作為泛物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)領(lǐng)域的一個(gè)分支，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)是指互聯(lián)的傳感器、儀器和設(shè)備與計(jì)算機(jī)工業(yè)應(yīng)用軟件系統(tǒng)一起組成的網(wǎng)絡(luò)，用于制造流程的自動(dòng)化和效率提升，以及制造裝備、能源和資產(chǎn)的有效管理及成本降低。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)涉及數(shù)據(jù)采集、處理、交換和分析，是傳統(tǒng)分布式控制系統(tǒng)(DCS)的演進(jìn)和擴(kuò)展，借助云計(jì)算來優(yōu)化流程控制以獲得更高程度的自動(dòng)化。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)、架構(gòu)、標(biāo)準(zhǔn)和應(yīng)用

IIoT的使能技術(shù)包括網(wǎng)絡(luò)安全、云計(jì)算、邊緣計(jì)算、移動(dòng)技術(shù)、機(jī)器-機(jī)器通信、3D打印、機(jī)器人、工業(yè)大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、RFID技術(shù)，以及認(rèn)知計(jì)算等。其中最為重要的五大技術(shù)簡述如下：

虛擬-物理系統(tǒng)(CPS)：這是將傳統(tǒng)分離設(shè)備組網(wǎng)連接起來的IIoT基礎(chǔ)技術(shù)平臺，將物理流程的動(dòng)態(tài)與數(shù)字化的軟件和通信集成起來，為整個(gè)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)提供抽象和建模、設(shè)計(jì)及分析功能。

云計(jì)算：隨著互聯(lián)網(wǎng)云平臺技術(shù)和市場的發(fā)展趨于成熟、穩(wěn)定和安全，工業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)和通信也逐漸從傳統(tǒng)的本地服務(wù)器轉(zhuǎn)移到云計(jì)算平臺，工業(yè)流程的數(shù)據(jù)存儲和計(jì)算處理也更多地匯聚在云端進(jìn)行。亞馬遜、微軟、阿里云和華為等公司都針對工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)推出了各自的IIoT云平臺，GE、西門子等傳統(tǒng)工業(yè)巨頭也分別推出了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)云平臺。

邊緣計(jì)算：與云計(jì)算相反，邊緣計(jì)算是一種去中心化的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，即在邊緣側(cè)和終端設(shè)備上直接進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲和處理，以滿足工業(yè)流程對數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理和響應(yīng)的要求。

大數(shù)據(jù)分析：對工業(yè)流程所產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)及各種數(shù)據(jù)集進(jìn)行分析，以提煉出有價(jià)值的信息供科學(xué)決策使用。

AI和機(jī)器學(xué)習(xí)：將工業(yè)設(shè)備智能化以完成人機(jī)交互，或者機(jī)器與機(jī)器的通信與協(xié)作。機(jī)器學(xué)習(xí)是工業(yè)應(yīng)用AI的重要組成部分，可通過精準(zhǔn)的算法讓軟件系統(tǒng)更加準(zhǔn)確地預(yù)測工業(yè)運(yùn)營結(jié)果。

IIoT系統(tǒng)采用一種分層的模塊化結(jié)構(gòu)，從下至上分別包括設(shè)備層、網(wǎng)絡(luò)層、服務(wù)層和內(nèi)容層。設(shè)備層是指CPS、傳感器和設(shè)備等物理組件;網(wǎng)絡(luò)層包括物理網(wǎng)絡(luò)總線、云計(jì)算和通信協(xié)議等;服務(wù)層包括對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和輸出的應(yīng)用軟件;內(nèi)容層包括用戶接口設(shè)備，比如屏幕、平板電腦等。

很多公司和行業(yè)組織都在開發(fā)技術(shù)平臺以支持各種IIoT技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)、軟件和設(shè)備，比如IBM的認(rèn)知IoT、REST、OPC等，以及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟(IIC)的參考架構(gòu)(IIRA)。

