这次马云立功了！阿里自研芯片迎来突破，在技术上首度超越了华为。
智能化时代已悄然来临，芯片也成为了重要的发展基础，目前所有的领域都需要依赖芯片作为核心驱动力，从事半导体领域技术研发的企业越来越多了，除了老牌的英特尔、三星以及AMD等等巨头，目前市面上也涌现出了一股全新的力量，而其中高通、华为等等就是其中的代表。
华为凭借着尖端的5G技术，正式步入了国际科技巨头的行列，但这也间接挑战到了美国在通讯领域的地位，从而一系列针对华为的举动也随之展开，在经济和技术的双重考验之下，2020年的华为走得尤为艰难。
但好在华为的5G技术都是自主研发的，他们拿华为也是一点辙都没有，最终只能从核心技术层面进行打压，切断了华为芯片的供应链，从而导致华为自研的高端芯片麒麟停产，虽然华为拥有了顶尖的芯片设计能力，但和高通以及苹果一样，在研发芯片的过程中都需要用到美国的EDA设计软件，还有就是英国ARM公司的架构，这样才能完整的设计出芯片。
不仅切断了硬件的供应，美国还试图切断对于华为的软件供应，以求彻底摧毁华为芯片的设计能力，此前闹得沸沸扬扬的英伟达收购ARM公司，就是他们计划的一部分，一旦成功的话，那么他们将实现对于芯片研发设计环节的垄断，这对于全球半导体行业的发展都是极其不利的，好在包括英国在内的多个国家和企业，否决了这样并购计划，虽然两家公司已经达成了交易协议，但没有得到相关授权的话，这场交易是不能完成的。
由于ARM公司的技术是百分百自主研发的，因此不受到美国相关限制的影响，而ARM公司的实际控股人为孙正义，因此此前对于华为的供应不受到任何的影响。难道我们真的只能够“坐以待毙”，等待着这场交易的失败吗？其实并非如此，我们也已经早有了“国产替代计划”。
在承受了很多负面消息之后，这一次马云立功了，阿里旗下的半导体企业在自研芯片上迎来了好消息，在技术上也首度超越了华为。
就在近日阿里正式官宣，旗下的平头哥半导体在自研芯片上，已经取得了重大了突破，在芯片设计的上游产业链，今后将不再只有ARM架构，从此诞生了另外一种架构RISC-V，目前已经把安卓10系统成功移植到了阿里自研的RISC-V芯片上，并且已经实现了相关代码的开源。
根据平头哥半导体提供的数据显示，玄铁910芯片已经成功运行了安卓10系统，并且已经运行得相当流畅了，这是一款在2019年7月发布的处理器，也是目前首个采用RISC-V架构的处理器，这一次阿里终于在技术上领先了华为一次，对于中国半导体领域来说也是一个好消息，也有望打破欧美国家对于芯片架构的技术封锁。
倪光南的发声此前倪光南院士就对RISC-V架构进行了发声，他表示“这个架构有望成为世界主流的芯片架构之一，未来将和X86以及ARM平分秋色。”
而之所以这么说也是有一定道理的，在RISC-V架构诞生之后，将进一步降低芯片的设计门槛，开发者可以免费地使用RISC-V架构进行扩展，借助这样的优势，每年中小型企业将省下超过几千万的研发经费，省掉了中间复杂的研发过程，一个团队只需要3-4人就足够了，几个月时间就能设计出适合自己的芯片，可以很好的帮助中小型企业发展。
RISC-V架构的优势跟ARM架构相比一下，RISC-V目前技术相对成熟，因此具备了代码集小、架构简单、拓展性强、支持模块化等等优势，优越的性能可以帮助其很好的适配各类智能设备以及各个领域的需求。
面对即将来临的物联网时代，同样具备很大的优势，物联网碎片化比较严重，而RISC-V刚好具备很好的灵活性，而且在成本上也相对较低，可以同步不同的用户以及不同的设备，通过增加指令集的方式达到目的。
RISC-V架构在很多的专家眼里，就好比是目前的鸿蒙系统，总是能给人带来一种出其不意的惊喜，在相关技术成熟之后，肯定可以打破X86以及ARM架构对于市场的长期垄断，希望阿里可以借助这一次，重新在众人心里留下高科技公司的影子。
对此你们有什么看法呢？欢迎在评论区留言讨论。
不一定，这只是一块芯片而已，仅仅代表了阿里的一个发展方向，也许华为也在相关方面有研发，但是不被外界所知道而已，他们想低调一点，但是阿里作为一个资本家运作的一个企业，高调的宣布，可以积累大量的资本，可以更好的发展自己的企业，所以这两者是不一样的。
