物联网对未来有什么影响？

物联网的应用领域涉及到方方面面，在工业、农业、环境、交通、物流、安保等基础设施领域的应用，有效的推动了这些方面的智能化发展，使得有限的资源更加合理的使用分配，从而提高了行业效率、效益。

在家居、医疗健康、教育、金融与服务业、旅游业等与生活息息相关的领域的应用，从服务范围、服务方式到服务的质量等方面都有了极大的改进，大大的提高了人们的生活质量;

在涉及国防军事领域方面，虽然还处在研究探索阶段，但物联网应用带来的影响也不可小觑，大到卫星、导d、飞机、潜艇等装备系统，小到单兵作战装备，物联网技术的嵌入有效提升了军事智能化、信息化、精准化，极大提升了军事战斗力，是未来军事变革的关键。

一、智能交通

物联网技术在道路交通方面的应用比较成熟。随着社会车辆越来越普及，交通拥堵甚至瘫痪已成为城市的一大问题。对道路交通状况实时监控并将信息及时传递给驾驶人，让驾驶人及时作出出行调整，有效缓解了交通压力；

高速路口设置道路自动收费系统(简称ETC)，免去进出口取卡、还卡的时间，提升车辆的通行效率;公交车上安装定位系统，能及时了解公交车行驶路线及到站时间，乘客可以根据搭乘路线确定出行，免去不必要的时间浪费。

社会车辆增多，除了会带来交通压力外，停车难也日益成为一个突出问题，不少城市推出了智慧路边停车管理系统，该系统基于云计算平台，结合物联网技术与移动支付技术，共享车位资源，提高车位利用率和用户的方便程度。

该系统可以兼容手机模式和射频识别模式，通过手机端APP软件可以实现及时了解车位信息、车位位置，提前做好预定并实现交费等等 *** 作，很大程度上解决了“停车难、难停车”的问题。

二、智能家居

智能家居就是物联网在家庭中的基础应用，随着宽带业务的普及，智能家居产品涉及到方方面面。 家中无人，可利用手机等产品客户端远程 *** 作智能空调，调节室温，甚者还可以学习用户的使用习惯，从而实现全自动的温控 *** 作，使用户在炎炎夏季回家就能享受到冰爽带来的惬意；

通过客户端实现智能灯泡的开关、调控灯泡的亮度和颜色等等; 插座内置Wifi，可实现遥控插座定时通断电流，甚者可以监测设备用电情况，生成用电图表让你对用电情况一目了然，安排资源使用及开支预算;

智能体重秤，监测运动效果。内置可以监测血压、脂肪量的先进传感器，内定程序根据身体状态提出健康建议; 智能牙刷与客户端相连，供刷牙时间、刷牙位置提醒，可根据刷牙的数据生产图表，口腔的健康状况;

智能摄像头、窗户传感器、智能门铃、烟雾探测器、智能报警器等都是家庭不可少的安全监控设备，你及时出门在外，以在任意时间、地方查看家中任何一角的实时状况，任何安全隐患。看似繁琐的种种家居生活因为物联网变得更加轻松、美好。

三、公共安全

近年来全球气候异常情况频发，灾害的突发性和危害性进一步加大，互联网可以实时监测环境的不安全性情况，提前预防、实时预警、及时采取应对措施，降低灾害对人类生命财产的威胁。

美国布法罗大学早在 2013 年就提出研究深海互联网项目，通过特殊处理的感应装置置于深海处，分析水下相关情况，海洋污染的防治、海底资源的探测、甚至对海啸也可以提供更加可靠的预警。该项目在当地湖水中进行试验，获得成功，为进一步扩大使用范围提供了基础。

利用物联网技术可以智能感知大气、土壤、森林、水资源等方面各指标数据，对于改善人类生活环境发挥巨大作用。

趋势和特征

物联网近年来的主要显着趋势是由互联网连接和控制的设备的爆炸性增长。物联网技术的广泛应用意味着从一个设备到另一个设备的具体细节可能大不相同，但大多数人都具有基本特征。

物联网为将物理世界更直接地集成到基于计算机的系统中创造了机会，从而提高了效率、经济效益和减少了人力。

物联网设备的数量在 2017 年同比增长 31% 至 84 亿，预计到 2020 年将有 300 亿台。物联网的全球市场价值预计为到 2020 年达到 71 万亿美元。

环境智能和自主控制并不是物联网最初概念的一部分。环境智能和自主控制也不一定需要互联网结构。然而，（英特尔等公司）的研究发生了转变，将物联网和自主控制的概念结合起来，初步成果朝着这个方向发展，将物体视为自主物联网的驱动力。

在这种情况下，一种有前途的方法是深度强化学习，其中大多数物联网系统提供动态和交互式环境。训练代理（即 IoT 设备）在这样的环境中表现得更聪明，无法通过传统的机器学习算法（例如监督学习）来解决。

通过强化学习方法，学习代理可以感知环境状态（例如，感知家庭温度），执行 *** 作（例如，打开或关闭暖通空调）并通过最大化其长期获得的累积奖励来学习。

可以在三个级别提供物联网智能：物联网设备、边缘/雾节点和云计算。每个级别对智能控制和决策的需求取决于物联网应用的时间敏感性。例如，自动驾驶汽车的摄像头需要进行实时障碍物检测以避免发生事故。

