行业主要企业：大富科技(300134)、梦网集团(002123)、共进股份(603118)、胜宏科技(300476)、润和软件(300339)、立昂技术(300603)
本文核心数据：中国物联网市场规模、中国物联网区域竞争情况
行业概况
1、定义
所谓“物联网”(Internet of
Things，IOT)，又称传感网，指的是将各种信息传感设备，如射频识别(RFID)装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等种种装置与互联网连接起来并形成一个可以实现智能化识别和可管理的网络。
早期的物联网是指依托射频识别技术的物流网络，随着技术和应用的发展，物联网的内涵已经发生了较大的变化。现阶段，物联网是指在物理世界的实体中部署具有一定感知能力、计算能力和执行能力的各种信息传感设备，通过网络设施实现信息传输、协同和处理，从而实现广域或大范围的人与物、物与物之间信息交换需求的互联。物联网依托多种信息获取技术，包括传感器、射频识别(RFID)、二维码、多媒体采集技术等。物联网的几个关键环节可以归纳为“感知、传输、处理”。
2、产业链剖析：共有四大层面
所谓产业链，是以生产相同或相近产品的企业集合所在产业为单位形成的价值链，是承担着不同的价值创造职能的相互联系的产业围绕核心产业，通过对信息流、物流、资金流的控制，在采购原材料、制成中间产品以及最终产品、通过销售网络把产品送到消费者手中的过程中形成的由供应商、制造商、分销商、零售商、最终用户构成的一个功能链结构模式。
从产业链条来看，物联网的产业链条由上而下可以分为感知层、传输层、平台层和应用层四个层级。
自2018年中美贸易摩擦以来，美国加大了对中国高新技术出口的限制，不断扩大实体清单，影响了中国一些科技主导型企业的发展，这从侧面警示了中国在全球供应链中地位的脆弱性。物联网通过传感器把物理世界与数字世界联系起来，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。其中传感器作为数据采集的源头，已经成为各种应用能力所需的数据来源所在。目前中国国内也涌现出了一些传感器芯片重点生产企业，如：高德红外、西人马、士兰微、敏芯微电子、博通、全志科技、大唐微电子、复旦微电子等。
行业发展历程：处于市场验证期
物联网是通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等 信息传感设备，按约定的协议，把任何物体与因特网连接起来，进行信息交换
和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网发 展历史悠久，可分为三个阶段：
行业政策背景：政策大力推进
“十三五”以来，国家重视物联网产业建设及物联网成果应用，出台多度政策意见来推动物联网产业发展。在“十三五”以来发布的行业政策中，以推动物联网成果应用为主，利用物联网技术加强信息交换、提高监督管理水平等。
根据最新发布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》，在“十四五”期间，明确新基建，还要让5G用户普及率提高到56%。并且5次提到关于物联网的规划发展，除了划定数字经济的7大重点产业外，其余4次提到的场合均体现出对物联网发展重点的表述。
十四五规划中划定了7大数字经济重点产业，包括云计算、大数据、物联网、工业互联网、区块链、人工智能、虚拟现实和增强现实，这7大产业也将承担起数字经济核心产业增加值占GDP超过10%目标的重任。
发展现状
1、中国物联网连接数快速增长
全球物联网仍保持高速增长。物联网领域仍具备巨大的发展空间，根据GSMA发布的《The mobile economy
2020(2020年移动经济)》报告显示，2019年全球物联网总连接数达到120亿，预计到2025年，全球物联网总连接数规模将达到246亿，年复合增长率高达13%。我国物联网连接数全球占比高达30%，2019年我国的物联网连接数363亿。而根据2021年9月世界物联网大会上的数据，2020年末，我国物联网的数量已经达到453亿个，预计2025年能够超过80亿个。
2、应用层与平台层价值最高
从产业链价值分布看，应用层和平台层贡献最大的附加值，分别占到35%左右，传输连接层虽然重要，但产值规模较小;底层的感知层元器件由于种类众多，产业价值也较大，占到20%左右。
3、传输层产业结构中传输层占比最高
根据赛迪发布的《2019-2021年中国物联网市场预测与展望数据》，物联网的传输层依旧位居最大份额;随着大规模地方性物联网政策的落实陆续完成，支撑层增长速度放缓;而随着各领域市场需求的释放，平台层、应用层市场增长速度将持续呈上升趋势。
