中國智能物聯(lián)網(wǎng)（AIoT）的機遇分析

智能物聯(lián)網(wǎng)（AIoT）是2018年興起的概念，指系統(tǒng)通過各種信息傳感器實時采集各類信息（一般是在監(jiān)控、互動、連接情境下的），在終端設(shè)備、邊緣域或云中心通過機器學(xué)習(xí)對數(shù)據(jù)進行智能化分析，包括定位、比對、預(yù)測、調(diào)度等。

當(dāng)前，AIoT技術(shù)和商業(yè)快速落地，然而，認(rèn)知智能層面的發(fā)展仍然較慢，行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范化不足，大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的安全問題也有待重視。在物聯(lián)網(wǎng)和人工智能時代，消費領(lǐng)域和產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域都面臨新機遇，這一機遇窗口期內(nèi)，用戶觸達能力和內(nèi)容服務(wù)生態(tài)聚合能力是最重要的資源，具備明星產(chǎn)品+自有操作系統(tǒng)產(chǎn)品的企業(yè)更易突圍，成長為AIoT時代所在場景服務(wù)的核心企業(yè)。

中國AIoT的概念與現(xiàn)狀

（一）AIoT定義

智能物聯(lián)網(wǎng)（AIoT）：人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的協(xié)同應(yīng)用

智能物聯(lián)網(wǎng)（AIoT）是2018年興起的概念，指系統(tǒng)通過各種信息傳感器實時采集各類信息（一般是在監(jiān)控、互動、連接情境下），在終端設(shè)備、邊緣域或云中心通過機器學(xué)習(xí)對數(shù)據(jù)進行智能化分析，包括定位、比對、預(yù)測、調(diào)度等。在技術(shù)層面，人工智能使物聯(lián)網(wǎng)獲取感知與識別能力，物聯(lián)網(wǎng)為人工智能提供訓(xùn)練算法的數(shù)據(jù);在商業(yè)層面，二者共同作用于實體經(jīng)濟，促使產(chǎn)業(yè)升級、體驗優(yōu)化。從具體類型來看，主要有具備感知/交互能力的智能聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、通過機器學(xué)習(xí)手段進行設(shè)備資產(chǎn)管理、擁有聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和AI能力的系統(tǒng)性解決方案等三大類。從協(xié)同環(huán)節(jié)來看，主要解決感知智能化、分析智能化與控制/執(zhí)行智能化的問題。

（二）2025產(chǎn)業(yè)瞭望

AIoT2025產(chǎn)業(yè)瞭望：家庭AI管家

2025年，中國AIoT家庭應(yīng)用將實現(xiàn)智能家居交互方式無感化，跨終端無縫體驗。2025年，65%以上中國家庭擁有AI管家（智能音箱、智能機器人、智能面板等）。通過數(shù)據(jù)積累增強算法模型，優(yōu)化使用體驗。2025年，一戶家庭可以擁有10臺具備AI感知能力的設(shè)備。用戶使用偏好信息、日常時序數(shù)據(jù)將匯聚到智能大腦。

AIoT2025產(chǎn)業(yè)瞭望：建筑人居

2025年，中國AIoT建筑人居應(yīng)用將使5000萬人的居住和工作體驗得到提升。2025年，全國90%的社區(qū)采用智能車牌識別停車，累計有超1275萬套住宅為前裝智能，超4460萬居民受益。2025年，有近700家酒店升級為AI酒店。2025年，全國408萬名白領(lǐng)將工作在智慧辦公場所。

AIoT2025產(chǎn)業(yè)瞭望：工業(yè)制造

2025年，中國AIoT工業(yè)應(yīng)用將實現(xiàn)人機協(xié)同，使7萬工廠、630萬制造從業(yè)者受益。2025年，全國V2X聯(lián)網(wǎng)汽車將達到保有量14%。2025年，我國AGV機器人出貨量將超過4萬臺。2025年，累計將有約7萬家工廠使用AIoT應(yīng)用，約630萬員工在安全生產(chǎn)、降低操作負(fù)荷方面受益。

