十四五，物联网行业将迎来爆发式增长

引言：

近年来，作为前沿技术之一，物联网可谓是赚足了眼球。随着世界各国研究人员对物联网的技术研发日益深入，物联网技术也不断发展成熟，并不断渗透到各个细分行业中。为推动物联网技术深度融入各个领域，我国各有关部门已经出台了一系列政策，其中就包括《面向智慧城市的物联网技术应用指南》等文件。“十四五”规划虽还未全面公开，但是根据中项网行业信息整理分析，物联网行业将在十四五期间迎来大爆发。

物联网概念的由来及发展

物联网（Internet of Things，IoT）一词，最早于1991年由麻省理工的教授提出。在1995年比尔盖茨撰写的《未来之路》一书中也有所提及。1999年，麻省理工学院自动识别中心的Kevin Ashton教授将RFID及传感器应用于日常生活，将物品标记应用，提出“万物皆可通过网络互联”，阐明了物联网的基本含义。根据“物联网“的英文名称：Internet of things(IoT),顾名思义，就是物物相连的互联网，其实它还有一个名称，就是传感网，是指这有两层意思:其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络;其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网的活点定义是利用局部网络或互联网等通信技术把传感器、控制器、机器、人员和物等通过新的方式联在一起，形成人与物、物与物相联，实现信息化、远程管理控制和智能化的网络。
物联网已广泛应用于各行各业，正不断向“高价晋级“

目前物联网应用已经遍布各个行业，预计将为数十亿日常物品提供连接和智能，而且它已经在各个领域广泛部署，即：可穿戴设备、智能家居、医疗保健、智慧城市、农业、工业自动化等。
未来物联网将会更加广泛的应用于不同行业和领域中，从简单的状态检测和自动化，向高阶的综合调度和智能化决策等方向演进：

物联网行业竞争即将到白热化阶段，技术突破成为行业痛点
目前,在物联网行业，广为人知的主要是华为、阿里等Top10的企业。然后实际上，在物联网领域做的比较好的企业已经有上百家，还有其他大大小小的新进去企业和独角兽公司等，由此可见物联网行业竞争已经到了白热化阶段。物联网作为新一代信息技术的高度集成和综合运用，通过智能传感器、多媒体采集、专网、5G、云计算、大数据等技术，在疫情科学防控、企业复工复产等方面发挥支撑作用，接口融合问题将是物联网行业面临的最大的技术难点和痛点。

“十四五“—物联网真正的爆发期

根据国际调研机构Strategy Analytics发布的《全球联网和物联网设备预测更新》，截至2018年底，全球联网设备数量已经达到220亿。在华为的预测中，到2025年，物联网设备的数量也将接近1000亿个，每小时会有200万个传感器被部署。

根据中项网近五年项目及招投标信息汇总分析，2020年物联网相关项目数量呈直线上升，未来物联网市场上涨空间可观，预计到2025年国内物联网市场规模将突破6万亿，年均复合增长率将达25%。

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源: i黑马网 (北京)
（原标题：线性资本王淮：一拍脑袋就投谁不会，别把创业者搞浮躁了）

王淮，Facebook第二位中国籍工程师，第一位华籍研发经理。现在，他是线性资本合伙人，主要关注大数据和人工智能。从技术男到投资人，王淮给自己当前定下的小目标，就是投出两家“10亿美金公司”。而他的投资，也自成体系，对于数据智能，他最关注的，就是如何解决实际的商业问题。人工智能专题新的一篇文章，请听王淮总结自己的投资理念，以及他对当下人工智能创投热潮的看法与建议。（PS：文尾有彩蛋哟~~）

文丨石慧

王淮是典型的技术男出身。他是Facebook早期员工——2007年加入，是其中第一位华籍研发经理。但随着Facebook的扩张，“老员工”王淮找不到初创公司的感觉了。他决定换一种生活方式。

如今，他与前京东、天猫高管张川一同创立了线性资本，关注大数据、人工智能，投资Applied Data Intelligence——业务性的数据智能。“以技术为核心，并将技术应用到我们认同的问题上，我们才会投。”王淮说，“大数据应用一定要解决实际的商业问题。”

