NHR系列智能显示控制仪表RS-485通信中应用
01摘要
NHR系列智能显示控制仪表是经过多年开发制造经验而设计生产，集诸多全新功能于一身的新一代智能显示控制仪表。针对现场温度、压力、液位、速度、流量等各种信号进行采集、显示、控制、远传、通讯、打印等处理，构成数字采集系统及控制系统，广泛运用于电力、石化、冶金、轻工、制药、航空等诸多领域。产品的EMC设计符合GB/T176262-11相关规定，同时产品取得了CE认证。
02产品的市场背景
在自动化控制领域，随着分布式控制系统的发展，在产业上的分布式控制系统中，经常需要采用串行通讯来达到远程信息交换的目的。目前，用于串行通讯的接口标准包括：RS-232、RS-422、RS-423和RS-485。RS-232是最早的串行接口标准，广泛应用在短间隔、较低波特率串行通讯中。其后发展起来的RS-422、RS-485是平衡传送的电气标准，比起RS-232非平衡的传送方式在电气指标上有了大幅度的进步。RS-485串行接口的电气标准实际上是RS-422的变型，它属于七层OSI (open system interconnection，开放系统互连)模型物理层的协议标准。由于性能优异、结构简单、组网轻易，RS-485总线标准得到了越来越广泛的应用。下面是关于虹润NHR 系列智能显示控制仪表在RS-485通信中的应用。
03产品的技术原理
1、系统技术方案
工业场合中,经常要用一些仪表去控制如温度、液位、流量等。在某些场合,需要1台控制器灵活地控制多台仪表,以达到设计控制目的。
本文利用标准的MODBUS RTU通讯协议与 RS-485通信指令,方便的实现与多台虹润NHR系列仪表的串行通信成功的实现了用单台控制器对多台仪表的灵活控制。可编程控制器允许在一个RS-485通信接口上连接多达100台虹润仪表,仪表大于60台时,需加一个RS-485中继器，RS-485通信口通信距离长达1KM以上。
2、RS-485总线的硬件设计
考虑到此控制系统中网络节点数较多，整个网络超过100个节点，为保证通讯的可靠性和通讯效率按照仪表在系统中实现的不同功能、数据流量、实时性要求把各仪表分布到两条总线上，而且所选器件中的RS-485芯片驱动能力均达到255点，通讯速率选96Kbps，离主站最远的节点不超过50m。
3、网络协议
为了能使具体的命令、数据在网络上正确地传输，在数据链路层必须提供一定的网络协议，保证在物理层的比特流出现错误时进行检测和校正，同时实现数据帧和命令帧的功能。然而，为保证数据传输质量，对每个字节进行校验的同时，应尽量减少特征字和校验字，而常用的数据包格式由引导码、长度码、地址码、命令码、数据、校验码、尾码组成，每个数据包长度达20～30字节，在RS-485系统中显得又有些繁杂。由于MODBUS协议是公然的通讯协议，而且被很多的工控产品生产厂家支持，该协议已广泛应用于水利、水文、电力等行业设备及系统的国际标准中，因此，本系统采用MODBUS协议作为此控制系统的网络协议。
在此控制中由于对PLC和变频器的通讯数据量小而且实时性要求不高，因此采用MODBUS ASCII方式，而对单片机的数据通讯量较大且实时性要求高,因此采用MODBUS RTU方式。
04产品的应用
考虑到100台仪表在RS485总线上的实时性、有效性、正确性，现将100台虹润NHR系列智能控制仪表通讯组网分为两条总线，分别由PLC的串口扩展口分别定义为A1、B1和A2、B2 ；下面是虹润NHR系列智能控制仪表与PLC主机连接图，见图1、图2：
图1：虹润仪表与PLC组网图
图2：虹润仪表与PLC组网图
1、虹润NHR系列智能显示控制仪表通信参数配置
(1)、通信方式为RS-485, (1个起始位，1个或2个停止位，8位数据，无奇偶校验)
(2)、通信传输数据的波特率（12K 24K 48K 96K 192K）可在仪表叁数baud中设定
