物联网和5G对世界影响特别大，能加速物联网的发展。
2017年共享自行车的普及似乎使人们期待智能设备进入大众用户日常生活的各种创新场景，并且物联网的未来想象力也是空前的。特别是2017年6月20日，工业和信息化部发布了《关于全面推进移动物联网（NB-IoT）建设与发展的通知》，加速了互联网的黄金时代的到来。面对已经打开的巨大机遇，包括运营商，设备供应商和终端制造商在内的整个行业都在为实现万物互联的未来而共同努力。整个生态系统的合作也有助于进一步促进中国物联网的整体发展。
作为无线技术的全球领导者，高通公司不断推动5G和物联网在多个不同维度上的创新。从而为终端提供更多功能，以提供更好的用户体验，包括通过千兆LTE和WiFi 11ac技术实现超快速的连接体验，通过机器学习使终端更加智能，并提供更丰富的多媒体体验和更好的摄影功能等。当前，全球有数百个品牌使用高通解决方案运送了超过15亿个物联网产品。涵盖交通，智能手表，工业/建筑，基础设施，LED照明，能源计量，家庭自动化，白色家电等领域。
值得一提的是，高通现在已经推出了超过25种参考设计智能平台，以加速物联网行业的发展。物联网的发展进入了快速增长的时期。尤其是在4G LTE演进和5G等新技术的推动下，2017年全球对象间连接的数量将超过人对人连接的数量，并且万物互联时代正在加速发展。 LTE IoT技术正在不断扩展。基于eMTC（Cat M1）和NB-IoT（Cat NB 1）的两个IoT技术生态系统的形成为在新时代实现大规模IoT提供了坚实的基础。高通公司执行主席保罗·雅各布博士说，高通公司目前的重点是如何通过可扩展的LTE实现物联网连接，降低成本和技术复杂性以支持更多的物联网用例并瞄准不同的市场。提供相应的技术和连接解决方案。
阿尔法公社
重度帮助创业者的天使投资基金
Databricks是一家正在崛起的企业软件巨头。2021年，它连续获得两轮10亿美元级别的大额融资，估值跃升到380亿美元，它在数据和人工智能领域具有全球雄心。
Databricks是一个非典型的创业故事，它由七位联合创始人创办，其中大部分是学者。它从Spark开源项目起步，现在引领了数据湖范式，这将加速其与主要竞争对手Snowflake的竞争。
本文是投资人Matt Turck与Databricks联合创始人兼CEO Ali Ghodsi的对话实录，Matt Turck在2015年就与Databricks的联合创始人Ion Stoica有过对话，对于Databricks的情况相当熟悉。在本文中Ali Ghodsi将透露Databricks从一个开源项目到大型公司的成长经历，以及在团队，产品，进入市场，扩张等方面积累的洞见，Enjoy。
科学家创始人们推动Databricks起步
Matt Turck： 我们谈一下Databricks的起步，AMPLab、Spark和Databricks，这一切是如何开始的？
Ali Ghodsi： 我们当时正处于人工智能革新的风口浪尖：Uber刚刚起步，Airbnb、Twitter处于早期，Facebook还不是巨头。他们声称，使用20世纪70年代诞生的机器学习算法实现了很好的效果。
以当时的常识来想这不可能是真的，我们觉得那些算法不可能Work，但他们说，“不，我们得到了非常厉害的结果。”当仔细观察后，我们的想法被颠覆了——他们确实获得了惊人的结果。以现代硬件和大量数据为支撑，运用上世纪的算法依旧可以获得令人难以置信的产出，我们对此感到震惊。我们想："需要使之普适化"。例如，在Facebook，他们可以提前检测到情侣分手，如果地球上的每个企业都有这种技术，这会对现有商业产生巨大影响。这就是AMPLab的起点。
Matt Turck： 当时AMPLab的Spark是怎么来的？
Ali Ghodsi： 图灵奖得主之一戴夫·帕特森当时是伯克利的教授，他非常相信人们应该聚在一起，打破孤岛。伯克利的教授们放弃了自己的私人办公室，和所有学生一起在巨大的开放区域办公。
他们试图解决的机器学习问题以当时的技术背景来说是很有挑战性的。AMPLab里做机器学习的人，做数学的人，不得不使用Hadoop，数据的每一次迭代都必须运行MapReduce，这样光是做一次迭代就需要20到30分钟。所以当时我们决定："联合起来，建立一个反应快速的基础架构。”我们在数据上做了很多迭代。因此，不只是做一次，不只是一个SQL引擎，而是可以做递归机器学习的东西，并可以极快地找到数据中的内涵模式。
