工业物联网是什么？

工业物联网的核心组成部分是网络化的物理系统与软件的集成，即网络化的物理设备与软件系统的紧密结合。这种网络化的物理系统被称为网络化的物理系统（CyberPhysical Systems， CPS）。CPS 将物理世界与虚拟世界相互集成，通过传感器、执行器等设备采集物理世界的数据，并通过软件系统对数据进行处理、分析和决策，最终指导物理系统的运行。CPS 是工业物联网的基础技术，为工业物联网提供了物理世界与虚拟世界的连接。

工业物联网中产生的海量数据需要通过云计算和边缘计算进行存储和处理。云计算为工业物联网提供了可扩展的计算、存储和网络资源，使得工业物联网系统能够高效地存储和处理大量数据。边缘计算则将计算能力下沉到靠近数据源的位置，减少了数据传输的延迟，提高了实时性和响应能力。云计算和边缘计算相结合，为工业物联网提供了灵活、高效的计算架构。

工业物联网系统产生的海量数据需要通过大数据分析技术进行处理和挖掘，以发现隐藏其中的价值。大数据分析技术包括机器学习、深度学习等，能够从复杂的数据中发现模式和规律，为工业生产、设备维护等提供决策支持。大数据分析是工业物联网的核心价值所在，是实现智能制造、预测性维护等目标的关键。

为了实现工业物联网系统中各个组件之间的无缝连接和数据交换，需要采用统一的通信协议和标准。常见的工业物联网通信协议包括 MQTT、OPC UA 等，这些协议能够实现高效、安全的数据传输。同时，工业物联网联盟（IIC）等组织也在推动工业物联网的标准化工作，以确保不同厂商的系统能够互操作。通信协议和标准是工业物联网系统顺利运行的基础。

将各种工业设备无缝集成到平台，实现设备互联互通。这种设备整合能力是工业物联网平台的基础，确保了数据的顺利采集和设备的远程监控与控制。

收集来自各种工业设备和系统的海量数据，并将这些数据进行整合和存储。数据整合是实现数据分析和挖掘的前提，对于提高生产效率和优化决策至关重要。

将工业生产的各个环节无缝集成，实现工艺流程的自动化和智能化。流程整合可以提高生产效率、降低人工成本，并确保产品质量的一致性。

工业物联网平台不仅仅是一个技术平台，更是一个开放的生态系统。平台可以为合作伙伴和开发者提供各种服务，如数据分析、人工智能、设备管理等，从而推动整个工业生态系统的创新和发展。

通过将软件和设备完美融合，工业物联网平台让数据在一个高度互联、集成的环境中自由"流动"。平台可以对海量数据进行采集、分析和整理，从中挖掘出更多业务价值，推动传统工业向智能化转型。工业物联网平台正在成为工业数字化转型的关键基础设施。

在制造业中，工业物联网可以提高生产力、改善分析能力并转变工作环境。潜在好处包括减少意外停机时间和提高生产率。

工业物联网可应用于建筑自动化系统，通过将互联网与建筑能源管理系统相集成，创建节能的"智能建筑"。IIoT 设备可用于实时监控，从而减少能源消耗并跟踪占用者行为。IIoT 实施也可应用于交通运输、家庭自动化和其他工业环境。

在制药制造行业中，IIoT 支持的设备可以帮助解决安全问题，并实现更 "传统" 的网络犯罪预防形式，尽管由于这些顾虑，该行业采用 IIoT 进展较为缓慢。

金融机构利用流数据跟踪股市的实时变化、计算风险值，并根据股价波动自动重新平衡投资组合。另一个用例是利用实时推理对流式交易数据进行信用卡欺诈检测。

房地产应用程序可以跟踪消费者移动设备的地理位置数据，并实时推荐房产进行参观。同样，广告、食品、零售和消费者应用程序也可以集成实时推荐，为客户提供更多价值。

亚马逊云科技提供的物联网（IoT）服务和解决方案旨在连接并管理工业领域中的数十亿台设备。从安全的设备连接到数据管理、存储及分析，Amazon IoT 能够为工业等行业用户提供广泛而深入的服务，满足构建完整工业物联网解决方案所需。工业物联网通过将物理世界与数字世界相连接，为制造业、能源、交通运输等行业带来了巨大的创新机遇。借助亚马逊云科技的工业物联网服务，企业可以：

• 实现远程监控和预测性维护，提高运营效率
• 优化资产利用率，降低运营成本
• 开发新的数据驱动型业务模式，创造新的收入来源
• 提高生产力和产品质量，增强竞争力

亚马逊云科技的 IoT 服务能够解决工业物联网应用程序中每一层遇到的问题，并持续确保设备安全性，借助预防性机制保护您的设备数据。工业物联网环境中涉及大量分散的设备和系统，安全性是一个重大挑战。亚马逊云科技提供端到端的安全解决方案，包括：

• 设备身份认证与授权
• 数据加密与完整性保护
• 安全隧道与网关
• 设备防护与补丁管理
• 安全监控与响应

通过采用多层防御策略，确保工业物联网应用程序在云端和边缘设备层面的安全性。

借助 Amazon SageMaker Neo 可在云中创建机器学习模型并将其部署到边缘设备中，同时结合人工智能（AI）、机器学习（ML）和 IoT，可打造更为智能的工业物联网设备。机器学习和人工智能在工业物联网中扮演着越来越重要的角色，可用于：

• 预测性维护：通过分析设备数据预测故障，提前进行维护
• 质量控制：检测产品缺陷，优化生产流程
• 需求预测：预测产品需求，优化供应链管理
• 自动化：通过机器视觉和机器人技术实现自动化生产

Amazon SageMaker Neo 支持在云端训练机器学习模型，并将优化后的模型部署到边缘设备，实现本地推理和决策，提高响应速度与可靠性。

以安全、可靠和弹性的云基础设施构建创新且独特的工业物联网解决方案，能够将规模扩展至数十亿台设备以及数万亿条消息。工业物联网应用通常需要处理大规模的设备和海量数据，对基础设施的可扩展性和可靠性要求很高。亚马逊云科技提供：

• 高度可扩展的消息代理服务，每秒可处理数十亿条消息
• 无限扩展的数据存储与分析服务
• 全球分布的边缘站点，支持低延迟的本地处理
• 高可用性架构，确保业务连续性
• 自动扩展能力，根据需求动态调整资源

借助亚马逊云科技的工业物联网服务，企业可以轻松构建高度可扩展、高度可靠的工业物联网解决方案，满足不断增长的业务需求。