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3S Market 傳遞 智慧應用與價值的商業資訊
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2017年10月18日 星期三
‧ 2017\10\18\3S Market Daily 智慧產業新聞
3S Market deliver Smart and Valuable information for Business
．解讀 2017 對岸物聯網產業鏈八大環節
Growing the IOT ecosystem
物聯網產業鏈構成
物聯網產業鏈包含晶片提供商、感測器供應商、無線模組(含天線)廠商、網路服務商、平台服務商、系統及軟體開發商、智慧硬體廠商、系統整合，及應用服務提供商八大環節。
物聯網產業鏈
(1)晶片提供商：物聯網的大腦
低功耗、高可靠性的半導體晶片，是物聯網幾乎所有環節都必不可少的關鍵組件之一。依據晶片功能的不同，物聯網產業中所需晶片既包括整合在感測器、無線模組中實現特定功能的晶片，也包括嵌入在終端裝置中提供 「大腦」功能的嵌入式微處理器。傳統的國際半導體巨頭，如ARM、英特爾、高通、飛思卡爾等；對岸中國主要廠商包括：華為海思、展訊、北京君正、華天科技等。
(2)感測器供應商：塑造物聯網的五官
感測器本質是一種檢測裝置，是用於採集各類資訊，並轉換為特定訊號的零組件，可以採集身份標識、壓力、溫度、溼度、光線、聲音、氣味等資訊。
常用的感測器可分為物理類感測器、化學類感測器、生物類感測器三大類。感測器行業目前主要由美國、日本、德國的幾家龍頭公司主導，而中國感測器市場中具有代表性的企業有漢威電子、歌爾股份、高德紅外、耐威科技、華工科技、遠望谷等。
(3)無線模組廠商：實現聯網和定位的關鍵
無線模組可以分為通訊模組和定位模組兩大類。常見的區域網技術有WiFi、藍芽、ZigBee等，常見的廣域網技術主要有工作於授權頻段的2/3/4G、NB-IoT和非授權頻段的LoRa、SigFox、等技術，不同的通訊對應不同的通訊模組。
目前，在無線模組方面，國際企業仍佔據主導地位，包括Telit、Sierra Wireless等。中國廠商也比較成熟，能夠提供完整的產品及解決方案，包括華為、中興通訊、環旭電子、移遠通訊、芯訊通、中移物聯網公司等。
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(4)網路服務商：掌控物聯網的通道
網路服務商，是目前物聯網產業鏈中最成熟的環節。物聯網的網路是指各種通訊網與網際網路形成的融合網路，包括蜂窩網、局域自組網、專網等，因此涉及到通訊裝置、通訊網路、SIM製造等。
物聯網很大程度上，可以複用現有的電信商網路，如有線寬頻網、2/3/4G行動網路等，是目前物聯網發展的重要推動者。因此這個環節將聚焦電信商，和與之緊密相關的SIM卡製造商。
(5)平臺服務商：完善物聯網的有效管理
物聯網平臺作為裝置匯聚、應用服務、資料分析的重要環節，既要向下實現對終端的「管、控、營」，還要向上為應用開發、服務，及系統整合提供PaaS服務。
根據平台功能的不同，可分為裝置管理平台、連線管理平台和應用開發平台三種型別。國際平台層廠商有Jasper、Wylessy等。中國的物聯網平台企業主要存在三類廠商，一是三大電信商，其主要從搭建連線理平台方面入手；二是BAT、京東等網際網路廠商，其利用各自的傳統優勢，主要搭建裝置管理和應用開發平台；三是在各自細分領域的平台廠商，如宜通世紀、和而泰、上海慶科。
(6)系統及軟體開發商：打造物聯網的動脈
物聯網的系統及軟體，一般包括作業系統、應用軟體等，可以讓物聯網裝置有效執行。其中，作業系統(OS)是管理和控制物聯網硬體和軟體資源的程式，是最基本的系統軟體。
其它應用軟體都在作業系統的支援下，才能正常執行。目前，釋出物聯網作業系統的主要是一些IT廠商，如谷歌、微軟、蘋果、華為、阿里等。應用軟體開發主要集中在車聯網、智慧家居、終端安全等通用性較強的領域，如盛路通訊、海爾、啟明星辰等。
