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伴随着制造业智能化转型的逐步深入，物联网在推动智能制造转型中的作用日益凸显。
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伴随着制造业智能化转型的逐步深入，物联网在推动智能制造转型中的作用日益凸显。
以仿生学的观点来看，物联网就像工业系统的神经系统一样，通过工业网络连接在工业系统中的各个终端，再利用传感器、嵌入式芯片等对工业生产过程中的各种关键设备产生的数据进行实时采集，然后通过工业网络连接到企业的各种关键设备上，从而实现对企业加速市场决策、优化生产过程的满意度。
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实质上，物联网在推动智能制造转型过程中扮演着“互联”的角色。这是因为物联网有能力使数据能够自由地在工业系统中流动，这是因为物联网能够使数据能够自由流动，从而释放出大数据的分析能力和云计算的计算能力，从而为制造业的智能制造转型奠定坚实的基础。
为了满足制造企业的需求，物联网所能提供的基本的功能是工业设备互联，使各工业设备通过工业网络实现数据的实时采集、状态感知和交互。
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产业物联网安全实施框架
当构建工业物联网系统时，集成终端往往是多种类型，并可能来自多个厂商，因此为保证工业物联网系统的安全，需要在统一安全标准、实施安全架构等方面做更多的工作。终端作为工业物联网的底层，并不是独立存在的，它的安全威胁也应该放在整个工业物联网系统的安全框架中来解决。美国工业因特网联盟(IIC)发布了其制定的工业互联网安全框架' Industrial Internet of Things VolumeG4: Security Framework'(IISF)，我国的工业因特网产业联盟(AII)已经起草发布了《工业互联网安全框架》。
IISF主要包括六个相互联系的功能块，并划分为三个层次。顶部包括四个核心安全功能模块，即端点保护、通信与连接保护、安全监控与安全配置管理。中间层为数据保护层，底层为安全模型和策略。
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在行业信息化建设之后，医i疗、交通、金融等领域已积累了大量内部数据，构成了大数据资源的“存量”；而移动互联网和物联网的发展，极大地丰富了大数据的采集渠道，来自外部社会网络、可穿戴设备、车联网、物联网、政i府公开信息平台的数据将成为大数据增量的主体。移动因特网的深入普及为大数据应用提供了丰富的数据资源。
此外，物联网的发展，也将成为越来越重要的大数据资源提供者。针对现有的因特网数据混乱、价值密度低的特点，通过可穿戴、车联网等多种数据采集终端，定向采集的数据资源更具利用价值。举例来说，智能可穿戴设备几年来逐渐成熟，智能手环、腕带、手表等可穿戴设备也在逐渐成熟，智能钥匙扣、自行车、筷子等设备层出了问题，国外 Intel、 Google、 Facebook、、京东等也有所布局。
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物联网，在伦敦市，伦敦地方议会已经实施智能城市照明策略，以改善能源使用，并帮助解决光污染问题。夜晚的人工照明在范围内增加了光污染，已经证明对人类健康和睡眠节律有不利影响。这种照明策略的目的是利用技术，在夜晚的不同时间安装多种经济有效的 LED照明和颜色，以平衡黑暗与街道及商业照明的关系。
归根结底，不同项目和物联网设备实际上只是冰山一角，互连技术的潜力是巨大的。在环境可持续性方面，仍有未被充分理解或易于解决的领域，但随着新技术的出现和谨慎应用，城市将能更好地管理其对环境和世界的影响。另外，随着更多的网络设备投入使用，以及机器学习和数据处理技术的改进，物联网将为城市的绿色和可持续发展做出越来越大的贡献。
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物联网传感器产业化发展的重要趋势
近几年来，随着技术研发的不断深入，成本的降低，性能和可靠性的提高，在物联网、移动互联网、设备制造等发展的推动下，传感器典型应用市场迅速发展。
兼并和收购日益活跃。在美国、德国、日本等，大型传感器企业具有较强的技术研发基础，各个企业都形成了自己的技术优势，总体市场竞争格局初步确立。应该指出，大型企业通过兼并重组，掌握技术标准和，逐步在“高、i精、尖”传感器及新型传感器市场形成垄断。面对大企业的竞争压力，中小企业则朝着“小(中)而精、小而专”的方向发展，开发专有技术，对特定的细分市场进行产品定位。与此同时，产品的智能化程度也越来越高，比如无线液位传感器、无线压力传感器、无线水位传感器等无线智能终端产品。
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