物聯網依託網際網路平臺而生，又跨越網際網路的資訊領域，當下己具雛形，物流，能源，生產，供給，資料，智慧，管理，資源，文化，誠信，法制，監督，等都將納入物聯網，Al，大資料，人工智慧的共建，延展範疇中，人工智慧與物聯網相輔相承，Al是物聯網提代升級的工具，物聯網是人工智慧廣泛應用的平臺之一。

隨著中美關係在茅盾中合作，在又合作中茅盾，較量，談判，爭鬥，分合，不斷，未來必將分頭，互制，共制世界，差異中求共贏，爭鬥中逐正軌，中國推進的全球互聯，相通，共贏，開放 的大趨勢，勢不可擋 ，滾滾向前，全球資訊共享 ，市場對接，路網對接，人流，物流，能源流，商品，服務，思想勾通，民心相通勢在必然。

美國這個傳統的霸權者，就象一頭野牛，無論它如何兇猛，殘暴，桀驁不馴，最終必將被中國征服，中國的政治家們身肩人民幸福，世界和平，征服強權的多重使命，相信當代偉人們能控制大戰暴發，帶動世界發展，訓服美帝霸凌，實踐黨的發展理念，講好中國故事，自信我們能作到，相信不管遇到多大堅難險阻我的一定能實現。

到那時，全球參予，努力共建，物聯網的全球化發展，各領域的架構 才算完美，輝煌，人類共享，動員人類科技精英，造福人類，必將加快全球發展。

物聯網是AI的載體，只有萬物互聯AI才能發揮作用，要不然就是個玩具。舉個例子，送貨機器人上電梯，那就必須要透過物聯網發指令給電梯才能進入。物聯網不是新東西，是網際網路的延伸，網際網路的終結點是PC和移動終端，物聯網的終結點是萬物。

有人說：世界經濟過去二十年主要靠IT，但未來五十年靠的是AI（人工智慧）；也有人說：AI將會給人類帶來的威脅，將從實業衰敗開始，並以人機戰爭結束。儘管，我們一邊操心著美國越來越多的大商場都用自動結款機後零售業的1600萬員工是不是快失業了；但仍一邊期待新的變革到底如何顛覆。

7月20日國務院釋出《新一代人工智慧發展規劃》稱，將在政策方面全力支援人工智慧企業的發展。報告提出：到2030年華人工智慧理論、技術與應用總體將達到世界領先水平，核心產業規模預計超過1萬億元。

這宣告著以AI為主要核心驅動的產業升級之戰正式全面打響。

AI技術引爆工業4.0時代 商業邁進智慧化決策時代

眼下，各大科技巨頭紛紛佈局人工智慧。就在國務院規劃出臺的同一天，2017聯想全球創新科技大會上“讓世界充滿AI”的主題也刷爆了朋友圈。聯想集團高階副Quattroporte賀志強表示，智慧網際網路在未來十年是最好的投資機會，同時列舉未來人工智慧的發展及投資將重點佈局六大方向：普適計算、AR/VR、AI核心驅動力改造所有傳統行業、資料中心重塑、公有云服務及IT轉型。

實際上，從18世紀至今，在這200多年的時間裡，世界透過三次工業革命完成了機械化、電氣化、資訊化的變革，而每一次的工業革命都給我們的經濟、社會、人文等各個方面帶來翻天覆地的變化。如果說，前三次工業革命重點解決的是生產效率和產能問題，更多的是釋放人類肌肉的力量的話，那麼第四次工業革命的主要使命，就是解放人類腦力勞動，幫助人類進入智慧化決策時代。

早在2016商業評論大會上，阿里巴巴集團首席戰略官曾鳴曾表示，在未來智慧無所不在。現今社會雲計算、大資料、人工智慧等領域的變化帶來了社會各個方面的進步，比如基因工程、新材料、人工智慧物聯網等方面。而在這樣巨大的變革背景下，最重要的變化則是一切商業的未來都必須智慧化。

商業智慧化是未來最重要的發展趨勢。智慧物聯時代和智慧商業化時代的到來，既意味著傳統行業面臨被倒逼升級的挑戰，但更多帶來的是創新發展的機遇。如何透過智慧化和資料化提升企業的運營水平，並透過智慧應用以及大資料探勘洞察不斷滿足消費者的需求，成為各行業領頭羊的共同探索方向。