(7)智慧硬體廠商：提供物聯網的終端承載
智慧硬體是指整合了感測器件和通訊功能，可接入物聯網並實現特定功能或服務的裝置。按照面向的購買客戶來劃分，可分為B2B和B2C類。
B2B類包括表計類，如智慧水錶、智慧燃氣表、智慧電錶、工業監控檢測儀表等，車載前裝類，工業裝置及公共服務監測裝置等；b2C類主要指消費電子，如可穿戴裝置、智慧家居等。終端生產企業相對集中的2B類廠商有三川智慧、新天科技、漢威電子。
(8)系統整合及應用服務提供商：物聯網應用落地的實施者
系統整合是根據，一個複雜的資訊系統或子系統的要求，把多種產品和技術驗明，並接入一個完整的解決方案的過程。
目前主流的系統整合做法，有裝置系統整合和應用系統整合兩大類。面對物聯網的複雜應用環境，和眾多不同領域的裝置，系統整合商可以幫助客戶解決各類裝置、子系統間的介面、協議、系統平台、應用軟體等與子系統、建築環境、施工配合、組織管理和人員配備相關的問題，確保客戶得到最合適的解決方案。目前中國相關的系統整合及應用服務提供商包括華為、中興、遠望谷、漢威電子等。
物聯網產業區域分佈
從空間分佈來看，中國已初步形成分別以北京-天津、上海-無錫、深圳-廣州、重慶-成都為核心的環渤海、長三角、珠三角和中西部地區四大區域集聚發展的物聯網產業空間格局。各產業集聚區相互獨立、各有特色。
以北京-天津為核心的環渤海地區，是中國物聯網產業重要的研發、設計、裝置製造及系統整合基地。該地區關鍵支撐技術研發實力強勁、感知節點產業化應用與普及程度較高、網路傳輸方式多樣化、綜合化平台建設迅速、物聯網應用廣泛，並已基本形成較為完善的物聯網產業發展體系架構。
以上海-無錫為核心的長三角地區是中國物聯網技術和應用的起源地，在發展物聯網產業領域，擁有得天獨厚的先發優勢。憑藉電子資訊產業深厚的產業基礎，長三角地區物聯網產業發展主要定位於產業鏈高階環節，從物聯網軟硬體核心產品，和技術兩個核心環節入手，實施標準與專利策略，形成該中國全國物聯網產業核心與龍頭企業的集聚。
以深圳-廣州為核心的珠三角地區是中國電子整機的重要生產基地。
在物聯網產業發展上，珠三角地區圍繞物聯網裝置製造、軟體及系統整合、網路服務，以及應用示範領域，重點進行核心關鍵技術突破與創新能力建設、著眼於物聯網基礎設施建設、城市管理資訊化水平提升，以及農村資訊科技應用等方面。
以重慶-成都為核心的中西部地區，物聯網產業發展迅速，各重點省市紛紛結合自身優勢，佈局物聯網產業，搶佔市場先機。湖北、四川、陝西、重慶、雲南等中西部重點省市依託其在科研教育和人力資源方面的優勢，以及RFID、晶片設計、感測傳動、自動控制、網路通訊與處理、軟體及資訊服務等領域較好的產業基礎，構建物聯網完整產業鏈條和產業體系，重點培育物聯網龍頭企業，大力推廣物聯網應用示範工程。
中國物聯網產業聚集分佈圖
物聯網產業各環節分佈
中國部分地區依託經濟環境優良、地方財力雄厚、配套產業基礎和設施完善等條件，建設了一大批物聯網示範專案，帶動了相關技術和產品的大範圍社會應用，為物聯網的推廣與普及提供了良好的氛圍。總體來看，產業基礎較好的地區，分別在感知層、網路層、平台層、應用層四個層面確定各自的優勢領域。
北京科研實力首屈一指，物聯網技術研發及標準化優勢明顯，擁有中星微電子、大唐電信、清華同方、穩捷網路、時代凌宇等業務領域，涉及物聯網體系各架構層的物聯網企業，在核心晶片研發、關鍵零組件及模組製造、整機生產、系統整合、軟體設計，以及工程服務等領域，已經形成較為完整產業鏈。
無錫的感測產業實力強大，擁有較強的城市綜合實力和良好的產業基礎，積體電路、軟體和服務外包等產業在其全國城市中名列前茅。無錫規劃重點加強感知、傳輸、處理、共性技術創新;採取引進、合作、培育等方式，建立健全物聯網技術創新和產業發展所需的各級各類服務平台。
上海產業技術基礎雄厚，是中國物聯網技術和應用的主要發源地之一。上海市將先進感測器、核心控制晶片、短距離無線通訊技術、組網和協同處理、系統整合和開放性平台技術、海量資料管理和挖掘等物聯網技術，作為物聯網產業中重點發展的領域。
