物联网行业研究报告Word文档格式.docx

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而物联网时代则主要提供物与物连接的方式，家庭中的各个物品可以联网，提供数据，进行交互，实现家庭智能家居互联，在流量红利呈现减弱趋势（移动互联网月活跃规模增速下降趋势明显）的场景下，物联网提供物体的流量，创造新的数据价值。

2.十年沉淀，多核驱动物联网产业加速发展

2.1.核心驱动一：

技术/产品/产业链日趋成熟

2.1.1.网络技术逐渐成熟

物联网通信方式不断发展。

物联网连接通信方式经历了多次演进，从传感刷卡的局域网到蜂窝网，从窄带到宽带，同时网络制式不断成熟，目前5G实现广连接，高速率，低时延。

网络不断迭代升级保证物联网连接的稳定高速，满足物联网发展需求。

目前实现低功耗、中速率、高速率覆盖。

目前物联网通信技术主要应用覆盖低中高速率场景，以NB-IoT为主的LPWAN主要覆盖低功耗场景（远程抄表等），MTC/eMTC等覆盖中速率场景（可穿戴设备，智能家居等），4G\5G等主要覆盖高速率场景（车联网，智慧城市等）。

2.1.2.产业链逐渐成熟，端-应用不断丰富

端、管、平台、已有丰富产品，应用场景逐步扩展。

物联网产业链包括端（芯片、传感器、模组、终端），管（网络连接），平台（物联网平台）和应用，随着物联网不断发展，产业链各部分均逐渐布局完善。

芯片是物联网核心元器件，性能提升成为物联网发展关键。

物联网芯片具备数据处理计算功能，被集成在传感器或模组之中，提供数据处理和运算能力。

目前为了提高IoT设备的灵活性，延长微型电池寿命，芯片不断提升性能，实现低功耗，高性能方向发展。

MCU和SoC正被广泛应用。

MCU与SoC在性能、成本、功耗等方面具有优势，在物联网应用场景如智能家居、车联网、工业互联网等领域广泛应用。

基站数量不断增加，提供网络支持。

物联网需要高可靠的网络连接作为技术支持，网络连接则需要网络基站建设作为保障。

我国4G基站数量2020年已达到575万个，5G基站2020年建设超过60万个，总量达到71.8万个。

NB-IoT建设快速推广。

2017年6月15日，工信部近日发文要求加快NB-IoT在国内落地，到2017年年底建成基站规模40万个，到2020年建成基站规模150万个。

2020年工信部再发布《关于深入推进移动物联网全面发展的通知》，要求到2020年底，NB-IoT网络实现县级以上城市主城区普遍覆盖，重点区域深度覆盖。

NB-IoT基站建设受益于政策推动，基站数量快速增长。

物联网平台可分为连接管理平台CMP（ConnectivityManagementPlatform）、设备管理平台DMP（DeviceManagementPlatform）、应用使能平台AEP（ApplicationEnablementPlatform）和业务分析平台BAP（BusinessAnalyticsPlatform）。