AIoT2025產(chǎn)業(yè)瞭望：智慧城市

2025年，中國AIoT城市應(yīng)用將廣泛遍布城市的各類終端設(shè)備。2025年，我國超過45%的城市公共攝像頭將屬于前端智能，引入城市大腦等智能運營系統(tǒng)的城市將超過300個，我國巡檢巡邏機器人需求將超過8000臺，將有超過220個城市的公共停車系統(tǒng)實現(xiàn)一定程度的智能化，將有超過130個城市布設(shè)智能管網(wǎng)、智能電網(wǎng)等智能基礎(chǔ)設(shè)施體系，城市中的智能桿數(shù)量將超過340萬桿。

（三）AIoT系統(tǒng)架構(gòu)

AIoT整體架構(gòu)

AIoT的體系架構(gòu)中主要包括智能設(shè)備及解決方案層、操作系統(tǒng)OS層、基礎(chǔ)設(shè)施三大層級，并最終通過集成服務(wù)進行交付。智能化設(shè)備是AIoT的“五官”與“手腳”，可以完成視圖、音頻、壓力、溫度等數(shù)據(jù)收集，并執(zhí)行抓取、分揀、搬運等行為，通常是物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備與解決方案搭配向客戶提供，這一層涉及設(shè)備形態(tài)多樣化，玩家眾多。OS層相當(dāng)于AIoT的“大腦”，主要能夠?qū)υO(shè)備層進行連接與控制，提供智能分析與數(shù)據(jù)處理能力，將針對場景的核心應(yīng)用固化為功能模塊等，這一層對業(yè)務(wù)邏輯、統(tǒng)一建模、全鏈路技術(shù)能力、高并發(fā)支撐能力等要求較高，通常以PaaS形態(tài)存在?；A(chǔ)設(shè)施層是AIoT的“軀干”，提供服務(wù)器、存儲、AI訓(xùn)練和部署能力等IT基礎(chǔ)設(shè)施。

AIoT各層級生態(tài)地位

AIOT明星產(chǎn)品+自有操作系統(tǒng)有望復(fù)制互聯(lián)網(wǎng)時代巨頭的成功。

回顧PC互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)時代，微軟、蘋果、谷歌等企業(yè)通過解決人與人的互聯(lián)、人與物的互聯(lián)，實現(xiàn)了高速成長。以蘋果公司為例，憑借硬件體系+iOS成為移動互聯(lián)網(wǎng)巨頭之一。在物聯(lián)網(wǎng)和人工智能時代，消費領(lǐng)域和產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域都面臨新機遇，這一機遇窗口期內(nèi)，用戶觸達能力和內(nèi)容服務(wù)生態(tài)聚合能力是最重要的資源，具備明星產(chǎn)品+自有操作系統(tǒng)產(chǎn)品的企業(yè)更易突圍，成長為AIoT時代所在場景服務(wù)的核心企業(yè)。

AIoT各層級生態(tài)地位如下。

使能者：基于連接、開發(fā)能力及工具的輸出優(yōu)勢，強大的開發(fā)能力和資金實力，搭建了賦能AIoT的基礎(chǔ)系統(tǒng)，但缺乏自身的導(dǎo)流渠道（明星產(chǎn)品尚在培育、客戶渠道還未打通），導(dǎo)致商業(yè)閉環(huán)沒有完全形成、商業(yè)模式?jīng)]有完全跑通。這一類型以操作系統(tǒng)層、基礎(chǔ)設(shè)施層產(chǎn)品為主。

核心者：既有用戶黏性、用戶基礎(chǔ)等用戶入口優(yōu)勢，又搭建了廣泛的上層應(yīng)用生態(tài)，可以提供便捷的應(yīng)用、豐富的內(nèi)容服務(wù)，這類產(chǎn)品組合會成為整個場景的核心，使市場成為圍繞幾個核心者構(gòu)建的寡頭壟斷格局，正如PC時代的微軟Office+Windows和移動互聯(lián)網(wǎng)時代的蘋果手機+iOS。

