物联网如何刺激零售业增长？

对于个人来说，物联网或提供了更为快捷、更为便利的生活方式，信息只需要随时、随地展示给所需要的人，为其所用。但是对于零售企业来说，单凭前端的嵌入式设备为其获取的数据是转化不成企业所需的信息的，只有通过智能的业务分析，信息才会通过整合的方式提供给企业家，而为之所用。

物联网为匿名捕获和分析来自任何电子设备的数据创造了可能性，这样零售商就可以更好地了解顾客偏好。如果顾客正在浏览零售商的网站或在商店内走动，这些数据的匿名版本可以通过网络传输和分析。能够捕获数据(来自应用程序、触摸屏显示器、产品条形码)的设备越多，那么可以构建的信息就越多。分析后，这些数据有助于建立客户档案，可以让零售商更好地了解和预测顾客行为。这些数据可用于改善店内商品的摆放位置，提高促销的有效性，并提高商品展柜的吸引力。实时分析还使零售商能够调整人员配置，这样就不会浪费多余人力在空荡荡的商店里，而且在客流高峰期，商店也不会出现人手不足情况。

我们知道顾客经常将智能手机的Wi-Fi/数据/位置打开，所以当他们靠近您的商店时，为什么不向他们发送个性化的数字广告呢或者在商店橱窗中使用数字标牌来介绍最新产品和服务物联网技术让店内体验保持有趣、身临其境，并使零售商能够不断创新其店内产品。

京东方物联网解决方案在金融领域的应用主要包括以下几个方面：

金融设备智能监控：通过物联网技术实现金融设备的实时监测、远程控制和故障预警，提高设备的稳定性和安全性，降低维护成本。

金融安全防范：利用物联网技术建立金融安全监控系统，实现对ATM机、钞箱、安全门等金融设备的全方位监测和实时响应，防范盗窃和安全事故。

资产管理和追踪：利用物联网技术实现金融资产的实时追踪和管理，包括货币、贵金属、文物等高价值资产，提高资产的安全性和管理效率。

数据分析和风险管理：通过物联网技术实现对金融数据的采集、分析和挖掘，帮助金融机构实现风险管理和预测，提高金融业务的决策能力和效率。

金融客户服务：通过物联网技术实现金融客户的个性化服务，包括智能化问答、个性化推荐、智能语音识别等，提高客户体验和忠诚度。

综上所述，京东方物联网解决方案在金融领域的应用具有广泛的应用前景和市场潜力。

工业物联网是指在工业中应用物联网技术，实现工业特有的价值增值的技术模式。

所有物联网都是为了实现万物互联，特别是物与物的互联，但是工业物联网又有其专有属性，原因是与工业物联网相对的消费物联网本身的联网密度、联网的实时性、联网物的异质化要求都不高，而工业物联网的要求主要表现在联网密度、联网实时性及联网异质化三个方面。

思考所有问题都需要从宏观到微观的细化过程，工业物联网也不能例外，我认为对工业物联网进行深度思考，需要从以下五个维度进行分析，否则将会要么带来一叶障目，要么带来好高骛远。

首先需要我们思考的问题是，工业物联网的价值、意义和目的是什么；第二个是工业物联网需要连什么的问题，这是一个范围的概念；第三个需要我们思考的是连入物联网的物的层级问题，也就是深度的问题；第四个需要我们思考的是实现物联的价值成本分析；第五个需要我们思考的是如何建设工业物联网。
互联网实现了计算机与计算机的连接，或者说实现了人与人的连接，这个连接带来了人的交互的便利，在这个基础上涌现出很多全新的、颠覆性的商业模式，例如，电子商务、即时通讯，社交媒体等等；而物联网将实现人与物、物与物的连接，同样我们也期望带来全新的、颠覆性的商业模式，甚至更进一步，期望带来人类生活、生产方式的全新的颠覆性的模式。

