顺舟智能推出基于Zigbee的智慧教室物联网方案

随着智慧城市建设加快，以及国家对教育的重视，智慧校园、智慧教室的打造即将在各城市相继落地，重点解决传统校园、教室管理中出现的各类实际问题。

校园、教室管理常见状况及问题

在以往的校园管理及教室设备使用当中，往往存在以下几个问题：

（1）设备繁多，难以统一实现智能感知、控制管理；

（2）手动按键下拉投影幕布、开关灯、空调温度调节、排风扇开关等 *** 作太过繁琐，既浪费实际授课时间，教室上课体验大打折扣；

（3）各类设备使用情况及能耗没有清晰的数据可查及分析，不利于节能改进。

顺舟智能根据教室场景实际需求，推出智慧教室物联网方案，致力于实现教室场景的智慧化升级。

智慧教室物联网方案

顺舟智能基于Zigbee技术优势，Zigbee30网关及内嵌Zigbee模块，可实现对教室场景下的灯光、风扇、空调、窗帘、电教设备、智能门锁等电器设备实现智能化管控，节省人员管理成本，提高设备管理效率，同时为师生打造智慧化的教学/学习体验。

1、情景模式

情景策略为一组动作的集合， *** 作简单、高效。如早上开始一天的学习时段，空调、排风扇到点自动提前开启，改善教室内空气环境；学生进入教室时，门禁打开，音乐播放；老师上课时，投影打开，投影幕布下放，讲台灯光关闭或调暗等。通过场景开关和系统配置，一键进入预设的场景模式。如“上课场景”、“下课场景”、“多媒体场景”、“电教场景”等，可个性化定制。

2、智能门禁系统

智能门禁支持管理员便捷录入人员进出记录，实时掌握门禁状态及告警信息。此外，智能门禁系统结合人脸识别功能，有效保障学校教室安防、安全。

3、教室设备管理系统

设备实时状态显示：设备工作状态（如灯光开还是关）、设备故障显示（开关是否故障）可实时在线显示。 设备单独控制功能：各设备可以通过设备管理系统进行控制和管理，受控设备包括：空调，投影控制器，电脑，日光灯，窗帘、能源、环境设备、专业设备、门禁门锁等。

4、智慧环境监测系统

教室环境监测及调节。通过温湿度传感器、空气质量传感器等实现教室温湿度、空气质量等实时监测，环境数据实时回传至服务器、云平台，通过策略部署、设备联动，开启新风、加湿器、风扇等设备，调节教室环境。实现教室环境智能化管控，确保教学环境处于舒适状态。

5、智慧节能系统

通过物联网平台可远程调控、开关教室设备，设定情景模式、自定义时段进行设备开启关闭 *** 作，避免非教学时段设备长期开启、空转。同时，平台可进行能耗数据展示分析，清楚了解各区域、各类型设备用电情况，实现节能减排。

6、智慧用电安全系统

教室内部智能开关、智能插座、温控面板等均嵌入Zigbee模块，可以远程查询空气开关线路电压、漏电电流、线路功率、线路电流、开关状态等用电数据，同时设置漏电保护功能自动检测，以及区域内所有用电线路开关远程集控管理，自由分组设置定时开关等。

智慧教室物联网方案优势

1、设备覆盖面广、部署方便

支持教室内绝大部分可管理设备，包含了多媒体、空调、开关、能效插座、灯光、窗帘、环境监控、安防、电力等数十种物联网传感器和控制器。方案采用ZigBee无线协议，避免了传统的布线难题，通过简单的升级改造即可快速完成物联网硬件环境的部署，降低了硬件部署成本和施工难度，极大加快了部署速度。

