物联网产业104页深度研究报告:物联网研究框架与投资机会分析

报告出品方:国信证券

作者:马成龙、付晓钦、陈彤

1

物联网是未来五年甚至十年的大赛道

1.1 物联网:下一代网络

网络革命的本质是连接主体和连接方式的变化:第一代互联网(PC互联网)是计算机与计算机之间的联网,主要媒介是固网宽带;第二代互联网, (移动互联网),本质是人和人的联网,载体为智能手机等可移动设备,连接方式也由固定线路向无线网络发展。

下一代信息互连的演进形式是什么?随着人口红利的逐渐消失,两次信息革命的载体——PC和智能手机出货量已逐渐见顶,社会进步呼唤新一代 网络革命。人与物、物与物的万物互联,利用多种连接方式实现信息的主动或被动传输,即物联网,将成为新一代网络变革的方向。

完整PPT报告,请在雷锋网公众号对话框回复关键词“ 21428”获取

物联网作为数字经济的重要基础设施之一,是传统产业数字化转型的重要手段,亦是实现经济高质量发展的内燃机。数字经济已成为各国推动经 济复苏的关键举措,各国都将数字经济战略提升到国家高度。从2019年情况来看,德、英、美等领先国家数字经济占GDP比重已突破60%,中国 距离领先国家仍有一定距离。

物联网技术可有效搜集各行各业的数据,提高社会生产部门的数字化程度,助推非结构化数据向结构化数据的升级,从而利用数据实现高效管 理、效率提升,是实现产业数字化的关键环节,是数字经济的重要支撑。

物联网(Internet of things),是指利用各类信息识别设备(二维码、RFID、传感器、GPS、激光扫描等),把任何物品通过有线或无线传输协 议相连接,进行信息交互,以实现识别、定位、监控、控制和管理的一种网络。物联网的连接主体强调场景,即不同行业特定的物品。

物联网架构一般可分为四层:感知层、传输层、平台层和应用层。

物联网利用丰富的连接技术,以实现不同场景的连接需求。物联网技术主要有被动识别、短距有线、短距无线、长距无线四大类,RFID技术(被 动识别)的出现掀起第一次物联网浪潮,但被动读取的性质使其应用场景有限;ZigBee、WIFi、Lora等短距离无线组网技术的成熟,掀起第二次 物联网浪潮。长远看,蜂窝通信技术(4G/5G等长距无线)的不断演进,将进一步推动物联网的应用和升级。

1.2 物联网推动力:政策力推

早在2006年,国务院就提出要对传感网进行战略部署, 2010年物联网被正式列为国家首批培育的七大战略性新兴产业之一。2019年,在科创板鼓励的创新企业类别中,物联网也榜上有名。2020年, 工信部进一步印发《关于深入推进移动物联网全面发展的通知》,持续推进物联网发展。

传感器成本不断降低。传感器是数据采集的入口,是感知物体及其所处状态、环境各种信息数据的底层元器件。传感器不断向智能化、高精度、 集成化、小型化方向发展,推动全球传感器平均单价持续走低,使智能设备的联网部署成本大幅降低,从基础设施层面推动物联网发展。

通信芯片成本不断降低。一方面通信芯片的成本在不断走低,另一方面,通信技术革新,适合物联网应用的通信芯片持续迭代升级。

设备处理器芯片成本不断降低。为提高 IoT 设备的灵活性和便携性,延长微型电池寿命,设备处理器芯片向低成本、低功耗、高性能方向发展。 在性能、成本、功耗、可靠性、生命周期以及适用范围等方面优势明显的MCU等正被广泛应用于功耗敏感的终端设备。通信网络技术不断成熟。5G通信协议标准专门针对海量机器类通信(mMTC)以及低时延、高可靠通信(uRLLC)场景进行设计。因此,5G技 术有望推动万物互联进入全新阶段:“万屏互联”场景有望落地;5G可制成海量数据传输与处理,协助解决数据种类、数据量的极大增长难题;5G低时延的网络传输特性,将极大推动远程控制类应用的兴起,从而极大提升人机交互体验。

物联网是否有价值,是产业能否爆发的核心。根据我们的观察,物联网的应用场景不断丰富,并且从简单的监控类应用向智能控制类应用升级, 其不再局限于远程抄表等传统场景,而是和各行各业结合,孕育出如车联网、工业互联网、远程作业等高级应用,单个物品连接的价值正不断放 大,物联网的产业链能够实现盈利闭环,产业活力提升。产业龙头的投资和推广是技术落地的关键。在工信部政策指引下,实体产业各方积极响应,共同推进物联网发展,目前来看,运营商、电信设备 商、互联网巨头以及工业巨头成为推动技术和应用推广的四股合力。

从网络基础设施建设到用户补贴刺激应用,运营商在底层推动物联网建设发展。自2016年以来,三大运营商均大力加码物联网网络建设,并以终 端补贴的形式刺激用户使用,在培养了用户使用习惯后,开始通过升级网络解决方案实现项目收入。

物联网已经成为运营商ICT战略转型的关键业务类型。目前,运营商已经完成了初期的网络建设过程,基于物联网应用的业务收入快速增长中, 2020年三大运营商物联网业务收入合计实现约159亿元,同比增长16%,物联网业务已成为业务创新及转型的重要抓手。

设备商提供核心基础设备和技术能力,包括物联网操作系统、芯片、云平台等,做好物联网使能。包括华为、中兴等在内的设备商,在物联网业 务层面重视底层核心技术的积累,提供包括物联网操作系统、各类芯片/模组、物联网云平台等物联网基础设施,如华为物联网“1+2+1”战略, 聚焦ICT基础设施,中兴则提供从芯到云的解决方案,创建终端应用使能平台。

