作者：张晶、徐鼎、刘旭 等 编
出版社：化学工业出版社
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物联网与智能制造试读：
前言
随着无线通信技术和移动互联网的迅速发展以及无线终端设备的广泛应用，机器类通信业务呈现爆发式增长，面向人－机－物实时动态信息交互的网络——物联网应运而生。作为融合通信、计算、控制的新型信息通信技术，物联网被称为继计算机、互联网之后世界信息产业的第三次浪潮，受到各国政府、企业和学术界的高度重视， 美国、欧盟、日本等已经将其纳入国家和区域信息化发展战略。我国从2009年开始将物联网列为重点发展的战略性新兴产业，并将其视为未来信息产业竞争的制高点和产业升级的核心驱动力。
物联网的颠覆性在于将包括人、机、物在内的所有事物通过网络自主互联，使得物理设备与系统具有计算、通信、控制、远程协调和自治五大功能，从而改变我们与物理世界的互动方式。物联网的理念和相关技术产品已经广泛渗透到社会经济与民生的各个领域，小到智能家庭网络，大到工业控制系统、智能交通系统等国家级甚至世界级的应用，物联网在越来越多的行业创新中发挥着关键作用。借助信息技术与传感、控制、计算等技术的深度集成和综合应用，物联网正在成为加速产业升级、提升政务服务、改善社会民生、促进增效节能等方面的推动力，在工业制造、交通等领域正带来真正的“智慧”应用。
如果说物联网是决定未来经济发展程度的引擎，那么智能制造就是实现强国之路的核心。从德国的工业4.0，到美国的CPS和工业互联网，再到我国提出的“智能制造”，全球各主要国家都在大力布局制造强国战略，以期抢占未来经济发展的制高点和下一代产业的领导权。智能制造的本质是将新一代信息网络技术与现代化的生产制造相融合，通过建设“智能工厂”，开展“智能生产”，实现生产要素的高效、低耗、协同以及个性化的批量定制生产。这一概念与物联网通过资源的高效、协同实现面向用户的智慧化服务内涵不谋而合。因此，物联网和智能制造两者具有天然的耦合关系，基于工业物联网实现智能制造是必然选择。
目前，围绕物联网和智能制造的学术研究、标准制定以及产业应用正在火热地展开中。尽管针对物联网的技术文献和报告很多，但绝大多数研究成果均是针对某一个技术领域或者某一个精细的技术点展开研究，有必要对当前物联网的最新研究成果进行全面梳理与系统归类，为相关领域的应用实践提供指导，这是撰写本书的第一个出发点。另一方面，作为物联网的一个重要应用领域，国内制造业的网络化与信息化水平仍然较低，如何整合现有资源构建新型工业物联网，实现生产要素的信息化与网络化问题，进而基于工业物联网实现智能制造，这是一个极具挑战性的问题，也是撰写本书的第二个出发点。
基于上述出发点，本书编者在广泛调研物联网与智能制造国内外研究成果的基础上，结合自身在相关技术领域的研究积累，尝试从广义物联网体系架构的角度出发，阐述构建物联网的相关关键技术与未来发展趋势，进而探讨基于工业物联网实现智能制造的技术方法与应用案例。全书共分为6个章节：第1章介绍物联网的概念、内涵与特点，概述物联网的发展现状与趋势，阐述智能制造的概念，并说明工业物联网对实现智能制造的重要意义；第2章从网络架构、技术与标准体系、资源与标识体系、服务与安全体系、产业与创新体系五个方面阐述广义物联网的构成要素以及要素关系；第3章介绍物联网的感知技术，包含传感技术、识别技术以及传感网；第4章介绍物联网的网络层技术，包括接入网、核心网以及网络资源管理相关技术；第5章介绍物联网的平台，包括云计算平台、应用平台以及工业物联网平台等；第6章通过案例介绍工业物联网在智能制造中的应用模式与应用方法。
本书由南京邮电大学通信与信息工程学院、通信技术研究所的多位教师共同编写完成，其中第1、2章由张晶编写，第3章由徐鼎编写，第4章由邵汉钦编写，第5章由刘旭编写，第6章由朱霞编写。通信技术研究所的李文超、刘孝祥、杨杰、谢晨升、李恒民、程万里、王慧、尤莉、康晓燕等参与了前期资料调研与翻译、文档图表绘制等工作。研究所的其他同志对本书的撰写提出了修改意见和建议，在此向大家表示衷心的感谢。
特别要感谢的是本书编写者的家人们，正是他们的鼎力支持，本书才能按照计划如期完成。同时要感谢多位编写者的年幼宝宝们，为了尽早完成本书的撰写，爸爸妈妈只能牺牲部分陪伴宝宝的时间，有时甚至狠心置他们的哭闹索抱于不顾，尽管委屈，但他们最终还是默默配合了。谢谢各位亲爱的家人们！
此外，各位评审专家和编辑对本书的内容与格式也提出了宝贵意见与修改建议，在此向大家一并表示衷心的感谢。
物联网与智能制造两大领域的技术正处于重点发展时期，技术更新速度较快，书中疏漏之处在所难免，敬请广大读者批评指正。编 者1.1 物联网的概念
物联网（Internet of Things，IOT）是由美国麻省理工学院[1，2]（MIT）的Kevin Ashton于1991年首次提出的。1999年，MIT建立了自动识别中心（Auto-ID Labs），提出了网络射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）的概念，指出“万物皆可通过网络[3]互联”。2001年，MIT的Sanjey Sarma和David Brock阐明了物联网的基本含义：把所有物品通过RFID等信息传感设备与互联网连接起[4，5]来，实现智能化识别和管理。2005年，国际电信联盟（ITU）发布了ITU Internet reports 2005：the Internet of Things报告，指出：信息与通信技术的目标已经从任何时间、任何地点连接任何人，发展到连接任何人与物品，由亿万件物品的信息连接、实时共同分享就形成[6]了物联网。
