导读：移动Labs一直致力于洞见 科技 前沿、创新成果，协同产业力量，传播技术先声，助力业务发展。 为了促进新技术新应用的认知普及，特此推出《五分钟技术趣谈》系列活动专栏，以趣味科普的方式分享当前先进技术知识和领先应用场景。专栏每周持续更新，欢迎各位持续关注！
作者：杜鹏、冯杰、李金、白莉莎、周品
单位：中国移动雄安产业研究院
1是什么呢？
是5G，中国移动作为中国最大的电信运营商，立命之本就是移动无线网络，而5G作为无线网络的明日之星，那是运营商的双王。说起5G，就要从移动通信的 历史 开始说起，1G时代也就大哥大时代，民用手机刚刚出现，采用了模拟技术，简直是土地革命级别的产品。但是问题呢也非常致命，容量太小而且保密性差，当然最重要的就是贵……
2G时代手机采用了数字技术，然后几个大家都耳熟能详的名词GSM、GPRS就是那个时期进入大众眼球，即使到了现在2G技术也是覆盖面积最广的网络，很多偏远地区还是通过2G网络做覆盖。但2G的问题就是带宽太小，手机只能打电话、发短信，所以由引发了3G网络的建设，3G网络相比较与2G提升了几十倍的带宽，然而发现并没有什么卵用，当时国内外的运营商都花费了很多的资金建设3G网络，但是都亏损严重。
原因是网速还是不够看且资费超出想象，还有重要的一点就是，消费终端完全没有爆发式的增长，话费巨大投资提升的网络性能却没有带来收入的大幅增长，所以3G可能是通信家族5兄弟里边混的最惨的一个。08年，3GPP组织提出了LTE标准，之后09年第一张商用LTE网络就开始建设，当然还有一个人是必须要提及的，苹果之父—乔布斯，4G网络带宽的大幅提升、资费降低以及终端市场上优质智能机例如苹果、小米等厂商的出现。让运营商实现了很多很多很多的“小目标”。
但是运营商是不满足眼前的诗，还想要远方的诗歌选集。一直到这个时候，电信运营商的盈利基本都是靠建设网络去卖卡、卖流量，产品都是基于卖手机的套餐。并且2G+4G的模式已经基本覆盖了主要人口聚集区，大部分国内的群众也用上了只能手机，那新的增长点在哪里呢？运营商就将目光移向了政府和企业，既然个人的市场已经趋向于饱和，那就去赚企业的钱吧。
5G的原始需求升正是基于这点，5G呢也提出三大特性：大带宽、低时延、多连接。正是对未来金主的共性需求提出的，大带宽是为高清视频、4K/8K等场景，低时延针对智能工厂、车联网等场景，多连接是对未来孪生城市、物联网普及覆盖的场景。
5G不仅做出了性能上的升级，同时还有更多新特性，最重要的就是灵活，因为5G比4G更灵活，所以可以给每个企业单独配置一个专用网络，可以是基站企业独用，也可以是光纤传输的独用，也可以核心网的服务器独用。甚至还可以网络跟公众实用，但是数据单独开辟“虚拟通道”保障了安全。通过这些可以看出来，5G其实最看重的就是企业专网的—不仅挣散户的钱，还要挣大家族的钱！
5又是什么呢？
是AICDE，就是人工智能（AI）、物联网（Internet Of Things）、云计算（Cloud Computing）、大数据（Big Data）、边缘计算（Edge Computing）的简称。为什么把这5位放在一起说呢？这5位都是上世纪被提出，在本世纪出开始被重视，然后现在 科技 工程界最火的F5。
- 人工智能
五人组里边，大哥是人工智能，算是现在 科技 界名头最响亮的大哥，大哥出身高贵，混迹于上层名流圈。但凡一个新的小兄弟想加入 科技 圈，不跟人工智能大哥混好关系那是进不来的。人工智能最近买的热搜呢就是大家熟知的案例就是阿尔法狗，阿尔法狗大战李世石，逼出了李世石神之一手才胜了阿尔法狗一句。当时各种对阿尔法狗和人工智能的吹捧甚嚣尘上，说的好像用不了多久人工智能就造反了要取代人类一样。但是我们现在重点研究的人工智能是弱人工智能，跟大片中展现的有思考创造能力，有性格的强人工智能还是有很大的差距。
