物联网中台操作系统关键技术研究及应用＊

DOI ：10.15913/ki.kjycx.2024.05.054

物联网中台操作系统关键技术研究及应用＊

周 扬，韩崔燕，李德勇，罗 乐，李宗祥，雷 豁

（武汉众智鸿图科技有限公司，湖北 武汉 430223）

摘 要：目前，物联网平台面临应用开发周期长、设备接入兼容性差、数据服务能力弱等问题，为满足快速增长的终端规模、数据规模、服务规模以及行业多样化需求，设计了面向多行业应用的物联网中台操作系统架构，主要包括设备层、网关层、数据中心层、物联中台层和应用层5个层级，具备大规模终端统一接入、端-边-网-云协同计算、开放式应用快速构建等特点，可有效增强海量数据融合共享能力，提高模型算法协同运算效率，减少物联平台重复开发成本，满足多行业、多应用场景的灵活扩展应用，为企业物联网中台操作系统的建设提供参考。关键词：物联网；物联网中台；端边网云；数据融合

中图分类号：TP31 文献标志码：A 文章编号：2095-6835（2024）05-0183-05

——————————————————————————＊［基金项目］湖北省重点研发计划项目（编号：2021BAA191）

现阶段，社会各行业的发展与物联网技术密不可分，如水务行业利用物联网技术进行管网的全面监测，发现漏水、爆管、污染、内涝等情况，辅助科学调度[1]。电力行业使用物联网系统收集终端电网信息，识别电网故障问题，提高工作效率，降低人工管理错误率[2]。农业方面依靠物联网技术整合天气、温度、土壤参数等大量农业信息，实现对播种、施肥、灌溉、生长等过程的精准控制[3]。消防管理利用物联网技术实时获取消防情况，为消防安全管理以及警情处置提供数据支撑[4]。城市管理利用物联网技术将城市的各个角落进行连接和监控，赋能智慧出行、智能家居、健康监测等领域，提升生活质量[5]。可见，物联网技术是各行各业数据化、信息化、智能化发展的必要保证，具有广泛的应用需求。

国外对物联网的研究相对较早，形成了一些功能各异的物联网产品，如亚马逊的AWS IoT 平台、微软的Azure IoT 平台、IBM 的Watson IoT 平台等[6-8]。国内也相继开展了对物联网技术的研究，如百度、阿里、腾讯等都研发了独具特色的物联网平台[9]。尽管物联网在各个领域的应用越来越广泛，产生了较多的物联网商业平台和行业应用案例，但是由于系统不够开放、应用开发周期长、设备接入兼容性差、数据服务能力弱等原因，市场碎片化较为严重，无法满足不断增长的终端规模、数据规模、服务规模需求，阻碍了物联网在多行业的灵活应用。

为满足数据的采集、存储、传输、融合、挖掘以及数据应用的需求，提出了物联网中台操作系统的思想。中台的概念起始于阿里的“大中台、小前台”概念，数据中台完成数据治理后会形成标准数据，再对数据进行

存储，进而形成大数据资产，在复杂、多源数据环境中提供稳定且规范的数据服务[10-11]。物联网中台操作系统相对于数据中台更为抽象和高级，通过融合采用云计算、物联网、人工智能、边缘计算等前沿技术，提供一体化解决方案的物联网平台，除了支持数据分析、处理、交易等数据服务外，还涉及数据采集、通信以及模块化业务服务。所以，物联网中台操作系统的研究对于消除信息孤岛、实现多行业智慧化管理、助力物联网智能生态圈建设具有重要意义。

1 主要技术问题

物联网技术已在市政、交通、农业、医疗、水务、油气等多行业得到了广泛应用，但传统的终端接入、数据存储、数据融合、数据挖掘等方法往往存在并发少、效率低、延迟高、灵活性差等问题。如何开发面向多行业应用的物联网中台操作系统，实现海量数据的集成和应用，提升数据的共享能力，提高客户的服务水平，减少重复开发成本，是目前亟需解决的重点问题。1.1 多来源、多协议终端兼容问题

