物联网已经从无线技术，微机电系统(MEMS)，微服务和互联网的融合发展而来。这种融合有助于摧毁运营技术(OT)和信息技术(IT)之间的孤岛，使得非结构化机器生成的数据能够被分析以获得洞察力以推动改进。
虽然 Ashton 是第一次提到物联网，但自 20 世纪 70 年代以来，连接设备的概念已经出现在嵌入式互联网和普及计算的绰号之下。
例如，第一台互联网设备是 20 世纪 80 年代初在卡内基梅隆大学的可乐机器。使用网络，程序员可以检查机器的状态，并确定是否有冷饮等待他们，如果他们决定去机器。
物联网是从机器到机器(M2M)通信发展而来的，即通过网络相互连接而没有人为交互的机器。M2M 是指将设备连接到云，管理它并收集数据。
将 M2M 提升到新的水平，物联网是数十亿智能设备的传感器网络，可连接人员，系统和其他应用程序来收集和共享数据。作为其基础，M2M 提供支持物联网的连接。
物联网也是 SCADA(监督控制和数据采集)的自然延伸，SCADA 是一类用于过程控制的软件应用程序，实时从远程位置收集数据到控制设备和条件。SCADA 系统包括硬件和软件组件。硬件将数据收集并提供给安装了 SCADA 软件的计算机，然后对其进行处理并及时呈现。SCADA 的发展使得新一代 SCADA 系统发展成为第一代物联网系统。
然而，直到 2010 年中期，物联网生态系统的概念才真正发挥作用，部分原因是中国政府表示将物联网作为其五年计划的战略重点。一、物联网
在2045年，最保守的预测也认为将会有超过1千亿的设备连接在互联网上。
这些设备包括了移动设备、可穿戴设备、家用电器、医疗设备、工业探测器、监控摄像头、 汽车 ，以及服装等。它们所创造并分享的数据将会给我们的工作和生活带来一场新的信息革命。
物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。其英文名称是：“Internet of things(IoT)”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。
物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新20是物联网发展的灵魂。
代表性技术：微电子机械系统(MEMS)、无线通讯、电源管理技术
实际应用：海量数据分析、医疗实时监测
二、机器人与自动化系统
在2045年的地球上，机器人和自动化系统将无处不在。自动驾驶 汽车 会使交通更加安全与高效，或许还会给共享经济带来新的动力。
机器人则会负责日常生活中大量的任务，比如照顾老人与买菜，以及工业中的职责，比如收获农作物，维护公共设施等等。
而随着机器人的机动性、灵敏度以及智能的提高，它们将成为强大的战士，在战场上辅助、甚至替代人类士兵作战。
人工智能软件则会被使用到商业上，例如从数百TB的数据里面提取有意义的信息，使商业服务自动化，以及替代诸如客服、教师等传统意义上 “以人为本”的职业。
但是，机器人与自动化也会带来许多的危机。数百万工作被机器取代的下岗职工将会给 社会 造成极大的冲击，导致经济与 社会 的不稳。
自动化网络系统则会成为各个敌对势力相互攻击的主要突破口。在冲突中使用机器人和自动化系统则有可能造成极大的伦理和文化挑战。
代表性技术：机器学习、传感器与控制系统、人机交互
实际应用：AlphaGo、机器人神经系统、微软聊天机器人Tay
三、 量子计算
量子计算是通过叠加原理和量子纠缠等次原子粒子的特性来实现对数据的编码和 *** 纵。
虽然在过去的几十年里，量子计算只存在于理论上，近些年的研究已经开始出现有意义的结果。在未来的5-15年里，我们很有可能制造出一款有实用意义的量子计算机。
量子计算机的出现将会给其他的研究方向，比如气候模拟、药物研究、以及材料科学带来巨大的进步。
不过，最令人期待的还是量子密码学。一台量子计算机将可以破解世上所有的加密方式，而量子加密也将真正无懈可击。
如今，量子计算机的许多技术堡垒已经开始被逐一攻克，虽然我们也许在21世纪40年代才会看到真正实用的量子计算机，但来自政府和业界的大量投资意味着量子计算已经迈过了转折点。
代表性技术：量子纠错、量子编程、后量子密码学
实际应用：MIT量子叠加研究、IBM云端量子计算服务、量子通讯卫星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。 1、 未来是万物互联&万物智能黄金十年，市场空间可观。物联网市场规模超万亿，未来仍存广阔市场空间。 目前中国物联网市场规模已超过 2 万亿元人民币，同比增速持续维持在 20%以上，同时 IDC 预计 2025 年全球物联网市场规模达到 11 万亿美元。物联网市场规模的快速增长主要来源于： （1） AIoT 科技 大方向，未来规模高速增长。预计 2022 年 AIoT 市场达到 7509 亿元， 2018 年-2022 年复合增长率达到 305%。 （2）5G 为基， 物联网连接数持续快速增长。 