6月29日，由南京市人民政府与未来论坛共同主办，中国国际贸易促进委员会南京市分会、南京经济技术开发区管理委员会、南京市国际商会承办的 “2019未来论坛·南京峰会”正式 开幕，本次峰会的主题为 “同行･共创” 。
在开幕式上，南京市人民政府副市长胡洪，红杉资本中国基金合伙人、未来论坛理事周逵作为主办方代表分别对所有参会嘉宾表达了欢迎与感谢。南京经济技术开发区管委会副主任沈吟龙对人工智能产业新地标“中国(南京)智谷”的打造作出重点介绍。
在随后的大会主旨演讲环节上，浙江大学求是特聘教授、浙江大学医学院附属第一医院双聘教授、浙江大学应用数学研究所所长、浙江大学理学部图像处理研发中心主任、大数据算法与分析技术国家工程实验室杭州创新中心主任 孔德兴 ，元禾华创投委会主席、未来论坛理事 陈大同 ，英国帝国理工学院教授、中国人工智能产业创新联盟专业委员会主任委员及鲲云 科技 联合创始人及首席科学家、英国计算机学会（BCS）会士、英国皇家工程院院士、美国电子电气工程师协会（IEEE）会士 陆永青 ，地平线创始人兼CEO、未来论坛青年理事 余凯 ，为与会者带来了海内外最前沿的科研信息及成果转化经验。
在上午的论坛上，行业优秀的企业家、科学家与投资人围绕 工业物联网 、 中国芯片 两大热点 科技 领域主题进行了演讲和创新对话。
智能制造是振兴实体经济、加快工业转型升级的重要突破口。我国近年来相继推出一系列智能制造的战略规划，通过工业物联网实现数字化、网络化，能够提升企业的生产效率和产品附加值，缓解生产成本。
上海全应 科技 有限公司董事长兼CEO夏建涛 在“工业互联网技术及其在热电生产智能化中的应用”的主题演讲里带来了在工业互联网时代，关于热电产业化的观点。他认为我国工业主要有两大问题：
上海全应 科技 有限公司董事长兼CEO夏建涛
工业互联网平台出现能够解决上述问题，它对离散制造业来讲重点在于智能化的管理，对流程制造业重点在于工艺的控制。其在工业企业运用中主要有三个场景， 第一是在生产中运用，第二是对企业的数据进行管理和决策优化，第三是实现全产业链的资源优化配置与协同 。夏建涛以热能生产行业为例，分享了工业互联网在产业里如何使用及使用的效果。同时他还提到“海量数据+智能算法+超级算力”会产生超越人智力的智能化系统，将深刻改变人类 社会 。
会后，亿欧新制造频道与夏建涛进行了交流，他表示目前的工业互联网最终是要落实到具体的应用场景，企业采购任何一个设备或是系统，他需要计算投入产出比，需要能够切实地解决现有的问题，“一个工业互联网平台，或者一种技术能否说服客户，取决于你是否能为客户提供切实可计算的价值。”
玄羽 科技 董事长李鸿峰 在主题演讲“AI赋能3C制造”分享了在3C行业的智能制造。玄羽 科技 选择3C制造作为智能制造的一个切入点，是因为看到了3C制造在今天已经面临着 三大困境 ：
玄羽 科技 董事长李鸿峰
当一个产业面临这些困境的时候，就必须考虑通过技术创新和成本优化进行转型升级，这就催生了他们对智能化制造的需求。3C制造行业的特点一是 高度 离散 ，二是 迭代非常快 ，这样的行业优势在于：通过 科技 手段能带来效率提升的价值空间很大。劣势在于：由于其太离散，改造的过程十分困难。在这一背景下，玄羽 科技 最开始选择的路径是以头部企业为主，它的特点是产线基础比较好，理念比较强，可以带动整个行业。
他表示 智能制造 并非是自动化，而是智能化 。在今天的技术上，智能制造一定是算法和算力的结合，通过数据和算法的方式，切入到智能制造，并且带来巨大的价值。
慧联无限首席科学家胡昱 在主题演讲“让产业动能更强劲——数字化产业园区20”中主要分享了工业物联网的工作场景之一“数字化产业园区”的具体应用。
慧联无限首席科学家胡昱
“数字化产业园区”的价值在于利用LPWAN技术帮助园区内管理者提高管理水平和对园区入驻企业提升服务质量，他详细介绍了智慧园区解决方案的架构、平台的概述以及在实际案例中利用数字化运营的方法，并分别概述了解决了来自园区不同角色的痛点问题，希望最终打造一个构建结合园区的开发商、运营商，地方政府还有行业协会综合的融合平台。