要成長為這類企業(yè)有兩個要素：一是有市場接受度很高的明星產(chǎn)品（無論軟件或硬件）;二是通過搭建高度復(fù)雜、兼容支持性強的自有操作系統(tǒng)聚攏大量應(yīng)用，網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)強、遷移成本高。目前“核心企業(yè)”還是各方努力的方向，智能設(shè)備/解決方案+操作系統(tǒng)層組合產(chǎn)品更有希望突圍。

泛在者：在用戶入口方面，產(chǎn)品自身在技術(shù)和使用體驗方面尚未建立足夠的用戶吸引力;在生態(tài)方面，作為被聚合方為場景服務(wù)增色，總體而言，可替代性較強，以中長尾的智能設(shè)備、SaaS應(yīng)用、解決方案產(chǎn)品和系統(tǒng)集成服務(wù)為主。

導(dǎo)流者：基于明星產(chǎn)品或客戶關(guān)系，形成了用戶黏性、用戶基礎(chǔ)等用戶入口優(yōu)勢，但由于整個場景難以憑借單一硬件或軟件產(chǎn)品為內(nèi)核形成豐富的應(yīng)用包，所以這類企業(yè)有較為明顯的吸引用戶優(yōu)勢，但后續(xù)較為乏力，更多是依靠硬件、部署費等現(xiàn)有收費模式，內(nèi)容收費、應(yīng)用價值收費的想象空間沒有打開，產(chǎn)品“護城河”也較小，呈現(xiàn)“有優(yōu)勢企業(yè)，但較分散”的格局。目前較為優(yōu)質(zhì)的智能設(shè)備、SaaS應(yīng)用、解決方案產(chǎn)品和系統(tǒng)集成服務(wù)都落位在這一類型。

中國AIoT商業(yè)分析

（一）市場概況

中國AIoT行業(yè)融資情況：五年融資金額近2000億元，明星企業(yè)融資巨大，AIoT成風(fēng)口。

受益于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的多年積累與近年來人工智能的快速發(fā)展，AIoT賽道備受資本關(guān)注。2015年-2019年11月，AIoT領(lǐng)域共發(fā)生1718起投融資事件，總?cè)谫Y額達1919億元。從融資輪次上看，新興企業(yè)占9成。從2015年至2018年的投資增速來看，投資事件數(shù)復(fù)合增速近14%，融資額增速高達73%。資本在追加熱度，新創(chuàng)企業(yè)在搶灘布局，AIoT成為創(chuàng)投風(fēng)口。從獲投企業(yè)角度來看，技術(shù)的商業(yè)化應(yīng)用至關(guān)重要。據(jù)統(tǒng)計，成熟項目中，單筆最大融資額Top5明星企業(yè)，僅單筆融資就合計占五年市場總?cè)谫Y金額的10%。

中國物聯(lián)網(wǎng)連接量于2025年接近200億個，海量連接產(chǎn)生的交互及數(shù)據(jù)分析需求促使IoT與AI更深融合。

物聯(lián)網(wǎng)為物理世界通往虛擬世界建立了通道，不同的用戶和終端通過各制式的物聯(lián)網(wǎng)連接協(xié)議互聯(lián)互通，然后將虛擬化的“現(xiàn)實世界”實時反饋至各個行業(yè)或場景，從而推動各領(lǐng)域效率和效益的提升。因此，先連接再爆發(fā)是物聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)“萬物互聯(lián)”終極形態(tài)的重要路徑。2015年始，伴隨物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的更迭，中國物聯(lián)網(wǎng)連接量開始高歌猛進，2018年中國物聯(lián)網(wǎng)連接量直逼30億個，年復(fù)合增長率高達67%。艾瑞咨詢推測，受益于智能家居場景的率先爆發(fā)，2019年物聯(lián)網(wǎng)連接量將達45.7億個，而后由于5G的商用，低功耗廣域物聯(lián)網(wǎng)的超廣覆蓋，中國物聯(lián)網(wǎng)連接量將增至2025年的199億個。目前，物聯(lián)網(wǎng)正處于連接高速增長的階段，未來數(shù)百億的設(shè)備并發(fā)聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的交互需求、數(shù)據(jù)分析需求將促使IoT與AI的更深融合。