作为物联网主战场的工业物联网，人们对其的期许是在工业设计、制造、流通环节带来革命性的变革，为传统工业注入新的活力，提供新的势能，驱动工业在更高维度上发展、创新、乃至变革。随着计算、存储能力的提升，特别是大数据、人工智能的发展，任何行业对数据获取手段都提出了前所未有的要求。对数据获取手段的要求主要表现在四个特征，第一是高效性；第二是准确性；第三是实时性；第四是经济型；在当前技术能力下，能够同时满足这四个特征的就是工业物联网，首先，芯片技术已经发展到一个具有较强计算能力的MCU在美元以下，RFID芯片价格甚至已经到美分这个量级，使得工业物联网有了物质基础，同时满足了经济性要求；近三十年的通讯技术的发展，从模拟到数字，从简单调制到复杂调制技术的商用化，使无线通讯可以很廉价地覆盖几百米甚至数公里的范围，满足了数据获取的密集部署要求，同时由于工业物联网的永久在线的特征，使工业物联网满足数据获取的高效性、实时性要求；微电子技术在近年也发生了突飞猛进的发展，不论在价格上还是在进度上都有了长足的突破，满足了数据获取的准确性。

总而言之，工业物联网的出现是在以下几个条件成熟时涌现出来的不可逆转的趋势：

1、快速变化的市场需要数据支撑，产生了市场对数据获取的急切要求；

2、MCU的发展使得计算能力快速提升；

3、以调制技术为核心的通讯技术发展为联网建立的管道基础；

4、传感技术，特别是以MEMS为标志的微电子技术的发展给予感知世界提供的保证；

工业物联网不是规划出来的，是各种技术与需求发展进化的产物，是生活、生产、经济发展到一定高度后自然而然出现的，是在需求的驱动下，众多行业创新带了的自然产物。

通过工业物联网，可以把传统经济中不可数字化之物数字化，可以把传统不可数字化之行为数字化，可以把传统不可能变为可能，甚至变为容易获得、解决的方案。
这个问题是第一个问题的延续，如果不考虑经济性，那么我们可以说工业物联网连接一切可连接之物，但是，当我们在做一个务实的、有价值的方案时就不能不考虑可行性及经济性，那么工业物联网连什么呢？我们认为这是一个从哪里来到哪里去的问题，我们通过上面对价值、意义和目的分析可知，我们应该从目的反推，一切从目的出发，时刻盯紧企业需要弥补的最关键环节，例如，如果对量化OEE有需求，那么我们就要连接设备状态；如果要减少在制品，那么我们就要对在制品进行追踪；如果能源消耗对企业是重中之重，那么我们就要把能效物联化，等等。世界上不存在同样的两片树叶，同样地，世界上也不存在同样的两个企业，我们只能对企业本身进行深入分析，紧紧聚焦于企业价值，在保证经济性的基础上，确定工业物联网的实施范围方案。联网范围一个核心点是连入物的属性，也就是说我们通过分析连入物的属性与企业建设工业物联网目标的耦合度，决定需要实施工业物联网的广度。
通过分析工业物联网连什么后，我们得到了连入物的内容，接下来需要我们决定是对每个/每类连入物我们该数字化哪些属性，这里遇到工业物联网特有的一个障碍，需要连入工业物联网的物的可连通性问题， 特别是在设备互联时，可连通性表现的特别突出，例如，有的设备具有开放的通讯协议和可用的通讯接口，有的设备不开放协议等等，那么可连通性就是对方案供应商的很大的考验，我们的经验是有四种方案可供选择：

1、使用设备开放的协议；

2、使用设备自带的传感器；

3、添加新的传感器；

4、改变观察侧面及维度，使用全新的采集模式；

其中第四条，改变观察的侧面和维度，使用全新的连接方式是使用第一性原理，避开设备不开放协议或接口的阻碍，避开被设备供应商牵着鼻子走的方向，从本质上获取数据。例如：通过能效检测获得设备的使用状态，通过震动传感分析设备部件的故障、甚至是转速等，只要通过第一性原理从你需要的信息入手，而不是被动地从设备可以提供的数据入手来提供物联解决方案的方式。直接把我们需要的信息做为目标，观察除了直接连接设备外，我们还能够如何获得需要的信息，因为只有我们获得的数据能够与设备提供的数据在信息上能够“同构”即可。例如，我们可以在我们的物联设备上安装一个震动传感器，从传感器获得的数据中，我们即得到了设备是否开机，又得到了是否启动工作，同时还得到设备的转速。如果不用第一性原理，而是硬要跟设备互联，那至少要采集三个数据，并且未必设备能够给你。这就是典型的边缘计算的案例，边缘计算的计算规则一定要具有定制能力，可以说边缘计算一定是一个知识容器，可以方便地把客户、厂家，甚至是第三方的知识融入的容器，我们开发的支持脚本的设备已经具有了初步的边缘计算的功能，我们需要在这个方面继续加大支持力度。

