導(dǎo)讀：2019年，就在剛剛過去的這周，由清華校友總會(huì)主辦的第4屆清華校友三創(chuàng)大賽之TMT/ AI/ 大數(shù)據(jù)專項(xiàng)全球總決賽在重慶舉辦。為什么這屆大賽尤其值得詳細(xì)解讀呢?因?yàn)榻衲甑奶厣唬褪枪I(yè)互聯(lián)網(wǎng)IIoT和邊緣智能類別的項(xiàng)目史無前例的占據(jù)了大部分，其中不乏令人眼前一亮的好項(xiàng)目。因此，本文將對清華三創(chuàng)大賽中呈現(xiàn)的IoT相關(guān)機(jī)會(huì)點(diǎn)，進(jìn)行簡要回顧。

來源：物聯(lián)網(wǎng)智庫

春風(fēng)化雨樂未央，行健不息須自強(qiáng)。

這是當(dāng)年縈繞耳畔的歌詞。

就在剛剛過去的這周，由清華校友總會(huì)主辦的第4屆清華校友三創(chuàng)大賽之TMT/ AI/ 大數(shù)據(jù)專項(xiàng)全球總決賽在重慶舉辦。

“三創(chuàng)”是指創(chuàng)意、創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)。本次大賽歷經(jīng)兩個(gè)月的比拼，選拔來自全球的102支TMT/ AI/ 大數(shù)據(jù)行業(yè)頂尖清華校友團(tuán)隊(duì)進(jìn)入決賽，并最終進(jìn)行了巔峰對決。決賽之后，在清華校友數(shù)據(jù)智能化高峰論壇上，優(yōu)秀校友對未來的產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行了探討。

清華校友TMT協(xié)會(huì)是重要的承辦單位，作為協(xié)會(huì)的副秘書長，我在無比興奮之中受邀并參加了項(xiàng)目評審。

事情想要做得好，就得一年又一年的持續(xù)折騰。

有了前面三屆的積累，今年的大賽有了明顯的飛躍。

這屆全球總決賽覆蓋范圍廣、各階段參賽項(xiàng)目質(zhì)量高、知名投資機(jī)構(gòu)參與多。決賽的102支清華校友團(tuán)隊(duì)分為種子創(chuàng)意組、成長組、天使組三個(gè)組別，同步舉行分組賽。比賽結(jié)果經(jīng)過評委會(huì)嚴(yán)格復(fù)議，最終評選出各個(gè)組別的前十強(qiáng)。

為什么這屆大賽尤其值得詳細(xì)解讀呢?因?yàn)榻衲甑奶厣唬褪枪I(yè)互聯(lián)網(wǎng)IIoT和邊緣智能類別的項(xiàng)目史無前例的占據(jù)了大部分，其中不乏令人眼前一亮的好項(xiàng)目。

因此，本文將對清華三創(chuàng)大賽中呈現(xiàn)的IoT相關(guān)機(jī)會(huì)點(diǎn)，進(jìn)行簡要回顧。

IIoT的江湖夠熱鬧了，

但還會(huì)更熱鬧

在介紹IoT項(xiàng)目與產(chǎn)業(yè)機(jī)會(huì)之前，先說說我在觀賽時(shí)的最大感受。

很多項(xiàng)目團(tuán)隊(duì)的經(jīng)歷讓我破除了一些“迷信”。原來真正的牛人，并不總是按照“規(guī)律”辦事。

其中典型的，比如，一萬小時(shí)定律。

在《異類》一書中，暢銷書作者向大眾推廣了一個(gè)說法，即有素訓(xùn)練一萬個(gè)小時(shí)是“成就偉大”的神奇數(shù)字。一萬小時(shí)定律，讓我們覺得，只要足夠勤奮，任何人練上一萬小時(shí)都能達(dá)到專家的水準(zhǔn)。

現(xiàn)實(shí)是，一萬小時(shí)定律有可能會(huì)讓你取得令人刮目的成果。但是，如果你想更進(jìn)一步，就不僅僅是時(shí)間的問題了。

每個(gè)領(lǐng)域都有自己令人敬畏的特性，沒有放之皆準(zhǔn)的法則，除了舍得投入時(shí)間之外，還需要融入更高階的思維、跨領(lǐng)域的實(shí)踐，甚至藝術(shù)修為。在這一切背后，“死磕”有時(shí)候恰恰是捷徑，凡事永遠(yuǎn)有修煉和改進(jìn)的余地。

