1、政府推动“互联网+”落实。
2、“互联网+”服务商逐渐崛起。
3、第一个热门职业是“互联网+”以及网络安全技术。
4、“网络安全”职业培训开始兴起。
5、中大小平台型电商再受热捧。
6、供应链平台更受企业重视。
7、O2O会成为未来互联网企业首选。
8、创业生态圈及孵化器深耕“互联网+”。
9、加速传统企业的并购与收购，企业互联网普及化。
10、促进部分互联网企业快速落地。需求预测和需求计划的区别
供应链管理软件如何预测业务需求
2019-10-2523
预测未来将是任何行业中的一项宝贵技能，而且我们甚至有今天尝试这种方法的方法。需求预测是研究周围世界以形成理论图的方式，该理论图说明了诸如需求之类的事物可能如何沿线波动。尽管这种类型的预测很有价值，但能够实时进行这样的预测会更好。幸运的是，我们有一些好消息。实时需求预测确实是一件很重要的事情，它可以带给全球供应链很多好处。
什么是需求预测？
“需求预测”一词已经存在了一段时间，因为它在供应链管理中变得越来越普遍。本质上，这是预测客户对产品未来需求的过程。利用历史数据，它可以预测全年的需求高峰和低谷。它在供应链计划中起着至关重要的作用，因为它可以指导您从生产计划到库存控制的一切决策过程。
那么什么是实时需求预测？可以想象，它是实时发生的-没有延迟，没有等待时间并且没有过时的数据。
一些不同类型的需求预测
在进行更深入的研究之前，了解一些其他种类的预测可能会有所帮助：
被动：通常仅限于小型和本地企业。使用历史数据的直接投影。
活跃：通常在快速增长的企业中使用。积极衡量竞争，经济环境和产品组合的扩展。
短期的：在3到12个月内进行，考虑了季节性需求模式以及可能影响客户需求的可能决定。
中长期：通常在12到24个月之间进行。这种类型的预测为战略计划，销售和营销计划，财务计划等提供了信息。
外部宏观：应对广泛的市场变化。帮助评估战略规划和消费者行为的大规模转变。
内部业务预测：关注内部运营以及它们如何影响与需求保持一致。分析销售部门，财务部门，并包括年度销售预测。
需求预测与需求计划之间的差异
在深入探讨该主题之前，我们需要澄清一些问题。我们已经听说，需求预测和需求计划实际上是两个不同的（尽管相关）过程，它们经常互换使用。需求预测只是需求计划的几个组成部分之一。正如Demand-Planningcom解释的那样（您知道他们知道他们在说什么，基于名称），“需求计划的定义是使用预测和经验来估计供应链中各个环节的各种项目的需求。”
需求计划使用预测来调整供应链以适应高需求或低需求。此外，需求计划“通过持续的分析和对预测的跟踪”来评估预测的准确性。需求预测为您提供了重要的数字，而需求计划则使用这些数字来采取行动。
为什么需求预测很重要
首先，需求预测对于制定业务中许多重要的战略计划流程至关重要。如果没有需求预测之类的预算，财务和营销计划，采购策略和能力计划之类的信息，那么他们将蒙受痛苦，最终将失败。如果没有能力预测需求，那么就不可能平衡产品水平，这会使您与客户群陷入困境。
如果您对需求趋势的波动情况一无所知，那么公司的敏捷性将遭受巨大损失。如果需求发生无法预料的快速变化，您希望确保将资源放置在适当的区域以跟上需求。
需求预测方法
知道如何处理这样的事情并非易事。幸运的是，有一些可靠且可行的策略可以使过程变得更容易：
市场研究：这种定性方法利用客户调查来生成准确的需求视图。向客户分发调查时，请确保牢记诸如人口统计和位置之类的变量。您希望收集的信息具有足够的相关性以制定策略，随机抽样不会有太大帮助。
趋势预测：一种有效的使用大约2年销售历史的定量方法。对过去的销售数据进行分析，以创建一个时间序列，该时间序列会基于产品的历史销售额生成需求预测。
Salesforce Projection：另一种定性方法，取决于您的销售团队的意见。每个销售人员都应分析其所在区域并传递客户的各自需求。这些数据收集汇集在一起，用于形成需求的现实预测。
气压法：与趋势预测不同，这种定量方法利用了即时数据。通过分析某些经济指标，可以将这些数据用于创建需求预测。
既然定义和解释已不复存在，那么让我们仔细看一下正在受到关注的令人兴奋的趋势。
实时需求预测方法
