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對物聯(lián)網概念快速普及起到重要作用的是哪個領域？
消費領域。
物聯(lián)網能帶來最大價值的是哪個領域？
毫無疑問，必定是工業(yè)領域。
據2017年12月賽迪顧問發(fā)布的《2017中國工業(yè)物聯(lián)網產業(yè)白皮書》數據顯示，2016年，我國工業(yè)物聯(lián)網(IIoT)規(guī)模達到1896億元，在整體物聯(lián)網產業(yè)中占比第一，約為18%；預計到2020年，這一占比將達到25%，規(guī)模將突破4500億元。
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)網而言，無論是在數據采集、平臺建設、生態(tài)運營商上，都更為艱難。
雷鋒網編輯特別采訪了智物聯(lián)（深圳市智物聯(lián)網絡有限公司）CEO國承斌，就現在工業(yè)互聯(lián)網平臺建設、數據采集等行業(yè)發(fā)展關鍵問題進行了梳理，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。
從2014年7月至今，智物聯(lián)在工業(yè)互聯(lián)網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)網業(yè)務部。
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)網還沒有像現在這般紅透半邊天的時候，深海捷科技就已經開始入局車聯(lián)網，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)網完整解決方案，包括國內知名的正通汽車、奇瑞重工、車友互聯(lián)、凱越電子等，當時都是我們的客戶。”智物聯(lián)CEO國承斌告訴雷鋒網編輯。
在做了各領域、各場景下的車聯(lián)網解決方案后，“實際上我們的解決方案已經逐漸演變成一個通用的物聯(lián)網解決方案?！?/p>
在擁有這樣的通用物聯(lián)網解決方案后，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)性及靈活性已經做得很好，我們覺得這樣的解決方案應該有更大的用處，例如工業(yè)、高端設備制造業(yè)這類高價值的領域用這套體系會更合適。
2014年7月，原深海捷科技車聯(lián)網業(yè)務獨立出來，注冊了定位工業(yè)互聯(lián)網的深圳市智物聯(lián)網絡有限公司?！叭绻o智物聯(lián)的發(fā)展分一個階段的話，從2011年到2014年，應該算是智物聯(lián)的前期孕育階段，可以算作0.1階段?！?/p>
現在的智物聯(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據采集層、數據處理層、數據應用層在內的整個系統(tǒng)架構，解決了數據采集、時延&安全、數據分析、數據建模等諸多問題。
工業(yè)互聯(lián)網領域面臨的第一個難題就是：數據采集。
數據難以采集一直被認為是工業(yè)互聯(lián)網的一大難題。國承斌告訴雷鋒網編輯，從宏觀上來看，工業(yè)領域的數據采集確實存在散、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，實現數據采集就成了積累不同廠商或設備的點表的問題。
為什么說是“從理論上來講”呢？
因為要實現數據采集、積累點表，就需要硬件設備，但是市面上并沒有很好用的、通用的工業(yè)數據傳輸設備。
最初，智物聯(lián)試圖找一個第三方硬件應用到他們的解決方案中，但是經過一段時間調研、測試后，發(fā)現沒有合適的硬件?！半m然當時市面上也有類似DTU（Data Transfer unit）的設備，可以通過透傳的方式采集到數據，但是這樣的設備并不適用于設備數量很大的工業(yè)應用方案，這也是為什么到目前為止，DTU在具體工業(yè)應用案例中的用量并不大的原因。”
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的數據采集邏輯和數據采集協(xié)議，且可以在線刷新和升級。據國承斌透露，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)的方法對數據進行梳理、分類，并把數據表進行完善。
物聯(lián)網一直在提的是云端概念，例如云存儲、云計算等。當然，云端平臺也是工業(yè)互聯(lián)網平臺的關鍵。智物聯(lián)的GARDS基礎數據平臺是整個平臺體系的核心和基礎，提供遠程數據服務（對適配器或控制器進?鑒權、數據存儲，及雙向數據傳輸），因而對安全方面有嚴格要求。
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，傳輸鏈路安全相關技術（諸如對稱加密技術、非對稱加密技術、動態(tài)加密技術等）已經在銀行系統(tǒng)普遍應用，目前已經相對成熟的，也完全可以應用到工業(yè)領域，只不過需要更高的算力?！拔覀冎苯咏梃b金融系統(tǒng)的加密技術做傳輸層的安全?！崩缰俏锫?lián)適配器與基礎云平臺數據交互采用對稱加密技術，云平臺與應用系統(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，并非所有數據都有意義，有些類別數據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據進行定義及分類。例如電流是一個連續(xù)變量，這類數據在采集過程中丟一項并無影響；而開關量這樣的瞬態(tài)變量則不能丟失?！八晕覀儗祿M行了分類，基于這樣的分類，我們在協(xié)議上對數據進行保障?！?/p>
