物聯(lián)網(wǎng)背景下有什么新的整合戰(zhàn)略

據(jù)專家估計，2020年全球互聯(lián)的IoT（The Internet of Things，物聯(lián)網(wǎng)）裝置總數(shù)將超過260億，經(jīng)濟影響力可能達到4至11兆美元之多。世界各大相關廠商多已紛紛投入此戰(zhàn)場，國內物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)要爭取這塊大餅將面臨各種嚴峻的挑戰(zhàn)。

如何在有限的資源下創(chuàng)造新的契機？中國企業(yè)可試著朝幾個具體可行的戰(zhàn)略方案著手。

首先，要建立一個共享的物聯(lián)網(wǎng)整合平臺。在物聯(lián)網(wǎng)勝出的重要因素不在于“物”，而是在“聯(lián)”的部分，意即物聯(lián)網(wǎng)的主導權在于物聯(lián)網(wǎng)整合平臺而不在于終端的硬件裝置。目前中國已有不少促進企業(yè)交流的機構，但還迫切需要一個能夠整合各家物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品功能于同一系統(tǒng)下的軟件平臺。

這個平臺是爭取物聯(lián)網(wǎng)主導權策略里最要的一環(huán)。在物聯(lián)網(wǎng)平臺之上能整合的硬件裝置愈多則其影響力也愈大。因此，透過這平臺可將中國產(chǎn)業(yè)的大量硬件整合起來，以轉化成平臺在市場上的優(yōu)勢，并據(jù)此減低因科技╱標準變動對企業(yè)造成的沖擊，縮短產(chǎn)品研發(fā)上市的時間，以突破中國物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)升級不易的窘境。

其次，透過AI科技達成產(chǎn)品的整合升級，并據(jù)此爭取物聯(lián)網(wǎng)市場的主導權。近年來物聯(lián)網(wǎng)多被和AI（Artificial Intelligence，人工智能）并提，但AI 不只是單純增加產(chǎn)品的功能和價值，事實上它具有更深一層的戰(zhàn)略意義。

在理想的物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境里，各裝置并不是獨立存在的，而是要能透過云端平臺和其他裝置聯(lián)機互動。

非智能的裝置（以簡單的webcam為例） 需要依賴中心平臺提供智能功能（例如能夠學習識別人臉），因此主控權多在于中心平臺。

換句話說，用戶可以隨意替換非智能的webcam，卻無法輕易的更換具有智能功能的webcam或是中心平臺。

因此，想要在物聯(lián)網(wǎng)的領域勝出，AI是絕對需要強力投資的技術。

但由于AI研發(fā)并非一般物聯(lián)網(wǎng)廠商能力所及，我們可透過共享的平臺來整合并發(fā)展先進的智能模塊，讓所有廠商使用，讓無力入門的中小型制造業(yè)者也能無痛升級，增加市場的競爭力。

第三， 以IoT+AI平臺為核心將諸多產(chǎn)品結合為單一IoT品牌。透過共享的IoT平臺可以讓中國所出產(chǎn)的各種硬件裝置在同一系統(tǒng)里彼此密切互動，因而產(chǎn)生出新智能功能與應用。

透過這個平臺，企業(yè)等于是共建了一個綜合性的“中國IOT”品牌（但此并非取代各廠商原有的獨立品牌）。由此衍生的效益（即用戶相信同一IoT系統(tǒng)里的各硬件裝置絕對可以兼容互動）不但可為本地企業(yè)提供更多商機，也較容易進一步與其他國際大型品牌抗衡。

最后，透過平臺進行跨物聯(lián)網(wǎng)裝置的大數(shù)據(jù)整合。大數(shù)據(jù)也是此戰(zhàn)略里不可或缺的重要環(huán)節(jié)。AI的領域涵蓋甚廣，近年來進展最快也影響最深的是其中的機器學習 （machine learning）技術，而機器學習在物聯(lián)網(wǎng)領域的大幅應用正是未來的趨勢。

由于機器學習需要大量高質量的數(shù)據(jù)，因此我們可以整合平臺提供同軌的數(shù)據(jù)取得方式，以產(chǎn)生高質量的AI應用成果，并同時驅動其他大數(shù)據(jù)的相關產(chǎn)業(yè)。

整體而言，中國的硬件產(chǎn)業(yè)一向勇于創(chuàng)新又有精良的技術基礎，但在AI+IoT的時代卻面臨著由系統(tǒng)軟件和AI帶來的各種挑戰(zhàn)。

新物聯(lián)網(wǎng)時代的來臨，需要思考系統(tǒng)的智能化和整合化，產(chǎn)企業(yè)在這點上大力合作共求突破，才能為中國物聯(lián)網(wǎng)界打造更光明的未來。