两化融合的物联网

M2M/物联网技术是两化融合的补充和提升 ，两化融合也是物联网4大技术的组成部分和应用领域之一。
两化融合最基础的传统技术是基于短距离有线通讯的现场总线的各种控制系统，如PLC,DCS,HMI,SCADA等。
物联网理念把IT技术融合到控制系统中，实现“高效、安全、节能、环保”的“管、控、营”一体化。
物联网在制造业的“两化融合”可以从以下4个角度来进行理解：
生产自动化：将物联网技术融入制造业生产，如工业控制技术、柔性制造、数字化工艺生产线等;
产品智能化：在制造业产品中采用物联网技术提高产品技术含量，如智能家电、工业机器人、数控机床等;
管理精细化：在企业经营管理活动中采用物联网技术，如制造执行系统MES、产品追溯、安全生产的应用;
产业先进化：制造业产业和物联网技术融合优化产业结构，促进产业升级。
生产自动化
将物联网技术融入制造过程的各个环节,借助模拟专家的智能活动,取代或延伸制造环境中人的部分手工和脑力劳动，以达到最佳生产状态。通过应用整合信息系统、人机界面设备PLC触摸屏、数控机床、机器人、PDA、条码采集器、传感器、I/O、DCS、RFID、LED生产看板等多类软硬件的综合智能化系统，实现布置在生产现场的专用设备对从原材料上线到成品入库的生产过程进行实时数据采集、控制和监控。同时，智能制造系统实时接受来自ERP系统的工单、BOM、制程、供货方、库存、制造指令等信息，同时把生产方法、人员指令、制造指令等下达给人员、设备等控制层，再实时把生产结果、人员反馈、设备 *** 作状态与结果、库存状况、质量状况等动态地反馈给决策层。
产品智能化
利用传感技术、工业控制技术及其他先进技术嵌入传统产品和服务，增强产品的智能性、网络性和沟通性，从而形成先进制造产品。所谓智能性，指产品自己会“思考”，会做出正确判断并执行任务。比如智能冰箱能根据商品的条形码来识别食品，提醒你每天所需饮用的食品，商品是否快过保质期等;所谓网络性，指产品之间可以通过网络进行联系。比如智能电表可以同智能家电形成网络，自动分析各种家电的用电量和用电规律，从而对用电进行智能分配;所谓沟通性，指产品和人的主动的交流，形成互动。比如电子宠物可感知主人的情绪，根据判断用不同的沟通方式取悦主人。
管理精细化
以RFID等物联网技术应用为重点，提高企业包括产品设计、生产制造、采购、市场开拓、销售和服务支持等环节的智能化水平，从而极大提高管理水平。将RFID技术应用于每件产品上，即可实现整个生产、销售过程实现可追溯管理。在工厂车间的每一道工序都设有一个RFID读写器，并配备相应的中间件系统，联入互联网。这样，在半成品的装配、加工、转运以及成品装配和再加工、转运和包装过程中，当产品流转到某个生产环节的RFID读写器时，RFID读写器在有效的读取范围内就会检测到编码的存在。EPC代码将成为产品的唯一标识，以此编码为索引就能实时地在RFID系统网络中查询和更新产品的数据信息。基于这样的平台，生产 *** 作员或公司管理人员在办公室就可以对整个生产现场和流通环节进行很好的掌握，实现动态、高效管理。
产业先进化
物联网等信息技术是一种高附加值、高增长、高效率、低能耗、低污染的社会经济发展手段，通过与传统制造业相互融合，可以加快产业不断优化升级。首先，物联网可以促进制造业企业节能降耗，促进节能减排，发展循环经济;其次，推动制造业产业衍生，培育新兴产业，促进先进制造业发展;最后，推进制造业产品研发设计、生产过程、企业管理、市场营销、人力资源开发、企业技术改造等环节两化融合，提高智能化和大规模定制化生产能力，促进生产型制造向服务型制造转变，实现精细管理、精益生产、敏捷制造，实现制造业产业优化升级。
中国制造业经过这些年的信息化发展，已经由初期的MIS到ERP、CRM、SCM，从CAD/CAM到CAPP、PLM，初步达到一定的规模。制造业从以往的产品竞争，到现今的服务竞争，而物联网的引入又将引发技术的竞争，进而引发产业的升级优化。物联网在制造业无论是生产过程性能控制、故障诊断还是节能减排、提高生产效率、降低运营成本都将带来的新的发展。物联网技术的研发和应用，是对制造业“两化融合”的又一次升级换代，能提升企业竞争力，使企业更多地参与到国际竞争中。物联网技术的应用，必将引发制造业行业一场新的技术革命。

