近年来,作为前沿技术之一,物联网可谓是赚足了眼球。随着世界各国研究人员对物联网的技术研发日益深入,物联网技术也不断发展成熟,并不断渗透到各个细分行业中。为推动物联网技术深度融入各个领域,我国各有关部门已经出台了一系列政策,其中就包括《面向智慧城市的物联网技术应用指南》等文件。“十四五”规划虽还未全面公开,但是根据中项网行业信息整理分析,物联网行业将在十四五期间迎来大爆发。
物联网概念的由来及发展
物联网(Internet of Things,IoT)一词,最早于1991年由麻省理工的教授提出。在1995年比尔盖茨撰写的《未来之路》一书中也有所提及。1999年,麻省理工学院自动识别中心的Kevin Ashton教授将RFID及传感器应用于日常生活,将物品标记应用,提出“万物皆可通过网络互联”,阐明了物联网的基本含义。根据“物联网“的英文名称:Internet of things(IoT),顾名思义,就是物物相连的互联网,其实它还有一个名称,就是传感网,是指这有两层意思:其一,物联网的核心和基础仍然是互联网,是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;其二,其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间,进行信息交换和通信,也就是物物相息。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术,广泛应用于网络的融合中,也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网的活点定义是利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起,形成人与物、物与物相联,实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。
物联网已广泛应用于各行各业,正不断向“高价晋级“
目前物联网应用已经遍布各个行业,预计将为数十亿日常物品提供连接和智能,而且它已经在各个领域广泛部署,即:可穿戴设备、智能家居、医疗保健、智慧城市、农业、工业自动化等。
未来物联网将会更加广泛的应用于不同行业和领域中,从简单的状态检测和自动化,向高阶的综合调度和智能化决策等方向演进:
物联网行业竞争即将到白热化阶段,技术突破成为行业痛点
目前,在物联网行业,广为人知的主要是华为、阿里等Top10的企业。然后实际上,在物联网领域做的比较好的企业已经有上百家,还有其他大大小小的新进去企业和独角兽公司等,由此可见物联网行业竞争已经到了白热化阶段。物联网作为新一代信息技术的高度集成和综合运用,通过智能传感器、多媒体采集、专网、5G、云计算、大数据等技术,在疫情科学防控、企业复工复产等方面发挥支撑作用,接口融合问题将是物联网行业面临的最大的技术难点和痛点。
“十四五“—物联网真正的爆发期
根据国际调研机构Strategy Analytics发布的《全球联网和物联网设备预测更新》,截至2018年底,全球联网设备数量已经达到220亿。在华为的预测中,到2025年,物联网设备的数量也将接近1000亿个,每小时会有200万个传感器被部署。
根据中项网近五年项目及招投标信息汇总分析,2020年物联网相关项目数量呈直线上升,未来物联网市场上涨空间可观,预计到2025年国内物联网市场规模将突破6万亿,年均复合增长率将达25%。
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1、物联网行业发展趋势一
中国物联网产业的发展是以应用为先导,存在着从公共管理和服务市场,到企业,行业应用市场,再到个人家庭市场逐步发展成熟的细分市场递进趋势。
