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智物聯(lián):做工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的安卓

本文作者: 王金旺 2018-10-23 17:55
導(dǎo)語:作為物聯(lián)網(wǎng)最大市場,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)如何入局?

對物聯(lián)網(wǎng)概念快速普及起到重要作用的是哪個領(lǐng)域?

消費領(lǐng)域。

物聯(lián)網(wǎng)能帶來最大價值的是哪個領(lǐng)域?

毫無疑問,必定是工業(yè)領(lǐng)域。

據(jù)2017年12月賽迪顧問發(fā)布的《2017中國工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)白皮書》數(shù)據(jù)顯示,2016年,我國工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)規(guī)模達到1896億元,在整體物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)中占比第一,約為18%;預(yù)計到2020年,這一占比將達到25%,規(guī)模將突破4500億元。

智物聯(lián):做工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的安卓

圖片來源:賽迪顧問

盡管有如此大的市場體量和市場需求,但是相對于消費物聯(lián)網(wǎng)而言,無論是在數(shù)據(jù)采集、平臺建設(shè)、生態(tài)運營商上,都更為艱難。

雷鋒網(wǎng)編輯特別采訪了智物聯(lián)(深圳市智物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)有限公司)CEO國承斌,就現(xiàn)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺建設(shè)、數(shù)據(jù)采集等行業(yè)發(fā)展關(guān)鍵問題進行了梳理,同時,也借助智物聯(lián)走過的坑和鋪過的路,給整個行業(yè)帶來更多的思考和借鑒。

智物聯(lián):做工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的安卓

0.1階段:從車聯(lián)網(wǎng)到工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)

從2014年7月至今,智物聯(lián)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)這條道路上走過了四年零三個月。而在此之前,智物聯(lián)其實是深海捷科技的車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)部。

成立于2007年的深海捷科技有限公司從通信行業(yè)做起,2011年,在車聯(lián)網(wǎng)還沒有像現(xiàn)在這般紅透半邊天的時候,深海捷科技就已經(jīng)開始入局車聯(lián)網(wǎng),也就有了智物聯(lián)的雛形?!拔覀儚?011年到2014年做了很多車聯(lián)網(wǎng)完整解決方案,包括國內(nèi)知名的正通汽車、奇瑞重工、車友互聯(lián)、凱越電子等,當(dāng)時都是我們的客戶。”智物聯(lián)CEO國承斌告訴雷鋒網(wǎng)編輯。

在做了各領(lǐng)域、各場景下的車聯(lián)網(wǎng)解決方案后,“實際上我們的解決方案已經(jīng)逐漸演變成一個通用的物聯(lián)網(wǎng)解決方案?!?/p>

在擁有這樣的通用物聯(lián)網(wǎng)解決方案后,整個團隊有了新的想法。

在2014年,由于我們的物聯(lián)網(wǎng)解決方案的穩(wěn)定性、可靠性、大容量、大并發(fā)性及靈活性已經(jīng)做得很好,我們覺得這樣的解決方案應(yīng)該有更大的用處,例如工業(yè)、高端設(shè)備制造業(yè)這類高價值的領(lǐng)域用這套體系會更合適。

2014年7月,原深海捷科技車聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)獨立出來,注冊了定位工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的深圳市智物聯(lián)網(wǎng)絡(luò)有限公司?!叭绻o智物聯(lián)的發(fā)展分一個階段的話,從2011年到2014年,應(yīng)該算是智物聯(lián)的前期孕育階段,可以算作0.1階段。”

現(xiàn)在的智物聯(lián),其實更在于第二階段的發(fā)展——從2014年到2017年的“1.0階段”。智物聯(lián)在1.0階段建立起了包括數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)處理層、數(shù)據(jù)應(yīng)用層在內(nèi)的整個系統(tǒng)架構(gòu),解決了數(shù)據(jù)采集、時延&安全、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)建模等諸多問題。

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IIoT入門級難題:數(shù)據(jù)采集

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域面臨的第一個難題就是:數(shù)據(jù)采集。

數(shù)據(jù)難以采集一直被認(rèn)為是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的一大難題。國承斌告訴雷鋒網(wǎng)編輯,從宏觀上來看,工業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)采集確實存在散、亂的問題;從微觀上來看,其實也不完全是這樣。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)通信協(xié)議實際上有兩個維度:載體協(xié)議(作為承載的通信協(xié)議,即通信協(xié)議本身)和點表。