最常见且通常最准确的预测来自实时数据的使用。但是，许多企业还使用其他方法。以下三种方法是当今最常见的方法：通常，经常使用多种方法。
专家预测
我们将介绍的第一个也是最简单的方法是专家预测。尽管此方法不使用机器驱动的数据分析，但在当今世界仍具有许多优点。一方面，当专家做出预测时，他们不仅仅是随机的猜测。根据他们的教育程度，经验和时事对他们进行有根据的猜测。
尽管专家预测并不像其他方法那样流行，但它确实具有一个明显的优势：它考虑了外部因素。由于专家是实际的人，而不是编程的机器，因此他们可以结合几个因素来做出预测。他们不仅可以查看您以前的需求，还可以考虑可能影响您产品需求的现实事件。例如，如果他们看到文化从您的产品类型转移，则可以在创建预测时使用该信息。
重要的是要注意，专家和预测并不是相互排斥的想法。即使提出专家意见要花费一两分钟以上的时间，该方法仍属于实时预测的范围。
时间序列预测
时间序列方法是最准确的技术之一。此策略使用在特定时间或在设定的时间段内收集的历史数据。这些预测将查看在这些时间序列上发生的各种模式，然后使用该信息来预测未来的模式。
一般来说，当需求显示出可能持续到未来的一致模式时，最好使用此方法。也就是说，此方法仍然非常有用。随着新数据的到来，将对预测进行调整以反映任何新模式。这有助于确定当前需求是持续增长，开始下降还是处于稳定状态，因此您可以即时做出明智的决策。
指数平滑
与时间序列方法类似，指数平滑依赖于历史数据进行预测。但是，它对每个数据点的权重不同。在时间序列方法中，在制定预测时，每个数据点的权重均相等。但是，通过指数平滑，可以为最新数据赋予额外的权重。“如果有一个在数据中的趋势，[指数平滑法会]使用最近的观测，弥补了大部分的预测，而预测是更可能反映的趋势，” 根据艾瑞。
这对于实时预测尤其重要。这些功能的目的是实时了解您的需求，以便您收到最新的预测。指数平滑显示了最新趋势的重要性，无论是急剧增加还是略有下降。掌握了这些信息后，您可以提前满足需求，因此可以立即提高或降低产量。
您如何利用实时需求预测？
因此，您想开始在业务中使用这些工具吗？我们认为它是当今可用的最重要的供应链工具之一，因此我们不会怪您。要开始在您的业务中实施它，请先收集一些知识渊博的供应链和需求专家。他们可以通过做出预测并帮助您进行软件搜索来帮助您。
收集专家后，开始搜索包含预测功能的供应链管理软件。供应链管理软件具有超越这些功能的众多功能，因此您可以完全控制供应链流程。只要确保您选择的供应商都能满足从预测到库存管理再到报告的所有各种需求。这样可以确保您的软件在很长一段时间内都是可行的，从而有助于确保您的预测在未来几年内都是准确的。
实时需求预测的未来
如果我们要拿出一个水晶球并在不久的将来凝视，那么边缘预报将在我们眼前出现在神秘的薄雾中。那么，什么是边缘预测？它对未来意味着什么？
首先，边缘预测涉及物联网（IoT）和组成它的无数互联网连接设备。大多数预测工具要求将数据发送回数据仓库服务器，然后由服务器清理和分解信息。与需求有关的重要数据随后将被发送回去，并用于计划需求的波动。
边缘分析和预测涉及使用传感器和物联网连接的设备在接触点收集和分析数据。边缘分析无需等待数据仓库清理和识别有用的变量，而是在生成数据的第二秒就对其进行处理。
边缘分析的好处
到目前为止，这种类型的分析和预测有两个主要好处。首先，边缘分析使用户可以立即对基于物联网的设备收集的基于数据的见解采取行动。这种类型的预测的即时转变对全世界的企业都具有极大的吸引力。
其次，边缘分析和需求预测极大地限制了传送到云中进行分析的数据量。如果您希望削减成本，那么这种好处应该会奏效。此方法可减少带宽使用量，同时仍可处理相同数量的数据。
直到最近，进行这种类型的预测所需的技术仍然很难获得，但是随着预测分析工具的兴起，这种策略不再是梦想。有些人将这个话题的突然兴起归因于不必要的炒作，但世界各地的供应链仍在调整中，以查看这种方法是否奏效。
最后的想法
实时预测是供应链管理领域中的宝贵工具。需求在不断波动，拥有可用工具来保持公司的领先地位对于维持成功的供应链至关重要。
利用预测如何使您的供应链管理更上一层楼？让我们在下面发表评论。
