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产业互联网的四张技术底牌

2020-5-22 18:22| 发布者: 科技汇| 查看: 74| 评论: 0|来自: 九合创投

摘要:   在技术和商业的深度交织中,技术一直承担着底层推动者的角色。   在第二次技术革命中,电力和内燃机的发明成就了电气时代,诞生了贝尔公司(ATT)、**生电灯公司(通用电气)、福特汽车;第三次技术革命以信息技 ...

  在技术和商业的深度交织中,技术一直承担着底层推动者的角色。

  在第二次技术革命中,电力和内燃机的发明成就了电气时代,诞生了贝尔公司(AT&T)、爱迪生电灯公司(通用电气)、福特汽车;第三次技术革命以信息技术为核心,开启了科技时代,上半场催生了IBM、英特尔、苹果、微软,下半场则是成就了亚马逊、谷歌、Facebook等知名公司,中国也诞生了BATJTMD。

  在以效率为王的产业互联网时代,以大数据为核心,沿着数据的收集、传输、分析、存储和处理,IoT、5G、AI、云计算为代表的新一代智能技术集群,形成了支持产业变革的四张技术底牌。

  划重点

  以大数据为中心

  数据是必要的生产原料,是一切商业活动的判断基础。

  随着AI等技术的发展,互联网中逐渐沉淀了大量的线下数据,包括人脸和语音的数据、金融的数据等等。未来,传感器和IoT的结合将更加丰富产业的数据化。

  中国拥有世界上最完整的产业链体系,既有庞大的消费群体,又有种类齐全的工业制造体。在产业中,数据在大量应用场景下进行长期的积累和更新。与此同时,数据作为生产要素,向传统产业渗透,在业务场景里形成闭环,不断循环,产生复利效应。

  简单来说,企业通过对大量的活数据进行深入分析,发现优化节点,甚至潜在的商业价值,启发决策;新业务又产生新的数据采集需求,形成迭代的闭环,持续驱动业务发展。

  平台沉淀生产、流通、消费的全流程数据闭环,精准匹配供需的同时,实现对产业链的效率提升。

  在分析海量价格数据的基础上,提供实时行情,使交易时间缩短90%以上;并通过智能匹配的标准化,使交易环节成本降低50%以上,复杂交付环节的出错率降低80%。

  在以数据智能为中心的闭环中,新一代技术集群成为数据采集、传输和处理等整个体系的底层架构。IoT采集生成数据,5G通过更宽的带宽、更广的连接、更好的方式传输数据,AI提升算法、算力,云计算形成计算的底部基础。

  底牌 1 IoT:数据采集

  感知,是获取数据的根本。

  物联网将各种信息传感设备与互联网结合起来,将人与人、人与物的连接拓展到物与物,形成终端数量极其庞大的网络。

  物联网市场的规模取决于终端的数量,连接越多,产生的价值也就越大。根据网络效应理论,网络中任何一个新加入的节点,都会增加与每个现有节点的连接,使连接所创造的价值产生量级跃迁。

  前瞻产业研究院发布的《2019年物联网行业市场研究报告》显示,预计到2022年,中国物联网产业规模将超过2万亿元,连接规模达70亿。

  5月7日,工信部发布《关于深入推进移动物联网全面发展的通知》,将推动2G/3G物联网业务迁移转网,建立NB-IoT(窄带物联网)、4G(含LTE-Cat1,即速率类别1的4G网络)和5G协同发展的移动物联网综合生态体系。

  其中,NB-IoT主要满足共享单车、智慧灯杆等低速率场景需求,LTE-Cat1满足智能穿戴、智能家居等中等速率物联需求和话音需求,5G将满足自动驾驶、远程医疗、智能制造等高速率、低时延联网需求。

  以智能制造为例。物联网能够以低成本收集数据,在生产端进行故障预警,节省成本,提高工作效率,推动制造业的自动化和无人化。

  随着5G、AI、云计算等技术的发展和普及,以及传感器、带宽价格的大幅下降,物联网将在更多的场景落地,连接更多终端。

  底牌 2 5G:数据传输

  5G就好比修建了一条高速公路,可以容纳众多数据齐头并进。

  中国正在加速5G的布局速度。在产业发展方面,中国率先启动了5G技术研发试验,芯片、终端、运营商等5G产业发展的关键要素都已齐备。GSMA(全球移动通信系统协会)预测,到2025年,中国将占据全世界30%的连接,这意味着中国将是全球最大的5G市场。

  5G的传输具有高带宽、低时延的特点,应用场景无限拓展,不仅可应用于AR/VR、超清视频、云游戏等领域,对于智能制造、远程医疗、自动驾驶、智慧园区更是有质的推进。

  5G将大幅提升制造业等行业的效率。如湖北省首个基于5G的工业互联网示范应用“5G智慧工厂”项目,使基于5G的工业控制在工厂智慧化管理中成为可能,改造后生产效率提升了30%以上。

  在5G网络环境下,可以改善画面和语音延迟、画面清晰度较低等限制,使得远程医疗实际落地,促进医疗资源的线上流动,打破医患的空间限制。

  底牌 3 AI:数据分析

  算法,是必要的生产过程。

  挖掘数据中的价值主要依赖算法的进步。AI在机器学习,特别是神经网络主导的深度学习领域实现了极大突破,在视觉和语音技术方面尤为突出。深度学习领域新型算法的不断发展,使得AI在样本量较小的产业中也有用武之地,扩大了AI的落地场景。

  数据、算法和算力是AI的三驾马车。虽然与美国相比,中国的AI领域在一些原创性的底层技术、算法和理论层面存在差距,但是中国在应用层面具有优势。尤其是产业中的数据积累,以及数据利用的可能性等方面,都处于领先地位。

  在算力方面,芯片处理能力的增强和硬件价格的下降,使得AI的算力大幅提升。目前,全球AI的算力主要以GPU芯片为主,ASIC、FPGA等也成为支撑AI发展的底层技术。

  从机器人流程自动化(RPA)到机器学习(ML),AI技术越来越多的渗透到产业当中。

  例如参照长短期记忆网络(LSTM)的结构,运用深度学习和语义迁移技术赋能客服机器人,仅用少量数据进行语义训练,准确率即可达97%以上,使机器人维护成本降低80%,极大的提升了客服的效率和咨询转化率。

  底牌 4 云计算:数据存储和处理

  云计算,被喻为未来商业的主干道。

  云计算通过便捷和按需的弹性模式,提供服务器、存储、应用软件、网络等计算资源的共享池,使得计算能力就像水电煤一样作为商品在互联网上流通,解决了由于数据爆炸性增长带来的计算需求。

  目前中国企业上云比例仅为40%左右,新冠疫情加速了线上迁移和云化的进程, “云经济”爆发,云工厂、云办公、在线教育等需求大增,新基建更是给了作为核心底座的云计算一次巨大推力。

  根据中国信息通信研究院的预测,2024年中国云计算产业规模将超过4000亿元。相关预测也显示,在未来三年内中国企业上云率将超过60%,上云深度也将有较大提升。

  云计算+5G+AI等新技术正朝着深度融合的方向发展,成为数字经济发展的重要引擎,引发千行百业的商业裂变。

  例如在工业生产中,5G能够满足工业领域实时性场景的需求,然后将产生的大量数据汇聚到云端,再利用AI对数据进行分析和预测。新一代智能技术的合力将重构工业生产模式,推动其向智能制造的方向加速发展。

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