工業物聯網的痛點在哪裡

Ⅰ 阿里雲IoT雲產品交流會：物聯網痛點多，阿里能做什麼

經歷了互聯網、移動互聯網，人類正在邁入萬物互聯、萬物智能的世界。5G、IoT、雲計算、人工智慧成為 社會 關注的對象，數字經濟成為政策宣傳的重點，各種概念和解釋產生，使得當下有很多話題可以討論。

數字經濟背景下，企業競爭最核心的能力是什麼。

不同行業發展數據智能的潛力有何不同？

企業如何高效進行物聯網應用開發？

企業對雲平台的使用體驗如何

對於類似問題，阿里雲IoT、ICA聯盟一直希望與行業人士進行對話。上周，ICA聯盟物聯網萬億生態夥伴聚合沙龍在杭州舉辦，活動以「粘合行業碎片，共創IoT基石」為主題，以阿里雲IoT雲產品為話題，吸引近200名行業人士到場交流。

4位嘉賓依次上台分享

物聯網需要化繁為簡

物聯網產業鏈很長，覆蓋了感知層、網路層、應用層三大層次。它改變了傳統的商業運作方式，讓商業 社會 變得更加復雜。

首先，物聯網讓產品變得復雜。增加了感測器、模塊等部件，需要進行更多的開發管理。

其次，物聯網讓需求變得復雜。企業從生產產品變成了提供個性化的服務。

就是這兩個變化，讓產業體會到很多新的發展痛點。

1. 物聯網開發過程鏈路告培極長，從獲客到交付典型過程常常要經歷十幾個環節。

2. 將軟體研發、硬體研發、嵌入式研發，雲產品的購買，施工/安裝/維修費用計算在內，物聯網開發成本極高。

3. 調查表示目前78%的用戶需求為定製化需求，65%的物聯網軟體需要定製化開發，這導致軟體復用性較低。

4. 設備聯網、用戶交互產生海量數據，眾多場景亟需數據實時分析、可視化的能力，提升使用效率及用戶體驗。

新的形勢促進了變化的發生，計算力的進步預示著滿足更大的信息處理能力，更強的靈活性。

物聯網平台在整個產業鏈中地位，也從當年行業所關注的「要不要上雲」，隨著企業自身數據資源日漸豐富，應用數據意願的顯著增強，過渡到了「如何高效地上雲」。

物聯網雲平台，由此更直接地承擔起IoT產業「基礎設施」的角色，為物聯網項目的規模化落地減負降壓。

阿里雲IoT 產品結構

阿里雲 IoT 資深產品專家JASON CHEN從各個原子化產品角度，描繪了阿里雲IoT的全局樣貌。包含物聯網操作系統AliOS Things、邊緣計算Link Edge、網路管理平台Link WAN、開發平台IoT Studio、物聯網設備接入與管理、物聯網數據分析、物聯網市場Link Market、物聯網安全Link Security等功能在內，展現阿里雲為各類IoT場景和行業開發者賦能的能力。

將各個基礎產品分別闡述，體現出阿里雲IoT強化基礎設施角色，希望阿里雲的產品技術變成合作夥伴解決方案一部分的心態。再次印證阿里雲智能總裁張建鋒在3月阿里雲峰會上所提出的「被集成」口號，阿里雲的重要轉變已經發生。

以下，我們就將重新認識阿里雲IoT雲產品。

物模型

阿里雲 IoT 技術運營專家薛圓在交流中表示，ICA聯盟推出物模型，定義物聯網設備模型與屬性。通過對任意物聯網設備建模，合作夥伴共創設備數據標准模型，確保數據標準的准確性、合理性，實現設備間的互聯互通互懂。

類似將拼圖碎片整山念理成更完整的拼圖模塊，物模型將實現碎片數據結構化、差異模型統一化、煙囪場景聯動化、軟硬一體標准化的目標，幫助用戶縮短開發時間、標准化開發工具。

物聯網數據分析

在任何商業活動中，數據都是一種資本，數據分析是可以產生創新收益的手段。

阿里雲 IoT 高級產品經理騰春艷在對物聯網數據分析產品介紹時表示，阿里雲為物聯網開發者提供數據分析服務，覆蓋了數據存儲、清洗、分逗友困析及可視化等環節，有效降低數據分析門檻，助力物聯網開發。

在空間數據可視化方面，阿里雲IoT提供二維、三維空間數據的可視化功能，致力用數據連接真實世界。比如對智能停車場的車場現狀、排隊數據、收入進行分析；比如定義電子圍欄，當物品超出圍欄范圍時，配置報警；比如在物流追蹤、設備管理等物聯網低頻定位場景下，展示設備軌跡；比如在三維空間可視化需求下，基於阿里雲物聯網平台構建監控、展示、控制為重點的BIM可視化系統，實現園區、建築、樓層、房間、設備的逐級可視化。

圖：阿里雲IoT數據分析產品架構

IoT Studio 物聯網應用開發

如前文所述，物聯網產業的痛點很多都落在了開發上。阿里雲 IoT 產品專家曲文政在演講中再次闡明IoT Studio作為物聯網開發者生產力工具的產品定位與功能。

1. 一站式完成雲端SaaS 搭建 ：用戶可以通過IoT Studio輕松搭建出簡單IoT SaaS系統，或構建出部分功能集成在原有的SaaS系統中

2. 可視化搭建，降低定製化成本 ：通過可視化搭建、服務編排的方式讓一般嵌入式開發者經過簡單培訓也可以快速搭建出各種物聯網應用；

3. 提供AI 等高階能力： 將高階能力輸出給開發者，增加營收，擴展業務邊界；

4. 後續提供更多解決方案模版： 通過模版的方式給用戶提供即刻可用的IoT SaaS解決方案（包含硬體、嵌入式代碼、頁面/APP、服務）。

整體而言，IoT Studio作為開發工具，向上承接業務需求幫助用戶快速搭建SaaS，向下匯聚能力將阿里體系的能力更快更好地輸出給用戶，是阿里雲IoT產品中承上啟下的關鍵一環。