现代意义的物联网可以实现对物品的感知识别控制、网络化互联和智能处理的有机统一，从而形成高智能的决策。工业和信息化部电信研究院在其发布的《物联网白皮书（2011年）》上明确指出：物联网是通信网和互联网的拓展应用和网络延伸，它利用感知技术与智能装置对物理世界进行感知识别，通过网络传输互联，进行计算、处理和知识挖掘，实现人与物、物与物信息交互和无缝链接，达到对物理[7]世界实时控制、精确管理和科学决策的目的。另一种广为接受的物联网定义为：物联网是通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把物品与网络连接起来进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监[8]控和管理的一种网络。中国科学院计算技术研究所的陈海明教授、[9]南京理工大学的吴启辉教授等则分别从软件系统能力、网络认知过[10]程的角度阐述了物联网的概念。
本书认为：物联网是由互联网与传感网有机融合形成的一种面向人、机、物泛在智慧互联的信息服务网络，它利用传感器、RFID等技术赋予事物（包括人）感知识别能力，基于融合的通信网络实现事物的泛在接入与信息交互，借助虚拟组网、智能计算、自动控制等技术实现事物的动态组网、功能重构与决策控制，最终面向用户个性化需求提供高效信息服务。物联网应具备四个特征：异构性、可扩展性、可软件定义、安全性，即对异构资源（包括终端、网络、服务器等）的协同融合，对异构网络的自由连接，可软件定义的服务能力，安全的信息处理与交互，如图1-1所示。图1-1 物联网的特征
需要说明的是，物联网有狭义和广义两种定义。狭义物联网，是指物品之间通过传感器连接起来的局域网，这个网络可以不接入互联[8]网，但如果有需要的时候，随时能够接入互联网。广义物联网，等同于“未来的互联网”或者“泛在网络”，能够实现人在任何时间、地点，使用任何网络与任何人与物的信息交换。本书所指物联网，是指广义物联网。1.2 物联网的发展现状与趋势1.2.1 政策环境
作为一场技术革命，物联网把我们带进一个泛在连接、计算和通信相融合的新时代。一方面，物联网的发展依赖于从无线传感器到纳[11]米技术等众多领域的动态技术创新。另一方面，物联网技术的拓展和创新极大地推动了各行各业的飞速发展与社会经济的快速增长。
当前，国内外都将发展物联网视为新的技术创新点和经济增长点。国际方面，美国政府全面推进物联网发展，重点支持物联网在能[12]源、宽带和医疗三大领域的应用，以建设智慧城市为契机，发展物联网应用服务平台，构建信息物理系统（Cyber Physical System，[13]CPS），以推进物联网在各行业的应用。欧盟于2015年成立了横跨欧盟及产业界的物联网产业创新联盟，以构建“四横七纵”物联网创[11]新体系架构，协同推进欧盟物联网整体跨越式创新发展。日本政府于2008年推出i-Japan战略，致力于构建一个智能的物联网服务体[12]系，重点推进农业物联网发展。韩国未来科学创造部和产业通商资源部，从2015年起投资370亿韩元，用于物联网核心技术以及微机电系统（Micro Electromechanical System，MEMS）传感器芯片、宽带传感设备的研发。新加坡等其他亚洲国家也在加紧部署物联网科技与经济发展战略。
国内方面，国务院和各部委持续推进物联网相关工作，从顶层设[11]计、组织机制、智库支撑等多个方面持续完善政策环境。继制定《物联网“十二五”发展规划》之后，国家建立了物联网发展部际联席会议制度和物联网发展专家咨询委员会，以加强统筹协调和决策支撑，国务院出台《关于推进物联网有序健康发展的指导意见》，进一步明确发展目标和发展思路，推出10个物联网发展专项行动计划，[11]落实具体任务。在国家其他有关信息产业和信息化的政策文件中，也提出推动物联网产业发展。国内多所高校、科研院所、通信运营商、以华为为代表的各大通信企业等都积极开展物联网关键技术研发，推进物联网的产业化应用，在智慧家居、智能电网、智慧健康等领域的研发初具规模。物联网在我国正处于加速发展阶段。1.2.2 技术研究现状
在过去的十多年里，通过学术界、服务人员、网络运营商和标准开发组织的共同努力，众多突破性的创新技术从理念转变成实际产品或者应用。从技术上看，物联网研究主要集中在体系架构、感知技术、通信技术、服务平台等领域。1.2.2.1 体系架构
针对物联网的体系架构研究一直是国际关注的重点。欧盟在第七框架计划（Framework Program 7，FP7）中设立了两个关于物联网[13]体系架构的项目，其中SENSEI项目目标是通过互联网将分布在全[14]球的传感器与执行器网络连接起来，IoT-A项目目标是建立物联网体系结构参考模型。韩国电子与通信技术研究所（ETRI）提出了泛[15]在传感器网络（Ubiquitous Sensor Network，USN）体系架构并已形成国际电信联盟（ITU-T）标准，目前正在进一步推动基于Web的[16]物联网架构的国际标准化工作。物联网标准化组织（oneM2M）自成立以来，在需求、架构、语义等方面积极开展研究，目前正在积极[17]开展基于表征状态转移风格（RESTful）的体系。
国内中国科学院上海微系统与信息技术研究所、南京邮电大学、无锡国家传感信息中心等科研院所及高校，对物联网体系架构及软硬件开发进行了相关的研究。文献《物联网的技术思想与应用策略研
