對于物聯網，維基百科這樣定義:物聯網(IoT)是一種讓物理設備、車輛、建筑，以及其它嵌入電子、軟件、傳感器、驅動器、網絡的各種設備實現互聯的技術，這些設備之間可以自由的傳輸數據。一般來說，配備物聯網的智能設備具有以下三個特征:

1.通過獨特的地址或命名系統(tǒng)被識別;

2.可以聯網;

3.可以與終端用戶或其他自動化元件進行交互。

從共享單車的“唇槍舌戰(zhàn)”看物聯網的意義

我們熟悉的共享單車就是物聯網的一個具體應用，一副物聯網智能鎖為它賦予了共享的意義。它具備上述三個特征:每輛單車都有自己獨一無二的識別碼，借助互聯網，可以與手機App或控制終端進行數據交互。

最早涉足共享單車領域的是ofo小黃車和摩拜單車，在智能鎖方面，它們分別采用了Token模式方案和物聯網智能終端方案。摩拜單車投資人馬化騰和ofo的投資人朱嘯虎在朋友圈曾就物聯網智能鎖進行了公開的“唇槍舌戰(zhàn)”。

摩拜單車的物聯網智能終端方案需要手機的數據傳輸才能發(fā)揮作用，為運維降低了成本，也能更準確地獲取用戶數據;ofo小黃車采用的Token模式方案只需處理器、通信、存儲以及軟件設計，就能夠自行執(zhí)行通信數據，但數據傳遞的缺失，讓它的運維成本近1000元/輛，遠超單車本身的成本。

物聯網智能鎖得以解決生態(tài)閉環(huán)的問題。ofo小黃車后來也引入了物聯網智能鎖，并在近期獲得了高達7億美元的E輪融資，繼續(xù)與摩拜單車進行著不相上下的“較量”。

大概率來看，這兩款單車會繼續(xù)“撕”下去，商業(yè)模式的較量是一方面，另一方面是物聯網智能鎖為它們創(chuàng)造良好用戶體驗、收集分析出行數據和持續(xù)降低運維成本奠定了基礎。

大批量、大規(guī)模的工業(yè)設備為物聯網的進一步鋪開和發(fā)展奠定了基礎，借助傳感器、智能機器和遍布的網絡，人們可以控制生產線上每個獨立部件。中心數據聚合系統(tǒng)可以收集并分析整個供應鏈上的狀態(tài)數據，并且對錯誤、資源短缺和需求變化作動態(tài)反饋，減少了資源浪費和停機時間，保證了安全性、可持續(xù)性和更大的吞吐量。

物聯網只能傳遞數據，無法傳遞場景

我們不可否認物聯網的意義，形象來講，它就像是設備之間的語言，為設備的互聯通信帶來了極大的方便，但對于用戶來說，它還是略顯抽象，雜亂無章的數據有些晦澀難懂，間接降低了工作效率。

舉一個簡單的例子，下圖是某段石油管道的閥門工作狀況，不同的顏色顯示了石油管道物聯網閥門功能狀態(tài)的數據流，綠色代表正常，紅色代表異常。左右圖雖然都傳達了數據的正誤，但左圖并未反映閥門的空間位置，為問題分析帶來了困擾;而右圖的信息結合了位置可視化，更容易發(fā)現問題閥門是由管道南部的干擾引起的。

從上面的例子我們可以看出，在物聯網應用的場景下，遠程數據傳輸和空間交互同樣重要。

在一家部署物聯網的工廠中，生產線上的數據被發(fā)送到中央存儲庫，控制室的操作員負責對其進行監(jiān)控和分析。在大多數情況下，這些中央控制室離實際需要數據的地方很遠，然而現場工程師需要與中央控制室進行遠程合作，才能診斷出故障。在這種情況下，現場工程師需要口頭提出要求，而在中央控制室的操作員不了解現場工程師所在的空間參考信息，為協作解決問題帶來了很大的障礙，降低了工作效率。

只有同時解決遠程數據傳輸和空間交互這兩個方面的需求，才可能真正解決工業(yè)遠程協助的問題。

但是在復雜的工業(yè)環(huán)境中，例如室外重型機械和油氣管道現場，環(huán)境的多變與惡劣性注定無法安裝屏幕或者計算機，無法進行數據傳輸和空間交互。

這個問題真的就無從解決了么?

