
发展物联网现在已提到国家的战略高度,它不但是信息技术发展到一定阶段的升级需要,同时也是实现国家产业结构调整,推动产业转型升级的一次重要契机。2010年9月,《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》发布,新一代信息技术、节能环保、新能源等七个产业被列为中国的战略性新兴产业,将在今后加快推进。其中物联网技术作为新一代信息技术的重要组成部分,更是在近一年里受到政府、企业和科研机构的大力支持。广东、上海、江苏、北京、山东、四川、浙江、福建等地陆续出台省市物联网发展规划,为本地发展物联网技术与应用提供良好的发展环境和优惠政策。
物联网将是下一个万亿级的产业,据专家介绍,物联网(Internet of Things)技术涵盖范围极广,包括具备“内在智能”的传感器、移动终端、智能电网、工业系统、楼控系统、家庭智能设施、视频监控系统等、和“外在使能”(Enabled)的,如贴上RFID、条形码标签的各种资产、携带无线终端的个人与车辆等等“智能化物件或动物”或“智能尘埃”,通过各种无线和/或有线的长距离和/或短距离通讯网络实现互联互通(M2M)、应用大集成(Grand Integration)、以及基于云计算的SaaS营运等模式,在内网(Intranet)、专网(Extranet)、和/或互联网(Internet)环境下,采用适当的信息安全保障机制,提供安全可控乃至个性化的实时在线监测、定位追溯、报警联动、调度指挥、预案管理、远程控制、安全防范、远程维保、在线升级、统计报表、决策支持、领导桌面等管理和服务功能,实现对“万物”的“高效、节能、安全、环保”的“管、控、营”一体化。
物联网相关技术已经广泛应用于交通、物流、工业、农业、医疗、卫生、安防、家居、旅游、军事等二十多个领域,在未来3年内中国物联网产业将在智能电网、智能家居、数字城市、智能医疗、车用传感器等领域率先普及,预计将实现三万亿的总产值。为协助物联网企业把握这一历史发展机遇,促进物联网产业快速发展,提升物联网技术的应用水平,物联传媒集团联合各方资源,全力打造最高级别的物联网国际盛会。
二、展会介绍:
2011深圳国际物联网技术与应用博览会,是一个关于物联网完整产业链、RFID(无线射频识别)技术、传感网技术、短距离通讯技术、最新移动支付技术、电子标签生产解决方案、读写器开发最新技术、中间件的精确控制技术、及其物联网技术在交通、工业自动化、智能电网、智能家居、物流、防伪、人员、车辆、军事、资产管理、服饰、图书、家用智能化、城市管理、环境监测等领域的全面解决方案和成功应用展示的高级别国际盛会。
展会为中国乃至国际的物联网行业(RFID、传感器、智能识别、无线通讯)企业提供了一个涉及物联网整个行业链的厂家、供应商、经销商、应用集成商聚合、展示、交流与洽谈合作的完善平台。同时,展会也通过广泛而有影响力的宣传,邀请了大量的物联网各大应用行业的终端客户、信息化服务提供商、软件开发集成商新临现场,实现供需双方的近距离相互了解和商务合作。
物联网时代的大数据策略
互联网时代,PC、Pad、智能手机等设备无处不在,数以亿计的用户通过微博、微信、SNS、博客等途径产生大量的自媒体数据,电商、新闻类网站、搜索引擎每时每刻都在记录着丰富的用户行为信息,海量的数据促进了云计算,分布式技术的发展,而这些技术反过来不仅推动了Web和移动互联网的革新,也推动了物联网的飞速前进。现在,我们正逐渐迈入物联网时代,实现万物互联的愿景,如果说之前人是信息生产的主体,那么或许不久的将来设备将成为主角,它们将源源不断地产生与人相关的衣食住行信息,这些信息会通过云计算、数据挖掘等技术实现价值的升华从而为用户提供更优质、贴心的服务。那么物联网时代会产生什么样的数据,应该采用什么样的大数据策略呢?
