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)
本文核心数据：中国物联网市场规模、中国物联网区域竞争情况
行业概况
1、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”。
2、产业链剖析：共有四大层面
所谓产业链，是以生产相同或相近产品的企业集合所在产业为单位形成的价值链，是承担着不同的价值创造职能的相互联系的产业围绕核心产业，通过对信息流、物流、资金流的控制，在采购原材料、制成中间产品以及最终产品、通过销售网络把产品送到消费者手中的过程中形成的由供应商、制造商、分销商、零售商、最终用户构成的一个功能链结构模式。
从产业链条来看，物联网的产业链条由上而下可以分为感知层、传输层、平台层和应用层四个层级。
自2018年中美贸易摩擦以来，美国加大了对中国高新技术出口的限制，不断扩大实体清单，影响了中国一些科技主导型企业的发展，这从侧面警示了中国在全球供应链中地位的脆弱性。物联网通过传感器把物理世界与数字世界联系起来，实现物与物、物与人的泛在连接，实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。其中传感器作为数据采集的源头，已经成为各种应用能力所需的数据来源所在。目前中国国内也涌现出了一些传感器芯片重点生产企业，如：高德红外、西人马、士兰微、敏芯微电子、博通、全志科技、大唐微电子、复旦微电子等。
行业发展历程：处于市场验证期
物联网是通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等 信息传感设备，按约定的协议，把任何物体与因特网连接起来，进行信息交换
和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网发 展历史悠久，可分为三个阶段：
行业政策背景：政策大力推进
“十三五”以来，国家重视物联网产业建设及物联网成果应用，出台多度政策意见来推动物联网产业发展。在“十三五”以来发布的行业政策中，以推动物联网成果应用为主，利用物联网技术加强信息交换、提高监督管理水平等。
根据最新发布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》，在“十四五”期间，明确新基建，还要让5G用户普及率提高到56%。并且5次提到关于物联网的规划发展，除了划定数字经济的7大重点产业外，其余4次提到的场合均体现出对物联网发展重点的表述。
十四五规划中划定了7大数字经济重点产业，包括云计算、大数据、物联网、工业互联网、区块链、人工智能、虚拟现实和增强现实，这7大产业也将承担起数字经济核心产业增加值占GDP超过10%目标的重任。
发展现状
1、中国物联网连接数快速增长
全球物联网仍保持高速增长。物联网领域仍具备巨大的发展空间，根据GSMA发布的《The mobile economy
2020(2020年移动经济)》报告显示，2019年全球物联网总连接数达到120亿，预计到2025年，全球物联网总连接数规模将达到246亿，年复合增长率高达13%。我国物联网连接数全球占比高达30%，2019年我国的物联网连接数363亿。而根据2021年9月世界物联网大会上的数据，2020年末，我国物联网的数量已经达到453亿个，预计2025年能够超过80亿个。
2、应用层与平台层价值最高
从产业链价值分布看，应用层和平台层贡献最大的附加值，分别占到35%左右，传输连接层虽然重要，但产值规模较小;底层的感知层元器件由于种类众多，产业价值也较大，占到20%左右。
3、传输层产业结构中传输层占比最高
根据赛迪发布的《2019-2021年中国物联网市场预测与展望数据》，物联网的传输层依旧位居最大份额;随着大规模地方性物联网政策的落实陆续完成，支撑层增长速度放缓;而随着各领域市场需求的释放，平台层、应用层市场增长速度将持续呈上升趋势。
4、中国物联网市场规模突破25万亿
目前，物联网已较为成熟地运用于安防监控、智能交通、智能电网、智能物流等。近几年来，在各地政府的大力推广扶持下，物联网产业逐步壮大。再加之近几年厂商对物联网这一概念的普及，民众对物联网的认知程度不断提高，使得我国物联网市场规模整体呈快速上升的趋势。2019年我国物联网市场规模约在176万亿元左右，2020年根据赛迪公布的数据，我国物联网市场规模约达到214万亿元左右;预计未来三年，中国物联网市场规模仍将保持18%以上的增长速度。中国物联网市场投资前景巨大，发展迅速，在各行各业的应用不断深化，将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。
