一、云计算助力数据存储与交换
如何解决跨平台的移动访问需求呢?这是大多数人都在想的问题。曾经我们随时携带数据的唯一方式就是U盘、移动硬盘。后来,我们也尝试过给自己发邮件保存数据,自从有了DropBox或Evernote之类的移动应用,在任何智能设备上分享和存档数据都变的非常容易。现在,类似这样的模式基本上已应用到每一款APP中,从流媒体内容APP到实用性工具类APP,都可以把我们的数据保存起来便于分享和检索,但不占用设备的空间。
那些过去为微博、微信等社交媒体提供一键分享功能的APP也开始采用Evernote、DropBox等云存储APP的接口,云计算现已成为移动应用的标配。访问线上存储的意义不仅便利我们在任何设备上获取数据,还鼓励了更多的个人联网的行为。
二、物联网是必争之地
在处理APP开发时,物联网被衡量为全球行业转移技术之一。物联网的未来趋势包括智能家居和城市,智能 汽车 ,医疗领域的物联网等等。像LED灯泡、运动设备、家用电器、玩具和电源插座等产品将通过应用程序与你的智能手机集成。
通过这种方式,智能手机可以作为远程控制,与社交网络协调,监控微博或帖子。像微软这样的公司也开始加入到物联网开发领域;而软件技术像RiotOS和ThingsquareMist,通信技术像RFID,WiFi,和EnOcean也开始加入。谷歌当然也不甘落后,开始发起Nest和Brillo这样的项目为物联网做准备。这些应用程序将帮助你轻松地控制家里的各种电器。
三、人工智能与机器学习深度发展
人工智能在过去两年非常热门,可以说是家喻户晓。目前,人工智能已应用于人们生活的各个方面,包括面部识别APP开发、艺术品识别APP开发等。未来人工智能将为企业提供更强的应用。 想象一下,一幅可以按照你的心情随时变化,肯定会有不少乐趣吧。
越来越多的APP开发人员开始把机器学习和人工智能技术添加到APP里,这很可能会彻底颠覆移动应用行业。许多行业也会因此发生巨大的变革,应用人工智能及机器学习 (Machine Learning, 缩写为ML) 在改善现有的服务将成为一大趋势。不仅如此,未来的iOS及安卓系统版本将拥有更多兼容AI及ML的功能及应用。
四、虚拟现实与增强现实锦上添花
AR和VR等技术改变了用户体验,使APP趋势列表更加有趣。领先的组织和APP开发公司正在大力投资“屏幕外”工具。根据Statista的预测,高度表明,在这两种技术的参与下,技术市场在2022年将达到2090亿美元。
AR和VR趋势的一些实例包括基于移动的AR中断,营销中的AR / VR,医疗保健和制造业中的AR / VR。AR和VR在 游戏 和 娱乐 行业具有革命性,AR也经常用于智能家居。目前该市场尚未爆炸,但随着接受的用户增加,AR和VR APP开发之后将会实现快速发展。
五、位置定位与传感器提升服务
提供定位数据是现在APP开发的主流,这是一个革命式的创新,因为它以高 科技 手段提升了我们的个人安全系数,实现防盗、电源管理等功能不在话下。定位系统还可以提供很多增值服务,像是地理标记和车辆导航,这些功能快速被人们接受和使用。
像是精确的室内定位这样的个性化服务也已经在一些应用程序中实现。人体传感器的应用可以将个人网络从智能手机扩展到可穿戴设备,如智能珠宝、手表技术、医疗传感器以及镶嵌在服装和鞋类上的其他身体小配件。通过传感器可以实现APP应用程序与人体活动进行智能集成,在医疗 健康 、安全防护、活动延伸等方面有着极其重要的作用。
随着经济和 社会 的发展,城市公共照明已经成为城市现代化水平的重要标志之一,城市照明设施规模日益增大,用电量节节攀升, 社会 各方对城市公共照明的要求和希望越来越高。而目前国内城市照明的监控和管理方式相对简单、粗放,服务质量和节能水平有待提高,难以满足现代化城市照明的需要,主要表现在以下几个方面:
监控管理方式相对粗放。传统“三遥”系统只能实现回路级别的采集和控制,对单灯运行情况无法实时、准确监控,不能实现智能化监控和精细化管理;部分城市仍停留在“时控”时代,缺少基本的信息化管理手段。