Matt Turck： Databricks创始故事的特殊之处在于，你们有七、八个联合创始人。回过头看，拥有这样一个大的创始团队利与弊是什么？
Ali Ghodsi： 肯定是有利有弊的。如果你知道如何真正让由七个人组成的紧密小组真正信任对方，并在一起工作得很好，就会发生令人惊讶的事情。我认为Databricks的成功很大程度上归因于我们互相的信任。
创业早期的创始人，即使只有两个人，他们也会争吵，然后可能会在一两年内分裂，这就是问题所在。我们找到了一种方法，使大家真正了解对方的长处和短处，使这段创业旅程成为一种乐趣。
人们总说CEO是地球上最漫长的工作，我从来没有这种感觉。我有很多联合创始人和我在一起，他们一直都在，这对我们来说绝对是一种力量。如果我们没有这些人，就不会有现在的成就。
从开源项目到公司，
从0到100万美元ARR
Matt Turck： 你们是如何从学术性的开源项目（Spark）变成一家公司，然后从0做到1000万美元ARR的？这背后是否有任何决定性的时刻，或其他特别的增长手段？
Ali Ghodsi： 我们从0到100万美元ARR的旅程非常特别，与其他的旅程非常不同。我们经历了三个阶段，第一个阶段是PMF（产品与市场契合）阶段，当你有了一个产品，你能找到它与用户之间的契合点么？这对任何公司都存在挑战。
你一旦你找到PMF，接下来就得弄清楚什么是能将该产品与市场联系起来的渠道，你的产品或许符合市场需求，但怎么通过渠道销售呢？事实上，我们一开始在这方面走了弯路，花了几年时间才确定正确的发展方向。在这几年里，为了弄清楚Databricks的正确模式我们进行了大量的实验。
接下来，让我们从产品开始，然后再谈谈渠道。
产品方面，我们有在伯克利建立的开源技术，但这不一定符合大企业的需要，因为在大企业，他们没有来自伯克利的博士。因此，我们需要为他们大简化问题，我们开始在云中托管它，但事实证明，即使是云版本对他们来说也太复杂了，无法使用。
因此，我们开始与用户一起进行迭代。我们在这之后削减了很多特性和功能，甚至可以说重新构建了一个产品。我们问自己："如果我们知道现在的一切，回去再做一次，会怎么做？"
于是，我们重新做了另一个开源项目，Delta，你可以把它看作Spark为大型企业所做的非常简单和自动化的软件。当我们在伯克利时，我们的产品设想是提供尽可能多的功能和设置项，因为可能是一个博士在用它做研究。但当我们把产品在企业中推广时，我们意识到不是每个人都有博士学位，大家不知道如何使用它。这就是早期我们遇到的问题。在渠道方面，错误在于，我们在早期真的是非常相信这种产品主导的增长。
关于销售，当时我们的设想是，有了一个简化的产品，我们把它做成基于云的产品，就会有人会使用它，会为它刷xyk，我们会非常成功。我们可以雇用销售人员，给年轻人打电话进行推销，我们不会雇佣企业的销售人员。我们更喜欢这种模式，它更便宜，更简单。
但那是一个错误。你不能凭空选择你的渠道。你有一个产品和相应的市场，必须找到正确的渠道来连接它们。
Databricks如何开发产品，
数据仓库VS数据湖
Matt Turck： 我们一会再继续谈进入市场。现在让我们先谈谈产品，我在Databricks观察到的令人着迷的事情之一是，你们发布新产品并将其转化为一个平台的速度。从Spark到机器学习到AI工作台再到Lakehouse，请向我们介绍一下产品的思路——一个产品如何导致另一个产品的出现。
Ali Ghodsi： 我们从Spark开始起步，它让用户可以访问所有数据；于是人们开始在企业中创建数据库，并在其中积累了大量数据。但过了一段时间，企业高管会问：“我不在乎我们获得和存储了多少数据，你能用这些数据为我做什么？ ” 这就是我们试图建立其他应用程序的原因。
起初我们的收入很少，然后我们意识到它太复杂了，有太多的选项和配置。我们就问自己："如果必须重做，必须简化，会做什么？"这种思路后的第一个创新是Delta，它重新定义了Spark，以一种真正企业友好的简化方式。但最初我们没有将它开源。
