工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是物聯(lián)網(wǎng)的主要價值體現(xiàn)，我國應(yīng)用潛力巨大

　　——訪中國工程院院士鄔賀銓

　　李健 王瑩 （《電子產(chǎn)品世界》，北京 100036）

　　摘要：不久前，“物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展論壇暨北京兩化融合服務(wù)聯(lián)盟物聯(lián)網(wǎng)平臺專業(yè)委員會成立大會”在京舉行，鄔賀銓院士分析了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)市場機(jī)會，指出我國工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)總體上處于起步階段，在物聯(lián)網(wǎng)的總產(chǎn)值中比例偏小，未來將有巨大的潛力。

　　1 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)市場

　　1.1 物聯(lián)網(wǎng)的價值主要體現(xiàn)在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)

　　物聯(lián)網(wǎng)的價值主要體現(xiàn)在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。麥肯錫的研究報告中指出，物聯(lián)網(wǎng)的價值中，70%在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)。其中，“企業(yè)因用戶使用IoT而獲得的價值”占69%，“企業(yè)購買IoT及服務(wù)獲得的價值”占79%，“企業(yè)在工作場所裝備IoT產(chǎn)品”占到67%（如表1）。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)能夠為辦公室、工廠、工場、零售等帶來價值。在表1中，為何家庭也有一定的占比？因為家庭里的部分傳感器信息是與企業(yè)相連、由企業(yè)進(jìn)行診斷和維護(hù)的。

　　不過，中國工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)在物聯(lián)網(wǎng)的比例偏小。圖1是賽迪顧問的報告，預(yù)計2020年，中國工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)在整體物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)中占比將達(dá)25%，規(guī)模將突破4500億；由此可見，我國工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)在物聯(lián)網(wǎng)中的比例非常小，所以我國當(dāng)前的發(fā)展是很慢的，有很大的增長潛力。

　　1.2 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的價值分配

　　據(jù)麥肯錫預(yù)計，2025年全球工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將創(chuàng)造3.9~11.1萬億美元的價值（如圖2），帶來的價值主要有三種：技術(shù)上的支出、物聯(lián)網(wǎng)用戶價值、消費者盈余（用戶獲得的價值）?？梢姡I(yè)物聯(lián)網(wǎng)的價值主要是由物聯(lián)網(wǎng)（IoT）用戶獲得的。

　　在物聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)業(yè)鏈中，人們通常認(rèn)為硬件是主導(dǎo)，但實際上，軟件、服務(wù)和云才是主要支柱。據(jù)愛立信2016年的分析報告，感知層占25%，數(shù)據(jù)傳送層占10%，數(shù)據(jù)處理層占65%（注數(shù)據(jù)處理層又分為兩類：平臺服務(wù)占10%，軟件開發(fā)/系統(tǒng)集成/增值服務(wù)占55%）。麥肯錫于2015年6月的分析報告指出，軟件與服務(wù)占物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)支出的60%~85%。具體地，物聯(lián)網(wǎng)整個價值鏈中，據(jù)麥肯錫對2015年IoT技術(shù)支出的價值分配統(tǒng)計表明，集成服務(wù)占20%~40%，軟件/應(yīng)用開發(fā)占25%~35%，軟件設(shè)施占5%~20%，連接占0~10%，硬件占20%~30%（如表2）。

　　2 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的潛在經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)

　　在工廠中，物聯(lián)網(wǎng)能帶來什么貢獻(xiàn)？無論是樂觀還是保守估計，都認(rèn)為最大的是運營優(yōu)化（如圖3），其次是預(yù)防維護(hù)，之后是庫存優(yōu)化，安全、勞動生產(chǎn)率等。麥肯錫預(yù)計在2025年工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)在工廠帶來的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)將達(dá)到1.2~3.7萬億美元，其中主要是運營優(yōu)化和預(yù)防性維護(hù)環(huán)節(jié)；勞動生產(chǎn)率的提升與AR應(yīng)用、監(jiān)控管理及組織設(shè)計有關(guān)。

　　2.1 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中的傳感器

　　除了手機(jī)與汽車外，工業(yè)是傳感器應(yīng)用最多的領(lǐng)域，未來還會成為傳感器的最重要應(yīng)用領(lǐng)域之一。工業(yè)上使用的傳感器種類繁多，從傳感器種類來看，流量傳感器、壓力傳感器、溫度傳感器占據(jù)最大的市場份額。

　　產(chǎn)業(yè)用傳感器的一大特點是品種多、批量少，呈現(xiàn)碎片化現(xiàn)象，因此缺乏規(guī)模效應(yīng)，從而影響成本的快速下降。

