物联网、大数据、人工智能之间如何深度融合？

物联网、大数据及人工智能都是近年来互联网行业比较火热的话题，三者之间具有非常紧密的联系。想探讨物联网、大数据及人工智能之间如何融合，首先需要了解其基本概念。

概念

1、物联网

根据百度百科的解释，物联网（InternetofThings，IoT）是一个基于互联网、传统电信网等的信息承载体，它让所有能够被独立寻址的普通物理对象形成互联互通的网络（万物互联）。物联网网络架构设计由感知层、网络层及应用层组成，分别实现数据采集、数据传输及数据应用的功能。目前，物联网已经广泛应用于智慧医疗、智慧环保、智慧城市、智能家居及物流等领域。

2、大数据

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，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的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据具有体量大（Volume）、及时性（Velocity）、多样性（Variety）、低价值密度（Value）及真实性（Veracity）的“5V”特性。

3、人工智能

人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。目前，人工智能正在改变各行各业的传统模式，作为人工智能分支的机器学习/深度学习已经广泛用于自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）、机器翻译及推荐系统等领域。

深度融合

物联网、大数据、人工智能三者之间相辅相成，可以形成一个闭环通路。物联网作为智能感知层，主要负责采集现场的数据并将数据上传至分布式数据库中；大数据作为数据存储层，将经过ETL处理后的数据保存到分布式文件系统（HDFS）或数据仓库（HIVE）中；人工智能作为应用层，可利用sparkml或tensorflow实现相关的机器学习或深度学习算法，对存储在HDFS或HIVE中的数据进行数据挖掘。

应用案例

目前，物联网、大数据、人工智能已经广泛用于智慧城市、智慧环保、智慧交通等领域。以智慧环保中的空气预警为例，首先，物联网可以作为智慧感知层，安装在客户现场的空气监测设备采集的空气质量信息通过网络传输数据中心；而后，利用大数据ETL工具（spark、hive）进行数据清洗并存储至分布式数据库/文件系统/数据仓库中；最后，利用人工智能相关技术进行大数据分析（sparkml、tensorflow），预测未来若干天的空气质量，并以此辅助进行科学决策及改善环境。