雖然連接和數(shù)據(jù)采集對IIoT來說是必不可少的元素，但這并非最終的目標(biāo)。IIoT當(dāng)前的一個(gè)熱門應(yīng)用是預(yù)測性維護(hù)，因?yàn)檫@可以應(yīng)用到現(xiàn)有的設(shè)備資產(chǎn)管理系統(tǒng)，降低非預(yù)期停機(jī)時(shí)間，從而提高生產(chǎn)效率。工業(yè)大數(shù)據(jù)分析在制造設(shè)備預(yù)測性維護(hù)方面扮演著關(guān)鍵角色。

以上簡要介紹了IIoT的概念、技術(shù)、架構(gòu)、標(biāo)準(zhǔn)和應(yīng)用，下面我們從硬件實(shí)現(xiàn)的角度，分別闡述邊緣計(jì)算和智能感傳感器這兩種工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)關(guān)鍵技術(shù)。

邊緣計(jì)算

根據(jù)Gartner和IDC的市場預(yù)測，到2022年全球IoT市場規(guī)模將達(dá)到1.2萬億美元，企業(yè)級數(shù)據(jù)的一半將來自云平臺和數(shù)據(jù)中心以外的地方，其中增長最快的是移動(dòng)和IoT設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。到2020年投入到邊緣計(jì)算方面的資源將占到IoT整體開支的18%，這意味著邊緣計(jì)算將是一個(gè)快速增長且市場潛力巨大的新興領(lǐng)域，思科和華為等企業(yè)級系統(tǒng)方案提供商也在邊緣計(jì)算上投入更多技術(shù)和市場資源。

究竟什么是邊緣計(jì)算?到目前為止業(yè)界還沒有一個(gè)統(tǒng)一的定義。按照工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟(IIC)的說法，邊緣并不是一個(gè)可以明確的物理層，而是一個(gè)因應(yīng)用場景而異的邏輯層概念。但是，邊緣計(jì)算的主要價(jià)值在于可以降低數(shù)據(jù)延遲，因?yàn)檫吘売?jì)算設(shè)備離數(shù)據(jù)源比較近，可以就地計(jì)算、處理和觸發(fā)行動(dòng)，而不必先傳輸?shù)皆贫诉M(jìn)行處理，然后再反饋行動(dòng)指令，這對實(shí)時(shí)性和帶寬要求比較高的應(yīng)用特別重要。

對于IIoT應(yīng)用，除低延遲的實(shí)時(shí)性要求外，數(shù)據(jù)安全也是制造企業(yè)及IT/OT技術(shù)開發(fā)商需要考慮的因素。另外，制造設(shè)備在正常運(yùn)行時(shí)產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)并沒有特別的變化，全部上傳到云端會(huì)造成很大的寬帶和成本壓力。而邊緣計(jì)算設(shè)備可以在本地處理和存儲這些數(shù)據(jù)，只將動(dòng)態(tài)變化或異常的META信息傳輸?shù)皆贫司涂梢粤恕?/p>

智能傳感器

傳統(tǒng)意義上的傳感器只是感應(yīng)和測量物理環(huán)境的狀態(tài)，比如溫度、濕度、氣壓、振動(dòng)和運(yùn)動(dòng)等，而所謂的“智能”傳感器不但具有這些基本的感應(yīng)能力，還具有計(jì)算和處理性能，甚至無線網(wǎng)絡(luò)通信功能。此外，智能傳感器將傳感器件與微處理器和無線通信模塊集成在一個(gè)芯片封裝內(nèi)，比傳統(tǒng)的傳感器尺寸更小、功耗更低，而性能更高，已經(jīng)廣泛應(yīng)用于模數(shù)轉(zhuǎn)換、數(shù)字處理和雙向通信等各種領(lǐng)域。微機(jī)電系統(tǒng)(MEMS)是一個(gè)典型的智能傳感器，其內(nèi)置的微處理器可將傳感器采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、轉(zhuǎn)換和傳輸。這類器件可以集成更多的功能，不但可以縮小電子設(shè)備的尺寸，而且精確度和靈敏度也有很大的提升。

在工業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，智能傳感器可用于工業(yè)機(jī)器人、自動(dòng)導(dǎo)引車(AGV)、自動(dòng)化生產(chǎn)線、機(jī)器人激光焊接等各種場合。