所以，通过分析企业价值和物的可连通性，我们就可以明确定义需要连入物层级，也就明确了连入物的连接深度；

在连入物联网的物的层级中一个重要的概念是管理粒度，对于制造业来说，连入物的管理粒度大概分为如下几个层级：

1、传感级；

2、设备级；

3、产线级；

4、车间级；

5、企业级；

也就是说我们要在经济性可行的前提下定义数据获取的粒度。理论上讲，细粒度一定比粗粒度更好，更有价值，但是当加入成本分析后，可能并不一定粒度越细越好，需要按照各种制约因素找到一个平衡点。
价值成本永远在企业行为中持有权值最高的赞同或者否决的一票，通过前三项分析，我们仅剩下最后一个问题没有解决，这也是关乎价值成本的关键：管理粒度问题，我们到底需要在多细的粒度下进行管理？这带来了一个哲学问题：世界是不是需要黑盒子。什么意思呢？当我们确定一个管理粒度后，比管理粒度更细的信息将被隐藏在黑盒子中，这个黑盒子将成为我们分析深度或者认知深度的制约因素和约束条件。我们可以通过价值成本分析来找到这个平衡点，从而明确黑盒子的大小，并最终确定连入工业物联网的物的特性。
我们的期许是工业物联网建设的价值观，其他一起都是方法论。首先，我们在规划物联网时要本着既要有高瞻远瞩，又要有务实可行的精神。在思考黑盒子的大小时我们要高瞻远瞩，设计方案尽可能地以黑盒子尽量小为目标，而实施方案则按照价值成本分析选择合适的黑盒子的大小，也就是选择合适的管理粒度，从而保证投入收益的平衡，甚至我们可以把黑盒子尽量定义的大些，用以验证工业物联网的可行性，最大可能地降低工业物联网实施的风险。

总之，我们应该从以几个方案来确定工业物联网的建设原则：

1、期望获得什么结果？

2、期望用什么方式获得想要的结果？

3、需要信息基础提供什么？

4、工业物联网是否能够获得这些信息？

5、工业物联网如何获得这些信息？

6、获得这些信息的性价比如何？

7、回归分析，评估预期结果是否符合经济利益？

8、落地实施。

行业主要企业：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)

本文核心数据：零售领域物联网普及率、零售领域中使用物联网的原因

物联网下游行业占比12%

零售业一直是许多新兴技术应用落地的首选，根据IoT
Analytics的数据，智能零售领域在2020年全球物联网下游细分市场中占比12%，仅位于工业、交通与能源之后。

物联网普及率达94%

物联网为零售业所带来的位置跟踪、个性化信息、库存维护等功能，能够为零售企业在企业安全、库存管理、决策建议等方面提供一定帮助。——在微软调查的公司中，94%的零售企业表示已经应用了该技术，并且有88%的组织表示，至少有一个项目已经达到了“使用”阶段。

“学习”阶段项目占比最高

尽管，物联网能够为零售企业带来管理与生产上效率的提高，但到目前为止，各地零售企业对于物联网与其零售业务的结合仍旧保持保守态度，因而从物联网项目的所处阶段的占比来看，目前为止，处于“学习”、“使用”和“试验/验证”阶段的零售物联网项目分别占总零售物联网项目的28%、26%和24%，而在“购买”阶段的物联网项目则仅有22%。

生产流程监控是物联网在制造业中的最大原因

总体而言，物联网用于提高运营效率，增强客户直接接触点。接近一半的公司表示，供应链优化是一个关键的用例，超过三分之一的公司将库存优化作为其使用该技术的主要方式。监控和安全是物联网在零售环境中的首要应用——不仅用于店内防损，还可以通过整个供应链监控商品。不太常见的是，各组织也在利用物联网进行直接的客户互动，包括自动结账和个性化的折扣，这是基于可自前端获得的运营效率。物联网也打消了零售公司在安全方面的顾虑。

