体彩顶呱刮山西游 www.whkkd.tw 2009-2019 是中國物聯網產業發展的第一個 10 年,2020 年將成為下一個 10 年的起點。為了更好的迎接未來的十年,這篇文章將對 AIoT 的發展趨勢進行詳細解讀。
 
2009-2019 是中國物聯網產業發展的第一個 10 年,2020 年將成為下一個 10 年的起點。
 
為了更好的迎接未來的十年,這篇文章將對 AIoT 的發展趨勢進行詳細解讀。

AIoT 智聯網是各種技術文明的細胞融合
 
在 1 月 9 日舉辦的“2020 智聯網風向標發布會”上,我進行了題為《智聯網風向標:AIoT 未來趨勢解讀》的主題演講,提煉了近期物聯網智庫對物聯網領域的深度觀察。
 
一些趨勢逐步浮現,點滴思考剛剛起步。在此將完整內容與你分享,拋磚引玉,期待聆聽來自你的觀點。

 

 

2019 年,物聯網 IoT 向智聯網 AIoT 的演進成為明顯趨勢,2020 年這一浪潮仍將繼續。
 
物聯網 IoT 的發展關鍵在于虛體數據,人工智能 AI 的發展關鍵在于實體終端,也就是說,物聯網必然會“脫實向虛”,人工智能必然會“脫虛向實”,二者彼此需要,終將匯合于“智聯網 AIoT”,通過交集創造價值。
 

 
從目前情況來看,大部分物聯網項目落地過程中都融入了人工智能的元素,終端側、邊緣側和云端的 AI 能力成為各種物聯網應用方案的標準配置,用戶也對基于 AI 的決策意愿越來越強烈。
 
AIoT 已經不再是各參與方探索的方案,未來沒有融入 AI 能力的物聯網解決方案將會越來越沒有競爭力。
 
在物聯網向智聯網 AIoT 進化的路上,企業有兩大創新方向:
 
其一是橫向數據流動,體現在跨層(云、管、端)之間的數據流動和跨行業、跨環節的數據流動上;


其二是縱向數據賦能,分為平臺的大數據賦能和邊緣側的現場賦能。
 

 
除了人工智能和物聯網之外,其實很多概念,比如 Blockchain(區塊鏈)、Cloud(云計算)、Big Data(大數據)、Edge Computing(邊緣計算)、Smart Home(智慧家庭)、5G 等等…它們的底層邏輯都是相通的,其實都在講一回事:智能文明正在全面替代工業文明。
 
智聯網很容易被理解為一項新技術,其實不然,它更多的是各種技術文明的細胞融合。
 

 
如今,我們每個人都身處快速變化的局勢當中,速度在變、生態在變、服務也在變。
 
過去 10 年,我們看到物聯網似乎是一個慢熱型的產業。此前,很多知名研究機構都發布了物聯網的預測數據,幾乎清一色認為到 2020 年物聯網會形成幾百億連接規模和好幾萬億美元的市場規模,但目前就事實情況來看,基本上都沒有達到這些機構的當初的預期。
 
然而最近,整個行業正在悄然加速。
 
以 LPWAN 低功耗廣域網的最新進展為例,NB-IoT 逐年加速發展,且我國 NB-IoT 商用已處于全球領先行列。到目前為止,三大運營商累計部署超過 90 萬 NB-IoT 基站,為物聯網用戶提供泛在網絡資源。NB-IoT 連接數近 7000 萬量級,其中氣表、水表兩大行業連接分別突破千萬;煙感、電動車監控等應用連接達數百萬;資產追蹤、路燈、停車、門鎖等新興百萬級應用不斷涌現。
 
NB-IoT 只是一個代表,5G 的發展速度明顯快于 3G、4G,工業互聯網和傳統工控的迭代速度也不同。
 

 
由數據驅動,生態正在發生變化。
 
說到這里,不如講個故事,以便讓  大家能夠更直觀的感受到 AIoT 爆發的態勢。
 
2019 年 7 月,頗具傳奇色彩的 50 歲程序員、濤思數據創始人陶建輝,宣布將公司獨立研發的物聯網大數據平臺 TDengine 開源。陶建輝把他和濤思數據團隊在過去兩年多的時間里,寫下的 10 多萬行 C 語言代碼,放在開源社區 GitHub 上,無私分享給了全球開發者。
 