THINKstrategies 的总经理 Jeff Kaplan 在自己的博文《 当物联网遇见大数据 》中写道:
“你不能使用现在的策略,因为可以被捕获、管理并利用的数据将更加多样化,同时用例也会更加丰富。附加到各种设备和对象上的传感器会产生各种类型的数据。这些数据将会用于各种响应式的、主动的或者 创造性的目的 。IT部门的任务就是与业务部门一起工作,完全理解物联网方面的用例,然后寻找满足业务需求的技术。特别是,IT部门必须识别出最优的分析平台和工具,让业务用户能够获取到需要的数据,分析数据的含义并快速地做出响应。”
Gartner公司的副总裁、著名分析师 Joe Skorupa 认为:
“分布在世界各地的物联网设备将产生大量的输入数据,将所有的数据传送到一个位置进行处理无论从技术上还是从经济上都是无法实现的。最近的趋势——将应用程序集中起来以便于降低成本并增强安全性——并不适合物联网。组织必须将数据集中到多个分布式的小型数据中心中,在此对数据进行初步的处理并发送到一个中心站点进行额外的处理。数据中心管理员需要在这些区域部署更加具有前瞻性的容量以满足业务发展的需要。”
Patrick McFadin则在自己的博文《 物联网:数据都去了哪里? 》中阐述了一个具体的数据策略解决方案。他认为整个过程可以分为三个阶段:产生数据并通过Internet传递、中央系统收集并组织数据、持续的数据分析与使用。
第一阶段需要决定数据创建的标准以及如何通过网络进行传递。Patrick McFadin认为可以通过>
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物联网(IoT)是英文Internet of Things的缩写。简单的说,它是指以某种方式将一切设备连接到互联网的意思,从智能手机、平板电脑到汽车、冰箱。你可能在某些时候会听到物联网这个词,但是你对它可能不知所以然,究竟这个物联网是什么样的网?
物联网(IoT)是英文Internet of Things的缩写。简单的说,它是指以某种方式将一切设备连接到互联网的意思,从智能手机和平板电脑(普通)到汽车和冰箱。
物联网主要功能在于如何将设备、服务、应用程序都连接到互联网,让其发挥更大的作用,至于将什么设备连入物联网以及连入原因几乎没有任何限制。
物联网提高生活质量的重要方式在于让数据共享变得更加容易:物联网将有助于简化我们的生活,从长远来看可以为我们处理一些琐碎的事情。
还是不明白?看以下例子:
健康监测:物联网意味着患者可以随时监控健康状态,及时发现问题,从而避免更严重问题出现,如果出现问题,医疗保健专业人员将会立即得知。
自动驾驶:你听说过自动驾驶汽车吗?它们通过连接到互联网,实时访问不断更新的地图数据库,以确保到达目的地的最佳路线。它们能够感知到其他自动驾驶车辆,能够通过特殊传感器来检测道路上的障碍物和交通标志、信号等,它们实际上比人为驾驶的汽车更加安全。
智慧农业:借鉴以前的一个例子,农民也可以通过物联网获益,可以使用特殊传感器告诉作物何时需要浇水(以及浇水量),然后通过自动供水系统精确地完成浇水,这时候,农民完全可以忙于其他事情。
所以,物联网正在积极改善各个行业的应用标准。以上三个例子只是物联网所能实现功能的一小部分而已。
物联网可以大大提高供应链管理和相关流程。一些最大的困难围绕着整个供应链过程中资产的质量和位置。利用传感器提供实时位置、温度、运动、重力和其他重要数据,可以极大地改变企业的供应链。
供应链管理专业人员委员会将供应链定义为“参与设计、组装和交付特定产品的公司。
物联网改善供应链的另一个领域是释放供应链中不同公司的能力,以验证并确保生产和运输的货物的质量。
冷链管理解决方案是在整个供应链中管理质量的一个很好的例子。为了确保质量,需要在整个供应链中将许多不同类型的食品和药品保持在特定的温度下。每年,由于高温造成的损失高达数十亿美元。例如,如果将苹果或胰岛素放在装有破损空调的卡车中,则它们到达分销商时可能会变质。当保持资产质量时,冷链管理解决方案提供了巨大的帮助。
在此,图扑软件 HighTopo 与上海程析合作的透明工厂 MES (Manufacturing Execution System 制造企业生产过程执行管理系统)项目,登陆 CCTV2 的《正点财经节目》,智能供应链为企业降本增效,助力国网智慧供应链,为打造智能工厂树立行业新高度。
