ETC和IOTA谁将是物联网领域的霸主？

进入11月份，IOTA市值暴涨了8倍多，一跃进入数字货币排行榜前四，成功击败老牌数字货币瑞波币。IOTA主要服务于物联网，炒作的点也是物联网，而物联网在近两年也是比较火的概念，因此IOTA价格暴涨也在情理之中。但作为老牌数字货币ETC也已经开始试水物联网领域，把物联网作为一个突破口。那么，作为物联网领域的两个巨头谁能在未来的竞争中脱颖而出呢，下面就让我们简单的做一个对比。

ETC是以太坊原链的内置加密数字货币，系统已长时间稳定运行。其核心开发团队有具有丰富区块链开发经验的技术专家组成，其技术方案的决策、实施，民主而又科学。IOTA使用的技术类似于雷电网络和闪电网络，闪电网络技术本身是一种比较前卫的技术。比特币core开发组最早提出使用闪电网络技术解决比特币扩容的问题，但一直也只是停留在理论阶段，并未付诸实施，社区也普遍认为这种技术缺乏实践的检验，在稳定性上有待检验。

ETC所使用的密码学理论与原理，在之前也在其他IT领域广泛应用，久经验证和优化。是成熟、安全、可靠、高效的信息技术。IOTA在二进制的硬件设备上使用平衡三元式(由三位数字表示的数值系统)，这导致系统设计过于复杂，从而导致计算效率的降低。这种设计的另外一个严重问题是，必须重新设计密码学哈希算法，这给安全性带来了严重隐患。简单来讲就是，这种技术目前还只是停留在理论阶段，太过于前卫，不具备实际应用的价值。

ETC的发行完全去中心化，币价不易被 *** 控，并且即将实施新的货币政策，将从制度上保证ETC的发行量上限，使之成为紧缩型数字货币，从而保证其价值储存属性。IOTA是一个2014年的ICO项目，一直以来都是不瘟不火的。IOTA大量的代币掌握在少数人的手中，价格容易被 *** 纵，这也是为什么在不到一个月的时间价格上涨8倍的原因之一。这种中心化的趋势对社区的长远发展是非常不利的。IOTA不需要挖矿，没有交易费，每个参与者都为网络提供算力，缺乏相应的激励措施，这对IOTA网络的稳定是极其不利的。

IOTA使用的是Tangle技术，这种技术不是真正的区块链，只是为了解决区块链扩展问题，区块链只是IOTA的一个幌子。所以IOTA作为一种技术可以在物联网中进行使用，但却不能作为一种数字货币进行使用。

相比IOTA对新技术、新概念、新理论的盲目追逐，ETC则每一步走的都很稳，一步一个台阶，更热衷于成熟稳定的技术，在安全稳定的前提下不断进行创新。物联网领域也是ETC一个最大应用场景，ETC开发团队已经开始着手物联网友好虚拟机的开发，使其变得具有普世性、独立性和高效性。

另外，为了更好的使用物联网应用，ETC社区已经达成了共识，制定了跨链 *** 作功能的开发计划。针对物联网领域不断剧增的交易数据，设计出了分片技术和侧链技术，在保证安全性的同时也提高了效率。ETCDEV团队努力的目标是让ETC区块链成为稳定易用的技术。宁可开发进度放慢也不会做一些冒进的实验防止未来出现无法挽回的错误造成用户的损失。

总之，ETC更像是一种稳定易用的技术，IOTA则更像是一种冒进的实验。技术大规模的应用最重要的是稳定易用而不是盲目的追究新概念、新技术。因此，ETC具有IOTA无法比拟的普世性，在物联网领域具有更强的应用支撑能力。

云计算、大数据、物联网等众多技术逐渐趋向智能化，目前，生活场景智能化已出现在大众视野中，小到智能玩具机器人、扫地机器人，大到智能家电、自动驾驶汽车等。在未来，随着科技的进一步发展，智能化的全面普及在未来将成为必然趋势。全志科技的产品主要是供应给汽车电子、智能家电等智能产品的芯片研发与设计企业，它有什么投资亮点值得我们重点关注？接下来一起来阐述。

在刚开始分析全志科技前，芯片业龙头股名单我把已经整理好的分享给你们，戳开链接便能够了解详情：宝藏资料！芯片行业龙头股一览表

一、公司角度

公司介绍：全志科技主要是从事智能应用处理器SoC、高性能模拟器件和无线互联芯片的研发与设计，主要是设计智能应用处理器SoC、高性能模拟器件和无线互联芯片这些产品，产品普遍应用于智能家电、车联网、机器人、智能物联网等多个产品领域。

大致分析完公司基础概况后，接下来就对公司独特的投资价值进行深度研究。

亮点一：提前布局汽车半导体，国内稀缺的车规级半导体供应商

各国积极推进新能源车发展，随之进入了新能源车时代，同时也会面临一个智能电动车时代的出现。这个过程离不开半导体芯片，而汽车相关芯片与手机相关芯片差别很大，汽车厂商对车规级芯片的安全性、可靠性、稳定性、良品率要求是非常严格的，当获得门槛极高AEC-Q系列认证时，就可以进去车规芯片供应链了。

