物联网产业链全梳理Word文档格式.docx

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2008年第一届国际物联网大会在瑞士苏黎世举行。

高速发展期（2009年-至今）：

2009年1月，美国政府将新能源和物联网确认为美国国家战略。

2009年6月，欧盟执委会发表欧洲物联网行动计划，提出要加强对物联网的管理，促进行业发展。

2009年8月，无锡市率先建立了“感知中国”研究中心，中国科学院、运营商、多所大学在无锡建立了物联网研究院，中国正式开始在物联网行业进行战略部署。

欧盟、中国、美国在物联网行业的部署计划标志着物联网进入到快速发展期。

2010年，中国政府将物联网列为关键技术，并宣布物联网是其长期发展计划的一部分。

2013年，谷歌眼镜（GoogleGlass）正式发布，这是物联网和可穿戴技术的一个革命性进步。

2015年，欧盟成立物联网创新联盟。

2016年6月，3GPPRAN全会第72次会议在韩国釜山顺利召开，RAN全会批准了3GPP协议相关内容，这标志着NB-IoT标准核心协议的研究已经全部完成，NB-IoT即将进入规模商用阶段。

2018年6月，3GPP全会批准了第五代移动通信技术标准（5GNR）独立组网功能冻结，5G已经完成第一阶段全功能标准化工作，进入了产业全面冲刺新阶段。

1.2物联网市场规模及发展趋势

物联网市场快速发展，体量巨大。

根据中国产业信息网的数据及预测，2019年全球物联网设备数量已达到107亿台，预计2025年物联网连接数将达到251亿台，保持12%以上的增长。

市场规模方面，statista数据显示，2020年全球物联网市场规模达到2480亿美元，到2025年预计市场规模将超过1.5万亿美元，复合增长率达到44.59%。

在政策与技术的支持下，中国物联网市场蓬勃发展。

根据中国产业发展研究院的数据，2020年，中国物联网市场规模达到1.66万亿元，2022年更将达到2.12万亿元。

1.3物联网产业链介绍

物联网可以分为四个层级，包括感知层、传输层、平台层和应用层。

感知层是物联网的最底层，其主要功能是收集数据，通过芯片、蜂窝模组/终端和感知设备等工具从物理世界中采集信息。

传输层是物联网的管道，主要负责传输数据，将感知层采集和识别的信息进一步传输到平台层。

传输层主要应用无线传输方式，无线传输可以分为远距传输和近距传输。

平台层负责处理数据，在物联网体系中起到承上启下的作用，主要将来自感知层的数据进行汇总、处理和分析，主要包括PaaS平台、AI平台和其他能力平台。

应用层是物联网的最顶层，主要基于平台层的数据解决具体垂直领域的行业问题，包括消费驱动应用、产业驱动应用和政策驱动应用。

目前，物联网已实际应用到家居、公共服务、农业、物流、服务、工业、医疗等领域，各个细分场景都具备巨大的发展潜力。

各个层级的参与者与产品构建了物联网的产业链。

感知层的主要参与者是传感器厂商、芯片厂商和终端及模块生产商，产品主要包括传感器、系统级芯片、传感器芯片和通信模组等底层元器件；

网络层的参与者是通信服务提供商，提供通信网络，其中通信网络可以分为蜂窝通信网络和非蜂窝网络；

平台层的参与者是各式的平台服务提供商，所提供的产品与服务可以分为物联网云平台和操作系统，完成对数据、信息进行存储和分析；

应用层包括智能硬件和应用服务，智能硬件根据面对的对象不同可以分为2C和2B，应用服务则可根据应用场景不同进行细分。

2行业发展驱动

2.1国家战略地位助力物联网蓬勃发展

国家政策积极推动物联网快速发展。

从国家层面看，物联网产业具备战略性地位，是政府扶持的重点。

自2010年物联网被列入新一代信息技术产业，成为国家首批加快培育和发展的战略性新兴产业后，政府陆续出台了一系列政策，一方面制定专项行动计划，促进行业标准化、规范化发展；