[18]究》中阐述了一种物联网技术体系架构，它包括异构终端平台、泛在网络平台、融合信息系统、综合服务平台，分别对终端、网络、数据、服务进行统一管理与调度，以构成智慧服务系统（Smart Service System），实现对物联网环境的有效感知和服务提供。文献A Vision of IoT：Applications，Challenges，and Opportunities with [19]China Perspective中提出了一种物联网体系架构的功能分层框架。鉴于物联网架构是一个十分复杂的体系，目前尚没有作为全球信息基础设施的物联网体系架构。
除了硬件体系架构，能够实现物联网服务的软件体系和服务体系也亟待研究。文献Cognitive Internet of Things：A New Paradigm [10]Beyond Connections中将人类的认知过程引入物联网，提出了“认知物联网”的工作框架，阐述了认知服务理念及其关键技术。文献Cognitive Management for the Internet of Things：A Framework for [20]Enabling Autonomous Applications从管理的角度提出了物联网的认知管理方案。文献A Software Architecture Enabling the Web of [21]Things针对海量终端的寻址与混聚问题提出了一种物联网软件体系架构，它能够发现可用设备并在物理网络之外虚拟化它们，使物理设备能够以虚拟化形式与上层进行交互。文献A Survey of MAC Layer Issues and Protocols for Machine-to-Machine [22]Communications研究了支持M2M通信的介质访问控制（MAC）协议，同时讨论了M2M通信信道接入公平性、效率、可扩展性等问题。1.2.2.2 感知技术
感知技术是从物理世界获取信息进而实现控制的首要环节。物联网感知技术包括传感和识别两个方面：传感技术将物理世界中的物理量、化学量、生物量转化成可供处理的数字信号；识别技术实现对物[7]联网中物体标识和位置信息的获取。（1）传感技术
传感技术的核心是传感器设计。传感器是机器感知物质世界的“感觉器官”，可以感知热、力、光、电、声、位移等信号，为网络系统的处理、传输、分析和反馈提供最原始的信息。随着科技技术的不断发展，传感器正逐步实现微型化、智能化、信息化、网络化，正经历着一个从传统传感器（Dumb Sensor）智能传感器（Smart Sensor）嵌入式Web 传感器（Embedded Web Sensor）的内涵不断[5]丰富的发展过程。微机电系统（Microelectro Mechanical Systems，MEMS）可实现对传感器、执行器、处理器、通信模块、电源系统等的高度集成，是支撑传感器节点微型化、智能化、多功能化的重要技[7]术。MEMS传感器已经成为当前传感器领域发展的重点。
多个传感器按照一定的拓扑结构互连即形成了传感器网络，包括有线和无线两种类型。作为物联网的末梢，无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是集分布式信息采集、信息传输和信息处理技术于一体的网络信息系统。从信息传输角度来看，末梢传感网应具备大规模自组织能力、低功耗特性、移动性、可靠性和稳健性；从信息处理角度来看，末梢传感网需要尽量可靠地、以较低的[23]时延传输所采集的数据。ZigBee、WiFi、Bluetooth、UWB等是WSN常用的节点通信与组网技术，其中WiFi和ZigBee应用最广泛，它们的部署、配置和维护成本很低，并且能够提供与有线连接相同的[24]数据速率。D2D（Device-to-Device）通信、M2M（Machine-to-[25][26]Machine）通信和异构网络组网（HetNet）等技术是近年来新出现的末梢传感网通信技术。
总的来说，末梢传感器网络具有网络规模巨大、节点能量和资源受限、以数据为中心等不同于现有自组织网络的特点。（2）识别技术
对事物进行标识与识别是实现“物联”的基础。目前，面向物联网的标识种类繁多，包括条形码、二维码、智能传感器标识（IEEE 1451.2，1451.4）、手机标识（IMEI、ESN、MEID等）、M2M设备标[7]识、射频识别（Radio Frequency Identification，RFID）等。其中，RFID是物联网的核心技术之一。RFID集成了无线通信、芯片设计与制造、天线设计与制造、标签封装、系统集成、信息安全等技术，已步入成熟发展期。
RFID设备包括阅读器和电子标签两部分，其电子标签是一种把天线和IC封装到塑料基片上的新型无源电子卡片，具有数据存储量大、无线无源、小巧轻便、使用寿命长、防水、防磁和安全防伪等特[5]点。作为一种非接触式的自动识别技术，RFID阅读器通过接收电子标签发送的射频信号，自动识别目标对象并获取相关数据，识别过程无须人工干预，可工作于各种恶劣环境。RFID技术可识别高速运动物体并可同时识别多个标签，操作快捷方便；与互联网、通信等技术相结合，可实现全球范围内物品跟踪与信息共享。目前RFID应用以低频和高频标签技术为主，超高频和微波技术具有可远距离识别和低成本的优势，有望成为未来主流。我国中高频RFID技术接近国际先进水平，在超高频（800/900MHz）和微波（2.45GHz）RFID空中接口物理层和MAC层均有重要技术突破，例如提出了高效的防碰撞[7]机制，可快速清点标签，稳定性高等。
