接下来让我们看一看IoT在发达国家的制造业之中应用的事例。

图7　发达国家的应用事例
将IoT应用于制造业的代表性事例就是德国的“工业4.0”和美国GE的“工业互联网”。

※1 PLC：Programmable Logic Controller（控制系统）
※2 MES：Manufacturing Execution System（生产执行系统）
※3 ERP：Enterprise Resource Planning（基础信息系统）
资料：根据瑞穗银行“瑞穗产业调查”2015 No.3制作 ©BBT大学综合研究所

图8　“工业4.0”
目的在于利用IoT来提高制造业的生产效率、加大本国的出口力度，以及将德国的生产技术推广到全世界。

资料：基于经济产业省《IoT带来的制造革命》日本经济新闻社《日本经济新闻》2015/9/6等制作 ©BBT大学综合研究所

德国举全国之力积极推行的工业4.0，是利用IoT，在将ERP（基础信息系统）、MES（生产执行系统）、PLC（控制系统）、现场设备等生产流程进行垂直整合的同时，又将许多公司和行业进行水平整合，实现对产品生命周期和价值链进行控制的超高级生产系统。

德国推行工业4.0的目的有两个：一个是通过提高制造业的生产效率来加大本国的出口力度；另一个是将德国的生产技术推广到全世界。之前德国因为少子高龄化导致劳动人口减少以及宣布关停核电站导致国内环境恶化，使得其占GDP25％、出口额60％的制造行业持续陷入低迷。对此充满危机感的德国政府于2011年11月提出了一个加强本国制造业竞争力的构想，也就是工业4.0。

该项目的实施主体是以德国机械工业联合会、德国电子工业联合会等事务局组成的产学合作平台。具体的参与企业包括西门子、ABB、博世、德国电信、宝马、戴姆勒等。罗兰贝格管理咨询公司向上述企业派遣管理顾问进行指导。在建立起这样的合作体制之后，不但可以使各个参与企业相互之间的接口标准化，还可以利用ERP削减进行生产线变更时的工程成本与时间，利用MES构筑起进行自动生产的体制。最终的结果就是能够以较低的成本实现多品种的少量生产。

一旦成功地构筑起这种标准形态，那么在将其推广到全世界的工厂时要想提供技术支持也变得非常简单。另外，如果通过IoT能够实现远程监测的话，那么像修理与维护之类的售后服务也可以在德国本国进行应对，对于将这一体系在全世界范围内展开非常有利。

作为工业4.0的一环，西门子已经开始推行智能工厂（图9）。所谓智能工厂，就是在生产设备和零件上加装传感器，利用网络将所有数据连接起来的工厂。智能工厂能够自动运转，从而实现包括大规模定制（Mass Customization）在内的各种生产方法。另外，要想实现智能工厂必须具备相应的软件技术，西门子通过收购德国、美国、法国、巴西、比利时、加拿大、英国等国家的软件企业，获取了必不可少的软件技术。

图9
德国西门子通过大量收购软件企业获取了推行智能工厂必不可少的软件技术。

资料：根据钻石社《周刊钻石》2015/10/3、经济产业省“IoT对生产的变革”制作 ©BBT大学综合研究所

GE原本是由著名的发明家托马斯·爱迪生创立的制造企业。但近年来该企业的金融部门越来越庞大，金融成为其收益的支柱。雷曼危机爆发时，GE金融集团遭受了巨大的损失，这导致整个GE都陷入了濒临破产的境地。于是GE宣布要回归原点，提出了增加制造部门比重的战略（图10）。另外，GE还计划从依靠产品销售与售后维护赚取利润的“合同模式”，转变为通过工业互联网对数据进行分析来帮助客户企业提高效率的“按需销售”模式（图11）。

