3S Market deliver Smart and Valuable information for Business
3S Market 傳遞 智慧應用與價值的商業資訊
前瞻基礎建設計畫—綠能建設
| ||||||||||||||||||
2018年9月10日 星期一
．瓜分物聯網晶片半導體市場 機會在這五大行業
TOP 5 IOT Projects of 2018
來源：智东西 作者：十四
半導體產業滲透了我們生活中的各個方面，從鬧鐘、微波爐到手機、筆電。而現在，物聯網技術正在為全球半導體市場，提供創新與成長的新機遇。
目前，半導體企業正面臨一個關鍵的岔路口：產品性能幾近峰值，高競爭和不斷的產業轉移，使得利潤空間不斷壓縮，而顛覆性技術，正在重塑價值分配。
挑戰之下必有機遇，市場前景確定且極其龐大的物聯網技術正在成為半導體企業保障營收增長的重要解決方案。
本期我們推薦來自德勤的全球半導體產業物聯網化報告，分析市場壓力之下工業半導體、汽車半導體、智慧城市半導體、醫療健康半導體，和消費半導體市場的物聯網解決方案。
半導體企業的物聯網策略
物聯網技術有望給增力疲軟的半導體產業，實現降本增效；同時，源自設備和傳感器的數據，有望帶來跨行業的附加價值，幫助企業洞察新模式，更快更準確的發現問題，提高產量。在醫療保健和汽車產業，這就意味著拯救生命。
根據Gartner的分析，基於物聯網的半導體市場(IoT semiconductor)，將在2020年擴張至340億美元規模；與此同時，物聯網電子解決方案上面的開支(參考現有市場)，將轉化為5720億美元的機會(剖除設備銷售)。
當然，半導體企業的市場機會，必須配套針對自家產品的市場策略，他們不能再簡單的把自己當成組件供應商，而應該站在更為全局的生態鏈視角，瞭解整個物聯網的堆棧要求，尋求價值定位。
簡單的說，物聯網時代半導體企業，在堆棧中的價值定位，可分為四個關鍵環節：傳感(Sense)、分析(Analyze)、交互(Communicate)和安全性(Security)。
▲物聯網堆棧圖
儘管市場機會看來很大，半導體企業涉足物聯網領域，卻還要面臨很多挑戰，包括快速變化的碎片化的市場，特定市場的安全與隱私問題。對此，德勤提出了五點策略建議：
1、建立一個商業生態系統 （3S Market不斷在號召這主張）
為了提供端到端的物聯網解決方案，我們需要設備製造商、通信硬體、連接協議、雲提供商、物聯網平台、分析和系統整合商等，除此之外，物聯網是一個新興的、碎片化的市場，有著不同的終端客戶需求。
一個公司不可能擁有所有的技術。物聯網市場的本質，需要一個擁有共同願景、擁有互補資產和技能的公司的生態系統。
半導體公司可以建立這樣一個生態系統，並努力獲得控制權，因為它們能夠架構並幫助催化、啓用和管理，由生態系統合作夥伴共同開發的整個解決方案。
2、賦能生態系統合作夥伴
一個可持續的夥伴生態系統，為所有相關各方，創造了一個雙贏的局面。為了形成一個成功的生態系統，半導體公司應該瞭解、發展和培育合作夥伴，以實現它們的成長。這可能需要向他們提供技術、業務和財務支持。
半導體公司可能也需要調整產品策略。
除了在能量、功能、形式因素和安全性之間，做出權衡之外，半導體公司還應該考慮，物聯網生態系統合作夥伴的特性或產品，包括為物聯網開發人員量身訂製的軟體開發包(SDK)，或者能夠輕鬆地連接到雲平台的通訊系統、分析應用和系統整合服務等。
3、創建數位化銷售平台
建立商業生態系統的最佳途徑，是圍繞一個具體的客戶案例。然而，物聯網市場面向的是分散的終端用戶，即不同行業垂直需求和用例。
面對如此廣闊而支離破碎的市場，如果沒有更多的數位平台，將端到端解決方案的，不同組件的提供商聚集在一起，生態構建幾乎是不可能的。
例如，一個智慧的機會管理，將幫助確定機會，並確定哪些合作夥伴，可以參與到交易中，無論他們是雲平台營運商、數據服務營運商、應用程序和分析開發人員、第三方系統整合商，還是顧問。
