物联网时代 工业大数据八大应用场景

物联网时代 工业大数据八大应用场景

工业大数据是一个全新的概念，从字面上理解，工业大数据是指在工业领域信息化应用中所产生的大数据。随着信息化与工业化的深度融合，信息技术渗透到了工业企业产业链的各个环节，条形码、二维码、RFID、工业传感器、工业自动控制系统、工业物联网、ERP、CAD/CAM/CAE/CAI等技术在工业企业中得到广泛应用，尤其是互联网、移动互联网、物联网等新一代信息技术在工业领域的应用，工业企业也进入了互联网工业的新的发展阶段，工业企业所拥有的数据也日益丰富。工业企业中生产线处于高速运转，由工业设备所产生、采集和处理的数据量远大于企业中计算机和人工产生的数据，从数据类型看也多是非结构化数据，生产线的高速运转则对数据的实时性要求也更高。因此，工业大数据应用所面临的问题和挑战并不比互联网行业的大数据应用少，某些情况下甚至更为复杂。

工业大数据应用将带来工业企业创新和变革的新时代。通过互联网、移动物联网等带来的低成本感知、高速移动连接、分布式计算和高级分析，信息技术和全球工业系统正在深入融合，给全球工业带来深刻的变革，创新企业的研发、生产、运营、营销和管理方式。这些创新不同行业的工业企业带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。工业大数据的典型应用包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面。

1加速产品创新

客户与工业企业之间的交互和交易行为将产生大量数据，挖掘和分析这些客户动态数据，能够帮助客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，为产品创新作出贡献。福特公司是这方面的表率，他们将大数据技术应用到了福特福克斯电动车的产品创新和优化中，这款车成为了一款名副其实的“大数据电动车”。第一代福特福克斯电动车在驾驶和停车时产生大量数据。在行驶中，司机持续地更新车辆的加速度、刹车、电池充电和位置信息。这对于司机很有用，但数据也传回福特工程师那里，以了解客户的驾驶习惯，包括如何、何时以及何处充电。即使车辆处于静止状态，它也会持续将车辆胎压和电池系统的数据传送给最近的智能电话。

这种以客户为中心的大数据应用场景具有多方面的好处，因为大数据实现了宝贵的新型产品创新和协作方式。司机获得有用的最新信息，而位于底特律的工程师汇总关于驾驶行为的信息，以了解客户，制订产品改进计划，并实施新产品创新。而且，电力公司和其他第三方供应商也可以分析数百万英里的驾驶数据，以决定在何处建立新的充电站，以及如何防止脆弱的电网超负荷运转。

2产品故障诊断与预测

这可以被用于产品售后服务与产品改进。无所不在的传感器、互联网技术的引入使得产品故障实时诊断变为现实，大数据应用、建模与仿真技术则使得预测动态性成为可能。在马航MH370失联客机搜寻过程中，波音公司获取的发动机运转数据对于确定飞机的失联路径起到了关键作用。我们就拿波音公司飞机系统作为案例，看看大数据应用在产品故障诊断中如何发挥作用。在波音的飞机上，发动机、燃油系统、液压和电力系统等数以百计的变量组成了在航状态，这些数据不到几微秒就被测量和发送一次。以波音737为例，发动机在飞行中每30分钟就能产生10TB数据。

这些数据不仅仅是未来某个时间点能够分析的工程遥测数据，而且还促进了实时自适应控制、燃油使用、零件故障预测和飞行员通报，能有效实现故障诊断和预测。再看一个通用电气(GE)的例子，位于美国亚特兰大的GE能源监测和诊断(M&D)中心，收集全球50多个国家上千台GE燃气轮机的数据，每天就能为客户收集10G的数据，通过分析来自系统内的传感器振动和温度信号的恒定大数据流，这些大数据分析将为GE公司对燃气轮机故障诊断和预警提供支撑。风力涡轮机制造商Vestas也通过对天气数据及期涡轮仪表数据进行交叉分析，从而对风力涡轮机布局进行改善，由此增加了风力涡轮机的电力输出水平并延长了服务寿命。

3工业物联网生产线的大数据应用

现代化工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，来探测温度、压力、热能、振动和噪声。因为每隔几秒就收集一次数据，利用这些数据可以实现很多形式的分析，包括设备诊断、用电量分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、零部件故障)等。首先，在生产工艺改进方面，在生产过程中使用这些大数据，就能分析整个生产流程，了解每个环节是如何执行的。一旦有某个流程偏离了标准工艺，就会产生一个报警信号，能更快速地发现错误或者瓶颈所在，也就能更容易解决问题。利用大数据技术，还可以对工业产品的生产过程建立虚拟模型，仿真并优化生产流程，当所有流程和绩效数据都能在系统中重建时，这种透明度将有助于制造商改进其生产流程。再如，在能耗分析方面，在设备生产过程中利用传感器集中监控所有的生产流程，能够发现能耗的异常或峰值情形，由此便可在生产过程中优化能源的消耗，对所有流程进行分析将会大大降低能耗。