(3)、通信协议为标准Modbus Rtu 模式
这里重点突出可编程控制器与虹润NHR仪表RS-485接口部分。在工业现场,RS-485通信是应用较多的一种通信方式，图中可编程控制器通过RS-485通信接口与多个NHR仪表相连接,最多可达到100台,每台仪表被赋予各自的地址码,用以识别身份，( 地址码可在仪表叁数Addr中设定)，子单元和主单元采用地址轮询方式。这样可编程控制器的RS-485通信口便能通过RS485总线对挂在下面的所有仪表进行控制 *** 作。
2、虹润NHR系列智能数字显示控制仪通信数据流解析
本通信协议采用标准ModBus协议，采用RTU（十六进制数）传输模式。ModBus协议是一种主---从式协议。任何时刻只有一个设备能够在线路上进行发送。由主站管理信息交换，且只有主站能发起。主站会依次对从站进行轮流查询。只有当从站地址与轮询地址相匹配，从站才能回复消息。从站之间不能进行直接通信。协议桢中不包含任何消息报头及消息结束符，消息的开始和结束依靠间隔时间来识别，当间隔时间长于或等于35个字符时，即作为检测到桢结束。如果网络内没有与查询地址相一致的从站或从站接收时CRC校验出错，主站将不会接收到返回桢，这时主站根据超时设定判断是否超时，如超时，作出重发或d出异常错误窗口动作。
协议桢定义如下：
从站地址：地址必须在1---247之间。
在同个主站网络中每个从站地址必须唯一。
0为广播地址，从站接收消息并作相应处理，但不能回复消息。
功能代码：包含读、写寄存器。
数据：以二进制代码传输。
CRC16：循环冗余校验，校验从从站地址到数据区最后一个字节，计算多项式码为A001(hex)。
（1）、通讯口设置
通讯方式 异步串行通讯接口，如RS-485，RS-232等。
波 特 率 2400～9600bps（可由设定仪表二级参数自由更改，设定仪表二级参数BT，默认4800）。
（2）、字节数据格式 HEX
一位起始位、八位数据位、一位停止位、无校验
（3）、消息桢格式（读、写功能是从主站角度定义的）
读寄存器桢
读寄存器返回桢
写寄存器桢
写寄存器返回桢
错误返回桢
功能代码表：1
错误代码表：2
3、产品
05结论
本文利用标准的MODBUS协议和虹润NHR系列智能显示控制仪表进行RS-485通信，实现了单台控制器控制多台NHR仪表的任务，并能实时检测各仪表的运行状态，整个系统控制灵活方便, 方案结构简单，开发成本低，周期短，既使在恶劣的工业环境下也能稳定工作。
大数据攻略案例分析及结论
我们将迎来一个“大数据时代”。与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？
｛研究结论｝
■大数据营销的本质是一个影响消费者购物前心理路径的问题，而这在大数据时代前很难做到。
■对于传统企业而言，要打通线上与线下营销，实现新的商业模式，如O2O等，离不开大数据。
■虽然大数据应用往往集中于大数据营销，但对于一些企业，大数据的应用早已超越了营销范畴，全面进入了企业供应链、生产、物流、库存、网站和店内运营等各个环节。
■对于大部分企业，由于数据分析人员与业务人员之间的彼此视角与思考方向不同，大数据分析和运营之间存在脱节情况，这是大数据无法用于企业运营最大的阻力
■对于大多数互联网公司来说，大数据量、大用户量是一个相互促进，强者越强的循环过程。
■对于大型互联网平台，大数据已经成为其生态循环中的血液，对于这些企业，最重要
的不是如何利用大数据改进自身运营，而是利用大数据更好地繁荣平台生态。
■对于平台企业，它们的大数据策略正逐渐从大数据运营，向运营大数据转变，前者和
后者的差别在于，前者只是运营改进的动力，而后者则成为企业实现未来战略的核心资源。
我们都已被反复告知：我们将迎来一个“大数据时代”。
大数据应用，将和云计算、3D打印这些技术变革一样，颠覆既有规则，并成为先行企业的制胜关键。
