所谓智慧制造、智慧机器，在硬体技术上如感测器等领域，其实都已经发展相当完备，目前最核心的关键，正如通用所关注的，是“软”的整合与服务方面，以 ServiceMax 来说，其物联网云端平台可接收物联网上各装置内建感测器的资讯，让使用单位或是维修公司了解哪个零件何时将要故障，据此排定检修更换时间，可大量提升维修效率，节省时间与成本，并且提高装置的可靠率。
现在物联网应用越来越普遍，在生活中很多见，电子标签应该也属于物联网技术应用吧。 RFID射频识别是一种非接触式的自动识别技术，它通过射频讯号自动识别目标物件并获取相关资料，识别工作无须人工干预，可工作于各种恶劣环境。
目前RFID技术在广州服装行业的应用越来越收到服装企业主的重视，通过RFID技术提供供应链管理的透明度，提高库存转转率，减少缺货损失，提升门店的消费体验 通过RFID技术基本上为服装行业带来四大类的利益：
快--物流效率快，货品交接点数快。
准--在供应链的各个环节对服装的流通资料采集准确。
防--通过嵌入理德RFID晶片到服装内部，实现防窜货和防伪功效。
服务--通过理德服装RFID智慧商店，提高消费者体验，通过互动，更多商品的展示，快速响应消费者需求来提高服务水平。
歌名：《小花猫》小花猫喵喵喵，饿著肚子咕咕叫，左瞧瞧右看看，地上小鱼快吃掉。小花猫，跳跳跳，磨磨爪子喵喵叫。左扑扑右跳跳，发现老鼠别放掉。
谁来守卫工业物联网安全 根据物联网自身的特点，物联网除了面对行动通讯网路的传统网路安全问题之外，还存在着一些与已有行动网路安全不同的特殊安全问题。这是由于物联网是由大量的机器构成，缺少人对装置的有效监控，并且数量庞大，装置丛集等相关特点造成的，这些特殊的安全问题主要有以下几个方面。
物联网机器/感知节点的本地安全问题。由于物联网的应用可以取代人来完成一些复杂、危险和机械的工作。所以物联网机器/感知节点多数部署在无人监控的场景中。那么攻击者就可以轻易地接触到这些装置，从而对他们造成破坏，甚至通过本地 *** 作更换机器的软硬体。
感知网路的传输与资讯保安问题。感知节点通常情况下功能简单(如自动温度计)、携带能量少(使用电池)，使得它们无法拥有复杂的安全保护能力，而感知网路多种多样，从温度测量到水文监控，从道路导航到自动控制，它们的资料传输和讯息也没有特定的标准，所以没法提供统一的安全保护体系。
核心网路的传输与资讯保安问题。核心网路具有相对完整的安全保护能力，但是由于物联网中节点数量庞大，且以丛集方式存在，因此会导致在资料传播时，由于大量机器的资料传送使网路拥塞，产生拒绝服务攻击。此外，现有通讯网路的安全架构都是从人通讯的角度设计的，并不适用于机器的通讯。使用现有安全机制会割裂物联网机器间的逻辑关系。
智慧电网与能源参考设计
用于塑壳断路器 (MCCB) 的低功耗、低噪声模拟前端设计
高压 12V-400VDC 电流感测参考设计
用于 G3-PLC 电力线通讯的模组上系统（CENELEC 频段）
我这周在浏览物联网 (IoT) 时，想仔细看看IoT将如何使电网更加智慧（反之亦然），在整个基础设施和住宅内提供更多的资讯，实现更佳的互联互通。通过IoT，使用者、制造商和公共事业服务供应方将揭示一种全新的方法来管理装置，并最终节省资源和开销。让我们看一看世界上的智慧电表将智慧电网与你的住宅连线在一起的实现方式。
在全球都在关注能源管理和节能的当下，IoT将把智慧电网的连线优势扩充套件到公共事业供应方所完成的配电、自动化和监视之外。住宅和楼宇内，管理系统的使用将帮助使用者监视他们自己的用量并调整使用习惯。这些系统将最终通过在非高峰用电时间执行来自动调节，并且连线至感测器来监视使用者数、光照条件以及更多引数。但是，这一切都源自一个更加智慧和互连程度更高的电网。
智慧电网使IoT成为现实的第一个关键步骤是大量采用智慧仪表。目前已经连线了数百万个仪表，并且互连电网的势头仍在增长。然而，要发挥其最大潜能，智慧电网的第一步是从机械电表向智慧电子仪表的转变，其目的是建立仪表和公共事业供应方的双向通讯。
美国的智慧电子仪表的采用率接近50%，目前现场已经安装了数百万个电表，与电网互连并定期通讯。从本质上说，电表正在将它们的功能从电能计量装置扩充套件成为双向通讯系统。
现代的电子仪表必须符合特定的标准才能在智慧电网和IoT中发挥如此关键的作用。首先，仪表需要在住所和楼宇中将能耗资讯报告给公共事业单位。在美国，合适的解决方案是低功耗RF (LPRF) 通讯，使用的是Sub-1 GHz网状网路。然而，根据国别和电网属性的不同，无线解决方案也许不是最佳选择，比如说在西班牙或法国等使用有线窄带正交频分复用 (OFDM) 电力线通讯 (PLC) 的国家。没有放之四海而皆准的互联互通解决方案。使IoT成为现实需要更大量的产品组合，能够支援从有线到无线，而有时需要将二者结合起来。
第二，仪表需要通过住宅内显示器或闸道器将有用的能耗资讯传送到屋内。这些资讯使得使用者相应地调整用电习惯并降低这方面的开销。在美国，ZigBee标准与智慧能源应用系统组合使用。其他像英国或日本等国，正在评估Sub-1 GHz RF或PLC解决方案，以实现更大的覆盖范围，或者混合RF和PLC的组合实现。所以，本质上说，电表正在成为智慧感测器，用于在住宅和楼宇内外进行双向通讯的IoT，以网状网路的方式互连，同时将基本能量资料报告给公共事业单位。
此外，智慧仪表需要支援诸如动态定价、需求响应、远端连线和断开、网路安全、无线下载和安装后升级等高阶功能，这样的话，公共事业供应方也就没有必要为每个仪表都派遣一名技师了。
如你所见，智慧电网在支援IoT方面发挥了关键作用—但这只是开始。将楼宇和住宅中的装置连线在一起是发挥智慧电网全部优势的下一件要做的事，而很多创新型解决方案和便利化应用已经向用户提供。专用家庭能源闸道器、智慧应用中心或能量管理系统将使使用者更快地感受到互连电网和IoT所带来的益处。
如需了解更多资讯，立即检视智慧电源与电网解决方案
智慧电网与能源参考设计
用于塑壳断路器 (MCCB) 的低功耗、低噪声模拟前端设计
高压 12V-400VDC 电流感测参考设计
用于 G3-PLC 电力线通讯的模组上系统（CENELEC 频段）
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通用电气6q管理
通用电气(GE)的电子商务战略
1GE概述
通用电气公司(GE)是一家多元化经营的全球性企业集团，它的历史可以追溯到1878年托马斯 A爱迪生建立的爱迪生电气照明公司。1892年，爱迪生通用电气公司和汤姆森-休斯顿电气公司合并，创立通用电气公司。一百多年来，通用电气公司秉承以科技带来美好生活的理念，始终保持科技创新，保持全球领先的技术优势。目前，通用电气公司拥有24414项专利，累计居全球第一。
