物联网伺机“爆发”零售热潮在即?| 产业互联网CEO访谈

物联网伺机“爆发”零售热潮在即?| 产业互联网CEO访谈,第1张

亿邦动力讯如何把实体零售做到万物互联?有人说,关键在于人人在线和物物在线。人人在线,讲的是顾客在线、员工在线、合作伙伴在线;物物在线讲的是门店的所有设备在线、管理在线、事事在线、运营端所有工作任务在线。在万物在线的基础上,才能实现线上线下一体化。

要实现这俩“在线”,离不开物联网的普及。伴随着新零售终端的兴起,相关供应链服务的完善,意味着无人店、智能新终端正演变成未来实体商业最具前景、最有潜力的业务板块之一。

新零售、无人零售,这些概念,其本质都是:实现智能化从而导致数字化,其最核心的技术依赖于物联网技术。

作为京东方集团旗下专注于产业数字化解决方案的 科技 公司,京东方数字 科技 有限公司(简称“京东方数科”)正在让每一件线下实体商品“实时在线”,旨在成为国内新零售、智慧物流领域的领导者。

目前京东方数科已为全球超过250家知名零售商提供零售物联网解决方案,国内先后服务了阿里、京东、阿迪、安踏、屈臣氏、华润、沃尔玛、苏宁等50余家国内知名品牌,提供零售物联网的软硬融合解决方案;国际上与亚马逊、沃尔玛、家乐福、Monoprix、Casino、Ikea、Euronics等知名零售商合作,大幅提升了零售商的运营效率。

受访公司: 京东方数字 科技 有限公司;

受访者及Title: 白峰,京东方 科技 集团有限公司副总裁,京东方数字 科技 有限公司CEO;

所属行业: 物联网行业;

亿邦产业: 您认为本行业数字化处于什么水平,发展趋势如何,能否从定性和定量两个维度做判断?

白峰: 目前中国实体零售进入了前所未有的寒冬期,受社区团购、线上电商等多重打压,客流量持续下滑,绝大部分商超出现大幅亏损。同时,当下实体零售企业的数字化水平整体还是很低的,有些甚至只是一种表层的数字化,认为开发一款线上电商APP或者打通到家业务就是实现了数字化,这种理解还是比较肤浅。痛定思痛,进行深层次的数字化变革,借助数字化手段提升效率,回归到零售本质目前看是解决实体零售问题的重要手段。数字化提供了一种方法论和思维方式,真正实现以消费者为中心,使场与商品匹配,使商品与消费者匹配,彻底回归零售本质。

亿邦产业: 您的企业在产业数字化方面的价值主要表现在哪些方面,具体有哪些产品和服务?

白峰: 零售业的数字化转型,重点在客户行为的数字化和产品信息的数字化两个领域。客户行为的数字化,主要以保证良好用户体验为前提,将客户在线下选买全过程进行数字化捕捉与录入;产品信息的数字化,主要在于产品信息的录入、展示与动态管理,具有广泛的市场前景。核心数据的采集需要以电子价签及智能显示系统为核心硬件构建的软硬融合整体解决方案来实现,零售业智能化升级市场潜力巨大。目前我们已为全球超过250家知名零售商提供零售物联网解决方案,先后服务了阿里、京东、阿迪、安踏、屈臣氏、华润、沃尔玛、苏宁、家乐福等知名品牌,并为超过30000余家门店提供了基于数字化平台的智能变价系统、货架管理系统、信息发布系统、辅助拣货系统等解决方案,大幅提升了零售商的运营效率。

亿邦产业: 你们对工厂或者其他产业链合作伙伴的数字化改造/赋能切入点是什么?越具体越好,为什么要做这些改造,合作伙伴为什么愿意接受你们的数字化改造?能否结合一个或者几个案例谈谈。

白峰: 京东方数科利用人工智能、大数据等技术,依托电子价签,智能商业显示终端等打造业务服务运营平台,为线下零售企业提供“硬件产品+软件平台+场景应用”的整体数字化解决方案,提升线下零售企业的运营效率。具体包括如下几种解决方案:

