大会会议议程包括:主论坛、分论坛、封闭会议、圆桌论坛、应用展示、展览等
详细参考:
中国物联网网页链接
OFweek 2017中国物联网大会网页链接
大会主要特点:
1、国际性
中国物联网大会吸引了欧盟FP7、ZigBee、T-Engine、Tron项目论坛等国际组织官员、专家、学者的参加,“物联网国际合作论坛”也成为会议最大的亮点之一。
2、高端性
中国物联网大会作为目前国内最具影响力的物联网盛会,每届大会均吸引大量国家主管部门,行业主办部门,地方政府主管领导。
3、权威性
中国物联网大会具有的影响力和权威性,吸引了众多知名企业的广泛参与。中国移动,中国电信,IBM,Intel,思科,华为,中兴,NOKIA,大唐电信等知名企业先后均将中国物联网大会作为战略发布和技术推广的重要平台。
4、前沿性
每年物联网大会均邀请国内最具影响力的物联网专家与大家共同分享物联网技术的最新进展。
5、实效性
每届中国物联网大会,除大会报告和专题论坛外,主办方还特别根据物联网技术与产业发展现状,安排了若干封闭论坛与小型讨论会,并在大会后安排若干物联网沙龙,更聚焦的针对热点问题进行讨论,更好的促进物联网产业与技术的融合,为企业寻找合作伙伴搭建更专业和实效的平台。
作者:郑琼洁 刘 勇
近年来江苏省物联网产业规模保持25%以上的增长率,物联网产业整体规模位居全国前列。截至2019年,全省物联网相关产业规模近7000亿元,形成了以支撑层、感知层、传输层、平台层和应用层为代表的物联网产业结构。其中,应用层的占比不断增加,涌现出一批有技术、有市场、上规模的物联网企业,全省物联网企业已超3000家,年销售收入10亿元以上的企业达到40余家,从业人员达到30余万人。江苏物联网产业发展先发优势不断凸显、规模效应与集聚效应不断凸显、产业布局持续优化、产业链条不断延展、骨干企业的龙头效应不断显现,自主创新能力不断增强,尤其是在国际物联网产业标准制定中占据了重要的地位,已成为江苏产业发展的高地和区域名片。
与此同时,有三大因素制约江苏物联网产业的发展。
(一)技术与市场对接不畅,骨干企业创新带动力不强
近年来,江苏物联网企业数量迅速攀升,物联网技术研发能力也大幅提升,但从企业的盈利情况看,有近五成的中小企业处于亏损或不盈利状态,这些企业的可持续发展能力较弱,主要原因是这些企业的技术与市场无法实现有效对接,存在技术市场化和应用推广难的问题。从江苏物联网产业的总体来看,其产业总体规模和企业的规模较小,缺少产业发展带动力强的上游骨干企业,尤其缺少“专尖特精”的物联网企业。骨干企业带动作用不强。在传感器环节,缺乏具有自主知识产权的创新型骨干企业,在系统集成环节,缺乏具有软硬件、网络、平台、应用流程耦合的一体化高端综合集成服务能力的龙头企业和大型服务商。同时龙头和骨干企业与产业链相关企业合作不够紧密,技术与市场对接不畅,许多物联网产品和技术处于产业链的低端,核心技术链和产业链尚未形成,整体核心竞争力不强。
(二)核心技术亟待突破,标准化建设有待加强
江苏虽然是我国物联网产业发展的先行区和物联网产业发展的重要示范区,但与国外发达国家相比仍存在一定的差距,主要表现在:规模化产能较小、核心技术不强、处于产业链的低端,感知与智能处理产业与国外差距较大。核心芯片、基础性系统、基础性架构等关键领域与国外相比存在较大差距,中高端传感器依赖进口,智能处理和云计算的基础架构由发达国家主导,缺乏能实现硬件、物联网、网络、平台、应用和业务流程端到端大系统综合集成企业,智能和微型传感器、超高频和微波射频识别(RFID)、地理位置感知等感知技术,以及近距离无线通信、低功耗传感网节点、人机/机器智能交互(M2M)终端、异构网络融合、网络管理等传输技术、基于MEMS 工艺、薄膜工艺技术形成的敏感芯片等相关技术研发水平和标准制定工作落后。物联网的整体研发能力不强,大多数领域的核心技术尚处在研发阶段,从物联网核心架构到各层的技术体制与产品接口大多未实现标准化,物联网标准化工作尚处于起步阶段,标准化建设有待于进一步加强。
