智慧医疗市场分析汇总十篇

时间：2023-08-07 17:29:45

序论：好文章的创作是一个不断探索和完善的过程，我们为您推荐十篇智慧医疗市场分析范例，希望它们能助您一臂之力，提升您的阅读品质，带来更深刻的阅读感受。

智慧医疗市场分析

篇（1）

本土企业不愿意做市场细分

《新营销》：你在诺基亚工作了6年，从营销的角度，你认为诺基亚有哪些可取之处？

Hanni：诺基亚的市场细分和产品分类做得很好，比如土豪、商务人士、时尚白领、中老年人等不同消费群体，对手机的需求不同。经过大量的市场调研以及分析总结后针对不同的人群分类，可以帮助产品研发部门更好地设计产品功能。同时市场部也可以有针对性地制定营销策略。例如商务人士，对性能要求比较高，我们在写字楼做试用，在机场做广告。而在经济欠发达的三、四线城市，客户需要性价比高，功能简单的产品，市场推广形式完全不同。比如接地气的路演，大篷车活动，甚至在主要的手机一条街张贴海报，粉刷宣传语等。

《新营销》：企业该如何做市场细分？

Hanni：市场细分是公司制定发展战略的重要一环。市场部门通过调研、分析、研究后，对企业目标客户做出分类并对其消费特点进行深入探讨，包括购买习惯，购买场所，决策链等。针对不同的客户，推出不同的产品，以及制定相应的营销策略。这个过程，需要有前瞻性的智慧，同时还需要公司决策层有魄力以及坚持。

IBM和诺基亚都在市场细分方面做得很出色。以IBM为例，公司在做营销计划时，会有几个维度的细分。第一是企业规模，分为小型企业、中型企业和大型企业，对应销售的产品以及市场推广的方式都不同。第二是决策人的级别，跟不同的人谈不同的话题，传递的信息也要有针对性。比如企业的CEO，他们是最终的决策者，他们关心的是收入、成本、效率等话题，跟他们谈技术实现就不对。而IT经理关心设备的安全性和兼容性等技术指标，跟他们谈产品更合适。第三是客户的状态，比如是不是现有的安装客户，还是目前正在使用竞争对手产品的客户，或者是潜在的购买客户。每一种类别的客户，需求有所不同，对产品及解决方案了解的程度也有差别，营销策略也需要相应的调整。

《新营销》：中国本土企业对市场分析、营销的逻辑思维跟外企有何不同？

Hanni：我接触的本土企业不算多，但是观察到他们都有个通病，就是不太愿意在市场分析、消费者细分以及市场战略规划方面多花时间和精力。原因有几方面，首先是公司发展得太快，来不及分析；其次是市场部门只是在执行销售部门或者公司决策者拍脑袋的想法。外企的市场部门是公司的核心部之一，有清晰的分工。对于B2B公司而言，市场部包括市场分析、战略规划、活动执行，渠道市场，市场运营等部门。而B2C公司部门就更多，针对不同的产品类别，都有相应的品牌、营销市场、产品市场等专业部门。一句话，就是本土企业对市场营销的重视程度不够。

营销是一套组合拳

《新营销》：单就营销手法而言，你认为中国本土企业做营销有什么不足之处？

Hanni：本土企业和外企在市场营销上特点不同，各有优劣。外企推崇360度整合营销，就是多管齐下，海陆空联合作战。但是弊端也很明显，比如决策流程慢，对市场变化反应滞后。而本土企业更了解中国市场，对于消费者的心态，消费习惯以及有很大的优势。举个例子，比如《来自星星的你》热播不久，我们就看到国内一些企业拿啤酒炸鸡、教授做话题，进行广告、软文宣传，并且通过社交网络进行推广。

在这一点上，外企做不到。短短的反应时间，市场人员解释清楚为什么要调整策略已经不易，更别说还有一堆可行性分析需要研究。当然，本土企业快速反应也有弊病，比如容易一窝蜂，一个热点出来了，所有厂家都在跟，较少考虑热点是否贴合品牌的特性和打动目标客户。如果本土企业和外企能够互相学习，既快速反应，又能有的放矢，那么对销售的促进作用就会更大。这里就正好提到另外一个话题就是本土企业不太重视市场推广的ROI，很多时候不计成本的投入，效果不明显。

《新营销》：你如何把营销费用花在刀刃上？

Hanni：这个问题其实是每个市场营销人都会遇到的问题。市场部虽然说是花钱的部门，但是市场的资源或者说费用永远是有限的，不可能什么推广方式都使用，要通过分析决定优先级，把有限的市场费用花在能带来销量增长的通路上。

举个例子，很多年前，诺基亚推出轰动一时尚跨界设计L’Amour系列产品（7360，7370，7380），这是针对潮流、品位人群的产品。大量地投放杂志或电视广告，成本很高，我们想到了选择时尚服装品牌联合举办活动作为主要的推广渠道。由于产品的粉色的外观以及独创的花朵造型，很能抓住时尚女性的心，并且很有装饰性，我们就与当时最流行的女性服装品牌合作，在商场玻璃墙贴上跟手机上一样的时尚造型，并且在柜台放样品。店家肯定问：我有什么好处？我们给店铺提供样机，让客户免费体验手机，只要客户购买店铺的产品就能参与抽奖，店铺也通过品牌合作，带来了销量，实现了双赢。后来，销售以及渠道的反馈都很好，花了很少的钱，但覆盖面、推广效果比投放硬广告好得多。这就是营销效率。

《新营销》：中国本土企业的营销费用普遍不多，也不会投入很多资金做市场调研，你认为在有限的资源下如何做出好的营销效果？

Hanni：这个观点我不太同意，中国本土企业的营销费用并不少，只不过是大部分都用在广告投放上，没有在策略、分析上下功夫。另外，在企业规模小的情况下，市场调研、分析不需要投入很多资金去请全球性的调研公司，可以由企业的市场部门通过数据分析，现有客户调研等方式来执行。关键是重视程度，目前中国经济发展这么快，中国企业对长远规划不太重视，这才是根本。

凡客诚品是我曾经很喜欢的一个国内品牌，在品牌创立早期，它的营销做得非常好，明星效应高，挖掘了客户的潜在需求，还创新地推出凡客体。后来它慢慢地淡出人们的视线，抛开经营，供应链，产品质量，客户服务不讲，我的观察就是它对目标客户分析不够清晰，市场战略不够持续。从产品定位来讲，凡客的定位是城市屌丝，他们对价格比较敏感，喜欢上网，喜欢尝试新东西。凡客在留住客户的时候，可以采用的市场策略是定期推出物美价廉的新产品，通过数据库营销，积极建立与客户沟通的渠道，增加重复购买的比率。另外随着第一批客户慢慢脱离屌丝阶层，对于这部分消费者的需求，凡客没有有效的策略留住。同时，过度的依赖广告，造成了运营成本增加，ROI偏低就会带来企业经营方面的问题。营销是一套组合拳，不能打了一拳后就不打了，它是一个可持续的、有计划的过程。

《新营销》：IBM有一个明显的特点，策略性特别强。你认为企业该如何制定、调整自己的营销计划？

Hanni：IBM能成为百年老店，离不开它的高瞻远瞩。2006年IBM提出智慧的地球，关乎未来发展。在接下来的几年，IBM一直推广这个愿景，并在策略执行时不断调整，将目标变成可执行的策略，比如分解到不同的行业，智慧电力、智慧交通、智慧医疗、智慧教育等等。例如智慧医疗，IBM可以做电子病历、医疗系统管理的解决方案等，帮助医院提高效率。现在我们已经看到很多地方都在采用IBM的智慧解决方案。市场营销战略必须与企业的愿景一致，营销方式也要朝这个角度出发，设计打动不同消费群的营销内容，并定期将执行结果和目标做对比，相应的调整策略和具体计划。

篇（2）

全球高管空降六朝古都

9月21日，IBM“企业全球精英志愿服务队”（以下简称ESC）南京项目举行了总结汇报会。这标志着筹划近一年、实施三周的2012年IBM“企业全球精英志愿服务队”项目圆满结束。ESC是IBM志愿者服务体系中独具特色的一环。据耿晨介绍，ESC项目是通过组织由IBM高级管理人员构成的精英服务团队，为解决城市在发展中所遇到的挑战提供战略高度的建议与指导，推动政策和社会治理方式创新的公益项目。“ESC是IBM最优秀的公益项目之一，集公益、领导力、人文等特质于一身。此次ESC项目为南京在延伸和创新智慧城市的实践方面提供了可行的策略性建议。”

据悉，此前IBM ESC团队就已成功为成都市的云计算战略制定，以及针对食品、电信、教育等重点行业的发展与变革，提供了规划和实施方案等方面咨询和建议。而此次IBM ESC团队与南京市的合作，是由于南京市在IBM的“智慧城市大挑战”项目中，充分展现了迈向国际信息化城市的强烈愿望，更为其他中国城市做出了良好典范，而成为了首个入选这一项目的中国大陆城市。ESC南京项目组成员，IBM美国客户解决方案总经理Dean Kuroff表示：“ESC是一个体验型的项目。在全世界各地众多可选择的城市名单中，我们不约而同地选择了南京。在三周时间内，我们与政府部门、企业代表和高校师生进行了20次面访，在此基础上形成了针对南京在智慧城市、软件产业发展、产业转型和社交媒体等方面的策略性建议。”