图10　发达国家的应用事例（美国/工业互联网）
美国GE通过工业互联网将自身的商业模式从产品销售转变为提供服务。

资料：基于GE、钻石社《周刊钻石》2015/10/3等制作 ©BBT大学综合研究所

图11　发达国家的应用事例（美国/工业互联网）
GE从提供引擎销售与维保服务的商业模式，转变为通过对运转数据进行解析，对飞机运行提供全方位支援服务的商业模式。

资料：根据《2030年的IoT》（野村综合研究所·桑津浩太郎著）制作 ©BBT大学综合研究所

比如，到目前为止飞机引擎的维护和保养都需要等飞机降落之后由人工进行，但今后通过IoT，即便在飞机飞行中维保人员也能够实时把握引擎的状态，一旦发现问题能够在飞机降落后第一时间进行维修。也就是说，生产企业不只销售飞机引擎，更在销售后对引擎进行二十四小时不间断的监测。预计对飞机引擎的远程维保将来会有6兆~10兆日元的市场。如果能够将远程维保扩展到整个飞机的所有设备和零部件，那么这一市场的规模将达到22兆日元。如果更进一步将服务范围扩大到制定运行计划、提供最优路线、降低运营成本等领域，那么这一市场的规模将达到80兆日元。

让我通过具体的事例来进行说明。全日空拥有257架飞机（截至2016年3月31日），那么在由全世界的机场组成的网络之中，要如何对这些飞机进行安排才能够实现收益的最大化呢？GE帮助全日空解决了这个问题。一直以来，最有效率的飞行安排是一天飞行18个小时。经过9个小时的飞行时间后降落进行3小时的维护保养，然后再用9个小时返航降落进行3小时的维护保养，加起来正好24小时。符合这一飞行安排的代表性路线就是东京到澳大利亚或者东京到美国西海岸。

我曾经为某个亚洲的航空公司设计过这种飞行安排。当时我用线性规划的方法来寻找最优路线，但因为亚洲以近距离路线居多，想组合出符合18小时的飞行路线十分困难。

但GE从引擎的角度来解决这个问题，就能够设计出符合引擎使用情况的最优飞行安排。如果GE对航空公司提出的合理化建议成功降低了航空公司的运营成本，就可以通过维保赚取利润。也就是说，除了销售硬件（引擎）赚取利润之外，还靠销售软件（售后服务）赚取利润。GE追求的就是这样的商业模式。不过，在被GE当做事业重心的电力、水力、石油与天然气等领域，工业互联网的成功事例还非常罕见。这也是GE今后必须面对的课题。

图12　IoT的事例（建筑）
小松在“KOMTRAX”的基础上，还增加了为建筑与土木现场的施工作业提供支援的智能工程事业（KomConnect）。

资料：小松官方网站 ©BBT大学综合研究所

小松集团推出了一项利用位置信息对工程机械进行管理的服务“KOMTRAX”。这项服务的主要内容是通过在工程机械上安装GPS，对零件的损耗情况、机油的老化状态等设备信息以及车辆的位置信息等数据进行监测，及时地将维保信息发送给代理店或顾客的手机。除此之外，还可以通过位置信息来找出被盗的工程机械，或者通过远程操作将没有按时支付贷款的工程机械的引擎锁定。小松之所以能够在中国市场与行业排行第一的卡特彼勒公司一争高下，全凭“KOMTRAX”。

小松集团还利用无人机对现场进行3D扫描，制作出现场的3D图，将最终的完成图3D模型化，通过模拟制定施工计划，对土质与地下埋设物等的风险进行调查和分析，通过搭载ICT的工程机械使施工进程可视化，利用施工后的数据对建筑与土木现场的施工作业提供支援。小松将这项业务命名为“KomConnect”。通过将与上述一系列流程相关的所有信息都输入到处理系统之中，将建筑现场的一切都通过ICT连接起来，能够大幅提高生产效率。此外，这其中还包括在危险区域进行安全施工的无人工程机械计划。

图13　IoT的事例（农业机械）
农业机械生产企业久保田开发出了一个名为“KSAS”的管理系统，通过在农业机械上搭载传感器和通信设备对作业记录进行管理，对农业生产提供支援。

资料：根据久保田、经济产业省“2015年版生产白皮书”、日经BP社《日经Computer》2016/1/21等制作 ©BBT大学综合研究所

农业机械生产企业久保田开发出了一个名为“KSAS（Kubota Smart Agri System）”的管理系统。该系统通过在农业机械上搭载传感器和通信设备，利用无线局域网和手机网络将数据收集到云端，然后对作业记录进行管理。有了这个系统，就可以通过传感器来把握必要的信息，对撒农药和浇水的时间以及除草的时期进行控制。