工业物联网的核心是信息智能与工业智能的融合。通过采用信息技术，例如物联网、大数据、人工智能、区块链、5G等实现以数据驱动的工业应用的信息化与智能化，进而提高产业效率，创造价值。协合新能源集团执行董事兼CTO、未来论坛青创联盟成员尚笠尚笠作为对话环节的主持人与各位企业领袖、科学家针对发展工业物联网，难度究竟在哪里？即将到来的5G网络时代将怎样推进工业和制造业的数字化变革？从工业自动化向工业智能化升级，产业和企业如何把握新机遇等问题展开了讨论。
科技 创新对话——工业物联网:“智造”升级
慧联无限首席科学家胡昱 认为工业物联网在中国会不断往前走，但是在这个过程中，有一些定数会被打破，包括我们的工业。他认为工业物联网的IT和OT的融合还需从组织架构和战略两方面来进行。另外，从工业物联网技术创新角度看，他认为传感器创新非常重要。
清华大学计算机系长聘副教授、博士生导师李丹 认为，现在工业物联网从概念到落地，已经在是在缓慢增长的阶段，后面会越来越好。这是因为技术上是成熟的，产业的需求也在。另外，他认为IT和OT的结合，本身就会催生出新的技术创新的机会。
玄羽 科技 董事长李鸿峰 认为工业物联网要有一个循序渐进的客观规律。工业物联网IT和OT的融合，就是两化的融合。这种融合依托的是“彼此理解”的融合，信息化的人一定要了解工业上的东西，工业人一定了解信息化的东西，在实际的项目上进行打磨、成长，这样才能在将来真正意义上增加两化人才。他认为工业物联网创新，数据是基础，没有数据就没有依托了，数据从量变到质变，就会衍生出应用的创新。
毕马威中国管理咨询服务主管合伙人刘建刚 认为工业物联网的应用现在不仅仅是一个概念的问题。怎么把概念落为实处？一是要从需求导向；二是战略驱动；三是企业本身的能力建设；四是必须要场景切入；五是生态系统协同的能力。从工业互联网行业发展来讲，要有标准：一是工业互联网接口开放的标准；二是融合后的IT架构的标准。
上海全应 科技 有限公司董事长兼CEO夏建涛 认为工业物联网只有正向、增强性的循环，这个产业才能真正落地。工业物联网要IT、OT深度在一起，认为云+端的创新，对工业物联网技术创新非常重要。
启明创投合伙人叶冠泰 认为，促进工业互联网的发展，非常必要的一点是IT和OT的紧密结合，但更为重要的关键点是缩短打通整个行业的利益链条。
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下面我们将从核心技术、主要产品、目标市场和应用方案等方面对这30家公司逐一展示。
中科龙芯
核心技术：MIPS授权架构的CPU及生态圈、跨指令兼容的二进制翻译技术。
主要产品：面向行业应用的“龙芯1号”小CPU;面向工控和终端类应用的“龙芯2号”中CPU;以及面向桌面与服务器类应用的“龙芯3号”大CPU。
应用领域：网络安全、办公与信息化、工控及物联网等领域，并在政府、能源、金融、交通、教育等行业领域取得了广泛应用。
天津飞腾
核心技术：自研ARMv8架构处理器、片上并行系统(PSoC)体系结构。
主要产品：高性能服务器CPU(腾云S系列);高效能桌面CPU(腾锐D系列);高端嵌入式CPU(腾珑E系列)三大系列。
应用领域：国内政务办公、装备制造、云计算、大数据以及金融、能源和轨道交通等行业信息系统领域。
海光信息
核心技术：AMD授权X86指令集架构、“禅定”x86 CPU
主要产品：7000系列、5000系列和3000系列处理器。
应用领域：政府机构和商业服务器应用。
兆芯
核心技术: CPU、GPU、芯片组核心技术。
主要产品：“开先”、“开胜”两大CPU系列。
应用领域: 党政办公、金融、教育、医疗、交通、网络安全、能源等行业。
申威
核心技术：申威64自主可控架构
主要产品：SW1600/SW1610 CPU。
应用领域: 党政、军事、超算、服务器和桌面电脑。
华为海思
核心技术：ARM v8架构授权、达芬奇架构NPU
主要产品：鲲鹏920、麒麟系列应用处理器、升腾AI芯片。
应用领域：服务器、手机、智能终端。
紫光展锐
核心技术：5G通信、AI平台
主要产品：虎贲T7520/T7510/T710系列手机应用处理器、W517/307系列智能可穿戴处理器、春藤系列物联网芯片。
