我们可以简单地将工业物联网(IIoT)理解为：数十亿个工业设备，无论是工厂中的机器还是飞机上的发动机，在这些设备上安装传感器，并连接到无线网络以收集和共享数据。此外，移动通信、智能分析等技术不断融入到工业生产过程的各个环节，极大地提高了生产效率，改善了产品质量，降低了产品成本和资源消耗，最终实现了传统产业向新阶段的提升。

工业物联网能为我们解决哪些问题？

新政策要点整理

数字政通：同上。

石油天然气、智能电网以及能源和公用事业市场的大量其它演变和使用案例也是工业物联网(IIoT)市场的主要组成部分。

基本就这些，可能还会有遗漏，毕竟现在物联网很火，有些公司恨不得开通个微信支付就敢说自己涉足物联网产业，这样的就不考虑了。

中航电测：各种微型传感器。

端系统中的各类网络、设备、终端、有着非常紧密的联系，相互间往往采用私有、专用的通信协议进行数据传递，具有紧耦合的结构特性，以此搭建出一个完整、封闭（具有专网专用的特征）、自动化的生产应用或服务。除了生产流水线以外，传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)和RFID应用系（RFID应用系统包括控制服务器、读写器、电子标签）也都属于端系统。由于采用了专用、私有的通信协议，使得端系统必须作为一个整体来使用，系统中单独一个部件的功能无法被企业或用户正常使用。

天喻信息：同上。

01物联网应用场景加快落地，市场空间可观

乐观预期提振下，物联网板块在A股交投活跃带动下也出现明显涨幅。7月6日，截至11：00，板块整体涨幅超过4%。

物联网概念股：

从执行视角自身来看，其架构是具有显著“递归性”的，即网络能力和信息处理能力可以相互叠加和组装，实现更加复杂、健壮的信息系统。

从IDC的报告看，物联网产业呈现出良好的发展态势。可以说，在万物互联的时代，随着5G、云计算、大数据、传感、人工智能等技术的融合发展，物联网技术正在不断改变着我们的生活。

端系统的概念

捷顺科技：做智能停车场整套方案的。

物联网安全性如何？安全是物联网的最大问题之一。在许多情况下，这些传感器会收集极其敏感的数据. 例如，你在自己家里所说的话和所做的事情。保持安全对消费者的信任至关重要，但是到目前为止，IoT的安全记录一直很差。太多的物联网设备很少考虑安全性的基础知识，例如对传输中和静止时的数据进行加密。经常会发现软件中的缺陷，甚至是陈旧且使用良好的代码，但许多物联网设备都缺乏补丁功能，这意味着它们将永远处于危险之中。黑客现在正积极瞄准路由器和网络摄像头等物联网设备，因为它们固有的安全性不足使它们易于入侵并演变成大型僵尸网络。缺陷使诸如冰箱，烤箱和洗碗机之类的智能家居设备向黑客开放。

IIoT设备的使用寿命比消费品长得多。物联网和设备执行副总裁迈克·贝尔（Mike bell）估计，平均使用寿命为7至10年。即使超出了原来的规模和使用寿命，实现过程也很复杂。

中国联通：……

此前高层指出，要加快发展物联网，加快发展数字经济，促进数字经济和实体经济深度融合。工信部、网信办等8部门联合印发的《物联网新型基础设施建设三年行动计划（2021—2023年）》明确到2023年年底，在国内主要城市初步建成物联网新型基础设施，为物联网描绘出了清晰的蓝图。