通过将数据从车辆传输到云实例并将预测返回给车辆，这种快速决策是不可能的。相反，所有 *** 作都应在车辆本地执行。集成高级机器学习算法，包括深度学习物联网设备是一个活跃的研究领域，使智能对象更接近现实。

此外，通过分析物联网数据、提取隐藏信息和预测控制决策，可以从物联网部署中获得最大价值。物联网领域使用了各种各样的机器学习技术，从回归、支持向量机和随机森林等传统方法到卷积神经网络、LSTM和变分自动编码器等高级方法。

未来，物联网可能是一个非确定性和开放的网络，其中自动组织或智能的实体（Web 服务、SOA组件）和虚拟对象（化身）将可互 *** 作并能够独立行动（追求自己的目标）目标或共享目标）取决于上下文、情况或环境。

通过上下文信息的收集和推理以及对象检测环境变化（影响传感器的故障）并引入合适的缓解措施的能力的自主行为构成了一个主要的研究趋势，显然需要为物联网技术提供可信度。

市场上的现代物联网产品和解决方案使用各种不同的技术来支持这种上下文感知自动化，但需要更复杂的智能形式，以允许在真实环境中部署传感器单元和智能网络物理系统。

以上内容参考 百度百科-物联网

IoT，简单来说，就是物联网，是Internet of things的简称，是物物相连的互联网，既能实现物与物之间的信息交换，又能实现物与人之间的信息交流。IoT是即计算机，互联网之后的又一大信息产业发展浪潮，可谓是发展前景十分广阔。

目前，IoT的一个重要应用就是智能家居，智能家居作为一个已经发展了几十年的产业，在最近几年终于迎来了大爆发，智能语音也成为继路由器之后的又一智能家居控制中心，带着新中心的浪潮，IoT产业也迎来了大爆发。

按小米CEO雷军的说法，小米的IOT战略经历了2个阶段。

第一个阶段 以“参股＋实业”来扩张生态链

小米的生态链布局，采取的是“参股＋实业”的双向驱动方式 ，以“占股不控股”的模式不断扩张其生态链规模。

小米之所以取得这么大的成就，表面上看，是小米已经形成的庞大的智能硬件生态链和整个生态的环境，营销渠道有线上的小米商城和线下的小米之家；实际上，却是小米对生态链企业“投资而不控股”的策略，这与苹果、Google等同样布局 loT 生态的厂商有很大不同。

小米的“造链运动”就是这么来的。雷军在布局IOT之初，就提出了“100 家生态链企业”的战略目标。时至今日，小米生态链已经成为拥有上百家硬件厂商，其IOT开发者平台也接入了多达上亿台设备，成为目前“最大消费IOT平台 ”。

这种模式的好处是见效快，能够快速的打开市场。但潜在的问题是，真正能够进入小米IOT平台的智能设备，大多来自于甘愿接受小米管控的小企业。市面上销量大、口碑好的家电、智能设备厂商都很难进入这个“圈子”，这就让消费者的选择极其有限。

2017年11月，小米对外宣布开放小米IoT开发者平台。

小米公司创始人、董事长兼CEO雷军正式宣布，小米IoT平台联网设备超过8500万台，日活设备超过1000万台，合作伙伴超400家，已经稳居全球最大的智能硬件IoT平台；雷军认为小米已经成为全球最大智能硬件IoT平台。

在大会上，小米 科技 董事长兼CEO雷军表示小米初步完成了当初的目标，现在要开启小米IoT战略第二阶段，小米将全面开放IoT平台并启动小米IoT开发者计划，AI+IOT战略。

而在小米IoT战略的第二阶段，“AI”将成为关键词，小米方面表示希望能在AI 技术的加持下，将硬件、软件、云服务和新零售业务串联起来。

所谓AI+IoT，就是人工能智能+物联网。人工智能技术现在基本上都是基于机器学习和大数据，还不能算是真正的智能。但物联网已经逐渐发展起来了，尤其是即将到来的5G时代，很有可能促进物联网行业的进一步起飞。

从小米第一阶段的IOT战略布局，我们可以了解到:

一，现在接入的智能产品主要有三种

1，小米自有品牌的智能产品，如小米手机、小米手环、小米音箱、小米智能空气净化器等

2，小米生态链产品，即小米投资入股的产品

3，第三方产品，这也是小米更加开放的表现。

二，小米布局AIoT有三大优势：硬件优势、大数据优势和丰富的生态链布局优势。

1，硬件优势

小米AIoT战略，也是以手机作为第一入口，然后以小米音箱、小米手环、空气净化器、智能灯等与家庭相关的智能产品作为辅助入口，进而建个人、家庭的智能家居场景 。

雷军在2018 MIDC 小米AIoT开发者大会宣布，2018年小米IoT平台已连接了超过132亿台智能设备（不含手机和笔记本电脑），遍布全球超过200个国家和地区，日活设备超过2000万台，每日处理设备请求高达800亿次。内置小爱同学的激活设备数超过1亿台，月活跃用户超3400万。

