原载@DeepTech深科技
5G 将近，它不但为期待更快下载速度的消费互联网而来，更为等待应用场景物种大爆发的产业互联网而来。
在巨头林立的物联网平台之争中，技术赋能型平台和行业赋能型平台各分秋色。前者如亚马逊、微软，以云计算为基础建立通用的物联网平台;而后者则从工业、能源、消费等角度切入，如西门子、C3 IoT 等工业互联网平台公司，还有 BAT 等互联网公司，都是从解决领域的行业症结作为抓手，其优势是在于清楚掌握行业知识(know-how)，在整合系统架构的基础上，为行业量身定制数据模型，直切行业痛点。
去年，以 C 端平台为主战场的腾讯就正在经历从上半场的消费互联网，向下半场的产业互联网方向剧烈变化的转型期，为了配合这一战略，腾讯甚至进行了一次组织架构大型调整，成立云与智慧产业事业群，利用其在大数据、人工智能、用户体验、云计算等方面的研究经验深入布局零售、医疗、能源等各个垂直行业赛道。
随着国家对环保、碳排放要求趋严，新能源行业迅猛发展，体量大、曾经相对封闭的能源行业成为了腾讯进攻产业互联网重点布局的赛道。就在两个月前，马化腾曾亲自率队到访国家电网，表示对泛在电力物联网的构想印象深刻，期待利用其在算法与云端领域的研究经验充分在能源行业的场景中体现价值。
然而问题在于，究竟是垂直行业内成长起来的头部公司成为物联网独角兽，还是会有平台型公司在物联网世界横扫一切、一家独大？
变革前夜：“新智能”准备改造能源旧世界
拥有万亿级市场的能源领域，正在经历智能化革命带来的洗礼。
在过去的几百年当中，能源好像只是人类科技文明发展线中的一个隐藏支线，但我们如果仔细回顾能源史，这个领域所经历的创新的阵痛和愉悦，其实主宰着整个人类文明的走向。但这个“主宰”的背面，是巨大的代价 —— 当气候变化与环境污染成为关乎人类命运的话题时，能源主宰世界的方式需要随之发生改变。更绿色，更灵活，更分布式和靠近用户侧的新能源，将成为能源世界新的主流。
新能源的发展正在逐步逼近新的历史节点：近日联邦能源监管委员会(FERC)发布的 SUN DAY Campaign 数据分析，目前美国的可再生能源发电能力(生物质、地热、水力发电、太阳能、风能等)的总产能首次超过了煤炭。类似的情况也发生在英国：据 BBC 近日报道，自工业革命以来，英国清洁能源发电量也首次超过了化石燃料，英国国家电网表示，今年前五个月，来自清洁能源发电量占到了 48% ，超过了煤炭和天然气的 47%，其余是生物质燃烧。
毫无疑问，我们今后的能源系统中，新能源的存在感将越来越强。但严峻的现实是，旧的能源世界并没有在技术上完全做好准备迎接它。
目前最关键的一个问题是，受天气系统和地域分布的影响，新能源呈现出明显的碎片化、不连续性等特点，现有的集中式的电力传输、分配和响应方式，无法实现新能源发电的效率最大化。亟需提高新能源发电预测能力(结合天气、气候，风机光伏发电设备能力的数据)、提高用电预测和调控能力(知道什么时候用电量大/小)、能源利用效率等，才能缓解新能源电力对电网的冲击。
与此同时，能源系统与复杂系统耦合、嵌入的情况越来越多，比如在电动汽车高速发展时，其充电桩网络构建也将给整个能源系统带来巨大挑战。
我们可以简单理解为，旧的能源世界除了满足基本的“信息化”之外，还需要更多的“智能”，去实现连接、协同、平衡能源生产侧和消费侧日益增长的碎片化需求，尤其是机器端的智能。
让机器拥有更多的智能已经不是一个天方夜谭的设想：全世界的科技巨头和明星创企都正在物理世界、虚拟世界中推动机器智能的实现，大到汽车，小到一个摄像头，现在都已经实现不同程度的智能化。
当越来越多的机器拥有智能，一个新的变化是，信息的交换不再局限于人和人、人和机器之间，还会发展到机器和机器之间，形成一个机器社交网络。在这个机器社交系统中，人不再是信息的中心。
首先来明晰两个概念，一是自动化机器，二是智能化机器。两者最本质的差别是——是否需要人为干预。自动化设备的设计逻辑是在设计之初就定义一个固定的程序和场景。但由于机器在运行状态下会面临不同的环境变化，由此最初定义的程序一定是片断式的，需要人作为这些片段程序之间的连接。
比如开车，现在车辆已经通过不同软件的应用实现了部分自动化，但仍然需要人参与其中——人需要看导航地图，看红绿灯，看交通环境，还要驾驶汽车。如果地图能够和汽车、路上的红绿灯等传感器连接在一起，通过平台统一打通协作，可能就不需要人来参与其中了。
这里的主要问题在于这个行为涉及到不同的系统。这些不同的系统说着不一样的语言，互相无法识别。
所以打造一个“机器社交网络”就需要首先解决这个问题。
在被誉为“智慧国度”的新加坡，当地政府正在通过使用一个名为“EnOS™”的智能操作系统管理部分公共设施，并开发出不同的应用来管理城市。
今年 4 月，新加坡人力资源部推出了一个工厂等施工现场安全管理的应用，通过在施工现场和工厂安装智能传感器和图像处理摄像机，来实时监测空气质量、噪音水平和环境安全。利用 EnOS™ 操作系统提供的大数据处理规则模型，在检测到潜在安全风险时会触发警报，以有效支持人力资源部对于全新加坡范围内高危工地/工厂进行 EHS 管理。据了解，未来新加坡100多个政府机构也都将基于 EnOS™，开发覆盖交通、政务、能源、通信、人力资源等领域的应用，创造智慧城市场景和应用。