這樣的整合交易，可能會讓半導體公司，在如今高度分散的物聯網市場上，覆蓋大量的細分市場，給它們帶來明顯的優勢，讓它們的客戶有一個單一的接觸點。
4、確保安全和隱私
安全性和隱私可以決定或破壞物聯網產品的採用。
這方面的挑戰，不僅包括硬體弱點，還包括在整合和實現物聯網系統，以及遠端設備訪問、通信和管理期間創建的安全漏洞。
減輕這些問題的特性和解決方案，通常包括基於軟體的API安全性。這種安全措施可以驗證和授權設備，之間的數據移動。創建一個基於硬體的可信平台和執行策略，以確保固件的真實性。使用帶有公鑰基礎設施，和多因素身份驗證訪問的內置加密模組。
為了確保覆蓋範圍，所有這些活動都不應該單獨進行。與合作夥伴共同努力，發現並解決潛在的安全問題。
5、客製化的行業需要
除了這些共同的主題之外，每個垂直領域的細微差別，都需要特定的產品和市場策略。要向這些市場銷售產品，瞭解客戶想要達到的目標，是很重要的。
半導體公司應該對以下市場的物聯網機會，給予特別關注：工業、汽車、智慧城市、醫療健康和消費。讓我們深入瞭解一下這些行業，半導體公司的市場機會，以及如何贏得勝利。
半導體的五大IoT機遇
炙手可熱的工業半導體
▲工業半導體與所有半導體的收入成長
工業半導體行業在2015年，已經發展到330億美元，預計到2020年將成長到490億美元，複合年成長率/ CAGR達9.8%(大約是半導體總成長的兩倍)。
在這490億美元中，物聯網半導體的銷售額為84億美元。如果半導體公司，能夠利用客戶所需要的物聯網產品和服務，抓住第四次工業革命浪潮，那麼這個領域將意味著大量的機會。
▲工業半導體的物聯網機會
具體來看，工業半導體的物聯網機會，主要包括資產績效管理(APM，即利用分析技術進行資源高效配置)、預見性維護(PdM)等。要在這場浪潮中脫穎而出，企業應當發展物聯網平台，組建分析聯盟。
面向定價模型的汽車半導體
▲汽車半導體與所有半導體的收入成長
從2001年到2015年，汽車半導體行業的收入，從100億成長到300億美元。預計這一半導體行業，將在2020年成長到470億美元，年複合成長率達到9.2%，成長速度高於平均水平(與工業市場的機會相似)。
這是由汽車中的電子含量上升，以及從高端車型到低價格、高產量車型的電子功能的普及所推動的。在這筆支出中，預計將有105億美元，由物聯網應用貢獻。
▲汽車半導體的物聯網機會
具體來看，汽車半導體的物聯網機會，主要包括自動駕駛(以及相關傳感器數據，帶來的附加價值)、資訊娛樂系統、資產績效管理(APM)和預測維修(PDM)。要在這場浪潮中脫穎而出，企業應當融入汽車內置模組體系，加強咨詢能力，在管理服務上建立合作關係。
旨在高效的智慧城市半導體
到2050年，城市居民預計，將佔到世界人口的三分之二。智慧城市解決方案有巨大的潛力，來改善市民的生活，使交通更加便利，減少浪費和大規模污染，降低能源消耗，防止威脅。
智慧城市解決方案，是由電子和軟體系統組成的，這些系統使都市資產能夠更清楚地意識到，並對其環境做出反應。典型的應用是城市管理、建築管理、能源管理、基礎設施管理、社會治安管理和農業管理等。
2016年智慧城市終端硬體支出為2890億美元，據此可估2020年將達4630億美元，即年複合成長率12.7%；相應的，2016年智慧城市半導體設備，銷售規模為6.13億美元，可估得2020年達12億美元。
▲智慧城市半導體的物聯網機會
智慧城市半導體成長的主要動力，來自於增加連通性、改善基礎設施和優化能源消耗的需求。現有的智慧城市應用範圍，從高度客製化的小眾解決方案，如應對特定的氣候威脅到該地區，到許多城市的常見和高度關注的問題，比如更智慧的停車。
要在這場浪潮中脫穎而出，企業應當構建完善生態，包括硬體製造商、通訊設備商、網路營運協議、雲服務商、物聯網平台、分析商和系統整合服務商等。