2019年,国家电网有限公司积极落实中央“在现代供应链领域培育新动能”的决策部署,打造现代智慧供应链秉承“开放、共享、合作、共赢”理念,启动开展了电工装备智慧物联平台(EIP)建设。平台建设在相关政府部门指导下,基于互联网和物联网技术,实现电网企业、电工装备制造商、第三方服务机构互联互通和信息共享,打造“透明工厂”。
通过开放共享,推动金融服务快速便捷融入实体经济,引领电工装备产业升级,推动产业创新发展,提升电工装备行业智能制造水平。
扩展资料图扑软件(Hightopo)是由厦门图扑软件科技有限公司独立自主研发,基于HTML5标准技术的Web前端2D和3D图形界面开发框架。非常适用于实时监控系统的界面呈现,广泛应用于电信网络拓扑和设备管理,以及电力、燃气等工业自动化 (HMI/SCADA) 领域。
Hightopo 提供了一套独特的 WebGL 层抽象,将 Model–View–Presenter (MVP) 的设计模型延伸应用到了 3D 图形领域。
多年来数百个工业互联网可视化项目实施经验形成了一整套实践证明的高效开发流程和生态体系,可快速实现现代化的、高性能的、跨平台桌面Mouse/移动Touch/虚拟现实VR图形展示效果及交互体验。
数据分析、机器学习与物联网我们当前所处的世界,联网程度不断上升,低成本传感器和分布式智能也在不断普及,产业即将面临这一切带来的革命性的冲击;同时,在此过程中还会产生大量的数据,其规模将庞大到远远超过人类所能处理的范畴。对此,企业是否能足够迅速地适应并演进自身的业务,以维持在竞争格局中所处的位置?面对我们栖身的环境中植入的这些全新的信息来源和智能设备,人类应当如何掌握它们并从中获益?利用不断演进的技术组织机构将需要建立起内部数据仓库,以便能够利用新的数据源和数据流。智能接入设备亦将在某些情况下取代人的角色,它们将能够自行决策、执行自我调整,或是根据需要引发对自身的纠正和修复。在另一些情景中,众多设备的集合将聚集在一起成为完整的系统,这样的系统可以采用新的方法进行优化;而由系统聚集成的系统,将会彼此共享数据,并成为由数据和设备组成的生态系统。机器学习(指从数据中推导出意义的众多方法)注定将成为这个生态系统中的一部分;此外,随着企业着手为物联网(IoT)做准备,传统业务和数据分析技术也同样将被纳入到该生态系统之中物联网——某些人更愿意称之为“万物互联”(Internet of Everything)——正处于不断上升的轨道上。一项Gartner研究指出,在2020年IoT单元的数量将达到260亿,而IoT产品和服务的市值将达到3000亿美元1。另外,GE在工业互联网(Industrial Internet)——这一概念包含用于监控和优化工业设备(例如喷气式引擎、铁路机车、动力涡轮机和制造工艺)性能的机制和应用——领域已经活跃了很长时间。根据GE的估算和预测,在接下来20年中,工业互联网将帮助全球GDP产值提高10到15万亿美元(没错,万亿量级)。当然,围绕着已问世的全新技术和正在逐步浮现的技术概念,市场中充斥着大量炒作。例如,Gartner备受争议的 “成熟度曲线”(注:也有些人使用“炒作周期”这一贬义说法)报告就把IoT摆在了“翘首以望的顶峰”的位置上(而大数据作为之前的热点,已经进入了“理想幻灭的低谷” 3)。然而,哪怕企业家们为之表现出群情激昂的兴奋,或是记者们在笔下展现出了对未来的狂热展望,在现实中依旧存在着大量的挑战,组织机构必须克服它们,才能够真正乘上这次技术演进的东风。挑战组织机构必须聚焦于:了解产品技术和IT领域中,企业能力的相对成熟度;了解可以纳入哪些类型的IoT功能,以及新能力将会在哪些方面对客户价值带来影响;了解机器学习和预测分析模型的角色;基于市场变化的迅捷程度和竞争对手的相对敏捷度,重新思考业务模型和价值链。接下来,让我们对这些挑战逐一进行更详细地分析。理解产品和IT成熟度可以从产品和IT两个维度分别进行分析。首先,产品组合的成熟度如何?它是属于变更较缓慢且逐步演进的传统类型的产品,还是属于前进速度更快,同时具有更复杂生态系统的产品?矿产设备在技术上非常复杂。并且,与科学研究仪器相比,它拥有更为漫长的设备生命周期,和相对更缓慢的演进速度。然而,这并不意味着科研仪器的公司,在利用IoT产品进行系统优化方面更具优势。另一个需要考虑的因素是IT流程的成熟度。各种类型的组织机构都可能会因采用IoT而获益;然而,要想达成这一目标,它们所需采用的模型却各不相同。让我们进一步分析一下IT成熟度水平这个因素。举例来说,科学研究仪器供应商或许拥有先进技术,但却可能缺乏强有力的IT架构、流程和IT治理能力。