在過去一年多的時間里，關(guān)于初創(chuàng)企業(yè)失敗以及安全問題令人擔(dān)憂等報道內(nèi)容一直籠罩著物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)。但其實，物聯(lián)網(wǎng)一直保持著不可阻擋的前進(jìn)之勢，2017 年也很有可能是物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量超過手機(jī)的一年。
隨著 AI 技術(shù)的加速、連接方面的重大進(jìn)展以及大型云供應(yīng)商專用物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的推出，物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展所需的基礎(chǔ)設(shè)施部分已經(jīng)逐漸到位。我們很快就會發(fā)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)朝著全球互聯(lián)的物理世界這一方向呈現(xiàn)出指數(shù)級加速發(fā)展趨勢。
對于物聯(lián)網(wǎng)的擁護(hù)者來說，過去這一年到一年半的時間應(yīng)該經(jīng)常會讓他們感覺到沮喪。物聯(lián)網(wǎng)到現(xiàn)在本應(yīng)已經(jīng)發(fā)展的十分強(qiáng)大，但事實卻是，像初創(chuàng)企業(yè)失敗以及安全問題令人擔(dān)憂等報道內(nèi)容一直籠罩著這個行業(yè)。思科（Cisco）最近發(fā)布了一份（有爭議性的）研究報告，其中預(yù)計在所有的物聯(lián)網(wǎng)項目中，有 75% 的項目是以失敗告終。物聯(lián)網(wǎng)這一流行詞匯的光彩在過去的一年也確實黯淡了一些，很容易就被 AI 和比特幣的光芒所遮蓋。
有趣的是，物聯(lián)網(wǎng)其實一直保持著不可阻擋的前進(jìn)之勢。2017 年很有可能是物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備（包括可穿戴設(shè)備、互聯(lián)汽車和機(jī)器等）數(shù)量超過手機(jī)的一年。全球物聯(lián)網(wǎng)消費支出不斷增長并呈加速之勢，據(jù) IDC估計，2017 年全球物聯(lián)網(wǎng)總支出為 8000 億美元，較去年同比增長 16.7%。
事實上，物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)的各個部分并非以同樣的速度在發(fā)展，因此最終物聯(lián)網(wǎng)也就變成了覆蓋幾個不同行業(yè)，而不是一個行業(yè)的狀態(tài)。但是，物聯(lián)網(wǎng)世界有共同的原則（從物理世界提取和分析數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)）以及共同的特征（軟件和硬件的結(jié)合），面臨著同樣的機(jī)會（個性化、智能以及實時服務(wù)）和挑戰(zhàn)（連接性和安全性）。除此之外，像家庭自動化、商用無人機(jī)、工業(yè)機(jī)械或是自動駕駛汽車這些不同的領(lǐng)域也會受不同行業(yè)動態(tài)的影響。
兩年前，在《Are we There Yet? The 2016 IoT Landscape》一文中，我們曾對物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的整體情況進(jìn)行過總結(jié)和分析。這兩年的時間里，發(fā)生了很多事情，其中許多可能都悄無聲息，不易察覺。我們現(xiàn)在對于物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的一個總體看法是：物聯(lián)網(wǎng)正在經(jīng)歷青春期發(fā)展階段，很多東西在不同的領(lǐng)域建立起來，可能并非所有的東西看上去都很漂亮或者都表現(xiàn)的很好，但是很多這都是基礎(chǔ)性的成長過程。
熱門趨勢和主題
AI 無處不在
物聯(lián)網(wǎng)始終致力于創(chuàng)造“智能”物體—從物理世界獲取數(shù)據(jù)并且從中獲得更多的見解，這顯然沒什么錯，但最終的重點在于根據(jù)數(shù)據(jù)信息采取行動，理想情況下是以一種自動、實時并且智能的方式來進(jìn)行，而這正是 AI 的功能所在。
2017 年，AI 在主流集體意識中得以爆發(fā)，這也是我們在 2017 年大數(shù)據(jù)、AI 領(lǐng)域及其他領(lǐng)域廣泛探討的一種趨勢?，F(xiàn)在，AI 在物聯(lián)網(wǎng)對話中的角色正如在其他許多行業(yè)一樣，已經(jīng)成為它們非常重要的一個組成部分。