与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？
来自于互联网、移动互联网、物联网传感器、视频采集系统的数据正海量增长，汇成大数据的海洋，相伴的是海量数据存储、分析技术的突破性发展，所有这一切都给企业的应用带来了无限可能性。
中国企业家研究院对当前中国企业大数据应用的状况进行了归纳分类，以帮助企业了解实际应用大数据时的困局难点，并提供领先企业的典型案例以资借鉴。
表1
表2
大数据运营—企业提升效率的助推力
对于大多数企业而言，运营领域的应用是大数据最核心的应用，之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据，但随着大数据时代的到来，来自于互联网、物联网、各种传感器的海量数据扑面而至。于是，一些企业开始挖掘和利用这些数据，来推动运营效率的提升。大数据运营应用中，大数据的应用分为三类：用于企业外部营销、用于内部运营，以及用于领导层决策。
一、大数据营销
大数据营销的本质是影响目标消费者购物前的心理路径，它主要应用在三个方面：1、大数据渠道优化，2、精准营销信息推送，3、线上与线下营销的连接。在消费者购物前，通过各种方式，直接介入其信息收集和决策过程。而这种介入，是建立在对于线上与线下海量用户数据分析的基础之上。相比传统狂轰滥炸或等客上门的营销，大数据营销无论在主动性和精准性方面，都有非常大的优势。它是目前主要的大数据应用领域。
大数据营销不仅仅是用大数据找出目标顾客，向其发布促销信息，它还可以做到：
实现渠道优化。根据用户的互联网痕迹进行渠道营销效果优化，就是根据互联网上顾客的行为轨迹来找出哪个营销渠道的顾客来源最多，哪个来源顾客实际购买量最多，是否是目标顾客等等，从而调整营销资源在各个渠道的投放。例如东风日产，它利用对顾客来源的追踪，来改进营销资源在各个网络渠道如门户网站、搜索和微博的投放。
精准营销信息推送。精准建立在对海量消费者的行为分析基础之上，消费者网络浏览、搜索行为被网络留下，线下的购买和查看等行为可以被门店的POS机和视频监控记录，再加上他们在购买和注册过程中留下的身份信息，在商家面前，正逐渐呈现出消费者信息的海洋。
一些企业通过收集海量的消费者信息，然后利用大数据建模技术，按消费者属性（如所在地区、性别）和兴趣、购买行为等维度，挖掘目标消费者，然后进行分类，再根据这些，对个体消费者进行营销信息推送。比如孕妇装品牌十月妈咪通过对自己微博上粉丝评论的大数据分析，找出评论有“喜爱”相关关键词的粉丝，然后打上标签，对其进行营销信息推送。京东商城副总经理李曦表示：“用大数据找出不同细分的顾客需求群，然后进行相应的营销，是京东目前在做的事情。”小也化妆品将自身网站作为收集消费者信息的雷达，对不同消费者推荐相应的肌肤解决方案，创始人肖尚略希望在未来，大数据营销能替代网站的作用，真正成为面向顾客的前端。
打通线上线下营销。一些企业将互联网上海量消费者的行为痕迹数据与线下购买数据打通，实现了线上与线下营销的协同。比如东风日产，线上与线下的协同营销方式为：其门户网站带来订单线索，而通过这些线索，服务人员进行电话回访，从而推动顾客在线下交易。在此过程中，东风日产记录了消费者进入、浏览、点击、注册、电话回访和购买各个环节的数据，实现了一个横跨线上线下，以大数据分析为支持的，营销效果不断优化的闭环营销通路。而国双科技，衡量某一地区线下促销活动的效果，就是看互联网上，来自这个地区对于促销内容的搜索量。一些企业，通过鼓励线下顾客使用微信和Wi-Fi等可追踪消费者行为和喜好的设备，来打通线上与线下数据流，银泰百货计划铺设Wi-Fi，鼓励顾客在商场内使用，然后根据Wi-Fi账号，找出这个顾客，再通过与其它大数据挖掘公司合作，以大数据的手段，发掘这个顾客在互联网的历史痕迹，来了解这个顾客的需求类型。
二、大数据用于内部运营