- 物联网
二哥物联网，物联网相比较于大哥就低调了不少，大哥能够混入上层名流圈，物联网兄弟就是很接地气了，虽然这物联网的出身也很好，最早是麻省理工大学提出了物联网的构想，并且很早就被 科技 界认为是关键技术。物联网兄弟虽然是名门出身，但是一点没有架子，为人低调走雷锋好同志的路线。
物联网呢有两个大优点，一是能够忍受各种环境，各种恶劣、极端的环境他都可以忍受，从井盖、地下管道、阀门到沙漠、高原、雪山等环境，只要领导分配了任务，他就勤勤恳恳的一直干下去一点也没有富二代应该有的表现；二是精力充沛，只要物联网设备部署了，他就一直埋头苦干，一直干到没电，如果说996是福报，那么物联网的一生就是美丽人生。
- 云计算
三哥和四哥是云计算和大数据，这俩呢算是双胞胎，所以咱们一起说道一下。老有人问，什么是云啊？云就是将算力、存储资源作为服务的服务器集群，其实就是一大堆服务器。所以公有云就是大家都可以使用的一大堆服务器，私有云就是只有“云主”能使用的一堆服务器，那混合云就是大家和“云主”都可以使用的一大堆服务器。
云计算家里富裕，而且会做生意，自己买了很多服务器资源，希望其他人都租用他们家的。他也是勤快人，他让别人把数据、应用都迁移到他们家的云上去，这个服务器的维护、升级都由他自己来做，有什么需求都跟他提，他就按照别人的需求去扩容，CPU不够了呢就加CPU，内存不够用了就给加内存。
云计算的带货模式主要分为三种IAAS、PAAS、SAAS。
IAAS（infrastructure as a service）就是基础设施即服务，是将基础的计算、存储资源作为卖，直白来说就是出租CPU和内存；
PAAS（platform as a service）就是平台即服务，云计算把将部署在云中的平台以能力开放的形式提供给客户，常见的例是很多软件支付的时候采用微信、支付宝来付款；
SAAS（software as a service）软件即服务，将云上的软件作为服务提供给客户，客户可以直接通过浏览器访问他们家的网站去使用线上软件。
三哥云计算通过以上的模式让大家把程序、应用和数据呢都放到他那里，当越来越多的数据和应用汇聚到一起的时候，四弟大数据就可以闪亮登场了。
- 大数据
这四弟大数据，看似其貌不扬但是洞察力很强，决策能力强，能从一堆杂乱无章的东西里边看出内在规律、事物的本质和内在联系，所以可以果断给出各种建议和对策。
大数据能这么厉害主要是两个能力很突出：一是他能一心多用，而且反应很快，不管扔给他多少数据和文件，他都能同时给你处理了，如果是当场传输的实时数据，他就实时流处理；如果是滞后的数据，他可以批处理。二是思维活跃，他把这些数据采集到以后，他有很多高级的方法去处理，大数据跟大哥人工智能偷学了很多手段，也充分发挥了自己的聪明才智拓展了很多手段，机器学习领域的贝叶斯、逻辑回归、决策树算法以及深度学习领域的CAFFE、TensorFlow框架都被他灵活运用了。他的能力有多强呢，咱们每天打电话、上网产生的移动数据都丢给大数据，他就能分析出这个区域的人口情况，每天通勤的整体态势，消费习惯等等。
- 边缘计算
五兄弟里边最后出场的五弟是边缘计算。这个边缘计算岁数最小，可是他最受运营商喜欢，为什么呢，他跟运营商的5G网络灵活的特性非常契合，而且跟三哥云计算还长得像，不过他跟云计算大包大揽的方式又截然相反。边缘计算是将计算能力、存储资源部署在网络边缘。所谓边缘，就是远离中心，电信网络的核心网都是在大区域内集中部署，云计算呢也是将计算、存储资源集中部署，但是边缘计算恰恰相反，他就是依靠着运营商广泛分布的网络、机房将各种资源放到离客户近的地方，这样呢不需要数据、应用远离客户现场，就让客户就近使用。例如移动推广的车联网、云 游戏 、4K/8K高清视频加速都是需要边缘计算技术。