在面向消費者的物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中，最讓消費者感到振奮的領(lǐng)域大都是以 AI 為核心技術(shù)。語音平臺毫無疑問是消費級物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的亮點之一，亞馬遜 Alexa 和 Google Assistant（以及蘋果、三星、騰訊、阿里巴巴和其他加入者）已經(jīng)就此展開了激烈的角逐。顯而易見，這場競爭的重點并不在于銷售硬件產(chǎn)品，亞馬遜是想在包括 Sears、Kenmore 和各種可穿戴設(shè)備或家庭自動化產(chǎn)品（包括安全攝像頭Canary）在內(nèi)的第三方硬件上部署 Alexa。最終的目標(biāo)是要積累海量的數(shù)據(jù)，建立數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)來不斷完善人工智能。如果語音真能成為“未來的用戶界面”，那誰擁有最強(qiáng)的 AI 技術(shù)，誰就能贏得這場競爭。
同樣，在 2017 年獲得了大量關(guān)注，吸引了大量投資的自動駕駛汽車領(lǐng)域（預(yù)計 2018 年將持續(xù)這一趨勢）從根本上來說也是 AI 的游戲。雖然相比目前的夸大其詞和過度宣傳，我們距離實現(xiàn) 5 級完全自主駕駛的距離可能比我們想象中要遠(yuǎn)，但在過去幾年時間里，AI 已經(jīng)取得了顯著的進(jìn)步，其中包括如何訓(xùn)練它們或者說讓它們?nèi)绾斡?xùn)練自己。在物理世界四處奔波收集數(shù)據(jù)的這種模式已經(jīng)開始被虛擬培訓(xùn)模式所取代。2017 年優(yōu)秀文章之一就是 Atlantic 的《Inside Waymo's Secret World for Training Self-Driving Cars》，其中介紹了 Waymo 自動駕駛汽車是怎樣做到在現(xiàn)實世界只跑了幾百萬英里，而在一個定制的模擬、虛擬世界卻跑了幾十億英里的內(nèi)容。
在企業(yè)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)世界中，機(jī)器學(xué)習(xí)和 AI 也已經(jīng)成為關(guān)鍵課題。企業(yè)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品不像他們的消費級物聯(lián)網(wǎng)胞弟那樣，需要收集足夠的數(shù)據(jù)實現(xiàn)真正有意義的 AI，才能取得商業(yè)上的巨大成功。企業(yè)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品可以利用行業(yè)客戶的數(shù)據(jù)，而許多機(jī)器、裝配線和石油鉆塔本身早就配備了成千上萬個傳感器。當(dāng)然，這其中的障礙還是很多，有技術(shù)上的障礙（數(shù)據(jù)經(jīng)常會被“困住”，難以提?。?，也有文化上的障礙（從幾十年的小樣本統(tǒng)計分析過渡到一種新的軟件驅(qū)動分析方法，一旦失敗，可能會導(dǎo)致災(zāi)難性結(jié)果）。而 AI 可能會是完全改變這些行業(yè)游戲規(guī)則的技術(shù)所在。
除了上述所提到的例子之外，AI 也被廣泛應(yīng)用于其他各個領(lǐng)域，從垂直農(nóng)業(yè)應(yīng)用跨越到邊緣計算等基礎(chǔ)設(shè)施。
值得一提的是，除了 AI 之外，材料科學(xué)、基因組學(xué)和納米技術(shù)等領(lǐng)域（這些領(lǐng)域目前也在經(jīng)歷著自身的快速發(fā)展）的進(jìn)步也讓物聯(lián)網(wǎng)有所受益。
安全性：越來越感到不安
如果說之前還有人質(zhì)疑安全究竟是不是物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的一個主要問題，那在過去一年半的時間里，業(yè)界對于這個問題已經(jīng)達(dá)成了共識。
自 2016 年 9 月的 Mirai 開始，受到僵尸網(wǎng)絡(luò)病毒（(Botnets of Things）攻擊的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備名單不斷增長，僵尸網(wǎng)絡(luò)病毒也在去年 2 月份被《麻省理工科技評論》評選為“2017 全球十大突破性技術(shù)”：2 月份，聯(lián)網(wǎng)玩具制造商 CloudPets 被黑客入侵并被勒索贖金；3 月份，智能鎖廠商 Lockstate 更新固件出錯， 500 名客戶的智能鎖秒變磚；8 月份，大約 8000 臺物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的 Telnet 登錄憑證被泄露。在我撰寫本篇文章之時（2018 年 1 月初），有人公開發(fā)布了華為漏洞代碼，利用 Satori 僵尸網(wǎng)絡(luò)病毒攻擊華為路由器，試圖為更多的攻擊和更強(qiáng)大的僵尸網(wǎng)絡(luò)病毒拉開閘門。
在不久的將來，不可避免會發(fā)生一些更為嚴(yán)重的攻擊（最近，Brian Krebs 的知名安全網(wǎng)站Krebs*ecurity 發(fā)布了一篇文章《Reaper: Calm Before the IoT Security Storm?》，表達(dá)了對于一種被稱為 Reaper 或者是 IoTroop 的更為強(qiáng)大的物聯(lián)網(wǎng)惡意攻擊軟件的擔(dān)憂）。
