作者：大前研一
出版社：北京时代华文书局
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IoT变现试读：
前言
自从互联网出现以后，全球化的速度得到了巨大的提升。商业活动的状态也与互联网出现之前相比发生了翻天覆地的变化。不过到目前为止，人类要想通过互联网取得联系，还离不开电脑和手机之类的终端设备。
但不远的将来，不只IT设备，就连汽车、家电等所有的物体都会搭载上传感器和监控器，通过互联网连接起来。
这就是IoT（物联网：Internet of Things）。
比如给冰箱里的东西都分配一个IP（Internet Protocol），那么想要什么就可以通过自助下单来进行选择。说白了就是将互联网的虚拟空间与现实空间结合到一起。
这样以来，产业的结构以及商业活动的方式和方法都将发生更加剧烈的变化。如今，像谷歌和苹果这样的IT企业都已经积极参与到汽车行业之中来，未来类似这样的情况将会出现在各个行业之中。
本书不但对什么是IoT进行了非常详细的解释与说明，还通过实际的成功案例对企业如何利用IoT来把握商机进行了解说。
说本书是最新、最具有实践意义的IoT教材也不为过。大前研一第一章 IoT战略的关键大前研一PROFILE大前研一 Kenichi Ohmae早稻田大学毕业后，在东京工业大学取得硕士学位，在麻省理工学院取得博士学位。曾在日立制作所、麦肯锡管理顾问公司任职，现在担任在线教育BBT（Business Breakthrough）大学校长兼董事长。著作有《“从0到1”思考术》《低欲望社会》《低增长社会》等。1995年获得美国圣母大学名誉法学博士。英国《经济学人》杂志曾评价道：“当代世界的思想家，美国有彼得·德鲁克、汤姆·彼得斯，亚洲有大前研一，欧洲大陆则没有能够与之匹敌的思想家。”什么是IoT
所谓IoT（Internet of Things），指的就是将搭载传感器具有通信功能的“物体”，通过互联网与其他所有的物体连接起来的状态（图1）。图1 什么是IoT所谓IoT（Internet of Things），指的就是将搭载传感器具有通信功能的“物体”，通过互联网与其他所有的物体连接起来的状态。※1 Micro-Electro-Mechanical System：微机电系统※2 Telematics：将通信系统与汽车等交通工具结合起来，实时提供信息服务的技术资料：BBT大学综合研究所基于zdnet Japan制作 ©BBT大学综合研究所
我初次接触IoT，是在连这个词还没有出现的2000年左右。时任US West总裁的楚曦佑（Sol Trujillo）在圣地亚哥成立了美国第一家M2M（Machine to Machine）公司，我被邀请担任该公司的外部董事。
当时手机刚刚普及，在P2P（Person to Person）的基础上，通过远程控制将自动贩卖机内的零钱和商品数量传送给负责人的M2P（Machine to Person）也终于能够实现。
我们的第一个客户是可口可乐，可口可乐公司的经营模式是，由总公司向位于世界各地的可口可乐公司销售可口可乐浓缩液，而各地的可口可乐公司则在浓缩液中加入水和二氧化碳使之成为商品进行销售。但是，有些不法商贩却违反总公司的规定，为了获取更多的利益往产品中添加更多的水。于是，可口可乐公司与麦当劳等销售店铺进行合作，建立起了一个通过传感器来检测产品中各个成分的比率，并利用远程终端收集与传送数据的系统。但当时数据传输网络还不像现在这么发达，为了让这一系统运转起来，必须铺设专用的线路。
如今数据传输网络已经遍布全世界每个角落，传感器也变得非常小巧，通过智能手机就可以进行数据的传送和接受，但这些在过去都是难以想象的。
所以当我向NTT DoCoMo推销M2M技术的时候，对方的反应是“你说的这些道理我们都明白，但日本光是为了推行P2P就已经竭尽全力，哪还有精力去思考M2M这没有影的事情呢”。
我们的第二个项目是对便利店展示柜内部的温度进行管理。为了让展示柜内部的温度保持在7~8℃，就必须在监测外部温度的同时，对制冷的功率进行调整。这项操作也可以通过遥控器来远程进行。当时我们采取的是开发专用传感器以及铺设专用线路的方法，现在看来这种方法真的是非常原始。
后来我们又进军了安保领域。自从“9·11事件”之后，安保相关领域的市场一下扩大了不少。所以这在当时也算是一个相当大的项目。不过，如今就连像Safie这样的新兴企业也能够以极低的价格提供安保服务，只要安装在大门上面的170°超广角摄像头发现可疑目标，就会立刻将信息传送给事先登陆过的手机或者电脑。这都是因为数据传输网络如今已经遍及全国，所以安保才变得如此简单。另外，由于数据可以在云端保存一周的时间，因此其价格也变得非常便宜，每个月只需要980日元（约合人民币65元）。作为社会系统刚刚起步的IoT
在日本第一个利用数据传输网络进行实用试验的人是庆应义塾大学环境情报学部的村井纯教授。他在名古屋的出租车上安装了传感器，给每一个雨刷器都分配了IPv6地址，从而能够通过互联网实时掌握雨刷器的运转情况。这样以来，一旦某个区域的出租车雨刷器同时启动，就说明这个区域下雨了。而下雨的话必然会导致民众对出租车的需求增加，只要将位于其他区域的出租车调过来，就可以实现更高效率的运营。不过，实际上出租车总是过于集中在某一个地方，事情发展的并不如预料之中那么顺利。
这一方法可以应用于许多方面。比如在山顶附近设置一个检测降雨量的传感器，通过数据传输网络来传送数据。这样以来，位于山脚下露营场地的登山者就可以通过智能手机上的应用程序来事先确认山上是否有雨，从而避免遭遇泥石流或山崩的危险。
实际上，这种系统并不复杂。简单说就是安装一个能够感知变化的传感器，通过数据传输网络来收集信息，然后利用数据处理器对存储在云端的大数据进行处理。