2、智能化、便捷化使用

可灵活定制物联网场景和定时策略，实现设备的批量、定时自动控制。可根据温湿度、光感强度实现智能自动调节。

3、电能节能减排

实时探测关键能耗设备的电能消耗，实现能耗信息透明化，实现能耗的科学管理。

经过30年时间，通信连接技术从模拟发展到数字，逐步进入尾声。2000年开始的3G建设和2010年开始的4G升级，逐步使人们从语音为主的通信，演进到以数据流量通信为主的新模式，语音和消息等业务模式渐渐被互联网OTT的IP化创新应用替代。
物联网产业 2017年“拐点”–物的连接超越人的连接
当人的连接超过70%渗透率，超越人的、物的连接就开始萌芽和发展。2017年，M2M单纯物的连接数将首次超过人的连接，成为新的连接形态，并将重塑通信网络、运营、业务和服务的形态。
软银孙正义在2017年全球移动大会上预测，未来30年每个人连接物的节点将超过100个，未来5年物的连接将超越500亿，未来10年将超越1000亿，2035年全球将有1万亿的物联网芯片，IoT将带来终端设备（产生数据）、云（数据分析）、人工智能的海量机会。大连接时代的序幕已经开启。
2016年6月，NB-IoT规范在全球正式发布。同时，在美国，1美元级别的物联网芯片开始面世；以LTE为代表的4G网络大规模普及，渗透率超过20%；IoT规模部署和应用爆发的条件逐步积累到临界点。2017年将是物联网的突破年。
业务&网络重构：横向多样化+纵向专业化
物联网应用场景的多样化驱动了业务、网络、运营、商业模式的重构。多样化体现在横向覆盖各个行业、纵向满足不同专业化的需求。物联网的业务场景是d性、即时变化、无限延展的，要求网络与平台具备的能力包括支持广度、深度、速度、延时、经济高效、安全等多个方面。
除了人的连接场景外，物的连接还涵盖了更多场景。以无人驾驶为例，其延时要求毫秒级、传输速度达到10Gbps级，才能确保自动驾驶的汽车不出事故。因此，5G是目前主要的网络选择，同时网络需要根据业务的优先级进行资源随选，SDN/NFV是必然的趋势。为确保在容量不断增长的情况下的传输和延时压力，网络“自上而下”构建CDN，实现从云计算到雾计算的架构改造，实现管云一体化也是重要的趋势。
多样化的接入终端和接入近场技术，对网络归一化处理和智能服务提出了新挑战。新型融合网关汇聚了各种接入技术和终端，成为边缘重构的重点。此外，从2017年世界移动大会来看，对安全问题的热烈讨论，再次对物联网安全策略管控提出了新的要求。
运营&商业重构：超越连接，平台和应用变现
物联网网络、业务的复杂性是呈指数级增长的，需要以数据洞察为中心、智能算法为驱动的新型运营平台和运营模式来支撑。这类似互联网公司的云/大数据平台，即“智能中台”。在商业上，物联网的核心是应用创新产生新价值，而运营商的长板在连接，初期需要通过连接和数据捆绑应用的方式，来实现连接和数据平台的变现。从长期看，平台将控制用户流、数据流，数据平台和应用创新的生态汇聚平台将带来资金流，是未来商业模式演进的目标。
二
物联网战略路径和竞争力：业务、使能、连接
物联网的发展重点在三个领域，有垂直行业，其领导者包括GE、BMW、海尔等；有互联网OTT，其领导者包括Google、Amazon、阿里等；电信领域，其领导者包括AT&T、中国移动、Vodafone等。各个领域的战略定位和战略演进路径各不相同，但遵循相同的规则，即“长板协同、远交近攻”。
垂直行业：专业业务领先
行业领导者在构建和巩固专业领导地位的基础上，按场景需求，深度、专业、模块化地吸收物联网、云、大数据、互联网技术，实现了连接、业务和运营的自动化和智能化，成为产业的引领者。如BMW、Bosche的实践开创了欧洲Industry40行业标准，并占领领先地位；GE通过每天监控和分析来自万亿设备的1000万个传感器发出的5000万条数据，通过Predix平台，实现物联网新型应用。这些案例表明，未来物联网最核心的竞争力恰恰是专业化的业务。
