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。
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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