设备接入协议
按接入位置分四类。每一种都注明了实际使用时的注意点——协议标准是统一的，但厂商实现不是。
现场总线
| 协议 | 典型设备 | 实际使用注意点 |
|---|---|---|
| Modbus RTU / TCP | 电表、水表、PLC、变频器 | 寄存器地址需逐型号确认 |
| BACnet/IP | 楼宇自控、空调、新风 | 对象实例映射要做归一化 |
| RS485 / RS232 | 老设备透传 | 需网关转标准协议 |
| OPC UA | 工业产线、DCS | 需设备端开启服务 |
网络与消息
| 协议 | 典型设备 | 实际使用注意点 |
|---|---|---|
| MQTT 3.1.1 / 5.0 | 设备上云主通道 | 支持 TLS 与一机一密 |
| CoAP | 低功耗受限设备 | 需处理运营商 NAT 超时 |
| SNMP v2c / v3 | 网络设备、UPS、精密空调 | MIB 需按固件实测 |
| HTTP / WebSocket | 第三方系统对接 | 适合低频、大报文 |
无线与视频
| 协议 | 典型设备 | 实际使用注意点 |
|---|---|---|
| LoRaWAN | 表计、传感器远距离回传 | 需自建或租用网关 |
| NB-IoT | 水表、燃气表、井盖 | 依赖运营商平台推送 |
| GB28181 | 视频监控国标接入 | 需设备支持国标 |
| ONVIF | 通用 IP 摄像机 | 用于非国标设备 |
行业设备适配
| 协议 | 典型设备 | 实际使用注意点 |
|---|---|---|
| 路侧相机（违停 / 卡口） | 路内停车、交通违法取证 | 国标或厂商 SDK，车牌识别多为设备端完成 |
| 道闸控制器 | 停车场出入口 | 多为 TCP 或串口，开闸指令需做超时与状态回读 |
| 智能地锁 | 路内车位管理 | NB-IoT / LoRa 居多，指令单向、状态异步 |
| 巡检车终端 | 路内泊位巡检、车载视频 | 4G 回传 + 北斗定位，弱网需本地缓存 |
| 边缘汇聚网关 | 多类行业设备统一上云 | 把 Modbus / RS485 转 MQTT，断网本地缓存 |
私有协议（厂商自定义）需要提供 SDK 或通信文档，我们做适配开发。这类工作的时间成本主要在文档缺失时的逆向探测，通常 1–3 周。
平台核心能力
十个能力模块。写的是边界——能做什么、不能做什么，而不是「支持一切」。
设备接入与生命周期管理
设备注册、认证、在线状态、心跳保活、断线重连、批量导入导出。支持一机一密和证书两种认证方式。
- 支持 MQTT / HTTP / CoAP 三种接入通道
- 设备影子缓存最后一次状态
- 批量操作带幂等校验
数据采集与归一化
把不同协议、不同厂商的原始数据映射到统一物模型，避免每接一类设备就新建一张表。
- 物模型可自定义属性、事件、服务
- 支持单位换算与量纲校验
- 异常值标记而不是直接丢弃
规则引擎与告警
阈值告警、多条件联动、定时任务、告警分级与升级。规则可配置，不需要改代码。
- 支持跨设备条件组合
- 告警去重与静默窗口
- 对接短信、邮件、Webhook
远程控制与 OTA
下发控制指令、固件分批升级、升级失败自动回滚。控制指令有超时和确认机制。
- 指令带超时与重试
- OTA 按设备分组灰度
- 升级记录可追溯
数据存储与查询
时序数据、关系数据、文件对象分开存储，按查询模式选型而不是一套库通吃。
- 原始 / 聚合分层存储
- 支持降采样查询
- 冷热数据分离
可视化与报表
实时大屏、组态画面、趋势曲线、自定义报表。支持多端适配和权限隔离。
- 大屏支持拖拽布局
- 报表可导出 Excel / PDF
- 按角色控制可见数据范围
开放接口与集成
提供 REST API 和消息订阅，方便与 ERP、OA、工单系统对接。
- 接口带签名与限流
- 支持数据变更推送
- 提供对接文档和示例代码
视频接入与 AI 算法编排
视频走国标或 ONVIF 接入，算法按统一描述模型注册，平台负责算力调度与版本管理。算法本身不一定是自研的，但编排和效果对比由平台兜住。
- 算法包规范统一，接入不改代码
- 版本并存灰度，可回滚到单个任务
- 按误报率与日均报警量评估效果
空间数据与一张图
GIS 图层管理、设备落点、预警研判与态势展示。重点不是画得好看，是每个图层的数据来源和更新频次说得清。
- 图层按角色分配可见范围
- 更新频次分级标注（实时 / 分钟 / 小时 / 手动）
- 支持多源数据叠加与阈值研判
权限与审计
多角色权限模型，操作全程留痕。满足等保对日志留存的要求。
- 菜单、数据、操作三级权限
- 关键操作双人复核
- 审计日志不可篡改
规模与性能
只写已经实测过的数字。理论峰值没有参考价值，所以不放。
| 指标 | 数值 | 口径 |
|---|---|---|
| 单项目设备接入 | 30 万级 | 校园物联网项目，5 个已交付项目中的最大值 |