接下来，我们想：“如果拓宽数据库的用途，不仅仅是数据科学家和机器学习工程师，而是真正广泛的用例，应该怎么做？ ” 这就是我们开始重视商业分析师的原因。
商业分析师习惯于像Tableau那样的 *** 作软件。如果他们想做一些更复杂的事情，只能使用SQL。因此，我们在四年前开始致力于构建数据仓库能力，把它建立在我们称为Lakehouse的核心基础设施中，然后在前年较大规模的推广。
我们的秘诀是：看企业的问题，弄清楚那是什么，通过实际的客户问题来深入了解它，把问题带回来，解决这个问题，在云中与客户快速迭代。一旦它有了产品的市场适应性，就把它开放出来。建立巨大的开源势头，几乎像一个B2C病毒式的形式。然后，用基于云的SaaS版本将其变现。
这是受AWS的启发，当创立Databricks时，我们认为AWS是地球上最好的云计算开源公司。他们本身不进行开发，其盈利模式基于开源软件，托管它并在上面赚很多钱。我们只是在这一点上进行了调整和演变。我们认为：“这是一个伟大的商业模式。我们将在云上托管开源软件。但不同的是，我们将自己创建开源软件。这样一来，就获得了相对于其他任何想做同样事情的人的竞争优势。 ” 否则，任何人都可以建立任何开源软件并在云中托管它。
Matt Turck： 接下来，让我们从Lakehouse开始，了解一下数据湖和数据仓库的演变，以及Lakehouse是如何在这两个领域中取得最好的成绩。
Ali Ghodsi： 这很简单。人们在数据湖里存储所有的数据：数据集，视频、音频、随机文本，这既迅速又便宜。利用各种各样的数据集，你可以基于数据湖进行AI创新，AI与数据湖密切相关。如果你想做BI，而不是AI，你就使用数据仓库，数据仓库和BI有一个单独的技术堆栈，但是它其实和AI一样，有很多同样的数据集。
BI用于回答过去的问题，比如上个季度的收入是多少；AI用来问关于未来的问题，哪些客户将会回来？所以，这意味着需要两个独立的堆栈，你必须有两个数据副本，而且你必须管理它们，这造成了很多复杂性。但当年的FAANG（硅谷几个顶尖互联网巨头的联合简称）可不是这样做的，他们有一个统一的平台。所以，我们的想法是把这两个统一成一个平台—Lakehouse、人工智能数据湖--提出关于未来的问题。这两者的结合将使企业能够更快地发展。它是数据工程师、数据科学家和商业分析师的平台，这样他们就可以在整个企业内一起工作。所以这是一个用于AI和BI的数据平台。
Matt Turck： 实现这一点靠的是什么重大的技术突破么？是Delta Lake？还是Iceberg？那是如何工作的？
Ali Ghodsi： 是的， 我认为有四个技术突破是在2016、2017年同时发生的，Hudi、Hive ACID、Iceberg、Delta Lake，我们贡献的是Delta Lake。问题是这样的，在数据湖里有人们收集了所有的数据，这些数据非常有价值，但很难对它们进行结构化查询。之前的传统方式是利用SQL数据库，然后应用在BI领域。因此，你需要一个单独的数据仓库。
为什么这么难？因为数据湖是为大数据、大数据集建立的，它并不是为真正的快速查询而建立的。它太慢了，而且没有任何方法来结构化数据，并以表格的形式展现数据，这就是问题所在。那么，你如何把像一个大的数据块存储的东西，变成一个数据仓库？这就是这些项目的秘诀。我们找出了解决这些数据湖效率低下的方法，并使用户能够直接从数据湖的数据仓库中获得相同的价值。
Matt Turck： 这种方法有什么取舍吗？
Ali Ghodsi： 事实上并非如此，我们做到了鱼与熊掌可以兼得。我知道这听起来很疯狂，但试试就是如此。我们减少了很多在80、90年代由数据仓库供应商发明的技术，调整它们，使它们在数据湖上工作。你可以问：“为什么这在10或15年前没有发生？ ” 因为开放标准的生态系统并不存在，它是随着时间的推移慢慢出现的。所以，它从数据湖开始，然后有一个很大的实际技术先导突破。我们在这里谈论的，是数据的标准化格式。他们被称为Parquet和ORC，但这些是数据格式，行业要将所有的数据集标准化。
这些类型的标准化步骤是需要的，以获得数据湖的突破。这有点像USB，一旦你有了它，你就可以把任何两个设备相互连接起来。所以，正在发生的事情是，开源领域的一个生态系统正在出现，在那里你可以在数据湖的范式中做所有的分析。最终，你将不需要所有这些自八十年代以来的专有旧系统，包括数据仓库和其他类似系统。