说到物联网，肯定是要与当今发展迅速的信息技术关联到一块，物联网是新一代信息技术的重要组成部分之一，同时也是当前快速发展的信息化时代的重要发展内容及阶段，它的英文名字是：Internet of things(IoT)，解释也可以通俗易懂点，就是物物相连的互联网组成了物联网。物联网凭借着只能感知、部分识别技术、通信感知技术等等技术广泛的应用于各种网络应用中，这样的发展也被称为世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网的核心是应用创新能力。所以把握好了用户的感受，以用户为核心那么物联网技术必定会有非常好的前景。
其实物联网技术不是对现在的技术加以翻新革命，而是通过对现有相关技术的综合运用，目前有很多大学已经开设了物联网相关专业，其实物联网专业是一个比较混杂的学科，涉及到计算机课程、通信技术课程、电子技术课程、测控技术课程等专业性较强的专业基础知识，可能有的学校会开设一些管理学和软件开发等方面的课程知识。相关专业也开设了有6-7年左右了，很多学校也专门制定了物联网人才培养方案，学生需要学习包括基础课程、计算机系列课程、信息与通信技术、数模电技术、物联网技术及应用、物联网安全、嵌入式等等相关技术，另外做物联网开发、IT开发的人员，都需要对外语能力有一定要求，因为很多产品芯片资料都是外文的，需要保证可以读得懂才行。另外，因为物联网专业是们交叉学科，涉及到的技术非常多，所以在本科阶段如果想深入学习这些知识的话难度很大，所以面对找工作来说不仅要求学历，而且技术深度专业方向、应用能力都是企业用人的标准。
物联网将是下一个推动世界高速发展的“重要生产力”，是继通信网之后的另一个万亿级市场。业内专家认为，物联网一方面可以提高经济效益，大大节约成本。我国也正在高度关注、重视物联网的研究，工业和信息化部会同有关部门，在新一代信息技术方面正在开展研究，以形成支持新一代信息技术发展的政策措施。
随着物联网技术的不断发展和市场规模的不断扩大，其已经成为全球各国的技术及产业创新的重要战略。美国提出“智慧地球”概念，引发全球物联网关注热潮，将物联网上升为国家创新战略的重点之一。先进的硬件设计制造技术，已经趋于完善的通信互联网络均为物联网的发展创造了良好的条件。目前，美国已经开始在工业、农业、军事、医疗、环境监测、建筑、空间和海洋探索等领域开展物联网应用积累。
我国就物联网发展也做出了多项国家政策及规划，推进物联网产业体系不断完善。《物联网“十二五”发展规划》、《关于推进物联网有序健康发展的指导意见》、《关于物联网发展的十个专项行动计划》，以及近期颁发的《中国制造2025》等多项政策不断出台，并指出“掌握物联网关键核心技术，基本形成安全可控、具有国际竞争力的物联网产业体系，成为推动经济社会智能化和可持续发展的重要力量。”在物联网发展热潮以及相关政策的推动下，我国物联网产业将持续保持高速增长态势，虽然增长率近年略有下降，但仍保持在23%以上的增长速度，到2015年，我国物联网产业规模已经超过7500亿元。预计未来几年，我国物联网产业将呈加速增长态势，预计到2020年，我国物联网产业规模超过15000亿元。
我国目前在物联网应用中的工业、医疗、交通、金融以及安防等方面都得到了相应的发展。当今很多的产品其实都离不开物联网技术，比如我们身边的共享单车、进出地铁站需要刷卡的射频技术、手机移动端的考勤管理软件、小米的智能家居产品等等都是物联网技术的产品。物联网产品就在我们身边，未来只要有人生存的地方就必定会有嵌入式产品、物联网产品存在，这些产品与人类是脱离不了的。
以上由物联传媒转载，如有侵权联系删除

云计算、大数据、物联网等这些技术都越来越智能化，如今，生活场景智能化在日常生活中经常可以看到，小到智能玩具机器人、扫地机器人，大到智能家电、自动驾驶汽车等。在未来的生活中，伴随着科技的发展，智能化全面普及将成为未来的必然趋势。全志科技，产品主要应用于汽车电子、智能家电等智能产品的芯片研发与设计企业，有什么投资的亮点值得我们重点去关注？下面让我们一起阐述。

在要开始分析全志科技前，芯片业龙头股名单我把已经整理好的分享给你们，点开即可了解：宝藏资料！芯片行业龙头股一览表

一、公司角度

公司介绍：全志科技主要是做智能应用处理器SoC、高性能模拟器件和无线互联芯片的研发与设计这方面的工作，主要产品为智能应用处理器SoC、高性能模拟器件和无线互联芯片，产品广泛适用于智能家电、车联网、机器人、智能物联网等多个产品领域。

粗略讲述完公司基础概况之后，我们一起研究看看公司独特的投资价值。

亮点一：提前布局汽车半导体，国内稀缺的车规级半导体供应商

各国纷纷支持新能源车发展，新能源车时育而生，随之而来的，也是一个智能电动车时代的到来。这个过程中，半导体芯片是核心，而汽车相关芯片与手机相关芯片存在明显的差别，汽车厂商对车规级芯片的安全性、可靠性、稳定性、良品率要求是非常严格的，只有获得门槛极高的AEC-Q系列认证的情况下，才能进去车规芯片供应链。

从2014年起，全志科技就开始摸索研制车规级芯片，已经收到了来自AEC-Q100的认证，成功成为了国内为数不多的车规级半导体供应商。以后，因为汽车电子化率+电动化率加速，针对汽车研发，公司也有成功更多，且对客户进行了导入，汽车半导体能够在公司未来的发展中起到关键作用。