GE集技术、制造和服务业为一体，致力于在其所经营的每个行业取得全球领先地位。GE在2004年1月，将原有下属的13个工业集团重组为目前的11个业务集团:能源集团、高新材料集团、消费者金融服务集团、商务融资集团、医疗健康集团、消费与工业产品集团、基础设施集团、全国广播公司、运输集团、装置服务集团、保险集团。若单独排名，至少有9个业务集团可名列全球500家最大公司。GE在世界各地160个国家开展业务，其中包括在26个国家运作的270家生产厂，全球拥有员工30多万人。GE的境外收入逐年上升，1999年该公司在美国以外地区取得的收入占其1070多亿美元总收入的41%，达439亿美元。2003年销售收入达到了1342亿美元。GE在中国有悠久的历史，目前它的11个业务集团都己在中国开展业务，建立了20家办事处和近30家合资或独资企业，总投资超过15亿美元。GE仍是世界上仅有的七家3-A级工业公司之一。连续六年被《金融时报》获得“全球最受尊敬的公司”称号。
2GE的电子商务战略
从一个传统型的产业公司转变为新的电子商务企业已经被GE列为公司发展的重点。1999年，GE在其原先的六个西格玛质量、全球化和服务三个战略的基础上，又将电子商务正式列为公司业务增长的又一个发展战略。电子商务实施的头一年就为公司获得了10亿美元的网上营业收入。这使得GE这家百年辉煌的公司在新世纪保持持续高速发展的动力。这一变化在整个西方企业界都产生了巨大的影响。GE希望通过推广电子商务，为这家一个世纪以来一直处于领导地位的公司找到并建立未来的业务发展模式。在2000年，GE公司的电子商务战略方向有三方面的内容：保证每一家GE企业集团有一个客户网路中心，以提供最高质量的线上服务、销售和支援；将内部采购和供应商资源转移到网上，以充分发挥高效率和低成本的优势；不断开发新技术和服务，以增加线上销售。
实际上，一向以科技领先的GE并不是电子商务的后来者，其下属的资讯服务集团在电子资料交换（EDI）、网际网路基础上的虚拟贸易环境等领域，一直处于全球领先的地位。近年来，GE的金融、塑料、医疗器械、飞机发动机、动力系统等部门都根据自己的业务，通过网际网路进行了网上销售、客户服务、资讯释出、远端装置监控与维护以及员工招聘、内部管理等活动，其中GE集团的一个销售网站Polymerland，在2000年一周的交易量就达到500万美元，2001年实现了15至20亿美元。
GE之所以将电子商务战略提高到决定企业发展的重要高度，其原因是GE的高层充分预见到网际网路络的发展将给所有经济实体带来的影响。网际网路的发展使企业与客户、企业与员工、员工与员工之间等一切关系变得透明，知识就是力量成为过去。因为所有的人都可以轻易地同时获得大量的资讯，企业传统的经营方式将必然受到冲击，包括中间商解体、集合竞争、虚拟商业社群、对客户的完全渗透、动态价格、针对性产品、协同市场、伙伴服务等已经初步显现的企业经营模式的变化。
GE推崇电子商务，正是为了及时把握和参与这些变化，通过在销售方(客户)、购买方(供应商)、投资业务以及内部程式等方面的变化，继续在“更快、更好地使客户满意”方面保持领先，从而保持企业发展的活力，巩固其领先地位，这也是GE视变革为机遇的企业精神的又一个切实的体现。
GE迄今为止仍是全球最优秀的公司，它正以最大的热情推动电子商务的革命。这不仅决定了这个百年巨人未来的命运，也必将产生全球性的深远影响。
美国最著名的网际网路和资讯科技杂志《因特网周刊》，首次对美国各大公司做了主题为“因特网周刊100强”的调查，选出了在10个主要工业领域里最领先的电子商务企业，GE被评为2000年“本年度电子商务企业”。
3GE的电子采购系统
GE积极推进向电子商务企业的战略转型，取得了非常明显的效益。下面仅以GE下属的照明工程集团（注：该集团业务在2004年1月后合并入GE能源集团）采用了基于网际网路的电子采购系统后的情况为例：
GE的原材料成本在1982-1992年间增长了16%，而同期的价格却保持了不变甚至开始下降。为了抵消由于成本上涨带来的不利因素，GE全力以赴改进其采购方式，经过对采购过程的分析发现采购方式缺乏效率，中间交易过程过多。因为订单、收据和发货单上的资料不符，1/4以上的发货单需要重新填写。
GE照明工程集团过去每天需对许多低价机械零件向公司采购部发出询价申请。采购部每天都要向合作伙伴传送成百上千的询价单以获得最低的原材料价格。以往的手工采购程式是：对于每一笔询价申请，采购部都要对每一份询价申请附上设计图；设计图要从公司技术资料档案中检索出来，拿到影印室影印，摺叠后与询价申请一同装入信封寄出。该过程需要7天才能够完成并且非常复杂和浪费时间。由于程式繁琐、时间紧迫，公司采购部每次通常只将招标档案寄给两三家供货商。
自1996年GE启动了第一个网上线上采购系统(TPN Post)后，采购过程变得简单快捷了。如今GE照明工程集团电子采购的做法是：通过电子邮件的方式向采购部发出电子询价申请，采购部通过网际网路向全球供货商发出招标档案。该系统可自动检索出准确的设计图纸，并自动将正确的图表和附件附在电子询价单上。在采购部开始处理该采购过程的两个小时内，全球的供货商们就能以电子邮件、传真或EDI方式收到了询价单，有7天时间进行竞标准备并将标书通过网际网路传回，GE收到标书的当天就可完成评标工作，并最终选定中标人。
照明工程集团实施线上采购系统(TPN)后，获得了一系列的好处：线上采购系统使公司中60%负责采购的人员获得了解放并被重新安排了工作。采购部从大量的纸面、影印和邮寄工作中解脱出来，每月至少能够腾出6至8天的额外时间集中研究发展战略问题。由于能够线上与范围更广的供应商联络，采购中人工成本节省了30%，原材料成本也下降了5%至20%。过去通常需要18至23天来确认供货商、准备投标请求、与供货商谈判价格并签署合同等事宜，现在只需要9至11天。交易过程自始至终通过电子方式进行 *** 作，收据与采购定单自动相一致，反映出整个过程发生的全部变动情况。世界各地的采购部门就最好的供货商的情况互相交流资讯。1997年2月，GE照明工程集团通过网际网路发现了7个新的供货商，其中一家的报价甚至比另一家的报价低20%。GE估计，仅全面转变采购方式一项每年就可以为公司节省5至7亿美元。
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还有一些GE只列了电话号码的，就只能列电话给你了：
GE中国
(021) 6288-1088
GE中国 新闻中心
(021) 6288-1088
中国技术中心
(021) 5050-4666
GE基础设施集团
水处理
(021) 3222-4747
GE工业集团
Fanuc自动化
(021) 3222-4555
GE工业集团
(021) 2401-3333
感测与测量
(021) 3222-4555
家电
(021) 2401-3333
检测科技
(021) 3414-4620
照明
(021) 2401-3333
NBC环球
CNBC
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在物联网时代，车载装置会及时提醒司机减速换道行驶;老人如遇意外跌倒、生病或异常状态都可以通过远端网路，传递给社群或子女;智慧化楼宇中的感测器检测到主人离开后，能自动通知控制器关闭水电气和门窗，并对住宅内的安全情况进行监控，实时向主人的手机发送异常情况报告。
