小硬件大平台架构下的物联网应用和实践

魏可才 宋雪述 祁冬 何海兵 李祥伟

1.中国联合网络通信有限公司山东省分公司；2.联通物联网有限责任公司

本文主要探讨如何

发挥物联网作为大数据重要优质数据来源关键一极的作用，推动物联网与云计算、大数据、人工智能、区块链等技术深度融合，打造小硬件大平台架构下的物联网标杆应用。通过几个典型应用案例，来探讨和实践如何发挥物联网系统小硬件大平台、数据实时在线等特点，通过硬件集成化、数据综合化、能力融合化打造数字化、网络化、智能化标杆应用系统，实现大作为、大功能、大服务，为传统信息系统升级改造提供了新思路、新手段，为智慧城市等应用装上了千里眼和顺风耳，催生了更多的新兴业态，赋能数字经济创新发展。

1 背景分析

传统的信息化系统受制于系统架构和处理能力等因素的制约，信息数字化不到位，再加上前期物联网、大数据、人工智能、云计算等技术发展也还不成熟，支撑系统运行的算力、存力、算法、连接等能力也未达预期，造成系统存在以下方面的不足和问题：

（1）由于信息数字化不够，造成信息无法处理，存储资源浪费严重，传统存储方式也无法大规模存储这些信息。

（2）由于传统信息的多样性、结构复杂性，造成比对分析难度大，无法实现关联分析，更无法内置大数据、人工智能等能力，只能实现部分功能自动化，无法实现系统的智慧化运营。

（3）由于传统信息传输难度大，很难进行网络连接传送，无法多系统联动，形成一个个的孤岛，造成系统越来越多、结构越来越复杂，系统平滑升级和扩容难。

（4）受制于传统信息结构的多样性、复杂性，信息的复用、价值深度挖掘等都很难实现，严重制约了信息的应用范围，大大降低了其内含的各类信息价值。

同时，由于受理念、资金、技术、安全、数据要素等的限制，传统信息系统的升级改造或者重新开发都受到了严重制约，推进缓慢。

随着5G、物联网、大数据、人工智能、云计算、边缘计算等技术的发展，信息系统数字化、网络化、运营智慧化等趋势明显，推动了万物智联的应用场景逐步成为现实，物联网提供的服务从简单的连接向“终端+连接+平台+应用”一揽子方案转型，尤其随着大数据、人工智能等技术服务逐渐趋于规范成熟，私有云、公有云和行业云需求大量涌现，不断推动传统产业向网络化、数字化、智能化、云化、数据要素化方向发展，同时，需求的旺盛增长也为大数据产业链的发展提供了广阔的市场空间。

随着更多应用的落地，尤其随着万物互联时代的到来，越来越多在线数据迸发，人们对数据作为生产要素的认识越来越深入，对数据的价值挖掘越来越重视，取得了非常大进步。大数据技术之所以能够如此快的发展，得益于大量数据的采集、沉淀和运算力的提升以及大量算法的出现。当然更重要的是大数据带来的价值推动了产业的发展，产业的形成和发展进一步带动更多的资源进入大数据领域，逐步形成良性循环，产业数字化、数字产业化的态势逐渐形成。

推动产业的升级改造，在考虑技术能力的同时，还要考虑认识、理念、资金等其他因素，否则，推广起来也会非常困难，而小硬件大平台架构下的物联网应用思路和模式为产业升级改造、数字化转型提供了新的思路。

2 方案与架构

小硬件大平台架构下的物联网应用系统按照四层架

构设置[1]（示意图如图1所示），即传感设备层、网络层、平台层、应用层。系统提到的小硬件主要指传感设备层的设备和网络层模组，主要由传感器+模组+连接+动作设备组成，它一般负责数据采集、动作响应和网络通信等，体积较小，数量巨大。传感器采集的数据主要有有压力、温度、湿度、位移、速度、振动、距离、重量、流量、加速度、转速、光、辐射等物理量；有PH值、浓度、含氧量、糖度、成分、酸度、碱度等化学量；有“五觉”（即听觉、视觉、触觉、味觉、嗅觉）、血压、血糖、心率、体温等生物量，因此，传感器相当于人的神经末梢，负责感知世界，实时采集物理世界的各类数据。常用的网络有2G/3G/4G/5G、LoRa、NB-IoT、EMTC、宽带、专线、WiFi、RFID、NFC、ZigBee、蓝牙等，不同的应用场景不同的网络选择。