四大方向聚焦“智慧南京”

此次ESC项目针对南京建议的发展重点，在智慧城市、软件产业发展、IT驱动产业转型、社交媒体战略四大方向上提出了战略愿景和行动方案的相关可行性建议。

在智慧城市方面，需要综合应用智慧交通、智慧医疗和智慧数据系统，提高南京市民的生活水平；将智慧城市展示中心发展为综合运营中心，实现投资回报，为南京市民带来切实好处；在完成现有目标的同时，建立下一阶段目标。

篇（3）

有一种说法认为，机器人无法取代人类，因为它永远体会不到妈妈的手抚摸它的感觉。这理由大大地让人放心！但《情感机器》告诉我们，通过对人类思维方式建模，创建能理解、会思考、具备人类意识、具备常识性思考能力的情感机器是可行的。所以未来的挑战不是没有。就如尼古拉斯・卡尔在《玻璃笼子》中所说，当计算机和一切智能设备变成我们生活中的伴侣时，应更加留心它如何改变了我们的行为和身份。

篇（4）

智能电视、智能电器、智能灯光、智能开关、智能插座、智能厨卫、智能温控、智能安防、智能音响、智能空气监测以及智能路由器等等，浏览智能家居的大家族，我们不能接受这样一个事实：“家”正在成为科技要接管的下一个重镇。特别是伴随着4G网络的覆盖与普及，WIFI 的渗透与辐射，人们对建立在物联网、云计算和大数据基础上的智能家居的操控变得更加简单而快捷。

科技量能支撑下的智能家居产业即将迎来最为火爆的“黄金时期”。据市场调研公司Jupiter Research的预计，全球智能家居市场规模到2017年将达到600亿美元，复合增速为19%。而另一家市场调研公司IDC则认为，智能家居届时将成为一个万亿级的市场。如此巨大的商业空间和市场回报，引来了各方大佬云集，并不断加大竞争的筹码。

继年初斥资32亿美元收购了互联网温度计和烟雾报警器制造商Nest之后，谷歌日前又发动Nest出资5.55亿美元一举拿下了家庭安防设备商Dropcam，两起收购让谷歌强势站到了智能家居产品的制造阵营之中。几乎同时，谷歌宣布结盟惠而浦和灯泡制造商LIFX，其谋求对方产品与Nest恒温器和烟雾探测器整合的目的昭然若揭。不仅如此，在2014 谷歌I/O 大会上，谷歌了智能电视系统Android TV，联系到先前推出的Google TV，谷歌接下来将会举力打造智能电视操作系统，进而推出智能家居设备的标准平台。

与谷歌相比，苹果圈占智能家居市场的脚步并不缓慢。在前不久召开的WWDC开发者大会上，苹果了智能家居平台HomeKit，该软件允许用户使用iPhone和iPad，更加方便地通过应用和Siri语音等服务来控制家居灯光、门锁和音响等单品。当然，苹果并不满足提供智能家居的软件平台，其已经组建了一支硬件团队，针对“主流”智能家居市场推出数款硬件产品，同时，前不久苹果收购了高级音响系统制造商Beats Electronics。在智能家居领域，苹果依然秉承一贯的软硬结合理念，其最终目标就是实现硬件产品与软件服务的深度整合。

在三大科技巨头中，微软做智能家居虽然最为低调，但却起步最早，其在15年前的“维纳斯计划”中就提到了家庭智能化的概念。虽然该计划后来流产，但比尔・盖茨的智能豪宅却让人大开眼界。及至今年年初，微软正式公布“家庭操作系统”白皮书，再度踏入智能家居市场。前不久，微软宣布与家庭自动化设备制造商Insteon建立伙伴关系，目的是把流行的家庭自动化网络充分融入到Windows生态系统；而最新消息是，微软日前已宣布加入All Seen联盟，据悉，All Seen联盟由Linux基金会带头，高通、LG电子、夏普等全球50余家科技巨头共同组建，目的是共同制定电子恒温器等智能家居设备的统一行业标准。

已经在智能电视、智能洗衣机、智能冰箱和智能电灯等多款产品身上做得风生水起的韩国三星自然在智能家居领域不甘屈于“外行”之下，其最令同行尖叫的就是不久前推出了智能控制任何家电的Smart Home智能家居平台，而且该平台是开放的，允许第三方加入。此外，三星正在大力推进Tizen系统的落地，欲通过产品硬件的庞大销量，打造一个全新生态圈。重要的是，据汤森路透对美国专利商标局自2000年以来收到的关于家庭自动化方面的专利申请的统计发现，三星在过去14年中提交了将近150项相关专利，其竞争智能家居市场的软实力可谓极其厚实。

家门前的布阵

相对于国际市场上智能家居已有30年的历史而言，智能家居在中国的发展虽然只有近10年的历程，但其所呈现出的商机却格外撩人。据国际物联网贸易与应用促进协会的《2013年度中国智能家居行业研究报告》显示，未来3年，中国智能家居市场增速将不断提升，到2016年预计可达到29.17%，到2017年，我国智能家居行业市场规模将达80亿元美元。无独有偶，市场调研公司Juniper Research认为，2018年，中国智能家居市场规模将达1396亿元人民币。

不错，中国智能家居的确存在着非常强大的需求能力。目前，中国富有阶层正在形成，若按家户算，约1400多万的家庭户均年收入在18.6万元以上，人口约4460万人，占我国城市总人口的10%，概算下来，主要针对这部分人的智能家居市场总量为1400万套。正是在这种情况下，最近两年来，智能家居的销售数量和总销售额呈现出连续攀升的势头，年均增速至少在20%以上。正是捕捉到了智能家居市场的巨大需求与增长空间，从家电制造巨头到IT运营商，从手机制造企业到软件开发商，都不约而同地加入到了“抢食”的行列。

在前几年推出“海尔Uhome”的基础上，海尔前不久又了“海尔U+”计划，在U+系统中，用户未来可以通过微信控制家中设备，同时能够将不同家电品牌置于同一个网络环境中，达到网络联动。不仅如此，U+还是一个开放性的合作平台，海尔会开放SDK、API标准，各品牌品类均可接入。资料显示，目前中国气象局公众气象服务中心、百度云、腾讯微信、活法儿的体质检测以及乐视TV、大金、本来生活网、创新工厂、宝洁、高通等各不同产业方都已加盟海尔。与海尔同步，美的推出了“1+1+1”战略，即“一个智慧管家系统+一个M-Smart互动社区+一个M-BOX管理中心”，同时，格力表示将以能源和环境为中心着力发展智能家居。

作为国内网络安全领域的老大，奇虎360绝对不会放过与自己紧紧毗连的巨大商机。据悉，360已与东方网力牵手成立了合资公司奇虎网力，主要向市场推送以“360家庭卫士”为品牌名的智能摄像机，剑指智能家居行业的家庭安防地带。紧跟360的脚步，不久前乐视集团与当代置业在香港签署战略合作协议，同时，乐视集团还联手华贸地产正式进军房地产，乐视的战略布局是，将乐视TV超级电视打造成智能家居重要承载终端，并最终延伸到智慧社区、智慧酒店、智慧体验中心等整个智慧互联网领域。

与360和乐视集团跨界联姻不同，小米则试图单枪匹马闯入智能家居市场。不久前，小米正式推出了小米路由器，路由器都预留了和智能家居产品互联的接口。小米的设想是，将路由器推广到用户家里，然后构建一个集硬件和软件为一体的生态系统。为此，小米正在研发Wi-Fi芯片，一旦未来小米路由器采用了自己的芯片，它就成为中控设备，所有的家庭设备先连接到小米路由器，在小米路由器识别之后再连接到网络。市场分析人士认为，小米的Wi-Fi芯片是一个“重”方案，除了需要强大的研发团队外，小米的芯片生产还要找厂家代工，毕竟小米还缺乏硬件生产能力。

如果说360、小米等IT企业针对智能家居的运作还处于蛰伏时期的话，那么京东商城则已进入实操阶段。日前，京东了名为“京东云助手”超级APP，该款产品涵盖家居云、健康云、车载云和个人云四个领域，可为硬件厂商提供智能芯片解决方案、操作方式以及数据分析支持。而用户只要在京东购买装有兼容京东协议智能芯片的任何品牌的家电产品，并用手机下载一个“京东云助手”，使用京东账号就可以实现对所有家电的控制。据悉，海尔、海信、美的、TCL、华为、联想等制造巨头以及博联、庆科、利尔达等物联网芯片厂家都已成为“京东云”的合作商，同时“京东云”还吸引了国家体育总局、物联网产业联盟、闪联等政府机构和行业组织的加入。

标准缺失之忧

历经30年的发展，智能家居已经不再停留在只通过一个单独遥感器实现对单品的操控阶段，APP也不是仅针对单一目标实现控制，在云计算、物联网和大数据背景下，智能家居将是一个能够在中控终端调控下的大系统，以满足人们“智能、感知、互联、分享”需求，从而为用户创造了一个安全舒适、便捷高效的居住环境。