边缘计算行业主要上市公司：目前国内边缘计算行业的上市公司主要有阿里巴巴(BABA),中国移动(00941HK),腾讯(TCTZF),中国电信(00728HK),百度(BIDU),中国联通(600050),华为(HUAW),中国广电(SH600831)等。
本文核心数据：国内数据规模、边缘计算市场规模、国内移动互联网流量规模、新型信息技术场景、边缘数据中心发展瓶颈
1、国内数据量呈指数级增长
数据量及计算量呈指数爆发，带动边缘数据中心规模不断扩张。预计2030年中国数据原生产业规模将占整个经济总量的15%，数据的总体规模超过4YB，占全球数据总量的30%。依靠企业传统数据存储及处理设备已完全不足以支撑日益庞大的数据生产、价值挖掘需求，而且企业对数据处理的时效性、安全性要求也越来越高，构建边缘数据中心成为数据爆发的必然要求。
2、边缘计算业务爆发式增长
边缘计算业务的爆发式增长，直接推动了作为边缘云服务物理基础设施的IDC需求持续增加。2018年我国边缘计算市场规模达77
亿元，同比增长552%，前瞻初步预计2021年市场规模达296亿元，同比上年增长644%。由于边缘计算服务按需共享的软硬件资源和信息主要存储在边缘数据中心，边缘计算市场规模增加势必提升边缘数据中心需求。
3、移动终端设备和网络流量持续激增
移动终端设备和互联网流量持续高速增长及产业互联网应用逐渐深入落地，推动边缘数据中心流量保持高速增长。消费互联网方面，随着短视频、直播、游戏等应用的爆发，移动互联网流量呈现指数级增长。2019年移动互联网流量接入达1220亿GB，同比增长716%，移动互联网DOU达78
GB/月/户，为2018年的169倍。
产业互联网方面，越来越多企业将数据存储由本地设备迁至边缘云服务器，海量数据在边缘复制、存储、传输及分析应用，企业上云及大数据推动企业数据流量呈爆发式增长。并且随着5G全面铺开商用，数据流量将持续爆发，加快驱动边缘数据中心的发展。
4、新兴信息技术场景迅速涌现
边缘数据中心是为支撑更低延迟的5G新业务开展而生。由于5G所支持的终端密度非常大，其带来的数据量也会非常惊人。通过边缘数据中心，把云数据中心的IT资源迁移到靠近用户侧，将更加靠近此类数据，方便数据的处理。
同时5G、车联网、CDN、AR/VR等新兴技术的逐步落地，加速了新兴技术在各传统领域中的推广应用，促使新业务形态产生，有效地推动了边缘数据中心的产业发展。例如，在交通领域中与5G、物联网技术融合发展，促进智能驾驶汽车业务规模化发展;在医疗领域中与5G、AR/VR技术融合发展，促使远程医疗(包括远程手术、远程监护等)业务规模化发展。
边缘数据中心产业蓬勃发展的同时也存在部分问题。边缘数据中心规模虽小，但数量多，总量巨大而且物理位置极其分散，这势必将对我国数据中心行业造成巨大影响。我国基础运营商、IDC服务商、设备厂商等纷纷开始布局，但在其技术研究及推广应用过程中面临诸多问题。
以上数据参考前瞻产业研究院《中国5G产业发展前景预测与产业链投资机会分析报告》。
大数据比物联网专业好。
大数据定义：
1、现在的社会是一个高速发展的社会，科技发达，信息流通，人们之间的交流越来越密切，生活也越来越方便，大数据就是这个高科技时代的产物。
2、大数据概念应用到IT *** 作工具产生的数据中，大数据可以使IT管理软件供应商解决大广泛的业务决策。IT系统、应用和技术基础设施每天每秒都在产生数据。
3、大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据的结构：
1、大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告显示：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。
2、大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。
3、实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。
物联网的应用如下：
1、智慧物流
