IoT物联网生态圈，为何容不下一台车？

曾读到很有思辨力的一句话：“技术无法拯救行业，只有需求才能做到”。汽车有必要融入IoT物联网生态圈吗？又该怎样融入？将来的话语权会旁落吗？不妨带着问题思考答案。

物联网并不是一个新词。1995年，比尔·盖茨在《未来之路》一书中，提出了物联网的概念。他曾做出设想，未来的住宅应该具备智能家居系统，这也是物联网的一个具体应用场景。

物联网真正兴起，则要进入21世纪10年代了。2014年，谷歌收购Nest，对业界提了个醒，这家公司要在智能家居的跑道上提速了。

小米的创始人雷军也是在2013年年底，开始看到智能硬件与IoT（Internet of Things物联网）的发展趋势。到如今，小米生态链有了一定的规模，主要围绕的也是智能家居这一应用场景。

IoT生态的觉醒

物联网，即万物互联，物与物之间可以网络互通，我们也可以连接并控制万物。这就需要解决两个技术问题：1 硬件要智能，可以被控制；2 物物之间如何连接，通讯技术如何落地。

目前，技术门槛正在被碾碎。

智能硬件越来越多，小米生态链不断扩容的正是智能硬件；通讯技术也不是问题，以NB-IoT、LoRa为代表的LPWAN物联网技术正在崛起，而5G技术的发展可以使物联网加速落地。

以小米生态链为例，链条核心是手机，周边才是小米或投资、或结盟的硬件生产企业。

智能硬件搭起了物联网的基础，这是第一层建筑。再往上，第二层是内容产业，第三层是云服务。当完全搭成之后，就可以满足人们日益增长的提高生活质量的需求了。

不过，你可能发现了，小米生态链的触角暂时并没有延伸到汽车领域。或者说，汽车还不是小米周边的硬件生产企业。

车联万物，还是人联万物？

事实上，物联网与汽车行业相融合，并非一个新热点。我们有一个词叫“车联网”，但如果仅仅理解为“汽车能上网”，那还是过于狭义了。

车联网更广阔的边界其实是V2X技术，V是汽车，X是万物，Vehicle to Everything，即车联万物。

具体有V2V（车与车）、V2I（汽车与基础设施）、V2P（汽车与行人）、V2N（汽车与互联网），再广义一点想，汽车也可以融入到智能家居的网络中去。

所以，我们也看到了，“车联万物”的核心是汽车，是站在汽车端往周边扩。小米生态链的核心是手机，当然是站在手机端往周边扩。这是两个不同的核心点，不同的扩展方向。

从目前来看，多数智能家居的生态链，一般都会以手机为核心。为什么会这样？因为手机是最为普及的智能硬件，可以做到“人手一部”。那么，每一台手机的背后，主体就是一个人。

这才是需求所在。终究，我们搭建复杂的物联网，是希望以人为核心，与万物互联，也可以控制万物。

那么，问题来了。汽车有可能成为下一代移动终端，也可能成为人们移动的“第二起居室”。汽车与智能家居一定会融合在一起，而且，互联的边界还要拓展到更广的领域。

但是，在这个融合的过程中，核心究竟在汽车端，还是在手机端？哪一种“物”，可以真正代表背后的“人”？

下个十年，谁是核心？

重新再来审视开篇那句话，“技术无法拯救行业，只有需求和场景才能做到”。

汽车与智能家居生态链相融合，技术上的难度并不大，但核心还是看需求，而需求到达了一定程度，也会倒推着技术走向成熟。

美好生活是人类一直以来的追求，物联网大融合的需求势必存在。那么，这场融合会怎样进行呢？我们试着畅想一下。

1 谁在主导？

究竟汽车端是核心，还是手机端是核心，也可能两者都不是，智能穿戴设备反而有可能成为核心。

我们可能戴着一款智能眼镜，或者一块智能手表，具备远程 *** 控各种智能硬件的能力，既可以控制家居家电，也可以控制车辆来去。当然，如何控制智能硬件，能语音对话的，就别动手。

2 车能干什么？

车与家之间，其实是空间上的一种转换，我们可能需要一种无缝衔接式的对接体验。

比如，你正在家中用智能屏幕观看一条视频，却着急乘车赶往目的地，当进入车内时，可以在车载屏幕上继续观看。

此时，汽车可以完美承接智能屏幕的作用，也可以说，进入车内与家中无异，相关内容与服务不会断点与卡顿。但前提明显是，汽车要实现自动驾驶。

3 完全自动驾驶

完全自动驾驶，或在有限区域内的自动驾驶。纵使在主要行程路线中，可以选择手动控制车辆，但在达到目的地之后，“最后一公里”的自动停车需求仍是很充足的。

未来将允许车辆自动寻找车位停放，并自动充电，而在下一次出发的时候，又可以通过远程召唤，让车辆在指定地点等候我们。

4 共享出行可能真的会成真

现在的共享出行，脱离不了租赁的本质，取车还车的痛点也没有解决。真正的共享出行仍需要与自动驾驶深度捆绑，自动来，自动走，闲置资源可以更好地运转起来。

但是，共享化未必会消灭汽车私有化，我们或许还需要一定的独享权，就像手机基本实现了“人手一部”，私有化特征其实很明显。而汽车独享于我，其个人差异化将体现在内部布局及内容服务层面，外观设计或许越来越趋同。