从目前来看，支撑智能家居的技术已然成熟，除去硬件开发生产技术不论，计算机系统方面，综合布线技术、网络通信技术、安全防范技术、音视频技术都相当完善，同时包括KNX/EIB，RS485，电力载波在内的传感遥控技术也日臻强大，仅无线控制方面，就有RF（315M/433M）、ZWave、ZigBee、蓝牙、WIFI、红外等多种控制方式。但是，如果智能家居系统中的各个单品或者子系统与子系统之间并不相容和互联，如空调排斥电视，家电系统不兼容声光系统，再强大的技术也只能是英雄气短，而且这种彼此隔离的状况也不符合智能家居的本意。

另外，智能家居也并不能局限在室内，而应当是一个“大家庭”空间，即室内系统与屋外系统的互联互通，如用户可以进入车载系统，在汽车上实现对家电的控制和监测，包括连接车辆的GPS数据后，应用程序会提醒用户关掉离家时未关掉的空调，在到家前，用户也可以在车里远程打开家里的恒温或制冷设备。这种基于物联网技术背景的智能家居与车联网的结合应当是未来家庭智能化的重要趋势。

不仅如此，大数据时代的智能家居还不仅仅是住宅智能化，而是应当辐射和扩展到用户的诸多生活领域，覆盖衣食住行，如已经开始试行的智能交通、智慧医疗等服务，用户可以通过智能家居，选择路线，预约停车，预约挂号，远程诊疗，再通过移动互联网进行付费，这样，智能家居就可以从卖产品，跨界到卖服务，更多领域也得以参与到市场培养与分享上来。

实际上，互联网的世界就是一个巨大的拼图游戏，无论是家中单品与单品、室内设备子系统与子系统之间的互联，还是室内系统与车载系统的互通，或者是产品系统与服务系统的互应，都有赖于智能家居有一套统一的游戏规则，即智能家居产品与服务的行业标准。

篇（5）

近年来，我区在数字化发展方面进行了积极的探索与实践，各行业、各领域多点开花，取得了一定成绩。

（一）智能智造发展方面基本情况。

在智能智造方面，主要调研了吉通机械、金冠电气等2家企业，基本实现了数字化转型升级。吉通机械引进了5条自动化冲压生产线，6000平方米的厂房30人管理就可实现年产值6-10亿元，人均年产值达3000万元，并且实现了人员零安全事故。此外，还引进15条全球最先进的铝锻、铝铸锻智能生产线，生产出了质优价廉的国产化智能设备，填补了国内空白。金冠电气通过引进1条德国通快钣金柔性加工生产线，缩短了生产周期，提升了产品质量，从而实现了成本最小化、效益最大化。同时，引进了智能自动立体料库系统，实现所有生产数据由中心服务器管理，生产全过程数字化控制，有效提升了产品的综合竞争力。

（二）数字政务方面基本情况。

在数字政务方面，“一门式，一张网”综合服务审批平台现有入网审批事项714项，其中702项为“只跑一次”事项，占全部事项的98%。651项事项实现全城通办，37项事项可跨地域受理，网上办事大厅可受理510项，手机办事大厅可受理204项。创建“政企互动平台”20个，及时解决企业提出的疑难问题，并通过平台转发惠企惠民政策30余项。实施“并联审批”和“N证联办”，企业开办时间压缩至90分钟，88项工程建设类项目审批全部完成对接、即将实现一网通办理。“一窗受理”“一站式”办结模式基本建立，区政务服务中心铺设审批网络专线45条，对接政务外网3个，办事企业和群众只需通过“网上办事大厅”进行申报，无需再到各部门进行审批。

（三）城市管理方面基本情况。

在城市管理方面，我区主要建设了智慧交警系统、智慧城管系统及智慧综治系统，智慧城市管理雏形基本形成。智慧交警系统通过网络监控平台、视频采集系统，利用无线传输技术，实现了在线报警、在线定损、在线定责、在线报险等创新服务模式。智慧城管系统通过整合现有各类信息资源，实现设备、信息系统的共建共享，重点加强市场商圈、南北出入口等重要区域的视觉管理，实现了从动态巡查到日常监管、从末端处罚到源头治理、从被动响应到主动防范，着力让城市管理无死角、监管无盲区。智慧综治系统在前几年投入的基础上，2019年又投入1800万元，新增了600个视频监控点位，其中50个监控点位具备人脸识别功能，向城市感知智能化迈出了极具意义的第一步。

（四）民生福祉方面基本情况。

在民生福祉方面，基本实现了生活缴费、生活服务线上办理的智慧生活模式。从关乎居民切身利益的水、电、气等方面入手，通过安装智能终端，利用物联网卡稳定传输，将用户相关数据实时回传，实现数据的实时采集。同时，开发了线上缴费接口，用户可以远程缴费，方便了居民生活，基本实现了城市智能物联。此外，通过手机APP软件，实现社区信息采集、社区事务管理、社区调度等功能，重点实施“1+N”行动模式，即建设一个数据中心、N个服务模块，主要包括家政服务、社会救助、退休人员认证、农合办理等50多个模块。

二、我区数字化发展存在问题分析

近年来，我区数字化建设工作不断加强，实施了多项举措，切实取得了明显成绩，但与贵州等地区相比，仍然存在着很大差距，一些深层次矛盾和问题尚未解决，想要高质量快速发展，这些问题必须加以解决。

一是缺少规划引领。从我区数字化发展现状看，各单位各部门“各自为战”“烟囱林立”现象普遍，都在建设各自领域的数字化系统，数据还未真正实现共享、开放，“数据孤岛”现象明显，未能实现统筹全局、协调有序发展。二是发展资金不足。受经济发展形势影响和企业综合实力制约，虽然有些数字化建设项目得以实施，但更多的项目缺少启动资金和金融扶持，仍处于设计调研阶段，进展较为缓慢。三是基础设施薄弱。基础设施是支撑数字化建设的基石。由于我区的数字化建设起步较晚，基础设施建设相对滞后，与加快数字建设的迫切需要不相适应。四是缺少专业人才。发展数字经济，建设数字政府、建设智慧城市对我区乃至我省来说，都属新生事物，特别是在未来的发展中，需要大量的专业性人才。而目前我区这方面的专业技术人才十分匮乏，强化人才培训和引进是摆在我们面前的一道必解之题。

三、关于加强我区数字化发展工作的几点建议

数字化发展是当前的时代命题，数字经济建设也是我们经济社会发展的必经之路。结合我区“数字政府”“智慧城市”建设实际，提出如下建议：

篇（6）

开源对于有效组织群体智慧，降低开发成本和快速建立用户群等方面，都具有独特的优势。开源是一种高效，节约的高生产力模式，开放的源代码可以增加项目的透明度，降低开发风险，协同合作的机制使众多自愿者们在项目的发展过程中与项目本身建立起感情，形成一个社区，同时这些项目参与者也将为市场推广带来良好口碑，成为潜在的用户或者合作伙伴。

嵌入式系统是以应用为中心，以计算机技术为基础，并且软硬件可裁剪，适用于应用系统对功能、可靠性、成本、体积、功耗有严格要求的专用计算机系统。PDA、机顶盒、游戏机、交换机、路由器、数控设备或仪表、汽车电子、家电控制系统、医疗仪器、航天航空设备等都是典型的嵌入式系统。嵌入式模式实质就是实现软件和硬件一体化，做一个整体销售，也就是销售设备化了的软件。

对硬件制造商而言，随着竞争的普及，市场压力迫使硬件公司开发并维护软件，实现硬件的增值；但是自己软件本身的开发维护成本很高，或是采用第三方软件时授权费又特高，这时他们就采用开源软件，或对开源软件进行二次开发以节约成本。这种模式为大型公司广泛采纳，比如 IBM 、HP等服务器供应商巨头，通过捆绑免费的Linux 操作系统销售硬件服务器。

近几年来，市场对袖珍信息终端需求的持续增长，在移动智能终端领域，于Symbian、WinCE相比，嵌入式Linux操作系统由于代码开放和强大的网络功能，越来越受到手机厂商青睐。MOTOROLA的智能手机采用Linux操作系统。其E680是成为中国市场上为数不多的几款可以与S60机型抗衡的智能手机，而E680在中国的畅销也直接印证了Linux的受认可程度。三星SCH－I819双模手机（支持GSM和CDMA网络）采用MIZI Linux系统。

开源所带来的无须授权费、灵活性和针对性方面的优势，使得Linux被许多新兴的智能手机厂商作为了自己产品的操作系统首选。海尔推出的N60智能手机即是采用Linux，而同样采用Linux的智能手机还有被列入863计划的中兴e3。

智能家居是未来社会发展的主流方向。其基本设想框架是：家庭内各种智能家电通过家庭网关，与Internet连接，用户可以通过Internet对各种智能家电进行控制，从而实现家居生活的真正智能化。海尔成功将嵌入式Linux系统应用于网络微波炉，该产品已经在欧美及中东地区正式销售。网络微波炉具有传统家电不具备的故障自动诊断和反馈、远程集中控制、重要信息存储、远程信息查询等功能。