智能变价系统:这套系统依托电子价签和Jeegy信发系统可以实现数万个价签的自动变价。目前越来越多的线下零售业利用价格进行促销,特别是生鲜类产品,一天内需要进行几次价格的调整。然而,传统的纸质价签更换不仅时效差,而且又会造成大量的纸张浪费,甚至还会有展示价格和系统价格不符的“价签门”风险。使用京东方数科的智能变价系统后完全解决了以上问题,目前这套系统还可以利用大数据,譬如根据客流、天气、时段等实现最优定价并通过价签进行展示,大大提升门店定价效率。

辅助拣货系统:目前越来越多的门店对接了到家业务,如何快速、准确的进行店内拣货是门店面临的一个很头疼的问题。之前的方案是店员按照订单要求走到货架后进行寻找并反复对比以免拿错货物,时效性很差。我们做过测试,一般来说一个订单的拣货速度在30分钟左右。京东方的这套辅助拣货系统,利用信息发布系统和电子价签上的智能LED显示系统,当店员收到客户订单后,相应产品所在货架上的价签就会按照一定规则进行闪烁,店员只需看哪里闪灯就在哪里进行拣货就行,既避免了取错货物又提升了拣货效率,拣货速度从之前的30分钟缩减到15分钟左右。

货架管理系统:这套系统以电子价签,智能摄像头,商显大屏等为核心硬件,同时利用京东方自研的图像识别系统,可以实现货架管理缺货的预提醒。这套系统的核心是京东方具有核心专利的Captana系统,将价签上的LED进行闪烁编码,输出一串二进制代码进行商品标识,类似于给每个SKU标识一个身份z。这样通过识别这套身份z可以实现产品的快速识别,再结合摄像头和图像识别系统可以提前进行缺货或少货提醒,减少门店的货架空置率。这套系统也获得了CCFA年度供应链大奖。

亿邦产业: 您如何理解数据、算法及AI在本行业产业数字化中的应用?在贵企业有哪些具体的应用和效益?

白峰: 数据是数字化的基础,算法和AI是数字化的手段。从上面举例的这些系统解决方案来看全部都会运用到这些核心技术,同时收益也是非常显著的。

亿邦产业: 能否描述一下贵公司用数字化系统连接的产业生态,都有哪些角色,如何驱动生态伙伴之间的合作?

白峰: 京东方数科智慧零售数字化系统IaaS层基于AIoT智能硬件以及云计算和加密系统;PaaS层聚焦在客户精准画像、多维可视化看板以及全流程监控运维等;SaaS层则聚焦场景应用,提供包括智能变价系统、辅助拣货系统、会员营销系统、货架/库存管理系统等。

亿邦产业: 能否用一两句话描述贵公司的定位,描述贵公司的产业数字化价值,描述企业资本市场想像空间?

白峰: 京东方数科是京东方集团旗下提供零售物联网解决方案的 科技 公司,致力于 科技 赋能零售。其核心业务是利用人工智能、大数据等技术,依托电子价签,智能商业显示终端等打造业务服务运营平台,为线下零售企业提供“硬件产品+软件平台+场景应用”的整体数字化解决方案,帮助线下零售企业提升运营效率。

亿邦产业: 在其中承担什么角色?

白峰: 数字化是帮助线下零售企业摆脱当前困境,涅槃重生的重要手段。我相信线下实体店一定会长期存在,但确实到需要做大手术,大变革的时候了。数字化就是变革的一个重要手段,前面也说到了,低层次的数字化救不了零售企业,现在需要的以客户体验和运营效率为核心的深度数字化变革,回归到零售业本质的数字化变革。运用数字化手段对原有企业的运营流程进行简化、优化、一体化,把智能选址、订货系统、库存管理、商品管理、会员管理、员工管理整个运营体系通过数字化打通形成一个整体,我相信线下实体零售的生命力很快会回来。京东方目前是全球最大的智慧零售实体店解决方案提供商,依托自研的物联网核心器件,结合AI及大数据处理能力为线下实体店提供基于场景的软硬融合系统,包括智能变价系统、辅助拣货系统、会员营销系统、货架/库存管理系统等。目前已为全球250多家品牌,超过3万家门店提供了服务,包括沃尔玛、亚马逊、京东、阿迪达斯、屈臣氏、安踏、华润、小米等国际国内知名企业。