4、中国物联网市场规模突破25万亿
目前，物联网已较为成熟地运用于安防监控、智能交通、智能电网、智能物流等。近几年来，在各地政府的大力推广扶持下，物联网产业逐步壮大。再加之近几年厂商对物联网这一概念的普及，民众对物联网的认知程度不断提高，使得我国物联网市场规模整体呈快速上升的趋势。2019年我国物联网市场规模约在176万亿元左右，2020年根据赛迪公布的数据，我国物联网市场规模约达到214万亿元左右;预计未来三年，中国物联网市场规模仍将保持18%以上的增长速度。中国物联网市场投资前景巨大，发展迅速，在各行各业的应用不断深化，将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。
行业竞争格局
1、区域竞争：北京物联网相关项目最多
截至2021年5月底，工信部共公开2批《物联网关键技术与平台创新类、集成创新与融合应用类项目公示名单》，前瞻结合2批的项目名单分析，目前中国物联网关键技术与平台创新类、集成创新与融合应用类项目主要集中在北京、浙江、广东和山东，其项目数分别为39个、24个、22个、20个。
2、企业竞争：以龙头企业间的竞争为主
《2021年中国物联网企业发展指数报告》于2021年10月29日发布，报告从动态角度评估物联网产业链各公司发展状况，围绕企业影响力、资金支持、研发技术能力、发展成效等多维度能力进行分析，剖析中国物联网企业的成就和面临的挑战，并总结中国物联网企业的发展情况及市场参与者竞争实力，试图发掘物联网行业业务实力强、成长性好以及竞争壁垒高的优秀企业群体。根据《2021年中国物联网企业发展指数报告》，2021年我国物联网最具领导力企业名单如下：
物联网行业发展前景及趋势分析
1、产业物联网占比逐渐上升
根据信通院于2020年12月发布的《2020中国物联网白皮书》，2019年中国物联网连接数中产业物联网和消费者市场各占一半，预计到2025年，物联网连接数的大部分增长来自于产业市场，产业物联网的连接数将占到总体的61%。由此来看，未来产业物联网的市场发展潜力大于消费物联网。
2、市场规模不断增大
目前，物联网在全球呈现快速发展趋势，欧、美、日、韩等国均将物联网作为重要战略新兴产业推进，但在繁荣景象背后却仍存在着众多阻碍发展的因素。其中核心标准的缺失，尤其是作为顶层设计的物联网参考架构等基础标准目前仍处于空白，基于争夺物联网产业主导权，各国对国际标准方面的竞争亦日趋白热化。
新冠疫情对于物联网行业来说犹如达摩利斯之剑，一方面疫情导致全球技术供应链出现一定的停滞期，另一方面疫情助推中国物联网的渗透。2020年无人工厂、无人配送、无人零售、远程教学、远程医疗等“无接触经济”的爆发均离不开物联网技术的支撑。综合多方面的情况分析，前瞻认为未来5年中国物联网的发展将保持高速增长，到2026年市场规模超过6万亿元。
以上数据参考前瞻产业研究院《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》。
1状态数据——状态数据可以提供供应商和消费者关于物联网的实时动态数据。2可供行为参考数据——有后续计划的状态数据。它依赖于能够改变系统实时状态的自动化技术，以及能够使人们改变行为习惯或者做长线投资的说服力。
3反馈数据——物联网创造了一个从消费者到生产者的反馈回路，在这里产品生产者可以通过适度水平的隐私、安全以及匿名性来检验产品的实际表现，并鼓励持续的产品改进和创新。
4定位数据——为商业和工业用户提供定位数据服务的领域，存在着更大的市场。
5个性化数据——不要用个人数据来拒绝个性化数据，挑战将围绕开发应用程序和产品规则而展开。说到物联网，肯定是要与当今发展迅速的信息技术关联到一块，物联网是新一代信息技术的重要组成部分之一，同时也是当前快速发展的信息化时代的重要发展内容及阶段，它的英文名字是：Internet of things(IoT)，解释也可以通俗易懂点，就是物物相连的互联网组成了物联网。物联网凭借着只能感知、部分识别技术、通信感知技术等等技术广泛的应用于各种网络应用中，这样的发展也被称为世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网的核心是应用创新能力。所以把握好了用户的感受，以用户为核心那么物联网技术必定会有非常好的前景。
