主要内容
工业与电力物联网技术现状分析10大科技趋势达摩院 十大科技趋势腾讯 融合十大数字科技前沿应用趋势艾瑞咨询 中国科技与IT十大趋势物联网技术物联网架构体系结构简介应用层整体情况物联网平台及相关能力平台整体情况物联网网络整体情况边缘层整体情况终端/传感层整体情况工业与电力物联网技术现状分析
注意：一下内容仅作为个人学习和总结所用，如有不足之处还望谅解！
10大科技趋势
阿里达摩院、腾讯以及比较出名的咨询公司艾瑞咨询等分别从前沿科技、科技应用、商业前景等多个角度对中国科技的10大趋势进行了多角度的预测
达摩院 十大科技趋势
AI for Science ——人工智能成为科学家的新生产工具，催生科研新范式大小模型协同进化——大模型参数竞赛进入冷静期，大小模型将在云边端协同进化硅光芯片——光电融合兼具光子和电子优势，突破摩尔定律限制绿色能源 AI——人工智能助力大规模绿色能源消纳，实现多能互补的电力体系柔性感知机器人——机器人将兼具柔性和类人感知，可自适应完成多种任务高精度医疗导航——人工智能与精准医疗深度融合，助力诊疗精度与效率提升全域隐私计算——破解数据保护与流通两难，隐私计算走向全域数据保护星地计算——卫星及地面一体化的通信与计算，促进空天地海全面数字化云网端融合——云网端融合形成新计算体系，催生云上新物种XR 互联网——XR 眼镜会成为重要交互界面，带动下一代互联网发展“《达摩院 十大科技趋势》将 AI for Science 列为重要趋势”
腾讯 融合十大数字科技前沿应用趋势
云原生加速IT体系迈进全云时代量子计算NISQ时期仍将持续人工智能迈向普适化和工业化新阶段云网融合构建“连接升维”疫后新需求按下云原生安全发展快进键多路径并行演进推动万物孪生硬件迭代驱动扩展现实（XR）产业拐点到来多模态融合驱动复杂任务服务机器人深入家庭生活双碳目标倒逼能源互联网加快发展星地协同智能化开启“大航天”时代“一个更加智能泛在、虚实共生的时空正在全面展开”
艾瑞咨询 中国科技与IT十大趋势
现实世界全面软化，形成“数字虫洞”云服务普惠化迈向新阶段用户感知革新SaaS产品价值评估体系——为用户提供可见性收益和持续性服务是SaaS厂商的发力点边缘计算驱动云行业步入新流量之争——算力在中心和边缘间动态平衡，边缘节点构筑云厂商话语权（笔者注：此处边缘指边缘云）以云为底，掀起大数据智能化浪潮低/无代码全面渗透，催化产业变革云原生开展虚拟层替代及应用融合IT架构持续扁平化与去过程化从客户资源到客户体验个人智能终端格局定中存变，谈颠覆性变革尚早“科技与IT企业大量涌现，成为商业世界中最受关注的“宠儿”；而更多企业则正在数字化转型升级的过程中，一边向新兴科技积极靠拢，一边也观望和寻求最适合自身的转型路径”
通过对不同纬度视角的十大趋势的分析以及从今年整个物联网相关领域的认识来说，我们可以发现传感技术、边缘计算、云网融合、AI等物联网基础技术，数字孪生、低代码等应用技术正成为推动物联网技术发展的主要组成部分——仅代表个人意见，另外随着云原生等技术的成熟，超级大规模的物联网很快便会到来
物联网技术
物联网架构体系结构简介
物联网架构体系主要包含物联网用、云、管、边、端五大主要层级，该5层架构目前已经是物联网行业的主流架构，
用：主要包含基于物联网技术的面向各行业用户开发的各种物联网应用服务/程序等云：主要指物联网相关的云化能力平台/组件等，这里的云并不特指物联网公司搞出来的公有云——个人对公有云在工业尤其是电力行业的应用并不看好，本文的“云”主要指“私有云”或“混合云”管：有的公司或组织又称为“网”，主要指连接云端到硬件设备之间的网络环境，如蜂窝网络、局域网络、工业环网、电力专网等边：“边”是相对于“中心”的概念，中心主要指云端平台，“边”相比于“中心”更加靠近用户或者说更加靠近设备端：是整个物联网架构体系的最末端，也是最核心最重要的一端，其包含的智能终端、传感器等类似人的神经末梢，整个物联网世界感知真实世界的准确度、真实度全部依赖于端层传感器设备。
除此之外，物联网相关的第三方组织、或者机构包括开源社区等，对于物联网发展同样起到了至关重要的作用
