导读：工业物联网感知层作为物理世界与数字世界的桥梁，是数据的第一入口。现实情况下，由于感知层数据来源非常多样，来自各种多源异构设备和系统，因此如何从这些设备和系统中获取数据，是工业物联网面临的第一道门槛。在工业领域，感知即通常所说的工业数据采集。

  工业数据采集利用泛在感知技术对多源异构设备和系统、环境、人员等一切要素信息进行采集，并通过一定的接口与协议对采集的数据来进行解析。信息可能来自加装的物理传感器，也可能来自装备与系统本身。

  《智能制造工程实施指南（20162020）》将智能传感与控制装备作为关键技术装备研制重点；针对智能制造提出了“体系架构、相互连通和互操作、现场总线和工业以太网融合、工业传感器网络、工业无线、工业网关通信协议和接口等网络标准”，并指出：“针对人机一体化智能系统感知、控制、决策和执行过程中面临的数据采集、数据集成、数据计算分析等方面存在的问题，开展信息物理系统的顶层设计。”

  这里面蕴含两方面信息：一是工业数据采集是智能制造和工业物联网的基础和先决条件，后续的数据分析处理依赖于前端的感知；二是各种网络标准统一后才能实现设备系统间的互联互通，而多种工业协议并存是目前工业数据采集的现状。

  广义上，工业数据采集分为工业现场数据采集和工厂外智能产品/移动装备的数据采集（工业数据采集并不局限于工厂，工厂之外的智慧楼宇、城市管理、物流运输、智能仓储、桥梁隧道和公共交通等都是工业数据采集的应用场景），以及对ERP、MES、APS等传统信息系统的数据采集。

  如果按传输介质划分，工业数据采集可分为有线网络数据采集和无线 工业数据采集的特点

  工业数据采集具有一些鲜明的特征，在面对具体需求时，不同场景会对技术选型产生一定的影响，例如设备的组网方式、数据传输方式、数据本地化处理、数据汇聚和管理等。

  如果是新建设的工厂，应从最开始的规划阶段考虑车间、厂级和跨地域的企业级工业物联网应用要求，在没有历史包袱的情况下，通过制定标准，综合评估现场的电磁环境抗干扰要求、数据带宽要求、传输距离、实时性、组网时支持的设备节点数量限制、星形或Daisy-Chain网络拓扑、后期扩展性等因素，选择正真适合的技术路线，并设计好OT与IT互通的接口，这将大幅度的降低数据采集的难度和工作量。

  工业数据采集体系包括设备接入、协议转换、边缘计算。设备接入是工业数据采集建立物理世界和数字世界连接的起点。设备接入利用有线或无线通信方式，实现工业现场和工厂外智能产品/移动装备的泛在连接，将数据上报到云端。工业数据采集发展了这么多年，存在设备接入的复杂性和多样性。

  例如风力发电机利用力传感器实现风机混凝土应力状态的实时在线监测，为风机混凝土基础承载力的评估提供相关依据，同时利用加速度传感器采集振动信号，在风力发电系统的运行过程中，实时在线监测振动状况并发送检测信息，根据检验测试信息有效控制风机运转状态，避免由于共振而造成的结构失效，并对超出幅度阈值的振动进行安全预警。

  工业数据采集关于数据的界定是非常广义的，它可能来自通用控制器运行时的关键指标，或者传感器采集的某个物理量，或者单纯一个身份标识信息，比如RFID标签EPC数据区定义的标签ID、广播报文中携带的唯一MAC地址等，通信双方彼此交换的可能仅仅是简单的身份信息，完成一次确认，无须多余信息，虽然通信双方有能力携带额外信息。

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