因此在大賽中，雖然很多項(xiàng)目看起來很“新”，但都蘊(yùn)含了深刻的底蘊(yùn)和世界級(jí)的成就，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過一萬小時(shí)的積淀。

接著我們說回工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)IIoT。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的江湖已經(jīng)夠熱鬧了，不過按照目前的情勢來看，還有可能更熱鬧。

去年下半年，很多工業(yè)企業(yè)經(jīng)歷了訂單的斷崖式下跌。但是現(xiàn)在，作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心需求方，工業(yè)企業(yè)的信心正在恢復(fù)。

根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局剛剛發(fā)布的信息：“2019年3月份，規(guī)模以上工業(yè)增加值同比實(shí)際增長8.5%(以下增速均為扣除價(jià)格因素的實(shí)際增長率)，比1-2月份加快3.2個(gè)百分點(diǎn)。從環(huán)比看，3月份規(guī)模以上工業(yè)增加值比上月增長1%。一季度，規(guī)模以上工業(yè)增加值同比增長6.5%。”

而且，工業(yè)產(chǎn)銷率在一季度創(chuàng)過去10年以來最高。據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局：“3月份，工業(yè)企業(yè)產(chǎn)品銷售率為98.8 %，比上年同月提高1.3個(gè)百分點(diǎn)”。按照宏觀經(jīng)濟(jì)分析師的統(tǒng)計(jì)，如果計(jì)算1-3月份各月產(chǎn)銷率平均值，2019年的數(shù)據(jù)創(chuàng)出了2009年以來最高水平。

工業(yè)企業(yè)對上線新項(xiàng)目、采購新系統(tǒng)的信心正在復(fù)蘇。

這是多種因素助推的綜合結(jié)果——比如減稅等一系列利好政策的出臺(tái)，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資的回升，一帶一路和中美外交層面釋放出來的積極信號(hào)等。很多上游工業(yè)企業(yè)開始著手為新一輪的發(fā)展進(jìn)行布局。

而在這一輪的發(fā)展中，工業(yè)企業(yè)對于邊緣智能的需求是明顯趨勢。

邊緣智能在靠近數(shù)據(jù)源的一側(cè)，就近提供本地化服務(wù)。應(yīng)用程序在邊緣側(cè)執(zhí)行，在節(jié)省帶寬的情況下，產(chǎn)生更快的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)響應(yīng)，滿足行業(yè)在實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、應(yīng)用智能、安全和隱私保護(hù)等方面的基本需求。

在邊緣智能領(lǐng)域，國內(nèi)的創(chuàng)新應(yīng)用正在起步，相關(guān)的成熟企業(yè)并不多見。互聯(lián)網(wǎng)巨頭、運(yùn)營商、芯片廠商和云計(jì)算企業(yè)也仍處于早期探索階段。

尤其是隨著5G的發(fā)展，原本在不同賽道中，沿著各自步調(diào)發(fā)展的人工智能、無線通訊技術(shù)和工業(yè)自動(dòng)化，可能在邊緣智能領(lǐng)域產(chǎn)生深度的交匯和融合。

關(guān)注到這個(gè)趨勢，在物聯(lián)網(wǎng)智庫發(fā)布的最新版IoT產(chǎn)業(yè)圖譜中，首次增加邊緣層，從而形成了“端、管、邊、云、用”這5層架構(gòu)。

邊緣并不是孤立的一層，在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用方案中，云端計(jì)算、終端計(jì)算和邊緣計(jì)算是一個(gè)協(xié)同的系統(tǒng)。

每個(gè)事物都有自己的客觀規(guī)律和演進(jìn)周期，目前邊緣智能本身所面臨挑戰(zhàn)還有很多，包括邊緣協(xié)作、邊云融合、數(shù)據(jù)管理、商業(yè)模式設(shè)計(jì)等。

邊緣智能仍舊處在底層技術(shù)突破的階段，相關(guān)方案遠(yuǎn)未普及，應(yīng)用生態(tài)的建設(shè)與創(chuàng)新尚待時(shí)日。下面我將以參賽的兩個(gè)典型項(xiàng)目為代表，呈現(xiàn)當(dāng)前階段中，邊緣智能領(lǐng)域的發(fā)展機(jī)會(huì)。他們分別涵蓋邊緣計(jì)算中間件和邊緣智能數(shù)據(jù)管理。

由IoT技術(shù)突破帶來的新能力

AI以數(shù)據(jù)為“食”。但是在很多產(chǎn)業(yè)，因?yàn)檫吘墏?cè)計(jì)算算力的限制、傳輸時(shí)延的限制、存儲(chǔ)能力的限制，云端AI往往陷入空有十八般武藝，無法施展的窘境。

