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[导读]从“共享单车”到“智能工厂”,从智能家电到可穿戴设备,如今的物物互联场景正在不断增多,物联网技术也在不断实现大规模应用。尤其在“十三五”期间,随着5G、芯片、传感器等底层技术的提升和大规模商用,物联网的商业化应用将可能迎来重要窗口期,实现突破性的发展。

 从“共享单车”到“智能工厂”,从智能家电到可穿戴设备,如今的物物互联场景正在不断增多,物联网技术也在不断实现大规模应用。尤其在“十三五”期间,随着5G、芯片、传感器等底层技术的提升和大规模商用,物联网的商业化应用将可能迎来重要窗口期,实现突破性的发展。

物物互联“百花齐放”

近来,一批共享单车企业用技术连接自行车,使之成为数百米到几公里距离的最佳代步工具,受到市民热捧。而推动共享单车发展的,则是物联网技术。

利用智能穿戴物联网感知技术和北斗移动互联多网融合技术,将北斗芯片植入手表、书包、鞋等,就可以通过手机APP对人进行定位、监测、即时通讯;医疗领域通过与中国电信等企业合作,可实现医疗影像的远程调阅存储,既方便医生随时调阅,也能通过3D建模进行解剖等;红外传感器连接灯、门铃等已经成为小米等企业产品陈列中的亮点……

不仅如此,在工业领域,不少龙头企业也正积极探索物联网技术的应用落地。比如,航天企业基于云平台的智能工厂样板车间、海尔的互联工厂、富士康的“熄灯工厂”等。

如今,国内外许多大企业都将物联网作为新的业务增长点。经过前期发展积淀,目前我国已形成了包括芯片和元器件、设备、软件、系统集成、电信运营、物联网服务等较为完善的产业链。物联网应用也日益广泛,在交通、物流、环保、医疗健康、安防、电网等领域应用市场规模已达数百亿元。

《2015-2016年中国物联网发展年度报告》认为,我国物联网应用正从政策扶持期逐步步入市场主导期。工业、物流、安防、交通、电力、家居等应用服务市场已初具规模,且预计未来五年制造业物联网支出年均增速将达到15%,工业物联网将率先实现规模应用。

资本市场对工业互联网、物联网的投资也在持续增长。中信证券前瞻研究首席分析师许英博表示,制造业和工业由原有的重销售、重制造向重服务、重云端转变的趋势已经出现,未来的投资机会也会伴随工业和产业的投资趋势出现变化,“整个产业链已看到中资公司的快速兴起。”

业内分析,万物互联的时代到来了。目前金融、汽车、商业、娱乐甚至工业领域的产业链中,利用物联网技术实现数据的产生、存储、分析乃至智能应用,将成为新科技发展的一项主要动力。

对于物联网的大规模应用,业内分析,未来5年内甚至更短时间,或将迎来较大的窗口期。

这种判断很大程度是基于国内多项相关底层技术的发力。比如,所有物联网应用的最后落地,都离不开芯片的支持。近期,百度联合紫光展锐等企业发布了DuerOS智慧芯片,旨在以人工智能赋能传统制造业,完善智能物联网生态。

过去物联网发展比较难,原因在于60%以上的低速率传感器应用没有合适的传输手段。去年6月份,具有广覆盖、大连接、低功耗、低成本等特点的窄带物联网标准NB-IoT在韩国釜山获得通过,化解了这一瓶颈,且已经成为国内企业的重要技术应用。华为的端到端NB-IoT解决方案已在税务、燃气、停车、路灯等20多个行业应用中得到验证;中国电信也正采用NB-IoT物联网组网技术连接网络。

今年1月17日,工业和信息化部公布的《信息通信行业发展规划(2016-2020年)》中明确,“十三五”时期,将支持5G标准研究和技术试验,推进5G频谱规划,启动5G商用。

业内专家分析,未来2至3年,5G技术将逐步成熟并投入试运行。5G设计可做到一平方公里支持一百万个物联网终端,这将大大扩展物联网的应用,促进物联网和移动互联网深度融合。

中国互联网协会“互联网+”研究咨询中心副主任李易表示,随着4G、5G网络的发展和运营商的支持,对于物联网的应用,比如自动驾驶、远程手术等将可能成为现实,这对于物联网的发展将起到一个非常大的促进作用。中国工程院院士邬贺铨表示,目前我国虽然涉足物联网领域的企业很多,但缺乏龙头企业、上市公司,企业规模普遍较小,使得我国难以在行业内拥有话语权。同时,物联网产业链碎片化严重,导致各环节适配成本高、规模效益难以体现,也不利于行业的标准统一。

业内一致认为,真正推动物联网发展,要依靠成熟的、可持续发展的商业应用。而目前,物联网主要在安防、环保、物流等许多领域的互联网推广,其中相当部分的应用都是采用政府和企业合作的模式推动,而非市场自发形成,目前很多领域仍未摸索出清晰的商业模式。

李易指出,有别于标准化程度较高的PC时代,物联网标准目前还不清晰,且我国物联网供应商梯队还没有形成,甚至很多企业的底层信息化还没有完成。总体来看,市场还较为分散。

华为Marketing与解决方案部副总裁蒋旺成还提出,物联网应用的价值最终呈现在数据的使用,将数据加工处理后转变为生产力,但这方面我国的差距还较大,主要因为过去的很多生产流程、器械都是进口的,能否打开他们的内在逻辑和数据是个难题。

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