关于工业物联网的深度思考

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。

物联网(The Internet of Things，简称IOT)的概念是把所有物品通过射频识别等信息传感设备与互联网连接起来，实现智能化识别和管理。

国际电信联盟2005年一份报告曾描绘“物联网”时代的图景：当司机出现 *** 作失误时汽车会自动报警；公文包会提醒主人忘带了什么东西；衣服会“告诉”洗衣机对颜色和水温的要求等等。

物联网把新一代IT技术充分运用在各行各业之中，具体地说，就是把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道，家用电器等各种物体中，然后将“物联网”与现有的互联网整合起来，实现人类社会与物理系统的整合。

具体的说就是在农业、物流、能源、环保、医疗等重要领域都将推进物联网规模化应用。物联网将加速向各领域渗透应用，催生出无人零售、精准医疗、智能制造等大量新模式新业态，生产生活的“痛点”“难点”正在破题，一系列“独角兽”企业有望诞生。

扩展资料：

物联网在农业、工业、服务业、公共事业中均有很好的应用前景：

一、物联网在农业中的应用

1、农业标准化生产监测：是将农业生产中最关键的温度、湿度、二氧化碳含量、土壤温度、土壤含水率等数据信息实时采集，实时撑握农业生产的各种数据。

2、动物标识溯源：实现各环节一体化全程监控、达到动物养殖、防疫、检疫、和监督的有效结合，对动物疫情和动物产品的安全事件进行快速、准确的溯源和处理。

3、水文监测：包括传统近岸污染监控、地面在线检测、卫星遥感和人工测量为一体，为水质监控提供统一的数据采集、数据传输、数据分析、数据发布平台，为湖泊观测和成灾机理的研究提供实验与验证途径。

二、物联网在工业中的应用

1、电梯安防管理系统：该系统通过安装在电梯外围的传感器采集电梯正常运行、冲顶、蹲底、停电、关人等数据，并经无线传输模块将数据传送到物联网的业务平台。

2、输配电设备监控、远程抄表：基于移动通信网络，实现所有供电点及受电点的电力电量信息、电流电压信息、供电质量信息及现场计量装置状态信息实时采集，以及用电负荷远程控制。

3、企业一卡通：基于RFID—SIM卡，大中小型企事业单位的门禁、考勤及消费管理系统；校园一卡通及学生信息管理系统等。

三、物联网在服务产业中的应用

1、个人保健：人身上可以安装不同的传感器，对人的健康参数进行监控，并且实时传送到相关的医疗保健中心，如果有异常，保健中心通过手机提醒体检。

2、智能家居：以计算机技术和网络技术为基础，包括各类消费电子产品、通信产品、信息家电及智能家居等，完成家电控制和家庭安防功能。

3、智能物流：通过GPRS／3G网络提供的数据传输通路，实现物流车载终端与物流公司调度中心的通信，实现远程车辆调度，实现自动化货仓管理。

4、移动电子商务：实现手机支付、移动票务、自动售货等功能。

5、机场防入侵：铺设传感节，覆盖地面、栅栏和低空探测，防止人员的翻越、偷渡、恐 袭击等攻击性入侵。

四、物联网在公共事业中的应用

1、智能交通：通过cPs定位系统，监控系统，可以查看车辆运行状态，关注车辆预计到达时间及车辆的拥挤状态。

2、平安城市：利用监控探头，实现图像敏感性智能分析并与110、l19、l12等交互，从而构建和谐安全的城市生活环境。

3、 城市管理：运用地理编码技术，实现城市部件的分类、分项管理，可实现对城市管理问题的精确定位。

4、环保监测：将传统传感器所采集的各种环境监测信息，通过无线传输设备传输到监控中心，进行实时监控和快速反应。

5、医疗卫生：远程医疗、药品查询、卫生监督、急救及探视视频监控。

参考资料来源：百度百科——物联网

参考资料来源：人民网——我国在物联网前沿领域实现领跑

物联网用途广泛遍及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、环境监测、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域。 国际电信联盟于2005年的报告曾描绘“物联网”时代的图景当司机出现 *** 作失误时汽车会自动报警公文包会提醒主人忘带了什么东西衣服会“告诉”洗衣机对颜色和水温的要求等等。物联网在物流领域内的应用则比如一家物流公司应用了物联网系统的货车当装载超重时汽车会自动告诉你超载了并且超载多少但空间还有剩余告诉你轻重货怎样搭配当搬运人员卸货时一只货物包装可能会大叫“你扔疼我了”或者说“亲爱的请你不要太野蛮可以吗”当司机在和别人扯闲话货车会装作老板的声音怒吼“笨蛋该发车了” 物联网把新一代IT技术充分运用在各行各业之中具体地说就是把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中然后将“物联网”与现有的互联网整合起来实现人类社会与物理系统的整合在这个整合的网络当中存在能力超级强大的中心计算机群能够对整合网络内的人员、机器、设备和基础设施实施实时的管理和控制在此基础上人类可以以更加精细和动态的方式管理生产和生活达到“智慧”状态提高资源利用率和生产力水平改善人与自然间的关系。 毫无疑问如果“物联网”时代来临人们的日常生活将发生翻天覆地的变化。然而不谈什么隐私权和辐射问题单把所有物品都植入识别芯片这一点现在看来还不太现实。人们正走向“物联网”时代但这个过程可能需要很长的时间。 应用案例 一物联网传感器产品已率先在上海浦东国际机场防入侵系统中得到应用。 系统铺设了3万多个传感节点覆盖了地面、栅栏和低空探测可以防止人员的翻越、偷渡、恐怖袭击等攻击性入侵。而就在不久之前上海世博会也与中科院无锡高新微纳传感网工程技术研发中心签下订单购买防入侵微纳传感网1500万元产品。 二ZigBee路灯控制系统点亮济南园博园。ZigBee无线路灯照明节能环保技术的应用是此次园博园中的一大亮点。园区所有的功能性照明都采用了ZigBee无线技术达成的无线路灯控制 三智能交通系统(ITS) 是利用现代信息技术为核心利用先进的通讯、计算机、自动控制、传感器技术实现对交通的实时控制与指挥管理。交通信息采集被认为是ITS的关键子系统是发展ITS的基础成为交通智能化的前提。无论是交通控制还是交通违章管理系统都涉及交通动态信息的采集交通动态信息采集也就成为交通智能化的首要任务。 四首家高铁物联网技术应用中心在苏州投用 我国首家高铁物联网技术应用中心2010年6月18日在苏州科技城投用该中心将为高铁物联网产业发展提供科技支撑。 高铁物联网作为物联网产业中投资规模最大、市场前景最好的产业之一正在改变人类的生产和生活方式。据中心工作人员介绍以往购票、检票的单调方式将在这里升级为人性化、多样化的新体验。刷卡购票、手机购票、电话购票等新技术的集成使用让旅客可以摆脱拥挤的车站购票与地铁类似的检票方式则可实现持有不同票据旅客的快速通行 清华易程公司工作人员表示为应对中国巨大的铁路客运量该中心研发了目前世界上最大的票务系统每年可处理30亿人次而目前全球在用系统的最大极限是5亿人次。 五国家电网首座220千伏智能变电站 2011年1月3日国家电网首座220千伏智能变电站――无锡市惠山区西泾变电站日前投入运行并通过物联网技术建立传感测控网络实现了真正意义上的“无人值守和巡检”。西泾变电站利用物联网技术建立传感测控网络将传统意义上的变电设备“活化”实现自我感知、判别和决策从而完成自动控制。完全达到了智能变电站建设的前期预想设计和建设水平全国领先。 六、首家手机物联网落户广州 将移动终端与电子商务相结合的模式让消费者可以与商家进行便捷的互动交流随时随地体验品牌品质传播分享信息实现互联网向物联网的从容过度缔造出一种全新的零接触、高透明、无风险的市场模式。手机物联网购物其实就是闪购。广州闪购通过手机扫描条形码、二维码等方式可以进行购物、比价、鉴别产品等功能。 专家称这种智能手机和电子商务的结合是“手机物联网”的其中一项重要功能。有分析表示预计2013年手机物联网占物联网的比例将过半