目前,物联网产业在中国还是处于前期的概念导入期和产业链逐步形成阶段,没有成熟的技术标准和完善的技术体系,整体产业处于酝酿阶段。此前,RFID市场一直期望在物流零售等领域取得突破,但是由于涉及的产业链过长,产业组织过于复杂,交易成本过高,产业规模有限,成本难于降低等问题使得整体市场成长较为缓慢。
物联网概念提出以后面向具有迫切需求的公共管理和服务领域,以政府应用示范项目带动物联网市场的启动将是必要之举。进而随着公共管理和服务市场应用解决方案的不断成熟、企业集聚、技术的不断整合和提升逐步形成比较完整的物联网产业链,从而将可以带动各行业大型企业的应用市场。待各个行业的应用逐渐成熟后,带动各项服务的完善、流程的改进个,人应用市场才会随之发展起来。
2、物联网行业发展趋势二
物联网标准体系是一个渐进发展成熟的过程,将呈现从成熟应用方案提炼形成行业标准,以行业标准带动关键技术标准,逐步演进形成标准体系的趋势。
物联网概念涵盖众多技术、众多行业、众多领域,试图制定一套普适性的统一标准几乎是不可能的。物联网产业的标准将是一个涵盖面很广的标准体系,将随着市场的逐渐发展而发展和成熟。在物联网产业发展过程中,单一技术的先进性并不一定保证其标准一定具有活力和生命力,标准的开放性和所面对的市场的大小是其持续下去的关键和核心问题。随着物联网应用的逐步扩展和市场的成熟,哪一个应用占有的市场份额更大,该应用所衍生出来的相关标准将更有可能成为被广泛接受的事实标准。
3、物联网行业发展趋势三
随着行业应用的逐渐成熟,新的通用性强的物联网技术平台将出现。
物联网的创新是应用集成性的创新,一个单独的企业是无法完全独立完成一个完整的解决方案的,一个技术成熟、服务完善、产品类型众多、应用界面友好的应用,将是由设备提供商、技术方案商、运营商、服务商协同合作的结果。随着产业的成熟,支持不同设备接口、不同互联协议、可集成多种服务的共性技术平台将是物联网产业发展成熟的结果。
物联网时代,移动设备、嵌入式设备、互联网服务平台将成为主流。随着行业应用的逐渐成熟,将会有大的公共平台、共性技术平台出现。无论终端生产商、网络运营商、软件制造商、系统集成商、应用服务商,都需要在新的一轮竞争中寻找各自的重新定位。
4、物联网行业发展趋势四
针对物联网领域的商业模式创新将是把技术与人的行为模式充分结合的结果。
物联网将机器人社会的行动都互联在一起,新的商业模式出现将是把物联网相关技术与人的行为模式充分结合的结果。中国具有领先世界的制造能力和产业基础,具有五千年的悠久文化,中国人具有逻辑理性和艺术灵活性兼具的个性行为特质,物联网领域在中国一定可以产生领先于世界的新的商业模式。
12月24日,百度研究院发布2020十大科技趋势预测,从2019年科技的蓬勃发展中提前展望2020。作为2019年度最受关注的科技热词之一,“AI”自然成为了焦点。百度研究院也对AI产业给出了几点关键预测。其中一点就是,AI技术已发展到可大规模生产的工业化阶段,2020年将出现多家“AI工厂”。
图:百度研究院预测2020年将出现多家AI工厂
百度研究院有此预测并不难理解,“AI工厂”的诞生在行业中早有端倪。人工智能独角兽企业旷视推出的自研人工智能算法平台Brain++,就已画出了AI工厂的雏形。
旷视首席科学家、旷视研究院院长孙剑博士曾这样介绍Brain++:正是“Brain++让规模化算法训练成为可能。”与此同时,通过Brain++,旷视“能够针对不同垂直领域的碎片化需求定制出丰富且不断增长的算法组合,包括很多长尾需求。此外,我们能以更少的人力和更短的时间开发出各种新算法。”
事实上,AI技术要实现大规模生产,首先要解决的就是如何低成本、大规模地产生算法。目前业界普遍把深度学习框架作为算法开发工具,但这又面临着学习和使用成本高,难以规模化的问题。究其原因,在于只有深度学习框架是不够的,需要打通从数据到算力再到框架的端到端解决方案,旷视Brain++恰好涵盖了深度学习算法开发的所有环节。
拆解Brain++的总体架构可以看到,其包含了深度学习框架MegEngine、深度学习云计算平台MegCompute、以及数据管理平台MegData三个核心组件。这恰好对应了AI发展中的三大要素:数据、算法以及算力。
