5G 将近，它不但为期待更快下载速度的消费互联网而来，更为等待应用场景物种大爆发的产业互联网而来。
　　在巨头林立的物联网平台之争中，技术赋能型平台和行业赋能型平台各分秋色。前者如亚马逊、微软，以云计算为基础建立通用的物联网平台；而后者则从工业、能源、消费等角度切入，如西门子、C3 IoT 等工业互联网平台公司，还有 BAT 等互联网公司，都是从解决领域的行业症结作为抓手，其优势是在于清楚掌握行业知识（know-how），在整合系统架构的基础上，为行业量身定制数据模型，直切行业痛点。
　　去年，以 C 端平台为主战场的腾讯就正在经历从上半场的消费互联网，向下半场的产业互联网方向剧烈变化的转型期，为了配合这一战略，腾讯甚至进行了一次组织架构大型调整，成立云与智慧产业事业群，利用其在大数据、人工智能、用户体验、云计算等方面的研究经验深入布局零售、医疗、能源等各个垂直行业赛道。
　　随着国家对环保、碳排放要求趋严，新能源行业迅猛发展，体量大、曾经相对封闭的能源行业成为了腾讯进攻产业互联网重点布局的赛道。就在两个月前，马化腾曾亲自率队到访国家电网，表示对泛在电力物联网的构想印象深刻，期待利用其在算法与云端领域的研究经验充分在能源行业的场景中体现价值。
　　然而问题在于，究竟是垂直行业内成长起来的头部公司成为物联网独角兽，还是会有平台型公司在物联网世界横扫一切、一家独大？

　　变革前夜：“新智能”准备改造能源旧世界
　　拥有万亿级市场的能源领域，正在经历智能化革命带来的洗礼。
　　在过去的几百年当中，能源好像只是人类科技文明发展线中的一个隐藏支线，但我们如果仔细回顾能源史，这个领域所经历的创新的阵痛和愉悦，其实主宰着整个人类文明的走向。但这个“主宰”的背面，是巨大的代价 —— 当气候变化与环境污染成为关乎人类命运的话题时，能源主宰世界的方式需要随之发生改变。更绿色，更灵活，更分布式和靠近用户侧的新能源，将成为能源世界新的主流。
　　新能源的发展正在逐步逼近新的历史节点：近日联邦能源监管委员会（FERC）发布的 SUN DAY Campaign 数据分析，目前美国的可再生能源发电能力（生物质、地热、水力发电、太阳能、风能等）的总产能首次超过了煤炭。类似的情况也发生在英国：据 BBC 近日报道，自工业革命以来，英国清洁能源发电量也首次超过了化石燃料，英国国家电网表示，今年前五个月，来自清洁能源发电量占到了 48% ，超过了煤炭和天然气的 47%，其余是生物质燃烧。

　　毫无疑问，我们今后的能源系统中，新能源的存在感将越来越强。但严峻的现实是，旧的能源世界并没有在技术上完全做好准备迎接它。
　　目前最关键的一个问题是，受天气系统和地域分布的影响，新能源呈现出明显的碎片化、不连续性等特点，现有的集中式的电力传输、分配和响应方式，无法实现新能源发电的效率最大化。亟需提高新能源发电预测能力（结合天气、气候，风机光伏发电设备能力的数据）、提高用电预测和调控能力（知道什么时候用电量大/小）、能源利用效率等，才能缓解新能源电力对电网的冲击。
　　与此同时，能源系统与复杂系统耦合、嵌入的情况越来越多，比如在电动汽车高速发展时，其充电桩网络构建也将给整个能源系统带来巨大挑战。
　　我们可以简单理解为，旧的能源世界除了满足基本的“信息化”之外，还需要更多的“智能”，去实现连接、协同、平衡能源生产侧和消费侧日益增长的碎片化需求，尤其是机器端的智能。
　　让机器拥有更多的智能已经不是一个天方夜谭的设想：全世界的科技巨头和明星创企都正在物理世界、虚拟世界中推动机器智能的实现，大到汽车，小到一个摄像头，现在都已经实现不同程度的智能化。
　　当越来越多的机器拥有智能，一个新的变化是，信息的交换不再局限于人和人、人和机器之间，还会发展到机器和机器之间，形成一个机器社交网络。在这个机器社交系统中，人不再是信息的中心。
　　首先来明晰两个概念，一是自动化机器，二是智能化机器。两者最本质的差别是——是否需要人为干预。自动化设备的设计逻辑是在设计之初就定义一个固定的程序和场景。但由于机器在运行状态下会面临不同的环境变化，由此最初定义的程序一定是片断式的，需要人作为这些片段程序之间的连接。
　　比如开车，现在车辆已经通过不同软件的应用实现了部分自动化，但仍然需要人参与其中——人需要看导航地图，看红绿灯，看交通环境，还要驾驶汽车。如果地图能够和汽车、路上的红绿灯等传感器连接在一起，通过平台统一打通协作，可能就不需要人来参与其中了。
　　这里的主要问题在于这个行为涉及到不同的系统。这些不同的系统说着不一样的语言，互相无法识别。
　　所以打造一个“机器社交网络”就需要首先解决这个问题。
　　在被誉为“智慧国度”的新加坡，当地政府正在通过使用一个名为“EnOS?” 的智能操作系统管理部分公共设施，并开发出不同的应用来管理城市。
　　今年4月，新加坡人力资源部推出了一个工厂等施工现场安全管理的应用，通过在施工现场和工厂安装智能传感器和图像处理摄像机，来实时监测空气质量、噪音水平和环境安全。利用 EnOS? 操作系统提供的大数据处理规则模型，在检测到潜在安全风险时会触发警报，以有效支持人力资源部对于全新加坡范围内高危工地/工厂进行 EHS 管理。据了解，未来新加坡100多个政府机构也都将基于 EnOS?，开发覆盖交通、政务、能源、通信、人力资源等领域的应用，创造智慧城市场景和应用。