MEMS传感器市场前景广阔 MEMS(Micro-Electro-Mechanical Systems)是微机电系统的缩写，MEMS技术建立在微米/纳米基础上，是对微米/纳米材料进行设计、加工、制造、测量和控制的技术，完整的MEMS是由微传感器、微执行器、信号处理和控制电路、通讯接口和电源等部件组成的一体化的微型器件系统。MEMS传感器目前主要应用在汽车和消费电子两大领域。任天堂公司的Wii无线游戏机允许使用者通过运动和点击互相沟通和在屏幕上处理一些需求，其原理是将运动（例如挥舞胳膊模仿网球球拍的运动）转化为屏幕上的游戏行为。在苹果公司的iPhone中，通过对旋转时运动的感知，iPhone可以自动地改变其显示格式，以便消费者能够以合适的水平和垂直视角看到完整的页面或者数字。根据ICInsight最新报告，预计在2007年至2012年间，全球基于MEMS的半导体传感器和制动器的销售额将达到19%的年均复合增长率(CAGR)，与2007年的41亿美元相比，五年后将实现97亿美元的年销售额。目前上市公司中歌尔声学已经掌握MEMS芯片设计、MEMS半导体封装等多项核心技术，2008年申请相关专利高达44项，主要应用在MEMS麦克风的生产制造。我们认为公司将在物联网时代MEMS传感器领域占据竞争优势。 智能终端备受期待 法国Violet公司推出了Nabaztag小兔子，通过wi-fi路由连接网络，可为主人提供所需的各类新闻等，能够讲5国语言，在主人接收到邮件或信息时，会发出语音提醒。此外它还能识读Ztamps标签上的信息，并实时连网，随时呈现动态信息。我们认为随着物联网推进，家用电器的智能化将是未来发展趋势。上市公司中的拓邦电子是家电智能控制应用领域的行业先行者，未来发展值得关注。 集成电路产业有望迎来发展新机遇 2005年我国集成电路市场规模达到3800亿元，占全球比重达25%，成为全球仅次于美国的第二大集成电路市场。32位CPU芯片、网络路由交换芯片、GSM/GPRS手机基带芯片、TD-SCDMA基带芯片、数字音视频和多媒体处理芯片、第二代居民身份z芯片等一批中高端产品相继研发成功并投入市场，产品设计能力达到018微米，集成度超过千万门；集成电路芯片生产线工艺水平达到12英寸013微米，90纳米工艺技术研发取得进展，与国外先进水平之间的差距明显缩小。 电信设备商最受益于物联网 当下最大的投资机会在于电信设备商，物联网的商业建设尚处于萌芽阶段。电信运营商是物联网的积极推动者，物联网丰富电信网络的应用。就三家电信运营商而言，包含强势固网的全业务运营商中国电信和中国联通在行业用户的ICT（信息通信技术，Information and Communications Technology）建设中一直处于领导地位，其全业务模式十分便于将通信网络与物联网相关信息管理的企业内网实现对接，完成对物联网的全程管控。由于资源所限以及历史原因，单纯的移动运营商中国移动目前能够实现的物联网应用还处于初级阶段。具体而言，网络的升级换代对光纤产业将产生实质性利好，受益的公司包括烽火通信、中天科技、亨通光电、中兴通讯、光讯科技、三维通信等国内领先的光纤制造商、通信设备提供商。在物联网建设进程中，这些公司最先受益，确定性最高 1、 未来是万物互联&万物智能黄金十年，市场空间可观。物联网市场规模超万亿，未来仍存广阔市场空间。 目前中国物联网市场规模已超过 2 万亿元人民币，同比增速持续维持在 20%以上，同时 IDC 预计 2025 年全球物联网市场规模达到 11 万亿美元。物联网市场规模的快速增长主要来源于： （1） AIoT 科技 大方向，未来规模高速增长。预计 2022 年 AIoT 市场达到 7509 亿元， 2018 年-2022 年复合增长率达到 305%。 （2）5G 为基， 物联网连接数持续快速增长。 物联网连接数预计在 2019-2025 年将以 21%CAGR 增长，同时产业物联网领域连接量将成为主要增长贡献。 （3） 物体数据开始产生交互属性， 物联流量释放数据商业价值。 物联网时代实现万物互联，提供物体的流量，创造新的数据价值。 2、 十年沉淀，多核驱动物联网产业加速发展 核心驱动一：技术/产品/产业链日趋成熟。 网络由局域到广域、由窄带到宽带、由低速到高速。 另外， 物联网产业链各层不断发展完善： 1芯片/模组性能指标逐渐优化，应用场景不断扩展； 2网络覆盖不断完善， 4G/5G 与 NB-IoT 基站数量快速增长；3平台建设赋能物联网； 4应用场景不断拓宽。 核心驱动二：降本增效助力物联网普及。 1 摩尔定律推动芯片硬件价格快速下降；2规模效应推动模组等产品价格下降； 3 流量资费快速下降； 4物联网助力企业经营/生产效率提升。 核心驱动三：场景丰富+数据闭环+巨头加速入局，释放物联网显著商业价值。 1物联网应用场景经历由单一到丰富，由简单自动化到智能化演进； 2数据也从单一采集到产生数据交互，提高产品/应用粘性，数据链条从底层芯片、 MCU、通信模组、网络覆盖到中上层 *** 作系统、应用平台全打通，生态构建和商业闭环加速释放物联网商业价值；3以华为/小米/高通/谷歌/腾讯等为代表的 科技 巨头纷纷入局 IOT，引领产业加速发展； 核心驱动四：传统产业数字化转型/升级， IOT 应用边界不断拓展。 传统产业发展至今也将面临数字化转型，应用物联网，拓宽物联网产业边界。 3、 科技 巨头积极布局 AIoT，引领行业加速发展 以互联网企业、设备商、 芯片以及硬件终端为代表的 科技 巨头积极布局 IOT。 （1）阿里巴巴以阿里经济体为核心，向天猫精灵与阿里云 IoT 提供业务支持，打造AIoT 生态。（2）京东构建小京鱼智能平台，提供 AIoT 解决方案；（3）华为开启 AIoT新篇章，覆盖包括电力、交通、 汽车 等多个领域；（4）苹果围绕 iOS 布局，储备丰厚 AI 能力；（5） 高通作为万物互联践行者， AIoT 布局多场景应用；（6） 小米核心技术为 AIoT 发展提供支撑，打造包括家庭、个人与智能生活三大应用场景；（7）美的打造智慧家居 AIoT 应用场景。 4、产业链（端、管、云） 及相关标的： 端： 1）传感器：步入智能化阶段，车联网是主要发展阵地——海康威视、大华股份、 韦尔股份、必创 科技 、汉威 科技 等； 2） MCU：芯片级的计算机，智能控制的核心——拓邦股份、和而泰、兆易创新、中颖电子、瑞芯微、全志 科技 等； 3）通信芯片： 基带射频两大阵营，蜂窝、 WiFi、 LoRa 各放异彩——乐鑫 科技 、翱捷 科技 、中兴通讯、华为/高通/MTK/展锐等； 4）通信模组：联网基础枢纽，承上启下重要一环——广和通、移远通信、美格智能、 有方 科技 、 日海智能等； 5） 终端： M2M空间广阔——鸿泉物联、威胜信息、移为通信等。 管： 无线传输为主，短距和长距各擅胜场——中兴通讯、三大运营商等 云： 物联平台，应用层进行管理和分析的天地——涂鸦智能、 思科等本人从事 科技 行业已经10多年的时间，现负责某企业人工智能与区块链实验室。从我的经验了解到，2020年其实人工智能和万物互联已经开始向我们走来，随着人工智能（AI)、物联网(IoT)、5G等新技术的蓬勃发展，以及与产业端的深度融合，使得智能工业，智能农业，智能教育，智能交通，智能医疗等等成为了可以预期的目标。
物联网
物联网是指无处不在的终端设备和设施，包括具备智能传感器、移动终端、工业系统、楼宇系统、智能家居，通过RFID技术的资产识别，携带无线终端的人、车、动物。其目的是实现物与物、物与人、物品与网络的链接，方便管理及控制。
