當前，NB-IoT、5G、人工智能(AI)、云計算、大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、邊緣計算等一系列全新技術(shù)不斷地注入物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，共同推動了物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的大發(fā)展，創(chuàng)造著全新的商業(yè)模式和發(fā)展機遇。物聯(lián)網(wǎng)正成為經(jīng)濟數(shù)字化轉(zhuǎn)型和發(fā)展的新引擎，從傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)到工業(yè)制造，從車聯(lián)網(wǎng)到生活消費，物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用領(lǐng)域不斷拓展，新的應(yīng)用場景將不斷涌現(xiàn)。
據(jù)IDC統(tǒng)計報告顯示，目前全球有90億臺聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，預(yù)計到2020年，聯(lián)網(wǎng)且內(nèi)置傳感器的對象將達到300億。屆時將有1.1億臺互聯(lián)汽車，汽車內(nèi)嵌的傳感器達到55億個;預(yù)計將有16億互聯(lián)牲畜，農(nóng)業(yè)將爆發(fā)巨大能量;預(yù)計將有120萬新的互聯(lián)家居，市面上可穿戴設(shè)備數(shù)量將達到2.371億臺。物聯(lián)網(wǎng)正加速進入創(chuàng)新發(fā)展期，2018年或可迎來全面爆發(fā)。
跨界融合 生態(tài)智聯(lián)
物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等信息技術(shù)的發(fā)展，打破了傳統(tǒng)行業(yè)的界限，并在推動傳統(tǒng)如制造業(yè)創(chuàng)新主體、創(chuàng)新流程、創(chuàng)新模式的深刻變革。據(jù)兩化融合服務(wù)聯(lián)盟提供的數(shù)據(jù)顯示，2016年我國制造業(yè)企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)化指數(shù)為32.7，較2015年增長7.5%。其中子指標“企業(yè)互聯(lián)”增加5.2%，“組織創(chuàng)新”增長達到15%。制造業(yè)融合數(shù)字化取得初步的成效。
5G、云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)正帶動包括智能制造、車聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等方面的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用，并且重新定義了企業(yè)的價值鏈，創(chuàng)造出全新業(yè)務(wù)、新產(chǎn)品乃至新市場。物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用需求也開始轉(zhuǎn)戰(zhàn)工業(yè)、制造、消費等領(lǐng)域，包括整體交通出行、智能家居、醫(yī)療健康等。物聯(lián)網(wǎng)正加速進入“跨界融合、集成創(chuàng)新和規(guī)?；l(fā)展”新階段，與新型工業(yè)化、城鎮(zhèn)化、信息化、農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)深度交匯，鑒于物聯(lián)網(wǎng)龐大的市場前景，相信會有更多的產(chǎn)業(yè)鏈互相融合，最終形成跨界融合、繼承創(chuàng)新和規(guī)?；l(fā)展的生態(tài)智聯(lián)大格局。
邊緣計算
物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的大爆發(fā)，必然產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。據(jù)IDC統(tǒng)計，到2020年我國數(shù)據(jù)儲存量達到約39ZB，其中約30%的數(shù)據(jù)來自于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的接入。海量的數(shù)據(jù)為分析的準確性提供了保障，但同時，億萬的終端都必須與數(shù)據(jù)通信建立交互，不僅對網(wǎng)絡(luò)帶寬和存儲容量提出了苛刻的要求，也加大了云計算平臺的運行處理負擔，不僅會造成延遲，更有可能因為網(wǎng)絡(luò)或其他原因降低整個系統(tǒng)的可用性。
