· Zen HuiFer · 从零开始构建企业级物联网平台  · 需要23 分钟阅读

物联网平台的时代背景

物联网平台的时代背景:从20世纪70年代的初步探索,到90年代的概念提出,再到2000年代的技术突破,物联网经历了快速发展。传感器技术、通信技术、大数据和云计算等关键技术推动了物联网的普及和应用。了解物联网的历史和技术驱动因素,有助于更好地把握未来的发展趋势。

物联网平台的时代背景:从20世纪70年代的初步探索,到90年代的概念提出,再到2000年代的技术突破,物联网经历了快速发展。传感器技术、通信技术、大数据和云计算等关键技术推动了物联网的普及和应用。了解物联网的历史和技术驱动因素,有助于更好地把握未来的发展趋势。

物联网平台的时代背景

物联网的兴起

在阐述物联网的兴起之前,需要对物联网做一个基础定义。物联网(Internet of Things,简称IoT)是一个广泛的概念,它指的是通过各种信息传感设备,如射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统(GPS)和激光扫描器等,将所有物品与互联网连接起来,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的网络。

物联网的兴起是一个渐进的过程,它的根源可以追溯到20世纪70年代末,当时卡内基梅隆大学的学生(David Nichols)将一台可口可乐自动售货机连接到Arpanet(互联网的前身),使其成为世界上第一台能够报告库存状态的物联网设备。

随着时间推移进入90年代,随着互联网的普及和移动通信技术的发展,物联网的概念开始在学术界和工业界得到关注。1999年,麻省理工学院的凯文·阿什顿(Kevin Ashton)首次提出“物联网”这个术语,标志着物联网作为一个独立领域正式诞生。

进入到2000年代初,无线传感器网络(WSN)技术的出现为物联网的进一步发展提供了新的技术基础。2005年,国际电信联盟(ITU)发布了《ITU互联网报告2005:物联网》报告,预测物联网将带来“万亿传感器经济”,这进一步推动了物联网技术的研究和应用。

紧接着2007年,苹果公司推出第一代iPhone,其集成的传感器和应用程序接口(API)为物联网设备与智能手机的交互提供了新的可能性。同年,亚马逊推出亚马逊云服务(AWS),为物联网设备提供了强大的数据存储和计算能力。

进入2010年代,随着云计算、大数据、人工智能等技术的快速发展,物联网开始进入快速增长期。2014年,谷歌以32亿美元收购智能家居设备制造商Nest Labs,这一事件标志着物联网技术开始受到大型科技公司的重视。

关键的2016年,全球物联网设备数量首次超过人口总数(2018年世界物联网博览会透入物联网设备数据量级到达万亿级别),这一里程碑事件标志着物联网已经成为我们生活的一部分。同年,国际标准化组织(ISO)和国际电信联盟(ITU)等机构开始制定物联网相关的国际标准,以促进物联网技术的全球统一和互操作性。

技术驱动因素

物联网的兴起与快速发展,得益于一系列基础技术的突破与创新。传感器技术作为物联网的触角,扮演着至关重要的角色。它们能够感知环境中的温度、湿度、光照、压力等变化,并将这些变化转换为电信号,为物联网设备提供了丰富的数据输入。随着技术的进步,传感器正变得越来越小、越来越智能,同时保持了低功耗的特性,使得它们可以被广泛地部署在各种设备和环境中。

传感器收集的数据需要通过可靠的通信技术进行传输。Wi-Fi、Bluetooth、Zigbee等通信协议,根据不同的应用场景和需求,提供了多样化的连接选项。Wi-Fi以其高速数据传输能力,适用于需要大量数据交换的场合;Bluetooth和Zigbee则以其低功耗和短距离通信优势,在可穿戴设备和智能家居领域发挥着重要作用。另外还有LoRa和NB-IoT等新兴技术,进一步扩展了物联网设备的通信范围,为构建广域物联网提供了可能。

