物联网，开启万物互联时代
制图：蔡华伟
“物联网”（Internet of Things，缩写IoT）一词诞生于15年前，最近几年，这个“高大上”的事物逐渐走进我们的生活。物联网能够将特定空间环境中的所有物体连接起来，进行拟人化信息感知和协同交互，而且具备自我学习、处理、决策和控制的行为能力，从而完成智能化生产和服务。当前，物联网正在推动人类社会从“信息化”向“智能化”转变，促进信息科技与产业发生巨大变化。不久的将来，物联网将有力改变我们生活与工作的环境，把我们带进智能化世界。
物联网技术思想是“按需求连接万物”
在2005年信息社会世界峰会上，国际电信联盟正式提出“物联网”概念，提出无所不在的“物联网”通信时代即将来临，世界上所有物体，从轮胎到牙刷、从房屋到纸巾都可以通过因特网主动进行信息交换。
物联网的技术思想是“按需求连接万物”。具体而言，就是通过各种网络技术及射频识别（通过无线电进行数据交换以达到信息识别）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按照约定协议将包括人、机、物在内所有能够被独立标识的物端（包括所有实体和虚拟的物理对象及终端设备）无处不在地按需求连接起来，进行信息传输和协同交互，以实现对物端的智能化信息感知、识别、定位、跟踪、监控和管理，构建所有物端之间具有类人化知识学习、分析处理、自动决策和行为控制能力的智能化服务环境。
信息社会正在从互联网时代向物联网时代发展。如果说互联网是把人作为连接和服务对象，那么物联网就是将信息网络连接和服务的对象从人扩展到物，以实现“万物互联”。二者在需求满足上也有所区别：互联网时代，信息网络的任务是满足公共信息传输需求；物联网时代，信息网络的任务是满足特定智能服务需求，二者相互支撑，不可或缺。
物联网环境下未来的智能服务系统，将成为未来社会重要的基础设施。智能服务系统作为物联网科技创新的关键，将真实环境物理空间与虚拟环境信息空间进行映射协同，实现通信、计算和控制的融合。智能服务系统使物与物、人与物之间能够以新的方式进行主动的协同交互，从而钩织一张物理世界内生互联的智能协同网络。
重塑生产组织方式，推动产业革命
物联网已成为全球新一轮科技革命与产业变革的重要驱动力。历经概念兴起驱动、示范应用引领、技术显著进步和产业逐步成熟，物联网正加快转化为现实科技生产力。如果说影响生产工具和产品的技术会带来量变，那么物联网技术将带来质变，因为它将重塑生产组织方式。物联网科技产业在全球范围内快速发展，正与制造技术、新能源、新材料等领域融合，步入产业大变革前夜，迎来大发展时代。
随着物联网应用的普及，不同应用需求如智能可穿戴设备、智能家电、智能网联汽车、智能机器人、智慧医疗、农田水利、市政建筑等数以万亿计的新设备将接入网络。这些应用正在爆发性增长并将形成海量数据，促进生产生活和社会管理方式进一步智能化、网络化和精细化，推动经济社会发展更加智能高效。
与其他高新技术融合发展是物联网技术的重要特性。当前，物联网正促进5G、窄带物联网、云计算、大数据、人工智能、区块链和边缘计算等新一代信息技术向各领域渗透，引发全球性产业分工格局重大变革。在组网方面，全球范围内低功率广域网技术正快速兴起并逐步商用，面向物联网广覆盖、低时延场景的5G技术标准化进程加速。同时，工业以太网、短距离通信等相关通信技术快速发展，为人、机、物的智能化按需组网互联提供良好技术支撑。在信息处理方面，信息感知、知识表示、机器学习等技术迅速发展，极大提升物联网的智能化数据处理能力。在物联网虚拟平台、数字孪生与操作系统方面，基于云计算及开源软件的广泛应用，有效降低企业构建生态门槛，推动全球范围内物联网公共服务平台和操作系统的进步。