而这个智能物联操作系统，由中国企业远景集团打造。
凭借 EnOS™ 这一智能物联操作系统，远景集团也入选了《麻省理工科技评论》今年的“50大聪明公司”榜单。在调研访谈中，远景集团 CEO 张雷曾向我们解释上述关于机器自动化与机器社交的观点。
能源场景的价值不可小觑
2017 年，张雷曾在《麻省理工科技评论》EmTech China 全球新兴科技峰会上解释了“超级大脑+机器社交网络”的概念，他认为，物联网是万物互联，所有的物件整合，体量相当庞大，因此需要一个超级大脑来负责，但是，如果只有超级大脑，不基于物联网平台，就等于没有感官无法学习，没有四肢寸步难行。
因此，想要实践真正的智能物联网，答案就是两大关键：超级大脑+机器的社交网络，超级大脑由人工智能来担任，而四肢就是机器的社交网络，负责实时采集数据、学习、优化、执行。
智能物联网可以说是远景从能源物联网自下而上的实践。
以新能源发电场景为例，风力发电机的发电效率不仅取决于机器本身的构造，更会受到风况、地形、气象条件等不可控条件的影响，因此风机无法通过升级机身构造或不断补充历史数据程序，从而保证风机永远处于最优工作状态和最高的发电量。
而智能化技术的突破为“机器社交”提供了一个很重要的物质基础，传感技术、AI、物联网、5G 等，能够将传统自动化设备融入到一个“社交”的环境，让风机有能力感知外部环境数据及其变化，同时通过风机之间、与风场、站点及云端数据的联系，获得自我学习、自我进化、适应不同环境的能力，并在此基础上进行反馈，进一步提升学习和思考能力，而非传统的预先设定程序的设计。
这个时候，能源物联网——从能源生产、能源传输、能源使用到能源储存，这个大的生态也就具备了“社交”的基础。
在远景“能源物联网”业务的版图里，他们是这样让机器产生社交的。
一是首先要让“机器们”说同一种语言。
面对大量不同种类品牌的工业设备时，设备数据协议如何适配和兼容。远景表示，通过开放协议框架支持设备接入，EnOS™ 目前能够 1分钟内完成设备接入，实现设备“即插即用”，有效采集、处理、分析各种智能设备数据，同时支持第三方 IT 或 OT 系统的连接。这在整个行业中，已经属于领先地位。
二是基于云平台采集到的设备数据，针对深度的数据分析时，涉及到具体领域的行业知识，需要特定领域的行业专家，具体根据设备的领域和特性建立数据分析模型。
物联网操作系统不是简单的连接。只有真正理解风机等基础设备的工作原理，对整个能源行业有更深的理解，才能改变它的运行，改变它的控制，让它变得更智能。这是打造能源物联操作系统的重要难点所在，也是整个行业迈向智能化过程中的重大挑战所在。这恰恰是远景比 BAT 更具备优势的地方。
三是在大量分析模型的基础上，形成决策，产生深度的行业应用。
四是让机器们完成“执行”闭环。即转换成工业设备可以理解的控制指令，对工业设备进行操作，实现工业设备资源之间的精准信息交互和高效协作。
需要注意的是，物物相连本身并不会产生多大的价值，但连接起来的物所产生的应用、服务才具备规模化的产业价值。就像 30 年以前互联网出现时，上网、建网站、收发 email 进行信息沟通是信息化的开始，直到互联网衍生出电商、支付等新的商业模式时，上亿级别的规模市场才开始真正显现。
张雷认为，远景需要利用智能物联网技术来改变行业，当数十亿的风机、光伏板、电动汽车、储能电池、充电桩、家庭用能设备构成一个碎片化的能源世界时，需要一个智能物联操作系统来降低不确定性，降低系统协同成本，推动能源转型。
现在，远景打造的智能物联操作系统 EnOS™，通过“智能机器的社交网络”，能够让 100GW 的 6000 万个风电、光伏、储能、充电桩、电动汽车等设备及传感器实时智能协同。
相比其他同样有志于此的 BAT 等互联网公司，远景能够做好利用智能技术赋能行业这件事的基因，在于过去十几年对物理世界的深入理解和深度介入。“我们是从能源行业里面长出来的，对能源行业有洞察力，也有最先进的设备和工具。所以本质上，我们是一家智能物联网的操作系统、或者说智能技术公司，应用智能技术去改变行业”，张雷说。
当然物联网业务使能平台能否成功，最终取决于有多少终端与此平台产生连接关系，有多少行业应用基于此平台进行构建，有多少企业依赖此平台进行业务发展，功能的先进性和完备性固然重要，但最终决定物联网业务使能平台的成功要素却是生态系统的规模性、活跃性、成长性。
这也是远景在稳固风电等能源生产侧业务的基础上，再把触角伸向能源消费侧——收购日产旗下 AESC 动力电池业务的原因。基于 EnOS™ 智能物联操作系统，远景看到能源行业自下而上变革的力量。通过连接各个信息孤岛的终端设备和系统，再赋予数据层面的融合，在智能电力、楼宇、交通、城市的应用场景里，都是智能物联网的广阔战场。
阿里云之父王坚曾经问过张雷，“你们公司究竟想要解决什么挑战?”张雷说，人类的可持续发展问题，王坚稍作思考后笑着评价——这确实是人类唯一的挑战。
接下来，能源乃至工业领域的数字化征程、智能化演进还将持续很长一段时间，不同的企业会有不同的玩法，我们将持续关注各大公司如何通过新兴科技核心能力，开创企业创新路径，进而迸发出产业变革的能量，甚至形成一个新兴的产业。
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