圖：IoT Studio 產品架構

結語

在 汽車 行業，定製化需求增多，產品的敏捷規劃、全生命周期運維是廠商的關注焦點；在零售行業，企業追求著精準化營銷的目標；在農業，看天吃飯需要向精準化種植轉變……

未來的各行各業，在面對各種不確定的因素之時，都希望用數據說話，用數據管理、用數據決策。

在這樣的產業願景之中，阿里雲IoT將繼續踐行技術和商業基礎設施的角色，覆蓋物聯網雲管邊端開發環節，提供滿足各類開發者需要的基礎產品，助力合作夥伴創新模式，發展商機。

Ⅱ 零碳數科CEO閆保磊：推進工業互聯網建設需要工業機理和數字科技相融合

工業4.0蓄勢待發，工業製造領域的大變局意味著中國有機會將過去幾十年來積累的製造經驗轉化成創造的基礎，復雜的製造業場景給了企業更多創新的機會。

在此之中，軟體工程師扮演著什麼樣的角色？什麼是工業缺判物聯網的基礎設施？

「物聯市場 線上對談」是由邊無際發起的立足物聯網行業的訪談欄目，第一期邀請到零碳數科CEO閆保磊，與邊無際CEO陳永立、邊無際COO鄭凱文一起暢聊工業物聯網的行業現狀與軟體平台的解決方案。

郭琦：請閆總介紹一下零碳數科。

閆保磊：零碳數科是一家工業互聯網平台企業。從名稱上講，數科和零碳揭示了我們的特色，數科寓意數智化，零碳寓意碳中和，我們認為二者相得益彰。因此，我們研發的產品和技術致力於實現產業鏈供應鏈的數智化和低碳化轉型，目前主要切入四個領域，分別是能源管理、碳管理、供應鏈管理以及智能製造。我們的願景是打造「立足中國·服務世界」的跨行業跨領域的工業互聯網平台，打造「SaaS+PaaS」協同研發、「產品+服務」雙輪驅動的特色模式，深耕能源、化工、鋼鐵、機械、農產、橡膠、玻璃、建築、園區等行業和場景。我們已在北京、天津、廈門和煙台設立子公司，客戶分布於中國、美國、德國、韓國、新加坡等20多個國家和地區，包括多家世界「500強」企業。總之，我們還是家比較年輕的公司，取得了一些成績，對工業互聯網對發展有一些感受。

郭琦：工業物聯網領域有什麼獨有的特點？

閆保磊：第一，工業互聯網被國家定義為「新基建」之一，可見它的定位意義深遠，對中國製造的轉型升級是基礎性的和關鍵性的，是未來的國之利器。既然工業悔老互聯網主要是服務工業的，那麼可以說「工業為本，數科為器」，這里的「數科」是指以物聯網、大數據為代表的數字科技，它作為一種新型工具為工業賦能，這才是工業互聯網的底層邏輯。

第二，工業互聯網是新興技術，主要面向的是工業應用場景。當然，它還不完善。一是中國工業的特徵是參差不齊，既有比肩工業4.0的先進製造業，也有停留在工業2.0甚至1.0的原始狀態。這種工業發展的不平衡性決定了我國的工業互聯網建設必然是艱難而漫長的。

第三，我們的願景是打造工業數智化轉型的底層操作系伏前改統，也就是工業互聯網平台。首先以提升我們自己開發解決方案效率為目的，未來也可以開放給軟體開發企業甚至是客戶，支持他們更便捷高效地開發工業場景的解決方案。但是，就目前而言，我們認為工業企業更迫切的需求是產品或者說解決方案，而不是平台。因此，我認為中國的工業互聯網的建設應該是「先產品，後平台」，豐富的產品的共性部分逐漸沉澱下來，像沙漏一樣堆積成跨行業跨領域的通用平台。

郭琦：邊無際也是致力於要做物聯網的底層系統，請邊無際CEO陳永立來聊一聊，我們可以提供什麼樣的技術解決方案？

陳永立：邊無際主要的產品是一套類似於IoT界的安卓的一套系統，我們認為安卓在移動時代它的核心是一個開發框架。因為有了安卓或者iOS這樣的系統，可以讓整個移動端的生態的開發門檻變得非常低，生態也可以爆發。在這個萬物互聯時代，我們認為以後包括工業互聯網、工業物聯網等，這一切的背後核心的解決方案的開發者都是程序員。我們需要給這些程序員一套好用的工具，也就是我們邊無際所致力於打造的底層的基礎設施。

郭琦：基礎設施這兩年是特別熱門的一個詞，由於我國發展到了一定的階段，想要把基礎設施的建設的會亮提上來，超過以前的純粹代工的一個產業狀態。想請閆總談一下，在基礎設施建設上我們遇到的難點主要是什麼？

