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該項目針對裝備智能化改造、智能個體自治技術、多智能體協商規則和自組織生產策略進行了深入研究，開發了相應原型系統——基于物聯技術的自組織智能制造實驗系統，形成了一套以物聯技術為基礎，通過自治與協商方式，實現車間自組織實時生產的“智能工廠”模式。 技術優勢 該系統具備自組織、自決策、自適應、自學習的功能特征，可適應目前動態多變的制造環境，滿足多品種、變小批量、高度定制化的生產需求。通過提供模塊化熱插拔的智能接口裝置，可以幫助企業快速實現智能化改造升級。該智能制造系統可以高效柔性自治的應對加工、裝配、檢測等作業任務。

本項目聯合中德智能制造研究院，借力德國專家資源，組建了一支可快速響應企業傳統產線智能化升級改造的物聯網中控平臺研發團隊。團隊致力于打造智能制造示范工廠，目前與南瑞集團、大全集團、泉峰集團等企業的生產系統升級優化項目正在實施中。

該項目針對裝備智能化改造、智能個體自治技術、多智能體協商規則和自組織生產策略進行了深入研究，開發了相應原型系統——基于物聯技術的自組織智能制造實驗系統，形成了一套以物聯技術為基礎，通過自治與協商方式，實現車間自組織實時生產的“智能工廠”模式。技術優勢該系統具備自組織、自決策、自適應、自學習的功能特征，可適應目前動態多變的制造環境，滿足多品種、變小批量、高度定制化的生產需求。通過提供模塊化熱插拔的智能接口裝置，可以幫助企業快速實現智能化改造升級。該智能制造系統可以高效柔性自治的應對加工、裝配、檢測等作業任務。應用范圍:在數字化智能工廠、制造資源互聯接入、智能單元自組織自適應協同生產等方面，已為航空航天軍工、汽車制造、生物發電、軌道交通、電力電子、服裝輕工等多個工業領域細分行業客戶提供工業互聯網+智能制造服務。

一、項目簡介基于物聯網技術的工業設備智能應用平臺（以下簡稱平臺）以物聯網 M2M（Machine to Machine/Man）技術為核心，實現以機器終端智能交互為核心的、網絡化的應用和服務。平臺對 M2M 的“智能化機器、M2M 硬件、通信網絡、中間件和應用”五個關鍵部分進行架構，實現對工業設備如壓縮機、鼓風機、發電機等的智能監控、節能管理和網絡化管理服務。本項目在已有技術條件下，研究開發具有自主產權的工業物聯網應用技術，構建面向制造企業的多主體按需使用的云服務平臺，形成支持云服務平臺的運行和使用的標準規范，推動工業企業服務模式的創新，促進生產型企業向服務型企業轉型。二、關鍵技術優勢或創新性關鍵技術:（1）M2M 硬件裝置；（2）通信網絡協議；（3）中間件架構技術；（4）物聯網組網技術；（5）應用層構架技術；（6）應用層分布式框架技術；（7）物聯網數據服務器系統技術；（8）多種網絡融合技術。針對工業設備的物聯網應用（1）各行業設備的遠程通訊改造技術；（2）設備監控新技術方法；（3）針對設備的優化控制方法；（4）基于物聯網技術的服務與管理新方法創新性（1）鏈路、業務和應用層功能模塊化，

數據采集技術 可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數據。可將不同的傳感器集成在智能手環、腳環、腰帶等可穿戴設備中，以實現加速度、角速度和生理等數據的采集；物體和環境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現各種環境信息的采集。 多模態傳輸技術 LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網絡) 在LPWAN技術出現以前，通信技術已經有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發現在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現正好彌補了這個短板。         LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯網應用而設計。 最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa： 物聯網（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節點成本、網絡成本、電池壽命、數據傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業特性，也是最有發展前景的兩個低功耗廣域網通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯網應用。 LoRa （Long  Range）:     一個LoRaWAN網絡架構中包含了終端、基站、NS(網絡服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節點可以同時發送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協議數據做轉發處理，將LoRaWAN數據分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。 NB-IoT（Narrow Band Internet of Things） NB-IoT構建基于蜂窩網絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網絡、UMTS網絡或LTE網絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接。NB-IoT支持待機時間長、對網絡連接要求較高設備的高效連接。 NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現有的LTE網絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優化的網絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業預期的單個接連模塊不超過5美元。 數據分析技術 人工智能研究的各個分支，包括專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等。2012年以后，得益于數據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現，人工智能開始大爆發。機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網絡、循環神經網絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現對被監護者摔倒等異常行為的檢測。

隨著物聯網技術與智能交通技術的發展，用于高速公路或城市內普通公路的道路護欄，作為“智慧城市”的一個重要組成部分，正受到越來越多的關注與重視。通過在護欄上安裝低功耗的傳感器芯片以及無線信號收發芯片，并配合相關服務器軟件，護欄具備了一定的外部事件感知能力、處理能力、無線通信與組網能力，從而實現護欄的智能化。