互联网厂商是推动消费物联网 的重要力量。

以小米为例,小米IoT 平台是 小米面向消费类智能硬件领域 的开放合作平台,生态开放, 提供设备间智能互联的能力。

阿里100亿设备连接目标打造物联网生态。2018年3月28日,阿里云总裁胡晓明宣布阿里巴巴将正式进军IoT。胡晓明表示,IoT是阿里巴巴集团继 电商、金融、物流、云计算之后的一条新的主赛道,并提出5年要完成100亿设备连接的目标。据阿里云官微,目前阿里云IoT已连接智能设备覆 盖200多个国家,119个品类,5000多个SKU,合作品牌多达500个,接入5000家企业,目标2021年实现10000家企业接入。

工业巨头是推动工业互 联网的关键力量,其居 于自身的业务流程开发 出的解决方案,更具针 对性和实操性,是第三 方开发者难以比拟的。如西方早期的工业4.0 均是由博世、西门子等 巨头在推动,国内的三 一重工等是第一批推动 工业互联网的巨头,具 有示范效应。

1.3 物联网是未来五年甚至十年的大赛道

万物互联正在进行,市场快速发展。根据GSMA数据,2019年全球物联网连接数达到120亿,预计2025年达到246亿,年复合增速13%。据 Strategy Analytics,2019年全球物联网产值达到6860亿美元,2024年有望突破1.1万亿美元,CAGR达到10.7%。不同的主流咨询机构口径不同, 但对未来都给了很高的期待。根据我们的观察,物联网的发展速度有望超越大家的普遍预期,未来5年复合增速达到15%的水平,是增长最快的 硬件科技赛道之一。

物联网连接数至少是千亿级别,是超越手机空间的更广阔的市场。全球60亿的人口量级,按照人均2部手机,也就是百亿级别的存量市场,10亿 级别的增量市场。而每个人在衣食住行等各类场景所接触的需要联网的物体,人均可达5~10个,是个千亿级别的存量市场,并有望带来百亿级别 的增量市场。

2

长坡厚雪,挖掘物联网产业链投资机会

2.1.1 传感器:数据搜集的基础,应用广泛

传感器是感知物品及其所处状态、环境各种信息数据的底层元器件,是数据搜集环节的基础和关键。但是不同场景往往只需要一种或几种传感 器,因此某一类传感器不属于必然受益环节。

传感器逐步走向智能化和集成化,MEMS即微机电系统(Micro-Electro-Mechanical Systems),利用集成电路制造技术和微机械加工技术,把微 传感器、微执行器制造在一块芯片上的微型集成系统,具有体积小、重量轻、功耗低、可靠性高、灵敏度高、易于集成等优点,正逐渐取代传统 传感器。

传感器的种类繁多、工艺差别较大,专业化分工带来的规模效应不显著,因此国际主流厂商以IDM为主。但在个别领域,亦出现了专门的设计、 代工、封测公司,具体的产业链及领先公司如下所示。

MEMS器件市场空间广阔:据Yole数据,2019年MEMS器件市场规模约115亿美元,其中消费电子领域应用占60%;随着物联网等快速发展, 2025年市场空间可突破177亿美元。

国产替代潜力十足:目前,传感器的主要供应商还是海外巨头,排名前十的MEMS传感器公司,全为海外公司。国内公司如歌尔股份、瑞声科技 等,正从个别传感器领域不断突破,进入细分领域前列,国产替代空间巨大。

歌尔股份精密零组件业务持续发展,折射物联网浪潮下的MEMS器件机遇:歌尔精密零组件业务主要提供 MEMS 传感器、微型麦克风、微型扬 声器/受话器等产品,2020年实现收入122.05亿元,同比增长14.93%。据Yole数据,2019年全球MEMS产业企业收入排名中歌尔股份位列第9 位,是唯一一家进入全球前十的中国企业,拟分拆歌尔微电子上市(子公司,从事MEMS麦克风、MEMS传感器、微系统模组等相关产品),将 进一步加强公司MEMS布局。

2.1.2 MCU :物联网传感节点的控制核心

MCU(微控制器),是把CPU的频率和规格做缩减,形成芯片级的计算机,用以对不同的电子终端实现控制功能。MCU分为4位、8位、32位及 64位等不同规格,32位及以上属于高端产品。

处理器单元或微控制器(MCU)物联网系统的核心:物联网系统的网络拓扑由简单的节点组成,这些节点收集并传输数据到中央控制器或网关, 实现数据处理和智能控制。目前,先进的IoT传感器节点整合了传感器功能,并使用8位或32位MCU来运行RF协议栈。MCU下游应用广泛,主要包含汽车电子(33%)、工业控制及医疗(25%)、计算机(23%)、消费电子(11%)等领域,汽车电子为最大的应 用领域。

受益高端应用的发展,MCU市场规模稳定增长。据IC insights数据,目前32位及64位高端MCU已占市场份额的69%,预计2024年市场 规模可达224亿美元,20-24年CAGR约6.41%。

总体来看,MCU市场集中度高,高端MCU芯片被国外厂商占据,尤其是通用类MCU,龙头厂商具有非常强的规模优势,如德州仪器、NXP、 Microchip、Cypress等。

我国企业也正在个别领域不断突破壮大中,主要有中颖电子、兆易创新、灵动微电子、华大半导体等。针对具体的应用 场景,如智能家居、电力物联网、工业互联网等,开发适配的MCU,有望在固有竞争格局下弯道超车,可关注相应标的。

受益物联网高景气MCU需求,中颖电子实现业绩稳健增长:中颖电子是国内老牌的 MCU 设计公司,产品主要分为工业控制级别的 MCU 芯片和 OLED 显示驱动芯片,其中MCU 芯片主要用于家电主控、锂电池管理、电机控制、智能电表及物联网领域。受益物联网智能终端数增长,公司 连续多年保持营收正增长,过去 5 年利润复合增速达 33%,工业控制类MCU芯片产品占营收比重达到 90%以上。

2.1.3 智能控制器:智能终端的控制基础,下游应用广泛

智能控制器是基于成熟的MCU或DSP,烧录嵌入式软件后的模组类产品,是智能终端设备的大脑,广泛应用于各类智能终端中。在物联网应用 中,智能控制器成为各类联网终端远程控制的基础,有望受益物联网的应用升级趋势。

