（一）工业互联网的现实运用处景
我国工业互联网家当同盟的白皮书中，认为工业互联网平台当下紧张的运用处景为四个：（1）面向工业现场的生产过程优化；（2）面向企业运营的管理决策优化；（3）面向社会化生产的资源优化配置与协同；（4）面向产品生命周期的管理与做事优化。
物联网数字家当真正颠覆的是农业、城市根本举动步伐、医疗保健，将持续拓展到以下行业：水务行业办理方案、石油和天然气行业赋能、运输智能跟踪、医疗行业业务模式优化、采矿行业监控事情流程、酒店物联网做事和产品体验增值。
目前我国的制造业正在推动和转型，而工业互联网和工业物联网都很主要，但实际上还有很长的路要走，在安全性问题、技能根本、实际需求等方面都要进行磋商和优化。
（二）工业物联网关键范例技能
通过各种类型的传感器实现物与物、物与人、人与人之间按需的信息获取、通报、储存、认知、剖析和利用。
工业物联网的关键技能紧张包含全面感知、信息通报、智能处理、信息反馈等几个方面。全面感知是指通过利用当代化的信息网络、采集技能手段，随时随地对物体进行信息采集和获取；信息通报是指通过各种通信网络、互联网随时随地进行可靠的信息交互和共享；智能处理是指对网络到的海量数据和信息进行剖析处理，提升对工业生产环境和市场的洞察力，实现智能化的决策和掌握；信息反馈是指将处理完的信息，以程序指令的形式传达给各生产环节，以优化生产构造和完成生产操持。
概括来讲，实际上工业物联网关键技能也具有物联网感、联、知、控这四点特色。
（三）工业物联网的范例特色
《工业物联网白皮书（2017）》对工业物联网的范例特色进行了描述，我与大家一起分享一下。
来源于-2017工业物联网白皮书
1.智能感知
智能感知是工业物联网的根本。面对工业生产、物流、发卖等家当链环节产生的海量数据，工业物联网是利用传感器、射频识别等感知手段获取工业全生命周期内的不同维度的信息数据，详细包括：职员、机器、质料、工艺流程和环境等工业资源状态信息。
感知层面有三个信息来源渠道。
（1）传统系统。传统信息系统采集的信息每每具有较高的代价，一方面缘故原由是传统信息系统采集的每每是构造化数据，易于统计和剖析，另一方面缘故原由是传统信息系统采集的数据每每是比较主要的数据，对后续的数据剖析有主要的参考代价。传统信息系统包含的内容比较广泛，比如常见的ERP系统。对付企业来说，传统信息系统的培植该当是信息化培植的第一步。
（2）Web平台。信息来源的另一个主要渠道是各种Web平台，随着Web运用的遍及，尤其是Web2.0的遍及运用之后，全体Web系统产生了大量的数据，这些数据也是大数据系统的主要数据来源之一。Web系统的数据具备几个范例的特点，比如数量大、构造多样性、真假难辨等等，这就须要通过数据剖析来进一步表示其代价了。
（3）物联网系统。与传统信息系统和Web系统不同，物联网的数据大部分都是非构造化数据和半构造化数据，要想对其进行剖析须要采取特定的处理办法，比较常见的处理办法包括批处理和流处理。批处理比较常见的平台包括Hadoop和Spark，而流处理常日采取Spark Streaming、Storm等。
2.泛在连接
泛在连接是工业物联网的条件。工业资源通过有线或无线的办法彼此连接或互联网相连，形成便捷、高效的工业物联网信息通道，实现工业资源数据的互联互通，拓展了机器与人、机器与环境之间连接的广度与深度。
物联网信息通报依托有线、无线等介质进行数据传输。当前移动互联技能更多被用来实现工业物联网信息传输过程。
传输介质包括有线、无线两种类型。在这里，我们不谈有线传输。就无线类型而言，采取的无线协议有LoRa、NB-IoT、eMTC、WirelessHART、WIA-PA、ISA100等。
这些协议分为两大类。（1）低功耗短间隔通信技能，如IEEE 802.15.4，节点间传输间隔短：小于100m；多跳路由协议：CTP、RPL、LLN；（2）低功耗广域网（LPWAN），代表性技能NB-IoT、LoRa、eMTC、SigFox等具有前景，但未必可以取代已有的技能。针对室外大范围支配，LPWAN是一个很好的办理方案。NB-IoT是基于LTE的改进版本，具有技能成熟、可以复用已有基站的好处。LoRa须要支配LoRa基站，但也适用于聪慧园区等场景中，而且LoRa技能开放程度更高，更随意马虎二次开拓。