4工业供应链的分析和优化

当前，大数据分析已经是很多电子商务企业提升供应链竞争力的重要手段。例如，电子商务企业京东商城，通过大数据提前分析和预测各地商品需求量，从而提高配送和仓储的效能，保证了次日货到的客户体验。RFID等产品电子标识技术、物联网技术以及移动互联网技术能帮助工业企业获得完整的产品供应链的大数据，利用这些数据进行分析，将带来仓储、配送、销售效率的大幅提升和成本的大幅下降。

互联网大数据营销专家罗百辉表示，工业制造企业利用销售数据、产品的传感器数据和出自供应商数据库的数据，可准确地预测全球不同区域的需求。由于可以跟踪库存和销售价格，可以在价格下跌时买进，所以制造企业便可节约大量的成本。如果再利用产品中传感器所产生的数据，知道产品出了什么故障，哪里需要配件，他们还可以预测何处以及何时需要零件。这将会极大地减少库存，优化供应链。以海尔公司为例，海尔公司供应链体系很完善，它以市场链为纽带，以订单信息流为中心，带动物流和资金流的运动，整合全球供应链资源和全球用户资源。在海尔供应链的各个环节，客户数据、企业内部数据、供应商数据被汇总到供应链体系中，通过供应链上的大数据采集和分析，海尔公司能够持续进行供应链改进和优化，保证了海尔对客户的敏捷响应。美国较大的OEM供应商超过千家，为制造企业提供超过1万种不同的产品，每家厂商都依靠市场预测和其他不同的变量，如销售数据、市场信息、展会、新闻、竞争对手的数据，甚至天气预报等来销售自己的产品。

5产品销售预测与需求管理

通过大数据来分析当前需求变化和组合形式。大数据是一个很好的销售分析工具，通过历史数据的多维度组合，可以看出区域性需求占比和变化、产品品类的市场受欢迎程度以及最常见的组合形式、消费者的层次等，以此来调整产品策略和铺货策略。在某些分析中我们可以发现，在开学季高校较多的城市对文具的需求会高很多，这样我们可以加大对这些城市经销商的促销，吸引他们在开学季多订货，同时在开学季之前一两个月开始产能规划，以满足促销需求。对产品开发方面，通过消费人群的关注点进行产品功能、性能的调整，如几年前大家喜欢用音乐手机，而现在大家更倾向于用手机上网、拍照分享等，手机的拍照功能提升就是一个趋势，4G手机也占据更大的市场份额。通过大数据对一些市场细节的分析，可以找到更多的潜在销售机会。

6生产计划与排程

制造业面对多品种小批量的生产模式，数据的精细化自动及时方便的采集(MES/DCS)及多变性导致数据剧烈增大，再加上十几年的信息化的历史数据，对于需要快速响应的APS来说，是一个巨大的挑战。大数据可以给予我们更详细的数据信息，发现历史预测与实际的偏差概率，考虑产能约束、人员技能约束、物料可用约束、工装模具约束，通过智能的优化算法，制定预计划排产，并监控计划与现场实际的偏差，动态的调整计划排产。帮我们规避“画像”的缺陷，直接将群体特征直接强加给个体(工作中心数据直接改变为具体一个设备、人员、模具等数据)。通过数据的关联分析并监控它，我们就能计划未来。虽然，大数据略有瑕疵，只要得到合理的应用，大数据会变成我们强大的武器。当年，福特问大数据的客户需求是什么？而回答是“一匹更快的马”，而不是现在已经普及的汽车。所以，在大数据的世界里，创意、直觉、冒险精神和知识野心尤为重要。

7产品质量管理与分析

传统的制造业正面临着大数据的冲击，在产品研发、工艺设计、质量管理、生产运营等各方面都迫切期待着有创新方法的诞生，来应对工业背景下的大数据挑战。例如在半导体行业，芯片在生产过程中会经历许多次掺杂、增层、光刻和热处理等复杂的工艺制程，每一步都必须达到极其苛刻的物理特性要求，高度自动化的设备在加工产品的同时，也同步生成了庞大的检测结果。这些海量数据究竟是企业的包袱，还是企业的金矿呢？如果说是后者的话，那么又该如何快速地拨云见日，从“金矿”中准确地发现产品良率波动的关键原因呢？这是一个已经困扰半导体工程师们多年的技术难题。

某半导体科技公司生产的晶圆在经过测试环节后，每天都会产生包含一百多个测试项目、长度达几百万行测试记录的数据集。按照质量管理的基本要求，一个必不可少的工作就是需要针对这些技术规格要求各异的一百多个测试项目分别进行一次过程能力分析。如果按照传统的工作模式，我们需要按部就班地分别计算一百多个过程能力指数，对各项质量特性一一考核。这里暂且不论工作量的庞大与繁琐，哪怕有人能够解决了计算量的问题，但也很难从这一百多个过程能力指数中看出它们之间的关联性，更难对产品的总体质量性能有一个全面的认识与总结。然而，如果我们利用大数据质量管理分析平台，除了可以快速地得到一个长长的传统单一指标的过程能力分析报表之外，更重要的是，还可以从同样的大数据集中得到很多崭新的分析结果。