其实物联网技术不是对现在的技术加以翻新革命，而是通过对现有相关技术的综合运用，目前有很多大学已经开设了物联网相关专业，其实物联网专业是一个比较混杂的学科，涉及到计算机课程、通信技术课程、电子技术课程、测控技术课程等专业性较强的专业基础知识，可能有的学校会开设一些管理学和软件开发等方面的课程知识。相关专业也开设了有6-7年左右了，很多学校也专门制定了物联网人才培养方案，学生需要学习包括基础课程、计算机系列课程、信息与通信技术、数模电技术、物联网技术及应用、物联网安全、嵌入式等等相关技术，另外做物联网开发、IT开发的人员，都需要对外语能力有一定要求，因为很多产品芯片资料都是外文的，需要保证可以读得懂才行。另外，因为物联网专业是们交叉学科，涉及到的技术非常多，所以在本科阶段如果想深入学习这些知识的话难度很大，所以面对找工作来说不仅要求学历，而且技术深度专业方向、应用能力都是企业用人的标准。
物联网将是下一个推动世界高速发展的“重要生产力”，是继通信网之后的另一个万亿级市场。业内专家认为，物联网一方面可以提高经济效益，大大节约成本。我国也正在高度关注、重视物联网的研究，工业和信息化部会同有关部门，在新一代信息技术方面正在开展研究，以形成支持新一代信息技术发展的政策措施。
随着物联网技术的不断发展和市场规模的不断扩大，其已经成为全球各国的技术及产业创新的重要战略。美国提出“智慧地球”概念，引发全球物联网关注热潮，将物联网上升为国家创新战略的重点之一。先进的硬件设计制造技术，已经趋于完善的通信互联网络均为物联网的发展创造了良好的条件。目前，美国已经开始在工业、农业、军事、医疗、环境监测、建筑、空间和海洋探索等领域开展物联网应用积累。
我国就物联网发展也做出了多项国家政策及规划，推进物联网产业体系不断完善。《物联网“十二五”发展规划》、《关于推进物联网有序健康发展的指导意见》、《关于物联网发展的十个专项行动计划》，以及近期颁发的《中国制造2025》等多项政策不断出台，并指出“掌握物联网关键核心技术，基本形成安全可控、具有国际竞争力的物联网产业体系，成为推动经济社会智能化和可持续发展的重要力量。”在物联网发展热潮以及相关政策的推动下，我国物联网产业将持续保持高速增长态势，虽然增长率近年略有下降，但仍保持在23%以上的增长速度，到2015年，我国物联网产业规模已经超过7500亿元。预计未来几年，我国物联网产业将呈加速增长态势，预计到2020年，我国物联网产业规模超过15000亿元。
我国目前在物联网应用中的工业、医疗、交通、金融以及安防等方面都得到了相应的发展。当今很多的产品其实都离不开物联网技术，比如我们身边的共享单车、进出地铁站需要刷卡的射频技术、手机移动端的考勤管理软件、小米的智能家居产品等等都是物联网技术的产品。物联网产品就在我们身边，未来只要有人生存的地方就必定会有嵌入式产品、物联网产品存在，这些产品与人类是脱离不了的。
以上由物联传媒转载，如有侵权联系删除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。随着大数据越来越火，企业们都开始纷纷使用大数据来解决问题。在大数据的解决方案中，有一个十分典型的案例，那就是物联网。其实物联网现在早就不是什么新兴的概念了，物联网现在有很多的成品已经进入了我们的生活中。在这篇文章中我们就重点为大家介绍一下关于物联网架构的相关知识。
1物联网的架构
物联网是有设备、现场网关、云网关、应用程序后端组成，物联网涉及到了云计算、大数据、嵌入式、单片机等内容，而云网关使用可靠、低延迟的消息传递系统在云边界引入设备事件。设备可能会直接将事件发送到云网关，或通过现场网关发送。现场网关是一种专用设备或软件，通常与接收事件并将事件转接到云网关的设备位于同一位置。现场网关也可预处理原始设备事件，执行过滤、聚合或协议转换等功能。当这个消息引入后，事件将通过一个或多个流处理器，此处理器可将数据路由到存储等位置，也可执行分析和其他处理。这样就是物联网架构工作原理。
2物联网常见处理类型
物联网的常见的处理类型具体就是将事件数据写入冷存储，用于存档或批处理分析。然后就是热路径分析，实时或者近乎实时分析事件流，以检测异常，识别滚动时间范围内的模式，或者在流中出现特殊情况时触发警报。而在处理设备的过程中处理设备中特殊类型的非遥测消息，比如通知和警报。这里还涉及到到了机器学习。通过控制物联网系统的组件去进行设备的运转。
3物联网中有什么是需要注意的？
上面所提到的组件与事件流式传输没有直接关系，而设备注册表是预配设备的数据库，包括设备ID和常见的设备元数据，如位置信息。而预配 API 是一种常见的外部接口，用于预配和注册新设备。某些物联网的解决方案可使命令和控制消息发送到设备。这样就是物联网的常见处理类型。
