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近年来，工业物联网发展如火如荼，各种服务提供商和集成商如雨后春笋般涌现，争夺市场。然而，工业制造中工业物联网的部署并不乐观。那么，发展工业物联网的难点是什么？或者工业物联网制造商的核心竞争力是什么？

我们把工业物联网的难度归结为一个倒三角形。

工业物联网的技术难点

但在实际市场中，工业物联网的竞争状态呈现出正三角形。

工业物联网市场的竞争对手分布

为什么是这种分布？我们应该从工业物联网的技术体系入手。我们将工业物联网的技术应用分为以下七层:

L1级和C1: 设备联网、数据采集

随着工业物联网的快速发展，许多传统的工业制造企业已经将注意力转向设备数据。要实现智能管理和数据处理，第一步是获取设备数据。那么，为工业设备收集数据有困难吗？设备制造商自己做不到吗？当然不是。实际上，工业设备数据采集是一个硬件终端，与设备进行交互。理解交互的物理接口、协议和数据类型并不难。然而，有协议的设备制造商并不自己收集数据，而是通过第三方获得数据。困难在于数据收集本身，因为工业设备的数据是庞大而无序的。

例如，单个数控机床产生的数据可以达到每秒400米，这是根据一条生产线上有10个工位和10个设备的事实计算出来的。如果有五条生产线，一个简单工厂的数据输出可以达到每秒20克，而我们使用的普通手机的流量只有每月10克左右。

除了数据收集之外，还应该对数据进行存储、分类和处理等。这些都是制造商需要面对和解决的问题。中国制造业的现状决定了数据采集将是一个非常大的市场需求，这催生了大量提供基础数据互操作的服务企业，如硬件制造商和数据采集集成商。

级别l2和c2:数据接收、数据存储、云平台

云平台难吗？设备制造商自己做不到，其他软件公司能做到吗？mqtt是物联网吗？不，当然。

云平台当然比数据采集终端更困难，但归根结底，云平台仍然是终端级访问处理能力的解决方案，如何解决大规模并发数据存储问题也是一个纯粹的技术问题。即使设备制造商做不到，仍有许多物联网公司可以做到，如阿里巴巴云、华为云和汇川。他们感兴趣的是他们的云部署能力和强大的实力，这对于部署在云中的数据有着较高的保障，这是普通企业想做而又做不好的事情。但话说回来，工业物联网数据是时间序列数据。在大多数情况下，不能使用普通软件公司熟悉的关系数据库。这对物联网企业来说是一个很大的门槛，但这个门槛并不是不可逾越的。

级别l3和C3: 虽然数据处理云平台已经解决了数据接收和存储需求，但业内人士知道这是一个非常复杂的时间序列数据存储。将数据保存到云平台后，我应该做什么？这件事被认为很简单，但实际部署有些困难。近年来，市场上涌现出了大量的物联网云平台服务提供商，但他们大多能力各异，不具备完善的数据处理能力。收集的数据就像一堆面粉，而非专业的云平台也像一个面粉仓库，面粉堆被放入仓库，但是面粉堆在不断增加。大量分散的数据不会给企业带来价值。

所谓的数据处理是指对数据进行高度抽象并进行必要的处理，使数据能够以更有序的方式存储并高效检索，便于后续的数据应用、统计、分析和计算。事实上，数据处理的环节很容易被忽视。大多数物联网服务提供商不明白什么是数据处理，更不用说如何做好数据处理了。它们只能直接应用保存过程中收集到的数据，这带来了一系列的问题:面对大量的数据，它们只能显示零散的数据，却不能准确判断数据的关联性，不能辅助决策等。在这个层面上，各种物联网企业的实力差距已经得到了清晰的体现，能够有效处理数据的企业往往能够更快地切入行业，为客户提供数据价值。

级别l4和c4:数据分析，分析结果的应用

物联网平台已经开始变得民用化，非it专业人士可以很容易地开始使用工业应用程序，这对大多数企业来说并不困难。工业物联网的困境在于它必须面对大量的数据，但却无法从数据中看到有效的信息，这使得数据应用更加困难。数据分析的目的是找出这些工业数据背后的含义。这件事远比前三件事困难，甚至软件公司也可能没有这种能力，因为程序员做不到这些事情，数学工程师也做不到。为了实现数据的分析和应用，有必要在数学和工程之间架起一座桥梁。