图1 系统架构示意图Fig.1 Schematic diagram of the system architecture

小硬件大平台系统的关键在于大平台，核心是平台，平台的关键是赋能，提供各种技术能力。平台包括设备使能管理平台、连接管理平台、共性能力平台、应用管理平台等[2]，设备使能管理平台、连接管理平台属于物联网的共性能力平台，是连接管理、设备管理和数据存储、处理的能力仓库。当然这些平台都置于云计算设施上，充分利用云计算的存储、算力等能力，实现数据的存储和运算。其中设备使能管理平台主要负责设备注册、实时计算、数据存储、数据处理、安全管理、终端及应用平台的兼容耦合、设备的远程管理等功能；连接管理平台则主要负责连接的管理，主要有连接资费、停开、自动化规则、API接口协议等功能；大数据、人工智能等平台则负责主要包括模型工具、数据发掘、认知计算、知识数据库等模块，实现数据的整合和管理、模型开发、模型注册、模型调度、统计分析、机器学习、文本分析、图像识别等功能，知识数据库模块包括由传感器数据、设备应用数据、其他数据库等整合成的数据集市和由规则库、文档库、领域知识图谱、非结构化文本库等组成的数据，为系统提供智能化能力；区块链等则实现数据的共享机制的建立、安全及隐私保护等功能；而应用管理平台则负责实现数据功能可视、人机界面的提供等。

系统设计的整体思路是硬件集成化、数据综合化、能力融合化。所谓硬件集成化[3]就是将多种传感器、通信模组、操作模块等集成在一起，小型化、集成化，力争做到简洁、多用等。数据综合化是指数据来源的多样性，既有传感器采集的各类实时数据，还有多系统镜像过来的各类综合数据，这些数据包含的信息量巨大，是系统运行的原材料和营养来源，将各类数据进行去重、补全、过滤、标准化等预处理后，贴上数据标签，放入数据库。能力综合化实际上指的是平台能力融合了云计算、大数据、人工智能、区块链、设备接口协议、应用可视化等能力，形成共性能力，利用这些能力将数据进行关联分析，转化成应用和相关动作指令，实现系统功能，体现系统价值。

3 数据和平台

海量数据和处理大数据的平台是系统的核心[4]。数据来源是非常丰富的，既有物联网通过传感器实时采集的数据，也有来自于单位内部系统的管理数据、运行数据、营销数据、客户数据等，还有政府监管数据、行业数据等，甚至还有通过爬虫获得的互联网上的相关数据。其中物联网采集的数据是大数据非常重要的数据来源，具有小硬件大平台、数据实时在线等特点，采集的数据时效性高、易破译、关联性强、隐私风险可控、易于开发、应用场景多，当然，其他来源的数据也是不可或缺的，只有综合利用各方面的数据，才能挖掘更多的信息价值，带来更多的模式，可以实现行业穿透，必将助力行业大数据的发展。

数据的处理必须通过系统平台，融合云计算、大数据、人工智能、区块链、边缘计算等技术的存力、算力、算法、机器自我学习等能力，来实现数据价值的深度挖掘（例：大数据的建模流程如图2所示），为实时监测、预警、预测、自动化执行、智慧化运营等功能的实现提供平台能力，数据的质量、数量、有效性、关联性等和平台处理能力决定了系统的输出能力，如能实现功能的多少、准确程度等。物联网可以实现万物互联，实现大数据的采集，如果仅停留在万物互联上，意义不大，只有将物联网采集的数据与其他数据融合形成大数据库，通过平台能力对其进行价值挖掘，形成应用才会展现其巨大价值，才能做到万物互联，实现万物互联的最初目的。

