物联网是怎什赚钱的

物联网是怎什赚钱的,第1张

物联网是怎什赚钱的

物联网是一个行业的统称,比如说汽车、水稻、网际网路等行业一样。
只有中国人民银行才有货币发行权,其他任何企业说发行货币的都是传销骗子。
发行原始股也不会随便这样来发的,需要专业的证券公司来 *** 作,其他个人说交钱可以给原始股的基本是传销骗子。
如果有人说这个是原始股货币送积分要个人资讯什么的,基本可以确认是传销。
看到请点赞让更多人看到,防止上当受骗。

网际网路是怎么赚钱的?

中国的网际网路有几类一类是靠搜寻引擎来实现收益的如百度、360、搜狗等,这一类搜寻巨擘的收入来源有一下几种途径:1、由于现在人们上网都要通过浏览器,百度早期虽然没有浏览器但是10多年前网际网路在中国刚起步时中国规模比较大的只有2家:李彦巨集的百度和周巨集祎(现在的360老总)的3721,但是3721当时太流氓导致网民放弃了3721选择了百度,百度成为搜寻界的老大。当时ie是世界最大的浏览器,那个时候也没有太多的选择,只要网民上网ie也就只能跳转到百度的首页,使得百度成为了虽然没有浏览器且是中国最大的搜寻大佬,由于他的垄断地位,为了能找更多的钱,他采用了一些现实中的挣钱渠道;卖广告位,你只要到百度的好123去看看你就知道了只要是在百度首页的都是一些大企业,他们的广告少则几千万动辄过亿,一般的中、小企业你想都别想。你算一下一个广告位我给个列子:如“淘宝网”里这3个字连结一年在百度的广告费至少几千万。360公司也是这样,不过他的广告费没有百度高,毕竟他只有百度的1/3的规模。2、竞价排名。你要想在百度首页的位址列搜寻词语的话如:“云南旅游”,会出现不计其数的搜寻结果,排在前面的都是出价高的,特别是热词,像有的词点一下20多块钱就不在了,就是这么一群人养著百度。竞价排名使得百度声名狼藉从原来的80%份额,减到现在的60%。第2类网际网路企业是靠收起租金和手续费来挣钱的如淘宝、天猫、58同城等。现实中的商铺搬到虚拟世界中,这是阿里巴巴老马的一大创新,当他要搞网上商城时别人都认为他疯了,可是他先搞了阿里巴巴又搞了淘宝,短短几年间网上交易达到上万亿,原来到淘宝做生意的人不收钱等到淘宝做大了,比实体店都还要好,人人争相到淘宝来做生意,老马开始收那些店家的租金了,不进收租金还要收交易的手续费(支付宝)。后来老马也收广告费。第3类;京东、苏宁靠吃差价来找钱,低价拿来高价卖给顾客。总结起来网际网路靠:广告、竞价排名、收租子、吃差价挣钱

物联网怎么赚钱

很好赚钱的,你可以做沃腾物联网络卡代理,或者是投资智慧穿戴、智慧家居等产品

物联网是个很大的范畴,你可以经营一个范围,例如智慧家居,智慧交通等。

网际网路是怎么赚钱的啊?

可以有自己的产品,或者网站做好了,有了一定的使用者了就会吸引广告商或厂家跟经销商来投广告了

学习物联网赚钱靠谱吗?

360行,行行出壮元
只要你肯努力,在哪里都可以发展?
那你种菜也可以发展,为什么在网上玩手机也不能发展的?
靠不靠谱就要,看你的知识啦!
你不懂网路,又想快速赚到钱,是不可能的
比如说你刚刚玩网路,就想赚到钱,你必定失败,投多少输多少
要是你要在网上发展 的话,那随便开个店涨人气。

浅谈智慧硬体和物联网市场,赚钱的机会都在哪

现阶段这两块赚钱的机会很多 智慧硬体能提供的一体化是目前传统企业转型的关键服务 许多小的传统企业甚至大的厂商没有这方面的技术 而随着物联网的发展 企业如果不跟进产品很可能在短时间内就被淘汰 因此解决方案是唯一的选择
再者是产品 目前C端使用者接受能力越来越强 面对各类协议的智慧家居产品已经不再惊讶 甚至他们都已经懂得wifi跟zigbee的优劣势 智慧家居作为物联网最为典型的案例 是最容易走进百姓家里的 伪需求也是一种需求表现

个人怎么去做物联网赚钱

首先,物联网是一个行业,而且物联网的市场是非常巨大的,如果说个人怎么赚钱的话,那么可以考虑以下几点。

涉及到一定的专业技术类

例如,智慧家居的安装,这些需要搭建物联网平台,其实有点类似现在的网际网路的网管,需要搭建系统,所以需要对物联网知识有一定的了解和认识。

硬体销售

这种其实和传统的生意是差不多的,只是售卖的商品变成了物联网的硬体商品了而已。

打工

去一些物联网公司,硬体,方案,软体,打工也是能够赚钱的,而且现在行业发展阶段处于初步,如果随着技术和各个领域的成熟,物联网人才也会非常的受欢迎。

当然还有其他的行业赚钱的,不过适合个人的,可能以上比较合适。

发掘科技一家专业的物联网硬体方案公司:发掘科技

物联网是啥?