运行维护效率低、成本高。现有的照明设施故障发现机制主要采用人工巡查模式,工作量巨大,需要投入大量的人力物力,并且还可能留有盲区,运维效率低、成本高,难以实现主动服务、保障服务质量。
照明能耗偏大。缺少灵活有效的节能控制手段,过度照明和照明不足的矛盾难以调和,无法实现按需照明,从而在保障照明质量的前提下有效降低照明能耗设施安全难以保障。缺少实时监管措施,设施被盗时有发生,给照明管理部门造成直接的经济损失,严重影响城市照明的正常运行,同时带来安全隐患。
1 设计与实现
本系统由3大部分组成:NB-IoT通信模块、云端控制系统、手机端APP。
图1
11 NB-IoT通信模块
基于高通MDM9206平台高性能、低功耗的CAT-M1/CAT-NB1/GSM三模无线通信模块,支持全球各主流定位系统GNSS,不仅支持当前运营商的主流物联网频段,对未来可能会部署的频段也最大可能性的支持 ,其尺寸仅 为 225mm265mm27mm,能最大限度地满足终端设备对小尺寸模块产品的需求,
通过该模块实现路灯信息传输、调光、降功率、按需开关灯等管理方式,减少过度照明节约电能,真正实现节能、环保、安全、舒适的照明,减少对大气的污染,建设资源节约型、环境友好型 社会 。
12 云端控制中心
是根据路灯管控开发的一款远程 *** 作与监控管理平台,方便了管理人员的管理与维护。通过灯联网集中监控管理平台可以远程控制每一个回路的开、关状态,也可以实时监测每个设备的当前信息,并根据采集到的参数的情况,实时判断线路情况,给用户直观的解析。系统同时还具备短消息报警和声音报警的功能。
13 手机端APP
一种基于智能手机APP应用的城市路灯控制方法,包括将智能手机APP应用与路灯管理系统相关联,形成APP调节城市路灯的架构,构建智能手机 APP 节点,每个 APP 节点代表一个APP 注册用户;当用户登录 APP 应用时,APP 应用将包含用户地理位置、行进方式的 APP 应用信息传送到路灯管理系统;路灯管理系统根据APP应用信息,查询用户所属路段的路灯实时状态,并对路灯进行调节控制。采用NB-IoT物联网概念,通过手机 APP 应用按照用户实际需求开启路灯、调节路灯亮度,合理分配路灯照明资源,降低了路灯能耗、节约了路灯使用成本。
2 测试与分析
硬件调试:分为电源电路、通信链路、LED驱动电路调试。
21 电源电路
图2 电源电路
图 2 中,EUP3420 是一款恒定频率,采用电流模脉宽调制(PWM)架构的降压型变换器。芯片集成了主开关和同步整流开关,可以获得更高的效率。本系统采取5V适配器输入,转化给NB-IoT无线通讯模块VBAT网络33V供电。
C1000:适配器的输入端,用万用表或者示波器测试该点电压是否为5V。
L1000:开关电源 buck 电感输出端,用万用表或者示波器测试该点电压是否为33V,通过调整R1000和R1007阻值调整VBAT输出的大小。
22 通信链路
NB-IoT模块上电后sim卡状态测试。
图3 NB-IoT模块Sim卡状态查询
23 LED驱动电路
图4 LED驱动电路
上图中,三极管驱动电路由Q11、R128、D30、J26(焊接LED模组)组成,NB-IoT通信模块通过GPIO口控制三极管的基集,使三极管Q11工作在开关状态,实现对LED的开断。
3 软件测试
安卓手机端可以控制指定路灯的亮与灭以及全开全灭。
图5 手机控制端界面
PC端实现对各个端口的控制。
图6 云端控制端界面
4 控制系统特性
41 管道NB-IoT设计
一是广覆盖:NB-IoT 覆盖能力强,在同样的频段下,NB-IoT 比现有的网络增益 20dB,覆盖面积扩大 100 倍。它不仅可以满足广覆盖需求,对于厂区、地下车库、井盖这类对深度覆盖有要求的应用同样适用。因此不只是道路照明,在室内、工业照明领域的应用前景也十分广阔。
二是强链接:在同一基站的情况下,NB-IoT可以比现有无线技术提供50-100倍的接入数。一个扇区能够支持10万个连接,支持低延时敏感度、超低的设备成本、低设备功耗和优化的网络架构。这将意味着,基于 NB-IoT 通信技术的照明控制系统,将能够管控更多的终端设备,满足未来智慧城市中大量设备联网需求。
