工业物联网的痛点在哪里

Ⅰ 阿里云IoT云产品交流会：物联网痛点多，阿里能做什么

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告培极长，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，应用数据意愿的显着增强，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。包含物联网操作系统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。

类似将拼图碎片整山念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、分逗友困析及可视化等环节，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。

Ⅱ 零碳数科CEO闫保磊：推进工业互联网建设需要工业机理和数字科技相融合

工业4.0蓄势待发，工业制造领域的大变局意味着中国有机会将过去几十年来积累的制造经验转化成创造的基础，复杂的制造业场景给了企业更多创新的机会。

在此之中，软件工程师扮演着什么样的角色？什么是工业缺判物联网的基础设施？

“物联市场 线上对谈”是由边无际发起的立足物联网行业的访谈栏目，第一期邀请到零碳数科CEO闫保磊，与边无际CEO陈永立、边无际COO郑凯文一起畅聊工业物联网的行业现状与软件平台的解决方案。

郭琦：请闫总介绍一下零碳数科。

闫保磊：零碳数科是一家工业互联网平台企业。从名称上讲，数科和零碳揭示了我们的特色，数科寓意数智化，零碳寓意碳中和，我们认为二者相得益彰。因此，我们研发的产品和技术致力于实现产业链供应链的数智化和低碳化转型，目前主要切入四个领域，分别是能源管理、碳管理、供应链管理以及智能制造。我们的愿景是打造“立足中国·服务世界”的跨行业跨领域的工业互联网平台，打造“SaaS+PaaS”协同研发、“产品+服务”双轮驱动的特色模式，深耕能源、化工、钢铁、机械、农产、橡胶、玻璃、建筑、园区等行业和场景。我们已在北京、天津、厦门和烟台设立子公司，客户分布于中国、美国、德国、韩国、新加坡等20多个国家和地区，包括多家世界“500强”企业。总之，我们还是家比较年轻的公司，取得了一些成绩，对工业互联网对发展有一些感受。

郭琦：工业物联网领域有什么独有的特点？

闫保磊：第一，工业互联网被国家定义为“新基建”之一，可见它的定位意义深远，对中国制造的转型升级是基础性的和关键性的，是未来的国之利器。既然工业悔老互联网主要是服务工业的，那么可以说“工业为本，数科为器”，这里的“数科”是指以物联网、大数据为代表的数字科技，它作为一种新型工具为工业赋能，这才是工业互联网的底层逻辑。

第二，工业互联网是新兴技术，主要面向的是工业应用场景。当然，它还不完善。一是中国工业的特征是参差不齐，既有比肩工业4.0的先进制造业，也有停留在工业2.0甚至1.0的原始状态。这种工业发展的不平衡性决定了我国的工业互联网建设必然是艰难而漫长的。

第三，我们的愿景是打造工业数智化转型的底层操作系伏前改统，也就是工业互联网平台。首先以提升我们自己开发解决方案效率为目的，未来也可以开放给软件开发企业甚至是客户，支持他们更便捷高效地开发工业场景的解决方案。但是，就目前而言，我们认为工业企业更迫切的需求是产品或者说解决方案，而不是平台。因此，我认为中国的工业互联网的建设应该是“先产品，后平台”，丰富的产品的共性部分逐渐沉淀下来，像沙漏一样堆积成跨行业跨领域的通用平台。

郭琦：边无际也是致力于要做物联网的底层系统，请边无际CEO陈永立来聊一聊，我们可以提供什么样的技术解决方案？

陈永立：边无际主要的产品是一套类似于IoT界的安卓的一套系统，我们认为安卓在移动时代它的核心是一个开发框架。因为有了安卓或者iOS这样的系统，可以让整个移动端的生态的开发门槛变得非常低，生态也可以爆发。在这个万物互联时代，我们认为以后包括工业互联网、工业物联网等，这一切的背后核心的解决方案的开发者都是程序员。我们需要给这些程序员一套好用的工具，也就是我们边无际所致力于打造的底层的基础设施。

郭琦：基础设施这两年是特别热门的一个词，由于我国发展到了一定的阶段，想要把基础设施的建设的会亮提上来，超过以前的纯粹代工的一个产业状态。想请闫总谈一下，在基础设施建设上我们遇到的难点主要是什么？