根据数据处理的结果，将类似于“三十分钟之内河水将会暴涨，应该进行紧急疏散和避难”之类的信号发送给相关人员即可。此外，将这种模式延伸展开，还可以应用在许多方面。比如在房间里没有人的时候，自动调节空调温度达到省电效果的智能家居系统就是其中之一。
通过在公交车的座位上安装重量感应装置，可以使在车站候车的乘客提前了解到公交车上的拥挤情况，从而能够及时地做出“不搭乘这辆拥挤的公交车，等候下一辆公交车”的判断。这种做法也能够使公交车的运行更加顺畅，因此已经被许多公交公司采用。
不过，虽然这些系统很早以前就已经被工厂广泛引入，但在社会上应用还尚处于起步阶段。从这个意义上来说，IoT是一个非常具有开发潜力的领域。
我就曾经将重量感应装置应用于交通控制。在欧姆龙的创始人立石一真的赞助下，我从20世纪80年代起创立了许多与信息技术相关的事业（主要以交通系统领域为主）。最有代表性的就是车站的售票机以及全世界第一个乘客门（Passenger Gate）。
此外，还有让车流量与信号灯同步的系统。这个系统可以通过线性规划（Linear Programming）计算出应该何时改变信号灯的颜色才能使车流量实现最大化。
通过在十字路口的地下埋设涡电流传感器检测上面是否有车辆行驶，然后利用遥控器改变信号灯颜色的系统。这样可以使主干道在辅路没有车的时候一直保持绿灯，从而缓解交通拥堵的情况。
通过在高速公路上的特定地点设置图像传感器，可以对过往车辆的图像进行解析，然后将解析数据送往下一个地点，从而计算出车辆通行所花费的时间，不但可以把握高速公路上有多少千米的距离出现了拥堵的情况，还可以计算出通过拥堵路段所需的平均时间。也就是说，不但可以事先通知在高速公路上行驶的司机前方路段拥堵，还可以告诉他们通过拥堵路段需要多少时间，后者的信息显然更有意义。当时，这些构想就已经存在于我的脑海之中。如果将这些信息模式化之后套用在其他领域，甚至可以说在所有的领域中都存在着商业机会。从今往后是IoT的时代
说起IoT，或许会有人认为这是一个非常具有科技含量而且难以理解的东西。但实际上，IoT就是将收集原始数据、进行解析、获取结果、找出隐含在结果之中的意义这一系列流程都交给电子设备进行处理而已。因为现在是所有一切都通过互联网连接在一起的时代（Internet of Everything），所以只要有发信器与传感器，上述的一切都完全可以实现。
我还积极地将IoT应用于由我亲自创设并且担任校长的BBT大学大学院的远程教育中。
在进行远程教育的时候，如何把握学生的听课状况，对校方来说一直以来都是非常难以解决的问题。曾经与BBT进行合作的南加州大学（USC）就因为远程教育无法确认出席情况而拒绝授予学位。于是我开发了一个系统，这个系统与接受远程教育的学生所使用的电脑中的内置时钟同步，当学生按下开始上课的按钮之后，每一小时出现5次随机的字母或数字，学生必须在一定时间内通过键盘输入同样的数字，这就证明学生在授课期间并没有缺席。这个系统在日本和美国都申请了专利。
由于最近越来越多的人开始使用iPad和iPhone接受远程教育，于是我对上述系统增加了一些改进，学生可以通过直接在屏幕上点击相应的位置来进行确认。
另外，我还利用iPad和iPhone内置的水平传感器，使学生可以通过上下或者左右晃动设备来表示对老师提问的赞成或反对，这样授课教师也能够第一时间把握学生赞成和反对的比例。关于这项技术我也申请了专利。
思科公司的前总裁兼CEO约翰·钱伯斯在卸任前的最后一次演讲中说出了一句非常具有冲击力的发言，那就是“从今往后将是IoT的时代”。毫无疑问，IoT时代到来了！面对即将到来的IoT时代我们应该做些什么？我认为关键在于成为一个能够自己思考的人。IoT的组成要素
正如前文中提到过的那样，IoT是利用无线标签、传感器、MEMS（Micro-Electro-Mechanical System：微机电系统）等，通过计算机与网络相连的物联网。
从狭义上来说，IoT指的是车载电脑、智能家电、家庭自动化以及嵌入式设备等将计算机置于物体内部的物联网，在绝大多数情况下与M2M几乎具有相同的含义。
对全球的IoT市场进行分析可以得知，预计到2020年，这一市场的规模将扩大到2016年的2.5倍，达到大约3兆美元（图2）。原因包括以下三点：①“顾客关系（Consumer）”、②“垂直特异性（Vertical Specific）”、③“跨行业发展（Cross Industry）”。图2预计到2020年，IoT市场的规模将扩大到2016年的2.5倍，达到大约3兆美元，IoT连接的设备数将增加到2016年的4倍达到208亿个。资料：BBT大学综合研究所基于Gartner制作 ©BBT大学综合研究所
此外，IoT连接的设备数量将增加到2016年的4倍达到208亿个。在P2P的情况下，连接数将受全球总人口数量的限制，但对于M2M来说，因为是设备之间的连接，所以连接数几乎是无限的。
虽然在此之前也有一些设备能够与互联网相连，但如今随着智能手机能够充当网关使用，再加上BLE（Bluetooth Low Energy：蓝牙低能耗）技术的出现，使得IoT普及的速度得到了进一步的提升。
接下来，让我们来细看一看IoT都是由哪些要素所组成的（图3）。图3虽然在此之前也有与一些设备能够与互联网相连，但如今随着智能手机能够充当网关使用，再加上BLE技术的出现，使得IoT普及的速度得到了进一步的提升。※1 HEMS：Home Energy Management Systems※2 AI：Artificial Intelligence资料：BBT大学综合研究所基于各种资料·文献制作 ©BBT大学综合研究所究所
首先是IoT的设备终端。这部分包括传感器、计量器、信标、可穿戴设备、汽车、家庭机器人、HEMS（Home Energy Management Systems：家庭能源管理系统），个人电脑、智能手机、平板电脑等。
