CHIP方法用四種維度研究產業；C是Case的英文單詞首字母縮寫，通過研究案例，找到一個新領域的入手點；H是History的英文單詞的首字母縮寫，通過研究歷史發展獲得發展規律；I是Infrastructure的英文單詞的首字母縮寫，利用研究產業結構、產品結構來學習，獲得對領域的全面認識；P是Problem或Pain英文單詞首字母的縮寫，通過對領域的存在的問題或者痛點研究，獲得行業發展的驅動力。

其中C（案例），H（歷史）分析方法在上次微課堂已經分享過了。今天分享使用I（架構分析）的方法，來研究物聯網的發展趨勢。

本次課分三部分：架構研究的基本介紹；架構方法的價值；如何通過架構方法學習一個新的領域。

首先介紹架構研究方法介紹：

I 是英文Infrastructure首字母的縮寫。

架構方法：在研究一個新的領域的時候，可以從不同維度，對這個領域進行分類（或者研究這個領域的組成結構）。

對新的領域研究，可以從兩個層次：第一個層次是從最通用的維度，對領域做盡可能全面、詳細的分類（或組成結構描述），獲得對這個領域最基本的全面的認識；

第二個層次，是了解觀察這個領域的所有維度，從不同維度對領域分類（或者組成結構描述），獲得這個領域全方位的認識。

對于第一個層級的物聯網研究，曾經選擇了物聯網最通用的技術功能維度對物聯網進行分類，從技術功能維度，物聯網分為三層：感知、連接、智能三層。

這個維度，是對物聯網認知最常用的維度，在物聯網發展早期，這個維度是被普遍接受的；雖然在語句表述上會有差異，比如另外有機構將物聯網分為：感知層、網絡層、應用層。與IBM的感知、連接、智能是對應的。

所以從功能這個維度入手介紹物聯網，非常容易建立對物聯網的感性認識，對于新手而言是非常好的切入點。

物聯網的功能維度是研究物聯網比較好的切入點，但并不全面，物聯網還會有其他維度的表述。

下一步是進入第二個研究層級，從多個維度對物聯網進行描述。那么看一下IBM的物聯網生態圖，IBM從技術和生態兩個維度對物聯網進行了描述，如圖：

看這張圖的右下側，是物聯網從技術維度的組成部分，圖中從左到右依次是感知層、網絡層、邊緣計算層、云計算層、物聯網服務平臺層，應用層序層和數據分析層，這七層就是物聯網的技術組成架構，是從技術維度描述的。相對于功能維度的三層架構而言，技術人員通過這張圖更容易了解物聯網的技術總貌。

從這七層架構向左，向上是物聯網的生態，即未來物聯網領域需要哪些類型的供應商（企業）。

從七層架構向左，是物聯網的技術類供應商；從七層架構向上，是物聯網的服務供應商。無論是技術供應商，還是服務供應商都是物聯網行業內的企業，都屬于物聯網生態的一個環節。

這張物聯網生態圖，還可以看出物聯網發展的一個趨勢，即向服務轉型。

向服務轉型的中樞在物聯網平臺服務這個角色。研究物聯網就要從物聯網平臺服務這個角色入手，其它所有角色都圍繞著這個角色在發展。14年，15年 ToC領域的物聯網平臺受到資本的追逐。而ToC行業現在有兩個熱點方向，一個是完善邊緣計算層的功能，一個形成物聯網應用服務生態；邊緣計算、物聯網應用服務都是緊緊挨在物聯網平臺層。

對于物聯網的全維度架構圖中，IBM這張生態圖是最有代表性的一張，但也僅是從IT供應商的維度觀察物聯網。

從傳統通訊行業的企業對物聯網的結構則是另外一個維度，包括連接管理，服務支持，設備管理，和應用支持（使能）管理，應用平臺，業務分析平臺，業務服務平臺。

在這些平臺中，連接管理，設備管理是通訊行業比較重視的功能。

所以從不同維度看，物聯網的組成是不同的。所以看物聯網的維度越多，你看到的物聯網就越全面！

使用架構方法的價值

如剛才介紹到的，使用架構將物聯網分的越詳細，看的維度越多，對物聯網的理解就越全面。

使用架構方法可以增強人的洞察力：

在別人眼里一樣的兩個事物，在你眼里卻有差異，那么你的洞察力就比別人強。看到差異，一定是存在某一個維度，從這個維度看這兩個事物是有差別的；但別人沒有從這個維度研究過，所以認為兩個事物是相同的，而通過這個維度去看事物，就能看到別人眼中相同事物的差異。

比如第一次了解AbleCloud時，我的問題是AbleCloud與其它云計算平臺有什么差異，有人介紹說AbleCloud對標的是Ayla，也就是說她認為AbleCloud與Ayla的功能是一樣的。

在研究了這兩個平臺之后，我發現AbleCloud與Ayla在是否有開發套件這個維度是有差異的，Ayla有開發套件而AbleCloud沒有。從這點上，機智云與Ayla更接近一些。

研究云平臺可以增加是否包含開發套件這一個維度，從這個維度，就能看到別人認為是一樣的兩個平臺之間的差異性。

另外在很多人眼里完全沒有關聯的兩個事物，在我眼里卻有關聯。

比如我介紹的汽車與計算機發展歷史看，這是風馬牛不相干的兩個事物，但從歷史上看，計算機的發展，卻可以借鑒汽車的發展歷史。

汽車在發明早期，只是作為交通工具，并沒有改變大的產業格局。當公路交通網建立起來之后，汽車大大降低了人或者貨物從一個地區到另一個地區的時間，可以在更大范圍實現商品交換，促進了生產力的發展。