智慧物流是指在大数据、物联网、人工智能等信息技术支持下，实现运输、仓储、配送等物流各环节的系统感知、综合分析和处理。
目前物联网领域的应用主要体现在仓储、运输监控、快递终端三个方面。通过物联网技术实现对货物和运输车辆的监控，包括货物车辆的位置和状态、温湿度、油耗和货物的速度。物联网技术的使用，可以提高整个物流行业和运输效率的智能化水平。
2、智慧交通
智能交通是物联网的重要体现，它利用信息技术改善交通环境，将人、车、路紧密结合，保障交通安全，提高资源利用率。物联网技术的具体应用领域包括智能公交、自行车共享、车联网、充电桩监控、智能交通灯和智能停车。其中，车联网是近年来互联网公司和各大厂商争相进入的领域。
3、智能安全
这是一个很大的安全物联网应用市场，因为安全永远是人们的基本需求。传统安防非常耗费人力，严重依赖人员，而智能安防可以通过设备实现智能判断。目前智能安防的核心部分在于智能安防系统，将采集到的图像进行分析处理，并进行传输存储。
4、智慧能源与环境保护
智慧能源环保是智慧城市的一部分，其物联网应用主要集中在电、气、水、路灯等能源和公共设施，以及垃圾桶、井盖等环保设备。
比如智能井盖监测水位及其状态，智能垃圾桶自动感应，智能水电表实现远程抄表。将物联网技术，应用于传统电、水、光能设备的联网，通过监控，降低能耗，提高利用效率。
5、智能医疗
在智能医疗领域，必须以人为中心。物联网技术是数据采集的主要方式，可以有效帮助医院实现人和物的智能管理。对人的智能管理是指通过医疗可穿戴设备，传感器对人的生理状态（如心跳频率）进行监测，并将采集到的数据记录到电子健康档案中。
6、智能仓库
物联网一个很好的应用。它能准确地提供仓库管理各个环节数据的真实性，对于生产企业，可以根据这个数据合理的把控库存量，调整生产量。物联网中利用SNHGES系统的库位管理功能，可以准确提供货物库存位置，这就大大提高了仓库管理的效率。
7、智能家庭
物联网的出现让我们的日常生活更加的便捷。不远的将来一台手机，就可以 *** 作家里大多数的电器，查看它们的运行状态。寒冷的冬天，我们可以提前打开家里的空调，回到家就暖暖的。物联网还能准确的定位家庭成员的位置，你再也不用担心孩子跑得找不见人，省心省力。
8、智能农业
物联网在农业中的应用就更加的广泛。监测温湿度，监视土壤酸碱度，查看家禽的状态。在这些数据的支持下，农户就可以合理进行科学评估，安排施肥，灌溉。监测到的天气情况比如降水，风力等又为我们抗灾、减灾提供了依据。提高了产量，降低了减产风险。
9、智能电力
电力工程是一项重大的民生工程，对电网的安全检测是一项必修科目。以南方电网与中国移动通过M2M技术进行的合作为例，因为物联网的运用，使得自动化计量系统开始启动，使得故障评价处理时间得到一倍的缩减。
我觉得二者相辅相成，但物联网可能更适应社会发展需求。原因如下
人工智能类似软件，需要物联网作为载体，物联网类似个硬件，是需要人工智能来驱动的。人工智能需要落地的应用作为载体，物联网就是一个最重要的载体。
物联网的英文是Internet of things简称IOT，翻译过来就是,,物物相连,万物互联，简单来说,即是物与物相连互联的互联网，但其实,物联网在我们的生活中已经无处不在，从我们在上学期间使用的校园一卡通，到高速上的ETC,再到近些年流行的智能手环可穿戴设备等等，都是物联网运用的例子，另外,随着AI技术的发展，物联网+AI带来了更多的可能性。
传统家居产品的智能化就是一个很好的例子，互联网时代,我们使用手机等设备获取输出信息，d属于人机交互模型，是以人为主体在网络上传输数据和信息，物联网主要分为3个组成部分，网络连接(connectivity)、数据处理，(device)、网络连接，传感器被安装在各种产品中，它们就是万物互联的物，这些传感器或者是芯片，让产品拥有感知能力和数据处理能力。
同时物联网感知设备每天可以收集产生大量的数据，如何利用这些数据并且分析数据，就成为难题，随着人工智能的发展，一些人工智能的分析方法就可以引入进来，人工智能为物联网面临的数据难题提供了最好的解决方案，人工智能通过强大的数据分析能力，在人类的帮助下做出最佳的决策，人工智能与物联网相融合，利用人工智能实时分析数据的物联网设备终端正在走入我们的千家万户。