閆保磊：提到工業互聯網平台，國內很多企業都在做這個領域的工作。既然是基礎設施，其實它是一個從零到一的建構過程，大家的側重點是不一樣的。工業互聯網分很多層次，不同企業定位的主要發力點是不一樣的，我們更重要的關注點是在PaaS或SaaS層的開發工作。底層的一些基礎設施是需要合作夥伴共同去構建的一個體系，由不同公司的基因和團隊的核心競爭力決定。對於我們自己公司來講，大量的客戶都是直接面向工廠或工業園區的終端客戶。做面向客戶的整體方案過程中，我們是沒有問題的，但是更底層的一些技術框架，怎樣提升開發解決方案的效率，是需要邊無際這樣的團隊或者企業來提供。在底層的構建上，尤其涉及到操作系統的一些模塊，是我們類似的企業共同需要的能力補充。還有一點，我多次強調的「工業為本」，工業機理是一個非常基礎性的東西，缺乏對工業機理的深刻理解很難構建出滿足工業需要的平台，這是很多人常常忽略的一點，甚至可以說是一個主要難點。只有將工業機理和數字科技深度融合起來，才可能打造出好的基礎設施。

郭琦： PaaS業務和SaaS業務比較難做，原因是需要整合的領域、技術是比較多的。想請閆總談談我們在推進過程中需要哪些合作夥伴？

閆保磊：中國的工業門類齊全，行業眾多，跨行業復制能力是一個稀缺能力。你在這個行業幹得好，未必在其他行業也能幹好。誰能解決跨行業復制問題，誰就是未來真正的王者。這與我們所使用的消費互聯網顯然是不同的。因此，有的企業就會專注做一個行業。作為平台型企業，就需要和不同行業的解決方案提供商合作。

工業的數智化轉型是一個系統工程，絕非提供一個app就能解決的。比如會有大量的工業現場的工程問題，像安裝感測器、調試通信等。這些專業型的工作同樣需要合作夥伴一起參與。除此之外，還有雲服務、數據分析以及基於數據分析的咨詢等等。這些工作既可以一家公司都做了，也可以和其他企業合作。

還有一點我認為全世界還沒有一個特別好的平台出現，類似於安卓、iOS或者Windows系統，工業界還沒有公認的特別好的，這是一個重要的現狀。構建底層都操作系統是一個漫長的過程，當然也很困難，需要有一批這個領域的企業加強合作共建。

郭琦：工業物聯網是兩種體系的匹配，工業指向了客戶需求到底在哪，工具是技術的解決方案，只有聯合起來才能共同推動生態的建立。想請問一下陳永立，我們是一個技術導向開始發起創業的公司，你是怎麼判斷工業物聯網的時代從此開始有了我們的機會呢？

陳永立：這個話題可能更偏技術一點。我們觀察到由於容器以及雲原生的技術日漸成熟，有機會做一個能夠把非常碎片化、非常零散的物聯網底層，用軟體的方式統一化一套底層的技術。

我們這個團隊有微軟、亞馬遜等的做雲計算的基因，在這方面有一些比較深刻的理解，做出了一套底層的開發框架。如果我們只有一套開發框架，比如iOS、安卓、包括Windows，其實沒有給客戶帶來直接的價值。Windows一開始之所以有價值，是因為它上面有Office，iOS和安卓之所以有價值，可能因為有微信、今日頭條等真正的應用，所以是平台中還有平台的機會，我感覺是一個非常大的浪潮，而且是可能持續幾十年的事。

郭琦：任何技術只有真正到了能用、能有人的感受、能夠操控，才可能產生價值和意義。想請問閆總，您是怎麼判斷工業物聯網真的到來了，我們現在要走出去第一步的話，那個最痛的痛點在哪？

閆保磊：判斷浪潮的到來，一是行業研究報告或者知名企業的戰略轉型計劃。二是靠團隊的集體智慧和判斷。我和我的團隊成員很多在工業領域工作十年以上，近距離觀察和親身參與了工業數字化項目的策劃和落地。總之，我們主要是基於工業發展規律和多年經驗作出判斷，並制定公司發展戰略。

從全球的趨勢來講，大家都處於差不多的階段，就是從自動化向數字化和智能化方向轉型，我們經常到工廠現場，有切身體會。2019年我們做了產品開發和驗證，並在全球20多個國家做了落地案例，基本上判斷工業4.0的浪潮確實不僅是某一個國家的事情，應該是全球同步要做的事，尤其是以中國、美國、日本、歐盟等工業基礎比較好的國家和地區。

我們現在要走出第一步最痛的點應該是利用好技術為工業解決實際問題，而不是一些空泛的概念。工業企業是理性的，不能帶來實際價值的東西是不可持續的。

郭琦：凱文很長一段時間在麥肯錫工作，對工業物聯網領域有很深的觀察，凱文是怎麼判斷現在這個行業是什麼階段，發展的怎麼樣？

鄭凱文：從全球范圍來看，我們可以堅信4.0一定會發生，而且是下一波能夠引領不只是製造業，我覺得是全球多個行業、多個產業變革的一個核心。根據過往有限的咨詢項目經驗來看，國內總體的數字化或自動化的程度還是有些參差不齊的，而且越往前走越接近4.0這個目標的企業就更少，我覺得是時間的問題。