经济条件允许则买车，暂时不允许则共享，大概会形成这样一种汽车消费观。

5 汽车去品牌化

汽车品牌越来越少，而产品将越来越趋同，融入到整个生态链之后，产品自身的品牌已经不重要了（类似于小米生态链的现状），消费者优先记得的，是生态链的名字，或者内容服务商的名字。一句话总结，软件压倒硬件。

未来畅想，未必全对。只是，追求更美好生活的需求一定会在未来肆意生长，那就驱动技术来一场变革吧。

越来越美好，越来越进步。

本文来源于汽车之家车家号作者，不代表汽车之家的观点立场。

中国发展网7月3日讯 7月2日下午2点半，一场主题为“释放工业物联网的潜力”论坛在2019夏季达沃斯大连举行。《巴伦周刊》高级管理编辑Lauren Rublin现场主持，富士康工业互联网副董事长李杰，密西根大学交大密西根学院荣誉院长及吴贤铭制造科学冠名教授倪军、SCA集团执行董事Bhairavi Jani、SAP执行副总裁兼企业战略主管Deepak Krishnamurthy4位嘉宾一起探讨关于“工业物联网”目前的阶段、挑战及带来的巨大价值。

从左往右依次为《巴伦周刊》高级管理编辑Lauren Rublin，富士康工业互联网副董事长李杰，密西根大学交大密西根学院荣誉院长及吴贤铭制造科学冠名教授倪军、SCA集团执行董事Bhairavi Jani、SAP执行副总裁兼企业战略主管Deepak Krishnamurthy

刘沐琪摄图

工业物联网现今挑战大于发展

现场多名专家都认为，工业物联网目前仍处于早期阶段，信息所有权、数据分享规则制定的相关问题也存在着争议。富士康工业互联网副董事长李杰认为，互联网改变生活工业物联网改变业界。工业物联网本质上就是D2D（DATA TO DECISION），即通过数据做出决策，企业不管是谁先掌握工业物联网并引导转型，谁就有责任和义务进行标准的制定。

密西根大学交大密西根学院荣誉院长及吴贤铭制造科学冠名教授倪军在现场表示非常赞同李杰的观点，同时他也提出，相关学者已经做了大量研究，并早已绘制相关路径图，更多地展示了工业物联网如何改变企业的KPI（关键绩效指标），很多国家的政府也在鼓励这项新的技术，但是从企业的角度和反馈上来讲物联网还处于早期的阶段，特别是数据的分享、安全和所有权问题还处于早期的阶段。

倪军解释，因为物联网类似 社会 互联网，需要人们彼此连接，搜索世界上所有的供应方，而销售方也会有这样的驱动力去搜索。与之不同的是，在工业物联网中，会存在各种潜在的障碍，去阻碍这样的连接和搜索。例如，在工业物联网当中涉及到商业机密，企业通常不愿意和友商共享这些数据。

SCA集团执行董事Bhairavi Jani表示，现今一个产品的问世需要一系列不同的零部件，生产过程中涉及到大量的供应链不仅仅是独立且孤立的，供应链中存在着海量数据对物流企业来说蕴藏着很大的发展机会。工业物联网不仅仅涉及到现代化的生产，并且涉及到整个的产品生产、消费、运输等全产业周期。

SAP执行副总裁兼企业战略主管Deepak Krishnamurthy认为，工业物联网需要有一个通用的语言才能信息共享从而创造价值。目前，工业物联网仍处于通用语言开发的初期。他表示，倪军教授所说的“信息所有权”是一个比较棘手和敏感的问题，同时也是复杂的 社会 性的问题，在国际化的供应链中，如何进行跨国的分享数据也是目前世界工业物联网共同面临的问题，同样也是SAP目前试图解决的问题。

至于数据分享规则制定的规律，富士康工业互联网副董事长李杰认为，富士康一直在引导业界转型，他举例说明，富士康有175万个机床，这些机床在制造环节会产生大量的数据，通过数据改进绩效是不少供应商的愿望。因此这些供应商希望与富士康合作，从而更快实现需求响应。不同的数据来源联系起来就需要保持一个标准，对于规模相对较小的企业，李杰认为这并非意味着小企业毫无作为。事实上，大型供应商会分享给小企业，这些小企业必须有更快的进程，从而更敏捷地填补大企业的空白以及大企业没有认识到的机会。

