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物联网进入与传统产业深度融合发展的崭新阶段。未来10年内，全球物联网将创造10多万亿美元的价值，约占全球经济的1/10，并与城市管理、生产制造、汽车驾驶、能源环保等形成数个千亿级规模以上的细分市场。

其中，工业制造领域的转型升级成为工业物联网发展的重要驱动力， 世界各国纷纷发布相关的战略举措，抢占新一轮发展战略机遇。有分析认为，到2020年，工业物联网在整体物联网产业中的占比将达到25%，规模将突破4500亿元。

本期的智能内参，我们推荐来自中国电子技术标准化研究院的工业物联网白皮书，深入挖掘物联网在工业制造领域的应用前景，从终端和平台两大维度分析技术和产业现状，介绍标准化工作进程并罗列创新用例。

以下为智能内参整理呈现的干货：

一、从政府引领到需求主导

*工业物联网的本质和六大典型特征

随着物联网技术的快速发展，中国制造2025、美国先进制造伙伴计划、德国工业4.0等一系列国家战略的提出和实施，在此背景下， 工业物联网应运而生，可以说是智能制造的基石（支撑级技术体系）， 成为全球工业体系智能化变革的重要推手。

中国电子技术标准化研究院指出：工业物联网即通过工业资源的网络互连、数据互通和系统互操作， 实现制造原料的灵活配置、制造过程的按需执行、 制造工艺的合理优化和制造环境的快速适应， 达到资源的高效利用，从而构建服务驱动型的新工业生态体系。

用工业物联网改造传统产业，将对企业的生产、 经营和管理模式带来深刻变革，提高生产制造效率，提升产业的经济附加值，实现节能减排，有力推动我国经济发展方式由生产驱动向创新驱动的转变，促进我国产业结构的调整。

*工业物联网参考体系架构

当前我国工业物联网由政府引领转向应用需求为主导，企业开始应用工业物联网解决自身所面临的实际问题， 比如：

1、通过传感器仪器仪表实时监控生产设备、原材料、在制品及工作人员的状态，实现制造过程的智能执行， 提高生产效率和产品质量；

2、通过RFID等识到技术建设智能仓储， 并与生产过程进行联接，提高制造原料的高效配置；

3、耐用性的设备产品通过感知于段获取数据实现预测性预警、远程维护等服务，提高设备产品的附加值。

工业物联网在工业制造领域各环节的深入应用， 有助于改善产能过剩、 成本压力增加等诸多困境。

二、工业物联网的布局路线

*工业物联网实施的四个阶段

工业物联网的实施一般包括四个实施阶段：

1、智能的感知控制阶段，即利用基于末端的智能感知技术（传感器、REID、无线传感网络等）随时、 随地进行工业数据的采集和设备控制的智能化；

2、全面的互联互通阶段，通过多种通信网络互联互通手段（工业网关、短距离无线通信、低功耗广域网和OPC UA等）整合信息化共性技术和行业特征，将采集到的数据实时、安全、高效地传递出去；

3、深度的数据应用阶段， 即利用云计算、 大数据等相关技术，对数据进行建模、 分析和优化，实现多源异构数据的深度开发应用，从数据仓库中提取隐藏的预测性信息，挖掘出数据间潜在的关系，快速而准确地找出有价值的信息，有效提高系统的决策支持能力；

4、创新的服务模式阶段，主要利用信息管理、智能终端和平台集成等技术，提供定制服务、增值服务、运维服务、升级服务、培训服务、咨询服务和实施服务等方面，广泛应用于智能工厂、智能交通、工艺流程再造、环境监测、远程维护、设备租赁等物联网应用示范领域，全方位构建工业物联网创新的服务模式生态圈，提升产业价值，优化服务资源。