因為本質上過往的10年或15年，我們還是一個勞動密集型的生產型的國家。隨著人工成本的增加，對於精密製造、科技型產業製造的需求不斷擴大，所以自動化、數字化可能是唯一的途徑。可能頭部的一些企業在這方面已經做了一些投資，包括一些嘗試，腰部或者尾部的企業，現在更多的可能還是跟隨的狀態。如果讓我來說一個形狀的話，我覺得還是一個三角形，很不幸是個正三角形。如果有一天我們能變成一個倒三角，大部分頭部企業都已經做到數字化的時候，這可能是我們真正把這個產業做到比較先進、比較輝煌的時候。

郭琦：工業物聯網剛剛起步，甚至在全球范圍內都是剛剛起步，包括我們國家這次真正地和全球化並行同步起來，然後能達到從小部分人的嘗試，變成更大部分人的頭部企業都實現的自動化的程度。永立是從美國微軟回來，之前面對的技術、產品、生態都是全球化程度最高的。你觀察到的在全球范圍內工業物聯網領域，技術是如何協同起來的，它的先進技術到底是什麼？

陳永立：我在微軟的時候經歷過一次特別大的戰略轉型，從「mobile first, cloud first」（移動為先，雲為先），轉變為「intelligent cloud and intelligent edge」（智能雲和智能邊緣），去掉了「移動」增加了「邊緣」。「邊緣」代表的是「邊緣計算」（edge computing），我認為它的底層核心就是物聯網，物聯網價值最高的場景就是工業物聯網，微軟這種巨頭公司也已經把整個戰略重心向這邊傾斜，與之而來的是有一套跟邊緣計算有關的技術。

實際上，在雲上面的技術很多時候並不適合在現場使用。舉個簡單的例子，我們需要有低延遲支持工業現場做實時決策。如果我們用雲，數據要先傳到雲上，經過計算再回到本地，可能是幾百毫秒的延遲。但如果我們在工業現場立刻用邊緣計算進行處理，可能會降低到幾毫秒，對於網路延遲方面的一個指標上就有百倍的提升。有很多的底層的基礎設施以後，上層的應用就有了可能性。比如我們在一個工廠里有一個本地的小型數據中心，可以支持工業4.0的所有實施決策，無人工廠運行的所有計算是在本地進行，本地處理保護了數據的安全性，解決了客戶的顧慮，尤其是工業客戶要求在本地部署的情況很多。

郭琦：邊緣計算是現在越來越熱門的部署技術方案，請永立深入講解一下，面對開發者用他們理解的語言解釋，邊無際怎樣實現邊緣計算的功能？

陳永立：邊無際的核心產品是Shifu，是把物聯網的設備封裝成微服務，並把它的核心能力以API的形式開放出來。在做開發的時候不需要對接零散的生態，已經做好了一套數據底座，需要什麼設備的能力可以直接調用。

郭琦：基於邊無際的解決方案，聯合零碳數科的能力，我們想做的PaaS平台、SaaS平台是想讓軟體工程師們改變製造業，提高製造業的智能工廠的效率。零碳數科探索得更加深入，閆總可以舉例講一下在發展用戶的過程中，用戶真實遇到的情況是什麼，可能遇到哪些場景，哪些場景有特別的困難需要我們攻克？

閆保磊：工業互聯網的應用參差不齊，確實是中國工業的現狀。個人覺得目前我們的幾個產品或者說解決方案，對應著工業互聯網可以率先應用的場景。能源和碳的管理是我們特別重要的一個產品模塊，目的是怎樣更好地用數字技術幫助企業節能減排。工廠的節能技改、節能減排其實已經做了很多年，但現在大家會覺得再推進下去難度非常大。我們認為主要原因是，比較容易做的事情憑借老師傅、老工人的經驗，基本上已經解決，如果缺乏數據支撐再去做深度挖掘，是很難做到的。

在工業場景中的數據，可能沒有，或者數據的維度、顆粒度和質量都非常差，不足以支撐做深度分析，那麼工業互聯網技術就可以發揮作用。就像病人去醫院首先要做全面體檢，拿到各種參數，在工廠場景當中，我們要獲取數據需要與設備去對接。工業場景的設備種類成千上萬，只靠一個個接入可以獲取數據，但是從底層來講，我們希望市場上有一種能力把連接設備的效率提高，成為一個標准化模塊，我覺得這是一個難點。

能源和碳管理可以擴展來看，像設備運維、生產製造、倉儲物流等，我們對接的感測器或邊緣側的設備種類繁多，並且工業領域的協議也是比較復雜的，降低了解決方案的開發速度，這個事情值得我們認真研究。希望邊無際能夠做得更完善，對於我們這樣的企業來講，也會有很大的助力。

郭琦：如果工業互聯網繼續向前進，技術上得到了一些解決和積累之後，工業物聯網會呈現出什麼樣的場景，我們想追求的是實現什麼樣的功能，實現什麼樣的工業物聯網？

鄭凱文：我們現在談的工業物聯網向前發展的本質是績效，就是提高效率。提升效率的障礙主要是數據跟數據之間的壁壘沒有被打通。舉個簡單例子，一家公司從產品定義到後期的采購、供應鏈、生產、銷售、維保等整個周期內，最基本的一點數據能夠讓各個部門打通。現在很多公司沒有這個基礎，並不是企業老闆不想做，而是市場的確有很多阻礙。

設備在設計的時候，它的自動化水平或者是數字化能力是不一致的，沒有很規范的行業標准，可能從不同的供應商拿到解決方案拼湊出一套數據，中間會有漏包、無法及時溝通等情況。現在第一是數據的利用率不高，第二是拿到數據之後，怎麼樣分析數據提升現有效率，很多企業能在一部分的環節當中做到，但我覺得整個產業鏈全盤優化的話，計算量很大，而且對企業內部數據分析的能力要求很高。我們傳統製造業以前是不太注重這部分的，更多是靠經驗，靠商業模式去完善所謂的效率。我覺得向前發展的話，數字化的基礎可能會是提高效率的一個最核心的起點。