阿里发布芯片玄铁910，平头哥高性能C960处理器发布，他的发布可以促进阿里在芯片方面的发展。此前，阿里宣布收购中天微，与达摩院自研芯片业务整合。成立独立芯片公司“平头哥半导体有限公司”。在2019《财富》世界500强排名中，华为公司相较去年提升11位至61名，在2018年收入达到1090亿美元，超过了阿里巴巴与腾讯的收入之和。不过华为利润率仅仅为8%，而阿里巴巴为23%，腾讯则是25%。
阿里巴巴还推出了自己家的第一款平台于 *** 作系统，还推出了自主研发的第一个处理器——玄铁910。910是阿里旗下平头哥半导体子公司发布的一款RISC-V处理器，可用于设计制造高性能端上芯片，比如5G、人工智能、自动驾驶领域等。
芯片基于RISC-V指令集设计，支持16核心，单核性能达到71Coremark/MHz，主频25GHz，目前性能最好的RISC-V处理器。阿里计划将在以后开源910的IP Core，全球开发者可不要任何的花费下载其中FPGA源码，以助力该处理器架构的日后设计和发展。
科技 互联网巨头BATH在智慧交通领域已经就位，一场 科技 变革蓄势待发。
作者 | 安琪
2020年于智慧交通行业而言，是极具意义的一年。
后疫情时代“新基建”热潮的来临，让“智慧交通”的字眼频频出现在媒体文章之中；国内密集爆发的智能网联示范区也在加紧各种道路、车辆测试工作。
事实上， 科技 互联网巨头BATH在智慧交通领域已经就位，一场 科技 变革也蓄势待发：
有别于传统交通企业的方案，这些方案的技术底座是5G、云计算、大数据、AI技术等新兴技术。也正是这些新兴技术，让交通的数字转型有了更多的想象空间。
本文尝试对BATH在智慧交通方面的最新布局进行一次梳理，窥探其触手在交通行业伸到了何处。
在“新基建”话题火爆交通行业之前，人工智能、大数据、云计算这些信息技术，早已成为BATH近年来发展的关键词。
但在四家竞争中，百度Apollo的自动驾驶技术显然是一个独特又关键的存在。
百度的自动驾驶之路，最早可以追寻到2013年。经过7年的发展，系统的一次次迭代，百度逐渐成为国内自动驾驶的领头羊。
但单车智能的发展很难满足自动驾驶的安全要求，所以百度认为，自动驾驶的最优解是聪明车+智能路的结合。也就是说，车路协同是可以借助的外力。
在这个技术路线 探索 的过程中，百度发现，在自动驾驶领域收集的海量数据不仅可以用来指导无人车的发展，也可以赋能交通，解决目前交通管理中存在的感知、研判、和控制痛点。
因此在今年4月，百度发布了一个全栈式智能交通解决方案“ACE交通引擎”，系统地呈现了百度 “一大数字底座、两大智能引擎、N大应用生态” 的业务规划。
从路线来看，可以看到小度车载OS、飞桨、百度智能云、百度地图是这个架构的数字底座，通过车、路、云、图等基础技术的智能化来赋能其他场景。
而Apollo自动驾驶和车路协同则是这个架构的两大引擎。
通过这些技术基础，百度的方案能在智能信控、智能停车、交通治理、智能公交、智能货运、智能车联、智能出租、自主泊车和园区物种等N个场景上落地。
可见，百度对智慧交通的理解，并不止于 路端 的改造升级，而是通过自身的业务板块将自动驾驶、车路协同、智能云纳进统一的版图进行联动。
凭借着“ACE交通引擎”，百度Apollo的智能交通项目在近段时间迎来了集中爆发，与国内10余个省市开展智能交通的落地合作。
如此密集的城市合作签约中，“自动驾驶”“车路协同”是高频词汇。可见自动驾驶确实是百度在智慧交通项目落地上的一大助力。
但就像自动驾驶的实现不能依靠一家企业单打独斗，智能交通的发展也不能只依赖一家企业的支撑。
百度也在积极寻找合拍的智能交通合作伙伴。
今年8月19日，百度还首次举办了一个面向智能交通领域的区域合作伙伴大会，以此吸引更多的交通合作伙伴，不断促进智慧交通技术的迭代升级和业务落地。