应用方案：5G、AIoT、智能语音、智能穿戴、平板电脑、工业互联网
目标市场：手机、可穿戴设备、工业物联网、 汽车 电子、功率电子。
瑞芯微
核心技术：ARM内核高性能应用处理器、智能语音
主要产品：RK35系列、RK33系列、RK32系列、RK31系列RK30系列、RK18系列、RK MCU系列、RK Power系列、RV11系列。
应用方案：平板电脑、流媒体应用、商业及工业应用、家居应用、智联网应用、视觉应用、车载应用。
目标市场：智能硬件、手机周边、平板电脑、电视机顶盒、工控等多个领域。
北京君正
核心技术：XBurst 系列 CPU Core (基于MIPS 指令集)、Helix/ Radix系列 VPU、Tiziano图像处理器、君正AIE 算力引擎、ISSI存储技术
主要产品：X2000、X1000/E、X1520、X1500、X1021系列微处理器;T40、T31、T21、T30、T20系列智能视频处理器;ISSI/Lumissil存储器。
应用方案：智能音频、图像识别、智能家电、智能家居、智能办公、智能视频。
目标市场：生物识别、教育电子、多媒体播放器、电子书、平板电脑、AIoT等领域，以及计算和通信存储市场。
全志 科技
核心技术：智能应用处理器SoC、超高清视频编解码、高性能CPU/GPU/AI多核整合;
主要产品：A系列平板电脑应用处理器、F系列多媒体处理器、H系列机顶盒OTT处理器、R系列智能语音芯片、T系列车规级驾舱信息 娱乐 处理器、V系列视频编解码处理器、MR系列处理器。
应用方案：智能硬件、消费电子、工业控制、家庭 娱乐 、车联网方案;
目标市场：智能硬件、平板电脑、智能家电、车联网、机器人、虚拟现实、网络机顶盒，以及电源、无线通信模组、智能物联网等多个产品领域。
景嘉微
核心技术：支持国产CPU和国产 *** 作系统的GPU
主要产品：JM5400、JM7200/7201 图形处理器
应用市场：笔记本电脑、一体机、移动工作站、刀片式主板等桌面办公和工业控制领域。
天数智芯
核心技术：全自研通用计算GPGPU
主要产品：7纳米GPGPU高端自研云端训练芯片
目标市场：计算机视觉、智能语音、智能推荐等AI领域;HPC通用计算。
芯动 科技
核心技术：GDDR6高带宽显存技术、4K/8K显示的HDMI21技术、国产自主标准的INNOLINK Chiplet和HBM2E高性能计算平台技术
主要产品：智能渲染GPU图形处理器;高速32Gbps SerDes Memory ;高性能计算/高带宽储存/加密计算/AI云计算/低功耗IoT等芯片。
应用市场：高性能计算/多媒体& 汽车 电子/IoT物联网等领域;信创桌面渲染、5G数据中心、云 游戏 、云办公、云教育等主流新基建领域。
高云半导体
核心技术：GoAI机器学习平台、蓝牙FPGA系统级芯片
主要产品：晨熙家族GW2A系列 FPGA、小蜜蜂家族GW1N系列SoC
应用市场：通讯、工业控制、LED显示、 汽车 电子、消费电子、AI、数据中心。
上海安路
核心技术：全流程TD软件系统
主要产品：高端PHOENIX(凤凰)、中端EAGLE(猎鹰)、低端ELF(精灵)系列FPGA。
应用方案：LED显示屏、工业自动化、通信控制、MIPI和TCON显示等。
紫光国微
核心技术：Pango Design Suite FPGA开发软件技术、嵌入式FLASH、高安全加密、内嵌ECC。
主要产品：Titan系列FPGA、Logos系列FPGA、Compact系列CPLD;智能卡和智能终端安全芯片;半导体功率器件;超稳晶体频率器件;5G超级SIM卡。
应用方案：移动通信、金融支付、数字政务、公共事业、物联网与智慧生活、智能 汽车 、电子设备、电力与电源管理、人工智能。
目标市场：金融、电信、政务、 汽车 、工业互联、物联网等领域。
京微齐力
核心技术：AiPGA芯片(AI in FPGA)、异构计算HPA芯片(Heterogeneous Programmable Accelerator)、嵌入式可编程eFPGA IP核、FX伏羲EDA软件
