物联网是驱动工业4.0发展的关键性技术，智慧互联可以帮助工业生产线进行广泛的优化和精准的预测，AR作为一种可视化工具，为物联网提供了极大的附加价值。
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The Internet of things (IoT) is the inter-networking of physical devices, vehicles (also referred to as "connected devices" and "smart devices"), buildings, and other items embedded with electronics, software, sensors, actuators, and network connectivity which enable these objects to collect and exchange data.
——Wikipedia
”
根据维基百科的解释，物联网是一种让物理设备、汽车、房屋智能化的技术，它们之间可以自由地传输数据。配备物联网的智能设备一般具有以下三个特征：
- 通过独特的地址或命名系统被识别。
- 可以联网。
- 可以与终端用户或其他自动化元件进行交互。
从共享单车的“唇枪舌战”看物联网的意义
我们熟悉的共享单车就是物联网的一个具体应用，一副物联网智能锁为它赋予了共享的意义。它具备上述三个特征：每辆单车都有自己独一无二的识别码，借助互联网，可以与手机App或控制终端进行数据交互。
最早涉足共享单车领域的是ofo小黄车和摩拜单车，在智能锁方面，它们分别采用了Token模式方案和物联网智能终端方案。摩拜单车投资人马化腾和ofo的投资人朱啸虎在朋友圈曾就物联网智能锁进行了公开的“唇枪舌战”。
本图来自智东西
摩拜单车的物联网智能终端方案需要手机的数据传输才能发挥作用，为运维降低了成本，也能更准确地获取用户数据；ofo小黄车采用的Token模式方案只需处理器、通信、存储以及软件设计，就能够自行执行通信数据，但数据传递的缺失，让它的运维成本近1000元/辆，远超单车本身的成本。
物联网智能锁得以解决生态闭环的问题。ofo小黄车后来也引入了物联网智能锁，并在近期获得了高达7亿美元的E轮融资，继续与摩拜单车进行着不相上下的“较量”。
大概率来看，这两款单车会继续“撕”下去，商业模式的较量是一方面，另一方面是物联网智能锁为它们创造良好用户体验、收集分析出行数据和持续降低运维成本奠定了基础。
大批量、大规模的工业设备为物联网的进一步铺开和发展奠定了基础，借助传感器、智能机器和遍布的网络，人们可以控制生产线上每个独立部件。中心数据聚合系统可以收集并分析整个供应链上的状态数据，并且对错误、资源短缺和需求变化作动态反馈，减少了资源浪费和停机时间，保证了安全性、可持续性和更大的吞吐量。
物联网只能传递数据，无法传递场景
我们不可否认物联网的意义，形象来讲，它就像是设备之间的语言，为设备的互联通信带来了极大的方便，但对于用户来说，它还是略显抽象，杂乱无章的数据有些晦涩难懂，间接降低了工作效率。
举一个简单的例子，下图是某段石油管道的阀门工作状况，不同的颜色显示了石油管道物联网阀门功能状态的数据流，绿色代表正常，红色代表异常。左右图虽然都传达了数据的正误，但左图并未反映阀门的空间位置，为问题分析带来了困扰；而右图的信息结合了位置可视化，更容易发现问题阀门是由管道南部的干扰引起的。
从上面的例子我们可以看出，在物联网应用的场景下，远程数据传输和空间交互同样重要。
在一家部署物联网的工厂中，生产线上的数据被发送到中央存储库，控制室的操作员负责对其进行监控和分析。在大多数情况下，这些中央控制室离实际需要数据的地方很远，然而现场工程师需要与中央控制室进行远程合作，才能诊断出故障。在这种情况下，现场工程师需要口头提出要求，而在中央控制室的操作员不了解现场工程师所在的空间参考信息，为协作解决问题带来了很大的障碍，降低了工作效率。
只有同时解决远程数据传输和空间交互这两个方面的需求，才可能真正解决工业远程协助的问题。
但是在复杂的工业环境中，例如室外重型机械和油气管道现场，环境的多变与恶劣性注定无法安装屏幕或者计算机，无法进行数据传输和空间交互。
这个问题真的就无从解决了么？
AR可视化能力帮助物联网传递场景
上面这个问题其实可以用AR来解决。
物联网的应用，已经不仅仅是物体与物体相连这样简单的模式，还会考虑用户体验和人机交互，例如AR技术结合物联网技术，引入可视化，让看不见的连接变为看得见的UI和数据。