物联网是新一代资讯科技的重要组成部分。其英文名称是:“The Inter of things”。由此,顾名思义,物联网就是物物相连的网际网路。这有两层意思:第一,物联网的核心和基础仍然是网际网路,是在网际网路基础上的延伸和扩充套件的网路;第二,其使用者端延伸和扩充套件到了任何物品与物品之间,进行资讯交换和通讯。物联网就是“物物相连的网际网路”。物联网通过智慧感知、识别技术与普适计算、泛在网路的融合应用,被称为继计算机、网际网路之后世界资讯产业发展的第三次浪潮。物联网是网际网路的应用拓展,与其说物联网是网路,不如说物联网是业务和应用。因此,应用创新是物联网发展的核心,以使用者体验为核心的创新20是物联网发展的灵魂。
中国物联网校企联盟将物联网的定义为当下几乎所有技术与计算机、网际网路技术的结合,实现物体与物体之间:环境以及状态资讯实时的实时共享以及智慧化的收集、传递、处理、执行。广义上说,当下涉及到资讯科技的应用,都可以纳入物联网的范畴。
根据国际电信联盟(ITU)的定义,物联网主要解决物品与物品(Thing to Thing,T2T),人与物品 (Human to Thing,H2T),人与人(Human to Human,H2H)之间的互连。但是与传统网际网路不同的是,H2T是指人利用通用装置与物品之间的连线,从而使得物品连线更加的简化,而H2H是指人之间不依赖于PC而进行的互连。因为网际网路并没有考虑到对于任何物品连线的问题,故我们使用物联网来解决这个传统意义上的问题。物联网顾名思义就是连线物品的网路,许多学者讨论物联网中,经常会引入一个M2M的概念,可以解释成为人到人(Man to Man)、人到机器(Man to Machine)、机器 到机器(Machine to Machine)。从本质上而言,在人与机器、机器与机器的互动,大部分是为了实现人与人之间的资讯互动。
物联网是指通过各种资讯感测装置,实时采集任何需要监控、连线、互动的物体或过程等各种需要的资讯,与网际网路结合形成的一个巨大网路。其目的是实现物与物、物与人,所有的物品与网路的连线,方便识别、管理和控制。其在2011年的产业规模超过2600亿元人民币。构成物联网产业五个层级的支撑层、感知层、传输层、平台层,以及应用层分别占物联网产业规模的27%、220%、331%、375%和47%。而物联网感知层、传输层参与厂商众多,成为产业中竞争最为激烈的领域。
在市场应用方面,2011年从整体来看,占据中国物联网市场主要份额的应用领域为智慧工业、智慧物流、智慧交通、智慧电网、智慧医疗、智慧农业和智慧环保。其中智慧工业占比最大,为200%。
产业分布上,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之首。
于此同时物联网的提出为国家智慧城市建设奠定了基础,实现智慧城市的互联互通协同共享,《计算机学报》刊发的《物联网体系结构与实现方法的比较研究》一文对其体系结构、实现方法进行了分析介绍。
2012年我国物联网产业市场规模达到3650亿元,比2011年增长386%。从智慧安防到智慧电网,从二维码普及到智慧城市落地,作为被寄予厚望的新兴产业,物联网正四处开花,悄然影响着人们的生活。随着我国物联网产业发展迅猛的态势和产业规模丛集的形成,我国物联网时代下的产业革命也初露端倪。从具体的情况来看,我国物联网技术已经融入到了纺织、冶金、机械、石化、制药等工业制造领域。在工业流程监控、生产链管理、物资供应链管理、产品质量监控、装备维修、检验检测、安全生产、用能管理等生产环节着重推进了物联网的应用和发展,建立了应用协调机制,提高了工业生产效率和产品质量,实现了工业的集约化生产、企业的智慧化管理和节能降耗。
随着物联网技术的研发和产业的发展,预计2013年中国物联网市场规模将达4896亿元,到2015年,这一规模将达到7500亿元,发展前景将超过计算机、网际网路、行动通讯等传统IT领域。作为资讯产业发展的第三次革命,物联网涉及的领域越来越广,其理念也日趋成熟,可定址、可通讯、可控制、泛在化与开放模式正逐渐成为物联网发展的演进目标。而对于" 智慧城市"的建设而言,物联网将资讯交换延伸到物与物的范畴,价值资讯极大丰富和无处不在的智慧处理将成为城市管理者解决问题的重要手段。

物联网分为私有物联网及公共物联网是根据什么来分类的

私有物联网(Private IoT):一般面向单一机构内部提供服务;
公有物联网(Public IoT):基于网际网路(Inter)向公众或大型使用者群体提供服务;
社群物联网(spaqiot):向一个关联的“社群”或机构群体(如一个城市 下属的各委办局:如公安局、交通局、环保局、城管局等)提供服务;
混合物联网(Hybrid IoT):是上述的两种或以上的物联网的组合,但后台有统一运维实体。