我們在同物聯(lián)網(wǎng)初創(chuàng)企業(yè)交流的過程中發(fā)現(xiàn)，到目前為止，安全往往是事后才會考慮的事情。這并非是出于惡意或者是不負(fù)責(zé)任，事實上，許多物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)人員現(xiàn)在最關(guān)心的就是安全問題，至少在我們的調(diào)查過程中是這樣。然而，現(xiàn)實情況是，考慮到推出一款物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品時會遇到的眾多更為緊迫的挑戰(zhàn)，安全問題在其中的優(yōu)先程度往往會因此而降低。并且，物聯(lián)網(wǎng)安全往往是超出普通物聯(lián)網(wǎng)開發(fā)人員專業(yè)領(lǐng)域的一個復(fù)雜性問題，他們?nèi)绻ㄙM更多的時間和精力在安全問題上，其結(jié)果對于銷售產(chǎn)品來說往往并沒有什么立竿見影的效果，這也使得安全問題在實際開發(fā)過程中的地位一落再落。
誠然，現(xiàn)在圍繞物聯(lián)網(wǎng)安全問題，已經(jīng)出現(xiàn)了相關(guān)的初創(chuàng)企業(yè)（具體參見下文），許多大型的傳統(tǒng)安全服務(wù)供應(yīng)商也提出了物聯(lián)網(wǎng)安全解決方案（或至少這些安全解決方案的營銷信息是以物聯(lián)網(wǎng)為中心）。但是，這些公司的安全方案通常是為滿足財富 100 強(qiáng)企業(yè)的安全需求，而普通初創(chuàng)企業(yè)開發(fā)人員（或是大企業(yè)預(yù)算不足的開發(fā)人員）的需求卻無法得到滿足。物聯(lián)網(wǎng)云基礎(chǔ)設(shè)施的出現(xiàn)對此肯定會有所幫助。然而遺憾的是，在安全成為絕對的基本要求之前，我們可能還會看到更多極具破壞性的大規(guī)模攻擊事件的報道。
值得注意的是，去年夏天美國參議員提出了一項新法案，名為“2017 物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)安全改進(jìn)法案”，要求聯(lián)邦政府的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備（包括路由器和安全攝像頭）供應(yīng)商必須遵循行業(yè)安全實踐，達(dá)到一定的安全標(biāo)準(zhǔn)。本質(zhì)上來看，這是試圖利用聯(lián)邦政府龐大的 IT 預(yù)算分量來向物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)傳遞一個清晰的信號。但是到目前為止，這一法案還未正式通過。
物聯(lián)網(wǎng)與區(qū)塊鏈
在剛剛過去的 2017 年，可以說我們很難忽視比特幣與加密貨幣的狂熱之勢，物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)也不例外。物聯(lián)網(wǎng)和區(qū)塊鏈都算是最新出現(xiàn)的流行熱詞，在這種情況下，兩者結(jié)合的產(chǎn)物聽上去都有很大的風(fēng)險。事實也很有可能就是這樣，但兩者結(jié)合所產(chǎn)生的可能性又非常具有吸引力，具體表現(xiàn)在以下幾個方面。
首先是安全性：由于其分散性以及保護(hù)數(shù)據(jù)不被篡改的特質(zhì)，區(qū)塊鏈非常適合涉及大量網(wǎng)絡(luò)連接對象的復(fù)雜性安全問題。
其次，區(qū)塊鏈也可以為物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)交換提供更為強(qiáng)大的可能性。這可以是在企業(yè)層面進(jìn)行，它們可以利用私有區(qū)塊鏈基礎(chǔ)設(shè)施，無需通過中控和管理就能讓業(yè)務(wù)合作伙伴訪問或者提供物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)。每位合作伙伴都能夠?qū)γ恳还P交易進(jìn)行驗證，確保問責(zé)制，避免爭議。與此同時，也可以是全球范圍的數(shù)據(jù)交換，作為一個分散的數(shù)據(jù)市場，據(jù)悉這實際上就是 IOTA 組織一直在嘗試去做的事情。
另外一個能夠很好地利用到區(qū)塊鏈的就是通用連接領(lǐng)域。Filament（將機(jī)器和工業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施連接到網(wǎng)絡(luò)的遠(yuǎn)程無線網(wǎng)絡(luò)）和 Helium（FirstMark 投資的一家公司）等初創(chuàng)企業(yè)已經(jīng)開展了這方面的工作，可能很快就會對外宣布具體的計劃和項目。
融資和退出：安靜的一年
自我們上次在 2016 年發(fā)布物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域概況以來，盡管物聯(lián)網(wǎng)融資額仍然很高，但整個物聯(lián)網(wǎng)融資市場已經(jīng)從爆炸性增長之勢轉(zhuǎn)變?yōu)楦鼮榉€(wěn)健、謹(jǐn)慎的步伐。
事實上，據(jù) CB Insights 數(shù)據(jù)顯示，2017 年投資于物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的風(fēng)險資金總額（從種子輪到 E 輪）為 37.7 億美元，較 2016 年的 38.3 億美元下降了 1.6 個百分點（這一數(shù)字覆蓋的是在 CB Insights 分類中為物聯(lián)網(wǎng)類別的企業(yè)，并不一定包括我們所列出的所有物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)）。