图2 数据挖掘模型Fig.2 Data mining model

4 实践与应用

随着物联网、大数据、人工智能等技术的深度融合，小硬件大平台架构的物联网系统地应用会越来越多，呈快速增长、遍地开花态势。下面以几个已经落地、得到客户认可、被广泛推广，并获得巨大经济和社会效益的应用项目为例，来进一步说明小硬件大平台架构下的物联网应用系统是如何推动产业应用落地突破的。

4.1 基于温度传感的小硬件在各行业的应用

一个简单的温度传感器形成的终端，就有很多应用场景，现在推广的一款用于监测大棚温湿度的一个终端就是一个非常典型的例子，按理说检测温湿度对大棚来说是非常必要也是非常重要的，但仅检测温湿度，功能单一，不足以形成更多的价值，解决农户关键的痛点，如果将这个数据上传，与平台数据（种植的内容、面积、时间、销售价格等）融合，就会发挥更大的作用，过去这些数据都掌握在老农那里，现在通过平台收集，就形成了农业大棚种植的综合数据。通过大数据分析和人为干预控制出栏时间，就可以解决农作物集中上市造成价低伤农的问题，同时也为合作社、农业部门提供农业准确数据，便于提前采取预案，为种植引导打下基础。当然，也许有人就会说了，平台数据（种植的内容、面积、时间、销售价格等）准吗？来自于哪里？可以肯定的回答“准，录入”，有人就会怀疑录入的数据怎么会准呢？这就是小硬件大平台下的精妙之处，那么为了确保大棚起到作用，种植户在开始种植之日起，就必须启动该设备，那么种植的开始时间有了，由于每种作物对温湿度的要求不一样，录入平台的作物也必须准确，才能确保温湿度达到该作物的告警阈值前及时告警，也就是种植的黄瓜就必须录入黄瓜，不能录入西红柿，否则，就会失效，造成损失。同时通过一个大棚有几个监测点可以算出大棚的面积，这样根据温湿度、种植时间、面积就可以算出正常的出栏时间和种植规模，根据历史需求数据，就可以算出可能市场风险，可以根据种植分布、面积和时间，通知部分种植户调整大棚温度等参数，提前出栏；部分种植户的作物正常温度按计划出栏；部分种植户可以调节温度等参数，延后出栏，这就解决了农作物集中上市，价格低伤农的问题。同时，通过温湿度的检测和平台数据大数据分析，一方面可以及时提醒种植户采取措施防止闷棚、冻棚；另一方面可以通过平台控制换风机、卷帘机、空调、水泵等设备[5]，实现联动，降低种植户工作量和技能的要求。这些数据与流通数据、交易数据、种植技术数据等数据进行融合，形成农业大数据的土壤，通过运算，可以指导种植户种植什么、怎么种植，确保产量最大化、价值最大化。

温度传感器在热力行业也得到广泛应用。热力企业因二次管网供热不平衡导致的运营成本浪费约为5%～16%，是全行业普遍性痛点[6]。热力管网无线温度监测的小硬件，基于NB-IoT窄带物联网的嵌入式温度采集，实现低功耗、高精度测量，温度和电压数据通过窄带物联网传输到服务器，便于远程、实时监测被监测点的温度数据。在热力系统二次管网每个单元回路上加装本产品，可以实现自动采集并上传温度数据，采集及上传策略均可后台定制，产品采用接触式测温方式，安装施工简单，通过对二级管网回水温度的监测和调节，可有效解决二网失衡、局部过量供热的问题，满足热力供暖系统节能减排的需求。

温度传感器的另一个典型案例是电子烟的案例，在电子烟中加入温度传感器，就可以通过温度传感器发回的温度数据检测抽烟的时间、频次、深度等数据，通过大数据分析可以推测出已购烟是否抽完、抽烟人的生活习惯等内容，实现用户画像[7]，及时通过平台推荐适合用户的烟型，实现用户的精准营销和服务。