RFID的技术难点包括：
① RFID反碰撞、防冲突问题；
② RFID天线研究；
③ 工作频率的选择；[5]
④ 安全与隐私问题。1.2.2.3 通信技术
物联网通信技术根据传输距离可以分为两类：一类是短距离通信技术，典型的应用场景如智能家居、智能穿戴、智慧健康等；另一类是广域网通信技术，即低功耗广域网（Low-Power Wide-Area [27，28]Network，LPWAN），典型的应用场景如智能抄表。此外，物联网多元化的服务能力要求多个信息终端能够按需组网，因此，面向服务需求的信息终端短距离组网技术也是物联网的关键通信技术之一。（1）短距离通信技术
物联网常用的短距离通信技术有Bluetooth（蓝牙）、ZigBee、[27]WiFi、Mesh、Z-wave、LiFi、NFC、UWB、华为Hilink等十多种。主要技术特征概述如下。
① Bluetooth 蓝牙由1.0版本发展到最新的4.2版本，功能越来越强大。在4.2版本中，蓝牙加强了物联网应用特性，可实现IP连接及网关设置等诸多新特性。与WiFi相比，蓝牙的优势主要体现在功耗及安全性上，相对WiFi最大50mW的功耗，蓝牙最大20mW的功耗要小得多，但在传输速率与距离上的劣势也比较明显，其最大传输速率与最远传输距离分别为1Mbps及100m。
优点：速率快，低功耗，安全性高。
缺点：传输距离近，网络节点少，不适合多点布控。
② WiFi WiFi是一种高频无线电信号，它拥有最为广泛的用户，其最大传输距离可达300m，最大传输速率可达300Mbps。
优点：覆盖范围广，数据传输速率快。
缺点：传输安全性不好，稳定性差，功耗略高，最大功耗为50mW。
③ ZigBee ZigBee主要应用在智能家居领域，其优势体现在低复杂度、自组织、高安全性、低功耗，具备组网和路由特性，可以方便地嵌入到各种设备中。
优点：安全性高，功耗低，组网能力强，容量大，电池寿命长。
缺点：成本高，通信距离短，抗干扰性差，协议没有开源。
④ LiFi 可见光无线通信，又称光保真技术（Light Fidelity，LiFi），是一种利用可见光波谱（如灯泡发出的光）进行数据传输的全新无线传输技术。通过在灯泡上植入一个微小的芯片，形成类似于AP的设备，使终端随时能接入网络。
优点：高带宽，高速率，覆盖广，安全性高，组网能力强。
缺点：通信距离短，穿透性差。
⑤ NFC NFC由RFID及互联技术演变而来，通过卡-读卡器和点对点的业务模式进行数据存取与交换，其传输速率和传输距离没有蓝牙快和远，但功耗和成本较低、保密性好，已应用于Apple Pay、Samsung Pay等移动支付领域以及蓝牙音箱。（2）广域网通信技术
LPWAN专为低带宽、低功耗、远距离、大量连接的物联网应用而设计。LPWAN技术又可分为两类：一类是工作在非授权频段的技术，如LoRa、Sigfox等，这类技术大多是非标、自定义实现；另一类是工作于授权频段由3GPP或3GPP2支持的2G/3G/4G蜂窝通信技术，[27，28]如EC-GSM、LTE Cat-m、NB-IoT等。其中NB-IoT是2015年9月由3GPP立项提出的一种新的窄带蜂窝通信LPWAN技术。2016年6月，3GPP推出首个NB-IoT版本。中国电信广州研究院联手华为和深圳水[29]务局在2016年完成了NB-IoT的试点商用。NB-IoT可以在现有电信网络基础上进行平滑升级，从而大幅提升物联网覆盖的广度和深度。目前，NB-IoT和LoRa是两种主流的LPWAN方案，两者的技术性能比较如表1-1所示。表1-1 NB-IoT和LoRa技术比较（3）短距离组网技术
末梢短距离组网涉及到多方面的技术，如网络架构、编址寻址机制、能量约束下的网络部署等。针对网络架构中的网络连接方式、拓扑结构、协议层次等问题的研究，包括WINS、Pico Radio、[30]μAMPS、Smart Dust、SCADDS等。针对网络寻址和路由机制的研究文献，包括SAR、Directed Diffusion、GEM、LEACH、Tree Cast、[31]PEGASIS、AODV等基于不同网络拓扑结构的算法；GLB-DMECR、GPSR、GRID、GEAR、GEDIR、DREAM、PALR、CR、LBM、LAR、[30]Geo GRID等基于地理位置信息的算法；以及以数据为中心的寻址方式，如CAWSN、Directed Diffusion、CBP。在传感器部署方面的研[32]究，包括针对普通传感节点的增量式节点部署算法、网格划分算[33][34][35]法、人工势场算法和概率检测模型算法等；针对异构节点的[36][37]GEP-MSN算法、启发式算法等。[38]
LTEUnlicensed（LTE-U）作为一种短距离组网的解决方案，目前正受到研究人员、运营商、设备制造商的关注。LTE-U将4G LTE的无线通信技术用于5GHz频段（WiFi工作频段）进行小范围覆盖，它保留有控制信道，因此有别于自组织网络。由于控制信道的存在，LTE-U可能提供更加可靠的工业级别的传输服务，这为物联网环境中的短距离组网技术提供了新思路。
在物联网环境下，末梢传感网络采集和传输信息的最终目标，是[39]提高群体用户的有效体验，即所谓的“效用容量”。因此在未来的末梢组网研究中，应该以优化效用容量为目标，针对网络中各类传感器在性能、能量等诸多不同方面的限制，充分利用传感器廉价、网络部署灵活等特性。要实现这些目标，需要将信息处理和信息传递深度融合，研究如何在网络中高效地传输函数流，从而实现超量信息的传输。（4）异构网络协同技术