著手於微的醫療健康半導體
美國的醫療保健支出，在GDP中的佔比預計，將從17.8%成長到2025年的19.9%；到2021年，美國醫療保健IT支出，將達到1370億美元，年複合成長率達到12.5%；
在2020年，醫療保健服務商和健康/健身消費者，在電子內容上的支出，將分別達40億美元和140億美元，其中半導體設備總計為8.17億美元。
衛生保健物聯網的成長，主要是由遠端健康監測、工作流優化和與電子醫療記錄(EMRs)的整合驅動的。保險公司是支付者，政府是監管者，共同促進衛生保健物聯網的成功，以改善總體健康狀況，降低衛生保健支出。
▲醫療健康半導體的物聯網機遇
醫療健康半導體成長的主要動力，來自於遠端健康監護和工作流程優化。要在這場浪潮中脫穎而出，企業應當尋求更高的利潤率，來適應更長的市場、生命週期，與合作夥伴共建行業標準，確保可靠性和安全性。
追求趣味的消費半導體
2015年消費半導體收入為360億美元，預計到2020年將成長到450億美元，年複合成長率6.4%。
從物聯網的角度來看，半導體營收目前約為78億美元，預計到2020年將增長到131億美元。值得注意的是，大部分成長來自於積極的定價壓力，而不是數量成長，預計在同一時間段內成長約為2.3%。
消費半導體體量的成長，主要是由越來越多的微型元件和傳感器驅動的，這些傳感器可以讓設備感知，和分析周圍的環境。此外，消費物聯網的價值，還在於收集到的數據，所帶來的附加價值。
▲消費半導體的物聯網機遇
醫療健康半導體成長的主要動力，來自於智慧家庭和可穿戴設備。要在這場浪潮中脫穎而出，企業應當關注產品和服務的互操作性，或者說易用性。
總結
物聯網電子內容支出，預計2020年將達到5720億美元，其中34億美元來自半導體設備。然而，物聯網市場目前高度分散，覆蓋了廣泛的終端應用，這使得一家公司，不可能提供端到端的解決方案。物聯網市場的本質需要一個擁有共同願景、擁有互補資產和技能的公司的生態系統。
小編認為，半導體產業要實現降本增效，除了經典的向廉價勞動力市場，進行產業轉移，利用技術研發和價格競爭等方式，進行業務擴張之外，還出現了一個新的方案，即二次資訊革命的物聯網技術，這將帶來新業態、新業務和新產品。其中，工業、汽車、智慧城市、醫療健康和消費領域將率先發力。
．面向服務的製造轉型 長虹智慧廚房系統重磅落地
Robot Kitchen - Behold The Future
来源：
據長虹董事長趙勇介紹，長虹基於數據能力，推出全球首款打通一三產業的智慧廚房系統，這套系統以廚房機器人為核心，系統w.4過數據打通農場種養、淨菜加工、冷鏈配送、智慧烹飪到手機點餐、食材溯源等全流程，實現「端雲一體」，物流、資訊流、資金流高度整合，相互增值。
人工智慧技術引領，廚房機器人自動工作
和單純的炒菜機器人所不同，智慧廚房系統以數據營運為基礎，以人工智慧技術為核心。該系統支持用戶APP點餐、人臉辨識取餐，機器人自動投料、自動炒菜、自動清潔，其數據即時可見，對人工成本、菜品品質、能源消耗等即時分析、優化，以提升營運效率，並為食材採購、淨菜供應、種植等提供精準資訊。
據介紹，長虹廚房機器人採用電磁加熱系統，可在0～300℃之間精準控溫，冷卻狀態下鍋壁溫度，可在10秒內提升至80℃；針對川菜特有的爆炒菜品，炒菜溫度可恆定在200℃以上，確保口味純正。
長虹廚房機器人帶有智慧滾炒技術，面對大份量的食材，也能使其受熱均勻，杜絕半熟。透過油煙自潔系統，實現水渣分離、水油分離、水汽分離，讓後廚始終保持整潔乾淨。
互動體驗環節，記者透過APP下單一份番茄炒雞蛋。透過人臉辨識取餐後，記者開始現場品嘗，併發現這道菜餚無論在色澤、口味、口感、咸淡等各方面均非常純正，足以滿足大多數人的口味。值得一提的是，面對百餘人的參會體驗團，長虹機器人餐廳僅有2名廚師在工作，這在以往是難以想像的。