这三个案例是非常典型的物联网小硬件大平台在大数据中的综合应用，这种场景举不胜举，代表了传感数据与其他数据之间通过逻辑统计分析算法完全可以实现更多功能的延伸、服务和价值的提升。

4.2 基于加油数据的小硬件在税控行业的应用

为了加强行业税收管理，堵塞管理漏洞，抓好成品油疏通领域的清理整顿，进一步规范成品油市场的税收秩序，针对当前加油站税收管理难度大、传统税控装置管理失效以及产销企业通过不开票销售偷逃税收、产销环节管理链条断裂等问题，税务系统基于规范税收管理、堵塞税收漏洞的需求，勇于创新、积极探索，跳出传统的固化管理思维，以提高销售数据真实性为核心，研发推广“加油站税控系统”，打造构建加油站税控管理平台，变以“进”控“销”为以“销”控“进”，创新加油站税收管理模式。

我们通过紧盯行业热点需求，直击传统税控设备可靠性差、传输保存数据困难等弊端，基于物联网、大数据和云计算等新技术，通过自主研发打造了“DTU+连接+平台”的智慧税控系统，通过在加油机里面加装物联网DTU，实现了销售数据实时采集、上传、监控等三大“实时”功能，直击传统税控设备可靠性差、传输保存数据困难等弊端，让数据“多走网路、少走马路”，极大地增强了税务机关信息管税能力、提升了加油站精细化管理水平、优化了税收秩序和市场环境、促进了行业高质量发展。

基于加油数据的小硬件在税控行业的应用不但是管理手段的改变，也是管理模式的革新。数据实时采集和远程传输，解决了传统税控装置数据采集不可靠等弊端，既保证了数据质量，又把大量人力物力解放出来，大大提高了税收管理效能。首先，通过税控平台的加载，加油站纳税总额至少可以提升5倍的税收收入，最多地增加了18倍。另外，针对加油站推广应用智慧税控平台，大大减少了加油站之间的不正当竞争行为，加油站老板可以更多地把注意力放到加强管理、优化服务上，既减少了恶性竞争现象，又保护了诚信经营的企业。政府以此为切入点，聚焦市场监管重点环节，全面规范相关企业经营行为，维护良好的市场秩序。通过项目的实施与税务客户建立良好的合作关系，同时进一步催化了税控其他领域的开枝蔓叶。

4.3 基于AI视频的小硬件在装修行业的应用

另一个典型应用案例是在装修等工程工地使用的一个产品，通过一个具备AI和通信功能的摄像头+工地可视化平台（示意图如图3所示），既可以解决工地可视化、全程监管、装修工地管理、装修工人管理，还可以获客，从而实现业主装饰设计、装饰施工、装饰监理、装饰材料厂家、验收监管机关等全链条各环节都可以从小硬件大平台上找到自己所需的功能价值，实现提高效率、降低成本、拓宽渠道、展现能力、杜绝问题等目的。

图3 AI视频功能Fig.3 AI video function

基于AI视频的小硬件在装修行业中的应用，主要是一整套工地可视化解决方案[8]，工地无需宽带和WiFi，即可随时随地手机查看工地进度。服务内容：装修管理软件、工地直播设备、营销获客系统等，通过针对装饰公司订制开发的“行业软件” 结合“工地可视化直播”硬件，融入到装饰公司的“形象展示”“营销获客”“促进签单” 以及“工地监管”全过程里。适合建设单位、监理单位和装饰公司的电销部、网销部、设计部、市场部等各个部门工作人员使用。

通过工地可视化解决方案，结合强大的装修管理软件，为装饰企业创建了：线上工地、工地项目组、进度管理、远程直播指挥中心、案例作品以及丰富的营销工具。在管理工地的时候，让工地也转化为本公司的作品，发挥最好的营销宣传价值，充分提高了装企的工地管理、团队协作及远程指挥水平，也为业主提供了智能化的家装服务体验，提高对业主的服务标准。

