姓名:顏皓 學(xué)號:16020140084 電子工程學(xué)院
【嵌牛導(dǎo)讀】物聯(lián)網(wǎng)是全世界公認的未來發(fā)展趨勢沛善，目前它正以極快的速度在全社會得到普及航揉。
物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)正在將一些行業(yè)提升至新的高度，例如醫(yī)療保健行業(yè)金刁、金融財務(wù)行業(yè)等等帅涂，幾乎每隔幾個月就會有新的機遇出現(xiàn)。
星河互聯(lián)物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部合伙人呂永昌認為尤蛮，在融合媳友、碎片化等顯著特點影響下，物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域會產(chǎn)生難以被快速模仿的商業(yè)業(yè)態(tài)抵屿。
【嵌牛鼻子】物聯(lián)網(wǎng)庆锦、商業(yè)業(yè)態(tài)、融合轧葛、碎片化
【嵌牛提問】物聯(lián)網(wǎng)未來的發(fā)展趨勢是什么搂抒？
【嵌牛正文】物聯(lián)網(wǎng)是全世界公認的未來發(fā)展趨勢，目前它正以極快的速度在全社會得到普及尿扯。
物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)正在將一些行業(yè)提升至新的高度求晶，例如醫(yī)療保健行業(yè)、金融財務(wù)行業(yè)等等衷笋，幾乎每隔幾個月就會有新的機遇出現(xiàn)芳杏。
星河互聯(lián)物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部合伙人呂永昌認為，在融合辟宗、碎片化等顯著特點影響下爵赵，物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域會產(chǎn)生難以被快速模仿的商業(yè)業(yè)態(tài)。
擁有大量環(huán)境泊脐、物空幻、人的數(shù)據(jù)的物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域?qū)⑨尫派a(chǎn)方式變革的眾多創(chuàng)業(yè)機會，而這些機會屬于長期在垂直領(lǐng)域耕耘容客、可以構(gòu)建三道壁壘的企業(yè)：
顛覆性創(chuàng)新壁壘秕铛、彎路壁壘（從概念到規(guī)模化交付缩挑，有漫長的路和鴻溝在等著企業(yè)）和生態(tài)壁壘（合作伙伴一旦采用很難更換但两，供應(yīng)鏈是正向循環(huán)的強化優(yōu)勢）。
一供置、融合谨湘、碎片化的顯著特點-帶來難以被快速模仿的商業(yè)業(yè)態(tài)
融合和碎片化是物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的2個顯著特點。
物聯(lián)網(wǎng)的融合表現(xiàn)在，這個行業(yè)的創(chuàng)業(yè)者往往需要既懂硬件紧阔，又懂軟件谎僻，還得懂生物學(xué)/物理學(xué)/化學(xué)/光學(xué)等相關(guān)學(xué)科并擁有實踐經(jīng)驗；對產(chǎn)品設(shè)計有極致追求寓辱，對人工智能算法模型/增強數(shù)據(jù)挖掘也需要掌握艘绍；對于2B市場的業(yè)務(wù)，還需要對B端市場和產(chǎn)品（比如工控領(lǐng)域）有深刻理解和客戶掌控能力秫筏。
不過诱鞠，越是交叉融合的領(lǐng)域，壁壘就越高这敬，這是為什么物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域在過去二十年發(fā)展進程中沒有快速涌現(xiàn)出大量企業(yè)的原因航夺。