深圳是中國電子資訊產業國際化的領軍城市，電子資訊產業鏈生態完善，企業創新能力強勁。深圳市在物聯網技術方面形成了自身獨特的優勢，在資訊通訊、感測技術、射頻辨識等產業鏈環節，擁有先進的技術和解決方案。
深圳計劃著力加強物聯閘道器鍵技術攻關和應用；建設物聯網感測資訊網路平台、物聯資訊交換平台和應用資源共享服務平台；加大城市物聯網感測網路建設與整合力度；增強物聯網在工業領域的應用。
除以上地區，其餘眾多地區也將物聯網產業發展規劃為當地重點發展產業，RFID與感測器、物聯網裝置、相關軟體，以及系統整合與應用等，幾大物聯網產業環節的分佈，已經呈現相對集中的態勢。
隨著未來中國物聯網產業規模的不斷壯大，以及應用領域的不斷拓展，產業鏈之間的分工與整合也將隨之進行，區域之間的分工協作格局也將進一步顯現。
中國各地區物聯網產業優勢行業概覽
中國正處於物聯網快速發展時期，產業規模將突破萬億，產業鏈基本完善。各區域產業集聚各有特色，在晶片製造、讀寫器製造、標籤成品製造、系統整合、網路提供與服務和應用示範等環節發展各有側重，產業領域和公共服務保持協調發展。
在活躍的「大眾創業、萬眾創新」的戰略驅動下，新三板企業達到267家。
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| 新三板物聯網企業數量分佈情況 |
．AI 等於深度學習？關於 AI 你不知道的六個謊言
How smart is today's artificial intelligence?
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RFID世界網 劍鋒
題圖來自：視覺中國
1994年中國就開通了網際網路，但網際網路真正進入尋常百姓家，並開始飛躍式的發展，是在1997年，那一年，稱得上是中國網際網路元年。
2011年中國手機使用者超9.5億，3G使用者超過3億， 7月，中國超過英國成為全球第二大應用市場，市佔達5.4%，2011年是中國手機行動網際網路元年。
2013年行動遊戲元年，2014年O2O元年，2015年的孵化器元年，2016年的VR元年，2017年的AI元年。
每一個元年好像都是創業者的聖誕節，當創業者迷茫的時候，他們有了方向，有了激情，有了動力。期待裝有滿滿鈔票的聖誕節老人潛入創業者的房間，給他的襪子塞滿鈔票。
每一個元年好像都是投資人的春節，當投資人苦惱的時候，他們有了錢，有了行業資源，有了人才，但是他們還是不知道今年春節聯歡晚會誰會紅，誰會火。然後索性就丟擲了我要包場，每個節目我都有人。
但是每一個「元年」好像創業者都在掉隊，我不知道我能做什麼，我不知道我該做什麼，我不瞭解行業變了，我只知道元年來了，投資人也來了。我的方向是媒體說的方向，我的管理是投資人教的管理，我的技術是國際扒的開源技術。
但是每一個「元年」好像投資人都在掉坑，你懂行動遊戲，不懂，你瞭解VR，不瞭解。但是我有錢，我想投誰就投誰。創業者那麼多，我就不信砸不出一個金蛋。我投不是因為你的團隊好，主要是因為還有KPI。
2017年中國的AI元年，創業者像瘋了一樣，開始扎堆人工智慧。每一個創業者都必須用人工智慧，才能彰顯自己的能力與實力。但是在眾多的人工智慧團隊中，真正擁有人工智慧能力的團隊少之又少。
下面劍鋒將根據個人主觀給大家分享一下，關於AI的六大謊言：
第一個謊言：投資人來了
(來源於億歐網AI報告)
2012-2017年間，中國AI投資市場共有570家投資機構參與投資，其中僅投資過一家AI企業的機構共有391家，佔到總數的68.6%；剩餘的179家企業中，投資頻數2-4次的機構共137家，其餘僅有42家機構投資過大於4家AI企業。由此可見，中國AI投資市場中，真正專注於AI投資的機構僅佔少數。
以AI企業的投資頻數作為評價標準，中國AI投資市場中排名前十位的投資機構。其中，真格基金、創新工場和紅杉資本中國位列前三。眾多的投資人也給出自己的觀點，雖然都是看好長期發展，但是對於短期內，人工智慧的發展，投資人出現了分歧。