另外，有研究表明大米中蛋白质含量为5％~6.5％的时候味道最佳，而且收获量也比普通状态下多15％。如果利用KSAS的传感器监测土壤的状态，自动施加适量的肥料，就可以培育出蛋白质含量最理想的“美味大米”。

现在日本的农业人口平均年龄已经超过70岁，今后如果像KSAS这样的系统能够得到普及，再加上利用IoT实现种植和收割的无人化，那么将来全世界第一美味的大米或许也将会是全世界最便宜的大米。

图14　IoT事例（气象）
Weather News将通过信标传感器和会员的智能手机收集到的信息组合到一起，向用户提供范围更小且内容更加详细的气象信息。

资料：根本日经Business、日经Technology online、Weather News社官方网站等各种记事制作 ©BBT大学综合研究所総合研究所

Weather News将通过信标传感器和会员的智能手机收集到的信息，与公共机构的观测信息组合到一起构筑起大数据。然后对大数据进行分析，向用户提供比传统的天气预报范围更小且内容更加详细的气象信息。

图15　IoT事例（轮胎）
法国米其林集团面向运输公司提供基于实际行驶距离收取轮胎租赁费用的“轮胎维护服务（Tire as a Service）”。

资料：根据米其林、BBT“IoT与人工智能的世界”工藤卓哉制作 ©BBT大学综合研究所

法国的米其林集团面向运输公司提供了一项基于实际行驶距离收取轮胎租赁费用的“轮胎维护服务（Tire as a Service）”。米其林通过在汽车的引擎和轮胎上加装传感器，收集油耗、轮胎气压、气温、车速、定位等数据。然后通过3G线路将这些数据上传到云端，再由米其林的专家对数据进行分析，最后向运输公司提出“轮胎需要更换”“轮胎气压太高”之类的建议。

通过对轮胎的使用状况进行实时的监测，不但可以使轮胎时刻保持最佳状态，还能够使运输公司实现运营成本最低化。米其林集团不只将轮胎作为硬件销售，更提供后期维保的软件服务并以此来赚取利润，这属于一种崭新的商业模式。轮胎销售的市场规模大约为6兆~7兆日元。与之相对的，轮胎维保的市场规模大约有50兆日元。

图16　IoT的事例（电动汽车）
特斯拉在汽车出现问题时可以通过远程软件更新来对设定进行调整，从而实现快速且低成本的维保。

资料：根据特斯拉汽车、BBT“IoT与人工智能的世界”工藤卓哉制作 ©BBT大学综合研究所

一直以来，汽车生产商在进行召回时都是先从客户处回收实物，进行修理之后再返还给顾客，这个过程需要汽车生产商承担巨大的成本损失。特斯拉汽车的埃隆·马斯克为了削减这部分的成本，将所有的特斯拉汽车都设计为能够远程对汽车软件进行更新。这样以来，就可以实现快速且低成本的维保。

以前，特斯拉的电动汽车出现过在高速行驶过程中车载电池着火的事故。经过检查发现造成事故的原因是车辆的程序设定为在高速行驶时自动降低底盘，导致路面上的石子击中车载电池引发着火。于是特斯拉汽车让经销商给车载电池加装了保护罩，又提供了在高速行驶时不会降低底盘的程序供该款车型的车主下载安装。通过这种方式，不但防止了同类事故的再次发生，还大幅降低了对应的成本。

如今，美国绝大多数自带程序的电子产品都可以通过远程控制来进行维修。据说思科的路由器有95％都可以通过远程维修来恢复正常功能，而不需要专人上门维保。特斯拉将这一做法应用到了汽车上也取得了成功。

图17　IoT事例（汽车保险）
美国前进保险公司推出了在客户汽车上安装M2M通信设备，让保险公司能够监测客户的驾驶状况，使客户享受保险费折扣优惠的车险服务。

资料：总务省“平成25年版信息通信白皮书” ©BBT大学综合研究所

美国前进保险公司（Progressive Insurance）是一家以汽车保险为主的保险公司。这家公司推出了在客户汽车上安装M2M通信设备，让保险公司能够监测客户的驾驶状况，使客户享受保险费折扣优惠的车险服务。保险公司会用6个月的时间收集客户的驾驶时间、地点、速度、急刹车频率等数据，然后将这些数据与根据所有驾驶者的驾驶状况和事故状况构筑起来的大数据模型进行比对，计算出客户发生事故的风险，最后根据风险情况决定客户需要缴纳多少保险费。这样以来，存在危险驾驶风险的客户需要缴纳的保险费就会变高，而那些注重安全驾驶的客户则只需缴纳少量的保险费。这项保险服务一经推出就立刻得到了客户们的欢迎，前进保险公司也凭借这项业务实现了急速的成长，如今在竞争异常激烈的美国车险行业攀升至第三位。