3.数字建模
数字建模是工业物联网的方法。数字建模将工业资源映射到数字空间中，在虚拟的天下里仿照工业生产流程，借助数字空间强大的信息处理能力，实现对工业生产过程全要素的抽象建模，为工业物联网实体家当链运行供应有效决策。
4.实时剖析
实时剖析是工业物联网的手段。针对所感知的工业资源数据，通过技能剖析手段，在数字空间中进行实时处理，获取工业资源状态在虚拟空间和现实空间的内在联系，将抽象的数据进一步直不雅观化和可视化，完成对外部物理实体的实时相应。
5.精准掌握
精准掌握是工业物联网的目的。通过工业资源的状态感知、信息互联、数字建模和实时剖析等过程，基于虚拟空间形成的决策，转换成工业资源实体可以理解的掌握命令，进行实际操作，实现工业资源精准的信息交互和无间隙协作。
6.迭代优化
迭代优化是工业物联网的效果。工业物联网体系能够不断地自我学习与提升，通过将工业资源数据处理、剖析和存储，形成有效的、可继续的知识库、模型库和资源库。面向工业资源制造质料、制造过程、制造工艺和制造环境，进行不断迭代优化，达到最优目标。
7.物联网安全
物联网安全是工业物联网的保障。事实上，信息系统的安全问题原来就十分突出。让现状更加恶化的是物联网IoT（Internet of Things）的涌现。IoT安全问题随着其利用规模的扩大而凸显，但实质上没有发生变革：产品本钱与安全性之间的抵牾。很多人认为IoT代表着无限的未来，但是事实上目前接入互联网的IoT设备险些都非常不理想，乃至会引入新的安全问题。这些设备不敷够可靠的操作和安全模型是有可能影响到其他设备的，它们须要管理和检讨。但是在现实利用的过程中，人们每每会轻忽这一点。物联网的设备也是建立在很多人开拓的软件层之上的，并且这些设备每每十分廉价。低廉的价格使得IoT设备很难担保安全。比如，如果对一个家用网络摄像头剖析其安全模型，人们很可能会创造它完备不屈安，使得监控内容有可能暴露在互联网上。程序员很难不犯缺点，软件险些不可能完美无缺，它们将连续存在漏洞。消费者须要关注这些IoT设备的安全性。但是目前的IoT市场，安全仍旧在向廉价妥协。如何办理这个问题仍旧困扰着人们。
（四）工业物联网发展阶段
第一个阶段，智能的感知掌握。工业物联网感知掌握阶段紧张实现物联网泛在化的末端智能感知，由多样化采集和掌握模块组成，包括各种类型传感器、RFID以及中短间隔的传感器与无线传感器网络等，实现工业物联网的数据采集和设备掌握的智能化。
第二个阶段，全面的互联互通。工业物联网借助各种传感器、RFID等实现数据采集，通过工业网关、短间隔无线通信、低功耗广域网和OPC UA等互联互通技能，将信息化共性技能与行业特色有效整合，实现无线通信网络、工业以太网、移动通信网络等异构网络的安全、高效领悟，充分发挥网络根本举动步伐的运用代价，实现做事模式创新及流程优化。
第三个阶段，深度的数据运用。利用数据挖掘、数据仓库、分布式存储等技能手段，基于云打算平台技能，进行数据建模、剖析和优化，实现多源异构数据的深度开拓运用。通过对数据进行集成化网络和处理，不断对数据进行整理，办理数据提取、集成及数据性能优化问题。从数据仓库中提取隐蔽的预测性信息，挖掘出数据间潜在的关系，快速而准确地找出有代价的信息，有效提高系统的决策支持能力。
第四个阶段，创新的做事模式。工业物联网做事模式的创新紧张集中在定制服务、增值做事、运维做事、升级做事、培训做事、咨询做事和履行做事等方面，广泛运用于智能工厂、智能交通、工业流程再造、环境监测、远程掩护、设备租赁等物联网运用示范领域，全方位构建工业物联网创新的做事模式生态，提升家当代价，优化做事资源。
作者：马礼 北方工业大学信息学院院长
本文节选自宣讲家网独家文稿《马礼：工业物联网及其关键技能》
全文链接：http://www.71.cn/2019/1231/1072102_2.shtml
