物联网的发展趋势

物联网的发展前景很不错，具体如下：
1更安全的保护措施。在新技术出现之初，它的技术力量几乎都集中在创新上，导致监管水平低下，这就使业界的兴奋、激进和政策、监管的滞后常常形成鲜明的对比。由于物联网设备和基础设施的价格下降，企业在物联网设备上的应用也越来越普遍，这种创新和应用一旦普及，各种新技术的风险也突显出来。
2更普遍使用智能消费品设备。IoT所覆盖的行业人群广泛，从智慧交通、智能物流、医疗、农业、能源等行业应用，到私人智能家居、个人、智能汽车等应用，无论是降低成本，还是提高中国居民的生活质量，都将是中国居民生活质量的巨大提升。

很不错。

物联网的应用领域涉及到方方面面，在工业、农业、环境、交通、物流、安保等基础设施领域的应用，有效的推动了这些方面的智能化发展，使得有限的资源更加合理的使用分配，从而提高了行业效率、效益。在家居、医疗健康、教育、金融与服务业、旅游业等与生活息息相关的领域的应用，从服务范围、服务方式到服务的质量等方面都有了极大的改进，大大的提高了人们的生活质量。

技术标准的统一与协调

传统互联网的标准并不适合物联网。物联网感知层的数据多源异构，不同的设备有不同的接口，不同的技术标准；网络层、应用层也由于使用的网络类型不同、行业的应用方向不同而存在不同的网络协议和体系结构。建立的统一的物联网体系架构，统一的技术标准是物联网正在面对的难题。

2006至2020年，物联网应用从闭环、碎片化走向开放、规模化，智慧城市、工业物联网、车联网等率先突破。中国物联网行业规模不断提升，行业规模保持高速增长，江苏、浙江、广东省行业规模均超千亿元。

截至到2019年，我国物联网市场规模已发展到15万亿元。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。

近年来，我国政府出台各类政策大力发展物联网行业，不少地方政府也出台物联网专项规划、行动方案和发展意见，从土地使用、基础设施配套、税收优惠、核心技术和应用领域等多个方面为物联网产业的发展提供政策支持。在工业自动控制、环境保护、医疗卫生、公共安全等领域开展了一系列应用试点和示范，并取得了初步进展。

目前我国物联网行业规模已达万亿元。中国物联网行业规模超预期增长，网络建设和应用推广成效突出。在网络强国、新基建等国家战略的推动下，中国加快推动IPv6、NB-IoT、5G等网络建设，消费物联网和产业物联网逐步开始规模化应用，5G、车联网等领域发展取得突破。

政策推动我国物联网高速发展

自2013年《物联网发展专项行动计划》印发以来，国家鼓励应用物联网技术来促进生产生活和社会管理方式向智能化、精细化、网络化方向转变，对于提高国民经济和社会生活信息化水平，提升社会管理和公共服务水平，带动相关学科发展和技术创新能力增强，推动产业结构调整和发展方式转变具有重要意义。

以数字化、网络化、智能化为本质特征的第四次工业革命正在兴起。物联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，通过对人、机、物的全面互联，构建起全要素、全产业链、全价值链全面连接的新型生产制造和服务体系，是数字化转型的实现途径，是实现新旧动能转换的关键力量。

我国物联网行业呈高速增长状态 未来将有更广阔的空间

自2013年以来我国物联网行业规模保持高速增长，增速一直维持在15%以上，江苏、浙江、广东省行业规模均超千亿元。中国通信工业协会的数据表明，随着物联网信息处理和应用服务等产业的发展，中国物联网行业规模已经从2013年的4896亿元增长至2019年的15万亿元。

虽然我国物联网发展显著，但我国物联网行业仍处于成长期的早中期阶段。目前中国物联网及相关企业超过3万家，其中中小企业占比超过85%，创新活力突出，对产业发展推动作用巨大。

物联网作为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。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。

在政策、经济、社会、技术等因素的驱动下，2020年GSMA移动经济发展报告预测，2019-2025年复合增长率为9%左右，2020年中国物联网行业规模目标16亿元，按照目前物联网行业的发展态势，十三五规划的目标有望超预期完成;预计到2025年，中国物联网行业规模将超过27万亿元。