相比大数据营销，大数据在内部运营中的应用更深入，对于企业内部的信息化水平，以及数据采集和分析能力的要求更高。本质上，是将企业外部海量消费者数据与企业内部海量运营数据联系起来，在分析中得到新的洞察，提升运营效率。（详见P96表5：大数据在内部运营中的应用）
表5
三、大数据用于决策
在大数据时代，企业面对众多新的数据源和海量数据，能否基于对这些数据的洞察，进行决策，进而将其变成一项企业竞争优势的来源？同大数据营销和大数据内部运营相比，运用大数据决策难度最高，因为它需要一种依赖数据的思维习惯。
已有少数企业开始尝试。比如国内一些金融机构在推出一个金融产品时，会广泛分析该金融产品的应用情况和效果、目标顾客群数据、各种交易数据和定价数据等，然后决定是否推出某个金融产品。
但是，中国企业家研究院在调研中发现，目前中国企业当中，大数据决策的应用非常之少，许多企业领导者进行决策时，仍习惯于凭借历史经验和直觉。
大数据产品——企业利润滋长的新源泉
大数据除了用于运营外，还能够与企业产品结合，成为企业产品背后竞争力的核心支持或者直接成为产品。提供大数据产品的企业分为两类，直接提供大数据产品的企业，以及将大数据作为产品和服务核心支撑的企业。前者主要为大数据产业链中提供数据服务的参与者，包括数据拥有者、存储企业，挖掘企业、分析企业等，后者则主要是那些以大数据为产品核心支撑的企业，它们大多是互联网企业，其产品和服务先天就有大数据基因，这些企业包括搜索引擎、在线杀毒、互联网广告交易平台以及众多植根于移动互联网之上，为用户提供生活和资讯服务的APP等。
表3
表4
一、大数据作为产品核心支持
它们主要在以下几方面使用大数据：
1、提供信息服务。很多互联网企业通过对海量互联网信息和线下信息的整合和分析，为个人和企业提供信息服务，典型的如百度、去哪儿、一淘、高德地图、春雨医生等等。在美国，一些互联网企业甚至根据大数据提供更深度的预测信息服务，美国科技创新公司farecast，通过分析特定航线机票的价格，帮助消费者预测机票价格走势。
2、分析用户的个性化需求，借此提供个性化产品和服务，或者实现更精准的广告。典型的有移动社交工具陌陌、百度、腾讯、广告交易平台品友互动以及一些互联网游戏商。这种应用往往先是收集海量用户的互联网行为数据，将用户分类，根据不同类型的用户，提供个性化的产品，或者提供个性化的促销信息。比如网易等门户网站推出了订阅模式，让使用者按照个人喜好方便地定制和整合不同来源的信息。
3、增强产品功能。对于很多互联网产品，如杀毒软件、搜索引擎等等，海量数据的处理能够让产品变得更聪明更强大，如果没有大数据，产品的功能就大大减弱。比如奇虎360公司的360杀毒软件，凭借每天海量的杀毒处理，建立了庞大的病毒库，这使它能够更快地发现病毒，而一些小的杀毒软件公司则无法做到这一点。
4、掌控信用状况，提供信贷服务。阿里巴巴上汇集了海量中小企业的日常资金与货品往来，通过对这些往来数据的汇总与分析，阿里巴巴能发现单个企业的资金流与收入情况，分析其信用，找出异常情况与可能发生的欺诈行为，控制信贷风险。
5、实现智能匹配。婚恋网站、交易平台等，利用大数据可以进行精准而高效的配对服务。网易花田会挖掘用户行为数据，比如点击哪些异性的页面，发表什么样的评论，建立用户兴趣模型，从而挖掘到用户所期待另一半的类型，然后主动推荐与对方匹配度比较高的人选。2010年，阿里巴巴尝试性地推出“轻骑兵”服务，由阿里巴巴将中国各产业集群地的供应商与海外买家的个性采购需求进行快速匹配，所凭借的，就是对供应商的海量交易数据信息的整合与挖掘。
二、大数据直接作为产品
对一些企业，大数据直接成为了产品，这些产品包括海量数据、分析、存储与挖掘的服务等，目前大数据产业链正在形成过程中，出现了一批开放、出售、授权大数据和提供大数据分析、挖掘的公司和机构，前者主要是一些拥有海量数据的公司，将数据服务作为新的盈利来源。如大型的互联网平台、民航、电信运营商、一些拥有大数据的政府机构等等，后者主要包括一些能够存储海量数据或者将海量数据与业务场景结合，进行分析和挖掘，或者提供相关产品的公司，如IBM、SAP、拓而思、天睿公司。它们为大数据应用者们提供海量数据存储、数据挖掘、图像视频、智能分析等服务以及相关系统产品。