一、从“信息高速公路”到“物联网”
1993年,美国政府宣布实施一项新的高科技计划——“国家信息基础设施”,旨在以因特网为雏形,兴建信息时代的高速公路——“信息高速公路”,使所有的美国人方便地共享海量的信息资源。这一计划的提出,导致美国信息产业高速发展,进入了以网络经济为主导的新经济时代,创造了巨大的经济效益和社会效益。如今面对来势凶猛的金融危机,美国的经济社会发展面临着前所未有的挑战,亟需一个全新的经济增长点拉动经济走出低谷并再次迎接长时间的繁荣。由此,物联网战略——“智慧的地球”应运而生。

2008年的时候IBM提出了智慧地球的计划,该计划的核心就是物联网。物联网具备极其广泛的行业覆盖度以及影响力。物联网的发展不仅能促进新兴信息技术产业的发展,而且还能带动诸如智能能源、智能运输、智能医疗等诸多传统行业的发展。将物联网技术引入家庭生活,还能带来智能家居。由于物联网能够全面改善居民生活水平,提高整个经济社会的运转效率,因此物联网的发展被称为是继计算机、互联网之后,世界信息产业发展的第三次浪潮。

今天,“智慧地球”战略被美国人认为与当年的“信息高速公路”有许多相似之处,同样被他们认为是振兴经济、确立竞争优势的关键战略。该战略能否掀起如当年互联网革命一样的科技和经济浪潮,为世界所瞩目。
二、“智慧城市”的研究现状

智慧城市的概念

·数字城市与物理城市

数字城市存在于网络空间(cyber space)中,虚拟的数字城市与现实的物理城市相互映射,是现实生活的物理城市在网络世界中的一个数字再现(Li Deren&Yao Yuan&Shao Zhenfeng&et al,2014)

·智慧城市定义
                                             图“智慧城市”研究的相关知识点

智慧城市则是建立在数字城市的基础框架上,通过无所不在的 传感网 将它与现实城市关联起来,将 海量数据 存储、计算、分析和决策交由 云计算 平台处理,并按照分析决策结果对各种设施进行 自动化的控制 。(Li Deren&Shan Jie&Shao Zhenfeng et al,2013)

即, 智慧城市=物联网+大数据+云计算 。

                                              (李德仁,姚远,邵振峰,2014)
智慧城市的建设历程

                                                  图国内外智慧城市建设历程
(王广斌,张雷,刘洪磊,2013)

三、物联网在智慧城市中的行业应用
1在民生领域中的应用。民生大数据包括有人口、环境、交通、健康、经济等数据。

2在市场监管领域的应用。可以挖掘技术来分析不同变化的市场数据,以便于相关部门及时的对市场变化做出相应的反应,提高对于未来实践的准确预警度,实时进行监管。

3在政府服务领域的应用。可以共享帮助政府的各个部门间或政府与市民间形成信息共享。

4在基础设施领域的应用。可以更加方便对交通和电力等设施进行数据的采集和分析,能够更加完善的促进城市基础设施建设。

“民生”一直以来都是全球物联网市场与中国本土发展最重要的切入点。居家养老、科技农业、食品追溯、车联网等一批围绕民生开展的应用正日趋成熟。

例:

1 比如一个产品“伴”系统。通过一个传感器、一块大垫子,就可以监控家中老人的身体状况,并作出判断是否需要通知子女或社区医生。通过垫在床脚处的传感器,远程监控中心可以发现老人生理数据上的异动,如心跳、血压发生大的变化,则在远端预警。服务中心可就此发出指令,或联系子女,或联系街道以提供帮助。而另一块铺在地上的大垫子则能察觉老人是否跌倒。通过跌倒在地上的姿势、卧地时间长度等数据,可以判断是不是出了意外。这一套系统已在上海一些社区试点。

2 近年来,从毒豇豆、地沟油、瘦肉精,到漂白蘑菇、化学火锅……面对频发的食品安全事件,不禁想问,吃什么才是安全的?企业物该如何重拾消费者信任?联网技术可以作为一个全面管控体系,可以从源头上把控风险。

