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物联网行业深度研究,物联网的市场空间到底有多大?
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时间:2017-11-13 11:06:12
互联网用户总数趋于饱和,获客成本快速增加。据CNNIC统计,在经历前几年的快速增长后,我国网民总数和移动互联网用户数量增速已趋于缓和。

  物联网深度融入生活场景,爆发条件成熟

  1.背景:互联网获客成本提高,以物互联时代正式开启

  互联网用户总数趋于饱和,获客成本快速增加。据CNNIC统计,在经历前几年的快速增长后,我国网民总数和移动互联网用户数量增速已趋于缓和。

  2016年全国网民规模总数为7.31亿人,其中移动互联网用户超过6.95亿人。用户总数正趋于饱和,对互联网公司而言同样意味着获客成本的迅速提升。

  2007年-2016年中国网民规模及其增速情况

  2007年-2016年中国手机网民规模及其增速情况

  近几年来,我国互联网市场增速的放慢使互联网公司获客成本逐年提升,线上市场的饱和迫使他们将注意力由线上转移至线下。

  以阿里巴巴为例,2013-2015年阿里巴巴营销费用分别为45.45亿元、85.13亿元和113.07亿元,淘宝活跃买家分别为2.55亿人、3.50亿人和4.23亿人。假设其用于阿里云等创新业务的营销费用占比逐年为30%、40%和50%,则2015年淘宝获客成本由之前的38.33元/人增加到了77.45元/人。

  在以数据称王的当下,线上数据获取渠道的逐渐枯竭促使互联网企业纷纷将注意力转至线下,而物联网技术作为连接线下和线上的最终途径正成为他们投入的重要方向。

  在创新技术的驱动下,可穿戴设备、智慧零售、共享经济等以物联网为主要工具的商业模式正取代工业物联网成为物联网商业化的主流,甚至是引领未来几年物联网快速发展的新生力军。

  物联网正处于持续增长阶段,一个全球化的智能互联时代已经到来。根据中国产业信息网预测,未来五年国内物联网市场将从2016年的9300亿元人民币增长到2020年的18300亿元,整体规模将以倍数增加。

  根据IDC的统计,2016年全球物联网市场的总投入为7369亿美元,而到2020年该数字将达到12899亿美元,年复合增长率约为15.02%。未来几年,物联网将在全球范围内快速扩张。

  作为物联网软件和数据传输的载体,2016年全球物联网安装设备已达到148.66亿台,而五年后全球设备数量将超过300亿台,年复合增长率达20.2%。

  而根据联合国预计,2020年世界总人口将处于73亿和85亿人的区间,如果以70%的互联网渗透率计算,2020年全球互联网人数范围将在51亿和60亿之间。

  从数据终端数量来看,如果把用户比作互联网时代数据产生的终端,那么到2020年物联网的终端数将是互联网的五倍以上。未来物联网所产生的数据也将在量级上大幅超过互联网。而相比单纯的互联网用户行为,物联网传感器分布在生活和经济活动的方方面面,其所产生的数据将更为具体。

  2.爆发条件的演进:从传感器成本的下降到低功耗广覆盖技术的出现

  条件一:传感器成本的下降使物联网大规模应用成为可能

  传感器是物联网感知层的设备,包括温度传感器、压力传感器、麦克风等等。据IDC统计,2015年全球对传感器的投入占对物联网总投入的四分之一,而到2020年,对传感器方面的投入将突破3151亿美元,远超其他技术。

  传感器作为物联网的底层配件,是支撑整个物联网运行的关键设备,投入量越大意味着未来可获取的数据越多。而对于物联网运营商而言,大规模投入传感器的基础仍在于其成本的持续下降。

  传感器仍将是未来几年物联网投入的重点方向

  传感器行业竞争加剧,价格有明显下降趋势。由于传感器行业所遵循的摩尔定律,即集成电路上可容纳的元器件的数目,每隔约18个月便要增加一倍,性能也将提升一倍,但同时价格维持不变。因此在过去十年间,一些传感器的价格猛降了100倍。

  此外,MEMS技术的出现使得芯片成本进一步下降。近几年全球传感器出货量大幅增长,但行业营收却增长不大。

  根据IC Insights预测,2016年-2020年所有半导体传感器的平均售价的年复合增长率将达-5%,而前五年大约是-2.5%。技术的持续更新和市场的竞争饱和将成为传感器持续降价的主导因素。在这样的条件驱动下,物联网的大规模部署将成为必然趋势。

  物联网架构是否可以运行在云端?