行业竞争格局
1、区域竞争：北京物联网相关项目最多
截至2021年5月底，工信部共公开2批《物联网关键技术与平台创新类、集成创新与融合应用类项目公示名单》，前瞻结合2批的项目名单分析，目前中国物联网关键技术与平台创新类、集成创新与融合应用类项目主要集中在北京、浙江、广东和山东，其项目数分别为39个、24个、22个、20个。
2、企业竞争：以龙头企业间的竞争为主
《2021年中国物联网企业发展指数报告》于2021年10月29日发布，报告从动态角度评估物联网产业链各公司发展状况，围绕企业影响力、资金支持、研发技术能力、发展成效等多维度能力进行分析，剖析中国物联网企业的成就和面临的挑战，并总结中国物联网企业的发展情况及市场参与者竞争实力，试图发掘物联网行业业务实力强、成长性好以及竞争壁垒高的优秀企业群体。根据《2021年中国物联网企业发展指数报告》，2021年我国物联网最具领导力企业名单如下：
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》。
覆盖范围得到增强(增强20dB)。
支持大规模连接，100K端子/200KHz电池。
超低功耗，电池续航时间10年。
超低成本。
将信令开销降至最低，尤其是空中接口。
确保整个系统(包括核心网络)的安全。
支持IP和非IP数据传输。
支持短信(可选部署)。
一般来说，按照市场需求划分，我们将物联网设备分为三类：
1、没有流动性，数据量大(上行)，频段宽，比如城市监控摄像头。
2、机动性强，切换频繁，车队跟踪管理数据量小。
3、无移动性，数据量小，对抄表等延迟不敏感。
NB-IoT就是为满足第三类物联网设备需求应运而生的，即适用于无移动性、数据量小且对延迟不敏感的应用场景。
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)
本文核心数据：全球物联网市场规模、全球物联网连接数量、全球物联网下游行业分布
处于市场验证期
物联网是通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等 信息传感设备，按约定的协议，把任何物体与因特网连接起来，进行信息交换
和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网发 展历史悠久，可分为三个阶段：
物联网连接数超120亿个
根据全球移动通信系统协会(GSMA)统计数据显示，2010-2020年全球物联网设备数量高速增长，复合增长率达19%;2020年，全球物联网设备连接数量高达126亿个。“万物物联”成为全球网络未来发展的重要方向，据GSMA预测，2025年全球物联网设备(包括蜂窝及非蜂窝)联网数量将达到约246亿个。万物互联成为全球网络未来发展的重要方向。
下游制造业/工业占比最大
从下游领域来看，根据IoT
Analytics的数据，2020年全球物联网行业下游占比中，制造业/工业占比22%排在首位，其次是交通/车联网，占比15%。智慧能源、智慧零售、智慧城市、智慧医疗和智能物流分别占比14%、12%、12%、9%和7%，排在第3至7位。
2020年物联网链接内容90%属低功耗、广域网领域
2020年整个物联网90%连接属于低功耗、广域网领域。万物互联趋势下，传统移动蜂窝网络的高使用成本和高功耗催生了专为物联网连接设计的低功耗广域连接技术，对应中低速率应用场景，拥有广覆盖、扩展性强等特征，更符合室外、大规模接入的物联网应用。
2026年市场规模接近155万亿美元
根据知名国际信息技术数据公司lDC的测算，2019年全球loT市场规模为6860亿美元，到2022年，这一数字将突破万亿美元;与此同时，2019年全球通过万物互联传输的数据规模已达到14ZB，2025年传输规模则将达到80ZB。在loT行业本身的从全球来看，目前全球物联网相关的技术、标准、产业、应用、服务处于高速发展阶段。整体上物联网核心技术持续发展，标准体系正在构建，产业体系处于建立和完善过程中。移动互联网连接和工业互联网连接是未来发展的主要趋势，根据lDC的测算数据，2020年全球物联网市场规模为7490亿美元，年平均增长率为1220%;预计2026年，全球物联网市场规模将会接近155万亿美元。
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》。