你也可以去物联商业网上看下相关内容
杰夫·伊梅尔特(Jeffrey R Immelt)是通用电气(GE)公司现任董事长兼执行长。
如何用物联网资料来构建工业智慧 得益于物联网和工业40的兴起，最近几年，不少企业已经通过物联网的手段，建立起了资料采集，监控和展示的平台。对于资料的深层次应用，例如利用最新的机器学习演算法，对资料进行智慧化提升，则是目前工业使用者进行数字化转型的必由之路。
从现在的趋势来看，人工智慧的热点领域都集中在语言、影象互动类， 或者商业应用类。对于工业领域，基于物联网获取的流式资料，如何通过人工智慧来实现效率提升？在使用这些资料的过程中，如何避免踩坑，顺利进行方案的部署？这是工业界需要解决的问题。为此，本期硬创公开课，雷锋网邀请了觉云科技CEO常伟来为大家讲解如何用物联网资料来构建工业智慧。详情可以咨询统一通讯官网网站
作者 | 维克多
编辑 | 琰琰
7月9日，在2021年世界人工智能大会的可信AI论坛上，艾耕 科技 CEO韦啸进行了题为 《可信AI助力内容创作实现智能化》 的报告。他在报告中指出了AI内容生产在“可信”方面遇到的挑战，并给出了三条提高AI内容生产可信性的技术建议：
1知识图谱沉淀行业专家经验提升可控性；
2专家系统与局部模型提升可解释性和可调性；
3强调人+机器协同的工作模式。
此外，在报告结束，AI 科技 评论和韦啸进行了一场关于“AI发展路径”的交流，他认为当前人工智能想要取得突破性进展，必须等待其他领域，例如生物学领域，有突破性的发现。
今天的演讲题目是《可信AI助力内容创作实现智能化》，分享一下AI在内容生产方面遇到的可信挑战。回顾互联网的前世今生，从门户网站到搜索引擎、到社交网络、再到超级APP，互联网发挥的核心作用是：分发内容。而内容生产属于互联网的上游，每年制作物联网流通的内容成本超过千亿。
人工智能（AI）作为技术发展的桥头堡，未来十年的技术热点，其一定会在行业里发挥巨大的作用。
目前，AI已经能够生产各种各样的内容，例如强大的GPT-3模型，其内容生成能力一度让人类惊呼。但实际上，GPT-3生成的大量内容都是胡说八道的，没有办法直接使用。这对应的是AI稳定性问题，即生成算法不可控。
可解释性，可调性，是AI生产内容过程中碰到的另一个问题。举个例子，当我们用AI进行视频生产时，无论是半自动还是全自动的方式，采用同一模板生成的视频，在社交平台上获得的点赞数和流量却不一样。至于为什么？用户希望能够有一个解释，即是算法出了问题还是其他方面的问题？这就是内容生产遇到的AI可解释性挑战。
其实，内容生产和内容生成不同，今天AI技术大多仅支持内容生成，内容生产意味着要为产业赋能。内容生成里的专家主要有主编、编辑和运营。而内容生产需要将AI技术有机整合成一个专家系统，包含上述一系列的角色，对于不同角色进行不同程度的赋能，从而提高内容生产的能力。这也是我们一直打造的品牌“AIZAO, AI造”。
它的逻辑是先依靠电商或者品牌的营销专家，然后基于他们对行业的理解，用知识图谱支撑智能素材库，生产出合适的图、文内容，最后加上运营数据的回流，就可以构成生产力的大幅度提升。
为了让这一AI系统生成的内容更为可信，我们做了如下的尝试：1知识图谱承载专家经验提升可控性；2专家系统与局部模型提升可解释性和可调性；3强调人+机器协同的工作模式。AI一定会犯错，人机协同是提高AI可信性的举措之一。
总结一下，如果想搭建一个更为可信的内容生产平台，需要遵守三条原则，第一，坚守向善价值观，不做恶；第二，建立评估体系，保证系统生产的内容可信；第三，明确算法系统的责任。我们可以感受到，互联网充满了不可信的内容，已经对 社会 产生极大负面的价值，我们希望算法设计出之后，其所承担的责任能有清晰的界定和边界。
AI 科技 评论：请问您如何看待可信AI？
韦啸：可信AI 包括几个方面：稳定性、可解释性、可调性、公平性等等。这意味着可信AI不是一个概念，更多的衡量如何把一个技术更好的赋能各个场景。
关于构建可信AI需要四方面的发力：
1技术和学术上的突破。机器学习模型中的黑盒性是AI可信问题的源头之一，很多AI技术如自动驾驶，AI医疗影像的应用，背后其实有可解释性，可控制性的缺陷，邢波老师的Petuum，就考虑了如何提升黑盒模型的debuggability。杨强老师主推的联邦学习，又在一定程度上能解决数据隐私问题，所以技术的发展，肯定能够带来更多可信的解决方案。
2政策、法律衡量责任。一个算法存在开发者和使用者，但算法出错，如何衡量双方的责任，是需要政策制定者考虑的事情。
3遵守商业道德准则。算法即技术，技术中立，向善的人使用，会产生好的结果，心怀不轨的人使用，会产生恶果。
4明确可信的目标。所有的算法都针对一个目标进行优化，我们在设立这个目标的时候，能否将可信作为一个目标衡量？
AI 科技 评论：相比深度学习，传统AI模型的可解释性比较好，您如何看待两者的关系？
韦啸：我举个例子，美国人工特别昂贵，很多车主自己动手修车。衡量一个修车匠是否能“打”的一个标准是：修车工具箱里工具种类是否丰富。这个工具箱可能有一些17世纪就有的改锥，也可能有新开发的智能电钻。其实，老改锥还是新电钻都存在于工具箱里，使用哪种锯子修车取决于具体的场景。
类比到AI内容生产领域，GPT-3这一模型确定能够提高基底模型表现，在从语料库提取特征方面，非常高效。但是，有些场景要求生成的内容丝毫不能出错，例如宝马X5的排量是24，如果AI生成的是25，显然就不符合要求。因此，这时候如果采用经典的PCFG，效果反而会更好。
因此，深度学习也好，传统模型也好，它们都在工具箱里，如何使用，关键要看具体的场景。所以，我们创业者也要摒弃一个观点：新工具不一定比传统工具产生更大的商业价值，毕竟一些比较老的模型研发成本比较低，新模型（深度学习）研发成本比较高。
AI 科技 评论：AI内容生成领域，遇到哪些可信方面的挑战？
韦啸：正如我演讲中提到的，第一是稳定性，我们在用工具创造标题的时候，有些生成的内容质量高，有些却不通顺；第二是可解释性，同一组算法生成的视频，却获得了不同的流量反馈，人工干预也无法总结优化的路径；第三是AI系统一定会犯错，不管什么模型，只要场景足够复杂系统就一定会犯错。这时候需要人机配合，往往可以大幅提高工具使用的可信度。
AI 科技 评论：在实际 *** 作过程中，AI还无法取代人类？
韦啸：在某些特定领域，AI可以取代人工，但也不能取代人。工具取代人工一直在发生，例如超市售货，很多时候顾客选品扫码支付不需要和售货员互动，即便如此，无人超市也没有普及，这就侧面说明了售货员还有他存在的价值。但也不得不承认，超市管理中，现在所用到的人力成本比原来要少很多。
AI内容生产也是如此，某些情况下，AI剪辑视频的质量和 *** 作精度已经超过人类了，但是仍然需要人类进行审核、把关。
AI 科技 评论：目前人工智能的发展，呈现出“大”的特点，例如大数据集、大模型，您如何看待？
