物联网导论考试一般能过吗?

物联网导论考试一般能过，只要期末前两周好好听课及复习一般都没有问题。

物联网工程是新专业，目前好像还没有毕业生，我是我们学校第二届物联网工程专业的学生。
公共课程有高等数学、离散数学、线性代数、近代史、马克思等等，这些课程只要你好好听课，考试就不是问题。

专业课程有C语言、C++、数据库、单片机、RFID、计算机网络原理、无线网络技术等等，这些好好学考试也不是问题，但关键是，这些课程是我们专业的核心，学习它不只是为了应付考试，更为以后的生活。

物联网导论：

本书系统地阐述了物联网的层次结构和功能划分，提出物联网四层体系结构模型，从感知识别、网络构建、管理服务、综合应用这4层分别进行阐述，深入浅出地为读者拨开萦绕于物联网的重重迷雾，引领求知者步入物联网世界。

本书在强调基本理念的基础上，也注意辨析易混淆的相近概念，避免造成认识上的误区，适合作为大学本科或研究生课程教材。作者团队为相关课程任课教师提供完整的教学课件（PowerPoint幻灯片）。此外，本书也可作为物联网科普读物。

百度百科--物联网导论

现状：我国已形成基本齐全的物联网产业体系，部分领域已形成一定市场规模，网络通信相关技术和产业支持能力与国外差距相对较小，传感器、RFID等感知端制造产业、高端软件和集成服务与国外差距相对较大。仪器仪表、嵌入式系统、软件与集成服务等产业虽已有较大规模，但真正与物联网相关的设备和服务尚在起步。
我国已形成了较完整的敏感元件与传感器产业，产业规模稳步增长。我国形成了RFID低频和高频的完整产业链以及以京、沪、粤为主的空间布局，2009年市场规模达到85亿元并成为全球第3大市场。我国仪器仪表产业连续多年实现20%以上的增长，2009年产值超过5000亿元，企业数量为5000多个，小型企业数量占比达到90%。
在物联网网络通信服务业领域，我国物联网M2M网络服务保持高速增长势头，目前M2M 终端数已超过1000万，年均增长率超过80%，应用领域覆盖公共安全、城市管理、能源环保、交通运输、公共事业、农业服务、医疗卫生、教育文化、旅游等多个领域，未来几年仍将保持快速发展，预计“十二五”期间将突破亿级。三大电信企业在资源配置方面积极筹备，加紧建设M2M管理平台并推出终端通信协议标准，以推进M2M业务发展。国内通信模块厂商发展较为成熟，正依托现有优势向物联网领域扩展。国内M2M终端传感器及芯片厂商规模相对较小，处于起步阶段。尽管我国在物联网相关通信服务领域取得了不错的进展，但应在M2M通信网络技术、认知无线电和环境感知技术、传感器与通信集成终端、RFID与通信集成终端、物联网网关等方面提升服务能力和服务水平。
在物联网应用基础设施服务业领域，虽然不是所有云计算产业都可纳入物联网产业范畴，但云计算是物联网应用基础设施服务业中的重要组成部分，物联网的大规模应用也将大大推动云计算服务发展。国内云计算商业服务尚在起步，SaaS已形成一定规模，而真正具有云计算意义的IaaS和PaaS商业服务还未开展。目前，我国在云计算服务的基础设施（IDC 中心）建设、云计算软硬件产业支持和超大规模云计算服务的核心技术方面与发达国家存在差距。云安全方面，我国企业具有一定的特点和优势。随着物联网应用的规模推进、互联网快速发展和国家信息化进程的不断深入，我国云计算服务将形成巨大的市场需求空间，“十二五”期间将呈现快速发展态势。
在物联网相关信息处理与数据服务业领域，信息处理与数据分析的关键技术主要是数据库与商业智能。我国数据库产业非常薄弱，知名企业只有三四家，只占国内市场10%左右的份额。商业智能（BI）领域我国虽然技术相对落后，但已形成了一定规模，国内现有BI厂商有近500家，但高端市场仍由国际厂商垄断。整体而言，我国拥有自主知识产权的数据库产品、BI产品和掌握关键技术的软件企业少，产业链不完整，缺乏产品线完整、软硬结合、竞争力强的国际企业。
在物联网应用服务业领域，整体上我国物联网应用服务业尚未成形，已有物联网应用大多是各行业或企业的内部化服务，未形成社会化、商业化的服务业，外部化的物联网应用服务业还需一个较长时期的市场培育，并需突破成本、安全、行业壁垒等一系列制约。
综上所述，我国尚未形成真正意义的物联网产业形态和爆发点，物联网有形成巨大市场的潜力，但潜在空间转化为现实市场还需要较长时间培育，关键点是通过技术和应用创新形成新兴业态和新增市场。我们预计，“十二五”期末我国物联网相关产业规模将达到5000多亿元规模，而真正可能形成万亿元级规模的时间节点预计在“十三五”后期。
大势所趋： 一方面认为物联网技术目前并不能降低物流企业的经营成本，另一方面多位接受采访的人士认为物联网的发展是阻挡不住的。
物联网的出现不管你欢不欢迎，赞不赞成，这个趋势是阻挡不住的，就像当年的计算机互联网的出现，再比如近几年云计算的发展。”逄诗铭对记者说。
逄诗铭认为，目前中国物联网产业规模据他个人估计已达两三千亿，很快会上升为万亿规模，再过几年就会到五六万亿。
中国RFID产业联盟秘书长欧阳宇在接受记者采访时也认为，物联网是一个宽泛的概念，目前日常生活中已经广泛地应用到了物联网技术，比如说门禁、高速公路上的ETC系统、公交智能卡马上要推出的智能电表等，都是物联网技术的运用。而在物流行业中，仓储配送、集装箱监控、运输调配等多个环节都已经运用到了物联网技术。
“一个新技术的应用是逐步推进的，不应该纠缠于物联网技术到底是什么，更不能因为现在应用程度不高就否定这个新技术。”欧阳宇说。
逄诗铭认为，物联网技术现阶段虽然并不能降低实际运费，但是提高了整个供应链和物流管理的效率，从长远来看，必然会大面积应用到物流行业中。
“换一个角度来看物流成本。举个很简单的例子，传统物流中丢失了两个集装箱，给货主赔的钱这算不算成本？但是我们给集装箱装上电子封条，采用视频识别与监控技术进行全程的监控，这个货品就不可能丢失，即使丢失了也容易追索回来。”中国物流与采购联合会副会长戴定一说。
近日，铁道部部长盛光祖与交通运输部部长李盛霖在北京签署了《关于共同推进铁水联运发展合作协议》。
多名专家认为，铁道部和交通部共同推进铁水联运发展，将有效改进目前我国线性物流运输模式，促进铁路、公路、水路、航空的联网运输能力，提高运输效率和服务水平，从而降低物流成本。
而在多渠道联运这个信息平台的建设中，物联网技术的应用将是必不可少的手段。

