王莹 王金旺

摘要：以第四次工业革命为代表的工业物联网（ IIoT）正在发生。感知、测量、解读、工业通信、网络安全和边缘计算（从简单数据优化到机器学习）等都将围绕IoT与IT的大融合而发生演化或变革。

关键词：IIoT；机器学习；传感器

高效与安全

利用IIoT技术提供更高效的解决方案

人们希望利用IIoT技术能提供更智能和高效的解决方案来解决过去需要花费很多人力物力的问题。例如工厂设备的健康检测、物品运输过程中的状态监控、生产环境监控等。在所有这些应用中，都希望能够实现数据的准确采集，并通过无线或有线的方式进行快速和可靠的传输，再对数据进行分析以及实时采取措施；因此都缺不了高精度的传感器和相应的采样调理电路、可靠的数据连接及数据分析能力。

ADI的IIoT产品方案

ADI的IIoT产品涵盖感知、测量、解读、连接和数据分析的各方面。

以连接为例，ADI提供2.4 GHz频段的MesH lP网络，即Dust Network。这个网络在2.4 GHz ISM频段上实现了99.999%的高可靠性，并且功耗很低（一节纽扣电池可以用10年）。适用于对网路传输可靠性要求很高且希望免维护使用的工业应用场合。对于DustNetwork，ADI不仅提供高性能的芯片和产品化的模组，同时提供相应的产品级的网络协议栈。此外，ADI还提供SubGHz的RF产品和低功耗的处理器，搭配ADI的6 LoPan协议栈，在满足低功耗的前提下，可以给客户提供低于1GHz的网络连接（低频段的无线连接具有更强的穿透能力和更远的传输距离）。ADI的DustNetwork或6 LoPan网络，适用于工业客户配置自己的私有子网及进行可靠的数据传输，并可以通过相应的网关，与广域网（如NB-IoT）进行连接。

在感知、测量和解读方面，ADI凭借高性能模数转换及信号调理能力，提供多种高性能的传感器，例如ToF、Radar（雷达）、声音、气体传感器等解决方案。ADI提供全系列的MEMS传感器，例如加速度计、陀螺仪和IMU等，被广泛应用于各种工业应用，例如机器人、飞行器、倾角检测、物品追踪等。另外，ADI也非常重视数据分析，在这方面也有相应的投入。未来会在特定的IoT应用提供解决方案给客户。

安全性對物联网解决方案至关重要

实施灵活的安全解决方案来满足物联网这种不断变化的趋势要求至关重要。与各种各样的物联网标准类似，安全解决方案也不是一成不变的。重要的是，能够创建一个可以安全认证并受到保护的唯一可信身份。有不同的方法来实现这种信任，并且可以根据特定系统所需的安全级别增加额外的措施。本质上，开发人员可以使用我们的可扩展、模块化解决方案，帮助其将MicrocHip的硬件和开发生态系统接入他们的应用中，而几乎无需开销。

MicrocHip可以提供丰富的验证器件，这些器件采用基于硬件的可信根存储和加密对策，能轻松应对强大的攻击。

在基本的安全层面上，单片机（MCU）可使用软件算法来执行对称加密，从而实现安全通信。随着用户变得越来越复杂并且希望使其连接的系统更安全，他们可以使用Microchip的CEC1702或SAM D51/E54等MCU，这些MCU现已包括用于公钥加密的非对称硬件加速器、用于认证和反克隆的哈希算法以及用于加密和解密数据的椭圆曲线。集成到MCU中的硬件加密加速器的运行速度远快于软件中运行的算法，有助于减小总体代码长度。除了对系统进行验证外，确保MCU仅执行可信代码并提供安全固件更新的机制至关重要。这通过硬件验证的启动过程完成，以确保系统只能使用来自不可变源的代码启动。在MCU中的不可写存储器中，不可变源通常是非易失性的。

增加安全性另一种方法是使用ATECC608A等配套芯片，此芯片提供基于硬件的安全密钥存储，可确保产品、产品运行的固件、支持产品的附件及产品连接的网络节点不会遭到克隆、伪造或篡改。

从运行在MCU上的SSL（安全套接字层）和TLS（传输层安全）等软件解决方案到集成有高级硬件加密功能的MCU和MPU，Microchip可为客户提供灵活、可扩展的MCU解决方案，从而实现安全连接并避免中间人、拒绝服务和后门攻击。Microchip的解决方案还为安全固件更新提供了途径，可保护系统免受恶意软件或存储器损坏的影响。

智慧工厂的安全性及电源效率

未来工厂的发展已经在智能化的道路上越走越远，工业自动化设备的生产效率和产量也在不断攀升。这就要求智慧工厂系统的设计需要复杂精密的传感器、嵌入式处理、可靠的安全性以及优异的电源效率。