日本曾经在传感器领域一枝独秀，但现在世界各国的生产商都开发出了各种各样的传感器。以湿度传感器为例，有单纯测量湿度高低的，还有能够区分湿度差异的，因为传感器所需的功能千差万别，所以各国的企业都抓住自身擅长的领域深入研究，将最有竞争力的产品推向市场。
其次是网络。在这个世界上存在着Wi-Fi、BLE（Bluetooth Low Energy）、Zigbee、3G、4G、FTTH（Fiber To The Home）等网络。然后是大数据的存储与分析，在这一方面AI扮演着非常重要的角色。因为人类没办法对如此庞大的数据逐一地进行分析。最后是对收集到的数据进行应用的应用程序。除了预测分析和推荐之外，最近还被应用在机器人、智能城市等的自动化、管理，以及运营上。IoT设备的基本结构（图4）图4IoT将各种传感器作为输入设备，可以应用于许多方法。资料：《图解IoT/传感的机制与应用》（株式会社NTTdata等著）©BBT大学综合研究所
通过传感器之类的输入设备来感知现实世界的变化，并且将其转换为电子信号输送给微机底板和通信模块等IoT设备。然后将分析结果再次转换为电子信号，通过输出设备反馈回现实世界，这就是IoT的结构。在这一过程中，绝大多数的数据都通过网络被送往云端保存。
最有代表性的传感器包括温度/湿度、光、加速度、力度、距离、图像等传感器。其中力度因为能够感知受力情况，因此老年人起床传感器就属于此类。另外在工作现场，监测气体泄漏的传感器也十分常见。
与IoT相关的主要组成部分包括设备、网络、云。设备又包括产品·仪器与电子零件·模块，网络包括通信、网络，云包括IoT平台、连接平台、使用应用程序的企业等（图5）。图5 IoT相关的主要组成部分日本企业在产品·仪器、电子零件·模块领域比较有竞争力。资料：瑞惠信息总研“瑞惠产业调查”2015 No.3 ©BBT大学综合研究所
日本企业在产品·仪器、电子零件·模块领域比较有竞争力。但是，最近除了欧洲和美国之外，韩国与中国的企业也相继进军这一领域。尤其中国台湾的鸿海具有非常强大的技术实力。似乎有人担心鸿海收购了夏普之后，日本的技术恐怕会遭到泄露，但实际上这些人根本什么也不懂，鸿海在很早以前就已经掌握夏普的技术情报了。从M2M扩大的IoT世界
IoT如今已经渗透进行业与社会的方方面面（图6）。图6IoT如今已经渗透进行业与社会的方方面面。资料：野村综合研究所《IT领航员2016年版》 ©BBT大学综合研究所
以保险领域为例。一直以来，保险公司都是根据顾客的年龄、性别、驾龄、出险率等来决定顾客的保险费。也就是被动保险（Passive insurance）。
但导入IoT之后，保险公司就可以要求顾客在车辆上安装酒精监测传感器和急刹车传感器等与安全驾驶相关的传感器，然后根据这些传感器的数据来决定保险费，从而实现主动保险（Active insurance）。根据传感器传来的数据，可以简单且准确地计算出这个人出现事故的概率。这样以来，在日常驾驶中经常出现突然加速和紧急刹车的人，因为容易引发事故所以保险费就会变高，而注重安全驾驶的人则可以缴纳比之前更少的保险费。
信用卡领域也是如此。按照正常的业务流程，信用卡公司只需要收取1％的手续费就足够了。既然如此，为什么信用卡公司要收取4％的手续费呢？因为有一部分恶意透支并且拒不还款的客户存在。信用卡公司为了从这些人手中追讨欠款，需要发送催款通知、派遣专人追讨，甚至告上法庭。而追讨欠款的费用就要分摊到所有客户的头上，所以手续费就变成4％了。如果信用卡公司能够根据每个客户的风险情况收取手续费，那么绝大多数的客户都只需要支付不到1％的手续费即可。
在这一领域，我发明了一种浮动式结算法，对降低资金回收的风险很有效果。一般情况下，如果客户的活期账户里没有足够的存款，那么信用卡账户就没办法还款。与之相对的，浮动式结算法会在月末的结算日从客户的活期账户里扣除借款，从形式上来说与信用卡相同。不过，浮动式结算法没有无法结算的风险。所谓浮动式，顾名思义就是时间比较灵活的意思，能够像信用卡那样“延后支付”。
比如客户入住酒店花费了3万日元，用浮动式信用卡支付。当前台柜员划这张卡的时候，能够看到顾客的综合账户信息。即便客户的活期账户里一分钱也没有，但只要定期账户里有100万日元，那么定期账户里的3万日元就将被“冻结”。如果客户后来又花了2万日元，那么定期账户就合计被“冻结”到5万日元。客户只要在月末之前往活期账户里存入5万日元，金融机构就可以扣款。这样以来，就完全避免了无法回收资金的风险。
在此之前，之所以无法实现浮动式结算法，是因为访问NTT data制作的全银系统的手续费非常高。但在导入金融科技中最基础的区块链技术之后，只需要普通的数据包就可以进行担保，不管是3万日元还是300万日元，手续费都只需要0.3日元，所以浮动式结算法才得以实现。
除此之外，还有许多应用IoT的领域。比如在“健康管理”领域，近年来像Fitbit那样的可穿戴设备愈发受到人们的关注。只要戴上Fitbit的智能手环，就可以将自己的健康数据记录下来，甚至还可以将每一餐吃了什么都拍摄下来，远程发给营养师，寻求对方的指导。
在“员工培训”领域，小松集团将IoT应用于推土机驾驶员的培训。如果驾驶员在前方有人的时候进行了操作，或者因为对向车辆踩了刹车，报警器就会发出声音。同时电脑还会通过自动控制使设备停止，或者改变方向盘的角度。“仪表读数·记录”。从今往后再也不用专人挨家挨户地去查水表和煤气表的读数了。因为所有的计量器都将被更换成能够远程传输数据的遥测仪。
在“医疗”领域，远程诊断将成为可能。这原本是美军为了对在前线负伤的士兵进行及时的救治而开发的系统，如今美国最先进的医院都导入了这一系统，通过将数据传输到医疗机构，不管患者在哪里都可以进行诊断。约翰斯·霍普金斯大学甚至还研究出了可以远程进行手术的遥控手术刀。
