（一）工業網際網路的現實應用場景
我國工業網際網路產業聯盟的白皮書中，認為工業網際網路平台當下主要的應用場景為四個：（1）面向工業現場的生產過程優化；（2）面向企業運營的管理決策優化；（3）面向社會化生產的資源優化配置與協同；（4）面向產品生命周期的管理與服務優化。
物聯網數字產業真正顛覆的是農業、城市基礎設施、醫療保健，將持續拓展到以下行業：水務行業解決方案、石油和天然氣行業賦能、運輸智能跟蹤、醫療行業業務模式優化、採礦行業監控工作流程、酒店物聯網服務和產品體驗增值。
目前我國的製造業正在推動和轉型，而工業網際網路和工業物聯網都很重要，但實際上還有很長的路要走，在安全性問題、技術基礎、實際需求等方面都要進行探討和優化。
（二）工業物聯網關鍵典型技術
通過各種類型的傳感器實現物與物、物與人、人與人之間按需的信息獲取、傳遞、儲存、認知、分析和使用。
工業物聯網的關鍵技術主要包含全面感知、信息傳遞、智能處理、信息反饋等幾個方面。全面感知是指通過利用現代化的信息收集、採集技術手段，隨時隨地對物體進行信息採集和獲取；信息傳遞是指通過各種通信網絡、網際網路隨時隨地進行可靠的信息交互和共享；智能處理是指對收集到的海量數據和信息進行分析處理，提升對工業生產環境和市場的洞察力，實現智能化的決策和控制；信息反饋是指將處理完的信息，以程序指令的形式傳達給各生產環節，以優化生產結構和完成生產計劃。
概括來講，實際上工業物聯網關鍵技術也具有物聯網感、聯、知、控這四點特徵。
（三）工業物聯網的典型特徵
《工業物聯網白皮書（2017）》對工業物聯網的典型特徵進行了描述，我與大家一起分享一下。
來源於-2017工業物聯網白皮書
1.智能感知
智能感知是工業物聯網的基礎。面對工業生產、物流、銷售等產業鏈環節產生的海量數據，工業物聯網是利用傳感器、射頻識別等感知手段獲取工業全生命周期內的不同維度的信息數據，具體包括：人員、機器、原料、工藝流程和環境等工業資源狀態信息。
感知層面有三個信息來源渠道。
（1）傳統系統。傳統信息系統採集的信息往往具有較高的價值，一方面原因是傳統信息系統採集的往往是結構化數據，易於統計和分析，另一方面原因是傳統信息系統採集的數據往往是比較重要的數據，對後續的數據分析有重要的參考價值。傳統信息系統包含的內容比較廣泛，比如常見的ERP系統。對於企業來說，傳統信息系統的建設應該是信息化建設的第一步。
（2）Web平台。信息來源的另一個重要渠道是各種Web平台，隨著Web應用的普及，尤其是Web2.0的普及應用之後，整個Web系統產生了大量的數據，這些數據也是大數據系統的重要數據來源之一。Web系統的數據具備幾個典型的特點，比如數量大、結構多樣性、真假難辨等等，這就需要通過數據分析來進一步體現其價值了。
（3）物聯網系統。與傳統信息系統和Web系統不同，物聯網的數據大部分都是非結構化數據和半結構化數據，要想對其進行分析需要採用特定的處理方式，比較常見的處理方式包括批處理和流處理。批處理比較常見的平台包括Hadoop和Spark，而流處理通常採用Spark Streaming、Storm等。
2.泛在連接
泛在連接是工業物聯網的前提。工業資源通過有線或無線的方式彼此連接或網際網路相連，形成便捷、高效的工業物聯網信息通道，實現工業資源數據的互聯互通，拓展了機器與人、機器與環境之間連接的廣度與深度。
物聯網信息傳遞依託有線、無線等介質進行數據傳輸。當前移動互聯技術更多被用來實現工業物聯網信息傳輸過程。
傳輸介質包括有線、無線兩種類型。在這裡，我們不談有線傳輸。就無線類型而言，採用的無線協議有LoRa、NB-IoT、eMTC、WirelessHART、WIA-PA、ISA100等。
這些協議分為兩大類。（1）低功耗短距離通信技術，如IEEE 802.15.4，節點間傳輸距離短：小於100m；多跳路由協議：CTP、RPL、LLN；（2）低功耗廣域網（LPWAN），代表性技術NB-IoT、LoRa、eMTC、SigFox等具有前景，但未必可以取代已有的技術。針對室外大範圍部署，LPWAN是一個很好的解決方案。NB-IoT是基於LTE的改進版本，具有技術成熟、可以復用已有基站的好處。LoRa需要部署LoRa基站，但也適用於智慧園區等場景中，而且LoRa技術開放程度更高，更容易二次開發。