10战略与管理   

IT管理者首先要战略视野和战略思维，要能够理解企业的战略，并使得IT的战略与企业战略匹配。在新技术深刻改变业务的时代，IT管理者需要有对未来的洞察能力，并深刻理解新技术如何影响并改变企业战略。为了支撑好企业战略，IT管理者需要管理好IT组织，所以必须具备一定的专业管理能力。作为一个变革的领导者，IT管理者还需要一些软性的领导能力，包括一些管理理念、管理思维和沟通技能等。
11 IT战略   

能够深刻理解信息化的内涵与作用，理解新的数字化转型方向，识别IT给企业带来的创新机会，能够制定务实有效的IT战略规划。

111信息化内涵与作用    

理解信息化或数字化的本质内涵及发展历史，理解国家在信息化发展方面的战略，理解信息化在宏观经济社会层面及微观企业层面的作用，了解产业数字化与数字产业化的趋势。

112 数字化转型

理解新的数字化技术带来的转型机会，特别是人工智能带来的智能化转型机会。能够识别转型中的主要风险，把握转型的正确方向。能够制定正确的转型策略与方法，包括敏捷及迭代方法。

113 基于IT的企业创新 

能够识别IT，特别是新一代IT给企业带来的创新机会，包括技术创新、业务创新、管理创新、产品创新和营销创新等。

114 IT战略规划

能够理解企业的战略，包括企业未来发展愿景和规划。能够识别企业业务中存在的主要问题及改进机会。能够根据企业和业务的战略制定IT战略规划，包括IT愿景、主要目标、主要工程、实施路径及治理模式等。

115 打造敏捷组织   

在VUCA时代，企业越来越需要敏捷地应对环境地变化。信息化和数字化需要快速敏捷地应对环境和业务的变化，从而打造一个敏捷的组织。SAFe和VeriSM等框架提供了一些可参考的学习内容。
12 IT管理   

既要掌握一些通用的管理方法，也要掌握一些与IT技术相关的专业管理方法。IT管理领域，包括IT项目管理、IT服务管理、信息安全管理和IT治理等，都已形成一些标准的框架与方法。

121 IT项目管理

在项目管理领域，国际上已形成PMBOK、PRINCE2两大体系。对于IT项目管理，可以采用其中某个体系，或者综合裁剪采用两个体系中的部分内容。

122 DevOps与服务管理

ITIL是IT服务管理领域的标准框架，目前已经发展到第4版，即ITIL v4。由于敏捷开发和快速迭代的需要，打破开发与运营的分割，促使开发和运营紧密结合的DevOps（开发运营组合）逐渐在改变传统的IT服务管理模式。

123 信息安全管理   

信息安全是三分技术、七分管理。ISO27001是信息安全管理领域的国际标准框架。随着业务数字化的发展，隐私与数据保护变得越来越重要。EXIN根据欧盟《通用数据保护条例》（GDPR）制定的相关认证培训内容可以作为参考。

124 IT治理

IT治理的核心是要在IT相关决策和行动上控制风险，提交价值。合规性也是IT治理的一项重要内容。COBIT作为IT治理领域的一个流程框架得到了广泛采用。MIT关于IT决策的治理内容也得到了广泛采用。

125 数据治理与数据资产管理

区分数据管理、数据治理和数据资产管理的基本概念；掌握数据管理、数据治理和数据资产管理的基本方法，包括DAMA数据管理知识框架、主数据管理、数据治理框架、数据资产管理方法等。
13 领导力   

作为一个IT管理者，不仅需要一些技术和管理方面的硬技能，还需要人际沟通和带领团队方面的软技能。对人的充分理解、好的管理思维、良好的人际沟通等等都是软技能的重要内容。

131 IT管理者领导力

IT管理者领导力是IT管理者带领团队的能力。谦虚、博学、诚信等都是IT管理者应具备的个人素质。IT管理者需要在战略视野和横向视野，沟通能力和协调能力等方面修炼自己的领导力。

132 中西思维与管理哲学

在大量接受西方标准管理框架的同时，IT管理者还需要理解东西方传统文化所带来的不同思维特征与思维模式，如西方文化更重视结构和流程，东方文化更重视整体和结果；西方文化更偏重逻辑思维，东方文化更偏重形象思维。

133 高效沟通   

作为一个IT管理者，尤其是技术出身的IT管理者，如何更高效和有效的沟通非常重要。金字塔原理中的“打桩子”和“先结论再论据”等表达技巧值得IT管理者好好修炼。好的沟通心态和好的沟通技能，是高效沟通的前提。
20业务与流程   