(三)研发投入力度不够,创新人才不足
物联网产业技术研发需要投资大量的资金和人才。在研发资金投入方面,与广东(深圳市、广州市)相比,江苏每年对物联网产业发展资金投入力度不大,对物联网企业研发支撑不足,同时与广东企业(腾讯、华为、中兴等企业)相比,江苏物联网企业研发经费投入占比整体较小。在创新人才支持方面,与广东相比,江苏物联网产业发展人才引培力度较小,同时也存在着人才引培政策制度不完善和不够落地、对稀缺高端人才的招引和需求量最大的中端人才的引流不足、一流的人才梯队缺失等问题。
为此,建议从以下三方面入手推动江苏省物联网产业高质量发展。
(一)增强龙头效应,打造产业核心技术创新高地
一是打造一流物联网创新企业。大力支持引进国内外龙头企业,鼓励支持企业进行产业前瞻性与共性关键技术创新和应用试点创新,鼓励企业树立品牌意识,打造一批物联网行业的龙头和骨干企业,突出龙头骨干引领作用,建设一流创新企业。通过“以评促建”和“以评促改”,完善企业的评价考核体系,加大核心技术自主可控程度、研发成果质量、创新辐射带动作用等指标的权重,引导龙头骨干企业加大研发投入,优化研发支出结构,联合高校院所加强“卡脖子”技术相关的基础研究和应用基础研究,加快提升攻关引领能力。二是建设物联网产业重大创新平台。强化企业主体创新地位,鼓励重点领域龙头企业联合产业链企业开展协同创新,重点在物联网领域突破一批“卡脖子”技术和“杀手锏”技术。加快建设江苏物联网创新促进中心、国家高性能计算应用技术创新中心、江苏省先进封装与系统集成制造业创新中心、国家传感网工程技术研究中心等一批国家级、省部级重大创新平台。加强与高校院所合作对接,协同开展基础研究和技术攻关。三是提升物联网产业链协同能力。壮大产业集群,带动民营企业创新能力建设。推动产业集群式发展,强化企业专业化协作和配套能力。围绕“卡脖子”技术攻关,支持民企广泛参与龙头、骨干企业和高校院所等牵头的项目,组建创新联合体,加快形成强协同、弱耦合的创新生态。根据任务体量和条件要求,鼓励民企牵头申报。同时,通过完善 科技 创新政策,加强创新服务供给,激发创新创业活力,引导民企加大研发投入,完善技术创新体系,推动“小而美、小而精”的 科技 型中小企业蓬勃发展,与“国家队”之间形成优势互补的局面。
(二)强化技术与市场协同,搭建 科技 创新协同攻关体系
攻破物联网关键技术,提升物联网产业核心能力需要政府、企业、高校、科研机构、 社会 中介服务机构和个人等的创新行为主体,以及创新资源和创新环境协同实现。一是提升技术体系化能力,实施锻“长板”、补“短板”相结合的系统性战略布局。面对日益严峻的外部环境挑战,在推进物联网技术跨界创新时,应从战略高度、以战略思维系统谋划 科技 创新布局,优化 科技 计划,形成锻“长板”、补“短板”相结合的系统性战略部署路径规划,形成多维度、多循环的关键技术供给体系和对内对外开放合作格局。二是提高组织体系化能力,打通知识突破与商业实现的价值链接。对于物联网产业关键核心技术的攻关,要 探索 大纵深、跨学科的研发模式,打通产学研创新链、产业链、价值链,拓展包括产业大基金在内的各类创新投资渠道,实现集科学发现、技术跃升和产业化方向于一体的突破,实现知识突破与未来面向商用生态的有效衔接。聚焦全球竞争的源头技术供给,不仅是追逐“国际发表热点”,更需要形成核心技术突破后的持续改良机制,及时跨越技术商用的成熟度阈值。实现知识突破与商业实现的价值衔接,需要改革当前重大 科技 创新工程的组织实施方式。三是鼓励重大攻关计划的创新单元之间的知识共享。鼓励物联网创新能力强的创新型领军企业,与其他创新主体形成协同互动。在核心技术攻关上,借鉴重大公共创新平台的成功经验,制定权责分明的知识产权共享和保护机制,鼓励各类战略 科技 力量形成优势资源平台的吸引力和合作凝聚力,引领对领域的核心科学问题和共性技术的持续攻关。