物聯(lián)網(wǎng)的碎片化體現(xiàn)在市場區(qū)域割據(jù)，產(chǎn)品技術(shù)高度垂直和分散崔涂。
物聯(lián)網(wǎng)是一個傳統(tǒng)IT與新興技術(shù)結(jié)合的產(chǎn)業(yè)阳掐，玩家中包含很多傳統(tǒng)ISV/SI，這些企業(yè)在各行業(yè)深耕多年冷蚂，原來做軟件開發(fā)缭保，之后是做移動行業(yè)應(yīng)用和M2M解決方案，現(xiàn)在轉(zhuǎn)型做LPWAN解決方案蝙茶，這樣的企業(yè)非常多艺骂。
這類企業(yè)在全國各地每個區(qū)域集中度都不一樣，比如山東的SI集中度非常高隆夯，在廣東市場非常分散钳恕，這樣企業(yè)自己可以養(yǎng)活自己，他們是產(chǎn)業(yè)鏈最末端蹄衷、最接近客戶的環(huán)節(jié)忧额。物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域也包括各類型通用能力企業(yè)、傳感器企業(yè)愧口、芯片企業(yè)睦番、通訊網(wǎng)絡(luò)企業(yè)、平臺企業(yè)调卑。僅傳感器領(lǐng)域抡砂，就有10大類大咱、24小類恬涧、6000多個品種，平臺企業(yè)需要面對上萬種設(shè)備通訊標準/協(xié)議碴巾。
二溯捆、看好物聯(lián)網(wǎng)的4大邏輯
曾有數(shù)據(jù)銀行負責(zé)人提到,盡管他們現(xiàn)在的數(shù)據(jù)交易量增長迅猛，但是企業(yè)客戶對數(shù)據(jù)的需求仍然是遠遠大于供給，缺少各種類型的數(shù)據(jù)提揍。
這個數(shù)據(jù)來自什么地方啤月？物聯(lián)網(wǎng)是很重要的數(shù)據(jù)來源。這只是催生物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的一個因素劳跃。還有人認為是低功耗廣域網(wǎng)的興起和芯片等硬件成本的大幅下降谎仲，推動了最近2年物聯(lián)網(wǎng)時代的到來。
實際上刨仑，物聯(lián)網(wǎng)浪潮的到來郑诺，本質(zhì)是由以下4個邏輯推動的，如下圖所示：
1杉武、人性的發(fā)展：智人->人->神人
從原始的智人發(fā)展來的人辙诞，未來希望變成神人，希望達到自由主義轻抱，讓自己所有需求都得到滿足飞涂。
人會創(chuàng)造一些簡單的機器和高復(fù)雜度的機器人，通過機器代替人做事情祈搜，把人解放出來较店，這是第一個邏輯。
正是這個邏輯容燕，不斷催生出各類型智能硬件泽西、人工智能需求。
2缰趋、思維的4層次升級
代替人的機器在不斷升級過程中捧杉，背后隱藏著機器思維的4層級升級。
第1層級是簡單控制秘血。最早其實人類創(chuàng)造的機器就是控制味抖，機器沒有思考，全部通過人來進行開關(guān)控制灰粮、參數(shù)設(shè)置仔涩。
第2個層級是機械思維，即設(shè)定好什么條件下發(fā)生什么反應(yīng)粘舟，基于因果關(guān)系的思維熔脂，根據(jù)確定的環(huán)境因素制定確定的決策，比如路燈的光線傳感器根據(jù)天空的陰暗程度來決定燈的開關(guān)柑肴，這就是典型的機械思維霞揉。
第3個層級是相關(guān)性思維，最大的不確定性因素是環(huán)境晰骑，決策非因果關(guān)系适秩，而是經(jīng)過相關(guān)性分析后作出判斷。
