二、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)及其典型特征

（一）工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的現(xiàn)實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景

我國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟的白皮書(shū)中，認(rèn)為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)當(dāng)下主要的應(yīng)用場(chǎng)景為四個(gè)：（1）面向工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的生產(chǎn)過(guò)程優(yōu)化；（2）面向企業(yè)運(yùn)營(yíng)的管理決策優(yōu)化；（3）面向社會(huì)化生產(chǎn)的資源優(yōu)化配置與協(xié)同；（4）面向產(chǎn)品生命周期的管理與服務(wù)優(yōu)化。

物聯(lián)網(wǎng)數(shù)字產(chǎn)業(yè)真正顛覆的是農(nóng)業(yè)、城市基礎(chǔ)設(shè)施、醫(yī)療保健，將持續(xù)拓展到以下行業(yè)：水務(wù)行業(yè)解決方案、石油和天然氣行業(yè)賦能、運(yùn)輸智能跟蹤、醫(yī)療行業(yè)業(yè)務(wù)模式優(yōu)化、采礦行業(yè)監(jiān)控工作流程、酒店物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)和產(chǎn)品體驗(yàn)增值。

目前我國(guó)的制造業(yè)正在推動(dòng)和轉(zhuǎn)型，而工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)都很重要，但實(shí)際上還有很長(zhǎng)的路要走，在安全性問(wèn)題、技術(shù)基礎(chǔ)、實(shí)際需求等方面都要進(jìn)行探討和優(yōu)化。

（二）工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵典型技術(shù)

通過(guò)各種類型的傳感器實(shí)現(xiàn)物與物、物與人、人與人之間按需的信息獲取、傳遞、儲(chǔ)存、認(rèn)知、分析和使用。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵技術(shù)主要包含全面感知、信息傳遞、智能處理、信息反饋等幾個(gè)方面。全面感知是指通過(guò)利用現(xiàn)代化的信息收集、采集技術(shù)手段，隨時(shí)隨地對(duì)物體進(jìn)行信息采集和獲取；信息傳遞是指通過(guò)各種通信網(wǎng)絡(luò)、互聯(lián)網(wǎng)隨時(shí)隨地進(jìn)行可靠的信息交互和共享；智能處理是指對(duì)收集到的海量數(shù)據(jù)和信息進(jìn)行分析處理，提升對(duì)工業(yè)生產(chǎn)環(huán)境和市場(chǎng)的洞察力，實(shí)現(xiàn)智能化的決策和控制；信息反饋是指將處理完的信息，以程序指令的形式傳達(dá)給各生產(chǎn)環(huán)節(jié)，以優(yōu)化生產(chǎn)結(jié)構(gòu)和完成生產(chǎn)計(jì)劃。

概括來(lái)講，實(shí)際上工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)也具有物聯(lián)網(wǎng)感、聯(lián)、知、控這四點(diǎn)特征。

（三）工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的典型特征

《工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)白皮書(shū)（2017）》對(duì)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的典型特征進(jìn)行了描述，我與大家一起分享一下。

來(lái)源于-2017工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)白皮書(shū)

1.智能感知

智能感知是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)。面對(duì)工業(yè)生產(chǎn)、物流、銷售等產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是利用傳感器、射頻識(shí)別等感知手段獲取工業(yè)全生命周期內(nèi)的不同維度的信息數(shù)據(jù)，具體包括：人員、機(jī)器、原料、工藝流程和環(huán)境等工業(yè)資源狀態(tài)信息。

感知層面有三個(gè)信息來(lái)源渠道。

（1）傳統(tǒng)系統(tǒng)。傳統(tǒng)信息系統(tǒng)采集的信息往往具有較高的價(jià)值，一方面原因是傳統(tǒng)信息系統(tǒng)采集的往往是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，易于統(tǒng)計(jì)和分析，另一方面原因是傳統(tǒng)信息系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)往往是比較重要的數(shù)據(jù)，對(duì)后續(xù)的數(shù)據(jù)分析有重要的參考價(jià)值。傳統(tǒng)信息系統(tǒng)包含的內(nèi)容比較廣泛，比如常見(jiàn)的ERP系統(tǒng)。對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，傳統(tǒng)信息系統(tǒng)的建設(shè)應(yīng)該是信息化建設(shè)的第一步。