未来物联网行业将向着多元方向发展

标准化是物联网发展面临的最大挑战之一，它是希望在早期主导市场的行业领导者之间的一场斗争。目前我国物联网行业百家争鸣，还未有一个统一的标准出现。因此在未来可能通过不断竞争将会出现限数量的供应商主导市场，类似于现在使用的Windows、Mac和Linux *** 作系统。

合规化同样是当下物联网面临的问题之一，特别是数据隐私问题。目前数据隐私已成为网络社会的一个关键词，各种用户数据泄露或被滥用的事件频发，特别是Facebook的丑闻引发了全球担忧。

因此在未来，我国各种立法和监管机构将提出更加严格的用户数据保护规定，，用户的敏感数据可能会随着时间的推移而受到更严格的监管。

多重技术推动物联网技术创新

从技术创新趋势来看，物联网行业发展的内生动力正在不断增强。连接技术不断突破，NB-Iot、eMTC、Lora等低功耗广域网全球商用化进程不断加速;物联网平台迅速增长，服务支撑能力迅速提升;

区块链、边缘计算、人工智能等新技术题材不断注入物联网，为物联网带来新的创新活力。受技术和产业成熟度的综合驱动，物联网呈现“边缘的智能化、连接的泛在化、服务的平台化、数据的延伸化”等特点。

上数据来源于前瞻产业研究院《中国物联网行业应用领域市场需求与投资预测分析报告》。

二：内容：

课前秀

行业前景推测

1、“剩男”产业，男女比例失调---把握住社会现象背后的潜在产业，先生每次的课前秀彷佛都能带动一批创业思潮，把想到的记下来，有机会实施的要抓住机遇便是一个突破口。

（1）女子防身技术：手机、汽车、门锁、文胸等等；

（2）进口新娘产业，跨国婚姻；

（3）婚恋业务

2、网红带动产业---抓住年轻人的市场（2016年冒出网红产业）

（1）网红产业有多庞大，估量方法可以与产业对比。先生此处对比，让我想到了在我们对某一事物无从考量时，可以多维度寻找不同层面的相近模块分别比照，然后再做最后的总体评估。不是所有事物或者产物都一定要有前例参照的，对于新事物的衍生，我们要学会学以致用。

（2）先生从产业的角度分析了为何不看好网红产业——规模太小---试想零售业的连锁就是一个庞大的产业，这个是产业中的规模效应。

（3）十大产业和五百强企业中都含有石油天然气产业，所以算不算上大产业要看规模，比如汽车大产业（通用）、苹果、工商（1600亿收入）……

想挣大钱就要选择大产业，比如汽车，比如新能源---产业规模问题

选择大产业未必就能做成大企业（餐饮）---产业结构问题

大企业不一定能获得大的盈利---盈利模式问题

引出SMART产业分析模型：Structure——Modelof Business——Assets——Rule and Regulation——Technology

3、武钢养猪，鞍钢种土豆

（1）世界铁矿资源受外国矿业巨头控制

（2）物流成本过高

（3）产能严重过剩

PS:产业中解决不了这些问题，因为产业特征决定了现状。因此，如果企业中出现产业现象问题，只从企业内部解决问题是行不通的，要注意观察分析产业大环境的特点。思考企业问题必须建立产业思维和格局！

案例1：武汉钢铁（集团）曾宣布：准备建万头养猪场，年内就出栏。武钢在非钢产业上计划重金砸下390亿元谋求发展，除了养猪、养鸡、种菜，还计划开展接送幼儿园孩子、疏通下水管道、以及互联网等业务。为什么钢铁大佬要转向养猪？算账说：眼下一公斤钢材价格抵不上四两猪肉。

案例2：鞍钢巨亏（上市公司2015年净利润负45亿元），内部人士表示，炼钢还不如种苞米、种土豆。鞍钢在东北拥有十里钢城，地多亩阔，炼钢还不如种苞米、种土豆。

分析：钢铁行业利薄，多年来，年销售利润率远低于全国工业行业的平均利润水平，2015年全行业亏损，大中型钢铁企业实现利润-64534亿元，累计销售利润率-223%。深层原因：1、铁矿石资源价格受国外控制；2、物流成本高企；3、产能严重过剩，过剩率约已达到122%。