另一方面加大资金、基础设施等层面的支持力度，为物联网发展保驾护航。

随着行业日趋成长，政府近年来也开始重视行业细分领域的发展，进一步细化政策支持，如针对车联网、城市级物联网、NB-IoT技术等发布专门性政策文件。

2.2技术升级与融合赋能物联网发展

物联网是技术驱动型行业，物联网的四大组成架构，感知层、传输层、平台层、应用层需要多种物联网技术作为发展支撑，技术的升级与融合将直接推动市场发展。

其中5G技术、边缘计算技术、AIoT和BIoT等逐步进入到物联网行业中，加快行业发展步伐。

（1）5G技术

5G的规模化商用带来新的市场机遇。

5G（5th-generationmobilenetworks）是第五代移动通信技术，也是对现有的2G、3G、4G、WiFi等无线接入技术的延伸。

作为最新一代移动通信技术，5G依托全新的网络架构，具备高速率、低延时、高可靠性、大带宽等优势。

5G技术在物联网行业应用中指的是以5G技术为物联网传输层的核心传输技术，将感知层采集的物体信息进一步传输与交换，以实现人与物、物与物互通互联。

5G技术具有增强型移动宽带（eMBB）、超高可靠低时延通信（uRLLC）、海量机器类通信（mMTC）三种网络切片类型：

1）增强型移动宽带（eMBB）：

在现有移动宽带业务场景的基础上，eMBB通过提供更高体验速率和更大带宽的接入能力，优化人与人之间的通信体验。

在此场景下，用户体验速率可达100Mbps至1Gbps（4G最高体验速率为10Mbps），峰值速度可达10至20Gbps。

eMBB场景主要面向3D/4K/8K超高清视频、AR/VR、云工作/娱乐、5G移动终端等大流量移动宽带业务；

2）超高可靠低时延通信（uRLLC）：

uRLLC应用场景提供低时延和高可靠的信息交互能力，支持互联物体间高度实时、精密及安全的业务协作。

在此场景下，端到端时延为ms级别（如工业自动化控制时延约为10ms；

无人驾驶传输时延低至1ms），可靠性接近100%。

uRLLC场景主要面向工业自动化、车联网、无人驾驶、远程制造、远程医疗等业务；

3）海量机器类通信（mMTC）：

mMTC通过提供高连接密度时优化的信令控制能力，支持大规模、低成本、低消耗IoT设备的高效接入和管理。

在此场景下，连接设备密度为每平方公里100万台装置连接，中端电池使用寿命达15年。

mMTC场景主要面向智慧城市、智能家居、智能制造等。

（2）边缘智能技术

边缘智能技术满足市场对实时性、隐私性、节省带宽等方面的需求。

“边”是相对于“中心”的概念，指的是贴近数据源头的区域。

边缘智能指的是将智能处理能力下沉至更贴近数据源头的网络边缘侧，就近提供智能化服务。

边缘层主要包括边缘节点和边缘管理层两个主要部分，分别对应边缘智能硬件载体和软件平台。

边缘节点主要指边缘智能相关的硬件实体，包括以网络协议处理和转换为重点的边缘网关、以支持实时闭环控制业务为重点的边缘控制器、以大规模数据处理为重点的边缘云、以低功耗信息采集和处理为重点的边缘传感器等。

参与其中的企业主要包括爱立信、施耐德电气、Arm、英特尔、思科、华为、新华三、中兴通讯、研华科技、联想等。

边缘管理层的核心是软件平台，主要负责对边缘节点进行统一管理和资源调用。

目前边缘智能软件平台主要用于管理网络边缘的计算、网络和存储资源。

未来边缘智能软件平台的重要任务将会向着浅训练和强推理发展，这顺应了低时延场景的迫切需求。

参与边缘智能软件平台领域的企业以云平台企业为主，比如AWS、Azure、阿里云、华为云、腾讯云、XX云、中科创达等。

这些企业有着深厚的云平台和软件设计功底，进入该领域相对容易。

此外，部分在某些领域有着多年经验的公司也从垂直领域进入边缘智能软件平台市场，如国讯芯微。

边缘智能技术优化云计算系统的作用，解决物联网云计算实时性不足、宽带不足、数据安全性不足等问题：

1）边缘计算无需将全部数据上传至云端，极大地减轻了网络带宽压力和数据中心的功耗；

2）边缘计算在靠近数据生产者处处理数据、大大减少了系统延迟；

3）边缘计算将用户隐私数据存储在网络边缘设备上，无需传输到云端中心，减少数据泄露风险，保护了用户数据安全和隐私；

4）边缘计算技术明显改善云计算系统性能，助推行业进一步发展。

（3）AIoT：

与人工智能技术融合

AI+物联网显著提升物联网智能化水平。

人工智能是一种模拟、延伸和扩展人的智能的技术科学，其自然语言处理技术和深度学习技术在物联网中有较多应用。

自然语言处理技术主要包含语义理解、机器翻译、语音识别、语音合成等，其中语义理解可以应用到物联网的关键环节。

物联网需要对各类设备产生的信息进行理解和操控，并向设备表达和控制，在此过程中，运用语义理解技术可以提高信息交互效率，实现智能化运作。

目前，市场上已逐渐推出以语义理解技术为核心的人工智能平台，如苹果的Siri、微软的小冰和小娜、小米的小爱等，这些平台通过语音等友好人机交互界面实现物联网设备及其产生信息的语义理解互通，以面向未来物联网的数据理解及应用作为重要的输出方向。