主要产品：HME-R、HME-M、HME-P、HME-H系列FPGA
应用方案：工业控制、医疗电子、消费类电子、广播&通信、 汽车 电子、计算机与存储、嵌入式应用、人工智能。
目标市场：云端服务器、消费类智能终端以及国家通信/工业/医疗等核心基础设施。
智多晶
核心技术：FPGA开发软件“HqFpga”、 自主研发的FPGA架构
主要产品：Seagull 1000系列 CPLD、Sealion 2000 系列FPGA、Seal 5000 系列 FPGA
目标市场：LED驱动、视频监控、图像处理、工业控制、4G/5G通信网络、数据中心等。
成都华微电子
核心技术：可编程逻辑器件CPLD、FPGA硬件设计平台、可编程逻辑器件综合、映射及编程算法软件技术。
主要产品：数字模拟混合信号芯片、可编程逻辑器件、ADC/DAC、模拟电路及接口电路系列产品
应用市场：工业控制、通信和安防等。
遨格芯
核心技术：可编程SoC、异构(MCU)边缘计算
主要产品：CPLD、FPGA、MCU-SoC、AI ASIC、MCU。
目标市场：消费电子、工业和AIoT。
晶晨半导体
核心技术：超高清多媒体编解码和显示处理、人工智能、内容安全保护、系统IP等核心软硬件技术
主要产品：多媒体SoC芯片
应用方案：IP/OTT/DVB机顶盒方案、智能电视、智能影像、智能家居、智能商显。
目标市场：智能机顶盒、智能电视和AI音视频系统终端等，以及IPC等消费类安防市场、车载 娱乐 、辅助驾驶等 汽车 电子市场。
国科微
核心技术：全自主固态硬盘控制芯片、无线数据通信核心技术、AVS2超高清智能4K解码芯片
主要产品：直播卫星高清芯片、智能4K解码芯片、H264/H265高清安防芯片、高端固态存储主控芯片、北斗导航定位芯片。
应用方案：智能机顶盒、智能监控、存储控制、物联网
目标市场：卫星广播、无线通信、存储和信息安全、物联网应用领域。
中星微电子
核心技术：组织制定安全防范视频安全数字音视频编解码(SVAC)国家标准、结构化的视频码流、“数据驱动并行计算”架构
主要产品：“星光”数字多媒体芯片、 集成神经网络处理器(NPU)的SVAC视频编解码SoC、SVAC视频安全摄像头芯片、H264 解压缩芯片、PC摄像头芯片
目标市场：信息安全、图像编码视频安全领域。
澜起 科技
核心技术：高性能DDR内存缓冲控制器、动态安全监控技术(DSC)、异构计算与互联技术
主要产品：DDR2-DDR5系列内存接口芯片、PCIe Retimer芯片、服务器CPU
目标市场：云计算、服务器、存储设备及硬件加速等应用领域。
兆易创新
核心技术：国产SPI NAND Flash工艺技术、基于Armv8-M架构的Cortex-M33内核高性能微处理器
主要产品：NOR Flash、NAND Flash、GD32系列MCU
应用方案：GD25/GD55 B/T/X系列大容量高性能SPI NOR Flash、车载数字组合仪表解决方案、GSL7001光学指纹识别方案
目标市场：工业、 汽车 、计算、消费类电子、物联网、移动应用以及网络和电信行业。
东芯半导体
核心技术：NAND/NOR/DRAM/MCP设计工艺技术
主要产品：中小容量NAND Flash、NOR Flash、DRAM芯片
目标市场：工业控制、通讯网络、消费电子、移动设备、物联网。
芯天下
核心技术：成熟闪存及新型存储技术
主要产品：SPI NOR Flash, NOR MCP, SPI NAND Flash, SD NAND Flash, NAND MCP等。
目标市场：物联网，显示与触控，通信，消费电子，工业等领域。
聚辰半导体
核心技术：串行EEPROM、逻辑加密卡、零漂移轨到轨输入输出运放
主要产品：EEPROM、智能卡芯片
目标市场：智能手机、液晶面板、蓝牙模块、通讯、计算机及周边、医疗仪器、白色家电、 汽车 电子、工业控制等众多领域。
恒烁半导体
核心技术：基于NOR Flash的存算一体架构;50nm制程的NOR Flash存储
主要产品：SPI NOR flash存储器;基于NOR flash的存算一体CIM AI加速芯片; 基于ARM Cortex的32位MCU
