【編者按】聚焦在家庭自動化、可穿戴電子和其他消費電子應(yīng)用的物聯(lián)網(wǎng)概念近年勢頭火熱。但物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)方面的應(yīng)用编撵，例如設(shè)備維護(hù)預(yù)測和供應(yīng)鏈整合等方面應(yīng)用仍不夠廣泛。為了開發(fā)物聯(lián)網(wǎng)在工業(yè)方面的應(yīng)用潛力晒茁，開發(fā)者們還需要克服一些重大挑戰(zhàn)易仍。

以下是2015年的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域可能會遇到的問題與挑戰(zhàn)：

安全是首要考慮

幾乎所有人都認(rèn)為安全是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)需要首要考慮的問題。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟成員戴爾公司在其“物聯(lián)網(wǎng)挑戰(zhàn)”清單中捷嘁，將安全問題置于首位绵盔。工業(yè)攻擊在現(xiàn)代社會變得越來越普遍，如BlackEnergy等惡意軟件已在多個SCADA系統(tǒng)中出現(xiàn)判嘀。

近期的索尼黑客事件闡明了以下問題：一個公司數(shù)據(jù)泄露會對公司造成嚴(yán)重的打擊愧汽”鼋妫“現(xiàn)在一個連上互聯(lián)網(wǎng)的公司遭受攻擊是一件很普遍的事情侣夷。”Aicas公司的市場部營銷副總裁David Beberman說仑乌，“很多事例已經(jīng)說明此類攻擊對公司的危害百拓。”因此保護(hù)連上互聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備免受網(wǎng)絡(luò)攻擊和避免物理攻擊同樣重要晰甚。這樣的挑戰(zhàn)同樣出現(xiàn)在在數(shù)據(jù)分析等云托管領(lǐng)域衙传。企業(yè)目前能做到的除了在設(shè)計系統(tǒng)的時候考慮安全决帖，還需要考慮設(shè)備供應(yīng)商產(chǎn)品的安全配合；而不是顧忌成本蓖捶，而做事后的修補地回。

我們面臨的挑戰(zhàn)是巨大的，并且可能需要制定和采納新的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)俊鱼】滔瘢“控制工程師今天頻頻采用“空氣隔離”系統(tǒng)隔斷外部的威脅〔⑾校”美國國家儀器公司的高級組經(jīng)理和AVnu聯(lián)盟成員沃爾特·托德說细睡。“在把操作系統(tǒng)和IT系統(tǒng)連接起來之前帝火，有必要先確定其安全性和穩(wěn)定性簿馍。”

“平臺要學(xué)會如何與眾多的服務(wù)和不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)和相關(guān)指令‘交流’东镶∫湔剩”意法半導(dǎo)體的市場開發(fā)主管Oleg Logvinov說〕髂“這就產(chǎn)生了安全性奥泛、私密性、身份管理和訪問控制的新要求裁堤；在許多情況下虫弓，這些都會轉(zhuǎn)化為對系統(tǒng)級芯片的需求。這樣就需要為芯片搭建新的解決方案灵吃，推動物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展抛伏。”

標(biāo)準(zhǔn)的問題

既然要做工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)灵界，那么在不同的設(shè)備和系統(tǒng)之間一定會有信息共享和交流的需求鳍泥。但目前來說，工業(yè)控制是由專有接口和特別的設(shè)備設(shè)計主導(dǎo)溉委。因此如何將這些設(shè)備通過一個標(biāo)準(zhǔn)來橋接就成為了一個很重要的問題鹃唯。

“不同廠商生產(chǎn)的設(shè)備需要在物聯(lián)網(wǎng)之中共同工作，這和物聯(lián)網(wǎng)在消費領(lǐng)域的‘交流’如出一轍瓣喊∑禄牛”Grid Connect的副總裁Adam Justice說≡迦“沒有一個公司能夠獨立解決物聯(lián)網(wǎng)的問題洪橘，因此搭建一個標(biāo)準(zhǔn)是解決工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備‘溝通’的最正確途徑】妹保”他接著說熄求。