　　2.2 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的位置

　　工廠中的網(wǎng)絡(luò)有三層結(jié)構(gòu)。最底層是DCS/FCS（分布式控制系統(tǒng)/現(xiàn)場總線控制系統(tǒng)）、PLC（可編程邏輯控制器）等，通過物聯(lián)網(wǎng)通信/傳感器協(xié)議進(jìn)行控制。再往上，是把物聯(lián)網(wǎng)信息收集起來，形成工業(yè)以太網(wǎng)/時間敏感網(wǎng)絡(luò)（TSN）協(xié)議等。再上面是企業(yè)內(nèi)網(wǎng)（諸如工業(yè)以太網(wǎng)/TSN）或外網(wǎng)（Internet/4G/5G）IP協(xié)議等。

　　可見物聯(lián)網(wǎng)是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)最底層的基礎(chǔ)，所有數(shù)據(jù)都依賴物聯(lián)網(wǎng)。另外很重要的一點是，僅僅是傳感器與設(shè)備連接起來是不夠的，如果不與外網(wǎng)聯(lián)系還是不行。麥肯錫認(rèn)為，40%跨物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的潛在價值以及某些環(huán)境中將近60%的潛在價值需要運用互操作性。即如果物聯(lián)網(wǎng)不是對外連接、交互的，其價值是無法體現(xiàn)的。

　　2.3 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)與邊緣計算的關(guān)系

　　市場調(diào)查公司IDC把邊緣計算看作是物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)設(shè)施，與物聯(lián)網(wǎng)密切關(guān)聯(lián)。據(jù)IDC預(yù)測，未來將有超過50%的數(shù)據(jù)在邊緣側(cè)處理，到2020年邊緣計算支出將占物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施總支出18%，成本僅為單獨使用云計算的39%。

　　工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)與邊緣計算是緊密聯(lián)系的。大企業(yè)往往自建云平臺，但越是大企業(yè)內(nèi)部層次越多，需要同時配備邊緣計算、本地緩存和過濾數(shù)據(jù)，提供實時響應(yīng)，從而降低了到中心云的帶寬壓力，另外，數(shù)據(jù)就近處理也減少了敏感數(shù)據(jù)泄漏的風(fēng)險。

　　中小企業(yè)可以接入到公有云，與其他企業(yè)通過VPN（虛擬專用網(wǎng)絡(luò)）方式共享第三方的云資源，節(jié)省投資與運維成本。但當(dāng)企業(yè)與公有云間距離較遠(yuǎn)時，還是需要企業(yè)自建邊緣計算平臺。

　　2.4 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的標(biāo)準(zhǔn)

　　對于大企業(yè)，可使用非許可頻率的LoRa來建內(nèi)部物聯(lián)網(wǎng)。對于大量中小企業(yè)，自建物聯(lián)網(wǎng)不經(jīng)濟(jì)，NB-IoT為企業(yè)提供一個承載在公眾通信網(wǎng) 上 的 專 用 物 聯(lián)網(wǎng)。但NB-IoT傳感器是固定位置，且業(yè)務(wù)帶寬只有20和250 kbps，是窄帶的。

　　工業(yè)應(yīng)用的工件、機(jī)器人及網(wǎng)聯(lián)車的傳感器是移動的，5G能支持傳感器移動及可與人對話的多種窄帶物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)。

　　2.5 5G與工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的連接

　　新工廠可以用光纖連起來，但老工廠布設(shè)光纖很麻煩，因此希望通過無線連接。Wi-Fi因穩(wěn)定性、擴(kuò)展性、低速率、不適合強(qiáng)電子干擾等問題，在工業(yè)領(lǐng)域的利用率僅為4%，無法連接。

　　5G非常適應(yīng)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)要求。但工業(yè)5G主要是本地專網(wǎng)應(yīng)用，未來希望有專用頻譜。ETSI（歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)會）通過對企業(yè)調(diào)研，測算提出工廠內(nèi)網(wǎng)需要76MHz專用頻率。

　　5G主要有四種部署辦法。

　　?非公網(wǎng)（NPN）與公網(wǎng)（PN）隔離。工業(yè)5G主要是本地專網(wǎng)應(yīng)用，工廠直接建無線基站，有專用的信道。

　　?NPN與PN共享無線接入網(wǎng)（RAN）。也可以是基站由無線運營商來建，控制部分是企業(yè)本身的。

　　?NPN與PN共享無線接入網(wǎng)（RAN）與控制面。甚至基站也不建在工廠里，通過控制信道連到運營商那里，把控制管理能力放在運營商那里。

　　?在PN內(nèi)部署NPN。即還可以把NPN全部放入PN，等于把工廠內(nèi)網(wǎng)和外網(wǎng)放在一起。

　　可見，物聯(lián)網(wǎng)不是直接連接到5G的，要經(jīng)過工業(yè)的通信網(wǎng)絡(luò)。原來是現(xiàn)場總線、以太網(wǎng)，現(xiàn)在是工業(yè)以太網(wǎng)，未來是時間敏感網(wǎng)絡(luò)（TSN），即物聯(lián)網(wǎng)通過TSN連接到5G網(wǎng)絡(luò)上。

