工业通信网关技术

工业正迈入一个全新的物联网时代，数十亿基于嵌入式技术的设备实现了无缝互连、被管理、并且借助网络安全地进行交互工作。工业物联网（IIoT）描述了机器到机器（M2M）的通信，在工业物联网中，机器可以与其他机器、对象、环境和基础设施等进行交互和通信。通信的结果产生大量数据，这些数据经过处理和分析之后，可以为管理和控制提供极具意义的、实时的措施。日渐增长的工业物联网趋势，正改变着整个工业领域，并让工业领域更加优化、更加高效地运行。目前，全球有许多生产企业。主要市场参与者有: IBM，Cisco，Microsoft，Dell，Siemens，Intel，Google，SAP，ABB，Bosch，Hitachi，Vodafone，Schneider Electric，Panasonic等。适用于大计算力的边沿计算场景。工业通信网关技术

标准服务接口，帮助用户快速构筑基于物联网平台的行业应用。物联网平台把自身丰富的管理能力通过API的形式对外开放，包括产品管理、设备管理、设备组管理、标签管理、设备证书管理、设备影子、设备命令、设备消息、设备属性、订阅管理、规则管理、批量任务等。物联网平台对接入平台的设备进行身份认证，保障数据安全。提供数字证书、一机一密的接入安全，基于LiteOS的OS安全能力。为用户提供了丰富的报表功能，能够将数据直观地呈现出来。物联网平台默认提供在线设备数量、上下行消息数量、规则引擎流转消息次数的实时监控。也可根据业务需求，添加要监控的数据指标。融合通信网关规约支持1路RS232输入，3路RS485/RS232可选输入。

工业物联网的实施包括以下阶段：（1）智能感知：随时随地进行工业数据的采集；（2）互联互通：将采集到的数据利用通信网络实时、准确地传递； （3）数据应用：利用云计算、大数据等相关技术，实现对数据的充分挖掘和利用；（4）服务模式：利用信息管理、智能终端和平台集成等技术，实现传统工业的智能化改造。发展工业物联网能让组织连接不同新旧设备，实现相互之间的对话，在互联互通之中优化资源并创造价值。工业互联网产业链较长，上游通过智能硬件实现工业大数据的收集；中游为平台；下游为工业企业，任何单一层次或企业无法实现产业链通吃。

人纵观人工智能的发展路线，我们可以看到，人工智能的发展之所以能够突飞猛进，主要有以下两个原因。 硬件的发展使得深度学习神经网络的学习时间迅速缩短。在大数据的时代，获取大量数据的成本变低。事实上，第二个原因尤为重要，神经网络由于其特性，需要海量的数据进行学习，可供学习的有效数据量往往决定了训练出的神经网络的效果，甚至算法的重要性都可以排在数据量之后。而物联网设备，比如智能家电、可穿戴设备等，每天都在产生海量的数据，这些数据经过处理和清洗后，都可以作为不错的训练数据反哺神经网络。同时，训练出来的神经网络又可以重新应用到物联网设备中，进而形成一个良性循环。适用于工业现场数据采集介入终端。

感知层主要由传感器、视觉感知和可编程逻辑控制器（PLC）等器件组成，一方面收集振波、温度、湿度、红外、紫外、磁场、图像、声波流、视频流等数据，传送给网络层，到达上层管理系统，帮助其记录、分析和决策，另一方面收集从上层管理系统下发或已经编程好的指令，执行设备动作。通信层主要由各种网络设备和线路组成，包括具备网络固线的光纤、xDSL，也包括通过无线电波通信的GPRS、3G、4G、5G、WiFi、超声波、ZigBee、蓝牙等通信方式，主要满足不同场景的通信需求。远程获取设备及plc运行数据。工业通信网关技术

实现plc远程监控、plc远程调试、plc远程维护、plc远程升级、plc远程诊断、plc远程控制。工业通信网关技术

打造“5G+工业互联网”升级版。具体举措包括加快5G全连接工厂建设、培育推广“5G+工业互联网”典型应用场景及加强公共服务，提供5G网络化改造、应用孵化、测试验证等服务。并提出具体年度目标，如打造10个5G全连接工厂案例，推广已有20个典型场景并挖掘产线级、车间级典型应用场景等。典型应用场景。还包括船舶总装建造、民机制造、消费品行业等。具体举措包括促进设备系统互联互通互操作、运用新型网络技术和先进适用技术改造建设企业内网、支持工业企业综合运用边缘计算等技术，提升生产各环节网络化水平。工业通信网关技术