华为、中兴等很多网络设备厂商也采用这种模式将Linux、FreeBSD等开源系统剪裁后固化在防火墙、路由器产品中。今后几年内，路由器、交换机，家庭网关设备等都将是开源操作系统的天下。

篇（7）

【关键词】

物联网战略规划典型应用 RFID

1 物联网的定义及各国发展战略

1.1 物联网的定义

1999年，在美国召开的移动计算和网络国际会议上首次提出了“物联网”（IOT，The Internet of Things）的概念。

虽然近年来物联网技术及应用取得迅猛的发展，但是对物联网一直都没有一个权威的定义。目前被普遍认可的一种定义是：通过射频识别（RFID，Radio Frequency IDentification）装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

这个定义有两层意思：一是物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础之上延伸和扩展的一种网络；二是其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。

1.2 各国物联网的发展战略

（1）美国的“智慧地球”

2009年，美国将IBM提出的“智慧地球”概念（建议政府投资新一代的智慧型基础设施）上升至美国的国家战略。该战略认为IT产业下一阶段的任务是把新一代IT技术充分运用在各行各业之中，具体地说，就是把感应器嵌入和装备到电网、铁路、桥梁、隧道、公路、建筑、供水系统、大坝、油气管道等各种物体中，并且被普遍连接，形成“物联网”。

（2）欧盟“欧盟物联网行动计划”

2009年6月，欧盟委员会向欧盟议会、理事会、欧洲经济和社会委员会及地区委员会递交了《欧盟物联网行动计划》，以确保欧洲在建构物联网的过程中起主导作用。该计划共包括14项内容，主要有管理、隐私及数据保护、“芯片沉默”的权利、潜在危险、关键资源、标准化、研究、公私合作、创新、管理机制、国际对话、环境问题、统计数据和进展监督等一系列工作。欧洲物联网研究项目组（CERP-IOT）于2009年制定了物联网相关的战略研究路线图（SRA）。

（3）日、韩“u”战略

2004年，日本信息通信产业的主管机关总务省（MIC）提出2006—2010年间IT发展任务——u-Japan战略。该战略的理念是以人为本，实现所有人与人、物与物、人与物之间的连接，希望到2010年将日本建设成一个“实现随时、随地、任何物体、任何人均可连接的泛在网络社会”。

韩国也在2006年确立了u-Korea战略。该战略旨在建立无所不在的社会（Ubiquitous Society），让民众可以随时随地享有科技智慧服务。其目的除了运用IT科技为民众创造食衣住行娱乐各方面无所不在的便利生活服务外，亦希望扶持IT产业发展新兴应用技术，强化产业优势与国家竞争力。

（4）中国的“感知中国”

2009年8月7日，在无锡微纳传感网工程技术研发中心考察时提出“感知中国”的概念。在“十二五”规划中，明确物联网产业作为战略性新兴产业之一将得到国家的大力扶持。

1.3 国家物联网“十二五”规划要点

物联网“十二五”规划明确国家将重点推动智能工业、智能农业、智能物流、智能交通、智能电网、智能环保、智能安防、智能医疗与智能家居等九大领域的示范工程和先导作用。到2015年，我国要在核心技术研发与产业化、关键标准研究与制定、产业链条建立与完善、重大应用示范与推广等方面取得显著成效，初步形成创新驱动、应用牵引、协同发展、安全可控的物联网发展格局。

2 物联网的核心技术

2.1 物联网的体系架构

对物联网体系架构的提法也不统一，如三层结构——“感知、传输、智能”；四层结构——“感知、网络、平台、应用”；五层结构——“基础层、感知层、传输层、平台层和应用层”。

其实，广义物联网的组成关键在三个层次：第一个层次是被感知者（对象）和感知者（传感器）；第二个层次是通信网络，实现信息的传递和交互；第三个层次是信息的决策和智能处理。其体系架构如图1所示。

2.2 物联网的核心技术

（1）新型传感器及智能传感节点

1）标识技术

编码技术是标识技术的基础，电子标签（RFID）包含唯一的产品电子代码（EPC），电子标签通过二维码识读器、射频读写器等实现对被感知对象的标示和识别。

2）新型传感器

传感器作为物联网的基本单元，可以实现对声、光、电、温度、湿度、压力、浓度、震动等各类物理的、化学的及生物的数据信息的感知或采集。随着技术的进步，传感器正朝着小型化、网络化和智能化的方向发展，传统的传感器正经历着向智能传感器、嵌入式Web传感器的发展。

3）智能传感节点

智能传感节点是传感网的基本节点，它集射频、基带、协议及处理于一体，具备感知、通信、处理及组网的功能，这些功能依靠片上系统来实现。

（2）通信网络技术

1）传感网技术

无线传感网（WSN，Wireless Sensor Network）是集分布式数据采集、传输和处理等技术于一体的网络系统，因其微型化、低功耗、低成本及组网灵活等特点而倍受青睐。其核心技术包括：协同感知技术、自组织网络技术。

2）通信网技术

通信网是物联网的核心承载网，当前的主要通信网络包括：移动通信网（GSM、3G、4G）、无线局域网（WLAN）、专网。

3）互联网技术

互联网将采用开放的网络结构，有利于网络的融合演进，支持广泛的接入，并且具备提供丰富的业务的能力。

4）网络安全技术

网络安全主要解决诸如如何有效进行介入控制，以及如何保证数据传输的安全性的问题。网络安全必须是全方位的安全，包括：物理安全、网络结构安全、系统安全、管理安全及其它的安全服务和安全机制策略。

（3）信息处理及智能技术

1）M2M

M2M是多种不同类型的通信技术有机结合，其目标就是使所有机器设备都具备连网和通信能力，核心理念是网络一切（Network Everything），未来的发展方向是无所不在的计算与互联。

2）发现与搜索引擎技术

发现与搜索引擎技术作为物联网的重要支撑技术，将朝着更精准、更高效和功能更强大的方向发展，未来的搜索将实现多元化、专业化、个性化、多媒体化和智能化。

3）数据挖掘与大数据处理技术

数据挖掘就是从海量数据中提取有用知识的数据处理技术。其技术核心包括：海量数据搜集、强大的处理能力、数据挖掘算法。

大数据处理就是利用数据筛选工具对大量的结构化和非结构化数据集合进行挖掘，以便获取有用的数据。其技术包括：大数据的存储与管理、大数据的检索与使用。

4）智能运算技术

智能运算涉及应用数学、计算数学、运筹与控制、信息科学、计算机科学、系统科学及控制科学等领域，其前沿发展包括模糊逻辑、神经网络和进化计算等。智能运算技术将广泛应用于物联网的各层，是物联网实现智能化的基础。

3 物联网的典型行业应用

3.1 智能城市管理

智能化城市管理与运行体系是利用物联网、移动网络等技术感知和利用各种信息、整合各种专业数据，建立一个集行政管理、城市规划、应急指挥、决策支持与社会服务等综合信息为一体的城市综合运行管理体系。

智能化城市管理与运行体系在业务上涉及公安、国土、环保、城建、交通、水务、卫生、规划、城管、林业园林、质监、食品药品、安监、水电气、电信、消防、气象等部门的相关业务。以城市管理的部件和事件为核心、以事件联动处置为主线，强化资源整合、信息共享和业务协同，实现政府组织结构和工作流程的优化重组，促进管理主导型向服务主导型的转变。

3.2 智能医疗

智能医疗是利用最先进的物联网技术，依托医疗感知终端设备、医疗协作平台，实现患者与医务人员、医疗机构、医疗设备之间的互动，以达到信息化、智能化。

目前我国智能医疗还处于起步阶段，主要的应用包括：数字化医疗服务、医药产品及医疗器械的管理、血液管理、医疗废物管理和远程医疗。各个子系统独立运行，无法实现信息和资源的共享，当然也就无法实现业务协同和“智能”。

3.3 智能交通

智能交通系统（ITS）是通过各种信息通信技术将人、车、路、环境四者紧密协调、和谐统一起来，建立全方位的实时、准确、高效的综合交通运输管理系统。ITS主要包括以下方面：

（1）道路交通管理系统（ATMS）：实现对交通流进行实时监测、疏导、控制和对突发事件的应急处置。

（2）出行者信息系统（ATIS）：为出行者提供及时准确的交通信息服务。

（3）公共交通系统（APTS）：实现公共交通的定位、调度、行驶信息服务。

（4）汽车控制系统（AVCS）：它使车辆具有道路障碍自动识别、自动报警、自动转向、自动制动以及自动保持安全车距、车速和巡航控制功能。

（5）电子不停车收费管理系统（ETC）：不停车收费。

3.4 智能物流

将物联网技术应用在物流配送系统中，既可以实现高质量的配送管理，又可以对配送中心的货物进行随时动态追踪管理，并能根据所获知的数据进行市场分析和市场预测等方面的信息支持。利用RFID、GPS、智能车辆调度等技术，对货物运输的物流和信息流进行实时识别、定位跟踪、智能处理，消除货物在运输过程中可能产生的错、漏事故，加快流通速度，提高运输安全性和可靠性。