目标市场：可穿戴设备、智能音响、安防监控、物联网IoT、泛在电力物联网、 汽车 电子、消费电子及工业等领域。
得一微电子
核心技术：固态存储控制芯片
主要产品：PCIe SSD主控芯片、SATA SSD主控芯片、eMMC 51主控芯片、SPI NAND主控芯片、USB主控芯片
目标市场：通用计算和存储市场，覆盖消费级、企业级、工业级、 汽车 级应用。
工业物联网是指在工业中应用物联网技术，实现工业特有的价值增值的技术模式。所有物联网都是为了实现万物互联，特别是物与物的互联，但是工业物联网又有其专有属性，原因是与工业物联网相对的消费物联网本身的联网密度、联网的实时性、联网物的异质化要求都不高，而工业物联网的要求主要表现在联网密度、联网实时性及联网异质化三个方面。
思考所有问题都需要从宏观到微观的细化过程，工业物联网也不能例外，我认为对工业物联网进行深度思考，需要从以下五个维度进行分析，否则将会要么带来一叶障目，要么带来好高骛远。
首先需要我们思考的问题是，工业物联网的价值、意义和目的是什么；第二个是工业物联网需要连什么的问题，这是一个范围的概念；第三个需要我们思考的是连入物联网的物的层级问题，也就是深度的问题；第四个需要我们思考的是实现物联的价值成本分析；第五个需要我们思考的是如何建设工业物联网。
互联网实现了计算机与计算机的连接，或者说实现了人与人的连接，这个连接带来了人的交互的便利，在这个基础上涌现出很多全新的、颠覆性的商业模式，例如，电子商务、即时通讯，社交媒体等等；而物联网将实现人与物、物与物的连接，同样我们也期望带来全新的、颠覆性的商业模式，甚至更进一步，期望带来人类生活、生产方式的全新的颠覆性的模式。
作为物联网主战场的工业物联网，人们对其的期许是在工业设计、制造、流通环节带来革命性的变革，为传统工业注入新的活力，提供新的势能，驱动工业在更高维度上发展、创新、乃至变革。随着计算、存储能力的提升，特别是大数据、人工智能的发展，任何行业对数据获取手段都提出了前所未有的要求。对数据获取手段的要求主要表现在四个特征，第一是高效性；第二是准确性；第三是实时性；第四是经济型；在当前技术能力下，能够同时满足这四个特征的就是工业物联网，首先，芯片技术已经发展到一个具有较强计算能力的MCU在美元以下，RFID芯片价格甚至已经到美分这个量级，使得工业物联网有了物质基础，同时满足了经济性要求；近三十年的通讯技术的发展，从模拟到数字，从简单调制到复杂调制技术的商用化，使无线通讯可以很廉价地覆盖几百米甚至数公里的范围，满足了数据获取的密集部署要求，同时由于工业物联网的永久在线的特征，使工业物联网满足数据获取的高效性、实时性要求；微电子技术在近年也发生了突飞猛进的发展，不论在价格上还是在进度上都有了长足的突破，满足了数据获取的准确性。
总而言之，工业物联网的出现是在以下几个条件成熟时涌现出来的不可逆转的趋势：
1、快速变化的市场需要数据支撑，产生了市场对数据获取的急切要求；
2、MCU的发展使得计算能力快速提升；
3、以调制技术为核心的通讯技术发展为联网建立的管道基础；
4、传感技术，特别是以MEMS为标志的微电子技术的发展给予感知世界提供的保证；
工业物联网不是规划出来的，是各种技术与需求发展进化的产物，是生活、生产、经济发展到一定高度后自然而然出现的，是在需求的驱动下，众多行业创新带了的自然产物。
通过工业物联网，可以把传统经济中不可数字化之物数字化，可以把传统不可数字化之行为数字化，可以把传统不可能变为可能，甚至变为容易获得、解决的方案。
这个问题是第一个问题的延续，如果不考虑经济性，那么我们可以说工业物联网连接一切可连接之物，但是，当我们在做一个务实的、有价值的方案时就不能不考虑可行性及经济性，那么工业物联网连什么呢？我们认为这是一个从哪里来到哪里去的问题，我们通过上面对价值、意义和目的分析可知，我们应该从目的反推，一切从目的出发，时刻盯紧企业需要弥补的最关键环节，例如，如果对量化OEE有需求，那么我们就要连接设备状态；如果要减少在制品，那么我们就要对在制品进行追踪；如果能源消耗对企业是重中之重，那么我们就要把能效物联化，等等。世界上不存在同样的两片树叶，同样地，世界上也不存在同样的两个企业，我们只能对企业本身进行深入分析，紧紧聚焦于企业价值，在保证经济性的基础上，确定工业物联网的实施范围方案。联网范围一个核心点是连入物的属性，也就是说我们通过分析连入物的属性与企业建设工业物联网目标的耦合度，决定需要实施工业物联网的广度。