活跃的物联网设备为海量数据获取及万物互联提供了坚实基础，这是小米布局AIoT战略的硬件优势。

2，大数据优势

2018年7月，在中国大数据应用大会上，小米大数据产品总监赵辉华曾表示，小米有三亿的用户，在三亿用户中有超过日活21个的千万小米应用，这些应用都沉淀到云服务上；在大数据全局搜索方面，小米已经接入了16类的垂直内容，日均用户量是1600万，日均请求量四千多万。

3，丰富的生态链布局优势

AI+IoT 是如今小米最有想象力的业务，远胜于手机。大到智能电视、空调、洗衣机，小到闹钟、移动电源、电动牙刷，小米生态链已经形成了一张大网，小米凭借着用户量、设备数与数据积累，正试图构建一个完整的生态。随着 5G 商用的加速，设备的连接能力将有明显的飞跃，因此 IoT 也将迎来发展的黄金期。在AIoT领域，小米布局很早，积累也较为深厚，已经形成了强大的生态链体系，且线上线下渠道也都已打通。这是小米AIoT战略布局的生态链布局优势。

对于小米来说，推动AIoT战略加速落地，不仅是时机成熟，更是势在必行，所以就有了后面一系列的大动作!

在2017年11月的小米IoT大会上，小米宣布在人工智能领域与百度达成合作，双方将在知识图谱、深度学习、语音、视觉、自然语言处理、人机交互、机器人、无人驾驶、AI芯片等领域展开深度合作。也就是说，小米的智能硬件需要通过DuerOS等外援来补充技术。

2018年第二次开发者大会上，小米AIoT将开放全面升级，Zigbee方案接入到小米IoT平台，云云互联，可以与其他云，并支持标准蓝牙Mesh

在落地应用上，小米开始在AR（owlii）、智慧酒店（全季酒店）、智慧家装（爱空间）上进行落地。

AIoT平台将接入智能门锁。

2018年，小米也开始向海外扩张IoT业务，2018年2月，智能电视进入印度市场，并在2018年第四季度在印度市场出货量排名第四。

最后，我们再来看看小米2018年年度财报，2019年3月19日，小米发布了2018年财报。

2018年，小米智能手机收入1138亿元，同比增长413%。报告期内，小米智能手机出货量达119亿台，同比增长298%。

2018年，小米IoT与生活消费产品分部的收入为438亿元，较去年增长869%，也成为小米2018年增速最快的业务。

从该业务在整体营收中的占比来看，2018年全年达到251%，而2017年为205%；2018年第四季度，该业务营收占比甚至达到了336%，而2017年同期为242%。IoT业务无疑成为小米2018年第四季度和全年的最大亮点。

根据财报公布的数据，截至2018年12月31日，小米IoT平台已连接的IoT设备数（不包括智能手机和笔记本电脑）约为151亿，同比增长1932%。拥有5个以上小米IoT设备（不包括智能手机和笔记本电脑）的用户数约230万，同比增长1091%。

此外，小爱音箱累计出货量超900万台，小米电视全球出货量840万，同比增长2255%。报告期内，小米也开始向白电领域进军，分别在2018年7月和12月推出了米家空调和米家互联网洗烘一体机。

从2018年的年报可以看出，今年开始，小米的动作也确实比以往更频繁。

1月11日，他们宣布启动“手机+AIoT”双引擎战略，雷军称小米将在未来的5年内，持续在AIoT领域投入累计超过100亿元，ALL in AIoT；

2月26日，又成立集团技术委员会，成立人工智能部、大数据部、云平台部；

3月7日，小米成立了AIoT战略委员会，由IoT平台部、人工智能部、生态链部、智能硬件部等十几个核心业务部门的总经理、副总经理组成。

2019年4月2日，小米决定拆分松果电子部分团队为大鱼半导体，新部门以后将专注AI、IoT芯片研发，而松果电子继续研发手机芯片。

而这些动作背后都有一个整体的指导思想，AIoT战略要如何深入？设备层面，小米已经积累了五六年的优势，很显然，想要真正把握住这个万亿级的大市场，只有由设备下潜到基础核心技术层面，包括芯片、人工智能、连接技术、边缘计算等等。移动互联网时代的无数次实践已经证明，只有对全产业链的把握，才能在千变万化的时代中以不变应万变，小米跑得更早，所以也有更多的时间积淀这个能力。

我们看到，在小米前进的路途上，也在不停的思考，及时更新战略。胜不喜，败不骄之余，小米的AIOT战略也有不得不要面对和考虑的问题。

一，AI技术先天不足

IoT是一个生态，并非是单一的设备模式，核心驱动力肯定离不开AI技术。而在小米IoT战略的第二阶段，人工智能成了整个生态的关键词，小米希望在AI技术的加持下，将硬件、软件、云服务和新零售业务串联起来。

小米在AI技术上的不足，导致小米的IoT模式不够完美，甚至还容易遭到外界和投资者的“挑刺“。

所以，在2017年11月的小米IoT大会上，小米宣布在人工智能领域与百度达成合作，双方将在知识图谱、深度学习、语音、视觉、自然语言处理、人机交互、机器人、无人驾驶、AI芯片等领域展开深度合作。也就是说，小米的智能硬件需要通过DuerOS等外援来补充技术。