与之相反,矿业设备制造商或许拥有非常成熟的内部IT流程。对科学研究仪器公司而言,IoT将让它们能够对安置在现场的仪器设备进行功能升级;但面对由多种类型设备组成的实验室信息生态系统库,公司并不一定愿意尝试去进行优化。(当然,以IT作为成本中心——例如内部IT管理——方面的成熟度不足,并不等于以IT作为利润中心——例如IT产品——方面成熟度的缺失;但当开发或拓展IT服务的时候,许多组织机构都选择在现有的基础IT能力之上构建。)在去年的哈佛商业评论(Harvard Business Review)中,讨论了一个矿业设备领域的例子:Joy Global是一家矿业设备制造商,其专家团队横跨与采矿作业相关的多种系统和流程。Joy Global以此为依托,针对来自多家供货商的一系列设备,提供监控、维护和优化的服务4。了解IoT能力接下来,应该考虑一下使用智能联网设备中的哪些能力。刚刚提到的哈佛商业评论刊登的文章4指出,IoT包含四种类型的能力:监视——传感器提供关于运行环境、产品使用和性能方面的数据;控制——可以控制并定制个性化产品功能;优化——来自监视与控制的反馈回路,能够提供更高的效率、更好的性能、预防性维护,以及诊断和修复;自治——监视、控制和优化将支持独立运行、不同系统间的协作、与环境交互、个性化、补给,以及自我诊断和修复。这四个层级的能力,将为重新定义供应链并重新配置价值链提供支持。我们不应该抱有产品的功能应固定不变的观点;相反,我们应该认为它们将更具灵活性和适应性。那些智能联网设备和产品将具有可变特性,并能够随着用户需求的变化而改变。在数年以前,软件制造商就已经认识到了这一点。而现在,物理对象也正在逐渐转变为软件驱动功能的载体或容器。上述这些层级的能力要求越来越精密的数据分析方法——从收集和应用数据,到支持算法自身运用数据并在同时进行学习。第一个层级的能力——监视——将成为一套实时的机制,我们可以运用它更好地了解现场情况和用户需求,并提供新的能力。这意味着组织机构的传统产品和服务将不再泾渭分明,而且二者的边界将彼此渗透。在过去,现场设备的维护由某个现场服务承包公司承担,设备制造商的业务并不涉及此环节。而在智能设备与监视能力结合后,设备可以在故障发生前将所需的服务提前告知制造商。同时,设备制造商也可以将常规维护纳入自己的服务范畴。不过,如果利润和物流对组织机构而言是个问题的话,那么复杂的维修工作将依旧由专业承包商完成。这一“去中介化”(disintermediation)的模式也可以运用到分发链中。设备可以自动发起补充供应的请求,从而降低甚至消除供应链中的物流和库存压力。控制是建立在监视之上的更复杂的应用。我们可以监视设备运行情况,并通过控制设备的多个部分或多个系统,来扩展人工干预的边界。想象一下,在 *** 作大部分功能都是自动化执行的系统或机器时,人类所扮演的角色:人类指导机器运转,并寻找系统设计的时候没有预料到(或是基于经济划算的角度未设计应对预设)的边界条件、异常和例外。接下来,人类使用自己的判断做出变更、纠正或调整。我们并不需要(在空间上)与设备在一起,或许我们也无需实时监视它们(这取决于流程)。我们通过监视层面采集数据并进行处理(某些数据处理必须在特定时刻完成),并通过控制层面将这些数据实时(或准实时)地运用到设备或装置的运行上。需要组织机构做出的战略决策是,是否以及何时在产品中提供更多的控制能力,以及是将其作为一种服务向客户开放,还是让客户拥有这些功能。第三个层级的能力——优化——可以拓展到某个单体对象、一系列对象,或是一套由来自多家制造商、使用不同技术的对象组成的生态系统的表现方面。是否将提供的服务拓展到这一领域,取决于围绕着价值链和流程边界的知识和经验的水平。前面提到的矿业的例子,反映出Joy Global与供应商相比的优势,主要在于拥有在流程生态系统中更加聚焦的视角。以卡车制造商为例,它无法很好地优化复杂的矿业设备,但却会凭借对自己的一系列卡车(以及潜在的一系列其他制造商生产的卡车)进行优化而获益——如果行业动态确实具有商业意义的话。要将优化的范围延伸到独立运行,还需要对这三个层级的能力进行一些拓展,以支持与环境及其他系统进行受限程度更低的交互。自治要求围绕着算法提供更多的智能,以便应对计划外的情况——程序员和系统工程师未能明确设计这些情况下的方案。自主运行需要整合具有适应性的机器学习方法,以应对新出现的情况,并将之纳入到用于监视、控制和优化的核心算法中。