随着经济社会加速数字化转型，各行各业大力拥抱以移动物联网为代表的新一代信息通信技术，移动物联网规模应用不断提速，一些千万级应用开始涌现。

物联网

信维通信：智能终端天线（不是光看电视）。

可以定义为“机器、计算机和人员使用业务转型所取得的先进的数据分析成果来实现智能化的工业操作”。

（1）元素（执行视角）与组合（功能视角）的关系

功能视角中的“功能”被称为“组件”，功能组件可以理解为一种数字化的“物品”，是在虚拟世界中可见、可以触及的“事物”。组件具有开放、规范的交互接口，结构化的属性和状态，语义化的内在含义。它可以被其它任何应用系统查询、理解、分析和使用，就像球场上的足球，可以被双方22个球员“盘顶扑射”的同时，还能被裁判和数万个现场球迷观看到。在执行视角中，各类终端设备也具有“功能”，但不能称为组件。就像一个温度传感器有感知温度的“功能”，但只有专用系统才能够读取、理解并运用它的测量数据。对其它设备系统来说，它们“看不到”传感器的存在，即使“捕获”传感器的感测数据，也无法理解那一串字符。

在国内，智能家居市场近年来更是呈现蓬勃发展态势。据专业研究机构预测， 2015-2020年期间，我国将取代美国，成为智能家居市场规模增长最快的区域。到2018年，我国智能家居市场规模将达到1396亿元，有望在2020年之前成为亚洲最大的智能家居市场。

招商证券认为，作为“新基建”的核心组成部分，物联网行业发展再次受到工信部政策推动。移动物联网技术从2G/3G向NB-IoT/LTE-CAT1/5G演进已成确定性趋势，行业发展迎来量价齐升阶段。

如果到这你快看不下去了，那就坚持住，现在重点来了，重庆市物联网产业协会发了一篇文章，把国内物联网产业和相关公司都梳理的非常清楚，我把涉及到A股的上市公司做出来了，供你们参考：

　　启明信息：启明信息的主营业务包括四大类：一是管理软件业务，面向汽车产业链和集团化管理，开展以汽车业管理软件为核心的软件开发、应用集成及管理咨询业务;二是汽车电子产品业务，面向汽车整车制造商、汽车运输企业和汽车驾驶者，提供汽车电子产品研发制造、系统配套及增值服务业务;三是集成服务业务，面向各级政府，事业单位及国内外各类企业、开展以系统集成业务为核心的网络工程，机房工程及建筑智能化工程、IT咨询服务、IT全面解决方案及专业技术培训服务等;四是数据中心业务，提供数据容灾备份服务、IT运维服务、信息安全服务、云平台服务、D_Partner信息平台及呼叫中心业务。

对于扎根物联网垂直行业应用的企业来说，随着物联网技术的发展，有望为他们打开了更广阔的业绩增长空间。

工业物联网是物联网的一个子类，企业正在重新定义如何连接、监控、分析工业数据并对其采取行动，以降低成本并促进增长。

工业物联网背后的理念是使用工业设施中“哑巴设备”多年来产生的数据。装配线上的智能机器不仅可以更快地捕获和分析数据，且在交流重要信息方面也更快，这有助于更快、更准确地做出业务决策。

信息技术(IT)和运营技术(OT)的集成推动了工业物联网的发展。它是连接设备和设备的网络矩阵，通过传感器技术收集数据、分析数据，并将其直接集成到作为服务的平台中。工业物联网将预示着工业用例的新时代，有许多经济扩张的机会。

工业物联网从工厂车间收集大量现场数据，通过连接节点传输，在服务器上进行分析，并在云平台上将信息转化为可操作的见解。这鼓励企业为其特定市场和目标受众做出更好的决策。换言之，工业物联网是一个将执行器、传感器、控制器、连接开关、网关和工业个人计算机(IPC)等边缘设备连接到云端的系统。

工业4.0和工业物联网有什么关联？

工业4.0是第四次工业革命的产物。第四次工业革命的定义是传统的自动化制造与由智能技术和自主通信设备驱动的工业流程的集成。

“工业4.0”一词，简称为I4.0或I4，出现于2011年，是德国政府在过去20年里大力倡导工业流程数字化的一项倡议。

正如波士顿咨询集团所述，工业物联网是工业4.0的主要支柱，此外还有增材制造或3D打印、增强现实(AR)、自主机器人、大数据分析、云计算、网络安全、横向和纵向系统集成以及模拟。这是因为机器之间的自主通信和分散的数字环境能够自动解决以前需要人工干预的问题。

