工业物联网所面临的三个挑战

当大家开始淡化物联网这个总概念，而去谈论具体的应用，例如智能制造、智能能源、智能交通与车联网时，标志着物联网发展进入了新的阶段。物联网技术真正开始与各行各业深度结合，人们开始关注物联网技术带来的实际效益，而不是之前空泛的概念炒作。如今的工业物联网（Industrial Internet of Things，简称 IIoT），已经成为了一个由广泛互连的智能设备和基础设施构成的世界。通用电气董事长兼首席执行官杰夫·伊梅尔特（Jeff Immelt)曾撰文指出，工业互联网“仅仅生产力提升一项即可带来 8.6 万亿美元收益，这个规模相当于未来互联网消费市场的两倍。”

近日，在同济大学 - 美国国家仪器公司（NI）工业互联网联合实验中心揭牌仪式上，与非网记者采访到了工业物联网专家、NI 嵌入式系统总监 Jamie Smith，请他详细介绍了工业物联网的最新发展状况。

NI 嵌入式系统总监 Jamie Smith

“设备上连接了传感器和驱动器，持续收集到的传感器数据被处理以后送到云端，这就是今天工业互联网实验室中可以看到一个简单直观的工业物联网架构，不过在讲工业物联网架构之前，我想先介绍‘工业大数据（big analog data）‘的概念。”

Jamie 表示，机器视觉就是一个典型的工业大数据应用，摄像头模块将图像从模拟域转换到数字域，系统运行期间每时每刻都在产生大量的数据，对于系统的处理能力要求非常高。机器视觉的应用非常广泛，例如生产线视频检测、激光雷达以及发电行业通过热成像仪来监测运行状况等。“机器视觉产业才刚刚开始。”

类似机器视觉这种应用所产生的数据量非常大，所以 Jamie 认为首先把工业大数据在靠近采集数据的终端设备一端进行预处理，才能够承受数据处理压力并满足系统的实时性要求。“摩尔定律预示计算能力不断增强，尼尔森定律（Neilsen’s Law）预示网络带宽不断增强，但尼尔森定律比摩尔定律慢，长期积累下来，计算力的成本远比网络带宽要低。所以现在物联网的大趋势就是尽可能由终端来处理和分析数据，经过终端的分析处理再放到云端。”

（注：摩尔定律一般认为同样价格的芯片，每 18 个月计算能力翻一番；尼尔森定律则表示，每年网络带宽增长 50%）

即使部分数据放在终端处理，但物联网的基础就是万物互联，所以数据还是要在网络上传输。而工业应用对于可靠性、实时性与安全性要求更高，因此随着越来越多设备的接入，对于工业级网络互连技术提出了更高的要求。针对传统工业总线之间难以互通的缺点，NI 正在与英特尔、思科等公司合作制定新的工业总线标准：时间敏感网络（Time Sensitive Network，简称 TSN）。

在标准以太网协议基础上，TSN 针对工业应用做出了优化，重点考虑了快速系统响应和闭环控制应用所需的低延迟通信。TSN 的确定性传输时间可控制在几十微秒的量级，节点间时间同步可控制在几十纳秒量级。传统工业以太网通常仅支持半双工，带宽也只为 100Mb，TSN 将引入各种标准以太网速率（包括 1Gb、10Gb 和 400Gb）并支持全双工模式。

“Profinet、EtherCat,、Powerlink 或者 Sercos 等在实时性上都没有问题，但问题是这些总线之间不能互通。”Jamie 说道，“TSN 则不同，不但成本低、实时性好，而且能够实现互连互通，对于 NI 这样在工业测量监控领域领先的公司来说，这是非常有吸引力的。”

谈到 TSN 的发展进度，Jamie 表示现在很多芯片厂商都在准备开发支持 TSN 的芯片，NI 在今年就会发布基于英特尔芯片的 TSN 产品，顺利的话一年半以后 TSN 就可以产业化。

越来越多的设备接入到物联网，除了数据处理能力与网络带宽受到考验，还有哪些挑战呢？

“安全是第一位的问题，”Jamie 说道，接入网络之后如何保证系统运行的安全，数据是否会被窃取，通过什么样的加密方式安全地传输数据，怎样保证数据存储的安全，这些问题都是需要物联网系统开发者认真考虑。“安全问题要时刻警惕，不可能一劳永逸。”

“系统管理是另一个挑战，”Jamie 举例说，“一个只有十台设备的系统与连接有几万台设备的系统完全不是一个概念。”

“还有一个需要考虑的问题是可扩展，”因为新接入的设备规格不一，如果硬件平台仅考虑当前需要，那么会很快过时，所以就需要在设计硬件时一定考虑到扩展性，Jamie 最后强调“考虑到可扩展性，就需要在设计硬件系统时做到超标准设计（over design）”