Matt Turck： 我会针对这个再问问题，业界有很多关于Snowflake和Databricks之间即将发生大冲突的议论，作为这个领域的两个巨大的公司，你对未来的看法是，数据湖最终成为范式，然后随着时间的推移，其他一切都被吸收？还是你认为未来更多的是混合，用户可以用数据仓库做某些事情，数据湖做其他事情？
Ali Ghodsi： 我将从两个方面回答这个问题。首先，人们把这说成是零和博弈，但你认为谷歌云会淘汰AWS和微软云，还是AWS会淘汰其他云？没有人这么认为，对吧。他们会共存，都将获得成功。
数据空间是巨大的。将会有很多供应商参与其中。我认为Snowflake将获得成功，他们现在有一个伟大的数据仓库，可能是市场上最好的数据仓库。而它肯定会与Databricks共存。事实上，Databricks与Snowflake共存于可能70%的客户中。我认为这种情况将继续存在，人们将使用数据仓库进行商业智能。
但是，如果长期来看，我认为数据湖的范式将获胜。为什么？因为数据太重要了，人们所有的数据都在这些数据湖中，而且更多的数据正在进入数据湖中。公有云计算供应商也有动力推动更多的动力让人们把数据存到他们的数据湖中，因为这对他们来说是既得利益。因此，任何使其真正有价值的解决方案，都将是未来的趋势。所以，我认为从长远来看，越来越多的人将倾向于这种数据湖的范式。
为什么Databricks能够不断产出创新产品？
Matt Turck： 我想了解你的产品和工程团队是如何组织的？对于一家公司，能够在第一个产品成功的基础上做第二个产品是非常罕见的。但在这里，我们正在谈论，如何成功的做出三个、四个、五个不同的产品。你的公司是如何管理好团队组织结构和其他资源，以不断创新？
Ali Ghodsi： 我们从创立Databricks时，就在试图找到这个问题的答案。我们不想靠一个单一的产品生存。当我们有了Spark，却并没有把它当成公司的名字，因为如果Spark变得落后了，我们就会把它迭代掉，然后继续向前，我们想不断找到数据的最佳答案。那么如何不断的有创新产品出现？我认为非常重要的是，要把创新和现有的现金流业务分开。
有一本关于这个问题的好书，叫Zone To Win。书中谈到，当你创造出一些新东西时，你需要快速迭代。你需要让工程师直接与客户交谈，甚至不一定要让产品经理来做，快速的创新迭代是最要紧的。而在在企业端，你需要一个慢得多的周期来迭代。
另外，所有的工程和产品团队组织被分成两个不同的部分。一部分专注于企业客户需要的东西：加密，安全，认证，稳定性等。另一部分则专注于创新，而且你应该把这些分开，分别的投入资源，否则前者（企业那部分）将得到所有的资源。你会倾向于不断地建立那些扩大你的TAM的东西。TAM扩展实际上是安全能力，它本身并没有任何创新。
我认为，有些公司已经做得很好了，比如AWS，它不是一招鲜，亚马逊本身也不是一招鲜，它不断有新的创新。所以我们希望我们的公司也是这样的，因此取名为Databricks。
Matt Turck： MLflow Delta Lake, Koalas。这属于创新阵营还是商业阵营的子层？
Ali Ghodsi： 这些都是创新阵营。当然，其中一些项目，当他们不那么创新的时候，像Spark，会转移到维护方面，我们通常也会移动核心人员。因此，实际上是同一个人或同一拨人在不断地进行创新。我们试图培养更多的创新者，但我们试图把那种已经真正有诀窍破解从0到1的人转移到下一个问题，然后把现有的项目移交给其他人去运行，比方说Spark，这已经是一个巨大的成功项目。
当我们把已经创造出东西的人转移到别的地方去创造下一个东西，对于一个优秀人才，获得这种责任是一个很大的职业提升。而我们也会发现谁是擅长从0到1人。我们实际上是在做实验，给研发部门的人一个机会去试验从0到1的东西，他们并不总是成功。这需要几次尝试，直到他们成为真正擅长的人。所以你必须慎重考虑这种高失败的策略。
开源的商业模式，有何优越性？
Matt Turck： 如果你今天要再开一家企业软件公司，你会先去开源代码吗？