出乎他自己意料的是,TDengine 瞬間沖到 GitHub 綜合趨勢排名第一,在僅僅一天的時間里增加了 1908 個星標(Star)。現在,TDengine 的 Star 早已超過 10,000,分叉 Fork 數量超過 2800。
 
無數 AIoT 用戶使用濤思的產品管理自己的數據。TDengine 的下載量,直接反應了用戶對于管理 AIoT 時序數據的緊迫需求。
 
TDengine 是一種工具。人在選擇工具,工具也在選擇人,這是一個雙向選擇的過程。各種數據和工具,總會流動到最能發揮它們最大價值的人的手上。
 
隨著工具和數據的流動,整個生態也在潛移默化中得以改變。
 

 
在這個速度在變、生態在變的時代,任何企業都應該具備一個核心能力,那就是商業進化的能力,因此服務也在發生變化。
 
決定你是誰的,不是天賦,而是選擇。
 
從商品經濟、到服務經濟、再到體驗經濟,商業競爭有其自身的內在規律,它是一場對利益的追求。在這個追求過程中,由于商業基因進化的區別,有的企業興盛發展,有的企業破產倒閉。商業競爭越是激烈,優質企業的成長與劣等企業的淘汰就會越快。
 

 
因為上述變化,企業與企業之間的關系進行了重構。資源融合、平臺融通、產業融智…產業合作關系從競爭,逐步迭代到協作、共生的關系。
 
十年前有一本書暢銷書,名字叫做《開放性成長:商業大趨勢》,其中的觀點之一是“商業大趨勢是從價值鏈到價值網絡”。在 AIoT 領域,我們很明顯的觀察到了這個現象。
 
傳統意義上的價值鏈,是一環扣一環的,產業上下游的邊界分工清晰、技術標準明確,商業模式和合作關系也經歷了長期磨合,趨于穩定。
 
而物聯網和人工智能等新技術的發展,則正在驅動著從業者打破傳統,“以客戶為中心”,離客戶越近越好,產業鏈越短越好,而且技術的發展又為這種顛覆創造了條件。
 
產業鏈的各個環節都有望出現整合別人的領軍者,這樣領軍企業可以圍繞最終客戶制定有利于自己的技術標準,這種競爭會打破原有的產業秩序,最終的結果可能是兩種表現方式:在生產制造方面重建產業鏈;在商業模式方面呈現網絡化的方式,不僅某一個環節可能跳過中間環節、甚至與最終用戶建立聯系,而且可以為傳統意義上其他的產業鏈提供產品。
 
這種產業的網絡化給 AIoT 帶來了更大的想象空間和發展空間,也給合作方式的創新培育了土壤。

 


智聯網正在創造嶄新的生態、數據、場景、應用,而且圍繞智聯網的投融資正在飛速的發展。在此,我們匯總了圍繞智聯網開展的最新投融資數據。
 

 
在過去一年募資寒冬的背景下,智聯網項目投資仍保持在高位。
 
2019 年全年,共有 137 家智聯網企業獲得投資。在過去幾年的整體性投資分布中,位于應用層的智聯網企業獲得資本的關注最多,投融資事件有 271 項,這與智聯網架構中的價值分布高度匹配。
 
AIoT 是一個很長的產業鏈,包括感知、網絡、平臺、應用和軟件集成等。最上層的環節,也就是應用層的占比最高,而且 AIoT 還會把這個環節的占比繼續增強。
 

 
根據追蹤,我們匯總了國外知名研究機構以及意見領袖們關于 2020 智聯網的發展趨勢預測,其中正面預測居多,負面的擔憂也應引起關注。
 
立足國內,我們觀察到 AIoT 的 5 個重要趨勢。
 

 
趨勢 1:更多企業意識到,AIoT 是組織、管理與商業模式重構。
試想一下,如果你的用戶、消費者、客戶已經習慣了數字化的體驗,企業怎么還能在原地踏步不前?北大國發院 BiMBA 商學院院長陳春花老師在最近一次演講中提到,現階段企業要考慮怎么解決人、組織跟效率之間的關系,解決成本跟顧客價值的關系,最后到組織和外部協調的關系。這是我們最先要做的事情,必須把管理當成整體去看。
 