  • 載體協(xié)議。在工業(yè)領(lǐng)域具體細分行業(yè)中,其實都有自己的通信協(xié)議,而且這樣的協(xié)議通常已經(jīng)收斂成幾個協(xié)議。而這些協(xié)議通常都是大行業(yè)定制的,在國內(nèi)或者全球細分行業(yè)中通常是比較確定的;

  • 點表。通信協(xié)議上具體的點表,每個廠家都不一樣,有些廠家規(guī)劃得合理,有些廠家規(guī)劃得不合理,要搞定這一塊,只能通過時間的積累。

由此看來,只要平臺兼容這些確定的載體協(xié)議,從理論上來講,實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集就成了積累不同廠商或設(shè)備的點表的問題。

為什么說是“從理論上來講”呢?

因為要實現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、積累點表,就需要硬件設(shè)備,但是市面上并沒有很好用的、通用的工業(yè)數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備。

最初,智物聯(lián)試圖找一個第三方硬件應(yīng)用到他們的解決方案中,但是經(jīng)過一段時間調(diào)研、測試后,發(fā)現(xiàn)沒有合適的硬件。“雖然當(dāng)時市面上也有類似DTU(Data Transfer unit)的設(shè)備,可以通過透傳的方式采集到數(shù)據(jù),但是這樣的設(shè)備并不適用于設(shè)備數(shù)量很大的工業(yè)應(yīng)用方案,這也是為什么到目前為止,DTU在具體工業(yè)應(yīng)用案例中的用量并不大的原因?!?/p>

智物聯(lián):做工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的安卓

因此,智物聯(lián)研發(fā)了自己的適配器(APRUS)。值得一提的是,APRUS擁有可編程特性,允許用戶通過LUA腳本重新定義APRUS的數(shù)據(jù)采集邏輯和數(shù)據(jù)采集協(xié)議,且可以在線刷新和升級。據(jù)國承斌透露,到目前為止,APRUS累計出貨量近20萬。

不過需要注意的是,使用APRUS時,需要按智物聯(lián)的方法對數(shù)據(jù)進行梳理、分類,并把數(shù)據(jù)表進行完善。

IIoT關(guān)鍵問題:云端or邊緣,安全&時延

物聯(lián)網(wǎng)一直在提的是云端概念,例如云存儲、云計算等。當(dāng)然,云端平臺也是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的關(guān)鍵。智物聯(lián)的GARDS基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺是整個平臺體系的核心和基礎(chǔ),提供遠程數(shù)據(jù)服務(wù)(對適配器或控制器進?鑒權(quán)、數(shù)據(jù)存儲,及雙向數(shù)據(jù)傳輸),因而對安全方面有嚴(yán)格要求。

智物聯(lián):做工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的安卓

系統(tǒng)安全主要包括三方面:傳輸鏈路安全、消息本身安全和反向控制安全。

  • 傳輸鏈路安全。目前,傳輸鏈路安全相關(guān)技術(shù)(諸如對稱加密技術(shù)、非對稱加密技術(shù)、動態(tài)加密技術(shù)等)已經(jīng)在銀行系統(tǒng)普遍應(yīng)用,目前已經(jīng)相對成熟的,也完全可以應(yīng)用到工業(yè)領(lǐng)域,只不過需要更高的算力?!拔覀冎苯咏梃b金融系統(tǒng)的加密技術(shù)做傳輸層的安全?!崩缰俏锫?lián)適配器與基礎(chǔ)云平臺數(shù)據(jù)交互采用對稱加密技術(shù),云平臺與應(yīng)用系統(tǒng)交互采用時間戳方式加密。

  • 消息本身安全。工業(yè)系統(tǒng)中,并非所有數(shù)據(jù)都有意義,有些類別數(shù)據(jù)在采集過程中丟失某幾個并無影響,因而需要事先對所有數(shù)據(jù)進行定義及分類。例如電流是一個連續(xù)變量,這類數(shù)據(jù)在采集過程中丟一項并無影響;而開關(guān)量這樣的瞬態(tài)變量則不能丟失?!八晕覀儗?shù)據(jù)進行了分類,基于這樣的分類,我們在協(xié)議上對數(shù)據(jù)進行保障?!?/p>