Ali Ghodsi： 是的，我认为它很优越。我认为如果你从进化的角度来考虑，它在进化上比以前的商业模式要好。为什么我这么说？因为任何专有的软件公司都是成熟的，可以被开源的竞争者破坏。因此，任何专有的东西都可以立即被颠覆，就像Windows被Linux颠覆一样。我的意思是，那是最先进的东西，是真正复杂的技术 *** 作系统，对吗？你不会认为大学里的某个家伙会发明，然后成为工业的标准。任何专有软件都是成熟的，可以进行这样的颠覆。问题是，你能靠它赚钱吗？在红帽和所有这些做支持网络服务的公司之前，这真的很难，直到AWS破解了商业模式的密码。
商业模式是我们为你运行软件，你从我们这里租用它。这是一个优越的商业模式，因为你实际上可以拥有大量的IP，这是很难复制的。所以我认为我创办的下一家公司将是这样的。如果你要问我，我的下一次创业会在哪个领域开始，我会在人工智能方面做什么？我会认为我们现在在人工智能方面的应用还很浅层，尤其是 *** 作性的人工智能。人工智能未来将会被嵌入到各个地方。我知道这很老套。马克·安德森说，软件正在吞噬世界。我们真的相信，人工智能将吞噬所有的软件。你拥有的任何软件，人工智能都会悄悄进入，就像软件悄悄进入你的 汽车 、冰箱和恒温器一样。所以这真的是早期的事情，我认为任何加入或创办人工智能领域公司的人，他们还在早期，他们有机会创办下一个谷歌。所以这就是我想做的。
Matt Turck： 我们谈到了开源，也继续谈进入市场的问题，在这个阶段，作为一个非常晚期的创业公司。开源在进入市场的过程中处于什么位置？你们进入市场的策略是自下而上与自上而下？你们如何分配BDR小组与AE的工作，让他们协作而不是互相拖后腿？
Ali Ghodsi： Databricks是混合模式，我们是自下而上与自上而下在同一时间结合。一开始我们是自下而上，但是也会做自上而下的事情。我们有BDRs和SDRs。这是一个从市场营销开始的筛选器。
Databricks社区版是完全免费的，你想怎么用就怎么用，永远不需要付钱，而且有完整的功能。但是从这里产生的线索会导入到SDR。因此，这也是一个非常重要的管道。我们一半的线索来自于此，这就是为什么开源对我们是一个重要的引擎。
现在，我们也有传统的企业销售动作，比如给CIO递名片，一对一的交流，但发生的情况是，开发人员在这些组织中也变得越来越强大。例如，CIO说，我与Databricks的CEO进行了一次很好的谈话，我正在 探索 这项技术，但我担心，这对我们来说是正确的选择吗？那家公司的听众中会有人说，是的，我使用社区版。我们不需要做6个月的POC。我认识这些人，他们真的非常好，或者我认识他们，他们来自伯克利。我已经使用了这些技术。我去参加了一些聚会等。
因此，这有助于证实用例，你可以消除整个POC，因为他们已经知道它是什么，而不是像10-20年前那样，一个销售人员进来，解释这个软件有多棒，但你不能相信他们。因此你就必须去做POC，然后去花时间检验这个软件是不是真的有用。我们不必这样做，我们可以穿过所有这些层次。因此，我们把自上而下和自下而上结合起来，而这两方面对于Databricks的成功都是非常必要的。
从创业公司到超级独角兽，
领导者的修炼之路
Matt Turck： 你已经把一家小型创业公司带成了超级独角兽，很快还会上市。你是如何让自己完成角色转变的，从一个讲愿景，讲故事的人，变成管理一个全球组织？
Ali Ghodsi： 其实就是如何找到你可以信任的具有领导力的帮手，并和他们建立更深的信任。我可以把我大部分时间都花在这上面，而公司能够继续正常运行。我有运行良好的销售团队，市场营销团队，工程团队，我却不需要自己直接参与其中，因为我找到了适合领导这些部门的领导者，并且花了很多时间与他们建立起信任。
这是你在早期就要开始准备的事情，早期时，你的组织规模小，你可以参与到每个环节，如臂使指。但是当团队规模扩展到150-200人直到超过邓巴数。你会感觉自己完全被淹没了。因此你必须找到可以信任的正确的，而且要找到自己与组织沟通的方法，因为现在不是直接沟通，而是通过领导层间接沟通，所以帮助你与团队组织沟通的人就特别重要。
Matt Turck： 你如何找到他们？你是偏向在内部提拔人才，还是从外部引入已经获得成功的高管，哪一个效果更好？你是如何处理的？