结语
未来移动会以5G+AICDE五兄弟为核心，以技术创新为驱动力，全力发展前沿 科技 ，重视创新成果，助力信息通信业务发展。
经历了互联网、移动互联网，人类正在迈入万物互联、万物智能的世界。5G、IoT、云计算、人工智能成为 社会 关注的对象，数字经济成为政策宣传的重点，各种概念和解释产生，使得当下有很多话题可以讨论。
数字经济背景下，企业竞争最核心的能力是什么。
不同行业发展数据智能的潜力有何不同？
企业如何高效进行物联网应用开发？
企业对云平台的使用体验如何
对于类似问题，阿里云IoT、ICA联盟一直希望与行业人士进行对话。上周，ICA联盟物联网万亿生态伙伴聚合沙龙在杭州举办，活动以“粘合行业碎片，共创IoT基石”为主题，以阿里云IoT云产品为话题，吸引近200名行业人士到场交流。
4位嘉宾依次上台分享
物联网需要化繁为简
物联网产业链很长，覆盖了感知层、网络层、应用层三大层次。它改变了传统的商业运作方式，让商业 社会 变得更加复杂。
首先，物联网让产品变得复杂。增加了传感器、模块等部件，需要进行更多的开发管理。
其次，物联网让需求变得复杂。企业从生产产品变成了提供个性化的服务。
就是这两个变化，让产业体会到很多新的发展痛点。
1 物联网开发过程链路极长，从获客到交付典型过程常常要经历十几个环节。
2 将软件研发、硬件研发、嵌入式研发，云产品的购买，施工/安装/维修费用计算在内，物联网开发成本极高。
3 调查表示目前78%的用户需求为定制化需求，65%的物联网软件需要定制化开发，这导致软件复用性较低。
4 设备联网、用户交互产生海量数据，众多场景亟需数据实时分析、可视化的能力，提升使用效率及用户体验。
新的形势促进了变化的发生，计算力的进步预示着满足更大的信息处理能力，更强的灵活性。
物联网平台在整个产业链中地位，也从当年行业所关注的“要不要上云”，随着企业自身数据资源日渐丰富，应用数据意愿的显著增强，过渡到了“如何高效地上云”。
物联网云平台，由此更直接地承担起IoT产业“基础设施”的角色，为物联网项目的规模化落地减负降压。
阿里云IoT 产品结构
阿里云 IoT 资深产品专家JASON CHEN从各个原子化产品角度，描绘了阿里云IoT的全局样貌。包含物联网 *** 作系统AliOS Things、边缘计算Link Edge、网络管理平台Link WAN、开发平台IoT Studio、物联网设备接入与管理、物联网数据分析、物联网市场Link Market、物联网安全Link Security等功能在内，展现阿里云为各类IoT场景和行业开发者赋能的能力。
将各个基础产品分别阐述，体现出阿里云IoT强化基础设施角色，希望阿里云的产品技术变成合作伙伴解决方案一部分的心态。再次印证阿里云智能总裁张建锋在3月阿里云峰会上所提出的“被集成”口号，阿里云的重要转变已经发生。
以下，我们就将重新认识阿里云IoT云产品。
物模型
阿里云 IoT 技术运营专家薛圆在交流中表示，ICA联盟推出物模型，定义物联网设备模型与属性。通过对任意物联网设备建模，合作伙伴共创设备数据标准模型，确保数据标准的准确性、合理性，实现设备间的互联互通互懂。
类似将拼图碎片整理成更完整的拼图模块，物模型将实现碎片数据结构化、差异模型统一化、烟囱场景联动化、软硬一体标准化的目标，帮助用户缩短开发时间、标准化开发工具。
物联网数据分析
在任何商业活动中，数据都是一种资本，数据分析是可以产生创新收益的手段。
阿里云 IoT 高级产品经理腾春艳在对物联网数据分析产品介绍时表示，阿里云为物联网开发者提供数据分析服务，覆盖了数据存储、清洗、分析及可视化等环节，有效降低数据分析门槛，助力物联网开发。