大数据平台——企业群落繁荣的滋养剂
而百度已建成了包括百度指数、司南、风云榜、数据研究中心和百度统计在内的五大数据体系平台，帮助其营销平台上的企业了解消费者行为、兴趣变化，以及行业发展状况、市场动态和趋势、竞争对手动向等信息。
为解决这些问题，各个平台在积极地努力。比如阿里巴巴建立了数据委员会，在统一数据格式标准、从源头上保证数据的质量，采集和加工出精细化的数据，确保其能符合平台企业的应用场景等方面，不遗余力地尝试。尤其在大数据精细化方面，阿里巴巴更是作为其大数据战略的重点。这方面，腾讯目前也在加快步伐。比如新版腾讯网出现了“一键登录”的提示，用户可以在上面通过一些细分标签，订阅自己关注的内容。实际上，这也是腾讯收集更精细化的用户兴趣数据的一个有效手段。
Tips
大数据实战手册
将大数据应用于内部运营中时，企业会遇到一些常见问题
1企业如何获取与分析数据？
互联网是大数据的一个主要来源，一些线下的传统企业很难获得。但它们可以：
a和拥有或能抓取海量数据的平台、企业以及政府机构合作。比如淘宝上的电商就购买淘宝收集的海量数据中与自身运营相关的部分，用于自身业务。再如卡夫通过与IBM合作，在博客、论坛和讨论版的内容中抓取了479万条关于自己产品的讨论信息，通过大数据分析出消费者对卡夫食品的喜爱程度和消费方式。
b建立自己在互联网上的平台，比如朝阳大悦城利用自己的微信、微博等平台收集消费者评论数据。
c许多传统企业没有分析海量数据的能力，此时它们可以和大数据分析和挖掘公司合作，目前市场上已经有天睿公司、IBM、百分点、华胜天成等一批提供大数据分析和挖掘服务的公司，它们是传统企业进行大数据分析可以借助的力量。
2如何避免大数据应用时的部门分割？
对于许多企业，其信息流被各部门彼此分割，数据难以互通，对于这种情况下，大数据的共享和汇集就只是一个泡影，更难以实现大数据的深度应用。
要打通部门之间信息分割的局面，首先要建立统一的、集中的数据系统。就像立白信息与知识总监王永红所说的，“要真正用好大数据，企业要采用大集中的信息系统。”从更深入的角度来谈，企业信息流的部门分割，更在于企业部门之间的分割，比如有一些企业的营销按照渠道分割，导致对于顾客的大数据收集和分析效果大打折扣。
IBM智慧商务技术总监杨旭青认为，“很多时候由于组织结构问题，大数据分析有效性大大降低了。”这就需要组织与流程层面的重新设计，在这方面，阿里巴巴的部门负责人轮岗制度，对于打破部门壁垒无疑是一剂好药。而一些企业为了打破部门分割，建立了矩阵型的组织结构，强化部门间的横向合作，这些无疑为大数据的汇集、共享与应用创造了良好条件。
3如何让业务人员重视大数据的应用？
解决这个问题，一方面在于一把手对整个企业数据文化的倡导，比如1号店董事长于刚就要求业务人员无论在开会，还是汇报工作时，都以数据说话，而马云更是将大数据提升到了战略高度。
另一方面，也在于数据部门的带动，阿里巴巴数据委员会负责人车品觉分享了经验，“因为运营部门的业务人员很难看到大数据的潜力，可以首先从一些对业务见效快，见效显著的数据项目出发，通过一两个项目的成功，调动对方的积极性，然后再逐步一个个地引导。”
4为何大数据工作与运营需求脱节？
这往往是由于数据人员与业务人员视角、专业知识不同而导致的。大数据人员做了很多努力，但是业务人员却认为这些努力无关痛痒。如何解决这个问题？