懂业务是IT管理者的关键成功因素之一。对于所在的企业，IT管理者需要理解企业的业务流程和管理流程，还要了解相应的行业知识。在某种程度上，优秀的IT管理者应该比某些具体的业务人员更懂他的业务，因为IT管理者可以通过信息视角从一个更高角度去看清业务；优秀的IT管理者不仅知道他们业务现在是怎么做的，而且知道他们的业务未来应该如何更好地去做。
21 业务流程      

对于业务，IT管理者首先要能识别并理解企业的核心业务流程。对于一个制造型企业，其核心业务流程主要是“进销存”和“产供销”等。有关核心业务流程的具体内容主要有供应链管理、客户关系管理、电子商务、商业模式创新等。

211 业务流程管理   

IT管理者需要理解的业务流程管理内容包括：业务流程的概念，流程与工作流，BPM的概念及价值，BPM的实施，流程性组织，业务流程架构与IT。

212 供应链管理

互联网新零售时代对传统的供应链管理（采购、库存、物流、渠道等管理）带来了新的需求和挑战。物联网、大数据和人工智能等新技术给供应链管理带来了基于数据的精准化运营模式。

213 客户关系管理   

如何利用数字化手段对客户进行细分和有效管理，特别是在社交网络发达的互联网时代，如何通过消费者数据更好地经营客户。社交性CRM是这个时代客户关系管理的重要内容。

214 O2O与电子商务     

无论是电子商务，还是线上线下相结合的O2O与新零售，电子商务模式正在朝线上线下一体化的方向发展。微信吸粉、数字导购、智能体验、智能推荐等正在打造全新的消费体验。

215 商业模式创新   

什么是商业模式？商业模式的构成要素是什么？基于互联网的商业模式有哪些范式？商业模式创新案例分析。
22 管理流程      

除了核心业务流程，企业还有一些管理流程用于管理者的决策与控制，如财务管理、商业智能与决策支持等。

221 财务管理   

财务管理的主要内容包括：企业会计信息的作用，企业全面预算与财务资源配置，企业资金管理，企业成本管理与控制，企业财务共享中心的建设，财务报表分析等。

222 商业智能与决策支持

何为商业智能（BI）？大数据与商业智能，商业智能对管理决策的支持，商业智能项目的实施，大数据与商业智能案例分析。

23 行业与企业业务知识   

虽然做IT管理者工作具有跨行业的通用性优势，但是了解其所在行业和企业的业务知识，是真正做好一个IT管理者的重要基础。

231 行业业务洞察能力   

对行业业务知识要有足够的了解，特别是对行业的主要业务模式、核心业务流程、市场竞争格局等的了解。

232 企业业务洞察能力   

对企业业务知识要有足够的了解，特别是对本企业的业务模式、核心业务流程、市场地位、核心竞争能力、主要问题及发展战略等的了解。

233 业务创新能力   

对新技术如何改变本行业和企业有深入理解，如制造业需要深入理解的工业互联网与智能制造，政府部门需要深入理解的互联网+政务服务，金融行业需要深入理解互联网金融和金融科技等。
30技术与架构   

理解技术的整体架构和发展趋势是IT管理者的基本功之一。IT管理者对横向技术面的了解（如有哪些主要的技术？各自的作用是什么？他们之间的架构层级是什么样？）比他对某个纵向技术点的精通要重要得多。
31 架构能力      

IT管理者要了解技术的组成结构及匹配关系，能够根据业务需求识别出主要的解决方案架构和技术架构。架构思维和架构设计能力是作为一个IT管理者非常重要的能力。

311 信息化总体架构

信息化总体架构或企业架构（EA）主要描述了企业战略、业务和IT之间的匹配关系。TOGAF、FEA等架构框架中关于企业架构开发方法、架构参考模型等是IT管理者学习信息化总体架构的重要内容。

312 IT架构规划

IT架构规划主要是指应用架构、数据架构和技术架构（基础架构）等的规划设计。云架构、分布式架构、微服务架构等新的技术架构模式是IT架构规划的主要方向。
32 新兴技术      

云计算、大数据、物联网、移动互联网和新一代IT人工智能（深度学习）等新兴技术正在改变企业IT结构和IT应用模式。

321 容器云与微服务架构

Docker容器技术和Kubernetes分布式系统管理技术等的结合为原生云应用开发提供了强大的支撑。基于微服务架构的原生云应用开发已成为应用开发的新模式和新趋势。

322 大数据技术及应用   

大数据技术在存储、计算和分析等不同层面的技术组件及特征。大数据参考架构及技术图谱，大数据的应用场景及案例分析等。

323 物联网技术及应用   

物联网主要技术，物联网参考架构，物联网与边缘计算，物联网产业链，物联网发展趋势，物联网的应用场景及案例分析。

324 人工智能技术及应用

人工智能的发展历史，大数据与人工智能，机器学习与深度学习，深度神经网络（卷积神经网络和循环神经网络）算法，主要实用的人工智能技术（语音识别、计算机视觉、自然语言处理），人工智能在行业的应用。

325 区块链技术及应用   

比特币与区块链，区块链主要技术组合，区块链技术发展趋势，区块链技术的应用场景。

326 5G+AR/VR技术及应用 

5G+AR/VR的技术组合、技术特点，AR/VR的主要应用场景、AR/VR应用的策略等。
40实践与绩效   

IT管理者是一个实践性非常强的职业。IT管理者的价值需要在具体实践中去体现。IT管理者需要特别重视每一笔IT投资给企业带来的真实绩效，而不是为了技术而技术。

41 信息化实践   

他山之石，可以攻玉。CI0需要学习和借鉴其它企业案例进行学习。

411 信息化案例研讨

信息化案例有技术专题相关的，也有行业相关的，案例中的成功经验与失败教训等值得学习和借鉴。

412 沙盘模拟演练   

除了真实案例学习，IT管理者还可以通过好的沙盘模拟演练，体会企业经营管理中的物流、资金流和信息流，从而更深刻理解信息化在其中的作用。
42 信息化绩效   

信息化绩效体现在投资以及投资之后的项目建设及运营管理中。

421 IT投资管理

选择比执行更重要。IT投资决策的风险是整个IT生命周期中最大的风险。IT管理者需要有效的IT投资管理，包括投资决策的机制、投资决策的依据（业务案例分析、ROI分析等）。

422 IT绩效管理

IT绩效管理主要指IT项目建设中的项目绩效管理以及系统运行维护过程中的运营绩效（如平衡积分卡、关联绩效卡、KPI等）

423 IT业务协同

敏捷化时代，IT对业务需求的响应能力和响应速度同样重要，IT业务协同绩效管理即是考核IT对业务目标的贡献能力，IT项目建设、IT运维和业务部门之间的高效协同，是保证业务和企业成功的关键。