闫保磊：提到工业互联网平台，国内很多企业都在做这个领域的工作。既然是基础设施，其实它是一个从零到一的建构过程，大家的侧重点是不一样的。工业互联网分很多层次，不同企业定位的主要发力点是不一样的，我们更重要的关注点是在PaaS或SaaS层的开发工作。底层的一些基础设施是需要合作伙伴共同去构建的一个体系，由不同公司的基因和团队的核心竞争力决定。对于我们自己公司来讲，大量的客户都是直接面向工厂或工业园区的终端客户。做面向客户的整体方案过程中，我们是没有问题的，但是更底层的一些技术框架，怎样提升开发解决方案的效率，是需要边无际这样的团队或者企业来提供。在底层的构建上，尤其涉及到操作系统的一些模块，是我们类似的企业共同需要的能力补充。还有一点，我多次强调的“工业为本”，工业机理是一个非常基础性的东西，缺乏对工业机理的深刻理解很难构建出满足工业需要的平台，这是很多人常常忽略的一点，甚至可以说是一个主要难点。只有将工业机理和数字科技深度融合起来，才可能打造出好的基础设施。

郭琦： PaaS业务和SaaS业务比较难做，原因是需要整合的领域、技术是比较多的。想请闫总谈谈我们在推进过程中需要哪些合作伙伴？

闫保磊：中国的工业门类齐全，行业众多，跨行业复制能力是一个稀缺能力。你在这个行业干得好，未必在其他行业也能干好。谁能解决跨行业复制问题，谁就是未来真正的王者。这与我们所使用的消费互联网显然是不同的。因此，有的企业就会专注做一个行业。作为平台型企业，就需要和不同行业的解决方案提供商合作。

工业的数智化转型是一个系统工程，绝非提供一个app就能解决的。比如会有大量的工业现场的工程问题，像安装传感器、调试通信等。这些专业型的工作同样需要合作伙伴一起参与。除此之外，还有云服务、数据分析以及基于数据分析的咨询等等。这些工作既可以一家公司都做了，也可以和其他企业合作。

还有一点我认为全世界还没有一个特别好的平台出现，类似于安卓、iOS或者Windows系统，工业界还没有公认的特别好的，这是一个重要的现状。构建底层都操作系统是一个漫长的过程，当然也很困难，需要有一批这个领域的企业加强合作共建。

郭琦：工业物联网是两种体系的匹配，工业指向了客户需求到底在哪，工具是技术的解决方案，只有联合起来才能共同推动生态的建立。想请问一下陈永立，我们是一个技术导向开始发起创业的公司，你是怎么判断工业物联网的时代从此开始有了我们的机会呢？

陈永立：这个话题可能更偏技术一点。我们观察到由于容器以及云原生的技术日渐成熟，有机会做一个能够把非常碎片化、非常零散的物联网底层，用软件的方式统一化一套底层的技术。

我们这个团队有微软、亚马逊等的做云计算的基因，在这方面有一些比较深刻的理解，做出了一套底层的开发框架。如果我们只有一套开发框架，比如iOS、安卓、包括Windows，其实没有给客户带来直接的价值。Windows一开始之所以有价值，是因为它上面有Office，iOS和安卓之所以有价值，可能因为有微信、今日头条等真正的应用，所以是平台中还有平台的机会，我感觉是一个非常大的浪潮，而且是可能持续几十年的事。

郭琦：任何技术只有真正到了能用、能有人的感受、能够操控，才可能产生价值和意义。想请问闫总，您是怎么判断工业物联网真的到来了，我们现在要走出去第一步的话，那个最痛的痛点在哪？

闫保磊：判断浪潮的到来，一是行业研究报告或者知名企业的战略转型计划。二是靠团队的集体智慧和判断。我和我的团队成员很多在工业领域工作十年以上，近距离观察和亲身参与了工业数字化项目的策划和落地。总之，我们主要是基于工业发展规律和多年经验作出判断，并制定公司发展战略。

从全球的趋势来讲，大家都处于差不多的阶段，就是从自动化向数字化和智能化方向转型，我们经常到工厂现场，有切身体会。2019年我们做了产品开发和验证，并在全球20多个国家做了落地案例，基本上判断工业4.0的浪潮确实不仅是某一个国家的事情，应该是全球同步要做的事，尤其是以中国、美国、日本、欧盟等工业基础比较好的国家和地区。

