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2019年物聯(lián)網(wǎng):大浪淘沙,“適”者發(fā)展

2019-01-22 08:45:31

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  一直以來,物聯(lián)網(wǎng)被視為我國國家信息化戰(zhàn)略的核心技術(shù)之一,也是社會各界關(guān)注的焦點。隨著2019年的悄然到來,各相關(guān)機(jī)構(gòu)組織都在預(yù)測物聯(lián)網(wǎng)未來一年的發(fā)展趨勢。在筆者看來,目前的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用具有高度碎片化的特征,要整體分析發(fā)展趨勢難度很大。不過,如果對2018年出現(xiàn)的一些熱點應(yīng)用和技術(shù)逐一進(jìn)行盤點和回顧,亦可以淺顯地“揣摩”一下物聯(lián)網(wǎng)今年的發(fā)展態(tài)勢。

  物聯(lián)網(wǎng)整體技術(shù)體系尚未形成

  2018年7月,Gartner發(fā)布了《2018物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)成熟度曲線》(如圖1所示)。從整體來看,曲線圖中各種物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的技術(shù)和功能應(yīng)用都還在“路上”,或者說整個物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)體系還沒有形成,大多數(shù)的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)都還在“復(fù)蘇期”之前。

  

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  圖1 Gartner 2018物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)熱門度曲線

  (備注:Gartner的分析預(yù)測曲線分為5個階段:技術(shù)誕生的上升期、期望膨脹的峰值期、泡沫破裂的幻滅期、穩(wěn)步爬升的復(fù)蘇期、實質(zhì)生產(chǎn)的成熟期)

  雖然,一些小的應(yīng)用和功能(Smart Lighting-智能照明、indoor Positioning-室內(nèi)定位)真正進(jìn)入了爬升階段,但是能夠撐起物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)的核心關(guān)鍵技術(shù)還在上一個階段(幻滅期)中,例如物聯(lián)網(wǎng)平臺(IoT Platform)、物聯(lián)網(wǎng)邊緣架構(gòu)(IoT Edge Architecture)、低功耗廣域網(wǎng)(LPWA)等。

  處于這一階段的最典型的實際案例,就是GE的物聯(lián)網(wǎng)平臺(IoT Platform)——Predix。前幾年收購、合并了大量的信息技術(shù)/軟件類公司,造成Predix自身一直存在大量的異構(gòu)性問題。在一直無法有效整合這些信息系統(tǒng)的情況下,GE的“登月工程”于2017年年末終止。

  低功耗廣域網(wǎng)(LPWA)在2018年是一個比較“沉悶”的熱點,雖然它對不少應(yīng)用具有極好的適應(yīng)性,但市場上難見優(yōu)秀的高價值產(chǎn)品。抄表、環(huán)測等同一類“簡單連接型”的應(yīng)用似乎難以支持它的熱度。

  在Gartner的趨勢圖中,除了一部分核心關(guān)鍵技術(shù)外,不少高價值的產(chǎn)品在2018年也表現(xiàn)不佳。

  商用無人機(jī)Commercial UAVs (Drones),一方面它所肩負(fù)的行業(yè)應(yīng)用通常都有著較高的復(fù)雜度,另一方面監(jiān)管和安全問題對技術(shù)改進(jìn)要求也日趨迫切,這些因素造成了商用無人機(jī)研發(fā)代價巨大、商業(yè)模式探索還需時日,短時間(2~3年)內(nèi)其市場的發(fā)展不會抬頭。

  自動駕駛(Autonomous Vehicles),在2018年是一個非常熱門的話題,不過各類因自動駕駛而引發(fā)的事故也是層出不窮。雖然自動駕駛確實是一項潛力巨大的技術(shù),但目前相關(guān)企業(yè)只能提供低級別的自動駕駛技術(shù),而廣大駕駛員并不清楚這個“低級別”到底可以幫助駕駛員“釋放”多少車輛的控制權(quán)。所以,駕駛員因過度依賴低級別自動駕駛而引發(fā)的事故便無法避免。在高級別技術(shù)出現(xiàn)之前,自動駕駛都會因為人(駕駛員)的不確定,而存在許多潛在危險。

  趨勢圖外的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和應(yīng)用顯現(xiàn)疲態(tài)

  許多不在趨勢圖中的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和應(yīng)用,在2018年也顯現(xiàn)出了“疲軟”的情況。

  近些年,全球各地都開始推動智慧城市的試水項目。不過,這其中大多數(shù)項目的實際作用與其最初宣傳的目標(biāo)相去甚遠(yuǎn)。造成項目反響不佳的原因有很多,從整體來看是因為預(yù)期過高,且項目又受到了各種因素的掣肘。國家信息中心原副主任胡小明曾表示,智慧城市的每項目標(biāo)都需要有明確邊界。正是因為許多試點項目的設(shè)計沒有限定范圍、明確預(yù)期,再加上環(huán)境和條件的限制(例如,城市信息化基礎(chǔ)設(shè)施不完善、項目成本難以控制、使用者不善于使用等),最終很多項目潦草收尾。

