工业物联网(IIoT)正在将传统的线性制造转变为动态的、互联的系统，帮助工厂释放潜力，更高效、更高产、更主动地运行。
      通过互联传统机器、传感器和边缘设备，并将这些技术直接部署在制造车间，工业物联网能够传输利润丰厚的数据， 推动运营智能 、态势感知和预测分析。因此，一线管理人员被授权采取知情的行动，无论是工厂设备的预测性维护，还是在供应链问题发生之前发现问题。

      虽然人们通常认为工业物联网是消费者连接的一个分支，就像家庭自动化和无线通信一样，但工业领域首先接受了这种颠覆性的技术。

      如今，工业物联网的增长速度甚至超过了消费领域，在2021年，工业物联网产品和服务的全球市场估计为2630亿美元(美元)。预计在未来几年，该市场将继续保持这一趋势，到2028.1年将达到1.1万亿美元。

一、工业物联网之旅

      在Antaira，我们站在 IIoT 的最前沿。通过提供先进的网络硬件、软件和服务，Antaira 解决了阻碍具有远见的管理者充分利用工业 4.0 力量的复杂性。

      与我们行业中仅对技术进行品牌重塑的其他企业不同，Antaira 是一家原始设备制造商 (OEM)，负责研究、专利、设计和生产内部解决方案。这一独特的地位使 Antaira 能够灵活地为其客户创建定制规范，以便他们能够成功地应用 IIoT 来建立他们的业务。

      Antaira 已经确定了八个关键趋势，这些趋势正在通过采用 IIoT 原则的网络化工厂实现。进化是技术的自然过程，工业物联网也不例外。今天的新兴趋势将在明天成为既定的商业实践。

      然而，在我们开始之前，我们要强调的是，每个制造商的 IIoT 之旅的正确路径是从业务问题开始，并了解战略决策所需的数据。

      一旦知道正在解决什么问题以及将如何衡量收益，下一步就是制定一个具有明确定义目标的全面计划，以便跟踪业务目标的进度和解决方案。

      从那里开始，下一步将是对传感器、连接性、应用和人员的投资。在整个过程中，Antaira 提供知识、资源和基础技术，使合作伙伴能够更轻松地利用 IIoT 的力量，无论组织处于什么发展阶段。

二、IIoT 的主要趋势

      许多发展正在塑造 2022 年的工业互联网，从连接性、软件和硬件方面的创新到增强人类感官能力，所有这些都有可能通过改进的数据驱动智能影响生产系统和流程。

      虽然这份清单并不详尽，但它确实揭示了推动工业物联网跨行业和职能领域的关键推动力。

1、人工智能 (AI)： 人工智能是计算机模拟人类智能过程，以分析数据的相关性和模式，并使用这些模式对未来状态做出准确预测。企业越来越多地部署人工智能来分析 IIoT 数据，以跟踪设备使用情况、改进工作流程、简化物流、提高安全性并在运营的各个方面实现更高的整体效率。特别是，使用 IIoT 数据和 AI 来预测和预防设备问题发生的预防性维护系统正在节省数百万美元的计划外停机成本。从今天到 2026年，物联网市场中的全球人工智能预计将以 27% 的年复合增长率增长。

2、人类增强和扩展现实：  这些革命性技术用于 IIoT，通过将计算机生成的图像叠加到现实世界中的用户视图上来增强环境。通过融合这两个世界，它们可以通过增强感官或创建完全人工的体验来提供有关实际环境的更多信息。用例采用体现在三个主要功能中： 1. 产品设计、空间管理和员工培训的视觉/交互；2.设备诊断和检查；3.产品线优化和订单拣选行动。

3、雾计算： 考虑到 IIoT 网络捕获的大量数据，云计算现在被认为是无价的，因为它允许企业在非现场托管额外服务器的情况下超出正常可用的存储空间。但是，云和 IIoT 设备之间的距离较远会导致传播和传输延迟。单个云服务器上的大量计算负载也会带来处理和排队延迟。此外，IIoT 中涉及的大量且不断增长的智能设备仅依靠云计算可能会受到带宽有限以及可扩展性、速度和计算问题等问题的阻碍。相比之下，雾分散计算将数据和智能推送到位于（或靠近）数据来源的分析平台。边缘计算的一种形式，雾将智能推送到网络边缘，以实现实时设备控制、安全和管理。这是从集中式方法向 IIoT 网络转变为分散式、边缘驱动但集中可管理设计的整体转变的一部分。

