泛在物聯網的發展與展望

楊 健

（中國機房設施工程有限公司，天津300061）

經過十余年發展，物聯網應用已具有一定基礎，但與泛在物聯網“全息感知、泛在連接、開放共享、融合創新”的提升目標相比，仍存在一些不足。主要表現在：

（1）感知深度廣度不足。 對電網和客戶狀態的智能感知和預判能力，無法完全滿足互聯網匯聚各類資源參與系統調節的需要； 信息采集覆蓋不全，用戶用能信息感知不及時、不全面、不精細，設備狀態量、環境量感知覆蓋不足；各類型可控的感知控制能力不足。

（2）感知層資源共享不足。 在同一現場不同專業的傳感設備、采集數據、計算和通信資源等未實現充分的共享共用，存在不同專業采集終端重復建設、數據重復采集的現象。

（3）業務即時性不足。 多數采集終端需要將采集數據傳送至后臺實現跨專業、跨系統的數據共享應用或關聯計算，數據從源頭產生到跨專業應用往往需要數小時或超過一天的延遲，無法滿足如故障實時研判、區域能源自治等對業務即時性要求較高的需求。

（4）標準化智能化不足。 未建立統一的物聯標準體系，部分終端智能化、標準化程度較低，一方面難以實現終端功能按需定制和遠程平滑升級，更新換代和現場維護成本較大；另一方面難以在源頭實現數據融合共享，建立跨專業、內外部共建共享、開放合作的物聯生態。

1 泛在物聯網研究的意義

通過泛在物聯體系建設，推動平臺側、客戶側泛在互聯，實現對客戶狀態的深度感知，匯聚各類資源參與系統調節，優化泛在物聯網配置資源、安全保障和智能互動能力；推動各專業感知層資源共享，實現源端數據融通和業務實時在線，匯聚各類數據進行共享應用，促進區域能源自治，更好的支撐資源調配、業務協同和風險防控[1]。 具體包括：

（1）感知層資源共享。 對跨專業、多場景典型應用進行統一規劃設計，避免終端重復建設、數據重復采集，需要在感知層構建公司統一的邊緣側智能處理能力和開放合作生態，推動感知層終端、計算、通信等資源共享共用。

（2）數據融合。 構建跨專業的統一物聯信息模型和接入標準，在感知層實現不同類型采集數據標準化接入與整合匯聚，在產生數據的源頭實現數據標準化和靈活可擴展，推動數據融合，降低后期人工數據治理的難度和工作量；推動對客戶側泛在互聯和深度感知。

（3）業務即時性提升。 在感知層具備邊緣計算能力，結合統一的物模型和數據融合，在產生數據的源頭實現就地集成和聚合計算，支撐故障實時研判、區域能源自治等應用，大幅提升業務即時性。

（4）在線管控能力提升。 在泛在物聯需求大幅增長的情況下，建設統一架構的物聯管理平臺，實現采集終端和智能終端統一接入、遠程運維、在線升級和數據共享，打造終端APP 應用商店，提升終端智能化水平和在線管控能力，降低一線運維管理人員投入，構建安全可控的物聯生態。

2 泛在物聯網研究框架

智慧物聯體系包括物聯管理平臺、邊緣物聯代理、各類型終端標準化接入及其保障體系、合作伙伴等內容。

物聯管理平臺部署在云端，重點對公司各專業、各類型邊緣物聯代理和智能終端進行在線管理和遠程運維，對各類型采集終端進行統一管理，主要包括設備管理、連接管理、應用商店、模型管理、數據處理等功能。 在數據處理方面，平臺按照統一物聯信息模型，匯聚各類型采集感知數據，進行模型轉換和數據預處理，并分發至中臺或相關專業系統，不長期存儲采集感知數據。 在開放服務方面，平臺向上對中臺和各類型應用提供接口服務，實現平臺功能調用以及邊緣物聯代理、智能終端和各類采集控制設備的遠程操作。 在終端管理方面，平臺向下管理控制邊緣物聯代理和各類智能終端，提供企業級終端APP 應用商店。

邊緣物聯代理部署在邊緣側（主要指靠近設備和用戶的場所），重點對各類采集終端進行統一接入、數據解析和實時計算，與物聯管理平臺雙向互聯，實現跨專業數據就地集成共享、區域能源自治和云邊協同業務處理架構，主要包括終端統一接入、多APP 應用、邊緣計算、區域自治等功能。 在研發部署方面，統一制定技術標準和功能規范，各專業、各單位按需組織設計研發、安裝部署和運行維護。 在物理型態方面，主要包括3 種，一是邊端融合型，邊緣物聯代理以模塊或芯片方式集成至采集終端，采集終端升級為具有邊緣計算功能的智能終端；二是邊端分離型，邊緣物聯代理是硬件平臺化、軟件容器化的通用裝置，不配置采集感知功能；三是邊緣節點型，邊緣物聯代理以軟件型態部署在通用服務器架構，形成邊緣計算節點。 在開放生態方面，統一制定邊緣物聯代理技術標準、功能規范和邊緣計算框架、接口規范，屏蔽軟硬件產品差異，企業基于統一框架開發的邊緣側APP。 在終端接入方面，邊緣物聯代理主動適配內外部各類型采集終端的通信方式和協議規約，按照統一物聯信息模型對各類采集感知數據進行解析轉換，確保在感知層實現數據資源共享共用[2]。

采集（控制）終端部署在采集監控對象本體或附近，是對設備或客戶的狀態量和環境量等進行采集量測的裝置，根據需要具有簡單的數據處理、控制和通信功能，一般不配置邊緣計算能力。

3 泛在物聯網的應用模式

智慧物聯體系對內建設應用的重點是在感知層實現資源共享，實現采集感知數據的融合共享應用，支撐就地集成和區域自治。 以實現上述目標為前提，可結合現有采集終端、主站系統及業務現狀，因地制宜，應用邊緣物聯代理、智能終端和物聯管理平臺[3]。

模式1在邊緣側部署邊緣物聯代理或符合邊緣物聯代理功能規范的智能終端，通過該裝置對采集數據進行模型解析或者將數據接入物聯管理平臺進行模型轉換和數據預處理后，分發至業務中臺和數據中臺，支撐各專業應用，同時開放接口直接供處理類應用調用。

模式2部分具備邊緣計算等處理功能的智能終端可按照統一規范接入物聯管理平臺，對采集數據進行模型轉換和數據預處理后，分發至業務中臺和數據中臺，支撐各專業應用，同時開放接口直接供處理類應用調用。

模式3存量采集系統可通過前置機將采集數據接入物聯管理平臺進行模型轉換和數據預處理后，分發至業務中臺和數據中臺，支撐各專業應用，同時開放接口直接供處理類應用調用。

模式2 和模式3 數據接入物聯管理平臺、業務中臺和數據中臺后，數據流向和模式1 相同。

4 結語

在物聯網思路下，對于設備的通信等信息都需要重新建構（采集），信息系統等都需要重新認知和定義。 這些建構和采集將產生大量的各種數據，這些數據雖然或許是散亂的、或許是信息孤島，但將為未來行業的發展和用戶消費體驗的提升帶來根本性的改變。 基于這種考慮，應提前部署物聯網是數據安全問題。