物联网带来数字化和智能化变革，可以改变许多行业。其中最具代表性的概念，莫过于“工业互联网”。2011年，“工业4.0”概念由德国首次提出后，至今已有多个国家跟进。美国通用电气公司提出的“工业互联网”概念是全球工业系统与高级计算、分析、传感技术及互联网的高度融合，意思是在物联网基础上将人、数据和机器连接起来，让设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户相互间紧密地按需协同，综合应用大数据分析技术和远程控制技术，优化工业设施和机器的运行维护，通过网络化智能化手段提升工业制造智能化水平，形成跨设备、跨系统、跨厂区、跨地区的互联互通产业链，从而提高效率，推动整个制造服务体系智能化。工业互联网作为中国智能制造业发展的重要支撑，已经得到我国政府高度重视，“十三五”规划、《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》、《关于深化制造业与互联网融合发展的指导意见》都明确提出发展工业互联网。
由于前景可观，世界各国都在加速抢占物联网产业发展先机。在产业层面，相关大型公司纷纷制定物联网发展战略，并通过合作、并购等方式快速进行重点行业和产业链关键环节布局，提升在整个产业中的地位。阿里巴巴、腾讯、百度、亚马逊、苹果、英特尔、高通等全球知名企业，均从不同环节和层面布局物联网。
智能生产、智慧生活正在开启
物联网的发展为人类社会描绘出智能化世界的美好蓝图。那么，从抽象概念回到具体应用上来，物联网究竟怎样与我们的生产、生活发生联系？
目前，物联网的实际应用，已在制造业、农业、家居、交通和车联网、医疗健康等多个领域取得显著成果。目前全球活跃的物联网终端设备数量已超过500亿个，万亿级垂直行业市场正在兴起。
生产方面，物联网对工业、农业影响深远。工业互联网环境目前可以从网络连接的终端设备处获取和分析数据，结合远程监视和控制设备监控工业系统，可以实现各种具有传感、识别、处理、通信、驱动和联网功能的制造设备的无缝集成。通过射频识别等技术对相关生产资料进行电子化标识，实现生产过程及供应链的智能化管理，利用传感器等技术加强生产状态信息的实时采集和数据分析，提升效率和质量，促进安全生产和节能减排。
在智慧农业领域，物联网助力“精耕细作”。通过收集种植环境的温度、降雨量、湿度、风速、病虫害和土壤含量的数据，实现耕种智能处理和决策。甚至可以将物联网获得的数据应用于精确施肥计划，最大程度地减少风险和浪费，同时减少管理农作物所需的工作量。
在生活中，家居、交通、医疗健康等都是物联网的用武之地。智能家居将信息技术与室内物品设施、人的室内生活、安全防护等各方面融合协同，推进家居、安防服务信息化、智慧化。比如语音控制可以帮助视力不佳或行动不便的用户，警报系统可以连接到用户佩戴的人工耳蜗，监控系统还可以对跌倒或癫痫等健康事故进行报警。智能交通和车联网也离不开物联网技术。在不同要素间无缝连接，能够实现车内和车外通信、智能交通控制、智能停车、电子收费系统、车辆管理控制等多种场景应用。比如在物流车队管理中，通过无线传感器查看货物的位置和状况，并在异常时发送警报。智慧医疗利用物联网技术，可以实现对药品保健品的快速跟踪和定位，降低监管成本；通过建立临床数据应用中心，可以开展基于物联网智能感知和大数据分析的精准医疗应用；也可以充分运用智能穿戴设备（智能手环、智能指环等）和射频识别等技术采集居民健康信息，建立健康大数据创新管理云服务平台。
物联网已经成为全球信息科技发展的重要趋势之一，它的出现和兴起为我国科技和经济发展带来难得机遇。我们应当抓住机遇创造未来，建设好智能化数字中国。
（作者为中国通信学会物联网委员会主任）
推荐读物：
1．《物联网导论（第3版）》：刘云浩著；科学出版社出版。
2.《物联网：现在与未来》：王志良主编；机械工业出版社出版。
3.《图解物联网》：[日]NTT DATA集团著，丁灵译；人民邮电出版社出版。
《人民日报》（2020年03月17日20版）
(责编：易潇、毕磊)分享让更多人看到
工业物联网在智能制造及制造业中的应用方向及其趋势
物联网+智能制造模式：实现了数据标准的归一化，通过协议转换，使得不同品牌的设备数据以及各类不同的环境数据统一采集并上传到同一个数据库。能够在同一个数据库中对所有的设备运行数据和环境数据进行整体的分析。
