这是2014年刚入职不久，做的物联网云平台的分析报告，删除了与公司相关的部分，仅保留行业的一些产品分析。转眼近10年过去了，物是人非，行业格局发生较大变化，很多厂商已经倒闭，前不久阿里云都已经砍掉了IoT业务。但是基本的产品、平台逻辑没有变过。
本文作为对物联网平台认知的一个参考。
1 物联网云平台对比
PaaS（Platform-as-a-Service）平台即服务，众多第三方物联网平台是PaaS的典型应用，由于缺乏品牌、资源等方面优势，因此均在服务层面进行接入，相对于传统的基础云，一方面有较为完善的WEB控制台，开发者可以自由创建设备并定义数据类型，部分平台直接对场景进行细分或者提供对应模板，同时配合简洁完善的API，最大限度的降低接入门槛。
在国内市场，由于具体的用户数量尚未形成规模，因此更多的还是在应用层面进行改进。和我们现阶段所做的基础云服务并不具备直接的可比性，在后续的对比中主要是针对目前国内外相对知名的物联网云平台在应用层面进行介绍和对比。
1.1 Xively
Pachube 2007年创建，2011年被LogMeIn收购，2012年5月更名为Cosm，2013年5月开始进行商业化探索，并再次更名为Xively。Xively作为最早创建的物联网云服务平台，一直是国内众多物联网云平台的重要模仿对象。
Xively是开放的通用物联网平台，Xively提供物体目录（物体的根据权限的搜索），数据服务（时间序列数据的存储，调用），业务服务（设备找寻，激活和管理）。为完成这些服务，建立了信息总线，信息总线支持Rest，Socket，MQTT，Xively API。Xively宣称有5500万用户，2.5亿个设备在使用Xively。使得硬件和制造业者能够在不关心服务器实现细节和运维的情况下，拥有交付物联网化的电子产品的能力。
Xively的系统架构如图 2所示，通过Developer Workbench与Device Management Console进行设备创建于数据定义，通API接口和相关的服务实现设备接入，最后配合APP与后台服务实现数据读取与远程控制。开发流程如图 3所示。
总的来说，Xively在云存储等基础服务上提供：
l 基于WEB的设备定义与管理；
l 基于RESTful的交互接口设计；
l 云端的事件触发能力；
l APP开发支持与数据对接。
1.2 YeeLink、乐为物联、传感云
YeeLink、乐为、传感云，包括我们将要投资的思南物联等，整体结构和Xively非常接近，因此不再单独对比，也不对功能再次介绍。
YeeLink偏重于传感器云服务，和早期的Xively相似，侧重于传感器的数据存储和展现，因此自有设备，虽然免费，但是要求必须公开设备信息，虽然数据有进行格式化的存储于细分，也具备云端的动作触发功能，但是并没有针对智能家居等场景进行优化与细分。
YeeLink在13年以后就基本停止更新，团队转而投入YeeLight智能灯，YeeLink平台本身目前的主要用户仍然以一些爱好者为主。
图 2 Xively系统架构
图 3 Xively的开发流程
乐为物联相对于YeeLink做了一些改进，首先在设备下细分为传感器与控制器两部分，并在云端添加了执行单元管理，执行计划设置，表达式管理等，由于乐为物联的平台是基于团队之前做的光伏等垂直领域解决方案抽象出来，以此整体结构和功能设置上仍然以偏向工业控制为主。
通过以上对比YeeLink、乐为、传感云具备一些共性：
l 都以Xively为主要模仿对象，团队之前都有做过垂直行业的一些解决方案，基于这些方案抽象出来成为平台；
l 平台仍然有很大的局限性，在通用化和场景化上做的仍然不够；
l 平台没有清晰的商业化模式，目前都不是各自团队的重心所在。
1.3 机智云
由于庆科只提供WiFi模组，并不能够帮助客户实现云端与APP开发，机智云最早就是基于庆科WiFi的方案上，做了AO史密斯等几个客户，之后在这些案例的基础之上，抽象开放成一个智能硬件服务平台。现有机智云的体系结构如图 4所示。机智云在本质上和前面介绍的YeeLink与乐为等平台并无太大差异，只是在引入资本后开始在智能家居以及接入服务上有了更多的优化和投入。
图 4 机智云结构图
相比Xively以及和相似的YeeLink，机制云在一下几点做了一些改进：