相關(guān)性思維已經(jīng)發(fā)展多年，最早的統(tǒng)計分析秽荞、數(shù)據(jù)挖掘即如此骤公，現(xiàn)在的機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也是如此扬跋，只不過比統(tǒng)計分析多了根據(jù)數(shù)據(jù)訓(xùn)練調(diào)參或者自動生成模型阶捆。
比如擲骰子，要預(yù)測骰子的結(jié)果钦听，需要根據(jù)扔骰子的力度和方向趁猴，包括風(fēng)的影響等等一系列因素做判斷，所有這些因素都是不確定的彪见。
另外一個例子是自動駕駛儡司，其中一個很大的難題是針對緩慢移動的物體可以做一些識別和響應(yīng)，但如果是快速移動的物體余指，基于傳感器很難做出判斷到底該如何應(yīng)對捕犬，這也是針對不確定性和快速變化的環(huán)境，通過相關(guān)性思維做出的分析和判斷酵镜。
第4個層級是認知智能和類人思維碉碉，這里面的邏輯就是把采集到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成信息，信息再加工成知識淮韭，知識轉(zhuǎn)化成行動垢粮，不斷做歸納總結(jié)，機器模擬人的思考過程靠粪。未來物聯(lián)網(wǎng)所有運作規(guī)律均沿以上4個思維層級去進化蜡吧。
3、自我管理
上述第3個邏輯是針對人自己本身占键、物本身要做監(jiān)控/診斷的特性提出的昔善，對人自己做優(yōu)化，對機器及機器之間的配合做優(yōu)化畔乙，人會有越來越多的外帶的設(shè)備或者植入到身體里的設(shè)備去對人身體數(shù)據(jù)和生活習(xí)慣數(shù)據(jù)做采集君仆，不斷給自己一些建議。
工業(yè)領(lǐng)域的設(shè)備牲距，或者大家使用的各種電子設(shè)備上將來會有越來越多的監(jiān)測裝置返咱，能夠?qū)C器本身狀況做監(jiān)測，以此進行預(yù)防性維護牍鞠、能耗管理咖摹、運營效率優(yōu)化。
4皮服、互聯(lián)想象
這個邏輯是什么呢楞艾？人的競爭、企業(yè)競爭最終是認知的競爭龄广，企業(yè)和人需要不斷地改善自己硫眯，99%的人失敗是由于無法改變自己，堅持自己的固有觀念择同。
人類發(fā)展從最早到不同類別群體中脫穎而出两入，并不是因為自己有組織能力，而是因為自己有幻想敲才，相信國家/相信神裹纳，有這種幻想才導(dǎo)致智人這個族群在所有族群里最終勝出。
現(xiàn)在紧武，人相信自己會主宰很多事情剃氧，或者相信金錢的力量，相信權(quán)威的思想阻星，這些都是源于幻想朋鞍，想象會讓人擁有極強的力量，這是人和動物最大的區(qū)別妥箕。
我這里所說的互聯(lián)想象是指什么滥酥？就是未來其實人類不會再去相信對于某種事的追求，而是會依賴環(huán)境信息的采集做決策畦幢。
我們很多決策正確與否取決于是否拿到足夠的流動信息坎吻，我們相信物聯(lián)網(wǎng)帶給我們足夠的數(shù)據(jù)量，這樣就可以做出有利于自我個體發(fā)展的決策宇葱，這是第一層級瘦真。
第二層級就是發(fā)揮資源協(xié)同的價值，實現(xiàn)社會整體效能的提升黍瞧。比如說現(xiàn)在每個人都有一臺手機吗氏，利用效率不高，晚上手機即不再工作了雷逆，而社會需要的計算資源會越來越多弦讽。
假設(shè)有一家公司做一個事情，把所有手機的計算資源調(diào)動起來膀哲，在人休息的時間把閑置的手機計算資源利用起來往产，然后用在需要大規(guī)模計算能力的領(lǐng)域，比如說用在人類疑難疾病問題的解決/重大難題攻克上某宪，同時手機用戶也可以獲得額外回報仿村，這就是一個典型的資源協(xié)同優(yōu)化效率的例子。
再比如說城市交通調(diào)度兴喂，把所有汽車/道路的信息綜合起來之后蔼囊，依據(jù)已經(jīng)找到充分多的信息做出最優(yōu)的交通調(diào)度和調(diào)整焚志，幫助每個人節(jié)省在路上的時間。