显然，技术出身的王淮并不仅仅关注技术本身。来自温州的他，身上还带着温州商人的精明。

数据智能要强应用、商业化，是他的投资逻辑，这从线性投资的项目可见一斑。目前，线性资本投资了33个项目，包括中科视拓、神策数据、地平线机器人、Rokid、艾拉物联、ThinkingGame数数科技、杭州同盾科技、Ping++等。

在王淮看来，人工智能的热潮已经来了。不管他并不是很喜欢“风口”这个词，他暂时也只能用这个词形容现在的人工智能领域。

他给自己定了一个小目标：投出两家10亿美金的公司。“然后再说别的。”

王淮希望，大数据、人工智能创业者能第一时间想到线性资本。“所以我们必须聚焦。明白自己擅长什么，不擅长什么。”他说。

以下为王淮口述，经创业家& i黑马 编辑：

我是技术出身，2007年年初进入Facebook做工程师，2012年离开。我是Facebook的早期员工，加入的时候公司只有100多人，到我离开时，已经到了4000多人。

在那时，我就有后来创业的想法，我在雅虎待过一年半，对大公司的运作有了一定的认识，我想去尝试一下不同的生活，于是就去了Facebook。当时会加入Facebook，我觉得它是家有趣的小公司。那时没想到它后来会做那么大，但是那些人我觉得非常有意思。后来离开也是，我觉得最好玩的日子已经过去了，接下去的也许就是按部就班的生活，想有一个更大的改变。但我觉得打工我不可能再去第二家公司，公司对我们实在是太好了。

我回国以后，看了一圈，2012年底打算做投资，和张川、薛蛮子三个人开了公司，拿自己的钱做投资。两年后，我们想做得更专业，就创立了线性资本。

我们现在做投资，也是用当初创业的感觉去做。我们做了线性资本之后，逐渐机构化，我们自己有一系列方法论，怎么看一个项目，形成了相对成熟的一套模式。整个过程，更像一个创业公司，从无到有，慢慢成熟。现在圈子里提起投大数据、人工智能，我们的影响力都在那里，我们努力得到了回报。我真的觉得这个过程挺好的，就像一个小公司慢慢做起来的典型的过程。

我们一直是以创业的心态去做这件事，能不能做成不知道，但我们要先定一个小目标：投的公司里出两家10亿美金的公司，1亿人民币投进去，10亿美金的估值出来。

我们很重视投后管理。对我们在董事会上的公司，会有季度性风控，月度性通电话、见面。我们有一套框架来诊断一家公司，主要了解五大问题：团队、市场、产品、技术、资本；五大问题下有三大纬度：过去一个月发生了什么大事；处在哪个状态的问题解决了；没有将来你的重心是什么，我们怎么帮到你。

投后管理主要做三件事。第一，在一些核心问题上，我们自己以及请来的牛人会做他们的顾问。第二，帮助他们进行核心岗位的招聘。第三，帮他们完成接下来的一到两轮融资。

我们把身边的投资机构分成三类，对接融资时就从这三类里找。一类是family VC，是和我们有共同LP的基金。二是old friends，是我们合作很多的基金，比如GGV、IDG、红杉。三是new friends，是跟我们关系很好、想一起合作的基金。

我们投的项目最大的问题可能是商业模式还有待验证，但当初我们觉得它有机会才会投，基本上帮他们融到下一轮问题不大，线性投资的33家公司，现在至少有10家融到了下一轮。

我们做投资，这么些年下来有一个巨大的体会，就是说你如果只去抢“风口”，这些机会你看得到的机会，别人也看得到，但你不但要看到，你还要看得懂，“懂”带来的结果就是“快”。一拍脑袋就投谁不会，但是我觉得现在投资已经过了“抢”这个阶段。抢就是仓促，你也反过来让创业者也仓促了，本来可以扎实做事的创业者，被你这样一搞心里也浮躁，这对任何人没有任何好处。所以只能是聚焦，看懂，在保证决策质量的情况下，比别人时间花得更短，才能够投得更快，而这种快就是有意义的，不是单纯去“赌”。