据Frost&Sullivan预测,2021年中国智能控制器市场规模将突破2.7万亿元,2016-2021年CAGR约14.7%。从下游应用领域来看,智能控制器广 泛应用于汽车电子、家用电器、电动工具、智能建筑、健康与护理等众多领域。

智能控制器市场较为分散,业内参与者主要包括海外大规模多元制造商(智能控制器仅为业务之一)、细分领域专业制造商以及各类中小厂商。

智能控制器厂商主要通过购买上游核心芯片进行封装和软件设计,属于中游环节,国内龙头如拓邦股份、和而泰等,依靠工程师红利和智能制造 能力,有望在细分领域内实现国产替代。

公司是国内老牌智能控制器供应商,近5年收入复合增速25%,其智能控制器面向家电、 工具、 工业和锂电四大行业,2020年实现营业收入 46.14亿元,同比增长44.3%。

2.1.4 感知层小结

感知层主要包括各类底层元器件,如传感器、控制芯片(MCU)、智能控制器等,主要的功能是实现物端智能以及提取物品本身的信息。视频监 控、图像识别等亦属于广义的感知层,本文暂不做进一步分析。此外,RFID和二维码属于被动读取技术,属于第一代物联网技术,本文亦没有详 细阐述。

总体来看,物联网连接增长对感知层器件的需求有明显拉动作用,市场空间较大。目前海外龙头市场影响力较大,国内企业迎来国产替代机遇。

传感器:种类繁多,应用较为分散,没有一类必然需要配备的产品,需要具体场景具体分析,投资的普适性较弱。

MCU:应用的普适性较强,属于必然受益环节。国产化率低,有待重点突破。

智能控制器:基于MCU的中游环节,国产替代已经开始。

2.2.1 通信芯片:物联网核心技术

通信芯片这里主要指基带芯片,实现通信信号的调制,是无线通信网络的最核心环节,技术壁垒最高。以蜂窝芯片为例,能够提供4G基带芯片的 主要有高通、英特尔、华为、中兴、ASR、GCT等,目前高通、华为海思、三星在5G芯片领域较为领先,MTK、ASR等能够跟随。物联网连接数的增长直接推动基带芯片需求的增加,基带芯片属于必然受益环节;此外,物联网连接方式逐渐向NB-Iot/4g(cat.1)/5g等网络迁移, NB-Iot、5G等制式的芯片出货量迎来快速增长。不同通信制式的芯片技术难度不同,其中,蜂窝>WiFi>蓝牙等。

目前,在各个领域,都有国产公司不断突破,技术较为简单的领域已有细分全球 龙头跑出,如WiFi芯片的乐鑫科技、博通集成,蓝牙领域的泰凌微电子,全球份额都已经较高。而技术壁垒最高的蜂窝领域,有赖于华为、中兴 等企业的进一步突破。

翱捷科技(ASR)是国内极少数同时拥有全制式蜂窝基带芯片(2G-5G)及多协议非蜂窝物联网芯片(WiFi、LoRa、蓝牙、GNSS)研发设计 实力的公司。根据Strategy Analytics统计数据,2019年全球蜂窝基带芯片市场规模达到1300亿元,在国产替代背景下,翱捷科技逐步突围, 2019年实现3.98亿元营收,2020年有望超越10亿,是国产蜂窝基带的新星。

2.2.2 通信模组:信息传输媒介,必由环节

每一个联网的终端,都需要借助通信模组这一媒介传输数据,通信模组与物联网连接数存在一一对应关系。在物联网连接技术升级和连接需求不 断扩大的背景下,物联网无线通信模组正处于行业繁荣期。

从产业链环节来看,通信模组上游主要为基带芯片、存储芯片、射频芯片等核心器件,下游为碎片化的物联网应用,模组属于中游环节。通信模组已处在爆发中:蜂窝通信模组过去几年的全球出货量以复合20%以上的速度快速增长,2019年底出货量达到了2.65亿;WiFi和蓝牙的全 球模组出货量亦快速增长,2019年WiFi MCU大约出货在2亿颗,蓝牙为42亿颗。

通信模组是较为简单的产业链环节,中国厂商已经实现了突破和国产替代,逐步达到在全球占主导地位的水平。

以蜂窝为例,据Counterpoint,20Q2国内厂商移远通信、日海智能、广和通出货量已位居世界前三,合计市场份额达到52%。移远通信是物联网模组全球龙头:公司产品体系全面,囊括2G-5G蜂窝模块、WiFi模块、NB-IoT模块、GNSS模块等,经销/直销体系完善,近年 来快速成长,已成为全球龙头,据Berg Insight数据显示,2019年公司蜂窝模块出货量位居世界第一。2020年前三季度,公司实现营业收入43.1 亿元,据公司业绩预告,2020全年实现净利润2.29-2.59亿元,同比增长55.00%到75.00%。

2.2.3 传输层小结

传输层主要指通信网络、帮助终端接入网络的通信模组及其核心部件通信芯片,由于传输层是不同终端入网的基础,属于必然受益环节。由运营 商主导的通信网络建设在本文暂不讨论,主要分析联网的终端所需要的模组及芯片。

通信芯片:是技术壁垒最高的领域,尤其是蜂窝芯片,话语权依然在高通手中。国内企业在高端领域正加速追赶,在技术难度较低领域已有突 破,国产替代机会巨大。

通信模组:通信模组与物联网连接数存在一一对应的必然关系,在应用大发展背景下,市场景气度极高。该产业链环节依靠工程师红利和规模效 应,已经完成了全球主导,并有全球龙头跑出。