工业物联网释放更大价值和机会

SAP执行副总裁兼企业战略主管DeepakKrishnamurthy提出工业物联网已经释放出大量的机会和价值，SAP进军更多消费品领域期待创造更多价值、开放更多市场，也将会有更多的合作伙伴。工业产品不再是过去生产制造的模式，工业物联网用到的设备高能效，在生产过程中减少碳的排放。

富士康工业互联网副董事长李杰认为，工业物联网改变业界主要有三点，第一是用前所未有的方式更快生产；第二是运用智能手机就可以实现更大规模更加灵活的远程管理；三是基于事实、证据、数据，通过询证的方式作出判断，从而更加可持续发展。

专家纷纷在现场用实际案例举证工业物联网在未来将释放出怎样的价值和机会。富士康工业互联网副董事长李杰提出“灯塔”项目，该项目跟世界经济论坛合作，给想做工业物联网的公司提供从传统产业模式转化为先进的产业模式的范例，通过垂直客户和供应链的整合，用教训经验推动生态系统的转变。

密西根大学交大密西根学院荣誉院长及吴贤铭制造科学冠名教授倪军举例 汽车 整车厂商和IT之间的合作，通用跟生产机器人的厂家合作，产权转移给最终用户，思科提供安全的网络方案收集机器人数据第三方，预测机器人停工的时间，机器人把空闲几分钟有效利用起来可以节约几百万美元，同时生产机器人的公司可以通过数据了解自己的产品未来需要改进的方面。

SCA集团执行董事Bhairavi Jani讲了两个案例，一是三个做消费产品的客户使用工业物联网，供应链收集客户信息更加敏捷。二是初创企业在使用技术帮助农户根据市场需求来实现生产，带来了经济效益和 社会 效益。

SAP执行副总裁兼企业战略主管Deepak Krishnamurthy带来了SAP和微软有一个开放数据信息服务合作项目，这些消费数据整合在一起，越来越多的企业参与进来，在这个平台可以相互合作可以提出具有共性的价值主张，帮助客户实现更大的价值。

更小尺寸、更快运行、灵活敏捷的端到端解决方案是有效路径

物联网时代是一个计算无处不在的新时代，每个设备、每个物体都将具备计算能力，这意味着集成的计算解决方案必将向尺寸更小、运行速度更快、功能更敏捷、产量更大的方向演化。

新型低能耗需求的可穿戴设备：物联网技术终端落地的正面力量

低功耗蓝牙与WiFi应用：物联网发展应用的中坚力量

作为推动物联网发展和应用的中坚力量，WiFi、智能蓝牙、NFC和GPS这些成熟、高效的无线连接设计可以提高设备应用的效率，使得制造商能够设计、制造并推出消费者买得起的产品，从而鼓励大众消费。

高精传感器应用：物联网飞速发展的重要驱动因素

十方物联网

有机会，但是建议不要做泛和大，从垂直领域出发比较好，为啥这样说呢？原因如下。

1、各大运营商、互联网公司、设备制造商等等企业都在做综合性的平台。

国内有阿里、华为、三大运营商、百度、腾讯、小米、海尔、京东、中电科等。

国外有亚马逊、IBM、SAP、

谷歌、GE、西门子、博世等。

通过以上名单可以发现，这些公司的特点。

这说明物联网是未来的发展方向，是值得花钱而且花大钱去布局的事。

2、做综合性的物联网平台，要求的资金、资源和技术要求会很高。因为是综合性平台，那么你得搞清楚各行各业的所使用物联网平台的诉求，行业标准等等，不然你的用户群体就会很窄。

3、面对的竞争对手的实力都不可小觑，你要考虑的是现阶段进入这个领域做平台在技术上能否与以上那些公司一较高下呢？你想投入多少时间和精力去做平台呢？人家都可是布局好几年了，踩了很多坑积累了很多经验，且现在平台已具有一定规模，形成了一定的行业壁垒，特别是华为，据我所知，国内运营商的平台都离不开华为的支持。
物联网平台的玩家之多，让人惊叹啊，那么咱们还有没有机会呢？答案是肯定的，有！但我的建议走垂直领域。

物联网的领域很广泛，所以专业的物联网平台未来会有很多，而这种综合性的物联网平台经过几年的厮杀后，最终也就剩下几家巨头。何谓垂直领域的物联网平台呢？

最基本的就是行业垂直，比如工业、农业、教育、医疗、安防、建筑、家居、交通运输等领域。

以上玩家也有做垂直领域的，比如ABB/西门子/GE/普奥云/博世等，他们专注工业领域，爱立信、诺基亚专注通信领域，而互联网巨头则是走综合性的较多，因为他们有一定客户基础、服务器资源和用户群体，可以面对企业和开发者提供平台服务，海尔/小米等企业就是在智能家居领域发力的。