由于建设年代、行业场景和设备类型之间的差异，终端监测设备通信协议往往不同，甚至进行了加密处理，造成物联网平台难以兼容多种类型终端监测设备，不能满足各行业终端监测设备的快速接入需求。如何设计开放性设备对接框架和统一编程接口，支持便捷化二次驱动开发，确保多来源、多协议设备可灵活对接是需要研究的关键问题。1.2 大规模、高并发终端接入问题

要想实现大场景、全要素的感知能力，需要接入大

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规模的物联网设备，为保证物联数据采集和服务的质量，需使物联设备具备高并发、低延迟、可扩展等特点。如何设计一套稳定性强、灵活性高、成本较低的物联网平台，实现海量终端设备接入，满足大规模场景中的物联设备吞吐量和实时性要求，是需要研究的重点问题。

1.3 多系统数据融合与信息共享问题

多源系统数据往往具有异构性、分布性、海量性等特点，由于缺乏统一的数据标准，不同渠道收集的原始数据通常无法直接进行融合计算，难以实现业务之间相互协作。另外，由于缺乏语义信息的异构转换模型和异构数据处理方法，无法直接叠加利用开展综合智能分析和数据成果展示，难以满足信息共享和决策分析的需求。

1.4 数据高效计算与智能挖掘问题

传统的物联网平台主要任务是进行数据采集和传输，缺乏智能高效的数据挖掘分析能力。如何对采集的数据进行快速分析，设计高效率计算引擎和智能化模型算法，将海量数据和各行业应用场景进行深度结合，进行快速计算分析和智能挖掘，以提升行业生产管理效能和经济价值，同时支持多行业场景灵活扩展，是需要解决的关键问题。

2 总体架构设计

面向多行业的物联网中台操作系统架构主要分为5层，分别是设备层、网关层、数据中心层、物联中台层和应用层。

设备层主要包括RTU、DTU、PLC、NB-IoT设备以及其他物联网关设备，通过4G/5G、NB-IoT、LoRa等数据传输协议实现数据传输和指令交互。

网关层支持多种通信协议网关内容解析、内容标准化，实现服务和设备重连、数据加密和解密、连接和采集记录以及数据存储等功能，同时还具备边缘计算的能力。

数据中心层主要提供基础数据、物联感知数据、算法模型数据等各类数据的存储和融合能力，其中，基础数据主要包括基础地理、基础设施、模型组件等，物联感知数据主要包括气象、市政、油气、地质、水务、工业、交通等行业监测数据，算法模型数据主要包括数据处理、数据存储、数据融合、协同计算、人工智能等算法和模型。

物联中台层提供各类组件和应用快速构建工作台，组件包括权限管理、数据交互、消息队列、数据加密、数据存储、数据开放、设备鉴权、集群调度、流计算、人工智能等，工作台具有终端设备接入、终端设备管理、统一监控中心、数据分发管理、消息通知中心、监控APP搭建、工艺组态搭建等快速应用构建功能。

应用层为智慧城市、工业应用、智能家居、智慧交通、地质监测、环境监测等行业提供局域网、公有云、私有云、混合云等多样化部署应用。

物联网中台操作系统总体架构如图1所示。

3 关键技术

3.1 大规模、多来源终端接入技术

物联网协议分为两大类，分别是物理层传输协议和应用层通信协议。物理层传输协议一般负责子网内设备间的组网、通信和物理通信链路上的波形规范，既包括3G/4G、Wi-Fi、以太网、LoRa、NB-IoT等复杂广域传输协议，也包括RS485、RS232、蓝牙、ZigBee、CAN等近场通信协议。应用层通信协议主要是指运行在物理层之上，用于规范通信实体双方数据帧，识别、同步及

图1 物联网中台操作系统总体架构

其他物联网网关·

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