三是低功耗:低功耗特性是智慧照明应用一项重要指标,NB-IoT聚焦小数据量、小速率应用,因此NB-IoT设备功耗可以做到非常小,终端模块的待机时间可长达10年,特别适用于智能家居的应用。
四是低成本:低速率、低功耗、低带宽同样给 NB-IoT 芯片以及模块带来低成本优势。单个接连模块预期价格不超过 5美元,最终低至 1 美元,这对降低智慧照明应用的成本起到关键性作用。
42 云端智能管理
采用单灯控制技术,构建路灯物联网,精准控制每一盏路灯,在保证照明需求的前提下,根据季节、路段、天气、特殊场合等条件设定路灯运行方案,真正实现“按需照明”,深化节能减排。因本项目范围内 LED 路灯电源不具备调光接口,单灯节能方式采用开关灯控制方式。
通过单灯“在线巡测”,及时发现路灯故障并在地图上进行精准定位,转变“人工巡检、热线报修”的传统运维方式,实现定向运维、主动服务,减轻劳动强度,提高路灯运维效率,降低运维成本。
43 客户端APP
智慧公共照明管理平台具有全面和优化的路灯智能控制功能,为路灯管理人员提供更高效的管理和维护手段,主要体现为:实时监控:可以对任意一盏、一路或任意自定义组的路灯进行开关灯、调光。同时支持多终端,支持基于 Android *** 作系统的移动终端远程控制,可采用平板电脑、手机等终端下发开关灯、调光等控制命令等。
5 应用前景分析
对于 NB-IoT 产业的发展,中国移动、中国联通、中国电信三大运营商皆就NB-IOT发布了各自的发展计划。工信部也发文要求加快 NB-IoT 在国内落地,到今年年底建成基站规模 40万个,到 2020 年建成基站规模 150 万个。中国 NB-IoT 产业加速布局,将是全球 NB-IoT 产业领跑者。目前在上海、广州、江
门、鹰潭、长沙落地了NB-IoT智慧路灯项目,实现了到处开花、处处结果。
6 结束语
城市智慧照明是智慧能源的开端,以 NB-IoT 新一代通信技术为支撑,实现整个城市一张网,对城市道路每盏灯实现全面的感知、智能的控制、广泛的交互和深度的融合,在满足市民正常照明需求的前提下,通过智能调光、降功率、按需开关灯等管理方式,减少过度照明,电能节约率可达30% 60%,真正实现节能减排,减少对大气的污染,建设资源节约型、环境友好型 社会 。同时通过对城市照明设施实现精细化管理,通过对城市道路每个灯具的运行状态进行准确分析和故障报警,并根据故障等级启动相应的处置流程,将被动巡检改为定点维护,反应更加敏捷处置效率更高,将使城市的灯光管理水平与现代化的大都市相适应,提高亮灯率,减少各种故障,合理照明,美化照明,安全照明,营造出现代城市科学和艺术完美结合的照明效果,树立和提升城市的品牌形象。
工业40蓄势待发,工业制造领域的大变局意味着中国有机会将过去几十年来积累的制造经验转化成创造的基础,复杂的制造业场景给了企业更多创新的机会。
在此之中,软件工程师扮演着什么样的角色?什么是工业物联网的基础设施?
“物联市场 线上对谈”是由边无际发起的立足物联网行业的访谈栏目,第一期邀请到零碳数科CEO闫保磊,与边无际CEO陈永立、边无际COO郑凯文一起畅聊工业物联网的行业现状与软件平台的解决方案。
郭琦:请闫总介绍一下零碳数科。
闫保磊:零碳数科是一家工业互联网平台企业。从名称上讲,数科和零碳揭示了我们的特色,数科寓意数智化,零碳寓意碳中和,我们认为二者相得益彰。因此,我们研发的产品和技术致力于实现产业链供应链的数智化和低碳化转型,目前主要切入四个领域,分别是能源管理、碳管理、供应链管理以及智能制造。我们的愿景是打造“立足中国·服务世界”的跨行业跨领域的工业互联网平台,打造“SaaS+PaaS”协同研发、“产品+服务”双轮驱动的特色模式,深耕能源、化工、钢铁、机械、农产、橡胶、玻璃、建筑、园区等行业和场景。我们已在北京、天津、厦门和烟台设立子公司,客户分布于中国、美国、德国、韩国、新加坡等20多个国家和地区,包括多家世界“500强”企业。总之,我们还是家比较年轻的公司,取得了一些成绩,对工业互联网对发展有一些感受。
郭琦:工业物联网领域有什么独有的特点?