目前面臨的挑戰(zhàn)之一就是有許多公司正在努力創(chuàng)造這樣的標(biāo)準(zhǔn)渣玲。“那么問題來了弟晚，你會加入哪一組忘衍？你挑什么標(biāo)準(zhǔn)？誰是你隊友卿城？”工業(yè)協(xié)會互聯(lián)網(wǎng)項目主管Lynne Canavan說淑履。“其中一個最大的挑戰(zhàn)是鞏固和協(xié)調(diào)這些不同的協(xié)會溜屡，并聯(lián)合所有制造商來解決安全性蹂曾、互動操作性、通用的架構(gòu)等問題盗闯。我們的目標(biāo)是把不同的標(biāo)準(zhǔn)融合成一個公共 - 私人的生態(tài)系統(tǒng)蕴嘹，這樣的話我們就可以共同為一個目標(biāo)而努力∏蚧遥”

打破孤島

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的一個關(guān)鍵需求是收集和分析其產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)闹只。這就需要用到包括大數(shù)據(jù)在內(nèi)的一系列技術(shù)。但目前的信息處理架構(gòu)遇到了一個瓶頸迂溉。在問到執(zhí)行大數(shù)據(jù)分析計劃會面對的頭三個問題可能會是什么的時候羡逃。 Accenture在其《工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)分析報告》中指出，防止數(shù)據(jù)采集機(jī)制對不同系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)傳輸產(chǎn)生重大影響狡舞，據(jù)估計硬白，在采集過程中出錯的幾率高達(dá)36%。此外骇另，前三名的挑戰(zhàn)還包括不同的數(shù)據(jù)的整合和如何應(yīng)用已產(chǎn)生的數(shù)據(jù)畴栖。”

“工業(yè)企業(yè)指出八千，很多時候科學(xué)家在檢查結(jié)果并根據(jù)數(shù)據(jù)集建立預(yù)測模型之前吗讶，他們已經(jīng)訪問、清洗恋捆、處理和整合了機(jī)床數(shù)據(jù)照皆。因此打破組織、數(shù)據(jù)和系統(tǒng)的孤島將是一個公司實施大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的必然要求沸停。

采用以數(shù)據(jù)為中心的設(shè)計

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的問世將要求工業(yè)設(shè)備開發(fā)商改變他們研發(fā)設(shè)備的思維膜毁。他們除了需要執(zhí)行設(shè)備物理功能的開發(fā)外，還需要聚焦在產(chǎn)生和接收數(shù)據(jù)方面星立。 “每一個東西都將成為數(shù)據(jù)源和/或融匯在系統(tǒng)級里爽茴。“PrismTech企業(yè)發(fā)展高級副總裁Steve Jennis說绰垂∈易啵“越來越多的系統(tǒng)將地采用以數(shù)據(jù)為中心的架構(gòu)設(shè)計，以利于支持分布式分析和增強(qiáng)在邊緣和云的控制劲装‰誓”

工作物聯(lián)網(wǎng)這種專注于數(shù)據(jù)的做法將促進(jìn)工業(yè)設(shè)備市場性的變化÷客戶對工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生數(shù)據(jù)的監(jiān)控的性能需求將越來越多智础。“更重要的是留绞，［機(jī)械］將變得聰明助安，充滿活力，而不再只是啞哩啼，”沃達(dá)豐北歐的的負(fù)責(zé)人Cyril Deschanel如是說莽裤。

開發(fā)混合的商業(yè)模式

工業(yè)設(shè)備供應(yīng)商能夠借助其以數(shù)據(jù)為中心的設(shè)計為其客戶提供新的服務(wù)，但是這需要企業(yè)將其聚焦產(chǎn)品的目光投向產(chǎn)品的聯(lián)合服務(wù)上來馒易〉曛颍“這是一種全新的產(chǎn)品制造思維∽┚”Deschanel說辱甫。 “你制造它們，但你不出售它們蒋令，你出售的只是它們的服務(wù) —— 也就是他們的輸出店诗。”