比如餐厨垃圾中的油脂排放到采用物联网技术的专用油桶中,通过互联网自动将油脂数量、时间、地点等信息上传至监管系统,运输车辆采用GPS跟踪路径,轨迹信息同样上传至监管系统……通过大数据技术,当发现GPS轨迹信息、油桶身份信息等数据异常时,系统会及时提醒监管部门处理。

3 美国调研公司曾调查超过600名来自教育和IT行业的领袖,其中将近一半的人相信,在未来两年内,物联网技术将会改变学生们在校园的学习方式。

具体看,智慧校园是把感应器嵌入和装备到食堂、教室、图书馆、供水系统、实验室等各种物体中,并且被普遍连接,形成“物联网”,然后将“物联网”与现有的互联网整合起来,实现教学、生活与校园资源和系统的整合。

比如流媒体视频课程和数据分析可以帮助教师跟踪学生的学习情况,根据他们的能力水平定制教学内容,以及预测学生的执行情况。

4 物联网技术在医疗领域的应用潜能同样巨大。普遍认为,未来20年内将迎来人工智能诊疗的时代。

例如儿科部会记录早产儿和患病婴儿的每一次心跳,然后将这些数据与历史数据相结合。基于这些分析,系统可以在婴儿表现出任何明显的症状之前就检测到感染,这使得医生可以早期干预和治疗。

远程医疗监护也在兴起。利用物联网技术,构建以患者为中心,基于危急重病患的远程会诊和持续监护服务体系。可以减少患者进医院和诊所的次数。

四、物联网中大数据的价值与痛点

物联网简单来说,其实就是利用互联网把现实中的所有物品利用传感器连接起来,在这个基础上会产生大量的数据。而如何从这些数据中挖掘出有用的信息,充分利用这份资源,才是最具难度和价值的。

比如监测老年人身体健康的数据,除了应用于通知子女和社区医生,还可提供给医疗机构、养老机构等。甚至可以运用这份数据,针对每位老人制定相应的养老计划。

监测食品安全的数据也是如此。除了提供给政府方便监管以外,还可以提供给餐饮机构。将后厨的信息、食材履历、厨余去向等信息在互联网平台展示,让消费者通过互联网随时走进企业。一份数据,可以同时起到监控、管理、宣传三大功能。

数据的价值是强大的。SNS霸主Facebook就将他拥有的海量用户数据玩的非常漂亮。Facebook可以知道你什么时候跟别人约会,什么时候分手。就在今年情人节后第三天,Facebook通过其开发博客公布了其数据研究部门科学家团队的一项发现,即利用Facebook网站的统计数据,可以判断发帖的用户是否、何时擦出了爱的火花。

活跃用户规模已达到27亿的Facebook掌握了数以亿计的用户信息。使用一定的模型,可以从这些数据中挖掘出无限有趣的信息。比如新的感情开始时人们最喜欢的音乐、最喜欢的商品等等。

随着物联网技术的不断进化,智慧城市的不断快速发展,各种大数据也在不断被人们所发现,并应用实际中。所以需要同步发展的是数据挖据、决策分析的能力。将大数据转化为数据资产,将智慧城市建设成智能化、互联化的城市。

作者 | 网络大数据

来源 | raincent_com

随着物联网的演变和发展,所有可以想象到的东西(或事物)和产业都将变得更加智能:智能家居和智慧城市、智能制造机械、智能汽车、智能健康等等。无数被授权收集和交换数据的东西正在形成一个全新的网络——物联网——一个可以在云中收集数据、传输数据和完成用户任务的物理对象网络。

物联网和大数据正在走向胜利之路。不过,要想从这一创新中获益,还需要解决一些挑战和问题。在本文中,我们很高兴与大家分享多年来在物联网咨询领域积累的知识。

物联网大数据如何应用

首先,有多种方法可以从物联网大数据中获益:在某些情况下,通过快速分析就足够了,而一些有价值的见解只有在经过深入的数据处理之后才能获得。

实时监测。通过连网设备收集的数据可以用于实时 *** 作:测量家中或办公室的温度、跟踪身体活动(计算步数、监测运动)等;实时监测在医疗保健中被广泛应用(例如,获取心率、测量血压、糖分等);它还成功地应用于制造业(用于控制生产设备)、农业(用于监测牛和作物)和其他行业。