Ali Ghodsi： 要找到与公司文化相适应的、你能与之建立强大信任的高管是非常困难的，我认为不应该排除任何选项。如果能够从内部提拔人，那很好，但是如果只是内部晋升，你就不能获得市场上已经存在的成功经验，这种经验可能是超级有价值的。
如果我们寻找外部的高管，他必须经历过我们现在所处的阶段，有实战的经验。不是说他必须从零开始创建一个估值几百亿的公司，而是建立和 *** 作过这种阶段公司的工程等相应部门，他是否在这个过程中有第一性思考，有自己的沉淀。我认为能力和智商还是非常重要的。
文化看起来是个很复杂的东西，但是对与我，会把它分解成一连串问题：我可以和这个人相处吗？愿意每天花10个小时和他在一起工作么？当事情变得非常棘手和困难的时候，我们能一起去解决问题么？所以你要做的就是花大量时间与这个人相处，然后问自己是否喜欢他们，就像婚姻一样。你可以问他们一些困难的问题，与他们争论或者听取他们的意见，直到确定这就是正确的人。如果你感觉到自己无法和某个人一起好好工作，那他就可能是文化不匹配。
本文编译整理自Matt Turck个人博客，略有删节。
关于阿尔法公社
阿尔法公社（Alpha Startup Fund）是中国领先的早期投资基金，由曾带领公司在纳斯达克上市的许四清和前创新工场联合管理合伙人蒋亚萌在2015年共同创立。
阿尔法公社基金的三大特点是系统化投资、社交化创业者社区运营和重度产业资源加速成长。专注在半导体、企业服务软件、人工智能应用、物联网技术、金融 科技 等 科技 创新领域进行早期投资。目前已经在天使轮投资了包括白山云 科技 、领创集团(Advance Intelligence Group)、Zenlayer、帷幄 科技 、所思 科技 等为数众多的优秀项目。
2019年中国物联网行业市场分析：叁大投资重点，5G商业化带来发展新动力未来5G技术三大应用场景分析
5G在未来有三大应用场景：增强移动带宽、海量物联、高可靠超低延时通信。第一个场景主要特指联网速度，而后两个场景的应用将在物联网中体现。
未来5G商用化落地将带来发展新动力
我国自2009年将物联网列为新兴战略之后，政策支持不断深入。据前瞻产业研究院发布的《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》统计数据显示，2008年中国物联网行业市场规模仅仅达780亿元。2011年中国物联网行业市场规模增长达到2581亿元。2014年中国物联网行业市场规模首次突破6000亿元，同比增长226%。截止至2017年中国物联网行业市场规模增长突破万亿元。初步测算2018年中国物联网行业市场规模达到135万亿元左右。预测2019年中国物联网行业市场规模将超15万亿元，达到15700亿元。物联网作为通信行业新兴应用，在万物互联的大趋势下，市场规模将进一步扩大。并预测在2020年中国物联网行业市场规模将突破18万亿元，而全球物联网行业市场规模则将达17万亿美元。
2008-2020年中国物联网行业市场规模统计及增长情况预测
数据来源：前瞻产业研究院整理
智慧城市、工业互联网和健康物联为主要应用领域
行业整体看，物联网的应用主要分为产业、公共和生活三大类。通过国内产业信息数据显示，我国物联网下游细分市场主要集中在智慧城市、工业物联网、健康物联、智能家居等领域。其中智慧城市、工业互联网和健康物联三项所占份额较大，为物联网在我国的主要应用领域。从投资机会上看，以上三大领域或成为国内物联网发展的主要方向，相关机会值得留意。
物联网行业下游应用领域占比统计情况
数据来源：前瞻产业研究院整理
1、智慧城市
据IDC近日预测，预计到2022年，我国智慧城市投资将达到2000亿元人民币。
佳都科技
是A股唯一拥有自动售检票、站台屏蔽门、综合监控和通信四大智能轨交系统自主核心技术的供应商，目前业务分布较广。公司参股的独角兽企业云从科技目前估值已经超200亿元。
日海智能
2018
年公司通过资本收购、整合，获得了物联网模组+云平台+解决方案的的能力，目前在物联网布局较为完善。2018年预计净利15亿~2亿元，同比增47%~9604%。
2、工业互联网
2018年底中央经济会议中已将工业互联网列入新基建领域。此外，工信部副部长陈肇雄也指出，发展工业互联网有利于推动工业经济高质量发展。据预测，2019年我国工业互联网产业规模将达到4800亿元。
