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龙兴物联是一家专注于工业物联网和大数据台的技术研发型公司，主营业务为云台定制开发、网关定制开发（含网关）、采集终端定制开发。有深厚的研发背景。我们将持续为客户提供通信/数据/台服务，提供有竞争力的产品和解决方案，坚持围绕客户需求持续创新，加大基础研究投入，厚积薄发，助力客户数字化。
公司拥有的大数据、软件架构、嵌入式、硬件组成的研发团队，面向工业领域、智能制造、自动化、电力、石化、新能源、、特种行业领域提供高标准系统级工业物联网解决方案及数据分析服务。
云平台PaaS架构
龙兴物联云平台PaaS层具备设备管理、存储计算、应用开发、应用运维、平台调度、安全防护、管理、用户管理等多样化服务模型。龙兴物联云平台PaaS平台层具备平台即服务、平台及服务、平台级服务技术特点，为设备接入层到SaaS层提供综合。
云平台微服务层架构
龙兴物联云平台为了应对不同工业场景、不同客户需求，在框架设计时，为了获取更好的兼容性，规划设计了工业互联网平台微服务层，将场景服务做了更好的离散隔离，为以后在各行各业扩张服务提供了便利的支持。
云平台大数据处理平台架构
龙兴物联云平台针对数据存储、计算这块做了立设计，为了适应数以亿计的物联网接入需求，针对性设计了大数据处理平台，来应对高实时性、高并发性的数据需求，以及对大量数据的运算、分析需求，大数据处理平台使龙兴物联云平台在数据集中处理、并发处理、海量分析、海量计算等各个功能更加便捷。 
云平台SaaS架构
龙兴物联云平台针对各行各业的微服务平台做了的SaaS扩展架构方案。龙兴物联云平台SaaS平台提供研发、采购、生产、营销、管理和服务等为一体的业务场景，具备各类软件应用及工业APP的搜索、认证、交易、运行、维护等管理能力，支持多租户权限管理、用户需求响应、交易支付等多类用户管理功能, 建有开发者社区，能够集聚各类开发者，并提供应用开发、测试、部署和发布的各类服务和管理功能。

工业互联网平台几点发展建议
（一）充分利用现有成熟技术，快速构建平台平台构建所需的通用 IT功能已有大量成熟商业化方案和开源工具，平台企业应加强对现有技术的集成与使用。利用各类开源PaaS、容器、大数据处理、人工智能等技术工具，搭建平台基础框架及数据管理分析能力。向下集成工业网关、中间件、嵌入式操作系统等成熟产品和解决方案，实现协议转换与数据集成处理。向上基于开源开发工具、微服务架构等方式快速搭建应用开发环境，实现平台应用创新与现有软件迁移。
（二）强化工业知识积累与分析能力，增强平台核心竞争力平台企业应重视生产经验、工业机理的提炼与积累，推动物理、化学、机械、控制多学科知识与大数据、机器学习、人工智能等智能化分析技术的**融合，转化为解决工业生产痛点问题的特色平台服务。加强与行业企业合作，实现跨领域工业知识获取、融合与转化，不断拓展平台业务覆盖范围。大力培养具备工业知识和信息技术应用能力的复合型人才，为平台能力提升发展奠定坚实基础。
（三）注重创新和开放的重要性，打造平台应用生态汇聚形成丰富的创新型应用是平台发展的关键，这不是依靠单个或少数企业就能实现的。在平台发展中，一方面要加强与各类行业客户、服务企业的协同合作，发挥其在所属领域的知识经验和资源优势，基于平台形成一系列重量级工业应用；另一方面，积极打造开发者社区，通过提供开发工具、开发环境和微服务组件，吸引第三方开发者向平台聚集，形成一系列面向特定领域、特定场景、特定功能的创新型工业应用。
（四）聚焦优势领域，实现平台差异化发展平台企业应重点围绕自身优势，形成差异化的平台发展路径。一是具备较强行业积累的平台企业，通过将自身知识、经验与数据固化，形成可广泛复制的应用服务模式，通过在本行业本领域精耕细作实现平台的规模化发展；二是具备特定技术优势的平台企业，应加强与制造企业紧密合作，将核心技术与行业特性深度结合，通过平台技术授权、二次集成、资源服务等方式实现平台的广泛部署。平台可依托其核心优势实现跨行业跨领域发展，提升产业链上下游**带动作用，形成商业模式和发展路径创新。