感知

智能、超小尺寸传感器是自动化工厂设备的核心，负责收集各种用于智能决策的数据，例如距离、温度以及压力等参数。可以说，传感器在优化生产、降低计划外维护成本以及保持市场供求平衡方面发挥着核心的作用。

Maxim提供广泛、全面的紧凑、低功耗传感器IC，包括全面的温度传感器、光传感器以及传感器接口与通信、模拟前端（AFE）等方案。

Maxim新推出的MAX14819双通道IO-Link主机收发器可提供集成成帧器和L+电源控制器完全兼容的IO-Link解决方案，并确保以低功耗实现可靠通信。此外，Maxim还提供满足工业标准、种类丰富的RS-485/RS-422收发器。

嵌入式处理

智能传感器收集的所有数据都需要由驱动工厂中分布式控制的紧凑型可编程逻辑控制器（PLC）进行处理，往往是实时处理。IIoT正在推动对大规模计算能力、更低功耗和更小尺寸的需求，以支持更高的制造效率。所以，低功耗MCU是为IIoT系统提供实时计算和处理的大脑。

Maxim的低功耗Arm ？Cortex ？-M4 FPU微控制器可帮助构建智能化IIoT设备，提供长电池寿命，可用于无线传感器节点、过程自动化、电池供电的传感器设计等。Maxim的MAX32600极低功耗Arm Cortex-M3微控制器，集成AFE，支持以很少的分立式元件进行高精度测量。

安全性

网络攻击事件不断上演，而IoT设备已经成为遭受攻击的薄弱节点。为保证IIoT的安全，就必須保证可以接触到被收集和分析的数据的所有关键技术领域的安全，覆盖从传感器到网络再到软件和服务器。安全控制模块可检测伪冒产品，确保系统内使用正确的模块，以及确保数据本身未被篡改。

Maxim最新发布的DS28E38 DeepCover ？安全认证器采用ChipDNATM PUF（物理上无法克隆）技术，设计者能够以低成本轻松获取主动保护方案，有效防御入侵式攻击，可靠地保护其知识产权和产品。

电源效率

对于需要确保每天24小时、每周7天连续运转生产线的工业系统设计者来说，生产率损失是其面临的共同挑战。同时，工业4.0和IIoT正在不断降低自动化设备的体积，提高低功耗和低散热要求。

Maxim的Pocket IOTM PLC开发平台重新定义了工厂运作方式并支持工业4.0应用，将传统的生产过程升级到实时智能化管理、自适应生产及分布式控制，可快速、有效地做出决策、规避故障停机，极大程度提高生产力。

边缘计算

网络边缘计算加速机器学习及推理

网络边缘计算，即在网络边缘进行“机器学习推理”的能力（智慧城市、智能工厂、智能汽车等），可极大限度地减少决策和分析的延迟，相比通过网络将所有数据发送到数据中心进行分析，也可减少网络拥塞，增强用户隐私（因为数据停留在本地设备上），并可在无网络连接的情况下进行“推理”。尽管机器学习技术已存在几十年，得益于计算能力的发展和成本降低，以及获得可用于“训练”的海量数据（如数字图像、视频、音频等），近年来它才开始表现出比传统算法更好的结果，使我们能够构建更复杂，更深层次的卷积神经网络（CNN）。

由于其并行处理架构，莱迪思FPGA适用于网络边缘“推理”应用，能够以最低1 W的功耗实现很高的每秒运算（OPS） （与CPU和GPU相比）。使用FPGA提供的并行处理架构可显著加速CNN处理。此外，由于我们还处于机器学习发展的早期阶段，所以每天都有不断改良的CNN架构正在研究和发布。因此，在全新的CNN架构和技术确定前，灵活和可编程的硬件架构（诸如FPGA所提供的架构）可助力实现轻松升级。

对于那些希望快速开发的设计人员来说，莱迪思为嵌入式视觉解决方案提供了一个易于使用的快速原型开发平台。嵌入式视觉开发套件是一个包含三块开发板的模块化平台，包括CrossLink VIP输入桥接板、ECP5VIP处理器板和HDMIVIP输出桥接板：

●CrossLink VIP输入桥接板具有2个MIPI CSI-2接口，可连接至2个SonyIMX HD摄像头传感器；

●ECP5 VIP处理器板配有ECP5 FPGA，专门优化用于支持预处理和后处理。处理器板还通过NanoVestor连接器和与Helion Vision合作的高清图像信号处理（ISP） lP支持外部图像传感器视频输入；

