云計算浪潮中，企業級云平臺扮演著怎樣的角色？

　　所以將消費家電連到互聯網上，多了一個同用戶接觸的端，可以更好地去探知用戶對這個設備的使用。然后將售后的反映、使用效率進行提升，其實是變相的也給企業帶來了更多的盈利空間。而凈水器其實也是一樣，它的主要訴求、主要盈利模式其實是在售后濾芯上。

　　·商用類物聯網發展的動力

　　對于車聯網、商用建筑、新能源、金融設備、醫療設備、電梯、倉儲等等這些商用設備，我們叫做用在商業場景，它本身就是商業應用的一種設備，它的物聯網化的訴求、目標其實非常的清晰。

　　訴求主要是體現在三個方面：

　　第一、提升整個服務的能力。使得服務的能力和效率變高了，從而使得盈利的可能性變大;

　　第二、優化經營的效率和成本。比如說如果我的一個倉庫中所用的叉車是租的，叉車操作員一天到底能夠干多少活，給出租房能夠賺多少錢，物聯網化之后能夠做到非常好的一些管控和分析，從而去優化業績;

　　第三個也是當前物聯網變現能力最強的一個方向——金融。將設備通過聯網的方式進行管控，同時把設備的數據拿到，然后基于這些數據來做一些UBI的模型，將這些模型給一些承租方、貸款方還有保險方使用。這里面可以產生好多好多的商業模式。

　　還是拿剛才車輛租賃這個例子，尤其是礦山工程車輛，出租之后，一旦對方欠了租金，想把這個車收回來或者限制不讓他用，這個事情在現實世界中是很難操作的。但現在如果說能夠把車連到網上，就有一種辦法了：我可以遠程把車給鎖住，讓工程隊無法再繼續順利使用這些車輛(不能完全鎖死)，所以物聯網本身對于經營模式和商業模式本身就會產生很大的價值。而這個方面的應用其實在整個行業內也產生了非常多很大的公司，包括現在的自動售貨機、商用凈水機、共享充電寶等等這些新零售業務，其實他們所采用的都是聯網設備。

　　·工業類物聯網發展的動力

　　工業類其實跟商業類有一些類似，主要的物聯網發展動力除了優化經營成本、效率，控制金融風險，從而產生新的商業模式之外，不太一樣的就是對于設備整個全生命周期的管理，其實就是故障和維護這件事情。因為大型設備單價一般都會比較貴，而且有一些新興的制造產品，比如說巨型輪胎這樣的產品，有可能這家企業創立到現在，全中國只有幾家。它目前銷售到市面上的輪胎全都在保質期之內，但是經過兩三年之后就發現好多輪胎都已經出保了。而這個時候消費者也會面臨一個問題：這個東西出保了之后，要么我花巨額的成本來去維修維護，要么我就換一個新的。擺在企業和消費者之間的其實是一個兩難的問題。那么企業如何才能以最低的成本最高的效率把維護維修這件事情能夠做好?把設備連到云端，云端來精確分析設備可能的故障類型，從而能夠做到防患于未然，將整個維修維護的成本降到最低，這就成了廠商和消費者(其實就是購買的業主)兩者共同的訴求和追求。

　　過去幾年我們在這三個行業里做了許多的客戶和產品，所以對于不同的行業的商業模式和服務模式，我們也會有一些經驗的積累。每一個行業中的典型案例，我剛才也給大家舉了一些。

　　物聯網云平臺需要具備的功能

　　這是一個非常典型的物聯網聯網模型，我們可以看到，最左側其實就是設備通過一種聯網方式，無論是現在的wifi、Gprs、3G/4G還是藍牙的，還是未來的NB-IoT和5G等等多種多樣的聯網方式，同云端保持連接和通信，這個設備就聯到網上了。

　　所以作為一個物聯網云平臺，所需要具備的功能：

　　·要適配各種各樣的聯網設備和聯網通信協議，同時將設備同云端連接所需要的一些基礎功能，像設備注冊、在線保持、OTA等等，都在聯網設備的SDK里實現了。這個SDK也必須是開放的，要不然會有新的設備和更多的設備廠商出來，那他們同云端進行連接和適配，如果不開放的話就會變得非常麻煩。

　　·物聯網云平臺實現的功能。首先它必須是個管理平臺，比如說管理設備的連接，然后管理代碼、整個軟件研發的生命周期和整個開發過程以及每個開發節點上所可能遇到的困難，以提高效率和加快整個生產制造的周期為追求和目標，從而保證整個云端的安全性，這是整個物聯網云平臺所要承擔的一個很大的責任。因此物聯網云平臺除了有一個分布式基于集群的這些運行環境之外，還要有很多很多的這種現成可以用的功能組件，這樣的話廠商可以以搭積木的方式把自己的物聯網云服務搭建出來。

　　·設備同人交互之間的軟件界面。通常情況下是以app的形式或者以Web管理端的形式存在，所以整個物聯網云平臺也需要去提供相應的代碼方便開發者或者說是研發人員能夠將Application開發出來。

　　我們總結一下整個物聯網云平臺的三角模型。設備連接到云端，云端保持設備的連接，從而把設備所有的數據能夠收集下來，存儲好。而且能保證大規模的設備在連接和數據存儲的過程中，整個云端能夠承載得了，同時為了實現設備和設備相關的一些業務的開發，云端需要去支撐不同類型設備的定制化開發能力，所以整個云端對承載的能力要求是非常強的，同時也要去支撐很多用戶通過云端和設備之間進行交互，在這個過程中操作體驗和響應不會有任何的延遲。

