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。