2、生产设备的故障和检修——从被动到主动
物联网+智能制造模式：将设备运行的数据进行分析比对，提前预知可能发生故障的设备，邀请相关厂家的维护人员上门进行更换，安排一次2小时的主动停机，将故障损失降到最低。
3、降低产品的维护成本和运行风险
物联网+智能制造模式：设备的运行数据可远程直接上传到后端平台，能够有针对性地安排巡检，大大降低售后服务成本；同时，在平台上可对设备的运行数据进行分析并进行运行优化，延长使用寿命，降低风险。
03
工业物联网在制造业中的典型应用
1.数字孪生
在制造业，成品中的缺陷和缺陷增加了成本，加重了工人的负担。数字孪生以数字方式复制正在开发的产品。该行业通过改装传感器，收集有关其产品的整个操作流程和每个模块所需性能的数据。管理人员可以使用从数字副本获得的数据来评估系统的准确性、性能和可靠性。您还可以检测产品中可能存在的低效问题，以帮助您制作更好的版本。最后，数字孪生简化了资产管理和错误管理流程。它促进行业预测其基线完整性，并有效地满足其最后期限。
2.智能计量
多亏了物联网，可以跟踪水、电力和其他燃料的智能电表也被引入了制造业、能源和其他行业。物联网传感器允许企业评估特定使用情况并实施最佳实践，以实现更高效的资源分配。
小型制造厂可以使用工业物联网公司提供的可定制最终用户分析，彻底分析智能电表监控的效果。他们还可以比较各种资源的价格、效率增益和碳足迹，以便将它们适当地集成到其先进的制造工艺中。
3.供应链管理
在全球范围内，物联网设备监控和跟踪库存管理系统。产业界可以通过获取现有资源的准确数据来跟踪其供应链。它包含有关正在进行的工作、设备选择和所需项目的到期日的信息。此外，物联网设备消除了运营中手动报告的需要，并引入了企业资源计划(ERP)。他们对管理部门有跨渠道的洞察力，并协助利益相关者评估当前状况。由于管理不善和缺乏研究，它减少了公司的资金支出。
4.智能包装
通过将物联网传感器整合到产品和包装中，制造商可以获得对不同消费者的消费者习惯和对商品的处理方式的有用见解。运输过程中的产品降级，以及天气、路线和其他环境变量对产品的影响，都可以使用智能跟踪机制进行跟踪。这提供了可用于重新设计产品包装的信息，以便在消费者服务和在某些情况下提高包装成本方面取得更好的结果。
根据MotorIntelligence的报告，2020年制造业物联网(IoT)市场价值1753亿美元，预计到2026年将达到3990.8亿美元，并在预测期内(2021-2026年)以14.76%的复合年增长率增长。在过去的二十年里，随着对可追溯性和透明度的需求不断增加，各公司已经开始将其产品生产过程中涉及的过程透明化。通过工业物联网设备进行数据收集和分析，为制造商实现了整个流程的无缝连接。
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工业互联网与智能制造是啥关系
云计算、大数据、物联网、区块链和人工智能等新一代信息技术的迅猛发展，在推动信息产业为先导的新经济蓬勃发展的同时，加速了与经济社会各领域深度融合的进程，促进新业态、新模式、新产业加速成长。工业互联网应运而生，促进制造业加速向数字化、网络化、智能化方向发展。
工业互联网是啥？
工业互联网的概念最早是由美国通用电气公司（GE）于2012年在白皮书中提出的。白皮书指出：
工业互联网汇集了工业革命和互联网革命的进步，有望推动经济增长，提供更好的就业机会，提高人们的生活水平；
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工业互联网的三大元素是智能机器、高级分析和工作中的人；
工业互联网的核心是利用“智能设备”采集数据，“智能系统”通过数据挖掘分析及可视化展现，形成“智能决策”，指导生产和工艺优化，提升设备的运转效率，减少停机时间和计划外故障。
图片来源：pexels网markus-spiske摄
工业互联网在中国的发展
工业互联网的概念提出后，得到了多个国家的政府和产业界的积极回应。
工业互联网的崛起
