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物联网丨研究报告
核心摘要:
物联网是信息联网、移动联网基础上的一种新型连接模式。它成长于互联网的土壤,是基于互联网的边界扩展与内涵延伸。目前我国物联网产业链已形成闭环式发展,但仍存在应用需求、标准碎片化与深度应用不足等问题,企业盈利能力有待提高。
前端采集层面:感知层步入多技术融合的创新期,精准、高效的数据采集是目的。国内MEMS产业发展较晚,受限于市场竞争、研发制造工艺仅为20%-33%。在多传感器融合、算法算力分布化趋势下,厂商应冲击中高端市场,前瞻布局以寻求弯道超车。
融合联通层面:物联网设备连接量稳定增长、蜂窝网络“NB-IoT+Cat1+5G”格局已定,5G对运营商的商业赋能有待进一步场景发掘。数据价值释放亟需立法指引,政府监管下数据要素分类分级开放或是加速数据流通、社会福利最大化的最优解。
数据应用层面:物联网优化了个人生活体验、释放了工业生产力潜能,大幅提升了城市建设水平和运营效率。经测算当渗透率达10%,生产领域年收益提升最高可达278亿元。但智能家居品牌生态阻隔、生产领域企业数字化突破不足、公共领域数据管理难度大及业务环节孤立等问题仍有待解决。
趋势展望:未来,物联网企业间将呈现“大杂居,小聚居,共联盟”的生态融合态势,企业核心力量下沉,携手新基建夯实物联网基础。在产业链协同发展、数据交易和开放共享需求的持续牵引下,物联网+隐私计算+区块链的技术融合将加速渗透。
物联网的概念界定物联网是信息联网、移动联网基础上一种新的连接模式物联网(InternetofThings)是在互联网和通信网络的基础上,将日常用品、设施、设备、车辆和其他物品互相连通的网络。作为一个广义的概念,物联网利用传感器、通信网络、软件、控制系统等将物品与网络和其他物品进行连接和互动,实现对现实世界的数字化和自动化。物联网改变了互联网中信息全部由人获取和创建,以及物品全部需要人类指令和操作的情况,未来将深远地影响生产生活中的每个方面。未来,世界上物和物互联的规模将远超人和人互联的规模,这种指数型的增长主要来自物品与物品之间多种多样的连接与自主运行。
物联网、云计算与人工智能物联网穿针引线,多技术相辅相成、共存共生物联网体系结构进一步拆解可分为感知层、网络层、平台层、数据分析层及应用层。物联网感知层产生、采集数据,经由5G通信技术依次运输到边缘侧、平台中心处,由边缘计算与云计算携手提供算力支撑,数据分析层主要采用大数据技术完成数据的预处理与分析,人工智能依赖云计算、大数据的数据和算力支持优化算法,最终反哺物联网的场景应用。物联网好似一片叶子的主叶脉,源源不断地导入数据养分,而人工智能、云计算等技术则像侧叶脉,接纳数据滋养地同时辅助数据要素价值释放和物联网应用更好地落地。各技术要素之间共存共生,互相依赖,贯穿数据的流动应用路径。未来,物联网、5G、云计算、大数据、人工智能等技术的联系将更加紧密,助推物联网应用落地到产业升级、场景智能化之中。
中国物联网产业链图谱
参与者众多,角色界限开始模糊,平台层玩家数量显著增多
中国物联网产业链图谱众多垂直领域企业融合物联网技术,变革创新推出解决方案
中国物联网产业问题:数据与设备安全信息安全把控能力相对滞后,被攻击控制的设备数成倍增加物联网设备极具价值,被攻击后可能会对现实世界造成大范围的直接影响,如交通瘫痪、公共设施运转停滞(停水、停电、停气、停供暖)、远程操控、环境污染甚至人员伤亡。感知层位于物联网整体架构最底层、为其中最脆弱的部分,在其主要应用的RFID与WSN技术中,WSN路由协议存在固有缺陷,运用RFID时读写器与电磁波易于仿制,信息在远程传输的途中易被窃取;网络层易受DOS攻击、假冒攻击、中间人攻击等;平台层的主要价值为信息处理,数据量过大无法及时处理时,会增大设备故障概率从而出现安全漏洞。同时,物联网设备数量众多、类型多样,还会成为黑客控制的僵尸网络的一部分。从2016年开始,全球受到僵尸网络攻击的智能设备数量不断增长,僵尸网络甚至被《麻省理工科技评论》评为“2017全球十大突破性技
术”。目前我国物联网对于信息安全的把控能力,相较于整体物联网的发展速度来说相对滞后,尚未实现可靠稳定传输,阻碍物联网的整体发展节奏。
中国物联网产业问题:规模化与定制
应用场景碎片化、网络基础薄弱,制约创企规模化落地物联网企业若想在更多垂直行业实现规模化落地应用,必须构建便捷、低成本的物联网应用生态,控制定制项目比例或单项目内定制化比例,以形成规模效益。据《IoTSignals》中物联网企业调研结果显示,约1/3的物联网项目未通过概念验证(POC)阶段,而原因通常是项目规模化成本高(受访者数据:占比32%)。同时,据甲骨文发布的访谈调研报告显示,64%的物联网领域先行者们偏向于采购现成解决方案(COTS),项目周期更短、费用更低,但目前初创企业在打造标杆案例,提高项目模块复用率方面,受到内外部的双重阻碍。
中国物联网产业问题:技术应用底层技术下沉不足,致使应用层智能化渗透速度及深度不足目前,我的局限很大程度上限制了应用能力。首先,整体底层技术不够下沉,难以支撑平台层的数据
孵化,最后反馈至应用层。例如芯片方面,大部分芯片抗网络攻击能力较差,物联网设备安全性欠缺;同时,其内部应用处理器未形成统一操作系统,开放性不足;物联网场景需求复杂,产品需继承多项功能,目前芯片集成度不足,往往需多芯片配合。应用场景方面,生活领域中除了需网络通信、传感设备等技术支持外,AI技术地深化程度也决定场景智能化的天花板。生产领域方面,因生产设施和环境的特殊性,设备能否同时兼备低功耗及稳定传输成为关键,并且实时的处理分析能力对WSN、传感器、边缘计算等技术有较高的要求。在公共领域的物联网应用中,从前端采集到后端分析的整个过程,都面临着对海量数据的采集、处理与应用,极大程度上依赖于RFID、5G等技术的发展。
感知层基础技术架构
步入多技术融合创新爆发期,精准、高效的数据采集是目的感知层是物联网海量“物”数据涌入的入口,而林林总总的传感器和标识设备则是感知层的物理基础设施。基于上文对物联网中“物”的定义,感知层的技术由传感与识别技术和网络通信技术两部分构成,其中网络通信技术将在第五章详细讨论,在此不做赘述。识别技术是通过RFID标签、条形码、二维码、生物特征等手段来标识、识别物或人的技术,现已发展成熟并广泛应用。而传感技术,特别是智能传感器的开发,应“智能化、集成化、高性能”这一市场需求的指引,将长期处于多技术融合探索的发展阶段。目前,多传感器融合、MEMS-CMOS兼容技术、集成MCU的智能传感器等均为物联网感知层的技术热点与难点。
感知层技术成熟度对比:供应链视角研发设计迭代周期、制造封装环节产业化进程存在短板受市场竞争影响,国内MEMS厂商的供应链成本和研发费用分摊较高,且无法向下游传导,相反需要以价格作为敲门砖,国内厂商单规格同