国内三大运营商纷纷建设物联网平台。

中国移动建立OneNET物联网连接管理平台，中国联通与Jasper战略合作，中国电信则建立CTWing物联网开放平台。

还有包括XX、BOSCH、IBM等均建立物联网平台赋能物联网连接与应用。

物联网应用场景扩展。

物联网用途广泛，遍及智慧交通、智慧能源、无线支付、智能安防、智慧农业、智慧城市等多个领域。

下游应用场景丰富打开广阔市场空间，根据麦肯锡报告，2025年九个领域物联网技术潜在经济总量将达到11.1万亿美元。

2.2.核心驱动二：

降本增效助力物联网普及

2.2.1.摩尔定律推动芯片价格降低

摩尔定律下硬件成本快速下降。

芯片摩尔定律认为处理器的性能每隔两年翻一倍，而性能的快速提升将推动硬件成本下降，降低成本提供物联网发展原始驱动力。

芯片采购单价快速下降。

根据移远通信招股说明书，芯片平均采购单价快速下降，2018年均价为3.56元，同比下降22.96%。

物联网WIFI芯片在2014年经历快速下降，价格已降低到10元以下。

2.2.2.模组放量降价——NB-IoT为例

NB-IoT模组出货量快速增长。

NB-IoT具有覆盖广功耗低的优势，NB-IoT模组自推出后快速增长。

从三大运营商采购NB-IoT模组情况侧面反映模组出货量快速提升，2019年集采中中国移动招标规模达到500万片，是2017年的10倍规模。

模组价格快速下降。

由于技术的快速发展以及上游芯片价格降低，物联网模组价格也快速下降。

根据三大运营商2017-2019年集采情况，NB-IoT模组集采价格由2017年36元跌至2020年13.92-22.62元，下降趋势明显。

5G模组推出后预计将提升模组平均价格，未来也将快速下滑。

5G模组是目前物联网模组发展大趋势，凭借强带宽、低时延优势未来将占据广阔份额，目前5G模组价格约100-150美元，提升平均模组价格，未来价格也将出现快速下滑趋势。

2.2.3.运营商流量套餐资费下降

移动流量平均资费降低：

目前我国用户月均移动流量平均资费快速下滑，2014年为131.3元/GB，至2019Q2下降至仅5.6元/GB。

运营商ARPU值持续下滑，5G应用后降幅收窄。

三大运营商ARPU值至2017年出现持续下滑情形，主要是4G应用基本成熟同时要求三大运营商降费提速。

2019开始降幅收窄，主要原因为5G套餐拉高平均值，预计未来仍会维持小幅下滑趋势。

运营商资费降低使下游应用成本降低，推动应用发展。

2.2.4.物联网助力效率提升

物联网提升企业运营效率：

根据Vodafone物联网报告，比较采用物联网三年或三年以上的企业和采用时间较短的企业，可以看到随着时间的推移企业生产效率得到提高（由46%变为57%的企业认为显著提高生产率），投资回报更大（73%的企业认为获得更大ROI），此外采用物联网可以帮助企业更好地进行数据分析。

具体产业来看，以智能水表为例，若在主要节点上安装智能水表，可以很大程度上节约水资源，降低产销差，假设经过智能水表改造可降低5%左右产销差率，则可以每年为水务公司减少133亿的误差损失。

2.3.核心驱动三：

场景丰富+数据闭环+巨头加速入局，释放物联网显著商业价值

2.3.1.应用场景单一到丰富

物联网应用场景：

物联网应用场景由单一走向丰富，从最初RFID射频刷卡，发展成为动物溯源，智能抄表，到现在车联网，智慧家庭等，应用场景逐渐丰富，目前物联网下游应用涵盖智慧安防，智能抄表，智能农业，智慧物流，智慧出行等十余个领域。

2.3.2.简单自动化到智能化

物联网应用场景走向智能化：

物联网应用场景从简单自动化（如门禁系统，车辆识别开闸，空调自动调节等）向智能化（鸿蒙OS\语音识别智能音箱\智能手表）发展，功能越来越强大，数据量越来越大。

我们认为，未来智能音箱可以通过识别人的语音语义，智能调节播放歌曲。

此外在未来智能座舱中，可以通过识别车主与妻子的谈话，判断心情，调节车内氛围，或者检测车主体温体感智能调节车内温度；

智能规划行程与订购出行酒店等。

这将在物体中产生更多数据量，并根据数据能提升用户体验，数据价值释放。

2.3.3.物联网打造数据闭环，挖掘更大商业价值

物联网数据由单一采集走向全场景覆盖。

物联网最初数据流流向单一且没有交互；

消费电子中人类与手机产生了信息和数据交互；

而车联网中数据信息流向丰富，且信息可以用来优化自动驾驶模型；

智慧家庭则覆盖家庭家居产品全打通，打造数据商业闭环，从而释放显著商业价值。

2.3.4.科技巨头争相入局，引领IoT璀璨大时代

科技巨头入局碎片化市场，引领市场快速发展。

在产业链逐渐成熟，物联网下游应用场景逐渐丰富，进而构筑数据闭环，释放商业价值的背景下，日益庞大的市场规模吸引一大波科技巨头入局，曾经的碎片化产业将迎来领头企业，科技巨头将引领IoT大时代。

