关于物联网可穿戴的发展和未来的展望

到目前为止，物联网可穿戴应用中最大的亮点无非就是Apple Watch了。

Apple Watch是在4月10号开始接受预订，4月24号正式发售的。Apple暂时还没给出具体的销售数据，但是有一家商业数据研究机构Slice Intelligence收集到了美国本土Apple Watch消费的Email收据，他们估计在4月10号第一个预售日就已经有了100万只的预售量，同时截止到6月中旬也就是正式发售后两个月总共销售了280万只。对今年整年Watch总出货量的预估，大多数分析机构的数字基本落在1500-3000万只左右。

我们可以等Apple新一季财报出来以后，去确认一下他们预测的对不对。拿出这些数据，是想说明什么呢？相比之下，去年Android Wear整年的出货也才不到100万只。所以说，有一句话应验了，就是说2015年真正是可穿戴设备爆发元年，这也是因为Apple Watch的推动。

另外，智能硬件又不仅仅是手表、手环、眼镜这样的可穿戴设备的范畴。目前估值比较高的，还有像Google收购的Nest恒温器，像Facebook收购的Oculus头戴式虚拟现实设备，还有Google和Qualcomm投资的Magic Leap——一个号称30-40年后的计算技术。

前几天微信上还在疯转一个帖子，标题是“中国大搞特稿互联网+，美国却悄悄进入新硬件时代”，光看标题还真有点“捧硬件、贬互联网”的意思。其实在物联网架构里面，互联网大数据和智能硬件都有他们各自的分工。美国这些新硬件不也是互联网公司在推动吗，不也需要互联网、大数据、云计算吗？其实中国的互联网公司BAT以及小米也都在干同样的事，就是到处收购智能硬件公司。为什么呢？因为硬件是入口，是用户的入口，数据的入口。

所以，我们看智能硬件作为物联网的硬件入口，是物联网金字塔塔基的感知层的一部分，是最基础的一层。通过最基础的感知层来收集数据，经过通信和数据整理，去解决各类应用场景的问题，最终需要大数据来做分析，对各类场景应用服务做优化，实现真正的智能交通、智慧医疗、智慧城市等等。

物联网这个架构其实跟一个知识进阶的金字塔有异曲同工之妙。

数据是基础，数据传递出来就成了信息，利用信息能够解决问题了就是知识，再提炼一下，能够有效率的解决问题并提供最大价值的就是智慧。

所以每一层都很重要，没有基础也就没有上层建筑。

那么这个基础、这些Internet of Things的Things到底有多少潜力呢？

根据Gartner最新的预测，到2020年，正在使用的物联网硬件将会有300亿只，这个数量里不含手机、平板和电脑。同时，在2020年这一年就将出货90亿只。其中的芯片至少需要450亿颗。也就是每只硬件里至少需要5颗芯片。

为什么是5颗呢？

Gartner的分析师是这样说的：2-3颗sensor，1颗MCU，1颗communication，有时还需要1颗PMU电源管理。

这基本上是个手环的芯片需求嘛。手环是最简单的，其他智能硬件对于芯片的需求应该远不止这个数。

最近对物联网还有一个槽点，是说物联网这块饼是看上去很美，但是想吃又吃不到，吃到了又吃不饱。拿业界默认的1000万定理为例，就是一颗芯片的出货量达到1000万颗，才能冲抵高昂的EDA Tool、IP、光罩、流片等费用的加总。一个小公司为了物联网做了一颗芯片，结果没做到1000万，已经先倒了。

这个我们或许可以从市场战略部署来看。这个公司开发一款产品，他的市场定位是什么？是否只针对特定应用场景，而在这个应用场景仅会面对比较少的竞争？

另外，他对自身优势的定位又是什么？如果在一个充满竞争的环境里，他的产品是否能够比目前市面上的产品提供更好的性能、更合理的价格？

更好的性能需要在哪些方面体现呢？

目前的智能硬件在功能的实现上最需要在哪些方面继续完善呢？

还是这四个答案：一个是感知，一个是互联，一个是智能化，一个是低功耗。用传感器来实现感知，用射频技术来实现互联，用控制器来实现智能化，最后需要整个系统设计包括每个元件、包括电源管理一起来降低功耗。

去年百度的The Big Talk请到了一位被称为可穿戴教父的人物——Alex Pentland。他是MIT的一位教授，从七八十年代就开始做可穿戴，是最早从事可穿戴领域研究的。他在论坛上说他很少使用可穿戴设备，因为现在这些可穿戴设备还不够好，达不到他的标准，不能提供他想要的信息。

他的大致的意思是数据还不够精准，戴着身上很不方便，不能解决问题。

那怎么办？

数据的精准，还需要负责感知的传感器做得更加精准、灵敏度更高。把穿在身上的设备变成身边环境里的智能硬件，还需要更多的传感器。这样一来，势必需要设备之间更多的互联。数据量更大了以后，还需要更强的计算和控制。设备更多了，还需要进一步降低功耗。最后，就是大数据的事情了，拿着精准的预处理过的数据去做生命科学和人的行为习惯的分析，最终帮助用户解决问题，实现智能的世界。

所以说，这些底层的硬件，主要是硬件里面的IC，在感知、互联、智能化和低功耗方面还有很大的进一步完善的空间。