物联网专业的高数是很重要的，软件算法的核心就是数学模型。因此一定要好好的学习。
1上课前预习课本，对整个课本有一定的熟练度，在老师讲解的时候，知道老师讲的是什么。
2建立好自己的信心，不要觉得困难就很害怕。
3在老师上课讲后不会多去和老师沟通。
4可以在一些大学APP上边去练题。
5在期末考试时多看课本上的原题。
6最后，老师不一定将整本书讲完，但是一定要建立一个高数的体系。做到整体和部分都熟悉。

2019年1月15日目录

？轨交、铁路托底基建，订单逐渐回暖行业拐点显现(太平洋证券)

？市场终端需求有所回暖，血制品行业底部温和复苏(广发证券)

？政策驱动应用快速落地，物联网产业进入快车道(广证恒生)

？基建发力利好工程机械，国产品牌市占率持续提升(东吴证券)

？智慧能源平台稳健增长，双良节能闪现业务新亮点(国联证券)

1。轨交、铁路托底基建，订单逐渐回暖行业拐点显现(太平洋证券)

2018年四季度，发改委总共批复重点项目11万亿元，强度超过2017年以来所有季度，而在所批复重点项目中，轨道交通与铁路项目投资额分别为7113亿、4293亿元，是基建稳增长的重要载体。太平洋证券指出，就地区而言，四季度批复轨道交通项目集中在省会城市，而铁路项目75%投资额来自华东华南省份，与“十三五”规划所体现的华东华南是铁路建设重点区域的情况基本相符。

近期上海建工、葛洲坝披露了公司2018年新签订单情况。根据测算，上海建工下半年建筑施工订单同比增长412%，增速大幅高于2018年上半年(同比增长69%)；同时葛洲坝四季度国内新签合同总额同比上升528%，增速四季度扭负为正并迅速上升。太平洋证券认为两家重点公司订单情况表明2018年下半年，特别是四季度以来，随着基建补短板基调的确定以及PPP清库的结束，重点公司新签订单迅速回暖，行业拐点逐渐体现。

1月上旬，中国铁建、中国化学、中铝国际三家央企公告中标投资额100亿以上的PPP项目，其中两项为公路建设，一项为高新区综合开发。太平洋证券认为在清库结束后，PPP商业模式已逐步呈现回暖迹象，项目落地率稳步提升，但市场对PPP项目质量及带来的负债仍然较为关注。首先，就三家央企签订合同情况来看，所签订PPP项目运营期均有良好的现金流支撑，其次，重点PPP公司东方园林发行2019年第一期公司债券时，债券期限仅为两年，并且在第一年末追加回售权利，而太平洋证券认为上述条款体现了投资者对公司PPP项目现金流质量以及PPP投资增加公司负债的担忧。同时，也注意到了PPP单个项目投资额逐渐增大，这也将有利于资金实力更加雄厚的龙头企业。

基建板块方面，太平洋证券推荐轨交施工龙头隧道股份(600820SH)、铁路龙头及轨交施工领先企业中国中铁(601390SH)；房建板块方面，太平洋证券推荐市场份额稳定提升，估值有修复预期的建筑行业龙头中国建筑(601668SH)。

2。市场终端需求有所回暖，血制品行业底部温和复苏(广发证券)

广发证券指出，人血白蛋白批签发总量同比增长12%，进口占比有所提升。根据中检院及各地药检所披露，2018年国内人血白蛋白批签发总量(折合10g/瓶)为470393万瓶，同比增长12%，其中国产人血白蛋白批签发量为19052万瓶(同比增长74%)，进口人血白蛋白279873万瓶(同比增长153%)，进口占比提升至595%。2018年第一季度是国内人血白蛋白批签发量低点，后三季度批签发量逐步回升，反映了市场终端需求有所回暖。

2018年国内人凝血因子VIII实现批签发总量(折合200IU/瓶)15917万瓶，同比增长194%，近几年来保持快速增长，其中华兰生物已连续多年市占率排名第一。纤维蛋白原批签发总量(折合05g/瓶)为8895万瓶，较往年同期下滑约52%，主要原因是上海莱士批签发同比下滑幅度较大；博雅生物全年批签发量实现近翻倍增长，其市占率遥遥领先其他企业。人凝血酶原复合物(PCC)批签发总量(折合200IU/瓶)为9868万瓶，基本与往年持平。

免疫球蛋白类产品批签发呈现分化，狂免表现亮眼。2018年国内静丙实现批签发总量(折合25g/瓶)108304万瓶，略低于往年同期水平。静丙市场集中度较高，其中天坛生物、泰邦生物、上海莱士、华兰生物市场占有率分别为25%、15%、12%、10%，位于国内前列，合计占据国内62%的市场份额。广发证券根据对各上市公司的财报分析发现，目前血制品细分产品中静丙的库存压力相对较大。特免类产品中，狂免表现亮眼，全年实现批签发总量(折合200IU/瓶)79375万瓶，同比增长603%；乙免全年实现批签发总量18219万瓶，同比增长274%；破免全年实现批签发总量(折合250IU/瓶)33725万瓶，同比减少206%。人免全年实现批签发总量(折合300mg/瓶)6399万瓶，较往年同期下滑明显，同比减少36%。