图18　IoT事例（发那科）
发那科通过收集工业机器人的运转数据大幅降低设备出现意外停止情况，帮助工厂提高设备运转率。

资料：日本经济新闻社《日本经济新闻》2016/1/22 ©BBT大学综合研究所

在机器人行业处于领先地位的发那科（FANUC），通过收集工业机器人的运转数据来预先发现可能出现的故障，从而大幅降低设备出现意外停止的情况，帮助工厂提高设备运转率。对于汽车生产工厂来说，生产线每停止1分钟都会造成大约200万日元的损失。如果生产线停止的原因是由机器人的齿轮破损导致的，那么更换与维修就要花费1个小时左右的时间，那造成的损失额将高达1.2亿日元。发那科为了防止出现这种损失，在每个机器人上都搭载了传感器。机器人的温度和震动等数据都会通过网络发送到数据中心，数据中心对机器人的运转数据进行分析后，就能够计算出哪些零件在什么时间需要修理或更换，并且进行安排零件的配送手续。

图19　IoT事例（办公业务）
cyzen是利用智能手机的GPS功能，对销售、维护、建设等所有的现场业务活动提供支援的云服务。

资料：Red fox株式会社 ©BBT大学综合研究所

cyzen是Red fox提供的一款利用智能手机的GPS功能对销售、维护、建设等所有的现场业务活动提供支援的云服务。

一直以来，企业只能通过销售人员提交的销售报告来把握销售人员的业务状况。但是，这种方法无法准确地把握实际情况，因为业务人员就算只去跟客户打了声招呼就回来了，也一样能写出一份非常详尽的销售报告。cyzen完美地解决了这一问题。通过cyzen，公司能够把握销售人员在客户处滞留的时间，还可以通过Web上的画面对现场的销售人员实时地做出指示。另外，销售人员在访问客户之后可以第一时间将商谈的结果整理成报告发送回公司，这样就不用每次拜访过客户之后都回公司进行报告，从而提高销售效率。

还有一家叫作Salesforce.com的公司提供了一项可以通过智能手机第一时间获取客户企业最新信息的服务。对于谈话陷入僵局不知道接下来应该说些什么的销售人员来说，这绝对是一大福音。

cyzen的出勤管理、行为管理、成本削减等管理功能同样也可以应用于工厂的管理之中。今后cyzen的应用范围或许还会更进一步地扩大吧。

图20　IoT事例（智能家居）
全世界有许多企业都已经参与到智能家居的市场竞争之中，但取得有价值成果的企业一家也没有。

资料：日经BP社《日经Communications》2016/1 ©BBT大学综合研究所(www.daowen.com)

未来非常值得期待的一项进步，就是利用IoT实现的智能家居。虽然全世界有许多企业都已经参与到这一领域的竞争之中来，但取得有价值成果的企业可以说一家也没有。亚玛达电器（YAMADA DENKI）于2011年收购了住宅制造公司SXL，意图扩张自身的智能家居事业，但到目前为止也没取得预期的效果。日本在这一领域进展速度最快的当属松下，但仅凭远程操作和可视化难以从顾客手中赚取利润。