互联网OTT：数据/智能化领先
互联网公司在大数据、云和互联网使能技术上的领先地位和能力积累，使他们在进入通用业务领域时，展现了强大的破解和替代能力，如物流、零售、门禁等业务场景的物联网服务创新。Google、Amazon等OTT也正在将使能能力，从简单的数据分析，提升到专业化智能的高度，结合专业能力创新智能化的应用，来改造传统行业。阿里巴巴突出的“5新”正是这一战略的集中体现。专业化既是互联网公司物联网业务和服务创新的方向，也是其软肋。
电信运营商：连接领先
全球领先运营商在物联网中的长板是其连接网络，中国移动、ATT、Verizon都把NB-IoT和5G作为其大连接战略的核心战略。AT&T 2013年发布了以智能安防业务为核心的Digital Life智慧家庭业务，从家庭物联向车联网演进过渡，基于M2X能力开放平台进行平台运营，目标是实现全美三分之一的车联网基于AT&T的网络平台。中国移动发布大连接为核心的2020战略，依托强大的连接优势和OneNet物联平台（目前已接入超过560万设备，开发者数量超过27万，应用数量超过一万），率先布局万物互联的生态。Vodafone从卖SIM卡向卖服务转型，实现地域扩张和价值延展。
这些实践都展示了一个普世道理，即运营商单靠连接难以形成盈利模式，在连接的基础上构建数据化的平台，支撑和加速运营创新。平台变现和应用变现，是运营商探索物联网成功商业模式的发展方向。
战略对标 – 三类战略路径
三
物联网战略演进路标：从连接到数据和应用
物联网是非常复杂的生态系统，横向涵盖所有行业领域，纵向贯穿端、管、数据、云应用等所有环节。物联网的战略首先是横向选择和确定主攻的场景，其次是纵深上的能力、竞争力和市场格局、盈利模式的实现。总体来看，电信运营商物联网战略演进至少分三个阶段，表述如下。
运营商具有优势长板和综合竞争力的横向行业场景，主要有数字家庭、智慧城市（安防）、车联网等，可以将运营商的连接优势和电信级的安全、可靠、本地化、端到端等服务优势结合起来。纵向上，运营商需要遵循构建长板、依托优势，进行生长的原则，优先聚焦连接网络的构建，在此基础上逐步建设数据能力、发展应用创新的平台，促发生态化的应用创新。
物联网IoT三步走战略–“菱形”突击
阶段一：连接为王
在初期，运营商的战略重心无疑是构建强大的物联网连接网络，重点打造一张基于NB-IoT的全网覆盖的网络，扩展LTE的连接到物的连接，试点5G在物联网上的应用，同时尝试蓝牙、WiFi、Zigbee等连接技术支持的近场物联网网络融合。战略合作的重点是实现和领先物联网应用创新SP合作，通过API将网络能力开放出去，支撑运营的创新，快速实现破局。
阶段二：数据为王
在网络领先地位逐步构建后，运营商基于物联网场景复杂、业务多样的特点，实现基于数据的精准创新、智慧运营、精益管理成为新瓶颈和业务创新的新机会。这个阶段，运营商应构建基于智能中台的管云一体化网络，实现连接网络的“由哑到智”，基于网络发展打造智能运营的数据平台，支撑业务创新和精准高效的客户服务。
阶段三：应用为王
数据平台的强大和扩展性将使运营商拥有构建应用汇聚平台的能力。类似移动互联网领域的APP Store，运营商将基于IoT Store，支撑、触发各个行业的业务和服务创新。生态创新成为运营商新的战略控制点。
运营商最终的战略愿景是实现在物联网“倒梯形”价值视图上的“菱形”站位，即确保数据平台和业务创新的控制点，实现网络连接的长久溢价变现。
四
小结
物联网IoT将在2017年迎来拐点。运营商需要依托优势，识别战略控制点，逐步构建新生态领域里的长板和战略控制点，实现在物联网领域的创新和成功转型，迎接继消费互联网之后的家庭互联网和产业互联网又一波新蓝海的到来。
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原标题：2019年中国物联网行业市场分析：规模化应用时，融合各行各业推动智能化转型