小米之所以和百度合作，原因有二

1，在国内的互联网巨之头中，百度是最早选择“All in AI”的玩家，数据上的优势加之时间上的红利，百度在人工智能技术上有着深厚的基础。尤其是以对话式人工智能 *** 作系统DuerOS的出现，打开了国内人工智能 *** 作系统的先河。在DuerOS的合作名单中，已经出现了美的、海尔、TCL、vivo、海信、HTC、联想等超过130家的合作伙伴，在AI技术方面的积累与小米在硬件场景上的布局有着很强的互补性。

2，百度也是这场合作的受益者，小米庞大的IoT基础和大数据，不仅可以为百度的人工智能提供丰富的训练样本，也在加速人工智能技术在实际场景中的落地。除此之外，DuerOS和小米IoT在场景和应用上存在一定的交叉，百度和小米的合作便意味着，小米的供应链优势可以丰富百度人工智能生态，将AI技术应用到更多场景，进而为DuerOS和小米用户带来更好的用户体验。

二，研发资金不足

AI技术研发的投入和生态打造，是一件相当长周期的事儿。拿百度在AI技术领域的投入为例，5年前就一直持续砸资金，直到今天还谈不上形成规模化收入。所以，技术是需要积淀的，需要长期研发，共同攻关，不是临时抱佛脚就能解决的。而且更关键的一点是，与主流互联网企业百度、腾讯、阿里和美团比，小米身上的硬件痕迹过重，缺乏应用服务的场景支持，少了大数据这一侧持续训练和学习的支持，玩AI的难度就更大一些了。

在人工智能方面，华为终端今年预计投400亿研发iot物，百度每年在此技术的投入均在15%以上，阿里在未来对达摩研究院投入1000亿以上。而小米姗姗来迟，在2016年才涉足AI研发，在接下来的五年里，小米将继续在AIoT上投资100多亿元。

三，IoT芯片“核芯”不足

从IoT的开发上看，大致可以分为三个层级：硬件设备、 *** 作系统和处理芯片。目前国内没有哪一家公司能够将这三个层级全部做好。小米做到了最大普及程度的消费级硬件设备，百度、阿里则是拿出了 *** 作系统，华为在芯片和硬件上更为侧重。

从物联网产业链来看，主要包括感知层、网络层、平台层、应用层几大方面。除了网络层之外，其他方面则厂商争夺的重点。而从产业环节而言，芯片无疑是物联网系统的核心。为此，想要构建自主生态，打造低功耗连接，芯片的作用不可言喻。

小米由于缺乏核心技术，在许多关键领域都不得不依赖其他企业。例如，在手机AI芯片、IOT 芯片方面，小米都缺乏实力，无法像华为那样依托自家的麒麟芯片实现自主的产品以及技术迭代。这也导致了小米在高性能、低功耗IOT芯片方面的研发能力和产品迭代速度也远远落后于华为。

相对于手机芯片，物联网芯片本质上还是通信芯片，具有一定的相通性，但对于小米而言想要进入也并非易事。

以华为这么大的投入力度，在芯片自主研发的路上也不是一帆风顺。自2004年开始，华为就开始布局自主研发芯片，2009年才研发出第一颗K3芯片，并且还是试水。之后更是经历了多次实验，才在2014年成功研制麒麟芯片，并最终应用到华为手机之中。由此可见，芯片的研发难度有多大。

小米自2014年成立小米松果电子以来，第一款NB-IOT芯片在2017年底才推出。虽然在时间点上，并没有落后很多，但是显然华为等厂商已经抢先一步。从布局方面来看，首款NB-IOT芯片的推出，小米IOT生态布局也趋向于进一步完善。

而且，在小米的IOT产品系列中，除了手机这个核心产品掌握在自己手里外，其余产品大多依赖生态链企业去研发制造。问题是，这些生态链企业也和小米一样，面临“缺芯”的困扰。

所以，未来小米需要在IoT芯片领域加大研发力度。

四，生态链并非固若金汤

小米在布局生态链的过程中，采用“占股不控股”模式。看似明朗的背后，隐藏着哪些风险。

借助小米品牌的声誉以及小米在互联网渠道的优势，多家小米生态链企业迅速发展，更有数家企业年营收迅速从零增加至超过十亿元，这无疑进一步提升了小米的名声，但是随着小米生态链企业的成功，一些质疑也伴随而来，担忧它们过于依赖小米将难以持续发展壮大，去小米化呼声日益严重!

以小米生态链企业的典范--华米为例，2015年、2016年来自小米的收入占其营收的比例超过九成，而净利润分别为-038亿元、024亿元，到2017年、2018年来自小米的收入占比降低到八成以下，其净利润分别提升至2305亿元、4748亿元，华米也不忌言净利润的增长主要是由于自有品牌Amazfit业务发展所取得。

对比之下，可以看出华米虽然依赖小米贡献了大部分收入，但是小米方面带来的净利润较低，而它在2017年、2018年取得净利润的大幅增长主要来自于拓展自有品牌业务。

小米生态链企业，依托小米的销售渠道，离开小米将面临失去市场的风险。同时，小米对生态链企业的管控虽然越来越弱，要求却越来越严格。

不仅如此，竞争也是生态链企业面临的严峻考验。在内部，同一类别产品有多家企业竞争，例如，同时做智能锁的云丁、云柚和绿米；同时做空气净化器的睿米、琭珞含章和星月电器。