了解分析和机器学习2014年11月,施乐公司帕洛阿尔托研究中心的Mike Kuniavsky在IDTechEx上进行了一场名为“IoT领域中预测分析方面的用户体验”的演讲。在演讲中他表示,我们应该将几乎所有功能都存放(或是在不久的将来存放)在云上。数据和功能可以从任何位置、通过任何设备访问。而专业设备则提供用户访问数据的环境。健康手环可以通过iPhone或笔记本电脑,在特定的锻炼环境中访问用户的身体健康数据。在这种情况下,健康手环扮演了IoT传感器的角色,同时也提供了访问和使用数据的一种途径,而且它还通过软件功能包含了其他一些设备(例如计步器)的能力。设备上产生的数据可以为厂家提供额外的洞见,帮助其了解消费者的使用情况和喜好,并藉此升级功能或开发新特性。如果汇聚来自用户群的数据并结合其他数据集,那么新的洞见可以阐明流行病方面的数据、人群活动水平、生活方式和人口统计数据。对市场人员、健康服务提供者、保险公司和政府机构来说,这些信息具有宝贵的价值。(当然,我们必须认真对待隐私和数据使用许可方面的责任。)我们可以使用机器学习算法,基于这些数据模式作出预测。例如,在一份来自Mayo Clinic的研究中,发掘出了活动数据与心脏病人恢复速度的相关性5。同样的机器学习和预测算法也是许多联网智能消费设备的基础。例如,Nest恒温器是一套能够使用数据模式的设备,它预测消费者对于某个特定房间、在一天中的某个特定时刻的温度要求。(另一个控制和优化的例子体现在聚居区的层面。在获得了业主许可的情况下,电力设施可以通过远程调节的方式,控制成百上千的Nest设备,将室温调高或调低几度,从而完成高峰期的用能负载调度)。这类消费设备涵盖了从声音模式(例如亚马逊的个人助理输入设备Echo6)到更复杂的行为和活动模式(例如捷豹的路虎监视系统,它依赖于一套复杂的软件系统,该系统让汽车能够学习、预测和检查,并提醒车上的乘客帮助驾驶员自动委派次要任务,以便驾驶员将更多的注意力集中在驾驶上7)进行学习的范围。优化算法通过使用机器学习机制,来利用从动态环境下交互的传感器和智能设备传回的数据。算法不能基于特定的参数,精确地预测这些多变的情况,而是需要不断地感知、响应并适应。例如,随着汽车从驾驶员身上分担了更多的责任,它们需要与周边环境中更多的数据来源进行交互(传感器、灯光、其他车辆等等)。在工业自动化、物流和交通运输、电力网络与能源系统、交通管理、安全系统以及其他“系统的系统”等领域中的各类应用,都将让机器直接与其他机器进行交流。此外,这些应用还将基于能够演进和自适应的算法,帮助机器翻译数据流,从而使机器能够依据给定的运行参数达到要求的最终状态。反思业务模型和价值链智能联网设备要求组织机构重新检视,它们处在市场中的什么位置、以什么方式创造价值,以及这些价值将如何随着竞争环境和信息生态系统的演进而增加或减少。分析将帮助验证某些决策(例如,在对特性进行变更或是增加服务和功能后,获得实时使用数据);不过,市场新进入者和新的价值链结构或许会对业务模式带来巨大的转变,而基于公司传统业务模式做出的分析将不再具有相关性。因此,产品或服务的基础,或许会转变为来自传统产品的数据流,而不是来自产品本身的收入。新的业务模式将得以延展,甚至有可能远远超出产品本身的范畴,覆盖上游供应商或下游消费者。最重要的是,所有这些可能性,都会要求组织机构拥有围绕着其内部数据健康度和用于分析的基础设施的基础能力:数据“打捞”(curation)、所有制和质量标准、具有一致性的企业架构、干净整洁地集成在一起的系统、自动化的数据载入流程,以及成熟的分析专家。如果欠缺或未能有效管理这些基础条件,组织机构将很难进行快速反应,并演化出新的分析和数据管理功能与能力。IoT将基于数据流和复杂的方法,从信息中获取洞见,并通过与企业知识整合,将之运用到价值创造方面。而不具备这些能力的组织机构将在市场上落后,或是降级到低价值、低利润的层次。数据被称为“新的石油”——我们可以拓展这一比喻,这意味着通过分析能力中的知识提炼环节,数据将被精炼为高价值产品。组织机构现在就需要在构建此类基础设施的方面投入资源,以便为接下来数年中应对供应链和价值创造环节的转型、扰动和颠覆做好准备。信息敏捷性将成为必备的核心能力。
——预见2023:《2023年中国物联网产业全景图谱》(附市场规模、竞争格局和发展前景等)
行业主要上市公司:大富科技(300134)、梦网集团(002123)、共进股份(603118)、胜宏科技(300476)、润和软件(300339)、立昂技术(300603)等
本文核心数据:物联网产业规模、竞争格局、发展前景预测等
