沟通性，指产品和人的主动的交流，形成互动。比如电子宠物可感知主人的情绪，根据判断用不同的沟通方式取悦主人。
管理精细化
以RFID等物联网技术应用为重点，提高企业包括产品设计、生产制造、采购、市场开拓、销售和服务支持等环节的智能化水平，从而极大提高管理水平。将RFID技术应用于每件产品上，即可实现整个生产、销售过程实现可追溯管理。在工厂车间的每一道工序都设有一个RFID读写器，并配备相应的中间件系统，联入互联网。这样，在半成品的装配、加工、转运以及成品装配和再加工、转运和包装过程中，当产品流转到某个生产环节的RFID读写器时，RFID读写器在有效的读取范围内就会检测到编码的存在。EPC代码将成为产品的唯一标识，以此编码为索引就能实时地在RFID系统网络中查询和更新产品的数据信息。基于这样的平台，生产 *** 作员或公司管理人员在办公室就可以对整个生产现场和流通环节进行很好的掌握，实现动态、高效管理。
产业先进化
物联网等信息技术是一种高附加值、高增长、高效率、低能耗、低污染的社会经济发展手段，通过与传统制造业相互融合，可以加快产业不断优化升级。首先，物联网可以促进制造业企业节能降耗，促进节能减排，发展循环经济;其次，推动制造业产业衍生，培育新兴产业，促进先进制造业发展;最后，推进制造业产品研发设计、生产过程、企业管理、市场营销、人力资源开发、企业技术改造等环节两化融合，提高智能化和大规模定制化生产能力，促进生产型制造向服务型制造转变，实现精细管理、精益生产、敏捷制造，实现制造业产业优化升级。
中国制造业经过这些年的信息化发展，已经由初期的MIS到ERP、CRM、SCM，从CAD/CAM到CAPP、PLM，初步达到一定的规模。制造业从以往的产品竞争，到现今的服务竞争，而物联网的引入又将引发技术的竞争，进而引发产业的升级优化。物联网在制造业无论是生产过程性能控制、故障诊断还是节能减排、提高生产效率、降低运营成本都将带来的新的发展。物联网技术的研发和应用，是对制造业“两化融合”的又一次升级换代，能提升企业竞争力，使企业更多地参与到国际竞争中。物联网技术的应用，必将引发制造业行业一场新的技术革命。

华硕A550JK4200
*** 作系统：预装Windows 81
主板芯片组：Intel HM86
CPU系列：英特尔 酷睿i5 4代系列
CPU型号：Intel 酷睿i5 4200H
CPU主频：28GHz
最高睿频：3400MHz
总线规格：DMI 5 GT/s
三级缓存：3MB
核心架构：Haswell
核心/线程数：双核心/四线程
制程工艺：22nm
指令集：AVX2，64bit
功耗：47W
内存容量：4GB（4GB×1）
硬盘容量：1TB
光驱类型：内置DVD刻录机
屏幕尺寸：156英寸
显示比例：16:9
屏幕分辨率：1920x1080
显卡芯片：NVIDIA GeForce GTX 850M
显存容量：2GB
显存类型：DDR3
显存位宽：128bit
流处理器数量：640
DirectX：11