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。

行业主要企业:大富科技(300134)、梦网集团(002123)、共进股份(603118)、胜宏科技(300476)、润和软件(300339)、立昂技术(300603)

定义

所谓“物联网”(Internet of
Things,IOT),又称传感网,指的是将各种信息传感设备,如射频识别(RFID)装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等种种装置与互联网连接起来并形成一个可以实现智能化识别和可管理的网络。

早期的物联网是指依托射频识别技术的物流网络,随着技术和应用的发展,物联网的内涵已经发生了较大的变化。现阶段,物联网是指在物理世界的实体中部署具有一定感知能力、计算能力和执行能力的各种信息传感设备,通过网络设施实现信息传输、协同和处理,从而实现广域或大范围的人与物、物与物之间信息交换需求的互联。物联网依托多种信息获取技术,包括传感器、射频识别(RFID)、二维码、多媒体采集技术等。物联网的几个关键环节可以归纳为“感知、传输、处理”。

物联网行业发展前景及趋势分析

1、产业物联网占比逐渐上升

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、市场规模不断增大

目前,物联网在全球呈现快速发展趋势,欧、美、日、韩等国均将物联网作为重要战略新兴产业推进,但在繁荣景象背后却仍存在着众多阻碍发展的因素。其中核心标准的缺失,尤其是作为顶层设计的物联网参考架构等基础标准目前仍处于空白,基于争夺物联网产业主导权,各国对国际标准方面的竞争亦日趋白热化。

新冠疫情对于物联网行业来说犹如达摩利斯之剑,一方面疫情导致全球技术供应链出现一定的停滞期,另一方面疫情助推中国物联网的渗透。2020年无人工厂、无人配送、无人零售、远程教学、远程医疗等“无接触经济”的爆发均离不开物联网技术的支撑。综合多方面的情况分析,前瞻认为未来5年中国物联网的发展将保持高速增长,到2026年市场规模超过6万亿元。

以上数据参考前瞻产业研究院《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》。

说起物联网(Internet of Things, IoT),估计很多人都耳熟能详,因为我们早就在各种各样的媒体中看到过好多次这个名词了。

按照中国传统观点,万物实际上是有着天然的联系的,那么人类为何又要画蛇添足般地再把他们连接起来呢?原因很简单, 万物的天然联系是依靠的自然规律,而人类并不能控制他们,而物联网让万物以人类的意愿进行连接,从而让人类可以控制他们 。物联网,无非是又一个人类征服和控制自然的尝试而已。只要万物能够互联并且通过有效的手段在需要的时候知道他们的状态,从而采用有效的手段进行干预,那么人类就有了对万物的相当程度的控制权。

这给了人们很大的想象空间,因此,也吸引了大量的淘金者,试图分享这样一块看起来巨大无比的蛋糕。 但这么多年来,现实并不乐观。

根据我的了解——可能并不准确——我感觉物联网现在处于一个比较尴尬的阶段。 一方面,物联网的呼声很大,人们寄予很大的期望;但另一方面,市场的反响并不热烈,本来应该跟人们的生活息息相关的物联网,似乎在现实中并没有被人们所感知。我观察到的现实就不很乐观。 算得上物联网的智能家居曲高和寡,国内力推的NB-IoT雷声大雨点小,LoRa使用的主流频段在国内被事实上禁用, Zigbee等覆盖范围过小……

在这里,我想梳理一下物联网在国内发展的现状,以便于更好地定位和找出问题所在。

物联网可以看做是互联网的升级版本,传统的互联网连接的是人;物联网不光连接人,还要连接物,除了人类的互动外,还需要让人能够更好地把控物。 人是自带智能的,所以传统的互联网的重点在于连接,只要有连接,人们就会互动,产生内容等,对网络的智能要求就不高;但物联网连接的是物,物本身不具备智能, 需要通过人来控制或者智能系统来自动控制。

物联网也是近十年来出现频率很高的智慧某某(例如智慧城市,智慧楼宇,智慧园区,智慧安防等)的基础设施。 什么是智慧?我认为就是能够根据某个特定的需求和目标,自主动态调节现有状态的能力 。这需要至少有两个部分构成,一是要有数据分析和处理的“大脑”部分,二是要有数据收集和指令执行的“躯体”部分。 我们往往把狭义的躯体部分作为狭义的物联网, 也可以称为物联网10, 实现了物体的初步连接和数据收集和反馈能力,但这套系统要想实用,实际上离不开人,因为数据的分析和控制指令的下达还是需要人来做;而大脑+躯体才是真正智慧的物联网,在我看来这才是能够给人类带来很大便利的物联网,才具备大范围应用的技术基础, 可以把这称为物联网20。

现阶段的物联网还是停留在由人控制的阶段,也就是10时代,这个阶段对数据的处理存在瓶颈,因此,并不适合复杂的应用,也不适合大范围使用。因此我们可以看到,应用比较广泛的应用也就是那少数的简单应用,如抄表、环境监测、家电控制等。云计算、大数据、机器学习、人工智能等技术是近几年的IT领域的热点,进展也非常迅速,他们的发展为物联网向20阶段进化提供了坚实的基础。