办公设备的IoT就是“预先维护”。通过在打印机和复印机上安装传感器，可以及时地把握墨水与纸张的剩余数量以及卡纸的位置。另外，维修公司还可以直接掌握橡胶衬垫的状态等数据，一旦出现问题，维修人员就会第一时间赶到提供维修服务。
在“安保”领域，监控摄像头已经得到了普及。
在“营销”领域，许多设备都得到了开发和利用。比如通过类似于Line“摇一摇”功能的系统，当商场的老顾客进店时，相应的信息会第一时间传达到所有的楼层。
除此之外，IoT还被活用于“提高业务用车辆的使用效率”和“提高飞机等运输工具的安全性”等方面。IoT发达国家的应用事例
接下来让我们看一看IoT在发达国家的制造业之中应用的事例。1．“工业4.0”德国（图7、图8）图7 发达国家的应用事例将IoT应用于制造业的代表性事例就是德国的“工业4.0”和美国GE的“工业互联网”。※1 PLC：Programmable Logic Controller（控制系统）※2 MES：Manufacturing Execution System（生产执行系统）※3 ERP：Enterprise Resource Planning（基础信息系统）资料：根据瑞穗银行“瑞穗产业调查”2015 No.3制作 ©BBT大学综合研究所图8 “工业4.0”目的在于利用IoT来提高制造业的生产效率、加大本国的出口力度，以及将德国的生产技术推广到全世界。资料：基于经济产业省《IoT带来的制造革命》日本经济新闻社《日本经济新闻》2015/9/6等制作 ©BBT大学综合研究所
德国举全国之力积极推行的工业4.0，是利用IoT，在将ERP（基础信息系统）、MES（生产执行系统）、PLC（控制系统）、现场设备等生产流程进行垂直整合的同时，又将许多公司和行业进行水平整合，实现对产品生命周期和价值链进行控制的超高级生产系统。
德国推行工业4.0的目的有两个：一个是通过提高制造业的生产效率来加大本国的出口力度；另一个是将德国的生产技术推广到全世界。之前德国因为少子高龄化导致劳动人口减少以及宣布关停核电站导致国内环境恶化，使得其占GDP25％、出口额60％的制造行业持续陷入低迷。对此充满危机感的德国政府于2011年11月提出了一个加强本国制造业竞争力的构想，也就是工业4.0。
该项目的实施主体是以德国机械工业联合会、德国电子工业联合会等事务局组成的产学合作平台。具体的参与企业包括西门子、ABB、博世、德国电信、宝马、戴姆勒等。罗兰贝格管理咨询公司向上述企业派遣管理顾问进行指导。在建立起这样的合作体制之后，不但可以使各个参与企业相互之间的接口标准化，还可以利用ERP削减进行生产线变更时的工程成本与时间，利用MES构筑起进行自动生产的体制。最终的结果就是能够以较低的成本实现多品种的少量生产。
一旦成功地构筑起这种标准形态，那么在将其推广到全世界的工厂时要想提供技术支持也变得非常简单。另外，如果通过IoT能够实现远程监测的话，那么像修理与维护之类的售后服务也可以在德国本国进行应对，对于将这一体系在全世界范围内展开非常有利。
作为工业4.0的一环，西门子已经开始推行智能工厂（图9）。所谓智能工厂，就是在生产设备和零件上加装传感器，利用网络将所有数据连接起来的工厂。智能工厂能够自动运转，从而实现包括大规模定制（Mass Customization）在内的各种生产方法。另外，要想实现智能工厂必须具备相应的软件技术，西门子通过收购德国、美国、法国、巴西、比利时、加拿大、英国等国家的软件企业，获取了必不可少的软件技术。图9德国西门子通过大量收购软件企业获取了推行智能工厂必不可少的软件技术。资料：根据钻石社《周刊钻石》2015/10/3、经济产业省“IoT对生产的变革”制作 ©BBT大学综合研究所2．工业互联网——美国GE
GE原本是由著名的发明家托马斯·爱迪生创立的制造企业。但近年来该企业的金融部门越来越庞大，金融成为其收益的支柱。雷曼危机爆发时，GE金融集团遭受了巨大的损失，这导致整个GE都陷入了濒临破产的境地。于是GE宣布要回归原点，提出了增加制造部门比重的战略（图10）。另外，GE还计划从依靠产品销售与售后维护赚取利润的“合同模式”，转变为通过工业互联网对数据进行分析来帮助客户企业提高效率的“按需销售”模式（图11）。图10 发达国家的应用事例（美国/工业互联网）美国GE通过工业互联网将自身的商业模式从产品销售转变为提供服务。资料：基于GE、钻石社《周刊钻石》2015/10/3等制作 ©BBT大学综合研究所图11 发达国家的应用事例（美国/工业互联网）GE从提供引擎销售与维保服务的商业模式，转变为通过对运转数据进行解析，对飞机运行提供全方位支援服务的商业模式。资料：根据《2030年的IoT》（野村综合研究所·桑津浩太郎著）制作 ©BBT大学综合研究所
比如，到目前为止飞机引擎的维护和保养都需要等飞机降落之后由人工进行，但今后通过IoT，即便在飞机飞行中维保人员也能够实时把握引擎的状态，一旦发现问题能够在飞机降落后第一时间进行维修。也就是说，生产企业不只销售飞机引擎，更在销售后对引擎进行二十四小时不间断的监测。预计对飞机引擎的远程维保将来会有6兆~10兆日元的市场。如果能够将远程维保扩展到整个飞机的所有设备和零部件，那么这一市场的规模将达到22兆日元。如果更进一步将服务范围扩大到制定运行计划、提供最优路线、降低运营成本等领域，那么这一市场的规模将达到80兆日元。
让我通过具体的事例来进行说明。全日空拥有257架飞机（截至2016年3月31日），那么在由全世界的机场组成的网络之中，要如何对这些飞机进行安排才能够实现收益的最大化呢？GE帮助全日空解决了这个问题。一直以来，最有效率的飞行安排是一天飞行18个小时。经过9个小时的飞行时间后降落进行3小时的维护保养，然后再用9个小时返航降落进行3小时的维护保养，加起来正好24小时。符合这一飞行安排的代表性路线就是东京到澳大利亚或者东京到美国西海岸。