工业4.0在更广泛的范围内涵盖了工业物联网、数字化和企业可持续发展。工业物联网是工业4.0背后的驱动力，没有它就不会有工业4.0。换句话说，工业物联网仅限于数据检测、数据传输、数据计算、数据处理和特定领域的智能应用。

典型的工业物联网架构描述了数字系统的排列，使它们共同提供传感器、物联网设备、数据存储和其他层之间的网络和数据连接。因此，工业物联网架构必须具备以下几点：

1、网络边缘的物联网设备

这些是位于物联网生态系统边缘的网络对象的分组。这些位置尽可能靠近数据源的位置。这些通常是工业环境中的无线执行器和传感器。一个处理单元或小型计算设备和一组观察端点集合。边缘物联网设备可能包括棕地环境中的传统设备、摄像头、音箱、传感器以及其他仪表和监视器。

在网络最偏远的边缘会发生什么?传感器从周围环境和其所监测的物品中获取数据，然后将信息转化为物联网平台可以分析的指标和数字，并将其转化为可操作的见解。执行器控制所观察环境中发生的过程。它们改变了产生数据的物理环境。

2、边缘数据管理和初始处理

没有高质量、海量的数据，复杂的分析和人工智能就无法充分发挥其潜力。即使在传感器级别，也可以进行数据处理。

在这方面，边缘计算提供了最快的答案，因为数据是在网络的边缘，在传感器本身进行预处理的。在这里，可以对数字和聚合数据进行分析。一旦收集了相关的见解，就可以进入下一个阶段，而不是发送所有收集到的信息。这种额外的处理减少了发送到数据中心或云的数据量。

3、用于高级处理的云

边缘设备的预处理能力受到限制。虽然已尽可能地接近边缘，以限制本地计算能力的消耗，但用户将需要利用云来进行更深入和彻底的处理。

而此时，必须选择是优先考虑边缘设备的敏捷性和即时性，还是优先考虑云计算的高级见解。基于云的解决方案可以执行大量的处理。在这里，可以聚合来自不同来源的数据，并提供在边缘无法获得的见解。

在工业物联网架构的背景下，云将具有：

集线器:除了遥测和设备控制外，其还提供与现场系统的安全链接。如果需要，集线器可以跨多个位置提供与本地系统的远程连接。它维护所有通信元素，例如连接管理、安全通信通道以及设备验证和授权。

存储:用于存储处理前后的信息。

分析:有助于数据处理和分析。

用户界面:提供了将分析结果传递给终端用户的可视化，通常是通过Web浏览器界面，也可以通过电子邮件、短信和电话提醒。

4、互联网网关

在这里，传感器数据被收集并转化为数字通道，以便在互联网网关进行进一步处理。在获得聚合和数字化的数据后，网关将其通过互联网传输，以便在上传到云端之前可以对其进行进一步处理。网关仍然是边缘数据收集系统的一部分。它与执行器和传感器相邻，并在边缘执行初步数据处理。

网关可以作为硬件或软件部署:

硬件:硬件网关是自主设备。为下游传感器连接提供了基于有线(模拟和数字)和无线接口。还提供互联网连接，无论是本地的还是通过到路由器的标准链接。

软件:在PC上，可以安装软件网关，而不是连接硬件网关。软件在后台或前台运行，并提供上游和下游通信链路作为硬件入口点，PC机提供物理接口。基于软件的网关可以通过用户界面访问视觉传感器设置和传感器数据呈现。

5、连接协议

跨工业物联网系统传输数据需要协议。这些协议最好是符合行业标准、定义明确且安全的。协议规范可以包含连接和布线的物理特性、建立通信信道的程序以及通过该信道发送的数据格式。