应用层整体情况
最大的热度应该是“元宇宙”，引爆该热点的直接导火索是脸书在去年底正式更名为Meta，街头巷尾、线上线下无不为之兴奋，大家都盼着史诗级的风口真的能把每一个人吹起来～到今天为止，随着Meta股价大跌、大规模裁员最终敲定，第一财经发文“Meta股价下跌70% 元宇宙泡沫破灭了？”成也萧何败也萧何！回过头来看，元宇宙大热可以看着是投资者的自嗨，而作为一个“专业”的技术人员来说，这未尝不是一件好事，一直以来，物联网对普通人来说，始终没有互联网那么深入人心，以至于很多人都会觉得物联网离生活很远，元宇宙这波热度无形之中确实提升了广大人民群众对物联网的认识～
当然元宇宙热度降低甚至有的人从一开始的欢呼雀跃到现在的前景堪忧，大家都有一定的道理，自己从技术的角度来简单表达一下自己的看法：
首先，元宇宙目标的客群是谁？按照Meta的目标来看，应该是ToC业务，但是目前对于普通人来说，刚需肯定算不上，可能有的人觉得新奇去体验一下，但是目前整个元宇宙的交互性、易完性说实话我感觉是挺low的，国内公司如百度，也发布了自己的元宇宙平台“希壤”，他主要业务主要是ToB+ToG,相比于2C,2G、2B业务更加适合应用当前不够成熟 易玩性不强的原宇宙技术，同时当我们细看2G、2B的具体场景，好像与我们想象中的原宇宙似乎不太一样；其次，元宇宙所依靠的底层技术和终端硬件也不够成熟，我自己亲自体验过米家的眼镜相机，说实话，其应用场景比较有限，更多的可以当着新奇玩具，尤其像我这种几百度近视眼来说，还要重新配眼镜，但是相比于现在佩戴的眼镜来说，多了电池等配件，增加了重量，并不适合长期佩戴！而米家这款其实已经在众多的类似产品中，算是比较不错的了；其他诸如AI算法、边缘测算力不足、物联网络等都导致我们所希望的元宇宙还需要等待较长的时间
接下来，我们来谈谈元宇宙以外的应用层技术，数字孪生、AI虚拟人等，数字孪生技术其实不是这两年才提出的概念，数字孪生中“孪生”的基本思想最早起源于上个世纪美国国家航空航天局（NASA）的阿波罗计划，通过留在地球上的航天器对发射到太空的航天器进行工作状态的仿真模拟，进而辅助航天员完成决策。数字孪生的核心就是在软件和系统中“仿真模拟”真实设备的运行状态和参数等，因此，数字孪生的难点不在可视化，而在于如何仿真模拟，不同的孪生设备有不同的运行机理，这些都需要领域专家深度参与才可以，目前也有物联网公司通过AI算法，补位了一部分需要专家参与的工作甚至超越专家，但是目前电力和工业无法提供大量样本的问题导致AI能力无法发挥他的最大价值，因此小样本模型是AI技术发展下一阶段急需突破的一个方向。AI虚拟人目前已经在新闻播报，虚拟主播等应用比较广泛，电力领域，阿里与南网深度合作成功应用的调度AI应用平台和虚拟调度员，具备调度预测、调度决策、调度认知等能力，着实让我眼前一亮，未来类似的落地场景的成功案例应该回越来越多～
应用层无论什么技术，都需要考虑最终如何落地，能够为用户带来多大的价值，毕竟应用层直接面对的是挑剔的客户，如果应用层的吸引力不能够让用户买单，物联网背后面的技术更加让用户难以理解了
物联网平台及相关能力平台整体情况
物联网平台本年度没有出一个新的特别亮眼的产品，公网物联平台如阿里、华为、腾讯等厂商逐渐成熟，各种云端组件逐渐丰富，本质上这些厂商更多的是售卖他的云服务，按服务、按次数收费是主流，但是这里存在一个问题，物联网2B、2G的B和G尤其是工业、电力、能源等行业的B，解决数据采集问题早已经不是他们的痛点，甚至连采集数据的一般化应用都不存在痛点，那么如何能够更加深层次发掘数据价值，使得降本增效不是单单停留在汇报的材料里，还需要物联网提供更加多样化、接行业地气的能力，支撑应用层开发出更多的有价值的应用，这是接下来平台层需要发力的方向；