韦啸：技术发展的路径非常复杂，存在很多不同的道路，大模型只是一条 探索 路径，但肯定不是唯一的路径。之前在和学者进行交流的时候，他们表达的一个观点是：其实人工智能领域也在期待其他学科，例如脑科学的突破，例如直到今天，我们清楚的知道人脑对于一些观察和决策的工作机理，例如颜色是如何被探测和判断的，但是高级的认知例如红色这个概念，大脑如何存储和计算，却没有很好解释。而这些解释上的突破，很有可能为算法的设计提供全新的思路，在大模型之外，为AI的应用打开新的场景。
由于微信公众号试行乱序推送，您可能不再能准时收到AI 科技 评论的推送。为了第一时间收到AI 科技 评论的报道， 请将“AI 科技 评论”设为星标账号在看”。
文／杨剑勇
物联网（IoT）蕴含的内容及其广阔，也被视作为第四次科技革命，得到了各国政府大力支持，让一切设备互联将影响着各国经济，借助物联网技术实现未来新型社会，以及影响着数十亿的企业和消费者，尤其在全球呈现快速增长态势下，能充分利用物联网的企业将会成为万物互联时代的赢家，然而企业在署物联网最大瓶颈就是人才匮乏。
来自网络
物联网战略 人才视为支柱
物联网是近年来最热门关键词之一，然而物联网的实践最早可以追溯到1990年，但有“物联网之父”之称的Kevin Ashton在1999年创造了“物联网”一词，早期的物联网主要依托射频识别（RFID）技术，随着技术和应用不断发展，到如今物联网蕴含的内容及其广阔。简单来说是让万物连接至互联网，更深入一点，就是让毫无生机的物体通过联网后，具有感知能力，设备具有思考决策的能力。
让一切设备互联将重塑我们日常生活方方面面，来自思科报告声称：”到2021年，在全球271亿连接设备中，物联网设备将占据连接主导地位。在思科全球高级副总裁兼运营商事业部总经理YvetteKanouff看来：“全球全数字化转型持续升温影响着数十亿的企业和消费者，网络和安全将成为物联网发展关键。
物联网被视作为第四次科技革命备受关注，世界各国纷纷推出本国家的物联网相关政策，得到了各国政府大力支持，预示着一个新的物联网时代即将崛起，随之而来的是互联网也将消失，而中国有望领跑全球物联网，中国物联网产业规模突破7500亿元。
在日本，制定了物联网综合战略，旨在普及“物联网，囊括人才培养，人才投资视为支柱，以应对所有机器设备通过互联网连接起来后所产生庞大的数据，能够有效运用的人才不可或缺，通过人才投资提高生产率作为解决劳动力不足，借助物联网技术实现未来新型社会。
物联网产业在迅速发展之际，相关产业人才也备受关注，由于物联网相关专业人才的稀缺，人才供给严重不足，尤其物联网复合型人才备受青睐。至此高校也先后开设了物联网专业，为产业注入新兴人才，作为新兴专业，物联网工程、网络安全和大数据等在高校增加明显。在机智云创始人兼CEO黄灼先生看来，物联网是一个有机互联的生态系统，基于大数据的人工智能未来将更广泛应用于物联网，但数据分析、云端安全等技术，全球专业人才也不多。
物联网人才受青睐备，校企结合培养人才
随着物联网时代的到来，以及人工智能等技术崛起，杨剑勇曾提出：“万物透过互联，赋予万物感知、认知，我们处在了万物互联的好时代。”同时，能充分利用物联网的企业将会成为未来赢家，如今，物联网的应用范围越来越广泛，在全球也呈现出快速增长的态势，但根据Gartner报告显示，企业在署物联网最大瓶颈就是人才匮乏。
（一）校企结合
作为最有影响力的物联网开发平台，早在多年前，机智云已经与清华大学、北京大学和北京理工大学等多所高校展开合作，为可研项目提供资源便利，目的是人才培养。
机智云通过联合其他校企等伙伴，结合热点技术、热门岗位、市场需求、学校专业等方面进行整合匹配，提供多层次、多角度的人才评测服务，以及为企业用人选拔专业技术人才提供可靠的依据，推动智能产业行业人才标准与技术研发。
（二）专业培训 认证考试
就在近日，中盛君安和机智云达成合作协议，深度整合各自资源和优势，全面推动物联网应用人才培养工作，加速产学研用落地。中盛君安是工信部电子通信行业职业技能鉴定指导中心和教育部授权教育培训机构。
机智云则是物联网行业领军企业物联网开发及云服务平台，基于多年来为各行业提供物联网云服务所积累的经验，牵头制定了成体系的智能家居创新课程，利用机智云量产级的物联网开发平台和开发工具，结合IoT前沿最新技术、企业实际需求和量产应用案例，再通过集中培训、动手实践的授课方式深入浅出地讲解物联网应用技术，培养学员动手实践能力的整套课程体系和教学方式，填补了目前物联网教育领域的空白。
十年树木，百年树人，教育在人类进步中的作用不言而喻，随着物联网产业不断发展，相关技术人才成为企业最大的需求，在工信部电子通信行业职业职能鉴定指导中心、北京产学研信息技术中心等部门的指导下，中盛君安联合机智云开展“智能设计（智能家居的研发实战实 *** ）专项技能培训与考试”工作，其最大特色结合智能家居市场需求和物联网行业热点技术；并分为理论和实践两部分，注重实 *** 训练；另外，获得证书的高校学生可直接纳入机智云人才库，推荐和对接企业需求。
（三）软硬结合 降低物联网开发门槛
另外，也和国内知名开源电子网（OpenEdv）正点原子建立了紧密合作，基于机智云自助开发平台和正点原子STM32开发平台，为开发者提供一站式物联网开发工具和技术服务，帮助物联网开发者快速实现智能产品开发。对于此次双方在物联网开发领域进行深度整合，在机智云总经理黄锡雄看来：“正点原子为开发者提供专业的开发板，也在为高校提供物联网开发课程，帮助了很多创业团队，和正点原子的合作，能在更广阔的创新生态中帮助到更多开发者。”
（四）培养符合产业需求物联网人才
由于物联网方面的人才在市场非常紧缺，在人才培养方面，机智云与多方合作，包括联合iCAN发布了物联网技术人才孵育平台，通过创新创业大赛、物联网开发实训培训，及工信部职业技能鉴定认证，系统挖掘和培养一批符合国家物联网技术发展需要、符合智能产业人才需求、具有创新实践能力和项目实 *** 能力的新兴技术人才。
机智云长期致力于推动物联网产业有序健康发展，长期携手包括微软、英特尔、Qualcomm、ST、Arduino等众多国际知名科技企业进行技术合作，并通过为开发者举办公开课和训练营等各种事形式，打破传统，以推动物联网持续发展为己任，不仅培养了众多开发者，其平台也降低开发者门槛，截止2016年底，平台聚集了超过5万名活跃智能硬件工程师，催生了上万款产品研发，其平台在线设备总量也超过700万台，促进了物联网产业蓬勃发展。
写到最后
百度李彦宏表示移动互联网时代已经结束，不会再有新独角兽，同时表示物联网已经为时不远；日本软银孙正义声称物联网将会引领下一轮技术爆炸；而在谷歌董事长埃里克·施密特看来，互联网即将消失，物联网无所不能，对科技公司而言是前所未有的机会。
作为拥有物联网属性的平台，不仅可实现各设备的互联互通，机智云也在围绕云平台之上不断增加适用于不同场景需求的应用服务，来服务客户需求的不同场景，作为最有影响力的物联网开发平台，机智云就要把这些复杂的算法模块化、工具化，持续为开发者提供更多有价值的开发工具和模块服务，帮助他们低成本快速进入物联网行业。
