2018第五屆中國物聯網大會之工業物聯網分論壇IHS資深分析師Rita Liu發表演講

根據IHS最新數據報告顯示，2018年全球有290億臺設備接入到物聯網，其中消費領域和工業電子占到20%比重。同時，預計在2018年~2030年期間，消費領域和工業電子設備年復合增長率達23%，占新接入聯網設備的58%。

IHS資深分析師Rita Liu認為，工業物聯網是OT和IT融合的產物，終端廠商在這個產業中的作用非常重要，其為IT和OT廠商提供了應用場景和豐富的數據來源，進一步幫助IT和OT廠商快速進行產品和設備的升級和迭代設計，從而形成完整的閉環，創造更多的價值。

同時，OT和IT廠商都有各自的優勢，OT廠商對于行業和工業自動化特別了解，而IT廠商在IT基礎設施，軟件整體架構設計及AI開發上具有優勢。因此，IIoT發展過程中，OT和IT二者應是互補合作的方式，Rita Liu指出。

那么，隨著人工智能（AI），物聯網（IoT），云計算等新技術的植入，傳統工業制造將呈現怎樣的變化呢？

Rita Liu指出，首先，在通信連接上，工業自動化領域特別是工廠內部仍然是以有線連接為主，包括以太網和現場總線的方式。根據industrial communication報告，預測到2020年，工業以太網的銷量會超過現場總線。

對于無線技術，Rita Liu認為，無線的應用會越來越多，眾多廠商相也會推出基于無線技術的應用與解決方案，從當前市面上來看，目前主流技術包括zigbee，bluetooth，工業wifi等。

但是從以上圖表數據，我們可以看出，無線技術增速并不如預期，實際增長比較低。Rita Liu解釋道，由于工廠內部大數據的瞬間實時性要求比較高，工業環境對信息傳輸的穩定性、安全性要求都比較高。所以，現在并沒有大規模的應用。

第二，在數據采集上，IIoT對整個工業系統中所有設備都提出了新的要求，如PLC，IPC，HMI,執行層的變頻器，伺服，運動控制，電機，風機、水泵、壓縮機，工業機器人，AGV小車，無人機等這些都要具有數據采集的能力，并向著智能化、網絡化、數字化的方向發展。與此同時，這也為傳感器、處理器和通信芯片提供了巨大的應用空間。

第三，在數據處理上，傳統的方法，是底層設備收集的信息，傳到PLC，再到云端進行處理，造成的結果是云端的工作量很大。而現在越來越多的這種分布式構架，會結合邊緣計算，一部分數據放到云端處理，其他對實時性要求高的，就放到邊緣端來處理。

第四，在價值創造上，通過物聯網的連接，利用AI和深度學習技術，更高效、準確地完成產品設計、流程優化、預測性維護等工作。