同時根據盛世方舟(注：中國最大的股權母基金管理機構)，觸及到的一手資料，自2016年下半年至今，前來募資的基金當中，投資領域包含「人工智慧」的基金數量佔比約為10%；包含「智慧/AI/大數據/雲端計算」的基金數量佔比約為24%。相比之下，覆蓋文化娛樂領域的基金佔比約為19%，覆蓋醫療領域的基金佔比約為27%，覆蓋消費領域的基金佔比約為22%。
劍鋒認為人工智慧雖然在資本的行業中呼聲很高，但是真正投資人工智慧的機構，還是相對比較少數，主要是很多投資人對於人工智慧的行業理解，還處在迷茫與認識階段，對投資標的的要求比其他行業都要高。
以團隊背景為例，投資人要求有海外知名院校畢業，並在人工智慧領域從業多年，團隊以著名技術公司核心技術骨幹為重點。對於這樣的要求很多團隊都只能望塵莫及。
第二個謊言：AI+行業或行業+AI
(來源於億歐網)
從「網際網路+」走向「AI+」，隨著科技行業技術的不斷進步，每一個新的技術或者新的應用都被巨集偉的媒體及有錢的投資人冠名「XXX+」。沒有如果「+」感覺這個市場就不夠大，不夠規模，不夠吸引廣大的投資人及創業者。
根據億歐網統計的投資機構行業分佈，處在前三基本是企業服務、汽車交通、金融領域，如果說AI+已經滲透到各行各業，以網際網路公司為例，他們的公司都應該是某某人工智慧科技有限公司，我是人工智慧，我為人工智慧代言。
現在的人工智慧基本還處在一個起步的階段，目前所謂的AI+行業，或者行業+AI處在一個概念階段。有人會反駁劍鋒說，你看人臉辨識不就是AI+行業，如果你身在成都，可以去東站體驗體驗，所謂的人臉辨識安檢系統。
劍鋒認為一個技術的興起，並不能改變世界或者重造行業，就如同網際網路沒有打垮傳統行業，AI還沒有統領人類。技術與行業中間還是隔著一道深深的鴻溝，如果要拉近他們的距離，不是技術可以解決，也不是行業可以解決。只有在行業與技術融合才能解決。那些鼓吹AI+或行業+AI，就如同當年的O2O一樣，O2O號令天下行業，最終屍痕遍野。
第三個謊言：AI等於深度學習
有行業人士指出，許多初創公司以及產品都打上了人工智慧領域的標籤，就像流行用語一樣，但是真正使用了深度學習的卻很少。大多數人忽視了一個事實，深度學習只佔了機器學習領域的1%，而機器學習又只是人工智慧領域的1%。剩下的99%都是大多數任務已經在實際使用的，一個「深度學習領域專家」，並不是一個「人工智慧專家」。
2016年谷歌圍棋人工智慧AlphaGo，戰勝李世石成為全球新聞熱點，不管是生在科技圈還是非網際網路圈，人工智慧一躍成為了全球各個國家的焦點。
當阿爾法狗火了，人工智慧的股票漲了。但是有行業人士提出阿爾法狗為什麼能贏的時候，行業內的各類磚家及科學家，給出的答案是資料與演算法。
2016年很多做大數據分析的初創公司，開始冠名自己是人工智慧公司，我有數據，我有演算法，我有未來極大的商業價值。但是如今的人工智慧公司，就如同2015年大數據公司一樣，只要你有你家的兩三年賬本，你就可以成為大數據公司。
2017年只要你家的賬本能夠算清楚賬，而且有一套算賬的公式。你就可以是人工智慧公司。對於這樣的評判標準，往往有顯的可笑與無奈。
AI是什麼?作為一名科技追風者。從2015年開始就一直在找尋答案。AI是大數據分析嗎?好像資料只是它的一部分，AI是深度學習嗎?人工智慧相比深度學習是更寬泛的概念，而深度學習，是AI中的一種技術或思想。
劍鋒認為AI更多是科學的一個分支，它是一個廣泛的概念。如果非要找一個學科來形容它，我覺得最合適的就是腦科學。就如何人類不斷在仿生動物，人工智慧不斷在仿生人腦。
腦科學的主要研究方向認知，神經科學的最終目的是在於闡明人類大腦的結構與功能，以及人類行為與心理活動的物質基礎，在各個層次上闡明其機制，增進人類神經活動的效率，提高對神經系統疾患的預防、診斷、治療服務水準。人工智慧主要研究方向，讓電腦具有與人類結構與功能，以及幫助人類更加智慧的處理事宜。