我曾经为某个亚洲的航空公司设计过这种飞行安排。当时我用线性规划的方法来寻找最优路线，但因为亚洲以近距离路线居多，想组合出符合18小时的飞行路线十分困难。
但GE从引擎的角度来解决这个问题，就能够设计出符合引擎使用情况的最优飞行安排。如果GE对航空公司提出的合理化建议成功降低了航空公司的运营成本，就可以通过维保赚取利润。也就是说，除了销售硬件（引擎）赚取利润之外，还靠销售软件（售后服务）赚取利润。GE追求的就是这样的商业模式。不过，在被GE当做事业重心的电力、水力、石油与天然气等领域，工业互联网的成功事例还非常罕见。这也是GE今后必须面对的课题。3．KOMTRAX与KomConnect——小松（图12）图12 IoT的事例（建筑）小松在“KOMTRAX”的基础上，还增加了为建筑与土木现场的施工作业提供支援的智能工程事业（KomConnect）。资料：小松官方网站 ©BBT大学综合研究所
小松集团推出了一项利用位置信息对工程机械进行管理的服务“KOMTRAX”。这项服务的主要内容是通过在工程机械上安装GPS，对零件的损耗情况、机油的老化状态等设备信息以及车辆的位置信息等数据进行监测，及时地将维保信息发送给代理店或顾客的手机。除此之外，还可以通过位置信息来找出被盗的工程机械，或者通过远程操作将没有按时支付贷款的工程机械的引擎锁定。小松之所以能够在中国市场与行业排行第一的卡特彼勒公司一争高下，全凭“KOMTRAX”。
小松集团还利用无人机对现场进行3D扫描，制作出现场的3D图，将最终的完成图3D模型化，通过模拟制定施工计划，对土质与地下埋设物等的风险进行调查和分析，通过搭载ICT的工程机械使施工进程可视化，利用施工后的数据对建筑与土木现场的施工作业提供支援。小松将这项业务命名为“KomConnect”。通过将与上述一系列流程相关的所有信息都输入到处理系统之中，将建筑现场的一切都通过ICT连接起来，能够大幅提高生产效率。此外，这其中还包括在危险区域进行安全施工的无人工程机械计划。4．KSAS——久保田（图13）图13 IoT的事例（农业机械）农业机械生产企业久保田开发出了一个名为“KSAS”的管理系统，通过在农业机械上搭载传感器和通信设备对作业记录进行管理，对农业生产提供支援。资料：根据久保田、经济产业省“2015年版生产白皮书”、日经BP社《日经Computer》2016/1/21等制作 ©BBT大学综合研究所
农业机械生产企业久保田开发出了一个名为“KSAS（Kubota Smart Agri System）”的管理系统。该系统通过在农业机械上搭载传感器和通信设备，利用无线局域网和手机网络将数据收集到云端，然后对作业记录进行管理。有了这个系统，就可以通过传感器来把握必要的信息，对撒农药和浇水的时间以及除草的时期进行控制。
另外，有研究表明大米中蛋白质含量为5％~6.5％的时候味道最佳，而且收获量也比普通状态下多15％。如果利用KSAS的传感器监测土壤的状态，自动施加适量的肥料，就可以培育出蛋白质含量最理想的“美味大米”。
现在日本的农业人口平均年龄已经超过70岁，今后如果像KSAS这样的系统能够得到普及，再加上利用IoT实现种植和收割的无人化，那么将来全世界第一美味的大米或许也将会是全世界最便宜的大米。5．Weather News（图14）图14 IoT事例（气象）Weather News将通过信标传感器和会员的智能手机收集到的信息组合到一起，向用户提供范围更小且内容更加详细的气象信息。资料：根本日经Business、日经Technology online、Weather News社官方网站等各种记事制作 ©BBT大学综合研究所総合研究所
Weather News将通过信标传感器和会员的智能手机收集到的信息，与公共机构的观测信息组合到一起构筑起大数据。然后对大数据进行分析，向用户提供比传统的天气预报范围更小且内容更加详细的气象信息。6．轮胎维护服务（Tire as a Service）——法国米其林（图15）图15 IoT事例（轮胎）法国米其林集团面向运输公司提供基于实际行驶距离收取轮胎租赁费用的“轮胎维护服务（Tire as a Service）”。资料：根据米其林、BBT“IoT与人工智能的世界”工藤卓哉制作 ©BBT大学综合研究所
法国的米其林集团面向运输公司提供了一项基于实际行驶距离收取轮胎租赁费用的“轮胎维护服务（Tire as a Service）”。米其林通过在汽车的引擎和轮胎上加装传感器，收集油耗、轮胎气压、气温、车速、定位等数据。然后通过3G线路将这些数据上传到云端，再由米其林的专家对数据进行分析，最后向运输公司提出“轮胎需要更换”“轮胎气压太高”之类的建议。
通过对轮胎的使用状况进行实时的监测，不但可以使轮胎时刻保持最佳状态，还能够使运输公司实现运营成本最低化。米其林集团不只将轮胎作为硬件销售，更提供后期维保的软件服务并以此来赚取利润，这属于一种崭新的商业模式。轮胎销售的市场规模大约为6兆~7兆日元。与之相对的，轮胎维保的市场规模大约有50兆日元。7．特斯拉汽车的维保服务（图16）图16 IoT的事例（电动汽车）特斯拉在汽车出现问题时可以通过远程软件更新来对设定进行调整，从而实现快速且低成本的维保。资料：根据特斯拉汽车、BBT“IoT与人工智能的世界”工藤卓哉制作 ©BBT大学综合研究所
一直以来，汽车生产商在进行召回时都是先从客户处回收实物，进行修理之后再返还给顾客，这个过程需要汽车生产商承担巨大的成本损失。特斯拉汽车的埃隆·马斯克为了削减这部分的成本，将所有的特斯拉汽车都设计为能够远程对汽车软件进行更新。这样以来，就可以实现快速且低成本的维保。
