IoT Analytics 针对其跟踪的重点物联网用例数据显示，对比 2021 年的应用渗透率状态，Top 10 用例在 2024Q1 都取得了较大幅度的提升。

其中，“过程自动化”、“质量控制和管理”、“能源检测”、“实时库存管理”、“供应链跟踪” 位居前五位。

从业人员 @0xPaulius 认为，在 OpenAI GPT 出现之前，聊天机器人用于某个特定用例的训练需要花费数月，以及 10,000 美金以上的训练成本，而且效果还很糟糕。

而使用 GPT、Llama 等大模型后，特定用户的训练效果会改善，而且训练成本只需要到 1,000+ 美元。

贝恩咨询在 2023 年 10 月和 2024 年 2 月的系列调研展示了一个有趣的现象：生成式 AI 的几乎所有用例方向，企业客户在 “试点” 方面的渗透率大幅提升，而在真正 “生产” 应用上的渗透率有显著下滑。

简言之，企业客户很有兴趣做试点应用，但不愿意做正式的商用。

这说明了什么呢？

AI与数字孪生、IoT、区块链等技术的结合，将带来供应链物流领域的更多新价值创造可能。

附图来自罗戈研究和唐隆基的归纳。

IoT Analytics 咨询公司的研究显示，2020-2022 年数字孪生市场空间增加了 71%。基于其对 100 个项目的跟踪研究，其绘制了一张图，从三个维度来归纳数字孪生的特点。

这三位维度分别是：(1) 所服务企业生产流程的生命周期对应；(2) 共性的应用案例；(3) IT 系统的层次。

IoT Analytics 认为数字孪生的 Top 6 应用为：(1) 系统预测；(2) 系统模拟；(3) 资产互操作；(4) 维护；(5) 系统可视化；(6) 产品模拟。

IoT Analytics 咨询公司 2021年10月的最新判断，其从 48 个典型用例里面，根据目标企业采用率选出 Top 10。

其中，采用（Adoption）指调研企业至少部分应用过该用例。

从类别看，Top 6 有两个都属于 Smart Operations（企业内部的智慧化运营）；前三名为：远程监控（只读）、流程自动化、远程监控与控制。

5G B2B 垂直行业的应用场景是具有相当的复杂性的。附图来自 Analysys Mason 的归纳，仅展示了一小部分有潜力的 5G B2B 应用，针对不同垂直行业领域，在未来十年的成熟过程。

Analysys Mason 认为会产生一个广泛的垂直行业应用组合，以及对应的平台侧需求，这将显著增加移动运营商的收入。

根据 Analysys Mason 对 78 家运营商的调研，运营商的目标是希望在部署 5G 核心网和 B2B 业务平台的前五年，企业收入分别增长 120% 和 360%。（对比 4G，非连接收入部分）

Robin 的补充：

(1) 所

Analysys Mason 对来自全球一二线电信运营商进行了调研，围绕调研对象所在运营商已经开发和未来 1-3 年打算开展的 5G 2B 行业业务。

排名靠前的前三位是：

(1) 娱乐、媒体和赛事运动；

(2) 智慧城市；

(3) 智能汽车及自动驾驶（Connected and Autonomous Vehicle, CAV）。

麦肯锡认为大部分企业并未准备好充分发挥 AI 的潜力，因为只关注在零散的地方使用 AI，只有渐进式的改变，尚不足以扩大应用规模。

组织要重新设想通过 AI 实现的核心业务、旅程或职能。这样一来，每一个 AI 项目都可以成为后续项目的基础，开启有机的变化循环。

领导者必须帮助组织找到可以借助 AI 实现重大变化的业务域，确定一两个业务域进行彻底改造。这需要部署新的技术、重新设定运营流程，改变员工的合作方式，乃至从根本上重新思考商业模式。

5G 2B，尤其是 5G 专网在企业的应用和面临类似情况。AI 和 5G 专网都属于用例驱动（Use Case Driven

基于 Arthur D. Little 咨询公司和爱立信的联合研究，5G 网络切片的 Top 10 用例为：汽车、医疗服务、能源发电&传输、市政监控与监测、政府紧急服务、广播与流媒体、生产、供应链、游戏、铁路。

下图是根据 “商业就绪度” 和 “网络部署就绪度” 进行排序，最早就绪的场景是：铁路沿线的高可靠性话音对讲。