中國AIoT市場規(guī)模：2019年總產(chǎn)值接近4000億元 ，2020年預(yù)計超7500億元。

AIoT對實體經(jīng)濟的融合賦能，使AIoT整體業(yè)務(wù)享有十萬億級市場空間。2019年，受益于城市端AIoT業(yè)務(wù)的規(guī)?；涞丶斑吘売嬎愕某醪狡占埃袊鳤IoT市場規(guī)模突破3000億量級大關(guān)直指4000億量級。相比于物聯(lián)網(wǎng)連接數(shù)量的快速增長，由于AIoT在落地過程中需要重構(gòu)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)價值鏈，過程中既需要適應(yīng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的特性、平衡傳統(tǒng)利益鏈條，也要與生態(tài)合作伙伴共同搭建最適宜產(chǎn)業(yè)AI賦能的架構(gòu)體系。因此，未來幾年將處于較為穩(wěn)定的發(fā)展節(jié)奏。經(jīng)過未來幾年的產(chǎn)品優(yōu)化、渠道打通、商業(yè)模式驗證，將于遠期迎來高速增長。

中國AIoT商業(yè)模式：標(biāo)準(zhǔn)程度越低，人力和時間成本投入越多，2B2C模式附加值高。

AIoT商業(yè)模式分為兩類：分別是直接2C與先2B再2C。直接2C的場景從硬件到軟件的標(biāo)準(zhǔn)化程度高，經(jīng)驗與渠道豐富的大品牌商更有競爭優(yōu)勢;先2B再2C模式中，建筑人居與產(chǎn)業(yè)場景的項目差異化高，需要更強的定制開發(fā)能力，深耕垂直場景的團隊更有競爭優(yōu)勢。城市場景除了施工需要因地制宜外，還需要項目架構(gòu)的可復(fù)制性高于建筑人居與產(chǎn)業(yè)場景。

中國AIoT市場特征：技術(shù)和商業(yè)快速落地，標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)范和安全防范仍然不足。

2017年以后，AI的爆發(fā)與物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用推廣使AIoT迅速在中國落地發(fā)展，獲得了政策的廣泛支持，吸引了眾多頭部企業(yè)的關(guān)注，并催生了各類專業(yè)化、垂直化的中小型玩家，形成了各類玩家相互合作的生態(tài)化網(wǎng)絡(luò)，推動了AIoT應(yīng)用的豐富化和商業(yè)化發(fā)展。在技術(shù)層面，以智能攝像頭、智能居家設(shè)備為代表的初級智能連接迅速推廣。然而，認(rèn)知智能層面的發(fā)展仍然十分緩慢，行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范化不足，大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備仍面臨嚴(yán)峻的安全隱患問題。

中國AIoT市場特征如下。

1.技術(shù)：連接與初級智能普適化;感知智能推廣迅速，認(rèn)知智能發(fā)展有限。

端：AIoT設(shè)備端推廣速度迅速。以攝像頭為例，2018年中國城市AI攝像頭的存量滲透不足0.4%，但2020年將達到16%。

邊：發(fā)展迅速，但仍處于較初級階段。例如，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)智能網(wǎng)關(guān)2019年出貨量超1200萬，比2018年增長了一倍，但智能計算仍處于較初級階段，滲透率很低。

云：能夠輔助決策的認(rèn)知智能技術(shù)發(fā)展仍然十分有限。例如，全國智慧城市平臺中，只有不到1/50具有AI認(rèn)知能力。

2.商業(yè)：生態(tài)化與服務(wù)立體化，任何廠商都不可能單獨完成AIoT的大規(guī)模落地。

生態(tài)化：現(xiàn)在AIoT行業(yè)體系中，主要由巨頭和綜合型科技廠商建設(shè)平臺、完善AI技術(shù)，眾多生態(tài)伙伴提供專業(yè)經(jīng)驗和深度服務(wù)。