在零售行业中，持续的现金周转率是零售企业在商业竟争中脱颖而出的关键。零售业的典范企业沃尔玛通过自身强大的信息系统中将现金周转率控制到30天左右，国内连锁零售巨头苏宁和国美控制到40天左右，而京东商城目前可做到10天。
之所以京东可以做到如此短的时间，得益于其将物联网技术应用于供应链管理中，井然有序的供应链管理让京东的现金周转率持续降低。下面具体从采购、仓储、配送分拣、运输等环节来具体分析一下京东商城是如何将物联网技术融入供应链管理环节的。
1）在采购环节，京东商城依靠其包含RFID、EPC、GIS、云计算等多种物联网技术的先进系统对一个区域进行发散分析，从而了解客户的区域构成、客户密度、订单的密度等，根据这些数据提前对各区域产品销售情况进行预测，根据预测销售量备库，同时决定采购商品分配到哪些区域的仓库，及各仓库分配数量。
物联网技术的应用可以使京东由产品销售总量的预测细化到各个区域，根据销售前端传来的详细信息，有利于采购人员做出更合理的采购决策。例如，在京东成熟的3C数码市场领域，其产品平均库存周转率约为116天，京东采购人员会对相关产品进行频繁采购，同时开放平台的供应商可以在其后台即时查看产品销售情况以及时补货。在这个环节上，物联网技术减少了用户在下订单出现缺货现象的可能性，有利于顾客更快做出购物决策，增加购物的流畅感，提高了顾客的消费体验。从成本管理角度分析，物联网技术可以帮助采购人员更合理的做出采购决策，加速了产品库存周转率，提高了产品合理分配仓库程度，节约了属于作业成本范畴的采购成本、库存成本、物流成本；销售数据与供应商的直接交流，允许供应商自行补货，也降低了交易成本的谈判成本、协调成本、信息成本。
2）在仓储环节，京东商城应用的主要是RFID技术、EPC库存取货技术、库存盘点技术以及智能货架技术，以此实现仓库自动化管理。京东商城将自身库房划分为三大区域，分别为收货区、仓储区、出库区。在收货区，京东商城首先对供应商送来的商品进行质量抽检，然后利用EPC和电子标签技术给每一件商品贴上条形码标签，作为该件商品的独一无二的身份识别证据，随后全部商品在仓储区域上架入库，每一货架均有唯一编号。上架时，京东仓库商品管理人员会利用PDA（手持终端）设备扫描商品条形码和商品进行关联后传入信息系统。这样，用户订单下达后，仓库商品管理人员可以依据系统记录直接到相应的货

1、作为智慧城市试点重点单位武汉市在污水处理行业采用物联网污水处理综合运营管理平台，依托云计算技术构建、利用互联网将各种广域异构计算资源整合，以形成一个抽象的、虚拟的和可动态扩展的计算资源池，再通过互联网向用户按需提供计算能力、存储能力、软件平台和应用软件等服务。系统可以对污水处理企业的进、产、排三个主要环节进行监控，将下属提升泵站和污水处理厂的水量、水位、水质、电耗、药耗、设备状态等信息通过云计算平台进行收集、整合、分析和处理，建立各个环节的相互规约模型，分析生产环节水、电、药的消耗与处理水排水、生产、排放之间的隐含关系找出污水处理厂的优化生产过程管理方案，实现对污水处理企业生产过程的实时控制与精细化管理，达到规范管理、节能降耗、减员增效的目的。

大数据攻略案例分析及结论

我们将迎来一个“大数据时代”。与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？

｛研究结论｝

怎样才能用起来大数据？障碍如何解决中国企业家研究院对10多家在大数据应用方面的领先企业进行了采访调研，更多家企业进行了书面资料调研，我们发现：

■    当前中国企业的大数据应用可以归类为：大数据运营、大数据产品、大数据平台三大=领域，前两者更多是企业内部的应用，后者则在于用大数据来繁荣整个平台企业群落的生态。

■    大数据营销的本质是一个影响消费者购物前心理路径的问题，而这在大数据时代前很难做到。

■    对于传统企业而言，要打通线上与线下营销，实现新的商业模式，如O2O等，离不开大数据。

■    虽然大数据应用往往集中于大数据营销，但对于一些企业，大数据的应用早已超越了营销范畴，全面进入了企业供应链、生产、物流、库存、网站和店内运营等各个环节。

■    对于大部分企业，由于数据分析人员与业务人员之间的彼此视角与思考方向不同，大数据分析和运营之间存在脱节情况，这是大数据无法用于企业运营最大的阻力

■    对于大多数互联网公司来说，大数据量、大用户量是一个相互促进，强者越强的循环过程。

■    对于大型互联网平台，大数据已经成为其生态循环中的血液，对于这些企业，最重要

的不是如何利用大数据改进自身运营，而是利用大数据更好地繁荣平台生态。

■    对于平台企业，它们的大数据策略正逐渐从大数据运营，向运营大数据转变，前者和

后者的差别在于，前者只是运营改进的动力，而后者则成为企业实现未来战略的核心资源。

我们都已被反复告知：我们将迎来一个“大数据时代”。

大数据应用，将和云计算、3D打印这些技术变革一样，颠覆既有规则，并成为先行企业的制胜关键。

与变化相始终的中国企业，距离这场革命还有多远？而追上领先者又需要多快的步伐？

来自于互联网、移动互联网、物联网传感器、视频采集系统的数据正海量增长，汇成大数据的海洋，相伴的是海量数据存储、分析技术的突破性发展，所有这一切都给企业的应用带来了无限可能性。

许多企业希望将大数据用起来，带动企业的经营，但不知从哪里着手。它们不惜重金投资大数据信息系统、分析系统，聘请更多的人才，希望能从这个新趋势中获益，不过却无奈地发现，大数据仍然停留在云端，没有带来多少实际收益。它们找不到大数据与业务结合的突破口。而一些真正将大数据应用于实战的企业，却在应用过程中困难重重：大数据无法与业务结合；没有收集、分析海量数据的能力；经营人员缺少应用大数据的动力；数据来源鱼龙混杂难以使用……

