物聯網的主要體現價值在哪

1 工業 物聯網市場

1.1 物聯網的價值主要體現在工業物聯網

物聯網的價值主要體現在工業物聯網。麥肯錫的研究報告中指出，物聯網的價值中，70%在工業物聯網。其中，“企業因用戶使用IoT而獲得的價值”占69%，“企業購買IoT及服務獲得的價值”占79%，“企業在工作場所裝備IoT產品”占到67%（如表1）。工業物聯網能夠為辦公室、工廠、工場、零售等帶來價值。在表1中，為何家庭也有一定的占比？因為家庭里的部分傳感器信息是與企業相連、由企業進行診斷和維護的。

不過，中國工業物聯網在物聯網的比例偏小。圖1是賽迪顧問的報告，預計2020年，中國工業物聯網在整體物聯網產業中占比將達25%，規模將突破4500億;由此可見，我國工業物聯網在物聯網中的比例非常小，所以我國當前的發展是很慢的，有很大的增長潛力。

1.2 工業物聯網的價值分配

據麥肯錫預計，2025年全球工業物聯網將創造3.9~11.1萬億美元的價值（如圖2），帶來的價值主要有三種：技術上的支出、物聯網用戶價值、消費者盈余（用戶獲得的價值）。可見，工業物聯網的價值主要是由物聯網（IoT）用戶獲得的。

在物聯網的產業鏈中，人們通常認為硬件是主導，但實際上，軟件、服務和云才是主要支柱。據愛立信2016年的分析報告，感知層占25%，數據傳送層占10%，數據處理層占65%（注數據處理層又分為兩類：平臺服務占10%，軟件開發/系統集成/增值服務占55%）。麥肯錫于2015年6月的分析報告指出，軟件與服務占物聯網技術支出的60%~85%。具體地，物聯網整個價值鏈中，據麥肯錫對2015年IoT技術支出的價值分配統計表明，集成服務占20%~40%，軟件/應用開發占25%~35%，軟件設施占5%~20%，連接占0~10%，硬件占20%~30%（如表2）。

2 工業物聯網的潛在經濟貢獻

在工廠中，物聯網能帶來什么貢獻？無論是樂觀還是保守估計，都認為最大的是運營優化（如圖3），其次是預防維護，之后是庫存優化，安全、勞動生產率等。麥肯錫預計在2025年工業物聯網在工廠帶來的經濟貢獻將達到1.2~3.7萬億美元，其中主要是運營優化和預防性維護環節;勞動生產率的提升與AR應用、監控管理及組織設計有關。

2.1 工業物聯網中的傳感器

除了手機與汽車外，工業是傳感器應用最多的領域，未來還會成為傳感器的最重要應用領域之一。工業上使用的傳感器種類繁多，從傳感器種類來看，流量傳感器、壓力傳感器、溫度傳感器占據最大的市場份額。

產業用傳感器的一大特點是品種多、批量少，呈現碎片化現象，因此缺乏規模效應，從而影響成本的快速下降。

2.2 工業物聯網的位置

工廠中的網絡有三層結構。最底層是DCS/FCS（分布式控制系統/現場總線控制系統）、PLC（可編程邏輯控制器）等，通過物聯網通信/傳感器協議進行控制。再往上，是把物聯網信息收集起來，形成工業以太網/時間敏感網絡（TSN）協議等。再上面是企業內網（諸如工業以太網/TSN）或外網（Internet/4G/5G）IP協議等。

可見物聯網是工業互聯網最底層的基礎，所有數據都依賴物聯網。另外很重要的一點是，僅僅是傳感器與設備連接起來是不夠的，如果不與外網聯系還是不行。麥肯錫認為，40%跨物聯網應用的潛在價值以及某些環境中將近60%的潛在價值需要運用互操作性。即如果物聯網不是對外連接、交互的，其價值是無法體現的。

2.3 工業物聯網與邊緣計算的關系

市場調查公司 IDC把邊緣計算看作是物聯網的基礎設施，與物聯網密切關聯。據IDC預測，未來將有超過50%的數據在邊緣側處理，到2020年邊緣計算支出將占物聯網基礎設施總支出18%，成本僅為單獨使用云計算的39%。

工業物聯網與邊緣計算是緊密聯系的。大企業往往自建云平臺，但越是大企業內部層次越多，需要同時配備邊緣計算、本地緩存和過濾數據，提供實時響應，從而降低了到中心云的帶寬壓力，另外，數據就近處理也減少了敏感數據泄漏的風險。

中小企業可以接入到公有云，與其他企業通過VPN（虛擬專用網絡）方式共享第三方的云資源，節省投資與運維成本。但當企業與公有云間距離較遠時，還是需要企業自建邊緣計算平臺。

2.4 工業物聯網的標準

對于大企業，可使用非許可頻率的LoRa來建內部物聯網。對于大量中小企業，自建物聯網不經濟，NB-IoT為企業提供一個承載在公眾通信網上的專用物聯網。但NB-IoT傳感器是固定位置，且業務帶寬只有20和250 kbps，是窄帶的。

工業應用的工件、機器人及網聯車的傳感器是移動的，5G能支持傳感器移動及可與人對話的多種窄帶物聯網標準。

2.5 5G與工業物聯網系統的連接

新工廠可以用光纖連起來，但老工廠布設光纖很麻煩，因此希望通過無線連接。Wi-Fi因穩定性、擴展性、低速率、不適合強電子干擾等問題，在工業領域的利用率僅為4%，無法連接。