2.3 物联网平台:物联网系统核心枢纽,产业巨头必争之地

物联网PaaS平台在产业链中处于核心枢纽的环节。其搭建在底层云计算资源之上,共同提供开放的云服务,允许各类应用在其上开发、部署和运 营。同时,对所有接入物联网的终端设备和底层硬件进行连接管理和监控。从功能角度看,其包含了物联网AEP(应用使能)、DMP(设备管 理)、CMP(连接管理)以及BAP(业务分析)。由于各类应用部署在物联网云平台上,意味着用户侧数据也在平台上沉淀,因此其是物联网应 用以及增值服务提供的基础,潜在价值巨大,是各个产业巨头的必争之地。

物联网PaaS可广泛用于物联网各下游应用领域,如智能家居(灯、大家电、小家电等)、智慧工业、教育等。

据CIC统计,2019年物联网PaaS市场规模约为722亿美元,预计从2019年到2024年,整个物联网PaaS市场规模将以18.9%的复合年增长率快速 扩大,达到1717亿美元。物联网云平台需要拥有足够强大的软件实力和云计算服务能力以及适配的物联网生态,因此主要由各大互联网或云服务巨头提供,如AWS IoT、 阿里云IoT、小米IoT开发者平台等。除了提供最底层PaaS能力的巨头云平台服务商,运营商或通信设备商及工业龙头从产业链上下游向云平台延 伸;新兴第三方平台公司(如涂鸦智能)以底层硬件(主要为模组)为突破口,实现市场拓展和增加平台粘性。

总体来看,龙头厂商和领先第三方已经逐步建立生态圈层,平台连接数等已有快速增长,占据先发优势。物联设备增长为SaaS铺平了道路:据CIC数据,2019年物联网SaaS关键的四大领域(智慧酒店、智慧长短租公寓、智慧社区及智慧办公建筑) 市场规模已达228亿美元。而据IDC数据显示,2019年物联网软件支出已达1292亿美元,预计到2024年将增长至2370亿美元,复合年增长率为 12.9%。因此,在细分领域针对具体应用提供上层的SaaS服务成为物联网云平台发展的另一重要路径选择。

涂鸦智能是物联网云平台先锋企业,主营物联网PaaS、智能设备分销以及SaaS等其他服务:2020年,公司实现了快速增长,全年实现营收1.80 亿美元,同比增长70%。物联网PaaS业务以模组为突破口实现快速增长,2020年部署数量达1.17亿台,PaaS业务实现收入1.52亿元,同比增长 98.6%。SaaS及其他增值服务成为未来增长引擎,2020年实现640亿美元收入,同比增长214.2%。

物联网云平台是搭建多方协作的桥梁,成为物联网应用以及增值服务提供的基础,潜在价值巨大。PaaS层用以获客和数据留存,SaaS层用以变 现,完成盈利闭环。

云平台已成为物联网龙头必争之地,行业竞争激烈。互联网厂商依靠2C的能力获客,主要打造以家居为主要场景的消费物联网平台;运营商及通 信设备商帮助各行各业完成混合云搭建并赋能;工业龙头根据自己的业务流程搭建特色的工业互联网平台;新兴第三方平台公司,如涂鸦智能、 云智易等主要选择某一细分领域深耕,依靠行业理解打造定制化物联网平台。独立第三方物联网云平台公司投资机会值得重点关注。

2.4 应用层:物联网应用百花齐放

物联网的实质是对传统行业的改造赋能,因此根据对象的不同,可分为消费物联网和产业物联网,前者主要包括个人及家用物联网,后者则包括 工业物联网、商业物联网、智慧城市以及智慧交通&车联网等。

消费先行,产业后至:过去智能家居等消费物联网发展更为迅速,但随着物联网继续发展,对产业的改造将成为物联网的核心场景,产业物联网 连接数将超过消费物联网。

2.4.1 个人物联网:以用户为中心的场景联动

个人物联网是以个体用户为中心,通过个人智能设备,按照约定协议,连接人、物与其它信息资源,满足个人用户高品质、便捷化生活需求的智 能服务系统。其中,典型的个人智能设备包括:智能可穿戴设备、手机/PC/平板、移动医疗健康产品等,主要覆盖场景包括家庭场景、工作场 景、校园场景、外出场景、运动场景、健康场景、消费场景及娱乐场景。

个人智能设备,尤其是智能可穿戴设备在过去几年经历了相当快的增长,其中TWS、智能手表/手环等爆品热度持续不减,据Canalys,2020年 TWS出货接近2.6亿台,可穿戴手表出货1.85亿台。

2.4.2 家用物联网:以住宅为平台,家居设备智能化

家用物联网的主体是智能家居,即以住宅为平台,综合利用物联网、云边计算、人工智能等技术,实现家庭环境管理、安全防卫、信息交流、消 费服务、影音娱乐与家居生活有机结合,形成高效化、智能化的住宅设备集成管理系统。

智能家居的品类正在不断扩张,目前主要包括智能音箱、智能家电、智能安防、智能影音娱乐、智能照明、智能中控、智能能源管理等。

受疫情影响,2020年智能家居市场无论是出货量还是市场规模增速均有明显下滑,但长期趋势不变,据Statista预计,2025年全球智能家居市场 规模可超1750亿美元,其中智能家电占比最大(38%),市场规模约675亿美元。

中国市场智能家居渗透仍有较大潜力,2020年渗透率仅为12.6%,处于早期采用阶段。随着渗透加速,预计未来五年复合增长率可达13%,2025 年市场规模突破335亿美元。

采用前装形式部署能够赋予家用物联网系统高度的一致化体验,但相较于后装形式,采用前装的方式进行家用物联网部署投入更高、周期更长, 前装销售收入的确认存在一定的滞后性,发展整体晚于后装市场。因此,目前国内前装市场主要针对中高端客户,以精装楼盘为例,国内精装楼 盘智能家居的配置率逐步提高,部分产品(智能安防、智能门锁)已突破60%。整体市场来看,2019年国内前装市场规模达到25.8亿元,未来将 保持30-50%的增速,预计2022年市场规模可突破77亿元。