物联网连接数预计在 2019-2025 年将以 21%CAGR 增长，同时产业物联网领域连接量将成为主要增长贡献。 （3） 物体数据开始产生交互属性， 物联流量释放数据商业价值。 物联网时代实现万物互联，提供物体的流量，创造新的数据价值。 2、 十年沉淀，多核驱动物联网产业加速发展 核心驱动一：技术/产品/产业链日趋成熟。 网络由局域到广域、由窄带到宽带、由低速到高速。 另外， 物联网产业链各层不断发展完善： 1芯片/模组性能指标逐渐优化，应用场景不断扩展； 2网络覆盖不断完善， 4G/5G 与 NB-IoT 基站数量快速增长；3平台建设赋能物联网； 4应用场景不断拓宽。 核心驱动二：降本增效助力物联网普及。 1 摩尔定律推动芯片硬件价格快速下降；2规模效应推动模组等产品价格下降； 3 流量资费快速下降； 4物联网助力企业经营/生产效率提升。 核心驱动三：场景丰富+数据闭环+巨头加速入局，释放物联网显著商业价值。 1物联网应用场景经历由单一到丰富，由简单自动化到智能化演进； 2数据也从单一采集到产生数据交互，提高产品/应用粘性，数据链条从底层芯片、 MCU、通信模组、网络覆盖到中上层 *** 作系统、应用平台全打通，生态构建和商业闭环加速释放物联网商业价值；3以华为/小米/高通/谷歌/腾讯等为代表的 科技 巨头纷纷入局 IOT，引领产业加速发展； 核心驱动四：传统产业数字化转型/升级， IOT 应用边界不断拓展。 传统产业发展至今也将面临数字化转型，应用物联网，拓宽物联网产业边界。 3、 科技 巨头积极布局 AIoT，引领行业加速发展 以互联网企业、设备商、 芯片以及硬件终端为代表的 科技 巨头积极布局 IOT。 （1）阿里巴巴以阿里经济体为核心，向天猫精灵与阿里云 IoT 提供业务支持，打造AIoT 生态。（2）京东构建小京鱼智能平台，提供 AIoT 解决方案；（3）华为开启 AIoT新篇章，覆盖包括电力、交通、 汽车 等多个领域；（4）苹果围绕 iOS 布局，储备丰厚 AI 能力；（5） 高通作为万物互联践行者， AIoT 布局多场景应用；（6） 小米核心技术为 AIoT 发展提供支撑，打造包括家庭、个人与智能生活三大应用场景；（7）美的打造智慧家居 AIoT 应用场景。 4、产业链（端、管、云） 及相关标的： 端： 1）传感器：步入智能化阶段，车联网是主要发展阵地——海康威视、大华股份、 韦尔股份、必创 科技 、汉威 科技 等； 2） MCU：芯片级的计算机，智能控制的核心——拓邦股份、和而泰、兆易创新、中颖电子、瑞芯微、全志 科技 等； 3）通信芯片： 基带射频两大阵营，蜂窝、 WiFi、 LoRa 各放异彩——乐鑫 科技 、翱捷 科技 、中兴通讯、华为/高通/MTK/展锐等； 4）通信模组：联网基础枢纽，承上启下重要一环——广和通、移远通信、美格智能、 有方 科技 、 日海智能等； 5） 终端： M2M空间广阔——鸿泉物联、威胜信息、移为通信等。 管： 无线传输为主，短距和长距各擅胜场——中兴通讯、三大运营商等 云： 物联平台，应用层进行管理和分析的天地——涂鸦智能、 思科等
第1名：歌尔声学
歌尔声学股份有限公司成立于2001年6月，2008年5月在深圳证券交易所成功上市。主营业务为电声器件、电子配件和LED封装及相关产品的研发、生产和销售，主要为全球顶级厂商提供产品与服务，客户涵盖三星、LG、松下、索尼、谷歌、微软、缤特力、思科等。
第2名：大华股份
浙江大华技术股份有限公司是领先的监控产品供应商和解决方案服务商，2008年5月成功在A股上市。
第3名：航天电子
航天时代电子技术股份有限公司(简称航天电子)是中国航天科技集团公司旗下从事航天电子测控、航天电子对抗、航天制导、航天电子元器件专业的高科技上市公司。其子公司长征火箭技术股份有限公司生产磁致伸缩位移传感器。
第4名：华天科技
天水华天科技股份有限公司成立于2003年12月，2007年11月公司股票在深圳证券交易所成功发行上市。华天科技主要从事半导体集成电路、MEMS传感器、半导体元器件的封装测试业务。
第5名：东风科技
东风电子科技股份有限公司，是以汽车零部件研发、制造、销售为主业的上市公司。控股股东为东风汽车有限公司，占公司总股本的75%。公司创立于1997年6月，由原东风汽车公司仪表公司改制组建东风汽车电子仪表股份有限公司，同年7月3日在上海证券交易所挂牌上市。
第6名：航天机电
上海航天汽车机电股份有限公司(简称“航天机电”)成立于1998年5月28日，是上海航天工业总公司、上海舒乐电器总厂(现更名为上海航天有线电厂)、上海新光电讯厂和上海仪表厂(现更名为上海仪表厂有限责任公司)等四家企业依托航天高科技优势共同发起，以募集设立方式设立的股份(上市)有限公司。
第7名：通鼎互联
通鼎集团有限公司创建于1999年，占地2100多亩，总资产118亿元，是专业从事通信用光纤光缆、通信电缆、铁路信号电缆、城市轨道交通电缆、RF电缆、特种光电缆、光器件和机电通信设备等产品的研发、生产、销售和工程服务，并涉足房地产、金融等多元领域的国家级优秀民营企业集团。