我们日常生活,现有的已经足够很好地满足人们的需求了;物联网,只是人们对更高生活水平的追求的产物,并且不是必需的;对于非必需品来说,要想普及需要足够的性价比或者就索性走高端路线。但从目前的物联网市场看,由于缺少比较成熟的家用物联网方案,因此并不能大规模使用,这导致物联网应用起来成本比较高,在家居中只有高端住宅才可能会使用,占比很少,家居物联网在这种初级阶段必须得要走高端路线,当然这也符合很多新事物的初始状况特征。

物联网在工商业中也有一些应用,例如RFID领域,我们已经可以在一些商店中看到。其他还有很多物联网项目,多数隐藏在智慧某某的名头之下,现阶段,只要是冠以智慧的项目,其造价一般会令人咂舌。 因此,在性价比不高的情况下,人们使用他的积极性自然不高了。

中国运营商去年决定要大力推广NB-IoT,他们试图提升性价比,因此希望设备和解决方案提供商们能够以较低的价格提供相关产品,由于其体量,确实有部分供应商愿意以接近成本价的价格向其提供产品;但即使是这样,愿意使用的用户也不多,这让供应商的积极性大大降低,因为根本就无利可图。也因为此,NB-IoT的这一波推广活动实际上到目前看来是比较失败的。

从连接介质来看,物联网分为有线和无线两种,考虑到实际部署的难度,无线方式显然更有机会会成为主流的连接方式。

从终端和因特网连接关系来看,物联网也可以划分为两种方式:一种是直接和因特网连接,例如NB-IoT、2/3/4G蜂窝网络、eMTC等; 另一种是通过网关间接和因特网连接,例如LoRa、SigFox、ZigBee、BLE、WiFi等。不同的协议都是针对不同的应用场景设计的,因此在实际使用中都有其优缺点。例如我们常用的WiFi,要保证速率和可靠性,因此覆盖距离不够长,连接不可靠; NB-IoT主要用于低速率物联网应用,能够直接联网,但速率低, 用户连接数少; LoRa的覆盖比较广,但速率低,用户连接数也有限制……

因此,实际部署时需要根据不同的应用场景选择不同的技术、标准以及相应的设备,而在现场实施的时候又会有很多意想不到的困难。无线部署也需要做网优等工作,对实施人员的要求比较高。 这些都增大了物联网的部署难度。

由于物联网一般使用无线技术,那么频谱资源就是物联网的一个非常核心的资源。频谱资源时稀缺的,因为有太多的地方需要这类资源。例如我们的移动电话、微波通信、卫星通信、应急通信、无线WiFi等等。这些资源由于其稀缺性,需要统一的规划。而这在不同的国家也面临着不同的状况。

例如现在比较火热的LoRa,阿里巴巴、腾讯等互联网企业刚刚加入该标准联盟,结果国家的新的频谱规划就给予他们致命一击,LoRa所使用的sub-1G的频谱资源实际上是不开放的。

目前在全球,唯一明确的民用频段就是24GHz,也就是WiFi、蓝牙等使用的频段。但这个频段的问题是与低频段的无线电波相比,越障能力比较差,因此覆盖能力不强。而又由于太多的民用无线设备都是用这个频段,导致这个频段的信号比较“脏”,收到的干扰比较大。 现有的使用这个频段的蓝牙、WiFi协议本身也是为了IP宽带连接而设计的,专注于速率,所以也导致覆盖范围一般不超过100米,并且连接数量有着很大的限制。 因此,要想避免频谱资源的政策风险,就只能使用24GHz这个频段 ,那么如何在这样的情况下增加无线覆盖的范围,提升覆盖距离,就是物联网公司需要解决的一个大问题。

比较有实际应用意义的物联网的规模需要达到一定的程度,也就是终端要足够多,很多地方并不具备电源接入的条件,那么就需要终端的功耗要足够低或者索性无源。

无源当然是最佳的方式,目前的解决方案是要加储能电路,但这种电量非常微小,在现有的技术条件下,覆盖范围和传输能力都受到严重的制约,只能适应很少的一部分场景。因此,大多数情况还是需要有源的终端,这就需要功耗尽可能地低了。 功耗问题可能是目前物联网面临的主要问题之一。

例如在智慧停车之类的项目中,有部分方案是用NB-IoT实现的。这个标准由于使用了蜂窝技术,只有运营商具备掌控的能力,所以电信运营商和设备商都非常有热情去推广,也号称一块电池可以用十年,看起来功耗似乎很低,但那是有前提条件的,就是它平时处于睡眠状态,每天主动醒来一次上传一次数据,在这样的情况下才可能坚持十年。 但用于停车就得频频被唤醒,因此在这个场景中使用就非常耗电。根据实际使用的经验,差不多5个月左右就得去更换电池了。这带来极大的维护工作量,而且电池的成本本身也非常高。因此,至少在停车这种方案中,NB-IoT并不是一个好的选择。如果用LoRa呢?在停车中也有应用,表现好一点,能够达到一年多的使用时间而不用换电池。而一般里面模块和芯片的寿命在5年以上,也就是说,在终端设备的生命周期里,需要更换多次电池,每一次更换电池实际上跟新开工一个项目工作量差不多多少。因此,我们不能说这种状况是令人满意的。