手机xAIOT战略打造领先生态:小米作为AIOT领域的领跑者,其家居终端过去几年经历了高速增长。2020年,小米实现营业收入2459亿元,同 比+19.4%,其中IoT与生活消费产品占27%(674亿元)。疫情背景下,公司20年IoT与生活消费产品逆势增长,AIoT平台已连接的IoT设备(不 包括智能手机及笔记本电脑)达到3.25亿台,同比+38%。

2.4.3 工业物联网:支撑智能制造的使能工业生态体系

工业物联网的本质是通过工业资源的网络互联、数据互通和系统互操作,实现制造原料的灵活配置、制造过程的按需执行、制造工艺的合理优化 和制造环境的快速适应,达到资源高效利用,是支撑智能制造的使能工业生态体系。典型的垂直场景包括制造、能源与电力、油气、采矿、医 疗、农业及运输等。

据信通院《工业互联网产业经济发展报告(2020)》数据,预计2020年国内工业互联网总体市场规模达到3.14万亿。工业物联网本质是为垂直行 业提供使能升级,因此融合带动是工业互联网发展的关键动力,近年来工业互联网对经济社会各领域的叠加、倍增作用逐步显现,2017-2020年 融合带动部分占比从59.8%提升到79.2%。

商业物联网连接B端商户经营者(包括零售门店、餐饮门店及本地生活门店)和最终消费者,提供智能化的产品和服务,旨在提升顾客消费体验 和经营管理决策效率、实现供需精准匹配的智能服务系统,是连接消费需求侧和供给侧的桥梁和纽带。

由于交易结算、订单履约环节是与消费者 消费行为直接关联、生成数据资产的核心环节,因此智能交易终端(智能金融POS、收音机、手持非金融设备等)是核心商用终端。

包括智能金融POS、智能收银机和手持非金融设备在内的核心智能商用终端预计2020年合计市场规模约78亿元,受疫情影响,同比下降约4%。长期来看,随着智能商用终端渗透率提高,整体市场规模仍将持续增长。

2019年,中国商业物联网整体市场规模为1161亿元,占全球比例为17.7%,预计2020年因受到疫情影响,商户收入将出现明显下降,进而导致其 在硬软件支出上的回落。在疫情好转后商业物联网将恢复增长,到2023年中国整体市场规模将达到1438亿元。 Square(SQ.N)围绕交易环节探索研发硬件、软件产品,以满足商户在企业经营上的需求:公司主要业务包括交易费(支付抽佣)、软件订阅及 服务收费、硬件销售及比特币收入。2020年公司实现营收94.98亿美元,同比+101.5%;其中商户服务环节(包括交易费、软件订阅及服务收费 及硬件销售收入)合计49.26亿美元,同比+17.4%,实现疫情下的逆势增长。

2.4.5 智慧城市:物联网助力智慧城市建设迈入新阶段

智慧城市是运用物联网、云计算、大数据、空间地理信息集成等新一代信息技术,促进城市规划、建设、管理和服务智慧化的新理念和新模式。 智慧城市的整体框架分为发展战略层、技术实施层和目标效用层三大层次,即智慧城市是以城市的战略定位、建设规划、措施保障、组织合作为 指导规划,通过“端- 边- 网- 云- 智”的技术架构,实现管理高效、服务便民、产业发展、生态和谐的目标效用。

我国智慧城市已进入爆发式增长期,2019年投资总规模约1.7万亿元,全国94%的省级城市、71%的地级市均已开展新型智慧城市顶层设计。据 中国智慧城市工作委员会统计,2019年全国智慧城市市场规模约10.5万亿元,预计2022年将达到25万亿元。

智能灯杆在发展中已不局限于智能照明等基础应用,随着国家和地方加快推进“多杆合一”试点,智能灯杆已吸引包括互联网、通信和安防等各 类企业的加入,部署数量快速增长,据Ofweek预测,2021年全国智能灯杆建设规模可达44460根,前景广阔。

水表方面,2019年起,家用智能水表开始规模升级,目前渗透率约为30%,未来向上的空间和增速较高。电表方面,国家电网目前包括控制器、 传感器、智能电表、监测仪等在内的各类连接设备终端已经超过5亿台,公司计划2025年超10亿台,2030年超20亿台。总体来说,包括水、电、气表在内,根据 IoT Analytics 预测数据,2018 年全球智能表计出货量为1.32亿台,2018至2024年CAGR达7%,预计 2024年达到2.03亿台。

宁水集团始终专注于水计量领域,智能表营收占比持续提升:公司水表产品线齐全,全方位覆盖智能/机械水表、大口径/小口径水表、热水表、 特种水表,截至20Q3,公司实现营业收入10.62亿元,同比+16.3%;智能水表快速发展,已成为公司主要收入来源,2019年占比达到52.7%,实 现营收7.23亿元,同比+78.1%。

2.4.6 车联网:趋势不可挡,最大的单体物联网市场

车联网(Vehicle to Everything)是车与外界进行信息交换的一种通信方式,包括:车与车之间的直接通信(V2V);汽车与行人通信(V2P);汽车与道路基础设施通信(V2I);以及车辆通过移动网络与云端进行通信(V2N)。

车联网可划分为车载通信、智慧道路、车路协同三个领域。车载通信指帮助汽车配备通信能力、可实现车路信息协同;智慧道路是指将道路侧配 备通信单元,以可实现路、车、云的通讯;车路协同是指综合利用通信、融合感知、高精度定位、云计算技术等实现人车路之间的高效协同。T-Box,即Telematics-Box,又称 TCU(车联网控制单元),指安装在汽车上用于控制跟踪汽车的嵌入式系统,包括 GPS 单元、移动通讯外部 接口电子处理单元、微控制器、移动通讯单元以及存储器。通过与 CAN 总线通信, T-Box能够获取车辆核心数据,实现指令与信息的传递,以 及车辆远程监控、远程控制、安全监测和报警、远程诊断等多种在线应用功能,可实现汽车与 TSP 服务商的互联。随着智能网联汽车渗透加速,T-BOX市场规模持续增长:据中汽协,2020年全球T-BOX市场规模约260亿元,2025年可突破700亿元。

