迈克尔.波特：物联网究竟会怎样颠覆产业格局

在智能互联产品时代，企业该如何创造和捕捉价值？产品产生的（高度敏感的）海量数据应该如何利用和管理？如何改进与传统业务伙伴，例如渠道商之间的关系？随着行业边界的极大拓展，公司在其中应该扮演什么样的角色？企业将面临上述一系列新的战略抉择。

随着智能互联产品数量不断增多，为了阐释随之而来的新机遇，“物联网”一词应运而生。但它的诞生无助于我们理解这一现象及其影响。无论是涉及物或人，互联始终是一种传递信息的机制。智能互联产品的独特之处不在于互联，而在于“物”，正是产品的新能力其产生的数据将开创一个新的竞争时代。因此，企业不应再局限于技术本身，而应聚焦于竞争本质的变化。

重塑行业架构

要了解智能互联产品对行业竞争和利润能力的影响，我们首先要研究它们对行业结构的冲击。在任何行业，竞争都是由5种竞争力量所驱动的：购买者的议价能力，现有对手竞争的强度和性质，新进入者的威胁，替代产品或服务的威胁以及供应商的议价能力。这些力量的构成和强度共同决定了行业竞争的本质以及现有业内公司的平均盈利能力。当新技术、客户需求或其他因素对这5种力量产生影响时，行业结构就会发生改变。与前两次IT潮流一样，智能互联产品将对众多行业的机构产生冲击，其中制造业所受的影响最大。

购买者的议价能力。智能互联产品将极大地扩展差异化的可能性，单纯的价格竞争将越来越罕见。了解客户如何使用产品，公司就能更好地对客户进行分层，定制，定价并且提供增值服务。此外，这些产品还大大拉近了公司与客户的关系。由于公司掌握大量的历史数据和产品使用数据，购买者转换新供应商的成本大大提升。通过智能互联产品，企业大大降低对分销渠道和服务机构的依赖，甚至达到去中介化，从而在价值链中捕捉更多利润。这些因素都削弱了购买者的议价能力。

GE航空在飞机引擎上安装了数百个传感器，基于收集的数据，公司可以分析引擎实际表现与预期的差距，进一步优化引擎性能。一旦了解产品的真正性能，购买者也能在不同供应商之间寻求制衡，提高自身的议价能力。拥有产品使用数据，购买者还可以减少对制造商信息和支持的依赖。与原先单纯的购买模式不同，通过PaaS（产品既服务）和产品共享等新商业模式，购买者可以降低转投新制造商的转换成本，从而提高自身的议价能力。

竞争对手的竞争。智能互联产品可能对竞争带来重大影响，创造无数产品差异化和增值服务的机会。企业还可以进一步改进自身产品，以对应更加细化的市场分层，甚至根据个人客户进行定制化生产，进一步增强产品差异性和价格均价。

通过智能互联，公司还可以将价值主张扩展到产品以外，比如提供有价值的数据和增强服务。百宝力（Babolat）生产网球拍和相关装备的历史长达140年，公司最近推出了Babolat Play Pure Drive系统，将传感器和互联装置安装到球拍手柄中。通过分析对击球速度、旋转和击球点的变化，公司可以将数据传送到用户的智能手机中，提高选手在比赛中的表现。与普通产品不同，由于前期的软件开发、更加复杂的产品设计以及搭建“技术架构”的高昂费用，产品的固定成本将大幅提高；因此，新型产品成本中的固定成本比重会更高，而可变成本的比重降低，这使单纯价格竞争的空间缩小。因为高固定成本行业的价格d性较低，公司必须将固定成本分摊到数额巨大的售出产品上。智能互联产品的功能得到极大扩展，这使公司容易陷入“谁的功能更丰富”式比拼，产品性能的提升则被忽略。这会进一步推高产品的成本，蚕食行业的整体盈利能力。

最后，就像我们在下文中讨论的，随着智能互联产品成为更广泛产品系统的一部分，竞争范围将进一步升级。例如，家用照明公司、音响娱乐设备制造商以及智能温度控制器公司过去并没有交集，但现在它们每一家都要在整合智能家居系统里分一杯羹。

