Tech Data EMEA 如何弥合物联网合作伙伴生态系统的差距

April 25, 2022

Kenton Williston

物联网合作伙伴多元宇宙

如今，数字化转型是重要趋势——几乎涉及了每个、每家企业、每项服务。但数字化转型需要专业知识和技能，而中小型企业通常无法负担大型研发部门的成本。它们可能也没有合适的内部资源来处理计算机视觉等复杂且相互关联的技术。幸运的是，物联网合作伙伴生态系统可以为此提供帮助。

但是谁为服务提供商提供服务？谁向渠道经销商销售产品？谁来整合系统集成商？领先的 IT 总代理和解决方案聚合商 Tech Data EMEA 正可为此提供解决方案。其欧洲数据和物联网首席技术专家 Evan Unrue 谈到了克服技术部署的进入壁垒、Tech Data 支持的解决方案，以及与微软和英特尔^® 的关键联盟 Better Together。

是什么推动了当今企业采用人工智能和物联网？

如今，一切都已数字化。它迫使企业提升实时性、数据驱动能力、信息获取能力，并提升与客户和上游供应商的互动能力。

如今，数据对策略也至关重要。数据不仅是应用的副产品，而是在推动应用。例如，看看供应链。企业目前必须面对如下情况：客户想知道物品的位置、来源、是否符合道德标准，以及是否明天就能拿到。所有这些都需要大量协调，其中数据和智能不可或缺。

企业在部署这些类型的技术方面做得如何？

我们看到，在过去几年里，这些技术的普及程度突飞猛进。
五年前，只有拥有研发预算的财富 500 强或 1000 强企业才有能力实施这些项目，并将它们带入业务核心。而中小企业市场则面临困难，因为其无法做到这一点。或者它们正在创建有趣的项目，无法真正推进以实现业务成果。

在过去的几年里，我们看到更多专注于成果的企业获得成功。这在很大程度上要归功于 Microsoft、英特尔^® 等供应商社区的努力，它们通过生态系统推动了大量创新。而 ISV 和 OEM 正在解决所有这些问题。因此，许多解决方案正在上市，它们可以更清晰简明地助您推动成果。

Tech Data 及其物联网合作伙伴正在采取哪些措施，以消除人工智能和物联网的壁垒？

对于常见的行业挑战，应该有可由普通业务利益相关者实施的现成产品。我们已经看到了围绕人工智能和物联网基础设施前置应用的民主化。Tech Data 大力推动解决方案，您只需花 2 分钟浏览 Microsoft 或英特尔^® 网站，即可了解他们在推动行业整体解决方案和现成解决方案方面所做的努力。

可以用 AI 或 IoT 大规模完成的所有复杂业务，都应留待预算合适、回报足够大时进行。然而，如果您是一家小型货运物流企业，则您通常会遇到诸多问题，包括优化您的车队及其路线和维护，以及通过供应链跟踪资产。不管是何解决方案，均应现成且市场就绪。

我认为其中一些复杂的技术总体上属于数字化转型的范畴，对于中端市场企业而言，攻坚这一难题颇为棘手。所以您有两种方法。您可以采用自上而下的方法，建立统一的基础设施，所有用例均可插入其中；此方法的工作量较大，但能获得回报。或者，您可以查看业务运营中可能存在数据缺口的离散部分，然后开始部署战术性解决方案。

这包括一系列解决方案；英特尔^® 物联网行业整体解决方案计划就是其中之一。但是，这些成熟解决方案主要由 ISV 和 OEM 厂商提供，并已为客户进行过海量部署，我们的工作是向渠道合作伙伴提供这些解决方案的覆盖范围和规模。

您能谈谈 Tech Data 支持的几项具体用例和技术吗？

智能建筑当然是其中的一大领域，这包括几个方面。第一、如何更好地管理和维护建筑物？如何降低上述成本？如何提前发现潜在问题？在该领域，能源是一大主题。无疑，许多企业都被要求在可持续发展方面做出更积极的努力。

在过去几年里，另一个用例是正寻求复苏的商业街零售业，它们希望有更多方式吸引客户进店，与客户互动，并将客户的数字体验延展至实体店。例如，更好地规划门店布局。针对当地居民更好地优化营销，从而提升转化率。我的一位同事喜欢使用“phygital”这个单词，它结合了物理 (physical) 和数字化 (digital)，这在商业街尤其适用。店铺通过环境陈设与客户互动，包括标牌、交互式显示器，或将相关物品放置在客户面前。