观察物联网产业的发展规模最直观的数据就是“物联网终端连接数”，从连接数看，据前瞻产业研究院统计数据显示，2015年我国物联网链接数量为639亿个，截止至到2017年我国物联网链接数量达到了1535亿个，相比2016年增长了698%。初步预计2018年我国物联网链接数量突破20亿个，在2019年我国物联网链接数量将达3125亿个，同比增长3852%。并预测在2020年我国物联网链接数量将达到40亿个，相比2017年增长约160%，而且这还是产业视角的保守估计，从物联网的连接构成看，目前应用最多三个方向为智能硬件、智能家电和智能计量，细分行业中智能家居和智能安防的发展最快，这一切应该与巨头的推动有关。

5G落地将推动社会迈入万物互联物联网时代

从中国高层的多次部署，到资本市场的资金热捧，近期最受舆论关注的概念之一莫过于“新基建”。其中，5G被多次提及，成为“新基建”的主要抓手。作为颠覆性技术，5G的落地将推动社会迈入万物互联的物联网时代。

物联网融合各行各业推动智能化转型

物联网作为全新的连接方式，近年来呈现突飞猛进的发展态势。在中国，物联网的大规模应用与新一轮科技与产业变革融合发展，预计2022年，中国物联网行业市场规模将超过724万亿元。他表示，各行各业的智能化转型如火如荼，物联网作为连接人、机器和设备的关键支撑技术，应加快推动布局，抓智能化转型机遇。

物联网行业就业前景怎样

根据报告，当前中国物联网产业主要采取重点地区率先试点，其他地区逐步跟进的方法来推动发展。因此，物联网安装调试人员的就业以一二线大城市、经济发达地区及无锡、杭州等试点地区为主。随着产业发展，尤其是5G技术在多个城市展开试点，二三线城市也在积极布局物联网产业试点规划，就业形势会越来越好。