新进入者的威胁。在智能互联的世界，新进入者要面临一系列严峻挑战，首当其冲的是产品设计、嵌入技术和搭建“技术架构”带来的高昂固定成本。百多力公司（Biotronik）公司最初只生产心率调节器和胰岛素泵等设备。现在公司生产智能互联产品，例如家庭健康监测系统，它包含数据处理中心，医生可以远程监控患者的医疗设备和临床状况。行动敏捷的在位公司还将获得关键的先发优势，因为它们可以利用累积的产品数据改进产品和服务，重新设计售后流程，这无疑抬高了新进入者的门槛。智能互联产品还可以提高购买者的忠诚度和转换成本，进一步提高行业进入壁垒。

然而，当智能互联技术飞速跃进，使在位公司的技术和优势作废时，行业的进入壁垒反而会降低。有些在位公司不情愿采用智能互联技术，妄想保持自己在传统产品上的优势和高利润的产品或服务，这无疑为新进入者敞开机会之门。

替代产品的威胁。与传统的替代产品相比，智能互联产品的性能更佳，定制程度和客户价值也更高，这降低了替代产品的威胁，提升了行业发展前景和盈利能力。但是在很多行业中，新型的替代产品正在涌现，它们提供更全面的功能，将威胁传统产品的地位。例如Fitbit的可穿戴健身设备，它能捕捉不同类型的身体数据，包括运动水平和睡眠状况等，它将替代传统运动手表和计步器。智能互联产品还催生出新的商业模式，它们将替代传统的产品所有制。例如PaaS模式，用户只需按使用量付费就可使用产品的所有功能。

自行车分享系统是另外一例，它正在越来越多的城市普及。用户可以通过智能手机App找到自行车租用和归还的站点。系统则监控用户使用自行车的时长，并收取相应费用。显然分享模式会减少城市居民购买自行车的需求，但也免去了购买和停放的麻烦，因此，这刺激了更多市民使用自行车。便捷的分享模式不仅会替代自行车购买模式，也能替代汽车和其他交通工具。正是智能互联产品的出现，才让分享模式替代完全所有制成为可能。

供应商的议价能力。智能互联产品改变了传统的供应关系，重新分配了议价能力。由于智能和互联部件提供的价值超过物理部件，物理部件将逐渐规格化，甚至被软件替代。软件也提高了物理部件的通用性，减少了物理部件的种类。在成本结构中，传统供应商的重要性将会降低，议价能力随之减弱。

智能互联产品也让一批新的供应商崛起，包括传感器、软件、互联设备、 *** 作系统、数据存储以及“技术架构”其他部分的提供者。这些供应商中不乏谷歌、苹果和AT&T这样的大公司，它们都是各自领域的巨头。过去传统制造企业并不需要和它们打交道，但如今这些公司的技术对产品的差异性和成本至关重要。这些新供应商拥有极高的议价能力，往往能获得价值蛋糕中更大的一份，进一步挤压制造商的利润。

由于新型供应商与终端用户的紧密关系以及掌握的产品使用数据，这些“技术架构”的提供者拥有更强大的议价能力。不仅如此，这些供应商还可以利用手中数据开发新的服务，就像GE航空与Alitalia航空公司的合作。

新的行业边界

智能互联产品不但能重塑一个行业内部的竞争生态，更能扩展行业本身的范围。因此，行业的竞争基础将从单一产品的功能转向产品系统的性能，而单独公司只是系统中的一个参与者。

不仅如此，行业边界还会继续扩展，从产品系统进化到包含子系统的产品体系（System of Systems）——不同的产品系统和外部信息组合到一起，相互协调从而整体优化，就像智能建筑、智能家居甚至是智能城市。如果一家公司的产品对整体系统的性能影响最大，那么它将取得主导性的地位，并分得利润蛋糕中最大的一块。