人工智能
随着万物互联，必将产生海量的数据。人工智能可以通过对数据的收集和处理，完成对数据的分析，从而利用数据提取出模型和规则，用于代替人工进行趋势预测，策略执行等工作。
5G
5G网络具有高速率、大容量、低时延等特点，它可支持长时间、大规模的连接需求的物联网应用。同时，5G技术将在交通、教育、医疗等领域发挥着极大的作用，更将有助于我们充分利用资源，创造出更大的价值。可以说，5G不仅是新一代的移动通讯技术，更是未来实现万物互联的基础。
IoT硬件销售市场规模
中国智能家居市场爆发时间预测
Top12 用户入口调查
通过披露出的数据来看，2020年将会赢来行业的爆发与增长。随着物联网的爆发，必将会带动相关行业的共同繁荣。虽然当下物联网仍处于市场初期阶段，随着相关技术的整合与完善，业务场景的不断优化，必将引发一轮新的技术繁荣，从而把人来待遇另一个新的阶段。
人工智能的时代其实已经到来，随着5G、物联网等的持续发展，万物互联的时代也已经慢慢在“入侵”我们的生活了。
以人工智能为例，现在人工智能产品已经广泛的应用于我们日常生活、企业经营等中，在本次疫情中也有很多人工智能的应用。
人工智能医疗设备、人工智能外呼机器人等等，都是人工智能在改变着我们的生产生活方式。
以呼叫中心为例，我们看看人工智能如何使呼叫中心智能化？
呼叫中心是依靠技术与人力资源支持的行业，随着人口红利的消失，降低人力成本成为企业的迫切需求。利用AI技术，企业呼叫中心将在人机协同、智能分析、优化用户体验方面迎来创新与突破。
在呼叫中心领域，AI技术发展有两大方向：以AI辅助人工劳动，实现高效协同；以AI替代人工劳动，节省人力成本。我们相信以AI辅助人的工作，人机协同提升呼叫中心的效率是现阶段的主要方向。基于呼叫中心的通话能力，我们将开展一系列的人工智能 探索 与实践。
呼叫中心的AI变革，首先发生在呼叫中心座席人员方面，通过ASR语音识别引擎实现对大量通话的有效分析，进行高效的全量智能质检，这是人工智能实现的第一步。第二步，AI技术将针对客户方面进行创新，发展对话机器人。辅助人工座席员开展工作，人工监控对话机器人的表现与服务质量，可以实现高效协同，在必要时参与客户的沟通服务。从客户分析的维度，客服场景中基于用户画像、平台用户行为，预判来电客户的需求；营销场景中，AI技术可以分析潜在用户的匹配度，判断是否为客户，以及选择最合适的沟通时间，实现接通率的优化；在风控场景下，判断用户的信用表现。
此外，在呼叫中心管理运营和决策方面，AI技术将助力企业知识库的建立，成为呼叫中心大脑，实现面向用户体验的呼叫中心服务，帮助进行客户沟通的管理与决策，优化客户沟通体验。在呼叫中心的整体运营监控中，发现问题的预警。在人员技能提升与培训方面，提词器能够帮助新人加速学习，了解业务与解答问题的重点。通过质检打分，支持新人检索优秀员工的话术，实现知识学习、经验积累和技能提升。
我们现在就前进在人工智能时代的道路上。
未来5至10年是人工智能时代的关键发展期。
这是 历史 规律，是人工智能无法阻挡的 历史 趋势。
上面四部曲，大约需要20至30年实现，中间需要解决的问题主要有以下几个人。
自然消化和通过一次性变现解决，不会引起 社会 阵痛，就像上世纪五十年代的工商业改造。
社会 进步必定伴随人的精神状态进步。 社会 风气和习惯具有极大的人性进化力量。简单一点，看看朝鲜和中国的过去，虽然贫穷，到不缺精神。
如果既有富裕，又有精神，这个 社会 是不是人人喜欢！
人的本性使然！
靠科学技术自身的推动力量
靠每一个人的向往和力量
靠 社会 各方的共同努力！
本人作为 科技 领域的创作者，每天都会浏览大量的有关 科技 的信息，并由此深深的觉得我们赶上了一个快速变化的时代， 科技 推动这整个时代的进步，不断诞生的新生事物，充满了未知和变化，也带来了新的机遇。