您与微软和英特尔^® 的合作与这些解决方案有何关联？

这两个组织在企业领域共存已久。例如，它们都非常重视推动围绕物联网等技术的行业应用。

英特尔始终致力于推动简化开发过程的计划，并帮助开发人员和企业在边缘构建解决方案——引入计算机视觉等技术，使用 OpenVINO^™ 等工具套件来创建有意义的解决方案。您可以将其与 Microsoft 提供的所有专业知识和经验相结合，而不仅仅是来自云端。它的范围很广，从在极端定制的环境中执行极其复杂艰巨的任务，同时提供强大性能和出色洞察，到真正面向中端市场的即插即用型产品。这有点像“一加一等于五”。这是一个非常强大的组合。

作为物联网解决方案聚合商，Tech Data 如何为这个联盟带来价值？

从技术角度来看，历史上的一大挑战是理解和识别整合这些解决方案所需的多个利益相关者。因此，我们的部分工作是聚合该价值链中的各大技术参与者，并简化这些解决方案的使用，消除经销商和客户的技术困扰。

就英特尔而言，它无法完全获悉各大经销商所销售的商品，我们与经销商进行互动，将他们联系起来。从一开始，我们就与 Microsoft 一起密切关注物联网。
因此，我认为我们拥有强有力的一致性和执行能力，并可在所有正确的方面进行互补。

企业应考虑哪些未来趋势？

我们目前看到的重要事项之一是借助人工智能，确保对数据的分析洞察正在推动应该采取的行动。这是我们从合作的许多 ISV 中看到的。他们专注于行动应该是什么，结果应该是什么，而不仅仅是获得对所监控内容的可见性和透明度。

对我而言，计算机视觉似乎一项强劲趋势，因为这项技术用途非常广泛。它可以支持无数用例，包括为智慧城市提供交通控制、废弃物管理和公共安全解决方案；为零售领域提升分析能力和互动性；以及改善仓库环境中的质量和安全等问题。

有哪些重大的物联网挑战是企业应当注意的？

我认为最重要的是获得对更广泛业务的支持。物联网面临的挑战之一是，提供的首个用例可能无法实现整体投资回报率。因此，努力了解哪些利益相关方将从这些解决方案中受益，并促成谈判，这一点非常重要。例如，在零售业，有些任务必须执行，不管投资回报率如何。零售商当然不希望因无法满足某些条件而歇业，例如适当的社交距离。

但是当谈到门店内的数字互动时，如果引入业务规划和营销、产品促销和第三方广告，并为其提供空间和客流量数据——则有助于证明此商业用例能够得到更具实质性的回报。

我喜欢将其称为物联网多元宇宙，因为它涉及多个维度的企业类型——无论是连接渠道、芯片渠道还是云渠道。

您还有什么要补充的吗？

边缘计算的重要性。我们已经看到技术架构从分布式到集中式，再到分布式，再到集中式，来回切换。但这是真正变得至关重要的事情之一——无疑，随着物联网的采用，您会在边缘生成大量数据，这些数据可能需要处理，或者可能会影响边缘的流程。边缘计算变得非常重要，因为可能会生成大量数据，并且企业能够或需要推进行动，而不仅仅是在解决方案的支持下提供数据。

云虽然功能强大，且可以跨多个资产、多个位置获得广泛视图，加速推动更深入和更丰富的分析洞察，因此对我提到的所有事情都很重要，但能够在本地自动化和驱动人工智能也很重要。Microsoft 知道，它提供的一些服务需要能够推向边缘，并在云端部署，它与英特尔正就此开展合作。

此外，我经常说的一点是，我们作为处于有利位置，能够从市场中获得深入洞察。我们可以看到所有供应商的希望、梦想和恐惧——他们的目标和策略是什么。在另一方面，我们可以看到合作伙伴的行动。他们策略的演变和未变之处。谁是先行者，谁是后来者？我们如何帮助他们转型，同时保持市场相关性？

我们已经身处其中，因此，我们已准备就绪，为供应商弥合愿景与知识、技术、专业知识之间的差距，分享我们对这些渠道的理解，以及如何推动采用正确的技术领域。