服務(wù)立體化：AIoT的落地往往不能獨立存在，需要依托智能家居、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智慧城市等綜合場景去實現(xiàn)，因此需要AIoT系統(tǒng)與其他系統(tǒng)相互配合，形成立體化的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)。

3.政策：關(guān)注產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟和技術(shù)領(lǐng)先，雖然政策充分支持，但行業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)仍然不足。

國家層面：自2013年開始，國家開始提出物聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)向發(fā)展戰(zhàn)略，先后發(fā)布多個和物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的發(fā)展規(guī)劃和行動計劃。例如，在AIoT領(lǐng)域，于2018年發(fā)布《車聯(lián)網(wǎng)（智能網(wǎng)聯(lián)汽車）產(chǎn)業(yè)發(fā)展行動計劃》。

地方層面：多個省市先后發(fā)布物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)發(fā)展規(guī)劃，推動物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)集群建設(shè)。

關(guān)注領(lǐng)域：目前，國家和地方政策以推進人工智能、物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展為主，政策主要關(guān)注點為產(chǎn)業(yè)升級和技術(shù)領(lǐng)先，對于AIoT相關(guān)的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和系統(tǒng)建設(shè)關(guān)注不足。

4.安全：防范風(fēng)險仍然巨大，針對消費端的設(shè)備安全防范仍然不足。

脆弱性：物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量眾多，安全防護薄弱。因此，很容易受到大規(guī)模破壞操縱。據(jù)統(tǒng)計，我國至少有數(shù)百萬臺物聯(lián)網(wǎng)類設(shè)備存在缺陷，極易受到攻擊，其中以消費端設(shè)備最為常見。

多發(fā)性：2016年以來，以物聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的大規(guī)模僵尸網(wǎng)絡(luò)攻擊事件層出不窮，被操縱的設(shè)備數(shù)量可以超過幾十萬，而眾多物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的設(shè)計和使用對安全性的考慮仍然不足。

中國AIoT玩家分布簡介：四類玩家，優(yōu)勢與策略各異。

AIoT是一個綜合性市場，其容量足夠大，且目前呈現(xiàn)多層級、碎片化狀態(tài)，因此吸引了眾多從原賽道切入AIoT的玩家，主要有四大類：云計算企業(yè)、AI公司、SI公司、IoT公司。這四類企業(yè)積極構(gòu)建AIoT生態(tài)合作圈，相互之間存在合作和競爭關(guān)系，他們均可提供較為完整的技術(shù)和業(yè)務(wù)解決方案，但各自的優(yōu)勢有所差異，率先布局的板塊也有差異。云計算企業(yè)與AI公司攜新生產(chǎn)要素AI入場，對人工智能技術(shù)的前沿性研發(fā)相對較注重，并整合成模塊化能力向合作伙伴和客戶輸出;而SI公司、IoT公司貼近用戶，對技術(shù)整合到最終產(chǎn)品及用戶需求理解上有著天然的優(yōu)勢。