中国政府高度重视工业互联网发展，相继出台了一系列的政策文件，推动工业互联网健康、快速发展。
此后，中国经历了从“智能制造2025”“互联网+先进制造业”到“工业互联网”，坚持走新型工业化的道路，以信息化带动工业化、以工业化促进信息化，借助产业链完备、应用场景丰富、应用主体众多的比较优势，构建新型工业生产制造和服务体系，推动质量变革和效率变革，满足制造业高质量发展的客观要求。
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智能制造是啥？
智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。
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智能制造包括产品智能化、装备智能化、生产智能化、管理智能化及服务智能化。智能制造具有以智能工厂为载体、以生产关键制造环节智能化为核心、以端到端数据流为基础、以全面深度互联为支撑四大特征。
制造业是国民经济的主体，是立国之本、兴国之器、强国之基。智能制造是落实我国制造强国战略的重要举措，加快推进智能制造，是加速我国工业化和信息化深度融合、推动制造业供给侧结构性改革的重要着力点，对重塑我国制造业竞争新优势具有重要意义。智能制造是“中国制造2025”的主攻方向。
工业互联网和智能制造的关系
智能制造的实现主要依托两方面的基础能力：
一个是工业制造技术，包括先进装备、先进材料和先进工艺等，是决定制造边界与制造能力的根本；
另一个就是工业互联网，即基于物联网、云计算、大数据、人工智能等新一代信息技术，充分发挥工业装备、工艺和材料潜能，提高生产效率、优化资源配置效率、创造差异化产品和实现服务增值。
工业互联网是实现智能制造的关键使能技术，为智能制造提供了关键的共性基础设施，为其他产业的智能化发展提供了重要支撑。
图：工业互联网与智能制造的范围
随着“中国制造2025”等一系列国家战略相继推出，工业互联网成为中国制造业发展的重要方向和建设制造强国的重要抓手，加速“中国制造”向“中国智造”转型，推动实体经济高质量、高效率发展。
本文摘编自《工业互联网导论》一书，内容有删减，标题为编者所加。
工业互联网导论
张忠平刘廉如编著
北京：科学出版社，2021.1
ISBN978-7-03-067206-3
责任编辑：赵丽欣
内容简介
在智能制造、网络制造和服务型制造等新型制造模式不断涌现的背景下，工业互联网应运而生，成为全球竞相抢占的战略制高点。工业互联网作为新型关键基础设施，以及新一代信息技术与制造业的融合产物，支撑着制造业数字化转型发展。
本书分别从工业互联网的起源和发展历史、网络互联、标识解析、边缘计算、平台、核心技术、工业大数据、工业App等多个方面对工业互联网进行了阐述，并给出了实际的应用案例。
本书适合作为高等院校计算机、通信、物联网工程、电子机械、自动化等专业的高年级本科生、研究生的教学用书，也可以作为从事工业互联网的开发人员和科研人员的参考资料。
本书目录
目录
第1章工业互联网概述001
1.1起源和发展动力001
1.1.1起源001
1.1.2发展动力003
1.2定义、内涵和价值003
1.2.1工业互联网的定义003
1.2.2工业互联网的内涵004
1.2.3工业互联网的主要特点005
1.2.4工业互联网的价值008
1.3工业互联网与智能制造的关系009
1.4参考架构010
1.4.1美国工业互联网参考架构010
1.4.2德国工业4.0参考架构011
1.4.3中国工业互联网参考架构012
1.5技术体系013
1.5.1网络体系013
1.5.2平台体系014
1.5.3安全体系015
1.5.4应用体系015
1.6标准体系016
1.7产业链全景图018
第2章工业互联网网络互联019
2.1概述019
2.1.1工厂内部网络020
2.1.2工厂外部网络023
2.2工业现场总线024
2.3工业以太网027
2.4时间敏感网络031