物联网连接网络代码是写到bit板。根据查询相关资料信息显示，Bit板是一种基于ARM处理器的开发板，可以用于物联网应用，具有低功耗，可扩展性和低成本等优势，适用于无线物联网和低成本物联网应用。什么是物联网？有人举了一个例子：在药片中放入传感器吃下去，我们可以看到机器人蠕虫进入到身体里面协助医生做手术。这些万物互联的东西会越来越多地融入我们生活。
美国计算机科学家、图灵奖获得者、“互联网之父”罗伯特·卡恩提出“数字物体”互联网系统的现有物联网的拓展。“互联网解决了人与电脑的连接问题，物联网将让世界万物连接在一起。”
“在这个智能互联网的时代，越来越多的设备都因具有计算、存储、网络等功能而变得更加智能。”联想集团董事长兼CEO杨元庆说，在各种传感器的辅助下，这些智能终端可以不断地感知周围环境，从而在云端汇聚成几何级增长的海量数据。
在工作场景应用中，将出现能自动学习用户使用习惯的智能情境引擎，支持24种语言的服务机器人，混合现实智能眼镜等；在日常生活应用中，将产生智能心电衣、智能电视、智能音箱等。
推荐使用thingjs来开发，我们可以对比看一下threejs和thingjs，首先了解一下webGL。
WebGL可以处理3D图像，听起来是非常高兴的一件事，但是WebGL实在是太底层了，WebGl解决是如何再画布上画图的问题，怎么画点，线，面，怎么上色，怎么贴图，怎么处理光线，视角转动之后怎么换算绘制等等。这些对于一个做3D应用的开发者来说要学的东西太多了。Threejs库的出现解决了底层的渲染细节和复杂的数据结构，终于将复杂的底层细节抽象出来，使得大家开发3d应用更容易了一些。和很多开发者交流threejs都是他们首次接触的WebGL 3D库，并能很容易的就能开始做一些实验。但是使用Threejs开发应用还是门槛很高，但就一个加载模型，调光，选择模型d框的功能，就能干出Threejs上百行代码。同时还有很多复杂的3D概念需要理解。这时就需要ThingJS了。
ThingJS是更为上层的抽象，不用关心，渲染，mesh，光线等复杂概念。它抽象是一个个具体的模型，ThingJS封装了对模型交互事件的各种api，比如单击，左键，鼠标滑过等，ThingJS封装了对模型的 *** 作，例如移动，放大缩小，上色，勾边，甚至开门，ThingJS还封装了模型的层次关系，例如物体是放在某个房间里的，房间又在某个楼层，楼层又是某个大楼的。大楼在园区里。
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简述Inter,物联网，云端计算之间的区别以及联络 因特网（Inter），物联网都是通讯网路，将装置进行连线，就好比物联网是高速公路与英特网是大马路，大马路可以走人走脚踏车走汽车，高速路只走汽车。云端计算是区别于本地计算的一种概念，是分散式计算的一种技术名称。
云端计算和物联网两者之间本没有什么特殊的关系，物联网只是今后云端计算平台的一个普通应用，物联网和云端计算之间是应用与平台的关系。
物联网的发展依赖于云端计算系统的完善，从而为海量物联资讯的处理和整合提供可能的平台条件，云端计算的集中资料处理和管理能力将有效的解决海量物联资讯储存和处理问题。
人工智慧是程式演算法和大资料结合的产物。
而云计算是程式的演算法部分，物联网是收集大资料的根系的一部分。
可以简单的认为：人工智慧=云端计算+大资料（一部分来自物联网）
随着物联网在生活中的铺开，它将成为大资料最大，最精准的来源。
云端计算通俗理解：1、通过网路上传到云储存东西，无需储存装置有网路便可读取。像银行
2、可以通过云端计算，有些软体无需安装便可使用，比如直接通过云写文件，不用安装word。像家里用电不用自己发电，通过电网购买。
云的使用对自己电脑的配置实用减少，而物联网是本地电脑和伺服器资讯互换，处理资讯使用的是本地电脑的资源处理东西。
物联网是客观世界在Inter上的一种应用；云端计算是建立在Inter上的一种分散式技术服务模式；三网融合是将Inter、电信网、广电网业务融合在一起的应用技术及业务模式。
希望对你有用。
随着社会迅速发展，人类逐渐进入大资料的时代，而物联网与云端计算作为近年来的热点，受到了业内不少人士的关注。据业界人士分析，大资料的前景与物联网以及云端计算这两者之间的关系非常密切，那么，真像业界人士所说的那样它们之间存在着不一样的关系呢？下面，我们就来了解一下大资料与物联网、云端计算之间的关系吧。
大资料概念
巨量资料(big data)，或称大资料、海量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软体工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。“大资料”是由数量巨大、结构复杂、型别众多资料构成的资料集合，是基于云端计算的资料处理与应用模式，通过资料的整合共享，交叉复用,形成的智力资源和知识服务能力。