不出意外，安防领域的海康、大华都在对自己的领域来架设相应的物联网平台。
从专业的角度来看物联网平台类型有功能呢？
物联网平台有五种类型

1网络连接，网络连接平台以物联网系统的网络组件为中心。它们为用户提供保持设备在线所必需的软件、连接硬件和数据指导。它们的网络通常依赖现有的运营商服务和WI-FI，并以一种便于物联网设置的方式配置网络连接。
有机会的，物联网的网少不了平台，没有平台就没有物联网。平台提供基于数据的存储、管理等。数据挖掘、数据分析等都基于云平台来计算。

物联网平台从另一个角度来看，是数据的“聚合”平台，通过大数据分析，给决策提供状态、趋势和决策等。
随着5G时代的到来，“边缘计算”一词越来越多的出现在大众视野。今天我们就来讲讲Arex算力资源平台如何利用“边缘计算”制霸未来物联网20。
什么是边缘计算？
首先我们介绍一下什么是边缘计算：边缘计算是分布式计算技术的一种，分布式系统的崛起催生边缘计算平台和新的网络构架分布式AI会在最后一英里网络中增加更多的计算、智能和处理/存储能力，将引发移动端硬件和算力变革。

在这种配置中，人工智能引擎将依赖于大量物联网传感器和执行器，收集和处理大量的 *** 作现场数据。海量数据将为“本地化”的边缘计算AI引擎提供燃料，这些引擎将运行本地进程并在现场做出决策。

因此网络需要另一种水平的实时边缘计算、数据收集和存储，将推动人工智能处理到网络边缘。这将完成云边缘智能和网络化计算机的循环, 并通过基于区块链的智能合约来完成数据授权和业务运转。

物联网中边缘计算与区块链的结合是大势所趋，会将当前的传统物联网完全颠覆掉。
为什么这么说呢？
传统物联网将被淘汰

伴随着近年来通用计算机设备的飞速发展，各类自动化的智能设备开始进入人们视野，背后是廉价传感器和控制设备的爆炸性增长。传统物联网系统基于服务器/客户端的中心化架构。即所有物联设备都通过云实现验证、连接和智能控制。

中心化的物联网架构存在三个问题。

一是云计算成本，例如在家庭应用场景下，两台家电相距不到一米，也需要通过云端进行沟通。数据汇总到单一的控制中心，企业所销售的物联设备越多，其中心云计算服务支出的成本会越大。由于终端物联设备竞争愈加激烈，利润走低，中心计算成本矛盾会越来越突出。

其次，中心化的数据收集和服务方式，无法从根本上向用户保证数据会合法使用。用户的数据保护完全依靠企业单方面的承诺，难以进行有效的监管。

第三，中心化物联生态系统中，一个设备被攻陷，所有的设备会受到影响。例如《麻省理工 科技 评论》2017年所指出的僵尸物联网，可以通过感染并控制摄像头、监视器等物联设备，造成大规模网络瘫痪。
区块链技术重塑物联网
区块链技术可以利用区块链独特的不可篡改的分布式账本记录特性，构建底层通讯节点、建立链上算力生态、依托分布式存储用于计算服务等区块链技术的综合应用，将全球闲置算力整合起来，通过构建“边缘算力”模式为有需求的用户提供d性可扩容的算力交易、算力租赁等服务。为用户打造一个开放、公平、透明和低门槛的去中心化算力资源共享平台，同时结合丰富的行业经验为全球客户提供更优质的服务。

简单来说就是Arex算力资源平台利用分布式计算模式将全球的闲置算力进行整合，从而构建出高数量级的“边缘算力”，并以此为算力源对需要的应用场景进行高能输出。

边缘算力的应用场景到底有多广阔？

边缘计算将数据处理从云中心转移到网络边缘，计算和数据存储可以分散到互联网靠近物联终端、传感器和用户的边缘，不仅可以缓解云带宽压力，还可以优化面向感知驱动的网络服务架构。（例如家里的空调、热水器与冰箱、安防摄像头等可以通过边缘计算进行协调运行，即使是在连接不上云服务器的情况下，也能确保最佳的节能和服务状态。）

第三方数据分析机构IDC预测，在2020年全球将有约500亿的智能设备接入互联网，除了目前大火的5G通信外，包括大数据人工智能穿戴产品、无人驾驶技术、智慧城市服务等，其中40%的数据需要边缘计算服务。由此可见边缘计算有着强大市场潜力，也是当前各服务商争夺的热点。