第4個邏輯其實是環(huán)境畏鼓、人酱酬、物未來會基于對物聯(lián)網(wǎng)的相信，進行智能應(yīng)對云矫，以及依靠萬物互聯(lián)的機制做出最優(yōu)化的資源配置膳沽。
三、物聯(lián)網(wǎng)未來5大發(fā)展趨勢
趨勢一 自診斷
對于物的自診斷让禀，包括縱向的數(shù)據(jù)采集挑社、管理、診斷巡揍、維護痛阻、對產(chǎn)品創(chuàng)新和橫向的機器之間做配合優(yōu)化，以降低能耗腮敌，提升利用效率录平。
以往工廠里大多數(shù)工廠利用率非常低，有些設(shè)備運轉(zhuǎn)缀皱，有些設(shè)備閑置比例非常高斗这，能耗浪費非常嚴重，工業(yè)企業(yè)內(nèi)部機器之間啤斗、機器與環(huán)境之間需要優(yōu)化表箭。
同時上下游供應(yīng)鏈協(xié)同也是優(yōu)化方向。對于人的自診斷钮莲，包括3個層面——健康免钻、體征監(jiān)控診斷、干預(yù)和治療崔拥；人自身成長的技能檢測极舔、輔助訓(xùn)練；針對生活習(xí)慣的數(shù)據(jù)采集和改進建議链瓦。
趨勢二 新的智能主機
新的智能主機應(yīng)用規(guī)模不會快速增長拆魏，而是會緩慢的一點點發(fā)展出來，因為硬件成本的下降和技術(shù)慈俯、內(nèi)容渤刃、生態(tài)的完善需要時間。
從形態(tài)上看包括3類新智能主機——對人的能力延伸贴膘，可以去人無法去的危險地方卖子，比如無人機；對人的替代刑峡，未來95%工作會由機器人替代洋闽；人與人玄柠、人和物之間的交互終端，比如AR眼鏡诫舅，可以看手機信息羽利、新聞，用新的智能終端做控制骚勘。
趨勢三 機器與人的結(jié)合
先舉個例子铐伴。
俄羅斯有一個新媒體的富豪撮奏，召集40個科學(xué)家做“俄羅斯2045計劃”俏讹，分四個階段走。
第一步畜吊，在2020年實現(xiàn)通過人腦控制機器泽疆，這個事情看似簡單，實際上難度比較大玲献，因為人的大腦皮層信號非常微弱殉疼，且難以與人的行為對應(yīng)。
第二步捌年，在2025年把人腦放在機器里瓢娜，適合人腦精確生存的環(huán)境，為人腦供應(yīng)營養(yǎng)礼预，無需依賴人的身體眠砾。
第三步，在2035年托酸，通過研究徹底人腦構(gòu)造褒颈，創(chuàng)造出一個類人大腦，這個原理是仿生學(xué)原理励堡，是極其難的事情谷丸。很多仿生學(xué)原理很難走的通，比如飛機应结，最早研發(fā)的時候是模擬鳥類翅膀設(shè)計刨疼，未能成功。而萊特兄弟是利用空氣動力學(xué)的原理設(shè)計飛機鹅龄，最后成功了币狠。
最早的人工智能也是仿造大腦的神經(jīng)元和突觸的構(gòu)造進行設(shè)計，依然很難砾层，而通過大數(shù)據(jù)不斷的訓(xùn)練漩绵，反而可以訓(xùn)練出合適的模型實現(xiàn)人工智能。
但是創(chuàng)造出類人大腦肛炮，依然是人工發(fā)展的前進目標止吐，可以把人性格和記憶儲存到人造大腦里宝踪，這意味著人類可以實現(xiàn)永生。
第四步碍扔，在2045年瘩燥，真實版虛擬人創(chuàng)造出來，可裝載人的意識不同。
這聽起來像天方夜譚厉膀，但是這個未來已經(jīng)與我們越來越近。機器與人的結(jié)合將在以下4個方面得到發(fā)展：
機器器官移植? 已經(jīng)實現(xiàn)的包括盲人機器視覺輔助二拐、機器外骨骼服鹅、神經(jīng)芯片等。日本的一家公司提供的機器外骨骼百新，通過采集運動的控制意念信息來控制外骨骼肢體運動企软，人的運動意念信號通過神經(jīng)傳到皮層，再轉(zhuǎn)成肌電信號饭望，這家公司通過采集肌電信號來判斷控制意念仗哨。
