隨著全球許多城市正在尋求優(yōu)化其流程和改善生活條件，智慧城市概念正在全球范圍內引起關注。基本上來說，智慧城市是一座高度連結所有日常生活事物的城市，例如：交通控制，公共交通，廢物管理和街道照明，都是透過數百個智慧傳感器連接和監(jiān)控來收集和傳輸數據。城市規(guī)劃者和企業(yè)可以使用這些數據，做出更明智的城市規(guī)劃決策。

對于智慧城市交易來說，分布式分類賬技術或區(qū)塊鏈技術就相當重要。由于許多新機器和設備突然變得智慧化，因此創(chuàng)建、傳輸、追蹤和儲存數據會變得更多。基本上，當智慧城市中有如此多的物聯網機器相互通訊時，不可避免地會發(fā)生數據沖突，這可能會阻止優(yōu)先級處理數據(如火災警報)的能力。同樣，物聯網機器之間的微交易和支付也因為增加，這如何達到快速和安全處理就變得很重要。

物聯網機器之間的通訊是通過低功率廣域網M2M通訊來達成，服務提供廠商會根據其重要性，確定個別數據處理的優(yōu)先級，以協(xié)調整個城市的物聯網數據使用方式;如果將大量數據儲存在區(qū)塊鏈中，即可減輕集中式服務器負擔。此外，基于區(qū)塊鏈的支付解決方案也可以快速，輕松地通過區(qū)塊鏈處理所需的微交易。

5G手機的橫空出世讓大眾一陣狂喜，人類終于要進入5G時代。5G的商用不僅意味著上網更快，還有那些只在科幻里才存在的人工智能、自動駕駛、物聯網也極有可能實現，以及今年在政府工作報告中提到的“智能+”也不再遙遠。從工業(yè)領域來看，IDC預測，到2020年全球將有超過50%的物聯網數據將在邊緣處理。而邊緣設備只能處理局部數據，無法形成全局認知，因此實際應用中仍然需要借助云計算平臺來實現信息的融合，可以說，云計算與邊緣計算正逐漸成為支撐物聯網的兩大支柱。

工業(yè)互聯網分成“工業(yè)”和“聯網”兩部分，有人認為國內總體工業(yè)水平偏低，產業(yè)升級需求更迫切，有人認為對于工業(yè)物聯網來說，對信息安全的要求，一定要比消費物聯網更高。那么，對于中國的工業(yè)領域來說，是升級換代壓力更迫切?還是信息安全壓力更為迫切?

互聯網技術背后隱含的是互聯，數據的收集以及對數據的深度分析，就是智能和自主。針對工業(yè)物聯網，美國提出了工業(yè)互聯網，歐洲提出了工業(yè)4.0，中國提出了中國制造2025，都表述了更高層次的工業(yè)升級改造應該達到的水平。反觀國內的實際生產狀況，現在很多工廠還處于工業(yè)1.0、2.0、3.0階段，很少看到真正的4.0企業(yè)。1.0階段面臨的問題是如何收集數據，問題在于，要么設備比較老，沒有接口提供設備狀態(tài);要么有數據接口，但生產廠商沒有購買相應的服務，如果用戶想讓機器生產廠商提供數據，需要額外付費，或者產線上的設備來自不同的生產廠商，它們之間沒有互聯互通，或者機器設備和MES系統(tǒng)(制造企業(yè)生產過程執(zhí)行系統(tǒng))、整個工廠的管理系統(tǒng)也來自不同的廠商，它們之間也沒有實現互通，總之不同的廠商面臨不同的問題。因此，需要通過一些開放的標準化解決方案來推動數據收集、數據分析更快落地。

另外，關于安全，如果離開安全，解決方案就像建在沙灘上的建筑，不牢靠。張宇介紹英特爾的思路是，無論在國內還是在國外，都應該推動開放的安全標準，基于開放標準所做的策略、解決方案、產品才能被更多的用戶認可和使用。

20年前，工業(yè)和物聯網完全不相干，工業(yè)體系的設備商非常專注于工業(yè)本身，互聯網公司也不關心工業(yè)，兩者有明顯界線。如今，兩者的界線變得越來越模糊了。國內的互聯網大廠都在看工業(yè)互聯網，而且在組建自己的工業(yè)節(jié)點。傳統(tǒng)的工業(yè)設備商，都在看怎么樣把互聯網技術運用到工業(yè)體系來。再過十年，這一融合的趨勢將會變得更加明顯。

隨著5G的部署，帶寬會越來越寬，傳輸延時越來越低，而且 5G可以做通信信道隔離，使得不同應用之間降低干擾。但是張宇認為，在工業(yè)物聯網領域，光有5G還不夠，因為5G承載了TCPIP協(xié)議，實際上它的服務質量不能完全保證，它是把一個包從A點放到B點，在中間可能經過若干個節(jié)點的轉發(fā)，每一個節(jié)點轉發(fā)過程中都會產生延時，這個延時怎么控制目前的協(xié)議還沒有完全解決。工業(yè)領域對延時的要求更加苛刻，如果把5G技術用于工業(yè)領域必須有新技術輔助。TSN(時間敏感網絡)就是針對以上問題的解決方案。英特爾看到5G、無線Wi-Fi，工業(yè)Wi-Fi等及時在工業(yè)應用中所面臨的挑戰(zhàn)，因此在業(yè)界與國際標準組織合作，來推動最新通信技術在工業(yè)領域的落地。

在工業(yè)物聯網引用中，英特爾以場景驅動切入。張宇解釋，第一，場景保證了和終端客戶的契合度;第二，從場景出發(fā)，很多技術點(比如：機器視覺、AI、邊緣計算、工業(yè)物聯網平臺)都有一個落地點，用戶知道最終要解決什么問題。整個產業(yè)鏈的上下游可以一起討論如何做產線的設備管理、性能監(jiān)控、良率提升、質量過程控制等。概念清晰以后，算法、計算平臺、硬件體系也就更容易做出來。有了邊云協(xié)同架構，也很容易的和工業(yè)物聯網平臺供應商展開很有效對話，大家以場景作為共同關注點構建整體方案，在構建和落地過程中，大家對自己的工作范圍也非常明確，自然在價值分享上也會比較清晰，最終可以實現共贏。