物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的融資已經(jīng)向著對較少數(shù)初創(chuàng)企業(yè)（通常是處于成長階段的企業(yè)）進(jìn)行更大規(guī)模、更集中的投資這一趨勢轉(zhuǎn)變，其他領(lǐng)域的投資趨勢也是這樣，只是物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域可能尤為如此。從交易數(shù)量急劇下降的趨勢就能證明這一點，2017 年物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域共有 295 筆風(fēng)險融資交易，較 2016 年的 475 筆下降 37.9%。
不久之前，大多數(shù)物聯(lián)網(wǎng)初創(chuàng)企業(yè)還是處于種子輪或 A 輪融資階段。其中一些有實力進(jìn)行擴(kuò)張的公司現(xiàn)在已經(jīng)開始進(jìn)行增長階段的融資。與此同時，種子輪和 A 輪階段初創(chuàng)企業(yè)的融資交易逐漸漸少：2016年，物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域約 73% 的風(fēng)險融資交易對象是種子輪和 A 輪初創(chuàng)企業(yè)，到 2017 年，這一數(shù)字下降到 53%。
與往年一樣，物聯(lián)網(wǎng)風(fēng)投市場的特點之一是這一領(lǐng)域內(nèi)最活躍的投資者大多是大企業(yè)旗下的風(fēng)投機(jī)構(gòu)：英特爾投資和 GE Ventures 位居榜首，高通風(fēng)險公司也不甘落后。由于許多傳統(tǒng)風(fēng)投機(jī)構(gòu)開始規(guī)避硬件領(lǐng)域，來自大企業(yè)風(fēng)投分支的資金在這一領(lǐng)域發(fā)揮了巨大的作用。
軟銀愿景投資基金（Vision Fund）更是高調(diào)進(jìn)入物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域。在軟銀與和沙特主權(quán)財富基金于去年 6 月份共同啟動的 1000 億美元科技基金中，物聯(lián)網(wǎng)就是一個核心支柱（其實，軟銀在 2016 年 9 月以 320億美元收購 ARM，就是對物聯(lián)網(wǎng)的一大*）。軟銀愿景投資基金進(jìn)行了一系列大型投資，其中包括垂直農(nóng)業(yè)公司 Plenty（2 億美元的 B 輪融資）、地圖公司 Mapbox（1.64 億美元的 C 輪）、自動駕駛系統(tǒng)開發(fā)公司 Nauto（1.59 億美元 B 輪）以及自主機(jī)器人公司 Brain Corp（1.14 億美元 C 輪）。除此之外，軟銀還拿到了 NVIDIA、iRobot 和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）公司 OSISoft 的股份，并收購了 Alphabet 旗下的 Boston Dynamics 和 Schaft。
2017 年其他值得我們留意的融資還包括：室內(nèi)動感單車初創(chuàng)企業(yè) Peloton 3.25 億美元的 E 輪融資、智能玻璃制造商 View 2 億美元的 G 輪融資、IIoT 分析公司 Uptake 1.17 億美元 D 輪融資、3D 打印公司Desktop Metal 1.15 億美元 D 輪融資、智能門鈴公司 Ring 1.09 億美元 D 輪融資、云端智能機(jī)器人公司達(dá)闥科技 1 億美元 A 輪融資、智能代步工具 Ninebot 1 億美元 C 輪融資、日本 AI/IoT 平臺 Preferred Network 9540 萬美元戰(zhàn)略融資、企業(yè)身份管理平臺 Forgerock 8800 萬美元 D 輪融資、法國低功耗廣域網(wǎng)連接公司 Actility 7500 萬美元 D 輪融資、網(wǎng)絡(luò)安全初創(chuàng)企業(yè) SentinelOne 7000 萬美元 C 輪融資以及物聯(lián)網(wǎng)云平臺供應(yīng)商 Ayla Networks 6000 萬美元 D 輪融資。
從并購角度來看，2017 年的兩大并購交易分別是面向互聯(lián)汽車和自動駕駛汽車領(lǐng)域：英特爾以 150 億美元收購 AI /計算機(jī)視覺公司 Mobileye；三星以 80 億美元收購聯(lián)網(wǎng)汽車解決方案專家 Harman。緊隨其后的就是物聯(lián)網(wǎng)安全領(lǐng)域，Thales 以約 56 億美元的價格收購金雅拓（Gemalto）。除此之外，另有 Itron 8.3 億美元收購網(wǎng)絡(luò)連接專家 Silver Spring Networks、Sierra Wireless 1.07 億美元收購全棧管理平臺 Numerex 以及 OpenText 1.03 億美元收購物聯(lián)網(wǎng)云平臺供應(yīng)商 Covisint。