最简单的设备例子：语音音箱和手机端语音助手，就是建立在自然语音处理的技术之上的物联网终端设备，物联网家庭摄像头也极大的依赖计算机视觉技术实施监控功能。这些物联网设备也只有借助人工智能技术的加持才能真正的发挥其优越性。物联网和人工智能 的关系就是一种相辅相成，携手并进，互相依赖的关系。
但人工智能的周期发展还是很长的，而目前很多大学把人工智能的核心的内容在研究生阶段培养，本科阶段用来测验学生是否有学习的潜力和能力。同时人工智能专业对教学设备和教学师资有过高的要求，而人工智能行业但凡有独特认知和能力的人才基本上在大型企业，没有在学校。人工智能对学历要求比较高。
物联网工程的市场庞大，因此就业前景也非常好。毕业生可从事信息传播时代内容方面的深度、综合、跨学科的信息传播工作,同时也能在新闻传播技术方面从事设计、制作等方面的传播技术类工作或者在政府管理部门、科学研究机构、设计院、咨询公司、建筑工程公司、物业及能源管理、建筑节能设备及产品制造生产企业等单位从事建筑节能的研究、设计、施工、运行、监测与管理工作等等。
物联网产业 2017年“拐点”–物的连接超越人的连接
当人的连接超过70%渗透率，超越人的、物的连接就开始萌芽和发展。2017年，M2M单纯物的连接数将首次超过人的连接，成为新的连接形态，并将重塑通信网络、运营、业务和服务的形态。
软银孙正义在2017年全球移动大会上预测，未来30年每个人连接物的节点将超过100个，未来5年物的连接将超越500亿，未来10年将超越1000亿，2035年全球将有1万亿的物联网芯片，IoT将带来终端设备（产生数据）、云（数据分析）、人工智能的海量机会。大连接时代的序幕已经开启。
2016年6月，NB-IoT规范在全球正式发布。同时，在美国，1美元级别的物联网芯片开始面世；以LTE为代表的4G网络大规模普及，渗透率超过20%；IoT规模部署和应用爆发的条件逐步积累到临界点。2017年将是物联网的突破年。
业务&网络重构：横向多样化+纵向专业化
物联网应用场景的多样化驱动了业务、网络、运营、商业模式的重构。多样化体现在横向覆盖各个行业、纵向满足不同专业化的需求。物联网的业务场景是d性、即时变化、无限延展的，要求网络与平台具备的能力包括支持广度、深度、速度、延时、经济高效、安全等多个方面。
除了人的连接场景外，物的连接还涵盖了更多场景。以无人驾驶为例，其延时要求毫秒级、传输速度达到10Gbps级，才能确保自动驾驶的汽车不出事故。因此，5G是目前主要的网络选择，同时网络需要根据业务的优先级进行资源随选，SDN/NFV是必然的趋势。为确保在容量不断增长的情况下的传输和延时压力，网络“自上而下”构建CDN，实现从云计算到雾计算的架构改造，实现管云一体化也是重要的趋势。
多样化的接入终端和接入近场技术，对网络归一化处理和智能服务提出了新挑战。新型融合网关汇聚了各种接入技术和终端，成为边缘重构的重点。此外，从2017年世界移动大会来看，对安全问题的热烈讨论，再次对物联网安全策略管控提出了新的要求。
运营&商业重构：超越连接，平台和应用变现
物联网网络、业务的复杂性是呈指数级增长的，需要以数据洞察为中心、智能算法为驱动的新型运营平台和运营模式来支撑。这类似互联网公司的云/大数据平台，即“智能中台”。在商业上，物联网的核心是应用创新产生新价值，而运营商的长板在连接，初期需要通过连接和数据捆绑应用的方式，来实现连接和数据平台的变现。从长期看，平台将控制用户流、数据流，数据平台和应用创新的生态汇聚平台将带来资金流，是未来商业模式演进的目标。
二
物联网战略路径和竞争力：业务、使能、连接
物联网的发展重点在三个领域，有垂直行业，其领导者包括GE、BMW、海尔等；有互联网OTT，其领导者包括Google、Amazon、阿里等；电信领域，其领导者包括AT&T、中国移动、Vodafone等。各个领域的战略定位和战略演进路径各不相同，但遵循相同的规则，即“长板协同、远交近攻”。
垂直行业：专业业务领先