8工业污染与环保检测

《穹顶之下》令人印象深刻的一点是通过可视化报表，柴静团队向观众传递雾霾问题的严峻性、雾霾的成因等等。

这给我们带来的一个启示，即大数据对环保具有巨大价值。《穹顶之下》图表的原生数据哪里来的呢？其实并非都是凭借高层关系获取，不少数据都是公开可查，在中国政府网、各部委网站、中石油中石化官网、环保组织官网以及一些特殊机构，可查询的公益环保数据越来越多，包括全国空气、水文等数据，气象数据，工厂分布及污染排放达标情况等数据等等。只不过这些数据太分散、太专业、缺少分析、没有可视化，普通人看不懂。如果能够看懂并保持关注，大数据将成为社会监督环保的重要手段。近日百度上线《全国污染监测地图》就是一个很好的方式，结合开放的环保大数据，百度地图加入了污染检测图层，任何人都可以通过它查看全国及自己所在区域省市，所有的在环保局监控之下的排放机构(包括各类火电厂、国控工业企业和污水处理厂等)的位置信息、机构名称、排放污染源的种类，最近一次环保局公布的污染排放达标情况等。可查看距离自己最近的污染源，出现提醒，该监测点检测项目，哪些超标，超标多少倍。这些信息可以实时分享到社交媒体平台，告知好友，提醒大家一同注意污染源情况及个人安全健康。

工业大数据应用的价值潜力巨大。但是，实现这些价值还有很多工作要做。一个是大数据意识建立的问题。过去，也有这些大数据，但由于没有大数据的意识，数据分析手段也不足，很多实时数据被丢弃或束之高阁，大量数据的潜在价值被埋没。还有一个重要问题是数据孤岛的问题。很多工业企业的数据分布于企业中的各个孤岛中，特别是在大型跨国公司内，要想在整个企业内提取这些数据相当困难。因此，工业大数据应用一个重要议题是集成应用。

