云服務(wù)釋放物聯(lián)網(wǎng)潛力,巨頭出擊產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)新風(fēng)

以NB-IoT和LoRa為核心的低功耗廣域網(wǎng)無(wú)線(xiàn)連接規模日益擴大，且5G也開(kāi)啟沖刺階段，大連接將掀起新一輪信息科技變革，一個(gè)萬(wàn)物互聯(lián)的時(shí)代伴隨通信技術(shù)發(fā)展即將到來(lái)，只是，萬(wàn)物互聯(lián)最終透過(guò)云端實(shí)現跨行業(yè)和跨設備互聯(lián)互通，各種設備所收集到的數據經(jīng)過(guò)“云”上處理，并利用這些數據將會(huì )催生眾多新商業(yè)模式。

物聯(lián)網(wǎng)價(jià)值在于數據挖掘

萬(wàn)物互聯(lián)在于通信技術(shù)發(fā)展，而萬(wàn)物智能在于數據處理，使得各種設備具有感知能力，云端作為數據集散中心，并利用AI技術(shù)，使得萬(wàn)物智能得以實(shí)現。

物聯(lián)網(wǎng)核心在于數據的收集和處理，數以萬(wàn)億計的傳感器被嵌入到各個(gè)角落，所收集數據經(jīng)AI技術(shù)進(jìn)行智能分析，正是這個(gè)小小傳感器，則驅動(dòng)著(zhù)社會(huì )數字化變革，企業(yè)有能力獲取無(wú)限數據，并從中洞察實(shí)現快速創(chuàng )新，驅動(dòng)產(chǎn)業(yè)轉型升級，基于海量數據，地區甚至可以洞悉未來(lái)商業(yè)經(jīng)濟。

各種智能設備和傳感器聯(lián)網(wǎng)后，所產(chǎn)生數據并將厘清，挖掘其價(jià)值，從而激發(fā)物聯(lián)網(wǎng)潛力。而云服務(wù)商則打通了云、端、邊，并通過(guò)AI能力助力物聯(lián)網(wǎng)應用落地，至此，各巨頭積極布局，不僅有亞馬遜、微軟和谷歌等國際巨頭，包括BAT今年紛紛調整戰略，提升云服務(wù)戰略，向物聯(lián)網(wǎng)延伸，以此搶奪這條全新賽道。

在此之前，物聯(lián)網(wǎng)并沒(méi)有得到大規模部署，物聯(lián)網(wǎng)高級顧問(wèn)楊劍勇支持，受制于傳感器的部署，跨品牌、跨平臺和跨設備之間互通限制，以及物聯(lián)網(wǎng)設備碎片化等諸多因素，但一線(xiàn)科技巨頭進(jìn)入，并伴隨傳感器部署規模日益擴大，以及無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)迅猛發(fā)展，經(jīng)過(guò)云端把人、機器和數據連接起來(lái)，且能為物聯(lián)網(wǎng)所產(chǎn)生的海量數據提供強大的計算處理的平臺，是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展關(guān)鍵所在。

至此，巨頭的云服務(wù)面向各行業(yè)物聯(lián)網(wǎng)云平臺應運而生，繼而激活數據價(jià)值，以豐富的應用來(lái)?yè)寠Z主導權，對于他們來(lái)說(shuō)，豐富的物聯(lián)網(wǎng)應用是爭奪市場(chǎng)核心，在其平臺比拼的是應用能力，覆蓋工業(yè)、交通、教育和金融等豐富的應用，這將是爭奪物聯(lián)網(wǎng)這一張船票的核心。

物聯(lián)網(wǎng)應用蘊藏萬(wàn)億美元市場(chǎng)

物聯(lián)網(wǎng)不斷推進(jìn)和部署規模日益擴大，數以百億設備接入網(wǎng)絡(luò )，其經(jīng)濟價(jià)值超10萬(wàn)億美元，各種設備利用傳感器收集數據，一部分在邊緣側處理，并結合云端大腦，使得設備具有感知能力，僅在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域就能激發(fā)高達7000億市場(chǎng)規模。制造業(yè)在部署各種傳感器后，與云平臺結合，并利用人工智能技術(shù)對數據分析，賦予工業(yè)企業(yè)依據數據具有洞察力，把制造業(yè)推向數字制造轉型。

（一）微軟

GE在微軟Azure云平臺上標準化其Predix解決方案，將Predix產(chǎn)品組合與Azure的本地云功能，包括Azure物聯(lián)網(wǎng)和Azure數據與分析，進(jìn)行深度整合。在農業(yè)應用方向，布勒集團作為一家食品加工系統企業(yè)，將人工智能、智能云以及物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結合，提高玉米產(chǎn)量，同時(shí)最大限度地減少谷物地毒害污染。

微軟以云、邊緣智能和人工智能構件生態(tài)，并已經(jīng)廣泛應用智能硬件和工業(yè)制造等各行各業(yè)，Azure IoT等服務(wù)幫助制造商實(shí)施工業(yè)4.0，包括ABB和西門(mén)子等工業(yè)巨擘都在利用微軟Azure開(kāi)發(fā)自己的物聯(lián)網(wǎng)平臺。