四類玩家策略各異，生態(tài)聚合。

1.云計算公司

·云是AIoT的最佳商業(yè)化載體（尤其在企業(yè)級和公共級市場），智能云服務(wù)成為云計算發(fā)展的重要方向。

·立足于接入、智能分析和生態(tài)環(huán)節(jié)。

·上聚ISV、IoT，下接SI。

·代表公司：阿里云、金山云。

2.AI公司

·AI公司已成為ISV中的新銳力量。

·立足于端到端的深度學(xué)習(xí)技術(shù)和解決方案，具備大規(guī)模前沿算法研發(fā)能力。

·重視“窄技術(shù)鏈接大應(yīng)用”的市場，如人臉識別應(yīng)用和語音交互設(shè)備。

·代表公司：科大訊飛、曠視科技。

3.SI公司

·系統(tǒng)集成直面客戶對AIoT服務(wù)能力提出的新要求。

·立足于全環(huán)節(jié)完整的系統(tǒng)集成與實施服務(wù)。

·深耕垂直行業(yè)，打通設(shè)備和系統(tǒng)應(yīng)用，融合為最終服務(wù)。

·代表公司：天聞數(shù)媒、佳都科技。

4.IoT公司

·IoT公司是最活躍的市場參與者。

·立足于產(chǎn)品體驗、設(shè)備連接管理和最終用戶服務(wù)。

·設(shè)備品類眾多，連接量龐大，致力于萬物智能。

·代表公司：小米。

（二）中國AIoT發(fā)展驅(qū)動力

AIoT發(fā)展逐漸從供給驅(qū)動轉(zhuǎn)變?yōu)樾枨篁?qū)動。

目前，AIoT的廣泛落地得益于供給端技術(shù)的快速成熟，與之帶來的硬件、數(shù)據(jù)平臺、AI算法的成本降低，從而大大降低了使用AIoT平臺的門檻，使消費者、企業(yè)、城市能夠在與過去相似的預(yù)算水平下實現(xiàn)更智能的應(yīng)用。從長期來看，在5G商用的大背景下，“連接”的趨勢方興未艾，人和設(shè)備的不斷連接帶來的數(shù)據(jù)規(guī)模提升和質(zhì)量升級，能夠為更多樣化的應(yīng)用創(chuàng)造空間，使AIoT的應(yīng)用范圍和需求大大拓展，從而從需求端驅(qū)動AIoT產(chǎn)業(yè)發(fā)展。

（三）主要AIoT應(yīng)用場景需求及市場分析

建筑人居類場景的AIoT：通過單品+系統(tǒng)聯(lián)動場景，向“管家模式”邁進。

AIoT技術(shù)落地形成了一套成熟的方案：以云+端的形式構(gòu)成各個細分場景的產(chǎn)品矩陣，即布設(shè)在場景中的感知設(shè)備將數(shù)據(jù)傳至云平臺的各個智能系統(tǒng)單元，通過設(shè)備互相感知，系統(tǒng)相互配合，完成一系列場景聯(lián)動。目前，人居場景的AIoT應(yīng)用主要表現(xiàn)為AI“領(lǐng)班”模式，即場景中的設(shè)備聯(lián)動需要用戶的指令觸發(fā)，例如家居場景中，需要通過智能音箱來調(diào)度設(shè)備之間的聯(lián)動。未來，人居類場景將可以實現(xiàn)AI“管家”模式應(yīng)用，設(shè)備可根據(jù)用戶生活行為習(xí)慣與環(huán)境變化自主感知與聯(lián)動。

AIoT建筑人居場景典型應(yīng)用如下。

1.酒店智能迎賓。酒店更多以智能終端與智能服務(wù)機器人服務(wù)住客，配以入住系統(tǒng)，智能導(dǎo)航與智能服務(wù)系統(tǒng)優(yōu)化住客體驗。

設(shè)備管理：設(shè)備激活、運行狀態(tài)監(jiān)護、設(shè)備升級與維護。

住客管理：住客活躍狀態(tài)監(jiān)測、高賓標(biāo)記、入住與退房管理。

消息推送：服務(wù)與活動提醒。

AI業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析：住客畫像，場景智能輔助決策。

2.家居/酒店室內(nèi)智能。以傳感設(shè)備感知居住環(huán)境，收取用戶居住習(xí)慣數(shù)據(jù)，通過AIoT平臺與邊緣智能算法改善居住環(huán)境，并與用戶習(xí)慣自適應(yīng)相匹配。

設(shè)備管理：設(shè)備激活、運行狀態(tài)監(jiān)護，設(shè)備升級與維護。

住客管理：活躍狀態(tài)監(jiān)測、住客服務(wù)。

人機互動：以語音交互進行互動和控制。

能源管理：系統(tǒng)通過感知數(shù)據(jù)自動啟閉智能設(shè)備。

AI業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析：住客畫像，場景智能輔助決策。

3.辦公環(huán)境能耗管理。以智能網(wǎng)關(guān)與智能電器為數(shù)據(jù)入口，利用AIoT PaaS平臺實時監(jiān)測能耗，并通過AI算法實現(xiàn)設(shè)備自動啟閉，能源自主降耗。