深度学习作为另一个提升物联网智能化水平的重要人工智能技术，是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，已在车联网、智慧物流等领域实现应用。

以车联网为例，通过图像处理技术来判断复杂路况是车联网的重要技术环节，该环节涉及的数据繁多，引入深度学习技术可以实现智能化应对复杂路况。

在数据处理过程中，随着用于训练的数据量不断增加，深度学习的性能也会持续提升，智能化处理能力进一步提高。

人工智能技术已逐步应用到物联网，实现人工智能和物联网赋能融合，未来人工智能技术还可嵌入更多物联网应用场景，仍有较大赋能空间有待开发，“AI+物联网”成为物联网未来发展的重要趋势。

AIoT享有十万亿级市场空间，G端公共级迎来爆发。

2019年城市端AIoT业务规模化落地，边缘计算初步普及，中国AIoT市场规模接近4000亿，近两年AIoT市场规模同比增长40%以上。

虽然人工智能与物联网技术融合趋势加快，但是AIoT在落地过程中还需要重构传统企业价值链，既需要适应传统产业的特性，也需要一定的时间来与生态合作伙伴搭建产业AI赋能的架构体系。

因此未来几年预计同比增长10%左右，保持较稳定的发展节奏，未来经过产品优化、渠道打通、商业模式验证后，将会迎来高速增长。

G端公共级以政策为导向，以城市建设为主，包括智慧城市、公共事业、智慧安防、智慧能源、智慧消费、智慧停车等。

在政策的引导和大力推动下，G端公共级市场快速增长。

艾瑞咨询预计2022年G端公共级应用将在AIoT市场占比超过一半，领先目前主导的C端消费级，市场规模指向4000亿级。

（4）BIoT：

与区块链技术融合

区块链和物联网碰撞进一步加深。

区块链技术去中心化的结构和数据加密的特点显著帮助物联网提高信息安全防护能力。

物联网应用以中心化结构为主，大部分数据汇总到云资源中心进行统一控制管理，物联网平台或系统一旦出现安全漏洞或是系统缺陷，信息数据将面临泄漏风险。

区块链的去中心化架构减轻了物联网的中心计算的压力，也为物联网的组织架构创新提供了更多的可能。

采用区块链技术，数据发送前需进行加密，数据传输和授权的过程中涉及到个人数据的操作均需要经过身份认证进行解密和确权，并将操作记录等信息记录到链上，同步到区块网络上。

由于所有传输的数据都经过严格的加密和验证处理，用户的数据和隐私将会更加的安全。

此外，“区块链+物联网”为打通企业内和关联企业间的环节提供了重要方式：

基于BIoT不但可以实现产品某一环节的链式信息互通，如产品出厂后物流状态的全程可信追踪，还可以实现更大范围的不同企业间的价值链共享，如多个企业协同完成复杂产品的大规模出厂，包括设计、供应、制造、物流等更多环节的互通。

“区块链+物联网”提升了分布式数据的安全性、可靠性、可追溯性，也提升了信息的流通性，让价值有序地在人与人、物与物、人与物之间流动。

BIoT技术优势逐渐凸显，信息互联转向价值互联指日可待。

从发展现状来看，随着物联网与区块链融合发展的价值逐渐显现，全球企业对于该领域的关注度不断提升，国内外部分企业已经开始涉足物联网和区块链的融合应用，国内企业如：

阿里巴巴、中兴、京东、移远通信、紫光展锐等，国外企业如：

IBM、Cisco、Bosch、Walmart、Siemens等。

同时，还有很多企业已经开始积极布局“物联网+区块链”融合应用方向。

目前区块链在物联网领域的应用主要包括智慧城市、工业互联网、物联网支付、供应链管理、物流、交通、农业、环保等。

具体来说，BIoT在智能制造、供应链管理等领域已有相对成熟的项目，如：

2016年10月IBM推出基于Bluemix云平台的区块链服务，根据用户需求实现不同功能；

沃尔玛联合IBM和清华大学，将超级账本区块链系统用于猪肉市场供应链管理的项目早在2017年6月就进入了试行阶段。

但是BIoT在其他领域的应用尚处于探索初创期，还存在着较大的发展空间。

从未来发展趋势来看，BIoT的产生增强了物联网框架的可行性，通过在设备身份权限管理、智能合约机制、数据安全与隐私保护、数据资源交易信任机制等诸多方面的突破，极大地拓展了物联网的增值服务和产业增量空间，该技术未来可以广泛应用于诸多场景和领域，如：