广发证券认为，从血制品相关的上市公司三季报来看，各企业的血制品业务收入季度环比稳步提升，经营活动产生的现金净流量环比大幅改善，应收账款与票据以及库存逐步企稳，说明终端需以及销售渠道正在逐渐好转，因此判断血制品行业正于底部温和复苏。建议重点关注华兰生物(002007SZ)与博雅生物(300294SZ)。

3。政策驱动应用快速落地，物联网产业进入快车道(广证恒生)

广证恒生指出，低功耗广域网是未来几年连接数爆发最快的领域，局域物联网是连接数最大的领域。未来在5G场景中，能同时支持高带宽和窄带宽、低时延和高时延这些“两极分化”的场景。

根据《2018年中国物联网市场发展现状分析及未来五年发展趋势预测》预测，2017~2022年全球蜂窝连接复合增速24%、LPWA为62%、局域网18%，全球物联网连接数接近200亿部。其中中国将成为全球最大的物联网连接市场(占比约2成以上)，2022年，预计中国物联网终端总数达到448亿部，蜂窝物联网30亿部(25%)、LPWA113亿部(95%)、局域网305亿部(29%)。据Techno Systems Research预测，至2020年全球物联网通信模块中，4G及NB-IoT模组出货量持续快速增长并逐渐成为主流，两者合计占比将超过50%。

公众网络M2M连接数距“十三五”期末目标值完成318%，相关应用将在下半程规模推进。2017年1月，工信部发布《信息通信行业发展规划物联网分册(2016-2020年)》，明确指出我国物联网加速进入“跨界融合、集成创新和规模化发展”的新阶段。从截至2018年6月的完成情况看，广证恒生预计2018年我国物联网总体产业规模达到12万亿元，距“十三五”期末目标值完成80%；公众网络M2M连接数共计54亿，距“十三五”期末目标值完成318%。NB-IoT在“十三五”上半程处于网络建设阶段，相关应用将在下半程规模推进，预计连接数将呈现加速增长态势。

广证恒生表示，物联网平台成为解决物联网碎片化，提升规模化的重要基础。根据物联网白皮书，设备管理平台(DMP)：基本由通信模组、通信设备提供商主导，目前形成博世BSI、DiGi、诺基亚Impact、Sierra Wireless四大主流DMP平台，设备管理平台一般不单独提供，多集成与端到端设备管理解决方案之中。连接管理平台(CMP)：网络管理平台由电信设备商、运营商主导，全球形成思科Jasper、爱立信DCP、沃达丰GDSP三大阵营，两类运作模式，一是以Jasper为代表的纯连接式，即卡管理平台，目前规模最大，与全球超过100家运营商、3500家企业客户开展合作；二是以爱立信DCP为代表的连接管理与核心网捆绑模式，目前规模明显小于Jasper，与全球超过20家运营商和1500家企业客户开展合作。

麦肯锡将物联网场景分为9类，包括工厂、医疗保健、外部环境、工地、车辆、家庭、人类生产力、办公室。九项应用的最大潜在价值可以高达111万亿美元，平均的潜在价值也有74万亿美元。物联网在智能制造、车联网、公共事业、智能家居、可穿戴这类大细分市场未来几年预计可实现25%~50%的复合增长率。

广证恒生重点推荐中兴通讯(000063SZ)、烽火通信(600498SZ)、光迅科技(002281SZ)、通宇通讯(002792SZ)、亿联网络(300628SZ)、高新兴(300098SZ)。

4。基建发力利好工程机械，国产品牌市占率持续提升(东吴证券)

东吴证券指出，2018年12月挖掘机销量16027台，同比增长14%，环比增长1%。全年挖机销量203420台，远超2011年年销量178352台(历史最高水平)，2018年第四季度单季度挖机销量超6万台(同比增长24%)也是历史最高水平。根据草根调研的情况看，2019年挖机销量可能有10%~20%的下滑，但小挖受益于农村劳动力短缺将持续增长。

2018年以来，挖掘机出口量同比增速维持在70%以上，出口正在成为新的增长点。国内厂商海外布局多年，叠加“一带一路”沿线的工程需求对挖掘机出口的拉动作用，东吴证券预计未来出口销量依旧维持高增长。国内方面，东部、中部、西部地区分别实现销量5408、4441、4463台，市占率分别为34%、28%、28%，东中部市占率略有上升，西部市占率有所下降。就吨位销售情况分析，12月小挖、中挖、大挖销量分别为8870台、4980台、2177台，分别占比55%、31%、14%。由于2017年中大挖销量增速较快，基数较高，目前中大挖销量增速均有减缓，小挖势头强劲占比持续扩大。

东吴证券认为，下游房地产投资增速略有放缓，预期基建发力利好工程机械。11月房地产投资完成额同比上涨93%，1-11月累计同比上涨97%；房屋新开工面积单月同比上升217%，1-11月累计同比上升168%，房地产投资增速有所回升。1-11月基建投资累计同比上涨37%。近期政策放松，以交通基础设施为代表的基建项目审批明显加快，基建投资有望迎来反d。

此外，环保核查趋严将加快更新需求释放，国三切换国四标准有望推动更新需求提前释放，拉长工程机械行业景气周期。此外1-11月房屋新开工面积累计同比增长168%，与商品房销售面积增速(增长14%)产生分化，可推断开发商为缓解经营压力主动采取快开工、快开盘、快回款的高周转模式，东吴证券认为这也是下游需求持续旺盛的原因之一。

东吴证券持续首推三一重工(600031SH)，推荐恒立液压(601100SH)。建议关注徐工机械(000425SZ)、柳工(000528SZ)、中国龙工(3339HK)、中联重科(000157SZ)。

5。智慧能源平台稳健增长，双良节能闪现业务新亮点(国联证券)