所以,如果能够解决有源终端的功耗难题,不光可以大大减轻日后的维护工作量,还可以大大降低终端的成本,这是因为在实际应用中,电池是物联网终端的主要成本之一。

技术本身是没有国界的,但遗憾的是我们并不生存在一个理想的世界里,我们的现实世界依然存在着各种各样的利益群体,有的时候出于自身利益的考虑,作为体现现代竞争力的物联网技术就要受到一些因素的制约。国家就是一个典型的利益群体,而国家安全往往是这个群体的最高利益之一。信息安全是国家安全的一个重要方面,物联网搜集各种各样的信息,这些信息有的时候就是非常机密的情报,不方便被其他利益团体所获知,因此,在物联网标准方面,在一开始就要注意这个方面。

LoRa是美国公司Semtech所提出的一个物联网标准,也是目前比较主流的标准。这个标准对标的是SigFox——一个欧洲的私人公司封闭的物联网标准,但SigFox用自己的标准建了一个覆盖很广的网络,对外运营物联网业务,可以叫做物联网供应商;而LoRa是半开放的标准,允许用户使用这种技术进行模块和终端产品的开发,并用这些产品组建自己的LoRa物联网,虽然相比于市场上主流的其他方案,看起来价格并不贵,但标准、芯片等核心部分过分集中于美国的供应商Semtech上,在特定的时候这就是一个很大的风险。

因此,无论是物联网方案提供商、物联网产品开发商,还是用户,在选择物联网标准的时候要考虑到这个问题。当然,对于小规模的民用应用,采用什么标准问题不大,但对于军用、大规模应用来说,不考虑这个因素将可能让投资全部打水漂。 最近的无线电频谱的一个征求意见的文件就让某国外标准被判了死刑,即使我们最大的两个互联网公司刚刚加入了这个阵营也是无可奈何。

NB-IoT是中国特别是运营商和设备提供商力推的标准,但它的问题在于功耗较高、用户容量有限,所以,在很多场景里并不适合。因此,中国还需要更多的物联网标准,来补充NB-IoT的不足。

云从 科技 7月20日成功过会,在与旷世 科技 、商汤 科技 和依图 科技 "AI四小龙"的上市比拼中率先上岸,公司也因此成为科创AI第一股。2018-2020年云从 科技 累计亏损2684亿元,此次在科创板公司募集资金375亿元,科创板的上市也意味着公司可以缓解常年亏损带来的资金压力。

AI公司赚钱太难了。相关报告显示,全球近90%的AI公司处于亏损状态,10%的赚钱企业基本是技术提供商,中国AI产业链中90%以上的企业也同样处于亏损阶段。AI四小龙无一例外全部亏损,而且一个比一个能亏,比如依图 科技 2017-2020H1累计亏损7268亿元;旷世 科技 2017-2020Q3期间累计亏损1306亿元。商汤 科技 IPO不太顺利,有消息称公司将于8月份向港交所提交申请。虽然目前不清楚商汤 科技 亏损多少,但公司与云从 科技 一样,也是亏损的状态。

为什么AI公司赚钱这么难?

云从 科技 主营业务是为客户提供高效人机协同 *** 作系统和行业解决方案,前者是凭借自主研发的人工智能核心技术打造了人机协同 *** 作系统,通过对业务数据、硬件设备和软件应用的全面连接,把握人工智能生态核心入口,为客户提供信息化、数字化、智能化的人工智能服务;后者是基于人机协同 *** 作系统,赋能智慧金融、智慧出行等应用场景,为更广泛的客户群体提供以人工智能技术为核心的行业解决方案:

报告期内公司向客户提供基础 *** 作系统、基于人机协同 *** 作系统的应用产品和核心组件以及技术服务,其中基础 *** 作系统是可以直接销售给客户的,一般交付给具有研发能力的企业和第三方软件厂商,由客户二次开发后投入使用。公司提供的 *** 作系统有智能云平台、视图汇聚分析平台、融智云平台和集成生物识别系统,基于不同的功能,面向物联网、政府、公安等城市治理和金融、商业等不同应用场景:

值得注意的是如果客户前期没有购买云从 科技 *** 作系统,则公司向客户销售 *** 作系统和应用产品,保证相关应用产品有效运行。核心组件是基础 *** 作系统内可以独立交付的功能模块,通常是封装了核心AI能力的软件包,主要交付给研发实力强、对软件管控要求较高的客户,由客户集成到其自由系统中使用,基本不涉及进行定制化开发。技术服务主要是人机协同 *** 作系统在软件产品销售以外的服务,包括公有云服务、风控服务和智能化运维服务。

成立至今云从 科技 人机协同 *** 作系统及应用产品相继经历了初步推进人机协同 *** 作系统内核沉淀的V10、综合多类业务场景的基础 *** 作系统V20和升级人机协同 *** 作系统V30三个阶段,实现了智慧金融、智慧治理、智慧出行和智慧商业四个重点领域的基础 *** 作系统的整合。公司的V40版本则是升级了智慧治理领域的融智云平台和智慧金融领域的集成生物识别系统,通过AI技术优化系统的运行效率和用户体验:

在系统层上云从 科技 开发了面向不同领域的基础 *** 作系统,通过系统和组件的方式将AI技术赋能应用场景。2014年以来旷视 科技 便开始了Brain++这一AI生产力平台的研发,覆盖从数据生成、清洗、预处理、标注和存储到算法架构设计、实验环节设计、训练环境搭建,再到训练、加速、模型评估和产生模型以及模型分发、部署应用全流程。Brain++集成了包括深度学习框架MegEngine(天元)、深度学习云计算平台MegCompute和数据管理平台MegData,将算力、算法和数据能力融为一体,作为AI基础设施,实现从算法生产到应用的全流程化和规模化供给:

旷视 科技 的Brain++平台相比云从 科技 的 *** 作系统+组件的模式,不同之处在于将算力、算法和数据进行融合,实现了AI的全流程。比如公司的Brain++商业版覆盖了数据管理、模型开发和算力调度等算法生产全流程,还可为客户提供集群搭建和部署在内的硬件交付,让客户不必为寻找AI硬件供应商和软硬件适配等问题烦恼,提升了AI的效率。Brain++平台和算法构成了旷视 科技 的核心AI能力:

业务模式上,云从 科技 的基础 *** 作系统、组件和应用产品可以单独销售,但旷视 科技 的Brain++平台是以解决方案的形式对外销售的,这构成了俩公司业务上的差异。

2018-2020年云从 科技 实现营收484亿元、807亿元和755亿元,这其中主营业务收入为483亿元、780亿元和751亿元,2020年主营业务下降主要系疫情影响,这与其商业模式有关。报告期内公司其他业务主要为向少量客户提供外购硬件和技术开发服务,2019年其他业务收入一度达到027亿元,但占比仍较小。

主营业务中人机协同 *** 作系统营收为031亿元、183亿元和237亿元,营收占比为62%、227%、313%;人工智能解决方案营收为452亿元、597亿元和515亿元,营收占比为936%、740%和682%:

旷视 科技 是一家聚焦物联网场景,以物联网为AI技术落地载体,通过构建完整AIoT产品体系,面向消费物联网、城市物联网、供应链物联网三大核心场景,提供经验验证的解决方案的AI公司。公司业务分为消费物联网解决方案、城市物联网解决方案和供应链物联网解决方案三大类。2017-2020Q3公司营收为304亿元、854亿元、1260亿元和716亿元,其中60%以上的营收来自城市物联网解决方案业务:

值得注意的是,云从 科技 营收中第三方软硬件和智能AIoT设备营收占比虽然从2018年的812%下降至2020年的508%,但仍占据半壁江山。号称行业领先的AI公司,营收一半竟然来自硬件产品,这就引出了一个问题:AI公司靠什么赚钱?

毛利率来看,报告期内云从 科技 主营业务毛利率虽然由215%提升至432%,但仍大幅低于依图 科技 和旷视 科技 的毛利率,依图 科技 主营业务毛利率由2017年的574%提升至2020H1的71%,是这几家公司中最高的:

细分到具体产品或服务,可以看出云从 科技 人机协同 *** 作系统的毛利率在75%以上,处于较高水平。人机协同 *** 作系统中软件授权业务的毛利率超过80%,主要是绝大部分软件授权业务涉及安装调试或定制开发,产生了相应的费用。报告期内公司技术服务毛利率由9945%下降至40%,因为金融风控业务涉及对外采购数据服务,2020年新增的数据中心智能化运维服务需要委托第三方提供服务,降低了毛利率水平。

云从 科技 营收占比最大的人工智能解决方案业务毛利率为1776%、2343%和2819%,主要是该类业务根据客户需求,需外购部分配套软硬件产品或服务,外购材料成本较高,挤压了毛利率空间。公司人工智能解决方案毛利率相比可比企业也明显偏低,比如依图 科技 软件、软硬件组合在报告期内的毛利率分别为641%、819%、875%、868%和113%、328%、543%和696%。

云天励飞和云知声解决方案业务毛利率水平相比依图 科技 和旷视 科技 偏低,与云从 科技 相当。比如云天励飞数字城市云隐管理业务和人居生活智慧化升级业务毛利率分别由4227%、6316%下降至3823%和4443%,主要系解决方案中需要采购硬件并有一定比例的安装服务成本,尤其是硬件设备比例上升会拖累相关业务的毛利率水平:

旷视 科技 业务毛利率水平来看,消费类物联网解决方案业务毛利率超过80%,但其营收占比由2017年的459%下降至2020Q3的181%,营收占比最大的城市物联网毛利率下降至30%以下,因此拖累了公司的毛利率水平:

旷视 科技 在招股书中提到,消费物联网解决方案是公司传统核心优势业务,主要利用人脸识别技术提供云端SaaS类及移动终端类解决方案,成本以软件为主,毛利率水平最高。城市物联网解决方案业务主要为智慧城市及智慧建筑管理,这一业务随着行业经验积累、项目设计与交付能力不断提升,按理公司具有提升毛利率空间的能力。但旷视 科技 提到,因为项目成本中硬件占比提升,导致毛利率有所下降:

结合云从 科技 、云天励飞和旷视 科技 等业务模式,可以看出:如果单纯靠出货 *** 作系统等业务,公司可以保持一个很高的毛利率。未来随着业务不断成熟,成本和费用的下降,公司具有盈利的可能。但目前来看,旷视 科技 、依图 科技 等为代表的AI公司还是以解决方案业务为主,这就涉及到一些硬件的采购和安装,相应的导致毛利率的下降。

AI四小龙无一例外全部亏损,而且一个比一个能亏。云从 科技 报告期内累计亏损2684亿元,看起来不少,但在旷视 科技 和依图 科技 面前还是弱爆了。

依图 科技 2017-2020H1净利润分别亏损1166亿元、1161亿元、3642亿元和1299亿元,累计亏损7268亿元。旷世 科技 2017-2020Q3期间分别亏损775亿元、280亿元、6639亿元和2846亿元,累计亏损1306亿元。商汤 科技 IPO不太顺利,有消息称公司将于8月份向港交所提交申请。虽然目前不清楚商汤 科技 亏损多少,但公司与云从 科技 一样,也是亏损的状态。

寒武纪主营业务是AI芯片的研发、设计与销售,主营业务与云从 科技 等明显不同,但2017-2020年公司仍然累计亏损超过20亿元。2020年寒武纪亏损大幅减少,但扭亏为盈还是遥遥无期:

行业龙头亏损严重,中小AI公司同样亏的不少。比如提供数字城市运营管理和人居生活智慧化升级应用场景解决方案的云天励飞2017-2020Q3期间净利润累计亏损1607亿元,2020年前三季度公司营收为267亿元,报告期内营收累计仅为68亿元,赚的还没有亏的多。

为什么AI公司赚钱这么难?

先说说这些公司亏损的直接原因。

2018-2020年云从 科技 毛利从105亿元增长至328亿元,毛利率由215%提升至432%,但期间费用由338亿元飙升至1061亿元,直接造成营业利润亏损。

报告期内公司销售费用由129亿元增长至274亿元,销售费用率由2663%提升至3628%,这属于很高的水平了。此外公司研发投入持续加大,由2018年的148亿元增长至578亿元,营收占比由3061%提升至7659%,已经足以让公司亏损了:

报告期内云从 科技 实施股权激励并产生了相应的费用,但这种费用短期对公司利润带来压力,假以时日影响会消除,但销售费用和研发费用的增加是持续性的,毕竟这与公司经营密切相关。比如云从 科技 销售费用中占比最大的是人员薪酬,主要是公司业务扩展,销售人员和平均薪酬增加。

人工智能仍然是一个技术密集型企业,各家公司为了保证持续的竞争力也在投入大量的资金用于研发。目前人工智能相关技术和应用场景的解决方案迭代速度比较快,以云为例产品迭代周期一般为2-6个月,因此人工智能行业的研发是个持续时间长且投入高的过程。比如云从 科技 2020年研发费用率超过75%,公司基于人机协同 *** 作系统在研项目有基础平台、算法工厂、AI融合数据湖、知识计算和人机自然交互等8项之多。

亏损最严重的旷视 科技 也是如此。2017-2020Q3公司期间费用由402亿元增长至1349亿元,规模上超过公司的营收,这其中销售费用率、管理费用率和研发费用率分别由2414%、3345%、6650%提升至416%、5756%和9223%:

另外为了提高研发人员、管理人员等积极性,或者出于营造缺钱的目的,AI公司还会实施股权激励,并为此产生巨大的股份支付费用,侵蚀了公司的盈利空间。比如2019年云从 科技 实施了股权激励,产生了1303亿元的股份支付费用;2019-2020Q3云天励飞为激励核心团队、保证团队稳定性,对核心成员实施股权激励,为此分别支付了208亿元和719亿元的股份支付费用。

目前抛开其他不谈,在研发上的投入和股权激励产生的巨大费用,凭借这两项,已经让大多数AI公司陷入亏损了。

客户变动大、客户集中度较高、单一客户依赖性较高等仍是AI公司面临的共同难题,而这一难题事关公司经营是否可持续,也是这类公司上市中的拦路虎之一。无论是注册制下的科创板、创业板还是审核制下的主板,从发审委到上市委,都盯着这一问题。

今年3月份上交所在云从 科技 第一轮问询中就要求公司就"不同类型产品前五大客户的销售内容、销售收入及变动原因,前五大客户变动较大是否符合行业惯例"等进行问询。

2018年云从 科技 第一大客户分别为北京物联新泊 科技 有限公司,营收占比为3011%;2019-2020年北京汇志凌云数据技术有限责任公司为公司第一大业务,营收占比为3049%和1098%,销售金额变动也非常大。另外江苏趋云信息 科技 有限公司和江西骏马 科技 有限公司成立不久后就成为公司前五大客户,上交所还就合理性、交易价格公允性和是否存在利益输送或其他特殊利益安排等进行问询。