这三大原因，都不是企业所能解决的。企业的命运，在更高一级的层面上，实际上是产业特点决定的。

2：方法工具：用下述方法，横向、纵向深挖产业。

AABCD学习法

B十六字诀

CFLA模型

DSMART模型

F12345法（理+史+实+感觉+逻辑）

1）理论。首先学前人的总结，类似于学习数理化知识里面的公式。知道每个时期都有哪些学术流派

和代表人物，将理论按时间或流派进行划分。新理论的出现，往往是出现或发现了用旧理论解决不了的现象

。

2）产业史。用SMART模型分析一个产业，在通过阅读已成书的产业分析来验证自己对产业对感觉。通过研

读某两个产业触类旁通其他产业——《钱德勒三部曲》。

3）实态与实情：读过了武功心法，理论验证了行业直觉，就到了实战。通过参观行业龙头企业，与明白

人交流等进一步检验自己的所学。

4）感觉：感觉是在上述的活动中反复练习中自然而然养成的能力。

5）逻辑：上述的练习还有另外一个极端，脑子里一堆理论和案例，但是无法用一条线或一个逻辑串联起

这些知识。与人攀谈时头头是道，解决问题是拎不出一个关键。所以，逻辑思维需要始终穿插其中，帮助自己总结、复盘验证、提炼。

3：企业家要具备的产业思维：

[1]沿着人均GDP的变迁轨迹寻找产业机会、规避行业风险：

随着历史的演变和社会的进步，每一阶段的产业机遇和风险，我们需要有明锐的洞察力，判断产业的优良与

否，处在哪里不同的阶段，适不适合自身的投入等。

一、找好产业

1沿着人均GDP的轨迹寻找产业机会。中国人均GDP即将迈过1000美元大关，之后的特征主要有：

11产业结构以现代服务业为主导，第三产业比重明显上升。

12结构转型以科技引领为主导，工业增长对能源原材料的依赖逐渐下降，现代制造业明显上升。

13产业布局呈现新型产业分工格局，制造业郊区化，总部、设计中心、销售中心市区化。

14城市空间结构向多中心转变。

15注重民生和福利。

16注重生态环保。

2沿着地域差、观念差等要素，寻找产业机会。北京的今天可能就是武汉的明天。今天一线城市的流行消费，就是明天二三线城市的消费现象。找出与自身产业结构类似、且人均收入约为其两倍的、发展迅速的国家或地区作为参照模型。

3沿着政府产业政策寻找机会。一带一路，国家产业名录，国家支持政策，地方政策。
怎么做行业分析

1有很多工具可以使用。五力模型、PESTEL模型、FLA模型、SMART模型等。

2需要找一些数据，来源只要有：官方组织、行业协会、研报、上市公司信息等。

三、企业在现有产业中如何做

1从产品竞争，到产业链竞争，再到产业生态竞争。为了打开局面，要在全社会范围内调动资源，方法：产融结合、产政结合、产学结合、产地结合、产信结合、产媒结合、产研结合、产智结合、产社结合、产产结合等。要选择做产业生态，王者七立：立名、立标、立言、立人、立信、立学、立德。

2开放思想和眼光，敢于去想，去扩宽产业边界。平庸的商人做别人做过的生意，出色的商人想出一门生意，或者把旧的生意做成崭新的生意。乔布斯：创造无非就是把事务联系起来，即便是最不可思议的创意也不过是对已有事物进行新的组合。

3产业边界清晰-产业边界模糊-自设产业边界。

31沿着信息和知识（大数据）的方向去自设产业边界。苹果的产业边界？雅昌从印刷厂走向文化公司，影楼从摄像走向大数据、婚纱销售平台等。

32沿着能力去自设产业边界。比如本田（以发动机为核心能力，俨然进入摩托车-游艇--汽车-飞机—割草机等一系列产业）。去分析公司的核心能力，但是不要局限于现在做的东西，把核心能力去其他行业延伸，沿着核心能力去自设产业。