大资料市场格局
具体意义上来讲，早在20世纪90年代“资料仓库之父”的Bill Inmon便提出了“大资料”的概念。大资料之所以在最近走红，主要归结于网际网路、移动装置、物联网和云端计算等快速崛起，全球资料量大大提升。可以说，移动网际网路、物联网以及云端计算等热点崛起在很大程度上是大资料产生的原因。
我们通过分析，形象的知道大资料与移动网际网路、物联网以及传统网际网路的关系。物联网，移动网际网路再加上传统网际网路，每天都在产生海量资料，而大资料又通过云端计算的形式，将这些资料筛选处理分析，提前出有用的资讯，这就是大资料分析。
大资料与云端计算
云端计算（cloud puting）是基于网际网路的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过网际网路来提供动态易扩充套件且经常是虚拟化的资源。近几年，云端计算的概念受到了学术界、商界，甚至 的热捧，一时间云端计算无处不在，这真让同时代其他的IT技术相形见绌，无地自容。
本质上，云端计算与大资料的关系是静与动的关系；云端计算强调的是计算，这是动的概念；而资料则是计算的物件，是静的概念。如果结合实际的应用，前者强调的是计算能力，或者看重的储存能力；但是这样说，并不意味着两个概念就如此泾渭分明。大资料需要处理大资料的能力（资料获取、清洁、转换、统计等能力），其实就是强大的计算能力；另一方面，云端计算的动也是相对而言，比如基础设施即服务中的储存装置提供的主要是资料储存能力，所以可谓是动中有静。
如果资料是财富，那么大资料就是宝藏，而云计算就是挖掘和利用宝藏的利器！没有强大的计算能力，资料宝藏终究是镜中花；没有大资料的积淀，云端计算也只能是杀鸡用的宰牛刀。
大资料与物联网
物联网是一个基于网际网路、传统电信网等资讯承载体，让所有能够被独立定址的普通物理物件实现互联互通的网路。
大资料与物联网之间的关系是相铺相成的。物联网产生大资料。美国人前几年医院一年产生500个数据，IMT1。4TB资料等各种的资料通过感测器产生，也有在网上直接产生的，我们现在处于大资料时代，物联网一分钟可以产生非常多的东西，苹果下载2万余次，一分钟会上传10万条新微博，全世界物联网上虚拟网路上，产生了大量的资料。
物联网产生的大资料与一般的大资料有不同的特点。物联网的资料是异构的、多样性的、非结构和有噪声的，更大的不同是它的高增长率。物联网的资料有明显的颗粒性，其资料通常带有时间、位置、环境和行为等资讯。物联网资料可以说也是社交资料，但不是人与人的交往资讯，而是物与物，物与人的社会合作资讯。
除此之外，大资料助力物联网，不仅仅是收集感测性的资料，实物跟虚拟物要结合起来。今天北京交通堵塞，但是并不知道堵塞原因，如果 释出讯息和市民微博释出讯息结合起来就知道发生什么事，物联网要过滤，过滤要有一定模式。
基于大资料与物联网，云端计算之间的关系
物联网重点突出了感测器感知的概念，同时它也具备网路线路传输，资讯储存和处理，行业应用介面等功能。而且也往往与网际网路共用伺服器，网路线路和应用介面，使人与人(Human ti Human ，H2H)，人与物(Human to thing，H2T)、物与物( Thing to Thing，T2T)之间的交流变成可能，最终将使人类社会、资讯空间和物理世界(人机槠)融为一体。
大资料目前尚没有统一的定义，比较有代表性的是3V 定义，即认为大资料需满足3 个特点：规模性(Volume)、多样性(Variety)和高速性(Velocity)。
以云端计算为代表的网际网路新应用的兴起，表明网际网路基础服务无论从硬体，软体还是资料资讯都在向集中和统一的方向发展。也就是说，未来的大资料还将具备一个新的特性-统一性(Unity)。
你也可以参考物联商业网。
因特网是一个数据网际网路；物联网是将现实世界的事物通过感测器等连线到网际网路形成的一个管理网路；云端计算是一种大规模的计算服务平台，它可以为其他网路提供计算服务；三网融合是将电信网、电视网及网际网路融合在一起的综合应用网路。
希望对你有用。
云端计算与网格计算的概念
首先，究竟什么是云端计算（Cloud Computing）呢？钱教授指出，云就是网际网路——做网路的似乎总是把网路抽象成云；云端计算就是利用在Inter中可用的计算系统，能够支援网际网路各类应用的系统。云端计算是以第三方拥有的机制提供服务，为了完成功能，使用者只关心需要的服务，这是云端计算基本的定义。