2.4.核心驱动四：

传统产业数字化转型/升级，物联网应用边界不断拓展

传统行业如农业、能源、物流等目前均面临数字化转型需求。

传统行业多存在重资产，重人力成本的现象，进行数字化升级将帮助传统行业改变商业模式，获取新盈利点；

同时应用于传统行业进行数字化转型拓展了物联网应用边界，开拓非ICT领域方向释放物联网空间。

2.4.1.农业物联网

全球农业物联网市场规模快速增长。

根据前瞻产业研究院数据，预计全球农业物联网市场在2020年达到268亿美元，2015-2020年复合增长率达到14.36%。

农业物联网主要通过传感器监测农业环境以及农作物的生命信息，提供农业数据和解决方案，帮助农业作物更好成长。

2.4.2.泛在电力物联网

泛在电力物联网概念受热捧。

2016年，“国家泛在智能电网”概念首次提出，到2024年预计全面建成泛在电力物联网。

从近年的趋势来看，泛在电力物联网已经接棒坚强智能电网成为国网未来发展的主线，打造电网信息化。

泛在电力物联网投资规模快速增长。

随着泛在电力物联网试点项目的逐步开展，2019年泛在电力物联网投资规模为200亿元，前瞻产业研究院预计2020年投资有望翻倍，达到接近500亿元。

2.4.3.智慧物流

智慧物流成为物流行业发展方向。

根据前瞻产业研究院数据，智慧物流近年发展快速，市场规模增速维持20%以上，预计2020年规模达到5850亿元。

智慧物流节约运输成本，提高效率。

智慧物流能够大大降低行业运输的成本，提高运输效率，提升智能化水平。

物联网在物流行业主要应用于仓储管理、运输监测和智能快递柜。

3.科技巨头积极布局AIoT，引领行业加速发展

AIoT领域市场规模快速增长，产业巨头积极参与布局。

第一部分总述了参与布局AIoT的部分企业，从不同角度切入AIoT产业链，主要分为电信运营商、互联网企业、设备商、AI初创企业以及行业企业五种类型。

第二部分详细分析了多个科技巨头在AIoT的具体布局情况与布局战略。

涵盖公司包括阿里巴巴、高通、小米、京东、苹果、美的等公司。

3.1.AIoT引巨头布局

巨头积极布局AIoT。

如华为、三大运营商、阿里、亚马逊、海尔等企业均从不同角度切入布局AIoT。

3.2.各巨头布局情况

3.2.1.阿里巴巴：

阿里经济体为核构筑

AIoT生态阿里基于天猫精灵与阿里云IoT进行AIoT战略布局。

天猫精灵重点布局C端消费级市场，基于AILabs技术进行人机交互，构建终端IoT生态实现连接及赋能。

阿里云IoT则主要面向B端企业级市场，提供全栈IoT能力以及基于云的解决方案。

构建AIoT生态。

阿里依靠内部阿里经济体底层技术和业务支持，向生态伙伴开放技术能力，打造AIoT生态，与各伙伴共同发展。

3.2.2.京东：

构建小京鱼智能平台打造AIoT生态

京东打造小京鱼智能平台，构建AIoT生态。

京东推出了小京鱼智能平台，涵盖自然语言理解、图像识别、深度学习、大数据挖掘等能多种技术能力；

在应用层面，用户在小京鱼智能平台上可以获得包括设备互联控制、信息检索、生活服务、在线购物、音乐视频等海量服务；

在平台生态层面构建强大的AIoT生态，与OEM厂商、芯片厂商、模组厂商、解决方案提供商等全上游产业链联手，共同构筑生态圈。

“软硬结合”的AIoT解决方案。

软件层面包括面向普通消费者的小京鱼智能助手，和由物联网平台、大数据平台、智能服务平台组成的强大“京鱼大脑”。

硬件层面则使用京鱼座独立品牌，并采取“自研+合作”两手抓的产品策略：

入口领域自研节点、专业领域合作共赢。

3.2.3.华为：

AIoT转型助力产业升级

IoT全栈云服务升级。

华为云升级IoT全栈云服务，覆盖端、边、管、云、行业。

实现IoT全面云化，致力于“联万物、+智能、为行业”。

AIoT转型。

华为AIoT开启万物智能世界新篇章，华为AIoT覆盖包括电力、园区、交通、物流等多领域，帮助产业转型升级。

此外华为致力于引领产业发展，发起AIoT产业联盟，赋能未来，预发物联网系列教材，助力培养物联网优秀人才。

3.2.4.苹果：

围绕iOS布局，储备丰厚AI能力

苹果AI技术能力储备优异。

苹果在人工智能技术拥有丰富储备，包括数据资源、计算平台、硬件载体、机器学习框架、算法能力和通用技术。

苹果物联网整体布局围绕iOS生态。

苹果物联网业务的核心是iOS生态用户，打造覆盖智慧办公、智慧家庭、智慧出行等方面的物联网服务。

最终实现发展苹果生态，提高客户黏性，发展内容服务业务。

3.2.5.高通：

万物互联践行者，AIoT布局多场景应用

高通打造多场景5G/AIoT应用。

高通是全球领先的无线科技创新者，近年高通愿景转为实现万物互联，高通向5G+AIoT领域纵深扩展，涵盖工业互联网、智能采矿、智慧城市、信息消费、车联网、智慧农业、融合媒体、云游戏、智慧医疗等领域以及数十款终端产品。