4、大数据分析： 随着设备收集的 IIoT 生成的数据量继续以指数级高速增长，大数据存储和分析正在帮助理解它并提供宝贵的见解。大数据分析 (BDA) 获取大量非结构化数据并将其组织成更小的数据集以改进决策。大数据分析将提供不同类型的 IIOT 洞察，即描述性、诊断性、预测性和规范性分析。最近的大数据分析创新和新的机器学习算法使实时分析解决方案成为可能，以便将历史趋势与前瞻性预测进行比较，以便一线管理人员能够更准确地预测未来业绩。

5、数字孪生：  应用于工业物联网，数字孪生概念是指物理机器和过程在网络空间中的数字复制或表示。通过充当物理系统的代理，数字孪生让用户可以访问机器和流程的结构、上下文和行为，从而为了解过去、现在和潜在的未来状态和条件提供了一个窗口。例如，雪佛龙公司希望使用数字孪生模型来更快地预测维护问题，从而节省数百万美元。 据 Gartner 称，75% 实施物联网技术的组织已经使用数字孪生模型作为其系统的一部分，或者计划在未来4年内实施。

6、网络连接： 如果没有可靠的连接，工业物联网就会变得毫无生产力，您的供应链也会受到负面影响。问题可能与特定的传感器或机器有关。但是，如果相同的错误在同一家工厂中普遍存在，则可能是网络连接问题。例如，Antaira 在其工业交换机上具有一个名为“VeriPHy”的独特诊断功能，可以帮助定位布线中可能出现的故障。这些类型的诊断工具有助于解决客户可能遇到的连接问题。我们基于 Web 的网络管理套件 Antaira NMS 使管理员能够远程监控和管理 LAN 上的连接设备，包括带有日志和拓扑图像的列表。Antaira NMS 将定位设备连接问题并实时排除故障，以减少计划外的网络停机时间。

7、工业万物互联：  工业万物互联 (IIoT) 是一种概念化、更广泛、更全面的物联网 (IoT)。它被定义为一个广泛分布的生态系统中的“人员、流程、数据和事物的网络连接”，而物联网仅指更集中的平台上的物理对象或设备。例如，物联网包括机器对机器 (M2M) 通信。IIoT 通过包含 M2M 以及人对机器 (P2M) 和人对人 (P2P) 进一步推动了这一点。尽管如此，在工业领域的应用初期，IIoT 仍需要高水平的标准化和互操作性才能向前发展。

8、设备网络安全： 工业设施中无线连接的增加扩大了网络威胁的攻击面。此外，工业路由器和工业以太网交换机等工业物联网组件和设备通常不像其他网络工具那样受到网络安全保护，从而容易受到攻击。另一个持续关注的问题是 IT 和 OT 环境的融合，这可能允许攻击者通过 IT 基础设施进入 OT。虽然“工业级”网络设备旨在抵御潮湿、振动、冲击、腐蚀和高 EMI，但它们通常不具备内置安全性。Antaira 坚固耐用的设备经过强化，可以承受工业环境和网络威胁。例如，Antaira ARS-7235-AC WAP/路由器提供高级加密、临时密钥完整性协议。

三、扩展数字生活方式

　　除了数字生活方式的明显扩展，例如“智能家居”，工业物联网(IIoT)的发展在制造业、医疗保健和公共服务领域也得到广泛的应用。通过使企业和消费者能够远程监控、分析和控制设备，工业物联网可能会在未来改变行业。
 

图1:20 22年中国“物联网”数量超过“人联网”(单位:亿)  图片来源:工业和信息化部
 
　　例如，中国北部的天津港希望在三到五年内开发一个“数字孪生”，旨在使所有码头运作完全自动化，以应对COVID-19引起的供应链中断和劳动力短缺。该港口将与通信技术、人工智能(AI)和自动驾驶企业合作，在自动驾驶车辆上安装软件和传感器，建立快速可靠的网络连接，并使用无线技术引导港口的机器人和道路上的车辆。
 