从2014年起，全志科技就开始摸索研制车规级芯片，已经拿到了AEC-Q100的认证，终于成为国内极为少见的车规级半导体供应商。来日，汽车电子化率+电动化率日益增强，以及公司更多汽车产品研发成功并导入客户，汽车半导体能够在公司未来的发展中起到关键作用。

亮点二：AIOT（人工智能物联网）行业爆发，公司撞上风口

对于全志科技来说，有多年技术积累和多元化产品布局，以AI全面赋能作为依托，与多家行业标杆客户建立战略合作关系，而且为了投合客户在算法、算力、产品、服务等方面进行整改，让AI语音、AI视觉应用更加系统，努力实现智能家电、智能监控和辅助驾驶等多领域AI产品量产，目前合作的多家企业都属于龙头企业，有美的、格力、小米、石头科技等。

随着万物互联、万物智能时代的到来，公司也将顺应时代发展，在未来可以充分地得到好处从而步入高速增长阶段。

由于篇幅受限，剩下的全志科技的深度报告和风险提示，我都为你们里出来放在这个链接中了，点开下文就能浏览：深度研报全志科技点评，建议收藏！

二、行业角度

AIOT领域：从IDC研究数据表明，2020年全球物联网支出达到69047亿美元，当中的236%是中国市场的占比率。在IDC预测下，2025年这个支出将达到11万亿美元，年均复合增长114%，并且中国的市场占比率也在慢慢提升，并且现在的数值达到了259%，物联网市场规模为世界首位。

汽车半导体领域：智能驾驶逐渐普及的热潮席卷而来，电子化率+电动化率提升是汽车行业未来发展无人可挡的趋势，这期间，汽车半导体的也将实现迅猛发展，从数据上来看，在半导体下游应用中，汽车半导体很大几率是增速最给力的部分。

总的来说，智能化是时代发展的必然产物，全志科技在智能化领域积极布局，未来将充分获益并得到高速发展，看好公司未来表现。但是文章有一些延迟性，如若想更加确凿地了解全志科技的前景，直接打开网址，你可以向投资方面的专家咨询股情，分析全志科技的估值是高估了还是低估了：免费测一测全志科技现在是高估还是低估？

应答时间：2021-12-07，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请

高通失势：垄断破除的时代，即是高通谢幕的时代

高通主要业务营收或将四财季连续下滑，真的是因为华为带动了中国市场的5G吗

8月1日，高通发布了2019财年第三财季财报。

根据报告显示，高通第三季度营收为96亿美元，与去年同期的56亿美元相比增长73%;净利润21亿美元，比去年同期的12亿美元增长79%。

虽然营收和利润都的同比增长都超过了70%，但高通昨日早晨盘后的交易中，跌幅达5%。

为什么会出现业绩增长股价反而下跌的情况原因在于高通的96亿美元的收入中，48%是与苹果达成和解后获得的专利赔偿收入，这笔专利费许可收入高达47亿美元。剔除这部分专利收入，高通在第三财季的销售额为489亿美元，这一数字低于分析师预期的509亿美元。

营收不及预期，股价自然会下跌。

当然，股价下跌还有一点原因在于，财报中高通的主营业务营收数据不是很好。高通主营业务主要分为CDMA技术集团(QCT)和技术授权部门(QTL)。CDMA技术集团营收为3567亿美元，比去年同期下降13%。技术授权集团营收为1292亿美元，比去年同期下降10%。

从2019年第一财季开始，高通两大主营业务营就出现了营收下滑，这已是连续下滑的第三个季度。对于第四财季营收，高通预计为43亿美元到51亿美元，比去年同期的58亿美元下降12%到26%，仍旧不及预期。

至于原因，高通CEO史蒂夫·莫伦科夫解释：由于华为在中国手机市场的突飞猛进，使中国的不少高通客户开始重点发展5G，并取消了许多4G机型订单，进而影响了高通公司的业绩展望。

高通主营业务连续三季度持续下滑，甚至还会迎来整个2019财年的业务下滑。其中原因，真的是因为华为带来中国市场5G潮吗

我看未必。要回答这个问题，还得从高通的通讯专利授权模式说起了。

过不了的专利槛

所有手机厂商，都逃不开高通在通讯领域的专利槛，尤其是3G专利，高通几乎全部垄断。

作为全球范围内手机芯片的主要提供商，高通主要业务是向手机厂商提供芯片，通过收取专利费的模式来盈利。

高通的的专利主要集中在3G领域。资料显示，高通在CDMA上拥有包括600多项核心专利在内的共计3900项专利，占CDMA所有专利的27%，垄断了全球92%以上的CDMA市场。在中国，这一比例几乎达到100%。