云从 科技 这种情况在其他AI公司中也存在。比如2017-2020Q3旷视 科技 前五大客户相继经历了杭州联汇 科技 有限公司、中国移动、北京易华录信息技术股份有限公司和东华软件股份公司四家公司,销售金额也从2500多万到8500多万不等,而且多个客户经历了一轮游,在下一年度中不见踪影:

从云从 科技 的反馈来看,AI公司面临碎片化问题,不仅仅是场景的碎片化,还有订单的碎片化。以2020年度人机协同 *** 作系统客户分布情况来看,云从 科技 绝大多数客户的订单规模在100万元以下,1000万元以上的订单占比很低。应用场景上,公司产品覆盖了智慧治理、智慧金融智慧出行、智慧商业等多个领域,营收占比最大的人工智能解决方案也呈现出类似的特征:

客户集中度上,云从 科技 前五大客户销售占比从6223%下降至2792%,相反依图 科技 前五大客户销售占比从3512%提升至6202%,而旷视 科技 常年在20%-30%左右徘徊。

客户的飘忽不定说明了人工智能技术在客户端的复用性很低,订单的碎片化说明了人工智能技术商业化水平还处于较低的水平,难以实现规模化应用。AI公司要想寻求发展就要不断开发新用户、不断延伸新的应用场景,这势必增加了公司的额外开支。前文已经提到,云从 科技 、旷视 科技 等销售费用率很高,尤其是职工薪酬占主要比例,主要是为了扩大业务区域、开拓客户而招兵买马,相应的费用不断增长。

人工智能产业链分为基础层、技术层和应用层三大环节,其中目前以旷视 科技 、云天励飞等为代表的企业多为技术层公司,主要通过开发相关算法赋能智慧城市、智慧金融等应用场景。目前中国的AI产业相比美国,差距在于第一是基础层实力偏弱,尤其是具有全球竞争力的芯片、传感器等领域的公司太少,而且华为等部分企业因为实体清单影响,经营遭遇困难:

云从 科技 、旷视 科技 等相继布局计算机视觉、语音识别和自然语言处理等技术层,但更多的企业处于应用层,参照互联网公司,应用层的竞争会更加激烈,技术实力不佳、综合能力不足的公司会逐渐掉队。另外值得注意的是与美国的谷歌、亚马逊和微软等类似,华为、腾讯和阿里巴巴等巨头的加入让人工智能行业竞争更加激烈。华为、腾讯等公司拥有打通基础层、技术层和应用层的能力,而且在技术、研发、客户、市场等方面拥有云从 科技 等难以撼动的优势,因此势必给这些公司带来巨大压力。

从目前产业发展现状和人工智能技术发展曲线来看,其已到了从技术转向大规模应用的关键节点,目前如何规模化落地成为行业痛点。不过对云从 科技 、旷视 科技 等这些资本一路输血充大的公司来说,现在紧迫的事情是如何通过上市在补血的同时还让曾经的投资者退出,毕竟这么多年下来它们等不及了。

万一所投公司倒闭了,一切都打水漂了。

工业物联网是一种:数字时代先进生产模式,通过将感知技术、通信技术、传输技术、数据处理技术、控制技术,运用到生产、配料、仓储等所有阶段,实现生产及控制的数字化、智能化、网络化,提高制造效率,改善产品质量,降低产品成本和资源消耗,最终实现将传统工业提升到智能化的新阶段。同时,通过云服务平台,面向工业客户,融合云计算、大数据能力,助力传统工业企业转型。

物联网、工业40等概念既有交集也有差异。随着工业化与信息化的深度融合,企业内部互联互通的需求渐增,通过接入网络进而达到提高产品质量和运营效率的需求更为强烈,工业物联网应运而生。

工业物联网是物联网领域重头戏,规模占比接近百分之二十

物联网在工业的应用,是物联网最重要的领域之一。目前,工业物联网在物联网领域占比最高,达到近20%的份额。展望未来,工业物联网也是物联网应用推广最主要的动力。预计,到 2020 年,工业物联网在整体物联网产业中的占比将达到 25%。

受政策、应用双推动,工业物联网产业规模快速增长

“中国制造 2025”、“智能制造”、“互联网+”等战略规划,“中国智造”已经成为未来制造企业的发展方向,而工业物联网正是实现“中国智造”的基础。

根据物联网在工业领域的产值贡献率来测算,2014年,国内物联网在工业领域需求规模为1260亿元;2016年,国内物联网在工业领域需求规模为1804亿元。2017年,国内物联网在工业领域需求规模约为2354亿元。预计在政策推动以及应用需求带动下,到 2020 年,工业物联网规模将突破 4500 亿元。

——以上数据来源参考前瞻产业研究院发布的《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》。


欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出

原文地址: http://outofmemory.cn/dianzi/13509861.html

(0)
打赏 微信扫一扫 微信扫一扫 支付宝扫一扫 支付宝扫一扫
上一篇 2023-08-22
下一篇 2023-08-22

发表评论

登录后才能评论

评论列表(0条)

保存