产业概况
1、定义
所谓“物联网”(Internet of
Things,IOT),又称传感网,指的是将各种信息传感设备,如射频识别(RFID)装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等种种装置与互联网连接起来并形成一个可以实现智能化识别和可管理的网络。
早期的物联网是指依托射频识别技术的物流网络,随着技术和应用的发展,物联网的内涵已经发生了较大的变化。现阶段,物联网是指在物理世界的实体中部署具有一定感知能力、计算能力和执行能力的各种信息传感设备,通过网络设施实现信息传输、协同和处理,从而实现广域或大范围的人与物、物与物之间信息交换需求的互联。物联网依托多种信息获取技术,包括传感器、射频识别(RFID)、二维码、多媒体采集技术等。物联网的几个关键环节可以归纳为“感知、传输、处理”。
2、产业链剖析:共有四大层面
所谓产业链,是以生产相同或相近产品的企业集合所在产业为单位形成的价值链,是承担着不同的价值创造职能的相互联系的产业围绕核心产业,通过对信息流、物流、资金流的控制,在采购原材料、制成中间产品以及最终产品、通过销售网络把产品送到消费者手中的过程中形成的由供应商、制造商、分销商、零售商、最终用户构成的一个功能链结构模式。
从产业链条来看,物联网的产业链条由上而下可以分为感知层、传输层、平台层和应用层四个层级。
自2018年中美贸易摩擦以来,美国加大了对中国高新技术出口的限制,不断扩大实体清单,影响了中国一些科技主导型企业的发展,这从侧面警示了中国在全球供应链中地位的脆弱性。物联网通过传感器把物理世界与数字世界联系起来,实现物与物、物与人的泛在连接,实现对物品和过程的智能化感知、识别和管理。其中传感器作为数据采集的源头,已经成为各种应用能力所需的数据来源所在。目前中国国内也涌现出了一些传感器芯片重点生产企业,如:高德红外、西人马、士兰微、敏芯微电子、博通、全志科技、大唐微电子、复旦微电子等。
行业发展历程:处于市场验证期
物联网是通过射频识别(RFID)、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等
信息传感设备,按约定的协议,把任何物体与因特网连接起来,进行信息交换和通信,以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网发展历史悠久,可分为三个阶段:
行业政策背景:政策大力推进
根据最新发布的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》,在“十四五”期间,明确新基建,还要让5G用户普及率提高到56%。并且5次提到关于物联网的规划发展,除了划定数字经济的7大重点产业外,其余4次提到的场合均体现出对物联网发展重点的表述。
十四五规划中划定了7大数字经济重点产业,包括云计算、大数据、物联网、工业互联网、区块链、人工智能、虚拟现实和增强现实,这7大产业也将承担起数字经济核心产业增加值占GDP超过10%目标的重任。
产业发展现状
1、中国物联网连接数快速增长
全球物联网仍保持高速增长。物联网领域仍具备巨大的发展空间,根据GSMA发布的《The mobile economy
2020(2020年移动经济)》报告显示,2019年全球物联网总连接数达到120亿,预计到2025年,全球物联网总连接数规模将达到246亿,年复合增长率高达13%。我国物联网连接数全球占比高达30%,2019年我国的物联网连接数363亿。而根据2021年9月世界物联网大会上的数据,2020年末,我国物联网的数量已经达到453亿个,预计2025年能够超过80亿个。
2、应用层与平台层价值最高
从产业链价值分布看,应用层和平台层贡献最大的附加值,分别占到35%左右,传输连接层虽然重要,但产值规模较小;底层的感知层元器件由于种类众多,产业价值也较大,占到20%左右。
3、物联网应用者使用情况调研
微软发布的第三版《IoT Singal(物联网信号)》报告显示,2021年物联网的应用持续保持增长。91%的受访组织是物联网应用者。
物联网项目可分为四个阶段:学习、试验/概念验证、购买和使用。2021年,29%的物联网项目处于学习阶段;处于试验/概念验证阶段的项目比例仍保持不变,2020年和2021年均为25%;处于购买阶段的项目比例增加了1%,从2020年的21%增加到2021年的22%;处于使用阶段的项目在2020年和2021年保持稳定,均为25%。