双良节能(600481SH)1982年以溴冷机起家，拥有全球规模最大的溴冷机生产基地，之后横向拓展换热器、空冷器，加码多晶硅还原炉，逐步发展成为面向工业领域的节能设备、节水设备、新能源设备的系统集成商。国联证券认为，未来公司将扎根工业领域，并大力拓展民用节能市场，由单一产品制造向系统集成和智能运维业务转型，致力于打造国内领先的综合能源解决方案提供商。

公司能源设备主要有溴冷机、换热器、空冷器和多晶硅还原炉。其中溴冷机已经由民用中央空调逐步转向工业余热利用，由于工业能耗占比较大及工业企业复苏，需求呈现恢复性增长。溴冷机行业集中度较高，公司在行业中已占据龙头地位。2018年，国联证券预计溴冷机实现收入75亿元，同比增长30%。换热器方面，其业务下游应用广泛，国内需求稳健，但出口增长较为迅猛。与此同时，公司空冷器业务在手订单丰富，节水效果明显，在缺水少水地区尤其适用。拥有国内首座全钢结构空冷塔，技术实力领先，业绩增长主要来自于订单的释放。此外，多晶硅还原炉目前市场占有率较高，多晶硅产量上升带动还原炉的产量增长。总体看，能源设备稳中有升，出口是亮点，根据国联证券对业务的拆分预测，预计2018年能源设备实现收入2158亿元，同比增长3666%。

公司通过设立全资孙公司双良智慧能源开展智慧能源能效云平台业务，还通过牵手阿里云打造混沌能效云平台，采用EMC、EPC或OC的模式不断向公共建筑节能业务进行拓展。国联证券指出，智慧能源开发的能效云通过大数据分析、预知式提醒、远程监控、云端备份、远程专家诊断的功能，与节能设备实现O2O互联互通，对节能设备能耗实时监测、能源计划管理、能源负荷预测与分析、节能调优控制、能源成本考核管理等实时互动，提升节能效果，实现每年节能20%~35%。此外，公司在公共建筑节能过程中的案例较多，节能效果明显，回收期短，经济效益好。未来公司通过公共建筑节能业务的持续拓展，逐步实现国内领先的综合能源服务商。

国联证券预计公司2018~2020年EPS分别为015元、018元、021元，对应的PE分别为23倍、19倍、16倍，鉴于公司能源设备受下游工业复苏稳定增长，未来公共建筑节能业务有望快速放量，给予“推荐”评级。

（文章来源：第一财经）

不管CDC还是LCF  其实都是新型传销

关于LCF和CDC我都有在我的公众号以及知乎上专门写文章进行剖析过

这里我复制一篇揭穿身边的骗局：警惕，新型传销骗局，席卷大江南北。

这个截图是他们搞的什么培训的测试题截图，整体内容我会复制下来Y，大家看看，很搞笑。他们的口号大到没边，不仅言之“ZY支持，YH支持”，还说到“中国Meng、佛法等”，而且还说到正能量。

告诉你们手机降温的办法：

如果家里冰箱有冰包就好办，直接拿出来敷在手机后盖上就可以了。

纸巾用水浸湿后不断擦拭手机后盖，注意水不能擦太多，薄薄擦一点就好了，关键是要后盖上的水快速蒸发。待后盖上的水珠蒸发干后，又重复擦拭，一直重复至降温完毕时。原理就是蒸发吸热 。

手机发热严重也有可能是系统很久没有优化所致打开手机管家,将手机优化即可

手机里的软件开的少,但是有些软件可能是高耗电的程序我们将这些程序关闭也可以起到降温的效果

还有可能就是手机所处的环境本身就比较热,使用一小会儿手机就发热严重这时我们到温度相对较低的地方将手机关机,待手机温度降下来再打开手机即可。

二：内容：

课前秀

行业前景推测

1、“剩男”产业，男女比例失调---把握住社会现象背后的潜在产业，先生每次的课前秀彷佛都能带动一批创业思潮，把想到的记下来，有机会实施的要抓住机遇便是一个突破口。

（1）女子防身技术：手机、汽车、门锁、文胸等等；

（2）进口新娘产业，跨国婚姻；

（3）婚恋业务

2、网红带动产业---抓住年轻人的市场（2016年冒出网红产业）

（1）网红产业有多庞大，估量方法可以与产业对比。先生此处对比，让我想到了在我们对某一事物无从考量时，可以多维度寻找不同层面的相近模块分别比照，然后再做最后的总体评估。不是所有事物或者产物都一定要有前例参照的，对于新事物的衍生，我们要学会学以致用。

（2）先生从产业的角度分析了为何不看好网红产业——规模太小---试想零售业的连锁就是一个庞大的产业，这个是产业中的规模效应。

（3）十大产业和五百强企业中都含有石油天然气产业，所以算不算上大产业要看规模，比如汽车大产业（通用）、苹果、工商（1600亿收入）……

想挣大钱就要选择大产业，比如汽车，比如新能源---产业规模问题

选择大产业未必就能做成大企业（餐饮）---产业结构问题

大企业不一定能获得大的盈利---盈利模式问题

引出SMART产业分析模型：Structure——Modelof Business——Assets——Rule and Regulation——Technology

3、武钢养猪，鞍钢种土豆

（1）世界铁矿资源受外国矿业巨头控制

（2）物流成本过高

（3）产能严重过剩

PS:产业中解决不了这些问题，因为产业特征决定了现状。因此，如果企业中出现产业现象问题，只从企业内部解决问题是行不通的，要注意观察分析产业大环境的特点。思考企业问题必须建立产业思维和格局！

案例1：武汉钢铁（集团）曾宣布：准备建万头养猪场，年内就出栏。武钢在非钢产业上计划重金砸下390亿元谋求发展，除了养猪、养鸡、种菜，还计划开展接送幼儿园孩子、疏通下水管道、以及互联网等业务。为什么钢铁大佬要转向养猪？算账说：眼下一公斤钢材价格抵不上四两猪肉。

