“物联网+”是指将物联网技术与各行业深度融合，通过智能感知、数据互联和自动化控制，推动传统产业升级和创新应用发展。其核心是利用物联网的实时数据采集、传输与分析能力，结合云计算、人工智能等技术，优化生产流程、提升管理效率并创造新服务模式，广泛应用于智慧城市、工业制造、农业、医疗等领域，实现万物互联的智能化生态。以下是关于“物联网+”含义的介绍：
一、核心定义：超越传统物联网的融合范式
“物联网+” (Internet of Things Plus) 是由工业自动化巨头ABB提出的概念，其本质是 “物、服务与人的深度互联” (物/服务/人三位一体)，而非仅限于设备间的简单连接。它代表制造业向智能化服务转型的新范式，通过整合物联网技术与高级服务能力，实现生产系统的协同优化和价值重构。与传统物联网相比，“物联网+”的核心差异在于：
- 连接对象升级：从“物-物互联”扩展到“物-服务-人”的闭环
- 目标深化：从数据采集转向决策优化与服务创新
- 技术融合：与AI、云计算、区块链等新兴技术深度结合
- 关键区别：传统物联网侧重设备自动化(如传感器监测)，而“物联网+”强调通过数据驱动服务重塑产业生态。
二、核心架构与技术支撑体系
1. 技术分层架构
| 层级 | 核心技术 | 功能作用 |
|---|---|---|
| 感知层 | 智能传感器、RFID、机器视觉 | 实时采集物理世界数据（温度/位置/状态等） |
| 网络层 | 5G/6G、LPWAN、边缘计算网关 | 低延时高可靠数据传输，支持海量设备接入 |
| 平台层 | 云计算平台、区块链数据库、AI分析引擎 | 数据存储、可信交互与智能决策生成 |
| 应用层 | 预测性维护系统、C2B定制服务平台 | 输出具体场景的智能化服务 |
2. 关键技术突破点
- 区块链+链式结构：确保数据不可篡改，构建可信协作基础
- AI驱动预测分析：例如设备故障预测准确率提升40%，减少非计划停机
- 数字孪生技术：物理实体与虚拟模型的实时映射，优化生产参数
三、应用场景与价值创造(附行业案例)
1. 工业领域：智能制造升级
案例1：ABB矿山设备改造
通过“物联网+”方案实现磨机驱动系统状态监测，设备寿命延长30%，能耗降低15%
案例2：预测性维护
工业设备植入传感器，提前72小时预警故障，维修成本下降50%
2. 服务模式创新
| 模式类型 | 典型案例 | 价值创造 |
|---|---|---|
| C2B定制服务 | 开放制造能力承接个性化订单 | 提升设备利用率20%+ |
| 数据金融服务 | 基于设备运行数据的保险/融资服务 | 降低中小企业融资门槛 |
| 共享产能平台 | 工厂闲置产能云端调度 | 资源利用率提升35% |
3. 城市与民生领域
- 智慧能源：电网实时监测降低线损，碳排放减少12%
- 智慧医疗：可穿戴设备+远程诊断，急诊响应效率提升40%
- 智慧农业：土壤墒情自动灌溉系统，节水50%且增产18%
四、与传统物联网的本质差异
通过对比表揭示核心升级点：
| 维度 | 传统物联网 | 物联网+ | 差异本质 |
|---|---|---|---|
| 连接主体 | 物-物连接 | 物+服务+人协同网络 | 从自动化到智能化协作 |
| 数据价值 | 状态监控（What） | 决策优化（Why/How） | 从描述到预测与处方 |
| 技术重心 | 传感器/通信硬件 | AI+区块链+云边协同 | 单一技术到融合生态 |
| 商业模式 | 设备销售为主 | 数据服务+生态平台分成 | 价值链条重构 |
典型例证：传统物联网监控机床温度(被动响应)，而“物联网+”可分析温度波动规律，自动调整生产计划并触发备件订购服务。
五、未来发展趋势
- 生态平台化：龙头企业构建行业级平台(如ABB Ability)，占据生态核心地位
- 垂直领域深化：工业互联网(IIoT)增速领先，占应用场景的40%
- 可信交互升级：区块链技术解决跨企业数据共享的安全顾虑
- 边缘智能普及：70%数据处理将在设备端完成，降低云端负载
核心总结：“物联网+”是制造业数字化转型的高级形态，其内核是通过 “连接泛在化、数据资产化、服务智能化” 重构产业价值链。它不仅是技术迭代，更是生产关系从“设备主导”向“服务主导”的范式革命。
