工业物联网所面临的三个挑战

工业物联网所面临的三个挑战

当大家开始淡化物联网这个总概念，而去谈论具体的应用，例如智能制造、智能能源、智能交通与车联网时，标志着物联网发展进入了新的阶段。物联网

技术真正开始与各行各业深度结合，人们开始关注物联网技术带来的实际效益，而不是之前空泛的概念炒作。如今的工业物联网（Industrial Internet of Things，简称IIoT），已经成为了一个由广泛互连的智能设备和基础设施构成的世界。

通用电气董事长兼首席执行官杰夫-伊梅尔特（Jeff Immelt)曾撰文指出，工业互联网仅仅生产力提升一项即可带来8.6 万亿美元收益，这个规模相当于未来互

联网消费市场的两倍。近日，在同济大学-美国国家仪器公司（NI）工业互联网联合实验中心揭牌仪式上，与非网记者采访到了工业物联网专家、NI 嵌入式系统总监Jamie Smith，请他详细介绍了工业物联网的最新发展状况。

设备上连接了传感器和驱动器，持续收集到的传感器数据被处理以后送到云端，这就是今天工业互联网实验室中可以看到一个简单直观的工业物联网架构，不过在讲工业物联网架构之前，我想先介绍工业大数据（big analog data）的概念。

Jamie 表示，机器视觉就是一个典型的工业大数据应用，摄像头模块将图像

从模拟域转换到数字域，系统运行期间每时每刻都在产生大量的数据，对于系

统的处理能力要求非常高。机器视觉的应用非常广泛，例如生产线视频检测、

激光雷达以及发电行业通过热成像仪来监测运行状况等。机器视觉产业才刚刚

开始。

类似机器视觉这种应用所产生的数据量非常大，所以Jamie 认为首先把工业大数据在靠近采集数据的终端设备一端进行预处理，才能够承受数据处理压力

并满足系统的实时性要求。摩尔定律预示计算能力不断增强，尼尔森定律