当今，不同制式的无线接入网络共存，如无线局域网、全球微波互联接入网络（Worldwide Interoperability for Microwave Access，WiMAX）、3G网络、4G网络、WSN等，这些网络在接入技术、覆盖范围、网络容量、传输速率等方面存在明显差异。任何单一的网络难以满足移动用户的泛在接入需求，如何将异构的无线网络协同起来，为用户提供无缝信息服务，是物联网面临的一个重要课题。
关于异构网络的研究，可以追溯到1995年美国加州大学伯克利分校发起的BARWAN（Bay Area Research Wireless Access Network）项目，该项目负责人R.H.Katz在文献[40]中首次将相互重叠的不同类型网络融合起来以构成异构网络，从而满足未来终端的业务多样性需求。此后，国际上各大标准化组织对异构网络的协同与融合展开了积极的研究，相继提出了不同的网络融合标准，其中IEEE的1900.4标准为异构网络制定了资源管理的框架，并定义了资源融合管[41]理的接口和协议；3GPP则提出了异构蜂窝网的概念，其通过部署[42]低功耗、小覆盖的异构小区，为用户提供高数据速率服务。
到目前为止，国内外学者针对异构网络的协同与融合开展了丰富[43～46][47～50][51～53]的研究，如异构网络选择、网络切换、网络架构、[54～57][58～62][63～67]干扰协调和管理、无线资源分配、负载均衡、网[68～70]络自组织等。现有成果从不同角度研究了异构无线网络的融合机理，在一定程度上推动了泛在融合网络的实现，但仍然存在两个主要问题：
① 异构网络间的干扰协调问题难以解决，这限制了网络效用的提升；
② 现有的异构网络架构是静态的，这导致了网络资源不能灵活利用。
解决这两个问题的瓶颈在于协同的网络管控体系。基于计算通信融合的思想，可以建立异构融合网络控制平台，优化计算资源和通信资源，达到降低异构网络间干扰和优化网络资源利用的目的。1.2.2.4 服务平台
物联网服务平台通常由科研机构、产业联盟或者骨干企业承建，面向产业提供标识管理、设备管理、共性技术研发等公共服务。从功能框架来看，物联网服务平台从底层到上层分别提供设备管理、连接[71]管理、应用使能和业务分析等主要功能。平台服务商大多面向单层功能构建平台，例如，智能硬件厂商专注设备管理平台，网络运营商专注连接管理平台，IT服务商和各行业领域服务商等专注应用使能平台和业务分析平台。作为布局物联网业务的重要抓手，我国三大电信运营商均大力推进M2M平台建设，在交通、医疗等垂直领域推出[71]了一系列物联网产品。oneM2M国际组织正积极推进M2M平台的标准化工作，已经于2016年年底发布R2版本。IBM等IT巨头将物联网大数据平台作为构建生态的重点，互联网企业则依托其平台优势和数据处理能力，将服务拓展到物联网。
除了硬件架构，软件也是构建物联网服务平台的要素。为支撑构建端到端的解决方案，Predix、AWS IoT、IBM Watson等大型平台不断丰富平台功能，呈现多功能一体化发展趋势。操作系统方面，谷歌推出基于Android内核的物联网底层操作系统Brillo，同时发布了一个跨平台、支持开发者API的通信协议Weave，能够让不同的智能家居设备、手机和云端设备实现数据交换；微软推出物联网版操作系统Win10 IoT Core和物联网套件，以协助企业简化IoT在云端的应用部署及管理。华为公司发布轻量级物联网操作系统LiteOS，百度推出物联[71]网操作系统、车联网平台和可穿戴智能手表系统DuWear。
作为一种物联网创新载体，公共服务平台已经开始发挥支撑作用。由国内四家单位联合建设的物联网标识管理公共服务平台，已经为交通、家居、食品溯源、农业、林业等多个重点行业的上百家企业提供了服务。上海物联网中心初步建成一批物联网共性技术研发公共服务平台，包括MEMS集成制造、短距离无线通信关键技术测试、无线通信节点极低功耗共性技术开发等。中国移动自主开发了物联网设备云（OneNet）和业务管理平台，提供设备管理和客户卡管理等能力并开放接口。AT&T向合作伙伴提供M2X、Flow、Connection Kite[71]等平台服务，提供包括网络、存储、测试、认证等能力。美国另一电信运营商Verizon推出ThingSpace平台，为开发人员创建、推出、管理物联网服务提供工具。
随着物联网在行业领域的应用不断深化，平台连接设备量巨大、环境复杂、用户多元等问题将更为突出，不断提升连接灵活、规模扩展、数据安全、应用开发简易、操作友好等平台能力，也成为未来平台的主要发展方向。1.2.3 产业发展现状
经过近几年的培育和探索，全球物联网正从碎片化、孤立化应用为主的起步阶段迈入“重点聚焦、跨界融合、集成创新”的新阶段。受各国战略引领和市场推动，全球物联网应用呈现加速发展态势，物联网所带动的新型信息化与传统领域走向深度融合。就我国而言，已经形成北京—天津、上海—无锡、深圳—广州、重庆—成都四大核心产业集聚区，交通、安全、医疗健康、车联网、节能等领域涌现一批龙头企业，物联网第三方运营服务平台崛起，产业发展模式逐渐清[11]晰。[72]
