場站通常是以運營為核心，通過組織人員、設備運營，對外提供服務，產生經濟或社會效應，因此運營的效率、成本、可靠性是一個場站的根本。

通過傳感器、表計、攝像頭獲取場站的實時數(shù)據(jù)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的采集和監(jiān)控。這里的坑是傳感器協(xié)議種類多且復雜，會導致系統(tǒng)架構復雜，最終系統(tǒng)難以實現(xiàn)、BUG多、工期長。想避免這種問題，需要抽象一個高內聚、低耦合的物聯(lián)網(wǎng)技術架構，比如像基礎通信、物模型、平臺協(xié)議等通用模塊要能夠抽出來，而像采集模塊、數(shù)據(jù)處理模塊、轉發(fā)模塊要能夠可配可換，滿足需求的多樣性。下圖是三三開源物聯(lián)網(wǎng)平臺架構圖供參考。

圖1 三三開源物聯(lián)網(wǎng)平臺架構圖

對采集到的數(shù)據(jù)進行處理和分析，挖掘數(shù)據(jù)背后的規(guī)律和潛在價值。這里的坑是數(shù)據(jù)量會隨著時間的增長變的特別巨大，要求數(shù)據(jù)入庫足夠快的同時又滿足查詢分析的需要，會面臨極大挑戰(zhàn)。想要在性能上滿足要求，要根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)寫多讀少、以設備和時間為主要關注點的特點，選型數(shù)據(jù)庫、中間件，設計表結構、分庫分表方案等。

利用人工智能技術，實現(xiàn)故障預警、智能管理和優(yōu)化控制等功能。這里的坑是大概率會出現(xiàn)特征數(shù)據(jù)少、樣本不足導致模型無法收斂情況。比如某種故障的圖片，一個月下來也不會有幾張，這樣AI沒有辦法學習到可用的模型。這種問題是業(yè)內難題，要想規(guī)避，首先是對特征仔細分析和定義，看是否有別的特征可以替代，再就是有一些技術可以嘗試，比如小樣本學習、遷移學習、樣本增廣等。

圖2 三三物聯(lián)網(wǎng)平臺AI視頻分析應用

通過計算機建模技術，將場站物理空間映射到數(shù)字空間，讓場站的可視化展示完全貼近真實情況。這里的坑是當前建模成本比較高，建模手段多樣，如果選擇不慎，會面臨成本高、超預算、工期長等問題。因此，一定要仔細分析自己的實際需要，考察各種方式建模的成本，在效果、需求和成本間找到平衡，選擇合適的技術。

圖3 化工廠數(shù)字孿生體

通過定位技術，將人員、車輛等移動目標的位置映射到數(shù)字空間，經常用于動態(tài)感知、巡檢打卡、軌跡管理。這里的坑是定位技術有很多種，每種精度、成本、場景都不同，稍有不慎，會面臨成本高、效果不達標等問題。定位技術的選擇要根據(jù)自己的實際精度需要、部署條件、成本，選擇合適的技術。

圖4 基于三三物聯(lián)網(wǎng)平臺的定位

然后是硬件選型、軟件選型，如果軟件部分要自己開發(fā)的話，就需要經過這一系列的軟件開發(fā)流程：架構設計（包括技術路線、協(xié)議、接口、數(shù)據(jù)庫、安全等架構設計要素）、原型設計、代碼實現(xiàn)、測試、部署等。最后是軟、硬件安裝、試運行、正式上線使用。