接上篇:
《物联网发展趋势之一(2019)》
《物联网发展趋势之二(2019)》
《物联网发展趋势之三 (2019) 》
《物联网发展趋势之四 (2019) 》
《物联网发展趋势之五 (2019) 》
《物联网发展趋势之六 (2019)》
《物联网发展趋势之七 (2019)》
在物联网发展趋势之七 (2019) 一文, 介绍了将物联网的发展分为两大阶段:
挖掘传统产业价值潜力来创造价值;
以创新模式创造价值.
现在还处于第一大阶段, 在第一阶段, 又分了三个小阶段:
概念引领;
技术引领;
应用引领.
现在处于第 3 个小阶段: 应用引领阶段.
而在以前文章我曾介绍了物联网的三个特点, 首先介绍的是融合的特点, 物联网是多技术的融合, 当融合之后, 很多被融合领域的特点就不显著了. 物联网的发展是按阶段, 逐步融合不同技术, 不同领域的, 研究物联网的发展历史, 研究物联网在某一个时间点上的特点, 趋势对深刻理解物联网有非常大的价值.
就如中国工业互联网产业发展联盟对工业互联网平台 (是一种物联网平台) 的定义: 工业互联网平台是工业全要素, 全产业链, 全价值链连接的枢纽, 是实现制造业数字化, 网络化, 智能化过程中工业资源配置的核心, 是信息化和工业化深度融合背景下的新型产业生态体系, 支撑着工业资源的泛在连接, 弹性供给和高效配置.
我理解工业互联网是物联网在工业的应用(这个理解容易引发争论, 以后会讨论, 不在这里详细讨论), 物联网在工业的应用平台涉及面非常广, 如果一起讨论, 是很难讨论清楚的. 我们可以按物联网的不同阶段发展重点来讨论, 将不同阶段的讨论重点汇总, 就会对物联网有一个整体的理解.
今天讨论的重点是概念引领阶段, 物联网发展的重点.
1. 基于数据的智慧是概念引领阶段的主要特点
概念引领阶段主要通过研究 IBM 的战略来研究. 物联网概念最主要的推动者是 IBM,IBM 在 2008 年底提出的智慧地球概念, 并促成了中国的无线感知网, 最后形成了中国的物联网热.
IBM 推动的智慧地球理念中, 最重要的关键词是智慧, 智慧是基于大数据形成的, 而感知丰富数据的来源, 连接是数据汇总的基础.
在 IBM 智慧地球的三个关键词: 感知, 连接, 智慧. 感知, 连接是为数据汇总在统一的平台服务的, 基于数据形成智慧. IBM 智慧地球的战略最终目标是智慧, 但在感知, 连接技术还不成熟的阶段, 与大数据相关的技术仍然不完善, 智慧作为最终目标, 还处于理想状态, 而大数据技术是这个期间最落地的目标.
来看一下 IBM 从 2005 年到 2011 年收购的与数据处理, 数据分析相关的企业, 可以看出来 IBM 在这个期间主要在数据分析上收购了众多企业.
IBM 在智慧地球战略上, 首先推动的是大数据战略, 从 2005 年到 2011 年将很多知名的数据处理公司收购, 比如 cognos 是 BI 公司, SPSS 是数据统计软件公司, ILOG 是计算引擎等等与数据处理, 数据分析相关的公司收购.
并在后续推动 Waston 的认知计算.
所以物联网在概念引领阶段, 主要完善的是大数据技术. 智慧是大概念, 在大数据技术不完善的情况下, 智慧也只能引领概念, 在这个期间落地的项目并不多.
IBM 在 2008 年推动智慧地球概念之后, 在 2014 年又重新推动物联网的概念, 而在 2014 年, IBM 的物联网部门是在大数据部门之下的. 这部分内容, 可以参见文章《管窥 IBM 战略 --IBM 物联网峰会思考》
物联网概念引领阶段, 促进了物联网的感知, 连接技术的发展, 但最核心的是大数据技术在这个期间逐步完善. SAP 在这个期间酝酿了 HANA 平台.