5G非常適應工業互聯網要求。但工業5G主要是本地專網應用，未來希望有專用頻譜。ETSI（歐洲電信標準化協會）通過對企業調研，測算提出工廠內網需要76MHz專用頻率。

5G主要有四種部署辦法。

？非公網（NPN）與公網（PN）隔離。工業5G主要是本地專網應用，工廠直接建無線基站，有專用的信道。

？NPN與PN共享無線接入網（RAN）。也可以是基站由無線運營商來建，控制部分是企業本身的。

？NPN與PN共享無線接入網（RAN）與控制面。甚至基站也不建在工廠里，通過控制信道連到運營商那里，把控制管理能力放在運營商那里。

？在PN內部署NPN。即還可以把NPN全部放入PN，等于把工廠內網和外網放在一起。

可見，物聯網不是直接連接到5G的，要經過工業的通信網絡。原來是現場總線、以太網，現在是工業以太網，未來是時間敏感網絡（TSN），即物聯網通過TSN連接到5G網絡上。

2.6 工業互聯網的平臺

因為需要信息收集和分析，就需要SaaS（軟件即服務）和PaaS（平臺即服務）平臺。SaaS需要公共軟件。過去大企業管理得好，其ERP（企業資源計劃）主要基于Excel表。傳統上，ERP Excel表做得很精細，可以把生產流程精確到分鐘。但缺點是一點小的流程變化也不得不開生產調度會，來調整Excel表。因為Excel是靜態的，所以調整起來很麻煩。隨著物聯網的興起，需要公共軟件與物聯網連起來，利用AI、云計算等來動態調節Excel表。

3 AI與物聯網結合的應用案例

據統計，全世界工業數據目前的利用率只有1%。物聯網建立后，如果不能和大數據、AI結合，物聯網還是不完整的。以下有幾個利用工業物聯網和AI產生效益的案例。

3.1 在生產工藝優化中應用

蘇州協鑫公司在全球光伏切片市場占有率達1/3），利用阿里開發的工業大腦，分析0.2 mm的硅片生產中上千個生產參數，找出60個關鍵參數，優化生產流程，良品率提升1%，每年可增加上億元利潤。

杭州中策公司年產5000多萬條輪胎，全球橡膠生產位列前三，每天從全球采購上千噸橡膠塊。引入阿里的工業大腦后，提升混煉膠平均合格率3%~5%，年增千萬元級的利潤。

3.2 在生產質量監控中的應用

浦項鋼鐵公司通過使用AI涂層重量生產模型，精確控制連續鍍鋅生產線，實時預測涂層重量，將涂層重量偏差從人工控制的7 g/m2減少到0.5 g/m2。

普銳特公司與寶鋼合作，在1580熱軋機上的熱軋板卷寬度通常由粗軋機中的立式機架以及精軋機張力和壓下量的關系來控制，通過AI 實現精軋機動態寬度控制，消除或減少寬度偏差以提高成品率。

印度塔塔鋼鐵公司使用AI來發現汽車用帶鋼上的表面缺陷。

清華大學與英業達集團合作，發現PCB（印制板）故障近14%，每年效益近億元。

華星光電公司與騰訊合作，對面板海量圖片進行快速學習與訓練，建立高精度模型，實現機器自主質檢，分類識別準確率88.9%，節省人力60%。

3.3 從機器人到智能機器人

現在有更多的企業采用了機器人，不過買回去后要自己編程。利用AI技術，可以實現自動編程。

對于多關節工業機器人，同一個操作可以有多個不同的運動軌跡方案，利用AI技術，通過比較可以得出最優解。

AI技術融入機器人后，程序指令不再由人下達，而是由機器人系統自主完成編程并執行。例如，沈陽新松公司開發智能焊接系統，首先感知工件并對其進行測量，自主生成程序，根據不同的焊接工藝調取不同的焊接技術。

3.4 5G+AR提高勞動生產率

通過戴上AR（增強現實）眼鏡，工人可以根據眼鏡上的提示信息裝配和維修設備，方法是通過5G連到云端，這樣可以實時得到云端/指揮中心的信息。這樣提高了生產效率，過去只有熟練工人才知道怎么做的工作，現在新手也可以做了。

3.5 預防性維護

數字雙胞胎（Digital Twin）借助安裝在物理對象上的傳感器數據和仿真手段來映射產品實時狀態、工作條件或位置，獲得物理對象的屬性及狀態的最新和準確的鏡像，可用于預防性維護。

據IDC預測，到2020年，全球2000強企業中的30%將利用數字孿生數據，提高產品創新能力和企業生產效率，從而提高企業25%的收益率。例如，GE（通用電氣公司）將數字孿生技術用于風力發電管理，獲得20%效率提升。

3.6 物聯網+區塊鏈支持產品溯源

據世界經濟論壇預計，到2025年全球GDP總量的10%將存儲匯聚在區塊鏈產業中。應用案例有：美國高盛公司將利用區塊鏈技術消除額外成本，在2020年大約可以節省60億美元。沃爾瑪從農場、工廠到商店建立食品區塊鏈，溯源沙門氏菌源頭時間從7天縮短到2秒。杭州萬向集團建立區塊鏈+汽車物流供應鏈，應用到貿易金融、零部件、整車物流供應鏈及汽車后裝。