在人類腦科學與人工智慧的研究，他們一個圍繞的是細胞神經，一個圍繞的是網路神經。一個是讓人類的大腦更加的聰明，一個是讓機器的運算更加的智慧。如果說人工智慧要得到極大的進步，我更傾向於如何與腦科學更好的結合。
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第四個謊言：AI威脅論
2014年特斯拉CEO馬斯克在麻省理工學院的一次公開訪談中，發表對人工智慧的看法時表示，「我認為我們應當格外警惕人工智慧。如果讓我說人類當下面臨最大的威脅是什麼，我覺得是人工智慧無疑」。
同一年物理學家斯蒂芬·霍金就曾語出驚人，表示人工智慧發展到目前的初步階段已證明非常有用，但他擔心的是，「人工智慧可能自行啟動，以不斷加快的速度重新設計自己。而人類侷限於緩慢的生物進化過程，根本無法競爭，最終將被超越」，因此他認為，「徹底開發人工智慧可能導致人類滅亡」。
人類簡史的作者尤瓦爾·赫拉利曾在公開演講中提到，人類的恐懼來自未知和不可控。雖然人類智慧發展至今，已經掌控了自然界的很多東西，包括如何對抗自然災害，掌控生物界的命運等，但人類最不可控的東西始終讓人類恐懼，比如死亡。
未知與不可控成為行業內大佬激辯的觀點，有樂觀派表示人類一直在探索未知，所以人類才能如此的進步，有悲傷派表示一切的不可控將是世界末日。
對於以上大佬的觀點，劍鋒認為技術是純粹的，只是人類是私慾的和無知的。例如在封建王朝時期天狗食月是譽為神仙對百姓的一種懲罰，故而形容成為天下末日。但是今天的科學表明月食是一種特殊的天文現象。
第五個謊言：遠離網際網路，擁抱AI
有行業人士指出，「以PC來說，全球PC出貨量連續5年下滑。大家知道對面那個中國最後出現的一個PC網際網路獨角獸是誰嗎?是知乎，大概是2011年初推出，這麼多年過去，再也沒有PC網際網路的獨角獸出現。
做個類比，我們知道2015年移動網際網路的滲透率和競爭程度和2011年的PC網際網路類似，以此類推，2015年以後再做移動APP，也很難出獨角獸了。所以網際網路的流量紅利已經消失。」
對於這位行業人士的觀點，劍鋒在這裡不做過多的評述，只是以資料和市場來告訴大家，網際網路及行動網際網路的紅利，真的已經消失了嗎?在中國還沒有高舉網際網路+的時候，網際網路只是解決的是資訊不對稱的問題，電商被譽為最成功的案例。
根據阿里研究院釋出的《創新飛躍的五年：10大關鍵詞解讀中國網際網路》報告指出，截止2016年底，中國網際網路使用者高達7.1億人，全球排名第一，幾乎是第二、三名印度和美國之和。中國網際網路相關GDP佔比高達6.9%，居世界第二位;如果去除資訊通訊裝置出口等製造業相關行業，中國網際網路相關GDP佔比為6.4%，居世界第一。
網際網路經濟有沒有可能進一步提升呢?古曰：三百六十行，行行出狀元。那今天的網際網路是否已經把三百六十行包圍了，以電商為例中國的電商主要還是在一二三線城市，對於廣袤的四五六線還有待挖掘;以遊戲為例，王者榮耀拉動了新的消費群體(女人與小學生)，對於還有消費能力的其他的群體還有待挖掘;以B2B為例，找鋼網豎起了垂直行業的市場，那水產，礦產等等垂直行業的市場還有待挖掘；以短視訊為例，快手圈起來三低人群，那三高人群市場還有待挖掘。
對於一直生在一線市場，長在一線市場的網際網路小兵而言，網際網路及移動網際網路的機會還遠遠沒有被挖掘出來，只是那些投資人站得太高，創業者望的太遠。
還有就是擁抱AI，我一直挺鬱悶的是AI還處於技術發展期，就開始談論行業應用期。多少感覺有點像前幾年的VR，硬體不過關，軟體體驗差。然後就開始鼓吹VR+將改變世界，統領行業。
第六個謊言：不能說的AI祕密
人工智慧火了，創業者有了方向，投資人錢來了。但是這個市場好像遠沒有那麼簡單。
創新工場的李開復老師說過，人工智慧將為人類社會的未來帶來顛覆性的改變，而人工智慧時代前進的最重要推動者就是AI科學家，AI創業時代需要AI科學家。
如果你的團隊裡面只有程式猿、產品經理，可能還需要再努力找找行業科學家。因為這個行業對於人才的要求及技術的基礎都比較高。