授權賦能基層團隊,激發小團隊的主觀能動性,打造敏捷高效適應環境的團隊,是這一輪組織變革的重頭戲。
 

 
趨勢 2:物聯網+區塊鏈,加速金融隊友進場。
物聯網與區塊鏈的結合,有可能把物聯網帶火,因為區塊鏈為物聯網帶來了價值模型。區塊鏈可以在金融這個層面,真正把物聯網采集到的數據和背后關聯的物體資產化,資產化之后就會產生各種各樣的變現模型。
 
舉例來說,萬向區塊鏈就正在利用物聯網+區塊鏈的解決方案,提供金融服務。
 
比如萬向最初嘗試過的部署于萬向自身汽車零部件產業鏈上的物聯網+區塊鏈系統,隨后是萬向和北汽集團一起驗證的汽車整車物流。
 
具體做法是,萬向把一整條汽車物流相關業務流程、數據都放在運鏈盟平臺這個閉環中,整車廠、物流公司、承運商乃至車輛運達某個 4S 店等所有相關方數據全部上鏈。這樣一來,銀行可以即時清晰地看到每一個業務運行過程,并進行相應風險評估。通過這套機制,個體承運商的貸款利息可以降低到 10%以下。
 
萬向正在嘗試的另一個項目是智慧畜牧生態平臺。因為肉牛的價值非常大,一頭牛的價值高達兩萬元人民幣左右。如果一個牧場一年想要有 1000 頭牛的出產量,意味著要預先準備兩千萬的資金,這還不算肉牛后端運費等成本。
 
這些資金對于中小牧場來說無疑是一筆巨款,又因為存在牛只重復抵押、抵押資產被銷售和抵押資產難監管等問題,金融機構難以接受以牛作為抵押物貸款給中小牧場,保險公司也難以為每頭牛作保,形成了國內牧場難以規?;畝裥匝?。萬向希望通過物聯網+區塊鏈的結合解決這個問題,并正在內蒙用 1000 頭牛做小型試點。
 

 
趨勢 3:企業迎來快速增長黃金期,開源>>節流>>提效。 
從數據上來看,物聯網市場仍在保持不錯的增速,具體到不同的行業,相同行業的不同場景,未來的發展空間會呈現差異。
 
以蘑菇物聯的現身說法為例,他們是一家工業互聯網領域的創新性企業,其主要業務是為工業設備市場的三大主體(設備制造商、設備代理 / 服務商以及設備用戶)提供基于工業物聯網的 SaaS 管理軟件及增值服務。
 
蘑菇物聯的創始人沈國輝曾任格蘭仕集團產品委員會秘書,從智能家電產品線規劃,再到 MES 系統的引進,都全面參與。
 
因為有作為客戶的經驗,他認為最終用戶從本質上來講不是需要 AIoT,而是需要新增的價值,并且是產出大于投入的價值。所以從客戶角度出發,需求被滿足是按照一定優先級進行的,先是開源、其次節流、然后提效。
 
實事求是,讓客戶享受價值,這是基本邏輯。
 

 
趨勢 4:用確定的技術投入,應對不確定的未來。
新型基礎設施,或許不一定是大規模投資的實體設施,能夠滲透到各行各業生產經營的各個角落、直接為生產經營帶來乘數級產出的也具有基礎設施的特征。一款廣泛使用的輕量級物聯網終端操作系統、一種可供大量場景應用的 AI 算法,這些創新的物聯網元素都能夠帶來產出數倍增長。下一個 10 年,物聯網新型基礎設施作用開始顯現,物聯網本身產業規模值得關注,但物聯網化后各行各業相對原來的變化更值得關注。
 
越來越多的企業,開始用確定性的技術投入,應對不確定性的未來。在這種自發創新驅動下,物聯網在各行業應用的普及速度會越來越快。
 
一個典型的案例是國家電網公司于 2019 年初提出建設“泛在電力物聯網”,這一規劃并非對物聯網碎片化的應用,而是通過物聯網以及相關技術,對國家電網進行深刻的變革。作為一個擁有超大體量且對國民經濟各方面都產生重要影響的經濟體,國家電網擁抱物聯網,開啟了垂直行業規?;τ玫南群?,具有非常明顯的示范效應。
 