投资还有一点，就是要“投得进”。如果你足够专业，做到标杆，能让大数据、人工智能领域的创业者第一个想到你，那就很不一样了，我们想要的是这种效果。今天在业内，做大数据、人工智能的人应该都知道我们了。我们要明白自己擅长的和不擅长的，做强聚焦。

从最近6个月开始，大数据、人工智能这些领域逐渐风口化。但是“风口”这个词，我们其实不大喜欢去用，只是说这个时代，在各种因素下，给了这样一个机会。原来我们有60%-70%是看这块，现在，我们是100%投入在做这块。

现在，人工智能因为几大因素，出现了很大机会。

核心因素是移动智能设备的流行，触屏把人们原来花在PC互联网上的时间，大幅度地拉长了。原来在PC上，大家大部分时间是用来工作，而现在，手机成为我们kill time的主要工具。这种设备创造出了一个巨大的市场，这个市场就是每个人的时间。如果把它用人和时间等单位来衡量规模的话，我觉得现在这个市场的规模至少是原来Web时代的5到10倍。时间需要产品去填补，填补过程中大量积累了数据，数据就产生了变现的需求。

因此，第二就是数据的积累。这些年，很多互联网公司各自积累了几百万、上千万的用户数据，都非常有价值。但这些数据间，存在孤岛效应，这些数据是没有办法交叉的。比如，一个互联网金融公司，和一家电商，它们获得的数据体系、性质都不一样。但如果它们能够放在一起，形成数据集，带来的价值会大很多，会产生一加一远大于二的效果。

第三，算法的发展，在过去几年有了很大突破，比如说深度学习。传统的数据挖掘方法对强特征问题很有效，比如反欺诈；但是对于从图像、声音当中去学习特征，就很难了。而深度学习在这些领域带来了很多新的应用。近几年声音识别、图像识别、人脸识别等新的应用出现，和技术突破是息息相关的。

与之相应的，是计算能力的提高。AI说起来容易，做起来很难，比如说深度学习的计算量对云计算也提出了极高的要求。三四年前基础架构和计算能力没有发展到这种程度时，要做人工智能也是做不起来的。

还有人才因素。有人觉得美国人才比中国多，我不这么看。过去几年，BAT以及二线互联网公司积攒了大量数据，数据需要人来处理，因此训练出一大批有实践经验的人才。而美国，主要是Facebook、谷歌、亚马逊、微软等公司，培养的人才偏理论型，在实践上不如中国。

最后一点，市场已经准备好了。人工智能公司的目标客户，原先比较传统，现在它们的思维开始变了。我们要感谢马云对DT时代的传播，但是，AlphaGo带来的影响更为巨大。AlphaGo虽然下的是围棋，但让很多中国人以为深度学习已经来了，它会抢走所有的工作，你要是不赶紧改变，就等着被干掉吧。这让人工智能公司发展客户变容易了。当然，这种想法还有很大误区，被人工智能完全颠覆的那天真正到来，还有很长时间，但是，这却让人工智能推广的难度大大降低了。

这几个因素造就了人工智能的热潮。这是一个数据依赖技术进行变现的时代。这5个因素，给了人工智能，或者我更愿意称它为“数据智能”，带来了极大的商业机会。很多投资人也开始关注并进入这个领域。

但是我认为，不能走偏。现在也有很多项目，并不是很“智能”，而是努力向这个概念上来“靠”。所以，要同时具备三个要点：大数据、应用性、智能性的项目，我们才会投。

我们聚焦的领域，概括起来其实是Applied Data Intelligence——业务性的数据智能。立足于大数据的应用，去解决实际商业的问题。我们投的项目，是以技术为核心，但我们的关注点在应用上。我不会单纯因为这个项目的技术牛而去投资，它要将自己很牛的技术应用到我们认同的问题上。

大数据应用一定要解决实际的商业问题。很多SaaS只是数据和数据应用，把传统的、低效的东西在线化，但没有思考如何处理数据，从中做些文章。比如税收类应用，如果只解决数据问题，那是很普通的SaaS。而我们在意的是，它能不能进一步提供增值服务，比如能够准确反映出企业健康状态来。