高通的垄断是在3g网络时代形成，3g网络的核心标准是CDMA，而高通则拥有CDMA技术标准的大部分核心专利和外围专利。目前大部分智能手机，都要兼容2g/3g/4g网络，而高通则垄断3g网络，4g网络也有大量专利。

同时高通还垄断手机核心处理器芯片，除苹果和华为之外的手机厂商，几乎都要向高通购买手机处理器芯片。在3G/4G时代，几乎所有手机厂商都绕不过去高通的专利墙。只要是具备通讯功能的手机，都要向高通上交一定比例的专利费。

高通高级工程副总裁兼技术许可业务法律顾问陈立人曾在采访中表示：芯片本身是没有办法体现到高通一直以来所累积的庞大蜂窝技术标准必要专利的，每一台智能手机都有高通的发明。

言外之意，一部智能手机即便是没有采用高通的芯片，也一定会用到高通的蜂窝标准必要专利技术，就必须要尊重其知识产权。这意味着，每一部智能手机都会用到高通的无线通信技术，不管是否采用了高通的芯片。

在专利费的收取上，高通可谓心狠手黑。譬如面向在中国销售使用的品牌设备的3G、4G必要中国专利的授权，高通对3G设备(包含多模3G/4G设备)收取5%、对不执行CDMA或WCDMA网络协议的4G设备(包含3模LTE-TDD设备)收取35%的专利费;每一种专利费的收费基础是设备销售净价的65%。

这意味着，一部售价2000元的国产手机，需要缴纳200065%5%=65元的专利费。手机卖得越贵，专利费交的越多。

对智能手机而言，虽然显示屏、处理器、内存、摄像头等是核心元器件，但通信才是手机作为通讯工具的根本。只要手机具备通讯功能，就会基于高通在1989年研发的CDMA技术，就跳不过高通专利这个槛。

苹果反击高通

2016年之前，iPhone系列产品一直采用高通芯片。

2007年，乔布斯与高通时任CEO保罗·雅各布建立友好关系并达成共识，苹果每部iPhone将向高通支付750美元的专利费用。至2011年库克出任CEO后，认为一协议是“非常过分”的，并推动进行修改。

后来，高通又对专利费标准加以改动。相关资料显示，在2017年之前，高通对出售的3G设备收取5%、对不执行CDMA或WCDMA网络协议的4G设备收取35%的专利费。

苹果之所以坚持拒缴专利费，是因为在苹果等看来，“高通税”存在不合理之处：智能手机厂商只是在通信模块上应用了高通的专利，却要按照整机价格向高通付出5%专利费。

你想，一部售价800美元的手机高通收5%专利费，每部手机收取40美元，上亿台的出货量就是40亿。库克提振股市的策略靠提高产品售价，iPhone价格越卖越高都超万了，苹果出货量那可都是2亿保底，销售收入的5%都给了高通，这不就成给高通打工了吗库克想想就头大。

苹果和高通的手机相关专利纠纷，核心问题在于苹果认为高通利用非法专利行为来垄断调制解调器芯片市场。

库克曾与高通展开多次谈判，但苹果的专利费足以决定高通的营收。要知道，高通2019财年第三季度营收的48%都是与苹果达成和解后获得的专利收入，足见苹果对其应收的重要性，所以高通断然不会答应库克的要求，双方反复协商无果。

于是在2016年，苹果弃高通而选英特尔，开始在部分iPhone机型中使用英特尔的调制解调器芯片。甚至，库克还曾对高通落井下石。

在韩国调查高通垄断时，苹果提交了高通的垄断证据，这使得愤怒的高通直接扣押了需要返还给苹果的10亿美金。

2017年1月，苹果公司对高通提起了索赔10亿美元的诉讼，指控这家芯片制造商对其芯片产品收费过高。

有意思的是，这次苹果起诉高通，还得到了谷歌、亚马逊、微软、Facebook的组团支持。甚至，同一时间英特尔和三星还联合起诉高通，称后者利用其在移动处理器行业的主导地位排挤行业对手。

2017年4月，高通正式反击，在美国加州南区法院反诉苹果，称其部分iPhone机型侵犯其六项专利，请求禁止iPhone在美国出售、广告展示、市场营销和仓储活动。

这次反诉之后，苹果公司停止向高通支付专利许可费，还让供应商不要向高通支付专利费。

自此，双方你来我往，这场持续了2年多的专利战就此拉开了帷幕。

大战不只是在美国展开，高通一度在全球所有苹果产品所在市场起诉苹果公司。2017年10月开始，高通正式在中国起诉苹果，要求全面禁售iPhone。后来，高通又在欧洲等地起诉苹果。

当然，苹果也不甘示弱，于2018年1月份在全球起诉高通垄断。同时，苹果在2018年发布iPhone XS系列时，干脆弃用了高通基带，全部选择英特尔芯片。

双方互诉的结果是，2018年12月至2019年1月期间，中国和欧洲法院都判高通胜诉，禁止了苹果手机部分型号的销售。

高通目的很明确，就是靠起诉让苹果恢复与其合作。直到2019年4月份，高通如愿以偿，苹果与之达成和解，双方同意放弃全球范围内所有诉讼。苹果需要向高通支付45-47亿美元的补偿金，并提供一份芯片供应协议。

