CHIP方法用四種維度研究產業;C是Case的英文單詞首字母縮寫,通過研究案例,找到一個新領域的入手點;H是History的英文單詞的首字母縮寫,通過研究歷史發展獲得發展規律;I是Infrastructure的英文單詞的首字母縮寫,利用研究產業結構、產品結構來學習,獲得對領域的全面認識;P是Problem或Pain英文單詞首字母的縮寫,通過對領域的存在的問題或者痛點研究,獲得行業發展的驅動力。
其中C(案例),H(歷史)分析方法在上次微課堂已經分享過了。今天分享使用I(架構分析)的方法,來研究物聯網的發展趨勢。
本次課分三部分:架構研究的基本介紹;架構方法的價值;如何通過架構方法學習一個新的領域。
首先介紹架構研究方法介紹:
I 是英文Infrastructure首字母的縮寫。
架構方法:在研究一個新的領域的時候,可以從不同維度,對這個領域進行分類(或者研究這個領域的組成結構)。
對新的領域研究,可以從兩個層次:第一個層次是從最通用的維度,對領域做盡可能全面、詳細的分類(或組成結構描述),獲得對這個領域最基本的全面的認識;
第二個層次,是了解觀察這個領域的所有維度,從不同維度對領域分類(或者組成結構描述),獲得這個領域全方位的認識。
對于第一個層級的物聯網研究,曾經選擇了物聯網最通用的技術功能維度對物聯網進行分類,從技術功能維度,物聯網分為三層:感知、連接、智能三層。

這個維度,是對物聯網認知最常用的維度,在物聯網發展早期,這個維度是被普遍接受的;雖然在語句表述上會有差異,比如另外有機構將物聯網分為:感知層、網絡層、應用層。與IBM的感知、連接、智能是對應的。

所以從功能這個維度入手介紹物聯網,非常容易建立對物聯網的感性認識,對于新手而言是非常好的切入點。
物聯網的功能維度是研究物聯網比較好的切入點,但并不全面,物聯網還會有其他維度的表述。
下一步是進入第二個研究層級,從多個維度對物聯網進行描述。那么看一下IBM的物聯網生態圖,IBM從技術和生態兩個維度對物聯網進行了描述,如圖:

看這張圖的右下側,是物聯網從技術維度的組成部分,圖中從左到右依次是感知層、網絡層、邊緣計算層、云計算層、物聯網服務平臺層,應用層序層和數據分析層,這七層就是物聯網的技術組成架構,是從技術維度描述的。相對于功能維度的三層架構而言,技術人員通過這張圖更容易了解物聯網的技術總貌。
從這七層架構向左,向上是物聯網的生態,即未來物聯網領域需要哪些類型的供應商(企業)。
從七層架構向左,是物聯網的技術類供應商;從七層架構向上,是物聯網的服務供應商。無論是技術供應商,還是服務供應商都是物聯網行業內的企業,都屬于物聯網生態的一個環節。
這張物聯網生態圖,還可以看出物聯網發展的一個趨勢,即向服務轉型。
向服務轉型的中樞在物聯網平臺服務這個角色。研究物聯網就要從物聯網平臺服務這個角色入手,其它所有角色都圍繞著這個角色在發展。14年,15年 ToC領域的物聯網平臺受到資本的追逐。而ToC行業現在有兩個熱點方向,一個是完善邊緣計算層的功能,一個形成物聯網應用服務生態;邊緣計算、物聯網應用服務都是緊緊挨在物聯網平臺層。
對于物聯網的全維度架構圖中,IBM這張生態圖是最有代表性的一張,但也僅是從IT供應商的維度觀察物聯網。
從傳統通訊行業的企業對物聯網的結構則是另外一個維度,包括連接管理,服務支持,設備管理,和應用支持(使能)管理,應用平臺,業務分析平臺,業務服務平臺。
在這些平臺中,連接管理,設備管理是通訊行業比較重視的功能。