从我们投的公司就能看出我们的逻辑。我们的投的神策数据是数据服务公司，可以通过用户画像，从而分析公司的发展趋势；智能机器人Rokid，它是基于数据的智能实体化，但它的核心仍然是AI的软件，并非单纯强调硬件；地平线机器人提供的AI解决方案应用点也非常广，比如它目前在辅助驾驶ADAS这方面的应用，就体现了这一点。它们能提供应用，解决一些有用的问题，而不是只有技术但“然并卵”的东西。

在Applied Data Intelligence这个大的架构下，我们主要投三大类的项目：泛智能、基于数据的Fintech（金融科技）和VR/AR的核心技术。前两类我们投了不少。

我们所谓的泛智能，就是与大数据、云计算、云存储、人工智能、机器人、IoT（注：Internet of Things，物联网）等相关的项目。我们之所以这样划分，是因为我们有自己的一套逻辑链：有云技术才能实现大数据的存储和处理；在数据基础上才能做机器学习和人工智能的开发；而开发出来的模型需要落地，它们要么让数据流通得更快，要么让决策做得更好，也就是说，这些终要变成服务，我们把它称为DAAS（注：Data-as-a-service，数据即服务）。

在泛智能的硬件领域里，我们认为，机器人有很大的机会。机器人可以分为两大类：一类是家庭型、娱乐消费型，也就是2C的，另外一类是B端的。而我们目前关注的中心在前者。

我们非常看重IoT。但我们不太关如何心联网的问题，我们关心的是Ineternet of  Intelligence，真正让不同的智能设备为一个场景服务。不然我回到家，空调打开一个App，电视打开一个App，窗帘再打开一个，我就累得半死了，这哪是物联网智能家居，变成我为家居服务了。这是目前IoT的最大问题，每家都要自己搞一套，体验就很差。

但这样的状态持续不了太久，大家一定会寻求联盟，形成交叉协议，这是必然趋势。但是，这并不是会非常顺利的过程，中间肯定会有博弈。在国外，已经出现了一些联盟，国内虽然现在还看不出来，但肯定将来是一定会出现的。

人工智能会先在一些具体领域爆发。

金融是一个强数据的领域，智能化能够加强数据的作用，所以在互联网金融里面应该有很强的应用。另外，数据性很强的消费领域，从消费品、安全等相关角度，例如用户画像、智能推荐，以及智能导购，都是基于数据可以用AI机器人来帮助实现的。

ADAS辅助驾驶也是一个典型的场景。其实，我们发现，很多行业，最大的市场都在“吃喝玩乐行”，对于人工智能而言，“行”现在是最容易被影响的，因为它是强技术性的。“吃喝玩乐”，虽然技术会给它们带来一定帮助，但是内容和渠道方面，它是有很强的反向控制性的，人工智能要切入是一个巨大的问题。而“行”是一个全新的领域，因为原来像地面交通、空中交通这些都是传统公司来做的，滴滴这些新的公司的进入，为它们带来一个巨大的颠覆。

在数据层面，我认为，滴滴肯定是倾向于自己去做的。但是不要忽略了传统渠道的威力。像OPPO、VIVO、小米、华为它们的“战争”形态，我觉得是很有意思的。互联网让世界成为平的，但是人口数量和层次的差异、城市之间和城乡的差异，给中间过程带来了很多的机会，只要你抓住了，能够做不少事情。所以不要小瞧传统厂商，它们中有很多其实非常技术化，只不过它们的传统技术是跟车相关，互联网不一定擅长。百度做无人车，它擅长的还是数据的收集和导航、服务，以车为核心的部分，我估计还是要跟传统厂商合作，所以最后大家会是一个混合体。

智能生活这块，我认为也是有很大的机会的。如果把出行加进去，就是一整套了。如果撇开它看，就是智能家庭生活，我们觉得这一块很有机会。

还有一些我们零星的思考。比如说，健康相关的，不仅限于监测，而是回归健康的本质，比如对人的健康产生预警作用的。只是监测，比如你一天跑了多少步，意义不大；但如果你能对我的健康预警，告诉我现在过劳了，要赶快休息，这种情况下猝死的概率是多少，才是有价值的。但现在技术还达不到。