无人驾驶技术：

无人驾驶

智能穿戴设备：
智慧城市：
要回答物联网云平台是不是还有机会的问题，首先要搞清楚几方面的状况：

一是定位。从技术角度来说，你是做物联网云平台的那一层，IaaS、PaaS、SaaS，单做某层或是混合？而技术的定位取决于：（1）你觉得那一块是你发掘出的空白或者你觉得有前景？（2）为你的客户提供什么样的价值（3）你想做什么样的商业模式。这三个问题依次定推，最后才决定了你了的技术定位和技术架构。找准定位，这是你开始一切的起点。

二是资源。这个我就不多说了，包括资金、技术、人脉、产业链合作，这是你保障自己可以开始有效行动的基础。

三是团队。团队是真正去实施理想的载体，可以是几个人的创业“作坊”，也可以是有一定规模的公司，也可以是松散的联盟组织。

其实，物联网的市场何其大，需要的云服务何其多，宏观市场和细分市场规模都足够你有所作为。做不做，做不做得好在于自己。至于，做不做设备终端，就看你是怎么玩了。

机会很大

物联网平台承上启下，是物联网产业链枢纽。按照逻辑关系和功能物联网平台从下到上提供终端管理、连接管理、应用支持、业务分析等主要功能。

通信技术发展促进连接数迅速猛增，物联网迎来告诉发展引爆点

连接数告诉增长是物联网行业发展基础

物联网发展路径为连接--感知--智能，目前处于物联网发展第一阶段即物联网连接数快速增长阶段。到2018年，全球物联网连接数将超过手机连接数。

物联网发展第一阶段：物联网连接大规模建立阶段，越来越多的设备在放入通信模块后通过移动网络（LPWA\GSM\3G\LTE\5G等）、WiFi、蓝牙、RFID、ZigBee等连接技术连接入网，在这一阶段网络基础设施建设、连接建设及管理、终端智能化是核心。爱立信预测到2021年，全球的移动连接数将达到275亿，其中物联网连接数将达到157亿、手机连接数为86亿。智能制造、智能物流、智能安防、智能电力、智能交通、车联网、智能家居、可穿戴设备、智慧医疗等领域连接数将呈指数级增长。该阶段中最大投资机会主要在于网络基础设施建设、通讯芯片和模组、各类传感器、连接管理平台、测量表具等。

物联网发展第二阶段：大量连接入网的设备状态被感知，产生海量数据，形成了物联网大数据。这一阶段传感器、计量器等器件进一步智能化，多样化的数据被感知和采集，汇集到云平台进行存储、分类处理和分析，此时物联网也成为云计算平台规模最大的业务之一。根据IDC的预测， 2020年全球数据总量将超过40ZB(相当于4万亿GB)，这一数据量将是2012年的22倍，年复合增长率48%。这一阶段，云计算将伴随物联网快速发展。该阶段主要投资机会在AEP平台、云存储、云计算、数据分析等。

物联网发展第三阶段：初始人工智能已经实现，对物联网产生数据的智能分析和物联网行业应用及服务将体现出核心价值。Gartner 预测2020 年物联网应用与服务产值将达到2620 亿美元，市场规模超过物联网基础设施领域的4 倍。该阶段物联网数据发挥出最大价值，企业对传感数据进行分析并利用分析结果构建解决方案实现商业变现，同时运营商坐拥大量用户数据信息，通过数据的变现将大幅改善运营商的收入。该阶段投资者机会主要在于物联网综合解决方案提供商、人工智能、机器学习厂商等

物联网云平台是一个专门为物联网定制的云平台，物联网与普通的互联网是不同的:物联网终端设备比普通互联网手机端,电脑端多出几个数量级;普通互联网对>

2009年，无锡成立了国家传感网创新示范区，2019年，世界物联网博览会成为无锡靓丽的名片。随着过去10年间物联网硬件成本不断下降，行业门槛降低，同时伴随着基础设施不断完善，通信技术快速发展，网络能力显著提升等因素，物联网连接数迅速增长，全球物联网产业规模也随之迅速扩大，物联网产业在经历了概念驱动、示范应用引领之后，已经全面爆发。

5G 网络助力物联网深入发展

物联网为人工智能、大数据、云计算等技术融合创新提供了重要平台，正在成为互联网之后又一个产业竞争制高点。而5G、边缘计算、人工智能、大数据等加速迭代和演进，又推动物联网迎来规模化发展的窗口期和新一轮生态布局的机遇期。

“未来5G应用的80%将是物联网。目前，中国5G商用步伐加快，超百万的窄带物联网基站实现商用，连接数达15亿，并已建成全球规模最大的窄带物联网网络。”工信部副部长王志军在2019世界物联网无锡峰会上表示。

5G的到来极大地促进了物联网技术的发展。以5G为原点，随着其进一步商用，物联世界将极大丰富。依托5G网络大带宽、低时延、高可靠的特性以及每平方公里上百万的连接数量，可有效支撑车联网、智能制造、远程医疗等智能设备的即时海量连接，这也是物联网下一步发展的重要节点。