在計算機發明早期，計算機只是作為簡化勞動的工具，當互聯網高速公路完善之后，計算機通過互聯網大大降低了信息傳播的速度，在更大范圍內通過信息交互，進一步帶來規模效應，從而改變整個商業生態。所以互聯網以及物聯網通訊渠道的完善，將為物聯網的爆發奠定基礎（基礎設施發展之后，將會引起其他所有行業的深度變革）。

增加一個通過降低傳播時間（貨物或信息），擴大共享（貨物或信息）范圍，進一步帶來規模效應，從而形成對所有產業的變革這個維度。從這個維度上可以看出，計算機與汽車發展的相似之處；而物聯網是在計算機發明之后，在更大范圍內對計算機的補充，就如公路系統完善后，自行車行業是交通行業的補充，而公路體系的完善對自行車行業的促進一樣，通訊信息暢通之后，將會促進物聯網行業，所以物聯網行業的爆發只是時間的問題。

所以通過架構研究，完善觀察事物的維度，可以增強洞察力。

再舉一個利用架構創造價值的例子。

大家都知道RFID是物聯網必不可少的感知技術。RFID的發展將在智能制造、物流等領域帶來顛覆性的變革。

RFID產業，包括RFID芯片供應商，讀寫器供應商，相關解決方案供應商。

很多RFID行業從業人員對RFID產業鏈的理解都到此為止，而我對RFID產業認識中，增加了RFID方案的客戶，和RFID方案的用戶這兩個角色的維度。

所以在與RFID讀寫器供應商交流時，我問他們的目標客戶是誰？他們說是系統集成商，但有哪些系統集成商？這些供應商了解不多。只知道熟悉的一家年銷售額2000萬的智能制造集成的公司，卻不知道行業內有年銷售額9億，5億的兩家智能制造系統集成的公司，如果能夠了解到這兩家企業，有針對性的去銷售，其業務量一定會有所增加。

如果對RFID行業的研究，增加更多與客戶相關的維度，既要看到行業的直接客戶——系統集成商，還要看到最重用戶，實施智能制造的甲方企業，并將潛在實施RFID項目的企業內的決策鏈理清楚，對RFID的使用功能需求掌握清楚，還會指導RFID相關產品的研發，為后續的產品持續改進提供一個功能需求的輸入口。

如何用架構方法分析行業

如果我要了解一個產業，我首先會去嘗試建立這個行業的整體框架。但如果這個行業對你很陌生的話，如何著手建立行業框架？

首先是找到這個行業最具有典型性的企業開始研究其產品架構。

比如智慧地球（物聯網）的概念，早期是由IBM推動的，所以我最先研究的是IBM體系的物聯網架構，就是從開頭介紹的那張IBM物聯網生態圖。

IBM的物聯網體系是比較全面的，所以IBM的生態圖就是比較完善的物聯網架構圖。最近幾年我介紹物聯網時，都是用IBM的這張生態圖圖，但IBM是企業應用視角，多是根據服務大型企業的經驗的，也就是說IBM架構圖適合的建立物聯網的平臺是大型企業，應用流程重，關聯多的設備。

通訊行業是另外一個物聯網重要的組成部分，通訊企業的物聯網多是為分散的設備聯網，這樣分散設備的聯網的應用輕，設備與設備之間的關聯不復雜。更多的強調的是通過設備采集數據，比如重型機械的聯網，還有一些建筑設施的聯網。這些設備更多的強調的是連接管理，設備管理，雖然有使能應用模塊，但使能應用并不重。

這樣通過IBM，Jasper等不同行業的典型物聯網架構的比對，將Jasper等通訊相關的架構增加到IBM的架構上，物聯網的架構更加完善。

有了完善的架構之后，在研究物聯網的企業的時候，研究一個新的物聯網企業，可以方便的確定這個企業在物聯網架構中的位置，再根據相同位置其它企業相關產品的比較，就能在更加細節部分完善架構，實現對物聯網的更加清晰的理解。在相同位置的不同企業之間找到相同之處，差異之處，就能更加深刻的理解物聯網的體系，并對未來發展趨勢作出判斷。

比如同樣是通過做WIFI模塊成為物聯網平臺型企業，杭州古北，上海慶科，上海漢楓，銀河風云，這幾家企業在物聯網發展過程中，也漸漸有了差異：杭州古北重視場景控制，上海慶科做物聯網操作系統，做霧計算，上海漢楓做SIP，而銀河風云做MacBee聯盟。這樣根據物聯網發展早期各自特點，在獲得各自客戶之后，有了差異化發展的道路。同樣是在平臺服務層，企業和企業之間的服務存在差異化競爭，在平臺地位確立之后，某些具有功能互補的平臺企業就將開始合作，而不是像平臺發展之初，完全競爭！就如上個月IBM與西門子開始合作，雖然這兩家企業的物聯網功能都有定位物聯網平臺功能，但因為功能互補，所以開始合作了！從我個人推斷，未來杭州古北，上海慶科，銀河風云都有互補合作的可能性。

今天就介紹這些，主要從概念、價值、使用三個維度對架構方法做了介紹。歡迎大家持續關注物聯網微課堂。下次課程將介紹如何使用痛點分析的方法判斷物聯網發展趨勢。