物联网融合各行各业推动智能化转型

物联网作为全新的连接方式，近年来呈现突飞猛进的发展态势。全国人大代表、小米集团董事长兼CEO雷军表示，在中国，物联网的大规模应用与新一轮科技与产业变革融合发展，预计2022年，中国物联网行业市场规模将超过724万亿元。他表示，各行各业的智能化转型如火如荼，物联网作为连接人、机器和设备的关键支撑技术，应加快推动布局，抓智能化转型机遇。

工业物联：助制造业实现“智能+”

政府工作报告指出，要打造工业互联网平台，拓展“智能+”，为制造业转型升级赋能。在雷军看来，推动工业物联网的应用，是实现制造业“智能+”的必要途径。

他表示，随着数字经济新引擎5G技术的布局，将能满足机器类通信、大规模通信、关键性任务通信对网络速率、稳定性和时延的高要求，因此物联网应用场景十分广泛，尤其与车联网、无人驾驶、超高清视频、智能家居等产业深度融合，进一步应用到制造业、农业、医疗、安全等领域，为各行各业带来新的增长机遇。

据前瞻产业研究院发布的《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》统计数据显示，2015年全球物联网设备数量仅仅38亿台。截止至2018年底全球联网设备数量已经超过170亿，扣除智能手机、平板电脑、笔记本电脑或固定电话等连接之外，物联网设备数量达到70亿台。预测2019年全球物联网设备数量将达83亿台。并预测在2025年全球物联网设备数量将突破200亿台。

全球物联网市场的支出预计将在2017年增长37%，至1510亿美元。由于物联网的市场加速，这些估计数已向上修正。2017年全球物联网市场规模达到1100亿美元，截止至2018年末全球物联网市场规模增长至1510亿美元，并预测在2025年全球物联网市场规模将达15670亿美元。

2015-2025年全球物联网设备数量统计情况及预测

数据来源：前瞻产业研究院整理

2017-2025年全球物联网市场规模统计情况及预测(单位：十亿美元)

数据来源：公开资料、前瞻产业研究院整理

雷军表示，目前全球制造业竞争推动工厂向智能化转型，物联网作为连接人、机器和设备的关键支撑技术受到企业的高度关注。即将布局的5G技术优势，将能够较好满足工业控制需求，同时为制造企业提供远程控制和数据流量管理工具，以便更高效智能地管理大量的设备，并通过无线网络对这些设备进行软件更新。

雷军建议，我国应加大对高端装备、智能制造、工业物联网等重点领域的财税金融支持力度，引导中央、地方产业投资基金和社会资本，围绕大型制造企业上下游进行垂直改造，加强自动化产线、无人工厂等重大技术研发和成果转化，打造虚拟的产业闭环，提高产业的生产效率和整体国际竞争力。

农业物联万物生长数字化：物联网+农业会迎来怎样的“春天”

雷军表示，乡村振兴战略是以发展和创新的眼光推进现代农业建设。实施乡村振兴战略，就是推进农业农村的现代化，以创新驱动乡村振兴发展。

他认为，随着物联网在农业领域的应用越来越广泛，5G技术的应用将为建设智慧农业、数字乡村奠定坚实科技基础，带动农业实现发展变革。

什么是智慧农业呢

按照业界的说法，智慧农业以智慧生产为核心，智慧产业链为其提供信息化服务支撑。目前我国智慧农业有四大应用场景：数据平台服务、无人机植保、农机自动驾驶以及精细化养殖。

雷军建议，国家有关部门应制定出台5G农业应用补贴和优惠政策，并鼓励社会资本、运营商、互联网企业等共同参与，因地制宜规划打造智慧农业示范区、试验区，并在经验成熟后进行全国推广，全面提升农业领域的高新科技应用程度。

例如在养殖业，通过无线传感器网络技术，进行基本信息管理、疾病档案管理、防疫管理、营养繁殖管理，发展智慧养殖，实现数字化养殖。

在植保方面，借助物联网技术自动探测和记录区域内的微气候、墒情等环境信息，并结合植物保护专家系统来精确地预测病虫害的发生，从而通过无人机喷洒农药，精准高效解决农业生产的植保问题。

交通物联：无人驾驶或将最早“引爆”

“在5G众多的应用场景中，无人驾驶和车联网被认为是最有可能出现的引爆点。”雷军表示，智慧交通对通信网络有着极高的要求，而大带宽、低时延、海量的连接数量、严密的覆盖，这些都是5G技术的核心优势。

在雷军看来，智慧交通最可能爆发，一方面因无人驾驶具有巨大的节能潜力，在减少交通事故、改善拥堵、提高道路及车辆利用率等方面意义深远，并可直接带动智能汽车后市场等产业的快速发展。