图:旷视Brain++架构
从数据的获取、清洗、预处理、标注和存储开始,到研究人员设计算法架构、设计实验环节、搭建训练环境、训练、加速、调参、模型效果评估和产生模型,到最终的模型分发和部署应用,旷视Brain++让研发人员获得了从数据到算法产业化的一揽子技术能力。
除了大规模产生算法,旷视Brain++核心深度学习框架MegEngine还在不断提升算法的工程化开发能力。相比业内主流框架,其具有独特的训练和推理一体化能力,可实现一次算法训练直接部署模型。
基于深度学习框架,不仅人工智能技术的开发门槛被大大降低,而且还有效提高了人工智能应用的质量和效率。据《全球深度学习系统市场报告》显示,到2020年,全球深度学习系统市场规模将超13亿美元。百度研究院也在预测中指出,2020年,各行各业将会大规模应用深度学习技术实施创新,加快转型和升级。
图:深度学习技术将大规模深入产业
不过,深度学习框架的搭建还离不开自动机器学习AutoML技术的发展。长期以来,业内都有一个调侃叫做所谓人工智能,有多少智能就有多少人工。但是通过AutoML技术,则可以让机器自动进行端到端的优化,从而大幅减少人力的成本投入。旷视Brain++核心深度学习框架MegEngine就集成了旷视自研的AutoML技术,对深度学习算法的各个关键环节进行自动化的设计、搜索和优化,一次训练完成自动化过程,将计算代价减小至传统AutoML方法的万分之一,进一步推进技术的成熟。
百度研究院也在预测中指出,AutoML的快速发展将大大降低机器学习的门槛,扩大AI应用普及率。这对于早已将AutoML运用到机器学习中的旷视而言,其已走到了行业前列。更值得一提的是,AutoML领域的研究一直都被国外谷歌AutoML Vision、微软Microsoft Custom Vision、亚马逊Amazon SageMaker等企业以及平台“垄断”,旷视等企业在这一领域的探索,将有效打破国外企业的垄断格局,构建起中国AI产业核心竞争力。
图:百度研究院预测AutoML 的快速发展将大大降低机器学习的门槛
基于Brain++,旷视“AI工厂”初现。依托Brain++,旷视实现了云、端、芯的深度神经网络算法全面覆盖,并推出了多种高效的以人工智能驱动的物联网解决方案,并成功为个人物联网、城市物联网、供应链物联网等垂直领域的客户赋能,助力创造更多价值。
据IDC统计,2019年全球人工智能市场规模达到375亿美元,中国人工智能市场预计占全球的12%,成为了全球第二大人工智能单一市场,且市场规模保持高速增长。人工智能产业迭代的力量即将喷涌而出,但就像第一次工业革命的纺织工厂,第二次工业革命的汽车工厂,AI革命也需要打造一个智能时代的“AI工厂”,以应对即将来临的AI大生产时代的需求。这不仅是AI企业发展的必经之路,更是直接决定着整个国家的产业在这个新时代节点之中参与全球竞争的底气。以旷视Brain++为代表,它们作为中国AI企业极少数的自主可控的算法框架,无疑将在中国AI产业发展中留下浓墨重彩的一笔
物联网发展的主要前景和趋势包括以下4个方面:趋势1:人机交互性增强的数据和设备增长 到2019年底,将有约36亿台设备主动连接到Internet并用于日常任务。随着5G的推出,将为更多设备和数据流量打开大门。
趋势2:人工智能再次成为物联网的重要参与者 充分利用数据,需要通过人工智能提供计算机帮助。人工智能是理解收集的大量数据并提高其业务价值所必需的基本要素。人工智能将在以下领域帮助物联网数据分析:数据准备,数据发现,流数据的可视化,数据的时间序列准确性,预测和高级分析以及实时地理空间和位置(后勤数据)。 包括亚马逊,微软和谷歌在内的主要云供应商越来越多地希望基于其AI功能进行竞争。各种初创企业希望通过能够利用机器学习和深度学习的AI算法使企业能够从不断增长的数据量中提取更多的价值。
趋势3:VUI:语音用户界面将成为现实