本文作者杨剑勇，长期关注物联网、智能家居、可穿戴设备、机器人和人工智能等前沿科技产业。
主持人：谢谢管理层的介绍，我们现在进入问答的环节，请大家在提问栏输入您的 问题，中英文频道的媒体朋友都可以您的语言输入问题，我们将会读出您的问题让 管理层现场回答。问答环节将以普通话进行，然后再交由我们的传译人员即时翻译。
好的，我们现在邀请第一个问题。线上第一个问题想请教一下管理层怎么看公司未 来的一个增 动力，有没有任何计划如何去实现盈利？
徐立：好的，这个问题请我们 CFO 王征来回答一下。
王征：感谢提问。首先我们非常的幸运，我们处在一个增速超高的巨大市场，人工 智能软件市场。然后我们在这个市场里已经处于一个领先的地位，根据沙利文的报 告，我们大约有 11%的中国人工智能软件市场的市场份额。那么我们作为最领先的 企业，其实在这个行业里非常容易形成一个正反馈的飞轮效应，使我们的市场地位 能够逐步越做越强，增速越来越高。而我们作为软件企业又有非常高的毛利，刚才 都提到，所以说整个毛利的增速也会保持一个非常高的状态。
另外在我们这四个板块里，前面提到有两个板块，我们觉得会有超高速的增长，其 中就包括智能 汽车 和智慧生活。所以在这样一个大的背景下，我们其实很有信心公 司有很大的空间可以创造出盈利。
在成本端我也稍微说一下，我们成本端大部分的成本其实是人的成本。人力成本是 我们管理层比较容易掌控的，所以我们感觉到在收入和毛利可以高速增长的前提下， 我们可以有效的控制人力的成本，从而使我们有清晰的达到盈利的路线，谢谢。
主持人：谢谢管理层回答。下一个线上的提问是想请教一下公司在现在这个时间选 择在香港上市是有一个什么样的看法？
徐立：好的，谢谢这个问题。首先商汤是一家香港成立的公司，我们是 7 年前一群 科学家和工程师在香港设立的企业，并且我们在香港有 20 年的科研经验，所以我 想我们在香港上市是更好的可以推动香港的基础科研和更大的内地市场甚至是国际 市场的联动。这是第一。
第二，我们在现在的时间点上完全看得到人工智能基础设施能够大幅度降低我们的 人工智能模型的生产成本，能够实现非常高效的规模效应。所以在此之下我们有一 条非常清晰可见的盈利路径。所以在目前的情况下，我们觉得目前是一个非常成熟 的上市时间点。谢谢。
主持人：谢谢。下一个提问就是公司在演讲的时候有提到数据隐私的保护，想请教 一下整体来说人工智能伦理方面的话，公司是有什么措施？
徐立：其实这块我们有非常大的投入，公司觉得伦理治理是推动新技术落地的一个非常重要的核心关键。
首先我们强调说人工智能需要做到传统说的 ESG，就是从环境、 社会 、治理三个层 面都要做到能够赋能更大的产业，并且做到人工智能的普惠。
第二，作为行业的领军，我们想说商汤有义务也有责任，能够更多的和学术界并且和相关的有关部门一起来共同探讨人工智能的治理边界，这也是我们为什么和更多的机构一起合作，来探讨设立人工智能的标准。在过往我们总共大概推出了数十项 人工智能的治理标准，并且是唯一的被联合国相关组织录取的可持续人工智能发展 标准的一个亚洲企业。
最后我们其实内部有伦理治理的委员会，对于我们数据安全、数据保密，并且说是 新一代的治理规范都有长足的探讨。我们治理委员会上有很多来自学界的大牛，包 括说我们的董事，清华大学的薛兰教授以及上海交通大学的季卫东教授，能够指导 我们 探索 人工智能伦理治理数据安全的边界。
主持人：谢谢管理层。然后下一个提问就是想了解多一点关于我们的业务的分布。 刚刚管理层也有分别提到智能 汽车 跟智慧生活是会有超 速的一个增 ，想请教一 下这两部分的发展战略。
徐立：这个问题就请徐冰来回答一下。
徐冰：感谢这个问题。首先我们也刚刚提到，人工智能生产的原材料是数据，对于 汽车 这个板块来看，它实际上是产生了巨大量的视觉数据，因为我们每年光看中国 市场， 2000 万台的 汽车 会出产到我们的物理世界里面，每台车大概有 10 个摄像头 左右。这个摄像头也是常开的，它在不断的捕捉我们物理世界里面的数据，数据的 体量是巨大的，它里面蕴含的价值也是非常丰厚的。
另外的话就无人驾驶的场景，它的一个特点就是长尾非常的多，也就是说我们需要 不断的投入研发去迭代技术，很多时候如果有一些场景的一些 corner case 如果 没有去训练，在遇到的时候车就容易出问题，就需要人去接管，所以这也是无人驾 驶技术它在迭代过程之中遇到的一个瓶颈问题。
所以也基于这两点，一个就是数据量的庞大，一个就是长尾场景的众多，那商汤在 无人驾驶和智能 汽车 板块有一个明显的优势，就我们的人工智能大装置可以去以很 高的数据使用效率来批量的生产算法，针对长尾场景来生产大量的视觉模型，这些 大量的视觉模型最终能让我们服务于越来越多的车企，让这些车企可以获得领先的 AI 技术。
同时其实 汽车 也连接了城市和人， 汽车 是城市里面很重要的一个装置， 汽车 将会是 城市智能的一部分， 汽车 的智能也可以从城市的智能里面去吸收。同时我们知道 着无人驾驶技术的实现，人在 汽车 里面它会有更多的时间来生活、来工作、来 娱乐 ， 所以本身它跟消费者有很强的一个结合。所以这也是商汤的另外一个优势。我们在 智慧城市、智慧生活、以及智慧商业的布局，都可以跟我们的智能 汽车 板块产生很 多的协同。这些协同是让我们更好的去服务这些车企客户，可以让他们获得更好的 技术能力和对用户的服务能力。
如上两点是我们为什么可以在短短的一年多的时间，签订了 30 家车企，覆盖了 50 款车，2000 万台车的量产的总量，在行业里面是取得了商业化的突破，非常领先 的市场位置。所以在 汽车 板块我们在未来可以看得到预见性很强的快速增长。
智慧生活板块，我们也知道，物联网设备在智慧生活里面越来越多，物联网设备、 5G 的普及，再加上人工智能技术让我们的物理世界和数字世界越来越接近，在这 个过程之中元宇宙也开始成为一个新的热词。
元宇宙是这个数字世界和物理世界一个融合的产物，人工智能在这里面其实起到一 个连接者的作用，并且元宇宙本身并不是一个单体的存在，它会是每一个物理世界 的企业，每一个物理世界里面的城市都可以去参与创立的这样一个平台，这是一个 新的世界。在这里面商汤的角色是元宇宙开发者背后的一个赋能者。人工智能在元 宇宙的未来里面扮演的角色，就是可以大幅降低元宇宙相关应用开发的成本，可以 让更多的人参与到元宇宙的构建里面。商汤是背后的基础设施平台。
当下商汤也已经与手机这个最主要的元宇宙入口上面，它的 CMOS 图像传感器，全 球最大的生产厂商，建立了一个深度合作关系，我们共同研发了 AI 传感器，可以 通过这个合作，把我们大量的 AI 模型部署到手机这个平台上，来实现更强的图像 处理和各种 AI 能力。这也给我们未来的业务带来一个显著的增长。
主持人：由于时间关系，我们现在还会念出最后一组的提问，这一组提问就想请教 一下我们海外发展的一个战略，还有如果跟其他行业公司相比的话，我们的竞争优 势是在哪里？