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华为是全球领先的信息与通信技术（ICT）解决方案供应商，2013年超过爱立信成为全球第一大通讯设备商，此后华为又在通信业务的基础上，在制造链领域往下发展终端业务，向上布局云端业务，同时搭建自己的服务链，云、管、端一体化格局初步形成。
前言
华为作为目前国内ICT行业的融合性创新龙头企业，其多年经营探索的“云管端一体化”模式，可以成为ICT产业的标杆。
从长期而言，终端与网络边界日益模糊，终端将成为广义网络的毛细血管，或者终端有可能成为移动通信的基站一部分，实现信息转发与传递。在量子通信和量子计算都不成熟的当下，重大技术革命也没有爆发，未来通过已有的技术进行的云网融合，是提高网络资源使用效率的最佳途径。
三大业务与时俱进是公司增长动力源泉
华为是全球领先的信息与通信技术（ICT）解决方案供应商，目前，华为约有18万名员工，业务遍及全球170多个国家和地区，全世界三分之一以上的人口。
2010到2016年华为主营业务收入由182548亿元增长至521574亿元，年均复合增速191%，公司净利润由24716亿元增长至37052亿元，年均复合增速214%。2016年华为主营业务收入和净利润分别同比增长32%和04%，营收增幅的主要原因是消费者业务的快速增长，净利润微增是因为公司持续加大消费者业务面向未来增长的品牌和渠道建设的投入。2016年华为持续投入未来，研发费用达764亿元，消费者业务全年智能手机发货量达到139亿台，销售收入1798亿元，同比增长44%。
从华为的组织结构图可以看出其对三大业务的布局：运营商业务、企业业务和消费者业务。
分业务来看，2016年华为运营商、企业、终端三大业务分别实现销售收入290561亿元、40666亿元和179808亿元，分别占比主营业务收入的57%、8%和35%。
2010到2016年，华为运营商业务由1458亿元增长至2905亿元，年均复合增速122%，主要涵盖了：无线网络、固定网络、云核心网、软件、IT、网络能源以及全球服务7大细分领域。目前，华为运营商业务围绕数字化转型，抓住云、视频、物联网、运营转型等重大机会，稳步增长中。
在无线网络领域，华为无线家庭宽带解决方案（WTTx），覆盖全球超过100家运营商、3000万家庭，以更快捷、更低成本的部署方式帮助更多家庭实现从数字家庭向智慧家庭的演进。作为窄带蜂窝物联网(NB-IoT)标准的提出者之一，华为持续引领NB-IoT标准制定与推行，在2016年创建了5个开放NB-IoT实验室，联合GSMA推动成立NB-IoT产业联盟，已发展50个重量级联盟成员。华为引领NB-IoT布局，在中国、日韩、欧洲、中东、非洲等与18家运营商展开战略合作，建设超过20个商用测试局。
在固定网络领域，云服务及视频，尤其是4K视频，给超宽带网络发展带来蓬勃生机。对运营商而言，2016年为视频的爆发年。据调研，2020年运营商管道中75%的流量将来自于视频业务，华为从咨询、合作、平台、网络等方面，助力运营商打造以视频为基础业务的端到端网络。
在云核心网方面，基于全云化架构，华为帮助运营商实现网络云化， 在软件领域，华为持续为运营商提供数字内容聚合、视频、企业B2B等云服务，累计引入超过4000家合作伙伴，聚合超过60万数字内容和应用 。
在IT领域，基于云化战略，携手德国电信、西班牙电信、中国电信为企业提供便捷安全的公有云服务，加速大数据、物联网等新业务云化；政企托管云解决方案已助力中国运营商建设50余个政务云平台。
华为的企业业务涵盖了：智慧城市、公共安全、金融、能源、交通、制造、媒体、教育、互联网等领域。2010年到2016年，华为企业业务由5838亿元增长至40666亿元，年均复合增速382%。
华为协同超宽带网络、云计算、大数据、，物联网、人工智能等技术，提出的智慧城市解决方案、平安城市解决方案，全联接电网解决方案、智慧机场解决方案、应用边缘计算物联网(EC-IoT)解决方案、媒体云解决方案等均走在世界的前列。此外，加大在IT、网络、云服务、云通信、物联网、网络能源领域的布局，并在在云计算和大数据领域，与埃森哲联合发布企业应用云化解决方案，为全球企业客户的核心应用云化提供一站式服务 ；与ESI集团合作，提供创新的工业制造解决方案 ；与Oracle合作提高企业关键业务系统的资源利用率。
2016年华为消费者业务由30914亿元增长至179808亿元，年均复合增速341%。
2010年到2016年，华为智能手机出货量由300万台增长至139亿台，年均复合增速90%，2016年华为智能手机全球市场份额提升至119%，稳居全球前三，奠定了龙头地位。
在芯片方面，作为全球首款搭载ARM Cortex-A73 CPU和Mali-G71八核GPU的SoC芯片，麒麟960性能得到了全面优化，CPU性能提升18%，GPU处理性能提升了180%。
其UI系统解决了Android用户的卡顿问题，并与麒麟芯片深度结合，通过智能感知学习系统，结合精细化资源调度，突破性解决了Android系统久用卡顿的问题。
华为生态链整合，云管端一体化格局凸显
华为以通信设备运营商起家，位于ICT产业制造链的管道层，在大数据、云计算、人工智能的大趋势下，华为制造链向下深入终端，向上走向云端，同时搭建服务链，业务涵盖IaaS、PaaS、SaaS，逐渐形成云管端的一体化格局。
1制造链向下深入终端，向上走向云端
华为以通信设备运营商起家，其通信业务涵盖了无线网络、固定网络、电信软件、核心网络与服务，在2013年就已经成为全球通信设备的龙头。但随着移动宽带与互联网联结，ICT行业已经跨入“移动互联网” 时代，终端重要性日益凸现，已成为驱动网络增长的发动机和向导，并在智能化的大趋势下，朝综合化、专业化、多样化方向发展。
终端布局：2010年，华为智能手机快速增长，全球出货超过300万台，迅速打入包括日本、美国和西欧在内的70多个国家和地区。2010年到2016年，华为智能手机出货量由300万台增长至139亿台，年均复合增速90%，2016年华为智能手机全球市场份额提升至119%，稳居全球前三，奠定了其龙头地位。随着移动宽带向消费电子领域渗透，越来越多的MP3、PMP、Digital Camera和Tablet等电子设备被连接， 由此带来 MI（Mobile Internet）模块以及 Pocket WiFi 等数据终端的巨大发展空间。华为聚焦家庭融合解决方案， 围绕家庭通信、娱乐和控制构建Connected Home的智慧家庭终端。