智慧物聯風口爆發在即 資本爭相佈局商業智慧化

何為智慧化？其核心是未來商業的決策會越來越多地依賴於機器學習、人工智慧，機器在很多商業決策上將扮演非常重要的角色，它能取得的效果超過今天人工運作帶來的效果。

簡單來說，商業智慧化即是要做資料化、演算法化和產品化這三件事情。當今人工智慧的技術核心既是資料化，歸根結底是透過機器對大資料不斷計算反饋的最佳化結果。有了資料化基礎，隨之而來的則是基於資料探勘價值，即為透過寫程式碼迴歸程式的路徑實現演算法化，進而實現價值轉化。所以演算法化絕對是在網際網路時代能夠創造巨大價值的新概念。在此基礎上，透過資料提取、計算、修正調整、反饋等一系列過程，加上對垂直領域的理解，利用技術形成解決方案的產品化環節則是至關重要的一環。

智慧化所帶來的價值將或將達到空前的高度，它是基於大資料技術創新上搭建的全新智慧運營模式。從商業智慧化的趨勢來看，未來資料處理也將作為公共基礎設施服務存在於新智慧時代。而中國這一全球最大市場，仍被視為實現商業智慧化的最佳市場。上海市中國特色社會主義理論體系研究中心研究員、華東政法大學教授高奇琦等多位專家表示，中國地大物博人口眾多，在人工智慧替代領域具有諸多優勢。

事實上，中國已經在人工智慧領域全面發力，7月20日國務院釋出《新一代人工智慧發展規劃》稱，到2030年人工智慧理論、技術與應用總體達到世界領先水平，核心產業規模預計超過1萬億元。同時支援國內人工智慧企業開展海外併購、股權投資、創業投資和建立海外研發中心等發展模式。

隨著計算機成本的下降以及蒐集和處理資料能力的快速提升，大資料應用基礎已日漸成熟。可以預測，下一階段將成為人工智慧和物聯網應用的爆發階段，市場潛力得以釋放。與此同時，國內針對人工智慧領域的初創企業投資也正經歷著爆發式的增長，使得2017年有望成為全球人工智慧商業化運用的元年。

資本的動向正是判斷人工智慧前景最靈敏的風向標。根據KPMG的研究資料表明，2016年風險投資已經從大資料轉向到AI人工智慧；烏鎮智庫資料顯示，去年中國AI企業總投資達到26億美元，美國同期最高預計投資179億美元；據網易報道，2016年202箇中國AI初創公司募集了近10億美元。

據統計顯示，就在剛剛過去的一個月內，包括中國創業公司商湯科技、機器人公司Geek+、雲腦科技等國內多家與人工智慧相關的企業均獲得了最新的融資進展。其中，卡位智慧物聯網的生態平臺特斯聯科技，更創下國內移動物聯網行業的最大融資額，被視為商業智慧化時代的下一代“獨角獸”。據悉，特斯聯（北京）科技有限公司，已於2016年底完成共計5億人民幣A1+A2輪融資；據公佈資料顯示，本輪融資由中國光大旗下基金與IDG資本、中信系產業資本以及其它戰略投資人共同完成。

開闢物聯網創新商業模式 特斯聯欲撬動 “後地產時代”千億級市場

Google移動平臺副Quattroporte安迪·魯賓曾說過，下一個計算大浪潮將出現在人工智慧領域，機器人和自動化技術將進入人們的生活。

想象一下，在未來社會的各行各業中，流水線工人、企業客服、司機等單純機械重複和缺乏創造力的職業將首先被人工智慧代替，隨後是具有較高附加價值、相對機械重複、可替代度高的網路編輯、語言翻譯及醫療行業等職業。人工智慧將充分發揮其社會價值，智慧化技術讓交通變成了智慧交通，醫療變成了智慧醫療，同時也推動智慧農業、智慧城市等等出現。

未來城市將會是萬物互聯的智慧體，透過智慧化、資料化手段升級工業、農業、房地產產業，盤活海量的存量市場。在城市中，產業智慧化將成為“後地產時代”最大的挑戰，同時，這也是未來物聯網創新商業模式的機會所在。

正如城市演化過程中，建築扮演了城市的重要組成部分一樣，建築也承載了城市基本的服務功能。然而在物聯網、人工智慧等技術日新月異的今天，建築和城市的裝置設施、運營管理等卻停留在昨天，從經濟成長、世界潮流及人類需求的角度而言，城市智慧化發展已是刻不容緩的議題。

日前，華為與加拿大工業物聯網(IoT)解決方案提供商BeWhere進行合作，合力開發M-IoT LPWA，NB-IoT和LTE-M應用，以實現智慧城市技術的部署。