亮点二：AIOT（人工智能物联网）行业爆发，公司撞上风口

于全志科技而言，不光有多年的技术积累，而且还有多元化产品布局，借着AI全面赋能，与多家行业标杆客户建立战略合作关系，并且在算法、算力、产品、服务等方面协同客户实行整合，促使AI语音、AI视觉应用的链条更加的完整化，让智能家电、智能监控和辅助驾驶等多种类AI产品实现量产计划，我们所合作的美的、格力、小米、石头科技等企业，在行业内都属于龙头企业。

随着万物互联、万物智能时代的到来，公司也将顺应时代发展，在未来可以充分获利从而踏入高速增长阶段。

出于文章篇幅考虑，剩下的全志科技的深度报告和风险提示，学姐都为你们整理好在此链接当中了，戳开即能领取：深度研报全志科技点评，建议收藏！

二、行业角度

AIOT领域：IDC研究数据显示，2020年全球物联网支出达到69047亿美元，其中中国市场占有率达236%。IDC预测，2025年全球物联网市场的人支持有望达到11万亿美元，年均复合增长率达114%，中国市场的占比也在不断提升，目前已经提升到259%，物联网市场规模处于全球地第一位。

汽车半导体领域：智能驾驶逐渐普及的热潮席卷而来，电子化率+电动化率提升已成汽车行业势不可挡的重要趋势，这期间，汽车半导体也将实现高速发展，从数据上来看，在半导体下游应用中，汽车半导体很大几率是增速最给力的部分。

总体而言，智能化是时代发展的必然，全志科技在智能化领域积极布局，以后将充分获利并得到飞速的进步，觉得公司未来的表现有望。不过文章具有一定的延后性，要是想更切实地了解全志科技未来的形势，直接进入链接地址，有专业的投顾帮你诊股，看下全志科技估值是高估还是低估：免费测一测全志科技现在是高估还是低估？

应答时间：2021-11-08，最新业务变化以文中链接内展示的数据为准，请

​

Startus Insights创新分析师对901个解决方案进行了详尽的分析，并提出了2020年及以后的十大物流与供应链行业趋势与创新。

来源/物料搬运商业评论

作者/Startus Insights

物流行业的趋势取决于在业务流程中实施技术驱动型创新所产生的重大变化。下一代物流管理解决方案正在朝着使全球供应链更加以客户为中心和可持续发展的方向发展。物流流程的自动化极大地提高了工作流程的生产率和效率。供应链的透明度和可追溯性的提高对于维持各个利益相关者之间的灵活动态关系至关重要。

下面的图说明了将对2020年及以后的公司产生影响的十大物流行业趋势。从建立自动仓库到跟踪快递和包裹，物联网（IoT）在该行业中扮演着重要角色。

支持人工智能（AI）的平台和解决方案不断学习一些繁琐的物流流程，以开始实现传统上手动任务的自动化。放宽关于无人机的法规及其用法，不仅可以促进最后一英里的交付，而且可以促进整个行业的机器人应用。

创新图：新兴的物流解决方案

物流行业正加速采用创新方式采用技术，以解决现有和新颖的挑战并提出新的用例。

随着客户期望的不断提高以及随着人们对产品种类和个性化服务的兴趣转移，物流和供应链部门面临越来越大的压力。物联网，先进的移动机器人以及支持人工智能和区块链的解决方案等新兴技术的飞速发展，导致公司在选择最合适的技术进行投资时面临两难选择。随着技术的不断发展，对于新兴公司要积极主动，尽早发现潜在的破坏性变化。

01

物联网

物联网是物理设备的连接，可通过互联网监视和传输数据，而无需人工干预。物流中的物联网可提高供应链各个环节的可见性，并提高库存管理效率。将IoT技术集成到物流和供应链行业中，可以提高效率，透明度，货物实时可见性，状态监控和车队管理。