我们现在要走出第一步最痛的点应该是利用好技术为工业解决实际问题，而不是一些空泛的概念。工业企业是理性的，不能带来实际价值的东西是不可持续的。

郭琦：凯文很长一段时间在麦肯锡工作，对工业物联网领域有很深的观察，凯文是怎么判断现在这个行业是什么阶段，发展的怎么样？

郑凯文：从全球范围来看，我们可以坚信4.0一定会发生，而且是下一波能够引领不只是制造业，我觉得是全球多个行业、多个产业变革的一个核心。根据过往有限的咨询项目经验来看，国内总体的数字化或自动化的程度还是有些参差不齐的，而且越往前走越接近4.0这个目标的企业就更少，我觉得是时间的问题。

因为本质上过往的10年或15年，我们还是一个劳动密集型的生产型的国家。随着人工成本的增加，对于精密制造、科技型产业制造的需求不断扩大，所以自动化、数字化可能是唯一的途径。可能头部的一些企业在这方面已经做了一些投资，包括一些尝试，腰部或者尾部的企业，现在更多的可能还是跟随的状态。如果让我来说一个形状的话，我觉得还是一个三角形，很不幸是个正三角形。如果有一天我们能变成一个倒三角，大部分头部企业都已经做到数字化的时候，这可能是我们真正把这个产业做到比较先进、比较辉煌的时候。

郭琦：工业物联网刚刚起步，甚至在全球范围内都是刚刚起步，包括我们国家这次真正地和全球化并行同步起来，然后能达到从小部分人的尝试，变成更大部分人的头部企业都实现的自动化的程度。永立是从美国微软回来，之前面对的技术、产品、生态都是全球化程度最高的。你观察到的在全球范围内工业物联网领域，技术是如何协同起来的，它的先进技术到底是什么？

陈永立：我在微软的时候经历过一次特别大的战略转型，从“mobile first, cloud first”（移动为先，云为先），转变为“intelligent cloud and intelligent edge”（智能云和智能边缘），去掉了“移动”增加了“边缘”。“边缘”代表的是“边缘计算”（edge computing），我认为它的底层核心就是物联网，物联网价值最高的场景就是工业物联网，微软这种巨头公司也已经把整个战略重心向这边倾斜，与之而来的是有一套跟边缘计算有关的技术。

实际上，在云上面的技术很多时候并不适合在现场使用。举个简单的例子，我们需要有低延迟支持工业现场做实时决策。如果我们用云，数据要先传到云上，经过计算再回到本地，可能是几百毫秒的延迟。但如果我们在工业现场立刻用边缘计算进行处理，可能会降低到几毫秒，对于网络延迟方面的一个指标上就有百倍的提升。有很多的底层的基础设施以后，上层的应用就有了可能性。比如我们在一个工厂里有一个本地的小型数据中心，可以支持工业4.0的所有实施决策，无人工厂运行的所有计算是在本地进行，本地处理保护了数据的安全性，解决了客户的顾虑，尤其是工业客户要求在本地部署的情况很多。

郭琦：边缘计算是现在越来越热门的部署技术方案，请永立深入讲解一下，面对开发者用他们理解的语言解释，边无际怎样实现边缘计算的功能？

陈永立：边无际的核心产品是Shifu，是把物联网的设备封装成微服务，并把它的核心能力以API的形式开放出来。在做开发的时候不需要对接零散的生态，已经做好了一套数据底座，需要什么设备的能力可以直接调用。

郭琦：基于边无际的解决方案，联合零碳数科的能力，我们想做的PaaS平台、SaaS平台是想让软件工程师们改变制造业，提高制造业的智能工厂的效率。零碳数科探索得更加深入，闫总可以举例讲一下在发展用户的过程中，用户真实遇到的情况是什么，可能遇到哪些场景，哪些场景有特别的困难需要我们攻克？

闫保磊：工业互联网的应用参差不齐，确实是中国工业的现状。个人觉得目前我们的几个产品或者说解决方案，对应着工业互联网可以率先应用的场景。能源和碳的管理是我们特别重要的一个产品模块，目的是怎样更好地用数字技术帮助企业节能减排。工厂的节能技改、节能减排其实已经做了很多年，但现在大家会觉得再推进下去难度非常大。我们认为主要原因是，比较容易做的事情凭借老师傅、老工人的经验，基本上已经解决，如果缺乏数据支撑再去做深度挖掘，是很难做到的。

在工业场景中的数据，可能没有，或者数据的维度、颗粒度和质量都非常差，不足以支撑做深度分析，那么工业互联网技术就可以发挥作用。就像病人去医院首先要做全面体检，拿到各种参数，在工厂场景当中，我们要获取数据需要与设备去对接。工业场景的设备种类成千上万，只靠一个个接入可以获取数据，但是从底层来讲，我们希望市场上有一种能力把连接设备的效率提高，成为一个标准化模块，我觉得这是一个难点。