宝信软件
2018 年预计净利润为 58 亿~62
亿元(扣非)，同比增487%~59%。去年“宝之云”上架数量增加增厚IDC业绩，宝武合并后也为公司带来长期增量效益，公司未来持续增长值得期待。
启明星辰
预计2018年实现净利润437亿元(扣非)，同比增3633%。自剥离完安方高科后，公司经营重回正轨。同时在智慧城市、工控安全等战略新业务增长显著，为未来提供增长动力。
3、健康物联网
据前端产业研究院研究显示，截止2018年7月底，国内共有31家医疗物联网企业累计获得超过23亿元人民币融资，共有40家投资机构参与医疗物联网项目。预计到2022年，全球医疗物联网市场将超过1500亿美元，达到1581亿美元，亚太地区医疗物联网市场规模未来将超过北美。
思创医惠
预计2018年净利润为137亿元~176亿元，同比增长5%~35%。据采招网显示，截止2018年10月公司中标千万级订单11单，较 2017
年全年6单增长83%。订单加速增长，即验证了医疗信息化行业的高景气度，也显示了公司在医疗信息化的强大的竞争力。
汉鼎宇佑
2018年实现净利润约为147亿元，同比增长7343%。报告期内，智慧医疗业务对公司整体经营业绩做出了积极贡献。此外，公司通过汉鼎好医友以中美会诊为载体打造医疗超级入口，成为了目前炙手可热的独角兽企业。
汉鼎好医友依托自身美国优质医疗资源，与国内近300多家大型医疗机构达成合作，在医院里设立“国际部”，为中国患者链接美国顶尖医疗资源，目前占据了中美远程会诊90%的市场份额。
单纯的物联网上市公司目前还不多，但是与物联网相关的公司有不少。下面的是我搜集的一些资料，给你看看。1恒宝股份
2新大陆
3聚光科技:环境监测物联网先锋,
4东软载波:电力线载波龙头受益智能电网建设,
5盛路通信:移动宽带助力物联网公司起航,近看微波超预期,中看物联网布局
6安居宝:保障住房的推广和智能家居
7达华智能:实实在在的物联网应用,
8远望谷:毛利率恢复正常水准,物联网发展前景广阔
9东方电气:电源设备领袖
10大唐电信:金融IC卡推广和移动支付标准制定
11东信和平:金融IC卡
12厦门信达：自动识别芯片生产商
“缺芯潮”的恐慌犹在，企业仍需借力资本市场加速产业布局。
就在近日，又有一家集成电路设计企业——北京集创北方 科技 股份有限公司（简称“集创北方”）向上交所提交上市申请，拟登科创板， 计划募资601亿元 ，华泰联合证券和中金公司担任联席主承销商。
大家对这家公司可能还不太熟悉，但它的产品早在北京冬奥会出了圈，在其高性能显示驱动芯片的支持下，“黄河之水天上来”、“奥运五环破冰而出”等数个名场面燃爆全场，向世人呈现了一场完美诠释中国人浪漫基因的视觉盛宴。
IPO前，集创北方就已完成7轮融资，涌入的一众明星VC包括TCL资本、小米产投、海松资本、CPE源峰、纪源资本等等，最后一轮融资——超65亿元的E轮融资于去年年底完成， 投后估值超300亿元 ，俨然成为显示驱动芯片领域的独角兽。
截至招股书签署日，公司大股东中， 小米产业基金持股373％，排在第六 ；vivo持股159％，排在第十五；华为旗下的哈勃合伙和哈勃 科技 分别持股151％和094％。
不得不说，这么大的阵仗实属罕见，集创北方凭啥成为资本哄抢的对象？
01 山西富二代创业
集创北方成立于2008年，由张晋芳和他四个志同道合的研究生同学一同创办。
张晋芳，1983年出生在一个山西富豪家庭，父亲张来栓是位煤老板，早年靠能源发家。
说到煤老板，总逃不开暴发户的刻板印象，但张来栓不一样，他没有止步于原始积累，而是继续投入事业发展。
2003年，市场低迷，张来栓大胆地以多出标底一倍的价格拿下山西省朔州市的教场坪煤矿，彼时煤炭价格仅50多元一吨，该煤矿年产能也才15万吨，效益一般。
为此，他斥资数千万元购买综合机械化采煤设备来提升效率，可综采设备在当年少有人用，故这一决定遭到公司其他股东的否决。
谁知张老板是个狠人，直接放话：赚了钱算大家的，亏了算他的。
恰逢2003年，煤炭产业开始腾飞，张老板凭借独到的眼光生意蒸蒸日上， 如今资产总额达135亿元 ，员工5000余人。
2007年，第一代iPhone横空出世，随即在中国掀起热潮，张晋芳看中人机交互的发展潜力，在导师的帮助下，带着四位同学成立了集创北方。