設(shè)備管理：設(shè)備激活、運行狀態(tài)監(jiān)護、設(shè)備升級與維護。

能源管理：系統(tǒng)通過感知數(shù)據(jù)自動啟閉智能設(shè)備。

告警處理：火災(zāi)盜竊預(yù)警等。

AI業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析：辦公場景畫像、場景智能輔助決策。

4.社區(qū)智能管理。社區(qū)管理更多以遍布社區(qū)的智能攝像頭為前端感知入口，通過云邊結(jié)合的方法實現(xiàn)人、車、屋等多維布控。更多是各個智能單元系統(tǒng)的匯和。

設(shè)備管理：設(shè)備激活、設(shè)備維護。

人員管理：登記、錄入住戶與訪客信息。

車管理：智能識別車牌、實時調(diào)度停車、監(jiān)控違停。

物業(yè)管理：房屋狀態(tài)監(jiān)測、門禁管理。

智能安防：異常人員、火災(zāi)、拋物監(jiān)控。

在建筑人居類場景的AIoT中，增強安防措施、改善居住體驗、運營降本增效是場景共性。

AIoT的消費生活類場景圍繞人作為服務(wù)對象，需要圍繞以下四個維度：（1）人的使用體驗、行為模式;（2）安全、防災(zāi)預(yù)警;（3）節(jié)約能耗、人力、時間成本;（4）提高工作效率。對應(yīng)到不同的場景會有不同的側(cè)重點，但內(nèi)核還是予人舒適、安全、便捷的體驗。如金山云依托AIoT平臺，發(fā)揮在云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等方面的技術(shù)和資源優(yōu)勢，為武漢長江青年城賦能，將長江青年城打造成為新時代的智慧社區(qū)樣板。金山云AIoT已與上百家企業(yè)達成合作，可為用戶提供千余種智能硬件的統(tǒng)一采購、部署和安裝服務(wù)。

2019年，中國AIoT建筑人居類場景價值如下。

1.智慧酒店/租住場景

現(xiàn)階段痛點：設(shè)備故障無預(yù)警、能耗不可控、運營成本高、同業(yè)競爭大。

發(fā)展?jié)摿Γ喝四樑c身份識別、智能化入住體驗、機器人客房服務(wù)、設(shè)備與能耗管理平臺、傳感器組網(wǎng)防災(zāi)預(yù)警。

2.智慧社區(qū)場景

現(xiàn)階段痛點：出入口監(jiān)管難、人力巡防成本高。

發(fā)展?jié)摿Γ喝四樅蛙囕v出入智能識別、智能攝像頭+機器人巡防、傳感器組網(wǎng)防災(zāi)預(yù)警。

3.智慧家居場景

現(xiàn)階段痛點：智能設(shè)備相互不聯(lián)動、物業(yè)服務(wù)人效低、智能化體驗不足。

發(fā)展?jié)摿Γ赫Z音互動與控制、平臺設(shè)備聯(lián)動、提升各場景智能化設(shè)備。

建筑人居：AIoT實現(xiàn)人與環(huán)境自主適應(yīng)

以智能端為入口，配合平臺完成感知、分析與聯(lián)動。AIoT的家庭與人居場景應(yīng)用更多的是實現(xiàn)系統(tǒng)自動學(xué)習(xí)人的習(xí)慣，適應(yīng)人的喜好調(diào)整其工作居住環(huán)境。因此，該場景下的結(jié)構(gòu)主要分為感知層、平臺層與智能系統(tǒng)層。通過向室內(nèi)和室外各環(huán)境配備智能終端產(chǎn)品，并配以智能系統(tǒng)，以人與產(chǎn)品、產(chǎn)品與平臺、平臺與人的交互方式實現(xiàn)從環(huán)境感知、用戶行為分析、場景輔助決策到自主聯(lián)動場景的狀態(tài)。場景的最終聯(lián)動并非以單個智能系統(tǒng)或割裂的智能終端完成，因此，系統(tǒng)與解決方案發(fā)揮著重要作用，它們通過打包智能單品與系統(tǒng)面向B與C端布控，最終幫助用戶改善環(huán)境，提高居住體驗。