数据处理与分析是物联网的大脑。随着物联网设备数量的增加,收集到的数据量也呈指数级增长。大数据技术的应用,使得我们能够处理和分析这些海量数据,提取有价值的信息,为决策提供支持。得益于云计算,它能够提供了几乎无限的存储空间和计算能力,使得数据的存储和分析变得更加高效和成本低廉。加上边缘计算技术,它使得数据处理推向网络的边缘,降低了数据传输的延迟,提高了系统的响应速度和可靠性。这三种技术的结合,为物联网提供了一个智能、高效的数据处理和分析架构。

随着这些技术的不断发展和融合,物联网正逐步实现其全面连接物理世界与数字世界的愿景。从智能家庭到工业自动化,从智慧城市到远程医疗,物联网的应用前景无限广阔,正逐步改变着我们的生活、工作和互动方式。

行业应用案例

物联网技术的跨行业应用正不断推动着产业创新和业务模式的变革。以下是一些领域中物联网应用的典型案例,它们展示了技术如何助力行业实现智能化转型。

制造业

在制造业中,物联网技术的应用案例非常广泛,涵盖了从生产监控、设备维护到供应链管理等多个方面。下面将从多个维度阐述相关应用案例:

  1. 生产流程优化:使用物联网技术可以实时监控生产线上的各种参数,帮助制造商优化生产流程。例如,安装在机器上的传感器可以监测温度、压力、振动等关键指标,确保生产过程在最佳状态下运行。通过收集和分析这些数据,制造商可以发现生产瓶颈,预测潜在的设备故障,并及时进行调整。

  2. 预测性维护:预测性维护是物联网在制造业中的关键应用之一。通过持续监测设备的运行状态,制造商可以配合人工智能、大模型、深度学习和机器学习等技术预测设备故障并提前进行维护,从而避免意外停机和生产中断。例如,使用条件监测系统(CMS)收集的数据,结合机器学习算法,可以识别出设备性能下降的趋势,并在问题发生前采取行动。

  3. 质量控制:使用物联网技术还可以提高产品质量。在生产过程中,传感器可以检测产品尺寸、颜色或其他质量属性,确保产品符合标准。通过实时数据分析,制造商可以快速识别质量问题的根源,并采取措施进行纠正,减少废品和返工。

  4. 供应链管理:将物联网技术与供应链管理相结合,可以提高物流效率和透明度。通过在货物上安装RFID标签或使用GPS追踪设备,制造商可以实时监控货物的位置和状态,从而优化库存管理,减少库存积压,并提高对客户需求的响应速度。

  5. 智能工厂:物联网是实现智能工厂的关键技术。智能工厂中的设备和机器通过物联网连接,可以相互通信和协作,实现自动化生产。此外,通过集成人工智能和机器学习技术,智能工厂可以自我优化生产流程,提高生产效率和灵活性。

前面提到了物联网和制造业结合中可能存在的应用场景,在实际生产中有通用电气(GE)、西门子(Siemens)、博世(Bosch)、华为(HUAWEI)等企业也在做相关技术落地。以下是这些企业公开的一些案例场景。

  1. 通用电气(GE):GE在航空领域使用物联网技术,通过在飞机引擎上安装传感器,收集飞行数据,进行实时监控和分析,以优化燃油效率并预测维护需求。
  2. 西门子(Siemens):西门子的数字化工厂利用物联网技术,实现了生产过程的自动化和智能化,提高了生产效率和产品质量。
  3. 博世(Bosch):博世在其工厂中实施了物联网解决方案,通过传感器和数据分析,实现了生产过程的实时监控和优化。
  4. 华为与中国移动合作,在广东省松山湖工厂利用5G技术实现了柔性生产制造。通过5G网络,华为实现了生产线的无线化连接,大大缩短了生产线调整时间,从原来的2周缩短为2天,并提高了生产效率。

农业

物联网在农业领域的应用,通常被称为精准农业或智能农业,它通过技术手段提高了农业生产的效率、可持续性和环境友好性。下面将从多个维度阐述相关应用案例:

  1. 精准灌溉优化:物联网技术的应用在农业灌溉中发挥着至关重要的作用。通过部署土壤湿度传感器,系统能够实时监测土壤的水分状况,并自动调节灌溉设施,以确保作物得到恰到好处的水分供给。这种智能化的灌溉策略不仅极大节约了水资源,还显著提升了作物产量和品质。
  2. 作物生长监测:物联网技术结合卫星图像和无人机技术,为农业提供了一种全新的作物监测手段。高分辨率相机搭载于无人机上,能够捕捉到作物生长的详细情况,从而实现对病虫害、营养不良等问题的早期发现与及时响应。
  3. 智能温室管理:物联网技术在温室农业中的应用,使得环境控制更加精准和高效。系统可以自动调节温室内的温度、湿度、光照以及二氧化碳浓度,为作物生长提供理想的环境条件,从而提高作物的生长速度和产量。
  4. 畜牧健康监控:物联网设备在畜牧业中的应用,为牲畜健康管理提供了新的解决方案。通过在奶牛等牲畜身上安装的传感器,可以实时监测它们的活动量、体温和产奶量等关键指标,及时发现并处理健康问题,保障畜群的健康状况。
  5. 农业数据分析:集成于物联网的数据分析工具,可以处理来自传感器和追踪设备的大量数据,提供深入的洞察,帮助农场管理者做出更加科学的决策。这些分析工具可以预测作物产量,优化资源分配,并提高农业经营的整体效率。

前面提到了物联网和农业结合中可能存在的应用场景,在实际生产中有约翰迪尔(John Deere)、孟山都(Monsanto)、天宝(Trimble)、耐特菲姆(Netafim)等企业也在做相关技术落地。以下是这些企业公开的一些案例场景。

  1. 约翰迪尔(John Deere):作为农业设备制造商,约翰迪er开发了智能农业设备,集成了GPS和物联网技术,提高了土地使用效率和作物产量。

  2. 孟山都(Monsanto):孟山都通过物联网技术进行田间监测,利用土壤湿度传感器和气象站收集数据,优化灌溉和施肥计划。

  3. 天宝(Trimble):Trimble提供的精准农业解决方案,包括土壤分析、作物产量监测和农场管理软件,帮助农场主做出更明智的决策。

  4. 耐特菲姆(Netafim):作为滴灌技术的先驱,Netafim利用物联网技术优化灌溉系统,提高水资源的使用效率。

智能家居

智能家居作为物联网技术的重要应用领域之一,正在逐步改变我们的居住环境,使家庭生活更加智能化、便捷和舒适。以下是智能家居行业应用案例的详细探讨:

  1. 家居自动化控制:物联网技术的应用使得家居自动化成为可能,家中的照明、暖通空调、安防等设备通过智能连接,实现集中管理和远程操控。用户借助智能手机或语音助手,能够自动调节照明、智能控制室内温度,以及执行安全监控,提升家居的便利性和舒适度。

  2. 能源消耗优化:智能家居系统通过实时监控家庭的能源使用情况,如电力、水和燃气等,利用数据分析优化能源消耗模式。系统自动调节家电的运行,减少能源浪费,帮助用户有效降低能源成本,实现绿色节能生活。

  3. 家庭安全监控:物联网技术在家庭安全监控方面扮演关键角色。配备智能门锁、摄像头和运动传感器的系统能够实时监测并报告异常活动。用户可以远程接收安全警报,及时获取家中的安全状况,保障家庭安全。

  4. 健康状态监测:智能家居系统通过智能穿戴设备和健康监测仪器追踪用户的生命体征和活动,提前发现并预警可能的健康问题。这种关怀机制为用户提供了健康建议和生活指导,关注家庭成员的健康状况。

  5. 智能语音助手集成:智能语音助手,例如亚马逊的Alexa和谷歌的Google Assistant,通过语音交互技术使用户能够通过简单的语音指令控制家中的智能设备。这些助手不仅能够控制设备,还能提供信息查询、日程管理和娱乐播放等多样化服务。