但苹果与高通达成和解，并不是因为其与高通在全球的官司，而是因为其在5G手机的进展上现在最好的策略仍旧是与高通合作。

自然，最后苹果也没有缴纳高通起诉的70亿美元。同时，在双方互诉的进程中，苹果等一众厂商抓着高通的专利垄断不放，也让其不得不在2017年重新调整了专利授权费用。

逃离“高通税”

事实上，在“高通税”的强压之下，有能力的手机厂商都会千方百计想着如何摆脱高通的控制。

譬如苹果，一直以来都在尝试脱离高通芯片对其的束缚。从iPhone 7开始应用英特尔芯片，到iPhone XS摒弃高通基带，都是苹果在尝试的方法，即便英特尔的基带芯片性能不如高通。如果英特尔能够顺利研发5G芯片，苹果应该还不会与高通和解。

苹果一直在变着花样尝试如何绕过高通，积极设计并研发无需任何高通组件的iPhone和iPad。

过去几年，苹果一直在扩展其定制芯片的开发和使用，并尝试为自己的设备构建更多的无线组件，比如将自己的蓝牙和Wi-Fi芯片放入最新的Apple Watch和AirPod耳机中。

为了提高通讯芯片的研发能力，更是做了很多布局。2014年，苹果开始大幅招聘相关工程师;2016年，苹果开始在新款iPhone上使用英特尔的相关芯片。

2017年，苹果挖来了在高通工作8年负责技术路线图的副总裁Esin Terzioglu，以研究将调制解调器芯接集成到苹果A系列芯片上。因为调制解调器，是iPhone中较贵也是耗能较高的芯片组之一。

虽然在iPhone XS和XR中只使用了英特尔的调制解调器，但苹果一直对其性能和可靠性存在疑问。迫于英特尔5G基带芯片的缓慢进展与产品缺陷，苹果干脆买下了英特尔的芯片业务用于自研。

苹果从iPhone 7开始就通过引入英特尔的基带与高通进行对抗，不断在产品设计及芯片研发上布局，主要就是为了逃离“高通税”，甚至不惜新机型通信质量受影响导致品牌力下降的后果。

王吉伟频道认为，苹果代表了反抗“高通税”却又不得不与高通相爱相杀的一股势力，而像三星、华为等厂商因为及时布局，已在5G芯片专利上基本告别了高通。至少可以通过交叉授权等方式免费获取专利，同时还能在5G芯片行业中分一杯羹，打消高通过往凭借专利垄断欺行霸市的嚣张气焰。

“高通税”的不合理早已引起多国政府的重视，2015年我国发改委处以高通2013年度在中国市场销售额8%的罚款，合计6088亿元。此后，高通修改为“在中国境内使用而销售的手机，按整机批发净售价的65%收取专利许可费。

5G不占优势

5G时代来了，但高通并没有能力再次垄断5G，甚至它在5G技术的发展速度已经被华为、三星等厂商超越。其实在4G时代，随着通讯技术的发展，高通已经没有原本的垄断优势。

在过去的2G、3G和眼下的4G时代，高通长期以“不获得专利授权、没有芯片销售”的商业模式，用知识产权大棒和断供芯片的威胁，逼迫下游手机厂商乖乖缴纳巨额的专利费。在这一点上，不管是大厂还是小厂，都曾受到过高通威胁，就连苹果与华为也不例外。

但随着3G和4G技术的发展，新通讯技术正在逐步取代旧技术。同时华为、三星等厂商在基础科学领域投入大量的研发经费和人才经费，这些厂商在新通讯技术的发展进度上甚至已经超过了高通。由此，高通的CDMA专利技术正在被更新的技术体系所稀释，高通的垄断优势正在被逐步瓦解。

一个鲜明的写照就是，在4G时代包括高通、联发科以及华为海思等全球范围内的厂商都在研发手机芯片，并非只有高通一家在做，甚至就连小米也推出了澎湃芯片。至于AI芯片，中国厂商目前的研发进度并不比国外厂商差。

掌握了芯片设计研发的厂商，往往会在手机最重要的通讯模块芯片商进行努力 探索 。譬如华为，大多数旗舰手机都会采用自家的麒麟芯片，基带也会待在自产巴龙芯片，还与射频芯片都已实现自产。

当然，其他型号手机或许会采用高通芯片，但很多新品都已经实现了自产替代。这样做，首先是不再受高通的要挟，其次是不用向高通交纳太多专利费。

随着5G的逐渐到来，更多的公司掌握了5G专利，高通的垄断优势就会越来越弱。当然，凭着高通在通讯领域的技术积累，高通在5G乃至以后6G可能仍有优势，但这个优势正在逐渐减小，同时更多掌握先进通讯技术的厂商也会与之瓜分这个优势。