M2M是率先形成完整产业链和内在驱动力的应用。代表物联网行业应用风向标的M2M连接数增长迅猛。2014年年底全球M2M连接数达到2.43亿，同比增长29%，而基于智能终端的移动连接数同比[11]增长率只有4.7%，2015年底全球M2M连接数已达到3.2亿。电信运营商是M2M的主要推动者，全球已有400多家移动运营商提供M2M服务。AT&T通过与云服务和软件提供商Axeda公司合作，向企业提供[72]M2M应用开发平台（ADPs），帮助企业解决开发中的共性问题。
① 物联网与移动互联网加速融合，智能可穿戴设备出现爆发式增长。物联网与移动互联网形成了从芯片到终端、操作系统的全方位融合，并基于开源软件和开源硬件，开启了全球性智能硬件创新浪潮。可穿戴设备成为其中发展和创新最快的领域。2015年第3季度可穿戴设备全球共交付了2100万只，预计到2019年设备年出货量将飙升到[11]1.26亿只。以可穿戴设备为中心，集成医疗、健康、家居等APP应[11]用，形成了“云＋APP”的移动互联网应用与商业服务模式。
② 工业物联网成为新一轮部署焦点。物联网成为实现制造业智能化变革和重塑国家竞争优势的关键技术基础，围绕物联网的产业布局正加速展开。政府层面，美、德将信息物理系统（CPS）建设提升到国家战略高度，通过完善基础设施、设立研发机构等方式，大力推进行业相关标准、共性技术与产品的研发以及应用。企业层面，工业和ICT领域的龙头企业正围绕工业物联网应用实施，加快工业数据云平台、工业数据连接和管理、工业网络、新型工业软件等方面的技术、标准、测试床和解决方案的研发部署，并扩展到能源、医疗、交通等[11]多个领域。
③ 智慧城市成为物联网集成应用的综合平台。物联网成为各国智慧城市发展的核心基础要素，在城市管理、节能减排、能源管理、智能交通等领域进行广泛应用，“前端设备智能化＋后端服务平台化[11]＋大数据分析”成为通用模式。通过物联网应用汇集海量感知数据，依托城市综合管理运营平台和大数据分析，实现对城市运行状态的精确把握和智能管理，通过移动APP提供城市管理和生活服务，促进城市绿色、低碳发展。
总体来看，目前全球的物联网应用大多是在特定行业或企业内部的闭环应用，信息的管理和互联局限在较为有限的行业或企业内，不[7]同地域之间的互通也存在问题，没有形成真正的物-物互联。这些闭环应用有着自己的协议、标准和平台，彼此无法兼容，信息难以共享，物联网的优势也无法充分体现出来。只有闭环应用形成规模并进行互联互通，才能形成完整的物联网应用体系，实现不同领域、行业或企业之间的开环应用，充分发挥物联网的优势。1.2.4 标准研究现状
全球开展物联网相关标准研究的标准化组织众多，其中以ITU-T、oneM2M、国际标准化组织/国际电工委员会（ISO/IEC）为三大主要推进机构。各标准化组织的研究侧重点虽不同，但有一些共同关注的领域，如业务需求、网络需求、网络架构、业务平台、标识与寻址、[71]安全、终端管理等。其中，在感知层，短距离通信技术、IP化传感器网络、适配能力受限网络的应用协议受重视程度较高；在网络传送层，网关、移动通信网络增强和优化受到高度重视；在应用支撑层，各标准化组织普遍重视业务平台、接口协议、语义的标准化；另外，标识与寻址、服务质量、安全需求、物联网终端管理等也是各标准化[71]组织的关注重点。在行业应用领域，面向行业应用领域的特定无线通信技术、应用需求、系统架构研究成为重点。
在oneM2M标准化组织的推动下，已经基本形成了总体性标准、基础共性标准和行业应用类标准等物联网标准。总体性标准侧重物联网总体性场景、需求、体系框架、标识以及安全（包括隐私）等标准制定。作为全球负责总体性标准制定的标准组织之一，ITU-T SG20研究组推动物联网和智慧城市相关标准的制定；ISO/IEC JTC1分技术委员会SC41重点对物联网架构展开相关研究。基础共性标准包括感知标准、通信标准、平台及共性技术标准。2016年平台及共性技术标准进展明显，oneM2M发布了R2版本标准并启动了R3版本标准的制定；W3C的WoT（Web of Things）兴趣组工作基本完成，2017年成立工作组。行业应用类标准包括面向消费类的公众物联网应用标准和行业物联网应用类标准。2016年，发展迅速的工业互联网联盟（IIC）主要定义工业领域对物联网的需求，并与其他标准化组织对接完成标准化。我国重点对物联网体系架构和共性技术开展了标准研究工作，相继发布了GB/T 33474—2016《物联网参考体系结构》、GB/[71，73]T 33745—2017《物联网术语》等标准。
尽管物联网标准化工作一直在逐步推进，物联网国家标准、行业标准数量也在迅速增加，但统一的规划、推进、部署和协作仍然不足，造成物联网标准化组织重复立项，标准化职责不明确，标准化范围不清晰，物联网标准的重叠和缺失现象严重，难以充分发挥各个标准组织的优势形成发展合力。此外，物联网应用种类繁多，需求差异较大，现有信息、通信、信息通信融合、应用等标准还不能满足产业快速发展和规模化应用的需求。目前，物联网标准主要集中在垂直领域，面向未来的水平化跨领域、开放互联的基础共性标准基础较差，缺乏重[11]点布局。1.2.5 未来发展趋势
作为新一代信息通信技术的重点领域，物联网正在加速发展之中，具体发展趋势如下。
① 技术进步和产业扩展推动物联网进入新的发展阶段，终端、网络、服务分别走向智能化、泛在化与平台化。
物联网发展在经历概念驱动、示范应用引领之后，技术的显著进步和产业的逐步成熟推动物联网发展进入新的阶段。
a．终端智能化。一方面，传感器等底层设备自身向着智能化的方向发展；另一方面，引入物联网操作系统等软件，降低底层面向异构硬件开发的难度，支持不同设备之间的本地化协同，并实现面向多应用场景的灵活配置。