第8名：华工科技
华工科技成立于1999年7月28日，2000年在深圳证券交易所上市，是华中地区第一家由高校产业重组上市的高科技公司，其下属有华工激光、华工正源、华工高理、华工图像、海恒化诚等企业。
第9名：科陆电子
深圳市科陆电子科技股份有限公司成立于1996年，于2007年3月在深交所挂牌上市。科陆电子主营电工仪器仪表与电力自动化，生产温度传感器压力传感器、液位传感器、位移传感器、流量开关传感器、速度传感器、称重传感器等。
第10名：士兰微
杭州士兰微电子股份有限公司(以下简称士兰微)1997年成立，是专业从事集成电路芯片设计以及半导体微电子相关产品生产的高新技术企业，公司现在的主要产品是集成电路和半导体产品。
扩展资料：
传感器相关的现行国家标准
GB/T 14479-1993 传感器图用图形符号
GB/T 15478-1995 压力传感器性能试验方法
GB/T 15768-1995 电容式湿敏元件与湿度传感器总规范
GB/T 15865-1995 摄像机(PAL/SECAM/NTSC)测量方法第1部分:非广播单传感器摄像机
GB/T 1382317-1996 振动与冲击传感器的校准方法声灵敏度测试
GB/T 18459-2001 传感器主要静态性能指标计算方法
GB/T 18806-2002 电阻应变式压力传感器总规范
GB/T 188582-2002 低压开关设备和控制设备控制器-设备接口(CDI) 第2部分:执行器传感器接口(AS-i)
GB/T 189011-2002 光纤传感器第1部分:总规范
GB/T 19801-2005 无损检测声发射检测声发射传感器的二级校准
GB/T 7665-2005 传感器通用术语
GB/T 7666-2005 传感器命名法及代号
GB/T 113491-2006 振动与冲击机械导纳的试验确定第1部分：基本定义与传感器
GB/T 20521-2006 半导体器件第14-1部分: 半导体传感器-总则和分类
GB/T 1404815-2006 低压开关设备和控制设备第5-6部分：控制电路电器和开关元件-接近传感器和开关放大器的DC接口（NAMUR）
GB/T 20522-2006 半导体器件第14-3部分: 半导体传感器-压力传感器
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GB/T 20339-2006 农业拖拉机和机械固定在拖拉机上的传感器联接装置技术规范
GB/T 2048521-2007 振动与冲击传感器校准方法第21部分：振动比较法校准
GB/T 2048513-2007 振动与冲击传感器校准方法第13部分: 激光干涉法冲击绝对校准
GB/T 13606-2007 土工试验仪器岩土工程仪器振弦式传感器通用技术条件
GB/T 21529-2008 塑料薄膜和薄片水蒸气透过率的测定电解传感器法
GB/T 204851-2008 振动与冲击传感器校准方法第1部分: 基本概念
GB/T 2048512-2008 振动与冲击传感器校准方法第12部分：互易法振动绝对校准
GB/T 2048522-2008 振动与冲击传感器校准方法第22部分：冲击比较法校准
GB/T 7551-2008 称重传感器
GB 47932-2008 测量、控制和实验室用电气设备的安全要求第2部分：电工测量和试验用手持和手 *** 电流传感器的特殊要求
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GB/T 1382319-2008 振动与冲击传感器的校准方法地球重力法校准
GB/T 251101-2010 工业自动化系统与集成工业应用中的分布式安装第1部分：传感器和执行器
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GB/T 138234-1992 振动与冲击传感器的校准方法磁灵敏度测试
GB/T 138235-1992 振动与冲击传感器的校准方法安装力矩灵敏度测试
GB/T 138236-1992 振动与冲击传感器的校准方法基座应变灵敏度测试
GB/T 138238-1994 振动与冲击传感器的校准方法横向振动灵敏度测试
GB/T 138239-1994 振动与冲击传感器的校准方法横向冲击灵敏度测试
GB/T 1382312-1995 振动与冲击传感器的校准方法安装在钢块上的无阻尼加速度计共振频率测试
GB/T 1382314-1995 振动与冲击传感器的校准方法离心机法一次校准
GB/T 1382315-1995 振动与冲击传感器的校准方法瞬变温度灵敏度测试法
GB/T 1382316-1995 振动与冲击传感器的校准方法温度响应比较测试法
GB/T 13866-1992 振动与冲击测量描述惯性式传感器特性的规定
参考资料来源：百度百科-传感器 （检测装置）
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