2011年，华为成立了消费者业务BG，2012年，推出了最强四核10英寸平板电脑，以及Media Q突破了单一终端产品的性能局限，实现手机、平板、电视、家用电脑等设备的多屏互动(Air Sharing TM)。在家庭终端领域，华为加强以“三个中心、两朵云”（接入中心、媒体中心、自动化中心、开放的业务云、高效的管理云）理念为核心的互联家庭解决方案的投入，贴近消费者，推出系列化的互联家庭终端。
2014年，华为战略投入智能穿戴设备和智能家居等领域，首款可穿戴产品Talk Band B1实现全球上市，跨界平板手机荣耀X1、华为秘盒、荣耀立方均获畅销。创新型产品CarFi，首创车载Wi-Fi产品，引导MBB进入车载后装领域，打通运营商、政企客户和车联网管道，并奠定车载业务全球战略格局。
云端布局：在以个人电脑取代大型机为代表的第一次IT产业革命之后，云计算已经引发第二次 IT产业革命，互联网的发展，真正地带动数据从终端向云端迁移，从而使得云端数据数量级地增加，驱动了计算和存储架构的创新。以虚拟化、并行计算、分布式存储和自动化为核心特征的云计算架构就在这样背景下诞生，彻底颠覆传统的计算架构，引领继大型机、client/server之后第三次IT的变革。
2011年，华为成立企业业务BG，构建云计算新IT系统，并规模部署云计算数据中心解决方案。2012年，华为提出基于网络级云化、设备级云化、运营互联网化以及NaaS（网络即服务）的理念，将云计算和SDN（软件定义网络）的思想引入电信网络。
2013年，在IT基础设施领域，华为打造云 *** 作系统Fusion Sphere，推出超强性能一体机，重构ICT融合基础设施，实现规模增长116%。高端存储突破中国三大运营商，在中国移动集采中高端存储测试排名第一。基于大数据处理、云计算等应用的数据中心得到迅猛发展。
2014年，在电信业务云化、公有云和云数据中心整合等领域，华为成功帮助全球TOP 50运营商实现基于云数据中心的ICT转型，并携手全球TOP运营商规模部署数据中心，满足ISP行业快速增长的IDC需求。在网络能源产品方面，融合信息技术、互联网技术与光伏技术，推出智能光伏电站解决方案，已得到了全球最大规模的应用。
2015年间，华为作为云架构的领导者，与全球400多家运营商客户合作。根据Gartner报告，2015年华为服务器出货量稳居第四，云计算的企业级合作伙伴达500多家，服务于全球108个国家和地区超过2500家客户，覆盖政府及公共事业、运营商、能源、金融等行业，部署超过140万台虚拟机和660个数据中心，其中，云数据中心225个。
2开启服务链的云端、终端的演进之路
云端布局：2011年，华为把握云计算与ICT 产业融合的历史机遇，成立企业业务BG，为全球政府及公共事业、金融、交通、电力、能源、商业企业及互联网等行业客户提供全面、高效的 ICT 解决方案和服务，包括企业网络、统一通信协作、云计算、数据中心以及垂直行业应用等。截至2011年末，在云计算与数据中心领域，华为与33个国家的85个机构开展了云计算商用合作。
2012年，华为在企业业务BG开辟了IT产业领域，推出创新IT基础设施和数据中心解决方案，并助力建设全球最大的数据中心—中国移动国际信息港，且建成了全球最大的桌面云系统（超过7万人的规模）。除了IT领域，在媒体资讯、互联网、金融、医疗等领域均实现全面突破。
2013年，华为在IT产业领域，首创分布式云数据中心解决方案、以及开发了首款支持超过1000公里异地容灾的Fusion Insight企业级大数据分析平台，并在政府与公共事业领域，华为智慧城市、电子政务、应急指挥、教育、医疗等解决方案支撑了全球64个重大项目。
2014年是华为云服务爆炸式增长的一年：在智慧城市领域华为携手合作伙伴，采用新一代eLTE移动宽带集群系统和可视化指挥平台，构建平安城市解决方案，目前已被广泛应用于全球100多个城市；在交通领域，华为数字铁路解决方案服务里程累计达87万公里，可绕地球两圈；在能源领域，华为数据中心网络解决方案助力中国石油建设亚太地区最大的企业云数据中心，满足其集团层面数据灾备需求；在互联网领域，为法国第一搜索引擎Qwant构建高效安全的云平台；此外，在教育、媒体资讯等各领域，华为均取得了瞩目的成绩。
随着云计算、大数据、物联网、移动化等ICT创新技术对各个行业的影响持续加强，2015年，华为继续聚焦ICT基础架构，与合作伙伴在技术、硬件、软件、服务、上市等领域开展全面合作。
2017年，华为顺应业务发展，成立了Cloud BU，凸显了云服务的战略定位，目前Cloud BU下涵盖了基础软件、商业软件和专业服务三大领域，提供计算、存储、网络、安全、数据库、数据分析、软件开发云等云计算产品。
终端领域：华为在服务链的终端业务主要体现在其 *** 作系统上，2013年，华为专注打造的情感化用户界面Emotion UI的用户体验大幅提升，云服务用户数突破千万，活跃用户数超过百万。
2014年，华为借助其在移动宽带连接领域的优势，MBB & 家庭终端。抓住车联网、物联网机遇，结合大数据和云服务，构筑“硬件+软件+服务”商业模式，围绕“人、车、家”场景，为消费者提供更好的智能生活服务。
基本结论
华为作为目前国内ICT行业的融合性创新龙头企业，其多年经营探索的经营模式和宝贵经验使得其成为传统制造业转型的标杆，而对于新兴企业，能够越过坎坷的探索之路，直接嫁接华为的“云管端一体化”经营模式，可能成为一个成功捷径。
本文从梳理华为主业—通信设备入手，结合行业演进趋势，探索华为持续增长和转型模式，有以下三大阶段：
一、制造链基于管端，向下深入终端，向上布局云端。终端直接面向消费者，逐渐渗入智能手机、消费电子、可穿戴设备、智能家居等领域，自我研发，并突破单一终端产品的性能局限，实现了设备之间的多屏互动，同时，利用云端服务，贴近消费者，推出个性化的解决方案。云端主要面向企业，携手各大运营商布局数据中心，并构建基于云计算的IT系统，深入各大行业，为其提供配套的解决方案。
二、在制造链的基础上延伸服务链，成立的企业业务BG，仅云计算领域投入科研人员达6000人，自我研发手机 *** 作系统，解决了安卓手机 *** 作系统卡顿的问题。在服务链的云端，平台、企业私有云、公有云领域，与各大机构开展商业合作，助力建成全球最大数据中心，并首创分布式云数据中心的解决方案，成立了Cloud BU，凸显了云服务的战略定位。
三、从长期而言，终端与网络边界日益模糊，终端将成为广义网络的毛细血管，或者终端有可能成为移动通信的基站一部分，实现信息转发与传递。在量子通信和量子计算都不成熟的当下，重大技术革命也没有爆发，未来通过已有的技术进行云网融合，是提高网络资源使用效率的最佳途径。
希望采纳！！