有的企业从组织设计上发力，将大数据纳入业务分析部门的管理之下，用业务统驭数据。对于朝阳大悦城，由主要负责战略和经营分析的部门来管理大数据工作，其中的大数据分析人员则作为支持人员。在负责人张岩看来，大数据要靠商业法则指导，关键是找到业务需求的点，然后由数据分析和挖掘人员实现。在具体 *** 作中，大悦城对微信的数据挖掘，挖掘什么样的关键词，由业务分析人员确定，而具体挖掘则由数据部门做；有的企业从流程设计上着手，推动业务部门与数据部门人员之间的沟通，建立数据人员工作与效果挂钩的考核机制。
例如阿里巴巴根据数据挖掘的成效（比如带来的商品转化率的提升）来考核数据挖掘师，考核数据分析师则看其分析结果能否出现在经营负责人的报告中。从数据部门自身角度则需要降低运营部门使用数据的障碍和门槛，比如立白集团的数据人员会努力尝试向运营部门提供更易懂、更生动的图形化数据分析界面，在立白老板办公室上，就有一份“客户运营健康体检表”，让老板对全国经销商的当月销售情况一目了然。再如阿里巴巴开发的无线Bi，让经营人员在手机上也可以看到大数据分析结果，拿车品觉的话说，“以数据之氧气包围经营人员。”
导读新年伊始，在2020年受疫情影响的大环境下，物联网也迎来了更多充满戏剧性的挑战与变革，在疫情爆发后，各地采取的一系列措施及发生的这大大小小的的事件背后，多多少少都有物联网的身影，为此，在这里小编整理了相关报告后，和大家说说2020年物联网在全球的主要进展，分享给大家以供参考和借鉴!下面我们一起来看看物联网2020年回顾：十大重要进展。
Part I: Covid-19对IoT 2020的影响
受疫情影响，公众对物联网的兴趣下降了15%
人们通过Google搜索“物联网”话题的频率在2020年骤然下降。自2020年3月疫情大流行以来，这一下降比例达到15%;此后，“物联网”话题搜索量一直保持相对稳定并处于较低水平，也没有回升迹象。物联网显然不像其它话题那样在公众中扮演重要角色，例如：在同一时间范围内，公众对游戏的搜索兴趣猛增了约65%、对“在家工作”的兴趣增加了104%、对“失业救济金”的兴趣猛增了250%。在对3000多个财报电话的分析显示，在2020年第二季度，“IoT”一词的使用量呈类似下降趋势。但是，有关物联网，尤其是“工业物联网”的讨论在第三季度又重新开始。
尽管疫情大流行，但2020 IoT市场仍然强劲
尽管Covid-19疫情不断，并且
2020年全球GDP下降了5%，物联网市场在2020年仍在增长(无论是支出规模还是连接设备总数)。虽然有少量物联网项目因各种原因(如在封锁期间无法建立基础设施)而停止或推迟，但大多数物联网项目在2020仍在继续。
事实上，2020年是智能设备的一个拐点——活跃的物联网连接数量(例如：连接的汽车、智能家居设备、连接的工业设备)等，有史以来第一次超过了非物联网连接的数量(例如：智能手机、笔记本电脑和台式机)。目前全球有217亿活跃的连接设备，其中54%(117亿)是物联网设备连接。到2025年，预计将有超过300亿个物联网连接，即地球上几乎每人有4个物联网设备。
十余个物联网主题随疫情加速发展
物联网在应对疫情中起着至关重要的作用。一些以物联网为中心的用例在帮助世界应对疫情方面发挥了(并将继续发挥)重要作用。最值得注意的包括工作场所、医院和其它基于物联网的接触者追踪(例如：Concept
Reply的跟踪和定位系统)，以及整个疫苗供应链中的产品跟踪和验证(例如：Controlant)。
对2021年的前景持谨慎乐观态度
进入2021年，物联网技术的整体情况，看起来很乐观。人们普遍认为，任何因Covid-19对业务的负面影响都将在2021年逐渐消失，新的“数字化转型浪潮”将推动物联网市场的发展。企业将加速发展的主题之一是“新技术支持的商业模式”，其中许多新的商业模式将由互联的物联网产品来实现。企业关注的另一个主要主题是“人工智能”。
Part II: IoT 2020十大进展
最大的物联网新势力：小米
2020年1月，来自中国的电子制造商小米宣布计划在未来5年内至少投资72亿美元用于5G和人工智能(AIoT)。新的推动包括对智能电视、无人机、电动滑板车、空气净化器、路由器、安全摄像头等一系列消费和企业物联网设备的重大投资。
