場站通常是以運(yùn)營為核心，通過組織人員、設(shè)備運(yùn)營，對外提供服務(wù)，產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)或社會效應(yīng)，因此運(yùn)營的效率、成本、可靠性是一個(gè)場站的根本。

通過傳感器、表計(jì)、攝像頭獲取場站的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集和監(jiān)控。這里的坑是傳感器協(xié)議種類多且復(fù)雜，會導(dǎo)致系統(tǒng)架構(gòu)復(fù)雜，最終系統(tǒng)難以實(shí)現(xiàn)、BUG多、工期長。想避免這種問題，需要抽象一個(gè)高內(nèi)聚、低耦合的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)架構(gòu)，比如像基礎(chǔ)通信、物模型、平臺協(xié)議等通用模塊要能夠抽出來，而像采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、轉(zhuǎn)發(fā)模塊要能夠可配可換，滿足需求的多樣性。下圖是三三開源物聯(lián)網(wǎng)平臺架構(gòu)圖供參考。

圖1 三三開源物聯(lián)網(wǎng)平臺架構(gòu)圖

對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，挖掘數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和潛在價(jià)值。這里的坑是數(shù)據(jù)量會隨著時(shí)間的增長變的特別巨大，要求數(shù)據(jù)入庫足夠快的同時(shí)又滿足查詢分析的需要，會面臨極大挑戰(zhàn)。想要在性能上滿足要求，要根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)寫多讀少、以設(shè)備和時(shí)間為主要關(guān)注點(diǎn)的特點(diǎn)，選型數(shù)據(jù)庫、中間件，設(shè)計(jì)表結(jié)構(gòu)、分庫分表方案等。

利用人工智能技術(shù)，實(shí)現(xiàn)故障預(yù)警、智能管理和優(yōu)化控制等功能。這里的坑是大概率會出現(xiàn)特征數(shù)據(jù)少、樣本不足導(dǎo)致模型無法收斂情況。比如某種故障的圖片，一個(gè)月下來也不會有幾張，這樣AI沒有辦法學(xué)習(xí)到可用的模型。這種問題是業(yè)內(nèi)難題，要想規(guī)避，首先是對特征仔細(xì)分析和定義，看是否有別的特征可以替代，再就是有一些技術(shù)可以嘗試，比如小樣本學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、樣本增廣等。

圖2 三三物聯(lián)網(wǎng)平臺AI視頻分析應(yīng)用

通過計(jì)算機(jī)建模技術(shù)，將場站物理空間映射到數(shù)字空間，讓場站的可視化展示完全貼近真實(shí)情況。這里的坑是當(dāng)前建模成本比較高，建模手段多樣，如果選擇不慎，會面臨成本高、超預(yù)算、工期長等問題。因此，一定要仔細(xì)分析自己的實(shí)際需要，考察各種方式建模的成本，在效果、需求和成本間找到平衡，選擇合適的技術(shù)。

圖3 化工廠數(shù)字孿生體

通過定位技術(shù)，將人員、車輛等移動目標(biāo)的位置映射到數(shù)字空間，經(jīng)常用于動態(tài)感知、巡檢打卡、軌跡管理。這里的坑是定位技術(shù)有很多種，每種精度、成本、場景都不同，稍有不慎，會面臨成本高、效果不達(dá)標(biāo)等問題。定位技術(shù)的選擇要根據(jù)自己的實(shí)際精度需要、部署條件、成本，選擇合適的技術(shù)。

圖4 基于三三物聯(lián)網(wǎng)平臺的定位

然后是硬件選型、軟件選型，如果軟件部分要自己開發(fā)的話，就需要經(jīng)過這一系列的軟件開發(fā)流程：架構(gòu)設(shè)計(jì)（包括技術(shù)路線、協(xié)議、接口、數(shù)據(jù)庫、安全等架構(gòu)設(shè)計(jì)要素）、原型設(shè)計(jì)、代碼實(shí)現(xiàn)、測試、部署等。最后是軟、硬件安裝、試運(yùn)行、正式上線使用。