更进一步说，智能家居的重心究竟应该放在哪里呢？能源管理，安保，还是护理？不同的使用目的对智能家居的功能要求也截然不同。

智能家居的市场规模预计有200兆日元。其中规模最大的能源管理领域或许会成为突破口，今后得到更大的发展吧。

图21　IoT的事例（安保）
西科姆推出了全世界第一款民用安保自动飞行监视机器人“西科姆无人机”。

资料：西科姆 ©BBT大学综合研究所

西科姆的“西科姆无人机”是全世界第一款民用安保自动飞行监视机器人。现在西科姆从接到报警信息到派遣警卫人员抵达现场至少需要15分钟的时间，坦白说这个时间有点太长了。而红外线传感器不管任何物体通过都会发出报警信号（就算是猫、狗、鸟等小动物也不例外），所以很多客户都嫌吵而关掉了。这样以来，好不容易建立起来的安保系统在遇到真正的紧急情况时反而派不上用场。也就是说，一直以来西科姆的安保服务存在许多的漏洞。从这个意义上讲，西科姆转变为依靠无人机来进行监视的安保服务也是理所当然的。

在全球无人机市场占据70％份额的中国大疆（DJI）还与德国汉莎航空合作，将无人机应用于飞机的维保上。比如在高空对机身上有无破裂以及机翼前端的冻结情况进行调查，无人机是最佳的选择。像这种无人机活跃于安保领域之外的情况，今后或许会越来越常见吧。

图22　IoT的事例（安保）
Safie推出了一项可以利用PC和智能手机随时进行监控的安保摄像头，这项服务甚至可以代替现有的安保公司。

资料：Safie株式会社、BBT《互联网初创企业最前线~特别篇06》 ©BBT大学综合研究所所

Safie推出了一项可以利用PC和智能手机随时进行监控的安保摄像头，这款摄像头可以安装在户内和户外的任何位置，并且能够高清保存7天内的影像信息。客户使用这项服务需要每个月缴纳980日元的费用，还需要另外购买Safie的专用摄像头（19800日元）。这项服务包括移动物体感应和自动报警功能，还可以与家庭成员或朋友共享画面。另外通信线路也经过加密处理，可以保证最高的安全级别。

从功能上来说，这项服务甚至可以代替现有的安保公司。不过由于可疑分子是否具有犯罪前科的相关信息只有警察知道，Safie想仅凭自己的能力来积累信息非常困难。不过Safie拥有功能非常强大的云平台，未来拥有很大的发展潜力。

图23　IoT的事例（电子商务）
亚马逊通过向用户提供IoT设备，使用户可以更简单地进行网络购物，从而达到扩大电商平台销量的目的。

资料：美国Amazon.com及各种新闻报道 ©BBT大学综合研究所

亚马逊向Prime会员免费提供了一个名为Dash按钮的IoT设备。会员无需打开电脑和智能手机的应用程序，只要按下这个按钮就可以通过Wi-Fi自动将商品放入亚马逊的购物车。

亚马逊还推出了亚马逊自动下单（Amazon Dash Replenishment Service）。如果家庭中使用的是能够对应这项服务的打印机和净水器等家电，那么传感器就会自动检测墨水和滤芯等耗材的使用状态，在有需要的情况下自动在亚马逊上订购耗材。

上述两项服务都是以扩大电商平台销量为目的，但都可以通过用PC或智能手机直接下单来取代，因此普及的可能性并不高。

除此之外，亚马逊还推出了一款名为亚马逊Echo的能够识别声音的音箱。用户除了可以直接语音下单购物之外，还可以实现播放音乐、查询天气和交通信息、设定时间表与提醒、网络检索、照明等操作，甚至还可以网约车。

这项服务乍看起来非常便利，但我预计其只会引起暂时性的关注，终将销声匿迹。我之所以敢做出这样的预言，是因为我之前经营过一家名为Everyd.com的公司，在声音识别系统上投入了6亿日元。

用户只要对电脑说出“买东西”的指令，电脑屏幕上就会立刻显示出购物的页面，接下来只要继续说“购买××”，该商品就会直接放进购物车。这是全世界第一款可以语音购物的系统，最开始用户们都很喜欢使用，甚至给出了“比老公更听话”的评价。但几乎所有的用户在使用过一两个月之后就再也不用了。调查结果显示，用户之所以不再使用该系统并不是因为其不好用，而是因为“一个人自言自语很奇怪”“总是对着电脑说话会产生一种很惨的感觉”等生理上的原因。说白了就是不符合人类的生理习惯。

另外，由于大阪和东京的发音有区别，所以在说“鲑鱼”的时候有可能画面上显示出来的是“酒”。而想要买“海苔”的时候画面上则可能出现“浆糊”。为了解决这一问题，我们采取的是同时显示“鲑鱼”和“酒”以及“海苔”和“浆糊”，让用户自己选择，但结果并没有被用户接受。