在这篇文章中我们给大家介绍了大数据中物联网的架构和常见的处理类型的内容。物联网是现在科技发展的一个方向，有很多的生活用品都实现了万物相联，可见物联网的使用广度还是非常厉害的，有意向往这方面发展的朋友，一定要好好努力哟，相信将来一定学有所成，得到自己想要的人生。
这个问题我来回答一下吧，关于物联网如何打造智慧城市的问题，物联网可以联系到整个城市的方方面面，可以进行统一规划管理，集中决策，进行自动规划，所以叫做智慧城市，具体主要包括就是交通调度、城市各种数据检测、安全监管、应急处置、物流管理、政府工作、医疗卫生、消防环保、智慧园区和教育等等，接下来详细阐述。
整个智慧城市里面最重要的可能就是智慧交通，城市越来越大，车辆人口越来越多，拥挤堵车是常态，所以智慧城市的第一步就是要打造实时自动调度的交通系统，能够对交通复杂区域进行合理规划，在高峰时期合理调度车辆和路线，这就需要对全市的车辆进行登记，安装物联网设备，同时，对整个城市主要交通节点进行检测和车流量分析，反馈给决策系统做出调度决策，保证整个城市是交通调度。
第二个方面就是城市各项参数检测监管，包括温度湿度，气压，各种污染物，以及天气预警，实现整个城市的各项参数可视化，在各大主要区域进行展示，参数异常就进行预警派人处理。这里面同样包括消防，对整个城市是建筑进行监测，安装各种物联网系统，实时检测分析，出现问题能够讲预警信息直接传输到所有相关部门，进行应急处理。接着就是智慧应急处理，那就是城市在紧急时候进行全城管理，为紧急事件让步，这就需要政府的数字化办公，能够及时的收到应急事件并启动统一管理。
大城市有一个问题就是流动人口多，不好进行管理，智慧城市在物联网时代应该借助物联网系统对流动人口加强监测，主要就是开发物联网设备，在主要路口进行人员跟踪识别，信息录入数据库，并进行大数据比对，可以对高危人群进行监测，需要的时候可以利用这个信息。这个不仅仅是智慧城市的一部分，更是智慧园区、社区的一部分。在教育方面，大家都知道教育资源发布是极其不均衡的，在物联网时代，借助5G高速低延迟的特点，可以借助智慧教育系统，实现优质教育资源全城共享，促进公平公正的教育事业。主要技术就是物联网、云计算和大数据分析，涉及到传感器网络布局、数据传输、调度算法、决策算法等等方面。
IOT网关，接收sensor数据的总入口，主要是日志，安全防护，流控，协议转换等功能，
图1 IOT网关
之前有提到IOT网关是基于python的twisted框架实现的，初期的时候该IOT网关主要实现的功能是 数据接收和转换功能 和 安全防护 。
数据接收和转换功能 ，这里很简单，拟定好数据交互格式后，IOT网关按照约定好的格式进行解析，然后转发给后端服务进行进一步的处理
安全防护 ，设备的区分主要是依靠烧录到硬件的SN号来实现，SN号包含的信息比较多，如生产批次，设备型号等，受制于厂商我安全防护不能做的非常完善，同时sensor与IOT网关的交互不能非常复杂。安全防护这一块理论上是设备接入要一型一密或者一机一密，协议上还应该启用tls/ssl安全通信协议。
图2 鉴权
安全防护要做ssl这类的安全通信协议的话，要考虑设备厂商实现通信模块能力，设备功耗，设备性能（低端设备cpu性能可能比较差，可考虑对称加密形式），IOT网关也需要引入相应模块。
另外认证从性能方面考虑，后期在设备比较多的情况下，可以加入redis等内存型key-value数据库，缓存设备信息，提高鉴权模块性能。
实践中，我们的sensor基本都是依靠电池供电，因此我们的IOT网关基本是面向短链接（后期我们有监测设备，依靠外部电源直接供电，为长连接），因此在每次发起连接我们都要进行一次鉴权，鉴权通过后，设备方可上传传感器监测数据和设备自身状态。
图3 数据交互流程
这一块的调试工作长达半年左右，才基本稳定下来，主要集中在设备商处除了硬件稳定性，还有在调试中发现传输的字符串乱码（c语言处理问题），沾包（厂商开发人员tcp协议不熟），优化传输效率，关闭cork或者 Nagle 算法（传输包很小）。
因为IOT网关不能主动断连接，理论 *** 作中，IOT网关应该和sensor有心跳协议，保证连接的有效性。设备商在数据流程交互完成后，竟然没有close 连接，直接休眠，导致网关所在服务器的连接的文件描述符一直没有正常释放，后面为了预防这种现象，我开启了 *** 作系统层面的keepalve定时器，回收失效连接（系统默认时间是2小时左右，我缩短了失效时间），理论上来说应该是应用层面去实现心跳协议。
整个IOT网关的设计，是无状态，可伸缩的，单网关在普通型ecs上可轻松达到数百tps。
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