工业、农业、医疗、健康、环保、交通、安全、金融、保险、物品溯源、供应链、智慧城市综合管理等，有望实现从信息互联到价值互联的巨大转变。

同时伴随国家的政策与资金的大力支持，“区块链+物联网”具有极大的成长潜力，将会顺应生产力变革的要求不断发展下去。

3行业发展趋势

3.1供给主导向需求驱动跃迁，规模化和专业化引领行业发展

目前供给侧产业力量较强，通信模组先发受益。

目前市场发展驱动力以供给侧为主，通信服务和硬件终端收入占比较高。

头部企业积极布局，企业数量迅速增加。

供给端技术快速成熟，使硬件、数据平台、AI算法的成本降低，大大降低使用物联网平台的门槛，让消费者、企业、城市能够在与过去相似的预算水平下实现更智能的应用。

通信基本设施市场仍为主要市场，通信模组作为连接物联网感知层和网络层的关键环节，兼具标准化和定制化，在产业链中处于基础核心地位。

在物联网连接数持续上升的趋势下，通信模组市场迎来进一步爆发。

TechnoSystemsResearch显示，预计2022年全球蜂窝通信模组市场需求超过3亿块，中国取代北美成为需求最大的单体市场。

需求侧市场能量显现，规模化落地应用增加。

随着技术和产品逐步成熟，物联网应用从拓宽分布领域向加强应用深度发展，规模化发展、增强核心应用驱动力成为趋势，需求侧市场的能量逐渐显现出来。

目前需求侧以消费级应用市场为主，产品出货量增加，市场规模不断扩大。

智能家居作为产业最早进入规模化应用的市场，近年来在影音娱乐、家庭监控、智能音箱等家居硬件出货增长的带动下，智能家居市场总出货量保持增长。

根据IDC数据，预计2020年智能家居硬件出货量将达8.5亿台。

此外，政策级应用市场飞速增长，逐渐成为规模化应用落地的主要阵地。

以智能水表为例，前瞻研究院数据显示，2019年我国水表产量约1.1亿只，其中智能水表产量约3100万只，渗透率由2014年的17.6%提升至26.2%。

无限数据价值有待挖掘，通用化走向专业化。

随着物联网能实现规模增长的应用场景不断被挖掘，物联网产业链上下游的发展活力被激发。

下游的终端厂商一方面收集大量数据，利用大数据、人工智能、云计算等技术分析提取有用数据，反馈至上游厂商，实现“以销定产”；

另一方面根据用户需求实现产业链定制化。

在这一趋势下，物联网产业规模化的重心将从连接规模增加向数据规模提升和数据质量升级转移，主导业务将从通用化的管道服务转变为专业化数据应用，下游议价能力增强，需求侧最终成为主导市场。

3.2产业物联网后来居上，车联网逐步落地

连接数结构发生改变，产业物联网规模化将带来二次爆发。

目前消费驱动应用市场在较大规模的受众群体，成熟的技术和种类繁多的产品的支撑下取得先发优势，占据当前大部分的物联网连接数。

然而，随着物联网向各行业渗透，行业信息化和联网水平不断提升，产业物联网连接数占比提高。

根据GSMAIntelligence预测，产业物联网连接数在2017年到2025年将实现4.7倍增长，大大高于消费物联网连接数预计实现的2.5倍增长。

作为走在产业物联网规模化前端的应用，车联网逐步落地。

车联网（V2X）是物联网在智能交通领域的运用，它借助新一代信息和通信技术，让车辆上的车载设备通过无线通信技术，对信息网络平台中的所有车辆动态信息进行有效利用，在车辆运行中提供不同的功能服务，提升汽车智能化水平和自动驾驶能力，构建汽车和交通服务新业态。

从政策层面看，国家已出台多个政策与规定，提出大力发展车联网，同时将智能网联汽车作为汽车产业重点转型方向之一，这为打造具有核心技术、开放协同的车联网产业提供了有力支持。