（二）騰訊

騰訊云和三一重工打造的工業(yè)數據根云平臺，三一重工連接了全區超過(guò)30萬(wàn)臺重型機械設備，能夠實(shí)時(shí)采集近1萬(wàn)個(gè)運行參數，共積累1000多億條工程機械工業(yè)大數據，實(shí)現了全球范圍內工程設備2小時(shí)到場(chǎng)，24小時(shí)內完工的服務(wù)承諾，大大提升了運營(yíng)的效率，堪稱(chēng)工業(yè)智慧生態(tài)中的典范。

騰訊云在華星光電應用場(chǎng)景中，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)平臺采集數據，利用騰訊優(yōu)圖AI圖像檢測技術(shù)，系統可以7*24小時(shí)不間斷進(jìn)行質(zhì)檢工作，準確率達到了90%以上，遠遠超過(guò)人的水平，整個(gè)生產(chǎn)周期縮短了近40%。

產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)最初的營(yíng)收機會(huì )還是來(lái)自云業(yè)務(wù)，騰訊的云服務(wù)增長(cháng)非?？?，市場(chǎng)份額一直不斷提高，并強調，云業(yè)務(wù)的本質(zhì)決定了需要大量的投入，包括數據中心和服務(wù)器方面的支出，這樣才有來(lái)自云服務(wù)的經(jīng)常性收入。這是騰訊總裁劉熾平在此前第三季度季報后高管電話(huà)電話(huà)會(huì )議上的講話(huà)。

特別今年新成立云與智慧產(chǎn)業(yè)事業(yè)群后，騰訊積極擁抱產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)，通過(guò)整合自身技術(shù)和生態(tài)資源，騰訊云正構筑全鏈路的開(kāi)發(fā)者服務(wù)體系，幫助人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、小程序、云原生領(lǐng)域開(kāi)發(fā)者快速成長(cháng)，并促進(jìn)各行業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)深度融合，助推產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)升級。

（三）百度

百度以ABC＋IoT＋智能邊緣促進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)在各垂直領(lǐng)域展開(kāi)大規模應用，百度云質(zhì)檢云解決方案幫助寶鋼建立從連接采集、存儲計算到理解決策的感知認知平臺，并展示了鋼包內襯熔損識別的應用。還有寶鋼技術(shù)和百度共同打造“智能鋼包”應用，通過(guò)為鋼包部署傳感器，實(shí)時(shí)監控鋼包狀態(tài)，并結合ABC能力打造智能調度的鋼包管理系統，降低50%鋼包烘烤能耗，平均降低出鋼溫度10℃，可以節約能源成本70億元，大約可以節約150億元。

百度在物聯(lián)網(wǎng)應用中能大放異彩，得益于2010年開(kāi)始積極探索發(fā)展AI技術(shù)，應用開(kāi)始在多個(gè)領(lǐng)域開(kāi)花結果，并以百度云為平臺把AI能力分享給社會(huì )，從農業(yè)到工業(yè)，從家庭到汽車(chē)，以及翻譯、圖像識別和信息流等產(chǎn)品和服務(wù)，百度AI商業(yè)落地走在行業(yè)前列。在百度看來(lái)，人工智能將推動(dòng)全社會(huì )新一輪產(chǎn)業(yè)變革，“云”巔之上的企業(yè)正向著(zhù)智能化、AI化升級。

（四）阿里

阿里云在制造業(yè)也有不少案例，通過(guò)云＋AI IoT能力先后為協(xié)鑫集成、天合光能和徐工集團等大型制造企業(yè)提供服務(wù)?；诎⒗镌瓶梢暂p松安全地將設備連接至云，從邊緣設備到云端，從各種設備上收集數據、分析數據，幫助制造業(yè)提高運營(yíng)效率，如協(xié)鑫光伏切片生產(chǎn)車(chē)間，生產(chǎn)良品率已經(jīng)提升1個(gè)百分點(diǎn)，每年可節省上億元的生產(chǎn)成本。

最后

全球工業(yè)4.0和智能制造如火如荼進(jìn)行中，這制造業(yè)升級大趨勢下，越來(lái)越多的制造商開(kāi)始評估并加大部署物聯(lián)網(wǎng)，不僅西門(mén)子和通用電氣等工業(yè)巨擘，包括科技企業(yè)也積極涌入，出擊這個(gè)新風(fēng)口，紛紛推出打通數據的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)云平臺，透過(guò)云端連接設備、服務(wù)和數據，并經(jīng)AI技術(shù)處理，可以實(shí)時(shí)監測工廠(chǎng)運轉狀態(tài)，自主檢測生產(chǎn)線(xiàn)上機械異常，以數字化來(lái)提升工廠(chǎng)生產(chǎn)率和產(chǎn)品合格率，推動(dòng)制造業(yè)向數字化轉型。

作者系物聯(lián)網(wǎng)高級顧問(wèn)楊劍勇，網(wǎng)易最佳簽約作者，致力于深度解讀IoT和AI等前沿科技，基于對未來(lái)物聯(lián)網(wǎng)洞察和對趨勢判斷，其觀(guān)點(diǎn)被眾多權威媒體和知名企業(yè)引用。

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