Fleetroot – 车队管理

总部位于阿拉伯联合酋长国的初创公司Fleetroot为公司提供了物联网平台，以控制和管理其车队。Fleetroot通过提供油耗和浪费报告为车队经理提供燃油管理解决方案。该平台有助于监视车辆的性能，并使用车辆中嵌入的传感器和设备向系统发送严重警报。然后将数据与 历史 数据一起进行分析，以预测和计划车队的维护。Fleetroot还为货物运输提供路线优化和交付解决方案。

Ambrosus – 实时供应链可见性

伯利兹创业公司Ambrosus为食品和药品供应链行业构建了一个基于区块链的端到端物联网网络。该网络提供了用于分析传感器，分布式分类帐和数据库之间传输的数据的工具，以优化供应链。该平台可对整个供应链中的货物进行准确跟踪，从而通过利用区块链技术确保产品的质量和真实性。

02

人工智能

结合机器学习的AI算法可帮助公司积极应对需求波动。例如，基于AI的预测解决方案使管理人员可以计划供应链流程并找到降低运营成本的方法。自动驾驶AI和智能道路技术正在朝着交付服务自动化的积极方向发展。此外，基于AI的认知自动化技术带来了智能，可以自动执行管理任务并加速信息密集型 *** 作。

Insite – 需求预测

总部位于新西兰的初创公司Insite提供了基于AI的软件解决方案，用于价格预测，需求预测以及流程和流程的优化，主要满足消费品包装（CPG）和零售行业的需求。该软件提供了用于风险评估和需求预测的模块，以自动化过程决策和控制 *** 作条件。机器学习增强平台提供了实时收集和集成过程数据的工具。结果，经理们有能力在产品补货方面提供可行的见解。

Adiona – 工艺优化

澳大利亚初创公司Adiona开发了基于AI的优化软件即服务（OSaaS），使公司可以改善其物流流程并降低成本。Adiona的FlexpOps API通过解决车辆路线和相关挑战来优化静态和动态传递路线。

此外，该软件还可以通过使用机器学习技术预测需求，天气和交通状况等条件来支持车队随时间的决策。该解决方案还优化了劳动力需求并自动进行了重新部署。

03

机器人技术

将机器人技术集成到物流中可以提高供应链流程的速度和准确性，并减少人为错误。与人工相比，机器人可以延长正常运行时间并提高生产率。但是，机器人并不承担人类的工作，而是与他们一起协同工作以提高效率。诸如协作机器人（“ co-bots”）和自主移动机器人（AMR）之类的物理机器人用于在仓库和存储设施中拣选和运输货物。此外，软件机器人执行重复的，机械化的任务，从而为工人节省了时间。

Canonical Robots – 协作机器人

协作机器人与人工合作，提供帮助并提高物流运营效率。这些机器人可以在短时间内拾取，放置和包装货物，同时消除了潜在的人为错误。西班牙初创公司Canonical Robots创建了各种协作机器人来促进供应链流程。这些协作机器人具有6个轴关节，可促进模仿人类手臂的多种灵活性和运动。此外，这些机器人还可以帮助工人进行拣选和放置，码垛和包装 *** 作。

Actimai – 机器人过程自动化（RPA）

RPA提供了低级重复性任务的自动化功能，消除了人为错误，并降低了管理费用。例如，RPA软件执行的 *** 作包括发票处理，自动将信息存储在审计跟踪中以及自动执行采购订单的输入。Philippino初创公司Actimai通过利用AI和大数据来设计，部署，管理和优化RPA解决方案。初创公司的Actimai平台优化了软件机器人流程，以提供见解和分析以改进流程。

04

最后一英里的交付

从仓库或配送中心到客户的供应链的最后一步通常效率低下，并且还占了货物运输总成本的主要部分。最后一英里交付是物流中最重要的部分，因为它直接关系到客户满意度。但是，最后一英里的交付面临各种问题，包括由于交通拥堵，客户细微差别，政府法规和交付密度而导致的延迟。