解决方案的沿用是第一大问题

在零售业领域，由于零售行业产业链环节较多，因而物联网与传统零售行业进的融合无法一蹴而就，许多企业仍在继续沿用传统的零售行业解决方案。此外，引入物联网带来的便利有时并不能直接解决传统零售行业中现存的问题也成为了零售物联网全面应用路径上的一大挑战。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》。

行业主要企业：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)

本文核心数据：中国物联网市场规模、中国物联网区域竞争情况

行业概况

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

“十三五”以来，国家重视物联网产业建设及物联网成果应用，出台多度政策意见来推动物联网产业发展。在“十三五”以来发布的行业政策中，以推动物联网成果应用为主，利用物联网技术加强信息交换、提高监督管理水平等。

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。

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、传输层产业结构中传输层占比最高

根据赛迪发布的《2019-2021年中国物联网市场预测与展望数据》，物联网的传输层依旧位居最大份额;随着大规模地方性物联网政策的落实陆续完成，支撑层增长速度放缓;而随着各领域市场需求的释放，平台层、应用层市场增长速度将持续呈上升趋势。

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;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。

行业竞争格局

1、区域竞争：北京物联网相关项目最多

截至2021年5月底，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》，前瞻结合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，其项目数分别为39个、24个、22个、20个。

2、企业竞争：以龙头企业间的竞争为主

《2021年中国物联网企业发展指数报告》于2021年10月29日发布，报告从动态角度评估物联网产业链各公司发展状况，围绕企业影响力、资金支持、研发技术能力、发展成效等多维度能力进行分析，剖析中国物联网企业的成就和面临的挑战，并总结中国物联网企业的发展情况及市场参与者竞争实力，试图发掘物联网行业业务实力强、成长性好以及竞争壁垒高的优秀企业群体。根据《2021年中国物联网企业发展指数报告》，2021年我国物联网最具领导力企业名单如下：

物联网行业发展前景及趋势分析

1、产业物联网占比逐渐上升

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、市场规模不断增大

目前，物联网在全球呈现快速发展趋势，欧、美、日、韩等国均将物联网作为重要战略新兴产业推进，但在繁荣景象背后却仍存在着众多阻碍发展的因素。其中核心标准的缺失，尤其是作为顶层设计的物联网参考架构等基础标准目前仍处于空白，基于争夺物联网产业主导权，各国对国际标准方面的竞争亦日趋白热化。

新冠疫情对于物联网行业来说犹如达摩利斯之剑，一方面疫情导致全球技术供应链出现一定的停滞期，另一方面疫情助推中国物联网的渗透。2020年无人工厂、无人配送、无人零售、远程教学、远程医疗等“无接触经济”的爆发均离不开物联网技术的支撑。综合多方面的情况分析，前瞻认为未来5年中国物联网的发展将保持高速增长，到2026年市场规模超过6万亿元。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》。