新应用层出不穷

物联网用途广泛，既助力行业发展，又与日常生活息息相关。2019世界物联网博览会展示了许多热点应用。中国电信的“5G+8K”超高清视频直播、中国移动的“5G+智能制造”模拟工厂、中国联通的5G远程医疗急救系统，吸引大批观众驻足体验。“WIoT-PARK”（物联网公园）沉浸式互动体验展区首次亮相，带来VR看无锡、5G直播、VR蹦极、罗森智慧超市、5G未来餐厅、大 健康 体检中心等多项体验展览。

5G+ 车联网

车联网通过把车和车、车和行人、车和基础设施、车和云端、车和交通指挥中心相连，将目的地周边地区的交通实时状况更准确及时地告知驾驶人，有效提升出行效率。

在博览中心B馆门口，有不少观战排队体验车联网公交。20分钟的车程，体验者感受了道路拥堵标识预警、人行道减速、行人盲区检测、路口碰撞预测等辅助驾驶功能。此外，5G无人驾驶体验区域内的自动配送物流车、自动清扫车和5G远程驾驶也吸引了众人驻足观看。

5G+ 医疗

中国移动展示的5G远程医疗系统和5G急救车模型，让参会者更直观地感受到“看病”与“治病”的变化。远程实时动态心电系统、胸痛中心急救管理系统、手持B超等物联网医疗设备摆满了展台。通过医院工作后台、监测及治疗设备、用户 APP ，医生可打破地域限制，实时获取病患的心电、血压、血氧、脉搏等信息，及时出具诊疗方案。今年5月，江苏移动就与江苏省人民医院、江苏省中医院分别签署了5G智慧医疗战略合作协议，5G急救车就是合作重点之一。5G急救车能将患者的体征、病情评估图像等信息以毫秒级速度传送至医院，同步交互高清音视频，可有效缩短院内急救响应时间，为患者争取更大生机。

5G+ 工业

在中兴通讯展区，其5G+工业园区方案利用覆盖园区的泛5G网络，实现园区内生产设备、表计、摄像头、无人机、机器人等的泛在连接，并通过物联网平台对它们进行统一管理；同时通过工单系统对园区内的异常情况进行实时控制，实现工业园区的可视化综合管控。

在5G+工业机器视觉方案中，高清摄像头在工业现场采集高清视频信号，通过5G网络传输到边缘侧进行机器视觉分析，在MEC进行边缘侧实时控制。机器视觉方案在工业现场有大量应用。如，在轮毂淬火过程中，通过高清摄像头进行轮毂淬火的视频采集，利用机器视觉分析轮毂颜色变化来判断温度是否满足淬火质量要求，实现机器视觉检测-成品质量判断-工业设备调整的闭环控制流程。

5G+ 教育

中国联通利用5G+VR，可提供网络、平台、内容及终端的全套解决方案。 结合 网络层的关键技术、平台层的分布式部署及多场景访问能力、内容层的全学科优质资源，以及终端层的多终端访问，中国联通可以为学习者打造高度开发、可交互、沉浸式的三维学习环境，真正实现教育部倡导的全时域、全空域、全受众的教学要求。

共谋物联网发展良策

物联网对网络强国、数字中国、智慧 社会 、数字经济等国家战略具有显著的支撑和辐射带动作用，成为经济发展的强大驱动力。但随着万物互联时代的到来，安全问题也随之凸显。

物联网无处不在的连接打破了传统的网络边界，5G、人工智能新技术的应用，又加剧了物联网的安全风险。当前，物联网设备基数庞大，但安全防护普遍脆弱，物联网被攻击事件屡屡发生,造成设备被控制、用户隐私 泄露 、数据被窃取，甚至造成影响基础通信网络正常运行等严重后果。保证安全已成为物联网行业 健康 发展的前提。

在2019世界物联网博览会信息安全高峰论坛上，多位专家探讨5G时代的物联网安全实践与发展。专家指出，当前物联网还需面对3个挑战。首先，自主创新上，核心技术虽有一定发展，但受制于人现状并未根本改变，攻坚克难之路仍任重道远。其次，安全可控上，国外物联网产品虽技术领先，但预置后门现象频现，安全防范之事需常抓不懈。最后，安全生态上，国内物联网生态虽日渐完善，但部分关键要素仍握于美西方，根治痛症之需仍迫在眉睫。

中国信息安全测评中心专家委员会副 主任 黄殿中表示：“物联网承载 科技 兴国战略与网络强国梦想，我们需实现自主发展、主动安全和生态体系构建的升级转型；实现由‘分块布局’向‘生态体系’转型；实现由‘受制于人’向‘自主发展’转型；实现由‘被动安全’向‘主动安全’转型。”