语音占了我们日常通讯的80%,就像科幻中一样,与机器人交谈应该是常见的通讯方式,例如R2D2,C-3PO和Jarvis。在设置设备、更改设置、发出命令和接收结果中使用语音不仅在智能房屋,工厂中,而且在诸如汽车,可穿戴设备之类的设备之间都是常见的。
趋势4:在物联网上的更多投资
物联网是少数新兴和传统风险投资家都感兴趣的市场之一。智能设备的普及以及客户越来越依赖于使用它们执行许多日常任务,将增加对物联网初创企业投资的兴趣。客户将等待物联网的下一个重大创新,例如可以对您的面部进行分析的智能镜,如果您生病了,可以打电话给您的医生;将结合智能监控摄像头的智能ATM机;可以告诉您如何进食和饮食的智能叉子。吃什么,以及每个人都在睡觉时会关灯的智能床。
在过去的几年里,物联网蓬勃发展。根据行业研究,到2021年,全球将安装350亿台物联网设备,到2025年将安装7544亿台。本质上,作为一个技术驱动的互联设备网络,物联网有潜力更好地实现系统内的数据共享。它让机器和设备进行交互的能力将会对各行各业行业产生积极影响。
从使用物联网设备的数据密集型体验到基本的健康和安全需求,几乎没有什么趋势能够超越它,从而加剧了其重要性。
1连网设备制造商将投资医疗保健
远程医疗需求仍有望继续增加。据行业专家称,由于便利和更实惠的价格,消费者对数字医疗设备的兴趣越来越大,到2026年,该技术将增长至1856亿美元。
2物联网将在制造业普及
制造业和其他使用昂贵机器的环境已经体验到了远程监控的好处。在物联网驱动技术的帮助下,制造商和制药企业今年能够将工业资产与远程 *** 作连接起来,确保在大流行期间一切如常。根据行业报告,这些好处和积极影响有望在2021年为物联网带来大量投资。基础行业专家、特别是现场服务公司和工业设备公司将越来越多地使用此技术,从而使连网机器在2021年继续获得发展动力。
3行为互联网有望发展壮大
行为互联网(IoB)从各种来源捕获人们生活的“数字信息”,公共或私人实体可以利用这些信息来影响行为。
这里的一些有用的技术工具包括位置跟踪、大数据和面部识别。这一趋势凸显了将客户放在每个组织战略中心的重要性,以确保长期成功。
4智能建筑技术将推动员工体验转型
根据2021年的行业报告,智能建筑技术将专注于物联网应用,以实现智能办公举措。这些举措将包括智能照明、能源和环境监测,以及基于传感器的空间利用和活动监测。
物联网市场规模持续稳步增长 云平台成为竞争核心领域物联网市场规模持续稳步增长
2017年以来,全球物联网市场规模持续稳步增长,跨界应用不断兴起。我国物联网数据规模及多样性持续扩大,行业生态体系逐步完善,细分领域创新成果不断涌现,产业技术和应用发展进入落地关键期。
据前瞻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,2013年全球物联网市场规模达398亿美元,同比增长21%,到了2017年全球物联网市场规模达到了798亿美元,同比增长14%。预计2018年全球物联网市场规模将突破1000亿美元,达到1036亿美元,同比增长30%。
物联网发展呈现新特点与趋势分析
1、全球物联网设备数量爆发式增长,物联网解决方案渐趋成熟。2017年以来,全球物联网设备规模、普及率和企业级应用项目的爆发式增长,物联网解决方案渐趋成熟。数据显示,2017年全球物联网设备数量强劲增长,达到84亿台,首次超过人口数量。全球物联网市场有望在十年内实现大规模普及,到2025年市场规模或将成长至39-111万亿美元。
2、中国物联网市场规模突破万亿,物联网云平台成为竞争核心领域
2017年,我国物联网市场逐步回归理性,进入实质性发展阶段,全年市场规模突破1万亿元,年复合增长率超过25%,其中物联网云平台成为竞争核心领域,预计2021年我国物联网平台支出将位居全球第一。具体来看,C端用户(个人用户)更加关注物联网设备带来的实际智能体验,B端用户(行业用户/企业用户)则更加关注物联网应用的投入产出比。