b．连接泛在化。广域网和短距离通信技术的不断应用，推动更多的传感器设备接入网络，为物联网提供大范围、大规模的连接能力，实现物联网数据实时传输与动态处理。
c．服务平台化。利用物联网平台打破垂直行业的“应用孤岛”，促进大规模开环应用的发展，形成新的业态，实现服务的增值。同时利用平台对数据的汇聚，在平台上挖掘物联网的数据价值，衍生新的[72]应用类型和应用模式。
② 物联网与移动互联网等新一代信息通信技术深度融合，为传统产业和服务行业带来真正的“智慧”应用。
近年来，物联网与移动互联网在硬件、操作系统、管理平台等领域全面融合，技术水平显著提高，在工业、农业、交通运输、智能电网、民生服务等行业的应用规模日益扩展。物联网推动了传统工业的转型升级，加速了智能制造与智能工厂的建设步伐。物联网应用在农业生产领域，大大激发了农业生产力，降低了生产损耗。物联网应用于交通运输领域，实现了运力客流优化匹配，有效缓解了交通拥堵。物联网应用于智能电网领域，通过对各类输变电设备运行状态进行实时感知、监视预警、分析诊断和评估预测，实现了对电力资源的“按需配置”以及对能源环境的“节能减排”。物联网应用于智能家居领域，实现了集安防、电源控制、家庭娱乐、亲情关怀、远程信息服务等于一体的物联网综合应用，大大提升了家庭的舒适程度和安全节能水平。物联网应用于医疗卫生领域，优化了医疗资源的配置，提升了[72]医疗服务体验。物联网应用于智慧城市建设，实现了社会生活的安全高效、和谐有序、绿色低碳、舒适便捷。
③ 传统产业的智能化升级和消费市场的规模化兴起，推动物联网的突破创新和加速推广。
当前全球物联网进入了由传统行业升级和规模化消费市场推动的新一轮发展浪潮。一是工业/制造业等传统产业的智能化升级，成为推动物联网突破创新的重要契机。物联网技术是工业/制造业转型升级的基础，工业/制造业转型升级将推动在产品、设备、流程、服务中物联网感知技术的应用、网络连接的部署和基于物联网平台的业务分析和数据处理，加速推动物联网突破创新。二是规模化消费市场的兴起，加速了物联网的推广。具有人口级市场规模的物联网应用，包括车联网、智慧城市、智能家居、智能硬件等，成为当前物联网发展的热点领域，其主要原因有三个方面：
a．规模效益显著，提供了广阔的市场空间；
b．业务分布范围广，利于释放物联网广域连接的潜力；
c．面向消费市场，具有清晰的商业模式并具有高附加值。
简言之，未来物联网将朝着规模化、协同化、智能化方向发展，以物联网应用带动物联网产业，将是全球各国的主要发展方向。物联网与其他ICT技术以及制造、新能源、新材料等技术加速融合，将成为产业变革的核心驱动和社会绿色、智能、可持续发展的关键基础与重要引擎。1.3 基于工业物联网的智能制造1.3.1 智能制造的概念与内涵1.3.1.1 智能制造的概念
智能制造（Intelligent Manufacturing，IM）是指将物联网、大数据、云计算等新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统[73，74]与模式的总称。
作为一种新型生产方式，智能制造以智能工厂为载体，以关键制造环节智能化为核心，以端到端数据流为基础，以全面深度互联为支撑，通过人、机器、原材料的智能协作，形成生产过程的自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等能力，从而有效地缩短产品研制周期，提高生产效率，提升产品质量，降低资源能源消耗，这对推动制造业转型升级具有重要意义。
智能制造的概念起源于日本在1990年4月所倡导的“智能制造系统IMS”国际合作研究计划，包括美国、欧洲共同体、加拿大、澳大利亚等在内的许多发达国家参加了该项计划。所谓智能制造系统，是一种由智能机器和人类专家共同组成的人机一体化智能系统，它在制造过程中能进行智能活动，诸如分析、推理、判断、构思和决策等[75]，通过人与智能机器的合作共事，去扩大、延伸和部分地取代人类专家在制造过程中的脑力劳动。它把制造自动化的概念更新、扩展到柔性化、智能化和高度集成化。
近年来，全球多个国家陆续把智能制造上升到国家发展层面，智能制造正在成为各国经济发展和国家竞争力的新引擎。从全球产业发展大趋势来看，发达国家正在利用信息技术领域的领先优势，加快制[76]造业智能化的进程。德国提出的“工业4.0”、美国提出的工业互
[77][78]联网、我国提出的“中国制造2025”等计划，均是剑指智能制造的产业升级战略计划。（1）美国工业互联网
美国“总统创新伙伴计划（PIF）”提出，政府和行业合作创造新一代的可互操作、动态、高效的“智能系统”——工业互联网[77]（Industrial Internet），其内涵是基于物联网、工业云计算和大数据应用，架构在宽带网络基础之上，实现人、数据与机器的高度融合，从而促进更完善的服务和更先进的应用。美国工业互联网的愿景是：在产品生命周期的整个价值链中将人、数据和机器连接起来，形成开放的全球化工业网络。实施的方式是通过通信、控制和计算技术的交叉应用，建造一个信息物理系统，促进物理系统和数字系统的融合。
美国国家标准与技术研究院（NIST）组织其工业界和ICT产业界的龙头企业，共同推动工业互联网相关标准框架的制定。通用电气公司联合亚马逊、埃森哲、思科等企业，共同打造支持“工业互联网”战略的物联网与大数据分析平台。美国智能制造领导联盟（Smart Manufacturing Leadership Coalition，SMLC）进一步提出了实施“智能过程制造”的技术框架和路线，拟通过融合知识的生产过程优化，实现工业的升级转型，即集成知识和大量模型，采用主动响应和预防策略，进行优化决策和生产制造。（2）德国“工业4.0”