33沿着地头力去自设产业边界。

34沿着客户群去自设产业边界。

[2]互联网将改变一切产业

科技的进步和信息的发展，越来越多的产业受到互联网的冲击，拥有信息流和数据流的企业将率先受益。

[3]利用上市、再融资和资本市场估值中的产业偏好

对于产业的涉入和发展，首先要明白自己的目的，你的产业偏好、策略。明确通过何种方式达到你的产业和

相应的资源能有效的得以结合，更好的为你的产业的发展服务。

[4]以产业代表的身份寻求“产某结合”（产业+）

结合自身的情况，适合产业和何种方式能有效的结合。

[5]以历史性远见看到中外产业竞争态势的大趋势

我们一直以崇拜的眼光看待国外的优质500强企业，经济的发展和世界格局的变化，我们需要看到目前中外

企业的现状以及我们遇到的新的机遇，如何把握，看清楚企业竞争格局的历史变化。

[6]沿着人口结构的变迁轨迹寻找产业机会、规避行业风险

[7]从产业政策里寻找黄金屋和颜如玉

我们在产业的发展，一定要顺应形势和政策，切不可违背政策，依照产业政策和指导意见鼓励的内容来寻找

产业发展的机遇。

特别是在中国，政策因素影响很大。

[8]确立“产品竞争--产业链竞争--产业生态竞争”的竞争思维

不同的发展阶段和规模选用不能的竟争思维

[9]洞察“产业边界清晰--产业边界模糊—自设产业边界”的企业演变趋势

[10]产业是“想”出来的：

产业是想出来的，也是发现出来的，需要敏锐的洞察力。

[11]从问题中发现产业机会：哪里有问题，哪里就有产业机会；哪里问题大，哪里机会就大。

有问题就需要变革，解决，那就是机遇，产业的发展需要良好的机遇，问题越大，改变的需求越急迫，产业

的发展需求就越大。

[12]产业集中是历史必然，产业整合是大势所趋

产业的发展，不是散兵游勇式的单打独斗，我们需要的整合，资源优化，和作共同赢，这样才能更有效的占

据产业和市场的主导，才具有更强的竞争力和主导力，才能使企业在竞争中取胜。

[13]数据成为关键的经济资源和核心资产（积累经营数据的价值，大于利润）三

大数据的信息化是历史发展的必然，数据作为发展决策的判断依据，在企业战略决策和经营决策发展中越来

越重要，必将成为未来产业发展的重要工具。数据信息是产业发展的核心资源。

[14]产业与商圈的一体化共生

[15]区域产业分工、国际产业分工与产业机会

[16]技术创新与产业变迁

[17]资本市场与产业变迁

产业的变迁和发展，资本市场是必不可少的。资本市场培育产业良好发展。

三:感受

通过《产业思维和产业认识》这次大课的学习，感触颇深的有以下几点：第一，产业的概念。在这里，产业

泛指一切生产物质产品和提供劳务活动的集合体，包括农业、工业、交通运输业、邮电通讯业、商业饮食服

务业、以及最近兴起的网红产业等。第二，以前谈及产业，根本没有大小的概念。当先生提及如何衡量一个

产业大小的时候，我想，对比是最好的方式。通过比较，我才发现，产业相比零售、汽车、能源等产业

原来只是一个小产业，而网红产业相比产业居然是个大产业，这是很突破认知底线的。第三、用SMART

模型分析产业，可以尽可能完整的把一个产业的各个属性分析出来，当然，从新手到斵轮老手，还需要时间

和实践的锤炼。第四、一理、二史、三实、四感觉、五逻辑的产业学习方法也是一种全新的认识，尤其是感

觉的引入，充分地为感觉正身，这也是一个企业家所独有的灵感。学习的路漫漫修远，我将继续踏上求索的

征途，一步一步，脚踏实地地求知和分享，为未来的职场之路做好基础性工作。

基于Smart模型的AI产业思考

1产业规模

据前瞻产业研究院发布的《2017-2022年中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示，2014年，我国人工智能产业市场规模为486亿元；截止到2016年底，人工智能产业市场规模已经增长至956亿元，年均复合增长率高达4025%。随着人工智能应用范围的扩大，将带动产业规模高速增长。预计到2018年，我国人工智能产业市场规模将达到2033亿元。

同时据国际知名管理咨询机构埃森哲在2017大连夏季达沃斯开幕前发布有关人工智能最新报告统计，通过转变工作方式以及开拓新的价值和增长源，人工智能到2035年有望拉动中国经济年增长率，从63%提速至79%。

此外，据BBC预测，人工智能市场将继续保持高速增长，2020年全球市场规模将达到183亿美元，约合人民币1190亿元；艾瑞咨询则认为，2015年中国AI市场规模约12亿人民币，其中60%分布在语音识别，125%分布在视觉识别，未来5年的增长率约为50%，到2020年中国AI市场规模约91亿人民币。因此产业规模和市场前景广阔。

