我们为什么会提全生命周期管理的这个概念?是因为所有设备制造业的企业其实对于原来设备制造的生命周期管理是非常成熟有经验的，但是设备联网之后，设备再加上物联网端软件，作为产品来进行统一的生命周期管理，这个其实在很多企业内做得不是特别好。我们曾经遇到过一个企业，在过去的发展过程中，做了大概有一二十款产品，四十多种服务，分别部署在四十多台服务器上。然后有一天，他们企业需要将自用机房弃用掉，换成公有云机房，这时候就麻烦了。因为缺乏对于软件和硬件结合的生命周期管理，所以已经找不着相应的硬件的批次和产品类型对应的线上运行的软件代码库以及线上运行的版本了，还有线上应该运行的这些程序部署在哪台服务器上，所开放的端口和服务分别是哪些，所以梳理这个拓扑关系其实花了很长的时间。
所以，物联网行业的云服务，所需要具备的是三大能力：
·设备的连接能力。就是如何让设备以最快的效率、最安全的方式、最节约的联网资源能够联到云端。
·联网之后的数据。因为设备其实无时无刻都在按时间序列产生数据，所以可以让设备不用去考虑成本的储存，需要去优化基于设备的硬件数据存储技术，从而使得这个存储的成本变得非常非常低。将这些数据存储下来之后，再提供计算能力和分析能力，从而使得通过数据挖掘出新的业务类型和模式，然后产生新的盈利模式。
·根据联网之后所能够收集和传输过来的数据，结合用户的使用习惯，两者结合来进行一些个性化的推荐和学习，从而再去反观到设备的控制功能本身上去，形成一些超用户体验功能的提升。
这是整个物联网云服务的三个非常大的机会，一个是连接的机会，第二个其实是数据和计算的机会，第三个是人工智能和用户体验的机会。
云端自学习智能产品的实现
以一台空调为例，其实空调每天做了很多事情，最常见的就是睡眠模式。睡眠模式空调并不是把空调的温度相对设定一个固定的温度就这样运行了，其实是睡眠曲线：不同的时间段就会调整成不同的温度和模式。那么怎么让一台空调能够更好的去服务用户呢?
在做这么一个物联网空调和智能空调的过程中，其实可能就需要去经历这么几个阶：
·个性化，让空调能够适应每个用户的使用习惯;
·动态学习用户习惯的能力;
·服务化能力。主动触达用户的需要，从而同用户产生交互，然后让用户感受到空调来为他进行服务;
·无感化操作。用户不需要再去主动遥控了，只需要在房间里生活，空调就可以自动服务了;
·更高级的阶段就是拟人化，让空调和人建立一种情感联系，让每天的服务能够跟用户采用手机app或者语音等方式，进行一些更高层面的交互，从而使得用户感知到空调是家庭生活中的一员。
那么这个过程应该怎么实现呢?其实实现的方式是非常简单的，大约经过这么几个过程就可以搞定了：
第一阶段是把空调连到云端，在云端对于用户的使用习惯经过一定时间的学习，然后将用户常用的一些场景来进行聚合。比如说我知道了用户大概几点钟回家，当前处于什么季节，甚至用户可能去做了什么事情(吃穿住行用)。将这些场景聚合成一些快捷操作方式，提示给用户去使用，就是在APP里面去增加一些快捷操作按纽，将快捷操作按钮里的功能让用户根据自己的习惯不断往里添加就ok了。
第二阶段是将用户设计的场景和我们推荐给用户的场景，根据用户的实际反馈和实际使用情况来进行分析，再给用户主动推荐更多的服务。这个阶段一个非常重要的特征，就是让用户去选择到底要不要去接受云端推荐的这些智能化的模式。
比如说我看到之前有一家空调制造厂商在广东地区实验过，在夏天的时候根据当地的天气和温度情况，给用户推荐节能模式。就是我推荐给你开启节能模式，由用户决定要不要开启。然后最终接受提醒开启节能模式的这些用户当年夏天日均节电累积100多度。所以我们把这个阶段叫做机器推荐和用户参与的过程。
第一个阶段其实是场景化聚合，把一些用户常用的操作，由用户主导或者由我们专家在后台进行设置，形成一些快捷的场景操作。第二阶段就是让用户去参与这些快捷操作的优化，和增加更多场景的操作。