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當(dāng)前位置:首頁 > 物聯(lián)網(wǎng) > 智能應(yīng)用
[導(dǎo)讀]從一定程度上,物聯(lián)網(wǎng)可以說是個(gè)“舊瓶裝新酒”的概念,提出物聯(lián)網(wǎng)——IoT(Internet of things)這個(gè)概念的確是一種創(chuàng)新,但是要把這個(gè)創(chuàng)新與傳統(tǒng)的M2M——機(jī)器互聯(lián)(machine to machine)區(qū)分開,其中并沒有一條經(jīng)緯分明的界限。

從一定程度上,物聯(lián)網(wǎng)可以說是個(gè)“舊瓶裝新酒”的概念,提出物聯(lián)網(wǎng)——IoT(Internet of things)這個(gè)概念的確是一種創(chuàng)新,但是要把這個(gè)創(chuàng)新與傳統(tǒng)的M2M——機(jī)器互聯(lián)(machine to machine)區(qū)分開,其中并沒有一條經(jīng)緯分明的界限。更大的區(qū)別在于思維方式的轉(zhuǎn)變,M2M是以機(jī)器為主角,通過網(wǎng)絡(luò)將機(jī)器與傳感器聯(lián)系起來,隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)步,M2M也在向互聯(lián)網(wǎng)方向伸出觸角,基于網(wǎng)絡(luò)的發(fā)布方式與遠(yuǎn)程訪問,在感覺上已經(jīng)非常接近物聯(lián)網(wǎng)了。但M2M終究并不是物聯(lián)網(wǎng),物聯(lián)網(wǎng)作為思維方式的變化,是從網(wǎng)絡(luò)端向設(shè)備與傳感器端的逆向思維,兩者的區(qū)別就像先有雞還是先有蛋一樣。

舉例來說,一間工廠的監(jiān)控系統(tǒng),按照傳統(tǒng)思維,先有機(jī)器,有機(jī)器必要的控制系統(tǒng),有分散的控制器(人機(jī)界面或者工業(yè)計(jì)算機(jī)),隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的進(jìn)步,網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在滲透,那么可以通過改造,將工廠里的控制器集中到一個(gè)中央控制系統(tǒng)中,再通過增加傳感器來獲取更多的信息,這是M2M的思維方式,在這個(gè)基礎(chǔ)上,增加網(wǎng)絡(luò)發(fā)布功能,用戶可以通過遠(yuǎn)程訪問看到系統(tǒng)的實(shí)際運(yùn)行情況,這樣也是把設(shè)備連接到了互聯(lián)網(wǎng)上,但依然是M2M的思維方式:架構(gòu)固定,對(duì)象確定,應(yīng)用的行業(yè)固定,系統(tǒng)擴(kuò)展規(guī)??梢灶A(yù)期……這些都是M2M的特征。

物聯(lián)網(wǎng)思維與此相反,有一個(gè)通用的或者針對(duì)某一領(lǐng)域的基于互聯(lián)網(wǎng)的設(shè)計(jì)接口,對(duì)用戶而言可能仍然是一個(gè)網(wǎng)站、一個(gè)獨(dú)立的APP等等這和M2M的網(wǎng)絡(luò)端展現(xiàn)出來的功能是接近的。但在這個(gè)網(wǎng)絡(luò)門戶的背后,是一系列復(fù)雜的應(yīng)用和數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)的算法和加架構(gòu),是為了對(duì)獲取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行大規(guī)模分析與處理的引擎。數(shù)據(jù)的獲取成了自此向下的另一個(gè)層面,系統(tǒng)并不一定要將原先分散的控制系統(tǒng)集中到一起,甚至并不一定要和原先的控制系統(tǒng)相關(guān)聯(lián)。通過嵌入式的傳感器與分散的微處理器,通過4g網(wǎng)絡(luò),zigbee或者藍(lán)牙技術(shù),就可以將需要連接的設(shè)備與系統(tǒng)接入互聯(lián)網(wǎng)。這一接入也并不是針對(duì)特定一個(gè)車間或者一個(gè)系統(tǒng),需要單獨(dú)編寫程序?qū)崿F(xiàn)的,而是通過統(tǒng)一的傳感器終端完成的,對(duì)于不同類型的設(shè)備,可能僅需要改變末端傳感器的類型與配置即可。

