工业物联网设备种类繁多，涵盖了从传感器到网络工具的各类设备。可以总结出以下几类主要的工业物联网设备：
- 传感器和探测器：这些设备用于监测和采集数据，例如温度、压力、流量等参数。
- 适配器和转换器：用于将不同类型的信号或协议进行转换，以便于数据传输和处理。
- 网络工具：包括各种通信模块和路由器，如工业无线路由器、网关等，用于实现设备之间的联网和数据交换。
- 智能终端设备：例如工业物联网盒子(如EveryLink 工业物联网盒子)，集成了数据采集、工控机、云服务等功能，能够实时采集多种工业设备的数据和工作状态，并提供远程管理功能。
- 边缘计算设备：用于在本地处理和存储数据，减少延迟并提高响应速度。
- 智能车载系统和工矿车辆：这些设备通过物联网技术连接在一起，形成一个网络体系结构，以实现自动化控制和远程监控。
- 工业路由器：支持多种联网方式(如2G/3G/4G、WiFi或有线)，内置多种工业协议，兼容主流PLC协议，适用于高度集成化、多样化应用的物联网场景。
- 智能传感器模组：如PIR/RPIR系列、低功耗蓝牙Mitutoyo仪表数据采集模组等，用于人体移动感测、环境监测等应用。
- 工业以太网、现场总线和无线网络：作为工业通信领域的三大主流技术，用于实现设备间的高效数据传输和控制。
- 其他智能设备：如基于超宽带安全测距与短程雷达的自动化工业物联网应用设备。
这些设备通过物联网技术连接起来，实现了设备间的智能互联与实时监测，从而提升了生产效率、优化了运营并降低了成本。
一、 工业物联网传感器和探测器的最新技术
工业物联网传感器和探测器的最新技术进展主要集中在以下几个方面：
- 光纤传感器和红外传感器：近年来，中国在光纤传感器和红外传感器领域取得了显著进展，这些技术已达到国际先进水平，并实现了批量生产。此外，在工业自动化中，红外热成像技术被广泛应用于机械设备的故障检测和预测。
- MEMS传感器：微机电系统(MEMS)传感器已经实现批量生产，这表明其在工业应用中的普及和成熟度。
- RFID技术：在射频识别(RFID)领域，中高频RFID技术逐渐具备国际领先优势，而超高频RFID和微波无源RFID也在不断发展。
- 智能传感器的发展趋势：随着工业数字化、人工智能和物联网技术的发展，工业智能传感器正在经历创新发展。这些传感器不仅能够捕获多种基于指标的参数，还能通过与云技术结合，实时存储和管理多个传感器的测量值，从而提供故障检测、磨损预测等优势。
- 光电探测器：基于量子点和钙钛矿光电子学的可溶液处理半导体光电探测器在环境监测、通信、监控等领域取得了前所未有的成功。
- X射线数字成像及工业CT：非晶硅平板探测器采用大规模集成技术，集成了大面积非晶硅传感器阵列和碘化铯闪烁体，能够将X光子直接转化为电子，并最终转变成数字信号，具有高动态范围和空间分辨率的特点，适用于高速DR检测。
- 5G技术的应用：5G工业物联网为工业4.0提供了关键技术支持，推动了传统生产方式向绿色、智能、低碳方向的转型。
- 未来发展方向：尽管传感器技术在物联网、工业自动化和智能制造等领域已取得显著成效，但仍面临稳定性、可靠性、成本和制造工艺等方面的挑战。未来，传感器技术将朝着更高精度、更高效率和更低成本的方向发展。
二、 如何实现工业物联网设备之间的高效数据传输和控制?
实现工业物联网设备之间的高效数据传输和控制，可以从以下几个方面进行：
- 采用分层架构：将设备连接和数据传输分为边缘层、传输层和应用层。通过合理的网络规划和设备布局，可以有效实现设备间的连接和数据传输。
- 选择合适的通信协议和技术：例如，Modbus TCP相比于Modbus RTU，将Modbus协议封装在TCP/IP协议中，通过以太网进行数据采集，这种方式更加高效且可靠。此外，基于MQTT的工业物联网通信系统也能够满足实时、高效、可靠的数据通信需求，提供遗嘱机制和三种灵活的QoS机制，以适应不同传输质量的要求。
- 利用智能控制器和网关：智能控制器集成了控制、算法和物联网功能，支持多种工业数据采集协议，如IEC61131-3编程和NeuSeer DA算法模型的执行。工业物联网网关则优化了对工业协议(如Modbus、OPC-UA)的支持，适用于复杂的工业环境，确保数据的高效采集、传输和处理。
- 边缘计算和时间敏感网络：在边缘计算架构下卸载实时计算任务，通过优化工业物联网传输方案来提升数据传输的服务质量。时间敏感网络保证关键流量的确定性传输，对工业协议进行智能解析，进一步提高数据传输的效率和可靠性。
- 数据桥接技术：利用SparkplugB等工业物联网数据规范，将设备数据无缝传输到云端，促进高效、安全的远程监控。
三、 工业物联网边缘计算设备在实际应用中的性能表现如何?