1、场景进一步细分
Xively和YeeLink等规范了传感器和数据类型，但是场景和设备类型并没有进一步细分，机智云则在创建设备时就细分为家电、空气净化、医疗健康等具体的应用场景。
图 5 机智云的场景细分
2、典型设备模板化，进一步规范设备接入
机智云对于针对自己的开发套件，以及空调、开关、空气净化器这三种典型应用场景提供了官方的数据模板，用户可以自己创建设备添加数据，也可以直接使用现有的一些模板，模板方式有助于进一步规范设备接入同时更加利于数据接入。图 6即为空气净化器的数据模板。
3、与WiFi模组进一步配合，更进一步降低接入成本
机智云发布了GoKit开发套件，可以使用庆科或者汉枫的WiFi模组，机智云发布了与云平台对应的WiFi模组固件，在固件中对与云端的相关协议进行进一步封装，这样在云端创建完设备添加对应数据点后能够直接得到与云端定义数据相对应的MCU接口文档，如图 7所示，硬件开发者只需要根据这个文档进行16进制的数据交互即可完成与云端的数据传输，完全不用关心具体协议，更进一步降低接入成本。
4、聚焦M2M（Machine to Machine），提供了开放接口
机智云聚焦M2M，并不将数据局限于自有平台，用户既可以二次开放自己接入的设备，用于其他开发者的二次开发，也可以直接和其他云平台对接，完成数据共享。
提供了Open API接口，基于HTTP的方式可以通过网页、轻应用等形式，维护用户、用户与设备之间的绑定关系，以及获取设备数据发送控制命令等。
开放了固件升级功能，解决设备出厂后的固件升级问题。
受限于机智云自己的产品定位和资源限制，机智云也有非常突出的缺点：
1. 相比于Xively、YeeLink等平台，云端虽然做了场景细分，但是并没有进行场景的关联和联动，主要优势还是集中于数据接入方面；
2. 虽然有场景细分，但是并没有数据挖掘与学习，现阶段只有基础的运营数据统计分析；
3. 基础服务并不突出，性能现阶段也无法有效验证，同时缺乏短信、账号体系等基础服务。
图 6 机智云空气净化器数据模板
图 7 机智云定制化的MCU接口文档截图
2 物联网云平台的一些思考
2.1 去开关化是智能控制的重要形式
智能家居作为现有物联网云平台的一个重要场景，现有的智能家居更多的还是停留在连接层面，接入云端，实现APP的远程控制是目前多数产品的主要功能点，随着京东、微信等云平台的切入进一步实现了数据互通与设备联动，然而仍然很难让人感受到真正的智能。两年前Google收购的Nest恒温控制器的重要功能就是学习用户习惯，最终实现自动控制功能，在产品定位上的核心就是去开关化。
我所理解的去开关化流程如图 8所示，在这个流程中，云端场景细分是设备联动的基础，也是数据挖掘的前提，而最终的机器学习后要实现智能控制就需要场景感知能力，从这个角度来看，小米的智能套装中，门窗磁、人体检测虽然从单品角度来看意义不大，但是确是场景感知的基本单元，在前序的一些条件成熟后能够以此为基础延伸出一些新玩法。
图 8 去开关化与智能控制
2.2 数据增值能力是物联网云平台的重要组成
互联网巨头的切入，会使得在基础云服务方面不会有太明显的差距，而众多小型物联网云服务平台虽然短期内从应用层切入在接入门槛、细分服务等方面有优势，但是由于缺乏技术门槛，也没有生态优势，因此并无法构成长期性的竞争优势。如图 9所示在数据获取的基础上，对数据的挖掘、学习以及和原有互联网生态相结合使接入数据的增值能力将成为非常重要的一部分。
图 9 数据增值流程
微信已经在蓝牙手环等场景中有相关应用，手环厂商接入用户的运动数据，能够获得数据的社交传播机会以及用户圈子中同类数据的对比与展现，这就实现了基于社交关系的数据增值。在我们的安全卫士开启启动优化中，统计了每个启动项的用户优化统计情况，用于后续用户启动项优化的数据参考，这也是一种数据增值，物联网应用中也可以有类似的场景，例如空调的温度调节，可以是相同场景中其他用户的统计数据用于当前设备的控制参考，这是基于场景细分统计参考的数据增值。在基础服务和接入门槛都近似的情况下，能否对接入的数据增值将会是很重要的一部分。
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