2. 制造业在概念引领阶段主要是利用数据进一步优化效率
物联网可以应用于多个领域, 但应用最广泛的是制造业. 我曾经在供应链管理软件公司工作过, 发现全球最优秀的公司, 在自动化, 信息化完善之后, 供应链进一步优化的空间需要借助信息的全局透明, 因而有对设备, 物料, 产品联网的需求.
制造业有一个非常著名的微笑曲线, 将制造业分为研发设计, 生产制造和销售服务三部分.
而 IBM 在智慧地球总体战略中, 有一个分支是智慧的供应链, 智慧的供应链, 主要优化的还是生产制造环节.
IBM 在 2009 年推出的智慧的未来供应链的报告中, 主要优化生产制造环节.
重点推荐以下能力: 更智能的成本控制, 更智能的可视性, 更智能的风险管理, 更智能的客户互动, 更智能的全球整合. 而这些能力更多的是进一步优化生产制造环节.
微笑曲线的形成(生产制造环节的附加价值低), 主要原因在于生产制造环节相对成熟, 在加工, 组装, 制造环节, 在自动化, 信息化水平相对成熟之后, 技术降低了操作员的技能门槛(所以技术含量不高), 导致竞争门槛降低, 从而形成了附加价值低. 从另外一个角度讲, 生产制造环节的技术已经实现了规模化, 相对完善, 进一步提升就需要借助数据的互联互通, 基于互联互通的数据, 优化生产制造环节.
3. IBM 的启示
IBM 作为物联网最早的推动企业, 在很多战略上是有前瞻性的, 比如 IBM 的物联网生态图就是非常完善的架构, 我对物联网很多领域发展趋势的判断就是基于 IBM 的这张图来完成的. 这里不再赘述.
这张 IBM 的物联网生态图, 是 2012 年邀请时任 IBM 开发中心总经理王阳演讲时分享的. 在 2012 年的物联网演讲中, 王阳还邀请了秦磊分享了智慧物流, 陆薇分享了物联网在石化行业的应用.
这些分享都非常具有前瞻性, 随后几年物流行业的发展, 以及昆仑数据的高速发展, 都印证了 IBM 在物联网领域布局方向的正确性.
可惜的是 IBM 推动物联网稍微早了一些.
(1) 拥有数据更为重要
2015 年, IBM 收购 The Weather Company 也是对我影响巨大的. IBM 传统是以技术为核心竞争力的公司, 在大数据领域, 收购的 iLog,SPSS 都是增强数据处理能力, 但是收购 The Weather Company 则是收购了一种基础数据的服务, The Weather Company 在全球部署了很多天气传感器, 拥有天气情况最精准的数据, IBM 收购 The Weather Company 后, 未来天气会成为一类最基础的数据, IBM 借助 The Weather Company 将会成为一家数据公司.
可以类比地理位置信息对现在互联网行业的影响, 未来天气数据也可能带来颠覆性的变革.
(2) 行业 BAT 的战略预示了平台型经济
2015 年 IBM 的物联网发布会上, 提出了寻找行业 BAT 的战略, 实际上 IBM 的战略是, IBM 做技术平台, 类似于现在提的 GPaaS, 而行业 BAT 是 APaaS. 行业 BAT 实际上就是腾讯, 阿里在推动的产业互联网.
(3) 平台生态的建立
IBM 的生态战略是非常领先的, 在物联网战略之后, 就在推动创新中心, 帮助完善生态体系的建设. IBM 创新中心探索的思路, 现在很多地方都在建设创新中心. 可惜的是 IBM 的战略布局早, 但在国内落地效果不好.
4. 小结
在概念引领阶段, 主要强调的是智慧的概念, 但真正落地的是大数据的实践. 而智慧应用真正落地, 却要在应用引领阶段, 比如 SAP 推动的智慧企业是智慧概念比较接底气的. 在概念引领阶段, 制造业主要还是强调的利用数据进一步优化生产制造环节.
来源: http://iot.51cto.com/art/201908/600732.htm