2021年中国物联网行业研究报告-物联网产业生态分析
作者 | 泛数字经济2022-04-01

一、中国物联网产业链

物联网网络架构由感知层、网络层、平台层和应用层组成。感知层实现对物理世界的智能感知识别、信息采集处理和自动控制,并通过通信模块将物理实体连接到网络层和应用层。网络层主要实现信息的传递、路由和控制,包括延伸网、接入网和核心网,网络层依托公众电信网和互联网,也可以依托行业专用通信网络。平台层包括软件、全栈性能管理、开发者工具、分析工具、传感器分布网络、网络连接、信息安全、开源平台。应用层包括应用基础设施/中间件和各种物联网应用。应用基础设施/中间件为物联网应用提供信息处理、计算等通用基础服务设施、能力及资源调用接口,以此为基础实现物联网在众多领域的各种应用。

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二、中国物联网产业链图谱

参与者众多,角色界限开始模糊,平台层玩家数量显著增多

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三、中国物联网产业问题:供给端:

结构性供给过剩与短缺问题同时存在,企业盈利能力不足物联网产业政策和行业利好导致大量资金投入,在过去几年出现了大量物联网企业和物联网服务平台。然而物联网行业的表面繁荣仍然以低门槛的平台技术和模式创新为主,企业实际盈利能力和物联网的应用渗透并未显著提升,尤其是物联网相关的芯片设计能力不足,物联网企业服务B端的专业化解决方案能力不足。物联网在生产领域的大规模应用,仍需要长期的技术和行业经验积累。

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四、中国物联网产业问题:应用端

应用需求、标准碎片化与深度应用不足问题同时存在,物联网的潜在价值,在于在更大范围内实现物与物的连接。当前,物联网的应用涉及到多种技术标准、行业标准和多样化的应用需求,任何物联网产品/解决方案都难以实现大规模标准化推广,行业发展破碎化、竞争效率较低。另一方面,在物联网应用潜力最大的生产领域,虽然物联网平台企业层出不穷,但缺少能够整合技术与行业经验的解决方案提供者,使物联网应用以政府示范项目和巨头型企业战略布局为主,物联网应用落地浮于表面,渗透深度和内生需求不足。

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五、中国物联网产业问题:数据与设备安全

信息安全把控能力相对滞后,被攻击控制的设备数成倍增加

物联网设备极具价值,被攻击后可能会对现实世界造成大范围的直接影响,如交通瘫痪、公共设施运转停滞(停水、停电、停气、停供暖)、远程操控、环境污染甚至人员伤亡。感知层位于物联网整体架构最底层、为其中最脆弱的部分,在其主要应用的RFID与WSN技术中,WSN路由协议存在固有缺陷,运用RFID时读写器与电磁波易于仿制,信息在远程传输的途中易被窃取;网络层易受DOS攻击、假冒攻击、中间人攻击等;平台层的主要价值为信息处理,数据量过大无法及时处理时,会增大设备故障概率从而出现安全漏洞。同时,物联网设备数量众多、类型多样,还会成为黑客控制的僵尸网络的一部分。从2016年开始,全球受到僵尸网络攻击的智能设备数量不断增长,僵尸网络甚至被《麻省理工科技评论》评 为“2017全球十大突破性技术”。目前我国物联网对于信息安全的把控能力,相较于整体物联网的发展速度来说相对滞后,尚未实现可靠稳定传输,阻碍物联网的整体发展节奏。

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六、中国物联网产业问题:规模化与定制

应用场景碎片化、网络基础薄弱,制约创企规模化落地

物联网企业若想在更多垂直行业实现规模化落地应用,必须构建便捷、低成本的物联网应用生态,控制定制项目比例或单项目内定制化比例,以形成规模效益。据《IoT Signals》中物联网企业调研结果显示,约1/3的物联网项目未通过概念验证(POC)阶段,而原因通常是项目规模化成本高(受访者数据:占比32%)。同时,据甲骨文发布的访谈调研报告显示,64%的物联网领域先行者们偏向于采购现成解决方案(COTS),项目周期更短、费用更低,但目前初创企业在打造标杆案例,提高项目模块复用率方面,受到内外部的双重阻碍。

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七、中国物联网产业问题:技术基础

基于传统技术二次开发,难以形成技术壁垒我国物联网技术发展起步较晚,领域技术研发能力较为薄弱,主要核心技术掌握在国外厂商手中,国内只有少数企业有能力进行研发投入。具体体现在以操作系统、数据库为代表的基础软件,以及关键芯片、高端传感器等硬件技术。RFID技术方面,国内企业基本具有天线设计及研发能力,优势在于系统集成,但中间件及后台软件部分较为薄弱。传感技术方面,传感器成本持续走低,但由于核心制造技术滞后,产品品质不足,批量生产工艺的稳定性、可靠性问题仍未得到解决。

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八、中国物联网产业问题:技术应用

底层技术下沉不足,致使应用层智能化渗透速度及深度不足

目前,我国物联网技术积累较为薄弱,技术水平的局限很大程度上限制了应用能力。首先,整体底层技术不够下沉,难以支撑平台层的数据孵化,最后反馈至应用层。例如芯片方面,大部分芯片抗网络攻击能力较差,物联网设备安全性欠缺;同时,其内部应用处理器未形成统一操作系统,开放性不足;物联网场景需求复杂,产品需继承多项功能,目前芯片集成度不足,往往需多芯片配合。应用场景方面,生活领域中除了需网络通信、传感设备等技术支持外,AI技术地深化程度也决定场景智能化的天花板。

生产领域方面,因生产设施和环境的特殊性,设备能否同时兼备低功耗及稳定传输成为关键,并且实时的处理分析能力对WSN、传感器、边缘计算等技术有较高的要求。在公共领域的物联网应用中,从前端采集到后端分析的整个过程,都面临着对海量数据的采集、处理与应用,极大程度上依赖于RFID、5G等技术的发展。

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