8世纪末期，工业1.0以蒸汽动力驱动机械生产。20世纪初期，电力促使迈向工业2.0，进行大量生产。1970年代电子结合IT促成自动化生产，亦即持续至今的工业3.0。接下来是工业物联网和工业4.0，以网络系统来监控、分析并改善制造营运。网络系统是未来智能工厂的基础，但成败取决于数据收集、处理和分析能力，这就是机器视觉派上用场的时候了。

工业物联网的发展得到了哪些技术的辅助

智能工厂内部的机器会利用自我优化、自我设置和人工智能（AI）来完成复杂任务，一来符合成本效益，二来提高产品和服务的质量。随着机器视觉的成本逐渐降低，有更多的方案、更强大的硬件、更聪明的算法出现，再加上物联网连接所有装置，机器视觉将成为绝佳的数据收集工具。

相机体积变得更小且价格更低，在物联网计划广泛使用，机器人、3D成像、机器学习日益热门。除了显示成像方案，非显示成像例如多光谱和红外线也日益普及。

机器视觉产业也逐渐跟嵌入式计算机视觉（ECV）整合，随着工业环境取得低廉的嵌入式图像处理器，可望出现全新的整合自动化方案，例如搭载多个嵌入式成像仪的机械臂。

工业物联网的任务正是要监控和分析，最重要的是，从全球各地控制工厂营运，因此带宽和延迟性攸关成败。当有越来越多装置连接网络，网络安全不得不慎，市调机构MarketsandMarkets表示，2020年资安市场可望成长至1，700亿美元，2017~2020年年均复合增长率（CAGR）达到9.8%。

市调机构Accenture表示，未来15年工业物联网将为世界经济带来近15兆美元经济效益。未来5年，全球机器人产业每年会成长10%，美国、中国、墨西哥等主要市场，将会多家投资自动化，带动机器视觉、马达、动气控制器等市场。

IHS则预测，2019年工业行动应用将成长4倍，达到2亿美元，包括以手机∕平板计算机进行监控和可视化、管理工作流程、维护机具和整合系统。管理者无论身处何地，皆可从智能型手机监控机器视觉系统的影像，进而依照应用程序（App）和软件的通知迅速应变。

工业物联网可望提升全球工厂的效率和生产力，网络系统是智能工厂的生力军，机器视觉将负责提供珍贵数据给决策者。朗锐智科（www.lrist.com）认为未来不会再有无预警停机，只会有更平价的产品，这个未来比想象更快实现。工业物联网（IIoT）正在实现这个未来，同时打破关于制造业的想法。

●传感器技术：价格低廉、性能良好的传感器是物联网应用的基石，物联网的发展要求更准确、更智能、更高效以及兼容性更强的传感器技术。智能数据采集技术是传感器技术发展的一个新方向。信息的泛在化对传感器和传感装置提出了更高的要求。具体如，微型化：元器件的微小型化，要求节约资源与能源；智能化：具备自校准、自诊断、自学习、自决策、自适应和自组织等人工智能技术；低功耗与能量获取技术：供电方式为电池、阳光、风、温度、振动等多种方式。

●设备兼容技术：大部分情况下，企业会基于现有的工业系统建造工业物联网，如何实现工业物联网中所用的传感器能够与原有设备已应用的传感器相兼容是工业物联网推广所面临的问题之一。传感器的兼容主要指数据格式的兼容与通信协议的兼容，兼容关键是标准的统一。目前，工业现场总线网络中普遍采用的如Profibus、Modus协议，已经较好地解决了兼容性问题，大多数工业设备生产厂商基于这些协议开发了各类传感器、控制器等。近年来，随着工业无线传感器网络应用日渐普遍，当前工业无线的WirelessHART、ISA100．11a以及wIA—PA3大标准均兼容了IEEE802．15．4无线网络协议，并提供了隧道传输机制兼容现有的通信协议，丰富了工业物联网系统的组成与功能。

●网络技术：网络是构成工业物联网的核心之一，数据在系统不同的层次之间通过网络进行传输。网络分为有线网络与无线网络，有线网络一般应用于数据处理中心的集群服务器、工厂内部的局域网以及部分现场总线控制网络中，能提供高速率高带宽的数据传输通道。工业无线传感器网络则是一种新兴的利用无线技术进行传感器组网以及数据传输的技术，无线网络技术的应用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，因此吸引了国内外众多企业和科研机构的关注。

传统的有线网络技术较为成熟，在众多场合已得到了应用验证。然而，当无线网络技术应用于工业环境时，会面临如下问题：工业现场强电磁干扰、开放的无线环境让工业机器更容易受到攻击威胁、部分控制数据需要实时传输。相对于有线网络，工业无线传感器网络技术则正处在发展阶段，它解决了传统的无线网络技术应用于工业现场环境时的不足，提供了高可靠性、高实时性以及高安全性，主要技术包括：自适应跳频、确实性通信资源调度、无线路由、低开销高精度时间同步、网络分层数据加密、网络异常监视与报警以及设备入网鉴权等。

●信息处理技术：工业信息出现爆炸式增长，工业生产过程中产生的大量数据对于工业物联网来说是一个挑战，如何有效处理、分析、记录这些数据，提炼出对工业生产有指导性建议的结果，是工业物联网的核心所在，也是难点所在。

当前业界大数据处理技术有很多，如SAP的BW系统在一定程度上解决了大数据给企业生产运营带来的问题。数据融合和数据挖掘技术的发展也使海量信息处理变得更为智能、高效。工业物联网泛在感知的特点使得人也成为了被感知的对象，通过对环境数据的分析以及用户行为的建模，可以实现生产设计、制造、管理过程中的人一人、人一机和机一机之间的行为、环境和状态感知，更加真实地反映出工业生产过程中的细节变化，以便得出更准确的分析结果。

●安全技术：工业物联网安全主要涉及数据采集安全、网络传输安全等过程，信息安全对于企业运营起到关键作用，例如在冶金、煤炭、石油等行业采集数据需要长时问的连续运行，如何保证在数据采集以及传输过程中信息的准确无误是工业物联网应用于实际生产的前提。

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