(三)加大要素投入,优化物联网产业发展政策环境
一是加大资金投入,创新财政资金支持政策。统筹利用现有资金资源,加大对物联网产业发展的支持。采用政府引导、市场化运作方式, 探索 建立国家物联网产业专项投资基金。鼓励运用政府和 社会 资本合作模式,引导 社会 资本参与重大项目建设。深化产融合作,在风险可控的前提下,推动商业银行创新信贷产品和金融服务,推动政策性银行在国家规定的业务范围内,根据自身职能定位为符合条件的企业提供信贷支持。健全融资担保体系,完善风险补偿机制,鼓励金融机构开展股权抵押、知识产权质押业务,试点信用保险、 科技 保险,研究合同质押、资质抵押的法律地位和可行性。二是完善人才引育体系,打造人才技术梯队。鼓励高校面向产业发展需求,优化专业设置和人才培养方案,培育物联网和信息技术人才力量和后备干部。支持高校院所高层次人才到企业任职或兼职,选聘优秀 科技 企业家到高校担任“产业教授”,实现人才双向流动。鼓励产业园区、企业、实训(实习)机构,以及江苏高校、职业(技工)院校,联合或独立开展江苏物联网集群产才融合示范基地评估,打造一批特色化示范性物联网学院、物联网实训(实习)基地。三是加大对外宣传,提升政策效度。通过举办展会、大赛等多种形式搭建企业技术交流平台为本地企业营造良好的发展氛围。力争更多国家级、省级改革试点、创新平台落户江苏,进一步强化产业发展和企业需求导向,进一步加大宣传力度,对外推广重点项目、产品,帮助企业快速发展,进一步彰显全链扶持和分类施策原则,不断提升新政策的覆盖面、含金量、精准度。
作者单位:南京市 社会 科学院、江苏省扬子江创新型城市研究院/江南大学中国物联网发展战略研究基地
本文刊于《中国发展观察》杂志2021年第3-4期合刊
《中国发展观察》由国务院发展研究中心主管、中国发展出版社主办、中国发展观察杂志社编辑出版,是以发展为主线、以经济为重点的综合性半月刊,开设有战略、宏观、区域、世界、法治、 社会 、文化、前沿、产业、智库论坛等栏目,具有较强的前瞻性、权威性、可读性。《中国发展观察》在学术理论界、各级党政机关以及企业家阶层拥有广泛而稳固的读者群,并被中国 社会 科学院、国家发展改革委等重要机构和中国知网、维普资讯等权威数据库列为核心期刊或来源期刊。
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深刻把握物联网产业初级阶段的内涵和历史地位,认识其长期性、艰巨性和复杂性。
1.把握物联网产业初级阶段的内涵,深刻认识物联网产业初级阶段长期性。
当今物联网正处于并将长期处于产业初级阶段。
这个论断是回答现阶段产业所处的历史方位,即在人类科学史上处在什么发展阶段。
这个论断包括两层含义:一是目前物联网产业已经成为一种产业,我们必须坚持物联网产业的基础原则,不能背离物联网发展的方向。
二是中国的物联网产业还处在初级阶段。
一切从初级阶段的实际出发,不能超越阶段、急于求成。
二者的有机统一,就是我国现阶段物联网产业的规定性。
这是我国物联网产业现阶段最基本的事实、最大的实际。
2.了解物联网产业初级阶段的历史地位,是中国物联网发展进程中必然要经历的一个特定的阶段。
物联网产业初级阶段不是泛指任何国家进入物联网时代都会经历的起始阶段,而是特指我国在科学落后、生产力不发达条件下建设物联网产业必然要经历的特定历史阶段。