三、起底技术体系和发展趋势

互联网小常识：outside为外部端口，安全级别为0，inside为内部端口，安全级别为100，安全级别的取值范围为1-99，值越大越安全。

*工业物联网技术体系

工业物联网技术体系主要以下四块：

1、感知控制技术

主要包括传感器（测量或感知特定物体的状态和变化，并转化为可传输、可处理、可存储的电子信号或其他形式的信息）、射频识别（非接触自动识别技术）、多媒体、工业控制（SCADA系统、DCS和PLC）等， 是工业物联网部署实施的核心；

2、网络通信技术

三大主流技术是工业以太网、短距离无线通信技术、低功耗广域网，核心技术包括时间同步、确定性调度、跳信道、路由和安全技术等，可以使得工业传感器的布线成本大大降低，有利于传感器功能的扩展， 是工业物联网互联互通的基础；

3、信息处理技术

主要包括数据清洗、 数据分析、数据建模和数据存储等，为工业物联网应用的提供支撑；

4、安全管理技术

包括加密认证、防火墙、入侵检测等，是工业物联网部署的关键。

目前，工业物联网的发展趋势为：

1、终端智能化，包括底层传感器设备自身向着微型化和智能化的方向发展，以及工业控制系统的开放逐渐扩大，使得工业控制系统与各种业务系统的协作成为可能；

2、联接泛在化。工业控制通信网络经历了现场总线、工业以太网和工业无线等多种工业通信网络技术，将监控设备与系统， 同生产现场的各种传感器、 变送器、执行器、 伺服驱动器、运动控制器，甚至CNC数控机床、工业机器人和成套生产线等生产装备连接起来；

3、计算边缘化，数据不用再传到遥远的云端，更适合实时的数据分析和智能化处理，具有安全、快捷、易于管理等优势， 能更好地支撑本地业务的实时智能化处理与执行， 满足网络的实时需求；

4、网络扁平化，使信息在真实世界和虚拟空间之间智能化流动，实现对生产制造的实时控制、精确管 理和科学决策进行了大量的研究与探索。

5、服务平台化，提升连接灵活、扩展用户规模、增强数据的安全性、应用开发的简易友好，根据用户实际需求提供设备远程管理、预防性维护和故障诊断等服务。

四、深扒产业玩家

互联网小常识：分组转发分为直接转发和间接转发两类。若源主机与目的主机在同一个网络或路由器与目的主机在同一个网络则为直接转发，否则为间接转发。

*工业物联网产业地图（援引CB Insights）

传感器：2021年1906亿美元

*传感器市场份额（援引华然咨询）

随着工业4.0及智能制造等类似概念的推出， 全球的传感器市场空间再 次被扩宽。据预测， 2016年至2021年，传感器的复合年增长率预计为11%，到2021年市场规模将达到1906亿美元。

目前，全球传感器市场主要由美国、 日本、德国的相关企业占主导， 比如MEAS传感器公司、霍尼韦尔公司、凯勒公司、艾默生电气公司、通用公司等， 不过亚太地区的传感器市场也呈现出快速增长的趋势。

近年来， 我国在传感器相关产业加入投入， 提高国有传感器及仪器仪表的占有率，尤其是高端传感器品种的市场占有率，目前国内的传感器及仪器仪表企业以沈阳仪表科学研究院、深圳清华大学研究院、 河南汉威电子等一定的业绩。为代表目前取得了一定的业绩。

工业控制：美欧日盘踞

*工控市场分析（援引安信证券）

工业控制是对工业过程实现检测、控制、优化、调度、管理和决策为目的， 主要是以PLC、DCS等产品形式体现。

目前，PLC市场可以分成美国（A-B公司、通用电气公司、莫迪康公司等）、欧洲（德国的西门子、AEG和法国的TE）、和日韩（日本的三菱、欧姆龙、松下、富士等，以及韩国的三星、LG）等三个流派，占有主要的市场份额。我国的PLC仍以国外产品为主， 国内PLC 生产厂家在产品数量和生产规模的还有待于提高。