2.5工业无源光网络033
2.6工业SDN035
2.7专用工业无线039
2.7.1WIAPA039
2.7.2WIAFA041
2.7.3ISA100.11a043
2.7.4WirelessHART046
2.7.5技术对比048
2.8移动通信网络049
2.9工业互联网网络应用案例051
2.9.1工厂内部网络（有线）应用案例051
2.9.2工厂内部网络（无线）应用案例053
第3章工业互联网标识解析056
3.1概述056
3.2工业互联网标识解析体系架构058
3.2.1简介058
3.2.2功能视角059
3.2.3资源视角060
3.2.4角色视角060
3.2.5部署视角061
3.2.6管理视角062
3.3工业互联网标识编码技术063
3.3.1Handle063
3.3.2OID067
3.3.3GS1070
3.3.4Ecode073
3.3.5EPC075
3.3.6UID078
3.3.7CID080
3.4工业互联网标识载体技术081
3.4.1被动标识载体081
3.4.2主动标识载体085
3.5工业互联网标识异构互操作技术089
3.5.1基于Handle的异构互操作089
3.5.2基于Ecode的异构互操作091
3.5.3基于OID的异构互操作093
3.6工业互联网标识应用场景096
3.6.1标识解析在智能化生产中的应用096
3.6.2标识解析在个性化定制中的应用097
3.6.3标识解析在网络化协同中的应用097
3.6.4标识解析在服务化延伸中的应用099
3.7工业互联网标识解析应用案例099
第4章工业互联网边缘计算103
4.1边缘计算概述103
4.1.1边缘计算的发展历程103
4.1.2边缘计算的定义与价值105
4.1.3边缘计算发展面临的挑战106
4.1.4边缘计算的发展现状108
4.1.5边缘计算的应用领域110
4.2工业互联网边缘计算需求和价值111
4.2.1工业互联网对边缘计算的需求111
4.2.2边缘计算对工业互联网的价值112
4.3工业互联网边缘计算架构114
4.4边缘计算关键技术与落地形态119
4.4.1边缘计算网络119
4.4.2边缘安全120
4.4.3边缘智能121
4.4.4落地形态123
4.5边云协同在工业互联网中的应用126
4.5.1边云协同总体能力与参考架构126
4.5.2工业边云协同场景129
4.6工业互联网边缘计算应用案例131
第5章工业互联网平台134
5.1工业互联网平台的内涵134
5.1.1工业互联网平台的要义134
5.1.2工业互联网平台体系架构135
5.1.3工业互联网平台的能力137
5.2工业互联网平台的技术路线139
5.2.1工业互联网平台的关键技术139
5.2.2基于云原生的平台架构141
5.3工业互联网平台产业全景及应用场景143
5.3.1工业互联网平台产业全景143
5.3.2工业互联网平台应用场景144
5.4国内外典型工业互联网平台146
5.4.1国外典型工业互联网平台146
5.4.2国内典型工业互联网平台149
5.4.3国内外工业互联网平台对比153
5.5工业互联网平台应用案例154
第6章工业互联网App158
6.1工业App的内涵158
6.1.1工业App定义158
6.1.2工业App特征159
6.1.3工业App种类159
6.1.4工业App模式160
6.2工业App的外延161
6.2.1工业App与工业软件的关系161
6.2.2工业App与工业互联网平台的关系164
6.3工业App体系框架165
6.3.1工业维度166
6.3.2技术维度167
6.3.3软件维度167
6.3.4工业App标准体系168
6.4工业App的开发169
6.4.1工业App的开发路线图169
6.4.2工业App的关键技术170
6.4.3工业App的开发进阶171
6.5工业App应用案例180
6.5.1机械加工行业工业App应用案例180