能源和碳管理可以扩展来看，像设备运维、生产制造、仓储物流等，我们对接的传感器或边缘侧的设备种类繁多，并且工业领域的协议也是比较复杂的，降低了解决方案的开发速度，这个事情值得我们认真研究。希望边无际能够做得更完善，对于我们这样的企业来讲，也会有很大的助力。

郭琦：如果工业互联网继续向前进，技术上得到了一些解决和积累之后，工业物联网会呈现出什么样的场景，我们想追求的是实现什么样的功能，实现什么样的工业物联网？

郑凯文：我们现在谈的工业物联网向前发展的本质是绩效，就是提高效率。提升效率的障碍主要是数据跟数据之间的壁垒没有被打通。举个简单例子，一家公司从产品定义到后期的采购、供应链、生产、销售、维保等整个周期内，最基本的一点数据能够让各个部门打通。现在很多公司没有这个基础，并不是企业老板不想做，而是市场的确有很多阻碍。

设备在设计的时候，它的自动化水平或者是数字化能力是不一致的，没有很规范的行业标准，可能从不同的供应商拿到解决方案拼凑出一套数据，中间会有漏包、无法及时沟通等情况。现在第一是数据的利用率不高，第二是拿到数据之后，怎么样分析数据提升现有效率，很多企业能在一部分的环节当中做到，但我觉得整个产业链全盘优化的话，计算量很大，而且对企业内部数据分析的能力要求很高。我们传统制造业以前是不太注重这部分的，更多是靠经验，靠商业模式去完善所谓的效率。我觉得向前发展的话，数字化的基础可能会是提高效率的一个最核心的起点。

郭琦：从数据收集工作到处理工作没做好的话，通过数据去指导生产，指导项目的效率肯定是会出现问题的。事实上，互联网是在近两年才重新注重大数据和人工智能的结合，用数据去指导生产生活，可能下一步真正进入到生产制造的领域当中。我们是有客户的，客户的需求往往也比较明确，在一些方面我们可以提供支撑。在闫总的设想中，零碳数科的商业模式是什么，未来会发展成什么样子？

闫保磊：一个公司的未来取决于团队的基因，基因决定了核心竞争力。我们团队的核心成员在工业场景的解决方案和经验方面是丰富的，对工业机理的理解是深刻的。同时，数字科技领域有来自微软等知名企业的专家。这种团队配置也呼应了“工业为本，数科为器”的判断。目前我们做的工作主要围绕工业客户，未来希望开发出更多数智化解决方案。

现在我们有几十个细分的解决方案，相比于未来市场上可能有百万级别的解决方案显得还很少。我们希望能够开发出擅长领域的解决方案，打造出一个应用商店，让我们的客户能够在里面挑选适合的产品和解决方案，可以满足工业企业不同行业、不同场景、不同阶段的需求。现在的工作是从客户比较急迫的、能够带来现实价值的场景切入，主要围绕能源和碳，以及供应链、智能制造、设备运维。我们不会进入营销、销售等领域，这些基本上用不到物联网。

怎样支撑未来百万级的场景解决方案的开发，怎样连接五花八门的设备获取高质量的数据，是全球通用的一个难题，对中国参差不齐的工业来说更是巨大挑战。如果没有这样技术的支撑，开发解决方案的效率会非常低。我们决心不断丰富产品矩阵，能够让客户找到适配需求的解决方案，这是我们商业模式的远景，也是我们正在做的工作。

郭琦：目前在做基础设施，未来可以模块化处理，让客户能通过拖拉拽的形式实现生产场景的解决方案的获得。请永立讲一下我们的商业模式是什么，现在对商业模式的思考是什么？

陈永立：我们未来想作为一个比较通用的物联网底层的开发工具或框架，给物联网的开发进行赋能。传统的Web开发或 移动开发 已经有很多可行的商业模式，比如美国的GitLab是给传统的开发者做一站式的解决方案，以SaaS加PaaS的形式进行收费。开发者工具的公司都很流行用一种增长模式PLG（Proct Led Growth），先让大家免费使用社区版或基础版高效地获取产品的价值，同时可以提升日常工作的效率。如果有安全或稳定性等额外需求，会有企业版的增值服务。最终想做成什么样子，如果是以C端大家可以感知到的可能是类似于Windows、iOS或安卓，更确切一些可能更像AWS或阿里云，大家可以用已有的云服务、基础设施直接进行开发。