智能互联产品带来的网络效应对不同行业的影响各不相同，但大趋势已日渐清晰。

首先，行业进入壁垒的提高，加上早期积累数据带来的先发优势，很多行业将进入行业整合期。

其次，在边界快速扩张的行业，行业整合的压力会更大。单一产品制造商很难与多产品公司抗衡，因为后者可以通过系统优化产品性能。

最后，一些强大的新进入者会涌现，它们不受传统产品定义和竞争方式的限制，也没有高利润的传统产品需要保护，因此它们能发挥智能互联产品的全部潜力，创造更多价值。一些新进入者甚至将采用“无产品”战略，打造联接产品的系统将成为它们的核心优势，而非产品本身。

发掘科技一家专业的物联网硬件方案公司：发掘科技

近年来，随着AI及物联网技术的不断发展，也随着警务工作改革和 社会 安全需求的不断变化，为了落实中央和公安部“公安大数据”建设的要求，以“雪亮工程”为代表的新一代技防工程正在紧锣密鼓的有序推进。各地公安立足实战，开展了智慧警务和公安大数据系统的建设和升级。其中，采用华为智能视频云技术方案作为主体框架的合肥雪亮工程，对于各地公安的信息化、实战化、数字化建设都具有参考性意义。

公安技防工作的三个阶段和存在的问题

在探讨合肥雪亮工程项目前，我们有必要回顾一下我国视频技术应用于公安实战的历程。视频侦查实战应用包括视频侦查理论体系、视频侦查技术、视频侦查应用体系等三个方面。从无到有、从有到强、从强到精，视频从文件到资产的演变，也成为了涵盖具象、资产、背景、轨迹等多要素融合的体系化大数据。但在现实应用中，视频技术应用于大数据还存在较大制约和诸多问题。

1、由于平台和业务相互独立、人员办公地点不一致，使得多警种、多资源、多手段的协作成为难点。

2、接口多样、运行分散，规模化管理难度大，容易形成多平台下的信息孤岛。

3、视频智能算法部署存在资源利用率低、跨区域共享困难以及算法绑定应用使得应用难创新等问题。

4、人流密集的关键卡口（步行街、火车站、 汽车 站、飞机场等）漏拍和重复抓拍等效率、效能问题突出。

5、海量摄像机的智能化升级和改造亟待解决。

6、视频数据与公安信息网的整合和一体化建设问题。

分析上述问题，我们不难发现，视频技术服务于公安和大数据所存在的问题，可以归结为技术、规则和平台搭建三方面，也就是算法、算力和云平台建设。算力不足制约前端大脑、算法封闭制约开放平台和应用创新、云平台搭建的孤立和本地化制约多业务部门的数据交融和共享。如何搭建跨警种和跨区域的开放平台？如何解决智能时代新的信息孤岛？如何让安防从被动防御向主动出击转变？合肥雪亮工程的建设，给了我们一个很好的参考。

解读：管理布局和实战落地

合肥雪亮工程的布局，围绕着“514N”展开。即：建立并织密综治防控、人像感应采集、车辆特征捕获、无线网络信息采集、高空立体防控五张网；打造全市一片云，在云端实现软硬件、数据与业务、算法和应用的解耦；构建视频共享服务、视频图像解析、大数据存储、大数据挖掘等四个平台；吸收“514”的结果，建立公安视频图像、综合治理、 社会 视频等一系列应用服务平台，将视频大数据进行无限深挖、解析、呈送、分发，实现一个数据单元的N种应用。