在外部，越来越多的企业加快了进军IOT市场的速度，华为与硬件厂商合作，在智能家居领域打造一个更开放的生态；OPPO、vivo、TCL 则是共同合作，宣布成立IoT开放生态联盟。

显然，IoT已经成了厂商们的第二战场，生态链企业面对的竞争日益激烈。

结语:

5G时代的到来，IoT业务也成为众多手机厂商发力的对象。OPPO和vivo在2018年联合多家家电企业成立了IoT开放生态联盟；华为在日前的AWE上宣布升级IoT战略，余承东还定下了三年内拿下中国三分之一IoT设备的目标。

2019年，是5G商用部署的元年，而5G的一个重要使命就是对海量物联网的连接提供支持，它的高速率、低时延、大容量等特性，是物联网体系成熟的必要条件，可以预见，从今年开始，随着5G商用的进程逐渐推进，IoT的发展将驶入快车道。

希望小米一路前行，再创辉煌!

经过长时间的积累，边缘计算终于迎来了瓜熟蒂落的时刻。随着底层技术的进步和应用的不断丰富，国内外运营商和产业企业均进入到MEC商用落地阶段。进入2019年，国内三大运营商开展了积极的边缘计算试点和部署工作。例如，中国移动发布边缘计算“Pioneer300”先锋行动；中国电信打造边缘计算开放平台ECOP，构建边缘云网融合的网络服务平台及应用使能环境；中国联通展示业界首个“MEC智慧水利”案例。

运营商和企业特点各异

进入2019年以来，边缘计算呈现出了突飞猛进的发展势头，那么边缘计算何时将进入大规模部署阶段？

李开认为，要解答上述问题，首先需要理清边缘计算部署的位置。九州云认为，边缘计算是一个业务驱动的技术，失去了业务驱动，边缘也就失去了意义，因此需要解答的第一个核心问题是边缘计算的驱动力从何而来？

在李开看来，边缘计算主要有运营商和企业两大驱动来源，其中前者来自于对5G场景的落地，后者来自于自身借助5G提升的落地，它们的差别如下。

第一，前者是必然要推动的，后者是可以选择的。第二，前者的边缘架构是相对聚焦的，而且有ETSI MEC标准等可以参考，有StarlingX、Tacker、Airship等开源框架作为起点；后者是相对长尾的，要跟随业务场景摸索，开源框架作为起点只能解决平台问题，不能解决应用问题。第三，前者是从上而下的布局，后者是自下而上的驱动。第四，前者覆盖所有边缘应用，注重边缘分发平台的打造甚于单个应用场景的优化；后者注重实际单个应用的落地，更加能够轻装上阵。第五，前者的时间能够降维并为企业边缘架构所复用，后者的实践无法升级成为前者的架构。

由于运营商市场和企业市场特点相异，因此其进入大规模部署阶段的时间点也不会相同。

李开表示，运营商边缘计算的大规模部署与5G息息相关。受5G牌照、技术、采购和场景选择等多种因素影响，各大运营商的时间点各不相同，但是边缘平台肯定优先于5G至少1年进行试点和局部部署。“这个时间点大概会在2019年下半年和2020上半年到来。”李开认为。

就企业市场而言，其受零售、物流、医疗等企业需求的推动，虽然现在基于4G的边缘网络相较于5G在边缘适配上有一定的天然劣势，但是作为试点却是在一定条件下可以实现的。李开认为，企业的边缘框架和运营商框架相类似，只是在网络延时等条件上有一定折扣，在应用丰富程度上有一定收敛，在空间覆盖上相对局限，但在与企业内设备通信更加复杂。“即使现在企业有独自实现边缘框架的可能性，但是在边缘网络尚不规模具备、需求还需要磨合的情况下，可能要等到2020年下半年才真正具备大规模部署的能力。”李开认为。

物联网成边缘计算最强劲驱动力

物联网是边缘计算的主要应用场景，也是驱动边缘计算的主要动力所在。正因为如此，人们往往把边缘计算和物联网混在一起，但实际上两者虽有联系却并非完全重叠。

在李开看来，物联网和边缘计算有相同之处。例如，海量设备数据的导入可能导致数据爆炸问题需要解决；海量设备所在的物理世界需要在数字世界产生一个“数字孪生（Digital Twins）”，如IoT Shadow、VR对真实世界的复原、自动驾驶对驾驶环境的模拟等，用来模拟物理世界的运行模式。

李开表示，边缘计算和物联网的不同之处也很明显：第一，物联网产生的数据爆炸不一定会产生海量数据，如NB-IoT和LoRa也可以适配物联网，而边缘的主要能力是海量数据的传输；第二，物联网不一定需要低延时，而边缘计算必然强调低延时；第三，物联网大部分基于Internet（核心网），而边缘计算是独立于Internet（核心网）的网络切片，边缘网络安全性更高；第四，物联网未必产生数字视觉，而数字视觉造成的数据则是边缘的一个核心能力。