以前，特斯拉的电动汽车出现过在高速行驶过程中车载电池着火的事故。经过检查发现造成事故的原因是车辆的程序设定为在高速行驶时自动降低底盘，导致路面上的石子击中车载电池引发着火。于是特斯拉汽车让经销商给车载电池加装了保护罩，又提供了在高速行驶时不会降低底盘的程序供该款车型的车主下载安装。通过这种方式，不但防止了同类事故的再次发生，还大幅降低了对应的成本。
如今，美国绝大多数自带程序的电子产品都可以通过远程控制来进行维修。据说思科的路由器有95％都可以通过远程维修来恢复正常功能，而不需要专人上门维保。特斯拉将这一做法应用到了汽车上也取得了成功。8．在汽车上搭载M2M设备——美国前进保险公司（图17）图17 IoT事例（汽车保险）美国前进保险公司推出了在客户汽车上安装M2M通信设备，让保险公司能够监测客户的驾驶状况，使客户享受保险费折扣优惠的车险服务。资料：总务省“平成25年版信息通信白皮书” ©BBT大学综合研究所
美国前进保险公司（Progressive Insurance）是一家以汽车保险为主的保险公司。这家公司推出了在客户汽车上安装M2M通信设备，让保险公司能够监测客户的驾驶状况，使客户享受保险费折扣优惠的车险服务。保险公司会用6个月的时间收集客户的驾驶时间、地点、速度、急刹车频率等数据，然后将这些数据与根据所有驾驶者的驾驶状况和事故状况构筑起来的大数据模型进行比对，计算出客户发生事故的风险，最后根据风险情况决定客户需要缴纳多少保险费。这样以来，存在危险驾驶风险的客户需要缴纳的保险费就会变高，而那些注重安全驾驶的客户则只需缴纳少量的保险费。这项保险服务一经推出就立刻得到了客户们的欢迎，前进保险公司也凭借这项业务实现了急速的成长，如今在竞争异常激烈的美国车险行业攀升至第三位。9．通过收集工业机器人的运转数据来预先判断故障情况——发那科（图18）图18 IoT事例（发那科）发那科通过收集工业机器人的运转数据大幅降低设备出现意外停止情况，帮助工厂提高设备运转率。资料：日本经济新闻社《日本经济新闻》2016/1/22 ©BBT大学综合研究所
在机器人行业处于领先地位的发那科（FANUC），通过收集工业机器人的运转数据来预先发现可能出现的故障，从而大幅降低设备出现意外停止的情况，帮助工厂提高设备运转率。对于汽车生产工厂来说，生产线每停止1分钟都会造成大约200万日元的损失。如果生产线停止的原因是由机器人的齿轮破损导致的，那么更换与维修就要花费1个小时左右的时间，那造成的损失额将高达1.2亿日元。发那科为了防止出现这种损失，在每个机器人上都搭载了传感器。机器人的温度和震动等数据都会通过网络发送到数据中心，数据中心对机器人的运转数据进行分析后，就能够计算出哪些零件在什么时间需要修理或更换，并且进行安排零件的配送手续。10．cyzen（原GPS Punch！）——Red fox（图19）图19 IoT事例（办公业务）cyzen是利用智能手机的GPS功能，对销售、维护、建设等所有的现场业务活动提供支援的云服务。资料：Red fox株式会社 ©BBT大学综合研究所
cyzen是Red fox提供的一款利用智能手机的GPS功能对销售、维护、建设等所有的现场业务活动提供支援的云服务。
一直以来，企业只能通过销售人员提交的销售报告来把握销售人员的业务状况。但是，这种方法无法准确地把握实际情况，因为业务人员就算只去跟客户打了声招呼就回来了，也一样能写出一份非常详尽的销售报告。cyzen完美地解决了这一问题。通过cyzen，公司能够把握销售人员在客户处滞留的时间，还可以通过Web上的画面对现场的销售人员实时地做出指示。另外，销售人员在访问客户之后可以第一时间将商谈的结果整理成报告发送回公司，这样就不用每次拜访过客户之后都回公司进行报告，从而提高销售效率。
还有一家叫作Salesforce.com的公司提供了一项可以通过智能手机第一时间获取客户企业最新信息的服务。对于谈话陷入僵局不知道接下来应该说些什么的销售人员来说，这绝对是一大福音。
cyzen的出勤管理、行为管理、成本削减等管理功能同样也可以应用于工厂的管理之中。今后cyzen的应用范围或许还会更进一步地扩大吧。11．智能家居（图20）图20 IoT事例（智能家居）全世界有许多企业都已经参与到智能家居的市场竞争之中，但取得有价值成果的企业一家也没有。资料：日经BP社《日经Communications》2016/1 ©BBT大学综合研究所
未来非常值得期待的一项进步，就是利用IoT实现的智能家居。虽然全世界有许多企业都已经参与到这一领域的竞争之中来，但取得有价值成果的企业可以说一家也没有。亚玛达电器（YAMADA DENKI）于2011年收购了住宅制造公司SXL，意图扩张自身的智能家居事业，但到目前为止也没取得预期的效果。日本在这一领域进展速度最快的当属松下，但仅凭远程操作和可视化难以从顾客手中赚取利润。
更进一步说，智能家居的重心究竟应该放在哪里呢？能源管理，安保，还是护理？不同的使用目的对智能家居的功能要求也截然不同。
智能家居的市场规模预计有200兆日元。其中规模最大的能源管理领域或许会成为突破口，今后得到更大的发展吧。12．无人机——西科姆（SECOM）等（图21）图21 IoT的事例（安保）西科姆推出了全世界第一款民用安保自动飞行监视机器人“西科姆无人机”。资料：西科姆 ©BBT大学综合研究所
西科姆的“西科姆无人机”是全世界第一款民用安保自动飞行监视机器人。现在西科姆从接到报警信息到派遣警卫人员抵达现场至少需要15分钟的时间，坦白说这个时间有点太长了。而红外线传感器不管任何物体通过都会发出报警信号（就算是猫、狗、鸟等小动物也不例外），所以很多客户都嫌吵而关掉了。这样以来，好不容易建立起来的安保系统在遇到真正的紧急情况时反而派不上用场。也就是说，一直以来西科姆的安保服务存在许多的漏洞。从这个意义上讲，西科姆转变为依靠无人机来进行监视的安保服务也是理所当然的。
