AIoT的下一步，去碎片化？——专访研华EIoT总裁张家豪

什么是 AIoT?

AloT 是英文“Artificial Intelligence & Internet of Things”的缩写，它融合了 AI 技术和 IoT 技术，拆分开来看就是

AIoT（人工智能物联网）=AI（人工智能）+IoT（物联网）

但是，它不是简单的领域相加，而是结合人工智能、物联网等技术，以大数据、云计算为基础支撑，以半导体为算法载体，以网络安全技术作为实施保障，以 5G 为催化剂，对数据、知识和智能进行集成。

而在 AIoT 的发展过程中，嵌入式物联网的重要性不言而喻。

嵌入式物联网的碎片化现象

“碎片化”在当下物联网应用中是一个热门词汇，相对于早期嵌入式系统产业的归一化和同质化现象，嵌入式物联网时代的软硬件应用服务呈现出个性化、多样化的碎片化特征。

有人会问为什么？

不知您有没有发现？在物联网时代，应用领域似乎在全方位地渗透我们的工作、学习、生活，手机等智能消费、智能穿戴、车联网、智慧城市、智慧医疗、智能家居、工业物联网、安防、机器人、无人机等等，这些形成了一张庞大的“应用网”。而在这张网内，无论是硬件体系、软件平台，还是应用场景，大都各具特色，交集甚少。那么问题来了，不同的特征值必然会导致 AI 芯片、处理器、操作系统等的碎片化。

进入 2019 的尾巴，早已不是那个一个 ARM MCU 加上有限个 RTOS 便能全面撑起嵌入式产业的时代，一场“智能控制”+“智能计算”+“智能存储”的端到云的 AIoT 深化交叉融合战争即将打。

AIoT 的出路在哪里？

国内外行业形势

针对全球市场，据全球第二大市场研究机构 MarketsandMarkets 近日发布报告称，2019 年全球 AIoT 市场规模为 51 亿美元，到 2024 年，这一数字将增长至 162 亿美元，复合年增长率为 26%。且 MarketsandMarkets 指出，物联网设备生成的大量实时数据的有效处理需求，是全球 AIoT 市场增长的主要驱动力。

针对国内市场，据 iiMedia Research(艾媒咨询)数据显示，在 AIoT 的技术发展推动下，2018 年中国智能硬件市场规模达 5000 亿元，并呈现高速增长态势，预计 2020 年将突破 10000 亿元。

这意味着不论是放眼全球还是中国大陆，AIoT 市场前景广阔，而谁能更好地驾驭平台方案，谁就能成为 AIoT 时代的引领者。

2019 研华 EIoT WPC 大会： 未来 AIoT 解决方案何去何从？

一场技术与市场的交流，即研华嵌入式物联网全球伙伴会议于 2019 年 12 月 12 日，在台北林口展开，此次会议以「Leading Embedded Innovations to AIoT Future」为主轴，由来自全球 50 个国家的超过 450 位物联网生态圈耕耘者参与，共同商讨 AIoT 未来。

会上除了有微软、McAfee、Acronis、Yujin Robot、KOLON BENIT、iProd、TED 等 11 家知名海內外厂商的解决方案展出外，还安排了大佬们的 TechTalk，比如作为东道主的研华科技嵌入式物联网平台事业部总裁张家豪、英特尔物联网生态系统事业部总经理 Steen Graham、赛门铁克物联网事业部总经理 Kunal Agarwal 等，都分享了各自对未来 AIoT 发展的独到观点。

从研华的角度出发，其物联网事业部的发展轨迹会遵循三个阶段发展，即以嵌入式系统平台为主的第一阶段，以软硬件整合物联网云平台 WISE-PaaS、工业用 App（Industrial App, I.App）为主的第二阶段和与行业合作伙伴共创应用方案的第三阶段，而未来的解决方案将朝着以下四大方向发展：