美國一家公司開發(fā)的應(yīng)用于軍事的腿部外骨骼，采用液壓驅(qū)動铅辞，以燃油為能源厌漂，裝在外骨骼的傳感器感知腿部力量的運動方向，來強化腿部力量斟珊。
另外已經(jīng)實現(xiàn)的是幫助抑郁癥患者植入神經(jīng)芯片苇倡，抑制他產(chǎn)生抑郁癥的神經(jīng)信號，促使其感到快樂倍宾。
納米機器人? 納米進入到血液里或者內(nèi)臟里雏节，可以做一些觀察/監(jiān)控，輔助醫(yī)療診斷或治療措施高职。
人腦逆向工程钩乍，機器與人合二為一? 未來人的身體會存在大量機器，甚至大腦也是類人大腦怔锌，只有記憶和意識是自己的寥粹，人體器官中有50%以上不是人自己本體長出來的器官，就不是真正意義上的人了埃元。
趨勢四 人與機器的溝通
包括語音互動涝涤，基于光場重構(gòu)的空間三維顯示與互動，眼球追蹤岛杀，腦機接口等阔拳。
趨勢五? AI+高速增長的行業(yè)應(yīng)用和跨行業(yè)協(xié)同
根據(jù)據(jù)Machina Research數(shù)據(jù)，全球物聯(lián)網(wǎng)連接終端數(shù)量在2015年-2025年之間將增長3倍类嗤， 2025年全球物聯(lián)網(wǎng)連接數(shù)量達270億個糊肠。這意味著非發(fā)展中國家人均擁有的智能設(shè)備超過5臺辨宠。
根據(jù)Xlively數(shù)據(jù)，2020年物聯(lián)網(wǎng)連接終端數(shù)中工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和智慧城市占據(jù)大多數(shù)份額货裹，2B應(yīng)用領(lǐng)先2C發(fā)展嗤形。
隨著更多低成本并行指令集芯片的推出，更多物聯(lián)網(wǎng)智能終端在邊緣實現(xiàn)快速識別智能響應(yīng)和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集弧圆，或者傳統(tǒng)設(shè)備的數(shù)據(jù)采集赋兵，兩種路徑結(jié)合云端AI模型訓(xùn)練，最終實現(xiàn)AI的深度行業(yè)滲透和跨行業(yè)資源協(xié)同搔预。
四霹期、未來投資方向
我們看好的企業(yè)，是能夠巧妙解決以下7方面問題的企業(yè)斯撮。
1经伙、碎片化
不同設(shè)備企業(yè)之間扶叉，同一設(shè)備企業(yè)不同產(chǎn)品之間勿锅，甚至同一產(chǎn)品不同代之間，通訊協(xié)議/標準/地址都是有差別的枣氧，常用的協(xié)議有上百種溢十，但是總體協(xié)議有上萬種之多。
每一種設(shè)備的數(shù)據(jù)采集达吞，都需要拿到設(shè)備廠商的說明文檔和許可张弛，或者做逆向破解。
僅同一家制造業(yè)企業(yè)酪劫，由于設(shè)備種類的繁多吞鸭，而沒有一家設(shè)備企業(yè)可以服務(wù)完整鏈條，導(dǎo)致要徹底實現(xiàn)對一家制造業(yè)企業(yè)的無人化/全設(shè)備數(shù)據(jù)采集覆糟，絕不是一家平臺企業(yè)能快速做到的刻剥。
這也是為什么過去多年一直是解決物料信息化為主的ERP在工業(yè)企業(yè)得到應(yīng)用，而設(shè)備管理/深度智能化應(yīng)用遲遲未能快速發(fā)展的重要原因滩字。
悶頭實現(xiàn)某一細分領(lǐng)域設(shè)備聯(lián)網(wǎng)和深度數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)公司有不少造虏，但是我們更看好那些能夠解決碎片化技術(shù)和市場問題的企業(yè)。
2麦箍、對海量數(shù)據(jù)的處理