相对于网格计算（Grid Computing）和分散式计算，云端计算拥有明显的特点：第一是低成本，这是最突出的特点。第二是虚拟机器的支援，使得在网路环境下的一些原来比较难做的事情现在比较容易处理。第三是镜象部署的执行，这样就能够使得过去很难处理的异构的程式的执行互 *** 作变得比较容易处理。第四是强调服务化，服务化有一些新的机制，特别是更适合商业执行的机制。
那么网格计算的特点又是什么呢？
网格计算有了十几年的历史。网格基本形态是什么？是跨地区的，甚至跨国家的，甚至跨洲的这样一种独立管理的资源结合。资源在独立管理，并不是进行统一布置、统一安排的形态。网格这些资源都是异构的，不强调有什么统一的安排。另外网格的使用通常是让分布的使用者构成虚拟组织（VO），在这样统一的网格基础平台上用虚拟组织形态从不同的自治域访问资源。此外，网格一般由所在地区、国家、国际公共组织资助的，支援的资料模型很广，从海量资料到专用资料以及到大小各异的临时资料集合，在网上传的资料，这是网格目前的基本形态。
云端计算与网格计算区别何在
可以看出，网格计算和云端计算有相似之处，特别是计算的并行与合作的特点；但他们的区别也是明显的。主要有以下几点：
首先，网格计算的思路是聚合分布资源，支援虚拟组织，提供高层次的服务，例如分布协同科学研究等。而云计算的资源相对集中，主要以资料中心的形式提供底层资源的使用，并不强调虚拟组织（VO）的概念。
其次，网格计算用聚合资源来支援挑战性的应用，这是初衷，因为高效能运算的资源不够用，要把分散的资源聚合起来；后来到了2004年以后，逐渐强调适应普遍的资讯化应用，特别在中国，做的网格跟国外不太一样，就是强调支援资讯化的应用。但云计算从一开始就支援广泛企业计算、Web应用，普适性更强。
第三，在对待异构性方面，二者理念上有所不同。网格计算用中介软体遮蔽异构系统，力图使使用者面向同样的环境，把困难留在中介软体，让中介软体完成任务。而云计算实际上承认异构，用映象执行，或者提供服务的机制来解决异构性的问题。当然不同的云端计算系统还不太一样，像Google一般用比较专用的自己的内部的平台来支援。
第四，网格计算用执行作业形式使用，在一个阶段内完成作用产生资料。而云计算支援持久服务，使用者可以利用云端计算作为其部分IT基础设施，实现业务的托管和外包。
第五，网格计算更多地面向科研应用，商业模型不清晰。而云计算从诞生开始就是针对企业商业应用，商业模型比较清晰。
总之，云端计算是以相对集中的资源，执行分散的应用（大量分散的应用在若干大的中心执行）；而网格计算则是聚合分散的资源，支援大型集中式应用（一个大的应用分到多处执行）。但从根本上来说，从应对Inter的应用的特征特点来说，他们是一致的，为了完成在Inter情况下支援应用，解决异构性、资源共享等等问题。
那么，网格计算和云端计算有没有可能取长补短、互为补充呢？钱教授提到，如果这两者结合起来，也许可以聚合大量分散的资源，从而支援各种各样的大型集中应用以及分散的应用。
最后，钱教授还谈到，在云端计算技术方面，有三个需要关注的问题。第一是安全，因为要想作为公共基础设施必须取得使用者的充分信任。第二是标准化，不能再走中介软体的老路。第三是开源，要走开放的平台，这样才有发展。
简明的描述，看了有茅塞顿开的感觉。
观点一：网格计算主要关注如何把一个任务分配到它所需要的资源上（一般来说是一个远端可用的），在这里一个大的计算任务可以被分成多个小任务，然后被分配到这些伺服器上执行；而云计算则强调把资源动态的从硬体基础架构上产生出来，以适应工作任务的需要，云端计算可以支援网格计算，也可以支援非网格计算。（简单理解，即动态产生的计算资源是来自一台伺服器还是多台，是否使用了网格计算的演算法。本人的理解）
观点二：网格计算与云端计算主要有三点区别，第一，网格主要是通过聚合式分布的资源，通过虚拟组织提供高层次的服务，而云计算资源相对集中，通常以资料中心的形式提供对底层资源的共享使用，而不强调虚拟组织的观念；第二，网格聚合资源的主要目的是支援挑战性的应用，主要面向教育和科学计算，而云计算一开始就是用来支援广泛的企业计算、web应用等；第三，网格用中介软体遮蔽异构性，而云计算承认异构，用提供服务的机制来解决异构性的问题。
网格计算与云端计算的关系如下表所示。
表 1 网格计算与云端计算的比较
网格计算
云端计算
目标
共享高效能运算力和资料资源，实现资源共享和协同工作
提供通用的计算平台和储存空间，提供各种软体服务
资源来源
不同机构
同一机构
资源型别
异构资源
同构资源
资源节点
高效能运算机
伺服器/PC
虚拟化检视
虚拟组织
虚拟机器
计算型别
紧耦合问题为主
松耦合问题
应用型别
科学计算为主，计算密集