Manna – 无人机

无人机交付解决了最后一英里的交通拥堵问题。无人机具有到达偏远地区的能力，从而减少了交货时间和成本。爱尔兰初创公司Manna凭借其航空级交付无人机机队向餐厅连锁店提供无人机交付服务。Manna的无人机能够在80米的高度以80km/h的速度飞行。

Pakpobo – 智能储物柜

智能储物柜使客户可以灵活地接收包裹，并减少了由于客户不在而导致退货的最后一英里的挑战。意大利初创公司Pakpobox提供适用于室内和室外条件的智能储物柜。Pakpobox具有多种智能储物柜配置，可针对各种情况进行自定义。这些智能储物柜还通过保护它们免受恶劣天气条件的影响，提供包裹安全性。此外，Pakpobox还提供温度控制的智能储物柜，用于存储易腐货物。

05

仓库自动化

仓库自动化通过减少人工干预来提高效率，速度和生产率。诸如自动导引车（AGV），机器人拣选，自动存储和检索（ASRS）以及放置墙拣选之类的拣选技术可降低错误率并提高仓库生产率。仓库需要结合高效的自动化技术来控制其运营物流成本。

Addverb Technologies – 自动导引车

仓库中的AGV集成有助于搬运货物的自动化。AGV代替了人工，以应对大规模加工大批量货物的挑战。印度初创公司AddverbTechnologies在Dynamo工作，这是一辆AGV，用于运输仓库中的各种货物。Addverb提供了带有不同导航系统的定制Dynamo AGV，包括激光，惯性，导线和磁条。而且，Dynamo在仓库中执行拣选 *** 作时需要的人力最少，甚至没有人工干预。

Exotec – 自动存储和检索系统

ASRS协助管理自动化仓库中的产品和物料存储，并提高了占地面积利用率，并且不需要人工 *** 作，从而降低了总体运营成本并提高了安全性。法国初创公司Exotec构建了自动机器人Skypod，以优化电子商务仓库。Skypod系统通过采用垂直存储方法来优化存储空间，将仓库中的高度增加多达10米。

06

区块链

区块链通过不可辩驳的分散账本系统提供安全性，并解决了紧迫的可追溯性和相关挑战。这为整个物流流程带来了交易透明性。此外，基于区块链技术的智能合约可通过减少检查点的处理时间来加快批准和审批速度。

Steamchain – 智能合约

总部位于美国的初创公司Steamchain提供了一个区块链平台，该平台使用其世界贸易物流（WTL）智能合约系统简化了付款流程。WTL智能合约通过提供所有交易的不变记录来实现B2B付款并防止欺诈。WTL智能合约除了消除货币转换成本外，还有助于最大程度地降低货币波动成本。

ShipChain – 货运跟踪

总部位于美国的初创公司ShipChain建立了一个物流平台，该平台利用区块链技术来支持端到端的运输流程。该平台允许所有利益相关者在其流通中的每个步骤中跟踪装运位置。该平台还使用加密的公共分类账更新有关预计交货时间的信息。交付完成后，将文件的影印本上传到平台中，从而提高了运输中货物的可见性和透明度。

07

大数据与数据分析

数据分析为提高仓库生产率，绩效管理和物流资源的最佳利用提供了可行的见解。从监视位置和天气以及车队时间表获得的数据有助于优化路线和交付计划。市场数据分析支持进一步优化供应商价格，库存水平以及生成风险管理报告。此外，高级分析还提供了有助于识别异常的见解，并提供了预测性维护解决方案。

Nautilus – 绩效管理

美国Nautilus Labs公司提供AI解决方案，以帮助海运公司减少油耗并提高运营效率。Nautilus的软件分析 历史 航行数据并预测最佳速度和油耗。基于云的平台还生成船只性能数据，此后可帮助优化燃料成本。

FACTIC – 规范分析

总部位于美国的初创公司FACTIC提供一个SaaS平台，可为食品和饮料行业提供预测分析解决方案。FACTIC利用数据挖掘和AI技术来分析内部和外部来源的数据以预测未来的销售。该平台可预测需求偏差并做出以数据为依据的决策，以实现自动化采购。该平台还提供了通过采用自动补货来优化库存的工具。