3、物联网细分领域热度出现分化,技术演进驱动应用产品向智能、便捷、低功耗方向发展
2017年以来,物联网在交通、物流、环保、医疗、安防、电力等领域逐渐得到规模化验证,“物联网+行业应用”的细分市场开始出现分化,智慧城市、工业物联网、车联网、智能家居成为四大主流细分市场。芯片、智能识别、传感器、区块链、边缘计算等物联网相关新技术的迭代演进,加快驱动物联网应用产品向智能、便捷、低功耗以及小型化方向发展。
4、中国物联网重点上市企业营收达48338亿元,同比增长207%,创近五年新高
2017年,我国沪深板块52家及港股板块11家重点物联网上市企业营业收入及增长率均创近五年新高,概念股交易趋于活跃,亏损面收窄,企业净利润总额波动增长,总体盈利情况出现好转。
5、无锡持续深化国家传感网创新示范区建设,累计建成、获得20多个物联网相关国家级品牌
2017-2018年,无锡持续强化应用试点示范,健全完善技术创新体系,物联网产业发展路线图进一步细化,与实体经济融合发展进程逐步加快,“一核两翼多元”产业格局凸显。截至2017年底,无锡物联网营业收入2437亿元,拥有物联网企业超过2000家,发明专利申请量2500多件,承接的物联网工程遍及全球60多个国家700多座城市,其中国家级重大应用示范工程21个,牵头制定国际标准“物联网参考架构”,正式掌握顶层架构标准主导权,已累计建成、获得20多个物联网相关国家级品牌,全球影响力稳步提升。
中国物联网行业生态体系日趋完善,但仍存在一些发展瓶颈。市场与产业协同不足,行业标准政出多门,高端产品研发能力有待提高,网络基础设施亟待全面升级,数据隐私和安全问题仍然突出等。
中国物联网产业应加大研发投入力度,提升原始创新能力;夯实物联网应用基础,推动企业转型升级;促进产业协同,加快开发消费端规模化应用产品;积极参与国际标准制定,加强标准互 *** 作研究;明晰安全防护思路,各有侧重分类实施。
物联网的应用领域涉及到方方面面,在工业、农业、环境、交通、物流、安保等基础设施领域的应用,有效的推动了这些方面的智能化发展,使得有限的资源更加合理的使用分配,从而提高了行业效率、效益。
在家居、医疗健康、教育、金融与服务业、旅游业等与生活息息相关的领域的应用,从服务范围、服务方式到服务的质量等方面都有了极大的改进,大大的提高了人们的生活质量;
在涉及国防军事领域方面,虽然还处在研究探索阶段,但物联网应用带来的影响也不可小觑,大到卫星、导d、飞机、潜艇等装备系统,小到单兵作战装备,物联网技术的嵌入有效提升了军事智能化、信息化、精准化,极大提升了军事战斗力,是未来军事变革的关键。
一、智能交通
物联网技术在道路交通方面的应用比较成熟。随着社会车辆越来越普及,交通拥堵甚至瘫痪已成为城市的一大问题。对道路交通状况实时监控并将信息及时传递给驾驶人,让驾驶人及时作出出行调整,有效缓解了交通压力;
高速路口设置道路自动收费系统(简称ETC),免去进出口取卡、还卡的时间,提升车辆的通行效率;公交车上安装定位系统,能及时了解公交车行驶路线及到站时间,乘客可以根据搭乘路线确定出行,免去不必要的时间浪费。
社会车辆增多,除了会带来交通压力外,停车难也日益成为一个突出问题,不少城市推出了智慧路边停车管理系统,该系统基于云计算平台,结合物联网技术与移动支付技术,共享车位资源,提高车位利用率和用户的方便程度。
该系统可以兼容手机模式和射频识别模式,通过手机端APP软件可以实现及时了解车位信息、车位位置,提前做好预定并实现交费等等 *** 作,很大程度上解决了“停车难、难停车”的问题。
二、智能家居
智能家居就是物联网在家庭中的基础应用,随着宽带业务的普及,智能家居产品涉及到方方面面。 家中无人,可利用手机等产品客户端远程 *** 作智能空调,调节室温,甚者还可以学习用户的使用习惯,从而实现全自动的温控 *** 作,使用户在炎炎夏季回家就能享受到冰爽带来的惬意;