资料处理为主，资料密集
使用者型别
科学界
商业社会
付费方式
免费（ 出资）
按量计费
标准化
有统一的国际标准OGSA/WSRF
尚无标准，但已经有了开放云端计算联盟OCC
网格计算走的是学院派的路子：在概念上争论多年，在体系结构上三次伤筋动骨，在标准规范上花费了大量的心力，所设定的目标又非常远大－－要在跨平台、跨组织、跨信任域的极其复杂的异构环境 享资源和协同解决问题，所要共享的资源也是五花八门－－从高效能运算机、资料库、装置到软体、甚至知识；云端计算走的是现实派的路子：暂时不管概念、不管标准，Google云端计算与Amazon云端计算的差别非常大，云端计算只是对他们以前做的事情的新的共同的时髦叫法；所共享的储存和计算资源暂时仅限于某个企业内部，省去了许多跨组织协调的问题；以Google为代表的云端计算在内部管理运作方式上的简洁一如其介面，能省的功能都省了，Google档案系统甚至不允许修改已经存在的档案，大大降低了实现难度，却借助其无与伦比的规模效应释放前所未有的能量。
网格计算与云端计算的关系，就像是OSI与TCP/IP之间的关系：ISO制定的OSI（开放系统互联）网路标准，考虑得非常周到，也异常复杂，在多年之前就考虑到了会话层和表示层的问题。很有远见，但过于阳春白雪了，实现的难度和代价也非常大。当OSI的一个简化版－－TCP/IP冒出来之后，将七层协议简化为四层，内容也大大精简，因而迅速取得了成功。在TCP/IP一统天下之后多年，语义网等问题才被提上议事日程，开始为TCP/IP补课，增加其会话和表示的能力。因此，OSI是学院派，TCP/IP是现实派。OSI是TCP/IP的基础，TCP/IP又推动了OSI的发展。不是成者为王、败者为寇的问题，而是滚动发展的问题。
1．物联网产生大资料，大资料助力物联网。目前，物联网正在支撑起社会活动和人们生活方式的变革，被称为继计算机、网际网路之后冲击现代社会的第三次资讯化发展浪潮。物联网在将物品和网际网路连线起来，进行资讯交换和通讯，以实现智慧化识别、定位、跟踪、监控和管理的过程中，产生的大量资料也在影响着电力、医疗、交通、安防、物流、环保等领域商业模式的重新形成。物联网握手大资料，正在逐步显示出巨大的商业价值。
2．大资料是高速跑车，云端计算是高速公路。在大资料时代，使用者的体验与诉求已经远远超过了科研的发展，但是使用者的这些需求却依然被不断地实现。在云端计算、大资料的时代，那些科幻片中的统计分析能力已初具雏形，而这其中最大的功臣并非工程师和科学家，而是网际网路使用者，他们的贡献已远远超出科技十年的积淀。
作者 | 尼古拉苏
数据支持 | 勾股大数据
1990年，美国首富比尔盖茨在华盛顿州西雅图的麦迪那区买了一块地皮，开始为自己建造一幢豪宅。七年之后，这幢豪宅终于完工，盖茨为此花费了113亿美金。这其中还不包括地价。
与传统豪宅相同的是，盖茨的豪宅地域广大，景观优美，功能齐备，极尽奢华，但与此同时，它与传统豪宅之间又有着极大的不同。它还是当世物联网智能家居的典范之作。
盖茨为这套豪宅取名“未来之屋”。
这就是人工智能赋能之下的万物互联，这就是IoT（Internet of Things，即“物联网”）。
很多人以为未来屋离我们还很远，其实未来屋早就来了。
站在2019年的时点上，很有必要地回头看看，物联网这颗潜伏多年的种子，将如何在中国这片土地上破土而出。
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手环背后的蝴蝶效应：万亿级别信息产业
1982年，在美国卡内基梅隆大学计算机系，三个懒于去买可乐的程序员聚在了一起，认真地 探索 了如何科学购买可乐。他们在可乐机里安装了微动开关，并连接到服务器上。这样，人们可以在电脑里查询可乐的数量及冷热。
这台可乐机叫做“Only”，因为它是世界上最早的、当时唯一物联网设备。随后一系列的物联网设备开始诞生。
那么，何谓物联网？
与互联网把人连接起来不同，物联网是把万事万物连接在一起。物体通过传感器和嵌入式计算机系统，产生数据，通过网络进行数据交互，交织在同一张网络上， 最终实现任何时刻、任何地点、任何物体之间的互联，成为无所不在的网络并进行无所不在的计算； 而数据连接成巨大的神经网络，可以自动产生决策。
以时下流行的小米智能手环为例，只要戴着这个轻巧的小东西，它就可以记录你的运动量，监测你的睡眠质量。你可以通过手机应用实时查看运动量，监测走路和跑步的效果，及时调整健身计划，还可以实时了解自己的 健康 状况。
物联网是智慧世界最后一张拼图。 高效、精准、解放人力，这是物联网的关键词， 而物联网背后大数据的积累，则是新的生产资料。 物联网之上，无数从未被搜集统计的信息被数据化，万物信息上传到云端，成为数字世界非常重要的一环。
