于1月初举办的ZIBS 2024学术论坛以“责任与机遇：构建ESG驱动的全球商业新生态”为主题，深入探讨了数据智能、环境科学、金融科技、数字创新和企业革新等领域的前沿议题。论坛旨在分享最新的研究成果、创新理念和实践经验，为全球商业、科技和教育的可持续发展提供深刻的见解和策略。
本期《ZIBS视界》栏目聚焦学者论坛环节中，ZIBS海纳研究员李超带来的分享。其围绕“IIoT技术助力可持续发展目标：设计与应用”展开演讲，以下为其观点摘要。
物联网在工业领域的崛起
近年来，物联网（IoT）技术在欧洲和工业领域的融合应用逐渐兴起。物联网技术有助于优化流程、降低成本，并推动可持续发展。工业物联网（IIoT）正引领这一变革——通过提升研发、生产、供应、销售和服务等环节的价值链效能，全面提升工业绩效。
物联网已经成为推动工业创新的重要工具，能实现实时监控、数据驱动决策和优化运营。例如，许多工厂利用物联网技术建立数字孪生，实时收集和分析运营数据，从而做出快速决策。AI与物联网的结合，已经为许多行业带来深远影响，包括：
Cisco：为铁路基础设施开发解决方案，通过Wi-Fi和超宽带（UWB）检测等互联系统提升运营效率；
阿里巴巴：构建数字平台，通过全生命周期监控提升工业设备管理；
华为：推出AirEngine系列Wi-Fi产品，实现无缝无线IIoT连接，将不同设备整合到基于云的数据分析与决策生态系统中。
随着环境可持续性成为全球焦点，越来越多的行业开始依靠物联网技术提升能源效率，推动实现碳中和目标。
挑战：工业电力部门与能源效率
工业电力部门（IPS），即公用事业部门，对于制造业至关重要，提供如电力、天然气、水、空调和供暖等基本资源。研究显示，IPS通常占据工厂总能耗的40%至60%，因此成为能源效率改进的关键领域。
IPS中一些高能耗设备，如空气压缩机、水泵和冷却系统，需要持续运行以保证工业过程不间断。这种能源需求突显了提升效率、减少浪费的必要性，从而实现可持续发展。
然而，现有的IPS设备面临着能源供应过剩的低效问题。尽管设备的设计初衷是为了确保持续运营，但往往会导致能源浪费。例如，空气压缩机常常供应过量的气体，导致涂装、喷涂和半导体制造等环节消耗不必要的能源。为缓解这一问题，实时数据监控和智能自动化至关重要。然而，许多工厂仍依赖人工控制，这不仅容易导致设备操作不一致，还可能造成同步性问题，进而影响能源管理效率。
解决方案：数据驱动的设备控制与节能
为了应对现有挑战，数据驱动的方法显得尤为重要。传统的手动控制和可编程逻辑控制器（PLC）处理速度较慢，且容易出错。一个有效的解决方案应当能够帮助行业实现：
普适性：支持不同领域和设备的兼容性。
适应性：根据特定操作需求量身定制的控制策略。
成本效益：通过高效的资源管理降低运营成本。
通过整合AI和物联网技术，解决方案的实施过程包括：
数据收集：实时收集压力、温度、振动等来自不同设备的数据，确保数据准确性。可靠的通信技术，如低功耗无线网络，确保数据的无缝集成。
需求预测：利用机器学习模型分析周期、消耗和负荷，准确预测能源需求。
节能控制：通过强化学习等决策算法，优化设备运行，减少能源浪费。
可扩展性：将物联网系统从单个设备扩展到更大规模的群体操作，以提高效率。例如，通过集中控制工厂内所有空气压缩机，动态调整供需平衡，减少能源消耗和碳排放。
结论
物联网技术具有极大的潜力，能够改变工业领域电力中心的设计与应用。通过解决现有的低效问题并结合AI驱动的解决方案，工业界有望在节能和减少碳排放方面取得显著成果。总体而言，李超及其团队的研究首先探讨了物联网在减少能源消耗和碳排放方面的潜力，分析了AI和物联网结合对工业运营的深远影响，最后介绍了如何通过融合当前技术改善设备的运行效率。在追求提高效率和保护环境的过程中，物联网技术将是实现这些目标的重要工具。
*以上内容由李超在ZIBS 2024学术论坛上的演讲发言整理而成。文章仅代表学者个人观点，不代表ZIBS立场。
李超现为ZIBS海纳研究员及博士生导师。他于2012年获得浙江大学学士学位，2019年获得博士学位。李超博士曾在浙江大学控制科学与工程学院担任研究助理4年，他的主要研究方向为数据挖掘及其在智能城市和工业智能领域的应用。他的研究成果已在IEEE TITS、TMC、TCSS、National Science Open、Communications Physics等知名学术期刊上发表。他已主持国家自然科学基金青年项目以及国家重点实验室青年人才科研项目。