案例2：鞍钢巨亏（上市公司2015年净利润负45亿元），内部人士表示，炼钢还不如种苞米、种土豆。鞍钢在东北拥有十里钢城，地多亩阔，炼钢还不如种苞米、种土豆。

分析：钢铁行业利薄，多年来，年销售利润率远低于全国工业行业的平均利润水平，2015年全行业亏损，大中型钢铁企业实现利润-64534亿元，累计销售利润率-223%。深层原因：1、铁矿石资源价格受国外控制；2、物流成本高企；3、产能严重过剩，过剩率约已达到122%。

这三大原因，都不是企业所能解决的。企业的命运，在更高一级的层面上，实际上是产业特点决定的。

2：方法工具：用下述方法，横向、纵向深挖产业。

AABCD学习法

B十六字诀

CFLA模型

DSMART模型

F12345法（理+史+实+感觉+逻辑）

1）理论。首先学前人的总结，类似于学习数理化知识里面的公式。知道每个时期都有哪些学术流派

和代表人物，将理论按时间或流派进行划分。新理论的出现，往往是出现或发现了用旧理论解决不了的现象

。

2）产业史。用SMART模型分析一个产业，在通过阅读已成书的产业分析来验证自己对产业对感觉。通过研

读某两个产业触类旁通其他产业——《钱德勒三部曲》。

3）实态与实情：读过了武功心法，理论验证了行业直觉，就到了实战。通过参观行业龙头企业，与明白

人交流等进一步检验自己的所学。

4）感觉：感觉是在上述的活动中反复练习中自然而然养成的能力。

5）逻辑：上述的练习还有另外一个极端，脑子里一堆理论和案例，但是无法用一条线或一个逻辑串联起

这些知识。与人攀谈时头头是道，解决问题是拎不出一个关键。所以，逻辑思维需要始终穿插其中，帮助自己总结、复盘验证、提炼。

3：企业家要具备的产业思维：

[1]沿着人均GDP的变迁轨迹寻找产业机会、规避行业风险：

随着历史的演变和社会的进步，每一阶段的产业机遇和风险，我们需要有明锐的洞察力，判断产业的优良与

否，处在哪里不同的阶段，适不适合自身的投入等。

一、找好产业

1沿着人均GDP的轨迹寻找产业机会。中国人均GDP即将迈过1000美元大关，之后的特征主要有：

11产业结构以现代服务业为主导，第三产业比重明显上升。

12结构转型以科技引领为主导，工业增长对能源原材料的依赖逐渐下降，现代制造业明显上升。

13产业布局呈现新型产业分工格局，制造业郊区化，总部、设计中心、销售中心市区化。

14城市空间结构向多中心转变。

15注重民生和福利。

16注重生态环保。

2沿着地域差、观念差等要素，寻找产业机会。北京的今天可能就是武汉的明天。今天一线城市的流行消费，就是明天二三线城市的消费现象。找出与自身产业结构类似、且人均收入约为其两倍的、发展迅速的国家或地区作为参照模型。

3沿着政府产业政策寻找机会。一带一路，国家产业名录，国家支持政策，地方政策。
怎么做行业分析

1有很多工具可以使用。五力模型、PESTEL模型、FLA模型、SMART模型等。

2需要找一些数据，来源只要有：官方组织、行业协会、研报、上市公司信息等。

三、企业在现有产业中如何做

1从产品竞争，到产业链竞争，再到产业生态竞争。为了打开局面，要在全社会范围内调动资源，方法：产融结合、产政结合、产学结合、产地结合、产信结合、产媒结合、产研结合、产智结合、产社结合、产产结合等。要选择做产业生态，王者七立：立名、立标、立言、立人、立信、立学、立德。

2开放思想和眼光，敢于去想，去扩宽产业边界。平庸的商人做别人做过的生意，出色的商人想出一门生意，或者把旧的生意做成崭新的生意。乔布斯：创造无非就是把事务联系起来，即便是最不可思议的创意也不过是对已有事物进行新的组合。

3产业边界清晰-产业边界模糊-自设产业边界。

31沿着信息和知识（大数据）的方向去自设产业边界。苹果的产业边界？雅昌从印刷厂走向文化公司，影楼从摄像走向大数据、婚纱销售平台等。

32沿着能力去自设产业边界。比如本田（以发动机为核心能力，俨然进入摩托车-游艇--汽车-飞机—割草机等一系列产业）。去分析公司的核心能力，但是不要局限于现在做的东西，把核心能力去其他行业延伸，沿着核心能力去自设产业。