從物聯(lián)網(wǎng)初創(chuàng)企業(yè)退出方面來看，2017 年并不算讓人滿意的一年。有幾筆值得一提的收購交易，但交易額都未突破 5 億美元大關(guān)：德國大陸集團(tuán)（Continental）4.5 億美元收購以色列汽車網(wǎng)絡(luò)安全公司Argus；Delphi 4.5 億美元收購波士頓自動駕駛初創(chuàng)公司 NuTonomy；John Deere 3.05 億美元收購農(nóng)業(yè)機(jī)器學(xué)習(xí)公司 Blue River、Assa Abloy 收購智能鎖制造商 August 以及 Prodea 收購物聯(lián)網(wǎng)平臺 Arrayent（最后兩筆交易價格不詳）。
最后， 2017 年也是物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域初創(chuàng)企業(yè) IPO 寥寥無幾的一年。上市公司包括專注于“萬物互聯(lián)”的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施公司 Switch Inc. 以及幫助企業(yè)追蹤訪問他們網(wǎng)絡(luò)的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的安全初創(chuàng)企業(yè) ForeScout Technologies。
2018 物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)分布
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這是我們第四次發(fā)布物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)分布內(nèi)容（之前分別于 2013 年、2014 年和 2016 年發(fā)布）。今年產(chǎn)業(yè)分布內(nèi)容中出現(xiàn)了一些新的子類別，這也反映了物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的新趨勢，其中包括：語音平臺、海洋車輛、垂直農(nóng)業(yè)和邊緣計算。上圖共 971 家公司，相比 2016 年的 721 家上漲了 34.7%。另外，相比 2016 年公司名單，今年產(chǎn)業(yè)分布圖移除了 96 家公司，又新增了 346 家公司。其中，有少數(shù)幾家大型企業(yè)同時覆蓋幾個不同的類別。
下文我們將重點介紹上圖中的一些關(guān)鍵部分，從頂部的“應(yīng)用/垂直領(lǐng)域”開始，到底部的“構(gòu)建模塊”部分。
應(yīng)用/垂直領(lǐng)域
消費級物聯(lián)網(wǎng)：大試驗的終結(jié)
消費級物聯(lián)網(wǎng)在 2017 年的表現(xiàn)可以說非常慘淡。在我撰寫本文時，智能鎖制造商 Otto（已經(jīng)獲得了 3700 萬美元風(fēng)險融資）最新加入了一份長長的名單之中，這名單記錄的是在過去一年半的時間里停止運營的一大批初創(chuàng)企業(yè)。另外還包括：睡眠追蹤初創(chuàng)企業(yè) Sense（240 萬美元 Kickstarter 眾籌資金以及 4000 萬美元風(fēng)險融資）、生活日志相機(jī) Narrative（1200 萬美元風(fēng)險融資）、消費級無人機(jī)初創(chuàng)企業(yè)Lily（預(yù)售額 3400 萬美元，風(fēng)險融資 1500 萬美元）、AR 摩托車頭盔制造商 Skully（1500 萬美元風(fēng)險融資）、智能泡茶機(jī) Teforia（1700 萬美元風(fēng)險融資）、智能耳塞公司 Doppler Labs（5000 萬美元風(fēng)險融資）以及智能榨汁機(jī) Juicero（1.18 億美元風(fēng)險融資）。
如果再加上被收購的幾個消費級初創(chuàng)企業(yè)（Pebble 和 Electric Objects）和 B2B2C 平臺（被 Ring 收購的 Zonoff 以及被 Will.i.am 收購的 Wink），這一名單還會更長。
很多后期初創(chuàng)企業(yè)，甚至上市公司也處于動蕩之中，昔日手環(huán)巨頭 Jawbone（總?cè)谫Y額 10 億美元）破產(chǎn)，F(xiàn)itbit、GoPro 以及 Parrot 的股價較 2015 或者是 2016 年相比也都大幅下跌。截至撰稿時，GoPro也宣布退出無人機(jī)業(yè)務(wù)并裁員 20%。
發(fā)生了什么？
我們可以發(fā)現(xiàn)，消費級物聯(lián)網(wǎng)第一階段的發(fā)展已經(jīng)結(jié)束，現(xiàn)在回想起來就像是一場“大試驗”一樣?，F(xiàn)在回顧 2012 或 2013 年，當(dāng)時消費級物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域發(fā)展勢頭被再次引燃，主要是出于兩大期望。
第一個期望是實現(xiàn)物理連接能夠改變一切。一旦聯(lián)網(wǎng)，愚笨的設(shè)備將變成*的對象，驅(qū)動強(qiáng)大的消費者需求，進(jìn)一步助長高昂的價格。
第二個期望是硬件能夠變得“不那么僵硬”。許多物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)家對于這一領(lǐng)域來說都是新手，但是借助于開源、商品化組件、新的開發(fā)平臺、3D 打印和眾籌，他們也能像軟件企業(yè)家那樣促進(jìn)產(chǎn)品迭代。