工业物联网架构中使用的一些常见协议包括：

高级消息队列协议(AMQP):这是一种连接引导、双向、多路复用、紧凑的数据编码消息传输协议。与HTTP不同，AMQP是为面向IIoT的云连接而构建的。

MQ遥测传输(MQTT):这是一种紧凑的客户端-服务器消息传输协议。MQTT因其短消息帧大小和最小的代码空间而有利于IIoT设备。

受限应用协议(CoAP):这是一种数据报导向的协议，可以通过传输层部署，包括用户数据报协议(UDP)。CoAP是针对IIoT需求开发的HTTP的压缩版本。

6、工业物联网平台

工业物联网系统现在能够协调、监控和控制整个价值链的操作。这些平台控制设备数据，并管理边缘设备的分析、数据可视化和人工智能(AI)任务，在某些情况下，还可以将传感器直接传输到云中并返回。

工业互联网参考架构(IIRA)可以作为工业物联网领域开发复杂系统的参考。一般来说，IIRA的框架提倡企业使用系统的方法设计框架，其中包括反馈和迭代。此外，该报告建议为特定的商业部门定制工业物联网设计，如能源、医疗保健、交通和政府使用。

1、提高效率

工业物联网最大的优势是其能够帮助企业实现自动化，从而最大限度地提高运营效率。此外，物理设备可以通过传感器与软件解决方案相连接，从而持续监测性能。这使企业能够更好地了解特定设备和整个车队的运营效率。此外，工业物联网实现了数据驱动的决策和对所有生产流程的远程监控。

2、增加产量

通过提高设备使用率，具有物联网制造流程的组织可能会提高其生产力。如前所述，网络设备提供持续的数据流，可以深入了解设备运行情况。这可以提高设备的整体效率，最大限度地提高机器在运行时间内的性能。此外，使用工业物联网设备也提高了人力资本的使用率。智能设备可用于执行琐碎、重复和危险的活动，从而将员工解放出来从事其他更具有战略意义的生产相关工作。

3、减少错误

工业物联网的使用迫使企业自动化生产操作。从工业运营中消除人为因素可以消除导致有缺陷的产品退出装配线的低效率。随着质量缺陷的减少，企业的盈利能力会因客户满意度和品牌认知度的提高而有所提高。

4、预测维护需求

预测性维护是一种通过分析生产数据来发现模式和预测即将发生的问题来避免资产故障的策略。

将工业物联网传感器集成到工业设备中，可以发出基于状态的管理通知。这些传感器记录工作区域的温度、湿度和其他环境变量，以及材料的组成和运输因素已经或可能对运输产生的影响。所有这些数据对于预测性维护都很有用。因此，可以避免资产故障、减少费用，并最大限度地减少机器停机时间。

5、确保工人安全

智能制造可实现更高的安全性，所有工业物联网传感器协作监控员工和工作场所的安全。综合安全系统可以保护工作场所、生产线和人员。一旦发生事故，可以通知整个设施，可以停止活动，高级管理人员可以进行调解以解决问题。这一事件也可能产生有用的信息，可用于避免今后再次发生此类事件。

6、节约能源成本

工业运营是全球电力供应的主要来源，这不利于可持续发展和整体底线。使用传感器和小设备持续监控系统可能会发现导致浪费的低效率。这不仅包括监控设备，还包括综合业务，如调节设备的温度、用水、湿度和照明。此外，随着物联网技术的进步，传感器消耗的能源更少，这无疑是一个福音。

7、改善现场服务和客户体验

工业物联网可以帮助改善现场服务的提供。它由时间、上下文和技术人员参与特定服务操作等方面决定。工业物联网还允许实时数据可见性。这意味着原始设备制造商(OEM)、终端消费者和任何其他相关方都会了解出现的风险和困难，从而获得积极的体验。

如今工业物联网是大企业的主要产品，也是微软和亚马逊网络服务(AWS)等主要云供应商提供的关键产品之一。工业物联网将高级数据分析和云的能力扩展到工业应用，如设备维护、工厂运营、供应链管理和人员安全。来自工业物联网平台的数据甚至可以帮助在数字环境中模拟和测试产品，将数字系统与物理系统完美融合，以指数方式提高工业成果。

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