3.5 智慧校园

智慧校园是通过利用云计算、虚拟化和物联网等新技术来改变学生、教职员工和校园资源相互交互的方式，将学校的教学、科研、管理与校园资源和应用系统进行整合，以提高应用交互的明确性、灵活性和响应速度，从而实现智慧化服务和管理的校园模式。

智慧校园的建设有多种应用案例，主要包括：校园安全管理系统、智能出入管理系统、智能校舍、教育信息化系统和“一卡通”等。

3.6 智能家居

利用先进的计算机技术、网络通信技术、综合布线技术，将与家居生活有关的各种子系统有机地结合起来进行统筹管理，让人们的家居生活更加舒适安全。目前智能家居实现的功能包括：

（1）重要设施监测和控制：水、电（灯）、煤气、家电。

（2）分布式联动智能控制：如气候变化与空调温度、窗户开关等的联动。

（3）平安家居：实现门锁、窗锁、围界等的安全监控，实现虚拟隔离带的监控和报警。

3.7 智能电网

通过先进的传感和测量技术、先进的装备、先进的控制方法以及决策支撑系统，实现电网安全可靠、经济高效、环境友好的运行目标。智能电网利用智能传感器、智能电子设备及智能控制系统，实现对电网的检测、数据分析、故障定位诊断、智能调度的功能。自愈是智能电网的一个重要特征。

智能电网的应用系统主要包括：高级计量架构（AMI，Advanced Metering Infrastructure）、高级配电运行（ADO，Advanced Distribution Operation）、高级输电运行（ATO，Advanced Transmission Operation）、高级资产管理（AAM，Advanced Asset Management）以及自愈电网（SHG，Self Healing Grid）或电网自愈。

3.8 智能农业

智能农业是指运用遥感遥测、GPS、GIS、传感网、计算机网络、自动控制及专家辅助决策系统等技术，实现土壤、光照、温湿度、通风、病虫害等的检测，并且实现土壤改良、自动灌溉、自动施肥给药、自动耕作、自动采收、自动加工及储藏。未来农业的发展方向将是：精细化、预测与防控、远程化、虚拟化、智能化。

3.9 智能工业

物联网在工业领域的应用主要体现在供应链管理、生产过程自动化、产品和设备监控与管理、环境监测和能源管理、安全生产管理等。与很多其它领域一样，工业生产的信息化和自动化虽然取得了巨大的进步，但各个子系统还是相对独立的，协同程度不高。

先进制造技术与先进物联网技术的结合，各种先进技术的应用，将使工业生产变得更加智能，真正实现智能工业。

4 物联网产业存在的问题

（1）政策及战略规划落后

物联网发展缺乏政策的支持和引导。虽然国家将物联网作为战略性新兴产业列入国家“十二五”规划，并且出台了许多政策，但是这些政策相对孤立，缺乏系统性。

物联网涉及到诸多行业，具有很大的交叉性，政府应加强对物联网的战略规划和顶层设计，打破行业壁垒，实现各行业、各领域融合，解决信息及资源不能共享和充分利用的问题。

（2）标准化工作落后

物联网产业能否发展成功，从根本上取决于能不能完成物联网技术的标准化。然而，物联网的标准体系建设是一个系统工程，目前总体来说标准化工作仍然落后于技术和业务发展的需求，各类技术标准有待世界各国的共同努力，其发展之路艰巨而漫长。

2007年，我国率先启动了传感网标准化制定工作。2008年，首届ISO/IEC国际传感网标准化大会在我国举办，会上我国代表ISO/IEC传感网标准化工作组作了总体报告，提出传感网体系架构、标准体系、演进路线、协同架构等代表传感网发展方向的顶层设计，并获得了标准组成员国的认可。我国已成为国际传感网标准化的四大主导国（中国、美国、韩国、德国）之一。

（3）应用开发落后

应用带动发展，物联网的真正价值体现在跨领域、各个行业的共同参与的整合应用上。由于不同行业的应用和需求不同，因此必须根据各行业的特点进行深入研究和整合开发。

近年来，物联网应用开发总体来说还处于相对简单、初级的阶段，远未充分发挥物联网改善人类生活的潜力。同时，整合能力薄弱、创新能力的缺失，导致尚不能形成有效的商业模式和运营管理模式，严重制约着物联网产业的发展。

（4）安全问题亟待解决

物联网目前的传感技术主要是RFID，植入这类芯片的产品有可能被任何人进行感知。传输网及互联网也是薄弱环节，容易发生泄密。此外，信息中心或数据中心存储着数量庞大的用户个人信息，如何确保这些数据不被泄露也是非常重要的安全问题。为了做到在感知、传输、存储及应用过程中信息不被盗取，就必须形成一套强大的技术安全保障体系。

物联网产业发展可能带来的各种安全问题和社会问题还亟待通过立法，从法律层面上得到妥善解决。

5 物联网的发展展望

（1）对“物”的内涵的延展

不但可以将“物”定义为那些存在于真实的物质世界中的实体事物，也可以将其定义为那些数字的虚拟事物和实体。未来的物联网将可以实现现实的物质世界和数字的虚拟世界的共存与互动。

（2）更加“智能”的网络

在未来的物联网之中，应用、服务、中间件、网络和各种终端将以一种全新的方式和互联结构进行连接。采用标准化和通用的信息通信协议，解决网络异构、业务协同的问题，真正实现网络的大融合、大协同。

当网络基础设施和基本结构上使用智能技术之后，物联网中的各层将获得自主管理能力（自治网络），智能存在物联网的各层之中。网络将融合下一代信息技术、云计算、大数据处理等技术，真正实现智能化。

（3）更加“自在”的网络

随着技术的发展，在需求的推动下，未来的各个网络将消融成为一体。未来的物联网将允许人和物品在任何时间、任何地点、和任何人与物、采用任何途径与网络进行连接，并且可以方便地取得任何的相关服务。

参考文献：

[1] 中国电子信息产业发展研究院. 2011中国物联网产业发展指南[M]. 北京：机械工业出版社， 2011.

[2] The Cluster of European Research Projects on the Internet of Things（CERP-IOT）. Internet of Things Strategic Research Roadmap[R]. 2009.

[3] 华研中商研究院. 2010—2015年物联网行业分析报告[Z].

[4] 周洪波. 物联网：技术、应用、标准和商业模式[M]. 北京：电子工业出版社， 2010.

[5] 刘勇，侯荣旭. 物联网关键技术之我见[J]. 硅谷， 2012（5）.

篇（8）

一、引言

物联网被认为是继计算机、互联网、移动通信网之后的又一次信息产业革命，世界将从互联网时代进入“物联网”时代。物联网已成为信息产业大势所趋，其应用范围几乎覆盖各行各业，将加快多行业多领域信息化进程。在不远的将来，好莱坞科幻影片中打破时空界限，实现远距离异域操控,一个指令可以让爱车自动开往目的地；可将家中水电关掉；启动室内预警系统和室外照明灯等智能场景在物联网时代都变得触手可及。物联网是生产社会化、智能化发展的必然产物,是现代信息网络技术与传统商品市场的有机结合，促进了社会经济发展,改变着社会生活方式。

二、物联网的起源与背景

物联网的概念是1999年提出的，又名传感网，是指将各种信息传感设备与互联网结合起来形成的一个巨大网络。物联网可使所有的物品与网络连接，方便识别和管理。一般认为物联网（The Internet of things）的定义是：通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网连接起来，进行信息交换和通讯，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。根据ITU（国际电信联盟）的描述，物联网时代，通过在各种各样日常用品上嵌入一种短距离的移动收发器，我们在信息与通信世界里将获得一个新的沟通维度，从任何时间任何地点的人与人之间的沟通连接扩展到人与物（Human to Thing）和物与物（Thing to Thing）之间的沟通连接。物联网具有全面感知、可靠传递、智能处理的特点。

物联网第一个特征是Web 3.0概念，第二个特征是云计算+传感网。物联网的中心还是互联网，还要依赖互联网进行数据传输，依赖云计算对采集到的各行各业的、数据格式各不相同的海量数据进行整合、管理、存储和挖掘，并且去控制这些传感网络。而传感器作为物联网的边界，担负着从数据采集到数据预处理以及数据传输的任务。

在“物联网”这个全新产业中，我国中科院早在1999年就启动了传感网研究，在无线智能传感器网络通信技术、微型传感器、传感器终端机、移动基站等方面取得重大进展，已拥有从材料、技术、器件、系统到网络的完整产业链。在世界物联网领域，中国与德国、美国、韩国一起，成为国际标准制定的主导国。

物联网具体可分为感知层、网络层和应用层三个层次：感知层主要是识别物体，采集信息，包括二维码标签和识读器、RFID标签和读写器、摄像头、GPS、传感器、终端、传感器网络等；网络层主要是信息传递和处理，包括通信与互联网的融合网络、网络管理中心、信息中心和智能处理中心等；应用层则是物联网与行业专业技术的深度融合，其与行业需求结合，实现行业智能化。