中国企业家研究院对当前中国企业大数据应用的状况进行了归纳分类，以帮助企业了解实际应用大数据时的困局难点，并提供领先企业的典型案例以资借鉴。

表1

表2

大数据运营—企业提升效率的助推力

对于大多数企业而言，运营领域的应用是大数据最核心的应用，之前企业主要使用来自生产经营中的各种报表数据，但随着大数据时代的到来，来自于互联网、物联网、各种传感器的海量数据扑面而至。于是，一些企业开始挖掘和利用这些数据，来推动运营效率的提升。大数据运营应用中，大数据的应用分为三类：用于企业外部营销、用于内部运营，以及用于领导层决策。

一、大数据营销

大数据营销的本质是影响目标消费者购物前的心理路径，它主要应用在三个方面：1、大数据渠道优化，2、精准营销信息推送，3、线上与线下营销的连接。在消费者购物前，通过各种方式，直接介入其信息收集和决策过程。而这种介入，是建立在对于线上与线下海量用户数据分析的基础之上。相比传统狂轰滥炸或等客上门的营销，大数据营销无论在主动性和精准性方面，都有非常大的优势。它是目前主要的大数据应用领域。

大数据营销不仅仅是用大数据找出目标顾客，向其发布促销信息，它还可以做到：

实现渠道优化。根据用户的互联网痕迹进行渠道营销效果优化，就是根据互联网上顾客的行为轨迹来找出哪个营销渠道的顾客来源最多，哪个来源顾客实际购买量最多，是否是目标顾客等等，从而调整营销资源在各个渠道的投放。例如东风日产，它利用对顾客来源的追踪，来改进营销资源在各个网络渠道如门户网站、搜索和微博的投放。

精准营销信息推送。精准建立在对海量消费者的行为分析基础之上，消费者网络浏览、搜索行为被网络留下，线下的购买和查看等行为可以被门店的POS机和视频监控记录，再加上他们在购买和注册过程中留下的身份信息，在商家面前，正逐渐呈现出消费者信息的海洋。

一些企业通过收集海量的消费者信息，然后利用大数据建模技术，按消费者属性（如所在地区、性别）和兴趣、购买行为等维度，挖掘目标消费者，然后进行分类，再根据这些，对个体消费者进行营销信息推送。比如孕妇装品牌十月妈咪通过对自己微博上粉丝评论的大数据分析，找出评论有“喜爱”相关关键词的粉丝，然后打上标签，对其进行营销信息推送。京东商城副总经理李曦表示：“用大数据找出不同细分的顾客需求群，然后进行相应的营销，是京东目前在做的事情。”小也化妆品将自身网站作为收集消费者信息的雷达，对不同消费者推荐相应的肌肤解决方案，创始人肖尚略希望在未来，大数据营销能替代网站的作用，真正成为面向顾客的前端。

打通线上线下营销。一些企业将互联网上海量消费者的行为痕迹数据与线下购买数据打通，实现了线上与线下营销的协同。比如东风日产，线上与线下的协同营销方式为：其门户网站带来订单线索，而通过这些线索，服务人员进行电话回访，从而推动顾客在线下交易。在此过程中，东风日产记录了消费者进入、浏览、点击、注册、电话回访和购买各个环节的数据，实现了一个横跨线上线下，以大数据分析为支持的，营销效果不断优化的闭环营销通路。而国双科技，衡量某一地区线下促销活动的效果，就是看互联网上，来自这个地区对于促销内容的搜索量。一些企业，通过鼓励线下顾客使用微信和Wi-Fi等可追踪消费者行为和喜好的设备，来打通线上与线下数据流，银泰百货计划铺设Wi-Fi，鼓励顾客在商场内使用，然后根据Wi-Fi账号，找出这个顾客，再通过与其它大数据挖掘公司合作，以大数据的手段，发掘这个顾客在互联网的历史痕迹，来了解这个顾客的需求类型。

二、大数据用于内部运营

相比大数据营销，大数据在内部运营中的应用更深入，对于企业内部的信息化水平，以及数据采集和分析能力的要求更高。本质上，是将企业外部海量消费者数据与企业内部海量运营数据联系起来，在分析中得到新的洞察，提升运营效率。（详见P96表5：大数据在内部运营中的应用）

表5

三、大数据用于决策

在大数据时代，企业面对众多新的数据源和海量数据，能否基于对这些数据的洞察，进行决策，进而将其变成一项企业竞争优势的来源？同大数据营销和大数据内部运营相比，运用大数据决策难度最高，因为它需要一种依赖数据的思维习惯。

已有少数企业开始尝试。比如国内一些金融机构在推出一个金融产品时，会广泛分析该金融产品的应用情况和效果、目标顾客群数据、各种交易数据和定价数据等，然后决定是否推出某个金融产品。

但是，中国企业家研究院在调研中发现，目前中国企业当中，大数据决策的应用非常之少，许多企业领导者进行决策时，仍习惯于凭借历史经验和直觉。

大数据产品——企业利润滋长的新源泉

大数据除了用于运营外，还能够与企业产品结合，成为企业产品背后竞争力的核心支持或者直接成为产品。提供大数据产品的企业分为两类，直接提供大数据产品的企业，以及将大数据作为产品和服务核心支撑的企业。前者主要为大数据产业链中提供数据服务的参与者，包括数据拥有者、存储企业，挖掘企业、分析企业等，后者则主要是那些以大数据为产品核心支撑的企业，它们大多是互联网企业，其产品和服务先天就有大数据基因，这些企业包括搜索引擎、在线杀毒、互联网广告交易平台以及众多植根于移动互联网之上，为用户提供生活和资讯服务的APP等。

表3

表4

一、大数据作为产品核心支持

它们主要在以下几方面使用大数据：

1、提供信息服务。很多互联网企业通过对海量互联网信息和线下信息的整合和分析，为个人和企业提供信息服务，典型的如百度、去哪儿、一淘、高德地图、春雨医生等等。在美国，一些互联网企业甚至根据大数据提供更深度的预测信息服务，美国科技创新公司farecast，通过分析特定航线机票的价格，帮助消费者预测机票价格走势。

2、分析用户的个性化需求，借此提供个性化产品和服务，或者实现更精准的广告。典型的有移动社交工具陌陌、百度、腾讯、广告交易平台品友互动以及一些互联网游戏商。这种应用往往先是收集海量用户的互联网行为数据，将用户分类，根据不同类型的用户，提供个性化的产品，或者提供个性化的促销信息。比如网易等门户网站推出了订阅模式，让使用者按照个人喜好方便地定制和整合不同来源的信息。