  6. 室内环境智能调节:智能家居系统监测室内环境质量,包括空气质量和温湿度等关键指标。通过智能调节空调、空气净化器等设备,系统保持室内环境的舒适性和健康性,为用户创造一个更加宜居的生活空间。

  7. 智能家电互联:物联网使得各种智能家电如冰箱、洗衣机等能够相互连接并协同工作,根据用户习惯和偏好自动执行任务。这种互联提升了家电使用的便捷性,同时也提高了能效。

前面提到了物联网和智能结合中可能存在的应用场景,在实际生产中有耐斯实验室(Nest Labs)、飞利浦 Hue(Philips Hue)、三星 SmartThings(Samsung SmartThings)等企业也在做相关技术落地。以下是这些企业公开的一些案例场景。

  1. 耐斯实验室(Nest Labs):由谷歌收购的Nest Labs开发的智能温控器,能够学习用户的生活习惯,自动调节家庭的温度,提高能效和舒适度。
  2. 飞利浦 Hue(Philips Hue):飞利浦的Hue智能照明系统,用户可以根据自己的喜好调节灯光颜色和亮度,甚至根据一天中的不同时间自动改变灯光模式。
  3. 三星 SmartThings(Samsung SmartThings):三星的SmartThings平台,提供了一个开放的智能家居生态系统,用户可以连接和控制各种智能设备,实现高度个性化的家居自动化。

政策

回看过去,2021年发布了《物联网新型基础设施建设三年行动计划(2021-2023年)》和《物联网基础安全标准体系建设指南(2021版)》。物联网新型基础设施建设三年行动计划行动计划由工业和信息化部联合中央网络安全和信息化委员会办公室、科学技术部、生态环境部、住房和城乡建设部、农业农村部、国家卫生健康委员会、国家能源局共同制定并印发。以下是该行动计划的一些关键点:

  1. 基本原则:聚焦重点技术攻关,需求牵引,统筹协同,自主创新,安全可靠,以加快物联网关键核心技术突破和应用水平提升。
  2. 行动目标:到2023年底,物联网新型基础设施在国内主要城市初步建成,技术创新能力有所突破,产业生态不断完善,应用规模持续扩大,支撑体系更加健全。
  3. 重点任务:包括创新能力提升行动、产业生态培育行动、融合应用发展行动和支撑体系优化行动。这些任务涵盖了关键技术突破、产业生态构建、行业应用推广、IPv6规模应用、标准体系建设、公共服务体系完善等方面。

在《物联网基础安全标准体系建设指南(2021版)》中提到两个阶段性目标

  1. 到2022年的目标:初步建立物联网基础安全标准体系,研制重点行业标准10项以上,明确物联网终端、网关、平台等关键基础环节的安全要求,以满足物联网基础安全保障的需要,并促进物联网基础安全能力的提升
  2. 到2025年的目标:推动形成较为完善的物联网基础安全标准体系,研制行业标准30项以上,提升标准在细分行业及领域的覆盖程度,提高跨行业物联网应用的安全水平,保障消费者安全使用
返回博客
物联网基础知识

物联网基础知识

本章总结了物联网基础知识,包括网络通信、数据采集、数据存储与管理、设备管理与维护、数据分析与智能决策、边缘计算与物联网等内容。通过这些内容,读者可以全面了解物联网的基本概念和应用场景。

物联网数据分析

物联网数据分析

本文详细介绍了物联网数据分析在智能家居、工业自动化和智慧城市等领域的应用,通过数据收集、数据预处理、数据分析和结果解释等步骤,帮助企业优化生产流程,提高资源利用率,提升运营效率和生活质量。

数据采集

数据采集

本文详细介绍了物联网系统中的数据采集技术,包括传感器的分类、特点及其在不同领域的应用。通过了解这些基础知识,读者可以更好地理解数据采集在物联网中的重要性和实际应用场景。