和缩影，但目前的建设中存在着数据压力不平衡、感知节点数量少、无线传感能力 有限、非结构化数据分析能力不足等问题。 本文首先分析了国内外的研究现状，通过需求分析确定了满足绿色环保需求、 高效快捷需求、安全防范需求和智慧人文需求为系统的开发目标，并做出了以下工 作：1）进行了信息平台的总体设计，提出了园区的整体技术架构和功能架构，并对 传输网络、传感系统等组成部分进行了设计；2）针对园区海量数据采集和传输的需 输的需 求，采用了组网方式多、节点增删灵活、能耗低、节点容量大的 ZigBee 技术，对其 传感器节点、路由器、协调器等系统硬件和采集节点、路由器、协调器等系统软件 进行了设计，并将这一方案应用于园区的海量环境数据采集和传输，实现了环境智 能监测的采集层和传输层的各项功能；3）针对安保功能、环境灾害救援功能、智慧 物流功能等对于视频的需求，采用了以光流场分析技术为基础的智慧视频用于目标 程度，设计了基于卷积 神经网络的学习机用于系统的深度学习和在线升级，完成了智慧视频为多项功能服 务的目标，实现信息的互联互通。 文章所采用的 ZigBee 技术很好地解决了智慧园区对于海量无线传感数据的采集 和传输问题，并利用智慧视频技术实现的行为检测和识别功能用于多项服务，以这 两项技术为基础的信息平台很好地满足了智慧园区的实际需要。 关键词 物联网；智慧园区；信息平台；ZigBee；智慧视频

企业上报了重大危险源视频 65 路，重大危险源传感器 261 路，但只有 8 路视频和 16 路传感器数据接入了应急响应中 心。并且缺少震动传感器对设备状态进行监测，以及无安全阀 的在线监测手段 举例：美福石油（一期试点） 目前，化工园区企业均有自建安全生产自动 化 DCS 控制系统，对于毒性气体重大危险源、爆 炸品重大危险源、易燃气体重大危险源以及其他 类重大危险源设置有各类传感器和视频探测器进 行监测。但是部分企业重大危险源的视频摄像头 行监测。但是部分企业重大危险源的视频摄像头 不清晰，各类传感器监测信号接入数量不足， 故 障老化严重，部分安全生产设备未设置监测设施， 并且无全园区高空角度的有效监控手段，诸多问 题导致当前园区安全监管仍存在缺陷。 10 （二）园区建设现状 1 、总体情况 - 环保形势 废水污染 TOC、COD、PH 大气污染 光气、氯气、 二氯甲烷 土壤污染 汞、砷、铅、锌、 铬 大气污染 划日常业务所需 电子化管理程度低，不利 于业务信息化，影响办公 效率 8 传感信息数 据 供水传感信息数 据 供水公司 11 家生活用水、 5 家工业用 水压力传感数据 近 100 个大用户流量监测点传 感数据 监测点不够，不能满足需 求 9 蒸汽传感信息数 据 兴港热网公司 8 条蒸汽管线温度、流量、压 力传感数据，每 10 分钟更新 一次，安装在始末端 监测点不够，不能满足需 求

Al ( 如 ChatGPT, 图像识别 ) 具身 Al ( 如家庭机器人，自动驾驶 ) 环境 静态、封闭的数字世界 动态、开放的物理世界 输入 单一或特定模态 ( 文本、图片 ) 多模态、实时传感器数据流 输出 数字信号 ( 文本、标签、概率 ) 物理动作 ( 移动、抓取、说 话 ) 目标 模式识别、内容生成 在环境中完成具体物理任务 学习 基于大规模静态数据集 通过与环境的实时交互和试错 、特殊仿生 . … ■ 具身智能的核心技术 □ 具身智能的分类 ( 按形态 ) —— 智能汽车 / 无人机 / 无人船 > 智能汽车、无人机、无人船等设备，本质上也属于具身智能。 它们通过传感器 ( 摄像头、雷达等 ) 实时感知周围环境，并利用 Al 算法进行数据处理和分析， 从 而实现自动驾驶、自主导航、自动避障等功能，符合前面说的具身智能定义。 ■ 具 身智能的核心技术 □ 具身智能的技术体系 从整体来看，具身智能可以分为本体、大脑和小脑。 小脑 ● 运动控制 器 ● 动作大模 型 灵巧手 旋转关节 线性关节 大脑 ● Al 大模型 ● 控制系统 外部传感器 内部传感器 决策 感知 执 行 执行 本 体 脑也可以分为本地 脑和云 脑，也是快慢脑。 小脑 本体 M 大脑 ( 云端 ) M l 大脑 ( 本地 ) ■ 具身智能的核心技