6.5.2空压机行业工业App应用案例184
6.5.3锅炉行业工业App应用案例187
第7章工业大数据191
7.1工业大数据内涵与价值191
7.1.1工业大数据的定义、分类与特征191
7.1.2工业大数据的价值194
7.2工业大数据产业发展现状195
7.2.1政策支撑195
7.2.2标准支撑197
7.2.3工业大数据的应用场景199
7.3工业大数据参考架构201
7.3.1业务架构201
7.3.2平台架构202
7.3.3技术架构203
7.3.4数据架构206
7.3.5实施架构206
7.4工业大数据关键技术207
7.4.1工业大数据技术架构实现207
7.4.2工业大数据平台209
7.4.3工业大数据采集技术209
7.4.4工业大数据存储和管理技术209
7.4.5工业大数据分析技术210
7.5工业大数据分析211
7.5.1工业大数据分析框架211
7.5.2工业大数据分析方法和建模215
7.6工业大数据治理219
7.6.1数据治理内涵219
7.6.2数据治理模型和框架220
7.6.3数据确权221
7.6.4工业数据分级分类管理222
7.6.5数据质量治理223
7.6.6数据安全管理225
7.7工业大数据应用案例227
第8章工业互联网安全231
8.1概述231
8.2工业互联网安全体系233
8.2.1控制安全233
8.2.2设备安全235
8.2.3网络安全236
8.2.4应用安全237
8.2.5数据安全238
8.3工业互联网安全技术238
8.3.1关键技术238
8.3.2技术体系241
8.4工业互联网安全标准244
8.4.1国外标准进展244
8.4.2国内标准进展245
8.5工业互联网安全应用案例247
8.5.1某城市污水处理厂安全解决方案247
8.5.2某风电集控中心安全解决方案250
第9章工业互联网核心技术253
9.1人工智能253
9.1.1概述253
9.1.2人工智能对工业互联网发展的价值254
9.1.3人工智能关键技术256
9.1.4人工智能在工业互联网领域的应用场景260
9.1.5人工智能在热电厂的应用案例261
9.2区块链264
9.2.1概述264
9.2.2区块链对工业互联网发展的价值265
9.2.3区块链参考模型和关键技术266
9.2.4区块链在工业互联网领域的应用场景269
9.2.5区块链在智慧供应链的应用案例271
9.35G272
9.3.1概述272
9.3.25G对工业互联网发展的价值274
9.3.35G关键技术274
9.3.45G在工业互联网领域的应用场景277
9.3.55G专网在汽车制造行业的应用案例278
9.4数字孪生279
9.4.1概述279
9.4.2数字孪生对工业互联网发展的价值284
9.4.3数字孪生技术和标准体系286
9.4.4数字孪生在工业互联网领域的应用场景291
9.4.5华北电力某热电厂数字孪生工厂案例295
参考文献299
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物联网十大应用场景
交通被认为是物联网所有应用场景中最有前景的应用之一。而智能交通是物联网的体现形式，利用先进的信息技术、数据传输技术以及计算机处理技术等，通过集成到交通运输管理体系中，使人、车和路能够紧密的配合，改善交通运输环境、保障交通安全以及提高资源利用率。以下将着重讲述行业内应用较多的前五大场景，包括智能公交车、共享单车、汽车联网、智慧停车以及智能红绿灯等。
智能公交车：结合公交车辆的运行特点，建设公交智能调度系统，对线路、车辆进行规划调度，实现智能排班。
共享单车：运用带有GPS或NB-IoT模块的智能锁，通过APP相连，实现精准定位、实时掌控车辆状态等。
汽车联网：利用先进的传感器及控制技术等实现自动驾驶或智能驾驶，实时监控车辆运行状态，降低交通事故发生率。
智慧停车：通过安装地磁感应，连接进入停车场的智能手机，实现停车自动导航、在线查询车位等功能。