我们投了一个做女性体温计的项目，通过体温曲线，可以测出受孕、避孕几率。这个项目市场很大，但目前有一半用户在海外，因为国内要通过医院渠道去推。这个领域我们不太了解，所以选择跟投。对于不太懂的领域，我们会先跟投一两个项目熟悉一下。这也体现了我们对于AI商业应用的态度：能实实在在产生作用的，才值得投，太远的东西，除非相信它的未来，否则我们大多持怀疑态度。

像Seeta中科视拓做的是人脸识别。它能切入生活的方方面面。人脸识别的核心是身份问题，什么时候你需要证明“你是你”，都可以用得上人脸识别。但现在技术还不成熟，还没有真正爆发。另外，人口数量太大了，即使人脸识别的出错概率低到千万分之一，那出错的人数也很多。所以它现在只能在一些限定条件下辅助人力。未来，在银行、公共安全监控等领域，人脸识别都会有大量应用。而且，人脸比起其他的识别方式，能够做到自然的、无监督的、安静这种模式下的一种识别，所以还有很大商机去挖掘。
在国内，人工智能领域创业面临着两个最大的问题，一个是数据，另一个是应用。很多创业者，他拥有的是算法、是技术，但是数据不在他这里，应用也不在他这里，这两块还要去说服别人，是典型的两座大山。这些数据源人家为什么要给你？这有一个信任成本的问题，要么是我相信你一定个比我强，要么是我没有办法了，不得不试一试。这是个难点。另外一个就是应用，你得解决一个实在的商业问题，但商业问题并不在人工智能行业的人手中。比如自动驾驶，车厂是控制方，它是有话语权的。你要找到商业场景，并说服它们应用你的技术，这又是一个难点。

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物联网主要技术。在物联网应用中有三项关键技术为物联网开辟出极为广阔的应用前景：

1、传感器技术：这也是计算机应用中的关键技术。大家都知道，到目前为止绝大部分计算机处理的都是数字信号。自从有计算机以来就需要传感器把模拟信号转换成数字信号计算机才能处理。

2、RFID标签：也是一种传感器技术，RFID技术是融合了无线射频技术和嵌入式技术为一体的综合技术，RFID在自动识别、物品物流管理有着广阔的应用前景，这也是为什么“物流”这个词总是与“物联网”同时出现。

3、嵌入式系统技术：是综合了计算机软硬件、传感器技术、集成电路技术、电子应用技术为一体的复杂技术。经过几十年的演变，以嵌入式系统为特征的智能终端产品随处可见;小到人们身边的MP3,大到航天航空的卫星系统。嵌入式系统正在改变着人们的生活，推动着工业生产以及国防工业的发展。如果把物联网用人体做一个简单比喻，传感器相当于人的眼睛、鼻子、皮肤等感官，网络就是神经系统用来传递信息，嵌入式系统则是人的大脑，在接收到信息后要进行分类处理。这个例子很形象的描述了传感器、嵌入式系统在物联网中的位置与作用。

物联网应用领域。物联网用途广泛，遍及智能交通、环境保护、政府工作、公共安全、平安家居、智能消防、工业监测、环境监测、路灯照明管控、景观照明管控、楼宇照明管控、广场照明管控、老人护理、个人健康、花卉栽培、水系监测、食品溯源、敌情侦查和情报搜集等多个领域。

经历了互联网、移动互联网，人类正在迈入万物互联、万物智能的世界。5G、IoT、云计算、人工智能成为 社会 关注的对象，数字经济成为政策宣传的重点，各种概念和解释产生，使得当下有很多话题可以讨论。

数字经济背景下，企业竞争最核心的能力是什么。

不同行业发展数据智能的潜力有何不同？

企业如何高效进行物联网应用开发？

企业对云平台的使用体验如何

对于类似问题，阿里云IoT、ICA联盟一直希望与行业人士进行对话。上周，ICA联盟物联网万亿生态伙伴聚合沙龙在杭州举办，活动以“粘合行业碎片，共创IoT基石”为主题，以阿里云IoT云产品为话题，吸引近200名行业人士到场交流。