从市场层面看，中国信通院数据显示，2020年车联网应用在物联网行业应用占比达到11%，仅次于智慧家居，是占比最高的产业物联网应用。

中国产业信息网数据显示，全球车联网市场规模到2022年将突破1628亿美元，中国车联网市场规模在2022年预计突破530亿美元，市场空间广阔。

技术、政策、市场多重发力，推动智慧物流发展进程加速。

随着以物联网、大数据、人工智能为代表的新兴技术在传统物流行业的渗透，我国物流产业正在向智慧物流体系转型升级。

智慧物流就是以物联网、大数据、人工智能等信息技术为支撑，在物流的运输、仓储、包装、装卸搬运、流通加工、配送、信息服务等各个环节实现系统感知、全面分析、及时处理以及自我调整的功能，可通过RFID、传感器、移动通讯等技术实现物流行业的自动化、信息化和网络化。

智慧物流的实现能大大降低各相关行业的运输成本，提高运输效率，增加企业利润。

根据亿欧智库的总结，由物联网的加入而形成的智慧物流主要集中在智能仓储管理系统、物流运输实时监测、智能快递柜三个方面。

从政策层面看，自2014年以来国家已经出台诸多政策鼓励物流行业应用高新技术推进物流产业智能化建设，旨在提高物流效率、降低物流成本、减少物流能耗，打造开放、共赢、高效、绿色的智慧物流生态体系。

从市场层面看，中国信通院数据显示，2020年智慧物流应用在物联网行业应用占比达到5%，仅次于车联网行业，在各物联网行业规模占比中位居第三。

根据中国物流与采购联合会数据，2016-2019年我国智慧物流市场规模增速一直保持在两位数以上，2019年市场规模已超过5000亿元，预计2020年中国智慧物流市场规模将接近6000亿元，2025年将超万亿元。

由此可见，在技术、政策、市场多重发力下，智慧物流产业发展进程正逐渐驶上快车道，市场前景较为广阔。

4产业链分析

4.1感知层

作为物联网应用实现的基础，感知层承担底层数据采集的职能。

感知层主要是通过感知设备来对外界环境或物品的信息进行采集和捕获，具有感知功能和获取信息的能力，主要包括各类基础芯片、连接芯片和应用设备的模组，传感器、各类识别技术等。

半导体芯片是物联网的核心元器件之一，物联网的蓬勃发展为芯片市场注入新动力。

低功耗、高可靠性的半导体芯片在物联网的各个基础设备中得到广泛应用，随着物联网设备的灵活性要求日益提高，芯片向低功耗、高性能方向发展。

其中MCU和SoC脱颖而出，逐渐渗透物联网领域。

MCU芯片复杂度较低，适用于智能设备的短距离信息运输，主要应用于智能家居、消费电子、医疗保健、工业电子等领域；

SoC芯片系统复杂度更高，集成功能更丰富，支持运行多任务复杂系统，可应用于功能较复杂的嵌入式电子设备，应用领域可扩展至无人机、自动驾驶、工业互联网等领域。

世界半导体贸易统计组织（WSTS）数据显示，2011-2020年全球半导体市场规模复合增长率为3.99%，呈波动上升趋势，预计2021年全球半导体市场规模达到4522亿美元。

而中国集成电路市场规模近九年复合增长率达到18.29%，远高于全球市场的增速，在物联网需求端的驱动下，我国集成电路行业有着巨大的市场潜力，有望保持过去高速增长的态势。

无线模组是为物联网提供网联能力的基础硬件，随着物联网连接数的爆发先发受益。

无线模组将芯片、存储器、功放器件等集成在一块线路板上，并提供标准接口，在物联网产业中处于承上启下的中间环节，向上连接芯片行业，向下连接各类终端设备，终端设备借助无线模组实现通信或定位功能。

一般来说，每增加一个物联网设备连接，将增加1-2个无线模组，随着物联网连接数的爆发，模组市场空间广阔。

根据TechnoSystemsResearch数据显示，2020年全球物联网蜂窝通信模块出货量超过2.5亿片，预计到2022年将增长到3.1亿片；

2020中国年蜂窝通信模块出货量将达到7千万片以上，近7年的增长率保持在10%以上。

未来，随着物联网在各行业的渗透和普及，企业数字化转型需求增多，模组下游应用场景不断丰富，对模组的数据传输能力、功耗等提出更高要求，促进技术迭代发展，成为模组市场发展的一大驱动力。

此外，模组厂商在适应不同类型、不同行业的标准和规范的同时，也需要兼顾客户及应用场景的定制化需求。

作为物体的“五官”，传感器承担采集数据、感知世界的重任，不断向智能化、高精度、微型化的方向发展，市场空间广阔。

传感器是一种检测装置，能感受到被测量的信息并将感受到的信息按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出，以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。

传感器用途广泛、品类繁多，传感器按照应用功能可以