至此，百度Apollo在智能交通领域的底牌已然十分清晰：一手是“ACE交通引擎”方案，用以吸引城市合作，另一手则是不断扩张的百度Apollo合作生态，两者有望形成一种良性的循环。
一直以来，腾讯在交通层面的触手也不算少：腾讯乘车码、公共出行服务、智慧高速、智慧停车等，但始终缺少一个系统性的框架。
因此在9月10日，腾讯在全球数字生态大会智慧交通专场上，正式亮相了城市智慧交通解决方案“We Transport”。
同时，腾讯直接在会上腾讯启动了智慧交通生态合作伙伴计划，并发布《腾讯未来交通白皮书》。
可见，无论是技术业务谱图，还是生态合作伙伴，腾讯都势在必得。
从解决方案“We Transport”来看，腾讯将在 交通建设、交通管理、交通营运和交通出行服务 四个具体场景进行落地。
这是一个非常庞大而分散的产业链条。
对此，腾讯整合了自身的业务资源，提出了一个全新的业务和能力图谱。其中包含了 一个动态的数据底座和一个“5+5+3+3架构” 。
动态的数据底座里面既包含了腾讯自有的数据，同时也包含了交通运输数据，从而获得源源不断的数据来源。
同时，通过“5+5+3+3战略架构”，可以将整个数据底座上的信息充分的运用起来，提供给各个城市或者地区使用。
而“5+5+3+3战略架构”，则是五大基础设施、五大核心引擎，三大能力平台和三大生态。
这一系列 *** 作一气呵成，不难看出在新基建背景下，腾讯想在智慧交通领域大展拳脚的愿景。
当然，腾讯过往并非没有积累。
在自动驾驶和车路协同领域，目前腾讯在北京首钢冬奥园区已经做了5G边缘计算的车路协同场景验证；
在虚拟仿真技术层面，腾讯的TAD sim也已经落地了国家智能网联 汽车 （长沙）测试区；
此前，腾讯与广州地铁联合推出全国首个轨道交通智慧大脑“穗腾OS”；
今年6月，腾讯还与西安交通局达成战略合作，共同构建西安公共交通领域的智慧大脑；
7月，腾讯与交通部公路院联合发布“公共交通出行大数据平台”，推动交通大数据在交通产业发展中融合应用。
通过资源的整合，腾讯在智慧交通层面的能力和规划更加一目了然，在项目合作和生态建设上也更具吸引力和竞争力。
事实上，华为在2017年就进入了交通领域。2018年，华为推出主打交通信号优化的“TrafficGo方案”。
同年10月，推出华为云EI城市智能体，跟应急、环保、水务、水利、燃气等场景共同成为城市智能体的组成部分。
不过，在此后的一年多里，华为的智慧交通信息大多停留在新品发布的阶段。
直到今年6月23日，华为才透露更多信息，在线上首次详细完整地介绍了其“交通智能体”解决方案。
“交通智能体”是华为智慧交警业务的大旗，以智慧城市为建设目标，面向新基建，为交警客户打造的端到端完整解决方案。
据新智驾了解，这个方案主要分为三大部分： 感知层、交管大脑、执行体 。
在感知层面，华为布局了软件定义摄像机SDC、全系路口等产品和方案。通过感知端的智能化升级，实现路网全息感知（全智能、全要素、全天候），实现路口数据全量精准刻画；
而“交管大脑”层则通过感知数据的汇聚，挖掘视图资源，赋能执法管控、车辆综合研判、路况分析、态势分析、精准服务、交通组织优化、信控优化策略等7大业务。
最终在执行层上，基于大数据情报串联实战应用，实现交通业务上的管理闭环。
目前，华为的“交通智能体”在天津、无锡、深圳、湖南等城市已经应用落地。
可以看到，不同于百度和腾讯，华为的智慧交通方案更加垂直化，在硬件上也更加底层和深入。
但这不意味着，华为在智慧交通的布局只在 交警 端有动作。
智能 汽车 是未来智慧交通的一个核心组成，华为也这上面花了大力气。
在9月26日的北京车展上，华为就全面展出了其在 汽车 方面的布局。
展台上，华为展出了包括激光雷达、角雷达、双目摄像头、鱼眼摄像头、多合一电驱动系统，以及全新一代的MDC智能驾驶计算平台等产品， 几乎囊括了全部智能驾驶 汽车 所涉及的硬件 。
从感知、规划、到控制，这些硬件对于打造一辆聪明的车来说，无疑是至关重要的。
此前，华为C-V2X产品线总裁吕晓峰就表示：智慧的路+聪明的车，是智慧交通和自动驾驶的终极方向。