無獨有偶，國內城市級移動物聯網平臺公司特斯聯科技，於2017年初，基於“建築生命體，城市進化論”的品牌主張，宣佈佈局“未來建築、未來城市、未來金融“三大業務板塊的戰略發展路徑。

據特斯聯科技介紹，公司擁有行業領先的智慧樓宇控制作業系統ABAS BI，既能獲得海量的城市互動資料，同時又能為AI商業化落地找到最佳場景。其商業智慧化智慧建築場景應用於上百個城市標杆專案，贏得了萬達、綠地、凱德、英利等一大批國內外頭部地產客戶的認可。

在智慧建築場景中，特斯聯智慧樓宇控制作業系統ABAS BI產品能夠透過物聯網技術、達到降本增效，節約能源為客戶創造價值；透過對海量建築資料的採集、清洗、儲存、傳輸、運算以及深度學習形成對樓宇的智慧化控制，自動化執行；在獲得海量資料的同時，智慧樓宇控制作業系統ABAS BI也是一個類似安卓的開放平臺，可以賦能與第三方機構，也可以開放的接入各種開發者運用實現更加多樣性的功能。

如今，站在能夠預見到未來的科技大門之前，我們能夠看到，在智慧商業化的時代中，無人駕駛會取代司機，語音識別軟體會取代翻譯、人工智慧會取代醫生進行精密手術操作，一系列現存的職業及行業將會隨著科技時代的進步慢慢消失，但有的行業卻將迎來千載難逢的機會；如同特斯聯科技般的智慧物聯網領軍企業，運用資料處理、自動化管理，將鋼筋水泥的傳統建築升級為智慧生命體，完成建築乃至是城市的智慧化升級，必將帶來煥然一新的未來城市新生活。

物聯網作為第三次資訊化浪潮的代表技術之一，是目前科技領域的熱點方向，未來的發展前景也比較廣闊。隨著5G標準的陸續應用，將進一步打破物聯網的發展瓶頸，也為整個物聯網相關產業帶來了新的發展機遇。

物聯網的市場產業鏈整體上有六個組成部分，分別是裝置、網路、平臺、分析處理、服務應用和安全。其中裝置主要是涵蓋硬體設施和嵌入式的市場；網路包括通訊基礎實施、通訊裝置和通訊模組市場；平臺包括啟用、認證、計費等服務；分析處理是處理物聯網資料以及諮詢市場；服務應用則是基於資料分析結果來完成具體的服務，比如AI決策等。從產業鏈市場結構來看，物聯網服務應用與AI具有密切的關係。

物聯網透過裝置完成環境的感知（資料的採集），然後透過網路把感知的資料傳送到物聯網平臺（相關技術逐漸成熟），進而完成資料分析處理（統計學方式和機器學習方式），最終把資料分析的結果推送給應用層（AI），AI層透過資料分析結果做出相應的決策，再透過平臺把指令傳遞下去，直到裝置層。從這個流程來看，物聯網一方面是AI的觸角，完成資料的採集和對周圍環境的感知，另一方面AI透過物聯網來完成各種決策的執行，以改變周圍環境的狀態，從而實現智慧化管理等操作。

在物聯網和AI之間還有兩個重要的環節，一方面是雲計算平臺的服務支撐，另一方面是大資料平臺的資料分析支撐，所以物聯網、雲計算、大資料、人工智慧之間有密切的聯絡。

不展望，不列資料，就說說現狀。

制約物聯網發展的三項關鍵技術，供電、傳輸、計算，後兩項這幾年有長足進步，有目共睹。儘管傳輸也還有些限制，比如遮蔽比較嚴重的空間，比如人跡罕至的地方，但總歸到了可用的程度，而且從窄帶到寬頻、從近場到遠距離傳輸、從低功耗到高功耗，選擇很多，專案實施也很靈活。

計算自然是這一波深度學習的崛起，讓計算機“認識”、“理解”、“分析”、“決策”成為了可能，當然依賴大量的樣本、演算法開發和商用週期長也是限制，但總歸也到了可用的程度，而且計算成本也在逐步降低。

但供電一直沒有大的進展，線纜、電池、太陽能自然可用，但過高的實施和運維成本還是把大多數看上去很美好的物聯網專案逼到了絕路，正因為如此，很多物聯網方案只能停留在設想、方案、PPT階段，無法落地。這已然成了物聯網發展最短的一塊木板。

愚見，輕噴。