数据分析。在处理物联网生成的大数据时,我们有机会超越监测,并从这些数据中获得有价值的见解:识别趋势,揭示看不见的模式并找到隐藏的信息和相关性。

流程控制和优化。来自传感器的数据提供了额外的上下文情境信息,以揭示影响性能和优化流程的重要问题。

▲交通管理:跟踪不同日期和时间的交通负荷,以制定出针对交通优化的建议,例如,在特定时间段增加公共汽车的数量,看看是否有改观,以及建议引入新的交通信号灯方案和修建新的道路,以减少街道的交通拥堵状况。

▲零售:跟踪超市货架中商品的销售情况,并在商品快卖完之前及时通知工作人员补货。

▲农业:根据传感器的数据,在必要时给作物浇水。

预测性维护。通过连网设备收集的数据可以成为预测风险、主动识别潜在危险状况的可靠来源,例如:

▲医疗保健:监测患者健康状态并识别风险(例如,哪些患者有糖尿病、心脏病发作的风险),以便及时采取措施。

▲制造业:预测设备故障,以便在故障发生之前及时解决。

还应注意的是,并非所有的物联网解决方案都需要大数据(例如,如果智能家居拥有者要借助智能手机来关灯,则可以在没有大数据的情况下执行此 *** 作)。重要的是要考虑减少处理动态数据的工作量,并避免存储将来没有用处的大量数据。

物联网中的大数据挑战

除非处理大量数据以获取有价值的见解,否则这些数据完全没用。此外,在数据收集、处理和存储方面还有各种挑战。

▲数据可靠性。虽然大数据永远不会100%准确,但在分析数据之前,请务必确保传感器工作正常,并且用于分析的数据质量可靠,且不会因各种因素(例如,机器运行的不利环境、传感器故障)而损坏。

▲要存储哪些数据。连网设备会产生万亿字节的数据,选择存储哪些数据和删除哪些数据是一项艰巨的任务。更重要的是,一些数据的价值还远远没有显现出来,但将来您可能需要这些数据。如果您决定为将来存储数据,那么面临的挑战就是以最小的成本做到这一点。

▲分析深度。一旦并非所有大数据都很重要,就会出现另一个挑战:什么时候快速分析就足够了,什么时候需要进行更深入的分析以带来更多价值。

▲安全。毫无疑问,各个领域的连网事物可以让我们的生活变得更加美好,但与此同时,数据安全也成一个非常重要的问题。网络罪犯可以侵入数据中心和设备,连接到交通系统、发电厂、工厂,并从电信运营商那里窃取个人数据。物联网大数据对于安全专家来说还是一个相对较新的现象,相关经验的缺失会增加安全风险。

物联网解决方案中的大数据处理

在物联网系统中,物联网体系架构的数据处理组件因输入数据的特性、预期结果等而不同。我们已经制定了一些方法来处理物联网解决方案中的大数据。

数据来自与事物相连的传感器。“事物”可以是任何物体:烤箱、汽车、飞机、建筑、工业机器、康复设备等。数据可以是周期性的,也可以是流式的。后者对于实时数据处理和迅速管理事物至关重要。

事物将数据发送到网关,以进行初始数据过滤和预处理,从而减少了传输到下一个物联网系统中的数据量。

边缘分析。在进行深入数据分析之前,有必要进行数据过滤和预处理,以选择某些任务所需的最相关数据。此外,此阶段还可以确保实时分析,以快速识别之前在云中通过深度分析所发现的有用模式。

对于基本协议转换和不同数据协议之间的通信,云网关是必需的。它还支持现场网关和中央物联网服务器之间的数据压缩和安全数据传输。

连网设备生成的数据以其自然格式存储在数据湖中。原始数据通过“流”进入数据湖。数据保存在数据湖中,直到可以用于业务目的。清理过的结构化数据存储在数据仓库中。

机器学习模块根据之前积累的历史数据生成模型。这些模型定期(例如,一个月一次)用新数据流更新。输入的数据被累积并应用于训练和创建新模型。当这些模型经过专家的测试和批准后,控制应用程序就可以使用它们,以响应新的传感器数据发送命令或警报。