郭琦：從數據收集工作到處理工作沒做好的話，通過數據去指導生產，指導項目的效率肯定是會出現問題的。事實上，互聯網是在近兩年才重新注重大數據和人工智慧的結合，用數據去指導生產生活，可能下一步真正進入到生產製造的領域當中。我們是有客戶的，客戶的需求往往也比較明確，在一些方面我們可以提供支撐。在閆總的設想中，零碳數科的商業模式是什麼，未來會發展成什麼樣子？

閆保磊：一個公司的未來取決於團隊的基因，基因決定了核心競爭力。我們團隊的核心成員在工業場景的解決方案和經驗方面是豐富的，對工業機理的理解是深刻的。同時，數字科技領域有來自微軟等知名企業的專家。這種團隊配置也呼應了「工業為本，數科為器」的判斷。目前我們做的工作主要圍繞工業客戶，未來希望開發出更多數智化解決方案。

現在我們有幾十個細分的解決方案，相比於未來市場上可能有百萬級別的解決方案顯得還很少。我們希望能夠開發出擅長領域的解決方案，打造出一個應用商店，讓我們的客戶能夠在裡面挑選適合的產品和解決方案，可以滿足工業企業不同行業、不同場景、不同階段的需求。現在的工作是從客戶比較急迫的、能夠帶來現實價值的場景切入，主要圍繞能源和碳，以及供應鏈、智能製造、設備運維。我們不會進入營銷、銷售等領域，這些基本上用不到物聯網。

怎樣支撐未來百萬級的場景解決方案的開發，怎樣連接五花八門的設備獲取高質量的數據，是全球通用的一個難題，對中國參差不齊的工業來說更是巨大挑戰。如果沒有這樣技術的支撐，開發解決方案的效率會非常低。我們決心不斷豐富產品矩陣，能夠讓客戶找到適配需求的解決方案，這是我們商業模式的遠景，也是我們正在做的工作。

郭琦：目前在做基礎設施，未來可以模塊化處理，讓客戶能通過拖拉拽的形式實現生產場景的解決方案的獲得。請永立講一下我們的商業模式是什麼，現在對商業模式的思考是什麼？

陳永立：我們未來想作為一個比較通用的物聯網底層的開發工具或框架，給物聯網的開發進行賦能。傳統的Web開發或 移動開發 已經有很多可行的商業模式，比如美國的GitLab是給傳統的開發者做一站式的解決方案，以SaaS加PaaS的形式進行收費。開發者工具的公司都很流行用一種增長模式PLG（Proct Led Growth），先讓大家免費使用社區版或基礎版高效地獲取產品的價值，同時可以提升日常工作的效率。如果有安全或穩定性等額外需求，會有企業版的增值服務。最終想做成什麼樣子，如果是以C端大家可以感知到的可能是類似於Windows、iOS或安卓，更確切一些可能更像AWS或阿里雲，大家可以用已有的雲服務、基礎設施直接進行開發。

郭琦：如果給中國的工業物聯網一個期待的話，你們希望它會是什麼樣子的？

閆保磊：我對這個行業和技術充滿期待。首先，工業互聯網作為新基建之一是中國製造業能夠做大做強的核心競爭力的來源。其次，中國的工業互聯網必須符合國情。中國的工業基礎跟全球其他國家，尤其是西方國家的製造業有比較大的差異。怎樣更好地服務國內的工業客戶是首個應當回答的問題。希望中國的工業互聯網企業在吸收全球的經驗、理念的前提下，聯系中國工業實際，打造有中國特色的工業互聯網平台。

再次，希望中國的技術能夠走向其他國家。2019年，我們做了大量的海外項目。我認為中國的技術走向全球的可能性是存在的，中國的技術在國外的市場空間是非常大的。我希望工業互聯網技術在中國發展壯大之後，能夠走向其他國家。

最後，工業互聯網不是一個技術，而是一個復雜的系統，它涉及的技術非常多。我們在應用這個技術的過程中，融合了工業技術、人工智慧、數字孿生等其他數字技術，包括機器人、無人機技術也已被融合在解決方案當中。僅靠幾家企業是不行的。我希望相關企業更好地協同，加強互動和交流，共同構建工業互聯網生態。

郭琦：大家都希望新基建成為強基建，讓生態真正做起來，讓中國的人才聚攏起來為工業物聯網的這一次邁進做貢獻。做企業要呼應國家戰略讓國內市場和國際市場雙市場雙循環，既服務於國內，發展大客戶，也服務於國際，不卑不亢地走向全球市場。請陳永立來講一下期待是什麼？

陳永立：我的期待就是中國製造變成中國創造。

就像零碳數科已經在做的一樣，已經在把中國創造出來的技術輸出服務給國外企業，甚至一些發達國家的企業。我們做為中國人，尤其是技術驅動的公司，一定要樹立好自己的自信心，我們絕對不會做的比別人差。我回國創業的一個很大的原因是製造業的基本盤是在中國，場景也是最多的，我們用最多最雜、甚至最復雜的場景，理論上可以打磨出最好的產品，然後出口給全世界。

