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中国制造2025逼近,工业物联网还有哪些商机?

2020/09/2433

在一年一度的“松山湖中国IC创新高峰论坛”上,来自本土IC公司与系统厂商在圆桌论坛中探讨了“布局工业物联网的关键技术”。

从左往右依序是:瑞芯微电子首席营销官陈锋、美的集团IoT事业部智能连接部长陈挺、小米科技产业投资部高级合伙人孙昌旭、华山资本合伙人王志伟、泰矽微创始人兼CEO熊海峰

AIoT助力下,工业物联网前景广阔

中国物联网发展最早开始于2009年,至今已10余年。整个过程中,联网的设备数量和种类越来越多,产生的数据总量和类型越来越丰富,一方面催生出庞大的需求市场,另一方面也牵扯起更庞大的生态系统。

据艾瑞咨询的调查显示,2018年中国物联网连接量约30亿,年复合增长率高达67%;2019年约45.7亿;2025年将达199亿。其中,可按应用需求的不同,将物联网划分为消费级物联网和工业级物联网。

目前消费级物联网发展增速较大,包括但不限于智能穿戴、车联网、工业物联网、安防、白色家电、城市公共服务等场景应用。GSMA数据显示,2018年消费级物联网的联网设备数达54亿个,2019年约达62亿个,2025年将达114亿个。

至于工业级物联网,虽然起步早、需求井喷,但一直没有广泛发展起来,被业界视为下一个“香饽饽”。同样来自GSMA数据,2018年工业级物联网的联网设备数达37亿个,2019年约达45亿个,并将在2023年首次超过消费级的设备数,2025年将达137亿个。

可以预测,未来数百亿的设备并发联网产生的交互需求、数据分析需求,都将促使IoT与AI的更深融合。

而AIoT赋能实体经济,工业级物联网市场增长势必如虎添翼。艾瑞咨询的数据显示,中国AIoT产业2019年总产值接近4000亿元,2022年预计超7500亿元。

工业物联网的3个发展瓶颈

在AIoT助力下,未来五年内的关键物联网技术包括:数字业务技术平台、边缘人工智能、事件流处理、物联网边缘架构、物联网集成、信息技术/运营技术(IT/OT)融合等。但总体发展仍存在瓶颈,可归纳为以下3个关键点。

1. 碎片化市场,用户需求不一。

华山资本王志伟表示,工业物联网是一个极其碎片化的市场,需要契合不同行业的不同特点(例如电子制造工厂需要高精密度,但制衣厂只需要降本增效等等)。因此,工业物联网需要模块化、定制化、可扩展性的整体解决方案,这对于目前整个产业来说是个全新的挑战。

小米科技孙昌旭指出,工业级物联网和消费级物联网的发展驱动因素完全不一样。前者需要高可靠性保障,设备之间的连接不能中断,否则带来巨大损失;所以目前工厂里的以太网、传感器、时延等设备都要全面升级。而消费级互联网主要解决硬件互联问题,以实用体验为主,用户需求单一,产品及服务可实现标准化,相对来说发展容易一些。

2. IoT芯片仍存短板。

据投票结果显示,物联网芯片发展的最大痛点依序是:缺乏标准、功耗较高、开放性不够、集成度不高、安全问题、易用性差。

美的集团陈挺的观点是“缺乏标准”。他直言:“并不是特指技术标准,而是什么场景用什么芯片更合适,至今没有定论。我观察目前IoT应用较为成熟的移动通讯领域,虽然其玩家很多,但产业链已实现高度标准化,落地就如顺水推舟。这值得学习和借鉴。”

瑞芯微电子陈锋认为,IoT是碎片化市场,需要芯片具备灵活性、模块化、可扩展;同时还需要吸引二次开发商,建立生态链。此外,应用在工业级的IoT芯片还需要加强高可靠性和安全性。

3.谁最适合主导AIoT产业?

据投票结果显示,云计算公司、系统集成商、IoT设备公司、AI公司最有可能主导AIoT产业的发展。

孙昌旭表示:“一方面,拥有联网设备越多的企业越容易教育用户,从而主导产业发展;另一方面,拥有绝对控制中心的厂商,掌握核心数据和信息,也有可能成为主导者之一。工业物联网市场目前仍处于刚起步阶段,需求井喷,未来会有很多机会。”

2G/3G退网在即,谁会取代发展?

要实现工厂智能化,自然少不了蜂窝物联网的连接支撑。

按照网络速率划分,目前的蜂窝物联网连接大致按照“1-3-6”的比例进行分布,即10%“高速率”,30%“中速率”,60%“低速率”。高速率可用Cat 4以上及5G承载,低速率可用NB-IoT承载,中速率则可以用Cat 1或eMTC承载。据Strategy Analytics报告,到2025年,全球蜂窝物联网连接数将增长到23亿,以两者相加90%的份额而言,NB-IoT和Cat 1无疑面临巨大的市场机会。

据投票结果显示,有60%的业者均认为“2G/3G退网后,Cat.1有望实现大规模发展”。 陈锋就非常看好Cat.1,因为其集成性高、扩展性强。

而熊海锋则更倾向于“Cat.1 + NB-IoT”,他认为两者互为补充:前者无需新建网络,支持语音/视频传输;后者非语音接入,成本低,功耗低。

“具体要考虑行业应用场景,解决物联网连接的最后一公里。”熊海锋说道,“目前一要定制标准,最好由头部厂家去推动;二要尽快建立好生态圈,让玩家们各司其职。”

万物互联后的数据安全问题

万物互联趋势已不可逆转,但如何保证不同设备之间数据传输的准确性、安全性,信任问题仍难以得到解决。

戴伟民提议,从云计算到边缘计算是一个可行方案。一方面,许多ML模型可供在线使用,但人们无法获得实现高精度所需的复杂数据集。数据集是专有的,包含敏感数据,以及涉及隐私的数据。如果提高了安全性,则可以对数据集进行加密并在网络上安全地分发,从而可以共享经过训练的模型,还可以将数据集从边缘节点传输到云端。

另一方面,房屋中的设备可用于私有云计算来替代家庭服务器云计算,由此可通过AIoT设备来扩展处理能力,分布式计算将实现最有效(和可扩展)的模型/数据处理。这需要确保创建了可以(安全地)分配负载的ML模型。

此外,戴伟民还倡议:“业界可以通过开发参考实现(开源)、种子硬件/软件开源社区(“全球审核”)、与学术界和合作伙伴建立战略合作关系、创建商业实施等方式,同时确保物联网的安全,隐私和透明性。”



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