  2018年年末,“小黃車還能退押金么”的問題成為網(wǎng)絡(luò)熱點,也標(biāo)志著全國的共享單車市場進(jìn)入了冬季。在沒有健康盈利模式的情況下,過度競爭和資金斷鏈致使這一重資產(chǎn)的物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用走到了冰點。

  同樣“著涼”的還有區(qū)塊鏈——數(shù)字貨幣。2018年初的輿論炒作和資本投機(jī),并沒有讓區(qū)塊鏈領(lǐng)域出現(xiàn)具有創(chuàng)造價值的產(chǎn)品;2018年中持續(xù)數(shù)月的狂熱并沒有為區(qū)塊鏈找到真正的去中心化規(guī)模應(yīng)用。區(qū)塊鏈技術(shù)和產(chǎn)業(yè)之間的距離,隨著2018年末熱點的降溫、信任和信心的降低,反而被越拉越拉大了。

  風(fēng)生水起的人工智能

  不少和人工智能相關(guān)的技術(shù)和產(chǎn)品在2018年持續(xù)成長。

  2017年,當(dāng)阿爾法狗(AlphaGo)以3比0戰(zhàn)勝世界圍棋冠軍柯潔的時候,美聯(lián)社的人工智能程序早已能夠嫻熟地為上市公司撰寫營收業(yè)績報告,而華爾街金融機(jī)構(gòu)已經(jīng)正式雇傭人工智能程序做為他們的基金經(jīng)理。2018年,又有一部分的人工智能應(yīng)用開始走向成熟,語音識別、視覺識別以及語言翻譯領(lǐng)域成為了產(chǎn)業(yè)亮點。這其中,智能音箱可以算是2018年的代表產(chǎn)品,借助語音識別技術(shù)的不斷完善,智能音箱已經(jīng)從簡單的語音設(shè)備走向復(fù)雜的家庭應(yīng)用場景,成為人與家居、電器、電子設(shè)備和互聯(lián)網(wǎng)之間的橋梁,從而造就了一個全新的物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)體系。

  時至今日,人工智能領(lǐng)域已經(jīng)出現(xiàn)了許多明星應(yīng)用。仔細(xì)研究這些應(yīng)用,你會發(fā)現(xiàn)它們都集中在“數(shù)據(jù)具有規(guī)則性特征”的智能采集、感測,以及較純粹的信息分析上,而具有“自主決策和執(zhí)行”能力的人工智能應(yīng)用還沒有出現(xiàn)。正如前文所述,諸如高級別自動駕駛一類的具備復(fù)雜場景下“決策——執(zhí)行”能力的智能應(yīng)用還有相當(dāng)長的一段路要走。

  總結(jié)與展望

  從2018年的表現(xiàn)來看,物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)應(yīng)用主要分成3類:不少系統(tǒng)簡單,能為企業(yè)降低成本或拓展新興市場,且專注于感知、連接、規(guī)則化分析的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)及應(yīng)用都有著不錯的發(fā)展表現(xiàn);那些場景龐大、需要軟/硬件結(jié)合、系統(tǒng)復(fù)雜,但價值更高的智能化技術(shù)和應(yīng)用,則還處在探索嘗試階段,離成熟還有不短的距離;那些本身設(shè)計不切實際(沒有成本控制、不考量安全監(jiān)管、不考慮用戶適應(yīng)性)、不以價值為驅(qū)動的新興應(yīng)用和產(chǎn)品,在2018年多為曇花一現(xiàn),難以為繼。

  2018年,物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域有如此眾多的產(chǎn)品和應(yīng)用出現(xiàn),是因為不少企業(yè)和組織為實現(xiàn)未來數(shù)字化轉(zhuǎn)型,從而進(jìn)駐新興行業(yè)領(lǐng)域并進(jìn)行了諸多商業(yè)和技術(shù)嘗試。

  2019年,這些組織機(jī)構(gòu)必然會總結(jié)去年的經(jīng)驗教訓(xùn),再有選擇地發(fā)展物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè):第一類表現(xiàn)不錯的應(yīng)用和技術(shù),必然會保持穩(wěn)定發(fā)展;第二類潛力巨大的項目,會被聚焦并持續(xù)數(shù)年進(jìn)行深度的投資;而那些不切實際的物聯(lián)網(wǎng)項目,在全球經(jīng)濟(jì)收緊的大背景之下,在這一年恐怕要難覓蹤跡。