從2009年“物聯網”一詞的出現到現在，除了智能家居、智慧城市、智能醫療、智能農業外，我們真真切切感受到物聯網融入我們生活的福利并不多，大多數物聯網企業還沒有來得及成為BAT、GAF就死在了路上，那么他們的“死因”何在?

　　相對于目前火熱的“人工智能”、“虛擬現實”等，物聯網并不是一個很新的技術(當然人工智能、虛擬現實其實也不新)，它的本質便是上世紀學術界開始興起的傳感器網絡、自組織及多跳網絡(wirelesssensor network, ad-hoc network, wireless multi-hop network)。RFID在智能物流上的應用只是最為基本的應用場景，當前的研究遠比這個更為復雜。

　　盡管在上世紀末，我們國家就已經有機構開始從事物聯網的研究和開發(嗯，當時還是物聯網1.0，主流機構已經將今年定義為物聯網2.0)。在09年，“物聯網”一詞也第一次出現在政府報告中，國內高校在10年也已經開設了物聯網相關專業，但似乎除了智能家居、智慧城市、智能醫療、智能農業外，我們真真切切感受到物聯網融入我們生活的福利并不多，大多數物聯網企業還沒有來得及成為BAT、GAF就死在了路上，那么他們的“死因”何在?

　　5個倒閉物聯網企業的共性

　　1. 首先從應用領域看，下滑最大的是智能家居和可穿戴設備板塊，而工業/企業解決商、智慧城市應用領域增長最快;

　　2. 其次從企業營收看，能達到規?；锫摼W公司主要還是以中間層包括大型云計算企業、設備管理提供解決方案的公司為主，應用層端目前更多還是集中于規模較小的初創企業，營收能力十分有限，這些企業抗風險能力更弱，超過三分之二物聯網倒閉企業都集中于此(而廣泛服務于軍事和網絡安全企業，數據公開較少，不在此討論);

　　3. 再次從平臺解決方案看，消費者健康是最不受歡迎部分。主要原因還是在于數據的安全隱私上，以及如何通過數據創收(畢竟To C端目前是一個叫好不叫賣市場，培養用戶付費習慣任知而道遠)。所以更多的物聯網平臺公司會選擇將方向集中于工業/企業物聯網。目前集中的企業包括ABB、博世、西門子、施耐德等傳統工控企業，也包括IBM、PTC等軟件企業。

　　戴爾也與今年10月宣布，投入10億美金進入物聯網領域

　　4. 資本市場受到冷遇。2016年物聯網行業投資交易較前一年減少30%，投資額減少7%，是2013年以來最低水平。風投機構轉向更火熱的“人工智能”“虛擬現實”等行業，這也讓很多初創企業由于供血不足而倒閉

　　5. 各立山頭導致的封閉性，這點跟前兩年的移動互聯網快速爆發和消亡場景很類似。目前主流的企業也都想占據物聯網產業的最高點——即平臺層面。所以各大企業都在開發基于自己的一套系統，而且往往這套系統對外界是不完全開放的，同時缺乏統一的標準也阻礙了不同物聯網平臺間的數據交換和功能支持。打個比方，你有一套智能家居系統可以做到節能和中控，但是要涉及到防火防盜這時候需要另一套另一個廠商另一套系統，兩個系統的封閉性包括硬件不兼容都會降低消費者的體驗效果。所以這也是目前做物聯網應用端企業產品屬于雞肋的原因所在。

　　沒有統一的標準，還缺乏統一的監管機制

　　那么又是哪些因素制約著物聯網企業發展?

　　從內部與外部兩方面因素看，我們總結到包括：

　　1. 創始人背景

　　2. 獨立持續造血能力

　　3. 時間成本

　　首先，目前物聯網企業創始人和核心層都是技術研發人員背景，而能夠引領一個企業甚至行業發展的更多還是企業家或者說商人。我們不否認技術型創業者中也擁有具有企業家思維的管理者，但畢竟是少數。這也就是很多物聯網企業目前缺少一名船長——所謂發現業務或者知道如何掌舵的人。