嵌入式创新与设计服务（Embedded Core Design-in Services）

AI 边缘智能与无线连接（Edge AI, Intelligence & Wireless Connectivity）

客制化设计与制造服务（Design & Manufacturing Services）

云服务 / 网络安全与影像 AI（Cloud, Network Security & Video AI）

除了在嵌入式系统平台的布局以外，研华自 2014 年起加大了对软硬整合的物联网云平台 WISE-PaaS 的研发投资，同时打造了软件商城 WISE-PaaS Marketplace，以便在第三阶段的物联网应用能遍地开花。该平台将在 2020 年升级为工业物联网解决方案的能力交易平台 WISE-PaaS Marketplace 2.0 版本，旨在打造成为一个可集成的工业 App，从而为客户提供集中的线上订阅，同时还会邀请更多的生态系伙伴上架营销其解决方案，功能包含边缘功能模组（Edge.SRP）、中台（Common App）、产业通用 App（Industry App）、行业专用 App（Domain-Focused App)、AI 模组，及顾问服务与教育训练等。

怎样的平台化生态资源整合可以去碎片化？

物联网的发展是未来所趋，从技术的角度来讲，多学科的融合，许多基础的嵌入式技术趋于成熟，而从应用的角度来讲，纵横交错的广度必将导致其碎片化的现象也会日益严峻（在上一章节中有所论述），如何才能将这些采用不同的芯片、处理器、操作系统的终端设备高效、有机地统一起来？答案是物联网平台，这是大家已经形成地共识。

然而，众多的物联网平台也会带来一系列问题，行业的差异、需求的多样化，都会带来物联网平台的差异化，开源软硬件是一个很好的方向，但在中国大陆受到大多数企业的排斥，这种现象又加重了物联网平台的孤立和碎片化。从一种孤立走向另一种孤立，不是生态链良好发展所能容纳的，因此如何设计出一种统一标准、开放又容易操作的物联网平台，来真正实现平台资源的共享，才是真正所需。

当然，完全的互操作性是不可能存在的，因为有太多的标准，也没有人愿意相互兼容，只有对于平台上来说希望能兼容“天下”。从连接性来看，终端设备服务环境的限制是一个技术难题。从数据处理的层面来讲，如何在传感器和网络层面进行本地化处理（所谓的边缘处理），以发送最小化的数据到云端，也是亟需解决的一个问题。从并行传输的角度来讲，谁也不知道当前的数据基础设施能承受具体多大的数据浪潮，当然 5G 给大家带来了很大的希望。此外，安全和隐私问题是重中之重，如何保证设备层面、物联网云层面的通讯足够安全，云端的资料如何坚固不被攻击和泄露，都是未来我们将面对，物联网生态系中的企业将要攻克的一个个难关。

好消息是一部分走在前面的企业已经在积极筹备，并以初具雏形，甚至可以满足部分应用企业、组织和个人的需求，就像研华推出的涵盖边缘功能模组（Edge.SRP）、中台（Common App）、产业通用 App（Industry App）、行业专用 App（Domain-Focused App)等的 WISE-PaaS Marketplace 2.0 平台，不就是从生态链的角度出发而设计的吗？只是不论从技术还是市场的角度来说，都要经历很长的一个演变过程，毕竟实践出真知，不是吗？

对话研华 EIoT 事业部总裁张家豪

在 AIoT 的商战中如何脱颖而出，不被技术和市场甩在背后，需要的是谋略和实干，本次与非网的采访对象“研华”就是其中一员。下面让我们进一步走近研华，通过终极三问式的采访和大家分享 AIoT 的战略布局与心得点滴。

与非网：随着物联网、AI、5G 技术的发展，市场在不断地变化与调整，这对研华产品布局有哪些刺激？存在哪些领域创新产出？

张家豪：物联网的口号已经喊了五六年，但除了硬件的变化以外，很多产业都只完成了样品展示，距离真正的产业落地还有差距。导致这个落差的原因有很多，比如生态系统的不成熟等。而近一两年，AI 解决方案和 5G 的出现改变了这个格局，使许多和研华一样的同仁们变得非常兴奋，想要加快投资的步伐，从而促进了物联网解决方案的落地。