另一方面，全球车联网产业进入快速发展阶段，信息化、智能化引领，全球车联网服务需求逐渐加大。基于5G技术的应用，智能交通领域将快速进入发展上行区间。

了解到，在重庆，长安、小康、力帆等汽车企业，均与百度的智能驾驶Apollo开放平台展开合作，包括自动驾驶全技术链流程、功能安全及信息安全、车联网、云服务等领域。

雷军建议，国家应研究、制定和出台关于智能交通的中长期发展目标，制定相应的法律法规和行业标准支持产业发展。尤其针对无人驾驶汽车的安全责任问题、技术试验问题、车联网的国家标准规范、智能芯片应用等产业发展关键点进行前置研判，通过鼓励性政策支持交通运输领域智能、安全、可控发展。

医疗物联：智能化就诊为“健康中国”加速

“物联网技术在医疗行业也有很广泛的应用空间。”雷军说，服务患者方面，可以采用LBS技术实现智能导诊，优化就诊流程，还可以借助可穿戴传感器和服务解决方案进行远程护理。

在保障设备质量方面，可以采用各类专用传感器，跟踪设备使用情况，借助预测性维护来修复关键医疗设备存在的潜在问题，完善设备运维体系。

环境监测方面，可以通过传感器对ICU室、手术室等特殊地点进行环境监测和预警。同时，基于医疗护理全流程的健康大数据，在安全保护前提下的数据标准细化、完善，以及数据网络的综合利用也显得尤为迫切。

在业界看来，在推进智慧医疗体系建设的大背景下，有多个方面的需要关注。比如，互联网医疗相关服务体系，包括发展互联网医疗、互联网+公共卫生服务、互联网+家庭医生签约等;另外还有医疗行业数据安全和服务质量安全。

雷军表示，要推动医疗实现智慧化，国家有关部门应逐步推动新技术在医疗卫生领域的应用，加快完善医疗物联网和健康大数据相关标准，制定医疗智能可穿戴设备及配套信息平台行业标准。

同时，出台针对物联网企业在医疗领域投入科学研究、应用开发的鼓励政策，使云计算、人工智能、虚拟现实/增强现实、物联网、区块链等技术在医疗卫生行业更好地集成创新和融合应用，满足人民日益增长的健康医疗新需求。

提高创新能力大力发展商业航天产业

关注物联网发展的同时，雷军今年参会还重点关注了在2018年热火朝天的商业航天的发展。

在雷军看来，航天是当今世界最具挑战性和广泛带动性的高科技领域之一，为服务国家发展大局和增进人类福祉作出了重要贡献。

近年，在运载、卫星和空间应用等领域，涌现出太空探索公司(SpaceX)、蓝色起源(BlueOrigin)、一网(OneWeb)等大批商业航天公司，被认为是最为活跃的创业领域之一。

雷军说，商业航天行业规模未来预计可达数万亿美元，将迎来空前的发展机遇，可重复使用火箭、巨型商业星座、商业载人空间站等航天计划，正在逐渐成真，彰显出商业航天推进技术进步和产业发展的巨大力量。

雷军建议，首先，我国应加快推动航天立法，确保民营企业长期稳定、合理有效利用空间资源的权利。建立商业航天市场准入退出、公平竞争、保险和赔偿、安全监管等机制，构建较为完善的商业航天法律体系。

雷军表示，商业航天属于快速发展的新兴行业，门槛高、投资大、战略意义显著，比多数产业更容易受到政府监管和行业政策的影响。

雷军建议，可由政府统筹，国企、民企多方聚力，布局商业航天产品智能制造，鼓励民企参与航天装备制造相关的国家重点项目，加速颠覆性航天技术创新与应用。

同时，制定商业航天装备产品量产及上下游企业的培育政策及实施细则，加大航天智能制造技术共享和转化力度，开放国家航天制造基础设施，颁布航天试验设施共享目录、有偿使用收费标准等。

在此基础上，雷军建议，应完善落实政府采购商业航天产品与服务机制，开放商业航天公司的行业准入，拓展商业服务与应用领域。

例如，可以简化商业火箭发射、航天测控、无线电频率等审批程序，引导鼓励民营企业战略性空间资源布局，承担轨道环境有序可控的应尽责任;可以进一步开放已有发射场，新增发射工位，满足高频次商业发射服务需求等。

目前，物联网技术在产品信息化、生产制造环节、经营管理环节、节能减排、安全生产等领域得到应用。

1、物联网技术在产品信息化领域的应用

产品信息化是指将信息技术被物化在产品中，以提高产品中的信息技术含量的过程。推进产品信息化的目的是增强产品的性能和功能，提高产品的附加值，促进产品升级换代。目前，汽车、家电、工程机械、船舶等行业通过应用物联网技术，提高了产品的智能化水平。