2市场结构

AI产业可分为基础层、技术层和应用层，从市场投资机会来看，基础层和技术层难度最大，而一旦获得突破，则会带来上层应用质变。因此，突破基础层和技术层的公司一定会受到追捧，应用层则相对竞争激烈，但机会精彩纷呈。

具体市场结构，以海外市场为例，AI产业链中，芯片产业率先引来爆发。PC

GPU巨头NVIDIA已经将业务重点转向AI领域，2016年，AI芯片相关的数据中心增速（145%）、汽车电子增速（52%）业务远高于传统游戏业务增速（18%）、及原设备制造&IP业务增速（-11%），AI芯片业务呈现爆发增长态势。PC CPU巨头Intel也将业务重心由PC芯片、移动芯片转向云计算、物联网及AI等领域。2016年，Intel数据中心（云计算）和物联网营收增速分别为785%和1480%，远超过传统PC客户端业务增速214%，Intel数据中心及物联网营收占比不断走高，云服务及物联网业务成为Intel驱动营收增长的主要因素。Intel数据中心营收占比从2014年Q2的2480%提升至2016年的2912%，物联网营收占比从2014年Q2的384%提升至2016年的446%。无人驾驶解决方案的龙头Mobileye，受ADAS系统（主要为EyeQ3/4芯片）强劲需求驱动，2015年实现营收241亿美元，2011-2015年营收年复合增长率高达6590%，业绩增长极为强劲。

3商业模式

目前，海外市场人工智能商业模式渐进清晰。Veritone正式向美国证判交易委员会提交IPO招股书，计划融资1500万美元，有望成为美国第一家上市的AI公司。该公司的AI系统包含Google、IBM、微软等40种不同类型的引擎，通过分析非机构化音频、规频数据、人脸识删、情感分析、地理定位、翻译等功能，最终提供可行性情报服务，辅助商业决策。欧美市场人工智能领域商业模式逐渐清晰，投资机会已经明确。计算机科技的都是伴随着硬件不软件共同进步，人工智能也不例外。

4资产结构

虽然包括亚马逊、Google、BAT在内的多家互联网巨头都已重磅投资AI市场，但在资产结构方面，该行业依旧是依赖于技术与服务的轻资产布局。

5监管/规范

国际方面，特朗普时代，侧重保全工人岗位，海外科技巨头AI研发遭受抑制风险；美联储加息在即，AI产业融资进程受阻风险；AI应用推广不及预期风险；芯片、算法研发遭遇未知障碍风险；基础层、技术层变化巨大，应用层难以适应风险；国内企业使用国际开源平台，无自身核心竞争力，产品严重同质化风险。

国内方面，日前，工业和信息化部联合国家标准化管理委员会、科技部、公安部、农业部、国家体育总局、国家能源局、中国民用航空局等部门发布了《无人驾驶航空器系统标准体系建设指南（2017—2018年版）》（以下简称《指南》）。下一步，工业和信息化部将会同相关部门进一步推进无人驾驶航空器系统标准体系建设工作，以标准引领和促进无人驾驶航空器系统产业发展。

6技术

AI可分为基础层、技术层和应用层，基础层为AI芯片，技术层为算法平台，应用层是AI向各传统行业渗透应用。随着科技巨头相继开源AI算法平台，AI开发技术门槛极大幅度降低，AI逐步走向大众化。

借鉴先生在大课中提到的SMART模型，对铜加工产业进行分析如下：

1、scale(产业规模）：根据有色金属工业协会的统计数字，2016年国内铜加工总量在1800万吨左右（不包含电解铜冶炼）（一般会比实际水平略高）。借鉴之前做过的图表（数据未更新），2006-2014年国内铜材产量年均复合增长率为1557%；虽然最近两年受去产能政策影响，同比增速有所下滑，但行业整体规模仍呈现稳定增长。因此，不考虑铜价波动的影响，仅考虑国内市场，铜加工行业是一个可以达到万亿规模的大产业。

2、产业结构（structure）：国内铜加工行业是一个较为分散、类似完全竞争的市场，并未出现大型的跨国寡头垄断企业。我公司铜加工总量在国内排名第一，也仅为60-70万吨，市场占有率仅为4%左右；同行业上市公司，海亮股份年加工量在30万吨左右，并计划到2020年产能翻一倍；博威合金年加工量在12万吨上下，楚江新材年加工量在15万吨左右等。横向来看，铜加工上市公司纷纷计划扩产，利用行业兼并重组的计划扩大产能、抢占市场份额。因此，铜加工行业目前仍是散乱的产业结构，未来一定会出现几个真正的寡头垄断企业。