物联网如何改变世界？王志军表示，中国正进行新一轮物联网发展布局，将着力突破核心芯片、智能传感器、智能传输、智能信息处理、 *** 作系统等关键核心技术，从根本上提升产业核心竞争力。此外，应用先行，我国将通过规模化发展提升产业竞争力，通过标志性的应用场景示范推进产业落地，以及重点支持车联网、工业互联网等领域加快部署，强化产需对接，实现规模发展。

作为新一代信息基础设施的建设者，运营商在万物智联时代将肩负新使命，创造新价值。中国联通总经理李国华表示，首先，运营商将广泛部署5G基础设施，构建广覆盖、高性能的网络，实现全程全网；其次，运营商将是垂直行业的赋能者，与不同垂直领域的合作将更加深入，为企业和消费者提供普惠性服务；再次，为实现资源优化与价值重构，运营商将设计并实践新型商业模式，寻求合作共赢，成为商业模式的 探索 者；最后，“融合”将是万物智联时代的基调，运营商将更多承担生态建设驱动者的角色，与产业各方一道构建生态圈，实现共享发展。

END

作者：孟月

责编/版式：王禹蓉

工业物联网是指在工业中应用物联网技术，实现工业特有的价值增值的技术模式。

所有物联网都是为了实现万物互联，特别是物与物的互联，但是工业物联网又有其专有属性，原因是与工业物联网相对的消费物联网本身的联网密度、联网的实时性、联网物的异质化要求都不高，而工业物联网的要求主要表现在联网密度、联网实时性及联网异质化三个方面。

思考所有问题都需要从宏观到微观的细化过程，工业物联网也不能例外，我认为对工业物联网进行深度思考，需要从以下五个维度进行分析，否则将会要么带来一叶障目，要么带来好高骛远。

首先需要我们思考的问题是，工业物联网的价值、意义和目的是什么；第二个是工业物联网需要连什么的问题，这是一个范围的概念；第三个需要我们思考的是连入物联网的物的层级问题，也就是深度的问题；第四个需要我们思考的是实现物联的价值成本分析；第五个需要我们思考的是如何建设工业物联网。
互联网实现了计算机与计算机的连接，或者说实现了人与人的连接，这个连接带来了人的交互的便利，在这个基础上涌现出很多全新的、颠覆性的商业模式，例如，电子商务、即时通讯，社交媒体等等；而物联网将实现人与物、物与物的连接，同样我们也期望带来全新的、颠覆性的商业模式，甚至更进一步，期望带来人类生活、生产方式的全新的颠覆性的模式。

作为物联网主战场的工业物联网，人们对其的期许是在工业设计、制造、流通环节带来革命性的变革，为传统工业注入新的活力，提供新的势能，驱动工业在更高维度上发展、创新、乃至变革。随着计算、存储能力的提升，特别是大数据、人工智能的发展，任何行业对数据获取手段都提出了前所未有的要求。对数据获取手段的要求主要表现在四个特征，第一是高效性；第二是准确性；第三是实时性；第四是经济型；在当前技术能力下，能够同时满足这四个特征的就是工业物联网，首先，芯片技术已经发展到一个具有较强计算能力的MCU在美元以下，RFID芯片价格甚至已经到美分这个量级，使得工业物联网有了物质基础，同时满足了经济性要求；近三十年的通讯技术的发展，从模拟到数字，从简单调制到复杂调制技术的商用化，使无线通讯可以很廉价地覆盖几百米甚至数公里的范围，满足了数据获取的密集部署要求，同时由于工业物联网的永久在线的特征，使工业物联网满足数据获取的高效性、实时性要求；微电子技术在近年也发生了突飞猛进的发展，不论在价格上还是在进度上都有了长足的突破，满足了数据获取的准确性。