其中华为公司以1481族占据榜首，占比289%；瑞典爱立信公司1134族紧随其后，占比221%；韩国三星集团1038族，占比203%。而高通，并不在这个榜单。

显然，在5G技术标准中，高通在专利数量已经不占优势。

垄断的另一面

专利授权模式可以为高通带来巨大收益，但它同时也有致命的缺点。

专利授权模式的优点很多，其垄断特性能够让厂商在竞争中就能占据较强优势。但是其缺点也很明显：风险性强同时投入更高。

王吉伟频道认为，高通面临着专利稳定性能否持续的问题，譬如购买的专利技术何时到期，自身的专利到期后如何继续维持，以及交叉授权专利能用多久等。

另外，专利技术还存在技术越过的可能性，如果技术被超越或者被淘汰，这个垄断技术也就没有太大的存在意义了。

从上文分析亦可知，高通在5G专利数量上并不占明显优势，从3G到4G再到5G，在专利这个层面高通一直在走下坡路。

在高通的专利授权模式下，专利费并不是基于提供的芯片的价格基础之上，而是基于整机。即每一种专利费的收费基础是设备销售净价的65%。也就是说，在4G手机上镶嵌一块钻石将其做成售价10万元奢侈品，高通也会在65万的基础上收取3%-5%的专利费用。这一点，为全球厂商所诟病。

更令手机厂商气愤的是，高通不止垄断通讯专利，还按照芯片和专利费捆绑销售。也就是说，如果没有走专利签订的流程并缴纳5%专利许可费用，也就没法获得高通芯片。

并且高通还与众多ICT(信息、通信和技术)公司签订交叉许可，如果不签订协议，就没法获得高通专利授权，比如用联发科芯片，联发科难以绕过高通专利，后者依旧能凭借其条例，朝联发科下游客户按销量收取专利费。2016年高通起诉魅族，就是因为魅族使用联发科的芯片而没有向高通交纳专利费。

重要的一点在于，高通的主要营收就是靠专利费。中国是高通最大的市场，据高通财报统计，在2016财年国产手机厂商为高通贡献了53%的营收，共计2528亿美元，其中一大部分来自于专利费用。

再以2017财年为例，高通总营收为223亿美元，其中来自高通技术授权的营收为6445亿美元，税前净利率高达80%。

以上两组财务数据证明，高通的利润主要来源于技术授权。不然，也不会出现在苹果拒绝向高通支付专利授权费用后，高通当季度利润大幅下滑的情况。

这意味着，如果通讯技术越来越新，高通的专利越来越少，掌握5G以及未来通讯技术的厂商越来越多，高通就越来越没有优势。高通的专利授权业务就就会不断枯萎，其营收也将会不断减少，并将会进一步导致其市值下跌。显然，这个事情正在发生。

高通过往的底气来自于大部分手机厂商绕不过去的专利短板。但现在厂商正在不断补齐这个短板，专利垄断与高价授权反而成了高通的短板。

除了商业模式本身，在监管层上，过于垄断的行业，又很容易招惹各国政府的反垄断调查及罚款。

从2010年开始，韩国、中国、欧洲等国家就多次对高通涉嫌垄断做过处罚。尤其在2017年，高通先后被中国、台湾、韩国和欧洲等多个国家及地区的监管部门认定垄断，并开出了巨额罚单。

甚至，就连美国贸易联邦也看不惯高通的长期行业垄断。2019年1月，美国贸易联邦委员会，对高通提起垄断诉讼，并已初步获得法院的支持，判高通必须向竞争对手(芯片厂商)授权必要专利。

高通的通讯专利授权模式，正在一步步迈向垄断失控。

后记：IOT、车用能否放飞高通

为持续保持领军地位，高通早已布局5G，并进军物联网、 汽车 领域。

并且，为了进入 汽车 领域，高通早于2016年就以470亿美元收购了恩智浦半导体公司，恩智浦是目前全球最大的车用芯片制造商。

但是在IOT领域和车用领域，已经推出从芯片到软件系统集成解决方案的国内外厂商已有不少。仅NB-IoT芯片级的玩家就有英特尔、华为、中兴、联发科等十家厂商之多，高通只是其中一员，这还不用说国内的紫光展锐等厂商。

云计算厂商方面，阿里云的IoT芯片，在2018年销售量就已超2亿片。并且，在7月25日发布了ALOT芯片玄铁910，应用于5G、人工智能以及自动驾驶等领域。

7月3日，百度云也推出了首款语音AIoT芯片。小米也在近期投资收购了两个公司，准备做IoT芯片。

家电厂商中，海尔早已推出自己的物联网芯片，美的也已经实施了芯片计划。

目前中国已有数家能够生产IOT芯片的厂家，同时AIOT芯片领域的创业企业已不少于30家。还有寒武纪、商汤等自研AI芯片的人工智能独角兽。

车联网是物联网的一部分，对于很多能够推出车联网解决方案的厂商，车联网也只是其IOT战略的一个应用场景。

因此，在IOT芯片这个领域，高通想要在中国市场兴风作浪，应该没有那么容易。至于专利授权，还要看其掌握的专利数量以及专利稀缺性与稳定性。

与高通垄断3G专利的一枝独秀的时代相比，现在的5G、IOT时代是众多厂商百花齐放的场景。即便万物互联的市场足够全球厂商吃一个时代，高通又能不能凭借现有的芯片+专利授权模式做这个时代的吃豆人呢