因此除了打造智能 汽车 硬件之外，华为还自研了一系列的车路协同产品：5G 车载模组 MH5000、路测单元、网关等产品。
而在自动驾驶方面，华为除了自研MDC智能驾驶计算平台等，还能够提供包含虚拟仿真在内的自动驾驶云服务、高精度地图产品，促进智能驾驶快速发展。
虽然这些能力都分散在不同的组织架构，但依然是华为智慧交通大框架上不可缺少的核心组成。
跟华为一样，阿里的智慧交通业务板块也分属不同的组织架构。
作为改善城市交通拥堵的 探索 性项目，杭州城市数据大脑项目在2016年6月启动。其中交通大脑，就是阿里云城市大脑中最为核心的业务，与城管、文旅、卫生 健康 等业务并行。
在2014-2019年间，阿里通过全资收购高德地图（定位与导航）、合资成立千寻位置（高精地图）、收购浩鲸 科技 （运营商ICT、交通）等一些列进行了交通大脑的版图布局。
2019年8月15日，阿里云联合千方 科技 、高德地图推出“城市大脑•交管联合解决方案”。这个交管联合方案主要包括： 三层基础架构、四大核心能力和六大应用场景 。
此外，阿里云推出的四款AI视觉平台天曜、天鹰、天机、天擎能够对城市道路的交通事件、事故进行全方位的感知。
但阿里云的智慧交通方案也远不止于。
2019年6月14日，阿里云联合高德地图推出了智慧高速解决方案，通过底层数据处理和视频感知，来处理高速公路上不同场景下的问题，实现异常事件发现处置、未来路况预测、公众出行引导、出行安全治理等应用。
同年的杭州云栖大会期间，阿里云还联合多家生态伙伴发布了 智慧高速自由流解决方案 。基于这个方案的“高速自由流稽核项目”于2019年末正式落地广东。
这个项目采用了阿里云的云计算、AI视觉识别和数据技术，能够快速处理海量数据，能在海量中准确识别车辆，更加清晰地 反应 车辆在高速公路上的实际通行与收费情况，解决高速收费站撤站后带来的难题。
在智能车端方面，阿里的智能网联 汽车 业务资源主要集中在斑马网络。
2020年5月，斑马网络实现了战略重组，阿里将AliOS的完整技术体系和核心技术人才全都注入了斑马网络。后者拥有AliOS底层架构代码完整的所有权和使用权，并可授权 汽车 品牌或其指定合作伙伴使用。
而在更高级的自动驾驶层面，则是由阿里的达摩院来负责。
2020年的云栖大会上，阿里发布了首款自动驾驶物流小车——小蛮驴，来满足末端物流场景、提供最后三公里配送服务的物流需要。
同时，阿里还亮相了自动驾驶车辆的技术图谱。
在算法层面，达摩院提出了 “小前台、大中台” 算法架构，利用自动驾驶机器学习平台AutoDrive来提升算法的研发效率。同时，阿里还进行了软硬协同设计，以减少硬件成本，同时带来功耗降。
总地来看，阿里虽然也没有形成智能 汽车 、自动驾驶、交通大脑统一的业务大版图，但每个板块的定位和发展都是非常清晰且深入，并且资源也都相互共享。
其内部生态包括了达摩院、高德地图、数据智能、IoT物联网等团队，外部则是有千方 科技 、浩鲸 科技 、斑马网络、千寻位置、公路科学研究院等合作伙伴。
通过内外的联动，也得以勾画出阿里在大交通上的版图模样。
随着各家的智慧交通方案的到位，传统的交通行业正在被重塑。但对于交通行业来说，无论怎么升级，保证安全、提升效率才是真正的关键。玩家只有认真地在产品上打磨这两点，才能在赛道上立足脚跟，放眼未来。
众所周知， 大部分手机制造厂商和集成电路企业都面临着原材料供应不足和芯片产能不足的状况 。虽然部分芯片生产公司依旧可以和发达 科技 公司进行相互合作，但是大部分芯片生产公司会面临着不同的选择。例如台积电与华为合作时，两家公司保持着非常正面的合作关系。台积电公司可以获得大量的订单，华为公司可以获得自主研发的芯片。再加上华为公司的创新能力比较强，显然， 华为能够顺利抢占高端消费者市场。
多家芯片制造厂商选择与国外企业进行合作，而国内众多 科技 公司需要大量的高端芯片。 尽管国内的部分企业已经完成芯片的生产，但是这些芯片属于中低端芯片，根本无法满足国内 科技 公司的需求。 就在华为公司需要面临多重挑战时，阿里集团选择进军芯片市场，并成立平头哥半导体有限公司。