为什么会发展缓慢？主要是因为基础研究现在还无法跟上。
这个方向一直是我在跟踪和关注的，传感器开发和数据处理应该算是我的老本行。要想知道物联网究竟是什么，以及为什么发展会如此缓慢，就要了解它的技术沿革和发展历程。
物联网并不是一个很新的技术，它的本质便是上个世纪学术界开始兴起传感器网络、自组织及多跳网络（wireless sensor network, ad-hoc network, wireless multi-hop network）。RFID在智能物流上的应用只是最为基本的应用场景，当前的研究远比这个更为复杂。
随着微电子技术尤其是MEMS器件的高速发展，无线射频模块已经高度集成化、微型化且更加稳定，同时，使用传感器组网实现分布式数据采集有了现实的需求，尤其是在一些环境恶劣人工采集成本较高的场景当中（如森林、火灾场景、高压输电线、战场、太空，以及人工较难采集的情况，例如跟踪野生动物、空气检测等）。在人工检测成本较高的场景中的应用，是物联网技术发展的主要方向。
但是，回到最开始，要想实现一个分布式传感器采集网络即sensor network，看起来简单，但实际上却不是那么容易的事情。传统的无线网络如蜂窝、WLAN等等，在高速移动的情况下优化路由和带宽分配策略可以达到较好的通信质量。但是相应的方案放在传感器网络上就存在问题：
1、无线传感器网络的传感器节点往往处于不能直接供给能量的场景，也就是经常性只能使用电池或者太阳能供电，因此，传感器网络设计的重点在于保证功能完整情况下最大化地节能和增加网络的生存周期；、
2、无线模块发射距离和发射功率正相关，当通信的两节点之间的距离大于最大发射距离该怎么办？
3、当无线节点没有电怎么解决？
应该说能源供给问题是无线传感网络的研究中最核心的问题，这个领域最经典的理论都是在解决这三个基本问题。虽然现在学术界开始玩大数据，弄几个sensor，组个网采点数据，来个大数据分析看起来很高大上，但是如果这三个核心问题不解决，那么物联网这个东西就离商业化还很遥远。
回到这三个问题，第一个路由策略问题学术界已经有很多研究了，平面路由策略比如泛洪（Flooding）、SPIN、定向扩散等等。
第二个，当两个无线节点之间的通信距离太远，或者这个通信距离会消耗大量能量怎么办？为了解决这个问题，出现了多跳网络（multi-hop），以及自组织网络（ad-hoc），即，为了最大程度降低节点的无线发射距离从而减少能量消耗，节点会将数据包先发送给最近的一个节点，然后再发送给另外一个，以这种多节点中继和接力棒的方式进行通信，从而最大程度减少通信的能量消耗，这是多跳；自组织就更加复杂了，在ad-hoc里面，每一个节点既是网络节点又是路由器，每一个节点都可以当成是网关和外网通信，同时也可以转发数据包，从而使得无线传感网络在数据传输上更具有d性、能源消耗最大程度优化。但是组网和多跳策略是个挑战，如何选择最优化的路由和hop的方式是个问题。
第三个问题，节点如何供能？最先想到的应该是太阳能，但是太阳能电池板在面积有限的情况下供电能力有限。因此后来又出现了温差供能等等奇葩方式。最简单的方式其实应该是换电池。前年，U Washington的Gollakota组实现了backscatter应该是未来的大方向，这个组实现了一种无源传感器网络，即不需要供电，通过反向散射链路调制空间中的电磁信号进行供能和通信，从而彻底解决了供电问题。这应该算是一个突破，但是离商用还有些工作需要做。
无论当前物联网的概念炒作得多么火、如何花哨，它的实质就是实验室的这些东西，RFID这种东西在智能物流上的应用只是最基础的场景，而学术界的研究主要经历了三个阶段，第一个阶段是基于MEMS技术的小型化节点，最典型的代表是伯克利David Culler组的Smart Dust智能灰尘，节点之间采用散射光进行通信，传感器节点仅1mm³大小；第二个阶段是解决组网问题，即ad-hoc和multi-hop方式的自组织和多跳网络；到了第三个阶段，学术界开始于寻找应用场景，开始跟大数据结合，玩一些看起来“好玩的东西”。实际上，大数据概念最早的提出，也是因为物联网的兴起，传感器接入网络之后，大大增加了可以挖掘的数据量，网络上的数据不但包括社交网络这种来自用户的数据，还有了来自物理世界的数据。
这个方向的很多大牛都转向mobile computing或者进入工业界了。随着传感器网络方向开始式微，国内的物联网产业也开始降温了，其根本原因在于：
1、供能瓶颈太大，用过智能手机的应该体会很深，当前锂电池供电能力有限；
2、传感器微型化遇到瓶颈，虽然MEMS给传感器微型化提供了一个有效的技术思路，但是这个也依赖于工艺的提升，数字器件可以用很小的制程，但是模拟器件，尤其是CMOS，微型化还是有困难；
3、无线传感网络，以及这中间出现的自组织和多跳网络的典型系统，如Smart Dust，M³实际上还是比较适合于特种应用，如军事和火灾营救、太空中等等，商业应用需要挖掘更多的应用场景，前几天百度投资的Indoor Atlas采用监测地磁的方式做室内定位，这是一个好的场景，但是当前主流的室内定位技术实际上并没有很大的发展，一直存在技术瓶颈。
总之，物联网也好，CPS也好，这个方向在未来毋庸置疑有着广阔的发展前景，但是当前基础研究和相关技术还有待发展，因此看起来发展缓慢，其实就是停滞，都在等待一个颠覆性应用可以让sensor network诈尸。

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