4、中国物联网市场规模突破25万亿
目前,物联网已较为成熟地运用于安防监控、智能交通、智能电网、智能物流等。近几年来,在各地政府的大力推广扶持下,物联网产业逐步壮大。再加之近几年厂商对物联网这一概念的普及,民众对物联网的认知程度不断提高,使得我国物联网市场规模整体呈快速上升的趋势。2019年我国物联网市场规模约在176万亿元左右,2020年根据赛迪公布的数据,我国物联网市场规模约达到214万亿元左右。初步统计,2021年市场规模为263万亿元。预计未来三年,中国物联网市场规模仍将保持18%以上的增长速度。中国物联网市场投资前景巨大,发展迅速,在各行各业的应用不断深化,将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。
产业竞争格局
1、区域竞争:北京物联网相关项目最多
工信部共公开2批《物联网关键技术与平台创新类、集成创新与融合应用类项目公示名单》,结合2批的项目名单分析,目前中国物联网关键技术与平台创新类、集成创新与融合应用类项目主要集中在北京、浙江、广东和山东。
2、企业竞争:各个行业的企业在相关领域有所布局,以龙头企业间的竞争为主
物联网技术的应用是传统行业转型升级的根本,传统行业转型升级的方向以“数字化”和“智慧化”为主。根据物联网的应用领域来看,企业在各自行业的“数字化”和“智慧化”有所布局。
互联网周刊发布了2021物联网企业100强,榜单显示华为排名第一、海尔智家、海康威视位居第二和第三,小米集团、中兴通讯、大华股份、阿里云、联通数科物联网、科大讯飞、神州控股进入前十,依次排名第4-10名。
产业发展前景:物联网将继续保持高速增长
1、发展前景:市场规模不断扩大,产业物联网占比逐渐上升
物联网是中国新一代信息技术自主创新突破的重点方向,蕴含着巨大的创新空间,在芯片、传感器、近距离传输、海量数据处理以及综合集成、应用等领域,创新活动日趋活跃,创新要素不断积聚。物联网在各行各业的应用不断深化,将催生大量的新技术、新产品、新应用、新模式。中国以加快转变经济发展方式为主线,更加注重经济质量和人民生活水平的提高,采用包括物联网在内的新一代信息技术改造升级传统产业,提升传统产业的发展质量和效益,提高社会管理、公共服务和家居生活智能化水平。未来巨大的市场需求将为物联网带来难得的发展机遇和广阔的发展空间。综合多方面的情况分析,前瞻认为未来6年中国物联网的发展将保持高速增长,到2027年市场规模超过7万亿元。
根据信通院于2020年12月发布的《2020中国物联网白皮书》,2019年中国物联网连接数中产业物联网和消费者市场各占一半,预计到2025年,物联网连接数的大部分增长来自于产业市场,产业物联网的连接数将占到总体的61%。由此来看,未来产业物联网的市场发展潜力大于消费物联网。
2、发展趋势:重点城市带动周边城市发展,分工协作格局将进一步显现
国内物联网产业已初步形成环渤海、长三角、珠三角,以及中西部地区等四大区域集聚发展的总体产业空间格局。其中,长三角地区产业规模位列四大区域的首位。未来中国物联网产业空间演变将呈现出三大趋势:
更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国物联网行业细分市场需求与投资机会分析报告》。
31 加载IOT插件
插件已经成功加载:
32 建立IOT本地服务器
我们重新复习下MQTT物理模型:
1首先物联网肯定有一台服务器。不然那些要联网的设备把接收到的数据发给谁呢?服务器的作用就是接收数据,处理数据,分发数据
2多个联网的设备。它们的作用就是给服务器发送数据,或者接受服务器的数据。
本节实验,我们用我们的Kittenblock将本机电脑设置为IOT本机服务器,并且本机也作为一个联网的客户端,对服务器进行消息发送
为了方便学校上课场景(连接外网服务器不方便),我们可以直接通过Kittenblock后台建立起IOT本地服务器。
刚建立器IOT本机服务器,设备列表是空的,当然因为没有设备连接到本地服务器上
33 连接服务器
拖拽积木,设备的ID名称可以自由填写,这个名称是显示在服务器上的
更改完信息后,记得点击下积木块,才会执行这条指令
回到本地服务器的列表查看,可以看到设备CCFIVE已经连上上服务器了
34 订阅话题
设备已经与服务器成功连接后,我们需要进行话题订阅,话题的形式一般是“/”+英文,当然不用“/”也是OK的
回到本地服务器的列表查看,可以看到设备CCFIVE已经订阅了"/hello"的话题