国内市场方面,2020年T-BOX前装装配率约46.7%,对应前装市场规模约36亿元,总体市场规模约60亿元;预计2023年配置率可达70%,对应 市场规模约200亿元。未来,除了满足传统的车联网应用要求外,T-BOX逐渐向网联化控制器方向发展,实现车-云平台、车-车、车-道路设施等各个交通参与方的实时 通信,是车辆实现智能网联和政府实现智能交通的关键组成部分。而随着C-V2X产业化步伐稳步推进,新一代的T-BOX产品除了需要包含更先进 的移动通信单元(4G/5G)、更高高精度的定位模块等部件外,C-V2X通信单元也有望与T-BOX融合,组成功能升级的OBU。

经测算国内车载单元 OBU 市场规模在 2025 年有望达到60亿美元, 2020-2025年CAGR约160%。

关键假设:根据《C-V2X产业化路径和时间表研究白皮书》,2020年开始在新车前装车载终端,2025达到50 %,存量市场假设2025年渗透率约 为5%;Frost & Sullivan及美国交通部预计C-V2X OBU价格约172美元/个。

路侧基础设施即是在车联网架构中铺设于道路一侧的通信支持基础设施,包括路侧单元(road side unit,RSU)、交通信号机、路侧智能感知系 统(各类摄像头、激光雷达、毫米波雷达等)、动态交通标识牌、电子车牌RFID(radio frequency identification,射频识别)读写器、车位检测 器、高精度定位地基增强站以及路侧气象感知站等相关设备。

经测算国内路侧单元RSU市场规模在 2025 年有望接近600亿元, 2020-2025年CAGR约140%。

关键假设:根据《C-V2X产业化路径和时间表研究白皮书》,19-21年开始在车联网示范区、先导区、特定园区规模部署路侧设施, 至2025年在 典型城市、高速公路扩大覆盖范围,故假设2025年在主要城市、高速公路渗透率约60%;高速公路单侧RSU覆盖300m(基于杭甬高速200m覆盖 估计),交叉路口需要2个RSU;RSU单价假设为5万元/个。

车辆高精度定位是实现智慧交通、自动驾驶的必要条件。定位信息是保证车联网业务安全的基本要素之一, 3GPP中描述了一些重要的定位关键 指标,如定位精度、延迟、更新速率、功耗等。此外对于V2X服务,其定位存在一些特殊需求,例如连续性,可靠性和安全/隐私等。其中定位精 度是V2X定位服务中最基本的要求,在一些高级驾驶的业务服务中,例如自动驾驶、编队行驶,稳定的厘米级定位是其安全可靠服务的必要保障。

车辆高精确定位关键技术包括GNSS定位、传感器与高精地图匹配定位、蜂窝网定位及同步系统。GNSS或其差分补偿RTK方案是最基本的定位 方法,但其应用场景仅限于室外环境;高成本、对环境的敏感性以及地图的绘制和更新限制传感器定位的普及;蜂窝网络对于提高定位性能至关 重要,5G本身的定位能力,也为车辆高精度定位提供强有力的支撑。

高精度定位通常与高精度地图结合使用。V2X方案以车路协同协议信号解析技术为核心,结合智能地图与高精度定位,实现行人、车辆、交通状 况、路面条件、天气等信息的车道级实时动态交互,赋予车辆感知超视距信息的能力,有效提高驾驶的安全性和汽车通行效率。

高精度地图产业有望快速发展。据盖世汽车研究院预测,2025年国内高精地图将近达到80亿元,2026年将会出现快速增长,突破100亿元。从竞 争格局来看,中国高精度地图市场集中度较高,2019年前三名分别为百度、四维图新和高德,CR3达68.9%。

华测导航深耕高精度卫星定位导航(GNSS),技术领先:公司主营数据采集设备(占78%)和数据应用及解决方案(占22%)两大业务,数据 采集设备主要包括高精度 GNSS 接收机、GIS 数据采集器、海洋测绘产品、三维激光产品、无人机测绘产品等;数据应用及解决方案主要包括位 移监测系统、农机自动导航系统、数字施工、精密定位服务系统等。根据公司业绩快报,全年公司营业收入为 13.89 亿元,同比增长 21.24%;归母净利润为 2.03 亿元,同比增长 46.41%。

2.4.7 应用层小结

物联网相对于互联网应用领域更加多元,赋能场景百花齐放。各行各业均有望通过物联网实现数字化升级。通过梳理,我们看到了众多的物联网 应用机会,相应也验证了中上游产业链环节的巨大投资机会。物联网应用一旦爆发,会带动相应终端和解决方案需求的快速增长,投资机会需要具体场景具体分析。

从落地顺序看,消费物联网率先落地,智能可穿戴、智能家居等终端产品方兴未艾,后续仍可期待爆款单品的出现,以及家居物联网平台的盈利 变现。产业物联网包括工业物联网、智慧城市、车联网等即将爆发,是未来最具看点的IOT落地方向。

本文只是选取了几大类市场规模较大,前景广阔的物联网应用场景,对概念、市场规模进行了框架性的梳理,列出了投资机会的方向,对具体的 产业成长逻辑、爆发时点、产业链并没有做进一步阐述。后续将通过系列报告对不同场景进行详细分析。

3

典型应用场景解析

物联网下游应用思考

物联网的本质是产业的联网化、数字化,从而可以降低管理成本(替代人工),提升管控效率(加快作业效率),最终是提升体验或产生效益。

物联网是抽象的概念,其与产业是具体如何结合的,利用物联网改造升级后,是否节省了成本,或提升了效率?本章通过分析几个场景的具体案 例,认为物联网技术可切实(1)提高信息传输效率(2)降低能源(3)提升库存周转(4)降低人员成本(5)提高管理效率。