　　2.6 工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的平臺

　　因為需要信息收集和分析，就需要SaaS（軟件即服務(wù)）和PaaS（平臺即服務(wù)）平臺。SaaS需要公共軟件。過去大企業(yè)管理得好，其ERP（企業(yè)資源計劃）主要基于Excel表。傳統(tǒng)上，ERP Excel表做得很精細(xì)，可以把生產(chǎn)流程精確到分鐘。但缺點是一點小的流程變化也不得不開生產(chǎn)調(diào)度會，來調(diào)整Excel表。因為Excel是靜態(tài)的，所以調(diào)整起來很麻煩。隨著物聯(lián)網(wǎng)的興起，需要公共軟件與物聯(lián)網(wǎng)連起來，利用AI、云計算等來動態(tài)調(diào)節(jié)Excel表。

　　3 AI與物聯(lián)網(wǎng)結(jié)合的應(yīng)用案例

　　據(jù)統(tǒng)計，全世界工業(yè)數(shù)據(jù)目前的利用率只有1%。物聯(lián)網(wǎng)建立后，如果不能和大數(shù)據(jù)、AI結(jié)合，物聯(lián)網(wǎng)還是不完整的。以下有幾個利用工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和AI產(chǎn)生效益的案例。

　　3.1 在生產(chǎn)工藝優(yōu)化中應(yīng)用

　　蘇州協(xié)鑫公司在全球光伏切片市場占有率達(dá)1/3），利用阿里開發(fā)的工業(yè)大腦，分析0.2 mm的硅片生產(chǎn)中上千個生產(chǎn)參數(shù)，找出60個關(guān)鍵參數(shù)，優(yōu)化生產(chǎn)流程，良品率提升1%，每年可增加上億元利潤。

　　杭州中策公司年產(chǎn)5000多萬條輪胎，全球橡膠生產(chǎn)位列前三，每天從全球采購上千噸橡膠塊。引入阿里的工業(yè)大腦后，提升混煉膠平均合格率3%~5%，年增千萬元級的利潤。

　　3.2 在生產(chǎn)質(zhì)量監(jiān)控中的應(yīng)用

　　浦項鋼鐵公司通過使用AI涂層重量生產(chǎn)模型，精確控制連續(xù)鍍鋅生產(chǎn)線，實時預(yù)測涂層重量，將涂層重量偏差從人工控制的7 g/m2減少到0.5 g/m2。

　　普銳特公司與寶鋼合作，在1580熱軋機(jī)上的熱軋板卷寬度通常由粗軋機(jī)中的立式機(jī)架以及精軋機(jī)張力和壓下量的關(guān)系來控制，通過AI 實現(xiàn)精軋機(jī)動態(tài)寬度控制，消除或減少寬度偏差以提高成品率。

　　印度塔塔鋼鐵公司使用AI來發(fā)現(xiàn)汽車用帶鋼上的表面缺陷。

　　清華大學(xué)與英業(yè)達(dá)集團(tuán)合作，發(fā)現(xiàn)PCB（印制板）故障近14%，每年效益近億元。

　　華星光電公司與騰訊合作，對面板海量圖片進(jìn)行快速學(xué)習(xí)與訓(xùn)練，建立高精度模型，實現(xiàn)機(jī)器自主質(zhì)檢，分類識別準(zhǔn)確率88.9%，節(jié)省人力60%。

　　3.3 從機(jī)器人到智能機(jī)器人

　　現(xiàn)在有更多的企業(yè)采用了機(jī)器人，不過買回去后要自己編程。利用AI技術(shù)，可以實現(xiàn)自動編程。

　　對于多關(guān)節(jié)工業(yè)機(jī)器人，同一個操作可以有多個不同的運動軌跡方案，利用AI技術(shù)，通過比較可以得出最優(yōu)解。

　　AI技術(shù)融入機(jī)器人后，程序指令不再由人下達(dá)，而是由機(jī)器人系統(tǒng)自主完成編程并執(zhí)行。例如，沈陽新松公司開發(fā)智能焊接系統(tǒng)，首先感知工件并對其進(jìn)行測量，自主生成程序，根據(jù)不同的焊接工藝調(diào)取不同的焊接技術(shù)。

