为了从物联网中提炼更多的价值,企业应该尝试寻找一个大的、长期存在于市场中的物联网云平台合作伙伴。而机智云作为第三方物联网云平台代表,拥有超过10年、上万方案、千万级设备接入的物联网云平台建设经验,沉淀为工业级稳定、安全的AIoT云平台。平台采用微服务架构,在云端部署可自由组合的应用组件,实现设备接入与管理、海量设备实时数据分析,SLA高达999%,兼容主流通信协议。平台架构灵活,支持公有云、私有云和混合云部署,具备AI边缘计算能力,支持边云协同。平台提供横向扩展的能力,支持设备量的不断增加和设备接入后的各类应用。同时,平台遵循开放设计原则,企业可以基于API接口进行二次开发,平台OPEN API可打通企业管理系统,数据归属厂家。目前,机智云平台服务覆盖消费电子、工业智能、共享设备和智慧渔业等行业,能够根据行业属性为企业提供一站式的智能化解决方案。
物联网平台指AloT产业链中负责连接的网络,承担着将终端设备、边缘、云端连接起来的职责。随着AloT产业发展,物联网设备数量快速增加,设备种类、设备应用场景日益丰富,更灵活的无线网络连接能力将是市场的必然选择。
目前全球有超过 600 多家物联网平台,物联网平台参与主体数量有很多,主要可以区分为通信厂商、互联网厂商、IT 厂商、工业厂商、物联网厂商、新锐企业。每种类型平台功能特点略有不同。
通信厂商主要包括运营商和通信设备供应商。如ctwing物联网市场,联通物联,中移物联,主要特点是汇聚电信能力和互联能力,向合作伙伴提供统一规范的服务。以ctwing为例,将物联网与5G、AI 、边缘计算、区块链、大数据等新技术深度融合,并基于中国电信CTWing50打造的物联网一站式购物平台,成为中国电信物联网产业生态的汇集地,提供丰富的5G、芯片模组、应急消防、安防监控、追踪定位、智慧能源、智慧农业、智慧养老等细分行业的产品服务,为合作伙伴提供产品快速上架通达省市的渠道。
互联网厂商主要包括阿里巴巴、腾讯、百度、京东等企业,这类企业在生态构筑和 AI 技术上有优势。如阿里云提供云管边端等基础产品接入及技术赋能、行业解决方案合作与实施、软硬件销售、营销推广、需求对接等快速商业变现通道。
IT 厂商主要包括浪潮、IBM、中国通服等企业,这类企业在 IT 方面有深刻理解。如用友利用物联网、AI、数字孪生等技术搭建的平台,拥有精智物联平台、精智云盒、精智时序数据库YonTimesDB+流式计算引擎、精智数据魔方、精智工业大脑等产品。
工业厂商则包括富士康、三一集团、施耐德电气、西门子、徐工集团等工业企业为主,平台以工业垂直能力为主。如通用电气是连接机器、数据、人员以及其他资产,使用分布式计算、大数据分析、资产数据管理和 M2M 通信的领先技术,提供广泛的工业微服务,使企业能够提供生产力。
物联网厂商平台主要根植于物联网时代,为物联网而生的平台企业,主要包括创通联达、联想懂的通信、涂鸦智能、小匠物联、萤石云等。如联想采用互联网云平台架构设计,依托物联网、机器视觉识别等技术,接入感知设备采集用户侧数据,建立统一的数据中心和设备管理中心,形成统一的应用服务中台,提升了设备状态感知。
新锐企业大多由 IT、OT、CT 领域经验丰富的专家建立,往往专注在某个领域。如瀚云工业物联网平台面向制造业数字化、网络化、智能化需求,构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系,支撑制造资源泛在连接、d性供给、高效配置。
整个平台通常会包含四大部分: 物联网开发平台+(智慧生活应用 、产业互联应用)+市场运营+数据分析 。整个平台框架下的文章,我都会围绕这四大部分展开。
一、 物联网开发平台 :设备接入、消息通信、设备管理、产品开发、监控运营以及对行业应用的动态配置管理。开发者通过平台提供的接入指引、标准物模型、SDK、API、芯片模组,实现设备与云端、App终端的消息通信、设备的控制管理,实现设备智能、设备场景控制等,并可直接通过后台对设备进行OTA升级、设备监控诊断、日志分析等。
二、 智慧生活应用 。分为智能家居、电工照明、大小家电、运动健康、宠物与植物、安防监控、节能能源、户外出行等。主要通过App作为载体给到用户进行体验。App应用包括:设备控制(家、房间)、场景、内容(图文、视频、直播)、社交、商城、论坛、众测、会员等级、积分、帮助与反馈、产品百科、在线客服等大模块。
三、 产业互联应用。 物联网平台在为智慧校园、智慧楼宇、智慧酒店、智慧街道、智慧社区、智慧城市等等各领域的应用。其实就是普通硬件变成智能硬件以后,对各个领域造成的冲击,通过物联网平台系统,对所有智能设备进行分组、分群的统一管理、控制和监控,满足各种业务场景,并延伸出一些新的玩法和新的模式,让业务和场景变得更加智能和可控。
三、 市场运营。 面对C端用户、行业用户的市场运营能力构建,通过市场活动,用户运营对公域流量、私域流量的用户进行拉新、促活、转化、留存等。像通过用户画像、用户分群、用户标签等做用户精细化的管理,通过对细分用户群体 进行邮件营销、调查问卷、短信、App通知等做一些精准营销活动。
四、 数据分析 ,基于应用端(App、设备)的用户行为、 *** 作进行数据采集(采集的数据存储在数据中台)、数据分析,并通过多维度的用户标签管理,打造出全维度、多层次的用户画像;通过构建指标体系,结合用户属性、用户标签,构建出可拖拽、可自定义的统计分析报表。
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