3.1 工业物联网——万泰机电

案例:研华科技物联网PaaS平台赋能万泰机电生产车间改造

缘由:工厂的核心痛点包括设备无法做稼动率管理、设备故障依赖人工上报、能源消耗异常无法分析及人工管理刀具导致的工时损耗及品质下 降。

改造方案:①在车床/铣床等底层设备安装数据采集模块;②数据采集到边缘计算,共享云端,实现从端到云的连接,并通过Wise-PaaS Dashboard呈现,实现数据的可视化;③ 基于可视化系统,协助管理人员有效管理设备状态、稼动率、产能产量、单位成本、能源成本分析等。改造成效:经物联网赋能改造后,机稼动率提升20%以上,信息传递提前3小时,预警信息提前1小时,能源使用量减少6%,减少15%因刀具异 常导致的不良品。

总结分析:应用物联网云平台实现智能工厂改造,一方面,通过设备端改造,实现设备联网和数据采集(硬件基础),二是利用云平台实现数据 汇总分析(边缘计算+PaaS+SaaS) ,优化智能工厂制造流程,实现成本节约和效率提升。

3.2 商业物联网——Square

案例:Square(SQ.N)围绕交易环节探索研发硬件、软件产品,满足商户在企业经营上的需求,提高商户经营效率。

缘由:传统零售存在转化率低,用户粘性差,库存管理困难等问题,导致门店坪效难以提高,利润下降,成本上升,向新零售转变的需求强烈。

改造方案:Square为商户提供硬件设施和软件工具,围绕交易打造支付生态平台,提供商户解决方案,打造卖家生态,构建新零售场景。改造成效:通过Square的服务支持,商户可实现人-货-场的重构,即“人”:通过自动创建客户档案、全渠道客户销售历史、客户分组、建立 Square Loyalty programs等实现精准营销,提高转化率和复购率;“货”:通过库存异地转移、库存盘点工具、智能库存预测、短缺商品自动采 购等实现商品库销情况分析,提高库存周转率;“场”:智能POS机等硬件产品加强消费体验,提高坪效。

总结分析:智慧零售的改造是通过利用物联网庞大的数据流量,实现人、货、场的三位一体的重构,实现消费场景的革新。

3.3 智慧城市——南通市智慧社区

案例:澎思科技智慧社区解决方案赋能南通市智慧社区项目

缘由:南通市流动人口规模急剧膨胀,传统“上门登记”难以有效管理且效率低下,难以及时跟进人员流动情况,社区治理难度大。

改造方案:澎思科技通过加入边缘侧智能分析盒,实现端侧设备(即出入口、路面公共区域及单元门三道防线的监控等设备)数据的汇总,通过 结构化的视频人脸数据和居民身份信息、水电气数据信息进行关联分析,形成“一人一档”、“一户一档”,并对接市局公安网,加强社区管理。

改造成效:目前,南通市已接入小区超100个,视频设备近300路,推荐登记信息14000余次。社区治理取得极大进步,智慧社区已辅助破案50余 起,人口漏登率从60%降至5%,基层民警上门登记工作量减少50%,节约资金超60%。

总结分析:社区人员的流动性和复杂构成导致社区管理难度的提高,智慧社区利用物联网技术,实现社区安防系统(门禁、监控等)的互联互通 和数据联网,实时监控环境,建立人员信息管控系统,解决动态人员管理和身份识别等问题,提高社区治理水平。

3.4 车联网——长沙智能网联公交解决方案

案例:希迪智驾(长沙智能驾驶研究院)智能网联公交优先解决方案 缘由:公交运营效率直接影响城市居民的日常生活,也对城市交通是否通畅起着重要的作用。但公交车准点率差、综合体验差的问题较为普遍, 造成人们坐公交出行的意愿降低,导致道路拥堵加剧,而拥堵造成的碳排放又形成环境负担。

改造方案:公司在车辆端和道路端分别装备智能网联车载单元OBU和智能网联路侧单元RSU,并通过车路协同的低迟延和高精度定位技术,实现 公交车主动向交通信号灯发出优先通行的信号,路口的RSU收到公交车的驾驶意图和乘客数量,结合相邻的路口状态,决定是否改变交叉路口信 号灯相位,优先放行公交车。同时,公交车尾屏可共享信号灯状态信息,辅助其他车辆安全出行。

改造成效:通过智能网联公交优先解决方案,使公交车拥有V2X能 力,帮助公交车以最短时间完成首末站区间运行,提高通行效率;除此以外,通过公交优先可以对城市通勤人员进行有效的引流,进 一步解决城市拥堵和碳排放的问题。目前希迪智驾的智能网联公交 优先解决方案已经在长沙2000余量公交车上完成了部署。

总结分析:车联网通过聪明的车和智慧的路改造,打造人、车、路、 云平台的全方位连接和信息交互,实现车路协同,对于城市交通出 行而言,可实现缓解交通环境拥堵、提高道路环境安全、优化系统 资源,打造智慧交通出行体系。

未来智能实验室的主要工作包括:建立AI智能系统智商评测体系,开展世界人工智能智商评测;开展互联网(城市)云脑研究计划,构建互联网(城市)云脑技术和企业图谱,为提升企业,行业与城市的智能水平服务。

  如果您对实验室的研究感兴趣,欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/484796.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

随笔:朋友圈扫街图有感(爱情)

#声明:照片来自我的一位甘姓友人,并非本人所拍。但为之感动,尤其震撼。 皮夹里老照片上恰风华正茂的少年,但如今一双褶皱的手,缓缓掏出过了时的纸币,无疑岁月蹉跎,当年的Ta早已成了耄耋老人。说…

浅谈SDN架构下的运维工作

导读目前国内的网络运维还处于初级阶段,工作人员每天就像救火一样,天天疲于奔命。运维人员只能埋头查找系统运行的日志,耗时耗力,老眼昏花不说,有时候忙了半天还一无所获,作为运维工程师的你,有…