物聯(lián)網(wǎng)可能應(yīng)用于某一個(gè)車間或者系統(tǒng),也可能大規(guī)模應(yīng)用于某個(gè)電力網(wǎng)絡(luò)的一部分,其增長(zhǎng)在一定程度上是不能準(zhǔn)確預(yù)期的,因此,采用可擴(kuò)展的分布式架構(gòu)、云計(jì)算以及大數(shù)據(jù)技術(shù),將架構(gòu)分布在大規(guī)模的計(jì)算機(jī)集群上,從一開始就是非常有必要的。而這也正是現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)從一開始必須考慮的方向。

就現(xiàn)階段而言,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)距離其應(yīng)該到達(dá)的程度還有相當(dāng)遙遠(yuǎn)的距離,據(jù)推算,2024年電力物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)值要超過240億美元,而當(dāng)下才剛剛勉強(qiáng)超過10億,如果仍然采用M2M的傳統(tǒng)思維,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)間的鴻溝會(huì)越來越來,而唯有采用物聯(lián)網(wǎng)思維,兩者間的距離才有可能急劇縮小。這個(gè)時(shí)間有可能需要10-20年,但更有可能是5-10年,由于網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的爆炸性進(jìn)步,這一時(shí)間也有可能急劇縮短,對(duì)于工業(yè)自動(dòng)化領(lǐng)域從業(yè)者而言,如果要趕上這一趨勢(shì),留給我們的空間與時(shí)間非常有限。

可以預(yù)見的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展領(lǐng)域,集中在能源、制造業(yè)、汽車行業(yè)、智慧城市幾個(gè)方向。

在能源方面,分布式的發(fā)電系統(tǒng)、微電網(wǎng)與儲(chǔ)能網(wǎng)絡(luò)的建設(shè),都為物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用留下了廣闊的空間,隨著電動(dòng)汽車替代燃油汽車提上世界各個(gè)國(guó)家的進(jìn)程,對(duì)電網(wǎng)的改造已經(jīng)迫在眉睫,而要能應(yīng)付電動(dòng)汽車充電對(duì)供電網(wǎng)絡(luò)帶來的巨大沖擊,采用緩沖的儲(chǔ)能系統(tǒng)以及對(duì)能源分配的智能規(guī)劃是必不可少的。制造業(yè)方面則由于人工成本的上漲以及競(jìng)爭(zhēng)的加劇,對(duì)生產(chǎn)跟蹤、生產(chǎn)管理、產(chǎn)品質(zhì)量跟蹤日益迫切的需要,也在一定意義上促進(jìn)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展與普及。

汽車行業(yè)方面,特斯拉與蘋果公司是物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)推進(jìn)的兩大代表,采用普及的智能操作界面替代汽車?yán)鲜疥惻f的操作系統(tǒng),是汽車物聯(lián)網(wǎng)最基本的體現(xiàn),而汽車物聯(lián)網(wǎng)最高級(jí)的進(jìn)展,則莫過于自動(dòng)駕駛。和前幾項(xiàng)相比,智慧城市的發(fā)展更多地停留在概念而非實(shí)質(zhì)上,這是由于智慧城市相比某個(gè)特定的行業(yè),需要更多更復(fù)雜的技術(shù)與實(shí)現(xiàn),從某種程度上,是集前者之大成。而在各個(gè)領(lǐng)域的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)尚不成熟的現(xiàn)狀下,智慧城市顯然無法得到本質(zhì)上的突破與進(jìn)步。

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