你身上带上的小小的手环，可能成为你的生命系统重要的监护人。 物联网这只蝴蝶，扇动几次翅膀，足可引起中国大地上的一场龙卷风。
互联网的红利正在逐渐消失，物联网的世界正在到来。
2008年，第一届国际物联网大会在瑞士苏黎世举行，这一年，物联网设备数量就已经超过了地球上人口的数量。 美国研究机构Forrester预测， 物联网所带来的产业价值将比互联网大30倍，并将成为下一个万亿元级别的信息产业。
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米家会是“未来之家”？
GSMA智库预计，从2017年到2025年，产业物联网连接数将实现47倍的增长，达到138亿产业物联网连接；2017年到2025年消费物联网连接数将实现25倍的增长，到2025年全球范围内将会有18亿消费物联网链接。 互联网在枯竭，而物联网将成为推动 科技 市场增长的最大风口。
从物联网连接的渗透率来看，渗透率最高有智能计量、车联网、智能家居和安防。在这些领域的数据最有可能率先实现闭环，最先落地。
尤其智能家居。它是2019年物联网最大的变化的领域，以超预期的速度在快速增长。
StrategyAnalytics数据显示，2017年全球智能家居数量为164亿户，市场规模为840亿美元，预计到2023年，智能家居数量预计将达到293亿户，年消费额将达1550亿美元；2017年中国智能家居市场规模为908亿元，预计2017-2021年GAGR为4812%。
目前，“未来之家”的中国市场，已经突破了千亿体量。但是，“未来之家”究竟局里我们还有多远呢？
答案是，近在咫尺。
通讯技术的突破性进展，大大加速了未来之家的落地。近年来，NB-IoT技术的普及，能解决能耗、覆盖率与成本的问题，可以有效地满足地下管网、室内及偏远地区监测邓物联网需求，而5G的落地更是大大加快了物联网的进程——它能使网络时延降至1ms、速度高达20Gbps、密度高达每平方公里100万终端，更能解决高要求的物联网需求。智能家居一触即发，巨头们早早布局，加码抢滩。 “未来之家”最可能先将由谁来实现？
美国有谷歌、苹果、亚马逊，而中国有小米 。
目前，全世界消费级IoT（物联网）市场第一是小米，占全球市场份额19%，第二、第三、第四是世界级巨头——亚马逊（12%）、苹果（1%）、谷歌（09%）。超乎想象地，小米超越了BAT巨头，也超越了美国巨头，成为全球第一。
小米在物联网基础之上，衍生出了“米家”，空调、电视、扫地机器人、电饭煲、洗衣机、智能门锁等都可以链接到米家上，实现语音智能 *** 控。可以说，进入米家，就是进入当年比尔盖茨的未来之屋了，而目前小米开发的米家APP上，月活用户不断增长，已经突破了260万，单纯非小米手机的米家APP用户就超过了50%。
自1990年比尔盖茨开始建造未来屋以来，智能家居的概念就已经诞生，但几十年来智能家居一直离普通人非常遥远，这其中的推广之难显而易见。
那么，小米IoT又是如何实现的呢？
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小米提前布局的IoT生态链
智能家具有三大痛点：第一、商业通道的封闭性，非智能化的家居产品不能接入平台；第二、技术上没有打通，不同设备有不同的生产商，彼此不能互相连接，前两点都妨碍了智能家居间无法形成一个闭环。第三个痛点是成本高，质量差，性价比低，导致渗透增长率低下。
小米打造了庞大的产品线，构建了小米之家IoT生态链，IoT产业自此迎来转机。 今天，小米已经成为全球最大的家用智能硬件平台，没有之一。
小米对家居物联网关键领域都进行了卡位。2014年，小米推出智能手环开始，陆续推出空气净化器、路由器、净水器、电饭煲、无人机、扫地机器人、电动滑板车、声波电动牙刷、小爱音箱、蓝牙温湿度器、智能闹钟、行车记录仪。各项产品接入IoT生态链，能实现统一控制，互相协同，打造智能家具场景。
图:小米部分产品一览
此外，小米研发并生产了智能的互联互通的模组。 虽然产品不是同一个公司做的，但是只要用了小米的模组，不同设备就能互相连通。 这能帮助更多的产品接入到小米IoT生态链中。 例如，小米已经和宜家达成合作。宜家所有的全系智能照明产品，统统能通过ZigBee协议接入小米IoT生态链中。用户可以通过小爱同学和其他入口等控制宜家相关产品，并与小米其他IoT智能设备互联互通。除了宜家，小米还在全季上海虹桥中心酒店，与全季共同开发了智慧酒店系统；与”车和家“一起打造小爱同学车载解决方案。爱空间则推出了智能家居安装服务小米智能照明家装套餐。小米生态链渐趋完整。