行业领导者在构建和巩固专业领导地位的基础上，按场景需求，深度、专业、模块化地吸收物联网、云、大数据、互联网技术，实现了连接、业务和运营的自动化和智能化，成为产业的引领者。如BMW、Bosche的实践开创了欧洲Industry40行业标准，并占领领先地位；GE通过每天监控和分析来自万亿设备的1000万个传感器发出的5000万条数据，通过Predix平台，实现物联网新型应用。这些案例表明，未来物联网最核心的竞争力恰恰是专业化的业务。
互联网OTT：数据/智能化领先
互联网公司在大数据、云和互联网使能技术上的领先地位和能力积累，使他们在进入通用业务领域时，展现了强大的破解和替代能力，如物流、零售、门禁等业务场景的物联网服务创新。Google、Amazon等OTT也正在将使能能力，从简单的数据分析，提升到专业化智能的高度，结合专业能力创新智能化的应用，来改造传统行业。阿里巴巴突出的“5新”正是这一战略的集中体现。专业化既是互联网公司物联网业务和服务创新的方向，也是其软肋。
电信运营商：连接领先
全球领先运营商在物联网中的长板是其连接网络，中国移动、ATT、Verizon都把NB-IoT和5G作为其大连接战略的核心战略。AT&T 2013年发布了以智能安防业务为核心的Digital Life智慧家庭业务，从家庭物联向车联网演进过渡，基于M2X能力开放平台进行平台运营，目标是实现全美三分之一的车联网基于AT&T的网络平台。中国移动发布大连接为核心的2020战略，依托强大的连接优势和OneNet物联平台（目前已接入超过560万设备，开发者数量超过27万，应用数量超过一万），率先布局万物互联的生态。Vodafone从卖SIM卡向卖服务转型，实现地域扩张和价值延展。
这些实践都展示了一个普世道理，即运营商单靠连接难以形成盈利模式，在连接的基础上构建数据化的平台，支撑和加速运营创新。平台变现和应用变现，是运营商探索物联网成功商业模式的发展方向。
战略对标 – 三类战略路径
三
物联网战略演进路标：从连接到数据和应用
物联网是非常复杂的生态系统，横向涵盖所有行业领域，纵向贯穿端、管、数据、云应用等所有环节。物联网的战略首先是横向选择和确定主攻的场景，其次是纵深上的能力、竞争力和市场格局、盈利模式的实现。总体来看，电信运营商物联网战略演进至少分三个阶段，表述如下。
运营商具有优势长板和综合竞争力的横向行业场景，主要有数字家庭、智慧城市（安防）、车联网等，可以将运营商的连接优势和电信级的安全、可靠、本地化、端到端等服务优势结合起来。纵向上，运营商需要遵循构建长板、依托优势，进行生长的原则，优先聚焦连接网络的构建，在此基础上逐步建设数据能力、发展应用创新的平台，促发生态化的应用创新。
物联网IoT三步走战略–“菱形”突击
阶段一：连接为王
在初期，运营商的战略重心无疑是构建强大的物联网连接网络，重点打造一张基于NB-IoT的全网覆盖的网络，扩展LTE的连接到物的连接，试点5G在物联网上的应用，同时尝试蓝牙、WiFi、Zigbee等连接技术支持的近场物联网网络融合。战略合作的重点是实现和领先物联网应用创新SP合作，通过API将网络能力开放出去，支撑运营的创新，快速实现破局。
阶段二：数据为王
在网络领先地位逐步构建后，运营商基于物联网场景复杂、业务多样的特点，实现基于数据的精准创新、智慧运营、精益管理成为新瓶颈和业务创新的新机会。这个阶段，运营商应构建基于智能中台的管云一体化网络，实现连接网络的“由哑到智”，基于网络发展打造智能运营的数据平台，支撑业务创新和精准高效的客户服务。
阶段三：应用为王
数据平台的强大和扩展性将使运营商拥有构建应用汇聚平台的能力。类似移动互联网领域的APP Store，运营商将基于IoT Store，支撑、触发各个行业的业务和服务创新。生态创新成为运营商新的战略控制点。
运营商最终的战略愿景是实现在物联网“倒梯形”价值视图上的“菱形”站位，即确保数据平台和业务创新的控制点，实现网络连接的长久溢价变现。
四
小结
物联网IoT将在2017年迎来拐点。运营商需要依托优势，识别战略控制点，逐步构建新生态领域里的长板和战略控制点，实现在物联网领域的创新和成功转型，迎接继消费互联网之后的家庭互联网和产业互联网又一波新蓝海的到来。
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