个人认为，无资金无技术想创业，还得多关注物联网得具体应用，而不是技术研发之类的。
物联网带来的是一种新的经济增长模式，它能将传统制造业与服务业进行整合，因为物联网的本质意义是把各种新技术应用于生活，为每日生活服务。其中主要应用到RFID技术、传感器技术、通讯技术、和云技术技术等。
生活涵盖方方面面，不是哪一家或者哪几家大公司能够全照顾到得，所以关键还是细心观察生活中的需求，只要在某一个小点上找到需求和好得创意，就可以做出一番大事。

我们身边的共享单车即应用了物联网技术，《物联网时代》将物联网定义为：“通过基于互联网协议的分布式云端，将所有的东西都互联起来。”其作者马切伊认为，物联网实际上并不是什么新的发明，它以不同的形式以及存在了10年以上的时间。

连接带来了时代的需求的变化，当世界上有十亿网民的时候，Facebook就自然的出现了。

如果你仔细地观察过去25年里的科技企业，你就会发现变化一直在发生。

每隔3-7年，企业就必须对它们进行重塑。那些错过了一次技术转型的公司如果能迎头赶上的话，那么还有可能重新恢复过来。而那些错过了两次技术转型的公司，则有可能已经消失了。如果你有兴趣的话，可以查看一下50年前标准普尔500强公司的名单，如果统计无误的话，截止到2017年，只有19%的企业现在依然存在。

当我们在网络上看着90后“佛系”“中年人”的话题捧腹大笑的时候，其实我们没有看到这背后透露着的真正原因是：90后们生活在“变的太快”的世界里，太多学习工作生活里的问题他的上一辈甚至前一代人都没有遇到过，他们的迷茫那么大，以至于有些人认为：至于以不变应万变才是“正解”。

而如果我们把这件事扩展的更大一些，无论我们的真实年龄如何，我们都注定属于将遭遇革命性变革的一代人。这也正是马切伊克兰兹(Maciej Kranz)将每一个商业领域正经历“革命性变革”的这一代人叫做“物联网一代”的原因。

什么是物联网？

一个相对繁琐的解释是：

物联网是互联网的一个延伸。互联网的终端是计算机（PC、服务器），我们运行的所有程序都是计算机和网络中的数据处理和数据传输，没有涉及任何其他的终端。而未来，所有物和物之间都可以实现互联。物联网能够让互联网连接对象使用嵌入式传感器进行数据收集和交换的网络，汽车，厨房电器，甚至心脏监视器都可以通过物联网连接。随着物联网在未来几年的发展，更多的电子设备将加入物联网的阵营。

而在《物联网时代》中，物联网有一个更为简单明了的定义，它是“通过基于互联网协议的分布式云端，将所有的东西都互联起来。”其作者马切伊·克兰兹是全球物联网专家，思科公司战略创新集团副总裁。在本书中，他基于思科的工作视野和在全球物联网行业一线的长期实践经验，从数十个他参与实施的物联网案例中，总结出4种已经获得验证的、可以快速回报的场景。顺带提一下，思科公司的主营业务就是物联网。

总的来看，物联网的本质还是互联网，只不过终端不再是计算机（PC、服务器），而是嵌入式计算机系统及其配套的传感器。在这个意义上说，物联网是一个很大的概念。如果单从学科上分解来看的话，它涉及到通信，信号处理，计算机视觉，自动化控制，电路系统，信息融合，无线自组织网络，MEMS传感器设计等等。

可以说，这是计算机科技发展的必然结果，为人类服务的计算机呈现出各种形态，如穿戴设备、环境监控设备、虚拟现实设备等等。只要有硬件或产品连上网，发生数据交互，就叫物联网。实际上，大数据概念最早的提出，也是因为物联网的兴起，传感器接入网络之后，大大增加了可以挖掘的数据量，网络上的数据不但包括社交网络这种来自用户的数据，还有了来自物理世界的数据。