DCS生产厂家主要集中在美国、 日本、德国等。国外产品（如Honeywell和横河公司）在我国DCS市场有一定占有率。 不过近年来国产DCS的市场占有份额也在飞速提升，我国涌现出一批DCS产品优秀企业， 如北京和利时、 上海新华、 浙大中控、浙江威盛、航天测控、电科院以及北京康拓集团等。

平台：传统巨头对决IT大佬

工业领域巨头的平台布局十分积极，包括西门子的MindSphere、通用电气的Predix、菲尼克斯电气的ProfiCloud，以及国内三重工的根云、海尔的COSMOPlat、徐工工业云、航天科工的INDICS等。

与此同时，IT巨头也在借助其云平台的优势，通过联合上下游企业，布局工业物联网产业生态。如微软的Azure、亚马逊的AWS、IBM的Watson、SAP的HANA。 国内的百度、阿里、京东和腾讯也都推出面向工业物联网的平台。

除了独立布局，展开优势互补合作，扩展生态圈也是一种主流的平台布局方式。比如2016年GE宣布Predix登陆微软Azure云平台；2017年ABB宣布依托于微软Azure平台提供工业云服务， 与IBM在工业数据计算和分析方面开展合作；西门子也表示MindSphere在云服务方面已跟亚马逊AWS、微软和SAP开展合作。

*全球物联网相关标准化组织分布图

技术和产业发展的推动下，国内外巳开展的工业物联网标准化工作，包括传感器及仪器仪表的标准、控制类标准（DCS编程语言和接口方面的标准有待制定）、工业以太网标准（互联互通）、工业无线网络标准（链接泛在化）、信息集成标准、信息安全标准等。

五、四大用例剖析

基于机床物联网的租赁

*租赁应用网络架构

该用例来自智能云科，利用iSESOL平台，定位生产力共享。用户可以通过iSESOL平台、租赁业务后台和租赁客户端APP等工具实时监控设备运行状态、 查看设备历史运行数据以及了解设备费用详情， 同时可以依靠iSESOL平台提供的大数据智能分析工具，帮助企业实现更好的业务决策。

新保险模式

*新保险模式总体方案示意图

该项目来自树根五联，以工业物联网平台为基础，实现数据采集接入、数据存储、数据管理、数据清洗、数据挖掘分析、数据服务与数据产品，提供保险大数据解决方，生成设备的综合状态评估，以及设备主及企业的运营状况及信用风险等模型。

无人化磨棍间轧辗流转

*无人化磨棍区域工作流程

传统磨辑间标准化工艺流程存在劳动效率低、安全风险高、质量波动大、环保效果差等问题。宝钢通过工业互联网、射频识别、信息交互、智能控制等技术，实现了轧辑自动识别、行车智能吊装、磨床智能磨削、轧辑自动水冷、轧辑自动补油、轧辑智能配辑等生产工艺，大大提高了轧线供辑能力，避免了安全风险，降低了生产成本，提高了环保节能水平。

物流自动化

*项目系统框架

通过工业互联网技术的应用，轮胎制造企业能及时掌握原材料采购、库存、销售等信息，通过大数据分析还能预测原材料的价格趋向、供求关系等，有助于完善和优化供应链管理体系， 提高供应链效率， 降低成本，打造全面优化的生产、 物流及服务过程，实现真正的智能制造。

智东西认为，工业物联网背后的逻辑是日趋成熟的传感器技术、数据/信息计算处理技术，以及执行端的自动化/机器人技术，这使得功能定向的有确定流程的工业应用能够向智能化转变。而感知控制和互联互通实现之后，数据模型的功能将进一步被挖掘，工业制造领域的覆盖面将进一步拓展，塑造功能和形式更多样的，提供个性化服务的生态，激发产业创新。从产业的角度来看，传感器、工业控制相关企业将直接受益，两块儿国内的家底虽然不厚，却是要抬头。

附：

2017年物联网十大趋势（跨界用例、LPWA、安全优先、服务方案、M&A、AI+、商业服务模型、云计算、雷达）

物联网产业地图（CB Insights）

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