33沿着地头力去自设产业边界。

34沿着客户群去自设产业边界。

[2]互联网将改变一切产业

科技的进步和信息的发展，越来越多的产业受到互联网的冲击，拥有信息流和数据流的企业将率先受益。

[3]利用上市、再融资和资本市场估值中的产业偏好

对于产业的涉入和发展，首先要明白自己的目的，你的产业偏好、策略。明确通过何种方式达到你的产业和

相应的资源能有效的得以结合，更好的为你的产业的发展服务。

[4]以产业代表的身份寻求“产某结合”（产业+）

结合自身的情况，适合产业和何种方式能有效的结合。

[5]以历史性远见看到中外产业竞争态势的大趋势

我们一直以崇拜的眼光看待国外的优质500强企业，经济的发展和世界格局的变化，我们需要看到目前中外

企业的现状以及我们遇到的新的机遇，如何把握，看清楚企业竞争格局的历史变化。

[6]沿着人口结构的变迁轨迹寻找产业机会、规避行业风险

[7]从产业政策里寻找黄金屋和颜如玉

我们在产业的发展，一定要顺应形势和政策，切不可违背政策，依照产业政策和指导意见鼓励的内容来寻找

产业发展的机遇。

特别是在中国，政策因素影响很大。

[8]确立“产品竞争--产业链竞争--产业生态竞争”的竞争思维

不同的发展阶段和规模选用不能的竟争思维

[9]洞察“产业边界清晰--产业边界模糊—自设产业边界”的企业演变趋势

[10]产业是“想”出来的：

产业是想出来的，也是发现出来的，需要敏锐的洞察力。

[11]从问题中发现产业机会：哪里有问题，哪里就有产业机会；哪里问题大，哪里机会就大。

有问题就需要变革，解决，那就是机遇，产业的发展需要良好的机遇，问题越大，改变的需求越急迫，产业

的发展需求就越大。

[12]产业集中是历史必然，产业整合是大势所趋

产业的发展，不是散兵游勇式的单打独斗，我们需要的整合，资源优化，和作共同赢，这样才能更有效的占

据产业和市场的主导，才具有更强的竞争力和主导力，才能使企业在竞争中取胜。

[13]数据成为关键的经济资源和核心资产（积累经营数据的价值，大于利润）三

大数据的信息化是历史发展的必然，数据作为发展决策的判断依据，在企业战略决策和经营决策发展中越来

越重要，必将成为未来产业发展的重要工具。数据信息是产业发展的核心资源。

[14]产业与商圈的一体化共生

[15]区域产业分工、国际产业分工与产业机会

[16]技术创新与产业变迁

[17]资本市场与产业变迁

产业的变迁和发展，资本市场是必不可少的。资本市场培育产业良好发展。

三:感受

通过《产业思维和产业认识》这次大课的学习，感触颇深的有以下几点：第一，产业的概念。在这里，产业

泛指一切生产物质产品和提供劳务活动的集合体，包括农业、工业、交通运输业、邮电通讯业、商业饮食服

务业、以及最近兴起的网红产业等。第二，以前谈及产业，根本没有大小的概念。当先生提及如何衡量一个

产业大小的时候，我想，对比是最好的方式。通过比较，我才发现，产业相比零售、汽车、能源等产业

原来只是一个小产业，而网红产业相比产业居然是个大产业，这是很突破认知底线的。第三、用SMART

模型分析产业，可以尽可能完整的把一个产业的各个属性分析出来，当然，从新手到斵轮老手，还需要时间

和实践的锤炼。第四、一理、二史、三实、四感觉、五逻辑的产业学习方法也是一种全新的认识，尤其是感

觉的引入，充分地为感觉正身，这也是一个企业家所独有的灵感。学习的路漫漫修远，我将继续踏上求索的

征途，一步一步，脚踏实地地求知和分享，为未来的职场之路做好基础性工作。

基于Smart模型的AI产业思考

1产业规模

据前瞻产业研究院发布的《2017-2022年中国人工智能行业市场前瞻与投资战略规划分析报告》显示，2014年，我国人工智能产业市场规模为486亿元；截止到2016年底，人工智能产业市场规模已经增长至956亿元，年均复合增长率高达4025%。随着人工智能应用范围的扩大，将带动产业规模高速增长。预计到2018年，我国人工智能产业市场规模将达到2033亿元。

同时据国际知名管理咨询机构埃森哲在2017大连夏季达沃斯开幕前发布有关人工智能最新报告统计，通过转变工作方式以及开拓新的价值和增长源，人工智能到2035年有望拉动中国经济年增长率，从63%提速至79%。

此外，据BBC预测，人工智能市场将继续保持高速增长，2020年全球市场规模将达到183亿美元，约合人民币1190亿元；艾瑞咨询则认为，2015年中国AI市场规模约12亿人民币，其中60%分布在语音识别，125%分布在视觉识别，未来5年的增长率约为50%，到2020年中国AI市场规模约91亿人民币。因此产业规模和市场前景广阔。

2市场结构

AI产业可分为基础层、技术层和应用层，从市场投资机会来看，基础层和技术层难度最大，而一旦获得突破，则会带来上层应用质变。因此，突破基础层和技术层的公司一定会受到追捧，应用层则相对竞争激烈，但机会精彩纷呈。

具体市场结构，以海外市场为例，AI产业链中，芯片产业率先引来爆发。PC

GPU巨头NVIDIA已经将业务重点转向AI领域，2016年，AI芯片相关的数据中心增速（145%）、汽车电子增速（52%）业务远高于传统游戏业务增速（18%）、及原设备制造&IP业务增速（-11%），AI芯片业务呈现爆发增长态势。PC CPU巨头Intel也将业务重心由PC芯片、移动芯片转向云计算、物联网及AI等领域。2016年，Intel数据中心（云计算）和物联网营收增速分别为785%和1480%，远超过传统PC客户端业务增速214%，Intel数据中心及物联网营收占比不断走高，云服务及物联网业务成为Intel驱动营收增长的主要因素。Intel数据中心营收占比从2014年Q2的2480%提升至2016年的2912%，物联网营收占比从2014年Q2的384%提升至2016年的446%。无人驾驶解决方案的龙头Mobileye，受ADAS系统（主要为EyeQ3/4芯片）强劲需求驱动，2015年实现营收241亿美元，2011-2015年营收年复合增长率高达6590%，业绩增长极为强劲。

3商业模式

目前，海外市场人工智能商业模式渐进清晰。Veritone正式向美国证判交易委员会提交IPO招股书，计划融资1500万美元，有望成为美国第一家上市的AI公司。该公司的AI系统包含Google、IBM、微软等40种不同类型的引擎，通过分析非机构化音频、规频数据、人脸识删、情感分析、地理定位、翻译等功能，最终提供可行性情报服务，辅助商业决策。欧美市场人工智能领域商业模式逐渐清晰，投资机会已经明确。计算机科技的都是伴随着硬件不软件共同进步，人工智能也不例外。

4资产结构

虽然包括亚马逊、Google、BAT在内的多家互联网巨头都已重磅投资AI市场，但在资产结构方面，该行业依旧是依赖于技术与服务的轻资产布局。

5监管/规范

国际方面，特朗普时代，侧重保全工人岗位，海外科技巨头AI研发遭受抑制风险；美联储加息在即，AI产业融资进程受阻风险；AI应用推广不及预期风险；芯片、算法研发遭遇未知障碍风险；基础层、技术层变化巨大，应用层难以适应风险；国内企业使用国际开源平台，无自身核心竞争力，产品严重同质化风险。