　　3.4 5G+AR提高勞動生產(chǎn)率

　　通過戴上AR（增強(qiáng)現(xiàn)實）眼鏡，工人可以根據(jù)眼鏡上的提示信息裝配和維修設(shè)備，方法是通過5G連到云端，這樣可以實時得到云端/指揮中心的信息。這樣提高了生產(chǎn)效率，過去只有熟練工人才知道怎么做的工作，現(xiàn)在新手也可以做了。

　　3.5 預(yù)防性維護(hù)

　　數(shù)字雙胞胎(Digital Twin)借助安裝在物理對象上的傳感器數(shù)據(jù)和仿真手段來映射產(chǎn)品實時狀態(tài)、工作條件或位置，獲得物理對象的屬性及狀態(tài)的最新和準(zhǔn)確的鏡像，可用于預(yù)防性維護(hù)。

　　據(jù)IDC預(yù)測，到2020年，全球2000強(qiáng)企業(yè)中的30%將利用數(shù)字孿生數(shù)據(jù)，提高產(chǎn)品創(chuàng)新能力和企業(yè)生產(chǎn)效率，從而提高企業(yè)25%的收益率。例如，GE（通用電氣公司）將數(shù)字孿生技術(shù)用于風(fēng)力發(fā)電管理，獲得20%效率提升。

　　3.6 物聯(lián)網(wǎng)+區(qū)塊鏈支持產(chǎn)品溯源

　　據(jù)世界經(jīng)濟(jì)論壇預(yù)計，到2025年全球GDP總量的10%將存儲匯聚在區(qū)塊鏈產(chǎn)業(yè)中。應(yīng)用案例有：美國高盛公司將利用區(qū)塊鏈技術(shù)消除額外成本，在2020年大約可以節(jié)省60億美元。沃爾瑪從農(nóng)場、工廠到商店建立食品區(qū)塊鏈，溯源沙門氏菌源頭時間從7天縮短到2秒。杭州萬向集團(tuán)建立區(qū)塊鏈+汽車物流供應(yīng)鏈，應(yīng)用到貿(mào)易金融、零部件、整車物流供應(yīng)鏈及汽車后裝。

　　3.7 “物聯(lián)網(wǎng)+區(qū)塊鏈”解決中小微企業(yè)貸款難問題

　　我國政府關(guān)注中小企業(yè)，在我國小微企業(yè)的資產(chǎn)中不動產(chǎn)占比不到30%，而成品或半成品等動產(chǎn)因難以監(jiān)管而無法作為質(zhì)押物。走民間借貸利率高達(dá)15%，托盤利率也高達(dá)12%，企業(yè)不堪重負(fù)。

　　利用物聯(lián)網(wǎng)對入庫動產(chǎn)監(jiān)管（例如攝像頭對應(yīng)電視屏監(jiān)管流動資產(chǎn)，可把流動資產(chǎn)變?yōu)椴粍淤Y產(chǎn)），實現(xiàn)物流、資金流和信息流的協(xié)同，配以區(qū)塊鏈管理，適應(yīng)企業(yè)短小頻急的用款需求，隨借隨還。利率7.1%（其中銀行5.6%，監(jiān)管等費用1.5%）。

　　4 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的安全

　　工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)有可能將企業(yè)的生產(chǎn)線暴露到外網(wǎng)，即便無需連到公眾互聯(lián)網(wǎng)，但物理隔離也可能因管理疏忽而感染外網(wǎng)病毒。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)使用大量傳感器，而傳感器的安全防護(hù)能力較弱，很容易感染木馬，而成為DDOS攻擊的跳板。

　　因此，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)需要更嚴(yán)的安全防護(hù)技術(shù)：包括實時網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)視預(yù)警技術(shù)；工業(yè)數(shù)據(jù)的分布式管理技術(shù)；阻止非授權(quán)實體的識別、跟蹤和訪問；非集中式的認(rèn)證和信任模型；高效的加密和數(shù)據(jù)保護(hù)；異構(gòu)設(shè)備間的隱私保護(hù)技術(shù)。

　　除了在企業(yè)內(nèi)部建立IT（信息技術(shù)）與OT（操作技術(shù)）統(tǒng)一的安全團(tuán)隊和企業(yè)安全運營中心外，還要與企業(yè)的上下游實現(xiàn)威脅情報共享和安全防護(hù)的協(xié)同聯(lián)動，從政府獲得安全態(tài)勢感知信息。

　　參考文獻(xiàn)：

　　[1]賽迪顧問.2020年工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)將在整體物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)中占比25%將突破4500億元！[R/OL].（2018-1-23）.http://m.sohu.com/a/218399404_378413

　　本文來源于科技期刊《電子產(chǎn)品世界》2019年第7期第1頁，歡迎您寫論文時引用，并注明出處