德国针对离散制造业提出了以智能制造为主导的第四次工业革命[76]发展战略，即“工业4.0”计划。该计划旨在通过充分利用信息通信技术和网络空间虚拟系统——信息物理系统（Cyber Physical System，CPS）相结合的手段，将制造业向智能化转型。其目标是实现个性定制的自动化与高效化，将CPS与离散制造技术深度融合，实现产品、设备、人和组织之间的无缝集成及合作，使生产资源形成一个循环网络，生产资源将具有自主性、可调节性、可配置等特点；使产品具有独特的可识别性，根据整个价值链，自组织集成化生产设施；根据当前生产条件，灵活制定生产工艺；通过价值链及CPS，实现企业间的横向集成，支持新的商业策略和模式的发展；贯穿价值链的端对端集成，实现从产品开发到制造过程、产品生产和服务的全生命周期管理；根据个性化需求，自动构建资源配置（机器、生产和物流等），实现纵向集成、灵活且可重新组合的网络化制造。“智慧工厂”和“智能生产”是“工业4.0”的两大主题。（3）中国制造2025
2015年3月，我国工业和信息化部印发了《2015年智能制造试点示范专项行动实施方案》，启动了智能制造试点示范专项行动。2015年5月，国务院进一步出台了“中国制造2025”规划，要求将网络技术与先进制造技术深度融合，推动产业效率的提升，加快从制造大国向智造强国的转变。“中国制造2025”提出，坚持“创新驱动、质量为先、绿色发展、结构优化、人才为本”的基本方针，遵循“市场主导、政府引导，立足当前、着眼长远，整体推进、重点突破，自主发展、开放合作”的基本原则，通过“三步走”实现制造强国的战略目[78]标。
第一步，到2025年迈入世界制造强国行列。
制造业整体素质大幅提升，创新能力显著增强，全员劳动生产率明显提高，两化（工业化和信息化）融合迈上新台阶。
第二步，到2035年中国制造业整体达到世界制造强国阵营中等水平。
创新能力大幅提升，重点领域发展取得重大突破，整体竞争力明显增强，优势行业形成全球创新引领能力，全面实现工业化。
第三步，到新中国成立一百年时，综合实力进入世界制造强国前列。
制造业主要领域具有创新引领能力和明显竞争优势，建成全球领先的技术体系和产业体系。“中国制造2025”与德国“工业4.0”两大战略的实施时间、发展[79]阶段、面临难点、发展重点等比较如表1-2所示。表1-2 “中国制造2025”与德国“工业4.0”比较（4）其他相关战略
其他与智能制造相关的发展计划，包括美国提出的“先进制造业国家战略计划”，英国提出的“工业2050战略”，日本提出的“i-Japan战略”，韩国提出的“制造业创新3.0战略”等。德国、日本和韩国等国家注重离散工业的智能制造，美国因为拥有强大的石化与化工制造工业，其提出的智能流程制造（Smart Process Manufacturing，SPM）计划重点对以石油和化工为代表的流程工业的智能制造进行了规划。1.3.1.2 智能制造的内涵
智能制造需要充分利用通信、计算、控制技术和信息物理系统（CPS）创新制造方式，提升生产效率，实现制造业生产模式、管理[73，74]模式、商业模式发生革命性变化：
① 建立面向用户需求的个性化和数字化相结合的定制式生产模式；
② 推进管理模式由集中控制模式转变为分散增强型控制模式；
③ 优化售后服务，挖掘产品附加价值，走软性制造＋个性化定制商业模式。
智能制造包括两大主题：智能工厂和智能生产。智能工厂重点研究智能化生产系统及过程，以及网络化分布式生产设施的实现；智能生产主要涉及整个企业的生产物流管理、人机互动以及3D技术在工业生产过程中的应用等。
智能工厂——在数字化工厂的基础上，利用物联网技术和监控技术加强信息管理和服务，提高生产过程可控性，减少生产线人工干预，合理安排生产计划，集人工智能、大数据、云计算等新兴技术和智能系统于一体，构建高效、节能、绿色、环保、舒适的人性化工厂。
智能生产——基于CPS融合虚拟生产环境与现实生产环境，将网络空间的高级计算能力有效地运用于现实生产中，通过人与智能机器的合作，部分取代专家的脑力劳动，在制造过程中进行分析、推理、判断、构思和决策等智能活动，提高生产效率，缩短产品创新周期，实现个性化定制的批量生产。
将无处不在的传感器、嵌入式终端系统、智能控制系统、通信设施，通过CPS形成一个智能网络，使人与人、人与机器、机器与机器以及服务与服务之间能够互联，从而实现横向、纵向和端对端的高度集成，是实现智能制造的重点和难点。1.3.2 实现智能制造的基础——工业物联网
工业物联网是面向工业生产环境构建的一种信息服务网络，是新一代网络信息技术与工业系统全方位深度融合所形成的产业和应用形态。工业物联网充分融合传感器、通信网络、大数据等现代化技术，通过将具有环境感知能力的各种智能终端、分布式的移动计算模式、泛在的移动网络通信方式等应用到工业生产的各个环节，以提高制造效率，改善产品质量，并降低成本，减少资源消耗和环境污染。其本质是以机器、原材料、控制系统、信息系统、产品以及人之间的网络互联为基础，通过对工业数据的全面深度感知、实时传输交换、快速计算处理和高级建模分析，实现智能控制、运营优化和生产组织方式
[77]变革。
工业物联网具有智能感知、泛在连通、精准控制、数字建模、实[80]时分析和迭代优化六大典型特征，如图1-3所示。
试读结束[说明：试读内容隐藏了图片]