3、增强产品功能。对于很多互联网产品，如杀毒软件、搜索引擎等等，海量数据的处理能够让产品变得更聪明更强大，如果没有大数据，产品的功能就大大减弱。比如奇虎360公司的360杀毒软件，凭借每天海量的杀毒处理，建立了庞大的病毒库，这使它能够更快地发现病毒，而一些小的杀毒软件公司则无法做到这一点。

4、掌控信用状况，提供信贷服务。阿里巴巴上汇集了海量中小企业的日常资金与货品往来，通过对这些往来数据的汇总与分析，阿里巴巴能发现单个企业的资金流与收入情况，分析其信用，找出异常情况与可能发生的欺诈行为，控制信贷风险。

5、实现智能匹配。婚恋网站、交易平台等，利用大数据可以进行精准而高效的配对服务。网易花田会挖掘用户行为数据，比如点击哪些异性的页面，发表什么样的评论，建立用户兴趣模型，从而挖掘到用户所期待另一半的类型，然后主动推荐与对方匹配度比较高的人选。2010年，阿里巴巴尝试性地推出“轻骑兵”服务，由阿里巴巴将中国各产业集群地的供应商与海外买家的个性采购需求进行快速匹配，所凭借的，就是对供应商的海量交易数据信息的整合与挖掘。

大数据作为产品核心支撑的关键在于用户量。对于大多数互联网公司来说，用户量越多，收集的数据越多，凭借更多的数据，其产品与商业模式会不断改进，进而带来更多的用户。

二、大数据直接作为产品

对一些企业，大数据直接成为了产品，这些产品包括海量数据、分析、存储与挖掘的服务等，目前大数据产业链正在形成过程中，出现了一批开放、出售、授权大数据和提供大数据分析、挖掘的公司和机构，前者主要是一些拥有海量数据的公司，将数据服务作为新的盈利来源。如大型的互联网平台、民航、电信运营商、一些拥有大数据的政府机构等等，后者主要包括一些能够存储海量数据或者将海量数据与业务场景结合，进行分析和挖掘，或者提供相关产品的公司，如IBM、SAP、拓而思、天睿公司。它们为大数据应用者们提供海量数据存储、数据挖掘、图像视频、智能分析等服务以及相关系统产品。

大数据平台——企业群落繁荣的滋养剂

相对企业本身对大数据的应用，大数据平台更多是利用大数据来搭建企业生态。一些拥有庞大数据资源的大型互联网平台，已变为包含海量寄生者的生态系统。在这个生态系统中，它们将海量用户互联网行为痕迹和分析提供给平台上的企业，用于它们改善经营，推动整个平台生态繁荣，在这一过程中，它们也收取数据服务费。阿里巴巴就是一个典型的例子，从数据魔方、黄金策到聚石塔，阿里巴巴不断地为平台上中小电商提供数据产品和服务。

而百度已建成了包括百度指数、司南、风云榜、数据研究中心和百度统计在内的五大数据体系平台，帮助其营销平台上的企业了解消费者行为、兴趣变化，以及行业发展状况、市场动态和趋势、竞争对手动向等信息。

而当大数据从企业内部运营的动力，变成平台企业的产品和服务时，平台企业也在经历着一个从大数据运营到运营大数据的阶段。数据从运营的支持工具，变成了生产资料。此前平台们的关注点，更多的是如何用好现有的大数据。而未来，它们的关注点则更多是如何将大数据这个生产资料管理好、经营好，如何更好地为平台上的企业服务。这就涉及到收集的数据质量怎样？格式标准是否统一？数据作为一种原材料，其精细化程度如何？是否符合平台上企业应用的具体场景？是平台上企业拿来就能用的，还是还需要平台上的企业再加工？

为解决这些问题，各个平台在积极地努力。比如阿里巴巴建立了数据委员会，在统一数据格式标准、从源头上保证数据的质量，采集和加工出精细化的数据，确保其能符合平台企业的应用场景等方面，不遗余力地尝试。尤其在大数据精细化方面，阿里巴巴更是作为其大数据战略的重点。这方面，腾讯目前也在加快步伐。比如新版腾讯网出现了“一键登录”的提示，用户可以在上面通过一些细分标签，订阅自己关注的内容。实际上，这也是腾讯收集更精细化的用户兴趣数据的一个有效手段。

Tips

大数据实战手册

将大数据应用于内部运营中时，企业会遇到一些常见问题

1企业如何获取与分析数据？

互联网是大数据的一个主要来源，一些线下的传统企业很难获得。但它们可以：

a  和拥有或能抓取海量数据的平台、企业以及政府机构合作。比如淘宝上的电商就购买淘宝收集的海量数据中与自身运营相关的部分，用于自身业务。再如卡夫通过与IBM合作，在博客、论坛和讨论版的内容中抓取了479万条关于自己产品的讨论信息，通过大数据分析出消费者对卡夫食品的喜爱程度和消费方式。

b  建立自己在互联网上的平台，比如朝阳大悦城利用自己的微信、微博等平台收集消费者评论数据。

c  许多传统企业没有分析海量数据的能力，此时它们可以和大数据分析和挖掘公司合作，目前市场上已经有天睿公司、IBM、百分点、华胜天成等一批提供大数据分析和挖掘服务的公司，它们是传统企业进行大数据分析可以借助的力量。

2 如何避免大数据应用时的部门分割？

对于许多企业，其信息流被各部门彼此分割，数据难以互通，对于这种情况下，大数据的共享和汇集就只是一个泡影，更难以实现大数据的深度应用。

要打通部门之间信息分割的局面，首先要建立统一的、集中的数据系统。就像立白信息与知识总监王永红所说的，“要真正用好大数据，企业要采用大集中的信息系统。”从更深入的角度来谈，企业信息流的部门分割，更在于企业部门之间的分割，比如有一些企业的营销按照渠道分割，导致对于顾客的大数据收集和分析效果大打折扣。

IBM智慧商务技术总监杨旭青认为，“很多时候由于组织结构问题，大数据分析有效性大大降低了。”这就需要组织与流程层面的重新设计，在这方面，阿里巴巴的部门负责人轮岗制度，对于打破部门壁垒无疑是一剂好药。而一些企业为了打破部门分割，建立了矩阵型的组织结构，强化部门间的横向合作，这些无疑为大数据的汇集、共享与应用创造了良好条件。

3 如何让业务人员重视大数据的应用？

解决这个问题，一方面在于一把手对整个企业数据文化的倡导，比如1号店董事长于刚就要求业务人员无论在开会，还是汇报工作时，都以数据说话，而马云更是将大数据提升到了战略高度。