大家都知道現(xiàn)在的各類型數(shù)據(jù)量很大漓藕，到底有多大？比如谷歌自己汽車采集街景挟裂，一天采集數(shù)據(jù)量1T享钞，如果按一部電影500M算相當(dāng)于2000部電影，這個數(shù)據(jù)非常驚人诀蓉。
海量數(shù)據(jù)怎么處理是一個問題栗竖，還有非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)變成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)寝姿，這是有不同解決路徑的，比如終端做結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集划滋，或者先做基于機器學(xué)習(xí)的識別和篩選饵筑，只上傳經(jīng)過清洗的數(shù)據(jù)。
第二種是設(shè)計適用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練的擁有高并行計算能力和低能耗的處理器处坪，或者深度挖掘異構(gòu)系統(tǒng)芯片內(nèi)全架構(gòu)及電路的計算潛力根资，實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的嵌入端部署右核。
3热幔、實時響應(yīng)
PC手機大多數(shù)情況不需要實時響應(yīng)，而物聯(lián)網(wǎng)終端跑的程序需要對所有信息做快速處理和實時響應(yīng)讨越，能夠?qū)崿F(xiàn)對不確定因素想邦、快速變化環(huán)境的實時響應(yīng)的企業(yè)是我們比較看好的裤纹。
4、成本
智能家居最近2年發(fā)展比較快丧没，原因是出現(xiàn)了低價高品質(zhì)智能單品鹰椒。未來無論機器人/SLAM技術(shù)/自動駕駛，還是新的智能主機呕童，還是其他消費電子漆际，如果在具備品質(zhì)性能基礎(chǔ)上成本做到極致都極具市場潛力，并且隨著銷量增加繼續(xù)帶來更強的供應(yīng)鏈議價權(quán)夺饲，實現(xiàn)更高的成本壁壘奸汇。
5、穩(wěn)定性
穩(wěn)定性代表了穩(wěn)定的良品率/穩(wěn)定的出貨量/穩(wěn)定的產(chǎn)品品質(zhì)往声。光波導(dǎo)AR眼鏡一直在解決良品率的問題擂找，而工業(yè)領(lǐng)域的智能應(yīng)用，一旦出現(xiàn)災(zāi)難浩销，損失非常驚人贯涎。
6、流暢度
機器人/語音交互產(chǎn)品我們看了很多撼嗓，其實真正使用起來有高流暢度的非常少,我們看好那些能夠給客戶帶來沉浸式體驗的產(chǎn)品和企業(yè)柬采。
7、思維提升
能夠?qū)崿F(xiàn)思維升級問題且警，或者基于大量數(shù)據(jù)構(gòu)建可以復(fù)用模型的企業(yè)粉捻，甚至更高層級的實現(xiàn)類人智能的企業(yè)，也是我們關(guān)注的企業(yè)斑芜。
如果是平臺型企業(yè)肩刃，需具備5方面的指標：
擁有多項不可替代的剛性需求功能；聚集海量生態(tài)伙伴；節(jié)省物聯(lián)網(wǎng)化時間或成本盈包；客戶高頻使用沸呐；掌握數(shù)據(jù)。
如果是2C企業(yè)呢燥，需要具備3項基礎(chǔ)能力：
解決阻礙用戶使用的障礙問題崭添；數(shù)據(jù)運營平臺驅(qū)動體驗動態(tài)升級；擁有匠人精神叛氨。
2B領(lǐng)域呼渣，我們看好具備3項特征的企業(yè)：
計費模式與交付人員規(guī)模無關(guān)；單客戶帶來規(guī)哪海化且持續(xù)成長的收入屁置；依靠持續(xù)迭代的領(lǐng)先技術(shù)與客戶業(yè)務(wù)高度緊密結(jié)合。