工人按照Google Glasses的提示进行布线
可以先看看波音公司的例子。波音公司在造飞机的时候，充分利用了AR的可视化能力。飞机中拥有巨量且复杂的电子线路，在进行这些工作时，工程师需要对照的功能手册进行处理，这是一个耗时耗力且严重耽误工期的一项工作，但波音公司使用Google Glass对这项工作进行了整理，效率提升了25%，出错率降低了50%。
波音案例中的AR系统
以亮风台深度整合软硬件的HiAR Glasses为代表的AR眼镜，或装有亮风台“幻镜”这类增强现实App的智能移动设备，通过无线连接为网络数据提供了无处不在的接口，传输现场工程师的视野，帮助中央控制室“感同身受”地理解现场状况，并在短时间提出最有效的解决方案。
对于现场工程师来说，操作并不复杂，只要启用AR设备，并指向问题场景。AR设备使用摄像机扫描场景，识别现场设备的传感器对象并重建其空间模型，结合物联网应用程序自动收集连接到中央存储库的可用传感器列表，并在AR设备中的传感器确切位置上显示设备本身的信息。信息还可以追溯，工程师还可以搜索诊断故障所需的历史数据。
因此，AR可视化的数据不仅包含了物联网传感器的固有信息，而且还提供了空间位置关系。即使是最脏、最偏远的石油管道，高温的喷气发动机或大型的金属印刷机等，人们都可以借助AR技术，对操作过程中的虚拟数据进行空间可视化分析。
AR可视化还可以进行定制，从而加快对数据的解释，并更好地突出问题所在。例如可以使用颜色映射的三维流场覆盖在管道上，进行压力和温度的显示，允许操作者“可视化”管内流体的行为，加快参数调整和故障检测流程。
AR结合物联网的几个应用场合
复杂机器维修服务
大型机器的组织和维护是十分繁琐的，例如飞机、机车等，它们的服务和维修不仅缓慢而且昂贵，但是何时会出问题又无法预测，所以技术员需要花费大量的时间测试与隔离问题，以便确保机器正常使用。有了物联网和AR技术相结合，计算机可以对机器性能数据进行预测分析，再利用AR将分析结果可视化。维修技术人员通过AR确保维修工作的正确和有效。
例如GE运输系统使用PTC的 ThingWorx和Predix软件分析每年1300个机车引擎维修所带来的效率提升；亮风台与中联重科合作的AR辅助培训，将AR技术与智能终端结合，运用在设备维修、操作培训中。工作人员可快速获取准确指导，辅助操作，在降低学习成本的同时，提高工作效率和安全性。
亮风台与中联重科合作的AR辅助培训
机械设备的监测和诊断
许多机械部件，如发动机、泵、管道和工业机器，都装有大量的传感器进行设备参数监测，如温度、压力、速度、扭矩或湿度。这些测量参数不仅用于了解机器性能，而且用于监视和正确性验证。使用AR设备，操作者可以在机器运行时实时测量并可视化，进行实时功能诊断。
例如DAQRI帮助KSP Steel的工程师在重型机械车间内使用AR看到设备的各项参数；亮风台为中海油提供AR设备巡检方案，在巡检过程中，操作人员可根据AR眼镜的指示，规范化完成巡检流程。同时，AR眼镜与其他设备互联互通，并将数据可视化，操作人员将第一时间了解设备运行情况，提高巡检效率。
亮风台为中海油提供AR设备巡检方案
保证数据驱动文件质量
操作员在测试设备的时候，会撰写手工报告并发送至中央数据库，作为认证和质量评估的基础。使用AR设备可以对正在测试的组件进行可视化测量，并且参考被测组件的物联网数据，以报告异常。
产品设计可视化
在设计机电产品的过程中，测试原型可以帮助发现设计缺陷。但是这个过程中的许多分析对象是人眼不可见的变量，在通过嵌入式传感器测量之后，对这些变量进行分析，以便为后续的设计迭代提供反馈。在某些情况下，AR可以在这些变量上提供即时的视觉反馈，这样设计团队可以在测试阶段讨论问题，并在运行时同时调整对象设置，加快决策过程。
智慧城市基础设施维护
大多数城市基础设施位于室外和难以进入的区域，这使得嵌入式屏幕很难使用。这种情况下AR的无屏化可以为公安机关和警察对城市监督提供便利，从实时数据可视化中检测故障点，轻松地记录基础设施的状态。
提高操作人员的安全性
AR也可以被用来为操作人员提供安全信息，例如DAQRI显示热像仪显示可视化的热像图，从而为作业者提供触碰安全区域的提示。
随着工业4.0时代的进一步渗透，工业自动化是不可避免的趋势，而AR为工人们参与工业决策提供了一个好的方式。
AR结合物联网大数据，我们很难预测未来的工业会成为什么模样。
但不变的是，它一定会更高效，更好理解。
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