物聯(lián)網(wǎng)從面向輕量數(shù)據(jù)采集的簡(jiǎn)單業(yè)務(wù)走向高密采集 +控制協(xié)同的復(fù)雜業(yè)務(wù)

在當(dāng)前數(shù)字化建設(shè)過(guò)程中，企業(yè)往往面臨缺乏基于實(shí)體的真實(shí)數(shù)據(jù)，存在數(shù)字觸點(diǎn)不夠、無(wú)法支撐在數(shù)字空間構(gòu)建與實(shí)體精準(zhǔn)映射的數(shù)字李生系統(tǒng)等問(wèn)題。物聯(lián)網(wǎng)是任何實(shí)體設(shè)備數(shù)字化、智能化的基礎(chǔ)。根據(jù)GSMA預(yù)測(cè)，到2025年，全球物聯(lián)網(wǎng)總連接數(shù)規(guī)模將達(dá)到246億，年復(fù)合增長(zhǎng)率將高達(dá)13%，產(chǎn)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備聯(lián)網(wǎng)數(shù)將在2024年超過(guò)消費(fèi)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)。企業(yè)借助物聯(lián)網(wǎng)可以獲得更多數(shù)據(jù)來(lái)提高生產(chǎn)效率。隨著5G、Wi-Fi 6E技術(shù)以及生態(tài)的不斷成熟，物聯(lián)網(wǎng)正從面向輕量數(shù)據(jù)采集的簡(jiǎn)單業(yè)務(wù)，走向高密采集+控制協(xié)同的復(fù)雜業(yè)務(wù)。不僅需要滿足零售、教育等場(chǎng)景下普通的物聯(lián)場(chǎng)景需求，而且已經(jīng)開(kāi)始逐步滲入到智能制造電力控制、港口等生產(chǎn)環(huán)節(jié)，對(duì)物聯(lián)網(wǎng)的連接提出更高要求。

1.工業(yè)4.0越來(lái)越依賴物聯(lián)網(wǎng):如果沒(méi)有物聯(lián)網(wǎng)，提高工業(yè)能力所需的大規(guī)模數(shù)據(jù)收集和監(jiān)控將是不可能的。頭部汽車工廠在大量使用機(jī)器人和AGV的同時(shí)，通過(guò)大數(shù)據(jù)平臺(tái)連接了2萬(wàn)+各類攝像頭、儀表、傳感器，實(shí)時(shí)監(jiān)控和分析生產(chǎn)過(guò)程。為滿足生產(chǎn)過(guò)程高度智能、柔性和透明，生產(chǎn)要素之間需實(shí)時(shí)同步與交互，連接需要達(dá)到99.999%的可靠性和毫秒級(jí)時(shí)延，同時(shí)工廠復(fù)雜環(huán)境下，對(duì)于終端抗干擾的定位技術(shù)也提出了更高的要求。

2.醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)(loMT)持續(xù)發(fā)展:醫(yī)療物聯(lián)通過(guò)患者和醫(yī)務(wù)人員、醫(yī)療機(jī)構(gòu)、醫(yī)療設(shè)備之間的連接和互動(dòng)，實(shí)現(xiàn)患者與設(shè)備數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化采集與分析、醫(yī)療廢棄物跟蹤、高價(jià)值資產(chǎn)盤(pán)點(diǎn)、患者手環(huán)檢測(cè)、輸液檢測(cè)、醫(yī)療耗材跟蹤、輪椅類器械定位等。頭部醫(yī)院已經(jīng)實(shí)現(xiàn)400多種、15萬(wàn)余臺(tái)低功耗醫(yī)療設(shè)備聯(lián)網(wǎng)，支持軌跡與狀態(tài)信息實(shí)時(shí)展示，大幅提升醫(yī)護(hù)效率。

3.智慧城市大規(guī)模建設(shè):城市物聯(lián)是智慧城市的基礎(chǔ)，結(jié)合人工智能技術(shù)，提升城市管理水平。通常而言，城市物聯(lián)網(wǎng)的規(guī)?？蛇_(dá)到上百萬(wàn)，以上海市物聯(lián)網(wǎng)中心一期為例，接入7區(qū)近百類、510萬(wàn)個(gè)設(shè)施，日產(chǎn)生數(shù)據(jù)超過(guò)3400萬(wàn)條，未來(lái)將增加到千萬(wàn)感知終端。對(duì)于智慧城市的復(fù)雜環(huán)境，尤其是水庫(kù)、氣象、電力等場(chǎng)景，無(wú)電無(wú)網(wǎng)下的低功耗數(shù)據(jù)回傳成為剛需。

物聯(lián)網(wǎng)從面向輕量數(shù)據(jù)采集的簡(jiǎn)單業(yè)務(wù)走向高密采集+控制協(xié)同的復(fù)雜業(yè)務(wù)是通過(guò)傳感器技術(shù)的進(jìn)步、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的演進(jìn)、邊緣計(jì)算的興起以及人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用相互推動(dòng)和促進(jìn)的。這種演進(jìn)為各行各業(yè)帶來(lái)了更多的機(jī)會(huì)和挑戰(zhàn)，可以實(shí)現(xiàn)更智能、高效和可持續(xù)的業(yè)務(wù)應(yīng)用和解決方案。