闫保磊:第一,工业互联网被国家定义为“新基建”之一,可见它的定位意义深远,对中国制造的转型升级是基础性的和关键性的,是未来的国之利器。既然工业互联网主要是服务工业的,那么可以说“工业为本,数科为器”,这里的“数科”是指以物联网、大数据为代表的数字科技,它作为一种新型工具为工业赋能,这才是工业互联网的底层逻辑。
第二,工业互联网是新兴技术,主要面向的是工业应用场景。当然,它还不完善。一是中国工业的特征是参差不齐,既有比肩工业40的先进制造业,也有停留在工业20甚至10的原始状态。这种工业发展的不平衡性决定了我国的工业互联网建设必然是艰难而漫长的。
第三,我们的愿景是打造工业数智化转型的底层 *** 作系统,也就是工业互联网平台。首先以提升我们自己开发解决方案效率为目的,未来也可以开放给软件开发企业甚至是客户,支持他们更便捷高效地开发工业场景的解决方案。但是,就目前而言,我们认为工业企业更迫切的需求是产品或者说解决方案,而不是平台。因此,我认为中国的工业互联网的建设应该是“先产品,后平台”,丰富的产品的共性部分逐渐沉淀下来,像沙漏一样堆积成跨行业跨领域的通用平台。
郭琦:边无际也是致力于要做物联网的底层系统,请边无际CEO陈永立来聊一聊,我们可以提供什么样的技术解决方案?
陈永立:边无际主要的产品是一套类似于IoT界的安卓的一套系统,我们认为安卓在移动时代它的核心是一个开发框架。因为有了安卓或者iOS这样的系统,可以让整个移动端的生态的开发门槛变得非常低,生态也可以爆发。在这个万物互联时代,我们认为以后包括工业互联网、工业物联网等,这一切的背后核心的解决方案的开发者都是程序员。我们需要给这些程序员一套好用的工具,也就是我们边无际所致力于打造的底层的基础设施。
郭琦:基础设施这两年是特别热门的一个词,由于我国发展到了一定的阶段,想要把基础设施的建设的会亮提上来,超过以前的纯粹代工的一个产业状态。想请闫总谈一下,在基础设施建设上我们遇到的难点主要是什么?
闫保磊:提到工业互联网平台,国内很多企业都在做这个领域的工作。既然是基础设施,其实它是一个从零到一的建构过程,大家的侧重点是不一样的。工业互联网分很多层次,不同企业定位的主要发力点是不一样的,我们更重要的关注点是在PaaS或SaaS层的开发工作。底层的一些基础设施是需要合作伙伴共同去构建的一个体系,由不同公司的基因和团队的核心竞争力决定。对于我们自己公司来讲,大量的客户都是直接面向工厂或工业园区的终端客户。做面向客户的整体方案过程中,我们是没有问题的,但是更底层的一些技术框架,怎样提升开发解决方案的效率,是需要边无际这样的团队或者企业来提供。在底层的构建上,尤其涉及到 *** 作系统的一些模块,是我们类似的企业共同需要的能力补充。还有一点,我多次强调的“工业为本”,工业机理是一个非常基础性的东西,缺乏对工业机理的深刻理解很难构建出满足工业需要的平台,这是很多人常常忽略的一点,甚至可以说是一个主要难点。只有将工业机理和数字科技深度融合起来,才可能打造出好的基础设施。
郭琦: PaaS业务和SaaS业务比较难做,原因是需要整合的领域、技术是比较多的。想请闫总谈谈我们在推进过程中需要哪些合作伙伴?
闫保磊:中国的工业门类齐全,行业众多,跨行业复制能力是一个稀缺能力。你在这个行业干得好,未必在其他行业也能干好。谁能解决跨行业复制问题,谁就是未来真正的王者。这与我们所使用的消费互联网显然是不同的。因此,有的企业就会专注做一个行业。作为平台型企业,就需要和不同行业的解决方案提供商合作。
工业的数智化转型是一个系统工程,绝非提供一个app就能解决的。比如会有大量的工业现场的工程问题,像安装传感器、调试通信等。这些专业型的工作同样需要合作伙伴一起参与。除此之外,还有云服务、数据分析以及基于数据分析的咨询等等。这些工作既可以一家公司都做了,也可以和其他企业合作。
还有一点我认为全世界还没有一个特别好的平台出现,类似于安卓、iOS或者Windows系统,工业界还没有公认的特别好的,这是一个重要的现状。构建底层都 *** 作系统是一个漫长的过程,当然也很困难,需要有一批这个领域的企业加强合作共建。
郭琦:工业物联网是两种体系的匹配,工业指向了客户需求到底在哪,工具是技术的解决方案,只有联合起来才能共同推动生态的建立。想请问一下陈永立,我们是一个技术导向开始发起创业的公司,你是怎么判断工业物联网的时代从此开始有了我们的机会呢?