我覺得中國的以製造業為基本盤的所有技術方案都有這個機會，可能在下一次的工業浪潮中，在中國會出現自己的類似於西門子，或者工業版的微軟、亞馬遜、谷歌等這樣的公司。

Ⅲ 工業物聯網可以解決工業設備的哪些問題

工業物聯網平台是工業數字化、網路化的重要表現形式，也是未來企業打造核心競爭力的關鍵所在。對於大多數中小企業來說，實現數字化轉型、降低企業運營成本迫在眉睫，那麼工業物聯網平台能解決企業什麼問題？

▲管理智能化

眾所周知，數據分析對企業非常重要，在工業物聯網中產生的每種數據，都可以為企業進步提出有效建議，這些數據分析，可以大大減少人的勞動成本、避免人為誤差。

通過對生產流程，產品數據分析，我們可以改進生產流程，提高效率；通過產品數據，用戶反饋的分析，我們可以改進設計、增加新功能；通過生產銷售數據分析，可以推廣策略等等，整個管理體系都可以更加智能。

不管是企業自身需求，還是未來發展，企業都有發展工業物聯網的理由。抓住政策支持的風口，從「人口紅利」走向「技術紅利」，不斷提高生產效率、加快產業結構調整，企業才能在未來競爭中搶得先機，實現長遠、健康發展。

Ⅳ 為什麼現在各個國家都非常重視工業互聯網

製造業是一個國家的立國之本，是強國之基礎，所以各個國家都非常重視工業互聯網。龍智造工業雲判斷持續推進工業互聯網的主要原因有二：
一、工業互聯網刺激傳統製造業痛點
由於當前消費模式的改變，製造業面臨著產值過剩、銷量降低、成本升高等困難。而工業互聯網可以幫助企業解決軟硬體困難，解決企業缺乏創新等問題。工業互聯網不會造成「機器替換人工」的場景，而是把重復且沒有技術含量的工作用機器替代，從而解放勞動力，讓人去到更適合的崗位。
二、工業互聯網幫助傳統企業轉型
工業互聯網是工業雲平台的延伸發展，其本質是在傳統雲平台的基礎上疊加物聯網、大數據、人工智慧等新興技術，構建更精準、實時、高效的數據採集體系。包括存儲、集成、訪問、分析、管理等功能性平台，實現工業技術、經驗、知識的模型化、復用化，最終形成資源富集、協同參與的製造業生態。

Ⅳ 物聯網急需升級，NB-IoT能否堪此重任

隨著 科技 的發展，物聯網已經成為了大多數人所不能離開的一項高新技術，它通過各式各樣的感測器實實在在地改變了我們日常生活，在生活中的幾乎所有場景都可以見到它的身影。無論是家居、交通還是物流、工業領域，都因為物聯網技術而變得更加智能化。

物聯網究竟是什麼?

物聯網，顧名思義就是萬物相連的互聯網，它是由互聯網引申出來的含義，目前廣泛運用在工業、農業、交通、家居、安保等領域內，有效推動了這些領域的智能化發展，也進一步拓展了發展潛力，將智能與數據化慢慢滲透於這些行業內。

同時物聯網不僅可以提供信息傳遞功能，還具備對信息智能處理功能。它通過每一個感測器上的信息獲取能力，通過互聯網的方式進行有效傳達，做到實時更新數據信息，並與智能分析、AI等技術進行結合，使其通過智能處理技術分析獲取的海量信息，實現更有意義的傳遞。

不過物聯網並不能脫離互聯網而單獨存在，它的核心仍然是互聯網。它所收集的海量信息以及分析結果都需要互聯網進行傳遞，這才能夠實現萬物互聯的效果。

物聯網當前所遇到的難題

根據GSMA（全球移動通信系統協會）預測，在2020年物聯網的連接數將達到126億，2025年物聯網的連接數將達到252億。雖然已經達到如此體量，但是從物聯網推進到普及的過程中，仍遇到不少難題，這也為物聯網之後的發展帶來一定程度上的阻礙。

由於物聯網的感測器身材都比較小，所以能耗問題一直都沒有很好地解決。要麼需要增加身材，要麼需要降低性能，而且耗電量、成本等問題依然是此明物聯網的痛點所在。此外，有很多物聯網設備由於使用場景復雜，並無法使用外接電源，而且電池更換成本昂貴，所以低功耗就是物聯網在這些場景下的一個最基礎必備條件。

雖然目前4G已經大規模普及，而且市面上已經出現了很多5G手機，但是在物聯網方向上，大多數物聯網設備仍採用2G網路。這與網路覆蓋率和成本息息相關，所以這是2G網路遲遲沒有退網的一個原因。

此外，由於物聯網每天會收集和傳輸大量信息，所以在安全方面也是物聯網一直面對的一個難題。

NB-IoT晶元解決痛點，已經准備就緒

在過去，很多物聯網產品每天傳輸的數據很低，而且不需要高速的傳輸效率，所以物聯網晶元一直以低成本的2G為主。不過隨著當前物聯網的快速發展，物聯網的連接數大幅度增長，過去的2G物聯網不足以支撐目前的體量，需要一種新型的技術來引領物聯網升級。

於是NB-IoT作為一種覆蓋度廣、低功耗、低成本的一種新型物聯網技術，便進入眾多開發者的視野中，這種技術在一些低功耗低成本的通信場景中，相比現在的2G物聯網技術表現要更加出色、優秀。