在全球无人机市场占据70％份额的中国大疆（DJI）还与德国汉莎航空合作，将无人机应用于飞机的维保上。比如在高空对机身上有无破裂以及机翼前端的冻结情况进行调查，无人机是最佳的选择。像这种无人机活跃于安保领域之外的情况，今后或许会越来越常见吧。13．可以随时进行监控的安保摄像头（图22）图22 IoT的事例（安保）Safie推出了一项可以利用PC和智能手机随时进行监控的安保摄像头，这项服务甚至可以代替现有的安保公司。资料：Safie株式会社、BBT《互联网初创企业最前线~特别篇06》 ©BBT大学综合研究所所
Safie推出了一项可以利用PC和智能手机随时进行监控的安保摄像头，这款摄像头可以安装在户内和户外的任何位置，并且能够高清保存7天内的影像信息。客户使用这项服务需要每个月缴纳980日元的费用，还需要另外购买Safie的专用摄像头（19800日元）。这项服务包括移动物体感应和自动报警功能，还可以与家庭成员或朋友共享画面。另外通信线路也经过加密处理，可以保证最高的安全级别。
从功能上来说，这项服务甚至可以代替现有的安保公司。不过由于可疑分子是否具有犯罪前科的相关信息只有警察知道，Safie想仅凭自己的能力来积累信息非常困难。不过Safie拥有功能非常强大的云平台，未来拥有很大的发展潜力。14．Dash按钮——亚马逊（图23）图23 IoT的事例（电子商务）亚马逊通过向用户提供IoT设备，使用户可以更简单地进行网络购物，从而达到扩大电商平台销量的目的。资料：美国Amazon.com及各种新闻报道 ©BBT大学综合研究所
亚马逊向Prime会员免费提供了一个名为Dash按钮的IoT设备。会员无需打开电脑和智能手机的应用程序，只要按下这个按钮就可以通过Wi-Fi自动将商品放入亚马逊的购物车。
亚马逊还推出了亚马逊自动下单（Amazon Dash Replenishment Service）。如果家庭中使用的是能够对应这项服务的打印机和净水器等家电，那么传感器就会自动检测墨水和滤芯等耗材的使用状态，在有需要的情况下自动在亚马逊上订购耗材。
上述两项服务都是以扩大电商平台销量为目的，但都可以通过用PC或智能手机直接下单来取代，因此普及的可能性并不高。
除此之外，亚马逊还推出了一款名为亚马逊Echo的能够识别声音的音箱。用户除了可以直接语音下单购物之外，还可以实现播放音乐、查询天气和交通信息、设定时间表与提醒、网络检索、照明等操作，甚至还可以网约车。
这项服务乍看起来非常便利，但我预计其只会引起暂时性的关注，终将销声匿迹。我之所以敢做出这样的预言，是因为我之前经营过一家名为Everyd.com的公司，在声音识别系统上投入了6亿日元。
用户只要对电脑说出“买东西”的指令，电脑屏幕上就会立刻显示出购物的页面，接下来只要继续说“购买××”，该商品就会直接放进购物车。这是全世界第一款可以语音购物的系统，最开始用户们都很喜欢使用，甚至给出了“比老公更听话”的评价。但几乎所有的用户在使用过一两个月之后就再也不用了。调查结果显示，用户之所以不再使用该系统并不是因为其不好用，而是因为“一个人自言自语很奇怪”“总是对着电脑说话会产生一种很惨的感觉”等生理上的原因。说白了就是不符合人类的生理习惯。
另外，由于大阪和东京的发音有区别，所以在说“鲑鱼”的时候有可能画面上显示出来的是“酒”。而想要买“海苔”的时候画面上则可能出现“浆糊”。为了解决这一问题，我们采取的是同时显示“鲑鱼”和“酒”以及“海苔”和“浆糊”，让用户自己选择，但结果并没有被用户接受。
除此之外语音识别系统还有无法识别连读、在电车中无法使用等各种各样的问题。所以很多用户宁愿选择利用电脑键盘或者智能手机的屏幕来直接输入也不愿意用语音识别功能。这是根据我的经验导出的结论。亚马逊Echo或许会引起人们的关注，但应该不会成为电子商务的主要设备。15．JR东日本的尝试（图24）图24 IoT的事例（铁路）JR东日本最初是为了提高列车运行效率而导入IoT，现在又尝试着将这一技术应用于其他方面。资料：根据JR东日本、HEMS道场、businessnetwork.jp等制作 ©BBT大学综合研究所
JR东日本最初是为了提高列车运行效率而导入IoT，现在又尝试着将这一技术应用于其他方面。
比如电力方面。JR东日本拥有自己的发电厂，可以为其提供相当于总耗电量三分之一的电力，除此之外JR东日本还和东京电力签订了一份合同使其能够以非常低廉的价格购买电力，如果这部分电力仍然不够用的话，那么JR东日本就必须花高价购买合同份额之外的电力。因此，JR东日本根据大数据与列车的运行状况，计算出不同时间的电力使用情况，通过制定最优化的列车运行组合，实现了成本的大幅削减。
过去，每当列车线路上出现事故时，都需要工作人员向等候在车站的乘客进行说明，并引导乘客换乘其他线路的列车，但今后类似这样的换乘信息将直接发送到乘客的智能手机上。另外，今后还可以通过在座位下方安装传感器，来使车上的拥挤情况可视化，这样在车站等候的乘客可以非常直观地看到下一趟车上的人员情况，从而能够做出合理的选择。16．鹰巴士公司——埼玉县川越市（图25）图25 IoT的事例（交通机构）鹰巴士公司通过在车上安装红外线传感器和GPS，把握了每个车站上下车的乘客数量以及车辆运行时间的延迟等信息，从而实现了顾客需求与车辆运行之间的最佳搭配。资料：事业构想大学院大学“事业构想”2015年2月号 ©BBT大学综合研究所
鹰巴士公司运营着埼玉县川越市的一条观光巴士路线“小江户巡回线”。