陈永立:这个话题可能更偏技术一点。我们观察到由于容器以及云原生的技术日渐成熟,有机会做一个能够把非常碎片化、非常零散的物联网底层,用软件的方式统一化一套底层的技术。
我们这个团队有微软、亚马逊等的做云计算的基因,在这方面有一些比较深刻的理解,做出了一套底层的开发框架。如果我们只有一套开发框架,比如iOS、安卓、包括Windows,其实没有给客户带来直接的价值。Windows一开始之所以有价值,是因为它上面有Office,iOS和安卓之所以有价值,可能因为有微信、今日头条等真正的应用,所以是平台中还有平台的机会,我感觉是一个非常大的浪潮,而且是可能持续几十年的事。
郭琦:任何技术只有真正到了能用、能有人的感受、能够 *** 控,才可能产生价值和意义。想请问闫总,您是怎么判断工业物联网真的到来了,我们现在要走出去第一步的话,那个最痛的痛点在哪?
闫保磊:判断浪潮的到来,一是行业研究报告或者知名企业的战略转型计划。二是靠团队的集体智慧和判断。我和我的团队成员很多在工业领域工作十年以上,近距离观察和亲身参与了工业数字化项目的策划和落地。总之,我们主要是基于工业发展规律和多年经验作出判断,并制定公司发展战略。
从全球的趋势来讲,大家都处于差不多的阶段,就是从自动化向数字化和智能化方向转型,我们经常到工厂现场,有切身体会。2019年我们做了产品开发和验证,并在全球20多个国家做了落地案例,基本上判断工业40的浪潮确实不仅是某一个国家的事情,应该是全球同步要做的事,尤其是以中国、美国、日本、欧盟等工业基础比较好的国家和地区。
我们现在要走出第一步最痛的点应该是利用好技术为工业解决实际问题,而不是一些空泛的概念。工业企业是理性的,不能带来实际价值的东西是不可持续的。
郭琦:凯文很长一段时间在麦肯锡工作,对工业物联网领域有很深的观察,凯文是怎么判断现在这个行业是什么阶段,发展的怎么样?
郑凯文:从全球范围来看,我们可以坚信40一定会发生,而且是下一波能够引领不只是制造业,我觉得是全球多个行业、多个产业变革的一个核心。根据过往有限的咨询项目经验来看,国内总体的数字化或自动化的程度还是有些参差不齐的,而且越往前走越接近40这个目标的企业就更少,我觉得是时间的问题。
因为本质上过往的10年或15年,我们还是一个劳动密集型的生产型的国家。随着人工成本的增加,对于精密制造、科技型产业制造的需求不断扩大,所以自动化、数字化可能是唯一的途径。可能头部的一些企业在这方面已经做了一些投资,包括一些尝试,腰部或者尾部的企业,现在更多的可能还是跟随的状态。如果让我来说一个形状的话,我觉得还是一个三角形,很不幸是个正三角形。如果有一天我们能变成一个倒三角,大部分头部企业都已经做到数字化的时候,这可能是我们真正把这个产业做到比较先进、比较辉煌的时候。
郭琦:工业物联网刚刚起步,甚至在全球范围内都是刚刚起步,包括我们国家这次真正地和全球化并行同步起来,然后能达到从小部分人的尝试,变成更大部分人的头部企业都实现的自动化的程度。永立是从美国微软回来,之前面对的技术、产品、生态都是全球化程度最高的。你观察到的在全球范围内工业物联网领域,技术是如何协同起来的,它的先进技术到底是什么?
