在人们的印象中，电表的主要功能是为了检测用电量。而在福州市电力局，这里的电表却更“聪明”，它实时采集居民和企业的用电数据，是“智慧电网”的终端，基于一套物联网关键技术体系，其集纳而成的海量大数据也将产生了“核裂变”。

“目前，该技术体系已应用于电力、交通、物流等行业，所建设的三大系统覆盖27省近50万台各类终端设备，每年总计采集近800亿条实时数据，打造了新型的物联网生态，支撑带动物联网生态产值逾70亿元。”福州大学数学与计算机科学学院院长郭文忠教授9日说。

利用电表、水表、气表等各种计量表计采集传感数据，这一想法很美好，可之前却因传感网络复杂性、基础设施异构性、海量应用手工开发等三大难题深受困扰。

“软件定义的物联网管理关键技术及系统”项目行业应用示意图

由郭文忠教授及其团队与国网信通亿力科技有限责任公司等企业合作完成的“软件定义的物联网管理关键技术及系统”项目，正是针对这一物联网领域技术瓶颈问题进行攻关，其相关技术指标达到国内领先水平，获得2017年度福建省科技进步一等奖。

近年来，物联网被称为继计算机、互联网之后世界信息产业的第三浪潮。“十三五”国家信息化规划提出了数字中国建设目标，大力发展物联网是推进数字中国建设的关键。

如何理解该项目在实际生活中应用？郭文忠教授以电力实时用采系统为例，首先，在传感网络部分，过去使用电表、水表、气表等各种计量表计采集传感数据，通过采集终端将数据传输给系统前置机，主要由专家根据网络拓扑结构和系统需求制定解决方案，这个过程需要每个场景进行单独设计，人工实施的难度和复杂度较大，并且方案效果不能得到保证。

而该团队提出的“传感网络自适应”模型和算法，能够自动计算出计量表计的采集任务调度方案，以及表计、终端和前置机之间的数据路由方案，减少大量人力与物力，提供更为高效的解决方案。

其次，在基础设施部分，电力公司如果想采集全国每家每户的水电数据，还会遇到数据存储前置机类型多样、版本不一、接口各异的问题，给数据汇聚带来极大困难，这一问题如何破解？

郭文忠团队赴合作单位考察调研

“我们这套系统中设计了一套面向前置机的互操作技术，面向不同型号前置机能够半自动生成互操作接口，实现前置机数据的互联互通，极大降低了系统开发的难度和复杂度，能够为后续的应用开发提供数据支撑。”郭文忠教授说。

最后在应用开发部分，不同系统存在很多相似功能，它们的管理逻辑基本相同，传统的办法还是要通过重复的开发。“这套系统采用人工智能知识复用的方法，能够实现从已有系统中抽象出管理知识，并将这些管理知识复用在其他相似系统中，减少系统功能相似代码生成量。”郭文忠教授介绍说。

“基于物联网的平台，下一步，团队还会在软件定义的机器学习云平台方面继续深入研究，引入人工智能新的技术带动整个大数据产业的发展。”郭文忠教授说，项目力求增强我国物联网系统领域的科技创新能力、技术水平和投资效益，打造一个新型的物联网生态体系，为国家经济运行态势评估提供了信息辅助和决策支持，努力为数字中国建设“添砖加瓦”。