最初像 Nest 和 Oculus VR 的成功似乎為我們迎來了消費級物聯(lián)網(wǎng)的一個新時代，隨即而來的是各種新公司和新產(chǎn)品寒武紀(jì)式的大爆炸。但是，快進(jìn)到當(dāng)下，我們就會發(fā)現(xiàn)消費級物聯(lián)網(wǎng)初創(chuàng)企業(yè)經(jīng)歷了一場殘酷的跌落回現(xiàn)實的經(jīng)歷。
聯(lián)網(wǎng)并沒有改變一切。正如 Big Ass Fans 創(chuàng)始人總結(jié)的那樣：“只是因為你可以用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)做成這些事情，但并不意味著消費者就會想要這些?！痹缙诘慕邮苷咴敢鉃榱诵路f性支付高昂的費用，但要想擴(kuò)展到主流消費者群體，這項技術(shù)就必須超越看似酷炫的表層因素，展示出不可否認(rèn)的價值。
另外，硬件創(chuàng)業(yè)并不是多么容易的一件事：設(shè)計出錯成本高昂；供應(yīng)鏈問題比比皆是；零售難度很大。并且，由于亞洲（主要是中國）低成本制造商以及科技巨頭（包括美國和亞洲）的存在，初創(chuàng)企業(yè)面臨的競爭日益激烈。這已經(jīng)不是什么新問題，早在 2013 年我們就探討過這個問題，但現(xiàn)在從很多方面來看，這一問題更加糟糕，因為大型企業(yè)已經(jīng)開始從試驗中走出來，全力以赴探索實踐應(yīng)用的機(jī)遇。
當(dāng)然，這并不是說消費級物聯(lián)網(wǎng)初創(chuàng)企業(yè)就注定會失敗?？傆谐鮿?chuàng)公司會倒閉，這是創(chuàng)業(yè)的本質(zhì)所在。上文所提到的物理網(wǎng)領(lǐng)域初創(chuàng)企業(yè)之所以會停止運營，部分原因可能在于經(jīng)過 3、4 年爆炸性增長之后，這一領(lǐng)域自然會經(jīng)歷一個自然消耗的過程。這些失敗之所以更為公開可能是因為這些公司在創(chuàng)立之后或者融資之時得到了相當(dāng)多的關(guān)注。
一些消費級物理網(wǎng)初創(chuàng)企業(yè)正在穩(wěn)步擴(kuò)張，并且在成長階段獲得了大量的融資。上文提到的例子中就有這樣的幾個：據(jù)我所知，動感單車/健身初創(chuàng)企業(yè) Peloton 在 2017 年獲得了 3.25 億美元 E 輪融資，這是物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域初創(chuàng)企業(yè)在去年最大規(guī)模的一筆融資交易；智能門鈴初創(chuàng)企業(yè) Ring 去年獲得了 1.19 億美元 D 輪和債務(wù)融資，開始進(jìn)一步的規(guī)模擴(kuò)張（但現(xiàn)在面臨著來自 Alphabet / Nest 和亞馬遜日益嚴(yán)峻的競爭）。
新一代的硬件企業(yè)家已經(jīng)出現(xiàn)。隨著時間的推移，這些企業(yè)家無論是來自成功的物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)還是失敗的企業(yè)都會變得更加頑強(qiáng)，我相信他們在過去幾年所積累的經(jīng)驗將會新催生出一家優(yōu)秀的消費級物聯(lián)網(wǎng)公司。
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)：工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)：從水平平臺到垂直、AI 解決方案
與消費級物聯(lián)網(wǎng)相比，B2B 的表現(xiàn)要更好一些。尤其是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT），作為“工業(yè) 4.0”主題的組成部分（另外還包括機(jī)器人技術(shù)和企業(yè) 3D 打印技術(shù)），吸引了越來越多初創(chuàng)企業(yè)、風(fēng)險投資公司和大型企業(yè)集團(tuán)的關(guān)注。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)正如同它所服務(wù)的對象（制造業(yè)、能源、物流和運輸）一樣，其中都蘊(yùn)藏著非常大的機(jī)會。
雖然 IIoT 屬于企業(yè)技術(shù)類別，銷售周期相對較長，但相比消費級物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域來說，IIoT 領(lǐng)域初創(chuàng)企業(yè)的一個優(yōu)勢是，他們通常不需要對行業(yè)內(nèi)的行為進(jìn)行徹底地改造。無論是工廠還是油田，大都提供了不錯的機(jī)器數(shù)據(jù)提取和分析方法，一些大型工業(yè)集團(tuán)可能已經(jīng)這樣操作了很多年。因此，IIoT 可以更輕松地融入工業(yè)領(lǐng)域企業(yè)現(xiàn)有的工作流程，包括與現(xiàn)有的運營技術(shù)框架相結(jié)合，并且在提升企業(yè)投資回報率方面的表現(xiàn)也更好。