●基于Sil 1136 lC，HDMI VIP输出板可连接标准的HDMI显示器。

三块开发板组成的套件可为机器人、无人机、ADAS、智能监控和AV/VR系统等应用提供所需的设计灵活性和低功耗。

适用于IIoT的边缘计算设备

IIoT的一个重要趋势是越来越多的厂商注意到了边缘的重要性。在以前的IIoT结构中，IT端通常扮演着更为重要的角色，所有的数据分析、数据挖掘和数据决策都在云端完成，而设备端只是用来收集数据。因此，以往的IIoT架构对设备端并没有特别高的要求。但对于工业设备而言，很多数据的分析和处理都具有实时性、低延迟的要求，例如协同、控制等时间敏感的信号，而数据与云端通信的低传输速度与带宽限制，是无法支持这些实时性的要求的。

因此，“边缘计算”的概念应运而生。边缘计算是指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务。需要强调的是，真正适用于IIoT的“边缘计算”设备并不仅仅是传统的控制器或者网关，而是需要满足3个必备能力：采集边缘数据、智能的运算能力和可操作的决策反馈。

边缘计算将运算分散在靠近数据源的近端设备处理，分担云平台的工作量，具有更高的实时性、效率以及更低的延迟，随着汽车、工厂资产、医疗设备、机器人等工业设备连接数量的指数型增长，将会有越来越多的工业应用采用边缘计算。在未来，边缘计算将与云计算互相协同，共同助力各行各业的数字化转型。NI的IIoT解决方案

到目前为止，NI已经联合生态系统，推出了从设备端到决策端的完整的IIoT解决方案。该方案解决了边缘计算最关键的两个技术要点：高性能的边缘节点和专业的数据管理。

首先，NI为工程师提供高性能的数据采集硬件平台，担任设备端边缘节点，可以同时完成对设备状态的数据收集与在线预处理。

其次，在数据管理方面，NI也推出了一系列专用的软件产品，包括企业级状态监测软件InsigHtCM，分布式系统集中管理软件System Link，海量数据管理及分析套件Diadem，以及在2017年新推出的LabVIEW机器学习工具包，能够在边缘侧或云端提供专用于垂直工业领域的集中化数据管理和数据挖掘。同时，NI还大力投入机器学习领域，将人工智能这一热点技术应用到IIoT中，通过对边缘节点收集到的设备信息进行模型训练和验证，实现预测性维护的优化商业决策，真正实现IT+OT的技术融合。

此外，对于IIoT的快速发展，Nl一直在关注新的技术趋势，并不断做出创新。

无线与互联

无线连接技术将重塑工业应用

无线连接技术正在重塑许多工业应用，例如在过去是非常难以实现或是实现成本很高的连续监测传感器：像zigbee这样的无线网状网络在这些IIoT应用中做很多化繁为简的工作。一个很好的案例是绿色能源市场，目前许多国家正在将人工抄表电表升级为可持续读取计量值的自动电表。智能表计使得发电厂的操作员有能力去分析数据，并且在某些情况下还能控制整个电网的能耗，支持他们去优化电力生产以使其更加可靠和高效，同时为终端客户降低用电成本。

仅依靠无线连接还不足以从工艺流程或环境中提取有价值的数据。当然，传感器是必不可少的，SiliconLabs為工业应用提供一系列高精度的温度、湿度、光学和磁性传感器。终端节点上的无线微控制器也是一个关键组件。并不是所有的传感器部署位置都有可用的电源，且通常的无线终端节点都采用电池供电，也有可能利用能量采集来对电池进行充电。终端节点的功能现在是至关重要的，因为在许多情况下，传感器数据必须在终端节点上执行操作以提取有价值的信息，来尽可能减少无线传输数据的大小和频率。这种边缘计算方式对于节约能量至关重要，且在终端节点可根据传感器数据直接与其环境进行交互的这种情况中也很重要。该功能可以使响应时间大大缩短，而不是终端节点首先必须向中央服务器报告，然后接受一个命令后才在一个时间关键的工艺流程中执行该命令。

Silicon Labs无线解决方案

终端节点上的无线微控制器必须具备多种特性才能以更好的方式工作。其中，无线连接是一个重要的基石，因为它是无线传感器的主要保障者之一。SiliconLabs为其无线微控制器提供了zigbee、Thread、BluetootH 5.0、BluetootH mesH、Wi-Fi和一个强壮的专有无线协议平台，来支持任何无线通信场景，并提供各种有线连接选项，包括CAN、以太网和以太网供电（PoE）。另外，SiIicon Labs也提供多协议无线解决方案及专门用于支持测量传感器的硬件。