除此之外语音识别系统还有无法识别连读、在电车中无法使用等各种各样的问题。所以很多用户宁愿选择利用电脑键盘或者智能手机的屏幕来直接输入也不愿意用语音识别功能。这是根据我的经验导出的结论。亚马逊Echo或许会引起人们的关注，但应该不会成为电子商务的主要设备。

图24　IoT的事例（铁路）
JR东日本最初是为了提高列车运行效率而导入IoT，现在又尝试着将这一技术应用于其他方面。

资料：根据JR东日本、HEMS道场、businessnetwork.jp等制作 ©BBT大学综合研究所

JR东日本最初是为了提高列车运行效率而导入IoT，现在又尝试着将这一技术应用于其他方面。

比如电力方面。JR东日本拥有自己的发电厂，可以为其提供相当于总耗电量三分之一的电力，除此之外JR东日本还和东京电力签订了一份合同使其能够以非常低廉的价格购买电力，如果这部分电力仍然不够用的话，那么JR东日本就必须花高价购买合同份额之外的电力。因此，JR东日本根据大数据与列车的运行状况，计算出不同时间的电力使用情况，通过制定最优化的列车运行组合，实现了成本的大幅削减。

过去，每当列车线路上出现事故时，都需要工作人员向等候在车站的乘客进行说明，并引导乘客换乘其他线路的列车，但今后类似这样的换乘信息将直接发送到乘客的智能手机上。另外，今后还可以通过在座位下方安装传感器，来使车上的拥挤情况可视化，这样在车站等候的乘客可以非常直观地看到下一趟车上的人员情况，从而能够做出合理的选择。

图25　IoT的事例（交通机构）
鹰巴士公司通过在车上安装红外线传感器和GPS，把握了每个车站上下车的乘客数量以及车辆运行时间的延迟等信息，从而实现了顾客需求与车辆运行之间的最佳搭配。

资料：事业构想大学院大学“事业构想”2015年2月号 ©BBT大学综合研究所

鹰巴士公司运营着埼玉县川越市的一条观光巴士路线“小江户巡回线”。

最初，鹰巴士公司并没有考虑到观光游客的实际情况，按照相同的间隔设置每趟车的发车时间，因此乘客的变动率极高。后来鹰巴士公司通过在车上安装红外线传感器和GPS，把握了每个车站上下车的乘客数量以及车辆运行时间的延迟等信息。根据这些信息，鹰巴士公司采取了在乘客数量较多的时间让车辆只在乘客较多的区间往返的措施，不但给乘客带来了便利，更成功地降低了运营成本。这种方法还被位于美国宾夕法尼亚州的威廉斯堡殖民地保护区等景点所采用，今后或许会普及到全世界所有的观光地吧。

图26　IoT的事例（观光·旅行）
DoCoMo InsightMarketing对200万名访日外国人的位置信息进行分析，把握滞留在日本各地的外国人的国籍比。

资料：日经BP《日经Big Data》2014/12/26 ©BBT大学综合研究所

DoCoMo InsightMarketing的人口动向分析服务“移动统计空间”，可以提供200万名访日外国人的位置数据。通过这项服务，可以把握滞留在日本各地的外国人的国籍比率。比如在中国人较多的地区可以增加懂汉语的店员，当俄罗斯人达到一定数量后就应该准备俄语翻译等。虽然对访日外国人来说这是一项非常便利的服务，但因为会同时泄露自己的国籍与行动路线，涉及侵犯个人隐私的问题，所以这项服务是否真的会被访日外国人所接受还要打个问号。

我曾经向政府提议，给每一位访日的外国游客都免费租借一部智能手机，提供观光导游信息。这样自然而然地就可以把握游客的国籍和数量。现在这项服务已经在冲绳地区实施。

图27　IoT的事例（观光·旅行）
美国佛罗里达州的迪士尼乐园通过一个植入了RFID芯片的“魔法手环”掌握游客的行动，帮助其更好地进行运营。

资料：根据迪士尼等制作 ©BBT大学综合研究所

位于美国佛罗里达州的迪士尼乐园度假区，要求每位游客在进园时都佩戴一个植入了RFID（Radio Frequency Identification）芯片的“魔法手环”。迪士尼乐园方面可以通过这个手环掌握进园的游客选择了怎样的观光路线，游玩了哪些娱乐设施，在哪家餐厅吃了什么食物等数据，通过对这些数据进行分析可以帮助其更好地进行运营。比如防止特定的娱乐设施在短时间内涌入大量的游客，让游客可以更好地体验园区里的娱乐设施。