因此在李开看来，边缘网络落地的行业必然是在和“物”打交道的场景中，同时具备海量数据、低延时、高安全等需求的场景，如工业生产执行系统、工业缺陷识别系统、自动驾驶、AR/VR、远程医疗等。李开表示，九州云所接触到的客户则主要集中在工业制造领域，他们对于工业生产执行系统、工业缺陷识别系统的需求比较强烈。

开放架构加速边缘计算落地

在边缘计算落地过程中，运营商侧重于解决平台问题，打造边缘应用的承载商店和网络，因此非常重视平台的打造和开放。

李开表示，多种开放框架可以支持边缘平台的打造，如StarlingX（OpenStack + K8S）支持边缘基础架构（Edge-IaaS），Tacker、Airship等支持边缘编排（Edge MANO）等，基于这些技术可以打造符合ETSI MEC参考架构的边缘管理平台。九州云在这几个领域都积极参与，是StarlingX/Airship的中国发起单位之一，并在StarlingX拥有全球技术委员会的席位，在Tacker等编排技术上，九州云是全球第一的上有源码贡献厂商。

李开认为，开放边缘平台能力给垂直行业企业，必将产生很好的商用效果。因为开放架构有利于自主的边缘核心能力，提升竞争力。在边缘计算领域，运营商在“硬管道”（边缘基础网络）上具备无可替代的优势，由于边缘网络并不暴露在Internet上，这一优势无法被互联网企业在OTT方面利用，边缘为运营商造就了一个可以直接将触角延伸到最终用户，并重新发现价值的能力。而边缘平台则是“软管道”，运营商必然需要掌控核心能力，基于开放架构而不是商业架构，为运营商带来更好的控制力，加速平台的成形。

此外，开放架构有利于更好地复用运营商原有技术积累，加速落地边缘的编排、边缘云的优化、边缘接口的标准化等技术。事实上运营商在已经完成的NFV架构改造中已经积累了很多，如基于TOSCA的网元编排，适配OSS的接口对接，基于GPU、DPDK的性能加速等，运营商都是基于OpenStack的架构进行优化的，因此在边缘领域坚持开放架构，有利于运营商技术上的继承和复用，加速落地。

切忌“为了边缘而边缘”

边缘计算目前已经到了规模应用的前夕，而要实现规模部署，李开认为边缘计算还需要克服如下挑战：第一，边缘的部署位置，以及与边缘VNF/PNF的整合；第二，边缘机房的改造（直流、空间、制冷）、容量估算（基站接入数、带宽）和安全防护升级；第三，边缘的高可用如何解决；第四，边缘的接入模式（专线、LTE、IOT）和终端的位置（以企业为单一终端还是以设备为单一终端）；第五，边缘运维模式和现有网络运维、业务运维、云运维模式的整合，云边协同如何落地。

对于落地垂直行业，李开认为前景虽然明朗，但是也存在一些担忧，主要是“为了边缘而边缘”，即没有商业驱动、只是为了和热点结合引入的边缘计算。“技术问题其实都能够通过积累解决，应用刚需是无法通过技术刚需创造的。”李开认为。而要解决这些担忧，则需要审慎识别客户需求，即是否与“物”打交道的场景，是否具备海量数据、低延时、高安全等需求的场景。

此外，安全也是运营商边缘的优势之一，边缘网络通过网络切片模式实现，是不暴露在互联网上的网络，相对来说更加安全，当然边缘网络自身的安全防护也需要加强，这个模式与核心网的安全加固在技术上有相同之处，新的威胁是针对边缘应用的访问模式，对边缘机房（汇聚或者接入）安全防护能力的升级。

九州云：边缘计算弄潮儿

李开介绍，九州云成立于2012年，是中国第一家从事OpenStack和相关开源服务的专业公司。作为边缘计算的积极探路者，九州云在边缘计算领域积极布局。九州云为运营商打造符合ETSI MEC标准规范的、基于开放架构的边缘平台，九州云在2018年6月成为“中国联通边缘生态合作伙伴”，在2018年10月成为“中国移动边缘开放实验室”的成员，面对运营商客户，九州云主要提供全面解决方案和服务，主要涵盖“边缘应用调度管理平台”“边缘基础架构平台”两大领域。

李开表示，九州云对于边缘计算的商业模式 探索 ，主要集中在工业领域，依托开放框架、低延时边缘网络、大数据处理能力，为客户提供工业数字孪生（Digital Twins）能力，客户包含西格数据、海德控制、格力电器（和中国联通合作）等工业领域客户，其“工业智能管理边缘云平台”获得了2018年度制造业信息化优秀智能制造解决推荐方案，“基于OpenStack的刀具检测于寿命预测管理边缘计算平台”也获得了中国自动化学会“CAA智慧系统创新解决方案”等荣誉。

随着NB-IoT技术标准的成熟以及网络覆盖的增强，NB-IoT市场正在稳步走向成熟和 健康 的市场化状态。NB-IoT芯片领域出现了“百家争鸣”的盛景，各个NB-IoT创业公司都在“摩拳擦掌”布局NB-IoT芯片，也有为数不多的企业通过了运营商的认证，但通过运营商认证只是最基本的一步，能否实现最后的商用还需要企业的全方位竞争实力经受得住考验才行。而在众多优秀的NB-IoT创业公司以及一些其他领域大公司新开拓的NB-IoT新产品中，那颗“全球首颗”集成CMOS PA的NB-IoT芯片及其团队，用不懈的努力和强大的实力，继续将领先优势从技术突破夯实到了产品商用，已经领先于一众友商，率先实现了量产商用！