3、盈利模式（model of business）：铜加工行业的盈利模式比较简单，采用“铜价+加工费”的形式，铜价由下游客户承担，公司只赚取加工费用，不同产品技术含量不同，因此加工费差异也比较大。博威合金在高端铜合金棒材方面属于业内领先地位，相对加工费就会高于普通产品。因此，对铜加工企业来说，未来要想获得高于行业平均水平的毛利率，必须在科技研发、技术更新上做文章。

4、资源或资产分布（assets）：铜加工产业是一个典型的重资产行业，是一个劳动密集型与资金密集型相结合的产业，主要分布在长三角和珠三角两个区域，其中浙江省和广州省是其中代表，浙江省年铜加工能力在400万吨左右，占国内市场的25%-30%；广州主要因为白色家电集群较多，像空调美的、格力（铜管）、接插件的开关企业（铜板带）等，因此配套铜加工企业也较为发达。此外，国内电解铜采购主要是上海期货交易以及长江有色网；废杂铜主要在佛山交易，也导致两地较其他地区更具备原材料优势。铜加工行业本身是一个受运输半径限制较为明显的产业（运输成本过高将严重挤压毛利空间），也导致长三角、珠三角呈现出明显的集群特征。

5、行业规则和惯例（rule）：铜加工行业由于毛利率低、风险高的特点，一般在账期方面控制严格，虽然不同产品、不同客户会有所差别，但整体与其他行业相比，应收账款周转率较高。之前，国内铜管领军企业金龙铜管因为扩张速度过快，同时为抢占试产份额账期不断放长，最终导致资金链断裂，之前数据显示其资产负债率在95%左右，今年被国企平煤神马集团并购。

6、法律与监管（regulation）：铜加工行业主要受国家发改委、工信部监管，并且近几年环保部的环保督查对行业影响较大。地方政府对企业的环保要求越来越高，要求的环保投入越来越大，对之前野蛮生长的一些小散乱企业造成很大冲击，浙江省关停的小散乱企业数量众多，相对来说对规模型、规范型企业带来利好，可以迅速扩大市场份额。近两年，尤其是今年上半年，规模型铜加工企业的经营业业绩迎来大爆发。

7、技术——壁垒、创新、更替（technology）：铜加工行业是一个重资产行业，单台连铸连轧设备的引进价格在人民币1亿元以上，因此行业进入的门槛主要体现在资金实力；同时，与其他行业相比，铜加工行业毛利率较低，相对吸引力较差，投资者进入意愿不强，国内目前的铜加工企业基本都是在上世纪90年代左右进入该行业，并经过原始积累形成如今的规模。另外，高端铜加工产品在技术上要求较高，需要长时间的积累以及研发的投入，行业存在着较高的技术壁垒。

8、结论：（1）铜加工行业是一个大的产业，而且并不是像大家所想像的产能严重过剩行业，行业目前是结构性产能过剩问题，高端铜加工产品差量严重不足，主要靠进口。未来，行业的市场集中度会上升，并诞生几个大型的跨国铜加工企业。

（2）铜加工行业未来要往高端制造方向发展，主动淘汰、置换落后产能，走科技研发、技术创新之路；未来，行业的竞争将集中于几个龙头企业之间的竞争。

（3）兼并重组未来将在铜加工行业频繁发生，依靠内生式发展已远远不能满足企业扩张的步伐。

我想用先生提的产业分析“SMART”模型对我所从事的行业进行一个梳理。

1、规模

我从事商品期货研究和交易工作。从产业定位来看，属于资产管理行业中的细分领域期货资管。从国外经验来看，资管行业的发展与经济发展和居民收入有直接的关系。改革开放以来，我们经济大体经历了三个阶段：改革之初到1992年，1992年到2002，2002年至今。尤其是2002年以来，人均GDP和人均可支配收入经历了快速的增长。截至2016年，国内人均GDP为53980元，是2002年的将近6倍；人均可支配收入为33616元，是2002年的5倍左右。