以交通行业为例，以前都是以视频监控为主，我们可以知道道路是否安全，车子有无正常行驶等，而一旦加入了 AI，我们就可以分析辨识车流的稳定性、驾驶行为的异常，通过大数据分析得到大概率异常事件发生的时间、地点，从而采取措施进行治理与防范。
以医疗行业为例，影像的 AI 扫描、分析，可以辅助医生辨识病症、病灶，并且在辨识速率和概率方面都有质的飞跃。

再以工业为例，工业 4.0 和中国制造业 2025 已经提了很多年，如何提升生产效率是首要目标，但在前几年似乎陷入了瓶颈，而以视觉检测、机械手臂等 AI 应用的落地将打破壁垒，大大加速工业 4.0 和中国制造业 2025 的实现。

综上可以发现，AI 可谓是物联网发展的强大驱动力，而研华对整个 AI 产业链的投入非常大。从硬件的角度来说，产品线涵盖了模组、系统和服务器；从软件的角度来讲，拥有完整的管理平台，像自研的 WISE-PaaS / DeviceOn 和合作开发的 Open VINO 等。

与非网：针对 AIoT 的发展，现阶段研华主攻领域有哪些？

张家豪：工厂自动化是研华最早介入的领域，并且发展得还不错，其次是零售市场，第三是交通行业。而医疗行业由于其行业的特殊性，需要很多认证，因此导入会偏慢。

与非网：针对每个不同的市场区域，研华产品策略有何不同？

张家豪：无论是市场导向还是政策导向的原因，每个区域的产业发展成熟度大相径庭。以中国大陆为例，零售消费类产业相当成熟，市场体量很大、可试验性很强，其工业自动化、零售、交通、能源都是潜力发展领域；在日本，机器人产业相当成熟，尤其是在居家照料领域，是重点发展领域；在韩国，工业机器人的比较成熟，比如自助加油机器人，这是由于越来越少的韩国年轻人愿意去加油站这样的工作场所工作所迫，因此工业机器人领域潜力非常大；而美国的医疗产业遥遥领先，这不是指美国的医院非常多，而是美国人会对医疗仪器设备的研制有近乎执着的热情，而研华就可以用平台电脑来打进这个市场。总而言之，不同的市场，不同的产业，研华都会有不同的作为。

与非网：各大嵌入式厂商都在推边缘计算方案，那么研华科技的嵌入式边缘处理有何特色？

张家豪：首先客户选择研华绝不是因为研华最便宜，而边缘处理是三年前才出现的一个新名词，大家都在推的边缘计算方案，其实从硬件的角度来看，差别不大，基本都是英特尔的 CPU，美光的 DRAM 等等，但是在这其中，研华有自己的特色，那就是全球各地完善的服务体系和客制化的服务能力；而从软件的角度来看，针对 AI 的碎片化现象和庞大的体量，研华布局了 WISE-PaaS / DeviceOn 等平台来降低客户的管理成本，强化其管理成效，并且这些标准版本软件均预载在硬件上，免费提供给客户使用，这也拉开了研华和其他竞争者的差距。

与非网：研华去年收购了欧姆龙旗下 OMRON Nohgata，目前运营状况如何？与原有研华团队的分工是什么样的？是否有为研华的在地化发展加值？

张家豪： OMRON Nohgata 有一个很大的优点，就是其团队的完整性，涵盖了业务、产品设计、行销、制造工厂和研发。而当时的研华在日本已经发展了二十几年，日本是全球第四大经济体，而研华在日本的业绩却只能排在第七第八，这意味着研华在日本的经营成效不算好。因此收购 OMRON Nohgata 的首要目的就是壮大研华在日本的规模，完善其经营体系。此外，就是日本文化的特殊性，日本人喜欢用日本的产品设计，喜欢用当地的语言沟通，除非成本诱因，才会将本土产业外移，因此收购 OMRON Nohgata 后，研华就可以达到日本产品日本设计、日本制造和日本服务的目标，这对日本的大客户服务帮助非常大，可以让研华在日本的业务更上一层楼。从目前的效果来看，这次并购案相当正面，带领研华在日的业绩冲入了前四。

