隨著5g應用的聲音越來越近，物聯(lián)網(wǎng)也開始逐步落地。
物聯(lián)網(wǎng)與過去有何不同？至少從數(shù)據(jù)的獲取層面來說，有著革命性的變化，而變化就是機遇之所在。
信息的采集、處理與分發(fā)是信息發(fā)揮作用的基本過程，而在PC互聯(lián)網(wǎng)時代，信息的輸入來源于人們的鍵盤輸入，所以物聯(lián)網(wǎng)的第一個信息入口是文字，而在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，又增加了一個語音輸入，所以物聯(lián)網(wǎng)的第二個信息入口是聲音，但是本質(zhì)上并沒有變。人既是信息消費的終端，也是信息采取的起點。
這種信息的獲取嚴重依賴于個人，而且信息的范圍也是比較局限的。比如，一個人不可能實時站在馬路邊上數(shù)走過了多少輛車，但計算機可以，如今的智慧城市就是物聯(lián)網(wǎng)的典型應用。所以，物聯(lián)網(wǎng)的第三個信息入口是圖片，而基本的工具是攝像頭，背后的算法是核心。未來，隨著物聯(lián)網(wǎng)的攝入，社會所需要的攝像頭的數(shù)量有可能還會呈現(xiàn)指數(shù)級上漲，并從消費端擴展到工業(yè)端。
但對于物聯(lián)網(wǎng)來說，當前的信息采集的深度和廣度還遠遠不足。5G所提供的是傳輸速度的問題，AI和云解決的是數(shù)據(jù)存儲與計算的問題，但5G和物聯(lián)網(wǎng)首先要解決的是數(shù)據(jù)源的問題，否則沒有數(shù)據(jù)可以傳，也沒有足夠的數(shù)據(jù)來處理，物聯(lián)網(wǎng)豈不是空言？
舉例來說，一個數(shù)據(jù)處理過程可以簡化為：Y=X1+X2，在物聯(lián)網(wǎng)之前的數(shù)據(jù)處理就是這樣簡單，到那時在物聯(lián)網(wǎng)之后，數(shù)據(jù)處理就變成了：Y=X1+X2*X3-X4+X5/X6。不僅所需要的元數(shù)據(jù)種類大幅增加，算法也更加繁雜。
數(shù)據(jù)的獲取是Ai與物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的前提，不管多么先進的算法都是在不斷的數(shù)據(jù)計算中迭代驗證出來的，沒有數(shù)據(jù)的不斷驗證，空想是不可能造就復雜的算法。
可除了文字、聲音和圖像之外，還有什么可以信息可以采集呢？
我們可以從兩個角度來看，一個是深度，一個是廣度。
從廣度來說，我們不僅要探測與采集聲音、文字與圖像信息，還需要探測更為微觀、更為具體的信息，比如說氣體、鋼鐵、亮度等等。
從深度來說，有兩點很重要，第一點是獲取三維數(shù)據(jù)，如果說以前探測的是車輛的顏色，那么未來還要探測車子的速度、牌照、尾氣、熱能、重量、溫度等等。第二點是要獲取動態(tài)的空間數(shù)據(jù)，比如說如果以前探測的是車子本身的信息，那么未來還要探測車與車、車與路、車與人之間的信息。
當前，物聯(lián)網(wǎng)還是處在非常初級的階段，市場非常關(guān)注5G設備、5G應用、AI、云計算等信息處理與分發(fā)的部分，對信息的采集關(guān)注度還相對較低，這也是我們的機會所在。
具體的領域包括紅外探測、雷達、儀器儀表等。
目前經(jīng)濟下行的壓力較大，在穩(wěn)字當頭的政策下，出口、消費與投資三大主力中，政府能夠采取積極財政政策的當屬投資，而在投資中，新基建必然成為主流，而物聯(lián)網(wǎng)作為目前比較有實現(xiàn)價值的5G應用落地場景，有可能會迎來加速發(fā)展。