文件推动企业完善物联网络建设，并通过本项目进一步提高安全监管水平。 第二章 系统总体思路 2.1 设计思想 通过工地可视化系统为政府、企业、现场工程管理，提供了先进技术手段， 通过安装在建筑施工作业现场的各类传感装置，构建智能监控和防范体系，就能 有效弥补传统方法和技术在监管中的缺陷，实现对人、机、料、法、环的全方位 “ ” “ ” 实时监控，变被动 监督 为主动 监控 ；同时，其也将为安全生产监督管理 提高项目管理和现场管理的效率。 3.1.2 系统组成 系统功能模块包含实名制考勤、人员安全管理、可视化监控、中心管理、 塔 吊安全监控、环境监测、 车辆管理等模块。硬件组成分为三级架构，分别为 以摄 像头、传感器为主的前端感知层；以带以计算、传输、控制为主的中间 层；和以 平台软件，中心存储、计算功能为主的控制中心。 3.2 系统功能 3.2.1 总体应用设计 系统业务分为中心管理、视频联网、人员管理、环境管理、起重机械管理、 工地监控系统拓扑图 如上图所示，建筑工地视频监控系统架构由三部分组成：前端施工现场、 传 输网络、监控中心。 1) 工地前端系统 工地前端系统主要负责现场图像采集、录像存储、报警接收和发送、传感器 数据采集和网络传输。 前端监控设备主要包括分布安装在各个区域的碗型鹰眼全景相机、高清红 外 模拟摄像机、高清网络摄像机和网络硬盘录像机， 用于对建筑工地的全天候 图像 监控、数据采集和安全防范，

环境数据处理单元............................................21 4.5.2 温湿度传感器....................................................22 4.5.3 水浸传感器.......................................................24 4.5.4 供配电系统 通过前端数据采集设备与平台软件可以对各子系统进行关联： 当周界防御或火灾报警设备被触发时，有预置功能的摄像机还能自 动转到预置点，按需设置联动录像功能；预设的报警能弹出窗口， 并配合电子地图显示；当温湿度传感器检测到异常时，自动开启空 调或调节空调参数，操作时可以联动相应位置的摄像机，对整个操 作工程进行全程管控。  语音对讲 在门禁刷卡处配置语音对讲设备，当巡检人员忘记带门禁卡时， 通过对 机房前端系统设计 4.1 机房概述 机房根据应用行业的不同又分为计算机机房、电信机房、控制机 房、屏蔽机房等类型。不同的机房随着等级、应用及设备数量的不 同，面积从几十平米到几千平米不等，所以视频及传感器数量随之 也变化较大，需要针对每个项目具体选定，但机房的整体架构大体 如下： 图表 2 机房平面图 4.2 机房监控系统概述 机房前端系统包含了视频监控、门禁控制、环境监测、动力监 测

控制论；1950 年，艾伦·图灵发表了具有划时代意义的“图灵测试”； 1954 年，世界上首台可编程的机械臂“Unimate”诞生；1956 年，达特 茅斯会议正式确立了人工智能这一学科。但受限于早期算力和传感器 技术的局限性，相关应用仍处于探索阶段。 2. 产业化突破与日本引领（1960s-1980s） 1960 年代末，日本川崎公司率先将通用机器人技术应用于摩托 车和汽车焊接细分领域，推动了专用工业机器人的产业化进程。进入 配置。同 一时期，人工智能技术在专家系统（Expert System）领域取得了一定 进展，但通用智能的“灵感”仍未出现。 3. 多元发展与国家战略（1980s-2000s） 随着电子技术与传感器的不断进步，机器人技术开始从“理想中 通用”到“现实中专用”再到“现实中形态通用”的方向发展。此后，Scara 机器人、Delta 并联机器人、移动复合机器人等新形态相继问世，与 产业端的 3C 以机械结构、伺服电机、减速器等硬件为核心，软件多为控制系统，AI 含量较低。 2 应用场景集中 主要集中在工业制造（如汽车、电子组装）和特定服务场景（如物流、清 洁）。 3 产业链结构清晰 上游为零部件（传感器、电机、减速器），中游为机器人制造，下游为场 景应用，区域化分工明显（如日本、德国主导高端硬件，中国在低成本制 造上占优）。 4 资本与政策导向 以政府补贴和工业升级需求为主，资本集中于成熟企业，创新多为增量优