  从智能恒温器到健身追踪器,物联网设备在人们的日常生活中已经司空见惯。这些连接网络的设备收集,处理和共享人们周围物理世界的数据,以帮助人们的生活更轻松,更美好。

  同样,许多企业正在采用物联网来使用数据,从而更好地了解其运营情况,做出更明智的决策,重新定位客户参与度,并重新思考如何创造价值。例如,一家供应链管理公司在其托盘、箱子和容器中部署了传感器,跟踪货物的地理位置,环境温度和压力等环境变量。这将企业提供给客户的价值转变为从租赁托盘到优化供应链成本,这些将成为获知运输货物剩余保质期的数据。

  随着低成本传感器,弹性计算和数据科学的快速发展,许多行业观察家期望企业迅速部署物联网设备。事实上,根据调研机构Gartner公司预测,企业将在2018年安装约41亿个物联网设备,到2020年最终达到75亿个。

  专家预计,在这一时期内,所有这些开发项目将在全球范围内产生大约44万亿兆字节的额外的物联网数据。这使人们想到了一个核心问题:采用哪种最佳技术架构来解决这一爆炸性增长的数据趋势?这里有三个广泛的选择:本地部署,云计算,或混合架构。其答案始终取决于使用情况。

  本地部署的物联网架构

  本地部署的物联网架构采用边缘计算,其中在网络边缘处理数据,这个位置最接近数据源头。而根据调研机构IDC的调查,到2019年,45%的物联网设备数据将被存储,处理,并靠近边缘计算。该模式可以提供更小的性能足迹,可以帮助企业对数据进行更多的实时响应。例如,在石油钻井平台上,采用传感器可以检测故障的阀门是否产生火灾隐患。在这种情况下,企业不能承受任何延误。如果数据需要发送到卫星,在数据中心返回到通知关闭阀门之前,其响应时间可能太晚了。但是,随着更快的边缘部署,数据不必远离其数据来源。这可以减少时间延迟,并允许做出关键的决定。

  此外,本地部署的架构不依赖互联网连接,如云环境。并且本地部署的架构也受到面临严重数据安全问题的企业的青睐。利用边缘计算的本地体系结构有很多意义。

  云端物联网架构

  云端物联网架构有利于组织管理大量的连接设备,通过内部和外部数据的组合驱动价值。例如,供应链应用程序可以从理解一个部分相对于整体聚合视图的具体视图而受益。而完整视图之外只有一组数据失去意义。例如,通过单独使用本地部署的架构,就不可能试图为资产构建的每个组件协调供应链。

  此外,云计算架构在与其他物联网设备和云系统集成和交互方面提供更大的互操作性。该模型提供了更多的架构灵活性和外部数据源的利用率。云应用程序在生态系统中看到了更多的创新,其部分原因是软件开发人员重点关注大型市场。利用云计算架构的物联网部署可以更有效,因为很多具有技术创新和竞争性的产品已经可用。从本质上说,云计算架构可以使组织能够面对未来的投资回报。

  混合的物联网架构

  通常最好的方法是高效地结合边缘计算的大型核心数据集的处理,然后在核心处理一组简化的聚合衍生数据。例如,智能城市部署的停车传感器可以处理靠近车位的所有传感器的数据,只提供有关不同车库开放的地点和数量的汇总数据,从而为进入市区的司机提供智能寻找车位的建议。毕竟,每隔几秒就传输所有这些数据的成本可能是很昂贵的,而接近目的地的驾驶人员不一定知道停车场的那些位置是开放的。在这种情况下,采用混合架构是理想的选择。

  资产优化的另一个例子是风力涡轮机的应用,风力涡轮机使用传感器在本地部署收集和分析每个涡轮机上的数据,并总体优化其总体性能。在这里,通过许多数据点可以深入了解涡轮机组件的运行状况。每个组件的健康状况汇总在一起提供了风力发电机的状况视图。最后,汇总来自所有风力发电机的数据,为风电场提供可操作的信息。在这样的情况下,应该在网络边缘处理多少数据,而将哪些数据在数据中心处理,这是一个重要考虑的架构。本地部署架构的实时响应以及云计算的全系统访问和可扩展性的组合将会得到最好的发挥。

  考虑业务需求

  最终,设计考虑可以为物联网系统的数据和处理架构提供知情的选择。要确定什么物联网架构最适合,请查看组织当前和计划的设备,业务目标和场景,相关流程和计划结果的范围。通过可扩展性,性能,带宽经济性和技术创新率的技术考虑评估这些业务需求。

  物联网发展的趋势

  认物联网平台商品化

  大型企业将持续致力于建设生态系统,并以最低成本提供各种组件(building blocks),借以促进创新和发展新物联网相关的解决方案与能力。

  物联网平台的战争早已开始,包括:Amazon网络服务、微软Azure的物联网、IBM Watson云端运算、SAP的HANA,以及PTC的Thingworx等。拥有自己的物联网生态系统的AT&T、Verizon和Cisco等公司,将继续向更大型的平台供货商提供组件(building blocks),并开始将自己生态系统转移至更大的物联网生态系统。

  无人机运输成真

  Amazon于2016年12月7日第一次让无人机成功运输包裹。Frost&Sullivan预估无人机商业测试的法规将于2017年通过,2017年底将可提供无人机运输服务。此外,高通公司和AT&T也在测试无人机商业运输、无人机监控森林大火、移动通信基地台(cell tower)和电缆,同时继续游说立法者批准搭载传感器的无人机可用于商业用途。

