對于那些希望通過智能物聯網技術提高生產和運營效率的企業而言，一個長期的困擾是：如何讓自己的設備實現數字化和智能化。原因在于，從消費物聯網到產業物聯網，越來越多的應用場景需要云、網、邊、端的融合。然而，不論是上游的芯片、模組或設備供應商，還是下游的企業用戶，面對碎片化的應用場景，都難憑一己之力，開發出從云到端的整體方案，這一問題成為雖發展多年卻仍然難以大規模落地的物聯網產業的主要痛點。
就打破這一瓶頸而言，物聯網云平臺似乎是一條捷徑，通過IaaS、PaaS和SaaS等結構化的產品和服務，云平臺可以有效組織并實現針對應用場景的方案，連接起多方利益，并構造出閉環生態圈。阿里、華為、百度、騰訊這些大的云平臺，都提供從計算、存儲、數據庫到AI、AIoT以及云和行業應用的一系列產品和方案，阿里和華為還推出了自己的操作系統來構建底層的基礎。不久前在美上市的以垂直場景應用的PaaS服務拉動硬件銷售的涂鴉智能更是一時風光無二，市值過百億美元。
不過，資本市場對物聯網云平臺服務價值的肯定并沒有在規模化市場應用的回報上得到體現，一個現狀是，在解決了物聯網設備數字化的問題后——盡管還有很多傳統設備的數字化進程依然有待推進——智能化依然是落地難的問題。阿里云智能IoT事業部總裁庫偉認為，雖然到2030年全球物聯網設備會超過1500億臺，其中智能化設備將超過60%，但眼下情況并不樂觀——2019年全球產生了120億臺物聯網設備，其中智能化設備還不到1億（智能化僅0.8%），這些設備只是解決了互連和上網，依靠簡單的指令進行控制。
常常可以見到這樣的情況，那些具有語音功能的設備，其語料和業務邏輯是本地固化的，產品迭代升級的開發周期通常比較長，而如果企業希望實時掌握自己產線設備的健康狀況，往往要花費很高的管理成本。庫偉認為，物聯網設備智能化創新主要面臨四個挑戰：開發成本高和效率低、設備在線比率低、設備服務化轉型難和數據安全威脅。
顯然，盡管各類大小云平臺已經提供了IaaS、PaaS和SaaS等諸多資源，但端和云資源之間仍然缺乏協同，這正是智能物聯網大規模落地的瓶頸，這種情況在2B的產業端尤其明顯。與消費互聯網從云、無線連接到終端的體系不同，產業互聯網的基礎設施還包括設備端和邊緣端，整個智能化物聯網系統有賴于云原生基礎設施，這一基礎設施由三個重要部分構成：一是由安全、彈性計算、存儲和網絡以及各類云構建的軟硬一體化的基礎設施；二是以標準化云計算容器界面為支撐的容器調度和管理；三是以開放的云原生抽象的云原生應用管理和服務管理，以及開發界面上移、復雜性下沉的云原生應用架構層APP開發為內核的應用架構和管理層。
簡而言之，一個智能化的物聯網體系，需要云端一體化（協同架構）的平臺來支持，這一平臺能夠提供物聯網云、端和運維的服務，其中云服務要具備數字行業引擎、開放能力、數據分析、數據存儲和物連接能力；端服務則要具備從操作系統、微內核、小程序到HaaS和AI模組的支持能力；在運維服務上，則主要是能夠提供在線故障定位和推送、在線OTA和AIOps智能運維的能力。
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物聯網無“傻瓜”不落地？阿里云搶千萬級別合作伙伴生意？物聯網初創企業如何協作互聯網巨頭？專訪阿里云首席智聯網科學家丁險峰。#阿里 #物聯網 #云計算 #智慧家居 #智慧農業 #丁險峰
Cloud AIoT Native是阿里云不久前推出的一個平臺級服務產品，它顯示出阿里云推動智能物聯網大規模落地的雄心，即通過云原生技術，在設備端和邊緣端提供了軟硬一體的芯片模組、在云端提供豐富的服務，對智能設備的開發、運行、運維提供全鏈路的創新支持，以一個完整解決方案的形式縮短企業實現智能物聯網的路徑。
作為一個云端一體的AIoT服務平臺，Cloud AIoT Native在端側架構中（設備和邊緣）搭建了從不同內核架構的計算芯片，到包括ALiOS Things在內的操作系統層，再到支持各類原生應用、小程序、AI以及邊緣AI、端邊和邊云協同框架的應用服務層的資源。此外，在云端架構、擴展云服務和應用DevOps三個單元中，基于底層共同的云原生架構，搭建了包括管控、數據服務的企業物聯網平臺、智能語音和視覺服務、存儲和各類應用開發服務的資源。
“Cloud AIoT Native實現了智能物聯網的開發、運行和運維的協同，是服務未來十年硬件創新的一整套工具。”阿里云AIoT產品總監何云飛解釋，“它通過云存儲和云數據庫擴展了端側的容量，通過安全芯片和物聯網安全中心提供了端側安全性保障，通過AIoT模組、ALiOS Things和AI服務實現了端側設備的智能化，通過低代碼開發和業務邏輯配置資源提高了端側系統的開發效率，通過日志軌跡和設備監控分析的服務降低了端側設備的運維成本。”
以洗車機為例，傳統的洗車機采用了PLC控制系統，這種系統的缺點就在于需要大量的運維人員，而如果要升級智能化，需要購置大量的升級硬件。而現在利用Cloud AIoT Native，只需要30天和2個工程師就能完成一套基于云的智能無人洗車機。企業通過預置AliOS Things的集控模組，實現與云端服務快速打通，工業級AIoT控制器可以大幅降低硬件智能化開發時間，而設備數據上云，可以讓工程師快速完成云端服務，設備只需花極短的時間和極少的開發費用，就完成了從傳統PLC控制系統到智能數字化系統轉型，另外在后續升級和運維工作中，可以不必購入專用升級設備，直接云端推送迭代，實現便捷遠程運維，大大降低了運維成本。
何云飛認為，由消費需求升級、勞動力成本上升等因素推動的企業提高生產效率的需求拉動智能物聯網為特征的工業4.0來到一個全面啟動的節點。不過，目前企業端的物聯網還在起步階段，應用場景還沒有被激發，不乏創新機遇。何云飛認為，現在物聯網產業類似早期互聯網從1.0到2.0的階段，由智能家居之類的消費端驅動，可以定義為1.5的階段，并且主要推動力來自互聯網公司。對于消費端和企業端的物聯網機遇，阿里云的戰略是提供基于云基礎設施的平臺服務，技術支撐是關鍵，指導原則是平臺+技術驅動，即通過端側+網關+網絡+云平臺+云AI 5類資源，針對各類應用場景提供一體化的支持以及生態創新。
今年初（2月2日），阿里巴巴集團發布的2021財年第三季度業績顯示，阿里云營收達161億元，同比增長50%，調整后EBITA盈利2400萬元。這是自2009年成立以來，阿里云首次實現盈利。有分析認為，阿里云的首次盈利，意味著國內云平臺產業迎來盈利的拐點，也標志著智能物聯網產業將開始迎來增長點。