传感器网络普及使诸多物联网应用成为可能

Molex工业解决方案业务部业务发展经理LindaShan认为，在IIoT领域，包括有线和无线在内的传感器网络的大规模普及正在使数诸多应用成为可能。例如，这类传感器网络在人机接口（HMI）方面促进了智能手机的使用，可以监控并控制各种工业过程。典型情况是智能手机中可以整合十几种，乃至更多种传感器，以及多种无线电天线及其相关的天线。

在今后几年内，相信这一趋势很可能继续保持下去，而IIoT及工业4.0的发展将为行业带来挑战，需要部署具有移动性、微型化并且接入网状网络、采用了超低功率无线技术的各种“智能”设备。这类设备的设计将满足工业过程优化所提出的复杂挑战，并且以高效的HMI来推动一系列应用的发展。

高速的低延迟通信对于IIoT的功能将发挥至关重要的作用，尤其在于，海量的数据都将需要存储到数据中心，在采用飞速发展的数据分析领域的各种工具的情况下，接受一定的分析。

预计在201 8年也将迎来一系列整合到IIoT中的新应用，其中就包括机器学习和人工智能（AI）。

IIoT所寻求的是改善效率、提高灵活|生并加快上市速度，而这些都是通过将智能设备整合到IIoT中来实现的。其中的一个范例就是通过远程状态监测及预测性维护来优化系统的可用性。这样可以使机器和系统的构建商为制造业的客户带来附加值，并且对他们的传统商业模式重新进行思考。

Molex的IIoT解决方案

对于IIoT基础设施内部基于传感器的通信所使用的智能手机和其他移动设备，Molex提供种类齐全的连接器系统与天线产品。产品阵容包括小体积的板对板和柔性印刷电路（FPC）互连系统，以及用于I/O、摄像头插槽、内存和SIM卡以及天线应用的定制连接器与工业标准连接器。

印刷电子学现在正在为传感器部署提供突破性的解决方案，而Molex的Soligie印刷型电子元件具有在塑料、纸张和金属箔之类柔性基板上制作各种元件和互连系统的全部优势。

同时，Molex还提供一系列适用于IIoT和M2M应用的标准天线。这些产品可以快速部署，加快上市速度。当前的MoIex标准天线选择设计用于ISM和手机频段的M2M通信，以及运行Wi-Fi

?和移动电视的应用。为了提高HMI的效率，在整合及组合了多种开关格式与布局的设计当中，Molex还提供包括液位传感器在内的多种电容式触控传感器。

使用NB-IoT或Cat-M的物联网设备

儒卓力每年为全球35000多个客户提供支持，因此，在即将到来的各种IIoT趋势中占据一定的地位。通过互联网使得工业物件能够相互沟通的其中一个趋势就是将新的窄带技术用于物联网设备（NB-IoT）或LTE的分类M （Cat-M），视不同区域而定。这种新的无线技术允许设备直接连接到互联网，而无需通过智能手机、路由器或网关，与标准GSM、UMTS或LTE模块的区别在于功耗要低得多。

使用NB-IoT或Cat-M的物联网设备可以使用电池运行长达10年。在过去3年中，Sigfox、 LoRa和其他一些远程技术被炒作，但在大部分的应用中，这些远程技术都将被替换。IIoT的另一个大趋势是欧洲数据保护法规（EU-GDPR）新框架的要求，特别是关于第25条和第32条。这对所有希望在欧洲市场推出新产品的客户都很重要。他们必须对产品进行重新设计，并且使用先进的组件和技术来保障所有个人数据的安全，个人数据意味着99%的所有可用数据。

另一个大趋势是边缘智能，在前端微控制器中将实现人工智能算法的转变。在没有基于云的集中式系统的情况下，这是保障IP和算法，并创造出具有独特功能的真正独特产品的唯一机会。

儒卓力提供来自不同供应商的第一代可用NB-IoT和Cat-M模块和芯片，客户可以选择家庭概念和个人解决方案。另外，关于EU-GDPR，儒卓力已经建立了一个技术团队，集中了来自不同产品类别的专家，让他们专注于应对GDPR问题。在拜访客户时，该技术团队支持销售团队，讨论这项新法规的不同方面，以及我们应对任何数据泄漏的解决方案。

参考文献：

[1]王曦、物联网时代的传感器和材料创新[J].电子产品世界，2016（1）：27-29

[2]李龙新工业时代下中国工业物联网发展现状及趋势[J].电子产品世界，2016（2-3）：9-12

[3]Martha Zemede.无线技术和电子自动化设计软件的发展将打造物联网美好未来[J].电子产品世界2016（5）：12-14

[4]王莹，王金旺工业物联网浪潮下的嵌入式系统[J]电子产品世界，2017（11）：20-22

[5]Tom Pannell物联网中的多协议、多频段连接的案例[J]电子产品世界，2017（11）：31-33