郭琦：如果给中国的工业物联网一个期待的话，你们希望它会是什么样子的？

闫保磊：我对这个行业和技术充满期待。首先，工业互联网作为新基建之一是中国制造业能够做大做强的核心竞争力的来源。其次，中国的工业互联网必须符合国情。中国的工业基础跟全球其他国家，尤其是西方国家的制造业有比较大的差异。怎样更好地服务国内的工业客户是首个应当回答的问题。希望中国的工业互联网企业在吸收全球的经验、理念的前提下，联系中国工业实际，打造有中国特色的工业互联网平台。

再次，希望中国的技术能够走向其他国家。2019年，我们做了大量的海外项目。我认为中国的技术走向全球的可能性是存在的，中国的技术在国外的市场空间是非常大的。我希望工业互联网技术在中国发展壮大之后，能够走向其他国家。

最后，工业互联网不是一个技术，而是一个复杂的系统，它涉及的技术非常多。我们在应用这个技术的过程中，融合了工业技术、人工智能、数字孪生等其他数字技术，包括机器人、无人机技术也已被融合在解决方案当中。仅靠几家企业是不行的。我希望相关企业更好地协同，加强互动和交流，共同构建工业互联网生态。

郭琦：大家都希望新基建成为强基建，让生态真正做起来，让中国的人才聚拢起来为工业物联网的这一次迈进做贡献。做企业要呼应国家战略让国内市场和国际市场双市场双循环，既服务于国内，发展大客户，也服务于国际，不卑不亢地走向全球市场。请陈永立来讲一下期待是什么？

陈永立：我的期待就是中国制造变成中国创造。

就像零碳数科已经在做的一样，已经在把中国创造出来的技术输出服务给国外企业，甚至一些发达国家的企业。我们做为中国人，尤其是技术驱动的公司，一定要树立好自己的自信心，我们绝对不会做的比别人差。我回国创业的一个很大的原因是制造业的基本盘是在中国，场景也是最多的，我们用最多最杂、甚至最复杂的场景，理论上可以打磨出最好的产品，然后出口给全世界。

我觉得中国的以制造业为基本盘的所有技术方案都有这个机会，可能在下一次的工业浪潮中，在中国会出现自己的类似于西门子，或者工业版的微软、亚马逊、谷歌等这样的公司。

Ⅲ 工业物联网可以解决工业设备的哪些问题

工业物联网平台是工业数字化、网络化的重要表现形式，也是未来企业打造核心竞争力的关键所在。对于大多数中小企业来说，实现数字化转型、降低企业运营成本迫在眉睫，那么工业物联网平台能解决企业什么问题？

▲管理智能化

众所周知，数据分析对企业非常重要，在工业物联网中产生的每种数据，都可以为企业进步提出有效建议，这些数据分析，可以大大减少人的劳动成本、避免人为误差。

通过对生产流程，产品数据分析，我们可以改进生产流程，提高效率；通过产品数据，用户反馈的分析，我们可以改进设计、增加新功能；通过生产销售数据分析，可以推广策略等等，整个管理体系都可以更加智能。

不管是企业自身需求，还是未来发展，企业都有发展工业物联网的理由。抓住政策支持的风口，从“人口红利”走向“技术红利”，不断提高生产效率、加快产业结构调整，企业才能在未来竞争中抢得先机，实现长远、健康发展。

Ⅳ 为什么现在各个国家都非常重视工业互联网

制造业是一个国家的立国之本，是强国之基础，所以各个国家都非常重视工业互联网。龙智造工业云判断持续推进工业互联网的主要原因有二：
一、工业互联网刺激传统制造业痛点
由于当前消费模式的改变，制造业面临着产值过剩、销量降低、成本升高等困难。而工业互联网可以帮助企业解决软硬件困难，解决企业缺乏创新等问题。工业互联网不会造成“机器替换人工”的场景，而是把重复且没有技术含量的工作用机器替代，从而解放劳动力，让人去到更适合的岗位。
二、工业互联网帮助传统企业转型
工业互联网是工业云平台的延伸发展，其本质是在传统云平台的基础上叠加物联网、大数据、人工智能等新兴技术，构建更精准、实时、高效的数据采集体系。包括存储、集成、访问、分析、管理等功能性平台，实现工业技术、经验、知识的模型化、复用化，最终形成资源富集、协同参与的制造业生态。

Ⅳ 物联网急需升级，NB-IoT能否堪此重任

随着 科技 的发展，物联网已经成为了大多数人所不能离开的一项高新技术，它通过各式各样的传感器实实在在地改变了我们日常生活，在生活中的几乎所有场景都可以见到它的身影。无论是家居、交通还是物流、工业领域，都因为物联网技术而变得更加智能化。

物联网究竟是什么?