工業(yè)尤甚。不僅AI，基本的IT能力在很多場景中都無法施展。雖然工業(yè)系統(tǒng)本身就是一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，但受限于有限的數(shù)據(jù)處理能力、相對落后的數(shù)據(jù)處理算法，工業(yè)系統(tǒng)中的OT技術(shù)與IT技術(shù)之間產(chǎn)生了巨大的鴻溝。而這個(gè)鴻溝在當(dāng)前邊緣計(jì)算、人工智能等技術(shù)逐漸發(fā)展成熟的背景下，有望被打破，從而釋放出更大的產(chǎn)能。

比如“工業(yè)邊緣計(jì)算平臺(tái)”參賽團(tuán)隊(duì)帶來的EdgeBox邊緣計(jì)算中間件，可以將計(jì)算機(jī)系統(tǒng)中的算法和算力，與工業(yè)的生產(chǎn)環(huán)境耦合起來，用計(jì)算機(jī)的技術(shù)去賦能工業(yè)生產(chǎn)。通過邊緣計(jì)算技術(shù)，將工業(yè)數(shù)據(jù)在本地進(jìn)行處理、預(yù)警與控制，提高工業(yè)的智能化水平。

作為項(xiàng)目的特色，EdgeBox提供了在邊緣硬件上部署應(yīng)用所需要的基礎(chǔ)功能環(huán)境以及一系列用于服務(wù)發(fā)現(xiàn)和配置共享的內(nèi)建工具。產(chǎn)品線支持Nvidia、Intel Movidius、海思和瑞芯微NPU方案。

EdgeBox還在容器技術(shù)上實(shí)現(xiàn)突破，包括：10x應(yīng)用分發(fā)速度，80%應(yīng)用大小壓縮，4x應(yīng)用載入速度。并且針對特定場景，積累了大量行業(yè)內(nèi)的微服務(wù)。

根據(jù)項(xiàng)目路演信息，EdgeBox內(nèi)置的電池壽命預(yù)測方法預(yù)測成功率可以達(dá)到87%，邊緣推理優(yōu)化使性能提高100%。

同時(shí)，EdgeBox已經(jīng)在無錫的智能充電站中得到了應(yīng)用，相比于傳統(tǒng)的云計(jì)算架構(gòu)，數(shù)據(jù)傳輸量減少了95%，決策時(shí)間縮短到1/5。

項(xiàng)目成立之初，就獲得了紅杉中國種子基金投資的數(shù)千萬元人民幣，與該項(xiàng)目類似的相關(guān)公司，參見下圖。

邊緣智能數(shù)據(jù)管理

工業(yè)是一個(gè)包袱很沉重的領(lǐng)域，互聯(lián)網(wǎng)公司從成立之初，就建立了數(shù)字化戰(zhàn)略，所有系統(tǒng)按照云服務(wù)的方式構(gòu)建，可以有效利用云服務(wù)資源。

與之相反，工業(yè)企業(yè)都有相當(dāng)沉重的歷史包袱，很多控制系統(tǒng)錯(cuò)綜復(fù)雜，有可能存在數(shù)十個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)同時(shí)被使用的情況。

工業(yè)自動(dòng)化來自O(shè)T，大數(shù)據(jù)依賴IT。到2020年，40%的數(shù)據(jù)將由200億到500億臺(tái)機(jī)器產(chǎn)生，OT與IT的融合勢在必行。

然而，當(dāng)企業(yè)試圖將云服務(wù)在工業(yè)領(lǐng)域落地時(shí)，會(huì)發(fā)現(xiàn)面臨一系列的瓶頸：

首先是不會(huì)：無能力重新設(shè)計(jì)實(shí)施業(yè)務(wù)系統(tǒng)，完成云服務(wù)的對接。現(xiàn)有數(shù)據(jù)孤島嚴(yán)重、數(shù)據(jù)碎片化嚴(yán)重，企業(yè)缺乏對數(shù)據(jù)的清理和管控能力。

其次是不夠：多個(gè)云之間的業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù)隔絕帶來很大困難，云架構(gòu)本身不解決數(shù)據(jù)的歸屬和管理問題。

最后是不能：已有IT運(yùn)營環(huán)境遷移困難，生產(chǎn)不能停頓，基礎(chǔ)設(shè)施的瓶頸，制約企業(yè)采納更多云服務(wù)。

