笔者从事的项目属于工业物联网的领域，主要从工业控制领域入手，同资深的工业控制器制造商打交道，项目涉及到工程商，设备商，物业等各个参与者。
先来说说目前的工业物联网的现状，阿里，腾讯，百度，华为的云平台事业部门都推出了自家的工业物联网平台，想着在这片新的领域分得一席之地。看过这几家的产品后，还是有些感触：
这几大巨头都建立了一个豪华的空中楼阁，花了大力气，大投入，每一家都构建了自己的接入方式，SDK等等，然后突出各自在大数据领域无可厚非的技术优势。然而呢，基本上很少有工业企业愿意接入。就算是大型的工业企业，自身也具有一定的软件和网络技术能力，也不愿意真正的将设备接入到你的平台。笔者认为有几点原因：
（1）数据是企业的生命线，尤其是设备的核心运行数据，如果都把设备都部署到你的平台，哪天出一个评价某类型的设备报告，哪些排名垫底的还想不想在社会生存了。所以企业宁愿不享受物联网的便捷，也不愿把数据交给这些平台。
（2）接入方式太过于自我，都要用平台的SDK来进行软件开发，万一我跟你适配好了，发现其它平台有更好的功能（便宜，先进），再切换，我的已经卖出去的大量的设备怎么办？
（3）中小企业没有软件接入的能力，它们单独为了这个平台养一些软件和网络开发人员是得不偿失的。
（4）由于各个平台的技术和人员投入成本太高（尤其是大数据从业人员的高额资金投入），这个平台的使用价格对中小企业而言，也是不可以接受的，就算现在打着免费的旗号，谁又不傻，平台能一直免费？
（5）大数据分析，深度学习的核心基础是数据，各大平台要做的重心是先把设备接入进来，把数据持续收集几年，十几年甚至更长，没必要先弄个那么好的架子给人看，又浪费了很多成本，目前要做的就是把数据存下来就好了，然后再去做人工智能的学习。
以上是笔者在项目中通过长时间的交流和沟通得出的几点拙见，希望能给关注这个领域的人一些参考，后面在介绍参加的产品开发过程中是如何针对上述部分问题做出定位和设计的。
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