AR可視化能力幫助物聯網傳遞場景

上面提到的問題其實可以用AR來解決。

物聯網的應用，已經不僅僅是物體與物體相連這樣簡單的模式，還會考慮用戶體驗和人機交互，例如AR技術結合物聯網技術，引入可視化，讓看不見的連接變?yōu)榭吹靡姷腢I和數據。

工人按照GoogleGlasses的提示進行布線

可以先看看波音公司的例子。波音公司在造飛機的時候，充分利用了AR的可視化能力。飛機中擁有巨量且復雜的電子線路，在進行這些工作時，工程師需要對照的功能手冊進行處理，這是一個耗時耗力且嚴重耽誤工期的一項工作，但波音公司使用GoogleGlass(2012年谷歌發(fā)布的一款單目AR眼鏡)對這項工作進行了整理，效率提升了25%，出錯率降低了50%。

波音案例中的AR系統(tǒng)

以亮風臺深度整合軟硬件的HiARGlasses為代表的AR眼鏡，或裝有亮風臺“幻鏡”這類增強現實App的智能移動設備，通過無線連接為網絡數據提供了無處不在的接口，傳輸現場工程師的視野，幫助中央控制室“感同身受”地理解現場狀況，并在短時間提出最有效的解決方案。

對于現場工程師來說，操作并不復雜，只要啟用AR設備，并指向問題場景。AR設備使用攝像機掃描場景，識別現場設備的傳感器對象并重建其空間模型，結合物聯網應用程序自動收集連接到中央存儲庫的可用傳感器列表，并在AR設備中的傳感器確切位置上顯示設備本身的信息。信息還可以追溯，工程師還可以搜索診斷故障所需的歷史數據。

因此，AR可視化的數據不僅包含了物聯網傳感器的固有信息，而且還提供了空間位置關系。即使是最臟、最偏遠的石油管道，高溫的噴氣發(fā)動機或大型的金屬印刷機等，人們都可以借助AR技術，對操作過程中的虛擬數據進行空間可視化分析。

AR可視化還可以進行定制，從而加快對數據的解釋，并更好地突出問題所在。例如可以使用顏色映射的三維流場覆蓋在管道上，進行壓力和溫度的顯示，允許操作者“可視化”管內流體的行為，加快參數調整和故障檢測流程。

AR結合物聯網的幾個應用場合

復雜機器維修服務

大型機器的組織和維護是十分繁瑣的，例如飛機、機車等，它們的服務和維修不僅緩慢而且昂貴，但是何時會出問題又無法預測，所以技術員需要花費大量的時間測試與隔離問題，以便確保機器正常使用。有了物聯網和AR技術相結合，計算機可以對機器性能數據進行預測分析，再利用AR將分析結果可視化。維修技術人員通過AR確保維修工作的正確和有效。

例如GE運輸系統(tǒng)使用PTC的ThingWorx和Predix軟件分析每年1300個機車引擎維修所帶來的效率提升;亮風臺與中聯重科合作的AR輔助培訓，將AR技術與智能終端結合，運用在設備維修、操作培訓中。工作人員可快速獲取準確指導，輔助操作，在降低學習成本的同時，提高工作效率和安全性。

AR公司亮風臺的AR工業(yè)維修輔助應用

機械設備的監(jiān)測和診斷

許多機械部件，如發(fā)動機、泵、管道和工業(yè)機器，都裝有大量的傳感器進行設備參數監(jiān)測，如溫度、壓力、速度、扭矩或濕度。這些測量參數不僅用于了解機器性能，而且用于監(jiān)視和正確性驗證。使用AR設備，操作者可以在機器運行時實時測量并可視化，進行實時功能診斷。

例如DAQRI幫助KSPSteel的工程師在重型機械車間內使用AR看到設備的各項參數;亮風臺為中海油提供AR設備巡檢方案，在巡檢過程中，操作人員可根據AR眼鏡的指示，規(guī)范化完成巡檢流程。同時，AR眼鏡與其他設備互聯互通，并將數據可視化，操作人員將第一時間了解設備運行情況，提高巡檢效率。

保證數據驅動文件質量

操作員在測試設備的時候，會撰寫手工報告并發(fā)送至中央數據庫，作為認證和質量評估的基礎。使用AR設備可以對正在測試的組件進行可視化測量，并且參考被測組件的物聯網數據，以報告異常。

產品設計可視化

在設計機電產品的過程中，測試原型可以幫助發(fā)現設計缺陷。但是這個過程中的許多分析對象是人眼不可見的變量，在通過嵌入式傳感器測量之后，對這些變量進行分析，以便為后續(xù)的設計迭代提供反饋。在某些情況下，AR可以在這些變量上提供即時的視覺反饋，這樣設計團隊可以在測試階段討論問題，并在運行時同時調整對象設置，加快決策過程。

智慧城市基礎設施維護

大多數城市基礎設施位于室外和難以進入的區(qū)域，這使得嵌入式屏幕很難使用。這種情況下AR的無屏化可以為公安機關和警察對城市監(jiān)督提供便利，從實時數據可視化中檢測故障點，輕松地記錄基礎設施的狀態(tài)。

提高操作人員的安全性

AR也可以被用來為操作人員提供安全信息，例如DAQRI顯示熱像儀顯示可視化的熱像圖，從而為作業(yè)者提供觸碰安全區(qū)域的提示。

隨著工業(yè)4.0時代的進一步滲透，工業(yè)自動化是不可避免的趨勢，而AR為工人們參與工業(yè)決策提供了一個好的方式。

AR結合物聯網大數據，我們很難預測未來的工業(yè)會成為什么模樣。

但不變的是，它一定會更高效，更好理解。

更多資訊請關注工業(yè)以太網頻道