智慧城市 | 物联网与区块链结合打造智慧城市，那么智能工业还会远吗

随着全球许多城市正在寻求优化其流程和改善生活条件，智慧城市概念正在全球范围内引起关注。基本上来说，智慧城市是一座高度连结所有日常生活事物的城市，例如：交通控制，公共交通，废物管理和街道照明，都是透过数百个智慧传感器连接和监控来收集和传输数据。城市规划者和企业可以使用这些数据，做出更明智的城市规划决策。

对于智慧城市交易来说，分布式分类账技术或区块链技术就相当重要。由于许多新机器和设备突然变得智慧化，因此创建、传输、追踪和储存数据会变得更多。基本上，当智慧城市中有如此多的物联网机器相互通讯时，不可避免地会发生数据冲突，这可能会阻止优先级处理数据(如火灾警报)的能力。同样，物联网机器之间的微交易和支付也因为增加，这如何达到快速和安全处理就变得很重要。

物联网机器之间的通讯是通过低功率广域网M2M通讯来达成，服务提供厂商会根据其重要性，确定个别数据处理的优先级，以协调整个城市的物联网数据使用方式;如果将大量数据储存在区块链中，即可减轻集中式服务器负担。此外，基于区块链的支付解决方案也可以快速，轻松地通过区块链处理所需的微交易。

5G手机的横空出世让大众一阵狂喜，人类终于要进入5G时代。5G的商用不仅意味着上网更快，还有那些只在科幻里才存在的人工智能、自动驾驶、物联网也极有可能实现，以及今年在政府工作报告中提到的“智能+”也不再遥远。从工业领域来看，IDC预测，到2020年全球将有超过50%的物联网数据将在边缘处理。而边缘设备只能处理局部数据，无法形成全局认知，因此实际应用中仍然需要借助云计算平台来实现信息的融合，可以说，云计算与边缘计算正逐渐成为支撑物联网的两大支柱。

工业互联网分成“工业”和“联网”两部分，有人认为国内总体工业水平偏低，产业升级需求更迫切，有人认为对于工业物联网来说，对信息安全的要求，一定要比消费物联网更高。那么，对于中国的工业领域来说，是升级换代压力更迫切？还是信息安全压力更为迫切？

互联网技术背后隐含的是互联，数据的收集以及对数据的深度分析，就是智能和自主。针对工业物联网，美国提出了工业互联网，欧洲提出了工业4.0，中国提出了中国制造2025，都表述了更高层次的工业升级改造应该达到的水平。反观国内的实际生产状况，现在很多工厂还处于工业1.0、2.0、3.0阶段，很少看到真正的4.0企业。1.0阶段面临的问题是如何收集数据，问题在于，要么设备比较老，没有接口提供设备状态;要么有数据接口，但生产厂商没有购买相应的服务，如果用户想让机器生产厂商提供数据，需要额外付费，或者产线上的设备来自不同的生产厂商，它们之间没有互联互通，或者机器设备和MES系统(制造企业生产过程执行系统)、整个工厂的管理系统也来自不同的厂商，它们之间也没有实现互通，总之不同的厂商面临不同的问题。因此，需要通过一些开放的标准化解决方案来推动数据收集、数据分析更快落地。

另外，关于安全，如果离开安全，解决方案就像建在沙滩上的建筑，不牢靠。张宇介绍英特尔的思路是，无论在国内还是在国外，都应该推动开放的安全标准，基于开放标准所做的策略、解决方案、产品才能被更多的用户认可和使用。

20年前，工业和物联网完全不相干，工业体系的设备商非常专注于工业本身，互联网公司也不关心工业，两者有明显界线。如今，两者的界线变得越来越模糊了。国内的互联网大厂都在看工业互联网，而且在组建自己的工业节点。传统的工业设备商，都在看怎么样把互联网技术运用到工业体系来。再过十年，这一融合的趋势将会变得更加明显。

随着5G的部署，带宽会越来越宽，传输延时越来越低，而且 5G可以做通信信道隔离，使得不同应用之间降低干扰。但是张宇认为，在工业物联网领域，光有5G还不够，因为5G承载了TCPIP协议，实际上它的服务质量不能完全保证，它是把一个包从A点放到B点，在中间可能经过若干个节点的转发，每一个节点转发过程中都会产生延时，这个延时怎么控制目前的协议还没有完全解决。工业领域对延时的要求更加苛刻，如果把5G技术用于工业领域必须有新技术辅助。TSN(时间敏感网络)就是针对以上问题的解决方案。英特尔看到5G、无线Wi-Fi，工业Wi-Fi等及时在工业应用中所面临的挑战，因此在业界与国际标准组织合作，来推动最新通信技术在工业领域的落地。

在工业物联网引用中，英特尔以场景驱动切入。张宇解释，第一，场景保证了和终端客户的契合度；第二，从场景出发，很多技术点(比如：机器视觉、AI、边缘计算、工业物联网平台)都有一个落地点，用户知道最终要解决什么问题。整个产业链的上下游可以一起讨论如何做产线的设备管理、性能监控、良率提升、质量过程控制等。概念清晰以后，算法、计算平台、硬件体系也就更容易做出来。有了边云协同架构，也很容易的和工业物联网平台供应商展开很有效对话，大家以场景作为共同关注点构建整体方案，在构建和落地过程中，大家对自己的工作范围也非常明确，自然在价值分享上也会比较清晰，最终可以实现共赢。