在汽车行业，物联网汽车、车联网、智慧汽车等逐渐兴起，为汽车工业发展注入新动力。2010年6月，针对物联网在汽车行业的应用，国际标准化组织提出了全网车(The
Fully Networked
Car，FNC)的概念，其目标是使汽车驾驶更安全、更舒适、更人性化。通用汽车推出了电动联网概念车EN-V，通过整合GPS导航技术、Car-2-Car通信技术、无线通信及远程感应技术，实现了自动驾驶。车主可以通过物联网对汽车进行远程控制。例如在夏季，车主可以在进入停车场前通过手机启动汽车空调。在车辆停放后，车载监控设备可以实时记录车辆周边的情况，如发现偷窃行为，系统会自动通过短信或拨打手机向车主报警。汽车芯片感应防盗系统可以正确识别车主，在车主接近或远离车辆时自动打开或关闭车锁。售后服务商可以监测车辆运行状况，对故障进行远程诊断。Car-2-Car通信技术可以使车辆之间保持一定的安全距离，避免对撞或追尾事故。

在家电行业，物联网家电的概念已经出现，物联网技术的发展将促进智能家电的发展。美的集团在上海世博会上展示了物联网家电解决方案。海尔集团推出了物联网冰箱和物联网洗衣机，小天鹅物联网滚筒洗衣机已进入美国市场。小天鹅物联网滚筒洗衣机专门针对美国新一代智能电网进行设计，能识别智能电网运行状态及分时电价等信息，自动调整洗衣机的运行状态以节约能耗。

在工程机械行业，徐工集团、三一重工等都已在工程机械产品中应用物联网技术。通过工程机械运行参数实时监控及智能分析平台，客服中心可以通过电话、短信等纠正客户的不规范 *** 作，提醒进行必要的养护，预防故障的发生。客服中心工程师可以通过安装在工程机械上的智能终端传回油温、转速、油压、起重臂幅、伸缩控制阀状态、油缸伸缩状态、回转泵状态等信息，对客户设备进行远程诊断，远程指导客户如何排除故障。

2、物联网技术在生产制造领域的应用

物联网技术应用于生产线过程检测、实时参数采集、生产设备与产品监控管理、材料消耗监测等，可以大幅度提高生产智能化水平。在钢铁行业，利用物联网技术，企业可以在生产过程中实时监控加工产品的宽度、厚度、温度等参数，提高产品质量，优化生产流程。在家电行业，海尔集团在数字化生产线中应用了RFID技术，提高了生产效率，每年可节省1200万元。

3、物联网技术在经营管理领域的应用

在企业管理方面，物联网技术主要应用于供应链管理、生产管理等领域。

(1)在供应链管理领域的应用

在供应链管理方面，物联网技术主要应用于运输、仓储等物流管理领域。将物联网技术应用于车辆监控、立体仓库等，可以显著提高工业物流效率，降低库存成本。海尔集团通过采用RFID提高了库存管理水平和货物周转效率，减少了配送不准确或不及时的情况，每年减少经济损失达900万元。鹤山雅图仕印刷有限公司的RFID应用项目实施3年来，成品处理效率提高了50%，差错率减少了5%，人力资源成本减少了2700万元。

(2)在生产管理领域的应用

在纺织、食品饮料、化工等流程型行业，物联网技术已在生产车间、生产设备管理领域得到应用。例如，无锡一棉开发建立了网络在线监控系统，可对产量、质量、机械状态等9类168个参数进行监测，并通过与企业ERP系统对接，实现了管控一体化和质量溯源，提升了生产管理水平和产品质量档次。此外，还可以及时、准确地发现某台(某眼、某锭)的异常情况，引导维修人员有的放矢地工作。

山东泓坤纺织有限公司车间温湿度监控物联网应用系统由前端设备、控制设备和管理后台组成。前端设备主要是各类温湿度传感器，负责实时采集车间环境数据并上传到控制设备;控制设备负责将各传感器数据通过GPRS网络上传到管理后台，并通过LED显示屏实时显示温湿度数据。如果环境数据超过既定的阀值，管理后台将通过短信等方式提醒相关工作人员，以便及时采取必要措施。该系统的应用使布机的作业效率从原先的70%左右提高到目前的90%。