所以從不同維度看,物聯網的組成是不同的。所以看物聯網的維度越多,你看到的物聯網就越全面!
使用架構方法的價值
如剛才介紹到的,使用架構將物聯網分的越詳細,看的維度越多,對物聯網的理解就越全面。
使用架構方法可以增強人的洞察力:
在別人眼里一樣的兩個事物,在你眼里卻有差異,那么你的洞察力就比別人強。看到差異,一定是存在某一個維度,從這個維度看這兩個事物是有差別的;但別人沒有從這個維度研究過,所以認為兩個事物是相同的,而通過這個維度去看事物,就能看到別人眼中相同事物的差異。
比如第一次了解AbleCloud時,我的問題是AbleCloud與其它云計算平臺有什么差異,有人介紹說AbleCloud對標的是Ayla,也就是說她認為AbleCloud與Ayla的功能是一樣的。
在研究了這兩個平臺之后,我發現AbleCloud與Ayla在是否有開發套件這個維度是有差異的,Ayla有開發套件而AbleCloud沒有。從這點上,機智云與Ayla更接近一些。
研究云平臺可以增加是否包含開發套件這一個維度,從這個維度,就能看到別人認為是一樣的兩個平臺之間的差異性。
另外在很多人眼里完全沒有關聯的兩個事物,在我眼里卻有關聯。
比如我介紹的汽車與計算機發展歷史看,這是風馬牛不相干的兩個事物,但從歷史上看,計算機的發展,卻可以借鑒汽車的發展歷史。
汽車在發明早期,只是作為交通工具,并沒有改變大的產業格局。當公路交通網建立起來之后,汽車大大降低了人或者貨物從一個地區到另一個地區的時間,可以在更大范圍實現商品交換,促進了生產力的發展。
在計算機發明早期,計算機只是作為簡化勞動的工具,當互聯網高速公路完善之后,計算機通過互聯網大大降低了信息傳播的速度,在更大范圍內通過信息交互,進一步帶來規模效應,從而改變整個商業生態。所以互聯網以及物聯網通訊渠道的完善,將為物聯網的爆發奠定基礎(基礎設施發展之后,將會引起其他所有行業的深度變革)。
增加一個通過降低傳播時間(貨物或信息),擴大共享(貨物或信息)范圍,進一步帶來規模效應,從而形成對所有產業的變革這個維度。從這個維度上可以看出,計算機與汽車發展的相似之處;而物聯網是在計算機發明之后,在更大范圍內對計算機的補充,就如公路系統完善后,自行車行業是交通行業的補充,而公路體系的完善對自行車行業的促進一樣,通訊信息暢通之后,將會促進物聯網行業,所以物聯網行業的爆發只是時間的問題。
所以通過架構研究,完善觀察事物的維度,可以增強洞察力。
再舉一個利用架構創造價值的例子。
大家都知道RFID是物聯網必不可少的感知技術。RFID的發展將在智能制造、物流等領域帶來顛覆性的變革。
RFID產業,包括RFID芯片供應商,讀寫器供應商,相關解決方案供應商。
很多RFID行業從業人員對RFID產業鏈的理解都到此為止,而我對RFID產業認識中,增加了RFID方案的客戶,和RFID方案的用戶這兩個角色的維度。
所以在與RFID讀寫器供應商交流時,我問他們的目標客戶是誰?他們說是系統集成商,但有哪些系統集成商?這些供應商了解不多。只知道熟悉的一家年銷售額2000萬的智能制造集成的公司,卻不知道行業內有年銷售額9億,5億的兩家智能制造系統集成的公司,如果能夠了解到這兩家企業,有針對性的去銷售,其業務量一定會有所增加。
如果對RFID行業的研究,增加更多與客戶相關的維度,既要看到行業的直接客戶——系統集成商,還要看到最重用戶,實施智能制造的甲方企業,并將潛在實施RFID項目的企業內的決策鏈理清楚,對RFID的使用功能需求掌握清楚,還會指導RFID相關產品的研發,為后續的產品持續改進提供一個功能需求的輸入口。
如何用架構方法分析行業
如果我要了解一個產業,我首先會去嘗試建立這個行業的整體框架。但如果這個行業對你很陌生的話,如何著手建立行業框架?
首先是找到這個行業最具有典型性的企業開始研究其產品架構。
比如智慧地球(物聯網)的概念,早期是由IBM推動的,所以我最先研究的是IBM體系的物聯網架構,就是從開頭介紹的那張IBM物聯網生態圖。
IBM的物聯網體系是比較全面的,所以IBM的生態圖就是比較完善的物聯網架構圖。最近幾年我介紹物聯網時,都是用IBM的這張生態圖圖,但IBM是企業應用視角,多是根據服務大型企業的經驗的,也就是說IBM架構圖適合的建立物聯網的平臺是大型企業,應用流程重,關聯多的設備。
通訊行業是另外一個物聯網重要的組成部分,通訊企業的物聯網多是為分散的設備聯網,這樣分散設備的聯網的應用輕,設備與設備之間的關聯不復雜。更多的強調的是通過設備采集數據,比如重型機械的聯網,還有一些建筑設施的聯網。這些設備更多的強調的是連接管理,設備管理,雖然有使能應用模塊,但使能應用并不重。
這樣通過IBM,Jasper等不同行業的典型物聯網架構的比對,將Jasper等通訊相關的架構增加到IBM的架構上,物聯網的架構更加完善。
有了完善的架構之后,在研究物聯網的企業的時候,研究一個新的物聯網企業,可以方便的確定這個企業在物聯網架構中的位置,再根據相同位置其它企業相關產品的比較,就能在更加細節部分完善架構,實現對物聯網的更加清晰的理解。在相同位置的不同企業之間找到相同之處,差異之處,就能更加深刻的理解物聯網的體系,并對未來發展趨勢作出判斷。
比如同樣是通過做WIFI模塊成為物聯網平臺型企業,杭州古北,上海慶科,上海漢楓,銀河風云,這幾家企業在物聯網發展過程中,也漸漸有了差異:杭州古北重視場景控制,上海慶科做物聯網操作系統,做霧計算,上海漢楓做SIP,而銀河風云做MacBee聯盟。這樣根據物聯網發展早期各自特點,在獲得各自客戶之后,有了差異化發展的道路。同樣是在平臺服務層,企業和企業之間的服務存在差異化競爭,在平臺地位確立之后,某些具有功能互補的平臺企業就將開始合作,而不是像平臺發展之初,完全競爭!就如上個月IBM與西門子開始合作,雖然這兩家企業的物聯網功能都有定位物聯網平臺功能,但因為功能互補,所以開始合作了!從我個人推斷,未來杭州古北,上海慶科,銀河風云都有互補合作的可能性。
今天就介紹這些,主要從概念、價值、使用三個維度對架構方法做了介紹。歡迎大家持續關注物聯網微課堂。下次課程將介紹如何使用痛點分析的方法判斷物聯網發展趨勢。