华为自动驾驶实车实路测试视频曝光!徐直军:比特斯拉好多了

资料来源:量子位、物联网智库等整理发布:物联网智库 昨日(4月15日),消息称配备华为自动驾驶技术的北汽新能源极狐阿尔法S的HI版车型在上海进行了公开试乘,这也是华为自动驾驶技术公开试乘的全球首秀。以下视…

Pycharm社区版运行Django的三种方法(Pycharm添加配置参数快捷启动Django、Pycharm社区版Django项目创建)

目录Pycharm社区版运行Django的三种方法Django安装和环境变量的配置(MacOS)创建Project启动Django Webserver方法一:终端启动方法二:pycharm项目界面启动方法三:pycharm社区版实现直接启动Pycharm社区版运行Django的三…

日本机器人全球领先来自这三大顶尖技术

来源:工业机器人▍日本尖端技术之一:机器人精密减速机世界上工业机器人使用的精密减速机几乎都为日本所垄断。尽管国内也量产的RV减速机,但国产机器人企业却鲜有选用的,原因是日本精密减速机技术遥遥领先,短期很难替代…

仰望星空后,更将脚踏实地!

仰望星空后,更将脚踏实地!

在目标检测中如何解决小目标的问题?

作者:Nabil MADALI来源:AI公园编译:ronghuaiyang在深度学习目标检测中,特别是人脸检测中,由于分辨率低、图像模糊、信息少、噪声多,小目标和小人脸的检测一直是一个实用和常见的难点问题。然而,…

python学习之路day02

一、.pyc是什么? 1. Python是一门解释型语言? 我初学Python时,听到的关于Python的第一句话就是,Python是一门解释性语言,我就这样一直相信下去,直到发现了*.pyc文件的存在。如果是解释型语言,那…

像人一样自然流畅地说话,下一代智能对话系统还有多长的路要走?

来源:机器之心机器之心编辑部作为人工智能的一个子领域,自然语言处理(NLP)指的是机器理解并解释人类书面语和口语的能力,目的在于使计算机像人类一样智能地理解语言和用语言表达,弥补人类交流(自…

机器学习:简单的随机梯度下降(SGD)求解回归问题和用逻辑回归(LR)解决分类问题

20210405作业: 回归问题: 用随机梯度下降法实现,数据用data.csv。分类问题: 用梯度下降实现逻辑回归,可以用批量梯度也可以用随机梯度实现。数据采用西瓜数据3.0α.csv。 1. SGD (Stochastic gradient descent) # 导包 import numpy as np i…

Nature『大脑废物清除系统』已上线,从“痴呆”变聪明或成可能

来源:生物通 利用早发性阿尔茨海默氏症的小鼠模型,研究人员移除了一组小鼠大脑中的一些淋巴管。他们给这些小鼠以及对照组注射了单克隆抗体疗法,包括小鼠版本的Aducanumab。对小鼠大脑的研究显示,脑膜淋巴系统(紫色和粉红色)可以…

Unity3D_(API)Quaternion四元数中的Quaternion.LookRotation()

四元数百度百科:  传送门 四元数官方文档:  传送门 欧拉旋转、四元数、矩阵旋转之间的差异:  传送门 四元数转换为欧拉角eulerAngles  官方文档:  传送门 欧拉角转换为四元数Euler  官方文档:  传送门 Q…

思考:那么些大学生仅凭个人好恶来判断,缺乏是非观

“一切仅凭自己的好恶来判断,是缺乏是非观的体现” 今读某大学Z教授(一位授课严谨认真的老师,在我心中,至少我是这样认为的)的推文,深受触动。文章小中见大,批判了精致的利己主义思想&#xff0…

工业互联网的十大关键传感器

来源:传感器专家网工业互联网(Industrial Internet)是制造业一大热潮。从早期GE提出工业互联网理念被不少人解读为美国的制造业复兴战略,到GE的Predix平台受到热捧,再到西门子推出工业互联网平台Mindsphere,及多家本土的制造业巨头…

抽奖系统的流量削峰方案

如果观看抽奖或秒杀系统的请求监控曲线,你就会发现这类系统在活动开放的时间段内会出现一个波峰,而在活动未开放时,系统的请求量、机器负载一般都是比较平稳的。为了节省机器资源,我们不可能时时都提供最大化的资源能力来支持短时…

SVM支持向量机-手写笔记(超详细:拉格朗日乘数法、KKT条件、对偶性质、最优化、合页损失、核函数...)

SVM支持向量机-手写笔记 作者:某丁 日期:2021.05.21 写完了,发现想要真正理解SVM还需要继续深入学习,以上所写只不过是冰山一角,我的管中窥豹而已。 参考 [1] 一文搞懂支持向量机(SVM)算法 https://zhuanlan.zhihu.co…

扛鼎之作!Twitter 图机器学习大牛发表160页论文:以几何学视角统一深度学习

来源:AI科技评论作者:Michael Bronstein编译:Mr Bear、青暮导语:近日,帝国理工学院教授、Twitter 首席科学家 Michael Bronstein 发表了一篇长达160页的论文(或者说书籍),试图从对称…

情感数据对LSTM股票预测模型的影响研究

情感数据对LSTM股票预测模型的影响研究 作者:丁纪翔 发布时间:06/28/2021 摘要:探究了情感结构化特征数据在LSTM股票预测模型中的影响。利用Pandas对所给数据进行预处理(数据载入、清洗与准备、规整、时间序列处理、数据聚合等&am…

AI芯片发展现状及前景分析

来源:专知1. AI芯片定义及技术架构1.1 AI芯片定义广义上所有面向AI应用的芯片都可以称为AI芯片。目前一般认为是针对AI算法做了特殊加速设计的芯片。现阶段,这些人工智能算法一般以深度学习算法为主,也可以包括其他浅层机器学习算法[7-8]。1.…

Tableau数据分析:NC Retail Order Data(英)Data Science Program Lab#1(GTI)

Tableau数据分析:NC Retail Order Data(英) NCSU 2021 Summer Online Data Science Author:©Sylvan Ding