随着经济增长和居民收入的增加，资产管理需求也日益增长。根据中国基金业协会数据显示，2016年基金管理公司及其子公司、证券公司、期货公司、私募基金管理机构资产管理业务总规模约5179，较2014年的205万亿增长150%。其中，期货行业资管规模从1248亿元增长到2792亿元，增长223倍。资管行业规模的快速扩张带来了发展机遇。期货行业虽然是资管行业中的小行业，但其增长速度惊人，潜在市场空间巨大，未来市场规模必将是万亿级别。

2、结构

从产业结构来看，资管规模按照主体不同，分为基金公司公募基金、基金公司及其子公司专户基金，证券资管和私募基金，占比分别为1778%、3276%、3412%和1532%。

私募公司根据其投资类别不同，分为私募证券投资基金管理人、股权投资基金管理人、创业投资基金管理人和其他类型管理人。其中私募证券投资基金管理人有7781家（已登记），私募证券投资管理人管理基金数量为25950，实际管理规模为261167亿元。整个私募证券投资基金管理行业的状态是从业机构众多、规模较小。虽然私募管理现状是散、小、弱，但这也给私募基金行业未来的发展提供了机会。从现实情况来看，私募基金管理人存在一定的规模效应。未来私募基金管理行业整合兼并，单个企业管理规模扩大将会是主导趋势。

3、监管

随着近两年私募行业的快速发展，行业管理逐渐从混乱走向有序。2014年《私募投资基金管理暂行办法》发布，其他相关的法规也陆续出台，《证券期货市场诚信监督管理暂行办法》，《证券期货投资者适当性管理办法》，《证券期货经营机构私募资产管理业务运作管理暂行规定》等。随着私募基金行业发展相关的法律法规纷纷出台，行业进入了规范发展的阶段。在私募基金行业爆发式增长的同时，许多不合格的基金管理人也被踢出局，数据显示，自2014年2月私募基金登记备案以来，截至2017年2月底，中国证券投资基金业协会登记私募管理人18306家，已经备案私募基金48626只，认缴规模1635万亿元，实缴规模855亿元，私募基金行业从业人员2823万人。与2015年末相比，私募基金管理人数量下降了2679%，但私募基金数量和实缴规模分别增长了102%和111%。

4、商业模式

私募证券资产管理公司目前主要的盈利模式为两种：

1）管理费收入。根据行业惯例，私募管理费大概为管理规模的1%-2%。按照2016年私募证券投资管理规模来推算，管理费收入大约在250-500亿规模。相对来讲，管理费是私募证券投资公司较为稳定的收入来源。但由于目前私募管理规模普遍较小，因此管理费收入相对有限。

2）盈利分成。根据期货私募行业惯例，私募基金盈利分成在20%-30%之间。具体情况要根据私募基金管理人的品牌以及市场资金的松紧来确定，一般专业能力较强市场声誉好的管理人往往容易获得更高的管理分成。由于期货私募属于风险投资，盈利收入并不稳定，因此盈利分成虽然是很多私募的利润主要来源，但其稳定性较差。

5、资产

私募投资是知识密集型行业，私募管理公司最主要的资产为人力资本。优秀的基金经理、研究员以及运营人才是私募投资公司的核心资产。

私募期货投资经理是最为宝贵的人才资源。一个初级的期货投资经理需要3-5年的培养，至少需要投入几十万的培养成本，最终能否成才仍具有很大不确定性。而一个成熟的期货投资经理则需要将近8-10年左右的市场历练，能够具有成熟投资理念和稳定盈利能力的投资经理与印钞机等同，其价值不可估量。

期货研究员也是重要的人才资本。触及的研究员需要1-3年的市场经验，其价格相对不高。但经过3-5年的产业训练之后，如果能够成长为成熟的研究员，其价值也会比较可观。

运营管理人才主要的作用是企业管理、风险控制和市场开拓。优秀的私募运营人才有助于促进企业的发展壮大，也是企业的重要人力资本。

从中国实际情况来讲，专业的私募管理人才主要集中在北京、上海和深圳等一线城市，以及大连、郑州和杭州等经济发达地区和交易所所在地。因此，期货私募的发展往往也都分布在这些地方。

6、技术

随着量化投资的增长以及人工智能的快速发展，期货私募行业发展面临新的技术挑战。据了解，国外市场交易中大约30%为量化交易。而目前量化交易占中国总资产的比例还不到1%，预计中国未来有20-30%的市场交易来自量化交易，尤其在纯期货中，这种交易占比将比较大。新的计算机技术和人工智能目前仍处于快速发展阶段，前段时间的阿尔法狗战胜围棋冠军显示出了人工智能的威力。