智能红绿灯：依据车流量，行人及天气等情况，动态调控灯信号，来控制车流，提高道路承载力。
汽车电子标识：采用RFID技术，实现对车辆身份的精准识别、车辆信息的动态采集等功能。
充电桩：通过物联网设备，实现充电桩定位、充放电控制、状态监测及统一管理等功能。
高速无感收费：通过摄像头识别车牌信息，根据路径信息进行收费，提高通行效率、缩短车辆等候时间等。
3
智能安防
智能安防核心在于智能安防系统，系统主要包括门禁、报警和监控三大部分。安防是物联网的一大应用市场，传统安防对人员的依赖性比较大，非常耗费人力，而智能安防能够通过设备实现智能判断。目前，智能安防最核心的部分在于智能安防系统，该系统是对拍摄的图像进行传输与存储，并对其分析与处理。一个完整的智能安防系统主要包括三大部分，门禁、报警和监控，行业中主要以视频监控为主。
由于采集的数据量足够大，且时延较低，因此目前城市中大部分的视频监控采用的是有线的连接方式，而对于偏远地区以及移动性的物体监控则采用的是4G等无线技术。
门禁系统：主要以感应卡式，指纹，虹膜以及面部识别等为主，有安全、便捷和高效的特点，能联动视频抓拍、远程开门、手机位置探测及轨迹分析等。
监控系统：主要以视频为主，分为警用和民用市场。通过视频实时监控，使用摄像头进行抓拍记录，将视频和图片进行数据存储和分析，实时监测、确保安全。
报警系统：主要通过报警主机进行报警，同时，部分研发厂商会将语音模块以及网络控制模块置于报警主机中，缩短报警反映时间。
4
智慧能源
物联网应用于能源领域，可用于水、电、燃气等表计以及路灯的远程控制上。智慧能源属于智慧城市的一个部分，当前，将物联网技术应用在能源领域，主要用于水，电，燃气等表计以及根据外界天气对路灯的远程控制等，基于环境和设备进行物体感知，通过监测，提升利用效率，减少能源损耗。根据实际情况，智慧能源分为四大应用场景：
智能水表：可利用先进的NB-loT技术，远程采集用水量，以及提供用水提醒等服务。
智能电表：自动化信息化的新型电表，具有远程监测用电情况，并及时反馈等功能。
智能燃气表：通过网络技术，将用气量传输到燃气集团，无需入户抄表，且能显示燃气用量及用气时间等数据。
智慧路灯：通过搭载传感器等设备，实现远程照明控制以及故障自动报警等功能。
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智能医疗
智能医疗的两大主要应用场景：医疗可穿戴和数字化医院。在智能医疗领域，新技术的应用必须以人为中心。而物联网技术是数据获取的主要途径，能有效地帮助医院实现对人的智能化管理和对物的智能化管理。对人的智能化管理指的是通过传感器对人的生理状态（如心跳频率、体力消耗、血压高低等）进行捕捉，将他们记录到电子健康文件中，方便个人或医生查阅。对物的智能化管理，指的是通过RFID技术对医疗物品进行监控与管理，实现医疗设备、用品可视化。以物联网技术为主，亿欧智库总结了当前主要的两个应用场景：
医疗可穿戴：通过传感器采集人体及周边环境的参数，经传输网络，传到云端，数据处理后，反馈给用户。
数字化医院：将传统的医疗设备进行数字化改造，实现了数字化设备远程管理、远程监控以及电子病历查阅等功能。
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智慧建筑
物联网应用于建筑领域，主要体现在用电照明、消防监测以及楼宇控制等。建筑是城市的基石，技术的进步促进了建筑的智能化发展，物联网技术的应用，让建筑向智慧建筑方向演进。智慧建筑越来越受到人们的关注，是集感知、传输、记忆、判断和决策于一体的综合智能化解决方案。当前的智慧建筑主要体现在用电照明、消防监测以及楼宇控制等，将设备进行感知、传输并远程监控，不仅能够节约能源，同时也能减少运维的楼宇人员。而对于古建筑，也可以进行白蚁（以木材为生的一种昆虫）监测，进而达到保护古建筑的目的。
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智能制造