通过客户端实现智能灯泡的开关、调控灯泡的亮度和颜色等等; 插座内置Wifi,可实现遥控插座定时通断电流,甚者可以监测设备用电情况,生成用电图表让你对用电情况一目了然,安排资源使用及开支预算;
智能体重秤,监测运动效果。内置可以监测血压、脂肪量的先进传感器,内定程序根据身体状态提出健康建议; 智能牙刷与客户端相连,供刷牙时间、刷牙位置提醒,可根据刷牙的数据生产图表,口腔的健康状况;
智能摄像头、窗户传感器、智能门铃、烟雾探测器、智能报警器等都是家庭不可少的安全监控设备,你及时出门在外,以在任意时间、地方查看家中任何一角的实时状况,任何安全隐患。看似繁琐的种种家居生活因为物联网变得更加轻松、美好。
三、公共安全
近年来全球气候异常情况频发,灾害的突发性和危害性进一步加大,互联网可以实时监测环境的不安全性情况,提前预防、实时预警、及时采取应对措施,降低灾害对人类生命财产的威胁。
美国布法罗大学早在 2013 年就提出研究深海互联网项目,通过特殊处理的感应装置置于深海处,分析水下相关情况,海洋污染的防治、海底资源的探测、甚至对海啸也可以提供更加可靠的预警。该项目在当地湖水中进行试验,获得成功,为进一步扩大使用范围提供了基础。
利用物联网技术可以智能感知大气、土壤、森林、水资源等方面各指标数据,对于改善人类生活环境发挥巨大作用。
趋势和特征
物联网近年来的主要显着趋势是由互联网连接和控制的设备的爆炸性增长。物联网技术的广泛应用意味着从一个设备到另一个设备的具体细节可能大不相同,但大多数人都具有基本特征。
物联网为将物理世界更直接地集成到基于计算机的系统中创造了机会,从而提高了效率、经济效益和减少了人力。
物联网设备的数量在 2017 年同比增长 31% 至 84 亿,预计到 2020 年将有 300 亿台。物联网的全球市场价值预计为到 2020 年达到 71 万亿美元。
环境智能和自主控制并不是物联网最初概念的一部分。环境智能和自主控制也不一定需要互联网结构。然而,(英特尔等公司)的研究发生了转变,将物联网和自主控制的概念结合起来,初步成果朝着这个方向发展,将物体视为自主物联网的驱动力。
在这种情况下,一种有前途的方法是深度强化学习,其中大多数物联网系统提供动态和交互式环境。训练代理(即 IoT 设备)在这样的环境中表现得更聪明,无法通过传统的机器学习算法(例如监督学习)来解决。
通过强化学习方法,学习代理可以感知环境状态(例如,感知家庭温度),执行 *** 作(例如,打开或关闭暖通空调)并通过最大化其长期获得的累积奖励来学习。
可以在三个级别提供物联网智能:物联网设备、边缘/雾节点和云计算。每个级别对智能控制和决策的需求取决于物联网应用的时间敏感性。例如,自动驾驶汽车的摄像头需要进行实时障碍物检测以避免发生事故。
通过将数据从车辆传输到云实例并将预测返回给车辆,这种快速决策是不可能的。相反,所有 *** 作都应在车辆本地执行。集成高级机器学习算法,包括深度学习物联网设备是一个活跃的研究领域,使智能对象更接近现实。
此外,通过分析物联网数据、提取隐藏信息和预测控制决策,可以从物联网部署中获得最大价值。物联网领域使用了各种各样的机器学习技术,从回归、支持向量机和随机森林等传统方法到卷积神经网络、LSTM和变分自动编码器等高级方法。
未来,物联网可能是一个非确定性和开放的网络,其中自动组织或智能的实体(Web 服务、SOA组件)和虚拟对象(化身)将可互 *** 作并能够独立行动(追求自己的目标)目标或共享目标)取决于上下文、情况或环境。
通过上下文信息的收集和推理以及对象检测环境变化(影响传感器的故障)并引入合适的缓解措施的能力的自主行为构成了一个主要的研究趋势,显然需要为物联网技术提供可信度。
市场上的现代物联网产品和解决方案使用各种不同的技术来支持这种上下文感知自动化,但需要更复杂的智能形式,以允许在真实环境中部署传感器单元和智能网络物理系统。
以上内容参考 百度百科-物联网
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