南京绛门信息科技股份有限公司董事长兼CEO
文/张莉
日常生活中，物联网应用场景比比皆是：便利店无需人工售货，用户扫码开门、自行选购，关门后系统便可自动识别所选商品，完成扣款结算;各类家居电器安装智能网联芯片，实现真正的“人机交互”;高速路口，摄像头自动识别车牌信息，根据路径进行收费，提高运行效率、缩短车辆等候时间……
从智慧城市到数字乡村，从智能交通到智慧文旅，物联网渗透生产生活方方面面，进一步推动“万物互联”。
作为物联网行业领军人物，彭志君现任南京绛门信息科技股份有限公司董事长兼CEO，由于在智能通讯、智慧物流、智慧家居等行业拥有卓越贡献，彭志君入选南京市“紫金山英才先锋计划创新型企业家项目”人才培养计划。在物联网技术的应用探索中，彭志君始终坚持求新求变的理念，多年来带领公司完成了电力物联网平台、智慧小区管理平台、数字化生产管理平台以及智慧物流托盘管理等项目搭建，积累了丰富的行业经验，项目成果深受合作方认可。
彭志君1986年毕业于兰州交通大学通信工程专业，毕业后先在通讯行业历练，后进入多家软件和信息技术服务公司担任系统工程师职位。2011年，彭志君同多位合伙人一起创立南京绛门信息科技股份公司。此后，彭志君主导完成了多个重点项目，在物联网技术和应用领域不断推陈出新，研发了多个专利技术产品。
目前，我国物联网应用领域涵盖了物流、交通、安防、能源、医疗、建筑、制造、家居、零售和农业这十大行业。越来越多的制造商和企业开始向物联网投入大量资金和人力资源，目的在于占领技术优势，促进产品转型升级，领跑竞争对手。在这样的环境下，彭志君结合新的技术条件深度挖掘，专注于泛在电力物联网、智能家居和智慧工厂领域的物联网应用。
泛在电力物联网的一站式服务
2016年初，国家发改委、能源局和工信部联合发布了《关于推进“互联网+”智慧能源发展的指导意见》，正式揭开了我国能源互联网建设的大幕。
能源互联网的内涵在于通过冷—热—电—气等多种形式能源系统的深度耦合、信息与物理系统的深度融合以及创新的商业模式与市场机制等手段，提升整体能源利用效率、促进高比例可再生能源消纳。随后，能源互联网示范项目建设在全国各地如火如荼开展。在通往能源互联网的道路上，国家电网有限公司在2019年“两会”中提出加快建设“泛在电力物联网”的目标，并将泛在电力物联网定位为能源互联网的重要组成部分。
泛在电力物联网是泛在物联在电力行业的一种具体表现形式和应用落地。传统互联网利用先进的通信手段将计算机连接起来，而物联网则是将所有能行使独立功能的普通实物连接起来。对于电力系统而言，将所有和电相关的实物或设备进行互联互通，从某种程度上来说就是泛在电力物联网的重要体现。
泛在电力物联网的搭建需要平台支撑，而平台的搭建涉及一些关键技术。彭志君以深厚的技术实力，从网络层、平台层和应用层出发，进行了深入研究。为了进一步提高网络层信息的传输效率，彭志君通过研究物联网技术、网络切片技术等信息通信技术进一步实现了信息高效传输以及网络资源的优化调度。
在平台层，彭志君依据应用服务的服务水平协议(SLA，service level agreement)，利用信息流路径的动态调整，虚拟机的实时迁移等手段，高效整合利用支撑平台的网络、计算和存储资源，降低运行成本、能耗以及SLA违背率。
在应用层，彭志君建议支撑平台可以通过开放的应用程序接口允许不同能源服务商的开发人员低成本、高效率地完成应用服务的开发与迭代，缩短部署周期，提高灵活性。随着泛在电力物联网建设的推进，电力系统必将成为多能耦合网络的核心和纽带，而支撑平台将起到关键的业务承载连接与效益增值作用。
智能家居物联管理系统
智能家居包括家庭自动化、家庭网络、网络家电和信息家电，在功能方面包括智能灯光控制、智能家电控制、安防监控系统、智能语音系统、智能视频技术、视觉通信系统、家庭影院等。智能家居可以大大提高家庭日常生活的便利性，让家庭环境更加舒适宜人。
物联网在智能家居领域的应用早已有诸多先例可循，例如，基于手机控制或语音控制的灯光照明系统。
彭志君经过充分的市场调研后，发现这些控制方式都基于人为控制，当人进入睡眠状态是无法通过手机或者语音进行控制的。
为了解决这一问题，彭志君研发了一种智能化的物联管理系统，包括住户信息存储模块、人体感应模块、红外热传感模块、红外感应范围检测模块、红外图像处理分析模块、室温检测模块、温度调节模块、呼吸频率检测模块、控制模块。
与现有技术相比，该研究通过人体感应模块确定室内人员的具体位置和人数，并进一步根据室内人员所在具体位置获取参照物，且依据参照物建立空间直角坐标系，并对获取到的红外图像进行处理分析，提取红外图像中人体身形轮廓上的若干点，对点建立空间点位置坐标，根据坐标位置的变化信息从而判断室内人员是否睡着，并根据室内人员所处范围，对室内灯光以及温度实现智能控制调整。与现有的传统照明和温度控制系统相比，智能化灯光和温度控制能够灵活调控，以最少的电能消耗满足人们对生活和工作的需求。
智慧工厂数据采集系统
近年来，物联网已广泛应用到工业生产优化、管理提升、改进服务和节能减排等方面。在工业领域，人们通过物联网技术实现对工厂内生产状态的监控，即通过传感器对工厂数据进行采集处理，判断工厂的生产状态、工厂环境状态及设备执行状态等，实践了“箱内工厂”的概念，也实现了对工厂数据及工厂状态的有效管理。
践行“箱内工厂”概念的前提是要做到对工厂数据的精准采集及有效处理。现有工厂数据采集处理技术存在较为明显的不足，设备数量大、通信接口类型多、协议复杂、数据类型丰富，每个上层应用软件各自实现数据采集非常困难，也不利于数据共享。
为此，彭志君研究了一种基于物联网技术的工厂数据采集处理系统，由数据采集和数据分析两大模块组成。分析模块又可细分为预处理模块、异常数据分析模块、生产状态预测模块及报警模块。
预处理模块获取数据采集模块采集的传感器数据，并对其进行筛选，对异常数据进行标记;异常数据分析模块获取预处理模块标记的异常数据，对其进行分析，确认其是否为假异常数据。研究通过传感器对工厂数据进行获取，从多个角度、多种传感器对工厂生产状态数据进行监测，并采用新的数据处理方法对采集的数据进行筛选处理，查找出其中的异常数据，进一步判断该异常数据是由传感器自身因素导致的假异常数据，还是由工厂生产状态导致的真异常数据。针对假异常数据进行校准，确保处理后数据的准确性，实现对工厂生产状态的全面、精准监控。
彭志君通过研究各个模块的协同合作实现对工厂数据的采集与分析处理，进而实现对数据的筛选，确保采集数据的准确性，为后续数据进一步分析，进而判断工厂设备对应的生产状态，实现对工厂的智能化管理。
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