推广物联网有什么困难？

缺乏互 *** 作性和不明确的价值主张

尽管对物联网的潜力有着共同的信念，但行业领导者和消费者正在面对更广泛地采用物联网技术的障碍。许多物联网解决方案要么缺乏互 *** 作性，要么缺乏终端用户的明确用例。在启用了物联网的环境中，有可能是与物联网标准和接口的技术不兼容。这是由于需要将多个来源生成的IoT数据集成到分析和决策系统中才能进行进一步分析。

消费物联网领域的许多小配件已经吸引了早期采用者，但未能展现出与普通人生活的相关性。

“为了提高销量并推动需求超过早期采用者的需求，我们需要停止制造玩具，而致力于为真实的人们构建真正的日常问题的简单解决方案。”

爱立信最近对丹麦公司采用IoT进行的一项研究表明，许多公司正在努力“准确地确定物联网的价值在哪里”。公司必须确定物联网的价值所在，以便捕获它，否则不采取行动。这表明采用物联网的主要障碍不是技术性的，而是分析性的。

传统的治理结构

物联网与公司传统治理结构之间存在冲突，因为物联网仍然存在不确定性和缺乏历史优先性。在数字化转型时代缺乏数字化领导力，也阻碍了创新和物联网的采用，许多公司在面对不确定性时“正在等待市场动态发挥出来”，或采取进一步行动关于物联网“正在等待竞争对手的动作，客户拉动或监管要求。”这些公司中的一部分冒着“柯达”风险-“柯达是一个市场领导者，直到数字中断使摄影与数字照片黯然失色”-未能“看到破坏力影响他们的行业”和“真正拥抱新的商业模式，破坏性的变化开启了。柯达创造了一台数码相机，投资了这项技术，甚至了解到照片将在网上分享”，但最终未能认识到“在线照片分享是新业务，而不是只是扩大印刷业务的一种方式。

推广应用大数据、云计算、物联网的原因和好处如下：
增加企业效率和利润：大数据、云计算和物联网可以提高企业的生产效率和管理效率，通过对海量数据的分析和挖掘，可以提高生产效率和市场竞争力，从而增加企业利润。
为业务拓展提供支持：大数据、云计算和物联网技术可以帮助企业更好地了解客户需求，优化产品设计和服务，提高客户满意度，进而实现业务拓展。
促进产业升级：大数据、云计算和物联网的普及可以促进传统产业向智能化、数字化转型升级，从而提高整体经济效益和产业竞争力。
满足未来发展趋势：大数据、云计算和物联网已经成为未来发展的趋势，积极推广应用这些技术有利于企业、个人未来的长远发展。

●传感器技术：价格低廉、性能良好的传感器是物联网应用的基石，物联网的发展要求更准确、更智能、更高效以及兼容性更强的传感器技术。智能数据采集技术是传感器技术发展的一个新方向。信息的泛在化对传感器和传感装置提出了更高的要求。具体如，微型化：元器件的微小型化，要求节约资源与能源；智能化：具备自校准、自诊断、自学习、自决策、自适应和自组织等人工智能技术；低功耗与能量获取技术：供电方式为电池、阳光、风、温度、振动等多种方式。
●设备兼容技术：大部分情况下，企业会基于现有的工业系统建造工业物联网，如何实现工业物联网中所用的传感器能够与原有设备已应用的传感器相兼容是工业物联网推广所面临的问题之一。传感器的兼容主要指数据格式的兼容与通信协议的兼容，兼容关键是标准的统一。目前，工业现场总线网络中普遍采用的如Profibus、Modus协议，已经较好地解决了兼容性问题，大多数工业设备生产厂商基于这些协议开发了各类传感器、控制器等。近年来，随着工业无线传感器网络应用日渐普遍，当前工业无线的WirelessHART、ISA100．11a以及wIA—PA3大标准均兼容了IEEE802．15．4无线网络协议，并提供了隧道传输机制兼容现有的通信协议，丰富了工业物联网系统的组成与功能。
●网络技术：网络是构成工业物联网的核心之一，数据在系统不同的层次之间通过网络进行传输。网络分为有线网络与无线网络，有线网络一般应用于数据处理中心的集群服务器、工厂内部的局域网以及部分现场总线控制网络中，能提供高速率高带宽的数据传输通道。工业无线传感器网络则是一种新兴的利用无线技术进行传感器组网以及数据传输的技术，无线网络技术的应用可以使得工业传感器的布线成本大大降低，有利于传感器功能的扩展，因此吸引了国内外众多企业和科研机构的关注。
传统的有线网络技术较为成熟，在众多场合已得到了应用验证。然而，当无线网络技术应用于工业环境时，会面临如下问题：工业现场强电磁干扰、开放的无线环境让工业机器更容易受到攻击威胁、部分控制数据需要实时传输。相对于有线网络，工业无线传感器网络技术则正处在发展阶段，它解决了传统的无线网络技术应用于工业现场环境时的不足，提供了高可靠性、高实时性以及高安全性，主要技术包括：自适应跳频、确实性通信资源调度、无线路由、低开销高精度时间同步、网络分层数据加密、网络异常监视与报警以及设备入网鉴权等。
●信息处理技术：工业信息出现爆炸式增长，工业生产过程中产生的大量数据对于工业物联网来说是一个挑战，如何有效处理、分析、记录这些数据，提炼出对工业生产有指导性建议的结果，是工业物联网的核心所在，也是难点所在。
当前业界大数据处理技术有很多，如SAP的BW系统在一定程度上解决了大数据给企业生产运营带来的问题。数据融合和数据挖掘技术的发展也使海量信息处理变得更为智能、高效。工业物联网泛在感知的特点使得人也成为了被感知的对象，通过对环境数据的分析以及用户行为的建模，可以实现生产设计、制造、管理过程中的人一人、人一机和机一机之间的行为、环境和状态感知，更加真实地反映出工业生产过程中的细节变化，以便得出更准确的分析结果。
●安全技术：工业物联网安全主要涉及数据采集安全、网络传输安全等过程，信息安全对于企业运营起到关键作用，例如在冶金、煤炭、石油等行业采集数据需要长时问的连续运行，如何保证在数据采集以及传输过程中信息的准确无误是工业物联网应用于实际生产的前提。

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