陈永立:我在微软的时候经历过一次特别大的战略转型,从“mobile first, cloud first”(移动为先,云为先),转变为“intelligent cloud and intelligent edge”(智能云和智能边缘),去掉了“移动”增加了“边缘”。“边缘”代表的是“边缘计算”(edge computing),我认为它的底层核心就是物联网,物联网价值最高的场景就是工业物联网,微软这种巨头公司也已经把整个战略重心向这边倾斜,与之而来的是有一套跟边缘计算有关的技术。
实际上,在云上面的技术很多时候并不适合在现场使用。举个简单的例子,我们需要有低延迟支持工业现场做实时决策。如果我们用云,数据要先传到云上,经过计算再回到本地,可能是几百毫秒的延迟。但如果我们在工业现场立刻用边缘计算进行处理,可能会降低到几毫秒,对于网络延迟方面的一个指标上就有百倍的提升。有很多的底层的基础设施以后,上层的应用就有了可能性。比如我们在一个工厂里有一个本地的小型数据中心,可以支持工业40的所有实施决策,无人工厂运行的所有计算是在本地进行,本地处理保护了数据的安全性,解决了客户的顾虑,尤其是工业客户要求在本地部署的情况很多。
郭琦:边缘计算是现在越来越热门的部署技术方案,请永立深入讲解一下,面对开发者用他们理解的语言解释,边无际怎样实现边缘计算的功能?
陈永立:边无际的核心产品是Shifu,是把物联网的设备封装成微服务,并把它的核心能力以API的形式开放出来。在做开发的时候不需要对接零散的生态,已经做好了一套数据底座,需要什么设备的能力可以直接调用。
郭琦:基于边无际的解决方案,联合零碳数科的能力,我们想做的PaaS平台、SaaS平台是想让软件工程师们改变制造业,提高制造业的智能工厂的效率。零碳数科探索得更加深入,闫总可以举例讲一下在发展用户的过程中,用户真实遇到的情况是什么,可能遇到哪些场景,哪些场景有特别的困难需要我们攻克?
闫保磊:工业互联网的应用参差不齐,确实是中国工业的现状。个人觉得目前我们的几个产品或者说解决方案,对应着工业互联网可以率先应用的场景。能源和碳的管理是我们特别重要的一个产品模块,目的是怎样更好地用数字技术帮助企业节能减排。工厂的节能技改、节能减排其实已经做了很多年,但现在大家会觉得再推进下去难度非常大。我们认为主要原因是,比较容易做的事情凭借老师傅、老工人的经验,基本上已经解决,如果缺乏数据支撑再去做深度挖掘,是很难做到的。
在工业场景中的数据,可能没有,或者数据的维度、颗粒度和质量都非常差,不足以支撑做深度分析,那么工业互联网技术就可以发挥作用。就像病人去医院首先要做全面体检,拿到各种参数,在工厂场景当中,我们要获取数据需要与设备去对接。工业场景的设备种类成千上万,只靠一个个接入可以获取数据,但是从底层来讲,我们希望市场上有一种能力把连接设备的效率提高,成为一个标准化模块,我觉得这是一个难点。
能源和碳管理可以扩展来看,像设备运维、生产制造、仓储物流等,我们对接的传感器或边缘侧的设备种类繁多,并且工业领域的协议也是比较复杂的,降低了解决方案的开发速度,这个事情值得我们认真研究。希望边无际能够做得更完善,对于我们这样的企业来讲,也会有很大的助力。
郭琦:如果工业互联网继续向前进,技术上得到了一些解决和积累之后,工业物联网会呈现出什么样的场景,我们想追求的是实现什么样的功能,实现什么样的工业物联网?
郑凯文:我们现在谈的工业物联网向前发展的本质是绩效,就是提高效率。提升效率的障碍主要是数据跟数据之间的壁垒没有被打通。举个简单例子,一家公司从产品定义到后期的采购、供应链、生产、销售、维保等整个周期内,最基本的一点数据能够让各个部门打通。现在很多公司没有这个基础,并不是企业老板不想做,而是市场的确有很多阻碍。
设备在设计的时候,它的自动化水平或者是数字化能力是不一致的,没有很规范的行业标准,可能从不同的供应商拿到解决方案拼凑出一套数据,中间会有漏包、无法及时沟通等情况。现在第一是数据的利用率不高,第二是拿到数据之后,怎么样分析数据提升现有效率,很多企业能在一部分的环节当中做到,但我觉得整个产业链全盘优化的话,计算量很大,而且对企业内部数据分析的能力要求很高。我们传统制造业以前是不太注重这部分的,更多是靠经验,靠商业模式去完善所谓的效率。我觉得向前发展的话,数字化的基础可能会是提高效率的一个最核心的起点。
郭琦:从数据收集工作到处理工作没做好的话,通过数据去指导生产,指导项目的效率肯定是会出现问题的。事实上,互联网是在近两年才重新注重大数据和人工智能的结合,用数据去指导生产生活,可能下一步真正进入到生产制造的领域当中。我们是有客户的,客户的需求往往也比较明确,在一些方面我们可以提供支撑。在闫总的设想中,零碳数科的商业模式是什么,未来会发展成什么样子?