面向物聯網研制一類適合無線傳感網絡環境下使用的智能家居無線控制系統，該系統基于Zigbee協議，遠程控制家居生活中的各類電器設備，還可對房間中的煙霧進行檢測和報警（自動撥打設定電話）。

項目成果/簡介:數據采集技術可穿戴傳感器是接觸式傳感器。加速度傳感器測量運動加速度，心率、血壓和血氧傳感器檢測心率、血壓等生理數據。可將不同的傳感器集成在智能手環、腳環、腰帶等可穿戴設備中，以實現加速度、角速度和生理等數據的采集；物體和環境傳感器是非接觸式傳感器，常見的物體傳感器基于RFID技術，通常用于身份、物流等信息的識別。常見的環境傳感器有聲音傳感器、磁力計、氣壓傳感器、溫濕度傳感器和PM 2.5傳感器等，實現各種環境信息的采集。多模態傳輸技術LPWAN (Low-Power Wide-Area Network，低功率廣域網絡)在LPWAN技術出現以前，通信技術已經有多種類別，短距離的有wifi、藍牙、zigbee等，長距離的則有2G、3G、4G、5G等，但是如果把這些無線通信技術按照功耗與傳輸距離這兩個維度劃分的話可以發現在功耗低、距離遠這個范圍的技術還欠缺，而LPWAN技術的出現正好彌補了這個短板。       LPWAN可分為兩類：一類是工作于未授權頻譜的LoRa、SigFox等技術；另一類是工作于授權頻譜的基于蜂窩組網的通信技術，比如eMTC、LTE Cat-1、NB-IoT等。LPWAN 專為低帶寬、低功耗、遠距離、大量連接的物聯網應用而設計。最具前景的LPWAN技術——NB-IoT和LoRa：物聯網（IoT）應用需要考慮諸多因素，例如節點成本、網絡成本、電池壽命、數據傳輸速率(吞吐率)、延遲、移動性、網絡覆蓋范圍以及部署類型等，可以說沒有一種技術可以滿足IoT所有的需求。NB-IoT和LoRa兩種技術具有不同的技術和商業特性，也是最有發展前景的兩個低功耗廣域網通信技術。這兩種LPWAN技術都有覆蓋廣、連接多、速率低、成本低、功耗小等特點，都適合低功耗物聯網應用。LoRa （Long Range）:   一個LoRaWAN網絡架構中包含了終端、基站、NS(網絡服務器)、應用服務器這四個部分。基站和終端之間采用星型網絡拓撲，由于LoRa的長距離特性，它們之間得以使用單跳傳輸，終端節點可以同時發送信息給多個基站。基站則對NS和終端之間的LoRaWAN協議數據做轉發處理，將LoRaWAN數據分別承載在了LoRa射頻傳輸和TCP/IP上。NB-IoT（Narrow Band Internet of Things）NB-IoT構建基于蜂窩網絡，只消耗大約180KHz的帶寬，可直接部署于GSM網絡、UMTS網絡或LTE網絡。NB-IoT是IoT領域一個新興的技術，支持低功耗設備在廣域網的蜂窩數據連接。NB-IoT支持待機時間長、對網絡連接要求較高設備的高效連接。NB-IoT具備四大特點：一是廣覆蓋，將提供改進的室內覆蓋，在同樣的頻段下，NB-IoT比現有的LTE網絡增益提升20dB，覆蓋面積擴大100倍；二是具備支撐海量連接的能力，NB-IoT一個扇區能夠支持10萬個連接，支持低延時敏感度、超低的設備成本、低設備功耗和優化的網絡架構；三是更低功耗，NB-IoT終端模塊的待機時間可長達10年；四是更低的模塊成本，企業預期的單個接連模塊不超過5美元。數據分析技術人工智能研究的各個分支，包括專家系統、機器學習、進化計算、模糊邏輯、計算機視覺、自然語言處理、推薦系統等。2012年以后，得益于數據量的上漲、運算力的提升和機器學習新算法（深度學習）的出現，人工智能開始大爆發。機器學習是一種實現人工智能的方法，深度學習是一種實現機器學習的技術。機器學習是用大量的數據來“訓練”，通過各種算法從數據中學習如何完成任務。深度學習本來并不是一種獨立的學習方法，但由于近幾年該領域發展迅猛，一些其特有的學習手段相繼被提出（如殘差網絡），因此越來越多的人將其單獨看作一種學習的方法。深度學習的各種算法已成為行為識別主要應用的技術，傳感器采集的各類信號，通過卷積神經網絡、循環神經網絡等分類，識別出坐、走、跑、跳、上下樓等日常行為，也可以實現對被監護者摔倒等異常行為的檢測。應用范圍:家居智慧控制，提高舒適度：家庭生活狀態統計和日常需求預測與推薦；多模態行為分析和數據采集和傳輸系統；多模態行為數據采集和分析平臺；基于LoRaWAN/5G的工廠環境、農業大棚等環境監測系統。技術成熟度:通過中試