4、物联网技术在节能减排领域的应用

物联网技术已在钢铁、有色金属、电力、化工、纺织、造纸等“高能耗、高污染”行业得到应用，有效地促进了这些行业的节能减排。智能电网的发展将促进电力行业的节能。江西电网公司对分布在全省范围内的2万台配电变压器安装传感装置，对运行状态进行实时监测，实现用电检查、电能质量监测、负荷管理、线损管理、需求侧管理等高效一体化管理，一年来降低电损12亿千瓦时。

利用物联网技术建立污染源自动监控系统，可以对工业生产过程中排放的污染物COD等关键指标进行实时监控，为优化工艺流程提供依据。

5、物联网技术在安全生产领域的应用

物联网已成为煤炭、钢铁、有色等行业保障安全生产的重要技术手段。通过建立基于物联网技术的矿山井下人、机、环监控及调度指挥综合信息系统，可以对采掘、提升、运输、通风、排水、供电等关键生产设备进行状态监测和故障诊断，可以监测温度、湿度、瓦斯浓度等。一旦传感器监测到瓦斯浓度超标，就会自动拉响警报，提醒相关人员尽快采取有效措施，减少瓦斯爆炸和透水事故的发生。通过井下人员定位系统，可以对井下作业人员进行定位和跟踪，并识别他们的身份，以便在矿难发生时得到及时营救。

二、工业领域物联网技术推广策略

物联网技术在工业领域具有广泛的应用前景，是建设“智慧企业”，发展“智慧工业”的关键技术。笔者认为，可以从以下几个方面推进物联网技术在工业领域的应用：

一是推进物联网技术在产品信息化中的应用。鼓励企业将物联网技术嵌入到工业产品中，提高产品网络化、智能化程度。重点在汽车、船舶、机械装备、家电等行业推广物联网技术，推动智慧汽车、智能家电、车联网、船联网等的发展。推进电子标签封装技术与印刷、造纸、包装等技术融合，使RFID嵌入到工业产品中。

二是在生产制造环节推广物联网技术，提高工业生产的自动化、智能化水平。通过进料设备、生产设备、包装设备等的联网，发展具有协作能力的工业机器人群，建设“无人工厂”，提高企业产能和生产效率。

三是在经营管理环节推广物联网技术，提高企业管理效率和智能化水平。在供应链管理、车间管理等管理领域推广物联网技术。

四是推进物联网技术在工业节能减排领域的应用。利用物联网技术对企业能耗、污染物排放情况进行实时监测，对能耗、COD、SO2等数据进行分析，以便优化工艺流程，采取必要的措施。

五是推进物联网技术在工业安全生产领域的应用。利用物联网技术对工矿企业作业设备、作业环境、作业人员进行实时监测，对温度、压力、瓦斯浓度等数据进行分析，当数据超标时自动报警，以便有关人员及时采取措施;或自动停机、切断电源、加大排风功率等，以避免重大安全生产事故发生。