業(yè)務(wù)云系統(tǒng)根據(jù)不同部門、不同需求把不同數(shù)據(jù)源做分析處理后存儲(chǔ)在不同的數(shù)據(jù)庫，自然會(huì)面臨數(shù)據(jù)間缺乏關(guān)聯(lián)性，部分企業(yè)采用多朵共有云、混合云等企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)，數(shù)據(jù)庫彼此無法兼容的窘境，從而形成數(shù)據(jù)孤島。

怎么才能實(shí)現(xiàn)平臺(tái)的統(tǒng)一化?從業(yè)務(wù)系統(tǒng)角度切入，很難統(tǒng)一。因此有創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)正在嘗試從數(shù)據(jù)的角度進(jìn)行統(tǒng)一化。

他們提供了一套軟硬件一體化的解決方案，在部署的過程中，團(tuán)隊(duì)充分考慮了工業(yè)企業(yè)需求：

1. 不用停產(chǎn)部署，工人不需要培訓(xùn)。

2. 回報(bào)有效量化，珍惜工廠中的每一分血汗錢。

3. 數(shù)據(jù)駐場，有效保護(hù)工廠內(nèi)的私密數(shù)據(jù)。

該套系統(tǒng)在上海某標(biāo)簽印刷廠快速上線后，在未打擾正常生產(chǎn)的前提下，2個(gè)小時(shí)便使得該廠擁有了設(shè)計(jì)協(xié)同云。

部署之后，產(chǎn)線配置時(shí)間降低了4小時(shí)，生產(chǎn)效率提高幅度達(dá)35%。杜絕了人工失誤，從此互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)故障不再影響生產(chǎn)。而且，所有數(shù)據(jù)異地三中心備份，緊急情況下隨時(shí)可以重新開始生產(chǎn)。

允許嘗試

雖然科技項(xiàng)目的成長周期更長，曲線更顯性，但是它同樣意味著長期穩(wěn)健的回報(bào)。

Eclipse基金會(huì)在2019年2-3月，進(jìn)行了對全球超過1,700名開發(fā)人員的在線調(diào)查。根據(jù)剛剛公布的分析結(jié)果，有2/3的受訪者表示他們所在的公司將在未來的18個(gè)月內(nèi)開展物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目。

其中26%的項(xiàng)目與工業(yè)自動(dòng)化相關(guān)，涉及到IT與OT的融合。

這組數(shù)據(jù)很有代表性，物聯(lián)網(wǎng)IoT和工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)IIoT的春天似乎觸手可及。

不過，對于云服務(wù)在工業(yè)企業(yè)的普及而言，相比技術(shù)本身，更難的是思維的轉(zhuǎn)變。

云服務(wù)在工業(yè)中體現(xiàn)價(jià)值之路，道阻且長。一方面，目前在工業(yè)中，相比老師傅的經(jīng)驗(yàn)思維和物理思維，數(shù)據(jù)思維處于絕對弱勢。另一方面，只有數(shù)學(xué)思維的科學(xué)家，很難解決工廠中面臨的實(shí)際問題。曾經(jīng)有公司在自己內(nèi)部做了個(gè)測試，讓所有的IT工程師畫出一杯茶的工藝流程圖，結(jié)果90%以上的工程師畫出來的都是程序圖，沒有BOM、沒有物料工程，更沒有其他的關(guān)鍵工具。

IT與OT的融合，本質(zhì)上是數(shù)據(jù)思維和物理思維的融合。在這個(gè)過程中，一定會(huì)遇到困難，一定會(huì)走彎路。

重要的是，允許嘗試。

事情并不會(huì)總是一帆風(fēng)順，經(jīng)歷了一些坑，或許你才會(huì)偶然發(fā)現(xiàn)機(jī)遇所在。

在得不到你想要的東西的時(shí)候，至少你還得到了經(jīng)驗(yàn)。

本文小結(jié)：

1. 作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心需求方，工業(yè)企業(yè)的信心正在恢復(fù)。在這一輪的新發(fā)展中，工業(yè)企業(yè)對于邊緣智能的需求是明顯趨勢。

2. 邊緣智能仍舊處在底層技術(shù)突破的階段，相關(guān)方案遠(yuǎn)未普及，應(yīng)用生態(tài)的建設(shè)與創(chuàng)新尚待時(shí)日。

3. 邊緣智能在邊緣協(xié)作、邊云融合、數(shù)據(jù)管理、商業(yè)模式設(shè)計(jì)等方面的進(jìn)展值得關(guān)注。