據瞭解，長虹廚房機器人已經形成30KG、8KG、2KG等產品陣列，適用於企事業單位食堂、專業餐飲公司以及白領家庭。
形成餐飲服務生態，降低企業餐飲服務投入
智慧廚房系統，依託於人工智慧技術和數據營運，自食材種植源頭開始至餐桌管理，已形成完整的餐飲服務生態。其中，人工智慧技術支持、大數據營運、淨菜車間自動化工作，以及菜譜可自學習、內容可拓展是智慧廚房系統的主要特色。
數據營運方面，智慧廚房系統打通種植、交易、物流、淨菜、點餐、炒菜、評價等全流程。同時，廚房機器人後台系統，還將能源消耗、食材品質、用戶回饋等數據，即時反向提供給採購、種植、廚房等環節，形成食品溯源、定向種植、訂單採購、菜譜優化、能源管理等數據閉環，讓種植更精準、食品更安全、菜品更美味、能源更高效。
智慧廚房系統的核心是廚房機器人，樞紐則是淨菜車間。
據介紹，淨菜車間連接種植、供應鏈、廚房機器人等，集物流與配送中心為一體，實現食材標準化、轉運容器標準化、料包標準化。目前，長虹已經在綿陽、成都等地建成一流淨菜車間，自動化程度超過70％。
硬體技術強大，軟體可自學習、可拓展。
菜譜是智慧廚房系統的關鍵一環，也是決定用戶去留的關鍵。智慧廚房系統菜譜以偏好度最高、歡迎最廣泛的川菜系為主。菜譜研發團隊由著名川菜大事、味道設計師，長虹工作人員以及用戶體驗者等共同組成。
目前，長虹菜譜研發團隊已經標準化了回鍋肉、宮保雞丁、魚香肉絲、麻婆豆腐等65個菜品，455個規格。隨著菜譜研發的深入，將有更為豐富的菜品可供選擇，這也將對中餐製作標準化產生深遠的影響。
智慧廚房系統在企業餐廳、學校餐廳中使用，可以節省人工投入成本，降低用工成本。不僅如此，專業的食材配送體系，也將減少食材的浪費。經測算，在成都一個原本15人的後廚團隊，預計一年可省用工成本19.82萬元，並產生長期經濟效益。
．IBM 聯手紐約市警察局開發 AI 系統
New York to combine license plates & facial recognition tech for more surveillance
 |
來源：新浪科技
台北時間9月7日早間消息，美國科技媒體The Intercept和美國國家研究院非盈利調查基金的最新報告顯示，IBM與紐約市警察局合作開發了一種系統，讓警方可以根據膚色、發色、性別、年齡和各種臉部特徵去搜索相關人員。
該報告引用「機密公司文件」(confidential corporate documents)以及對項目參與工程師的採訪稱，IBM大約在10年前開始與「紐約下曼哈頓安全項目」(New York's Lower Manhattan Security Initiative)反恐中心，合作開發數據分析平台。此前IBM還與芝加哥進行過聯合試驗。當時，IBM是微軟旗下Vexcel的分包商。
利用紐約市警察局提供的，來自大約50個攝影機的數千張照片，IBM的電視覺系統，從1.6萬個數據點去進行學習，辨識服裝顏色等身體特徵，以及其它可能的威脅因素，例如無人看管的包裹、闖入禁區的人，以及車輛在車流中的加速行駛。
報導稱，紐約市警察局官員早在2012年，就對這款軟體進行了測試。
不過，警察局發言人皮特·唐納德(Peter Donald)回應稱，其過濾工具只是用於「評估目的」，警察會被告知將某些膚色的人，排除在搜索範圍之外。他同時表示，紐約市警察局已經向「民選的領導人和利益相關方」告知了這方面的工作，但沒有公開透露任何細節。
唐納德還證實，紐約市警察局最終決定不部署這個項目，並明確拒絕了，一個可以根據種族進行人員，搜索的改進版本。
IBM回應稱：「IBM致力於負責任地推進和使用新技術，並在促進多樣性和包容性方面得到認可。這就是為什麼我們向其他公司公開提供100多萬張圖像的注釋數據，以幫助解決臉部辨識中最大的問題之一：缺乏多樣化的數據，去訓練人工智慧系統。」