物联网，顾名思义就是万物相连的互联网，它是由互联网引申出来的含义，目前广泛运用在工业、农业、交通、家居、安保等领域内，有效推动了这些领域的智能化发展，也进一步拓展了发展潜力，将智能与数据化慢慢渗透于这些行业内。

同时物联网不仅可以提供信息传递功能，还具备对信息智能处理功能。它通过每一个传感器上的信息获取能力，通过互联网的方式进行有效传达，做到实时更新数据信息，并与智能分析、AI等技术进行结合，使其通过智能处理技术分析获取的海量信息，实现更有意义的传递。

不过物联网并不能脱离互联网而单独存在，它的核心仍然是互联网。它所收集的海量信息以及分析结果都需要互联网进行传递，这才能够实现万物互联的效果。

物联网当前所遇到的难题

根据GSMA（全球移动通信系统协会）预测，在2020年物联网的连接数将达到126亿，2025年物联网的连接数将达到252亿。虽然已经达到如此体量，但是从物联网推进到普及的过程中，仍遇到不少难题，这也为物联网之后的发展带来一定程度上的阻碍。

由于物联网的传感器身材都比较小，所以能耗问题一直都没有很好地解决。要么需要增加身材，要么需要降低性能，而且耗电量、成本等问题依然是此明物联网的痛点所在。此外，有很多物联网设备由于使用场景复杂，并无法使用外接电源，而且电池更换成本昂贵，所以低功耗就是物联网在这些场景下的一个最基础必备条件。

虽然目前4G已经大规模普及，而且市面上已经出现了很多5G手机，但是在物联网方向上，大多数物联网设备仍采用2G网络。这与网络覆盖率和成本息息相关，所以这是2G网络迟迟没有退网的一个原因。

此外，由于物联网每天会收集和传输大量信息，所以在安全方面也是物联网一直面对的一个难题。

NB-IoT芯片解决痛点，已经准备就绪

在过去，很多物联网产品每天传输的数据很低，而且不需要高速的传输效率，所以物联网芯片一直以低成本的2G为主。不过随着当前物联网的快速发展，物联网的连接数大幅度增长，过去的2G物联网不足以支撑目前的体量，需要一种新型的技术来引领物联网升级。

于是NB-IoT作为一种覆盖度广、低功耗、低成本的一种新型物联网技术，便进入众多开发者的视野中，这种技术在一些低功耗低成本的通信场景中，相比现在的2G物联网技术表现要更加出色、优秀。

目前NB-IoT芯片行业以华为、高通等一线大厂为主。

NB-IoT能否担负重任？

在提及到NB-IoT行业的前景和展望时，轮宽NB-IoT行业经历了四个阶段，分别是燥热、绝望、冷静和成熟，目前产业已经逐渐走向成熟，包括运营商的网络、芯片模组终端应用以及整个市场对于这项技术所持有的期望，这些都是非常理性和成熟的。

过去大家认为包括功耗、成本、性能在内的，这些阻碍NB-IoT发展的几个因素都已经被整个产业一一解决腊扒亮掉了，所以随着运营商网络的进一步的提高覆盖率增强，那么NB-IoT便会得到迅速的爆发。同时，NB-IoT的网络标准会在未来的5年内与5G网络完全融合，在未来的5~8年内，4G网也将开始步入退网通道，所以将与5G网络融为一体的NB-IoT的生命周期也会非常长的。

相比于智能手机这种3C市场来说，目前NB-IoT仍然是一个小市场，它具备非常清晰的细分，当前需求最刚性的就是抄表市场。而对于像共享单车、医疗 健康 设备、资产跟踪管理、宠物跟踪等在内的其他的新型市场来说，这些都是NB-IoT正在 探索 的领域。

总结

未来几年，物联网仍然将保持着急剧式增长，产业需要通过不断更替，吸收新鲜技术才可以保障长久发展。目前已经到了物联网需要更新换代的时刻，在以NB-IoT技术驱动为核心的公司支持下，相信会持续发力，承担起物联网中部分领域的重任。