AIOT从概念到落地的一年，参加几次比较大的物联网活动发现，物联网已经从原来的IOT彻底转变为AIOT并得到广大从业者、专家的高度认可，同时为了与AI能力融合，传统的IOT采集平台需要支持多模态（声音、图像、传统数字量状态亮、文本等）数据的差异化采集、统一化处理，物模型是目前解决多模态数据采集与应用问题的主流解决思路，通过提供同一的物模型规范，将物联设备抽象化，基于面向对象的思想，通过属性、方法、事件、组合关系等要素将设备的检测、控制进行概念上的统一定义，为多模态数据采集、多模态数据融合分析、多模态数字孪生体构建打破了不同行业、不用硬件厂商、不同通信协议之间的壁垒～
AI小样本模型训练问题得到了足够高的重视，在电力、能源、工业等领域由于行业本身独特性，导致样本获取难，样本数量少导致有效样本更少，因此如何基于小样本训练模型是一个很有实用价值的方向；同时AI模型的泛化，也是一个非常有意义的方向，当然这些随着AI科研工作者们的不屑努力，问题终将解决！
今年工业领域又新增十多家工信部认证的国家级双跨平台，这也进一步体现了国家在工业互联网这个方向上回持续投入相应的资源，这里又引出来另一个比较重要的内容，即平台的安全，目前主流的物联网厂商都会通过硬件加密、网络加密、软件层加密等多重措施保障物联网上下游安全，随着物联网应用的不断加深尤其是敏感行业物联网技术的运用，安全问题将越来越严峻，希望引起大家足够的重视！
物联网网络整体情况
可谓中国5G商用元年，但是说实话，今年5G在物联网领域应用并没有看到多大热度，由于众所周知的原因，加上5G基站成本原因，大部分人其实是拿作5G套餐，用作4G流量，在一些商业综合体等场景下，我还了解到一些基于5G的AR VR体验并不好，最终还是回归到WLAN～ 不过通信老大哥华为推出了F5G,并在矿山等行业得到应用，给人感觉还是很牛的，
相较于5G的尴尬，局域网络如Lora、蓝牙、zigbee等应用却更加广泛，前不久还认识一个厂商，他们推出了Lora自组网技术，目前已经得到国网认可，在电力采集、工业控制等领域很有前景
对于一般的物联网公司网络层建议直接交给运营商或第三方通信厂商即可，毕竟这一块却是相当复杂，自己做肯定得不偿失
边缘层整体情况
边缘层主要的目的是解决云端计算压力、用户不愿意敏感数据上云以及提高边缘側设备管理和联动效率，降低响应时延等，目前电力物联网重要的边缘设备当属统推的融合终端了，其具备信息采集、物联代理及边缘计算功能，支撑营销、配电及新兴业务，工业领域各种边缘智能网关更是种类丰富，我今年接触过一款比较印象深刻的边缘网关，其形状与繁易盒子一般大小，但是其内置了一个低代码协议扩展应用，大部分功能基于拖拉拽自带的模块组件即可完成相应功能开发，同时对于自定义功能通过脚本语言即可很快完成功能开发，其应用场景十分有想象空间！工业场景下智能控制器（包括PLC）目前国内厂商正在逐渐打破西门子、三菱、欧姆龙对工业控制的垄断，目前国产PLC厂家主要有台达（台湾省）、信捷、禾川等，台达相对来说比较用的人比较多一些（这一块欢迎大家留言交流）
图为阿里的一款物联网边缘硬件
对于云厂商来说，也推出的有系列的边缘云和边缘服务器等，具体大家可以到相应的厂商去了解，我这里就不在赘述～
除了边缘硬件，边缘側硬件里面的软件，近些年也取得了比较大的进展，尤其是边缘概念出来以后，支持云边协同的边缘软件系统在开源社区的推动下 取得了很大进展，国产的如鸿蒙、RT-Thread， 国外的如linux、Arm-Mbed OS等；另外边缘侧轻量级AI框架，以及与云端大AI形成大小AI协同分析，是非常不错的一个应用场景
终端/传感层整体情况
传感层是整个物联网体系的最底层，也是最至关重要的一层，目前我们在这一层总体技术水平是落后于国外的，尤其是在一些高精尖的行业所需要的特种传感器，大多被国外厂商所垄断，前不久，我对国内气体传感器领域进行了一次比较深入的调研，对国内气体传感器的龙头企业如汉威、四方光电等进行了桌面调研，发现国内传感器主要还是针对民用场景，对于工业应用需求，仍然主要是以进口传感器为主，当然这些只是暂时的，随着这些龙头企业的持续投入，以及国家对传感器的重视程度的增强，将来会逐渐改善，建议有兴趣的技术从业者可以专门关注一下
以上就是我对于整个工业与电力物联网相关技术的粗略现状分析，欢迎大家留言讨论～