“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)正在對工業(yè)的商業(yè)模式進(jìn)行顛覆性的革新音榜”馗悖”Aicas營銷副總裁David Beberman說。 “對于那些主導(dǎo)的公司來說囊咏，他們所面臨的挑戰(zhàn)是重新思考自己的商業(yè)模式恕洲，以促進(jìn)一個以他們產(chǎn)品為核心的生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展∶犯睿”

“每個企業(yè)做的都是數(shù)字業(yè)務(wù)霜第，”Accenture在其關(guān)于非傳統(tǒng)行業(yè)增長的報告中說。 “工業(yè)公司逐漸轉(zhuǎn)變成為客戶服務(wù)的公司户辞，同時產(chǎn)生新的服務(wù)泌类，競爭對手，他們經(jīng)營企業(yè)的新方式將改變產(chǎn)業(yè)底燎。數(shù)字化服務(wù)的方式 為產(chǎn)品信息刃榨，交易和專業(yè)服務(wù)結(jié)合提供了便利 ∷裕”

設(shè)備管理

隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備預(yù)期突破十億寺斟，有效的管理和配置將成為一項十分重要的要求虫棚。“通常智能設(shè)備的CPU性能溪胖、內(nèi)存和磁盤空間都非常有限黔琢，”Aicas公司營銷部分副主任David Beberman說道，“技術(shù)的難點是讓在大型分布式系統(tǒng)中的智能設(shè)備有能力在自己有限的資源配置下進(jìn)行安全可靠的重新配置和重新編程肤不，而且是以一個穩(wěn)定的寻癌，有彈性的工作方式。大多數(shù)智能設(shè)備具有有限的甚至完全沒有重新配置或可重編程的能力豌腮。這就限制了將計算延伸到網(wǎng)絡(luò)“邊緣”的能力绪封，也就難以再進(jìn)一步實現(xiàn)一個靈活動態(tài)的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)了∫В”

功耗效率

隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的數(shù)量級達(dá)到十億历扭，功耗將成為一個無法忽視的顯著問題∠谆祝“各種傳感器和執(zhí)行單元正快速地嵌入到我們這個物理世界之中瞄邪。”意法半導(dǎo)體公司的Oleg Logvinov說允瞧，“由于這些設(shè)備的數(shù)量以及應(yīng)用場景的多樣性不斷增加简软，功耗及能效問題很快就排到優(yōu)先考慮的前列。其中的一個熱門話題是應(yīng)用感知混合網(wǎng)絡(luò)和通信協(xié)議以及能夠提高電源效率的技術(shù)的同時還能保證服務(wù)質(zhì)量和需要的延遲述暂”陨”

通用的開發(fā)環(huán)境

“2015年工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)面臨的主要挑戰(zhàn)，”Micrium公司銷售和營銷部門副主任Mike Kaskowitz說畦韭，“基于云計算的開發(fā)和嵌入式開發(fā)的生態(tài)系統(tǒng)有很大不同疼蛾。大多數(shù)嵌入式開發(fā)者都是用C語言，并且對硬件的連接和實時計算的約束都有很好的認(rèn)識艺配；但基于云計算的開發(fā)者使用的通常是HTML察郁、Java、C++转唉，和Ruby等等皮钠。通常情況下，讓一個人來跨越生態(tài)系統(tǒng)提供結(jié)合嵌入式軟件赠法、協(xié)議棧和云服務(wù)的端至端組合的需要預(yù)集成的解決方案是很困難的麦轰，而生態(tài)系統(tǒng)又對促進(jìn)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展至關(guān)重要『锉觯”