基于EPC和RFID技术的物联网在现代物流领域的应用 物联网又称传感网，英文名称叫“Internet of Things”，简称 IOT。物联网的概念于 1999 年在美国召开的移动计算机和网络国际会议上首次被提出, 2005 年在突尼斯举行的信息社会世界峰会上，国际电信联盟( ITU)发布了《ITU互联网报告 2005：物联网》的报告，正式提出了物联网的概念。物联网是在计算机互联网基础上利用射频识别(RFID)技术、无线通信技术、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品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监测和管理的一种网络。 在这个网络中世界上所有的物体从轮胎到牙刷、从房屋到纸巾都可以通过因特网主动进行信息交换。 物联网的问世，打破了传统思维。过去一直将机场、公路、建筑物等物理基础设施与数据中心、个人电脑、宽带等 IT 基础设施分开。而在物联网时代，所有的物品、电缆、芯片、宽带将整合为统一的基础设施，世界就在物联网上开展各种活动。 物联网应用广泛，遍及物流仓储、智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、老人护理、个人健康等多个领域。但是，受技术水平和使用成本等因素的制约，物联网的应用在短期内还难以一下子在各个领域全面推广。而在更加追求效率及成本控制的物流行业，有望率先在这一新领域进行尝试。物联网与现代物流有着天然紧密的联系，其关键技术诸如物体标识及标识追踪、无线定位等新型信息技术应用，能够有效实现物流的智能调度管理、整合物流核心业务流程，加强物流管理的合理化，降低物流消耗，从而降低物流成本，减少流通费用，增加利润。 物联网借助互联网、RFID 等无线数据通信等技术，实现了单个商品的识别与跟踪。基于这些特性，将其应用到物流的各个环节，保证商品的生产、运输、仓储、销售及消费全过程的安全和时效。本文就物联网在现代物流各个环节的应用进行探讨，并对物联网在国内外物流的应用现状进行了概述。 1 物联网在物流各个环节的应用分析 物流是指物品从供应地向接收地的实体流动过程。当前的物流过程存在物流信息不对称、得不到及时的信息等弊端，难以实现及时的调节和协同。随着全球经济一体化进程的推进，调度、管理和平衡供应链的各环节(跨区、跨国)之间的资源变得日益迫切，以产品电子代码( EPC 码)和 RFID 为核心在互联网之上构造“物联网”，将在全球范围从根本上改变对产品生产、运输、仓储、销售各环节物品流动监控和动态协调的管理水平。 11 物流生产和运输领域 基于物联网的支持，电子标签承载的信息可以实时获取，从而清楚地了解到产品的具体位置，进行自动跟踪。对制造商而言，原材料供应管理和产品销售管理是其管理的核心，物联网的应用使得产品的动态跟踪运送和信息的获取更加方便，对不合格的产品及时召回，降低产品退货率，提高了自己的服务水平，同时也提高了
消费者对产品的信赖度。另外，制造商与消费者信息交流的增进使其对市场需求做出更快的响应，在市场信息的捕捉方面就夺得了先机，从而有计划地组织生产，调配内部员工和生产资料，降低甚至避免因牛鞭效应带来的投资风险。对运输商而言，通过电子产品代码EPC自动获取数据，进行货物分类，降低取货、送货成本。并且，EPC 电子标签中编码的唯一性和仿造的难度可以用来鉴别货物真伪。由于其读取范围较广，则可实现自动通关和运输路线的追踪，从而保证了产品在运输途中的安全。即使在运输途中出现问题，也可以准确地定位，做出及时的补救，使损失尽可能降到最低。这就大大提高了运输商送货的可靠性和效率，提高了服务质量。此外，运输商通过EPC可以提供新信息增值服务，从而提高收益率，维护其资产安全。 12 物流仓储领域 出入库产品信息的采集因为物联网技术的运用，而嵌入相应的数据库，经过数据处理，实现对产品的拣选、分类堆码和管理。若仓储空间设置相应的货物进出自动扫描纪录，则可防止货物的盗窃或因 *** 作人员疏忽引起的物品流失，从而提高库存的安全管理水平。现今，它已经广泛使用于货物和库存的盘点及自动存取货物等方面。 13 销售管理领域 物联网系统具有快速的信息传递能力，能够及时获取缺货信息，并将其传递到卖场的仓库管理系统，经信息汇总传递给上一级分销商或制造商。及时准确的信息传递，有利于上游供应商合理安排生产计划，降低运营风险。在货物调配环节，RFID 技术的支持大大提高了货物拣选、配送及分发的速度，还在此过程中实时监督货物流向，保障其准时准点到达，实现了销售环节的畅通。对零售商而言，实施 EPC 保证了合理的货物仓储数量，从而提高定单供货率，降低脱销的可能性和库存积压的风险。由于自动结算速度的大幅提高，卖场就可以降低最小安全存货量，增加流动资金。由于可以实现单品识别，每个产品都具有特殊代表性，他们在货架上的具体位置、所处状态，可通过信息阅读随时传递至互联网，在信息处理之后反馈给管理人员，可以有效防盗，避免销售损失。 14 商品消费领域 物联网的出现使得个性化购买、排队等候时间缩短变为现实。消费者随时掌握所购买产品及其厂商的相关信息，对有质量问题的产品进行责任追溯。事实上，由于产品在生产之初直至消费者手中的整个过程都经由实时的质量和数量追踪并依据情况做出补救，到消费者手中的残次产品几乎为零。这样，即保证消费者购买到满意商品，还可以防止残次产品因不及时有效处理而对周围环境带来威胁。特别是有毒有害的危险品，随意丢弃将可能造成严重的环境污染，酿成巨大的损失。

