泛在物联网的发展与展望

杨 健

（中国机房设施工程有限公司，天津300061）

经过十余年发展，物联网应用已具有一定基础，但与泛在物联网“全息感知、泛在连接、开放共享、融合创新”的提升目标相比，仍存在一些不足。主要表现在：

（1）感知深度广度不足。 对电网和客户状态的智能感知和预判能力，无法完全满足互联网汇聚各类资源参与系统调节的需要； 信息采集覆盖不全，用户用能信息感知不及时、不全面、不精细，设备状态量、环境量感知覆盖不足；各类型可控的感知控制能力不足。

（2）感知层资源共享不足。 在同一现场不同专业的传感设备、采集数据、计算和通信资源等未实现充分的共享共用，存在不同专业采集终端重复建设、数据重复采集的现象。

（3）业务即时性不足。 多数采集终端需要将采集数据传送至后台实现跨专业、跨系统的数据共享应用或关联计算，数据从源头产生到跨专业应用往往需要数小时或超过一天的延迟，无法满足如故障实时研判、区域能源自治等对业务即时性要求较高的需求。

（4）标准化智能化不足。 未建立统一的物联标准体系，部分终端智能化、标准化程度较低，一方面难以实现终端功能按需定制和远程平滑升级，更新换代和现场维护成本较大；另一方面难以在源头实现数据融合共享，建立跨专业、内外部共建共享、开放合作的物联生态。

1 泛在物联网研究的意义

通过泛在物联体系建设，推动平台侧、客户侧泛在互联，实现对客户状态的深度感知，汇聚各类资源参与系统调节，优化泛在物联网配置资源、安全保障和智能互动能力；推动各专业感知层资源共享，实现源端数据融通和业务实时在线，汇聚各类数据进行共享应用，促进区域能源自治，更好的支撑资源调配、业务协同和风险防控[1]。 具体包括：

（1）感知层资源共享。 对跨专业、多场景典型应用进行统一规划设计，避免终端重复建设、数据重复采集，需要在感知层构建公司统一的边缘侧智能处理能力和开放合作生态，推动感知层终端、计算、通信等资源共享共用。

（2）数据融合。 构建跨专业的统一物联信息模型和接入标准，在感知层实现不同类型采集数据标准化接入与整合汇聚，在产生数据的源头实现数据标准化和灵活可扩展，推动数据融合，降低后期人工数据治理的难度和工作量；推动对客户侧泛在互联和深度感知。

（3）业务即时性提升。 在感知层具备边缘计算能力，结合统一的物模型和数据融合，在产生数据的源头实现就地集成和聚合计算，支撑故障实时研判、区域能源自治等应用，大幅提升业务即时性。

（4）在线管控能力提升。 在泛在物联需求大幅增长的情况下，建设统一架构的物联管理平台，实现采集终端和智能终端统一接入、远程运维、在线升级和数据共享，打造终端APP 应用商店，提升终端智能化水平和在线管控能力，降低一线运维管理人员投入，构建安全可控的物联生态。

2 泛在物联网研究框架

智慧物联体系包括物联管理平台、边缘物联代理、各类型终端标准化接入及其保障体系、合作伙伴等内容。

物联管理平台部署在云端，重点对公司各专业、各类型边缘物联代理和智能终端进行在线管理和远程运维，对各类型采集终端进行统一管理，主要包括设备管理、连接管理、应用商店、模型管理、数据处理等功能。 在数据处理方面，平台按照统一物联信息模型，汇聚各类型采集感知数据，进行模型转换和数据预处理，并分发至中台或相关专业系统，不长期存储采集感知数据。 在开放服务方面，平台向上对中台和各类型应用提供接口服务，实现平台功能调用以及边缘物联代理、智能终端和各类采集控制设备的远程操作。 在终端管理方面，平台向下管理控制边缘物联代理和各类智能终端，提供企业级终端APP 应用商店。

边缘物联代理部署在边缘侧（主要指靠近设备和用户的场所），重点对各类采集终端进行统一接入、数据解析和实时计算，与物联管理平台双向互联，实现跨专业数据就地集成共享、区域能源自治和云边协同业务处理架构，主要包括终端统一接入、多APP 应用、边缘计算、区域自治等功能。 在研发部署方面，统一制定技术标准和功能规范，各专业、各单位按需组织设计研发、安装部署和运行维护。 在物理型态方面，主要包括3 种，一是边端融合型，边缘物联代理以模块或芯片方式集成至采集终端，采集终端升级为具有边缘计算功能的智能终端；二是边端分离型，边缘物联代理是硬件平台化、软件容器化的通用装置，不配置采集感知功能；三是边缘节点型，边缘物联代理以软件型态部署在通用服务器架构，形成边缘计算节点。 在开放生态方面，统一制定边缘物联代理技术标准、功能规范和边缘计算框架、接口规范，屏蔽软硬件产品差异，企业基于统一框架开发的边缘侧APP。 在终端接入方面，边缘物联代理主动适配内外部各类型采集终端的通信方式和协议规约，按照统一物联信息模型对各类采集感知数据进行解析转换，确保在感知层实现数据资源共享共用[2]。

采集（控制）终端部署在采集监控对象本体或附近，是对设备或客户的状态量和环境量等进行采集量测的装置，根据需要具有简单的数据处理、控制和通信功能，一般不配置边缘计算能力。

3 泛在物联网的应用模式

智慧物联体系对内建设应用的重点是在感知层实现资源共享，实现采集感知数据的融合共享应用，支撑就地集成和区域自治。 以实现上述目标为前提，可结合现有采集终端、主站系统及业务现状，因地制宜，应用边缘物联代理、智能终端和物联管理平台[3]。

模式1在边缘侧部署边缘物联代理或符合边缘物联代理功能规范的智能终端，通过该装置对采集数据进行模型解析或者将数据接入物联管理平台进行模型转换和数据预处理后，分发至业务中台和数据中台，支撑各专业应用，同时开放接口直接供处理类应用调用。

模式2部分具备边缘计算等处理功能的智能终端可按照统一规范接入物联管理平台，对采集数据进行模型转换和数据预处理后，分发至业务中台和数据中台，支撑各专业应用，同时开放接口直接供处理类应用调用。

模式3存量采集系统可通过前置机将采集数据接入物联管理平台进行模型转换和数据预处理后，分发至业务中台和数据中台，支撑各专业应用，同时开放接口直接供处理类应用调用。

模式2 和模式3 数据接入物联管理平台、业务中台和数据中台后，数据流向和模式1 相同。

4 结语

在物联网思路下，对于设备的通信等信息都需要重新建构（采集），信息系统等都需要重新认知和定义。 这些建构和采集将产生大量的各种数据，这些数据虽然或许是散乱的、或许是信息孤岛，但将为未来行业的发展和用户消费体验的提升带来根本性的改变。 基于这种考虑，应提前部署物联网是数据安全问题。