反向控制安全。例如在遠端下發(fā)指令控制設備開啟，實際上需要指令在短時間內到達并被執(zhí)行。針對反向控制，智物聯(lián)通過在標準MQTT協(xié)議上做針對性的改進和擴展，從而實現在這類非可靠網絡上建立可靠的數據連接。
時延問題由于與網絡本身關系較大，因而，近兩年，工業(yè)互聯(lián)網更多提到邊緣側布局。
工業(yè)領域的數據量巨大，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據傳輸的低時延。因為時延與網絡本身關系較大，所以更有效的方法是通過邊緣側實現大部分數據計算和存儲，只把少量重要數據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)網平臺進行數據及信息雙向傳輸的設備?，F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%。
數據分析是工業(yè)互聯(lián)網平臺的關鍵能力。國承斌告訴雷鋒網編輯，智物聯(lián)在數據分析上更多強調數學本身的作用，對具體工業(yè)任務采用大量的數學分析方法。
“我們在做數據分析模型時查閱了大量國內外文獻和研究資料，但是我們發(fā)現其實很難找到有效的資料，原因在于產研未能有效結合，之前的研究機構（例如高校）做的模型缺乏像工業(yè)互聯(lián)網平臺工具進行驗證，因而無法改進，至今仍處在理論階段；從工業(yè)界（工廠和設備使用方）來看，首先沒有辦法收集大量工業(yè)數據，另外也缺乏這種數學人才?！?br/>
國承斌告訴雷鋒網編輯，智物聯(lián)兼?zhèn)淙瞬藕蛿祿纱髢?yōu)勢。
在人才方面，智物聯(lián)合伙人兼CTO吳剛博士作為數學方面專家，帶領算法團隊做數據分析及數學建模，搭建了INDASS數據分析服務系統(tǒng)；在數據方面，“智物聯(lián)接觸了80多類設備，目前我們的聯(lián)網設備量達到一二十萬臺，”因而，也有充足的數據。在此基礎上，智物聯(lián)得以較為順利地進行數據分析相關工作。
智物聯(lián)在數據分析方面的做法是先把底層各種數學模塊搭建好，然后針對動設備做了5個通用模型：趨勢分析模型、穩(wěn)定性分析模型、指數分析模型、優(yōu)化分析模型、風險分析模型；針對專用分析，智物聯(lián)做了沼氣發(fā)電模型、設備預測/評估模型、邊坡臨滑模型（礦山領域）和電鏟震動模型（露天礦挖礦）。
經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)布了微服務化的MIXIOT & INDASS工業(yè)物聯(lián)網數據處理和數據分析系統(tǒng)，其中MIXIOT為底層系統(tǒng)。
現在國內大量的軟件公司，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，并在此基礎上提煉出一個底層系統(tǒng)（MIXIOT），軟件公司可以在在MIXIOT基礎上搭建應用軟件，發(fā)揮他們的價值。
從2.0時代，智物聯(lián)做生態(tài)的目標已經很明顯。
智物聯(lián)在建立這樣一個工業(yè)互聯(lián)網的生態(tài)時，分了四類合伙人：城市合伙人、技術合伙人、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。“我們的目標是在今年年底發(fā)展到100個城市合伙人和200個技術合伙人?！?/p>
與此同時，智物聯(lián)在華南與華為共同開展相關活動，外加政府對整個廣東省對商業(yè)平臺的政策引導，智物聯(lián)的工業(yè)互聯(lián)網生態(tài)已經干得風生水起。
當談到，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，應用系統(tǒng)作為工業(yè)互聯(lián)網解決方案關鍵點，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（柔性信息與數據集成系統(tǒng)）。隨著生態(tài)建設成為智物聯(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用?！?/p>
工業(yè)互聯(lián)網因為數據分散、定制化程度高，無法做出完全通用的設計方案進行快速復制，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)網平臺廠商又很難滿足一個具體場景應用。
國承斌告訴雷鋒網編輯，正是看到了行業(yè)中這些問題，看到行業(yè)中缺少像移動設備中安卓這樣一個中間系統(tǒng)，智物聯(lián)憑借前幾年的經驗，開始試水這一領域，希望做工業(yè)互聯(lián)網中的安卓，連接工業(yè)和軟件兩方企業(yè)，推動工業(yè)互聯(lián)網發(fā)展。
工業(yè)互聯(lián)網相對消費物聯(lián)網更為復雜，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，都在入局這一領域，希望分得一杯羹。
隨著眾多企業(yè)入局，工業(yè)互聯(lián)網的圈子也越來越大，更加熱鬧。與此同時，從設備聯(lián)網、數據采集，到系統(tǒng)建設、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)網中的數據分散、定制化程度高，憑借自己的經驗積累，試水工業(yè)互聯(lián)網底層系統(tǒng)開發(fā)及生態(tài)建設。
在這樣一個AI+的時代中，國承斌告訴雷鋒網編輯，智物聯(lián)也在做AI在工業(yè)互聯(lián)網方面的應用研究，相關研究也在路上。
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