徐立：好的，谢谢这个问题，首先商汤是一个非常全球化的企业，包括说我们目前 都已经在非常多的海外市场设点，并且在去年 2020 年，有 20%以上的收入就来自 于海外，我们一直相信技术特别是科研创新是没有国界的，所以我们也致力于推动 更多的科研创新产品能够做到全面的国际化。讲到核心竞争力，我想商汤是一个科 研创新的企业，然后我们对于技术的远见，实际上决定了我们的投资方向以及我们 的核心竞争力。
所以在过往我们用这样的技术投入到人工智能的 SenseCore AI 大装置，帮助我们 真正实现了 AI 模型的量产和降本增效，是推动我们进入产业的一大核心。
所以在这之上我认为有 4 点核心的竞争力，第一就是技术的领先带来的先发优势。 我们因为有技术领先，推动了行业的变革。我们其实是真正意义上定义了很多行业
的第一个，就像我们是第一个在全球千万级别的人口城市实现无感的刷脸乘车，像 这一类的应用给我们带来新的商业模式，从而带来一个很高的进入壁垒。
第二就是我们关于人工智能基础设施的这部分投入，可以帮助我们解决两个核心的 问题，在长尾应用当中帮助我们解决有没有的问题。行业大部分玩家没有办法真正 解决大量细分的需求和应用。所以在很多应用场景当中，没有办法真正把它变成数 字化和产业化升级。同时在有没有的问题之上，我们还解决好不好的问题，就是通 过规模化的生产，能够把成本大幅度的下降，这只有把生产要素的成本大幅度下降 的时候，我们才能真正意义上做到铺天盖地。
第三是说我们是真正意义上借助到跨行业和赋能多行业的优势，形成行业的协同。 我相信商汤是唯一的一家人工智能企业，真正处理商业、城市、 汽车 和个人的应用 场景的。但是这 4 个场景最终面临的都是同一个物理世界，也就是说他们其实是对 同一个物理世界来进行感知数据化和进行分析交互，那么为什么背后会采取不同的 方法？所以商汤一直秉承着一种通用的方法来协同各个不同的行业，从而来做到行 业之间有很大的共用的资源来降低每个行业的生产成本。
最后因为我们从科研和工程出身，所以我们特别重视人才的全链路打通，我们和 50 多所高校形成了联合实验室的合作，所以我们从人才的选拔培养到最后在人才 上形成闭环，能送到学校里面的产研一体化的打通，对我们来说是非常重要的。所 以在过往的这几年当中，我们形成了独有的一套选用育留的人才体系，把高校和企 业之间真正的流通做到了极致，也给我们的未来提供了巨大的人才池。
IoT，简单来说，就是物联网，是Internet of things的简称，是物物相连的互联网，既能实现物与物之间的信息交换，又能实现物与人之间的信息交流。IoT是即计算机，互联网之后的又一大信息产业发展浪潮，可谓是发展前景十分广阔。
目前，IoT的一个重要应用就是智能家居，智能家居作为一个已经发展了几十年的产业，在最近几年终于迎来了大爆发，智能语音也成为继路由器之后的又一智能家居控制中心，带着新中心的浪潮，IoT产业也迎来了大爆发。
按小米CEO雷军的说法，小米的IOT战略经历了2个阶段。
第一个阶段 以“参股＋实业”来扩张生态链
小米的生态链布局，采取的是“参股＋实业”的双向驱动方式 ，以“占股不控股”的模式不断扩张其生态链规模。
小米之所以取得这么大的成就，表面上看，是小米已经形成的庞大的智能硬件生态链和整个生态的环境，营销渠道有线上的小米商城和线下的小米之家；实际上，却是小米对生态链企业“投资而不控股”的策略，这与苹果、Google等同样布局 loT 生态的厂商有很大不同。
小米的“造链运动”就是这么来的。雷军在布局IOT之初，就提出了“100 家生态链企业”的战略目标。时至今日，小米生态链已经成为拥有上百家硬件厂商，其IOT开发者平台也接入了多达上亿台设备，成为目前“最大消费IOT平台 ”。
这种模式的好处是见效快，能够快速的打开市场。但潜在的问题是，真正能够进入小米IOT平台的智能设备，大多来自于甘愿接受小米管控的小企业。市面上销量大、口碑好的家电、智能设备厂商都很难进入这个“圈子”，这就让消费者的选择极其有限。
2017年11月，小米对外宣布开放小米IoT开发者平台。
小米公司创始人、董事长兼CEO雷军正式宣布，小米IoT平台联网设备超过8500万台，日活设备超过1000万台，合作伙伴超400家，已经稳居全球最大的智能硬件IoT平台；雷军认为小米已经成为全球最大智能硬件IoT平台。
在大会上，小米 科技 董事长兼CEO雷军表示小米初步完成了当初的目标，现在要开启小米IoT战略第二阶段，小米将全面开放IoT平台并启动小米IoT开发者计划，AI+IOT战略。
而在小米IoT战略的第二阶段，“AI”将成为关键词，小米方面表示希望能在AI 技术的加持下，将硬件、软件、云服务和新零售业务串联起来。
所谓AI+IoT，就是人工能智能+物联网。人工智能技术现在基本上都是基于机器学习和大数据，还不能算是真正的智能。但物联网已经逐渐发展起来了，尤其是即将到来的5G时代，很有可能促进物联网行业的进一步起飞。
从小米第一阶段的IOT战略布局，我们可以了解到:
一，现在接入的智能产品主要有三种
1，小米自有品牌的智能产品，如小米手机、小米手环、小米音箱、小米智能空气净化器等
2，小米生态链产品，即小米投资入股的产品
3，第三方产品，这也是小米更加开放的表现。
二，小米布局AIoT有三大优势：硬件优势、大数据优势和丰富的生态链布局优势。
1，硬件优势
小米AIoT战略，也是以手机作为第一入口，然后以小米音箱、小米手环、空气净化器、智能灯等与家庭相关的智能产品作为辅助入口，进而建个人、家庭的智能家居场景 。
雷军在2018 MIDC 小米AIoT开发者大会宣布，2018年小米IoT平台已连接了超过132亿台智能设备（不含手机和笔记本电脑），遍布全球超过200个国家和地区，日活设备超过2000万台，每日处理设备请求高达800亿次。内置小爱同学的激活设备数超过1亿台，月活跃用户超3400万。
活跃的物联网设备为海量数据获取及万物互联提供了坚实基础，这是小米布局AIoT战略的硬件优势。
2，大数据优势
2018年7月，在中国大数据应用大会上，小米大数据产品总监赵辉华曾表示，小米有三亿的用户，在三亿用户中有超过日活21个的千万小米应用，这些应用都沉淀到云服务上；在大数据全局搜索方面，小米已经接入了16类的垂直内容，日均用户量是1600万，日均请求量四千多万。
3，丰富的生态链布局优势
AI+IoT 是如今小米最有想象力的业务，远胜于手机。大到智能电视、空调、洗衣机，小到闹钟、移动电源、电动牙刷，小米生态链已经形成了一张大网，小米凭借着用户量、设备数与数据积累，正试图构建一个完整的生态。随着 5G 商用的加速，设备的连接能力将有明显的飞跃，因此 IoT 也将迎来发展的黄金期。在AIoT领域，小米布局很早，积累也较为深厚，已经形成了强大的生态链体系，且线上线下渠道也都已打通。这是小米AIoT战略布局的生态链布局优势。
对于小米来说，推动AIoT战略加速落地，不仅是时机成熟，更是势在必行，所以就有了后面一系列的大动作!