介绍寻找法。
这种方法是业务员通过他人的直接介绍或者提供的信息进行顾客寻找，可以通过业务员的熟人、朋友等社会关系，也可以通过企业的合作伙伴、客户等由他们进行介绍，主要方式有电话介绍、口头介绍、信函介绍、名片介绍、口碑效应等。

2018年中国物联网行业发展现状与2019年前景预测 边缘计算+AI推动行业新一轮增长

LoRa“涅槃”：与NB-IoT各撑“半边天”

纵观2018年，物联网行业最热闹的就是NB-IoT与LoRa技术之争，NB-IoT与LoRa都适用于低速率、低成本、低功耗、广覆盖、大连接的物联网应用场景。

不同的是，NB-IOT有国家政策支持，国内三大运营商都积极部署;而LoRa属于企业私有技术，工作在未授权频段上，存在被清频的风险。

在NB-IoT的建设上，近年来，我国物联网政策频频出台，《关于全面推进移动物联网(NB-IOT)建设发展通知》指出，到2020年，NB-IoT网络实现全国普遍覆盖，基站规模达到150万个，因此，三大运营商各显神通全力部署NB-IOT建设。

据悉，中国电信发力物联网较早，率先率先建成了全球最大的NB-IoT网络，实现城乡全覆盖，NB-IoT基站规模超过40余万个;中国联通紧随其后，在2018年5月实现物联网全国覆盖，完成30万个NB-IoT基站升级工作;中国移动也已实现了348个城市NB-IoT连续覆盖和全面商用，物联网连接数突破5亿。

值得一提的是，在模组采集方面，中国联通与中国移动在去年分别开出300万片与500万片NB-IoT通信模块项目大单，加速布局物联网。

2019年NB-IoT模组将出现大爆发，届时NB-IoT模组价格会进一步下调，随着模组市场的成本压力增大，利润空间越来越小，预计模组行业会重新洗牌，落后产能、落后规模模组厂商会被淘汰，模组厂家会进行一次大洗牌。

而对于LoRa来说，2018年像是坐了一次“过山车”。

2017年年底，工信部无线电管理局发布《微功率短距离无线电发射设备技术要求(征求意见稿)》，一时给耕耘LoRa技术的企业泼了盆“冷水”，引起了市场的极大反响，转年11月，工信部无线电管理局在认真梳理分析反馈意见建议，并与相关单位协调和沟通基础上，参考微功率短距离无线电发射设备国际使用和管理情况，对征求意见稿进行了完善和修改，让LoRa获得了“重生”。

与NB-IoT不同，LoRa凭借其网络结构简单，实现成本较低，可以按需部署的优势获得了大量企业的青睐，阿里、谷歌、腾讯、京东等互联网巨头纷纷加入LoRa联盟则是一个代表。

近年来，互联网企业纷纷将物联网作为未来重要方向进行布局，以阿里巴巴为例，曾公开表示互联网的下半场是将整个物理世界数字化，并且宣布阿里巴巴将正式进军IoT，同年阿里巴巴获得Semtech的LoRa
IP授权，在各地展开了智慧小镇园区等项目的实施，在互联网企业强势推进物联网业务和国内低功耗广域网络快速发展背景下，这一IP授权合作在很大程度上将加速国内LoRa产业链的完善。

总的来看，一年以来，NB-IoT由于政策、运营商招标及补贴等原因在表类、烟感等市场取得了不错的成绩，占据大量市场份额，没有政策支持的LoRa，凭借其网络结构简单，实现成本较低，可以按需部署的优势也从险些出局到获得业内巨头站台，实现了“涅槃重生”，日前艾瑞咨询发布报告中指出,从应用场景需求角度分析，预计到2025年NB-IoT与LoRa在国内的发展将趋于6:4的格局。

专家预测，2019年，随着技术的成熟、NB-IoT与LoRa技术优势的不断凸显，将会有根据技术特点设计的实际应用落地，其中，NB-IoT具备了规模爆发的必要条件，预计2019年将会以移动物联网为突破口，产业加速转型升级，引爆新的经济增长点。