高通提供物联网芯片和模组，同时提供如支持AI功能的数字座舱平台、AI引擎等，在AIoT领域进行深度布局。

3.2.6.小米：

核心技术为AIoT支撑

小米核心技术为AIoT发展做支撑，调整组织架构为AIoT战略发展赋能。

小米的技术图谱覆盖人工智能、云计算、大数据、通信技术等领域，人工智能技术、大数据、云技术等为AIoT的发展提供底层技术支持。

此外小米确定手机+AIoT双引擎战略，在IoT领域扩展品类，提高设备连接数量并推出IoT开发者平台。

小米设立AIoT战略委员会，强化AIoT战略执行，同时打造大家电事业部，成为AIoT战略的重要组成部分。

小米AIoT主要应用场景包括家庭场景、个人场景以及智能生活场景。

3.2.7.美的：

AIoT打造智慧生活

美的打造智慧家居应用场景。

美的智慧家居应用保障安全性，具有风控安全、云安全、传输安全、终端安全和安全管理功能。

美的打造IoT智能芯片，赋能物联网设备。

美的IoT智能芯片具有强大性能以及更低成本，同时抗干扰能力与射频能力领先。

美的IoT开发者平台赋能生态从业者。

美的开发者平台为开发者提供共享资源与服务，推动智能化生活普及。

截止2019年9月，美的拥有超过3600万智能用户，50余智慧生活场景，接入近百种智能产品，美的致力于打造智慧生活。

4.产业链：

物联网体系架构

物联网分为四个层级：

感知层、网络层、平台层和应用层。

感知层是物联网的最底层，主要包括传感器、MCU、通信模组等；

网络层则是通过不同的通信协议，将感知层采集到的信息向平台层传输；

以云计算为核心的平台层是数据的汇总和处理中心，应用层是物联网在各个领域运用的具体体现，具有多场景、碎片化的特点。

从产业链各层级特点来看，感知层涉及到芯片设计制造等高端环节，具有较高的技术壁垒，且市场格局相对集中。

根据智研咨询的数据，2018年全球通信模组CR5达到76%，MCU芯片CR5达到72.8%，同时基带芯片、MEMS传感器也具备高集中度的特征。

而由于应用层场景十分多元，市场格局便较为分散。

从物联网最底层到最顶层“集中-分散”的辐射关系来看，物联网产业链下游对于上游具有一定的依赖性，上游厂商相对拥有较强的话语权。

4.1.传感器：

步入智能化阶段，车联网是主要发展阵地

传感器是物和物之间得以相连的起点，是将接收到的物理感知转化为电信号的基本枢纽。

从发展历程来看，传感器历经了三大发展阶段：

1950-1969为结构型传感器，1970-1999为固体传感器，2000年以后步入智能传感器阶段，传感器开始具备一定的信号检测和处理能力。

从应用领域来看，根据赛迪顾问的数据，2019年全球传感器应用占比前三的领域分别是汽车电子（32.3%）、消费电子（17.7%）和工业制造（15.6%）；

2019年国内传感器应用占比前三的领域则是汽车电子（24.2%）、工业制造（21.1%）和网络通信（21%）。

从结构分布来看，根据Yole，2018年全球传感器类型结构中占比较大的是CIS传感器（27%）、MEMS传感器（25%）、RF传感器（15%）和雷达传感器（11%）。