总结

物联网产生大量数据,可用于实时监控、分析、流程优化和预测性维护等。然而,应该记住,从各种格式的海量数据中获得有价值的见解并不是一件容易事情:您需要确保传感器工作正常,数据得到安全传输和有效处理。此外,始终存在一个问题:哪些数据值得存储和处理。

尽管存在一些挑战和问题,但应记住,物联网的发展势头强劲,并可以帮助多个行业的企业开辟新的数字机遇。

1现在每个家庭都会使用WiFi,WiFi是由无线路由器发射出来的。一个无线路由器,可以说就是一个局域网(LAN)。只要把那些电子设备连到家里的WiFI,就可以通过终端控制他们了。可是,现在我们常见的能连上WiFi的设备,只有手机和电脑。电视机、空调和电灯都是连不到WiFI的东西。(好像有个名词叫网络电视,这个我就不了解了,有兴趣请自行搜索)

2那么,怎样把电灯连到网络呢,这个时候就需要修改电路了——在电灯这个电路里面加一个网络模块。说起来简单做起来难,现在家用电灯都是日光灯什么的,里面还有什么镇流器。这个时候,就需要有相关专业知识才行了。当然现在也有大功率LED灯了,其发光亮度堪比日光灯,至于能不能替代日光灯成为主流产品,拭目以待。

一,相对的,有客户端就有服务器(server),那个怎么给灯泡里弄一个服务器呢?这个时候就需要给灯泡嵌入一个芯片了,灯泡与芯片结合,就是一个嵌入式系统了。

二,嵌入式系统,就是以应用为中心,以计算机技术为基础,软硬件可裁剪的专用计算机系统。

三。嵌入式这一领域,可以分为嵌入式硬件和嵌入式软件。比如,我思考着搭一个电路,使电灯这个电路受于芯片的控制,这就是嵌入式硬件;电路搭建好了,我就想着在芯片上写一个小小服务器,或者说就写个小程序,可以用手机通过WiFi来控制该芯片,这就是嵌入式软件。

我们在了解人工智能技术的时候,对于深度学习的概念进行了一次普及,今天我们就一起来学习一下深度学习对于物联网的发展都有哪些影响作用。下面霍营电脑培训就开始今天的主要内容吧。



技术

在物联网时代,大量的感知器每天都在收集并产生着涉及各个领域的数据。由于商业和生活质量提升方面的诉求,应用物联网(IoT)技术对大数据流进行分析是十分有价值的研究方向。这篇论文对于使用深度学习来改进IoT领域的数据分析和学习方法进行了详细的综述。从机器学习视角,作者将处理IoT数据的方法分为IoT大数据分析和IoT流数据分析。论文对目前不同的深度学习方法进行了总结,并详细讨论了使用深度学习方法对IoT数据进行分析的优势,以及未来面临的挑战。

在本系列文章中,已介绍了深度学习和长短期记忆(LSTM)网络,展示了如何生成用于异常检测的数据,还介绍了如何使用Deeplearning4j工具包。本篇文章中,将介绍开源机器学习系统ApacheSystemML如何通过动态地优化执行并利用ApacheSpark作为运行时引擎,帮助执行线性代数运算。并展示了在时序传感器数据(或任何类型的一般序列数据)上,即使非常简单的单层LSTM网络的性能也优于先进的异常检测算法。

GoogleAssistant和其他自然语言理解平台正在推动用户如何使用他们的技术。无论是执行器诸如设置计时器之类的简单任务,还是进行更复杂的任务(例如Google智能助理调整恒温器),您都可以参与其中。在这篇文章中,逐步介绍了如何构建自己的助手应用程序,通过简单地要求Google来控制AndroidThings设备来浇灌植物。

开源

tinyweb是一个用于在运行有MicroPython的ESP8266/ESP32等微型设备之上的简单轻便的>

Mynewt是一款适用于微型嵌入式设备的组件化开源 *** 作系统。ApacheMynewt使用Newt构建和包管理系统,它允许开发者仅选择所需的组件来构建 *** 作系统。其目标是使功耗和成本成为驱动因素的微控制器环境的应用开发变得容易。Mynewt提供开源蓝牙50协议栈和嵌入式中间件、闪存文件系统、网络堆栈、引导程序、FATFS、引导程序、统计和记录基础设施等的支持。