最初，鹰巴士公司并没有考虑到观光游客的实际情况，按照相同的间隔设置每趟车的发车时间，因此乘客的变动率极高。后来鹰巴士公司通过在车上安装红外线传感器和GPS，把握了每个车站上下车的乘客数量以及车辆运行时间的延迟等信息。根据这些信息，鹰巴士公司采取了在乘客数量较多的时间让车辆只在乘客较多的区间往返的措施，不但给乘客带来了便利，更成功地降低了运营成本。这种方法还被位于美国宾夕法尼亚州的威廉斯堡殖民地保护区等景点所采用，今后或许会普及到全世界所有的观光地吧。17．移动统计空间——DoCoMo InsightMarketing（图26）图26 IoT的事例（观光·旅行）DoCoMo InsightMarketing对200万名访日外国人的位置信息进行分析，把握滞留在日本各地的外国人的国籍比。资料：日经BP《日经Big Data》2014/12/26 ©BBT大学综合研究所
DoCoMo InsightMarketing的人口动向分析服务“移动统计空间”，可以提供200万名访日外国人的位置数据。通过这项服务，可以把握滞留在日本各地的外国人的国籍比率。比如在中国人较多的地区可以增加懂汉语的店员，当俄罗斯人达到一定数量后就应该准备俄语翻译等。虽然对访日外国人来说这是一项非常便利的服务，但因为会同时泄露自己的国籍与行动路线，涉及侵犯个人隐私的问题，所以这项服务是否真的会被访日外国人所接受还要打个问号。
我曾经向政府提议，给每一位访日的外国游客都免费租借一部智能手机，提供观光导游信息。这样自然而然地就可以把握游客的国籍和数量。现在这项服务已经在冲绳地区实施。18．魔法手环——迪士尼乐园度假区（图27）图27 IoT的事例（观光·旅行）美国佛罗里达州的迪士尼乐园通过一个植入了RFID芯片的“魔法手环”掌握游客的行动，帮助其更好地进行运营。资料：根据迪士尼等制作 ©BBT大学综合研究所
位于美国佛罗里达州的迪士尼乐园度假区，要求每位游客在进园时都佩戴一个植入了RFID（Radio Frequency Identification）芯片的“魔法手环”。迪士尼乐园方面可以通过这个手环掌握进园的游客选择了怎样的观光路线，游玩了哪些娱乐设施，在哪家餐厅吃了什么食物等数据，通过对这些数据进行分析可以帮助其更好地进行运营。比如防止特定的娱乐设施在短时间内涌入大量的游客，让游客可以更好地体验园区里的娱乐设施。19．社会基础设施（图28）图28 IoT的事例（能源、交通、物流）面向社会基础设施的IoT得到了巨大的发展，对通过传感器等获取的数据进行分析，提高社会基础设施的安全性和效率。资料：总务省“平成27年版信息通信白皮书” ©BBT大学综合研究所
在“设施”“能源”“运输与物流”等诸多领域之中，面向社会基础设施的IoT也得到了巨大的发展。在“设施”领域，富士通与METAWATER将IoT应用于故障预测，日本微软和竹中建筑公司则将IoT应用于设备管理。在“能源”领域，SAP将IoT应用于设备管理、美国国家仪器（National Instruments）将IoT应用于制造工程。在“运输与物流”领域，日本IBM与日本通运将IoT应用于物流管理，微软和伦敦地铁则将IoT应用于故障预测。在导入IoT之后，这些领域的社会基础设施的安全性和效率都得到了相应的提升。20．物流机器人——亚马逊（图29）图29 IoT的事例（物流）物流机器人Kiva能够按照工作人员的指示将货架或货物运送到指定的位置，实现物流的效率化。资料：亚马逊（http://www.amazonrobotics.com/#/vision）©BBT大学综合研究所
亚马逊利用收购的Kiva物流机器人系统，极大地提高了自身的物流效率。
在亚马逊的配送中心里有几千台Kiva在同时高速地运作着，这些机器人上都搭载有能够感知周围物体运动的移动传感器，因此不会出现相互碰撞的情况。Kiva不只能够运输包装好的商品，还可以将商品从货架上取出然后送到包装台上。亚马逊的物流中心还提供将包装好的商品通过无人机直接送到购买者家阳台上的服务。日本的千叶市作为日本第一个无人机特区就提供了这一服务。21．智能城市——美国（图30）图30 IoT的事例（智能城市）美国通过IoT收集城市的数据，实现了能够实时提供各种社会服务的智能城市。资料：根据JETRO“美国智能城市发展现状”制作 ©BBT大学综合研究所
美国通过IoT收集城市的数据，实现了能够实时提供各种社会服务的智能城市。
最有代表性的智能城市项目如下。
大城市包括纽约州的LinkNYC和哈德逊城市广场再开发项目，加利福尼亚州旧金山的DataSF，马萨诸塞州波士顿的智能停车与交通拥堵回避信息系统。地方自治体包括佛罗里达州奥兰多诺娜湖的以智能健康产业为中心的城市计划，田纳西州查塔努加的Gig City。
从总体上来说，智能城市的特点在于将重心放在安全、安心、节能等部分。比如利用搭载红外线摄像头的无人机找出热量流失特别严重的住宅，然后对其加装双层玻璃或者在窗户内侧贴封条，从而帮助整个街区实现节能。22．充满创意的传感器（图31）图31 IoT的事例（社交机器人和传感器设备）虽然搭载各种充满创意的传感器的设备越来越多，但作为活用IoT的商业项目还不足以取得可观的利润。资料：根据各种资料与文献制作 ©BBT大学综合研究所
现在搭载各种充满创意的传感器的设备越来越多。在家用社交机器人领域就有感情识别机器人“Pepper”、会说话的机器人“OHaNAS”、家庭机器人“JIBO”以及幼儿园看护机器人“MEEBO”等。除此之外，搭载传感器的设备有可穿戴式排泄预警装置“Dfree”，配合行动发光的鞋“Orphe”，搭载加速度传感器和陀螺传感器、可以根据手臂的动作模拟出乐器演奏效果的智能玩具“Moff”，在应用程序中输入身高与体重就可以根据跳跃次数计算出消耗卡路里与BMI值的智能跳绳等。
虽然这些设备作为商业项目还不足以取得可观的利润。但在生产这些设备的过程中开发出来的这些充满创意的传感器却很有可能被应用于其他具有极大发展潜力的领域，因此非常值得关注。
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