“為了加快創(chuàng)新潘吸，需要建立能讓大量的開發(fā)人員創(chuàng)建開發(fā)應(yīng)用的基礎(chǔ)和框架”美國國家儀器公司和加入AVnu聯(lián)盟的Todd Walter補充說。“創(chuàng)建一個共同的分層方法將使算法和分析得到快速發(fā)展卤撬，因為這樣就避免讓開發(fā)者過多的關(guān)注硬件和操作系統(tǒng)巴移。

人才和專家

設(shè)計數(shù)十億的設(shè)備和為將要成型的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)提供服務(wù)支持將需要大量的開發(fā)者。此外啃栋，分析這些設(shè)備獲取的數(shù)據(jù)也需要大量的人力和專家饮估。專業(yè)人員的缺乏將成為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域一個常見的挑戰(zhàn)肃径。

Accenture在其“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)洞察報告”提到殴据，“大約有一半的受訪者提到一些專業(yè)領(lǐng)域的人才缺乏，包括數(shù)據(jù)分析與解讀精者、不同數(shù)據(jù)的收集與整合又信。”該報告還指出杰笛，“然而抛冗，事實是，不會有足夠的天才進(jìn)入到大數(shù)據(jù)分析這個領(lǐng)域中來最岗。當(dāng)然帕胆，人們早就預(yù)計到了數(shù)據(jù)科學(xué)家的短缺，同樣缺乏的還有能利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行正確決策的經(jīng)理人般渡±帘”

數(shù)據(jù)的多樣性

“一旦數(shù)據(jù)要進(jìn)行遠(yuǎn)程應(yīng)用，那就對一個統(tǒng)一的數(shù)據(jù)格式產(chǎn)生了需求驯用，”美國國家儀器公司的高級組經(jīng)理及AVnu聯(lián)盟的成員Todd Walter說脸秽。“時間同步也將是必要的蝴乔。為了創(chuàng)建信息還需要獲得測量值之間的關(guān)系信息记餐，而時間相關(guān)性是建立這種關(guān)系的最常見方法∞闭”

然而片酝，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中大量不同種類的設(shè)備和應(yīng)用將會導(dǎo)致大量的結(jié)構(gòu)各異的數(shù)據(jù)集。其中不僅包括各自不同的數(shù)據(jù)格式和解釋數(shù)據(jù)的方式（比如：溫度就有攝氏度挖腰、華氏度和開爾文溫度的區(qū)別）雕沿，還在數(shù)據(jù)質(zhì)量、采集頻率和數(shù)據(jù)時長等方面存在區(qū)別讳蜂。為了應(yīng)對這些差異福信，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)要么應(yīng)該提供一個共用標(biāo)準(zhǔn)，要么就應(yīng)該為次設(shè)計提供對應(yīng)的算法两猛。

延伸閱讀：MEMS業(yè)界巨擘瞄準(zhǔn)了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用

微機(jī)電系統(tǒng)（MEMS）消費應(yīng)用已經(jīng)成為眾所矚目的焦點蹲楷，不過，在工業(yè)方面的應(yīng)用也正迅速發(fā)展。如今茬蒿，業(yè)界正定義出一個利用MEMS技術(shù)的新型態(tài)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（Industrial IoT磺则；IIoT）領(lǐng)域，包括從資產(chǎn)追蹤系統(tǒng)附扭、智能電網(wǎng)到智能建筑自動化等應(yīng)用牧俩，都將為市場帶來巨大沖擊。

“我認(rèn)為在未來十年叔寓，MEMS消費應(yīng)用的出貨量和收入仍將持續(xù)大幅超過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)MEMS市場妨迈，”IHS總監(jiān)暨M(jìn)EMS傳感器資深首席分析師Jeremie Bouchaud表示，“IHS預(yù)期在2018年時穷窃，全球MEMS消費與移動應(yīng)用將達(dá)到57億美元呈枉，比由工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)MEMS市場產(chǎn)生的3.34億美元收入更高得多“＜睿”

