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　在国内市场，有一个业界共识即互联网的发展分为三段：第一阶段是PC互联网;第二阶段是移动互联网;第三阶段是物联网(IoT)。这三个阶段是交错推进的。如今，PC互联网和移动互联网的格局已经基本确定，所有科技企业的布局都开始面向物联网展开。

　　物联网相较于PC互联网和移动互联网，对传统企业带来的冲击与改变更加彻底，没有企业可以面对物联网而超脱于世外。当然，物联网给这个世界又带来了一次玩家重新排座次的机会。

　　从整个产业来看，PC互联网时代，英特尔和微软站在了产业的最上游;移动互联网时代ARM(高通)和谷歌成为最大的赢家。那么在物联网时代呢?

　　经过几年的布局，微软在物联网方面的实力开始显现。在2016年终多个机构盘点认为，微软不仅是云计算的重要玩家，更是物联网不可忽略的巨头。

　　“通过许多案例可以看到微软正在更深刻地理解客户的活动，我们会为这些不同行业的客户提供解决方案，协助他们数字化转型。”微软大中华区副总裁兼市场营销及运营总经理康容告诉懂懂，微软通过Azure智能云平台，充分利用云计算、大数据、人工智能三大工具，在帮助企业向数字化转型、迎接物联网的到来，并且已经在多个行业取得突破。

　　1、从飞机引擎到路灯，微软正在数字化一切　　

　　劳斯莱斯是一家做飞机引擎的制造业公司，全球随时随地都有飞机正在运行着他们的引擎。如何让这些飞机更高效并且安全地飞行?

　　康容在向懂懂讲述这个案例时颇为兴奋，“发动机里安装有数以百计的传感器，每次飞行中都会产生和发送数个GB的数据。目前有超过85个航空公司的飞机中配备有劳斯莱斯的Trent系列发动机，这意味着劳斯莱斯公司每个月要监控50，000个航班，一年就是1，400万个飞行小时。”

　　可以想见，每一个传感器都会受到不同因素的影响，每一个数据都有不同的意义，比如温度、湿度、风力、航路限制、空中交通管理等等。当这些海量数据被汇集在微软Azure云上，通过云上的流分析、机器学习和Power BI的帮助，就会有神奇的事情发生：

　　根据飞行中实时更新的发动机性能数据，地面机械师可以提前做好准备，在飞机一降落就开始进行维修——就像赛车进站加油一样快速——这种高效的反应机制对于避免转场航班因故障造成大面积延误是非常关键的。

　　每一台引擎安装数百个传感器，所有的数据都在云端汇集、分析，并且智能化地指导实际运营，劳斯莱斯还是一家传统的引擎制造公司吗?它已经完成了数字化转型，通过数据分析提高飞机工作效率和正点率，不仅能够帮助劳斯莱斯的客户节省资金，还能改进其运营。而这最终将为乘客和货物带来更加可靠、舒适、便宜的航班规划。

　　协合新能源是一家可再生能源企业。当他们把一个个巨大的风力发电机安装在荒郊野外后，安全、维修、运营效率，都是行业性的难题。如果把巨大的风力发电机上装满传感器，又会发生什么呢?

　　协合新能源是国内首批采用Azure IoT套件的企业用户。风力发电企业转型、升级有两个关键指标：“能量可利用率”与“时间可利用率”。当使用了Azure IoT套件之后，协合新能源的能量可利有率提高1～5%，也就是说一个50MW的风电场，年发电量大约是1亿度，如果能有2%的提升，仅电费每年就能多产出100多万元。此外，“靶向巡检”系统每天都能从上万个光伏组串中智能诊断出“亚健康”状态严重的若干组串，诊断准确率达到85%以上，这大幅地提高了检修效率，节省了时间和人力成本。

　　物联网时代，传感器将无处不在。IDC预计，2020年物联网产业规模将达到1.7万亿美元，2020年将有250亿台设备连接在一起，其中，70%的连接设备将应用在B2B的场景中。

　　每一个传感器与后台的智能云连接，都是对现有产业模式的一次革命：电梯公司可以利用大数据对电梯信息进行管理、分析，从而对有潜在风险的电梯进行迅速定位，向工程师推送电梯维保作业需求，彻底实现电梯维护保养电子化、云端化;智能路灯网络，路灯桩上不但带有电动车充电口、Wi-Fi网络和SOS救援按钮，还能感应污染、噪声、温度、湿度和交通堵塞的情况。所有数据都可以利用Azure 的流分析和机器学习进行实时分析，并发送给城市规划或交通管理机构，以帮助疏导和缓解车流，让通勤变得畅通并改善空气质量。

　　康容告诉懂懂，从飞机引擎到路边的智能灯，微软正在向各个行业渗透，通过利用云计算、大数据、人工智能三大工具帮助他们转型升级。

　　2、物联网分四个层面推进，数据分析是最大的挑战　　

　　从飞机引擎到路灯，网络连接到哪里，微软的数字化转型就深入到哪里。面对中国市场，康容提出七大重点领域：制造业/汽车、零售/快消品、互联网和媒体、政府和教育、医疗、金融。

　　物联网的真正实现，比互联网还要复杂得多，这个过程还要更加漫长。康容在大量的实践经验中总结出，物联网的实现需要四个层面逐渐推进：

　　第一个层面是所有硬件通过感应器联网;

　　第二个层面是所有的硬件与云端建立联系，形成“云+端”的服务;

　　第三个层面是大数据的收集和筛选;

　　第四个层面才是数据分析以及根据数据做出精准决定，即智能决策。

　　“我们在跟合作伙伴和客户的交流中发现，现阶段最大的挑战是大数据的挖掘。大家不知道什么样的数据收集上来是有价值的，这些数据应该如何分析。这不仅是中国企业的挑战，在全球也都是挑战。”

　　康容在为客户服务的过程中发现，物联网应用的场景都非常专业和垂直，做好数据分析还面临好几层的挑战：首先要了解垂直行业的需求;二是要懂数据架构;三是要掌握机器学习以及背后的逻辑。只有这样才能把数据真正的潜力表现出来。

　　IDC的一项研究显示，对企业数据进行妥善的管理和分析，将为企业带来立竿见影的经济收益——善用数据将在未来四年内为全球企业创造1.6万亿美元的商业价值。

　　微软目前重点发展的领域，都是对数据分析、智能化有着强烈需求的行业。比如传统零售商，他们面对互联网购物平台巨大的压力，需要有更好的方式与消费者互动，通过物联网的场景来了解客户的需求。