量化投资技术和人工智能未来对私募产业的影响可能是多方面的：第一，投资模式的变化。传统主观交易和量化交易之间的竞争必将更加剧烈；第二，行业门槛，量化投资和人工智能需要有巨大的财力来支撑，量化投资的发展将会导致行业的知识门槛和技术门槛进一步提高；第三、行业结构，量化投资的发展必将导致市场竞争更加激烈，目前市场中存在的非专业的投资者将会被市场逐步淘汰，行业走向集中和专业不可避免。

由于资料和分析水平有限，我按照先生提出的产业分析模型简要对期货资管行业进行梳理，作为本次课程的作业。后期我会进一步收集资料，完善产业分析！

以下是物联网常见的应用场景：
1、车联网
车联网行业中，车载智能终端、车载扫码支付设备、行车记录仪、车载综合监控/DVR。车载设备借助物联卡，流量卡实现车与车、人、路、平台之间的联系。
2、智慧物流
智慧物流是指物联网用于物流行业，在物流的运输、仓储、包装、装卸、配送，大大降低了物流运输成本，提高运输效率，在物流中的运用大致是这四个方向：仓储管理、运输监测、冷链物流、智能快递柜。
3、智能穿戴
智能穿戴其实就是指智能手表、智能手环、智能眼镜等，物联网卡是智能穿戴行业不可或缺的一部分。
4、智慧城市
智慧城市是未来城市发展的方向和趋势，通过物联网、云计算、大数据、空间地理信息集成等智能计算技术的应用，使得城市管理、教育、医疗、交通运输、住宅等更互联、高效和智能，人们可以随时随地享受到便利的生活。
5、智能安防
安防是物联网的一大应用场景，智能安防主要包括三大部分，智能门禁、报警系统、监控系统，行业中主要以安防监控为主。
6、智慧农业
将物联网技术运用到农业中去，使传统农业更具“智慧”，从而实现农业无人化、自动化、智能化管理。
7、智慧医疗
安全健康也是我们非常关心的问题，物联网技术在医疗行业中有着极大的作用，物联网卡将设备进行连接，实现信息实时采集和稳定传输数据，对医疗行业的服务水平和效率有着积极的促进作用。在医疗中的运用大致是这两个场景：可穿戴医疗设备、数字化医院。

中国物联网产业发展前景：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：

中国工业互联网产业发展前景及趋势预测

1、工业互联网发展趋势：步入快速发展阶段

工业互联网作为新一代信息技术与制造业深度融合的产物，

通过人、机、物的全面联网，促进制造资源泛在连接、d性供给与高效配置。工业互联网正在推动制造业创新模式、生产方式、组织形式和商业范式的深刻变革。在实体经济、数字经济、软件产业共同发展的新体系中，工业互联网成为我国制造业在中国制造2025目标下、工业40时代的新的发展思路。

工信部、财政部等部委最近密集出台了《工业互联网创新发展行动计划(2021-2023年)》《工业互联网+安全生产”行动计划(2021-2023年)》《工业互联网专项工作组2020年工作计划)》等多项旨在推进工业互联网发展的产业支持政策。业内普遍认为，随着产业支持政策的不断落地，工业互联网应用将进一步普及，产业发展也将进入快速发展期。在政策引导和市场推动的情况下，工业互联网行业仍然是一片蓝海。

我国工业互联网布局不断完善，且我国工业互联网基础设施布局各方面成果初现，但仍有很大进步空间。

2、工业互联网前景预测：工业互联网将随着物联网技术的进步而快速发展

考虑到工业互联网的跨界性质，很多产业可能将会从中受益，尤其是中小软件企业、互联网企业包括大数据、云计算等企业、智能制造企业等。作为物联网中的重要组成部分，工业互联网发展将会随着物联网技术的进步而得到快速发展，芯片、传感器、通信模组网络等行业的技术进步将会带动工业企业的新一轮效率提升，帮助电力、航空、医疗、铁路、能源等行业提高生产率。前瞻根据近年来的相关政策以及年复合增速测算出2027年中国工业互联网核心产业经济规模将达到243万亿元左右，渗透产业经济规模将达539万亿元，合计为782万亿元。这将为智能机器人、新型工业软件等软硬件领域带来发展机遇。

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》、《中国工业互联网产业发展前景预测与投资战略规划分析报告》。

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