而物联网就是继互联网之后的又一次信息技术革命浪潮， 谷歌执行董事长Eric Schmidt曾宣称，互联网即将成为 历史 ，物联网将取而代之，成为生活的重要部分。中兴通讯首席技术官兼执行副总裁徐慧俊也曾表示，随着以5G技术为标杆的移动互联网时代到来，万物互联、万物感知正逐渐成为现实。
那物联网离我到底还有多远呢？我们用数据来看一看~
近年来，全球物联网产业市场规模呈现快速上升趋势，已从2013年的19万亿美元上升至2016年的32万亿美元。物联网产业的发展与可用连接数密切相关。 预计到2020年，全球连接数将达到260亿(智能手机90亿，可穿戴设备100亿，M2M连接70亿)，潜在市场规模将超过7万亿美元。
当前，中国物联网产业的空间格局已经形成了以北京、上海、深圳、重庆为核心的环渤海、长三角、珠三角、中西部地区四大产业集聚区。由于中国拥有庞大的全球电子消费市场和工业规模，因此物联网在中国拥有广阔的前景。 2014年，中国物联网产业市场规模达到6000亿元。 2019年9月，在无锡年举行的世界物联网博览会上，发布了《2018-2019中国物联网发展年度报告》。在这份中报告中，2018年我国物联网产业规模已超12万亿元，物联网业务收入较上年增长729%。可见物联网发展之快。 但也不得不承认当前的物联网市场还处于初级阶段，是窗口期。同时，新的洗牌期在到来，行业群雄并起，未来发展潜力巨大。
智能化不是工业化
工业化的三要素：生产者、生产资料和资本是全职时间输送的。
智能化的三要素：消费者、智能手机和消费是休闲时间输送的。
智能化成果按照工业化分配制度分配，是全球所有矛盾的根源。
更直接说：消费者是创造智能化价值的主体，但消费者却不能分享智能化成果是所有矛盾的根源。
因为智能化是未来，是希望！当未来和希望被独享和独占，焦虑会自然覆盖到 社会 的每个角落。
2、智能化10是免费共享，智能化20应该是什么？
站在10领导者的视角，自然是工业化40。依然按照传统分配方式，将未来独享进行到底。
但如果站在消费者的视角，显然是智能化20，承认每个消费者对智能化的贡献。
承认方式：股权共享。
简言之，免费共享，共享的是现在！
股权共享，共享的是现在和未来。
人不仅需要现在，更需要未来。
3、原理与图纸比机器本身更重要！
英国完成第一次工业革命，对其他国家形成碾压式的打击。
满清选择购置q炮，建立北洋舰队，但很快就沉了。
普鲁士选择成为第1个普及义务教育的国家，使德意志民族不仅从一盘散沙的状态走出，引领第二次工业革命浪潮，而且自然孕育出爱因斯坦等一批跨世纪的人才。爱因斯坦时空取代了牛顿时空。因此，重要的是国民应该知道所以然，而不是具体的某个机器、软件和AI。
无人驾驶，无人超市，无人工厂就是人工智能的到来，5G普及就能实现万物互联。未来已来，你准备好了吗？《智能 社会 》已提前十年为我们布局。
我们已经处于这个时代了，一方面一些公司绑架了这些概念，用大量的钱去建设一些似是而非的工程，让我们误解了人工智能和物联网，另一方面，这些技术是革命性的，但还处于初期，就像工业革命刚开始，原始蒸汽机无法带来相比人力的巨大生产力提升。建议去看看谷歌等公司的一些研究，就能体会到这两个技术会带来的变化。
其实现在已经来了，只是还没有形成大面积的普及，比如我们公司的人脸识别门禁等设备。
本人机器人从业者，人工智能目前还是不成熟，最终问题都需要转换为数学算法，其实这个概念几十年前就已经提出来，到现在仍然不成熟。还是从基础学科抓起吧。先把道研究清楚，术自然不是问题
未来已来，你准备好了吗？
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