工业物联网的数据分析有两个方面:-a-分析数据和形成分析结果，这是数据分析必须做的一件基本事情。-b-分析结果的合理应用。

现阶段，工业物联网企业一般仍处于第一次“数据分析”阶段，很少有人开始做第二次。分析是一种手段，而不是目的。分析的目的是应用分析的结果。对于知识产权联盟，分析的目的是实现安全生产+节能减排+提高效率。这是一件真实的事情，但是对于一个鼓吹这个概念并且不能真正进行预测性维护的企业来说，这是非常困难的。知识产权联盟实现了一个设备连接、数据处理和业务应用的综合使能平台，可以应用于各种工业场景，处理各种设备和数据。目前，工业设备接入能力达到20万台，累计工业运行数据10t以上。

层l5和c5:工业物联网的系统化建设

工业物联网的系统化建设是工业物联网解决方案提供商最引以为豪的地方。在某种程度上，它也不同于其他物联网企业，是企业在市场竞争中真正的软实力。在物联网的洪流中，可能有很多人或企业在做数据采集、云平台、数据处理和数据分析，但真正形成完整系统的却很少。思科是一个行业模型。当他们开发第一台网络路由器时，该路由器已经是思科系统的成员，其中包括产品系列、产品线、思科标准、思科统一脚本语言等。如果这件事一开始做得不好，后一种制度基本上就不能建立和完善。

级别l6和c6:业务模式

工业物联网的商业模式与互联网模式有很大的不同，如果你不小心，它会陷入麻烦。以知识产权联盟为例，它很早就针对设备制造商，我们认为这是直接敲开设备数据大门的最佳方式。工业物联网对设备制造商的一般要求是让制造商知道他们的客户是谁，以及设备的位置、设备的操作方法、设备的运行方式、故障问题和故障排除，了解同一设备在不同地方使用所造成的差异，以及不同用户的使用习惯对设备运行的不同影响。毫无疑问，通过物联网，他们可以将服务从被动变为主动。

知识产权联合会不遗余力地为制造商提供所需的解决方案和服务。知识产权联盟的模式核心是为设备制造商提供服务，同时提供一系列基于exp(exp(expert)的应用，包括边缘计算终端，为设备用户提供工具和利器，使设备用户能够从中受益，更好地了解设备的运行和潜力。制造商可以将应用程序作为附加在他们自己设备上的增值服务提供给他们的客户，这些增值服务具有潜在的好处，并提供消化物联网带来的新成本的可能性。不同的企业在起步时都会或多或少的走弯路，但最终都会走出自己的商业模式，而商业模式的选择将决定企业在一段时间内如何成长，在市场中占据什么样的地位。这种模式没有错，但市场会做出适当的选择。

级别l7和c7:营销、项目登陆、知识系统转移

这是实现价值的最终环节和“最后一英里”。

无论是政策的推动还是市场的红海，工业物联网的营销已经逐渐成熟，大量的实施项目已经登陆中国。从工业和信息化委员会的示范项目到广东省的“去云上平台”，呈现出一派欣欣向荣的景象。知识产权联盟是一个拥有完整的工业物联网系统的企业，在许多行业积累了大量的经验，我们的知识体系在行业中不断得到认可，具有传播价值。在最简单的层面上，让客户学习如何使用mixiot平台，例如如何确定iot的对象，如何编译数据采集终端(适配器)和设备之间复杂的对应关系，如何编译统一的代码，如何布置数据显示板，如何运行相关的统计报告，如何配置分析项目，如何理解分析结果，以及如何告诉设备边缘计算终端的输出策略。深入，就是让客户学习如何使用mixiot平台解决更复杂的问题，从单个设备到由多个设备组成的设备，到由多个设备组成的生产线，到由多个生产线组成的车间，再到整个工厂......更深层的含义是mixiot已经成为解决问题的标准，这个标准的创始人是知识产权联盟。

我们不仅要告诉客户您需要什么样的工业物联网，还要提供有效的工具和标准方法。应该清楚地认识到，制造商不仅应该专注于提供各种硬件、软件、平台和数据模型，还应该向用户提供这些硬件、软件、平台和数据模型来为自己服务。