　　我們為什么會提全生命周期管理的這個概念?是因為所有設備制造業的企業其實對于原來設備制造的生命周期管理是非常成熟有經驗的，但是設備聯網之后，設備再加上物聯網端軟件，作為產品來進行統一的生命周期管理，這個其實在很多企業內做得不是特別好。我們曾經遇到過一個企業，在過去的發展過程中，做了大概有一二十款產品，四十多種服務，分別部署在四十多臺服務器上。然后有一天，他們企業需要將自用機房棄用掉，換成公有云機房，這時候就麻煩了。因為缺乏對于軟件和硬件結合的生命周期管理，所以已經找不著相應的硬件的批次和產品類型對應的線上運行的軟件代碼庫以及線上運行的版本了，還有線上應該運行的這些程序部署在哪臺服務器上，所開放的端口和服務分別是哪些，所以梳理這個拓撲關系其實花了很長的時間。

　　所以，物聯網行業的云服務，所需要具備的是三大能力：

　　·設備的連接能力。就是如何讓設備以最快的效率、最安全的方式、最節約的聯網資源能夠聯到云端。

　　·聯網之后的數據。因為設備其實無時無刻都在按時間序列產生數據，所以可以讓設備不用去考慮成本的儲存，需要去優化基于設備的硬件數據存儲技術，從而使得這個存儲的成本變得非常非常低。將這些數據存儲下來之后，再提供計算能力和分析能力，從而使得通過數據挖掘出新的業務類型和模式，然后產生新的盈利模式。

　　·根據聯網之后所能夠收集和傳輸過來的數據，結合用戶的使用習慣，兩者結合來進行一些個性化的推薦和學習，從而再去反觀到設備的控制功能本身上去，形成一些超用戶體驗功能的提升。

　　這是整個物聯網云服務的三個非常大的機會，一個是連接的機會，第二個其實是數據和計算的機會，第三個是人工智能和用戶體驗的機會。

　　云端自學習智能產品的實現

　　以一臺空調為例，其實空調每天做了很多事情，最常見的就是睡眠模式。睡眠模式空調并不是把空調的溫度相對設定一個固定的溫度就這樣運行了，其實是睡眠曲線：不同的時間段就會調整成不同的溫度和模式。那么怎么讓一臺空調能夠更好的去服務用戶呢?

　　在做這么一個物聯網空調和智能空調的過程中，其實可能就需要去經歷這么幾個階：

　　·個性化，讓空調能夠適應每個用戶的使用習慣;

　　·動態學習用戶習慣的能力;

　　·服務化能力。主動觸達用戶的需要，從而同用戶產生交互，然后讓用戶感受到空調來為他進行服務;

　　·無感化操作。用戶不需要再去主動遙控了，只需要在房間里生活，空調就可以自動服務了;

　　·更高級的階段就是擬人化，讓空調和人建立一種情感聯系，讓每天的服務能夠跟用戶采用手機app或者語音等方式，進行一些更高層面的交互，從而使得用戶感知到空調是家庭生活中的一員。

　　那么這個過程應該怎么實現呢?其實實現的方式是非常簡單的，大約經過這么幾個過程就可以搞定了：

　　第一階段是把空調連到云端，在云端對于用戶的使用習慣經過一定時間的學習，然后將用戶常用的一些場景來進行聚合。比如說我知道了用戶大概幾點鐘回家，當前處于什么季節，甚至用戶可能去做了什么事情(吃穿住行用)。將這些場景聚合成一些快捷操作方式，提示給用戶去使用，就是在APP里面去增加一些快捷操作按紐，將快捷操作按鈕里的功能讓用戶根據自己的習慣不斷往里添加就ok了。

　　第二階段是將用戶設計的場景和我們推薦給用戶的場景，根據用戶的實際反饋和實際使用情況來進行分析，再給用戶主動推薦更多的服務。這個階段一個非常重要的特征，就是讓用戶去選擇到底要不要去接受云端推薦的這些智能化的模式。

　　比如說我看到之前有一家空調制造廠商在廣東地區實驗過，在夏天的時候根據當地的天氣和溫度情況，給用戶推薦節能模式。就是我推薦給你開啟節能模式，由用戶決定要不要開啟。然后最終接受提醒開啟節能模式的這些用戶當年夏天日均節電累積100多度。所以我們把這個階段叫做機器推薦和用戶參與的過程。

　　第一個階段其實是場景化聚合，把一些用戶常用的操作，由用戶主導或者由我們專家在后臺進行設置，形成一些快捷的場景操作。第二階段就是讓用戶去參與這些快捷操作的優化，和增加更多場景的操作。

　　第三個階段其實不需要用戶再去參與了，我們可以通過多維度的數據來去優化每個場景中的一些智能化功能，從而讓用戶達到無感的智能化體驗和操作服務。關于這點其實我們做過一些實驗，比如說我們把我們辦公室的N臺飲水機進行了一些改造，一方面讓飲水機來去學習不同區域同事的喝水習慣，就是包括喝多少水量，什么時間喝水以及喝冷水還是熱水，另外一方面就設定一個節能目標。大概經過了有三個多星期的學習，基本上云端所控制這些飲水機的習慣和人實際使用習慣的匹配度整個在時間線的誤差不會超過15分鐘，就是我關掉然后再把它打開，保證同時們無論是喝冷水和熱水的時間差不到15分鐘。

　　而同樣的技術和方案其實可以應用在非常多的家用電器里面去，從而能實現節能和用戶的體驗兩者互不干擾。同時也可以應用在很多工業領域內，比如工業的注塑機、風電機車等，既能夠保證節能，同時也能夠提高本身的生產效率。所以整體上而言，其實就是根據設備本身的用戶使用習慣，然后收集用戶使用習慣的數據，對用戶使用習慣進行預測，同時讓設備的運行跟用戶的個性化使用習慣達到很好的契合，從而實現了一種新的基于人工智能的推薦體驗和產品體驗。