物联网产业链可细分为标识、感知、处理和信息传送四个环节，关键技术包括RFID、传感器、智能芯片和电信运营商的无线传输网络。与射频识别设备、传感器等单个的微观产业链相比，电信运营商在物联网架构中的发展空间较大，运营商将在物联网产业中强势介入多个环节。面对市场机遇，中国三大电信运营商争相发力物联网技术开发及应用拓展。

三、物联网市场分析

随着电信网络特别是无线网络的扩展，传感技术的发展，我国推广物联网的条件逐步趋向成熟。国家工信部明确提出要进一步研究建设物联网、传感网，加快传感中心建设，推进信息技术在工业领域的广泛应用，提高资源利用率、经济运行效益和投入产出效率。我国物联网标准体系已形成初步框架，自2009 年8 月总理提出“感知中国”以来，物联网在中国受到了全社会极大的关注。同年，无锡传感网中心的传感器产品在上海浦东国际机场和上海世博会场馆被成功应用。2010年3月，中国物联网标准联合工作组筹备会议在北京召开，物联网国家标准体系建设工作正式启动。

国家中长期科学与技术发展规划(2006-2020年)和“新一代宽带移动无线通信网”重大专项中均将传感网列入重点研究领域。物联网规划已列入国家“十二五”的专题规划，未来我国要发展宽带、融合、安全的下一代国家信息网络基础设施，推进物联网的应用。目前国家发改委正围绕物联网的技术、标准、应用示范等工作做相关的推进工作。

四、物联网产业助推经济转型升级

产业结构调整和经济转型升级的关键是加快发展战略性新兴产业，改造提升传统产业，淘汰落后生产能力。战略性新兴产业发展的速度和规模从根本上决定了我国在国际市场上的地位和总体竞争能力。推进物联网产业发展，有利于推动战略性新兴产业的跨越式发展。物联网产业被列为我国战略性新兴产业的重点领域，是一个市场前景广、综合效益好、产业带动性强、战略地位突出的产业。

发展物联网产业，能够为经济转型升级提供技术保障。物联网产业不仅能为智能交通管理、智能安全防范、智能生产制造、智能电网监控、智能卫生医疗、智能生活服务、智能安全生产管理、智能环保节能等领域优化管理提供系列解决方案；而且能够提高企业研发设计、制造集成、营销服务水平，大幅度降低生产经营和社会管理成本，有助于控制能源消耗、减少污染排放、转变经济发展方式。

物联网的发展不仅能使生产确保质量、流通实现有序高效、资源配置更加合理、消费安全指数大大提高,而且将催生新兴产业、新的就业岗位和职业门类。可以说，物联网的发展将使生产领域和流通领域发生革命性突进，使劳动产品更多地具有人的智慧，进而导致生产力和生产方式的变革。而且，随着社会生产方式和生活方式的转变，人们的思想观念、思维方式也将发生深刻变化。

五、物联网的应用前景

物联网应用中首先被广泛使用的是“M2M”应用。M2M指的是各类物体通过有线和无线的方式，在没有人为干预下实现数据通信。这些物体可能是工业设备、电表、医疗设备、运输车队、移动电话、汽车、贩卖机、家电、健身设备、楼宇、大桥、公路和铁路设施，等等。这些物体将配备嵌入式的通信技术产品，通过各类通信协议和其他的设备及IT系统交换信息，提供连续的、实时的和具体细节的信息，到达人类无法得到的大量信息。它的重点在于信息的采集、传递和处理。

（一）信息采集领域

信息的采集主要依赖传感器网络，RFID 和条码识别是其中很小一部分，对温度、湿度、地理位置等信息的感知都属于这类，传感器网络依赖的主要技术是传感器、微机电设备、嵌入式编程等。具体来看，主要是传感网络/EPC相关的公司，包括二维码、RFID、传感器等。

（二）信息传递领域

信息的传递主要依赖于移动通信网络和固定通信网络，固网带宽的提升，移动网络覆盖的增强都会带来大量设备投资，有利于电信设备制造商，物联网是在现有移动通信网络的基础上延伸，或者传感器与传感器之间采用专用技术如Motorola的Zigbee，数据汇总后经路由器进入电信网，主要的通信技术应该是WLAN(802.11a/b/g/n)、HSDPA和LTE。这都是传统的电信运营领域。

（三）物联网应用领域

由于物联网的发展是在互联网的基础上延伸而来，目前物联网在一些领域已经有了应用，按照目前的应用排名，仓储、运输物流、门禁证卡、考勤、资产管理、门票和医药管理分别占据了前7名。按照IBM在《智慧的星球》中的六大智能领域：智能的供应链、智能的城市、智能的银行业、智能的医疗、智能的交通和智能的电力中的预测，我们预计在未来不久的时间内，以GPS为代表的Telematics（汽车产业）、智能电网和移动支付将率先普及开来，成为普及的应用。物联网新技术的拓展和应用等领域在后续将牵扯包括金融、医疗、交通等在内的社会各个层面，在各类行业应用中，从短期看，在铁路、交通、电力、治安、石化、城市管理等各个领域，物联网已展开布局。

六、物联网发展中存在的问题

任何新技术都是双刃剑，而物联网在这方面更加突出。物联网比较复杂,具有行业应用的特征，它一旦出现问题也将是全局性的。物联网尽管取得了不小的进展，但目前物联网还面临着一些很大的问题，包括以下几个方面：1.缺乏统一的国际标准；2.应用成本昂贵；3.技术不成熟；4.隐私权问题；5.安全隐患，国家安全问题等。

七、总结

物联网的普及还需要很长时间，就像当年的条形码的普及花了30 年时间，RFID要完全达到条形码的应用程度，也还再需要20年左右。应用的发展是伴随着技术的成熟而逐渐应用到各个方面的，并不是应用在等待技术完全成熟以后才会开始，在某些领域，物联网将率先展开应用，同时，伴随着技术的进步，会逐渐拓展开来，伸展到我们生活的方方面面。

参考文献：

[1]雷士军.战略性新兴产业的提出及进展概况[EB/OL].价值

中国网,2010．

篇（9）

4月23日，用友公司正式“用友企业云平台”，推出面向大型企业、小微企业、医疗卫生等行业的云平台与云服务，同r宣布实施“新长城计划”，创新发展，做大做强。为了配合此次战略和转型，用友新品牌标识同步启用，英文字号由“UFIDA”更新为“yonyou”。

第三次创新

根据用友公司董事长兼CEO王文京介绍，用友将通过“一个平台”，基于新型云计算及移动互联模式，把所有的应用、服务、企业可交换数据等资源聚合成一个核心，并最大限度地聚合大量第三方应用服务等资源，在未来几年内形成一个高客户价值，亚洲最大、全球领先的企业云服务平台。他说：“全球软件和信息产业正在步入转型发展阶段，服务化、网络化、平台化成为主要的特点，对于本土软件与服务企业来讲，既是挑战更是机遇。这次标志着用友的发展进入第三阶段，开始了第三次创新。”

随着技术创新模式与商业模式重大变化，云计算为开放创新、微创新提供了便利的条件，产业链整合成为新的主流。要抓住云计算发展机遇，必须把创新放在软件企业核心位置。正如王文京所说，“云计算可以改变信息化应用模式，提升信息化应用体验，实现业务模式创新，也是软件公司技术创新、产品创新与商业模式转变的关键。”

用友公司作为我国软件产业龙头企业，其发展历程也证明了这一点。我们知道，用友发展的第一阶段是1988年到1996年，通过财务软件产品和技术的创新，用友实现了中国财务软件在中国本土市场的主导。第二个阶段是1997年到2010年，用友从一个财务软件厂商成功转型为一个企业管理软件厂商。而第三次创新将带给用友脱胎换骨的变化，那r的用友将变身为一个基于互联网的服务提供商。

用友的第三次创新将通过实施“新长城”计划来实现，其核心内容有三点：实施“一个平台”战略，加大云平台的研发投入，并加快公司商业模式的创新、转型；顺应产业垂直整合的趋势进入基础软件领域，重点是企业云计算应用服务平台软件和数据处理相关的基础技术架构；基于新技术、新模式开始研发下一代企业与政府应用。

为什么把这个计划取名“新长城计划”？王文京的解释是，万里长城是一项伟大的创新工程，无论结构还是所采用的材料，这样一个史诗壮举体现了中国人的创想、气概、智慧和勤劳，用友的第三次创新需要这种精神。

对于未来前景，王文京显得很有信心。他说：“下一代企业计算是一个重大的创新，这个创新会在哪里产生呢？按照我们以往思维惯性，马上会联想到一定会在西方发达国家，比如美国，欧洲。但是r代不一样了，环境和格局已经发生了很大的改变。我们看到亚洲经济的崛起，尤其是中国已经成为全球第二大经济体。而根据历史经验，很多技术、商业模式、产业的创新和变革，都跟一个地区的整体经济发展和规模水平有密切的关系。因此，我相信下一个重大创新将会产生在亚洲，在中国，这是我们的机会。”