1、 智能视频云落地让共享成为现实。华为作为合肥雪亮工程的智能视频云供应商，最重要的就是要解决实现要解决在“514N”布局中提出的多网共享和交融问题。多警种、多业务单元以及庞大的 社会 摄像机存量，想要统一吸纳、分级管理，是一个非常复杂的过程。前端设备相对独立、业务属性不尽相同、业务诉求多种多样，仅仅是终端智能远远达不到海量数据收集和管理的诉求。这需要一个强有力的云平台将现有资源进行有效整合，在“端”实现智能的同时，让边缘域同时进行二次结构化处理，并将结构化数据交付云端，进而完成边缘感知、云端认知的过程。在这里我们可能要有疑问，一个城市，数以百万计的摄像机（包含公安和其他应用场景），真的能够集中到一个平台进行汇集和解耦吗？如果从海量数据下的云服务看，只要本着“物理分散、逻辑统一”的方式，将复杂的端设备和边缘结构数据接按照“相对独立、绝对统一”的软硬件+云平台方式进行先解耦、后耦合的方式处理，是完全可以实现的。这区别于之前我们理解的视频云业务，原来的视频云，在我们的理解里，大多是在前端和边缘节点的智能，这是相对智能，仅仅完成了感知的过程。而PaaS级的公有云智能，或者说是真智能，才能在云平台完成“既独立又统一”的功能，而不是“大脑迟缓、器官灵活”的局部智能。

2、算法开放，打通封闭，确保实战应用落地。传统安防生态决定的算法各成一家、互不相同的局面至今仍旧是困扰公安大数据落地的难题之一。算法的僵化，直接制约了各个业务单元个性化的需求，给服务实战造成了人为的障碍。华为中国地区部副总裁、安平系统部总裁岳坤在之前的演讲中曾经提到，智能摄像机不只是人像摄像机，不仅仅要看人看车，更要有一个开放的算法训练平台，帮助用户根据业务需要快速训练生成算法。在实践中，我们也看到华为在多算法融合、打破算法壁垒上给出的解决方案。合肥雪亮工程建设中，采用了多算法仓以实现不同企业间的算法为同一平台服务的目的。多算法仓统一引入，兼容数厂商的诸多算法，实现上下级跨域算法集中管控和共享，解决跨区域算法间无法互相配合的问题。在提供算法训练的同时，能够让更加开放的平台赋能业务，在PaaS层完备的情况下，让生态伙伴利用自身优势提供SaaS服务，以实现平台场景的落地和快速部署。尤其是在5G时代来临之际，高速网络+灵活的应用，对机动作战、安保巡逻有重大意义。

3、提升算力，确保信息获取全面、及时、高效。人脸识别落地安防过程中，遇到最大的问题，场景还在其次，首当其冲的就是算力问题。如高敏感、高人员密度区域的大流量快速人像检索和识别，一直是困扰智能化识别的难题之一，一旦单位面积内人员密度达到一定程度，摄像机往往会出现漏拍、重复抓拍等情况，造成危险预警漏洞、存储和传输资源浪费。合肥部署的城市门禁系统中，如淮河路步行街，使用了华为最新的升腾310芯片，抓拍效率获得大幅提升。该系统前端设备能够支持200张/帧的抓拍，远高于业界20张/帧的能力。在4K监控下，大视野，监控范围达30m，人流密度大，抓拍仍然不漏人，并且重复率小于8%，也远远领先于业界20%的重复率。不讲算法的算力是瘫痪，不讲算力的算法是傻瓜。只有算力算法相辅相成，才能够让智能化发挥最大的优势。

4、科学部署，让资源为我所用。在雪亮工程、平安城市建设中，如何利用设备和系统执行任务、在同等数量基础上提升效率，是一笔经济账，也是最终效果的重要保证之一。在合肥的雪亮工程建设中，华为特别注意了多单位设备和数据的兼容性问题和科学部署发挥设备最大效能的问题。据资料显示，合肥市在采集虚拟卡口数据时，复用任意厂家、品牌高清监控摄像机，均可实现车辆的特征的抓取和锁定。在部署方面，卡口的虚实结合，虚拟卡口与常规卡口的数据融合，构建了卡口大数据系统，有效保证了车辆的信息抓取、轨迹锁定、区域和频度分析的可行性和可靠性。城市重点区域的摄像机高低搭配，高点摄像机掌控全局，地面点位摄像机掌握细节，实现了城市的立体化防控。而1拖N给的赋能，又给IPC装上智能化大脑。城市中巨大的普通IPC存量和智能摄像机相对较高的价格让大批普通IPC的迭代和更新存在很大的现实经济问题和技术难题。对此，合肥视频侦查支队与华为合作实验，通过在支队门口新部署1台智能摄像X2221-CL ，完成了现网2个普通摄像机的智能化改造。1个大脑，带了多个眼睛，实现智能化能力数倍提升，有效解决了升级和联动问题。