4位嘉宾依次上台分享

物联网需要化繁为简

物联网产业链很长，覆盖了感知层、网络层、应用层三大层次。它改变了传统的商业运作方式，让商业 社会 变得更加复杂。

首先，物联网让产品变得复杂。增加了传感器、模块等部件，需要进行更多的开发管理。

其次，物联网让需求变得复杂。企业从生产产品变成了提供个性化的服务。

就是这两个变化，让产业体会到很多新的发展痛点。

1 物联网开发过程链路极长，从获客到交付典型过程常常要经历十几个环节。

2 将软件研发、硬件研发、嵌入式研发，云产品的购买，施工/安装/维修费用计算在内，物联网开发成本极高。

3 调查表示目前78%的用户需求为定制化需求，65%的物联网软件需要定制化开发，这导致软件复用性较低。

4 设备联网、用户交互产生海量数据，众多场景亟需数据实时分析、可视化的能力，提升使用效率及用户体验。

新的形势促进了变化的发生，计算力的进步预示着满足更大的信息处理能力，更强的灵活性。

物联网平台在整个产业链中地位，也从当年行业所关注的“要不要上云”，随着企业自身数据资源日渐丰富，应用数据意愿的显著增强，过渡到了“如何高效地上云”。

物联网云平台，由此更直接地承担起IoT产业“基础设施”的角色，为物联网项目的规模化落地减负降压。

阿里云IoT 产品结构

阿里云 IoT 资深产品专家JASON CHEN从各个原子化产品角度，描绘了阿里云IoT的全局样貌。包含物联网 *** 作系统AliOS Things、边缘计算Link Edge、网络管理平台Link WAN、开发平台IoT Studio、物联网设备接入与管理、物联网数据分析、物联网市场Link Market、物联网安全Link Security等功能在内，展现阿里云为各类IoT场景和行业开发者赋能的能力。

将各个基础产品分别阐述，体现出阿里云IoT强化基础设施角色，希望阿里云的产品技术变成合作伙伴解决方案一部分的心态。再次印证阿里云智能总裁张建锋在3月阿里云峰会上所提出的“被集成”口号，阿里云的重要转变已经发生。

以下，我们就将重新认识阿里云IoT云产品。

物模型

阿里云 IoT 技术运营专家薛圆在交流中表示，ICA联盟推出物模型，定义物联网设备模型与属性。通过对任意物联网设备建模，合作伙伴共创设备数据标准模型，确保数据标准的准确性、合理性，实现设备间的互联互通互懂。

类似将拼图碎片整理成更完整的拼图模块，物模型将实现碎片数据结构化、差异模型统一化、烟囱场景联动化、软硬一体标准化的目标，帮助用户缩短开发时间、标准化开发工具。

物联网数据分析

在任何商业活动中，数据都是一种资本，数据分析是可以产生创新收益的手段。

阿里云 IoT 高级产品经理腾春艳在对物联网数据分析产品介绍时表示，阿里云为物联网开发者提供数据分析服务，覆盖了数据存储、清洗、分析及可视化等环节，有效降低数据分析门槛，助力物联网开发。

在空间数据可视化方面，阿里云IoT提供二维、三维空间数据的可视化功能，致力用数据连接真实世界。比如对智能停车场的车场现状、排队数据、收入进行分析；比如定义电子围栏，当物品超出围栏范围时，配置报警；比如在物流追踪、设备管理等物联网低频定位场景下，展示设备轨迹；比如在三维空间可视化需求下，基于阿里云物联网平台构建监控、展示、控制为重点的BIM可视化系统，实现园区、建筑、楼层、房间、设备的逐级可视化。