两年之前，国内外的芯片市场发生着天翻地覆的变化，西方国家可以利用光刻机优势以及市场优势，获得大量的高端芯片。再加上智能设备生产公司的产量节节高升，这就使得大部分 科技 公司获得进一步发展的机会。然而，国内众多企业在芯片生产领域却面临着不小的挑战，一方面是因为西方国家对光刻机的出口与贩卖进行了严格的控制，中国企业很难获得大量的光刻机。另外一方面是因为国内众多企业无法掌握芯片生产技术，难免会被西方发达国家卡住脖子。
在该背景下，华为公司从来没有放弃过研发芯片的过程。 虽然大部分华为最新款的手机需要使用高通公司生产的芯片，但是华为公司却在芯片研发领域拥有着非常强劲的实力。除此之外， 中芯国际和中天微在集成电路方面的表现不俗 。前者已经顺利突破芯片生产核心技术，只不过量产芯片是一个漫长的过程。 后者已经被阿里公司收购，依旧发挥着半导体方面的优势。
2008年，国内互联网企业正处于起步阶段，多家企业面临着资金和市场等问题。阿里巴巴公司率先确立了云计算和大数据的发展方向，再加上飞天 *** 作系统与大量资金的加持，这使得阿里集团已经成为国内最先进的云计算公司。除此之外，阿里集团的大部分服务器中的芯片均采用的是英特尔公司生产的芯片，如果国外公司对相关设备以及芯片进行大量的制约和垄断，阿里集团的前期建设毁于一旦。因此， 该集团必须拥有自主研发的芯片，从而保障物联网建设十分顺利，云计算的规模不断增强。
随着时间的流逝， 阿里集团用经验告诉消费者该公司的无限发展 。首先，阿里集团 确立了三位一体的发展方案，其中包括云计算、AI和lot 。其次，Lot是获取数据的主要方式，从很大程度上保证了阿里集团的数据准确性。最后， 云计算就相当于维持整个物联网运行的强大心脏，不断地统计和整理，将误差缩小到最低水平。 再者，人类的大脑起到了控制作用，从而使人们的各项行为和举动十分正常。AI的功能与人类大脑的功能相类似， 从很大程度上提高了整个系统的执行能力，将结果拉到最佳状态。
自从阿里集团宣布完成物联网的构建后，该集团提出了非常明确的目标。那就是在五年之内连接100亿台终端设备，从很大程度上提高数据的可行性和利用性。与此同时，阿里集团还会利用Wi-Fi芯片，进而保证整个系统和平台的运行十分正常。 反观阿里集团在云计算方面和芯片领域的不断发展，再加上平头哥半导体有限公司的不断成长，阿里集团已经逐步改变人们对它的传统印象。
总的来说，任何一家互联网公司和 科技 公司都会面临着不同的发展状况和行业环境。龙头企业的责任更重一些，以华为和阿里集团为例，两家公司深刻感受到芯片对系统研发和不断完善造成的最大影响。
与其受制于其他公司的芯片，倒不如主动地完成芯片的研发和生产，从而保证公司的发展不会受制于人。 更何况全球 科技 公司正面临着发展的快速期，掌握核心技术的企业才会掌握发展的主动权和发展空间，华为和阿里在芯片领域的发展，刚好可以体现两家公司对芯片的重视程度。
阿里接棒华为，挑起制芯“大旗”
华为面临多重挑战，阿里接棒华为制芯，马云先发制人抢占先机
有机会，但是建议不要做泛和大，从垂直领域出发比较好，为啥这样说呢？原因如下。1、各大运营商、互联网公司、设备制造商等等企业都在做综合性的平台。
国内有阿里、华为、三大运营商、百度、腾讯、小米、海尔、京东、中电科等。
国外有亚马逊、IBM、SAP、
谷歌、GE、西门子、博世等。
通过以上名单可以发现，这些公司的特点。
这说明物联网是未来的发展方向，是值得花钱而且花大钱去布局的事。
2、做综合性的物联网平台，要求的资金、资源和技术要求会很高。因为是综合性平台，那么你得搞清楚各行各业的所使用物联网平台的诉求，行业标准等等，不然你的用户群体就会很窄。
3、面对的竞争对手的实力都不可小觑，你要考虑的是现阶段进入这个领域做平台在技术上能否与以上那些公司一较高下呢？你想投入多少时间和精力去做平台呢？人家都可是布局好几年了，踩了很多坑积累了很多经验，且现在平台已具有一定规模，形成了一定的行业壁垒，特别是华为，据我所知，国内运营商的平台都离不开华为的支持。