08

云计算

针对物流公司的基于云的SaaS解决方案允许按需付费模式，这些模式所需的资金投入很少。这样可以最大程度地降低维护IT基础架构的风险和成本。基于云的物流解决方案还解决了通信障碍，并允许公司以安全的方式进行协作和共享数据。此外，云集成允许从管理系统收集数据以分析整个物流流程。最后，与云集成的物流提供了通用的可访问性，并且不限于任何物理空间。

Linker – 云平台

波兰初创公司Linker在B2B云实现平台上工作，该平台为电子商务公司和第三方物流（3PL）参与者提供物流服务。该平台提供了在数字化运输的同时增强产品标签和交付服务的工具。链接器提供用于在仓库和交付设施中实现的工具。该平台解决方案还采用了现收现付模式。

Alpega – 云TMS

比利时初创公司 Alpega创建了基于云的SaaS Inet运输管理系统，以满足端到端的运输需求。该软件解决方案使制造商与广泛的物流供应商网络之间可以进行实时通信。

在Inet电子TMS自动化物流流程并整合运输需求成一个单一的系统。该软件解决方案还通过移动应用程序提供了对货运的跟踪。该云平台允许Alpega每季度向客户发布升级的软件，而每年更新周期之后的本地软件则没有这样便利。

09

自动驾驶 汽车

通过消除驾驶时的人为错误，自动驾驶 汽车 可提高车辆安全性并安全地运送货物。它们旨在全天候工作，因此提高了首英里和最后一英里交付的效率。此外，无人驾驶 汽车 通过使用长途路线的装卸计划技术提高了燃油效率，减少了交通拥堵，并通过利用AI增强技术来优化了行驶路线。

Spring – 自动驾驶车队

德国初创公司Spring提供了SpringX1，这是一种自动驾驶的多用途车队，用于通过可预测的智能系统运输货物。Spring的自动驾驶 汽车 配备了可用于多种应用的模块化拖车。这些模块可根据其应用（例如移动储物柜，食品和货物交付）进行定制。

Mars Auto – 自动驾驶 汽车 软件

韩国初创公司Mars Auto开发了自动驾驶 汽车 软件，以提供无人驾驶运输。基于AI的软件提供了用于绘制环境图，控制和引导车辆到正确的货舱的工具。该软件可帮助货运公司以高效，可靠和安全的方式运送货物，而无需人工干预。

10

柔性物流

柔性物流使公司能够在需求波动期间更高效地处理供应链运作。根据市场需求，它有助于按需扩大或缩小供应链运作。d性物流从而解决了供应链公司面临的挑战，包括船只利用率不足，仓储限制和库存过多。

Shorages – 按需仓储

总部位于阿拉伯联合酋长国的初创公司Shorages是一个B2B按需仓储市场，为中小企业（SME）服务。Shorages可帮助公司从广泛的网络中查找短期仓储需求。一方面，该平台允许所有者出租仓库中未使用的空间以满足短期需求。另一方面，他们为客户提供按使用量付费和按需存储和配送服务。

GlassWing – 按需送货车

印度初创企业GlassWing提供了各种按需货运的商用车辆。该GlassWing平台形成的物流服务网络与运输连接货主。该初创公司还提供诸如实时跟踪，路线优化，货运安全定制报告，实时警报等解决方案，并通过利用支持AI的技术帮助降低货运成本。

这对物流公司意味着什么？

这项针对物流行业10个趋势的研究概述了创新领域，这是我们在分析中发现的内容的表面。物流即服务，云物流，数字标识符和增材制造都是必将以一种或多种方式对物流公司产生重大影响的领域。尽早发现可以在您的业务中实施的新机会和新兴技术，对于获得竞争优势并成为行业领导者来说，有很长的路要走。

来源/物料搬运商业评论

作者/Startus Insights

---