物联网发展速度为什么这么慢？

正如马切伊在他的书中提到的那样，物联网实际上并不是什么新的发明，它以不同的形式以及存在了10年以上的时间。

它的本质便是上个世纪学术界开始兴起传感器网络、自组织及多跳网络（wireless sensor network, ad-hoc network, wireless multi-hop network）。RFID在智能物流上的应用只是最为基本的应用场景，当前的研究远比这个更为复杂。但是，受限于应用场景和技术实现的瓶颈，物联网的发展，其实无法像互联网那样爆发。

首先，现阶段的物联网应用基本都是“锦上添花”的东西，需求性并没有那么强，如可穿戴设备和智能家居，这也就是为什么很多智能硬件叫好不叫座的根本性原因；也正是因为这个原因，商业上也不会出现滴滴打车那样的持续性投入，这又反向钳制了这一技术的商业化发展。

其次，物联网技术上还有很多没有突破。最大的技术瓶颈可能在MEMS传感器的性能和无线传感网的设计实现上。

再有，就是目前在应用上还找不到突破。目前比较活的也就是智能硬件，无人机，工业物联网这块。但是离人类和互联网形成的应用需求还无法相比，目前还没出现。

最终，物联网应用的制约因素还是能源，物联网应用场景的扩展一直在等待电池技术的突破。所以，目前来说物联网首先会在那些对能量要求不是很高的方向首先取得突破，比如智能硬件和工业设备上。

总之，物联网的方向毋庸置疑有着广阔的发展前景，但是当前基础研究和相关技术还有待发展，因此看起来发展缓慢，甚至就是停滞，学术和商业界都在等待一个颠覆性应用可以让“物联网”来一次诈尸。

共享单车中的物联网技术

完全可以想象，物联网的技术前景是广阔的。

实际上，2016年底兴起的共享单车就是一个成功的物联网商业化作品。

看似简单的单车使用过程，包括了物联网技术，人联网技术（移动互联网），自动控制技术，GPS全球定位技术等多个技术领域。但是整体的技术实现并不复杂，并没有涉及到什么创新黑科技。

首先，一辆单车需要以下几样设备参与运作：

•单车上面的智能锁（这个是核心关键，包括了GPS定位模块，GPRS通讯模块，主控芯片，电控锁模块等）

•用户手中的手机和APP

•单车提供商的云服务器（平台）

关键的环节在于单车和云服务器之间的通讯，采用的是老旧的GPRS技术。为什么要用这种落后的2G技术呢？ 不使用LTE呢？答案很简单: 省钱省电覆盖好。

共享单车是典型的物联网应用场景，也能很好的克服我们之前说的物联网现存的耗能的问题。它对网络的要求并不是大数据量（它只需要很少很小的几条消息），而且它不需要速度很快（几秒钟的时延，完全可以忍受），它需要很低的功耗和很长的待机时间。

早期阶段，共享单车甚至依靠短信和云服务器进行通信，所以等待解锁的时间比较久，大约需要6-10秒。

还有一个小细节，不知道有没有人遇到过。我曾经用过一次支付宝旗下集成的一款市面上不太流行的单车品牌，扫码之后，手机提示我：锁没电了。这是我第一次意识到，原来单车的锁需要电！？

当然，正因为共享单车智能锁有这么多模块，所以它当然要耗电的。

为什么早期的单车骑起来特别累？除了一些材料和工学设计的原因，也是因为：你在充当人肉发电机。后来，为了改善用户体验，开始流行太阳能充电了。所以，越来越多的单车装上了太阳能发电板（如下图）。

经过过去一年半的迭代和升级，现在市面上所有的单车使用体验相比最早的那一批已经有了质的飞跃。

同时，近些年上市的一些空气净化器，穿戴设备以及家庭环境监控设备也已经完成了一代代的自我迭代和进化，在目前的消费场景下，服务着千家万户，这正是物联网技术未来商业化发展的一个缩影。

如何顺势借力风口，成为一名成功的物联网创业者或者职场精英？

BI Intelligence 预计：到 2020 年，地球上将有超过 240 亿的物联网设备，约为人均 4 台，当我们接近这个阶段时，60 亿美元将流入物联网解决方案，包括应用程序开发，设备硬件，系统集成，数据存储等。然而这些投资在 2025 年将产生 13 万亿美元的效益。

然而正如前面所说的，基于一些目前无法攻关的技术难题，它的商业前景也是复杂的，特别是对于创业者而言，这不是一个好消息。创业者大部分都是小公司，无论多么先进的技术，一旦市场成熟，目前的互联网大鳄公司都可以迅速投入数倍于你的资金，在非常短的时间内模仿你，超过你，压垮你。