或许，垄断破除的时代，即是高通模式谢幕的时代。

数据分析、机器学习与物联网
我们当前所处的世界，联网程度不断上升，低成本传感器和分布式智能也在不断普及，产业即将面临这一切带来的革命性的冲击；同时，在此过程中还会产生大量的数据，其规模将庞大到远远超过人类所能处理的范畴。对此，企业是否能足够迅速地适应并演进自身的业务，以维持在竞争格局中所处的位置？面对我们栖身的环境中植入的这些全新的信息来源和智能设备，人类应当如何掌握它们并从中获益？利用不断演进的技术组织机构将需要建立起内部数据仓库，以便能够利用新的数据源和数据流。智能接入设备亦将在某些情况下取代人的角色，它们将能够自行决策、执行自我调整，或是根据需要引发对自身的纠正和修复。在另一些情景中，众多设备的集合将聚集在一起成为完整的系统，这样的系统可以采用新的方法进行优化；而由系统聚集成的系统，将会彼此共享数据，并成为由数据和设备组成的生态系统。机器学习（指从数据中推导出意义的众多方法）注定将成为这个生态系统中的一部分；此外，随着企业着手为物联网（IoT）做准备，传统业务和数据分析技术也同样将被纳入到该生态系统之中物联网——某些人更愿意称之为“万物互联”（Internet of Everything）——正处于不断上升的轨道上。一项Gartner研究指出，在2020年IoT单元的数量将达到260亿，而IoT产品和服务的市值将达到3000亿美元1。另外，GE在工业互联网（Industrial Internet）——这一概念包含用于监控和优化工业设备（例如喷气式引擎、铁路机车、动力涡轮机和制造工艺）性能的机制和应用——领域已经活跃了很长时间。根据GE的估算和预测，在接下来20年中，工业互联网将帮助全球GDP产值提高10到15万亿美元（没错，万亿量级）。当然，围绕着已问世的全新技术和正在逐步浮现的技术概念，市场中充斥着大量炒作。例如，Gartner备受争议的 “成熟度曲线”（注：也有些人使用“炒作周期”这一贬义说法）报告就把IoT摆在了“翘首以望的顶峰”的位置上（而大数据作为之前的热点，已经进入了“理想幻灭的低谷” 3）。然而，哪怕企业家们为之表现出群情激昂的兴奋，或是记者们在笔下展现出了对未来的狂热展望，在现实中依旧存在着大量的挑战，组织机构必须克服它们，才能够真正乘上这次技术演进的东风。挑战组织机构必须聚焦于：了解产品技术和IT领域中，企业能力的相对成熟度；了解可以纳入哪些类型的IoT功能，以及新能力将会在哪些方面对客户价值带来影响；了解机器学习和预测分析模型的角色；基于市场变化的迅捷程度和竞争对手的相对敏捷度，重新思考业务模型和价值链。接下来，让我们对这些挑战逐一进行更详细地分析。理解产品和IT成熟度可以从产品和IT两个维度分别进行分析。首先，产品组合的成熟度如何？它是属于变更较缓慢且逐步演进的传统类型的产品，还是属于前进速度更快，同时具有更复杂生态系统的产品？矿产设备在技术上非常复杂。并且，与科学研究仪器相比，它拥有更为漫长的设备生命周期，和相对更缓慢的演进速度。然而，这并不意味着科研仪器的公司，在利用IoT产品进行系统优化方面更具优势。另一个需要考虑的因素是IT流程的成熟度。各种类型的组织机构都可能会因采用IoT而获益；然而，要想达成这一目标，它们所需采用的模型却各不相同。让我们进一步分析一下IT成熟度水平这个因素。举例来说，科学研究仪器供应商或许拥有先进技术，但却可能缺乏强有力的IT架构、流程和IT治理能力。与之相反，矿业设备制造商或许拥有非常成熟的内部IT流程。对科学研究仪器公司而言，IoT将让它们能够对安置在现场的仪器设备进行功能升级；但面对由多种类型设备组成的实验室信息生态系统库，公司并不一定愿意尝试去进行优化。（当然，以IT作为成本中心——例如内部IT管理——方面的成熟度不足，并不等于以IT作为利润中心——例如IT产品——方面成熟度的缺失；但当开发或拓展IT服务的时候，许多组织机构都选择在现有的基础IT能力之上构建。）在去年的哈佛商业评论（Harvard Business Review）中，讨论了一个矿业设备领域的例子：Joy Global是一家矿业设备制造商，其专家团队横跨与采矿作业相关的多种系统和流程。Joy Global以此为依托，针对来自多家供货商的一系列设备，提供监控、维护和优化的服务4。了解IoT能力接下来，应该考虑一下使用智能联网设备中的哪些能力。刚刚提到的哈佛商业评论刊登的文章4指出，IoT包含四种类型的能力：监视——传感器提供关于运行环境、产品使用和性能方面的数据；控制——可以控制并定制个性化产品功能；优化——来自监视与控制的反馈回路，能够提供更高的效率、更好的性能、预防性维护，以及诊断和修复；自治——监视、控制和优化将支持独立运行、不同系统间的协作、与环境交互、个性化、补给，以及自我诊断和修复。这四个层级的能力，将为重新定义供应链并重新配置价值链提供支持。我们不应该抱有产品的功能应固定不变的观点；相反，我们应该认为它们将更具灵活性和适应性。那些智能联网设备和产品将具有可变特性，并能够随着用户需求的变化而改变。在数年以前，软件制造商就已经认识到了这一点。而现在，物理对象也正在逐渐转变为软件驱动功能的载体或容器。上述这些层级的能力要求越来越精密的数据分析方法——从收集和应用数据，到支持算法自身运用数据并在同时进行学习。第一个层级的能力——监视——将成为一套实时的机制，我们可以运用它更好地了解现场情况和用户需求，并提供新的能力。这意味着组织机构的传统产品和服务将不再泾渭分明，而且二者的边界将彼此渗透。在过去，现场设备的维护由某个现场服务承包公司承担，设备制造商的业务并不涉及此环节。而在智能设备与监视能力结合后，设备可以在故障发生前将所需的服务提前告知制造商。同时，设备制造商也可以将常规维护纳入自己的服务范畴。不过，如果利润和物流对组织机构而言是个问题的话，那么复杂的维修工作将依旧由专业承包商完成。这一“去中介化”(disintermediation)的模式也可以运用到分发链中。设备可以自动发起补充供应的请求，从而降低甚至消除供应链中的物流和库存压力。