這也就是說，IIoT 的空間還有很大。各種核心技術(shù)問題，無論是遠(yuǎn)程連接還是熱環(huán)境都沒有得到很好的解決。在運行 AI 來解決上述問題之前，需要先提取數(shù)據(jù)，這仍然是一個難題，因為工廠所配置的大都是各種傳統(tǒng)機(jī)器。目前包括 Augury、Arch System 和 Petasense 等在內(nèi)的初創(chuàng)企業(yè)正在積極解決這一問題。
總的來說，大型工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域還處于試驗階段，無論是初創(chuàng)企業(yè)還是大型廠商目前都處于這一階段。另外，這一行業(yè)內(nèi)還有一個不成熟的做法，許多大型工業(yè)企業(yè)內(nèi)部的 IT 團(tuán)隊正在考慮自己構(gòu)建所需的技術(shù)。我們不止一次的聽到這種說法，但是絕大多數(shù)情況下，內(nèi)部 IT 團(tuán)隊所創(chuàng)建的系統(tǒng)根本就不是像 Arduinos 和 Raspberry Pis 這樣企業(yè)級的構(gòu)建模塊。
無論如何，經(jīng)過過去一年左右的時間，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域已經(jīng)形成了一個共識：沒有“三碼通吃”的 IIoT 平臺。也就是說，沒有通用的傳感器或水平軟件可以稍作修改就能應(yīng)用于所有的垂直行業(yè)。由于客戶對于銷售和部署系統(tǒng)都存在不同的需求，因此且不論供應(yīng)商規(guī)模大小，都不得不調(diào)整方向，專攻某個特定的行業(yè)。例如，Samsara 最初是想著手構(gòu)建一個水平平臺，但現(xiàn)在已經(jīng)將關(guān)注方向聚焦在車隊監(jiān)控。工業(yè)巨頭通用電氣開始在其 Predix 平臺上進(jìn)行了全面的水平方向投入，之后也不得不重新關(guān)注垂直應(yīng)用。
水平方向
物聯(lián)網(wǎng)連接：關(guān)鍵性基礎(chǔ)設(shè)施方面的進(jìn)展
在當(dāng)前的物聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新浪潮中，如何更好地將物體連接到互聯(lián)網(wǎng)（以一種可靠、可擴(kuò)展、省電以及低成本的方式）仍然是一個發(fā)展勢頭迅猛并且非常有競爭力的主題。絕大多數(shù)設(shè)備很可能繼續(xù)通過短距離連接技術(shù)（如 Wi-Fi、藍(lán)牙、Zigbee 和 Z 波）來進(jìn)行連接。值得注意的是，雖然 Wi-Fi 在室內(nèi)用例（例如家庭自動化）方面具有很多優(yōu)點，但要想用于更廣泛的物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，則在功耗和成本方面存在著明顯的缺陷。IEEE 802.11ah 和 802.11ax 新標(biāo)準(zhǔn)可能有助于解決這些問題，但現(xiàn)在下定論還為時尚早。
與此同時，廣域連接（長距離連接）也取得了不錯的進(jìn)展，像 Sigfox（由一家法國初創(chuàng)公司建立的專用蜂窩網(wǎng)絡(luò)，投資額約為 3.1 億美元）和 LoRA（最初也是一家法國企業(yè)研發(fā)的技術(shù)，后于 2012 年被Semtech 收購）都是不錯的案例。這些都屬于低功耗廣域網(wǎng)（LPWAN）無線技術(shù)，專門用于在很長的范圍內(nèi)以低比特率連接低帶寬、電池供電的設(shè)備。
2017 年大型運營商紛紛加入這一行動，推出的產(chǎn)品可分為兩種類型：
窄帶物聯(lián)網(wǎng)（NB-IoT）是由大型電信運營商支持的一個許可標(biāo)準(zhǔn)（與未經(jīng)許可的 SIgfox 和 LoRA 相對），在 2017 年取得了不小的飛躍，德國電信在荷蘭推出了首個 NB-IoT 官方服務(wù)。2018 年 1 月，T-Mobile 也宣布將在美國推出首個 NB-IoT 計劃。除此之外，據(jù)稱 Dish Networks 或與亞馬遜合作，部署 NB-IoT 網(wǎng)絡(luò)。
另外，Verizon 和 AT＆T 都于去年在美國推出了自己的 IoT 網(wǎng)絡(luò)，加入無線技術(shù)的競爭之中。NB-IoT 和 CatM1 技術(shù)都各有其優(yōu)缺點，但要用于大量物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，成本仍是他們所共同面臨的一個主要問題。T-Mobile 最新推出的 NB-IoT 產(chǎn)品每個設(shè)備每年的連接費用是 6 美元，相當(dāng)于“Verizon Cat-M 計劃費用的十分之一”。
最后，不得不說 5G 的希望也很大，它的數(shù)據(jù)傳輸速度更快，更適合像自主駕駛汽車這樣競爭激烈的物聯(lián)網(wǎng)用例。但這要等到實現(xiàn)廣泛的部署之后才可以，在美國，可能還需要十年的時間。
構(gòu)建模塊
云端巨頭都瞄準(zhǔn)了物聯(lián)網(wǎng)
云端一直是物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域熱議的話題之一，但最近幾年卻讓我們看到了很多不確定性。一方面，云服務(wù)巨頭企業(yè)似乎都認(rèn)為他們的核心云產(chǎn)品無需做出多少額外的努力就能滿足物聯(lián)網(wǎng)的需求。另一方面，各種各樣的物聯(lián)網(wǎng)企業(yè)都開始嘗試構(gòu)建自己的云產(chǎn)品。