邊緣計算的核心在于可以實際完成系統(tǒng)接近端點而不是云端或數(shù)據(jù)中心的一些計算工作，它能夠有效的降低對帶寬的要求，能夠提供及時的響應(yīng)。其目的是最大限度地減少延遲、卡頓，避免系統(tǒng)崩潰。剛剛過去的雙11，天貓商城上銷售峰值已經(jīng)超過25億/秒，要支撐這樣大量的計算，云計算、邊緣計算平臺功不可沒。以中琛源旗下物聯(lián)云運營平臺為例，現(xiàn)階段，通過CMP&DMP連接管理平臺的接入，提供遠程設(shè)備生命周期管理、診斷、預(yù)警等服務(wù)，解決遠程開/停機、卡激活、卡續(xù)費、卡套餐變更、卡診斷等“云管端”實際問題。目前，中琛源云平臺正開發(fā)包括SDK綜合能力開發(fā)、第三方API接口、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)分析、邊緣計算平臺等應(yīng)用，未來用戶可輕松通過云服務(wù)及豐富的分析功能，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)從量變到質(zhì)變，從信息傳播到價值變現(xiàn)的轉(zhuǎn)變，提供數(shù)字經(jīng)濟持續(xù)創(chuàng)新發(fā)展。
深度學習
現(xiàn)階段，人工智能(AI)、深度學習等概念目前主要在圖像識別和語音語義識別方面有較多的落地成果，例如情感陪護、人臉識別、智能客服、無人駕駛、智能監(jiān)控等。但在物聯(lián)網(wǎng)其他場景應(yīng)用中，實際落地應(yīng)用案例較少。據(jù)全球?qū)＠麛?shù)據(jù)庫的一份報告顯示，全球人工智能專利中，語音識別專利占20.8%，機器人占32.5%，圖像識別9.0%，基本占據(jù)了60%的全球?qū)＠蓊~。
深度學習，是AI中的一種技術(shù)或思想，曾被MIT技術(shù)評論列為2013年十大突破性技術(shù)。它是一種機器自我學習的方法，與人們依靠邏輯推理所不同，它靠的是大數(shù)據(jù)和智能算法。以圍棋計算機AlphaGo為例，它之所以能夠接連取得勝利，正是依靠Google使用了數(shù)十萬盤圍棋高手之間對弈所獲取的深度學習功能。機器智能通過深度學習，從而將大數(shù)據(jù)挖掘問題轉(zhuǎn)化為可計算問題來處理，這才是從大數(shù)據(jù)量變到質(zhì)變的關(guān)鍵。未來在這兩項技術(shù)若能有更好的處理方式，將會極大促進行業(yè)大發(fā)展。
信息安全
2017年10月，雅虎宣布2013年黑客事件導(dǎo)致30億帳戶信息遭泄露。無獨有偶，Uber被曝出在2016年底曾遭到兩名黑客攻擊，全球有超過5700萬名用戶和司機的個人數(shù)據(jù)被曝光，涉及到姓名、電子郵件地址和電話號碼等信息，目前正面臨多國監(jiān)管機構(gòu)調(diào)查。
大數(shù)據(jù)時代，同樣的數(shù)據(jù)泄密事件也有很多，也帶來了重大的經(jīng)濟損失。2013年美國百貨連鎖商塔吉特數(shù)據(jù)丟失造成損失高達1.6億美元;2014年索尼數(shù)據(jù)丟失事件，直接造成經(jīng)濟損失達1億美元。2017年5月爆發(fā)的“勒索病毒”，導(dǎo)致全球100多個國家數(shù)十萬用戶中招，企業(yè)、學校、醫(yī)療、電力、能源、銀行、交通等多個行業(yè)均遭受不同程度的影響，損失不可估量。除依靠法律手段之外，物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的企業(yè)迫切需要建立物聯(lián)網(wǎng)安全架構(gòu)體系，防患于未然。
同時，由于大數(shù)據(jù)具有多維度和全面性的特征，可以從很多看似支離破碎的信息中完全復(fù)原一個人，并且了解其生活細節(jié)。大多數(shù)人以為憑借現(xiàn)有的技術(shù)完全復(fù)原為時尚早，但事實上早在2013年左右，美國零售公司塔吉特就通過顧客數(shù)據(jù)判斷出少女懷孕事件。在利用大數(shù)據(jù)方面，個人用戶相比商家永遠是弱勢群體，因此用戶建立對隱私的認知，和企業(yè)對用戶隱私數(shù)據(jù)的保護開始逐步形成趨勢，值得在2018年重點關(guān)注。
轉(zhuǎn)型的最終目的 -提質(zhì)降本增效
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