经过一年多的实战检验，合肥的雪亮工程在多轮驱动+智能云的加持下，在街面侵财类犯罪打击、网上追逃等方面取得了亮丽的成绩：2018年，合肥视频支队侦查队共抓获各类违法犯罪嫌疑人员1564人，抓获数同比提升215% ；全市扒窃警情，同比大幅下降4042%；全市盗三车警情，同比下降2527%。仅2019年前三个月，视频支队就抓获463人；其中向行动队推送137人，特警43人，分局283人。在有效的震慑了犯罪分子的同时，也有效的降低了发案率。

合肥雪亮工程建设的启示

合肥雪亮工程的建设，是近年来众多智慧公安和公安大数据项目中的一个，也是非常具有代表性的一个。智能化的真正落地，让安防从被动防御变成主动主动出击、让数据从孤岛成为公共资源成为可能。透过合肥的雪亮工程项目，我们可以稍作总结，为公安大数据一体化建设总结宝贵经验。

1、云是智能化落地的基础。泛在智能时代，物联网前端设备爆发，要实现这些设备的有效管理，实现“边+端”的数据高效吸收并让视频大数据在赋能各行各业中发挥关键作用，云是绕不开的。边缘智能+云智能才是真正的智能，偏居一隅的数据抓取、分析，只能让数据服务客户，而不能将数据变成 社会 价值形成高密度应用。

2、 建设生态，深度赋能用户。视频监控发展到今天，设备掌握在企业手中，但是设备所拍摄、存储下来的数据却是用户的，这部分数据在未征得用户授权的前提下是不能运营并利用的。应用的落地、场景的细分，一个企业无法面对N个场景，在开放算法平台、提供算法训练的基础上，是必要将更多的应用交给伙伴去完成，大企业自身提供平台，做技术服务型公司，这才是一个 健康 市场应有的状态。

3、在强调云服务集成的同时，必须保证硬件、场景的底层物理分散和云端的逻辑统一。这是一个不断解耦和整合的过程，只有这样，才能在满足大平台规划的同时，以基层业务为中心，确保应用的快速落地，也确保数据能够顺利的汇集并二次、三次利用。让安防从一个被动防御的过程变成主动出击的过程，才能完成视频监控变客为主、打防结合的使命。

物联网主要功能是将用户端的所有需要的信息互通互联，实现全方位的远程识别、读取和 *** 控、互动。

应用层位于物联网三层结构中的最顶层，其功能为“处理”，即通过云计算平台进行信息处理。应用层与最低端的感知层一起，是物联网的显著特征和核心所在，应用层可以对感知层采集数据进行计算、处理和知识挖掘，从而实现对物理世界的实时控制、精确管理和科学决策。

从结构上划分，物联网应用层包括以下三个部分：

1． 物联网中间件：物联网中间件是一种独立的系统软件或服务程序，中间件将各种可以公用的能力进行统一封装，提供给物联网应用使用；

2． 物联网应用：物联网应用就是用户直接使用的各种应用，如智能 *** 控、安防、电力抄表、远程医疗、智能农业等等；

3． 云计算：云计算可以助力物联网海量数据的存储和分析。依据云计算的服务类型可以将云分为：基础架构即服务(IaaS)、平台即服务（PaaS)、服务和软件即服务（SaaS)。

从物联网三层结构的发展来看，网络层已经非常成熟，感知层的发展也非常迅速，而应用层不管是从受到的重视程度还是实现的技术成果上，以前都落后于其他两个层面。但因为应用层可以为用户提供具体服务，是与我们最紧密相关的，因此应用层的未来发展潜力很大。

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