Ⅵ 工业互联网有哪些特性

可以参考 SAP提出工业互联网及工业4.0前沿研究报告https://www.sap.cn/procts/supply-chain-management/instry-4-0.html，工业互联网的特性

1、安全

安全是工业互联网平台的核心，既要保护所有的物联网端点免受外部网络攻击，又要应对源自组织内部的潜在恶意活动。

2、连接性

必须快速安全地配置每个工业物联网设备，并管理其生命周期的所有阶段，包括在按需配置、注册、激活、挂起、未挂起、删除和重置设备时对其进行跟踪与授权。

3、集成

集成是工业互联网面临的最大挑战之一。工业互联网平台允许物联网设备无缝而安全地与不同的企业应用软件、云服务、移动APP和传统系统连接并共享信息。

4、识别

工业互联网平台能够为最广泛的物联网设备提供支持。无论在工业物联网架构中的任何地方，都能够自动感知物联网设备的存在，以建立安全连接，并可以快速地建立设备凭证，或在需要时将其自动分配。

5、分析

物联网设备极大地增加了组织内的数据量，工业物联网分析应该是工业互联网平台最强大的功能之一。它能够将工业物联网数据进行适当的可视化和分析，并从中提出切实可行的见解，用于改进数据驱动型决策。

工业互联网不单是实现平台之间数据的交换和集成，还要进一步实现平台之间业务流程的集成。SAP思爱普在国内推出的RISE with SAP，正是这样一个业务流程智能化工具，以帮助企业平台之间做流程集成。

Ⅶ 工业物联网发展的障碍是什么

工业互联网发展的障碍主要有开发难，接入难，分析难，维护难，成本高5个问题滚枣。开发毕闭工业物联网对于物联网公司的综合实力要求较高，需要有前后端开发人才，同时由于接入难，导致物联网内部有数百种通讯协议。导致行业规则，口径很难统一。一款设备需要不同大数拆的生产厂商，以上种种皆是障碍。