目前NB-IoT晶元行業以華為、高通等一線大廠為主。

NB-IoT能否擔負重任？

在提及到NB-IoT行業的前景和展望時，輪寬NB-IoT行業經歷了四個階段，分別是燥熱、絕望、冷靜和成熟，目前產業已經逐漸走向成熟，包括運營商的網路、晶元模組終端應用以及整個市場對於這項技術所持有的期望，這些都是非常理性和成熟的。

過去大家認為包括功耗、成本、性能在內的，這些阻礙NB-IoT發展的幾個因素都已經被整個產業一一解決臘扒亮掉了，所以隨著運營商網路的進一步的提高覆蓋率增強，那麼NB-IoT便會得到迅速的爆發。同時，NB-IoT的網路標准會在未來的5年內與5G網路完全融合，在未來的5~8年內，4G網也將開始步入退網通道，所以將與5G網路融為一體的NB-IoT的生命周期也會非常長的。

相比於智能手機這種3C市場來說，目前NB-IoT仍然是一個小市場，它具備非常清晰的細分，當前需求最剛性的就是抄表市場。而對於像共享單車、醫療 健康 設備、資產跟蹤管理、寵物跟蹤等在內的其他的新型市場來說，這些都是NB-IoT正在 探索 的領域。

總結

未來幾年，物聯網仍然將保持著急劇式增長，產業需要通過不斷更替，吸收新鮮技術才可以保障長久發展。目前已經到了物聯網需要更新換代的時刻，在以NB-IoT技術驅動為核心的公司支持下，相信會持續發力，承擔起物聯網中部分領域的重任。

Ⅵ 工業互聯網有哪些特性

可以參考 SAP提出工業互聯網及工業4.0前沿研究報告https://www.sap.cn/procts/supply-chain-management/instry-4-0.html，工業互聯網的特性

1、安全

安全是工業互聯網平台的核心，既要保護所有的物聯網端點免受外部網路攻擊，又要應對源自組織內部的潛在惡意活動。

2、連接性

必須快速安全地配置每個工業物聯網設備，並管理其生命周期的所有階段，包括在按需配置、注冊、激活、掛起、未掛起、刪除和重置設備時對其進行跟蹤與授權。

3、集成

集成是工業互聯網面臨的最大挑戰之一。工業互聯網平台允許物聯網設備無縫而安全地與不同的企業應用軟體、雲服務、移動APP和傳統系統連接並共享信息。

4、識別

工業互聯網平台能夠為最廣泛的物聯網設備提供支持。無論在工業物聯網架構中的任何地方，都能夠自動感知物聯網設備的存在，以建立安全連接，並可以快速地建立設備憑證，或在需要時將其自動分配。

5、分析

物聯網設備極大地增加了組織內的數據量，工業物聯網分析應該是工業互聯網平台最強大的功能之一。它能夠將工業物聯網數據進行適當的可視化和分析，並從中提出切實可行的見解，用於改進數據驅動型決策。

工業互聯網不單是實現平台之間數據的交換和集成，還要進一步實現平台之間業務流程的集成。SAP思愛普在國內推出的RISE with SAP，正是這樣一個業務流程智能化工具，以幫助企業平台之間做流程集成。

Ⅶ 工業物聯網發展的障礙是什麼

工業互聯網發展的障礙主要有開發難，接入難，分析難，維護難，成本高5個問題滾棗。開發畢閉工業物聯網對於物聯網公司的綜合實力要求較高，需要有前後端開發人才，同時由於接入難，導致物聯網內部有數百種通訊協議。導致行業規則，口徑很難統一。一款設備需要不同大數拆的生產廠商，以上種種皆是障礙。