（2）Web平臺(tái)。信息來(lái)源的另一個(gè)重要渠道是各種Web平臺(tái)，隨著Web應(yīng)用的普及，尤其是Web2.0的普及應(yīng)用之后，整個(gè)Web系統(tǒng)產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)也是大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的重要數(shù)據(jù)來(lái)源之一。Web系統(tǒng)的數(shù)據(jù)具備幾個(gè)典型的特點(diǎn)，比如數(shù)量大、結(jié)構(gòu)多樣性、真假難辨等等，這就需要通過(guò)數(shù)據(jù)分析來(lái)進(jìn)一步體現(xiàn)其價(jià)值了。

（3）物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)。與傳統(tǒng)信息系統(tǒng)和Web系統(tǒng)不同，物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)大部分都是非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，要想對(duì)其進(jìn)行分析需要采用特定的處理方式，比較常見(jiàn)的處理方式包括批處理和流處理。批處理比較常見(jiàn)的平臺(tái)包括Hadoop和Spark，而流處理通常采用Spark Streaming、Storm等。

2.泛在連接

泛在連接是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的前提。工業(yè)資源通過(guò)有線或無(wú)線的方式彼此連接或互聯(lián)網(wǎng)相連，形成便捷、高效的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)信息通道，實(shí)現(xiàn)工業(yè)資源數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通，拓展了機(jī)器與人、機(jī)器與環(huán)境之間連接的廣度與深度。

物聯(lián)網(wǎng)信息傳遞依托有線、無(wú)線等介質(zhì)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。當(dāng)前移動(dòng)互聯(lián)技術(shù)更多被用來(lái)實(shí)現(xiàn)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)信息傳輸過(guò)程。

傳輸介質(zhì)包括有線、無(wú)線兩種類型。在這里，我們不談?dòng)芯€傳輸。就無(wú)線類型而言，采用的無(wú)線協(xié)議有LoRa、NB-IoT、eMTC、WirelessHART、WIA-PA、ISA100等。

這些協(xié)議分為兩大類。（1）低功耗短距離通信技術(shù)，如IEEE 802.15.4，節(jié)點(diǎn)間傳輸距離短：小于100m；多跳路由協(xié)議：CTP、RPL、LLN；（2）低功耗廣域網(wǎng)（LPWAN），代表性技術(shù)NB-IoT、LoRa、eMTC、SigFox等具有前景，但未必可以取代已有的技術(shù)。針對(duì)室外大范圍部署，LPWAN是一個(gè)很好的解決方案。NB-IoT是基于LTE的改進(jìn)版本，具有技術(shù)成熟、可以復(fù)用已有基站的好處。LoRa需要部署LoRa基站，但也適用于智慧園區(qū)等場(chǎng)景中，而且LoRa技術(shù)開(kāi)放程度更高，更容易二次開(kāi)發(fā)。

3.數(shù)字建模

數(shù)字建模是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的方法。數(shù)字建模將工業(yè)資源映射到數(shù)字空間中，在虛擬的世界里模擬工業(yè)生產(chǎn)流程，借助數(shù)字空間強(qiáng)大的信息處理能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程全要素的抽象建模，為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)實(shí)體產(chǎn)業(yè)鏈運(yùn)行提供有效決策。

4.實(shí)時(shí)分析

實(shí)時(shí)分析是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的手段。針對(duì)所感知的工業(yè)資源數(shù)據(jù)，通過(guò)技術(shù)分析手段，在數(shù)字空間中進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，獲取工業(yè)資源狀態(tài)在虛擬空間和現(xiàn)實(shí)空間的內(nèi)在聯(lián)系，將抽象的數(shù)據(jù)進(jìn)一步直觀化和可視化，完成對(duì)外部物理實(shí)體的實(shí)時(shí)響應(yīng)。

5.精準(zhǔn)控制

精準(zhǔn)控制是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的目的。通過(guò)工業(yè)資源的狀態(tài)感知、信息互聯(lián)、數(shù)字建模和實(shí)時(shí)分析等過(guò)程，基于虛擬空間形成的決策，轉(zhuǎn)換成工業(yè)資源實(shí)體可以理解的控制命令，進(jìn)行實(shí)際操作，實(shí)現(xiàn)工業(yè)資源精準(zhǔn)的信息交互和無(wú)間隙協(xié)作。

6.迭代優(yōu)化

迭代優(yōu)化是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的效果。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)體系能夠不斷地自我學(xué)習(xí)與提升，通過(guò)將工業(yè)資源數(shù)據(jù)處理、分析和存儲(chǔ)，形成有效的、可繼承的知識(shí)庫(kù)、模型庫(kù)和資源庫(kù)。面向工業(yè)資源制造原料、制造過(guò)程、制造工藝和制造環(huán)境，進(jìn)行不斷迭代優(yōu)化，達(dá)到最優(yōu)目標(biāo)。

