工业物联网的迅速发展与普及.doc

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1、工业物联网的迅速发展与普及  更大的区别在于思维方式的转变,M2M是以机器为主角,通过网络将机器与传感器联系起来,随着互联网技术的进步,M2M也在向互联网方向伸出触角,基于网络的发布方式与远程访问,在感觉上已经非常接近物联网了。但M2M终究并不是物联网,物联网作为思维方式的变化,是从网络端向设备与传感器端的逆向思维,两者的区别就像先有鸡还是先有蛋一样。    举例来说,一间工厂的监控系统,按照传统思维,先有机器,有机器必要的控制系统,有分散的控制器(人机界面或者工业计算机),随着计算机技术的进步,网络技术在渗透,那么可以通过改造,将工

2、厂里的控制器集中到一个中央控制系统中,再通过增加传感器来获取更多的信息,这是M2M的思维方式,在这个基础上,增加网络发布功能,用户可以通过远程访问看到系统的实际运行情况,这样也是把设备连接到了互联网上,但依然是M2M的思维方式:架构固定,对象确定,应用的行业固定,系统扩展规模可以预期……这些都是M2M的特征。  物联网思维与此相反,有一个通用的或者针对某一领域的基于互联网的设计接口,对用户而言可能仍然是一个网站、一个独立的APP等等这和M2M的网络端展现出来的功能是接近的。但在这个网络门户的背后,是一系列复杂的应用和数据分析、机器学习

3、的算法和加架构,是为了对获取到的数据进行大规模分析与处理的引擎。数据的获取成了自此向下的另一个层面,系统并不一定要将原先分散的控制系统集中到一起,甚至并不一定要和原先的控制系统相关联。通过嵌入式的传感器与分散的微处理器,通过4g网络,zigbee或者蓝牙技术,就可以将需要连接的设备与系统接入互联网。这一接入也并不是针对特定一个车间或者一个系统,需要单独编写程序实现的,而是通过统一的传感器终端完成的,对于不同类型的设备,可能仅需要改变末端传感器的类型与配置即可。    物联网可能应用于某一个车间或者系统,也可能大规模应用于某个电力网络的

4、一部分,其增长在一定程度上是不能准确预期的,因此,采用可扩展的分布式架构、云计算以及大数据技术,将架构分布在大规模的计算机集群上,从一开始就是非常有必要的。而这也正是现代互联网架构从一开始必须考虑的方向。  就现阶段而言,工业物联网距离其应该到达的程度还有相当遥远的距离,据推算,2024年电力物联网产值要超过240亿美元,而当下才刚刚勉强超过10亿,如果仍然采用M2M的传统思维,工业物联网的发展与互联网技术间的鸿沟会越来越来,而唯有采用物联网思维,两者间的距离才有可能急剧缩小。这个时间有可能需要10-20年,但更有可能是5-10年,由

5、于网络技术的爆炸性进步,这一时间也有可能急剧缩短,对于工业自动化领域从业者而言,如果要赶上这一趋势,留给我们的空间与时间非常有限。    可以预见的工业物联网发展领域,集中在能源、制造业、汽车行业、智慧城市几个方向。  在能源方面,分布式的发电系统、微电网与储能网络的建设,都为物联网技术的应用留下了广阔的空间,随着电动汽车替代燃油汽车提上世界各个国家的进程,对电网的改造已经迫在眉睫,而要能应付电动汽车充电对供电网络带来的巨大冲击,采用缓冲的储能系统以及对能源分配的智能规划是必不可少的。    制造业方面则由于人工成本的上涨以及竞争的加

6、剧,对生产跟踪、生产管理、产品质量跟踪日益迫切的需要,也在一定意义上促进工业物联网的迅速发展与普及。  汽车行业方面,特斯拉与苹果公司是物联网技术推进的两大代表,采用普及的智能操作界面替代汽车老式陈旧的操作系统,是汽车物联网最基本的体现,而汽车物联网最高级的进展,则莫过于自动驾驶。    和前几项相比,智慧城市的发展更多地停留在概念而非实质上,这是由于智慧城市相比某个特定的行业,需要更多更复杂的技术与实现,从某种程度上,是集前者之大成。而在各个领域的物联网技术尚不成熟的现状下,智慧城市显然无法得到本质上的突破与进步。

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