通过分析工业物联网连什么后，我们得到了连入物的内容，接下来需要我们决定是对每个/每类连入物我们该数字化哪些属性，这里遇到工业物联网特有的一个障碍，需要连入工业物联网的物的可连通性问题， 特别是在设备互联时，可连通性表现的特别突出，例如，有的设备具有开放的通讯协议和可用的通讯接口，有的设备不开放协议等等，那么可连通性就是对方案供应商的很大的考验，我们的经验是有四种方案可供选择：
1、使用设备开放的协议；
2、使用设备自带的传感器；
3、添加新的传感器；
4、改变观察侧面及维度，使用全新的采集模式；
其中第四条，改变观察的侧面和维度，使用全新的连接方式是使用第一性原理，避开设备不开放协议或接口的阻碍，避开被设备供应商牵着鼻子走的方向，从本质上获取数据。例如：通过能效检测获得设备的使用状态，通过震动传感分析设备部件的故障、甚至是转速等，只要通过第一性原理从你需要的信息入手，而不是被动地从设备可以提供的数据入手来提供物联解决方案的方式。直接把我们需要的信息做为目标，观察除了直接连接设备外，我们还能够如何获得需要的信息，因为只有我们获得的数据能够与设备提供的数据在信息上能够“同构”即可。例如，我们可以在我们的物联设备上安装一个震动传感器，从传感器获得的数据中，我们即得到了设备是否开机，又得到了是否启动工作，同时还得到设备的转速。如果不用第一性原理，而是硬要跟设备互联，那至少要采集三个数据，并且未必设备能够给你。这就是典型的边缘计算的案例，边缘计算的计算规则一定要具有定制能力，可以说边缘计算一定是一个知识容器，可以方便地把客户、厂家，甚至是第三方的知识融入的容器，我们开发的支持脚本的设备已经具有了初步的边缘计算的功能，我们需要在这个方面继续加大支持力度。
所以，通过分析企业价值和物的可连通性，我们就可以明确定义需要连入物层级，也就明确了连入物的连接深度；
在连入物联网的物的层级中一个重要的概念是管理粒度，对于制造业来说，连入物的管理粒度大概分为如下几个层级：
1、传感级；
2、设备级；
3、产线级；
4、车间级；
5、企业级；
也就是说我们要在经济性可行的前提下定义数据获取的粒度。理论上讲，细粒度一定比粗粒度更好，更有价值，但是当加入成本分析后，可能并不一定粒度越细越好，需要按照各种制约因素找到一个平衡点。
价值成本永远在企业行为中持有权值最高的赞同或者否决的一票，通过前三项分析，我们仅剩下最后一个问题没有解决，这也是关乎价值成本的关键：管理粒度问题，我们到底需要在多细的粒度下进行管理？这带来了一个哲学问题：世界是不是需要黑盒子。什么意思呢？当我们确定一个管理粒度后，比管理粒度更细的信息将被隐藏在黑盒子中，这个黑盒子将成为我们分析深度或者认知深度的制约因素和约束条件。我们可以通过价值成本分析来找到这个平衡点，从而明确黑盒子的大小，并最终确定连入工业物联网的物的特性。
我们的期许是工业物联网建设的价值观，其他一起都是方法论。首先，我们在规划物联网时要本着既要有高瞻远瞩，又要有务实可行的精神。在思考黑盒子的大小时我们要高瞻远瞩，设计方案尽可能地以黑盒子尽量小为目标，而实施方案则按照价值成本分析选择合适的黑盒子的大小，也就是选择合适的管理粒度，从而保证投入收益的平衡，甚至我们可以把黑盒子尽量定义的大些，用以验证工业物联网的可行性，最大可能地降低工业物联网实施的风险。
总之，我们应该从以几个方案来确定工业物联网的建设原则：
1、期望获得什么结果？
2、期望用什么方式获得想要的结果？
3、需要信息基础提供什么？
4、工业物联网是否能够获得这些信息？
5、工业物联网如何获得这些信息？
6、获得这些信息的性价比如何？
7、回归分析，评估预期结果是否符合经济利益？
8、落地实施。
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