未发布 智慧环保建设内容——标准规范体系 Text Text Text 感知层 标准 应用层 标准 跨层技术 标准 服务支撑 层标准  传感器技术标 准  传感器基础通 用标准  传感器方法标 准  传感器产品标 准  短距离传输与 自组网技术标 准  无缝的整合和 控制下层网络 和感知层的各 类信息和设备， 并能对上提供 整体、同意的 运行支撑 特色 “ 新理念”：基于智慧环保“五个一”工程，进行物联网建设工程方案设计，使感知、传输、应 用、决策有机结合，使工程实现“有思想，能感知、会表达、能体验”。 “ 新思路”：采用天空地一体化立体传感方式，将传统物联网方式与空间信息技术相结合， 摆脱了传统物联网中 RFID 的狭义定义，使感知更全面、方式更灵活，使物联网在环保中的应用 更可持续发展。 “ 新方式”：采用一张图工程做为应用基

• 可视化事件跟踪 挑战 • 近千万辆轿车、轨道交通、快速公交系 统 • 高并发事件及数据流的实时处理 • 海量非结构化大数据的组织与分析 • 压力传感 器 传感 • 速度 传感器 器 • 生物 传感器 • 温度、湿 度…… RFID • 射频天线扫 描 • 电子标识 摄像 • 高速拍照 头 • 高清摄像 头 3 车地双向实时无线通信网数传电台 政府专网 Internet

Insights 数字孪生有什么要求 • 保真度要求 • 扫描频率（设备是否经常更改设置？） • 数据延迟、连接细节（实时性如何？） • 3D 模型，详细视图 • 遥测数据叠加 • 扫描仪、传感器、物联网 • 远程位置的安全性、身份验证、访问、可用性 构建数字孪生的三个关键挑战 访问物理系统数据 创建生动的 数字映射 驱动最佳收益 Amazon IoT TwinMaker 通 rights reserved. Amazon IoT TwinMaker – 工作原理 Amazon IoT TwinMaker 数字孪生 运营 规划 运营和维护历史数据 实时流程数据 实时IoT传感器数 据 CAD/BIM 模型 点云扫描 视频源 地理空间 元数据 基于统计学和物 理学的模型 集成的资产模型 3D视图 见解 最终用户应用程序 Amazon IoT TwinMaker Managed Grafana或亚马逊云科技合 作伙伴的产品将数字孪生 集成到支持3D的应用程序 中，以便最终用户监控和 改进运营 数据连接器 多个来源：融合不同来源的数据（例如 IoT 传感器 数据、视频源、文档和维护历史记录） 数据保持原样：连接到现有数据源，无需将数据移 动到中心位置 与 Amazon 集成：Amazon IoT SiteWise、S3 和 Kinesis Video

先进轨道交通装备 农业机械装备 新一代信息技术 节能与新能源汽车 航空航天装备 新材料 大力推进智能制造 5G 物联网 现代设备管理、 故障诊断及维修技术 | XIAIDAE 1 智能传感技术 人工智能技术 自动控制技术 智能装备技术 计 算 机 网 络 技 术 现 代 管 理 技 术 管理 装 备 和 产 品 智 能 化 生 产 过 程 智 能 化 管 效益升级 生产优化 设备预测 能效提升 质量预警 安 全 研判 应急决策 开放平台 区 块 链 摆 质检设备 88 应用平台 实时采集、 计量设备 乡 物联网 图仪器仪表 运维平台 传感设备 运营平台 回 智能设备 数 字 化 安 环 数 字 化 物 流 数 字 化 仓 储 数 字 化 质 控 数 字 化 能 源 数 字 化 设 备 使能平台 云设施平台 统一大数据中心 均值，方差，偏度， . 异常 阈值 → 时间 数据收集 数据处理 状态指标 自动化模型 判断设备状态 Time 密封处漏气 需要处理 确定哪个零部件出现故障 传感器数据传输 传感器数据 温度，压力，振动 时间 数字化设备一预测性维护 健康状态 故障状态 频率 降 噪 去除异常数据 归一化 时频域 谱熵，谱峰度熵，