通过运营商认证是拿到竞争入场券，量产商用才真正走上赛道

NB-IoT芯片从研发到量产，需要经历非常长的研发周期，设计、开发、流片、测试、预商用、商用，所有环节一个都不能少，一点都不能错！能走到最后，才能享受市场成功的果实！作为物联网方案中的主芯片，客户design-win是需要持续且巨大的投入的，芯片原厂任何一块能力的缺位或者短板，都可能造成客户前期投入的浪费甚至对客户整体的业务规划造成致命伤害！而在NB-IoT芯片的量产过程中，通过运营商认证可以说是开启了万里长征第一步，拿到了这个领域的入场券，做到小批量商用才算是真正上了赛道。要想真正获得市场成功，考验的是芯片厂商全方位的综合实力：除了产品技术研发水平之外，还考验团队的技术支持能力、产能成本运营能力、持续创新及产品演进能力、企业及团队稳定成长能力等。

目前 芯翼信息 科技 已经完成中国电信芯片的认证测试，即将完成中国移动的芯片入库认证及中国联通的模组认证 。通过运营商的入库认证，是每一款modem芯片在批量销售之前，都必须完成的工作。而一款芯片在市场上的真正批量应用的稳定性和可靠性，并不能完全依赖于运营商的认证来保障。Modem无线通信芯片，因其产业链的多节点多厂家特性以及应用场景信号变化的多样性和复杂性，只有通过长时间多场景的实际应用场测，才能真正将可靠性和稳定性得到保障。运营商的入库认证，可以在一定程度上保障产品功能及性能指标的可用性，但是在实际商用的稳定性方面，必须依靠商用客户的实际落地应用来保障。芯翼信息 科技 在商用可靠性方面一直保持高度重视，在运营商入库认证启动之前，就已经启动与早期alpha客户的产品级联动测试，并针对诸如抄表、烟感、资产定位跟踪等诸多实际应用场景设计了丰富的场景级测试用例，与细分市场客户合作进行了长期的产品测试，优先保障XY1100 NB-IoT芯片在目前出货量最多的细分市场的应用可靠性。

CMOS PA集成，一年走完从质疑到全行业认同的历程

遥想去年上海MWC上芯翼信息 科技 发布了全球首款集成CMOS PA的NB-IoT芯片，彼时质疑声阵阵，不光质疑芯翼信息 科技 是否有能力完成CMOS PA发射功率的核心技术突破，甚至对整个行业是否可以真正商用CMOS PA集成也持怀疑态度。

CMOS PA的集成一直是个世界级难题，CMOS PA集成最大的难点在于发射功率难以达到3GPP定义的Class3标准要求（23dBm±2）,目前业界的Modem射频方案仍然采用独立的PA器件，基于GaAs工艺，市场主要由Skyworks与Qorvo等美国厂商占领。而GaAs PA由于工艺的差异，无法与CMOS PA的modem主芯片进行单die集成，只能通过成本更高的SiP封装来实现单芯片集成。芯翼信息 科技 依赖于创始团队深厚的技术积累，全球首次实现了CMOS PA Tx Power的突破，并成功将Single Die的集成做到商用量产。

时隔一年，在NB-IoT芯片的创新浪潮中，芯翼信息 科技 真正做到了从突破式创新到引领行业创新的创举！当芯翼信息 科技 兑现承诺，率先以商用出货的SoC产品向市场宣告集成CMOS PA的核心技术突破已经取得成功时，几乎所有的主流友商也都已发布或者宣布了自己的集成CMOS PA的NB-IoT单芯片。虽然各家实现方式各有不同，但NB-IoT SoC集成CMOS PA已经从一年前的质疑，变成了今天的行业标配！集成CMOS PA是全球所有厂商将NB-IoT做到极致低成本低功耗的必经之路，整个行业都在朝着这个方向发展。

芯翼信息 科技 XY1100是全球第一颗Single Die集成CMOS PA的量产NB-IoT系统单芯片，跟其它同期竞品最大的差异是，将全球全频段商用的功率放大器（PA）芯片，集成进了单die之中，实现了全球NB-IoT芯片最高的集成度。基于芯翼信息 科技 XY1100芯片开发的NB-IoT方案，客户不需要再为芯片购置PA等昂贵的外围射频器件，整体的外围BOM成本可以控制在友商方案的1/3-1/4的水平；同时，客户也不需要再进行复杂的射频相关性能调试，这些都已经在芯片内部做完了。

另外，芯翼信息 科技 XY1100专门为IoT应用配置了独立的完全开放的ARM Cortex-M3 MCU作为AP，并预留了充足的RAM和ROM空间，成为业界开放程度最高、开发方式最友好的OpenCPU方案，可以帮助客户轻松完成从外置MCU到OpenCPU的移植，节约一颗外置MCU的成本（高端M3 MCU成本约￥20元）。除此之外，芯翼信息 科技 在保证超低成本和超低功耗（PSM电流700nA）的基础上，实现了芯片设计的SDR架构。基于SDR架构，芯翼信息 科技 可以在极短的开发周期内，完成多模SoC产品的开发，能极大扩展芯翼信息 科技 芯片产品的应用市场，也有利于客户将同一套方案设计，使用软件升级的方式快速实现应用市场的扩展。