Ⅷ 物聯網技術應用面臨的挑戰有哪些

所有智能化技術的核心都是設備間的網路互聯，而這正是我們耳熟能詳的物聯網(IoT)。據預測，到2020年，將有500億個「事物」實現互相通信或是通過互聯網進行溝通。面對如此迅速的普及和發展，一些新的挑戰也隨之而來：如何才能使物聯網易於使用並且具有較高的性價比和效率呢？對此，德州儀器(TI)眾多物聯網專家經過深入交流，指出了物聯網發展所面臨的六大主要挑戰，並給出了解決這些挑戰的關鍵，尤其強調了針對消費類、工業和汽車領域的物聯網應用。
挑戰一：低功耗是重中之重
物聯網從一個利基市場(小眾市場)不斷發展成為一個幾乎將我們生活各個方面都連接在一起的龐大網路，面對如此廣泛的應用，功耗是至關重要的。在物聯網領域中，許多聯網器件都是配備有採集數據節點的微控制器(MCU)、感測器、無線設備和制動器。在通常情況下，這些節點將由電池供電運行，或者根本就沒有電池，而是通過能量採集來獲得電能。特別是在工業裝置中，這些節點往往被放置在很難接近或者無法接近的區域。這意味著它們必須在單個紐扣電池供電的情況下實現長達數年的運作和數據傳輸。
「電池的安裝、養護和維修不僅難度很高，同時也會帶來高昂的開銷。而在某些車間或廠房內，這些操作甚至非常危險。」關注無線和低功耗充電領域的Harsha表示，「我們的目標就是讓用戶在器件的使用壽命內無需更換電池。」基於此，Harsha和他的團隊正在研究盡可能延長微型電池供電時間的方法。例如，藉助太陽能來供電，無論是室內或是戶外光源，即使是只從光源中採集很少的能量，其影響也是巨大的。同時，通過工廠中某一物件的內外環境溫差，也能夠實現能量的採集，例如溫度高於外部空氣的高溫液體管道。此外咐老，在工業裝置中，車間內機器所產生的振動也能被用於能量採集。通過住所內來自WiFi的無線電波，也可以為支持物聯網節點的電池生成一個小電荷。
以上種種方法的目標是將電池的使用壽命延長10%或20%。雖然消費類電子元器件更新換代的速度越來越快，但是工業應用中的物聯網技術可以持續很長的時間。通過使用能量採集來延長電池的使用壽命，一塊電池可以持續供電20年到30年，直到所有的節點需要更換。在某些情況下，由於能量採集的使用，這些節點甚塵敏至可以實現無電池運行。
挑戰二：感測必不可少
如果沒有感測，那麼物聯網也將不復存在。感測器、微型器件和節點是構成整個物聯網系統的基石，它們能夠測量、生成數據並將數據發送給其他節點或雲端設備。無論是感測住宅的房門是否關閉，還是汽車的機油是否需要更換，抑或是生產線上的某個設備會不會出現故障，感測器採集到的數據都是關鍵信息。
「感測在需要作出決策的時候便會發揮作用，這一過程不一定需要人工干預。」專注電流感測領域的Jason表示，「如果傳送帶正在傳輸某個物體，感測器能夠幫助確定這個物體是什麼、重量為多少以及傳送帶是否過熱等。例如，分析電機內的電流能夠讓人們了解電機的健康狀況、是不是出現了故障。這些都是在進行工廠控制時需要了解的內容，而感測器使這一切變為可能。當提供實時數據時，這些重要數據的結合將影響到方方面面。」
因為感測器採集了海量的數據，特別是在工業物聯網(IIoT)中更是如此，所以感測器軟體的創新與感測器硬體的創新同樣重要。當獲得了海量的信息時，如何確定信息是不是過多？如何判定所掌握的數據是不是有用？其中極為重要的一環就是演算法。一旦有了合適的演算法並且得以充分利用，它們將改變製造業。工廠會變得越來越小，效率卻越來越高。
挑戰三：連通性選擇由繁化簡至關重要
一旦感測器數據被低功耗節點採集，這些數據必須被傳送到某個地方。在大多數情況下，它會被傳送至一個網關，這是物聯網系統中互聯網與雲或其他節點之間的中間點。目前，根據獨特的使用情況和不同的需求，我們可以選擇多種有線或無線的方式來連接設備。各項不同連通性標准和技術都有其特殊的價值與用途，不過將WiFi、Bluetooth、Sub-1 GHz和乙太網中的所有這些標准都整合起來卻是一項巨大的工程。鑒於產品的多樣性以及需要將連通性添加到很多標准與技術並不相同且大多數此前並不具備互聯網連通性的產品中，這就需要採用復雜的技術，並使其變得更加簡單。
挑戰四：管理雲端連通性是關鍵
一旦數據通過一個網關，它在大多數情況下會直接進入雲端。在這里，數據被分析、檢查，然後付諸實施。物聯網的價值源自雲端服務上運行的數據。正如連通性衡兄升一樣，雲端服務的選擇也有很多，這也是物聯網發展中另一個復雜點。
「目前，雲端供應商的種類繁多，數量也不盡相同，並且沒有針對雲端設備連接和管理方式的標准。」專注物聯網市場發展領域的Gil表示。為了滿足那些使用多個雲端服務的用戶的需求，必須開發物聯網雲端生態系統，提供集成的TI技術解決方案。可喜的是，由於雲端技術已經實現了良好的成本效益，物聯網目前正以極快的步伐飛速發展。不過，為了實現物聯網的進一步增長，在復雜度簡化方面還有很多工作要做。
挑戰五：安全性是廣泛採用的關鍵
整個系統的安全性是制約物聯網被廣泛採用的最大障礙之一。隨著越來越多的設備變得「智能化」，越來越多的潛在安全性漏洞將出現。這需要業界研究構建先進的硬體安全機制，同時將安全機製成本和功耗保持在較低的水平上。這需要相關廠商在集成安全協議和安全性軟體方面投入大量的人力物力，努力減少把高級安全性功能添加到物聯網產品中所遇到的障礙，以確保在保障安全性方面降低門檻。
挑戰六：為經驗不足的開發人員提供簡易物聯網解決方案
雖然物聯網技術曾經主要由技術公司使用，但是從目前來看甚至在未來一段時間里，物聯網技術將在有著一定技術背景限制的行業中被廣泛應用。以一個生產龍頭公司為例。直到目前，由於沒有任何需求，電氣工程師也許從未在龍頭製造公司工作過。但是如果這家公司打算生產接入互聯網的花灑，那麼其在人力和時間方面的投入將是巨大的。因此，物聯網技術必須能夠輕松地添加到其現有和未來的產品中，而無須網路和安全工程師參與其中。這些公司不需要像一家互聯網技術公司那樣，在技術學習方面投入，他們現在可以從相關企業獲得現成可用的技術。對於相關技術公司來說，如何為這些經驗不足的開發人員提供簡易且立即見效的物聯網解決方案，既是挑戰更是機遇。
由於我們生活中越來越多的事物正在與網路建立互聯，並且隨著物聯網應用的不斷普及與拓展，還有大量的工作需要去完成。以物聯網為代表的信息化應用是對我們未來方方面面高品質生活的巨大展望，包括我們的住所、汽車和高效工廠內的用戶便利性與生活方式等，而這一切將最終使我們的世界變得更加美好。