传感器是物联网上游构件中最为基础的零部件之一，在各类物联场景中存在大量需求。

在工业场景中，工业4.0时代对设备的自动化和智能化程度提出了更高的要求，传感器赋予工业设备信息采集能力，是工业智能化的基础要件；

在智慧城市中，各类多元的城市设施对传感器产生大量需求，传感器成为智慧城市的“神经末端”。

例如在西班牙桑坦德，各类建筑和路灯布满了约25000个传感器，用以测量噪声、光线、温度等来满足智慧城市的信号检测需求；

在智慧农业中，传感器助力农业摆脱天气等自然因素的制约，对农田、畜牧、水产等实现远程监测，同时进行科学分析。

信息传感是物联网各类场景得以发挥作用的起点，传感器是万物互联的必然之选。

根据前瞻产业研究院的数据，全球传感器市场规模稳定增长，预计2021-2024年同比增速在5%-10%左右，2024年全球传感器市场规模或将达到3284亿美元，中国市场2020年传感器市场规模约在2500亿元左右。

从细分类型来看，未来几年增速较快的传感器类型有ADAS传感器（包含雷达传感器、超音波传感器等）、CIS、MEMS等，其中，ADAS传感器2020-2025年全球市场规模CAGR为12.4%，CIS、MEMS传感器该数据则分别为5.35%和1.76%。

受益于物联网赛道中车联网的快速发展，ADAS传感器成为最为受益的细分类别之一，预计2025年全球规模可达1800亿元左右。

从竞争格局来看，全球传感器市场主要由国外企业占据，国内企业份额相对较少。

根据前瞻产业研究院，2018年美国、日本、德国分别占据全球传感器市场规模的29%、21%和19%，累计占全球市场约70%，而中国仅占10%左右。

国内传感器企业在设计、封装等环节与海外存在一定差距，大部分企业定位于中低端，高端市场发展有所不足。

前瞻产业研究院的数据显示，2019年我国MEMS传感器企业中，近70%为中小企业，产品高端化程度较低。

但与此同时，在国内为传感器行业发展铺设政策便利的背景下，国内头部企业依靠自身相对出色的研发实力、规模优势与成本控制能力，实现了全球市占率的提升。

2020年，我国前十大传感器上市企业总营收达到2186亿元，占全球传感器市场规模的13.97%。

而在2016年，该数据仅为8.76%。

从发展趋势来看，未来传感器将继续沿着智能化、集成化、微型化的技术路径进行更新升级，更好适应物联网对于基础零件的性能要求，与物联网实现协同发展。

智能化是指通过在传感器中内置微处理器，或与人工智能技术相结合，令其具备自动检测、逻辑判断、数据存储等功能，具备一定的人工智能特性；

集成化则是在传感器中集成不同功能敏感元件，来达到同时检测不同类别信号的目的，从而对场景产生更加全面、准确的感知；

微型化则是为了满足可穿戴设备等新型物联设备对于零件体积的要求，对传感器各个部件的尺寸进行微缩。

MEMS传感器是传感器智能化、集成化、微型化发展趋势下的集中代表。

MEMS即微机电系统，是一个独立的智能系统。

MEMS集成了微传感器、微控制器、集成电路等结构，系统尺寸可达毫米级甚至更小，能够较好满足物联网应用中对传感器性能的要求。

4.2.MCU：

芯片级的计算机，智能控制的核心

MCU是CPU的集成升级，是芯片级的计算机。

MCU也称为单片机或微控制器，由CPU、存储器、各类端口等构成，能够集中处理和传输数据，是智能控制的核心部件。

按照不同的分类标准，从处理数据的能力来看，MCU可以分为4位、8位、16位、32位和64位，其中32位、64位的MCU能够较好满足物联网对MCU性能的要求；

从存储器结构来看，MCU可以分为Harvard结构和VonNeumann结构，Harvard结构中程序指令和数据分别位于不同的存储器中，效率更高，成本也更高，VonNeumann结构则是将程序指令和数据都放在同一个存储器中，成本更低，但效率也更低；

从指令体系来看，MCU可以分为CISC体系和RICS体系，即复杂指令集和精简指令集，二者相比，RICS体系的硬件成本相对更低、处理速度更快，但软件开发更为复杂。

从目前国内MCU的市场结构来看，4位MCU正逐步被市场淘汰，32位MCU正在逐步渗透。

根据前瞻产业研究院的数据，2017年我国MCU市场中4位MCU占比仅为3.45%，8位、16位、32位MCU则分别占比16.3%、24.65%和55.6%。

消费电子是国内MCU应用最为广泛的领域，2017年占比达到36%。

除了消费电子外，2017年MCU应用占比较高的领域还有汽车电子、计算机和工业控制，分别约为15.4%、15%和14%。

从市场规模来看，ICinsights预测，2022年全球MCU市场规模有望达到239亿美元，出货量有望达到438亿个，2020年全球市