这个阶段不同于物联网理论提出的过渡时期,又不同于已经实现物联网技术阶段。
这是中国物联网产业在其发展进程中必然要经历的一个特定阶段。
中国的物联网产业在其发展过程中,之所以要经历这样一个长时期的初级阶段,并不是哪个人、哪个研究机构的主观臆断,而是中国科学发展的必然,是由中国现阶段科学能力所决定的。
毫无疑问,历史是人民群众创造的。
但是,人民群众并不能随心所欲的创造历史,只能在特定的历史条件下从事创造活动。
人们不能随意挑选生产力,不能离开从前一代那里继承下来的各种条件去创造新能力。
现代中国特殊的科研条件,决定了我国只能从半抄袭半原创的旧理论,经过“中国制造”走向物联网时代的道路。
正因为我国的物联网科学脱胎于欧美国家、发达地区,科学生产力水平远远落后于发达西方国家。
这就决定了我国物联网科学必须经历一个很长的初级阶段,去实现别的国家在艰苦科研条件下实现的智能化、实用化、市场化和现代化。
即是说,我们应当从全人类文明进步的视角考察中国物联网产业初级阶段在人类社会发展史上的定位问题,这样才能开阔视野,看得更清晰,认识更深刻,即跳出中国来看中国的物联网产业初级阶段。
3.牢记物联网产业初级阶段理论,可以使人们对物联网建设的长期性和艰巨性有清醒的认识,克服急于求成的浮躁思想。
目前中国经过五六年的高速发展,科学理论有了巨大的进步,在世界上应以科学大国的面貌出现,这是不符合实际情况的。
之所以产生这种思想,究其根源,还是对我国物联网产业初级阶段的基本实情和物联网建设的长期性认识不足,我国物联网科学理论的提出虽然总量不低,但创新却很少,居世界后列,从总体来看,科学生产力落后的状况仍然没有改变,地区发展不平衡,科研条件落后,不仅与发达国家相比,即使与某些发展中国家相比也还有较大差距。
正如所告诫我们:我国物联网产业初级阶段至少需要40年时间。
这就是说,物联网时代是一个相当长的历史阶段,大约有上百年时间。
而要实现物联网时代,还需要更长时间的奋斗。
所以,我们要把物联网产业初级阶段理论作为长期的指导思想。
物联网的发展前景很不错,具体如下:1更安全的保护措施。在新技术出现之初,它的技术力量几乎都集中在创新上,导致监管水平低下,这就使业界的兴奋、激进和政策、监管的滞后常常形成鲜明的对比。由于物联网设备和基础设施的价格下降,企业在物联网设备上的应用也越来越普遍,这种创新和应用一旦普及,各种新技术的风险也突显出来。
2更普遍使用智能消费品设备。IoT所覆盖的行业人群广泛,从智慧交通、智能物流、医疗、农业、能源等行业应用,到私人智能家居、个人、智能汽车等应用,无论是降低成本,还是提高中国居民的生活质量,都将是中国居民生活质量的巨大提升。
物联网就业前景很好,物联网产业具有产业链长、涉及多个产业群的特点,其应用范围几乎覆盖了各行各业。
物联网专业是教育部允许高校增设新专业后,高校申请最多的学校,这也说明了国家对物联网经济的重视和人才培养的迫切性。物联网的产业规模比互联网产业大20倍以上,而物联网技术领域需要的人才每年也将在百万人的量级。
物联网的基本特征从通信对象和过程来看,物与物、人与物之间的信息交互是物联网的核心。物联网的基本特征可概括为整体感知、可靠传输和智能处理。
整体感知—可以利用射频识别、二维码、智能传感器等感知设备感知获取物体的各类信息。
可靠传输—通过对互联网、无线网络的融合,将物体的信息实时、准确地传送,以便信息交流、分享。
智能处理—使用各种智能技术,对感知和传送到的数据、信息进行分析处理,实现监测与控制的智能化。
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