AngularIotDashboard是一个基于Angular4的物联网领域的仪表板。它是一个适用于任何浏览器的实时兼容仪表板,其目标是成为智能家居,智能办公室和工业自动化的d性前端。拥有许多可重用组件,开发者可以基于AngularIoTDashboard启发和实施自己版本的托管物联网仪表板。

硬件

FemtoUSB是一个基于Atmel的ARMCortexM0+产品ATSAMD21E18A的开源ARM开发板。其被设计成对那些对ARM设计感兴趣的人的基础起点,特别那些准备从AVR8位硬件转换到功能非常强大的ARM32位工具。其从电路板设计,原理图和零件清单完全是开源的,可以让开发者学习设计ARM芯片、编译工具链、ARM芯片的基本的电路图等等的内容。

行业主要上市公司:大富科技(300134)、梦网集团(002123)、共进股份(603118)、胜宏科技(300476)、润和软件(300339)、立昂技术(300603)等

本文核心数据:物联网产业规模、竞争格局、发展前景预测等

产业概况

1、定义

所谓“物联网”(Internet of
Things,IOT),又称传感网,指的是将各种信息传感设备,如射频识别(RFID)装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等种种装置与互联网连接起来并形成一个可以实现智能化识别和可管理的网络。

早期的物联网是指依托射频识别技术的物流网络,随着技术和应用的发展,物联网的内涵已经发生了较大的变化。现阶段,物联网是指在物理世界的实体中部署具有一定感知能力、计算能力和执行能力的各种信息传感设备,通过网络设施实现信息传输、协同和处理,从而实现广域或大范围的人与物、物与物之间信息交换需求的互联。物联网依托多种信息获取技术,包括传感器、射频识别(RFID)、二维码、多媒体采集技术等。物联网的几个关键环节可以归纳为“感知、传输、处理”。

2、产业链剖析:共有四大层面

所谓产业链,是以生产相同或相近产品的企业集合所在产业为单位形成的价值链,是承担着不同的价值创造职能的相互联系的产业围绕核心产业,通过对信息流、物流、资金流的控制,在采购原材料、制成中间产品以及最终产品、通过销售网络把产品送到消费者手中的过程中形成的由供应商、制造商、分销商、零售商、最终用户构成的一个功能链结构模式。

从产业链条来看,物联网的产业链条由上而下可以分为感知层、传输层、平台层和应用层四个层级。

自2018年中美贸易摩擦以来,美国加大了对中国高新技术出口的限制,不断扩大实体清单,影响了中国一些科技主导型企业的发展,这从侧面警示了中国在全球供应链中地位的脆弱性。物联网通过传感器把物理世界与数字世界联系起来,实现物与物、物与人的泛在连接,实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。其中传感器作为数据采集的源头,已经成为各种应用能力所需的数据来源所在。目前中国国内也涌现出了一些传感器芯片重点生产企业,如:高德红外、西人马、士兰微、敏芯微电子、博通、全志科技、大唐微电子、复旦微电子等。

行业发展历程:处于市场验证期

物联网是通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等
信息传感设备,按约定的协议,把任何物体与因特网连接起来,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网发展历史悠久,可分为三个阶段:

行业政策背景:政策大力推进

根据最新发布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》,在“十四五”期间,明确新基建,还要让5G用户普及率提高到56%。并且5次提到关于物联网的规划发展,除了划定数字经济的7大重点产业外,其余4次提到的场合均体现出对物联网发展重点的表述。

十四五规划中划定了7大数字经济重点产业,包括云计算、大数据、物联网、工业互联网、区块链、人工智能、虚拟现实和增强现实,这7大产业也将承担起数字经济核心产业增加值占GDP超过10%目标的重任。

产业发展现状

1、中国物联网连接数快速增长

全球物联网仍保持高速增长。物联网领域仍具备巨大的发展空间,根据GSMA发布的《The mobile economy
2020(2020年移动经济)》报告显示,2019年全球物联网总连接数达到120亿,预计到2025年,全球物联网总连接数规模将达到246亿,年复合增长率高达13%。我国物联网连接数全球占比高达30%,2019年我国的物联网连接数363亿。而根据2021年9月世界物联网大会上的数据,2020年末,我国物联网的数量已经达到453亿个,预计2025年能够超过80亿个。