1高效分布式
必须是高效的分布式系统。物联网产生的数据量巨大，仅中国而言，就有5亿多台智能电表，每台电表每隔15分钟采集一次数据，一天全国智能电表就会产生500多亿条记录。这么大的数据量，任何一台服务器都无能力处理，因此处理系统必须是分布式的，水平扩展的。为降低成本，一个节点的处理性能必须是高效的，需要支持数据的快速写入和快速查询。
2实时处理
必须是实时处理的系统。互联网大数据处理，大家所熟悉的场景是用户画像、推荐系统、舆情分析等等，这些场景并不需要什么实时性，批处理即可。但是对于物联网场景，需要基于采集的数据做实时预警、决策，延时要控制在秒级以内。如果计算没有实时性，物联网的商业价值就大打折扣。
3高可靠性
需要运营商级别的高可靠服务。物联网系统对接的往往是生产、经营系统，如果数据处理系统宕机，直接导致停产，产生经济有损失、导致对终端消费者的服务无法正常提供。比如智能电表，如果系统出问题，直接导致的是千家万户无法正常用电。因此物联网大数据系统必须是高可靠的，必须支持数据实时备份，必须支持异地容灾，必须支持软件、硬件在线升级，必须支持在线IDC机房迁移，否则服务一定有被中断的可能。
4高效缓存
需要高效的缓存功能。绝大部分场景，都需要能快速获取设备当前状态或其他信息，用以报警、大屏展示或其他。系统需要提供一高效机制，让用户可以获取全部、或符合过滤条件的部分设备的最新状态。
5实时流式计算
需要实时流式计算。各种实时预警或预测已经不是简单的基于某一个阈值进行，而是需要通过将一个或多个设备产生的数据流进行实时聚合计算，不只是基于一个时间点、而是基于一个时间窗口进行计算。不仅如此，计算的需求也相当复杂，因场景而异，应容许用户自定义函数进行计算。
6数据订阅
需要支持数据订阅。与通用大数据平台比较一致，同一组数据往往有很多应用都需要，因此系统应该提供订阅功能，只要有新的数据更新，就应该实时提醒应用。而且这个订阅也应该是个性化的，容许应用设置过滤条件，比如只订阅某个物理量五分钟的平均值。
7和历史数据处理合二为一
实时数据和历史数据的处理要合二为一。实时数据在缓存里，历史数据在持久化存储介质里，而且可能依据时长，保留在不同存储介质里。系统应该隐藏背后的存储，给用户和应用呈现的是同一个接口和界面。无论是访问新采集的数据还是十年前的老数据，除输入的时间参数不同之外，其余应该是一样的。
8数据持续稳定写入
需要保证数据能持续稳定写入。对于物联网系统，数据流量往往是平稳的，因此数据写入所需要的资源往往是可以估算的。但是变化的是查询、分析，特别是即席查询，有可能耗费很大的系统资源，不可控。因此系统必须保证分配足够的资源以确保数据能够写入系统而不被丢失。准确的说，系统必须是一个写优先系统。
9数据多维度分析
需要对数据支持灵活的多维度分析。对于联网设备产生的数据，需要进行各种维度的统计分析，比如从设备所处的地域进行分析，从设备的型号、供应商进行分析，从设备所使用的人员进行分析等等。而且这些维度的分析是无法事先想好的，而是在实际运营过程中，根据业务发展的需求定下来的。因此物联网大数据系统需要一个灵活的机制增加某个维度的分析。
10支持数据计算
需要支持数据降频、插值、特殊函数计算等 *** 作。原始数据的采集可能频次挺高，但具体分析时，往往不需要对原始收据进行，而是数据降频之后。系统需要提供高效的数据降频 *** 作。设备是很难同步的，不同设备采集数据的时间点是很难对齐的，因此分析一个特定时间点的值，往往需要插值才能解决，系统需要提供线性插值、设置固定值等多种插值策略才行。工业互联网里，除通用的统计 *** 作之外，往往还需要支持一些特殊函数，比如时间加权平均。
11即席分析和查询
需要支持即席分析和查询。为提高大数据分析师的工作效率，系统应该提供一命令行工具或容许用户通过其他工具，执行SQL查询，而不是非要通过编程接口。查询分析的结果可以很方便的导出，再制作成各种图标。
12灵活数据管理策略
需要提供灵活的数据管理策略。一个大的系统，采集的数据种类繁多，而且除采集的原始数据外，还有大量的衍生数据。这些数据各自有不同的特点，有的采集频次高，有的要求保留时间长，有的需要多个副本以保证更高的安全性，有的需要能快速访问。因此物联网大数据平台必须提供多种策略，让用户可以根据特点进行选择和配置，而且各种策略并存。
13开放的系统
必须是开放的。系统需要支持业界流行的标准SQL，提供各种语言开发接口，包括C/C++，Java，Go，Python，RESTful等等，也需要支持Spark，R，Matlab等等，方便集成各种机器学习、人工智能算法或其他应用，让大数据处理平台能够不断扩展，而不是成为一个孤岛。
14支持异构环境
系统必须支持异构环境。大数据平台的搭建是一个长期的工作，每个批次采购的服务器和存储设备都会不一样，系统必须支持各种档次、各种不同配置的服务器和存储设备并存。
15支持边云协同
需要支持边云协同。要有一套灵活的机制将边缘计算节点的数据上传到云端，根据具体需要，可以将原始数据，或加工计算后的数据，或仅仅符合过滤条件的数据同步到云端，而且随时可以取消，更改策略。

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