2019年物联网行业将迎来新一轮增长

2018无疑是物联网应用落地的一年，作为这个时代下最伟大的科技产物，物联网正在取代移动互联网成为信息产业的主要驱动，统观市场，近年我国物联网市场持续保持高速增长。据前瞻产业研究院发布的《2019-2024年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，2015年我国物联网链接数量为639亿个，截止至到2017年我国物联网链接数量达到了1535亿个，相比2016年增长了698%。初步预计2018年我国物联网链接数量突破20亿个，在2019年我国物联网链接数量将达3125亿个，同比增长3852%。并预测在2020年我国物联网链接数量将达到40亿个。可以说，2019年将是物联网真正由示范到实际应用转化的起始年，诸多物联网环节领域都将在今年迎来新一轮增长。

2015-2020年我国物联网链接数量统计及增长情况预测

数据来源：前瞻产业研究院整理

物联网的下一赛道：边缘计算+AI

2018年物联网产业所表现的最大特征是市场格局基本形成，核心技术区域成熟，目前最重要的是要解决各种碎片化的物联网应用和相应的智能传感器采集终端产品的技术突破和产业化问题，如何把AI和IoT紧密结合，把边缘计算和物联网融合发展正成为物联网的下一个赛道。

物联网正在从万物互联走向万物智能的阶段，像消费、医疗等众多行业数据都将在边缘进行处理，强大的边缘计算将是物联网发展的必备能力。

据悉，随着5G临近，行业转型以及敏捷连接、智能应用等方面的需求剧增，数据量的增长速度已超过网络带宽的增长速度。预计到2020年，50%数据需要在网络边缘进行处理，以BAT为首的互联网巨头也已纷纷布局AI+边缘计算这一环节。

以百度为例，2018年百度发布智能边缘产品智能边缘BIE、智能家居云平台度家DuHome等产品，用边缘计算+AI的能力在各产业落地，腾讯则是在2018年提出人+物联网+智能网的“三张网”概念，以“一云两端”模式，打通物联网全生态链路，构筑设备、云、应用一体化应用体系。

边缘计算将作为物联网设备与远端云设备的桥梁，将数据处理、存储、应用在靠近实物的边缘上，为物联网设备提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接，实时业务，数据优化，应用智能等方面的关键需求，使得用户可以获得更快的响应，解决设备与云端的数据传输问题，2019年，边缘计算将逐渐渗透于物联网各主要领域，根据各领域物联网技术的不同发展状态，边缘计算呈现不同的渗透率。

数据增长也大幅提升了实时性数据处理需求，因此数据在边缘进行处理将成为刚需，物联网将按照物联、智能到自主三个阶段发展。随着人工智能技术被越来越多地运用到物联网领域，AI在边缘计算领域的重要性也将越来越大。

工业物联网与智慧城市：落地爆发场景

物联网一直被视作互联网的延伸，但与商业模式极度成熟的互联网不同，物联网商业落地难、盈利路径不清晰等问题一直影响物联网的发展，随着移动互联网人口红利消耗殆尽，传统制造业瓶颈等问题日益严重，智慧城市与工业物联网正成为下一个重要的流量入口。

智慧城市正成为全球国家发展的大趋势，智慧小镇作为智慧城市建设理念的延伸和拓展，物联网智慧小镇的投入和建设、管理和运维相比于智慧城市更具优势，而且可以更好的与地方特色文化、产业相融合，更加充分的运用物联网技术，2019年随着物联网智慧小镇投入和建设的不断推进，物联网智慧小镇将实现应用和推广。

传统行业在寒冬之下，必然寻找新的出路，而网联化，一定是给传统行业提供了新的发展契机。企业普遍渴望通过新技术解放生产力，降本增效，加快转型升级，工业物联网云平台无疑成为他们转型发展的主要抓手。

2019年，随着工业物联网平台大规模的使用，平台建设将日渐成熟完善。工业物联网时代客户的个性化需求信息更加透明，以网络为主的工业物联网平台则将分布式、模块化、开放式的微服务架构，与第三方公有云或者私有云进行对接、部署和开发，将数据、软件、平台、服务等资料都聚集在平台做资源整合。

伴随着工业互联网创新发展工程示范带动，工业互联网平台设备管理能力、工业机理模型封装能力、应用服务开发能力以及跨平台服务调用能力将会大大提高，推动工业互联网平台性能优化、兼容适配和规模应用，加速技术产业成熟、打造协同创新生态。

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