工业物联网边缘计算设备在实际应用中的性能表现非常出色，主要体现在以下几个方面：
- 实时数据处理与响应：边缘计算设备能够实现毫秒级的超低时延和秒级实时采集，这对于需要快速响应的应用场景至关重要。例如，在陕煤集团的智慧矿区建设中，通过新建IoT边缘平台，实现了井下检修效率提升30%、智能化采煤率大幅提升。
- 高效的数据优化与分析：边缘计算设备能够在物联网边缘节点进行数据优化、实时响应、敏捷连接和智能分析，显著减少现场与中心端的数据流量，并避免云端运算能力遇到瓶颈。这使得设备信息化建设更加高效，降低了运营费用并减轻了云端压力。
- 高精度与低误检率：在工业制造领域，如钢铁有色轧制行业，边缘计算设备可以简化系统结构，提高系统精度，降低调试成本，并实现实时数据交互。华为联合合作伙伴开发的智能表面缺陷检测系统具有高分辨率缺陷检测技术、强人工智能算力设备支持和先进的人工智能算法，有效解决了误检率高、性能差等问题。
- 广泛的应用场景：边缘计算设备适用于多种工业应用场景，包括工业机器人、数控机床、空气压缩机、暖通空调、风机、包装、食品、制药等制造机械设备，自动化生产线，能源行业(如石油、天然气、分布式光伏)，公共事业(如供热、供水、供天然气)以及智慧农业等。
- 增强的计算性能：英特尔针对物联网优化的小型化平台提供了增强的CPU和GPU性能，以及增强的实时性能和效率。与前代产品相比，单线程性能提升高达1.7倍，多线程性能提升高达1.5倍，显卡性能提升高达2倍。
四、 智能车载系统和工矿车辆通过物联网技术实现自动化控制的具体案例有哪些?
智能车载系统和工矿车辆通过物联网技术实现自动化控制的具体案例包括以下几个：
- 徐工集团的平行智慧矿山系统：基于自主开发的汉云工业物联网平台，与中科院自动化所合作开发了平行智慧矿山系统。该系统通过形式化描述矿山作业机器行为和复杂环境下的决策支持，实现了矿山作业的智能化和自动化。
- 全国煤矿智能化建设典型案例：在煤矿中，通过移动物联网技术实现了车辆位置信息的自动控制，并具备区间联锁、敌对进路联锁等功能，有效防止机车侧撞等事故的发生。
- 基于5G的矿用装备远程控制技术：利用5G车载终端将车辆周边的环境视频、激光雷达、毫米波雷达、UWB定位、规划路径和车辆参数等信息上传至远程控制平台，进行无人驾驶车辆的远程控制和接管。这种技术广泛应用于采掘、主运、辅运装备的远程控制。
- 有色金属行业智能工厂（矿山）建设指南：提出了有轨运输过程远程控制系统，包括派配调度系统、机车远程驾驶平台、机车装载控制系统等，支持远程遥控驾驶和智能化无人驾驶，实现矿石品位配比、最优运力调度等功能。
- 广西柳州国家级车联网先导区建设方案：该方案旨在实现矿区无人运输生产作业，通过车载终端和路侧设备实时获取车辆状态、运输路况等数据，为自动驾驶和智能调度提供决策依据。系统具备5G无线通信、精准定位、自动装卸等功能，提高矿区生产的安全性和效率。
- 陕西省工业和信息化厅提名的“基于车路云智能网联的矿山无人运输系统及产业化落地的研究和应用”项目：该项目发明了露天矿山的无人运输系统，并在此基础上进行了大量的产业化落地研究和应用。整个项目融合传感器技术、高精地图技术、高精度定位技术、5G高速网络、人工智能调度等技术，实现“车-路-云”一体化的矿山无人运输系统。
五、 工业以太网、现场总线和无线网络在工业物联网中的应用比较。
在工业物联网中，工业以太网、现场总线和无线网络各有其独特的优势和应用场景。以下是对这三种技术的详细比较：
1. 工业以太网
优势：
高带宽和低延迟：工业以太网提供高速数据传输，适用于需要大量数据交换和实时通信的应用场景。
广泛兼容性：许多设备制造商支持以太网功能，使得集成和扩展相对容易。
强大的网络管理能力：工业以太网交换机可以有效地管理和维护复杂的网络结构，确保稳定运行。
应用领域：
控制系统和自动化设备之间的通信。
需要高可靠性和高性能的数据传输场景。
2. 现场总线
优势：
实时性好：现场总线能够实现设备间的实时数据传输和通信，特别适合对实时性要求较高的场景。
成本效益：相比其他有线或无线技术，现场总线通常具有较低的成本。
灵活性：现场总线支持多种协议，能够与其他设备无缝连接，实现数据共享和分析。
应用领域：
生产线自动化控制。
设备状态监测和数据采集。
3. 无线网络
优势：
灵活性和易于部署：无线网络如Wi-Fi、蓝牙、Zigbee等，具有灵活的部署方式和较低的安装成本。
覆盖范围广：无线技术可以覆盖更广泛的区域，适合分布式或移动设备的通信需求。
应用领域：
远程监控和自动化控制。
数据采集和设备互联。