在2017年11月的小米IoT大会上，小米宣布在人工智能领域与百度达成合作，双方将在知识图谱、深度学习、语音、视觉、自然语言处理、人机交互、机器人、无人驾驶、AI芯片等领域展开深度合作。也就是说，小米的智能硬件需要通过DuerOS等外援来补充技术。
2018年第二次开发者大会上，小米AIoT将开放全面升级，Zigbee方案接入到小米IoT平台，云云互联，可以与其他云，并支持标准蓝牙Mesh
在落地应用上，小米开始在AR（owlii）、智慧酒店（全季酒店）、智慧家装（爱空间）上进行落地。
AIoT平台将接入智能门锁。
2018年，小米也开始向海外扩张IoT业务，2018年2月，智能电视进入印度市场，并在2018年第四季度在印度市场出货量排名第四。
最后，我们再来看看小米2018年年度财报，2019年3月19日，小米发布了2018年财报。
2018年，小米智能手机收入1138亿元，同比增长413%。报告期内，小米智能手机出货量达119亿台，同比增长298%。
2018年，小米IoT与生活消费产品分部的收入为438亿元，较去年增长869%，也成为小米2018年增速最快的业务。
从该业务在整体营收中的占比来看，2018年全年达到251%，而2017年为205%；2018年第四季度，该业务营收占比甚至达到了336%，而2017年同期为242%。IoT业务无疑成为小米2018年第四季度和全年的最大亮点。
根据财报公布的数据，截至2018年12月31日，小米IoT平台已连接的IoT设备数（不包括智能手机和笔记本电脑）约为151亿，同比增长1932%。拥有5个以上小米IoT设备（不包括智能手机和笔记本电脑）的用户数约230万，同比增长1091%。
此外，小爱音箱累计出货量超900万台，小米电视全球出货量840万，同比增长2255%。报告期内，小米也开始向白电领域进军，分别在2018年7月和12月推出了米家空调和米家互联网洗烘一体机。
从2018年的年报可以看出，今年开始，小米的动作也确实比以往更频繁。
1月11日，他们宣布启动“手机+AIoT”双引擎战略，雷军称小米将在未来的5年内，持续在AIoT领域投入累计超过100亿元，ALL in AIoT；
2月26日，又成立集团技术委员会，成立人工智能部、大数据部、云平台部；
3月7日，小米成立了AIoT战略委员会，由IoT平台部、人工智能部、生态链部、智能硬件部等十几个核心业务部门的总经理、副总经理组成。
2019年4月2日，小米决定拆分松果电子部分团队为大鱼半导体，新部门以后将专注AI、IoT芯片研发，而松果电子继续研发手机芯片。
而这些动作背后都有一个整体的指导思想，AIoT战略要如何深入？设备层面，小米已经积累了五六年的优势，很显然，想要真正把握住这个万亿级的大市场，只有由设备下潜到基础核心技术层面，包括芯片、人工智能、连接技术、边缘计算等等。移动互联网时代的无数次实践已经证明，只有对全产业链的把握，才能在千变万化的时代中以不变应万变，小米跑得更早，所以也有更多的时间积淀这个能力。
我们看到，在小米前进的路途上，也在不停的思考，及时更新战略。胜不喜，败不骄之余，小米的AIOT战略也有不得不要面对和考虑的问题。
一，AI技术先天不足
IoT是一个生态，并非是单一的设备模式，核心驱动力肯定离不开AI技术。而在小米IoT战略的第二阶段，人工智能成了整个生态的关键词，小米希望在AI技术的加持下，将硬件、软件、云服务和新零售业务串联起来。
小米在AI技术上的不足，导致小米的IoT模式不够完美，甚至还容易遭到外界和投资者的“挑刺“。
所以，在2017年11月的小米IoT大会上，小米宣布在人工智能领域与百度达成合作，双方将在知识图谱、深度学习、语音、视觉、自然语言处理、人机交互、机器人、无人驾驶、AI芯片等领域展开深度合作。也就是说，小米的智能硬件需要通过DuerOS等外援来补充技术。
小米之所以和百度合作，原因有二
1，在国内的互联网巨之头中，百度是最早选择“All in AI”的玩家，数据上的优势加之时间上的红利，百度在人工智能技术上有着深厚的基础。尤其是以对话式人工智能 *** 作系统DuerOS的出现，打开了国内人工智能 *** 作系统的先河。在DuerOS的合作名单中，已经出现了美的、海尔、TCL、vivo、海信、HTC、联想等超过130家的合作伙伴，在AI技术方面的积累与小米在硬件场景上的布局有着很强的互补性。
2，百度也是这场合作的受益者，小米庞大的IoT基础和大数据，不仅可以为百度的人工智能提供丰富的训练样本，也在加速人工智能技术在实际场景中的落地。除此之外，DuerOS和小米IoT在场景和应用上存在一定的交叉，百度和小米的合作便意味着，小米的供应链优势可以丰富百度人工智能生态，将AI技术应用到更多场景，进而为DuerOS和小米用户带来更好的用户体验。
二，研发资金不足
AI技术研发的投入和生态打造，是一件相当长周期的事儿。拿百度在AI技术领域的投入为例，5年前就一直持续砸资金，直到今天还谈不上形成规模化收入。所以，技术是需要积淀的，需要长期研发，共同攻关，不是临时抱佛脚就能解决的。而且更关键的一点是，与主流互联网企业百度、腾讯、阿里和美团比，小米身上的硬件痕迹过重，缺乏应用服务的场景支持，少了大数据这一侧持续训练和学习的支持，玩AI的难度就更大一些了。
在人工智能方面，华为终端今年预计投400亿研发iot物，百度每年在此技术的投入均在15%以上，阿里在未来对达摩研究院投入1000亿以上。而小米姗姗来迟，在2016年才涉足AI研发，在接下来的五年里，小米将继续在AIoT上投资100多亿元。
三，IoT芯片“核芯”不足
从IoT的开发上看，大致可以分为三个层级：硬件设备、 *** 作系统和处理芯片。目前国内没有哪一家公司能够将这三个层级全部做好。小米做到了最大普及程度的消费级硬件设备，百度、阿里则是拿出了 *** 作系统，华为在芯片和硬件上更为侧重。
从物联网产业链来看，主要包括感知层、网络层、平台层、应用层几大方面。除了网络层之外，其他方面则厂商争夺的重点。而从产业环节而言，芯片无疑是物联网系统的核心。为此，想要构建自主生态，打造低功耗连接，芯片的作用不可言喻。
小米由于缺乏核心技术，在许多关键领域都不得不依赖其他企业。例如，在手机AI芯片、IOT 芯片方面，小米都缺乏实力，无法像华为那样依托自家的麒麟芯片实现自主的产品以及技术迭代。这也导致了小米在高性能、低功耗IOT芯片方面的研发能力和产品迭代速度也远远落后于华为。
相对于手机芯片，物联网芯片本质上还是通信芯片，具有一定的相通性，但对于小米而言想要进入也并非易事。
以华为这么大的投入力度，在芯片自主研发的路上也不是一帆风顺。自2004年开始，华为就开始布局自主研发芯片，2009年才研发出第一颗K3芯片，并且还是试水。之后更是经历了多次实验，才在2014年成功研制麒麟芯片，并最终应用到华为手机之中。由此可见，芯片的研发难度有多大。
小米自2014年成立小米松果电子以来，第一款NB-IOT芯片在2017年底才推出。虽然在时间点上，并没有落后很多，但是显然华为等厂商已经抢先一步。从布局方面来看，首款NB-IOT芯片的推出，小米IOT生态布局也趋向于进一步完善。
而且，在小米的IOT产品系列中，除了手机这个核心产品掌握在自己手里外，其余产品大多依赖生态链企业去研发制造。问题是，这些生态链企业也和小米一样，面临“缺芯”的困扰。
所以，未来小米需要在IoT芯片领域加大研发力度。
四，生态链并非固若金汤
小米在布局生态链的过程中，采用“占股不控股”模式。看似明朗的背后，隐藏着哪些风险。
借助小米品牌的声誉以及小米在互联网渠道的优势，多家小米生态链企业迅速发展，更有数家企业年营收迅速从零增加至超过十亿元，这无疑进一步提升了小米的名声，但是随着小米生态链企业的成功，一些质疑也伴随而来，担忧它们过于依赖小米将难以持续发展壮大，去小米化呼声日益严重!