控制是建立在监视之上的更复杂的应用。我们可以监视设备运行情况，并通过控制设备的多个部分或多个系统，来扩展人工干预的边界。想象一下，在 *** 作大部分功能都是自动化执行的系统或机器时，人类所扮演的角色：人类指导机器运转，并寻找系统设计的时候没有预料到（或是基于经济划算的角度未设计应对预设）的边界条件、异常和例外。接下来，人类使用自己的判断做出变更、纠正或调整。我们并不需要（在空间上）与设备在一起，或许我们也无需实时监视它们（这取决于流程）。我们通过监视层面采集数据并进行处理（某些数据处理必须在特定时刻完成），并通过控制层面将这些数据实时（或准实时）地运用到设备或装置的运行上。需要组织机构做出的战略决策是，是否以及何时在产品中提供更多的控制能力，以及是将其作为一种服务向客户开放，还是让客户拥有这些功能。第三个层级的能力——优化——可以拓展到某个单体对象、一系列对象，或是一套由来自多家制造商、使用不同技术的对象组成的生态系统的表现方面。是否将提供的服务拓展到这一领域，取决于围绕着价值链和流程边界的知识和经验的水平。前面提到的矿业的例子，反映出Joy Global与供应商相比的优势，主要在于拥有在流程生态系统中更加聚焦的视角。以卡车制造商为例，它无法很好地优化复杂的矿业设备，但却会凭借对自己的一系列卡车（以及潜在的一系列其他制造商生产的卡车）进行优化而获益——如果行业动态确实具有商业意义的话。要将优化的范围延伸到独立运行，还需要对这三个层级的能力进行一些拓展，以支持与环境及其他系统进行受限程度更低的交互。自治要求围绕着算法提供更多的智能，以便应对计划外的情况——程序员和系统工程师未能明确设计这些情况下的方案。自主运行需要整合具有适应性的机器学习方法，以应对新出现的情况，并将之纳入到用于监视、控制和优化的核心算法中。了解分析和机器学习2014年11月，施乐公司帕洛阿尔托研究中心的Mike Kuniavsky在IDTechEx上进行了一场名为“IoT领域中预测分析方面的用户体验”的演讲。在演讲中他表示，我们应该将几乎所有功能都存放（或是在不久的将来存放）在云上。数据和功能可以从任何位置、通过任何设备访问。而专业设备则提供用户访问数据的环境。健康手环可以通过iPhone或笔记本电脑，在特定的锻炼环境中访问用户的身体健康数据。在这种情况下，健康手环扮演了IoT传感器的角色，同时也提供了访问和使用数据的一种途径，而且它还通过软件功能包含了其他一些设备（例如计步器）的能力。设备上产生的数据可以为厂家提供额外的洞见，帮助其了解消费者的使用情况和喜好，并藉此升级功能或开发新特性。如果汇聚来自用户群的数据并结合其他数据集，那么新的洞见可以阐明流行病方面的数据、人群活动水平、生活方式和人口统计数据。对市场人员、健康服务提供者、保险公司和政府机构来说，这些信息具有宝贵的价值。（当然，我们必须认真对待隐私和数据使用许可方面的责任。）我们可以使用机器学习算法，基于这些数据模式作出预测。例如，在一份来自Mayo Clinic的研究中，发掘出了活动数据与心脏病人恢复速度的相关性5。同样的机器学习和预测算法也是许多联网智能消费设备的基础。例如，Nest恒温器是一套能够使用数据模式的设备，它预测消费者对于某个特定房间、在一天中的某个特定时刻的温度要求。（另一个控制和优化的例子体现在聚居区的层面。在获得了业主许可的情况下，电力设施可以通过远程调节的方式，控制成百上千的Nest设备，将室温调高或调低几度，从而完成高峰期的用能负载调度）。这类消费设备涵盖了从声音模式（例如亚马逊的个人助理输入设备Echo6）到更复杂的行为和活动模式（例如捷豹的路虎监视系统，它依赖于一套复杂的软件系统，该系统让汽车能够学习、预测和检查，并提醒车上的乘客帮助驾驶员自动委派次要任务，以便驾驶员将更多的注意力集中在驾驶上7）进行学习的范围。优化算法通过使用机器学习机制，来利用从动态环境下交互的传感器和智能设备传回的数据。算法不能基于特定的参数，精确地预测这些多变的情况，而是需要不断地感知、响应并适应。例如，随着汽车从驾驶员身上分担了更多的责任，它们需要与周边环境中更多的数据来源进行交互（传感器、灯光、其他车辆等等）。在工业自动化、物流和交通运输、电力网络与能源系统、交通管理、安全系统以及其他“系统的系统”等领域中的各类应用，都将让机器直接与其他机器进行交流。此外，这些应用还将基于能够演进和自适应的算法，帮助机器翻译数据流，从而使机器能够依据给定的运行参数达到要求的最终状态。反思业务模型和价值链智能联网设备要求组织机构重新检视，它们处在市场中的什么位置、以什么方式创造价值，以及这些价值将如何随着竞争环境和信息生态系统的演进而增加或减少。分析将帮助验证某些决策（例如，在对特性进行变更或是增加服务和功能后，获得实时使用数据）；不过，市场新进入者和新的价值链结构或许会对业务模式带来巨大的转变，而基于公司传统业务模式做出的分析将不再具有相关性。因此，产品或服务的基础，或许会转变为来自传统产品的数据流，而不是来自产品本身的收入。新的业务模式将得以延展，甚至有可能远远超出产品本身的范畴，覆盖上游供应商或下游消费者。最重要的是，所有这些可能性，都会要求组织机构拥有围绕着其内部数据健康度和用于分析的基础设施的基础能力：数据“打捞”（curation）、所有制和质量标准、具有一致性的企业架构、干净整洁地集成在一起的系统、自动化的数据载入流程，以及成熟的分析专家。如果欠缺或未能有效管理这些基础条件，组织机构将很难进行快速反应，并演化出新的分析和数据管理功能与能力。IoT将基于数据流和复杂的方法，从信息中获取洞见，并通过与企业知识整合，将之运用到价值创造方面。而不具备这些能力的组织机构将在市场上落后，或是降级到低价值、低利润的层次。数据被称为“新的石油”——我们可以拓展这一比喻，这意味着通过分析能力中的知识提炼环节，数据将被精炼为高价值产品。组织机构现在就需要在构建此类基础设施的方面投入资源，以便为接下来数年中应对供应链和价值创造环节的转型、扰动和颠覆做好准备。信息敏捷性将成为必备的核心能力。