2、应用层与平台层价值最高

从产业链价值分布看,应用层和平台层贡献最大的附加值,分别占到35%左右,传输连接层虽然重要,但产值规模较小;底层的感知层元器件由于种类众多,产业价值也较大,占到20%左右。

3、物联网应用者使用情况调研

微软发布的第三版《IoT Singal(物联网信号)》报告显示,2021年物联网的应用持续保持增长。91%的受访组织是物联网应用者。

物联网项目可分为四个阶段:学习、试验/概念验证、购买和使用。2021年,29%的物联网项目处于学习阶段;处于试验/概念验证阶段的项目比例仍保持不变,2020年和2021年均为25%;处于购买阶段的项目比例增加了1%,从2020年的21%增加到2021年的22%;处于使用阶段的项目在2020年和2021年保持稳定,均为25%。

4、中国物联网市场规模突破25万亿

目前,物联网已较为成熟地运用于安防监控、智能交通、智能电网、智能物流等。近几年来,在各地政府的大力推广扶持下,物联网产业逐步壮大。再加之近几年厂商对物联网这一概念的普及,民众对物联网的认知程度不断提高,使得我国物联网市场规模整体呈快速上升的趋势。2019年我国物联网市场规模约在176万亿元左右,2020年根据赛迪公布的数据,我国物联网市场规模约达到214万亿元左右。初步统计,2021年市场规模为263万亿元。预计未来三年,中国物联网市场规模仍将保持18%以上的增长速度。中国物联网市场投资前景巨大,发展迅速,在各行各业的应用不断深化,将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。

产业竞争格局

1、区域竞争:北京物联网相关项目最多

工信部共公开2批《物联网关键技术与平台创新类、集成创新与融合应用类项目公示名单》,结合2批的项目名单分析,目前中国物联网关键技术与平台创新类、集成创新与融合应用类项目主要集中在北京、浙江、广东和山东。

2、企业竞争:各个行业的企业在相关领域有所布局,以龙头企业间的竞争为主

物联网技术的应用是传统行业转型升级的根本,传统行业转型升级的方向以“数字化”和“智慧化”为主。根据物联网的应用领域来看,企业在各自行业的“数字化”和“智慧化”有所布局。

互联网周刊发布了2021物联网企业100强,榜单显示华为排名第一、海尔智家、海康威视位居第二和第三,小米集团、中兴通讯、大华股份、阿里云、联通数科物联网、科大讯飞、神州控股进入前十,依次排名第4-10名。

产业发展前景:物联网将继续保持高速增长

1、发展前景:市场规模不断扩大,产业物联网占比逐渐上升

物联网是中国新一代信息技术自主创新突破的重点方向,蕴含着巨大的创新空间,在芯片、传感器、近距离传输、海量数据处理以及综合集成、应用等领域,创新活动日趋活跃,创新要素不断积聚。物联网在各行各业的应用不断深化,将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。中国以加快转变经济发展方式为主线,更加注重经济质量和人民生活水平的提高,采用包括物联网在内的新一代信息技术改造升级传统产业,提升传统产业的发展质量和效益,提高社会管理、公共服务和家居生活智能化水平。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。综合多方面的情况分析,前瞻认为未来6年中国物联网的发展将保持高速增长,到2027年市场规模超过7万亿元。

根据信通院于2020年12月发布的《2020中国物联网白皮书》,2019年中国物联网连接数中产业物联网和消费者市场各占一半,预计到2025年,物联网连接数的大部分增长来自于产业市场,产业物联网的连接数将占到总体的61%。由此来看,未来产业物联网的市场发展潜力大于消费物联网。

2、发展趋势:重点城市带动周边城市发展,分工协作格局将进一步显现

国内物联网产业已初步形成环渤海、长三角、珠三角,以及中西部地区等四大区域集聚发展的总体产业空间格局。其中,长三角地区产业规模位列四大区域的首位。未来中国物联网产业空间演变将呈现出三大趋势:

更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》。


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