物联网在对抗Covid-19中的最大贡献：挽救生命
在2020年初，物联网行业没有人能够预见到，IoT技术将在这一整年中为拯救生命而扮演重要角色。伦敦帝国理工学院于2020年6月进行的一项被广泛引用的研究估计，在第一波Covid-19大流行期间，社交距离仅在欧洲就挽救了300万条生命。虽然这些被挽救的生命大多可以归功于人们只是待在家里、戴上口罩和避免接触，但物联网技术无疑在一些情况下阻止了进一步的传播。
许多物联网厂商竞相推出社交距离工具(包括BoschIO的工作场所隔离和联系人追踪解决方案，Software AG和Dell的Smart Social
Distancing解决方案，或Concept Reply的追踪和定位系统等)。
位于德国莱比锡的Goebecke面包店只是使用这种解决方案的众多企业之一。该企业老板介绍，工作场所的音频提醒和对员工数据的分析能力，都使员工更加谨慎、意识更强，这些员工随后变换了各自之间的距离。
最近，用于Covid-19的物联网的重点已经转移到疫苗供应链监控上，以确保疫苗安全交付，不发生产品丢失、篡改或变质。例如，辉瑞公司(Pfizer/Biontech)选择了冰岛的初创公司Controlant来监控其Covid-19疫苗的配送。
加速最快的物联网垂直领域：医疗保健
多年来，由于行业的高度规范性以及缺乏对医疗数字化的支持和紧迫性，在医疗环境中实施物联网项目被证明是很麻烦的。
现在，越来越多的证据表明，Covid-19已经导致了医疗保健领域的数字化爆炸，特别是在医院。美国食品药品监督管理局(FDA)在2020年5月发布了多项临时政策，以在2020年支持数字化工具。德国在2020年10月首次允许医生开出针对特定疾病的数字健康应用(例如，一款有助于治愈焦虑症的应用)。
在大流行期间激增的应用之一是“远程医疗”，即医生通过视频会议治疗患者。医生报告说，远程医疗通常被视为只是迈向数字诊断的第一步，它依靠物联网设备从远处诊断病人。数家医院于2020年开始进行试验。2020年12月，一名伦敦外科医生在加利福尼亚用5G技术对香蕉进行远程手术的视频在网上疯传。
2020年最大的物联网融资：Samsara
Samsara又成功了。2020年5月，在第一次Covid-19大封锁期间，该公司又筹集了4亿美元，旨在进一步扩大其工业物联网业务。本轮融资对该公司的估值为54亿美元，较2019年投资时估值下降14%。首席执行官Sanjit
Biswas在宣布这轮融资时，还宣布裁员300人(占劳动力的18%)，这是由于Covid-19对关键垂直运输系统的影响。
2020年值得注意的顶级投资(与物联网相关)包括：
最重要的技术标准化：5G Release 16
2020年7月，3GPP标准机构达到了一个重要的里程碑：发布版本16，这是5G技术的第二套规范，也是5G
IoT的关键一步。构成版本16的一套新规范包括对“超可靠、低延迟通信”(eURLLC)、定位功能以及对TSN(时间敏感网络)的支持等方面的重大改进，所有这些方面对于各种物联网用例的物联网连接都非常重要，尤其是对于高端应用，如工业物联网领域的应用。此外，版本16还可以在新的5G核心网上部署和管理NB-IoT和LTE-M技术，使5G网络可以通过这些技术管理大规模和低复杂性的物联网。当前，全球约有2亿个IoT连接使用NB-IoT
/ LTE-M的产品。预计，面向高端应用的5G物联网将在2022年及以后兴起。
最著名的新流行语：AIoT
多年来，人们一直认为，物联网的真正价值可以通过应用于物联网数据流的AI/ML算法来解锁。因此，事后看来，“AI + IoT=
AIoT”在2020年出现并成为一个新流行语也就不足为奇了。在2020年12月，Google对这个话题的搜索量大概比12个月前多了70%。有趣的是，这个词似乎起源于中国(而不是像“