总而言之，工业物联网的出现是在以下几个条件成熟时涌现出来的不可逆转的趋势：

1、快速变化的市场需要数据支撑，产生了市场对数据获取的急切要求；

2、MCU的发展使得计算能力快速提升；

3、以调制技术为核心的通讯技术发展为联网建立的管道基础；

4、传感技术，特别是以MEMS为标志的微电子技术的发展给予感知世界提供的保证；

工业物联网不是规划出来的，是各种技术与需求发展进化的产物，是生活、生产、经济发展到一定高度后自然而然出现的，是在需求的驱动下，众多行业创新带了的自然产物。

通过工业物联网，可以把传统经济中不可数字化之物数字化，可以把传统不可数字化之行为数字化，可以把传统不可能变为可能，甚至变为容易获得、解决的方案。
这个问题是第一个问题的延续，如果不考虑经济性，那么我们可以说工业物联网连接一切可连接之物，但是，当我们在做一个务实的、有价值的方案时就不能不考虑可行性及经济性，那么工业物联网连什么呢？我们认为这是一个从哪里来到哪里去的问题，我们通过上面对价值、意义和目的分析可知，我们应该从目的反推，一切从目的出发，时刻盯紧企业需要弥补的最关键环节，例如，如果对量化OEE有需求，那么我们就要连接设备状态；如果要减少在制品，那么我们就要对在制品进行追踪；如果能源消耗对企业是重中之重，那么我们就要把能效物联化，等等。世界上不存在同样的两片树叶，同样地，世界上也不存在同样的两个企业，我们只能对企业本身进行深入分析，紧紧聚焦于企业价值，在保证经济性的基础上，确定工业物联网的实施范围方案。联网范围一个核心点是连入物的属性，也就是说我们通过分析连入物的属性与企业建设工业物联网目标的耦合度，决定需要实施工业物联网的广度。
通过分析工业物联网连什么后，我们得到了连入物的内容，接下来需要我们决定是对每个/每类连入物我们该数字化哪些属性，这里遇到工业物联网特有的一个障碍，需要连入工业物联网的物的可连通性问题， 特别是在设备互联时，可连通性表现的特别突出，例如，有的设备具有开放的通讯协议和可用的通讯接口，有的设备不开放协议等等，那么可连通性就是对方案供应商的很大的考验，我们的经验是有四种方案可供选择：

1、使用设备开放的协议；

2、使用设备自带的传感器；

3、添加新的传感器；

4、改变观察侧面及维度，使用全新的采集模式；

其中第四条，改变观察的侧面和维度，使用全新的连接方式是使用第一性原理，避开设备不开放协议或接口的阻碍，避开被设备供应商牵着鼻子走的方向，从本质上获取数据。例如：通过能效检测获得设备的使用状态，通过震动传感分析设备部件的故障、甚至是转速等，只要通过第一性原理从你需要的信息入手，而不是被动地从设备可以提供的数据入手来提供物联解决方案的方式。直接把我们需要的信息做为目标，观察除了直接连接设备外，我们还能够如何获得需要的信息，因为只有我们获得的数据能够与设备提供的数据在信息上能够“同构”即可。例如，我们可以在我们的物联设备上安装一个震动传感器，从传感器获得的数据中，我们即得到了设备是否开机，又得到了是否启动工作，同时还得到设备的转速。如果不用第一性原理，而是硬要跟设备互联，那至少要采集三个数据，并且未必设备能够给你。这就是典型的边缘计算的案例，边缘计算的计算规则一定要具有定制能力，可以说边缘计算一定是一个知识容器，可以方便地把客户、厂家，甚至是第三方的知识融入的容器，我们开发的支持脚本的设备已经具有了初步的边缘计算的功能，我们需要在这个方面继续加大支持力度。

所以，通过分析企业价值和物的可连通性，我们就可以明确定义需要连入物层级，也就明确了连入物的连接深度；

在连入物联网的物的层级中一个重要的概念是管理粒度，对于制造业来说，连入物的管理粒度大概分为如下几个层级：

1、传感级；

2、设备级；

3、产线级；

4、车间级；

5、企业级；

也就是说我们要在经济性可行的前提下定义数据获取的粒度。理论上讲，细粒度一定比粗粒度更好，更有价值，但是当加入成本分析后，可能并不一定粒度越细越好，需要按照各种制约因素找到一个平衡点。
价值成本永远在企业行为中持有权值最高的赞同或者否决的一票，通过前三项分析，我们仅剩下最后一个问题没有解决，这也是关乎价值成本的关键：管理粒度问题，我们到底需要在多细的粒度下进行管理？这带来了一个哲学问题：世界是不是需要黑盒子。什么意思呢？当我们确定一个管理粒度后，比管理粒度更细的信息将被隐藏在黑盒子中，这个黑盒子将成为我们分析深度或者认知深度的制约因素和约束条件。我们可以通过价值成本分析来找到这个平衡点，从而明确黑盒子的大小，并最终确定连入工业物联网的物的特性。
我们的期许是工业物联网建设的价值观，其他一起都是方法论。首先，我们在规划物联网时要本着既要有高瞻远瞩，又要有务实可行的精神。在思考黑盒子的大小时我们要高瞻远瞩，设计方案尽可能地以黑盒子尽量小为目标，而实施方案则按照价值成本分析选择合适的黑盒子的大小，也就是选择合适的管理粒度，从而保证投入收益的平衡，甚至我们可以把黑盒子尽量定义的大些，用以验证工业物联网的可行性，最大可能地降低工业物联网实施的风险。

总之，我们应该从以几个方案来确定工业物联网的建设原则：

1、期望获得什么结果？

2、期望用什么方式获得想要的结果？

3、需要信息基础提供什么？

4、工业物联网是否能够获得这些信息？

5、工业物联网如何获得这些信息？

6、获得这些信息的性价比如何？

7、回归分析，评估预期结果是否符合经济利益？

8、落地实施。

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