 
趨勢 5:智聯網企業出海,加強跨國合作。 
為了滿足智聯網企業出海的需求,我們組織了多次閉門研討會,邀請企業吐露心聲,解決真實困境。
 
幾乎所有企業都談到,在將國內的 AIoT 產品、方案、項目經驗復制到國外的時候,往往不能盡如人意。除了測試認證的繁瑣外,其他因地域差異帶來的挑戰,也需要幾家伙伴聯手去解決。
 
如,場景、模式、需求差異。一些模組企業在推向歐洲市場時發現,相較于國內的價格之爭,歐洲市場并不買賬,如何在性能、功耗、成本、價格等維度之間做出平衡,找準客戶實需精準出擊,則要求企業對該市場的長期深入研究,這些經驗對目前的國內模組企業而言無疑是缺乏的。
 
再如,市場和渠道難題。好的產品需要好的市場推廣、接觸到多層用戶方再談規?;粗?,然而國內企業對海外市場和渠道并未掌握,也不算專長。這時候就需要借力伙伴,在伙伴的市場和推廣渠道中進行集成或項目合作,實現攜手共贏。
 
另外還有站在不同基礎設施水平所造成的困擾。近些年國內 AIoT 產業突飛猛進,軟硬件及基礎設施都從初級階段走向正軌,在此基礎上展開各類行業創新固然高效專注。但一些海外地區網絡情況不敢保證,基礎設施的參差不齊使得許多物聯網應用無的放矢,難達效果。
 
換言之,不同地域的需求、市場、網絡差異所帶來的“信息不對稱”,有可能阻礙中國 AIoT 玩家走向全球化的步伐。
 

 
面對各種各樣的新趨勢,不同企業正在試圖找到適合自己企業的新業務、新組織和新模式。
 
無論 AIoT 企業處于生態鏈的哪一環,面對客戶的表現形態,都是端到端服務。
 
為了順應整個產業合作形態從價值鏈轉變為價值網絡的浪潮,越來越多企業抓住機會,促進管理能力和流程再造。
 

 
除了建立新業務、新組織和新模式,還需要轉變新視角。
 
數字化時代不是簡單的自動化、虛擬化和信息化,而是整個商業和戰略邏輯的變化。“站在未來看現在”,才能深刻理解商業的邏輯變化。
 
工業化時代的企業戰略思維更多是“站在現在看未來”,屬于線性思維或指數思維,是抱持經驗主義的戰略思維。
 
數字化時代企業的戰略思維應該是“站在未來看現在”,要有產品與服務的場景思維和指數型的增長思維,客戶需求才是企業增長的根源和動力。這是一個非連續型的增長戰略,如果僅依據我們現有的能力去設計企業的戰略,而不是去洞察和布局未來的話,是無法在 AIoT 數字經濟時代占據先機的。
 

 
隨著我們觀察得越深入,一個公式就越明確。優秀的 AIoT 智聯網公司都在遵循著一套公式,推進自己的戰略規劃,構建自己不同層面的能力和思維。
 
在企業層面,他們會思考產品選擇什么技術,使用 NB-IoT、LoRa 還是 ZETA?要不要著手跟進 5G?要不要遷移到 K8s?
 
他們還會評估所處的行業發展趨勢,自己處于哪個相關產業集群,是工業互聯網產業、泛在電力物聯網、智慧城市,還是智能網聯汽車?如何踩準行業的發展節奏?
 
在產業鏈中,他們還會思考“端、邊、管、云、用”這幾個環節,在哪里創造自身價值?如何進行定位,建立核心能力,構筑護城河?
 
因為有了這些思考,優秀的 AIoT 公司可以跳出框架,從外部視角更好的見自己、見生態、見資本,順應潮流的大勢,解決用戶的真正痛點問題。
 
每個 AIoT 企業可能都需要針對如上幾個層次的關鍵能力,給出自己的解答,推演屬于自己的發展公式,規劃升級路徑。
 
智聯網企業發展公式,與 2020 產業全景圖譜相搭配,你會更加深切、直觀、全面的了解你面前的這個智聯網世界,求出屬于自己的最優解。