然而猖辫，所有的MEMS業(yè)界巨擘——意法半導(dǎo)體（STMicroelectronics；ST）砚殿、博世（Bosch）啃憎、樓氏（Knowles）和應(yīng)美盛（InvenSense）等公司均瞄準(zhǔn)了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的成長領(lǐng)域。傳統(tǒng)的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用包括導(dǎo)航似炎、地震勘探辛萍、醫(yī)療、軍事名党、航空以及制程控制等叹阔，此外，還有一連串的全新工業(yè)應(yīng)用成長速度更快传睹，包括從智能電表到智能家庭到智能城市等耳幢。

預(yù)計在2018年時，以工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)推動的MEMS工業(yè)應(yīng)用將帶來3.34億美元的市場規(guī)模欧啤。（來源：IHS痪僵，2014/12）

IHS預(yù)測，全球MEMS工業(yè)IoT市場在2013年時約有18億只倍挚，可望在2015年時增加到73億只暮诫，包括獨立式節(jié)點、控制器以及一系列范圍廣泛的基礎(chǔ)設(shè)施應(yīng)用绪忙，從智能卡到商用運輸?shù)焦I(yè)自動化到照明以及醫(yī)療保健等参唆。

針對工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的硬件裝置出貨量（來源：IHS，2014/12）

Bouchaud表示肘渔，還有越來越多的MEMS工業(yè)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)到數(shù)據(jù)中心等領(lǐng)域躯殷。

例如，農(nóng)耕正變得越來越先進(jìn)復(fù)雜。ADI公司已經(jīng)出貨數(shù)十萬個加速度計独府，用于遙測監(jiān)控系統(tǒng)吩伊。汽車的黑盒子以及物品追蹤性能也變得較以往更有利于預(yù)測推估。這些裝置中都搭載了約十顆傳感器婆沟，至少在這一類的應(yīng)用中便螟，加速度計是基本需求。業(yè)界許多公司都銷售慣性傳感器唠摹，包括ADI爆捞、飛思卡爾（F）以及和村田（Murata），均受惠于這一類應(yīng)用的顯著成長動能跃闹。

MEMS也在數(shù)據(jù)中心迅速成長嵌削，其中光學(xué)MEMS已經(jīng)從先前采用光交叉連接（OXC）應(yīng)用的失敗中復(fù)蘇了毛好。Bouchaud表示：“數(shù)據(jù)庫機(jī)架結(jié)合至叢集（服務(wù)器轉(zhuǎn)址域或機(jī)架頂端型交換器TOR）望艺，連接至數(shù)據(jù)中心的匯聚服務(wù)器或直接連接至主機(jī)網(wǎng)絡(luò)。由于數(shù)據(jù)與客戶端的特性肌访，在數(shù)據(jù)庫以及數(shù)據(jù)中心TOR的應(yīng)用方式以及其上的數(shù)據(jù)流向也不盡同找默。數(shù)據(jù)中心服務(wù)器層（匯聚層）連接至彼此的叢集或TOR。這是OXC的第一層吼驶，用于協(xié)助管理大量的光學(xué)互連惩激。”

波長選擇型開關(guān)可重配置光塞/取多任務(wù)器（WSS-ROADM）也正迅速普及蟹演，而 MEMS時序組件可提供更小型且更準(zhǔn)確的頻率风钻，用于同步數(shù)據(jù)傳輸轉(zhuǎn)換設(shè)備。

IHS預(yù)測酒请，在這些工業(yè)應(yīng)用中缎选，建筑物自動化將是最主要的收入來源，其次依序是資產(chǎn)追蹤陕牲、智能電網(wǎng)（包括智能電表）否胜、智能城市、智能工廠芒极、地震監(jiān)測忽愧、無人機(jī)以及機(jī)器人等。數(shù)據(jù)中心處理在從IoT裝置而來的大量信息時户挟，也將帶動對于光纖MEMS的需求脑苫，包括從OXC到WSS到MEMS晶圓探棒等。

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