探索中前行

从“UFsoft”到“UFIDA”，再到“yonyou”，从财务软件到企业管理软件，再到云计算，用友在自身发展的每一个阶段都会给企业和产品打上不同的标识。

“新标识的互联网味道很浓，但是从一个传统软件企业转型为一个互联网公司，不管是用友还是金蝶需要做得事情还很多。”IDC资深市场分析师陈建在接受采访r表示：“传统软件企业在结构化数据的处理上很擅长，而转向互联网后会面临大量的非结构化数据，所以必须建立大数据的处理能力。而且互联网在数据的采集、分析和处理上跟传统软件有着很大的不同，为了满足互联网大量实r交互数据处理的要求，原有的技术架构和平台设计必须做出调整，这一代价是高昂的。此外，在营销方式和商业模式上也要做出改变，需要开放、合作、灵活、包容，需要懂得眼球经济和体验经济。”根据陈建的经验，传统软件人做互联网成功的概率不是很高，因此他建议在人才结构上做些调整，吸引一批互联网经验的加入。

篇（10）

随着人工智能技术的不断成熟，人工智能创业的难度逐步降低，越来越多的创业公司加入人工智能的阵营。

2018年被称为人工智能爆发的元年，人工智能技术应用所催生的商业价值逐步凸显。人工智能逐步切入到社会生活的方方面面，带来生产效率及生活品质的大幅提升。智能红利时代开启！资本、巨头和创业公司纷纷涌入，将人工智能拉到了信息产业革命的风口。

如何把握产业动向，抓住风口机会？创业邦研究中心凭借在人工智能等前言科技领域持续研究、洞察的能力，在对国内人工智能创业公司进行系统调研的基础上，推出《2018中国人工智能白皮书》，对人工智能的核心技术、主要应用领域、巨头和创业公司的布局、未来发展态势和投资机会进行了深度解析。

第一部分人工智能行业发展概述

1.人工智能概念及发展

人工智能（Artificial Intelligence， AI）又称机器智能，是指由人制造出来的机器所表现出来的智能，即通过普通计算机程序的手段实现的类人智能技术。

自1956年达特茅斯会议提出“人工智能”的概念以来，“人工智能”经历了寒冬与交替的起起伏伏60多年的发展历程。2010年以后，深度学习的发展推动语音识别、图像识别和自然语言处理等技术取得了惊人突破，前所未有的人工智能商业化和全球化浪潮席卷而来。

人工智能发展历程

2.人工智能产业链图谱

人工智能产业链可以分为基础设施层、应用技术层和行业应用层。

A基础层，主要有基础数据提供商、半导体芯片供应商、传感器供应商和云服务商。

B技术层，主要有语音识别、自然语言处理、计算机视觉、深度学习技术提供商。

C应用层，主要是把人工智能相关技术集成到自己的产品和服务中，然后切入特定场景。目前来看，自动驾驶、医疗、安防、金融、营销等领域是业内人士普遍比较看好方向。

人工智能产业链

资料来源：创业邦研究中心

第二部分人工智能行业巨头布局

巨头积极寻找人工智能落地场景，B、C 端全面发力。

资料来源：券商报告、互联网公开信息，创业邦研究中心整理

第三部分机器视觉技术解读及行业分析

1.机器视觉技术概念

机器视觉是指通过用计算机或图像处理器及相关设备来模拟人类视觉，以让机器获得相关的视觉信息并加以理解，它是将图像转换成数字信号进行分析处理的技术。

机器视觉的两个组成部分

资料来源：互联网公开信息，创业邦研究中心整理

2.发展关键要素：数据、算力和算法

数据、算力和算法是影响机器视觉行业发展的三要素。人工智能正在像婴儿一样成长，机器不再只是通过特定的编程完成任务，而是通过不断学习来掌握本领，这主要依赖高效的模型算法进行大量数据训练，其背后需要具备高性能计算能力的软硬件作为支撑。

深度学习出现后，机器视觉的主要识别方式发生重大转变，自学习状态成为视觉识别主流，即机器从海量数据里自行归纳特征，然后按照该特征规律使图像识别的精准度也得到极大的提升，从70%+提升到95%。

3.商业模式分析

机器视觉包括软件平台开发和软硬件一体解决方案服务。整体用户更偏向于B端。软件服务提供商作为技术算法的驱动者，其商业模式应以“技术层+场景应用”作为突破口。软硬件一体化服务供应商作为生态构建者，适合以“全产业链生态+场景应用”作为突破口，加速商业化。

（1）软件服务：技术算法驱动者—“技术层+场景应用”作为突破口

这种商业模式主要是提供以工程师为主的企业级软件服务。有海量数据支撑，构建起功能和信息架构较为复杂的生态系统，推动最末端的消费者体验。

此类商业模式成功关键因素：深耕算法和通用技术，建立技术优势，同时以场景应用为入口，积累用户软件。视觉软件服务按处理方式和存储位置的不同可分为在线API、离线SDK、私有云等。

国内外基础算法应用对比

资料来源：互联网公开信息，创业邦研究中心整理

（2）软硬件一体化：生态构建者—“全产业链生态+场景应用”作为突破口

软硬一体化的商业模式是一种“终端+软件+服务”全产业链体系。成功的因素是大量算力投入，海量优质数据积累，建立算法平台、通用技术平台和应用平台，以场景为入口，积累用户。亮点是打造终端、操作系统、应用和服务一体化的生态系统，各部分相辅相承，锐化企业竞争力，在产业链中拥有更多话语权。

4.投资方向

（1）前端智能化，低成本的视觉解决模块或设备

从需求层面讲，一些场景对实时响应是有很高要求的。提供某些前端就本身有一定计算能力的低成本的视觉模块和设备将有很大市场需求。前置计算让前端设备成为数据采集设备和数据处理单元的合体，一方面提升了处理速度，另一方面可以处理云端难以解决的问题。

机器视觉在消费领域落地的一个障碍是支持高性能运算的低功耗、低价位芯片选择太少。从低功耗、高运算能力的芯片出发，结合先进的算法开发模块和产品，这类企业将在机器视觉领域拥有核心竞争力。

（2）深度学习解决视觉算法场景的专用芯片

以AI芯片方式作为视觉处理芯片有相当大的市场空间。以手势识别为例，传统的识别方案大都基于颜色空间，如 RGB，HSV ，YCrBr，无法排除类肤色物体及黑色皮肤对识别精度的干扰。借助深度学习，如通过 R-CNN 训练大量标注后的手势图像数据，得到的模型在处理带有复杂背景及暗光环境下的手势识别问题时，比传统方案的效果好很多。

（3）新兴服务领域的特殊应用

前沿技术带来的新领域（如无人车、服务机器人、谷歌眼镜等），对机器视觉提出了新要求。机器视觉可以让机器人在多种场合实现应用。服务机器人与工业机器人最大的区别就是多维空间的应用。目前国内的机器视觉，涉及三维空间、多维空间，其技术基本上处在初始阶段，未来存在较大市场增长空间。

（4）数据是争夺要点，应用场景是着力关键

机器视觉的研究虽然始于学术界，但作为商业应用，能解决实际问题才是核心的竞争力。当一家公司先天能够获得大量连续不断的优质场景数据，又有挖掘该数据价值的先进技术时，商业模式和数据模式上就能形成协同效应。创业公司要么通过自有平台获取数据，要么选择与拥有数据源的公司进行合作，同时选择一个商业落地的方向，实现快速的数据循环。

第四部分智能语言技术解读及行业分析

1.语音识别技术

（1）语音识别技术已趋成熟，全球应用持续升温

语音识别技术已趋成熟，全球应用持续升温。语音识别技术经历了长达60年的发展，近年来机器学习和深度神经网络的引入，使得语音识别的准确率提升到足以在实际场景中应用。深度神经网络逐步找到模型结构和调参算法来替代或结合高斯混合算法和HMM算法，在识别率上取得突破。根据Google Trends统计，自2008年iPhone及谷歌语音搜索推出以来语音搜索增长超35倍。百度人工智能专家吴恩达预测，2020年语音及图像搜索占比有望达到50%。Echo热销超过400万，带动智能音箱热潮。

（2）语音识别进入巨头崛起时代，开放平台扩大生态圈成主流

语音识别即将进入大规模产业化时代。随着亚马逊Echo的大卖，语音交互技术催生的新商机，吸引大大小小的公司构建自己主导的语音生态产业链。各大公司纷纷开放各自的智能语音平台和语音能力，欲吸引更多玩家进入他们的生态系统。

（3）语音识别技术发展瓶颈与趋势

低噪声语料下的高识别率在现实环境使用中会明显下降到70-80%，远场识别、复杂噪声环境和特异性口音的识别是下一个阶段需要解决的问题。

麦克风阵列类前端技术不仅是通过降噪和声源定位带来识别率的提高，带环境音的语料的搜集、标注可用于模型的训练，有助于打造更新一代的语音识别引擎技术。语音巨头已经在布局。