  • 反向控制安全。例如在遠端下發(fā)指令控制設(shè)備開啟,實際上需要指令在短時間內(nèi)到達并被執(zhí)行。針對反向控制,智物聯(lián)通過在標(biāo)準(zhǔn)MQTT協(xié)議上做針對性的改進和擴展,從而實現(xiàn)在這類非可靠網(wǎng)絡(luò)上建立可靠的數(shù)據(jù)連接。

時延問題由于與網(wǎng)絡(luò)本身關(guān)系較大,因而,近兩年,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)更多提到邊緣側(cè)布局。

工業(yè)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)量巨大,同時很多決策需要在低時延情況下完成,送到云端首先無法滿足大量數(shù)據(jù)傳輸?shù)牡蜁r延。因為時延與網(wǎng)絡(luò)本身關(guān)系較大,所以更有效的方法是通過邊緣側(cè)實現(xiàn)大部分?jǐn)?shù)據(jù)計算和存儲,只把少量重要數(shù)據(jù)和重要能力送到云端備份或運行。

控制器(APICO)是智物聯(lián)此前針對與智物聯(lián)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺進行數(shù)據(jù)及信息雙向傳輸?shù)脑O(shè)備。現(xiàn)在,智物聯(lián)更愿意將它稱為“邊緣計算盒子”。

APICO其實是一個搭載安卓系統(tǒng)的硬件,我們在該硬件中封裝了各種工業(yè)通信協(xié)議及分析軟件。近期,我們通過APICO幫助中石油濟柴將其沼氣發(fā)電機組發(fā)電效率的平均發(fā)電效率提升了10%。 

IIoT關(guān)鍵能力:數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)模型

數(shù)據(jù)分析是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的關(guān)鍵能力。國承斌告訴雷鋒網(wǎng)編輯,智物聯(lián)在數(shù)據(jù)分析上更多強調(diào)數(shù)學(xué)本身的作用,對具體工業(yè)任務(wù)采用大量的數(shù)學(xué)分析方法。

“我們在做數(shù)據(jù)分析模型時查閱了大量國內(nèi)外文獻和研究資料,但是我們發(fā)現(xiàn)其實很難找到有效的資料,原因在于產(chǎn)研未能有效結(jié)合,之前的研究機構(gòu)(例如高校)做的模型缺乏像工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺工具進行驗證,因而無法改進,至今仍處在理論階段;從工業(yè)界(工廠和設(shè)備使用方)來看,首先沒有辦法收集大量工業(yè)數(shù)據(jù),另外也缺乏這種數(shù)學(xué)人才?!?br/>

國承斌告訴雷鋒網(wǎng)編輯,智物聯(lián)兼?zhèn)淙瞬藕蛿?shù)據(jù)兩大優(yōu)勢。

在人才方面,智物聯(lián)合伙人兼CTO吳剛博士作為數(shù)學(xué)方面專家,帶領(lǐng)算法團隊做數(shù)據(jù)分析及數(shù)學(xué)建模,搭建了INDASS數(shù)據(jù)分析服務(wù)系統(tǒng);在數(shù)據(jù)方面,“智物聯(lián)接觸了80多類設(shè)備,目前我們的聯(lián)網(wǎng)設(shè)備量達到一二十萬臺,”因而,也有充足的數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上,智物聯(lián)得以較為順利地進行數(shù)據(jù)分析相關(guān)工作。

智物聯(lián)在數(shù)據(jù)分析方面的做法是先把底層各種數(shù)學(xué)模塊搭建好,然后針對動設(shè)備做了5個通用模型:趨勢分析模型、穩(wěn)定性分析模型、指數(shù)分析模型、優(yōu)化分析模型、風(fēng)險分析模型;針對專用分析,智物聯(lián)做了沼氣發(fā)電模型、設(shè)備預(yù)測/評估模型、邊坡臨滑模型(礦山領(lǐng)域)和電鏟震動模型(露天礦挖礦)。

智物聯(lián):做工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的安卓

智物聯(lián)的2.0時代:生態(tài)