物联网平台的玩家之多，让人惊叹啊，那么咱们还有没有机会呢？答案是肯定的，有！但我的建议走垂直领域。
物联网的领域很广泛，所以专业的物联网平台未来会有很多，而这种综合性的物联网平台经过几年的厮杀后，最终也就剩下几家巨头。何谓垂直领域的物联网平台呢？
最基本的就是行业垂直，比如工业、农业、教育、医疗、安防、建筑、家居、交通运输等领域。
以上玩家也有做垂直领域的，比如ABB/西门子/GE/普奥云/博世等，他们专注工业领域，爱立信、诺基亚专注通信领域，而互联网巨头则是走综合性的较多，因为他们有一定客户基础、服务器资源和用户群体，可以面对企业和开发者提供平台服务，海尔/小米等企业就是在智能家居领域发力的。
不出意外，安防领域的海康、大华都在对自己的领域来架设相应的物联网平台。
从专业的角度来看物联网平台类型有功能呢？
物联网平台有五种类型
1网络连接，网络连接平台以物联网系统的网络组件为中心。它们为用户提供保持设备在线所必需的软件、连接硬件和数据指导。它们的网络通常依赖现有的运营商服务和WI-FI，并以一种便于物联网设置的方式配置网络连接。
有机会的，物联网的网少不了平台，没有平台就没有物联网。平台提供基于数据的存储、管理等。数据挖掘、数据分析等都基于云平台来计算。
物联网平台从另一个角度来看，是数据的“聚合”平台，通过大数据分析，给决策提供状态、趋势和决策等。
随着5G时代的到来，“边缘计算”一词越来越多的出现在大众视野。今天我们就来讲讲Arex算力资源平台如何利用“边缘计算”制霸未来物联网20。
什么是边缘计算？
首先我们介绍一下什么是边缘计算：边缘计算是分布式计算技术的一种，分布式系统的崛起催生边缘计算平台和新的网络构架分布式AI会在最后一英里网络中增加更多的计算、智能和处理/存储能力，将引发移动端硬件和算力变革。
在这种配置中，人工智能引擎将依赖于大量物联网传感器和执行器，收集和处理大量的 *** 作现场数据。海量数据将为“本地化”的边缘计算AI引擎提供燃料，这些引擎将运行本地进程并在现场做出决策。
因此网络需要另一种水平的实时边缘计算、数据收集和存储，将推动人工智能处理到网络边缘。这将完成云边缘智能和网络化计算机的循环, 并通过基于区块链的智能合约来完成数据授权和业务运转。
物联网中边缘计算与区块链的结合是大势所趋，会将当前的传统物联网完全颠覆掉。
为什么这么说呢？
传统物联网将被淘汰
伴随着近年来通用计算机设备的飞速发展，各类自动化的智能设备开始进入人们视野，背后是廉价传感器和控制设备的爆炸性增长。传统物联网系统基于服务器/客户端的中心化架构。即所有物联设备都通过云实现验证、连接和智能控制。
中心化的物联网架构存在三个问题。
一是云计算成本，例如在家庭应用场景下，两台家电相距不到一米，也需要通过云端进行沟通。数据汇总到单一的控制中心，企业所销售的物联设备越多，其中心云计算服务支出的成本会越大。由于终端物联设备竞争愈加激烈，利润走低，中心计算成本矛盾会越来越突出。
其次，中心化的数据收集和服务方式，无法从根本上向用户保证数据会合法使用。用户的数据保护完全依靠企业单方面的承诺，难以进行有效的监管。
第三，中心化物联生态系统中，一个设备被攻陷，所有的设备会受到影响。例如《麻省理工 科技 评论》2017年所指出的僵尸物联网，可以通过感染并控制摄像头、监视器等物联设备，造成大规模网络瘫痪。
区块链技术重塑物联网
区块链技术可以利用区块链独特的不可篡改的分布式账本记录特性，构建底层通讯节点、建立链上算力生态、依托分布式存储用于计算服务等区块链技术的综合应用，将全球闲置算力整合起来，通过构建“边缘算力”模式为有需求的用户提供d性可扩容的算力交易、算力租赁等服务。为用户打造一个开放、公平、透明和低门槛的去中心化算力资源共享平台，同时结合丰富的行业经验为全球客户提供更优质的服务。
简单来说就是Arex算力资源平台利用分布式计算模式将全球的闲置算力进行整合，从而构建出高数量级的“边缘算力”，并以此为算力源对需要的应用场景进行高能输出。