目前，芯翼信息 科技 XY1100 NB-IoT SoC，已经完成了多家NB-IoT模块商和方案商客户的Design-Win，客户对芯翼XY1100在各方面的性能表现和综合竞争力，都有非常高的评价，多家客户即将进入产品方案小批量产阶段。未来，对于XY1100 NB-IoT SoC，芯翼信息 科技 期望能够成为引领全球NB-IoT产品创新的中坚力量，为NB-IoT市场提供更具性价比和完整竞争力的芯片方案新选择。

现在是选择NB-IoT最好的时代

NB-IoT市场从2016年标准冻结开始启动，时隔三年，目前NB-IoT从标准、技术、芯片、网络覆盖等各方面都日臻成熟，而市场产业链也已经完成了初期的培育。前期的市场培育及生态链建设环节，政府补贴拉动发挥了巨大的作用。随着3GPP R14 CatNB2标准的部署商用，NB-IoT芯片将足以提供更高的上下行吞吐量（150kbps UL/150kbps DL）、更好的业务移动性（支持连接态重建Reestablishment）、基站定位功能（支持50m精度基站定位），NB-IoT的应用场景将会大幅度拓宽。同时，随着5G网络的建设以及4G网络覆盖的持续加深，NB-IoT全球网络的覆盖水平，将伴随4G网络的深覆盖而快速增强。用不了多久，覆盖完善的NB-IoT精品网络就会呈现给物联网用户，NB-IoT将随着5G的发展迎来自身的大发展！

可以看到，现在的NB-IoT芯片商，除了传统手机芯片商海思、高通、MTK和展锐之外，已经涌现出了以芯翼信息 科技 为代表的新一代芯片创新创业公司，并且 芯翼信息 科技 已经开始为市场输出可以买到的量产芯片产品 。而能供提供NB-IoT的模块商，更是达到了数十家之多。作为NB-IoT产业链中核心器件的芯片与模组，已经率先完成了供给侧的繁荣，现在的用户已经不用为NB-IoT芯片或者模组的不成熟和高价格而烦恼。另一方面，NB-IoT的市场应用，也已经从之前的主力靠政府项目拉动，向百花齐放转变，这正是NB-IoT市场从培育期向成熟期转化的重要标志。

芯翼信息 科技 是世界领先的物联网芯片初创企业，芯翼信息 科技 的定位是做物联网终端芯片级解决方案SoC leader。除了提供多种通信能力之外，还有感知，安全，能量捕获，边缘计算等方向可以发展和延伸。正如芯翼信息 科技 对自己所做的定位，公司致力于为IoT市场提供高价值的终端SoC，而NB-IoT是其中最好的市场切入点。从公司定位和产品定义上，芯翼信息 科技 与业界友商已经有明显的差异化。具体到产品上，芯翼信息 科技 坚持以市场需求为驱动力，以核心技术创新为突破口，坚持与各细分市场头部龙头企业进行深度战略合作，坚持为行业细分市场提供富有竞争力的芯片方案。物联网时代，应用为王。只有深入理解市场行业应用，并且拥有强大技术创新实力的企业，才能在碎片化的IoT市场中找到自己的生存和发展空间。

总结

芯翼信息 科技 ，一家刚“2岁”多一点的企业，凭借全球顶尖技术专家团队的深厚积累，一经创立便以世界级核心技术突破的姿态，推出了“全球首颗”集成CMOS PA的NB-IoT SoC。如今，经过两年来夜以继日的努力，一颗性能卓越、优势明显的NB-IoT明星产品耀然量产上市，用核心技术突破帮助NB-IoT产业界 健康 优质的提质降本，帮助整个NB-IoT产业蓬勃发展。NB-IoT，是由中国企业主导、中国生态引领的全球IoT蜂窝通信标准，也是5G标准的IoT先行者。市场需要更多像芯翼信息 科技 这样的创新创业企业，为整个产业带来持续的核心技术创新与突破，以自己的技术实力与积累，引领整个产业与行业的技术革新！

芯翼信息 科技 着眼国内国际布局，以芯为翼，助推物联！芯翼信息 科技 在MWC的展台位于N4G10，欢迎大家前往交流我们基于XY1100所做的商用实践！

数据通过与人工智能、云计算、物联网、边缘计算等新兴技术渗透融合，在智能制造、绿色低碳、共享经济、现代供应链、中高端消费等领域培育形成了新的增长点，成为创新发展的重要驱动力。在发表《数字技术的发展趋势》的主旨报告中指出：世界经济数字化转型是大势所趋。中国是数据大国，凭借先进数字技术、巨大人口数量，庞大的制造业基础，人口红利正在转变为数据红利。数据通过与人工智能、云计算、物联网、边缘计算等新兴技术渗透融合，在智能制造、绿色低碳、共享经济、现代供应链、中高端消费等领域培育形成了新的增长点，成为创新发展的重要驱动力。

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