国内方面，日前，工业和信息化部联合国家标准化管理委员会、科技部、公安部、农业部、国家体育总局、国家能源局、中国民用航空局等部门发布了《无人驾驶航空器系统标准体系建设指南（2017—2018年版）》（以下简称《指南》）。下一步，工业和信息化部将会同相关部门进一步推进无人驾驶航空器系统标准体系建设工作，以标准引领和促进无人驾驶航空器系统产业发展。

6技术

AI可分为基础层、技术层和应用层，基础层为AI芯片，技术层为算法平台，应用层是AI向各传统行业渗透应用。随着科技巨头相继开源AI算法平台，AI开发技术门槛极大幅度降低，AI逐步走向大众化。

借鉴先生在大课中提到的SMART模型，对铜加工产业进行分析如下：

1、scale(产业规模）：根据有色金属工业协会的统计数字，2016年国内铜加工总量在1800万吨左右（不包含电解铜冶炼）（一般会比实际水平略高）。借鉴之前做过的图表（数据未更新），2006-2014年国内铜材产量年均复合增长率为1557%；虽然最近两年受去产能政策影响，同比增速有所下滑，但行业整体规模仍呈现稳定增长。因此，不考虑铜价波动的影响，仅考虑国内市场，铜加工行业是一个可以达到万亿规模的大产业。

2、产业结构（structure）：国内铜加工行业是一个较为分散、类似完全竞争的市场，并未出现大型的跨国寡头垄断企业。我公司铜加工总量在国内排名第一，也仅为60-70万吨，市场占有率仅为4%左右；同行业上市公司，海亮股份年加工量在30万吨左右，并计划到2020年产能翻一倍；博威合金年加工量在12万吨上下，楚江新材年加工量在15万吨左右等。横向来看，铜加工上市公司纷纷计划扩产，利用行业兼并重组的计划扩大产能、抢占市场份额。因此，铜加工行业目前仍是散乱的产业结构，未来一定会出现几个真正的寡头垄断企业。

3、盈利模式（model of business）：铜加工行业的盈利模式比较简单，采用“铜价+加工费”的形式，铜价由下游客户承担，公司只赚取加工费用，不同产品技术含量不同，因此加工费差异也比较大。博威合金在高端铜合金棒材方面属于业内领先地位，相对加工费就会高于普通产品。因此，对铜加工企业来说，未来要想获得高于行业平均水平的毛利率，必须在科技研发、技术更新上做文章。

4、资源或资产分布（assets）：铜加工产业是一个典型的重资产行业，是一个劳动密集型与资金密集型相结合的产业，主要分布在长三角和珠三角两个区域，其中浙江省和广州省是其中代表，浙江省年铜加工能力在400万吨左右，占国内市场的25%-30%；广州主要因为白色家电集群较多，像空调美的、格力（铜管）、接插件的开关企业（铜板带）等，因此配套铜加工企业也较为发达。此外，国内电解铜采购主要是上海期货交易以及长江有色网；废杂铜主要在佛山交易，也导致两地较其他地区更具备原材料优势。铜加工行业本身是一个受运输半径限制较为明显的产业（运输成本过高将严重挤压毛利空间），也导致长三角、珠三角呈现出明显的集群特征。

5、行业规则和惯例（rule）：铜加工行业由于毛利率低、风险高的特点，一般在账期方面控制严格，虽然不同产品、不同客户会有所差别，但整体与其他行业相比，应收账款周转率较高。之前，国内铜管领军企业金龙铜管因为扩张速度过快，同时为抢占试产份额账期不断放长，最终导致资金链断裂，之前数据显示其资产负债率在95%左右，今年被国企平煤神马集团并购。

6、法律与监管（regulation）：铜加工行业主要受国家发改委、工信部监管，并且近几年环保部的环保督查对行业影响较大。地方政府对企业的环保要求越来越高，要求的环保投入越来越大，对之前野蛮生长的一些小散乱企业造成很大冲击，浙江省关停的小散乱企业数量众多，相对来说对规模型、规范型企业带来利好，可以迅速扩大市场份额。近两年，尤其是今年上半年，规模型铜加工企业的经营业业绩迎来大爆发。

7、技术——壁垒、创新、更替（technology）：铜加工行业是一个重资产行业，单台连铸连轧设备的引进价格在人民币1亿元以上，因此行业进入的门槛主要体现在资金实力；同时，与其他行业相比，铜加工行业毛利率较低，相对吸引力较差，投资者进入意愿不强，国内目前的铜加工企业基本都是在上世纪90年代左右进入该行业，并经过原始积累形成如今的规模。另外，高端铜加工产品在技术上要求较高，需要长时间的积累以及研发的投入，行业存在着较高的技术壁垒。

8、结论：（1）铜加工行业是一个大的产业，而且并不是像大家所想像的产能严重过剩行业，行业目前是结构性产能过剩问题，高端铜加工产品差量严重不足，主要靠进口。未来，行业的市场集中度会上升，并诞生几个大型的跨国铜加工企业。

（2）铜加工行业未来要往高端制造方向发展，主动淘汰、置换落后产能，走科技研发、技术创新之路；未来，行业的竞争将集中于几个龙头企业之间的竞争。

（3）兼并重组未来将在铜加工行业频繁发生，依靠内生式发展已远远不能满足企业扩张的步伐。

我想用先生提的产业分析“SMART”模型对我所从事的行业进行一个梳理。

1、规模

我从事商品期货研究和交易工作。从产业定位来看，属于资产管理行业中的细分领域期货资管。从国外经验来看，资管行业的发展与经济发展和居民收入有直接的关系。改革开放以来，我们经济大体经历了三个阶段：改革之初到1992年，1992年到2002，2002年至今。尤其是2002年以来，人均GDP和人均可支配收入经历了快速的增长。截至2016年，国内人均GDP为53980元，是2002年的将近6倍；人均可支配收入为33616元，是2002年的5倍左右。