在空间数据可视化方面，阿里云IoT提供二维、三维空间数据的可视化功能，致力用数据连接真实世界。比如对智能停车场的车场现状、排队数据、收入进行分析；比如定义电子围栏，当物品超出围栏范围时，配置报警；比如在物流追踪、设备管理等物联网低频定位场景下，展示设备轨迹；比如在三维空间可视化需求下，基于阿里云物联网平台构建监控、展示、控制为重点的BIM可视化系统，实现园区、建筑、楼层、房间、设备的逐级可视化。
图：阿里云IoT数据分析产品架构
IoT Studio 物联网应用开发
如前文所述，物联网产业的痛点很多都落在了开发上。阿里云 IoT 产品专家曲文政在演讲中再次阐明IoT Studio作为物联网开发者生产力工具的产品定位与功能。
1 一站式完成云端SaaS 搭建 ：用户可以通过IoT Studio轻松搭建出简单IoT SaaS系统，或构建出部分功能集成在原有的SaaS系统中
2 可视化搭建，降低定制化成本 ：通过可视化搭建、服务编排的方式让一般嵌入式开发者经过简单培训也可以快速搭建出各种物联网应用；
3 提供AI 等高阶能力： 将高阶能力输出给开发者，增加营收，扩展业务边界；
4 后续提供更多解决方案模版： 通过模版的方式给用户提供即刻可用的IoT SaaS解决方案（包含硬件、嵌入式代码、页面/APP、服务）。
整体而言，IoT Studio作为开发工具，向上承接业务需求帮助用户快速搭建SaaS，向下汇聚能力将阿里体系的能力更快更好地输出给用户，是阿里云IoT产品中承上启下的关键一环。
图：IoT Studio 产品架构
结语
在 汽车 行业，定制化需求增多，产品的敏捷规划、全生命周期运维是厂商的关注焦点；在零售行业，企业追求着精准化营销的目标；在农业，看天吃饭需要向精准化种植转变……
未来的各行各业，在面对各种不确定的因素之时，都希望用数据说话，用数据管理、用数据决策。
在这样的产业愿景之中，阿里云IoT将继续践行技术和商业基础设施的角色，覆盖物联网云管边端开发环节，提供满足各类开发者需要的基础产品，助力合作伙伴创新模式，发展商机。
云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问， 进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络，服务器，存储，应用软件，服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
物联网就是物物相连的互联网。当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的实时共享以及智能化的收集、传递、处理、执行。广义上说，当下涉及到信息技术的应用，都可以纳入物联网的范畴。
“大数据”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来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
扩展资料
大数据的价值体现在以下几个方面：
1对大量消费者提供产品或服务的企业可以利用大数据进行精准营销
2做小而美模式的中小微企业可以利用大数据做服务转型
3面临互联网压力之下必须转型的传统企业需要与时俱进充分利用大数据的价值
例如：
1洛杉矶警察局和加利福尼亚大学合作利用大数据预测犯罪的发生。
2google流感趋势(Google Flu Trends)利用搜索关键词预测禽流感的散布。
3统计学家内特西尔弗(Nate Silver)利用大数据预测2012美国选举结果。
4麻省理工学院利用手机定位数据和交通数据建立城市规划。
参考资料：
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