1、工业波纹
 
　　同样的工业物联网趋势也在世界市场上出现。例如，西门子认为工业物联网是“IT-OT融合的火花”，将信息技术(IT)与监控工业运营的运营技术(OT)相结合，以实现数字化企业的最大透明度，以便跨学科生成的数据可以在企业内外使用。
　　元宇宙的发展将加速物联网的发展趋势。不仅仅是游戏和代币，元宇宙和商业领域将融合在一起，形成一个“工业元宇宙”。例如，根据京东的一篇博客文章，中国电子商务平台京东正在努力“融合”其交易网络、仓储和配送网络以及服务网络，以实现完整的“数字智能”链。
 
2、规模问题
 
　　当然，还有许多技术难题，比如可扩展性和互操作性。蜂窝物联网也带来了一个问题，即连接在全球范围内可用，但由不同的移动网络运营商拥有。因此，全球物联网解决方案需要与全球运营商达成协议，世界各地的人和企业必须拥有不可知论技术来连接人、地点和事物。
　　例如，最新的电信创新，即所谓的“Cat M”，是一种低功耗广域技术，旨在支持“大规模物联网”，即前所未有的物联网规模。同时，其技术标准必须融合趋于一致，以建立通用协议和API来支持企业应用。

但更重要的是，物联网时代出现了三个社会挑战——物联网的社会困境：
 
1、基础设施差距
 
　　高性能、可靠且安全的数字基础设施是实现转型的关键因素。中国、美国和印度等国正在大力投资，以加速5G网络和云基础设施的部署。
　　与此同时，新兴市场在数字基础设施方面落后，全球约三分之一的人口需要联网。由于负担能力和缺乏技能等障碍，欠发达国家的许多“联网”人群也无法享受到互联网连接带来的好处。
　　然后，正如ChatGPT等人工智能的最新热潮所显示的那样，人工智能依靠数据运行，这种相关性导致行业整合的自我延续循环：拥有的数据越多，产品就越好;产品越好，获得的用户就越多;获得的用户越多，拥有的数据就越多。
　　虽然我们敏锐地意识到“互联网差距”，即缺乏互联网使用限制了新兴市场的金融、健康和教育包容性，但现在也必须针对“人工智能差距”采取行动，人工智能和工业物联网革命将扩大国家之间的差距。

2、个人资料的隐私和安全
 
　　随着数十亿台联网设备收集和传输敏感信息，物联网的前景取决于其背后的隐私和安全。2023年，由于全球智能设备的兴起，针对家用智能设备的自动攻击可能会大规模增加。
　　由于工业物联网结合了多种技术元素，例如硬件、软件、数据传输和存储、网络连接等，因此可以利用多个领域来获得未经授权的访问。例如，医疗保健行业可能被视为这一数字化趋势的幕后推手，但希望获得最终的安全和信任。
 
3、电子垃圾增加对环境造成冲击
 
　　物联网有一个迫在眉睫的电子垃圾问题。这是因为大多数物联网设备内部都有危险元素，从铅、汞、镉和铍等重金属到溴化阻燃剂等危险化学物质。
　　甚至在最新的物联网热潮之前，全球电子垃圾监测机构的报告就显示，近年来全球产生了超过5000万吨的电子垃圾。智能可穿戴设备、智能汽车和更多工业物联网设备的增加将导致更多的电子垃圾。如果我们找不到可持续的解决方案来回收它们，物联网将导致“垃圾互联网”。
　　准备好了吗?
　　总之，未来十年，我们将看到物理世界、数字世界和生物世界的融合，这将带来巨大的希望和潜在的危险。
　　我们将需要并实施数千亿甚至数万亿美元的新数字基础设施。行业转型将远远超过我们过去十年见证的消费互联网热潮，电子垃圾问题可能会被放大。
　　最后，我们是否为新的万物互联准备好了足够的数据监管、隐私保护和人工智能道德了呢?

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