闫保磊:一个公司的未来取决于团队的基因,基因决定了核心竞争力。我们团队的核心成员在工业场景的解决方案和经验方面是丰富的,对工业机理的理解是深刻的。同时,数字科技领域有来自微软等知名企业的专家。这种团队配置也呼应了“工业为本,数科为器”的判断。目前我们做的工作主要围绕工业客户,未来希望开发出更多数智化解决方案。
现在我们有几十个细分的解决方案,相比于未来市场上可能有百万级别的解决方案显得还很少。我们希望能够开发出擅长领域的解决方案,打造出一个应用商店,让我们的客户能够在里面挑选适合的产品和解决方案,可以满足工业企业不同行业、不同场景、不同阶段的需求。现在的工作是从客户比较急迫的、能够带来现实价值的场景切入,主要围绕能源和碳,以及供应链、智能制造、设备运维。我们不会进入营销、销售等领域,这些基本上用不到物联网。
怎样支撑未来百万级的场景解决方案的开发,怎样连接五花八门的设备获取高质量的数据,是全球通用的一个难题,对中国参差不齐的工业来说更是巨大挑战。如果没有这样技术的支撑,开发解决方案的效率会非常低。我们决心不断丰富产品矩阵,能够让客户找到适配需求的解决方案,这是我们商业模式的远景,也是我们正在做的工作。
郭琦:目前在做基础设施,未来可以模块化处理,让客户能通过拖拉拽的形式实现生产场景的解决方案的获得。请永立讲一下我们的商业模式是什么,现在对商业模式的思考是什么?
陈永立:我们未来想作为一个比较通用的物联网底层的开发工具或框架,给物联网的开发进行赋能。传统的Web开发或 移动开发 已经有很多可行的商业模式,比如美国的GitLab是给传统的开发者做一站式的解决方案,以SaaS加PaaS的形式进行收费。开发者工具的公司都很流行用一种增长模式PLG(Product Led Growth),先让大家免费使用社区版或基础版高效地获取产品的价值,同时可以提升日常工作的效率。如果有安全或稳定性等额外需求,会有企业版的增值服务。最终想做成什么样子,如果是以C端大家可以感知到的可能是类似于Windows、iOS或安卓,更确切一些可能更像AWS或阿里云,大家可以用已有的云服务、基础设施直接进行开发。
郭琦:如果给中国的工业物联网一个期待的话,你们希望它会是什么样子的?
闫保磊:我对这个行业和技术充满期待。首先,工业互联网作为新基建之一是中国制造业能够做大做强的核心竞争力的来源。其次,中国的工业互联网必须符合国情。中国的工业基础跟全球其他国家,尤其是西方国家的制造业有比较大的差异。怎样更好地服务国内的工业客户是首个应当回答的问题。希望中国的工业互联网企业在吸收全球的经验、理念的前提下,联系中国工业实际,打造有中国特色的工业互联网平台。
再次,希望中国的技术能够走向其他国家。2019年,我们做了大量的海外项目。我认为中国的技术走向全球的可能性是存在的,中国的技术在国外的市场空间是非常大的。我希望工业互联网技术在中国发展壮大之后,能够走向其他国家。
最后,工业互联网不是一个技术,而是一个复杂的系统,它涉及的技术非常多。我们在应用这个技术的过程中,融合了工业技术、人工智能、数字孪生等其他数字技术,包括机器人、无人机技术也已被融合在解决方案当中。仅靠几家企业是不行的。我希望相关企业更好地协同,加强互动和交流,共同构建工业互联网生态。
郭琦:大家都希望新基建成为强基建,让生态真正做起来,让中国的人才聚拢起来为工业物联网的这一次迈进做贡献。做企业要呼应国家战略让国内市场和国际市场双市场双循环,既服务于国内,发展大客户,也服务于国际,不卑不亢地走向全球市场。请陈永立来讲一下期待是什么?