以小米生态链企业的典范--华米为例，2015年、2016年来自小米的收入占其营收的比例超过九成，而净利润分别为-038亿元、024亿元，到2017年、2018年来自小米的收入占比降低到八成以下，其净利润分别提升至2305亿元、4748亿元，华米也不忌言净利润的增长主要是由于自有品牌Amazfit业务发展所取得。
对比之下，可以看出华米虽然依赖小米贡献了大部分收入，但是小米方面带来的净利润较低，而它在2017年、2018年取得净利润的大幅增长主要来自于拓展自有品牌业务。
小米生态链企业，依托小米的销售渠道，离开小米将面临失去市场的风险。同时，小米对生态链企业的管控虽然越来越弱，要求却越来越严格。
不仅如此，竞争也是生态链企业面临的严峻考验。在内部，同一类别产品有多家企业竞争，例如，同时做智能锁的云丁、云柚和绿米；同时做空气净化器的睿米、琭珞含章和星月电器。
在外部，越来越多的企业加快了进军IOT市场的速度，华为与硬件厂商合作，在智能家居领域打造一个更开放的生态；OPPO、vivo、TCL 则是共同合作，宣布成立IoT开放生态联盟。
显然，IoT已经成了厂商们的第二战场，生态链企业面对的竞争日益激烈。
结语:
5G时代的到来，IoT业务也成为众多手机厂商发力的对象。OPPO和vivo在2018年联合多家家电企业成立了IoT开放生态联盟；华为在日前的AWE上宣布升级IoT战略，余承东还定下了三年内拿下中国三分之一IoT设备的目标。
2019年，是5G商用部署的元年，而5G的一个重要使命就是对海量物联网的连接提供支持，它的高速率、低时延、大容量等特性，是物联网体系成熟的必要条件，可以预见，从今年开始，随着5G商用的进程逐渐推进，IoT的发展将驶入快车道。
希望小米一路前行，再创辉煌!
8月8日，由物联网智库主办的首届“挚物·AIoT产业领袖峰会”于北京正式召开。本届峰会汇集近千名AIoT从业者和数十位行业知名专家、学者、大咖，邀请了中国工程院院士邬贺铨、中国信通院副院长余晓晖等业内专家，阿里巴巴、华为、新华三等国内物联网平台巨头，亚信集团、中移物联等通信界企业。另外会上，物联网智库推出了全新子品牌——“挚物”，并成立“挚物·AIoT产业研究院”。
本次峰会立足未来，以AIOT为主角，复盘AIoT落地成果和现状， 探索 AIoT未来赋能潜能。AIoT作为2019的开年热词，已然备受瞩目。 但是物联网依旧存在着发展成本过高、缺乏良性循环的商业模式等诸多问题。本次峰会专家、学者、行业践行者将会从智联网现状、解决路径以及模式 探索 等方面展开讨论。
自1999年物联网的概念被提出，直至2016年物联网才迎来爆发。据相关机构统计，2016年全球可连接设备数量增长31%，这意味着物联网设备中产生的数据量将会以指数级增长。随着5G、云计算、人工智能等新兴技术的推动，“智联网”概念应运而生。众所周知，智联网将会驱动传统产业进行数字化升级，但物联网还未正是兴起，智联网还要等多久？
中国工程院院士邬贺铨
2019年是智联网在各个工业领域进行试验落地的关键一年，智联网的呼声也愈来愈高。然而，智联网的应用落地还存在着很多阻碍。邬贺铨针对这一问题表达了他的观点：“未来AIoT的发展，仍然需要标准化推动，企业间合作提升兼容性，需要威胁情报共享，增强安全保障能力。”
智联网的发展前路漫漫，5G发展助推智联网向前发展。邬贺铨指出：“5G的增强移动带宽、高可靠、低时延和广覆盖与边缘计算结合，使得AI与物理网融为一体。”在智联网的发展历程中，5G网络可以新增eMTC和mMC的窄带物联网标准，使得大企业能够使用承载在公共通信网上的专用物联网。
企业专用物理网的发展，使得边缘计算成为当下最热门的技术之一。邬贺铨在演讲中讲到：“为适应工业传感器、视频业务、VR/AR与车联网及远程医疗等的低时延要求，需将这些业务的存储和内容分发下沉到边缘计算来处理。利用边缘计算可以过滤和压缩数据，节省核心网资源，成本仅为单独使用云计算的39%。”
5G、物联网、智联网均离不开边缘计算，由此可见边缘计算的市场前景广阔。据IDC预测，未来将有超过50%的数据在边缘侧处理，到2020年边缘计算的支出将占物联网基础设施总支出的18%。边缘计算无疑成为了物理网时代下的新宠。 但是，今年智联网的话题日嚣尘上，物联网和智联网发展却不及预期，究竟为何？
5G进入商用元年，AI得到长足的发展，物联网在数年的积累中正在迎来发展的“新拐点”，逐步迈向AIOT方向发展。AI能够帮助物联网提升价值，物联网想进入智联网新时代依然困难重重。华为物联网平台总经理王强表示：“当下，面向AIoT-ICT的基础设施供应商和各行业龙头正面临三大挑战，即联接挑战、行业数字化挑战和AI挑战。”
华为物联网平台总经理王强
为了解决三大挑战，华为采取逐个击破的方式，发挥5G、IOT、AI三大技术优势，从而驱动行业数字化变革，最终形成商业闭环。王强在演讲中讲到：“5G网络可以实现数据采集高并发上行，高可靠、低时延控制下行；物联网作为物理世界与数字世界的桥梁能够连接行业多维度数据；最终通过人工智能深入到各行各业进行形成商业价值闭环。”
找到解决路径，下一步需要做的便是做大联接，使能安全可信的万物互联。根据Gartner预测，未来5-10年物联网将会进入一个应用爆发期，边缘计算也将进一步渗透到各类定制硬件中。华为凭借自己在智能芯片、边缘计算、云服务的优势，致力于打造全栈、全场景的物联网服务。
在演讲中王强列举了华为在智能交通上的情况：“将交通与智联网相结合共同打造智慧交通就是要做到减事故，少拥堵。在高速公路场景中，华为可以做到10大事故场景预警；在城市交通场景，可以做到18个场景、路口等待时间降低177%。”
华为以行践言，目前，华为AIoT战略已经在城市、园区、交通、车联网、物流、电力等8大行业的200+个项目中进行了 探索 ，在三大场景（海量重复、专家经验、多域协同）将AIoT与行业智慧相结合，实现效率提升、专业传承和突破极限，致力于做行业智能化升级的新引擎，帮助万科、DHL、延崇高速、深圳交警、PSA、东风，国家电网等企业进行AIoT开发应用落地。
智联网能够促进智能系统相互连接，势必会助推着行业应用和技术产业化的快速崛起。在众多行业中，大家纷纷看好制造领域。阿里云智联网首席科学家丁险峰在“智联网驱动数字化变革”的主题演讲前便抛出这样一个问题：“你相信工业物联网的商业模式能够在未来创造万亿级的企业吗？”由此可见，寻找适合工业物联网的商业模式成为第一要务。
阿里云智联网首席科学家丁险峰
现如今，我国正处于从“制造大国”向“制造强国”、“中国制造”向“中国创造”转变的关键时期。但是，我国制造行业存在着高端装备水平较低，工业软件发展缓慢和创新动力不足的问题。对于制造业的企业来说，也在面临着生产成本不断上升，供应链协同低效的瓶颈。丁险峰表示：“基于这样的大背景。亟需加速数字化进程，推进智能制造落地速度，全面优化制造业。”
寻找合适的落地场景是每项新技术必须要经历的过程，智联网的最佳落地场景究竟在哪？亚信集团董事长田溯宁认为：“智联网会激发新场景的出现，在我们向往5G带来的万物互联的新世界的时候，不断 探索 业务模式最为重要。”
亚信集团董事长田溯宁
物联网的破局之路究竟在哪？解决传统行业成为最佳出路。镭场景实验室创始人暨CEO武军是致力于成为物联网场景的定义者和实践者，在其演讲中，提到了一个有趣的场景：“中国每年有8000万头仔猪在出生72小时内死亡，其中母猪误压致死是一个主要原因，人工解救措施将会变得越来越昂贵，物联网的接入有望解决8000万头仔猪。”
5G时代的来临，无疑将物联网推向了高潮。市场研究机构发布的数据显示，2019年全球AIOT市场规模为51亿美金，到2024年，这一数字将增长至162亿美元，复合年增长率为26%。面对智联网发展进程中的诸多挑战，促进数据与管理的融合将是面向挑战的关键。 未来，各项技术不断迭代升级，商业模式日渐成型，AIOT新时代便不会遥远。
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