边缘算力的应用场景到底有多广阔？
边缘计算将数据处理从云中心转移到网络边缘，计算和数据存储可以分散到互联网靠近物联终端、传感器和用户的边缘，不仅可以缓解云带宽压力，还可以优化面向感知驱动的网络服务架构。（例如家里的空调、热水器与冰箱、安防摄像头等可以通过边缘计算进行协调运行，即使是在连接不上云服务器的情况下，也能确保最佳的节能和服务状态。）
第三方数据分析机构IDC预测，在2020年全球将有约500亿的智能设备接入互联网，除了目前大火的5G通信外，包括大数据人工智能穿戴产品、无人驾驶技术、智慧城市服务等，其中40%的数据需要边缘计算服务。由此可见边缘计算有着强大市场潜力，也是当前各服务商争夺的热点。
无人驾驶技术：
无人驾驶
智能穿戴设备：
智慧城市：
要回答物联网云平台是不是还有机会的问题，首先要搞清楚几方面的状况：
一是定位。从技术角度来说，你是做物联网云平台的那一层，IaaS、PaaS、SaaS，单做某层或是混合？而技术的定位取决于：（1）你觉得那一块是你发掘出的空白或者你觉得有前景？（2）为你的客户提供什么样的价值（3）你想做什么样的商业模式。这三个问题依次定推，最后才决定了你了的技术定位和技术架构。找准定位，这是你开始一切的起点。
二是资源。这个我就不多说了，包括资金、技术、人脉、产业链合作，这是你保障自己可以开始有效行动的基础。
三是团队。团队是真正去实施理想的载体，可以是几个人的创业“作坊”，也可以是有一定规模的公司，也可以是松散的联盟组织。
其实，物联网的市场何其大，需要的云服务何其多，宏观市场和细分市场规模都足够你有所作为。做不做，做不做得好在于自己。至于，做不做设备终端，就看你是怎么玩了。
机会很大
物联网平台承上启下，是物联网产业链枢纽。按照逻辑关系和功能物联网平台从下到上提供终端管理、连接管理、应用支持、业务分析等主要功能。
通信技术发展促进连接数迅速猛增，物联网迎来告诉发展引爆点
连接数告诉增长是物联网行业发展基础
物联网发展路径为连接--感知--智能，目前处于物联网发展第一阶段即物联网连接数快速增长阶段。到2018年，全球物联网连接数将超过手机连接数。
物联网发展第一阶段：物联网连接大规模建立阶段，越来越多的设备在放入通信模块后通过移动网络（LPWA\GSM\3G\LTE\5G等）、WiFi、蓝牙、RFID、ZigBee等连接技术连接入网，在这一阶段网络基础设施建设、连接建设及管理、终端智能化是核心。爱立信预测到2021年，全球的移动连接数将达到275亿，其中物联网连接数将达到157亿、手机连接数为86亿。智能制造、智能物流、智能安防、智能电力、智能交通、车联网、智能家居、可穿戴设备、智慧医疗等领域连接数将呈指数级增长。该阶段中最大投资机会主要在于网络基础设施建设、通讯芯片和模组、各类传感器、连接管理平台、测量表具等。
物联网发展第二阶段：大量连接入网的设备状态被感知，产生海量数据，形成了物联网大数据。这一阶段传感器、计量器等器件进一步智能化，多样化的数据被感知和采集，汇集到云平台进行存储、分类处理和分析，此时物联网也成为云计算平台规模最大的业务之一。根据IDC的预测， 2020年全球数据总量将超过40ZB(相当于4万亿GB)，这一数据量将是2012年的22倍，年复合增长率48%。这一阶段，云计算将伴随物联网快速发展。该阶段主要投资机会在AEP平台、云存储、云计算、数据分析等。
物联网发展第三阶段：初始人工智能已经实现，对物联网产生数据的智能分析和物联网行业应用及服务将体现出核心价值。Gartner 预测2020 年物联网应用与服务产值将达到2620 亿美元，市场规模超过物联网基础设施领域的4 倍。该阶段物联网数据发挥出最大价值，企业对传感数据进行分析并利用分析结果构建解决方案实现商业变现，同时运营商坐拥大量用户数据信息，通过数据的变现将大幅改善运营商的收入。该阶段投资者机会主要在于物联网综合解决方案提供商、人工智能、机器学习厂商等