随着经济增长和居民收入的增加，资产管理需求也日益增长。根据中国基金业协会数据显示，2016年基金管理公司及其子公司、证券公司、期货公司、私募基金管理机构资产管理业务总规模约5179，较2014年的205万亿增长150%。其中，期货行业资管规模从1248亿元增长到2792亿元，增长223倍。资管行业规模的快速扩张带来了发展机遇。期货行业虽然是资管行业中的小行业，但其增长速度惊人，潜在市场空间巨大，未来市场规模必将是万亿级别。

2、结构

从产业结构来看，资管规模按照主体不同，分为基金公司公募基金、基金公司及其子公司专户基金，证券资管和私募基金，占比分别为1778%、3276%、3412%和1532%。

私募公司根据其投资类别不同，分为私募证券投资基金管理人、股权投资基金管理人、创业投资基金管理人和其他类型管理人。其中私募证券投资基金管理人有7781家（已登记），私募证券投资管理人管理基金数量为25950，实际管理规模为261167亿元。整个私募证券投资基金管理行业的状态是从业机构众多、规模较小。虽然私募管理现状是散、小、弱，但这也给私募基金行业未来的发展提供了机会。从现实情况来看，私募基金管理人存在一定的规模效应。未来私募基金管理行业整合兼并，单个企业管理规模扩大将会是主导趋势。

3、监管

随着近两年私募行业的快速发展，行业管理逐渐从混乱走向有序。2014年《私募投资基金管理暂行办法》发布，其他相关的法规也陆续出台，《证券期货市场诚信监督管理暂行办法》，《证券期货投资者适当性管理办法》，《证券期货经营机构私募资产管理业务运作管理暂行规定》等。随着私募基金行业发展相关的法律法规纷纷出台，行业进入了规范发展的阶段。在私募基金行业爆发式增长的同时，许多不合格的基金管理人也被踢出局，数据显示，自2014年2月私募基金登记备案以来，截至2017年2月底，中国证券投资基金业协会登记私募管理人18306家，已经备案私募基金48626只，认缴规模1635万亿元，实缴规模855亿元，私募基金行业从业人员2823万人。与2015年末相比，私募基金管理人数量下降了2679%，但私募基金数量和实缴规模分别增长了102%和111%。

4、商业模式

私募证券资产管理公司目前主要的盈利模式为两种：

1）管理费收入。根据行业惯例，私募管理费大概为管理规模的1%-2%。按照2016年私募证券投资管理规模来推算，管理费收入大约在250-500亿规模。相对来讲，管理费是私募证券投资公司较为稳定的收入来源。但由于目前私募管理规模普遍较小，因此管理费收入相对有限。

2）盈利分成。根据期货私募行业惯例，私募基金盈利分成在20%-30%之间。具体情况要根据私募基金管理人的品牌以及市场资金的松紧来确定，一般专业能力较强市场声誉好的管理人往往容易获得更高的管理分成。由于期货私募属于风险投资，盈利收入并不稳定，因此盈利分成虽然是很多私募的利润主要来源，但其稳定性较差。

5、资产

私募投资是知识密集型行业，私募管理公司最主要的资产为人力资本。优秀的基金经理、研究员以及运营人才是私募投资公司的核心资产。

私募期货投资经理是最为宝贵的人才资源。一个初级的期货投资经理需要3-5年的培养，至少需要投入几十万的培养成本，最终能否成才仍具有很大不确定性。而一个成熟的期货投资经理则需要将近8-10年左右的市场历练，能够具有成熟投资理念和稳定盈利能力的投资经理与印钞机等同，其价值不可估量。

期货研究员也是重要的人才资本。触及的研究员需要1-3年的市场经验，其价格相对不高。但经过3-5年的产业训练之后，如果能够成长为成熟的研究员，其价值也会比较可观。

运营管理人才主要的作用是企业管理、风险控制和市场开拓。优秀的私募运营人才有助于促进企业的发展壮大，也是企业的重要人力资本。

从中国实际情况来讲，专业的私募管理人才主要集中在北京、上海和深圳等一线城市，以及大连、郑州和杭州等经济发达地区和交易所所在地。因此，期货私募的发展往往也都分布在这些地方。

6、技术

随着量化投资的增长以及人工智能的快速发展，期货私募行业发展面临新的技术挑战。据了解，国外市场交易中大约30%为量化交易。而目前量化交易占中国总资产的比例还不到1%，预计中国未来有20-30%的市场交易来自量化交易，尤其在纯期货中，这种交易占比将比较大。新的计算机技术和人工智能目前仍处于快速发展阶段，前段时间的阿尔法狗战胜围棋冠军显示出了人工智能的威力。

量化投资技术和人工智能未来对私募产业的影响可能是多方面的：第一，投资模式的变化。传统主观交易和量化交易之间的竞争必将更加剧烈；第二，行业门槛，量化投资和人工智能需要有巨大的财力来支撑，量化投资的发展将会导致行业的知识门槛和技术门槛进一步提高；第三、行业结构，量化投资的发展必将导致市场竞争更加激烈，目前市场中存在的非专业的投资者将会被市场逐步淘汰，行业走向集中和专业不可避免。

由于资料和分析水平有限，我按照先生提出的产业分析模型简要对期货资管行业进行梳理，作为本次课程的作业。后期我会进一步收集资料，完善产业分析！

物联网工程专业会有小组作业。期末作业会有课程设计项目，需要小组合力完成。物联网工程专业培养能够在物联网及相关行业从事物联网系统产品的设计、开发、集成、应用、管理、运行与维护等工作的应用型高级专门人才。物联网应用领域十分广阔、市场人才需求巨大。物联网工程专业相比于计算机科学与技术、电子信息、通信工程等专业特点突出，所学知识和技术更容易落地为实实在在的产品，物联网人才具有学科交叉、复合型、就业口径宽的特征，就业前景无限广阔。

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