| 在运营停车场 | 4 个 / 3 万车位 | 实际运营中，四类路侧设备协议全部对接 |
| 已交付智慧校园 | 5 个 | 单校最大 6.1 万终端、60 栋楼、12 个子系统 |
| 纳管 AP | 2226 台 | 实测，单校园网项目 |
| 在线终端 | 4172 个 | 实测峰值快照 |
| 跨厂商控制器 | 7 台 / 3 品牌 | 实测，SNMP v3 全量采集 |
| 单台设备全量采集 | ≤ 8 秒 | 实测，含 5 张核心 MIB 表 |
| 单节点设备容量 | 5000 台以内 | 经验值，取决于上报频率 |
| 数据保留 | 30 天 / 1 年 / 长期 | 原始 / 分钟聚合 / 小时聚合 |
| 边缘断网缓存 | 7–30 天 | 取决于边缘设备磁盘容量 |
绿色数字为已交付项目的实测值，灰色为方案设计口径。两类分开标注，是为了让你知道哪些可以直接引用、哪些需要按你的场景重新测算。
已交付并在运行的系统：校园视频融合监管平台、AI 算法配置管理平台、道路交通运营平台、食品安全溯源系统、城投停车运营管理系统、跨厂商无线网络监控系统。 这些系统不是演示环境，是客户正在用的生产系统。
四种部署形态
选哪种取决于数据能不能出内网、现场网络稳不稳定，而不是取决于预算多少。
公有云托管
适合：设备分散、无自建机房、希望免运维
按月付费，弹性扩容。数据存放在云上，适合中小规模和对数据位置无硬性要求的场景。
私有化部署
适合：数据不能出内网、有等保或行业合规要求
部署到客户机房，纯内网运行，不依赖外部服务。支持 Docker Compose 和 K8s。
边云混合
适合：现场有实时控制需求、网络不稳定
边缘侧做实时判断和本地缓存，云侧做汇总分析和长期存储。断网时边缘可独立运行。
纯边缘
适合：单点场景、数据完全不上云
整套能力跑在一台工控机上，适合单个车间、单栋楼宇的独立管理。
交付与保障
项目怎么推进、出了问题多久响应、交付哪些文档。
现场勘查 → 方案设计 → 原型验证 → 分批实施 → 并行试运行 → 正式切换。每个阶段有明确交付物和确认节点。
P1（业务中断）30 分钟响应、4 小时恢复；P2（部分功能异常）4 小时响应、24 小时恢复；P3 下一工作日。
架构设计说明、接口文档、部署手册、运维手册、测试报告、培训材料。不是只交一套代码。
技术常见问题
你们能接哪些协议的设备？
现场总线侧支持 Modbus RTU/TCP、BACnet/IP、RS485/RS232 透传、OPC UA；网络侧支持 SNMP v2c/v3、MQTT、CoAP、HTTP/WebSocket；无线侧支持 LoRaWAN、NB-IoT；视频侧支持 GB28181、ONVIF。私有协议需要提供设备 SDK 或通信文档，我们做适配开发。
设备量到多少需要换架构？
我们按「每秒消息数 × 单条消息大小」判断，而不是单纯看设备数。经验值是：5000 台以内单节点足够；5000 到 5 万台需要消息队列解耦；5 万台以上要做分片和独立采集集群。具体拐点取决于上报频率。
能不能私有化部署到我们自己的机房？
可以。私有化部署支持纯内网环境，不依赖任何外部云服务。硬件要求按设备规模给出，通常 8 核 16G 起，数据盘按保留周期测算。部署方式有 Docker Compose 和 K8s 两种。
断网的时候数据会丢吗？
边缘侧有本地缓存，断网期间数据存在本地，恢复后按时间戳补传。缓存容量取决于边缘设备磁盘，通常可存 7 到 30 天。云侧对补传数据做去重和乱序校正，不会因为补传导致统计翻倍。
数据保留多久，存储成本怎么算？
默认策略是原始数据保留 30 天、分钟级聚合保留 1 年、小时级聚合长期保留。这样既满足回溯排查，又能把存储成本压到原始数据全留的十分之一左右。策略可以按项目调整。
你们做过的最大接入规模是多少？
已交付项目中单项目设备接入最大到 30 万级（5 个智慧校园项目中的最大值），单校最大一所是 6.1 万个物联终端、60 栋楼宇、12 个子系统。网络侧实测过 7 台跨厂商无线控制器、2226 台 AP、4172 个在线终端，全部 SNMP v3 采集。这些都是实测值，不是理论峰值。
视频 AI 算法是你们自研的还是第三方的？
算法以第三方为主，我们做的是接入、编排和管理：统一的算法包规范、版本并存与灰度、按任务粒度回滚、按误报率和日均报警量做效果对比。这样做的原因是算法迭代太快，绑死一家自研不划算；但如果没有编排层，几家的算法各管一套后台，最后一定乱。
停车场那几类设备（路侧相机、道闸、地锁、巡检车）你们都对接过？
对接过，4 个在运营停车场、约 3 万个车位。这四类设备的坑各不相同：路侧相机的车牌识别多在设备端完成，平台只取结果；道闸的开闸指令要带超时和状态回读；地锁是「指令单向、状态异步」，下发成功不等于锁上了；巡检车在弱网下必须本地缓存。
有具体的技术问题？
把设备型号、协议、规模说清楚，我们直接回答能不能做、要多久、大概多少钱。