Ⅷ 物联网技术应用面临的挑战有哪些

所有智能化技术的核心都是设备间的网络互联，而这正是我们耳熟能详的物联网(IoT)。据预测，到2020年，将有500亿个“事物”实现互相通信或是通过互联网进行沟通。面对如此迅速的普及和发展，一些新的挑战也随之而来：如何才能使物联网易于使用并且具有较高的性价比和效率呢？对此，德州仪器(TI)众多物联网专家经过深入交流，指出了物联网发展所面临的六大主要挑战，并给出了解决这些挑战的关键，尤其强调了针对消费类、工业和汽车领域的物联网应用。
挑战一：低功耗是重中之重
物联网从一个利基市场(小众市场)不断发展成为一个几乎将我们生活各个方面都连接在一起的庞大网络，面对如此广泛的应用，功耗是至关重要的。在物联网领域中，许多联网器件都是配备有采集数据节点的微控制器(MCU)、传感器、无线设备和制动器。在通常情况下，这些节点将由电池供电运行，或者根本就没有电池，而是通过能量采集来获得电能。特别是在工业装置中，这些节点往往被放置在很难接近或者无法接近的区域。这意味着它们必须在单个纽扣电池供电的情况下实现长达数年的运作和数据传输。
“电池的安装、养护和维修不仅难度很高，同时也会带来高昂的开销。而在某些车间或厂房内，这些操作甚至非常危险。”关注无线和低功耗充电领域的Harsha表示，“我们的目标就是让用户在器件的使用寿命内无需更换电池。”基于此，Harsha和他的团队正在研究尽可能延长微型电池供电时间的方法。例如，借助太阳能来供电，无论是室内或是户外光源，即使是只从光源中采集很少的能量，其影响也是巨大的。同时，通过工厂中某一物件的内外环境温差，也能够实现能量的采集，例如温度高于外部空气的高温液体管道。此外咐老，在工业装置中，车间内机器所产生的振动也能被用于能量采集。通过住所内来自WiFi的无线电波，也可以为支持物联网节点的电池生成一个小电荷。
以上种种方法的目标是将电池的使用寿命延长10%或20%。虽然消费类电子元器件更新换代的速度越来越快，但是工业应用中的物联网技术可以持续很长的时间。通过使用能量采集来延长电池的使用寿命，一块电池可以持续供电20年到30年，直到所有的节点需要更换。在某些情况下，由于能量采集的使用，这些节点甚尘敏至可以实现无电池运行。
挑战二：感测必不可少
如果没有感测，那么物联网也将不复存在。传感器、微型器件和节点是构成整个物联网系统的基石，它们能够测量、生成数据并将数据发送给其他节点或云端设备。无论是感测住宅的房门是否关闭，还是汽车的机油是否需要更换，抑或是生产线上的某个设备会不会出现故障，传感器采集到的数据都是关键信息。
“感测在需要作出决策的时候便会发挥作用，这一过程不一定需要人工干预。”专注电流感测领域的Jason表示，“如果传送带正在传输某个物体，传感器能够帮助确定这个物体是什么、重量为多少以及传送带是否过热等。例如，分析电机内的电流能够让人们了解电机的健康状况、是不是出现了故障。这些都是在进行工厂控制时需要了解的内容，而传感器使这一切变为可能。当提供实时数据时，这些重要数据的结合将影响到方方面面。”
因为传感器采集了海量的数据，特别是在工业物联网(IIoT)中更是如此，所以传感器软件的创新与传感器硬件的创新同样重要。当获得了海量的信息时，如何确定信息是不是过多？如何判定所掌握的数据是不是有用？其中极为重要的一环就是算法。一旦有了合适的算法并且得以充分利用，它们将改变制造业。工厂会变得越来越小，效率却越来越高。
挑战三：连通性选择由繁化简至关重要
一旦传感器数据被低功耗节点采集，这些数据必须被传送到某个地方。在大多数情况下，它会被传送至一个网关，这是物联网系统中互联网与云或其他节点之间的中间点。目前，根据独特的使用情况和不同的需求，我们可以选择多种有线或无线的方式来连接设备。各项不同连通性标准和技术都有其特殊的价值与用途，不过将WiFi、Bluetooth、Sub-1 GHz和以太网中的所有这些标准都整合起来却是一项巨大的工程。鉴于产品的多样性以及需要将连通性添加到很多标准与技术并不相同且大多数此前并不具备互联网连通性的产品中，这就需要采用复杂的技术，并使其变得更加简单。
挑战四：管理云端连通性是关键
一旦数据通过一个网关，它在大多数情况下会直接进入云端。在这里，数据被分析、检查，然后付诸实施。物联网的价值源自云端服务上运行的数据。正如连通性衡兄升一样，云端服务的选择也有很多，这也是物联网发展中另一个复杂点。
“目前，云端供应商的种类繁多，数量也不尽相同，并且没有针对云端设备连接和管理方式的标准。”专注物联网市场发展领域的Gil表示。为了满足那些使用多个云端服务的用户的需求，必须开发物联网云端生态系统，提供集成的TI技术解决方案。可喜的是，由于云端技术已经实现了良好的成本效益，物联网目前正以极快的步伐飞速发展。不过，为了实现物联网的进一步增长，在复杂度简化方面还有很多工作要做。
挑战五：安全性是广泛采用的关键
整个系统的安全性是制约物联网被广泛采用的最大障碍之一。随着越来越多的设备变得“智能化”，越来越多的潜在安全性漏洞将出现。这需要业界研究构建先进的硬件安全机制，同时将安全机制成本和功耗保持在较低的水平上。这需要相关厂商在集成安全协议和安全性软件方面投入大量的人力物力，努力减少把高级安全性功能添加到物联网产品中所遇到的障碍，以确保在保障安全性方面降低门槛。
挑战六：为经验不足的开发人员提供简易物联网解决方案
虽然物联网技术曾经主要由技术公司使用，但是从目前来看甚至在未来一段时间里，物联网技术将在有着一定技术背景限制的行业中被广泛应用。以一个生产龙头公司为例。直到目前，由于没有任何需求，电气工程师也许从未在龙头制造公司工作过。但是如果这家公司打算生产接入互联网的花洒，那么其在人力和时间方面的投入将是巨大的。因此，物联网技术必须能够轻松地添加到其现有和未来的产品中，而无须网络和安全工程师参与其中。这些公司不需要像一家互联网技术公司那样，在技术学习方面投入，他们现在可以从相关企业获得现成可用的技术。对于相关技术公司来说，如何为这些经验不足的开发人员提供简易且立即见效的物联网解决方案，既是挑战更是机遇。
由于我们生活中越来越多的事物正在与网络建立互联，并且随着物联网应用的不断普及与拓展，还有大量的工作需要去完成。以物联网为代表的信息化应用是对我们未来方方面面高品质生活的巨大展望，包括我们的住所、汽车和高效工厂内的用户便利性与生活方式等，而这一切将最终使我们的世界变得更加美好。