北京昆仑海岸传感技术有限公司

成立于1994年的昆仑海岸，是我们再熟悉不过的一家专业传感器硬件制造商，在经过了诸如物联网、工业4.0、智能制造等几轮热点产业的起伏发展之后，在昆仑海岸来说，他的传感器产品技术也在与产业的对接中进行了华丽转身——于是我们看到了昆仑海岸与西门子就汽车生产线进行物联网合作的信息，与研华（全球）进行了物联网深度合作……判断一个人的水平，要看他的合作伙伴，而去研判现今的昆仑海岸的价值，同样适用这一条，当然更鲜明的信息是昆仑海岸在物联网领域的深耕，已经拥有了在物联网底层数据管理领域的强大优势。我们更想知道的是，他如何打造了这种优势？在此，我们特别访问了北京昆仑海岸传感技术有限公司总经理刘伯林先生，让我们在轻松的聊天中一起感受昆仑海岸的专注与努力。

用定制化传感器深耕行业

从1994年进入传感器制造研发行业开始，昆仑海岸就一直没有离开过，而随着物联网的兴起发展，给中国传感器制造商开僻了一个新的发展空间，从而昆仑海岸的产品也从传感器扩展到了网关、数据云平台，实现了物联网所需求的设备感知—数据提取—数据处理分析这三个步骤，为全身心进入新的工业物联网时代做足了功课。那么在这个复杂构成的物联网框架下，昆仑海岸瞄准的是什么？他的制胜利器又是如何打造的呢？

“从2009年物联网概念提出至今已经磕磕绊绊地走过了七年，从概念到落地应用，让我更加深刻地认识了它——像互联网一样，是由一个包括软件硬件等多技术多平台维度协同的深度共同体，在这个体系集群中的企业各自分工，各显优势。同样如此，核心同在一个‘联网’概念，而我们正是硬件供应商，处于在感知层与传输层的物联网底层。”谈到物联网的架构与定位时，刘总谈了他的看法：“作为一家专业的工业传感器制造商出身的昆仑海岸，立足感知这个点，在如何做好工业物联网这个问题上，最主要的就是要懂得如何监控数据，将有限的数据变成更大的网络之间的应用。这成为了七年以来，我们越来越专业的优势。”

通过物联网监控数据、获取数据，与阿里巴巴的物流大数据监控一样简单方便吗？在工业领域里，炼油厂和发电厂，食品厨房与染织车间等，不同的生产环境对于数据监控设备——传感器的需求侧重各有不同，或是安全性、防护性不同，或是设备形状、材质不同。总之，工业物联网不是简单的传感器、采集传输和云平台可以解决的问题，这其中包含着各行业属性里千差万别的需求，不可能用通用产品或通用物联网解决方案去解决相同的问题。

“只能是一个行业一个行业地去深耕。”对此刘总道出了昆仑海岸的生存法则：我认为这是没有捷径的，你想做出一款所有工业物联网都可以通用的一种产品技术是不可能的。只能去深挖客户需求，按照客户实际需求进行产品定制化设计开发。”从昆仑海岸已经成功开发的燃气加气站物联网建设来说，首先这个行业客户的实际需求是什么？首先需要监控的几个数据，包括燃气罐里面液化气的液位、罐里的温度、燃气罐出口压力等，那么对于传感器设备的强制性行业需求是什么？一是防爆，二是防泄漏，三是船用LNG数据监控，我们必须要有船级社认证。

“我们在这个燃气行业的成功立足来自于专业的技术定制，产品定制和专业行业资质的获取。”谈到怎样把传感器打造成制胜工业物联网的法宝，刘总还是强调一个核心：“一定要把行业定制传感器的每一个细节做精做细，否则做不好这个行业的每一个环节，也就谈不上专业性。”

做专业的传感器数据管理

作为工业物联网行业的元老级人物，刘总一直用“磕磕绊绊”来形容物联网成长的七年之路，我想必有他的道理。诚然，记得前几年物联网产业刚兴起，从各级政府支持建设的物联网产业园到各以物联网为标签的企业，充斥各类信息头条，然而这种火热并没有持久得助推物联网成为国家支柱产业，而是落寞得偶尔像烟花一样绽放一下……“为什么到现在真正落地做物联网的企业反而减少了呢？主要原因是整体发展不配套。当我们获取了大量的设备物联数据以后，怎么用？这是一个瓶颈。而近年随着大数据概念技术的出现，物联网走到了真正落地应用的时候，物联网产品的开发更丰富，技术更成熟。”刘总表示：“作为硬件供应商昆仑海岸也从感知拓展到了数据传输与数据服务领域。”

例如在农业物联网领域，在同一片土地上不同区域有不同的土质、渗水率等，这种分散性的数据监控，如何将设备产生的大数据真正利用好，这不仅需要专业的农业大数据服务公司的分析，更重要是首先提供好数据——这又进入了昆仑海岸的业务领域。昆仑海岸开发了专业的物联网专用网关进行感知层数据的实时传输，运送到一个数据转发云平台的设备，该设备将初级数据进行分门别类的处理，比如哪些是几号区域的土质酸碱度的数据、哪些是土壤渗水率数据、哪些是缺水监控数据、哪些是流量、哪些是温湿度……通过这种数据处理之后，再将细分后的数据传输给专业的大数据分析公司，从而实现农业物联网真正的应用价值。同样在生产设备资产管理方面，关于设备折旧的评估计算方面，物联网传感数据管理给予了这个行业科学的进步。如在工厂中的两条SMT的生产线，一条每天工作8小时，另一条持续工作24小时运转，如果以通常五年折旧来做简单的资产合算，两条生产线将一起失去价值，其实通过对生产线的各个点的设备磨损、运转时间等感知测量数据，可以科学的计算出每一条生产线的残值，实实在在地推进资产管理水平。