7.物聯(lián)網(wǎng)安全

物聯(lián)網(wǎng)安全是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的保障。事實(shí)上，信息系統(tǒng)的安全問(wèn)題原本就十分突出。讓現(xiàn)狀更加惡化的是物聯(lián)網(wǎng)IoT（Internet of Things）的出現(xiàn)。IoT安全問(wèn)題隨著其使用規(guī)模的擴(kuò)大而凸顯，但本質(zhì)上沒(méi)有發(fā)生變化：產(chǎn)品成本與安全性之間的矛盾。很多人認(rèn)為IoT代表著無(wú)限的未來(lái)，但是事實(shí)上目前接入互聯(lián)網(wǎng)的IoT設(shè)備幾乎都非常不理想，甚至?xí)胄碌陌踩珕?wèn)題。這些設(shè)備不足夠可靠的操作和安全模型是有可能影響到其他設(shè)備的，它們需要管理和檢查。但是在現(xiàn)實(shí)使用的過(guò)程中，人們往往會(huì)疏忽這一點(diǎn)。物聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備也是建立在很多人開(kāi)發(fā)的軟件層之上的，并且這些設(shè)備往往十分廉價(jià)。低廉的價(jià)格使得IoT設(shè)備很難保證安全。比如，如果對(duì)一個(gè)家用網(wǎng)絡(luò)攝像頭分析其安全模型，人們很可能會(huì)發(fā)現(xiàn)它完全不安全，使得監(jiān)控內(nèi)容有可能暴露在互聯(lián)網(wǎng)上。程序員很難不犯錯(cuò)誤，軟件幾乎不可能完美無(wú)缺，它們將繼續(xù)存在漏洞。消費(fèi)者需要關(guān)注這些IoT設(shè)備的安全性。但是目前的IoT市場(chǎng)，安全仍然在向廉價(jià)妥協(xié)。如何解決這個(gè)問(wèn)題仍然困擾著人們。

（四）工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展階段

第一個(gè)階段，智能的感知控制。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)感知控制階段主要實(shí)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)泛在化的末端智能感知，由多樣化采集和控制模塊組成，包括各種類型傳感器、RFID以及中短距離的傳感器與無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)等，實(shí)現(xiàn)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)采集和設(shè)備控制的智能化。

第二個(gè)階段，全面的互聯(lián)互通。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)借助各類傳感器、RFID等實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集，通過(guò)工業(yè)網(wǎng)關(guān)、短距離無(wú)線通信、低功耗廣域網(wǎng)和OPC UA等互聯(lián)互通技術(shù)，將信息化共性技術(shù)與行業(yè)特征有效整合，實(shí)現(xiàn)無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)、工業(yè)以太網(wǎng)、移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)等異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的安全、高效融合，充分發(fā)揮網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的應(yīng)用價(jià)值，實(shí)現(xiàn)服務(wù)模式創(chuàng)新及流程優(yōu)化。

第三個(gè)階段，深度的數(shù)據(jù)應(yīng)用。利用數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、分布式存儲(chǔ)等技術(shù)手段，基于云計(jì)算平臺(tái)技術(shù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)建模、分析和優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的深度開(kāi)發(fā)應(yīng)用。通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行集成化收集和處理，不斷對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，解決數(shù)據(jù)提取、集成及數(shù)據(jù)性能優(yōu)化問(wèn)題。從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中提取隱藏的預(yù)測(cè)性信息，挖掘出數(shù)據(jù)間潛在的關(guān)系，快速而準(zhǔn)確地找出有價(jià)值的信息，有效提高系統(tǒng)的決策支持能力。

第四個(gè)階段，創(chuàng)新的服務(wù)模式。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)模式的創(chuàng)新主要集中在定制服務(wù)、增值服務(wù)、運(yùn)維服務(wù)、升級(jí)服務(wù)、培訓(xùn)服務(wù)、咨詢服務(wù)和實(shí)施服務(wù)等方面，廣泛應(yīng)用于智能工廠、智能交通、工業(yè)流程再造、環(huán)境監(jiān)測(cè)、遠(yuǎn)程維護(hù)、設(shè)備租賃等物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用示范領(lǐng)域，全方位構(gòu)建工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新的服務(wù)模式生態(tài)，提升產(chǎn)業(yè)價(jià)值，優(yōu)化服務(wù)資源。