有了前人栽树，张晋芳创业之初便有了启动资金，造芯片是个烧钱的活， 父亲便壕掷4亿元鼎力相助。
而他本身在芯片研究方面也颇具实力，北京交通大学电路系统专业博士毕业。就这样，含着金汤匙长大的张晋芳，没有子承父业，倚靠优渥的资源开拓了一片全新天地， 做起了“创二代” ，一路从北京中关村40平米的办公室发展至今上海、深圳、合肥、美国、台湾等多地办公，员工人数从区区五人翻至近千人规模。
02 打破垄断
伴随京东方、华星光电等面板龙头强势崛起，全球面板产业逐渐向中国大陆转移。
尽管打破日韩对面板领域的垄断，我国面板核心零部件仍受制于人，比如显示驱动芯片 ，高度依赖进口 ，每年的采购金额超过300亿元，来自大陆厂商的份额不足10％，处于十分被动的窘境。
显示驱动芯片好比大脑神经中枢，在面板成像中起到关键作用， 技术自主化迫在眉睫 。集创北方赶上国产替代潮的好时候， 聚焦显示芯片的研发、设计与销售 ，致力于为各类显示面板/显示屏提供显示芯片解决方案。
自成立以来，集创北方屡屡攻克技术难关，没少在研发投入下功夫，研发人员占比六成，研发费用率均保持在15％以上， 超过同行业可比公司平均值 。截至2021年12月31日，公司拥有境外发明专利399项、境内发明专利189项。
2018年推出第一颗国产TDDI芯片
2019年推出国内第一款支持低至04 mm pitch的mini-LED显示驱动芯片
2020年推出国内第一颗支持4K分辨率的中大尺寸显示驱动芯片
正如张晋芳所说，“谁掌握了最新的 科技 ，谁就打开了高速发展的通道”，集创北方 2020年扭亏为盈，2021年归母净利润同比增长1649％。 叠加这一市场蓝海十分广阔，公司2019年至2021年分别实现营收1447亿元、238亿元、5674亿元， 复合增长率为98％。
报告期内，公司产品广泛应用于带有显示功能的各类电子产品，如智能手机、电视、笔记本电脑、平板、可穿戴设备，客户包括京东方、华星光电、LG集团等国内外知名面板厂/LED屏厂，终端品牌有TCL、LG、三星、OPPO、vivo、小米等等。
当前，集创北方已连续三年位列全球LED显示驱动芯片市占率第一，但液晶驱动、OLED驱动方面，与世界顶级的集成电路设计公司，如三星LSI、联咏等相比， 仍有一定差距， 还需进一步提升竞争力来争夺更多市场份额。
03 上下游压力并存
很长一段时间内，中国 科技 界笼罩在“缺芯少屏”的窘迫阴影下，经过十余年的发展，集创北方填补了国产显示芯片的空白，但其崛起之路同样面临诸多挑战， 供应链就是其中之一。
回顾韩国与中国台湾显示驱动芯片厂商的发展，不难发现， 它们的产业链深度捆绑 ，一种是韩国的全产业链整合模式，一种是中国台湾的上下游绑定模式，而目前国内半导体设计公司和上游晶圆还没有形成绑定，仍在往这个方向努力。
拿集创北方来说， 它一直采用Fabless经营模式 ，晶圆制造、封测服务均向供应商外采，采购价格、产能一定程度上受上游行业周期波动影响。
当前晶圆市场订单爆满、需求量非常大，主要来自新能源车、高性能计算、物联网等，几乎没有降价的可能，甚至还有可能继续涨价，而 显示驱动芯片厂商在晶圆厂话语权普遍不高 ，议价能力、争取产能的能力也就相对偏低。
值得注意的是，根据Omdia的跟踪报告，全球显示面板制造商在2022年第3季度的产能利用率预计将降至73％， 创十年来新低 ，连面板龙头三星也已在今年数次砍减面板的采购订单，旺季不旺，也将导致显示芯片需求量减少。
报告期内，集创北方 综合毛利率不及同行业可比公司平均值 ，一方面原因就是出于维护客户关系考虑， 产品价格涨幅低于同行业平均水平。
在上游涨价、下游缩量的双重压力下，公司利润空间很有可能进一步遭挤兑，持续盈利能力存在不确定性，未来经营发展面临一定考验。
04 结语
从煤炭到芯片，张家父子俩一次又一次地踩准风口，一同见证了中国经济发展的滚滚浪潮。
经过十余年的厚积薄发，集创北方在显示芯片“卡脖子”问题上取得突破，在竞争激烈的市场中获得更多主动权，不过公司当前面临的上下游压力不小，还需积极推动降本增效，来保证公司的盈利水平。
本文源自格隆汇新股
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