另一方面，也在于数据部门的带动，阿里巴巴数据委员会负责人车品觉分享了经验，“因为运营部门的业务人员很难看到大数据的潜力，可以首先从一些对业务见效快，见效显著的数据项目出发，通过一两个项目的成功，调动对方的积极性，然后再逐步一个个地引导。”

4 为何大数据工作与运营需求脱节？

这往往是由于数据人员与业务人员视角、专业知识不同而导致的。大数据人员做了很多努力，但是业务人员却认为这些努力无关痛痒。如何解决这个问题？

有的企业从组织设计上发力，将大数据纳入业务分析部门的管理之下，用业务统驭数据。对于朝阳大悦城，由主要负责战略和经营分析的部门来管理大数据工作，其中的大数据分析人员则作为支持人员。在负责人张岩看来，大数据要靠商业法则指导，关键是找到业务需求的点，然后由数据分析和挖掘人员实现。在具体 *** 作中，大悦城对微信的数据挖掘，挖掘什么样的关键词，由业务分析人员确定，而具体挖掘则由数据部门做；有的企业从流程设计上着手，推动业务部门与数据部门人员之间的沟通，建立数据人员工作与效果挂钩的考核机制。

例如阿里巴巴根据数据挖掘的成效（比如带来的商品转化率的提升）来考核数据挖掘师，考核数据分析师则看其分析结果能否出现在经营负责人的报告中。从数据部门自身角度则需要降低运营部门使用数据的障碍和门槛，比如立白集团的数据人员会努力尝试向运营部门提供更易懂、更生动的图形化数据分析界面，在立白老板办公室上，就有一份“客户运营健康体检表”，让老板对全国经销商的当月销售情况一目了然。再如阿里巴巴开发的无线Bi，让经营人员在手机上也可以看到大数据分析结果，拿车品觉的话说，“以数据之氧气包围经营人员。”

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导读新年伊始，在2020年受疫情影响的大环境下，物联网也迎来了更多充满戏剧性的挑战与变革，在疫情爆发后，各地采取的一系列措施及发生的这大大小小的的事件背后，多多少少都有物联网的身影，为此，在这里小编整理了相关报告后，和大家说说2020年物联网在全球的主要进展，分享给大家以供参考和借鉴!下面我们一起来看看物联网2020年回顾：十大重要进展。

Part I: Covid-19对IoT 2020的影响

受疫情影响，公众对物联网的兴趣下降了15%

人们通过Google搜索“物联网”话题的频率在2020年骤然下降。自2020年3月疫情大流行以来，这一下降比例达到15%;此后，“物联网”话题搜索量一直保持相对稳定并处于较低水平，也没有回升迹象。物联网显然不像其它话题那样在公众中扮演重要角色，例如：在同一时间范围内，公众对游戏的搜索兴趣猛增了约65%、对“在家工作”的兴趣增加了104%、对“失业救济金”的兴趣猛增了250%。在对3000多个财报电话的分析显示，在2020年第二季度，“IoT”一词的使用量呈类似下降趋势。但是，有关物联网，尤其是“工业物联网”的讨论在第三季度又重新开始。

尽管疫情大流行，但2020 IoT市场仍然强劲

尽管Covid-19疫情不断，并且
2020年全球GDP下降了5%，物联网市场在2020年仍在增长(无论是支出规模还是连接设备总数)。虽然有少量物联网项目因各种原因(如在封锁期间无法建立基础设施)而停止或推迟，但大多数物联网项目在2020仍在继续。

事实上，2020年是智能设备的一个拐点——活跃的物联网连接数量(例如：连接的汽车、智能家居设备、连接的工业设备)等，有史以来第一次超过了非物联网连接的数量(例如：智能手机、笔记本电脑和台式机)。目前全球有217亿活跃的连接设备，其中54%(117亿)是物联网设备连接。到2025年，预计将有超过300亿个物联网连接，即地球上几乎每人有4个物联网设备。

十余个物联网主题随疫情加速发展

物联网在应对疫情中起着至关重要的作用。一些以物联网为中心的用例在帮助世界应对疫情方面发挥了(并将继续发挥)重要作用。最值得注意的包括工作场所、医院和其它基于物联网的接触者追踪(例如：Concept
Reply的跟踪和定位系统)，以及整个疫苗供应链中的产品跟踪和验证(例如：Controlant)。

对2021年的前景持谨慎乐观态度

进入2021年，物联网技术的整体情况，看起来很乐观。人们普遍认为，任何因Covid-19对业务的负面影响都将在2021年逐渐消失，新的“数字化转型浪潮”将推动物联网市场的发展。企业将加速发展的主题之一是“新技术支持的商业模式”，其中许多新的商业模式将由互联的物联网产品来实现。企业关注的另一个主要主题是“人工智能”。

Part II: IoT 2020十大进展

最大的物联网新势力：小米

2020年1月，来自中国的电子制造商小米宣布计划在未来5年内至少投资72亿美元用于5G和人工智能(AIoT)。新的推动包括对智能电视、无人机、电动滑板车、空气净化器、路由器、安全摄像头等一系列消费和企业物联网设备的重大投资。

物联网在对抗Covid-19中的最大贡献：挽救生命

在2020年初，物联网行业没有人能够预见到，IoT技术将在这一整年中为拯救生命而扮演重要角色。伦敦帝国理工学院于2020年6月进行的一项被广泛引用的研究估计，在第一波Covid-19大流行期间，社交距离仅在欧洲就挽救了300万条生命。虽然这些被挽救的生命大多可以归功于人们只是待在家里、戴上口罩和避免接触，但物联网技术无疑在一些情况下阻止了进一步的传播。

许多物联网厂商竞相推出社交距离工具(包括BoschIO的工作场所隔离和联系人追踪解决方案，Software AG和Dell的Smart Social
Distancing解决方案，或Concept Reply的追踪和定位系统等)。

位于德国莱比锡的Goebecke面包店只是使用这种解决方案的众多企业之一。该企业老板介绍，工作场所的音频提醒和对员工数据的分析能力，都使员工更加谨慎、意识更强，这些员工随后变换了各自之间的距离。

最近，用于Covid-19的物联网的重点已经转移到疫苗供应链监控上，以确保疫苗安全交付，不发生产品丢失、篡改或变质。例如，辉瑞公司(Pfizer/Biontech)选择了冰岛的初创公司Controlant来监控其Covid-19疫苗的配送。