图28　IoT的事例（能源、交通、物流）
面向社会基础设施的IoT得到了巨大的发展，对通过传感器等获取的数据进行分析，提高社会基础设施的安全性和效率。

资料：总务省“平成27年版信息通信白皮书” ©BBT大学综合研究所

在“设施”“能源”“运输与物流”等诸多领域之中，面向社会基础设施的IoT也得到了巨大的发展。在“设施”领域，富士通与METAWATER将IoT应用于故障预测，日本微软和竹中建筑公司则将IoT应用于设备管理。在“能源”领域，SAP将IoT应用于设备管理、美国国家仪器（National Instruments）将IoT应用于制造工程。在“运输与物流”领域，日本IBM与日本通运将IoT应用于物流管理，微软和伦敦地铁则将IoT应用于故障预测。在导入IoT之后，这些领域的社会基础设施的安全性和效率都得到了相应的提升。

图29　IoT的事例（物流）
物流机器人Kiva能够按照工作人员的指示将货架或货物运送到指定的位置，实现物流的效率化。

资料：亚马逊（http://www.amazonrobotics.com/#/vision）©BBT大学综合研究所

亚马逊利用收购的Kiva物流机器人系统，极大地提高了自身的物流效率。

在亚马逊的配送中心里有几千台Kiva在同时高速地运作着，这些机器人上都搭载有能够感知周围物体运动的移动传感器，因此不会出现相互碰撞的情况。Kiva不只能够运输包装好的商品，还可以将商品从货架上取出然后送到包装台上。亚马逊的物流中心还提供将包装好的商品通过无人机直接送到购买者家阳台上的服务。日本的千叶市作为日本第一个无人机特区就提供了这一服务。

图30　IoT的事例（智能城市）
美国通过IoT收集城市的数据，实现了能够实时提供各种社会服务的智能城市。

资料：根据JETRO“美国智能城市发展现状”制作 ©BBT大学综合研究所

美国通过IoT收集城市的数据，实现了能够实时提供各种社会服务的智能城市。

最有代表性的智能城市项目如下。

大城市包括纽约州的LinkNYC和哈德逊城市广场再开发项目，加利福尼亚州旧金山的DataSF，马萨诸塞州波士顿的智能停车与交通拥堵回避信息系统。地方自治体包括佛罗里达州奥兰多诺娜湖的以智能健康产业为中心的城市计划，田纳西州查塔努加的Gig City。

从总体上来说，智能城市的特点在于将重心放在安全、安心、节能等部分。比如利用搭载红外线摄像头的无人机找出热量流失特别严重的住宅，然后对其加装双层玻璃或者在窗户内侧贴封条，从而帮助整个街区实现节能。

图31　IoT的事例（社交机器人和传感器设备）
虽然搭载各种充满创意的传感器的设备越来越多，但作为活用IoT的商业项目还不足以取得可观的利润。

资料：根据各种资料与文献制作 ©BBT大学综合研究所

现在搭载各种充满创意的传感器的设备越来越多。在家用社交机器人领域就有感情识别机器人“Pepper”、会说话的机器人“OHaNAS”、家庭机器人“JIBO”以及幼儿园看护机器人“MEEBO”等。除此之外，搭载传感器的设备有可穿戴式排泄预警装置“Dfree”，配合行动发光的鞋“Orphe”，搭载加速度传感器和陀螺传感器、可以根据手臂的动作模拟出乐器演奏效果的智能玩具“Moff”，在应用程序中输入身高与体重就可以根据跳跃次数计算出消耗卡路里与BMI值的智能跳绳等。

虽然这些设备作为商业项目还不足以取得可观的利润。但在生产这些设备的过程中开发出来的这些充满创意的传感器却很有可能被应用于其他具有极大发展潜力的领域，因此非常值得关注。