IoT”一词起源于美国)。华为和小米以及台积电(TSMC)这几年一直在推崇人工智能物联网的概念，即人工智能和物联网的融合。
2020年，许多“非中国”公司在品牌推广工作中都使用了这个术语。美国工业软件提供商Aspen Technology于2020年8月宣布了其新的工业40
AIoT
Hub，瑞士网络安全公司Wisekey于2020年9月推出了以AIoT为中心的新数字战略。在2020年推崇这一术语的公司的其它例子包括总部位于新加坡的ASM
Pacific Technology和总部位于美国的分析软件提供商SAS。
最大的物联网相关收购：Nvidia-ARM
2020年9月13日，英伟达宣布有意收购ARM，这是迄今为止最大的半导体交易，估值400亿美元。除了是最大的半导体交易外，此次收购有望为AI&边缘物联网带来新的技术创新。英伟达收购的主要业务板块是ARM的处理器IP，其中也有重要的IoT成分，尤其是边缘计算。ARM的IoT产品&服务集团(ARM的Pelion
IoT平台、MbedOS、SoC解决方案/安全、KigenSIM解决方案)将不参与此次交易。如果这笔交易获得监管部门的批准，可能会出现这样一种情况：中国企业永远得不到ARM的技术。这可能会进一步造成美中贸易关系的不平衡，从而使美国在半导体知识产权市场占据主导地位。
2020年的重要收购(与物联网相关)包括：
最雄心勃勃的新物联网连接技术：Amazon Sidewalk
2020年11月，亚马逊通知Amazon Echo设备和Ring安全摄像头的客户，Amazon
Sidewalk将很快推送到他们的设备上。Sidewalk是一个雄心勃勃的项目，旨在创建一个邻里共享的网络，让宠物或资产追踪器等物联网设备，即使在家庭Wi-Fi网络中断或超出范围时也能连接到互联网。这是通过将不同的Wi-Fi网络连接成一个低带宽网络，供不同用户的物联网设备使用的技术。
2020年9月，LoRa低功耗标准幕后的芯片公司Semtech宣布已与亚马逊建立合作伙伴关系，以合作构建网络;几个月后的12月，据报道LoRa联盟正在洽谈，也将加入并支持Sidewalk，使用开放的LoRaWAN标准，该联盟及其500多家成员公司都支持该标准。
最重要的政府举措：美国物联网网络安全改进法
2020年12月，《物联网网络安全改进法案》终于签署成为美国法律。其中，该法律要求美国国家标准与技术研究所(NIST)定期(至少每5年一次)更新物联网安全标准和指南。专家们希望，该法律能够促使制造商在设计物联网设备时考虑到一些网络安全功能(例如：使用安全编码实践、提供足够的认证、定期给设备打补丁)。
最大的IoT 2020 IPO：C3ai
2020年12月9日，C3ai上市(在纽约证券交易所交易，股票代码为“AI”)。C3是一个真正的物联网成功案例。该公司由美国亿万富翁Tom
Siebel于2009年创立，他因创立Siebel Systems公司而闻名，2006年1月该公司出售给甲骨文。C3ai最初叫C3
Energy，主要专注于电网、电表和公用事业的数字化，该公司后来(2016年)品牌更新为C3IoT，并将其关注点扩大到能源之外，作为一个横向物联网平台。近年来，该公司强调通用分析和人工智能能力，这也是为什么该公司再次将品牌重塑为C3ai。今天的C3ai声称它可以从5700万个传感器读取数据，但Siebel明确表示，重点是AI(包括非IoT应用)。2020年12月上市至今，股价已较开盘价飙升超过40%，估值近140亿美元(截至2021年1月8日)。
以上就是小编今天给大家整理分享关于“年度盘点|物联网2020年回顾：十大重要进展”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。
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