經(jīng)過四年的深耕與積累,智物聯(lián)在今年6月提出Mixlinker 2.0的概念,發(fā)布了微服務(wù)化的MIXIOT & INDASS工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),其中MIXIOT為底層系統(tǒng)。

智物聯(lián):做工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的安卓

現(xiàn)在國內(nèi)大量的軟件公司,包括一些大的軟件公司進入不了工業(yè)領(lǐng)域,智物聯(lián)在1.0時代做了大量的具體解決方案,并在此基礎(chǔ)上提煉出一個底層系統(tǒng)(MIXIOT),軟件公司可以在在MIXIOT基礎(chǔ)上搭建應(yīng)用軟件,發(fā)揮他們的價值。

從2.0時代,智物聯(lián)做生態(tài)的目標(biāo)已經(jīng)很明顯。

智物聯(lián)在建立這樣一個工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的生態(tài)時,分了四類合伙人:城市合伙人、技術(shù)合伙人、行業(yè)合伙人和項目合伙人。其中城市合伙人是代理商,而技術(shù)合伙人則是上文提到的軟件公司等行業(yè)公司。“我們的目標(biāo)是在今年年底發(fā)展到100個城市合伙人和200個技術(shù)合伙人?!?/p>

與此同時,智物聯(lián)在華南與華為共同開展相關(guān)活動,外加政府對整個廣東省對商業(yè)平臺的政策引導(dǎo),智物聯(lián)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)已經(jīng)干得風(fēng)生水起。

當(dāng)談到,華為有自己的平臺和生態(tài),為什么還會加入智物聯(lián)的生態(tài)?

國承斌告訴雷鋒網(wǎng)編輯,智物聯(lián)可以為華為解決很多工業(yè)上的問題,華為也可以為智物聯(lián)在渠道和體系上帶來更多客戶,因而,智物聯(lián)和華為其實是互為生態(tài)。

另外,應(yīng)用系統(tǒng)作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)解決方案關(guān)鍵點,也是最終項目中獲利點,智物聯(lián)在2012年發(fā)布了自己第一個版本FIDIS(柔性信息與數(shù)據(jù)集成系統(tǒng))。隨著生態(tài)建設(shè)成為智物聯(lián)未來的發(fā)展重點,“我們會給我們的合作伙伴逐漸開源我們這一部分代碼,讓我們的合作伙伴基于開源的這部分代碼去做具體場景應(yīng)用?!?/p>

智物聯(lián):做工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的安卓

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)要怎么干

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)因為數(shù)據(jù)分散、定制化程度高,無法做出完全通用的設(shè)計方案進行快速復(fù)制,每個項目往往需要進行幾乎全新的項目開發(fā),這使得工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)廠商只有兩條路可以選:

  • 做項目。但是做項目效率太低,普通工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺廠商一年智能做三五個項目,再加上普通工業(yè)企業(yè)能承受的價位通常也就一百萬左右,因而盈利困難;

  • 賣SaaS平臺賬號。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺廠商又很難滿足一個具體場景應(yīng)用。

國承斌告訴雷鋒網(wǎng)編輯,正是看到了行業(yè)中這些問題,看到行業(yè)中缺少像移動設(shè)備中安卓這樣一個中間系統(tǒng),智物聯(lián)憑借前幾年的經(jīng)驗,開始試水這一領(lǐng)域,希望做工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的安卓,連接工業(yè)和軟件兩方企業(yè),推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展。

雷鋒網(wǎng)小結(jié)

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)相對消費物聯(lián)網(wǎng)更為復(fù)雜,同時也擁有更大價值,不論是如BAT等巨頭企業(yè),還是初創(chuàng)公司,都在入局這一領(lǐng)域,希望分得一杯羹。

隨著眾多企業(yè)入局,工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的圈子也越來越大,更加熱鬧。與此同時,從設(shè)備聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)采集,到系統(tǒng)建設(shè)、商業(yè)模式,也暴露出更多問題。智物聯(lián)看到了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)分散、定制化程度高,憑借自己的經(jīng)驗積累,試水工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)底層系統(tǒng)開發(fā)及生態(tài)建設(shè)。

在這樣一個AI+的時代中,國承斌告訴雷鋒網(wǎng)編輯,智物聯(lián)也在做AI在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)方面的應(yīng)用研究,相關(guān)研究也在路上。

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