得益于国家政策的大力支持和越来越多企业的频频布局，中国物联网产业快速发展，对相关人才的需求也持续增长。调查预测，未来5年物联网安装调试员人才需求量近500万人。

——以上数据及分析请参考于前瞻产业研究院《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》。

异构网络的融合和自治是物联网的最显著特征之一。由于应用需求和网络技术的多样性，在物联网的架构下将是多种网络同时共存的局面，包括用于感知信息在内的个域网、有线和无线形式的局域网、城域网和广域网等。这些性能特征各异的网络是相互补充、相互促进的，如何实现它们之间的无缝融合和自治管理，更加有效灵活地满足用户需求是物联网面临的重要技术挑战之一。
异构网络的融合和自治从技术上讲主要包括海量地址和数据的管理，接入机制的选择和异构资源的自治管理等方面。首先，在物联网中，由于物体数目巨大带来的海量地址空间的分配和管理、物体地址和标示之间的映射、海量数据的传输和存储等成为异构网络首先需要解决的问题。其次，由于各种网络性能特征各异，采用传统的单目标决策理论很难找到真正最优的接入选择方案。因此需要引入多目标决策理论，在有限资源和各用户要求的多个目标之间找到平衡点，达到多目标最优化目的。最后，由于物联网资源的异构性、网络的动态性等特点，资源的自治管理是研究的重点内容。在以自组织为主要形式的信息传感层中,关键是自感知与自配置的核心协议，包括时间同步协议、分布式定位协议、拓扑控制协议、自组织路由协议和能量管理协议等。在接入/网络层中，为支持用户和节点的移动性，除了需要在同一网络内不同小区间的水平切换技术之外，还需要从一种网络到另一种网络的垂直切换技术。由于异构网络在数据速率、频谱、QoS等方面的差异性，垂直切换所需要的精确位置测定和快速切换机制将更加复杂。同时，在异构环境中，基于上下文感知技术，进行分布式频谱(带宽)的自感知动态分配也是资源管理的趋势之一。多无线电协作(MRC)是实现上述资源管理的一项关键技术，它是指在单一节点配备多个独立的无线电系统，各无线电系统可以使用不同的接入技术及不同信道。由于一个节点可以同时与不同的接入系统建立连接，也可以同一时刻与一个接入系统保持多个连接，因而有助于实现快速垂直切换和动态资源分配。
(1)数据融合和信息处理
物联网中的节点具有数目多、体积小、能量有限、数据海量等特点，因此从提高信息准确度和降低能耗角度出发，需要有效的数据融合和信息处理技术。这些技术渗透在物联网的各个层次中。在信息感知层，可以通过移动中继、节点分组轮流工作、选取代表性上报节点、压缩感知等机制达到节能目的，同时又保证了信息的完整性和准确性；在接入/网络层，主要是通过汇聚处理和各种路由控制协议来进行数据重组和融合，减少数据传输量；在应用服务层，则主要是利用分布式数据库技术，对收到的数据进行进一步的筛选，达到数据融合的目的；同时，根据用户和环境数据信息随时空变化的动态特性，对其进行基于多层次融合的上下文感知处理。
(2)服务搜索和发现
和传统的电信网、互联网服务模式相比，物联网服务的不同之处在于强调服务的主动性提供，因此需要更高级、更复杂的服务搜索和发现技术。目前的Web服务搜索和发现技术主要有直接搜索、集中架构式搜索和分布架构式搜索三大类。直接搜索是指使用者向服务提供者直接索要服务描述的副本；集中式架构搜索是指服务提供者在一个中心目录中注册服务、发布服务公告及引用，供使用者检索；分布架构式搜索是指在Web站点上存有对服务提供者提供点处的服务描述的引用，使用者通过指定检查Web站点来获得可用的Web服务。物联网服务的搜索和发现需要在以上技术基础上增加主动性环节，即根据用户需求，自动搜索、发现和组装合适的服务，并在动态变化的异构网络环境中实现服务的可靠传送和主动提供。
(3)安全可靠性保障
物联网中的安全可靠性保障主要体现在网络安全和信息安全两方面。网络安全包括硬件平台、 *** 作系统、应用软件在内的系统安全和系统连续可靠正常运行、网络服务不中断的运行安全。信息安全则是指对信息的精确性、真实性、机密性、完整性、可用性和可控性的保护。和传统的互联网相比，由于节点的微型化和能量能力的受限化，在物联网中需要着重考虑的是算法计算强度和安全强度之间的权衡问题，即如何通过更简单的算法和更低能耗实现尽量强大的安全性。

物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题，三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合，首先需要了解其基本概念。

概念

1、物联网

根据百度百科的解释，物联网（InternetofThings，IoT）是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络（万物互联）。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成，分别实现数据采集、数据传输及数据应用的功能。目前，物联网已经广泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。

2、大数据

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有体量大（Volume）、及时性（Velocity）、多样性（Variety）、低价值密度（Value）及真实性（Veracity）的“5V”特性。

3、人工智能

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前，人工智能正在改变各行各业的传统模式，作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、机器翻译及推荐系统等领域。

深度融合

物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成，可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层，主要负责采集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中；大数据作为数据存储层，将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统（HDFS）或数据仓库（HIVE）中；人工智能作为应用层，可利用sparkml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法，对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。

应用案例

目前，物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例，首先，物联网可以作为智慧感知层，安装在客户现场的空气监测设备采集的空气质量信息通过网络传输数据中心；而后，利用大数据ETL工具（spark、hive）进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中；最后，利用人工智能相关技术进行大数据分析（sparkml、tensorflow），预测未来若干天的空气质量，并以此辅助进行科学决策及改善环境。

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