边缘和云端协同成为平台重要发展方向
1.基于边缘的多协议转换强化平台数据接入能力
大部分平台均提出了协议转换和云端协同技术方案，实现设备、传感器、PLC、控制系统、管理软件等不同来源的海量数据在云端的集成与汇聚。基于网关的多协议转换正获得普遍应用，GE通过将数据采集转换模块Predix  Machine部署在现场传感器、控制器和网关，利用OPC  UA技术实现工业以太网、工业总线等不同协议的转换。Oracle IoT Cloud  Service面向设备远程管理业务，通过“软件网关”实现对行业通信协议的支持。西门子通过在设备端部署数据采集模块 MindConnect Nano，实现通用协议兼容和私有协议转换。基于操作系统和芯片的原生集成正成为重要创新方向。如Intel推出Wind   River Edge Management System嵌入式管理系统，实现设备与Intel  IoT Platform的直接互联。Ayla IoT Platform与博通、高通、意法半导体等芯片成员合作，将平台接口内嵌在芯片中，直接从芯片层面支持边缘与云端的互联。
2.边缘数据处理和缓存技术有效提升平台承载能力
工业生产过程中高频数据采集，往往会对网络传输、平台存储与计算处理等方面带来性能和成本上的巨大压力，在边缘层进行数据的预处理和缓存，正成为主要平台企业的共同做法。一是在边缘层进行数据预处理，去除冗余数据，减轻平台负载压力。例如，SAP Leonardo Edge Platform与Dell边缘网关集成，实现边缘数据的实时预处理。华为推出 EC-IoT解决方案基于敏捷网关能够大幅缩短业务上线时间，降低运营成本50%以上。二是利用边缘缓存保留工业现场全量数据，并通过缓存设备直接导入数据中心，降低网络使用成本。例如亚马逊推出的AWS SnowballEdge、微软Azure数据盒、以及谷歌的Transfer  Appliance，以100TB级别的容量支持现场数据临时存储，通过实体运输将数据上传到数据中心，简化数据传输过程并尽可能减少设置与集成工作。在风电场的实际应用中，Snowball Edge主要解决无网络偏远地区的数据存储上云问题。在制造企业的实际应用中，Snowball Edge主要替代上位机或私有云保存现场数据。
3.边缘分析技术显著增强平台实时分析能力
为了更好满足工业用户的实时性、可靠性要求，越来越多的平台运营企业开始将计算能力下放到更为靠近物或数据源头的网络边缘侧。一是边缘层直接运行实时分析算法，例如微软更新Azure  IoT Edge服务，新增了机器学习、认知服务、流数据分析等功能，支持在嵌入式边缘设备上运行复杂分析和人工智能算法，微软与金属切削企业Sandvik Coromant合作，基于Azure IoT Edge在边缘实现了流数据分析和机器学习算法，使故障处理时延从云端处理的2秒缩短到边缘处理的0.1秒。二是边缘与平台协同，实现模型不断迭代和优化。例如，PTC在ThingWorx平台中集成能够实时发现边缘设备异常的ThingWatcher模块，并与云端分析交互共享，实现模型迭代生长。

工业互联网平台的核心技术
工业互联网平台需要解决多类工业设备接入、多源工业数据集成、海量数据管理与处理、工业数据建模分析、工业应用创新与集成、工业知识积累迭代实现等一系列问题，涉及类关键技术，分别为数据集成和边缘处理技术、IaaS技术、平台使能技术、数据管理技术、应用开发和微服务技术、工业数据建模与分析技术、安全技术。
在上述类技术中，通用平台使能技术、工业数据建模与分析技术、数据集成与边缘处理技术、应用开发和微服务技术正快速发展，对工业互联网平台的构建和发展产生深远影响。在平台层，PaaS技术、新型集成技术和容器技术正加速改变信息系统的构建和组织方式。在边缘层，边缘计算技术较大的拓展了平台收集和管理数据的范围和能力。在应用层，微服务等新型开发框架驱动工业软件开发方式不断变革，而工业机理与数据科学深度融合则正在引发工业应用的创新浪潮。
龙兴物联坚持以客户为中心，7×热线支持及技术咨询服务，包括热线电话、远程协助等方式，解答用户日常使用及运维中的问题，提供方便快捷的技术支撑服务。
对于物联网云平台产品，特别是工业应用场景，系统的稳定性非常重要。我们将依托现有技术沉淀，从研发设计层面开始，加强系统的稳定和冗余性设计，强化云平台的抗风险能力，确保系统运行的稳定性。
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