  物联网是国家网络安全的危机

  不安全的装置和恶意软件恐成为物联网的安全隐患,2017年黑客入侵物联网装置而造成损失。例如:2006年10月DDoS攻击,黑客成功入侵无人监控的摄影机。目前有数十亿个网络设备正在运行,类似的黑客攻击会入侵电网基础设施、联网汽车(connected car),交通监视器、核电厂等等,将成为国家网络安全的危机。

  智能汽车和智能家居的融合已经实现

  物联网让移动装置和智能家居得以融合,能帮助消费者实现集中管理数字生活的梦想。其中包含:共享汽车、整合火车与飞机的行程、汽车租赁、响应需求的运输(TAXI、BRT)、都市内的大众交通、汽车能源管理、APP、旅程规划、大数据、动态停车、私人管家等等。

  争取竞争优势的AI助理

  Amazon、Google、Apple、Microsoft都在努力抢占个人助理的市占率,为争下家庭、消费者物联网和人工智能的市场大饼。在2017年AI个人助理的发展中,首先将现有服务和具备智能家居解决方案的AI个人助理进行整合;第二阶段则是与车联网进行整合;第三阶段是与自动驾驶整合;最后是小型公司大量引进AI个人助理,将会增加市场领导者的竞争压力。

  云端运算普及化

  高效的数据标准与雾运算(Fog Computing)将可支持端点智慧(Endpoint intelligence),将有助于物联网的未来部署。

  点运算(Point computing)之特性:具有简单、基于私人云端的物联网部署;企业后端数据处理;以应用为中心的通讯等。

  云端运算(Cloud computing)之特性:基于公共云端的物联网部署、协同物联网部署的新兴应用、以云端为中心的通讯。

  雾运算(Fog Computing)之特性:在雾运算环境中,端点层级的数据管理、半自动化Semi-autonomous)的物联网应用、以数据为中心的通讯。

  美好商业之走近物联网

  中国成全球最大物联网市场

  物联网到底是什么?在此次峰会上,阿里巴巴集团董事局主席马云对此有一段精简的表述:物联网的本质是智联网,核心在于将物连起来,并推动其智能化。

  毫无疑问的是,物联网已经成为能够推动生产力飞跃的重要技术之一。根据诺基亚贝尔实验室的预计,到2025年,全球物联网设备将达到1000亿部。“无论是科技企业,还是传统制造企业,亦或者是创业公司都将从中受益。”陶然亭讲到。

  而作为物联网的发轫之地,上个月底江苏无锡市的物联网设备连接数量已首次超过手机用户数量,李强在上述会上如是表示。

  一个庞大的物联网新兴市场正在世界范围内悄然孕育。《每日经济新闻》记者了解到,自2009年我国提出“感知中国”以来,物联网产业获得快速发展,中国成为全球最大的物联网市场以及全球物联网发展最为活跃的地区之一。

  “全球每天约有550万新设备加入物联网,预计2018年全球具备联网及感测功能的物联网市场规模有望超过千亿美元”,工信部副部长罗文在2017世界物联网无锡峰会上指出。

  据罗文给出的数据,我国物联网产业规模已从2009年的1700亿元跃升至2016年超过9300亿元,年复合增长率超过25%。

  面对这块“大蛋糕”,无论是科技巨头还是制造业企业都纷纷抢滩布局物联网产业生态链。有人形容,目前物联网产业的发展正处在一个风起云涌的“战国时代”。

  据乌镇智库统计,2000年到2016年,中国累计新增物联网企业3826家,占亚洲新增物联网企业数量的86%;同期,中国物联网累计融资规模近200亿美元,约占亚洲融资总额的96%。

  需要注意的是,在目前众多科技企业、传统制造业企业、创业公司都在布局物联网的情况下,什么样的企业是真正的具有竞争力呢?对此,陶然亭向记者表示,拥抱物联网技术,并且将其与多样化应用、业务相结合的企业更具有竞争力。“以公司自身为例,诺基亚正在推动物联网技术的拓展,以使得技术能够与我们的生活、工作、衣食住行融合,从而实现科技以人为本的愿景。”

  物联网推动“美好商业”

  除了催生出了一大批新产业新业态,物联网也正颠覆着人类社会生活。

  根据《2016~2017年中国物联网发展年度报告》显示,2016年我国沪深板块重点36家物联网上市企业以及智慧医疗、智能家居、智慧交通三个细分领域重点上市企业营收总额达2775.40亿元,同比增长22.3%;净利润总额达到167.9亿元,同比增长15.1%。

  以“智慧交通”中的车联网为例,随着车联网的发展,它会给无人驾驶、以及大众的生活带来怎样的变化?

  “车联网的核心技术之一是5G。通过5G的高速连接,每台车辆不再是一个孤岛,而是能够实现信息的联动和共享,这样一来,优先为自动驾驶、无人驾驶所带来的就是独特的安全性。”陶然亭讲到。

  事实上,除了车联网给我们带来的便利性和安全性以外,陶然亭还向记者表示,通过车联网,城市路面管理可以根据车流密度、路面情况等信息,统一对城市路网进行疏导与调控,同时智能化找寻路面停车位置,从而解决当前会面临的一些城市管理与道路交通难题。

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