3.數字建模
數字建模是工業物聯網的方法。數字建模將工業資源映射到數字空間中，在虛擬的世界裡模擬工業生產流程，藉助數字空間強大的信息處理能力，實現對工業生產過程全要素的抽象建模，為工業物聯網實體產業鏈運行提供有效決策。
4.實時分析
實時分析是工業物聯網的手段。針對所感知的工業資源數據，通過技術分析手段，在數字空間中進行實時處理，獲取工業資源狀態在虛擬空間和現實空間的內在聯繫，將抽象的數據進一步直觀化和可視化，完成對外部物理實體的實時響應。
5.精準控制
精準控制是工業物聯網的目的。通過工業資源的狀態感知、信息互聯、數字建模和實時分析等過程，基於虛擬空間形成的決策，轉換成工業資源實體可以理解的控制命令，進行實際操作，實現工業資源精準的信息交互和無間隙協作。
6.疊代優化
疊代優化是工業物聯網的效果。工業物聯網體系能夠不斷地自我學習與提升，通過將工業資源數據處理、分析和存儲，形成有效的、可繼承的知識庫、模型庫和資源庫。面向工業資源製造原料、製造過程、製造工藝和製造環境，進行不斷疊代優化，達到最優目標。
7.物聯網安全
物聯網安全是工業物聯網的保障。事實上，信息系統的安全問題原本就十分突出。讓現狀更加惡化的是物聯網IoT（Internet of Things）的出現。IoT安全問題隨著其使用規模的擴大而凸顯，但本質上沒有發生變化：產品成本與安全性之間的矛盾。很多人認為IoT代表著無限的未來，但是事實上目前接入網際網路的IoT設備幾乎都非常不理想，甚至會引入新的安全問題。這些設備不足夠可靠的操作和安全模型是有可能影響到其他設備的，它們需要管理和檢查。但是在現實使用的過程中，人們往往會疏忽這一點。物聯網的設備也是建立在很多人開發的軟體層之上的，並且這些設備往往十分廉價。低廉的價格使得IoT設備很難保證安全。比如，如果對一個家用網絡攝像頭分析其安全模型，人們很可能會發現它完全不安全，使得監控內容有可能暴露在網際網路上。程式設計師很難不犯錯誤，軟體幾乎不可能完美無缺，它們將繼續存在漏洞。消費者需要關注這些IoT設備的安全性。但是目前的IoT市場，安全仍然在向廉價妥協。如何解決這個問題仍然困擾著人們。
（四）工業物聯網發展階段
第一個階段，智能的感知控制。工業物聯網感知控制階段主要實現物聯網泛在化的末端智能感知，由多樣化採集和控制模塊組成，包括各種類型傳感器、RFID以及中短距離的傳感器與無線傳感器網絡等，實現工業物聯網的數據採集和設備控制的智能化。
第二個階段，全面的互聯互通。工業物聯網藉助各類傳感器、RFID等實現數據採集，通過工業網關、短距離無線通信、低功耗廣域網和OPC UA等互聯互通技術，將信息化共性技術與行業特徵有效整合，實現無線通信網絡、工業乙太網、移動通信網絡等異構網絡的安全、高效融合，充分發揮網絡基礎設施的應用價值，實現服務模式創新及流程優化。
第三個階段，深度的數據應用。利用數據挖掘、數據倉庫、分布式存儲等技術手段，基於雲計算平台技術，進行數據建模、分析和優化，實現多源異構數據的深度開發應用。通過對數據進行集成化收集和處理，不斷對數據進行整理，解決數據提取、集成及數據性能優化問題。從數據倉庫中提取隱藏的預測性信息，挖掘出數據間潛在的關係，快速而準確地找出有價值的信息，有效提高系統的決策支持能力。
第四個階段，創新的服務模式。工業物聯網服務模式的創新主要集中在定製服務、增值服務、運維服務、升級服務、培訓服務、諮詢服務和實施服務等方面，廣泛應用於智能工廠、智能交通、工業流程再造、環境監測、遠程維護、設備租賃等物聯網應用示範領域，全方位構建工業物聯網創新的服務模式生態，提升產業價值，優化服務資源。
作者：馬禮 北方工業大學信息學院院長
本文節選自宣講家網獨家文稿《馬禮：工業物聯網及其關鍵技術》
全文連結：http://www.71.cn/2019/1231/1072102_2.shtml