与非网：鉴于 OMRON Nohgata 的反馈很正面，研华有下一步的并购计划吗？

张家豪：研华会继续在全球各地寻找合适的并购对象或合作伙伴，虽然目前没有既定的具体公司名单，但是领域很清晰。对于硬件来说，研华已经相当成熟，也没有将制造移出中国大陆的打算，因此动作会比较少。但对于软件来说，研华会加大 AI 相关的研发、设计公司的关注，如果有合适的对象，会先以入股的形式进行投资，摸索合作路线，而非单纯的财务投资，等到时机成熟后才会进行并购动作，来补齐研华的不足。

与非网：面对研华近期推出的物联网方案（WISE-PaaS 及 Industrial APP），是否一改过往的营销方式？可否举例说明？

张家豪：改变相当大，内部人员“简直要疯了”。首先从以前的以硬件为导向的业务营销要转向软件平台方案营销，沟通的方法完全变了；其次是我们花了 30 年的时间布局培训出一批专业卖硬件的人才，不可能再花另 30 年重新来过一次，培养一群会卖软件的人才。那如何寻求一条捷径呢？这就是我们现在采取的方式，即先在台湾建立软件市集，并将研华自己的还有合作伙伴共同开发的一些软件都放到这个平台上，邀请客户来参观，再通过渠道伙伴将研华的软件产品售往全球。

与非网：针对 AIoT 产品与市场化开拓，是否有针对不同市场区域进行在地化的产品规划，可以具体谈一谈吗？

张家豪：有，研华产品的市场化开拓要感谢 500 多家 DFSI（区域渠道商）的鼎力支持，其中的比例大概是美国 10 家、欧洲 10 家、日本 5 家、韩国 10 家，此外的都分布在中国大陆和台湾当地。在不同的区域，我们实行的服务体系架构是不一样的，比如在美国，研华有足够大的工程师团队可以支持大客户服务，因此渠道商会非常少；而对于欧洲，是初入市场的需求，当初寻找了一些知名的经销商作为渠道来打开市场，发展至今，已有不少渠道商已成为研华的分公司，而另外的一些渠道商则是会继续服务研华的一些小型客户；对于日本来说，日本的文化是相信本国人，所以是一个特别喜欢渠道商的国家，当然在日本，研华也会布局部分自己的大客户团队；对于中国大陆，尤其是华东地区，研华有大量的渠道商。归根结底，这些渠道商的布局是跟着需求导向来的，而不是研华刻意的排布。

与非网：可以谈一谈研华未来五年的一个发展目标和规划吗？

张家豪：整体来说，研华会往提供解决方案的方向发展，成熟的产品线还是会继续投入，使其保持成长，因为如果没有这些嵌入式的核心产品，解决方案就得不到落地。目前以研华来说硬件的营收占比 90%左右，在未来这个体量不会缩小，但比重会有一定的降低。从管理经营的角度来讲，研华会很积极地去增加部署新的分公司和业务团队，此外，也会加强合资的 DFSI（区域渠道商）的合作，来增加研华的营收。

写在最后

20 世纪 70 年代，随着单片机的诞生，嵌入式系统开启了人类工具的智能化历史进程；物联网诞生后，嵌入式系统的应用服务进行了自身的角色转变；而近几年 AI 和边缘计算的出现，则引发了嵌入式系统的一次变革。应用场景的碎片化现状，计算与控制交叉融合的难点，都实实在在地摆在了科技企业面前，而平台化、开源战略是目前寻求到地唯一主流路线模式，通过开源芯片、开源与可配置的架构、多领域的开源操作系统与开源平台来建立更加友好的生态服务体系，从而在 AIoT 战场上留下自己的战绩。

而今天与非网对话的研华科技就是这个战场上的一员，他们在努力地自我革新以迎接外界的变化。无论你是一名科技工作者还是一位企业家，应该都能从这次的对话中找到一点共鸣。

作者：夏珍