以上三个案例场景只是物联网小硬件大平台系统典型应用的部分代表，类似的应用举不胜举。

5 系统特点

设备集成化、数据综合化、能力融合化让系统功能更加强大，具有以下特点。

5.1 更客观

通过物联网小硬件采集在线数据，与时间、空间及场景数据形成综合数据，充分发挥物联网与相关数据的关联性强、时效性强、易于破译等特点，通过因果关系、关联关系，再加上大数据、人工智能算法，实现数据价值深度挖掘，应用结果更客观。

5.2 场景化

小硬件利用同一类传感器产生的大数据，在不同的场景，利用不同的平台和算法，可以实现不同的大数据应用。例如，一个简单的嵌入温度传感器的物联网小硬件，可以用在农业大棚、冷链物流、海产养殖、电子烟流通等领域，覆盖多个行业、多个环节，实现场景化应用落地，针对性强。

5.3 可复用

数据是战略资源、价值资源，不同于石油、煤炭、电力等资源的地方，可以复用并一数多用。数据的价值在于挖掘，分场景的挖掘，这样可以利用区块链技术在保障安全和隐私的前提下，进行数据交易，实现数据资产化，推动数据产业化。

5.4 平台化

小硬件大数据的关键在于平台，通过平台赋能，实现数据的价值挖掘和服务可视化。同时，通过平台实现各类设备终端和应用管理平台的耦合，解决不兼容的问题，确保数据的重复调用，实现了数据的复用。

5.5 全链条

小硬件大平台下的大数据应用是可以实现行业穿透，可以为一个行业价值链的各个环节实现不同的价值，从而实现行业应用穿透，推动行业数字化转型。

6 效果

目前，前面介绍的几个案例中的系统产品已经得到规模推广，每一个系统产品项目销售金额都超千万元，甚至个别产品系统销售额已经近亿元，给客户通过降低成本、提高效率、拓展业务等带来的经济效益更是巨大的，得到了广泛客户认可，部分产品的推广形成了雪球效应。另外，最重要的是通过小硬件大平台的建设，一方面采集了大量的数据，为后续的其他价值开发打下了基础，也为通过区块链实现数据共享打下基础；另一方面为数字化转型提供了思路和解决方案、打开了突破口，实现了举一反三，以简带繁，将小硬件系统化、平台化管理后，就会形成数据基座，必将带动产业数字化、数字产业化转型。

7 结语

随着物联网、区块链、5G/6G、大数据、人工智能等技术的发展成熟，小硬件大平台架构下的物联网应用思路打开了新技术融合应用的潘多拉魔盒，新技术的融合问题也已经摆在了我们面前，技术融合发展是必然和趋势。5G+区块链+物联网+大数据+人工智能+B2B让平台能力更加强大，必将推动新经济模式的产生，让模式更丰富，既会将技术融合、大数据复用带来的作用发挥到淋漓尽致，也会推动各单位的数字化转型，助力数字经济的快速规模发展，降低运营成本，同时也为解决安全问题、高质量可持续发展提供了手段，未来已来，前景可期。

总之，数据就是财富，一切皆可数据化，万物皆可数据化，皆可量化，小硬件大平台下的大数据会是未来发展的一个方向，必将助推数字经济的发展，为数字化转型提供新的思路。

引用

[1]周丽婕,朱姗,徐振.物联网技术与应用实践教程[M].武汉:华中科技大学出版社,2020.

[2]张翼,王晓霞,宋亚奇,等.物联网技术与应用[M].北京:清华大学出版社,2017.

[3]张飞舟,杨东凯.物联网应用与解决方案[M].北京:电子工业出版社,2019.

[4]林子雨.大数据技术原理与应用[M].北京:人民邮电出版社, 2017.

[5]韦康博.物联网实战操作[M].北京:世界图书出版社,2017.

[6]范文强.基于物联网技术的热力站在线监测系统[J].节能,2019 (4):123-125.

[7]姜强,赵蔚,王朋娇,等.基于大数据的个性化自适应在线学习分析模型及实现[J].中国电化教育,2015(1):85-92.

[8]任磊,杜一,马帅,等.大数据可视分析综述[J].软件学报,2014,25 (9):1909-1936.