物联网是通过传感器和物联化、互联化、智能化的网络相连接以全面感知、可靠传送和智能处理，将人、物品和网络全面连接。对于低成本可控的技术整合，通过全面的数据收集联网、分析和优化，更好的支撑和管理一个城市或者一个区域。在我国的战略性新兴产业中，包括物联网在内的新一代信息技术产业具有资源消耗少、环境影响少等广泛特点，呈现出迅速发展的势头。据测算，随着以智能服务为核心的智能交通、智能电网、智能医疗、智能家居、智能工业等物联网重点应用的局部展开，到2020年中国物联网产能市值将达到2万亿以上，物联网产业的发展对加快转变我国经济发展方式的转变、建设智能城市，推动产业结构战略性调整，增强我国自我创新能力、提升社会和公共服务能力具有重要的意义。

蘑菇物联只是宣布了B轮融资，还没有上市。是由GGV纪源资本领投，老股东元禾原点和银杏谷资本跟投，势能资本担任财务顾问，这轮融资将用于人才扩充、产品研发、业务拓展及扩大品牌影响力。蘑菇物联致力于为通用工业设备行业提供新一代的基于移动物联网的SaaS服务和私有云应用部署服务。服务主要体现在物联网的感知层、PaaS层和应用层。蘑菇物联基于物联网的设备及客户管理软件（PHM-CRM）

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