　　技術從來不等于商業，只有被恰當利用的技術才可能帶來巨大回報

　　這里面涉及到兩個關鍵點：應用場景和商業模式

　　應用場景——在眾多可能的需求中找到一個最強烈、應用條件最成熟那個

　　商業模式——能夠扼住業務鏈中最有價值一環，使利益最大化(其實各個行業或者新拓展領域都可以借用這個思考，比如目前的人工智能)

　　比如，目前的技術是否已經可以商用;市場需求是真需求還是偽需求;市場有需求但能否具備商業盈利模式。對任何一種方向的錯誤投入，都可能導致一家創業公司成為炮灰。而所謂的技術壁壘，99%其實都沒有想象那么大。

　　持續的造血能力和研發投入

　　作為一個企業家或是項目負責人首先考慮的問題是:

　　錢從哪里來?

　　短期而言錢可以是vc 政府補助甚至是銀行貸款。

　　但是如果要健康發展，一定是有需求有客戶創收。盈利預期能達到同等資源下能達到的平均水平甚至高出平均水平。

　　而物聯網所要求的高投入不是一般企業所能承受，這也就決定真正敢于拓展物聯網領域的企業都是以巨頭企業為主。但這些企業跟創業型企業相比，在市場反應和決策速度上都要更謹慎。——我喜歡把這個場景與上世界70s年代個人電腦發展聯系在一起，很多相似點。

　　時間成本

　　我們以物聯網硬件設備研發為例，相對于PC和移動互聯網

　　嵌入式的時間成本要比其他兩個方面要高!沒個一兩年出不了成果;硬件成本也很高。哪怕是找人代工把東西實打實的做出來花的都是銀子;網絡后端和移動端的人才成本要高很多，而物聯網本身行業薪酬水平是要低于移動互聯網行業，競爭力不足導致優秀人才流失也是制約物聯網企業發展一個關鍵點。尤其是在學術研究圈和Phd學生中，大家都往更有錢景的CS方向轉型了;同樣由于物聯網企業過于依賴政府的扶持和輸血，所以涉及到政府關系維護上，也會導致時間成本升高。

　　以我們曾經研究的車聯網代表企業Continential公司為例，最初提出是在2020年布局完成road map，但以目前宣傳看，估計又得延后。

　　Continental家送的杯墊至今還在用

　　這樣算下來。做物聯網。大方向來講要承擔的是和純互聯網企業差不多的人才成本和高于互聯網企業的時間成本與硬件成本。

　　更重要的是: 方向不是很明確，之前說的幾個方向都在摸索中。那么一個生意人，會在有足夠的資源的情況下(錢和團隊)選擇一個方向不是很明確而且成本高的項目嗎?

　　小結

　　其實無論當前物聯網的概念炒作得多么火、如何花哨，它的實質就是實驗室的這些東西，RFID這種東西在智能物流上的應用只是最基礎的場景，

　　而學術界的研究主要經歷了三個階段：

　　第一個階段是基于MEMS技術的小型化節點，最典型的代表是伯克利DavidCuller組的Smart Dust智能灰塵，節點之間采用散射光進行通信，傳感器節點僅1mm³大小;

　　第二個階段是解決組網問題，即ad-hoc和multi-hop方式的自組織和多跳網絡;

　　到了第三個階段，學術界開始于尋找應用場景，開始跟大數據結合，玩一些看起來“好玩的東西”。實際上，大數據概念最早的提出，也是因為物聯網的興起，傳感器接入網絡之后，大大增加了可以挖掘的數據量，網絡上的數據不但包括社交網絡這種來自用戶的數據，還有了來自物理世界的數據。

　　這個方向的很多大牛都轉向mobile computing或者進入工業界了。隨著傳感器網絡方向開始式微，國內的物聯網產業1.0也開始降溫了，其根本原因在于：

　　1、供能瓶頸太大，用過智能手機的應該體會很深，當前鋰電池供電能力有限;

　　2、傳感器微型化遇到瓶頸，雖然MEMS給傳感器微型化提供了一個有效的技術思路，但是這個也依賴于工藝的提升，數字器件可以用很小的制程，但是模擬器件，尤其是CMOS，微型化還是有困難;

　　3、無線傳感網絡，以及這中間出現的自組織和多跳網絡的典型系統，如Smart Dust，M³實際上還是比較適合于特種應用，如軍事和火災營救、太空中等等，商業應用需要挖掘更多的應用場景。