而且，目前全世界范围内，也已经有多家物联网平台已经初具规模，比如Amazon Web 服务、Microsoft Azure、ThingWorx 物联网平台、IBM 的沃森、思科物联网云连接、Salesforce IoT 云、Oracle 集成云以及 GE Predix。

因此，物联网行业的创业者应该处理好两个问题。

首先，科技行业想突破垄断，对于微软和IBM这样的大企业而言，是技术积累。对于我们这样的个人或小团队而言，最好的方法是缩小目标客户群体，专注于某一个具体的领域或者攻关一项技术去解决某一个具体的问题。主动缩小目标客群的好处就是大企业不容易来抢市场，而你我们相对容易找到目标客户，最终说服他们买你的产品。

其次，以热门概念 *** 作以达到融资目的，而从不关心成本和收入是最错误的做法。

总结来看，就是组建一个相对小型的团队来维护一款小产品或者一个项目，这样可能反而容易成功，比如团队或项目被大公司收购。

如果你只是想成为一个工作体面收入又高的技术工作者和相关从业者，有一条相对明确的职业发展方向可以借鉴：学Java，去一家当地比较有名的计算机类企业应聘；取得一定成绩后，跳槽至国内一线物联网公司；3-5年后，有机会跳槽去国际一线企业在华公司应聘，如前面所说的这几个大型的物联网平台。如果在继续在里面服务几年，等到物联网技术真正实现商业化爆炸的那一天，你绝对已经可以斩钉截铁向别人介绍说：你好，我是物联网行业的资深行业顾问！就像我们前文提到的《物联网时代》作者马切伊先生一样。

就算不完全复制这条路，普通人想要搭上物联网这班车也不是没有可能的。毕竟，物联网的范围其实极其广泛。无论是大数据分析师、GPS定位还是井下探测，都可以算是物联网的一部分。只不过，程序猿是物联网现阶段发展时期，需求最大平均工资最高的工种而已。

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今后无论是互联网公司，还是传统企业，一切商业都将互联网化。这不仅因为互联网已经成为了国家战略,更是因为离开了互联网，人们和企业必将在未来社会中失去最强竞争力。 随着移动互联网和智能终端的兴起，企业信息化快速进入了移动互联时代。2014年我们领略到了移动互联网浪潮的威力，智能硬件、可穿戴设备、物联网、大数据、云计算、人工智能，所有这些技术元素拼装成了一组完整的新财富基因,每一个行业,每一个企业,都面临着一个选择：颠覆，或者被颠覆。
2015年,在“互联网+”概念的烈火烹油之下，企业移动互联的发展将迎来新契机。企业管理者们发现，员工手中的智能手机不仅能用来娱乐，同样还可以提升工作效率。前几年已经布局了移动信息化的企业不仅尝到了随时随地移动化管理的甜头,还积累了丰富的实践经验，而此前翘首观望的企业将开始尝试并规划适合自身企业发展的移动化战略，企业移动信息化必将大势所趋。
比如有些企业会在原有系统提供商的协助下,进行移动化的升级,这种方式虽然可以初步规避移动化风险,但众多的原有系统提供商，,也只能针对各自产品提供自己系统的移动能力的升级，无法着眼企业整体的移动化战略规划布局，势必造成移动应用功能零散，应用信息孤岛，无法真正发挥移动信息聚合的优势，阻碍了企业移动管理平台的创新。
更为头痛的是，因为企业移动信息化的分散实施，同时也造成了各种移动应用开发商、移动平台技术提供商、移动安全提供商、终端厂商、企业移动应用商店等供应链的庞大，企业对供应商的管理难度加大，系统运维管理更加复杂,技术标准不统一，逐而产生一系列的安全风险与管理隐患。
“互联网+”移动应用是终端技术、软件技术和网络技术共同进步的必然结果,也必将引领产业领域变革和创新,并带来囊括了人、各类智能生产设备和智能决策机制的移动生产力的诞生，其基础和驱动力是终端技术、软件技术和网络技术。移动生产力需要众多软件技术来支撑，而企业级移动平台技术就是其中最重要的一个，以烽火星空ExMobi为代表的企业移动信息化平台显然拥有更加广阔的市场发展空间。
一个可执行的企业移动化战略极需要一个成熟高效的标准化技术平台作为支撑,而这个平台需遵循统一的开发标准、管理标准、整合标准、安全标准,通过企业构建的标准体系,规范各个供应商的移动化工作,在满足逐步推进的情况下,依然保证移动信息化的聚合和创新优势,规范的后期运营维护服务,降低各应用运营维护成本。
借助第三方标准化的移动平台,企业移动化不容易受到在业务接口方面原有业务系统开发商的制约,尤其在大的运营商和大企业中更为明显。
总而言之，移动应用开发商、标准平台提供商、管理系统提供商等各有各的优势和长处，三者之间的相辅相成的合作关系将有助于企业拥有一个灵活、创新的企业移动化战略，让企业能够控制移动化成本，加强对移动化的控制。

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