加速最快的物联网垂直领域：医疗保健

多年来，由于行业的高度规范性以及缺乏对医疗数字化的支持和紧迫性，在医疗环境中实施物联网项目被证明是很麻烦的。

现在，越来越多的证据表明，Covid-19已经导致了医疗保健领域的数字化爆炸，特别是在医院。美国食品药品监督管理局(FDA)在2020年5月发布了多项临时政策，以在2020年支持数字化工具。德国在2020年10月首次允许医生开出针对特定疾病的数字健康应用(例如，一款有助于治愈焦虑症的应用)。

在大流行期间激增的应用之一是“远程医疗”，即医生通过视频会议治疗患者。医生报告说，远程医疗通常被视为只是迈向数字诊断的第一步，它依靠物联网设备从远处诊断病人。数家医院于2020年开始进行试验。2020年12月，一名伦敦外科医生在加利福尼亚用5G技术对香蕉进行远程手术的视频在网上疯传。

2020年最大的物联网融资：Samsara

Samsara又成功了。2020年5月，在第一次Covid-19大封锁期间，该公司又筹集了4亿美元，旨在进一步扩大其工业物联网业务。本轮融资对该公司的估值为54亿美元，较2019年投资时估值下降14%。首席执行官Sanjit
Biswas在宣布这轮融资时，还宣布裁员300人(占劳动力的18%)，这是由于Covid-19对关键垂直运输系统的影响。

2020年值得注意的顶级投资(与物联网相关)包括：

最重要的技术标准化：5G Release 16

2020年7月，3GPP标准机构达到了一个重要的里程碑：发布版本16，这是5G技术的第二套规范，也是5G
IoT的关键一步。构成版本16的一套新规范包括对“超可靠、低延迟通信”(eURLLC)、定位功能以及对TSN(时间敏感网络)的支持等方面的重大改进，所有这些方面对于各种物联网用例的物联网连接都非常重要，尤其是对于高端应用，如工业物联网领域的应用。此外，版本16还可以在新的5G核心网上部署和管理NB-IoT和LTE-M技术，使5G网络可以通过这些技术管理大规模和低复杂性的物联网。当前，全球约有2亿个IoT连接使用NB-IoT
/ LTE-M的产品。预计，面向高端应用的5G物联网将在2022年及以后兴起。

最著名的新流行语：AIoT

多年来，人们一直认为，物联网的真正价值可以通过应用于物联网数据流的AI/ML算法来解锁。因此，事后看来，“AI + IoT=
AIoT”在2020年出现并成为一个新流行语也就不足为奇了。在2020年12月，Google对这个话题的搜索量大概比12个月前多了70%。有趣的是，这个词似乎起源于中国(而不是像“
IoT”一词起源于美国)。华为和小米以及台积电(TSMC)这几年一直在推崇人工智能物联网的概念，即人工智能和物联网的融合。

2020年，许多“非中国”公司在品牌推广工作中都使用了这个术语。美国工业软件提供商Aspen Technology于2020年8月宣布了其新的工业40
AIoT
Hub，瑞士网络安全公司Wisekey于2020年9月推出了以AIoT为中心的新数字战略。在2020年推崇这一术语的公司的其它例子包括总部位于新加坡的ASM
Pacific Technology和总部位于美国的分析软件提供商SAS。

最大的物联网相关收购：Nvidia-ARM

2020年9月13日，英伟达宣布有意收购ARM，这是迄今为止最大的半导体交易，估值400亿美元。除了是最大的半导体交易外，此次收购有望为AI&边缘物联网带来新的技术创新。英伟达收购的主要业务板块是ARM的处理器IP，其中也有重要的IoT成分，尤其是边缘计算。ARM的IoT产品&服务集团(ARM的Pelion
IoT平台、MbedOS、SoC解决方案/安全、KigenSIM解决方案)将不参与此次交易。如果这笔交易获得监管部门的批准，可能会出现这样一种情况：中国企业永远得不到ARM的技术。这可能会进一步造成美中贸易关系的不平衡，从而使美国在半导体知识产权市场占据主导地位。

2020年的重要收购(与物联网相关)包括：

最雄心勃勃的新物联网连接技术：Amazon Sidewalk

2020年11月，亚马逊通知Amazon Echo设备和Ring安全摄像头的客户，Amazon
Sidewalk将很快推送到他们的设备上。Sidewalk是一个雄心勃勃的项目，旨在创建一个邻里共享的网络，让宠物或资产追踪器等物联网设备，即使在家庭Wi-Fi网络中断或超出范围时也能连接到互联网。这是通过将不同的Wi-Fi网络连接成一个低带宽网络，供不同用户的物联网设备使用的技术。

2020年9月，LoRa低功耗标准幕后的芯片公司Semtech宣布已与亚马逊建立合作伙伴关系，以合作构建网络;几个月后的12月，据报道LoRa联盟正在洽谈，也将加入并支持Sidewalk，使用开放的LoRaWAN标准，该联盟及其500多家成员公司都支持该标准。

最重要的政府举措：美国物联网网络安全改进法

2020年12月，《物联网网络安全改进法案》终于签署成为美国法律。其中，该法律要求美国国家标准与技术研究所(NIST)定期(至少每5年一次)更新物联网安全标准和指南。专家们希望，该法律能够促使制造商在设计物联网设备时考虑到一些网络安全功能(例如：使用安全编码实践、提供足够的认证、定期给设备打补丁)。

最大的IoT 2020 IPO：C3ai

2020年12月9日，C3ai上市(在纽约证券交易所交易，股票代码为“AI”)。C3是一个真正的物联网成功案例。该公司由美国亿万富翁Tom
Siebel于2009年创立，他因创立Siebel Systems公司而闻名，2006年1月该公司出售给甲骨文。C3ai最初叫C3
Energy，主要专注于电网、电表和公用事业的数字化，该公司后来(2016年)品牌更新为C3IoT，并将其关注点扩大到能源之外，作为一个横向物联网平台。近年来，该公司强调通用分析和人工智能能力，这也是为什么该公司再次将品牌重塑为C3ai。今天的C3ai声称它可以从5700万个传感器读取数据，但Siebel明确表示，重点是AI(包括非IoT应用)。2020年12月上市至今，股价已较开盘价飙升超过40%，估值近140亿美元(截至2021年1月8日)。

以上就是小编今天给大家整理分享关于“年度盘点|物联网2020年回顾：十大重要进展”的相关内容希望对大家有所帮助。小编认为要想在大数据行业有所建树，需要考取部分含金量高的数据分析师证书，这样更有核心竞争力与竞争资本。

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