图：阿里云IoT数据分析产品架构

IoT Studio 物联网应用开发

如前文所述，物联网产业的痛点很多都落在了开发上。阿里云 IoT 产品专家曲文政在演讲中再次阐明IoT Studio作为物联网开发者生产力工具的产品定位与功能。

1 一站式完成云端SaaS 搭建 ：用户可以通过IoT Studio轻松搭建出简单IoT SaaS系统，或构建出部分功能集成在原有的SaaS系统中

2 可视化搭建，降低定制化成本 ：通过可视化搭建、服务编排的方式让一般嵌入式开发者经过简单培训也可以快速搭建出各种物联网应用；

3 提供AI 等高阶能力： 将高阶能力输出给开发者，增加营收，扩展业务边界；

4 后续提供更多解决方案模版： 通过模版的方式给用户提供即刻可用的IoT SaaS解决方案（包含硬件、嵌入式代码、页面/APP、服务）。

整体而言，IoT Studio作为开发工具，向上承接业务需求帮助用户快速搭建SaaS，向下汇聚能力将阿里体系的能力更快更好地输出给用户，是阿里云IoT产品中承上启下的关键一环。

图：IoT Studio 产品架构

结语

在 汽车 行业，定制化需求增多，产品的敏捷规划、全生命周期运维是厂商的关注焦点；在零售行业，企业追求着精准化营销的目标；在农业，看天吃饭需要向精准化种植转变……

未来的各行各业，在面对各种不确定的因素之时，都希望用数据说话，用数据管理、用数据决策。

在这样的产业愿景之中，阿里云IoT将继续践行技术和商业基础设施的角色，覆盖物联网云管边端开发环节，提供满足各类开发者需要的基础产品，助力合作伙伴创新模式，发展商机。

宁夏华嵌智能物联网技术有限公司（以下简称华嵌智能）是一家专业致力于集研发、方案解决、技术支撑为一体的物联网高新技术企业。公司组织机构完善，管理制度健全，技术实力雄厚。我们企业的宗旨是“终日乾乾，与时偕行”。

华嵌智能秉承“团结拼搏、开拓创新”的企业精神，对物联网和嵌入式技术开发和应用持之以恒，以期实现在该领域的长期积累与发展，为全面搭建物联网信息服务体系而努力拼搏。我们拥有一支理论扎实、经验丰富的工程师队伍，熟练掌握C#、C、Oracle数据库、OOAD、Shell编程、ARM系统编程、嵌入式linux系统编程等行业技能，具有丰富的实践经验，能够根据顾客的要求快速定制相关软、硬件产品及解决方案。并拥有一批资深的企业咨询顾问和项目管理专家，建立了规模化的产品研发、咨询、销售和服务体系，基于先进的项目管理和知识管理模式，为客户提供优质的产品和技术服务。

华嵌智能坚持“以人为本，人尽其用”的用人理念，致力为用户提供优质的物联网及嵌入式技术咨询、培训和服务。我们依托强大的物联网及嵌入式软硬件产品的定制开发能力，为客户规划、设计、定制基于物联网新技术的核心产品。基于对客户商业需求的精准把握，我们运用世界领先的成熟软、硬件平台迅速构架解决方案，为您的企业提供一站式物联网信息技术服务，并负责与之配套的 *** 作培训、运营维护和技术支持。作为一个值得您信赖的品牌，华嵌智能不仅仅代表着我们在物联网信息沟通与管理、技术开发与服务领域内的阔步迈进，更多的是我们对信念的坚定和对完美的执着追求。为能持续的快速成长，华嵌智能计划每年招募全国各地学有专长的各类精英到本公司服务，并与公司一同成长。我们视员工为伙伴，通过员工杰出的表现，可为员工提供完整的福利措施（赴海外旅游及培训的机会，优厚的薪资与福利报酬等）。我们真诚欢迎物联网及嵌入式技术领域精英加入这个充满挑战及活力的工作环境！

华嵌智能以“诚信、创新、协作、共赢”的企业理念，视优质服务为企业生命，视客户为企业之本，坚持服务客户至上，想客户之所想，急客户之所急，为客户节约成本、创造价值，力求为客户的发展嵌入我们的智慧，以期赢得广大用户的信赖与支持。我们愿与广大客户协作共赢、共谋发展，期待能与您共创辉煌！

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