第三点是小米一直坚持极致高效为根基的“性价比”路线。 这得益于过去的沉淀。小米一贯坚持高性价比路线，建立了高效的供应链体系。而小米有一个以“米粉”为核心的庞大的用户群体，使得产品能快速规模化生产，把成本控制在较低水平。
图：小米家居保持极高性价比
另一方面，是由于对产品的“专注”，保证了质量。小米产品这么多，但是只有手机、电视和路由器是小米生产的，其他的产品是采用投资的方式，孵化出不同的产品。小米直接在市场“抢”在细分领域数一数二的公司合作，每个公司都是专注在各自领域沉淀多年的企业， “专注性”保证了了米家的智能化设备保持高效和稳定。
2019年Q1，小米IoT平台已连接IoT设备数达到171亿台（不包括智能手机和笔记本电脑），环比增长137%，同比增长70%。高连接数使得产品保持高速迭代，IoT开发者平台全生态已经建雏形。
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IoT的未来谁主沉浮，小米会一直领先？
物联网市场规模可观，国内各领域巨头陆续布局。BAT等互联网巨头基于自身云计算优势，主要布局B端大型客户，只有阿里在C端消费级IoT相对成熟。而智能设备供应商中，华为、小米起步较早，通过打造自身设备连接平台，构建消费级IoT平台；OV在消费级IoT的布局尚未成形。
而阿里、小米、华为三者模式看似类似，但是细看大有不同：
从控制中心来看，小米、阿里起步较早，布局较全面。小米的小爱同学和阿里云的天猫精灵起步相近，华为起步较晚。
但从种类看，小米和华为控制中心布局较全，华小米和华为在手机端优势明显，华为的手机出货量比小米的高，但是小米的手机IoT配套显然比华为齐全。除了智能音箱和智能音箱外，小米还有手机、智能电视、智能手环等作为入口。
云计算方面，阿里无疑拥有最强的云计算能力。华为云整体优势大于小米，但是优势主要针对B端，在整体的应用层面，并不一定比小米突出。
IoT平台方面，阿里平台视之为物联网重点，因此阿里的平台搭建最成熟；小米次之，华为在智能家居领域的平台搭建不如前两者。
每个部分强弱不同，和各巨头发展的重点不同有关。阿里重点在于应用管理平台搭建和数据处理，华为凭借着海量连接以及NB-IoT技术，重点做底层的设备连接平台。而小米注重智能家居的整体生态。
而从C端物联网的流量分布来看，小米遥遥领先。全世界消费级IoT（物联网）市场第一是小米，占全球市场份额19%。小米名符其实地超越了BAT巨头，也超越了美国巨头，成为全球第一。
也就是从目前布局来讲，小米遥遥领先。
为什么是小米？而这样的成功有没有护城河呢？
首先，流量是物联网竞争的关键，能帮助小米避开BAT的流量垄断，小米手机+其他控制入口+智能赢家设备+IoT平台，构成了完整的闭环，自成护城河，而不需要导入BAT的流量。
随着生态链的完整，IoT业务开始呈现规模效应，在2019年Q1，IoT版块财务数据亮眼。2019年Q1，小米IoT与生活消费品部分营收达人民币120亿元，同比增565%。小米AIoT特征显著，呈现爆发式增长，反映出小米的AIoT领先优势。并且，AIoT业务已经开始兑现收入，未来预计进入高速增长期。
当年手机出诞生，人们只视之为可携带的通话工具，认为取代PC是痴人说梦；而未来屋的幻想的提出，当时也被无数人认为是幻想。而现在，小米经过了多年布局，梦想中的“未来之屋”真的要来了。
雷军在2019年之初再次喊出了，小米要全面AllinIoT，未来五年持续投入高达100亿，抓住人工智能、物联网时代的新风口。这是对业务战略重点布局方向的清晰界定，以"手机+AIoT"双引擎战略建立深厚基础，迎接5G、人工智能及万物互联等新技术周期。
小米的未来是什么？
小米的未来依然只会是小米，是AIoT最终及最初的幻想。
参考及引用：
[1]丛林基于技术、应用、市场三个层面的我国物联网产业发展研究[D]，辽宁大学
[2]苏 美文 物联网产业发展的理论分析与对策研究[D]，吉林大学
[3]郑欣物联网商业模式发展研究[D]，北京邮电大学
[4]小米生态链战地笔记[M]，小米生态链谷仓学院，中信出版社
[5]从亚马逊飞轮看小米的护城河[R]，西南证券
[6]小米纪录片，一团火
[7]以硬件为入口逐步推进互联网变现的 科技 巨头[R]，光大证券
[8]从亚马逊飞轮看小米的护城河[R]，西南证券
[9]雷军致投资人公开信
[10]访谈，王自如对话小米副总裁
[11]虎嗅：小米生态链的未来在哪里[Z]，江浩Corli
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