2017 年，這一問題迅速改觀。微軟增加了許多重要的功能（為那些不想自己管理云端的物聯(lián)網(wǎng)客戶提供了一個用于完全托管的 SaaS 產(chǎn)品 IoT Centra；用于邊緣計算的 Azure IoT Edge；時間序列數(shù)據(jù)庫Time Series Insights），亞馬遜也不甘落后（讓簡單設(shè)備可以觸發(fā) Lambda 的 AWS IoT One-Click；保護(hù)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的 AWS IoT Device Defender；規(guī)?；h(yuǎn)程管理物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的 IoT Device Manager）。也許最能說明問題的或許是，Google 也加入了這一陣營，推出了能夠大規(guī)模連接和管理遠(yuǎn)程物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的 IoT Cloud Core，并與包括 BigQuery、Dataflow 和 Pub / Sub 在內(nèi)的 Google Cloud 產(chǎn)品進(jìn)行了整合。
與此同時，通用電氣不再執(zhí)著于構(gòu)建自己的“Predix Cloud”，轉(zhuǎn)而專注于在 AWS 上構(gòu)建應(yīng)用程序。我們接觸的幾家初創(chuàng)公司也暫時擱置了他們自己創(chuàng)建云技術(shù)的計劃，轉(zhuǎn)而關(guān)注將設(shè)備數(shù)據(jù)發(fā)送給大型公共云提供商這一解決方案。
強(qiáng)大的云基礎(chǔ)設(shè)施的出現(xiàn)是物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的一個重大進(jìn)展，因為這樣能夠大大降低設(shè)計和安全部署物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的總體復(fù)雜性，這在之前一直是阻礙物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域發(fā)展的最大障礙之一。
誠然，云計算可能無法適用于所有的物聯(lián)網(wǎng)客戶，尤其是對數(shù)據(jù)高度保護(hù)的工業(yè)領(lǐng)域客戶來說更是這樣。值得慶幸的是，邊緣計算的出現(xiàn)將有助于這些客戶在本地處理他們的數(shù)據(jù)。
邊緣計算的興起
邊緣計算在此之前已經(jīng)是一個熱門話題，但在 2017 年，我們看到了邊緣計算真正的飛躍。邊緣計算一般是指將智能從云端推向邊緣，包括網(wǎng)關(guān)、設(shè)備甚至是傳感器。在某些情況下，邊緣會過濾掉噪聲，只將最相關(guān)的數(shù)據(jù)發(fā)送到云端，以減少處理環(huán)節(jié)和成本；在有些情況下，需要在當(dāng)?shù)刈龀鲆恍Q定，進(jìn)一步采取行動。所有這些通常都支持機(jī)器學(xué)習(xí)和 AI 在本地設(shè)備運行。
不僅是初創(chuàng)企業(yè)（包括霧計算平臺開發(fā)商 Foghorn 和 Mythic 等）在邊緣計算和分析方面進(jìn)行了一些有趣的探索，在過去一年的時間里，科技巨頭也開始紛紛進(jìn)軍邊緣計算領(lǐng)域。自 2016 年以來，AWS 推出 Greengrass、微軟推出 Azure IoT Edge、戴爾宣布在邊緣計算領(lǐng)域投資 1 億美元、獲得包括戴爾在內(nèi)的 50 多家貢獻(xiàn)者支持的開源項目 Edge X Founder 也在 2017 年春季推出。
總結(jié)
在過去一年左右的時間里，我們可能已經(jīng)看到許多消費級物聯(lián)網(wǎng)初創(chuàng)企業(yè)失敗的報道，但這些個例不應(yīng)該分散我們對于物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域整體的關(guān)注度：隨著 AI 技術(shù)的加速、連接方面的重大進(jìn)展以及大型云供應(yīng)商專用物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品的推出，物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展所需的基礎(chǔ)設(shè)施部分已經(jīng)逐漸到位。當(dāng)然在物聯(lián)網(wǎng)安全等重要的方面還有很多工作要做。
一波新技術(shù)浪潮出現(xiàn)之后的一個重要特征是“逐漸發(fā)展，然后迅猛崛起”。物聯(lián)網(wǎng)的各個細(xì)分領(lǐng)域?qū)⒗^續(xù)保持各自的發(fā)展步調(diào)，但是隨著核心基礎(chǔ)設(shè)施到位，我們很快就會發(fā)現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)朝著全球互聯(lián)的物理世界這一方向呈現(xiàn)出指數(shù)級加速發(fā)展趨勢。
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