在IOT包括车载领域，云端识别并非通行的最优方案，把识别引擎结合场景进行裁剪后往芯片端迁徙是工程化发展的方向。

2.自然语言处理（NLP）发展现状

（1）多技术融合应用促进NLP技术及应用的发展

深度学习、算力和大数据的爆发极大促进了自然语言处理技术的发展。深度学习在某些语言问题上正在取得很大的突破，比如翻译和写作。2014年开始LSTM、Word2Vec以及Attention Model等技术研究的进展，使DL有了路径在语义理解领域取得突破，并且已经有了明显的进展。对话、翻译、写作新技术成果里都开始逐渐混合入DL的框架。2014-2015年，硅谷在语义理解领域的投资热度剧增。

深度学习能最大程度发挥对大数据和算力资源的利用，语义理解的发展还需要深度学习、搜索算法、知识图谱、记忆网络等知识的协同应用，应用场景越明确（如客服/助理），逻辑推理要求越浅（如翻译），知识图谱领域越成熟（如数据饱和度和标准性较强的行业），技术上实现可能性相对较低。在各种技术融合应用发展的情况下，具备获取一定优质数据资源能力并可结合行业Domain knowledge构建出技术、产品、用户反馈闭环的企业会有更好的发展机会。

（2）NLP主要应用场景

问答系统。问答系统能用准确、简洁的自然语言回答用户用自然语言提出的问题。基本工作原理是在线做匹配和排序。比如 IBM 的 Watson，典型的办法是把问答用FAQ索引起来，与搜索引擎相似。对每一个新问题进行检索，再将回答按匹配度进行排序，把最有可能的答案排在前面，往往就取第一个作为答案返回给用户。

图像检索。同样也是基于深度学习技术，跨模态地把文本和图片联系起来。

机器翻译。机器翻译的历史被认为与自然语言处理的历史是一样的。最近，深度学习被成功地运用到机器翻译里，使得机器翻译的准确率大幅度提升。

对话系统。对话系统的回复是完全开放的，要求机器能准确地理解问题，并且基于自身的知识系统和对于对话目标的理解，去生成一个回复。

（3）创业公司的机遇

1)机器翻译方面：经过多年的探索，机器翻译的水平已经得到大幅度提升，在很多垂直领域已经能够在相当大程度上替代一部分人工，机器翻译技术的商业化应用已经开始进入大规模爆发的前夜。

2)应用于垂直领域的自然语言处理技术

避开巨头们对语音交互入口的竞争，以某一细分行业为切入点，深耕垂直领域，对创业公司也是一个不错的选择。

第五部分人工智能在金融行业的应用分析

人工智能产业链包含基础层、技术层、应用层三个层面。基础层的大数据、云计算等细分技术被应用到金融征信、保险、理财管理、支付等金融细分领域；技术层的机器学习、神经网络与知识图谱应用于金融领域的征信与反欺诈、智能投顾、智能量化交易，计算机视觉与生物识别应用于金融领域的身份识别，语音识别及自然语言处理应用于金融领域的智能客服、智能投研；应用层的认知智能应用于金融领域的智能风控。

人工智能在金融行业的典型应用情况

资料来源：创业邦研究中心

第六部分人工智能在医疗行业的应用分析

1.人工智能在医疗行业的应用图谱

人工智能在医疗行业的应用潜力巨大，目前在健康管理、辅助诊疗、虚拟助理、医学影像、智能化器械、药物挖掘和医院管理等领域均有企业在布局，其中医学影像、药物挖掘、健康管理，辅助诊疗、虚拟助理的应用发展速度较快。

图人工智能在医疗行业的应用图谱

资料来源：创业邦研究中心

2.人工智能在医疗行业的具体应用场景

医学影像。人工智能应用于医学影像，通过深度学习，实现机器对医学影像的分析判断，是协助医生完成诊断、治疗工作的一种辅助工具，帮助更快的获取影像信息，进行定性定量分析，提升医生看图/读图的效率，协助发现隐藏病灶。人工智能通过影像分类、目标检测、图像分割、图像检索等方式，完成病灶识别与标注，三维重建，靶区自动勾画与自适应放疗等功能，应用在疾病的筛查、诊断和治疗阶段。目前较为火热的应用有肺部筛查、糖网筛查、肿瘤诊断和治疗等。

药物挖掘。人工智能在药物研发上的应用可总结为临床前和临床后两个阶段。临床前阶段：将深度学习技术应用于药物临床前研究，在计算机上模拟药物筛选的过程，包括靶点选择、药效和晶型分析等，预测化合物的活性、稳定性和副作用，快速、准确地挖掘和筛选合适的化合物或生物，提高筛选效率，优化构效关系。临床后阶段：针对临床试验的不同阶段，利用人工智能技术对患者病历进行分析，迅速筛选符合条件的被试者，监测管理临床试验过程中的患者服药依从性和数据收集过程，提高临床试验的准确性。

虚拟助理。医疗虚拟助理是基于医疗领域的知识系统，通过人工智能技术实现人机交互，从而在就医过程中，承担诊前问询、诊中记录等工作，成为医务人员的合作伙伴，使医生有更多时间可以与患者互动。医疗虚拟助理根据参与就医过程的功能不同，主要有智能导诊分诊，智能问诊，用药咨询和语音电子病历等方向。

第七部分智能驾驶行业分析

1.智能驾驶行业产业链

智能驾驶行业的中心业务是以Google、百度为代表的智能驾驶操纵解决方案提供商和以特斯拉、蔚来为代表的成车厂商。该类厂商，上接上游软硬件提供商，下接公司和消费者，在整个业务链中扮演至关重要的一环。

产业链上游厂商多为细分技术提供商，如深度学习、人机交互、图像识别和新材料、新制造新能源等。

智能驾驶产业链图谱

资料来源：创业邦研究中心

2.智能驾驶市场分析

伴随着 ADAS 技术的不断更新，推断全球 L1-L5 智能驾驶市场的渗透率会在接下来 5年内处于高速渗透期，然后伴随半无人驾驶的普及进入稳速增长期。在未来的 2025 年无人驾驶放量阶段后，依赖全产业链的配合而进入市场成熟期。预测到2030年，全球 L4/5 级别的自动驾驶车辆渗透率将达到 15%，单车应用成本的显着提升之外，从 L1-L4 级别的智能驾驶功能全面渗透为汽车产业带来全面的市场机会。

按照 IHS Automotive 保守估计，全球 L4/L5 自动驾驶汽车产量在 2025 年将接近 60 万辆，并在 2025- 2035 年间获得高速发展，年复合增长率将达到43%，并在2035年达到2100万辆。另有接近 7600 万辆的汽车具备部分自动驾驶功能，同时会带动产业链衍生市场的大规模催化扩张。

根据独立市场调研机构 Strategy Engineers 的预测，L4 高度自动驾驶等级下，自动驾驶零部件成本约在 3100 美元/车，其中硬件占比 45%，软件占比 30%，系统整合占比 14%，车联网部分占比 11%。按照全球 1 亿辆量产规模计算，理想假设所有车辆全部达到 L4 高度自动驾驶水平，那么全球自动驾驶零部件市场规模在 2020 年将达到 3100 亿美元。

第八部分中国人工智能企业画像分析

随着人工智能技术的不断成熟，人工智能创业的难度逐步降低。创新的大门吸引众多创业企业进入。为了观察行业风向，助力创新企业发展，创业邦研究中心对国内200多家人工智能创业公司进行了系统调研，从发展能力、创新能力、融资能力等多维度指标，评选出“2018中国人工智能创新成长企业50强”。

地域分布

全国88%的人工智能企业聚集在北京、上海、广东和江苏。其中，北京人工智能企业最多，占比高达39.66%;其次是上海，人工智能企业占比达21.55%;位列第三的是广东，人工智能企业占达15.52%。北京以领先全国其他地区的政策环境、人才储备、产业基础、资本支持等，成为人工智能创业首要阵地;华东地区的上海、江苏、浙江均有良好的经济基础和科技实力，人工智能应用实力雄厚，也聚集了一批人工智能垂直产业园;广东互联网产业发达，企业对数据需求强烈，依靠大数据产业链推动人工智能产业发展。

行业分布

从行业大类分布来看，行业应用层的企业占比最大，为56.03%;其次是应用技术层的企业，占比达31.04%;基础技术层的企业占比最小，仅为12.93%。随着人工智能技术的发展，人工智能与场景深度融合，应用领域不断扩展，行业应用公司比重不断提升。在基础层技术方面，国际IT巨头占据行业领先地位，国内与国际差距明显，中小初创企业很难进入。

从行业应用来看，智能金融企业占比最大，为16.92%;其次是机器人企业，占比达15.38%;位列第三的是智能驾驶和智能教育，占比均为12.31%。金融行业的强数据导向为人工智能的落地提供了产业基础，智慧金融被列入国家发展规划中，庞大的金融市场为人工智能落地带来了发展前景。机器人作为人工智能产业落地输出，目前市场需求较大，商业机器人占据较大份额。中国智能驾驶市场在资本推动下进入者较多，企业积极推动应用落地，百度、北汽等大型企业尝试商业化落地智能驾驶汽车。人工智能推动教育个性化落地，相关初创企业涉入教育蓝海，推动智慧教育的发展。

收入情况

收入分布在500-10000万之间的企业最多，占比达49.14%;500万以下的企业位居其次，占比达 26.72%;位列第三的是10000-100000万之间的企业，占比为17.24%。