35 话题广播与接收
因为我们现在只有一台设别,所以话题我们自己发送自己接收,我们写一个接收程序,让舞台的小喵说出来
话题发送与接收
现象结果:
36 多台电脑MQTT相互通讯
如果你的实验环境下有多台设备,不妨将多台设备都连接到同一个服务器上,例如下图电脑A、B、C都连接到1921680117上,然后对应向共同的话题推送消息,这时候其它设备如果也订阅了这个话题,它也会收到消息更新。
物联网的十大应用:智能家居、可穿戴、智慧城市、智能电网、工业互联网、连接车、联网医疗(数字医疗/远程医疗/远程医疗)、智能零售、智能供应链、智能农业。
智能家居
每当我们想到物联网系统时,最重要、最高效的应用就是智能家居,它在所有渠道中都是最高的物联网应用。寻找智能家居的人数每月增加约60000人。另一件有趣的事情是,物联网分析智能家居数据库包括256家公司和初创公司。现在,越来越多的公司积极参与智能家居以及该领域的类似应用。智能家居初创公司的预计资金额超过25亿美元,并以快速增长的速度增长。创业公司名单包括著名的创业公司名称,如AlertMe或Nest,以及一些跨国公司,如飞利浦、海尔或贝尔金。
可穿戴
就像智能家居一样,可穿戴设备仍然是潜在物联网的热门话题。每年,全球消费者都在等待最新的苹果智能手表的发布。除此之外,还有很多其他可穿戴设备可以让我们的生活变得轻松,比如索尼SmartB Trainer、LookSee手镯或Myo手势控制。
智慧城市
智慧城市,顾名思义,是一项重大创新,涵盖了从水分配和交通管理到废物管理和环境监测的各种各样的使用案例。它之所以如此受欢迎,是因为它试图消除城市居民的不适和问题。智能城市部门提供的物联网解决方案解决了各种与城市相关的问题,包括交通、减少空气和噪音污染,以及帮助城市更加安全。
智能电网
智能电网是物联网技术的另一个突出领域。智能电网基本上承诺以自动化方式提取有关消费者和电力供应商行为的信息,以提高配电的效率、经济性和可靠性。每月41000次的谷歌搜索证明了这一概念的流行。
工业互联网
考虑工业互联网的一种方式是查看发电、石油、天然气和医疗等行业中的连接机器和设备。它还利用了计划外停机和系统故障可能导致危及生命的情况。嵌入物联网的系统往往包括用于心脏监测的健身带或智能家用电器等设备。这些系统功能齐全,易于使用,但不可靠,因为如果发生停机,它们通常不会造成紧急情况。
连接车
互联汽车技术是一个由多个传感器、天线、嵌入式软件和技术组成的庞大而广泛的网络,有助于在复杂的世界中进行通信导航。它有责任以一致性、准确性和速度做出决策。它还必须是可靠的。当人类将方向盘和制动器的控制权交给目前正在高速公路上测试的自动驾驶车辆时,这些要求将变得更加关键。
联网医疗(数字医疗/远程医疗/远程医疗)
物联网在医疗保健领域有多种应用,从远程监控设备到先进技术,从智能传感器到设备集成。它有可能改善医生提供医疗服务的方式,并确保患者的安全和健康。医疗物联网可以让患者花更多时间与医生互动,从而提高患者参与度和满意度。从个人健身传感器到外科手术机器人,医疗领域的物联网带来了新的工具,这些工具采用了生态系统中的最新技术进行更新,有助于发展更好的医疗保健。物联网有助于医疗改革,并为患者和医疗专业人员提供口袋友好型解决方案。
智能零售
零售商已开始采用物联网解决方案,并在多个应用程序中使用物联网嵌入式系统,以改善商店运营、增加购买、减少盗窃、实现库存管理和增强消费者的购物体验。通过物联网,实体零售商可以更有力地与在线挑战者竞争。他们可以重新获得失去的市场份额,吸引消费者进入商店,从而使他们更容易在省钱的同时购买更多商品。
智能供应链
几年来,供应链已经变得越来越智能。提供解决问题的方案,例如在货物在路上或运输途中跟踪货物,或帮助供应商交换库存信息,是一些流行的产品。通过启用物联网的系统,包含嵌入式传感器的工厂设备可以传输有关不同参数的数据,如压力、温度和机器利用率。物联网系统还可以处理工作流程和更改设备设置以优化性能。
智能农业
智能农业在物联网应用中经常被忽视。然而,由于农业经营的数量通常是偏远的,而且农民从事的牲畜数量很大,所有这些都可以通过物联网进行监控,并可以彻底改变农民日常经营的方式。但是,这一想法尚未得到大规模关注。尽管如此,它仍然是不应低估的物联网应用之一。智能农业有可能成为一个重要的应用领域,特别是在农产品出口国。
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