陈永立:我的期待就是中国制造变成中国创造。
就像零碳数科已经在做的一样,已经在把中国创造出来的技术输出服务给国外企业,甚至一些发达国家的企业。我们做为中国人,尤其是技术驱动的公司,一定要树立好自己的自信心,我们绝对不会做的比别人差。我回国创业的一个很大的原因是制造业的基本盘是在中国,场景也是最多的,我们用最多最杂、甚至最复杂的场景,理论上可以打磨出最好的产品,然后出口给全世界。
我觉得中国的以制造业为基本盘的所有技术方案都有这个机会,可能在下一次的工业浪潮中,在中国会出现自己的类似于西门子,或者工业版的微软、亚马逊、谷歌等这样的公司。
大家有没有想过小米手机不采用华为的鸿蒙系统是为了什么?其实除了小米不愿意帮助华为做大做强之外,它自身也有一套 *** 作系统,甚至一度还要争夺世界第一大互联网系统的位置。
这一款名为 小米vela的 *** 作系统 ,前不久小米就公布了MIUI系统和物联网系统velaOS,小米之所以要研发 *** 作系统就是为了自身发展的需要。
不过不同于华为的鸿蒙系统,小米这一产品不是和各行各业的公司进行合作,而是让其他企业复制小米经营的模式,一旦各企业能够采用小米的 *** 作系统,就相当于为小米创造了巨大的生态环境,未来实现万物互联也就易如反掌了。
虽然目前来看尚难得出结论,但是小米为了达到这个目的确实下了一番工夫。在首次提出物联网建设的理念后,小米迅速打造生态链,像云米和石头 科技 等产品层出不穷,而小米之所以要和这些企业合作投资,并不是为了控股盈利,而是想让该企业的科研队伍继续为公司创造 科技 产品,保证创新输出。
有了这些企业的合作运转,小米物联网体系一步步壮大起来, 像手表、手环等穿戴产品已经做到了世界第二,移动电源领域更是稳居第一。除此之外小米自主研发的电视、电脑等产品都已经在国际上崭露头角,甚至一度打入了前五的位置。
比起华为从零开始,建造一个属于自己的物联网体系,小米此举可谓聪明至极,不费吹灰之力就能建立起一个物联网体系。当然华为还在坚持自主打造鸿蒙生态,就一定有他的道理。
要知道鸿蒙系统是独立于安卓和iOS之外的手机 *** 作系统,而小米的vela系统则是采用了谷歌架构,本质上是属于安卓系统的衍生品,两者不存在可比性,不过我们不妨先来了解一下最受关注的鸿蒙 *** 作系统。
要知道鸿蒙系统的结构框架都是自主研发的,不存在任何软件支持,相当于一个空荡荡的房子,需要各大软件运营商进行产品搬运,慢慢填充起来。而说服各大运营商适配鸿蒙的确是个浩大的工程,毕竟鸿蒙面世不久,各方面的性能都尚未得到充分开发,各方多少都有所顾虑,所以从生态组建的难度系数上来讲,鸿蒙远超vela系统。
而且为了保障运营商们的经营模式不受影响,鸿蒙专门开发出了适配安卓软件的功能,也就是大大降低了软件运营商的入驻门槛,这一点就比小米直接入股,掌控企业 *** 作系统来的自由随意。
不过两者还是有异曲同工之妙的,比如两大系统都能够适配不同的产品,像小米的手机、手环和电视,华为的家电、 汽车 和电脑。能够实现这一点得益于他们采用了为内核的设计工艺,由于开发难度不高,且系统占空间小,因此能够在各类产品中得以搭载。
不过目前鸿蒙系统的发展明显要比小米vela系统势头更猛,毕竟作为国内自主研发的手机 *** 作系统,鸿蒙更有实力跟安卓和iOS同台竞技。根据华为的预测,未来搭载鸿蒙系统的设备总数不下三亿台,华为产品的占比就能达到2亿台,至于其他品牌的设备也会有1亿台左右。
由此可见, 虽然小米对自己研发的vela系统自信满满,但是由于无法摆脱安卓系统的技术影响,因此在知名度和认可度上迟迟难以跟华为的鸿蒙系统作比较 。至于其所梦想的物联网系统建设也许会有所成功,但如果一直没有核心技术作保障,未来很难不受到谷歌等外企的管控。
希望小米能够借鉴华为的研发经验,让国产手机和国产系统的自研技术水平得到有效提高。
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