物联网云平台是一个专门为物联网定制的云平台，物联网与普通的互联网是不同的:物联网终端设备比普通互联网手机端,电脑端多出几个数量级;普通互联网对>
最近这一两年芯片的问题已经成了一个非常炙手可热的话题，无论是华为高通还是AMD，包括英特尔他们的芯片或多或少的都被我们在议论，这次我们就来看一下阿里巴巴集团的一个芯片公司，他们自研的芯片在底层技术上已经是超越了华为甚至其他芯片的厂商。我这里说的阿里超越华为不是在芯片上而是在自然芯片技术上，这两者是有比较大的区别的，因为这是阿里是发布了一个新的架构，它不属于任何芯片。我们都知道在目前的世界中是有两大芯片架构的，一个是arm这家是软银公司的，还有一个是X86，后者估计大家很少人知道像aim在我们使用的移动端无，无论是苹果，高通还是联发科，包括华为都是在用这个架构的，甚至移动端的电脑CPU都是这个架构。
这次呢，阿离也是宣布他旗下的平头哥半导体自营芯片也是突破了，已经研发了自研的RISCV芯片。这是一个新的底层架构，他也打破了西方芯片架构的束缚。在一定程度上可以说领先华为，但也不能完全定义为领先华为，毕竟这是在基层芯片上，但是在上一层芯片确实是不如华为的。
对此，中国工程院院士倪光南也表示，未来RISC V很可能会成为世界主流的芯片架构之一与X86和arm三分天下主要是它降低了芯片的设计门槛，对于开发者是非常方便的，也可以免费的使用RISC V进行扩展，对一些小中型的企业来说可以升上千万甚至上亿元的研发团队，而且也缩短了设计芯片的时间，通常在3~4个月可能也只需要几个人就可以设计完成。相比其他的两款下够他的构架是比较简单，性能也是相比之下比较强的，能运用到手机,控制器以及超级计算机等各个处理芯片的领域。对于这次阿里的新技术，我们也表示祝愿我们也希望其他中国厂商特别是一些高新科技的厂商，尽早的摆脱西方国家技术封锁的束缚真正具有自己独立知识产权的技术。
虽然国内arm是最大的市场，同时有能力阻止arm这场收购案，但是我们不能确定在以后的时光中我们可以高枕无忧，我们只能发展自己的科技，不断探索，一步一个脚印探索出属于自己的知识产权。
物联网的布局，Google、三星、华为等他们的思路无从得知，也只有从他们现在目前产业的布局来略窥一二，我知道的不多，就拿前几天看到的相关内容来尝试回答。（当然，除了Google，现在正在着手物联网的，或者说人工智能的企业非常多，如：Intel、IBM、NVIDIA、微软、苹果、亚马逊、Facebook、百度、阿里巴巴，甚至于特拉斯等的车企）
现在说物联网的虽然多，但大都很空旷，因为物联网最简单的阐述概念就是物物相连，物物的概念太大、太多，他们每天所产生的数据量庞大的吓人，诸如一辆无人驾驶汽车一天能产生4T的数据量，物联网上类似这样的汽车将会有成千上百万的数据累加，说起从事物联网，真是无从起手。
转而，现在大热的是人工智能。相对于物联网的概念，人工智能就要稍微更进一步专精一些，简单些，就是像人一样接收数据、处理数据、执行。这对于物联网来说是天大的好事，想象一个人24小时不间断的为你处理物联网上所有物物产生的数据并为你准确的传达计划好的 *** 作，那是非常美好的愿望。
人工智能，应该是物联网的基础设施，没有人工智能，物联网的宏观概念无从说起，没有一个人类可以24小时的不停处理数据，如果能，也将是庞大的由人组成的集团进行不间断更替，这是很可怕的。
那么，行业内，各个巨头们对于人工智能，现在都在做什么呢。
因特尔：提供硬件平台，强大的处理器、OmniPath网络、更加密集高效的存储技术研究、专为人工智能自我学习而优化底层数学函数库、专为庞大数据库分析而优化的分析加速库等。
NVIDIA：提供硬件平台，图形处理芯片及一整套配套的深度学习软件、但机箱深度学习超级计算机DGX-1（据称1台GPU加速计算机可以相当于250台CPU计算机）。
百度：无人驾驶汽车及相关人工智能分析软硬件、语音识别、本身大数据的分析利用。
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