物联网技术赋能制造业，实现工厂的数字化和智能化改造。制造领域的市场体量巨大，是物联网的一个重要应用领域，主要体现在数字化以及智能化的工厂改造上，包括工厂机械设备监控和工厂的环境监控。通过在设备上加装物联网装备，使设备厂商可以远程随时随地对设备进行监控、升级和维护等操作，更好的了解产品的使用状况，完成产品全生命周期的信息收集，指导产品设计和售后服务；而厂房的环境监控主要包括空气温湿度、烟感等情况。
数字化工厂的核心特点是：产品的智能化、生产的自动化、信息流和物资流合一。目前，从世界范围看，还没有一家企业宣布建成一座完全数字化的工厂。近些年来，一些企业开始给行业内其他企业提供以生产环节为基础的数字化和智能化工厂改造方案。企业的数字化和智能化改造大体分成4个阶段：自动化产线与生产装备，设备联网与数据采集、数据的打通与直接应用、数据智能分析与应用。这4个阶段并不按照严格的顺序进行，各阶段也不是孤立的，边界较模糊。
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智能家居
智能家居的发展分为三个阶段，单品连接、物物联动以及平台集成，当前处于单品向物物联动过渡阶段。智能家居指的是使用各种技术和设备，来提高人们的生活方式，使家庭变得更舒适、安全和高效。物联网应用于智能家居领域，能够对家居类产品的位置、状态、变化进行监测，分析其变化特征，同时根据人的需要，在一定的程度上进行反馈。
智能家居行业发展主要分为三个阶段，单品连接、系物物联动和平台集成。其发展的方向是首先连接智能家居单品，随后走向不同单品之间的联动，最后向智能家居系统平台发展，进行统一的运营，当前，各个智能家居类企业正在从单品向物物联动的过渡阶段。
单品连接：这个阶段是将各个产品通过传输网络，如WiFi、蓝牙、ZigBee等进行连接，对每个单品单独控制。
物物联动：目前，各个智能家居企业将自家的所有产品进行联网、系统集成，使得各产品间能联动控制，但不同的企业单品还不能联动。
平台集成：这是智能家居发展的最终阶段，根据统一的标准，使各企业单品能相互兼容，目前还没有发展到这个阶段。
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智能零售
智能零售依托于物联网技术，主要体现了两大应用场景，即自动售货机和无人便利店。行业内将零售按照距离，分为了三种不同的形式：远场零售、中场零售、近场零售，三者分别以电商、商场/超市和便利店/自动售货机为代表。物联网技术可以用于近场和中场零售，且主要应用于近场零售，即无人便利店和自动（无人）售货机。
智能零售通过将传统的售货机和便利店进行数字化升级、改造，打造无人零售模式。通过数据分析，并充分运用门店内的客流和活动，为用户提供更好的服务，为商家提供更高的经营效率。
自动售货机：自动售货机也叫无人售货机，分为单品售货机和多品售货机，通过物联网卡平台进行数据传输，客户验证，购物车提交，到扣款回执。
无人便利店：采用RFID技术，用户仅需扫码开门，便可进行商品选购，关门之后系统会自动识别所选商品，并自动完成扣款结算
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智慧农业
智慧农业指的是利用物联网、人工智能、大数据等现代信息技术与农业进行深度融合，实现农业生产全过程的信息感知、精准管理和智能控制的一种全新的农业生产方式，可实现农业可视化诊断、远程控制以及灾害预警等功能。农业分为农业种植和畜牧养殖两个方面。农业种植分为设施种植（温室大棚）和大田种植，主要包括播种、施肥、灌溉、除草以及病虫害防治等五个部分，以传感器、摄像头和卫星等收集数据，实现数字化和智能机械化发展。当前，数字化的实现多以数据平台服务来呈现，而智能机械化以农机自动驾驶为代表。畜牧养殖主要是将新技术、新理念应用在生产中，包括繁育、饲养以及疾病防疫等，并且应用类型较少，因此用“精细化养殖”定义整体畜牧养殖环节。
不代表JIC智慧互联立场。返回搜狐，查看更多