中國AIoT住宅與人居的發(fā)展現(xiàn)狀：超半數(shù)智慧人居住宅落地智能家居前裝項目。

2019年，開發(fā)商“智慧人居”樓盤中，過半數(shù)項目在一線城市、新一線城市及二線城市落地，業(yè)內(nèi)競爭最為激烈、需求最強力的市場依然以一、二線城市為主。此外，從智慧人居項目中的智能化功能落地情況看，安防場景下的出入口管理、小區(qū)安全管理覆蓋率分列第一、第二位，而智能家居的前裝備受地產(chǎn)商青睞，發(fā)展迅猛位列第三。綜合來看，反映在房屋售價上，均高于同一區(qū)域的其他樓盤的價格。當(dāng)然，售價優(yōu)勢的原因，除了AIoT智能化項目加持以外，還受到精裝修、星級物業(yè)服務(wù)等增值維度的影響，因此，商品房市場邁入了精耕細作的下半場，頭部地產(chǎn)商通過全方位升級產(chǎn)品與服務(wù)提高新房交易量。

工業(yè)場景的AIoT：目前，AIoT體現(xiàn)為單點式應(yīng)用，多通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺實現(xiàn)。

為促使要素資源的高效利用、生產(chǎn)過程的柔性配置，工業(yè)領(lǐng)域積極推動實現(xiàn)自動化與信息化深度融合。其中，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是重要的突破口，強調(diào)從物聯(lián)網(wǎng)接入點采集高速、復(fù)雜的機器數(shù)據(jù)，提升對設(shè)備的監(jiān)控管理能力，并基于數(shù)據(jù)開展后續(xù)服務(wù)。目前，AIoT在工業(yè)領(lǐng)域的使用體現(xiàn)為單點式應(yīng)用，多通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺開發(fā)接口，實現(xiàn)某幾項與機器預(yù)測相關(guān)的應(yīng)用開發(fā)及數(shù)據(jù)處理強化。另外，還有智能工業(yè)機器人及通過工業(yè)視覺相關(guān)的軟硬件實現(xiàn)的一些感知識別與定位應(yīng)用。

AIoT在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的典型應(yīng)用如下。

1.設(shè)備管理

設(shè)備健康管理：通過歷史數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)技術(shù)，建立設(shè)備故障預(yù)測模型，實現(xiàn)對高價值設(shè)備、關(guān)鍵零部件的故障診斷、預(yù)測性報警，降低被動維修或者預(yù)防性維修的次數(shù)。

遠程維護：數(shù)據(jù)實時在線，可遠程監(jiān)控、群控調(diào)試、參數(shù)調(diào)整、控制執(zhí)行。

2.能源管理

能耗分析節(jié)能：基于機器學(xué)習(xí)的歷史數(shù)據(jù)能耗分析可計算平均工況下的最優(yōu)能耗，輔以用能狀態(tài)實時評價、用能風(fēng)險預(yù)警和用能趨勢預(yù)測，幫助實現(xiàn)安全用能、節(jié)能環(huán)保。

并聯(lián)調(diào)度減排：多工廠、多工序、多設(shè)備情境下，實時抽取產(chǎn)、排相關(guān)運行數(shù)據(jù)進行挖掘、預(yù)測，可預(yù)測排放量并預(yù)警，提前計算分配能源用量，實現(xiàn)跨工序能效動態(tài)尋優(yōu)。

3.工業(yè)視覺

檢測：包括產(chǎn)品表面瑕疵檢測、尺寸檢測，通過基于深度學(xué)習(xí)的視覺技術(shù)檢測工件關(guān)鍵部位距離、夾角等參數(shù)以及表面是否存在氣孔、裂紋、劃痕、泄露等問題，判斷工件品質(zhì)。

識別：利用OCR字符識別技術(shù)自動檢測產(chǎn)品編碼，儀表讀數(shù)、標(biāo)簽等信息。

定位：在高速運動的過程中，對多點目標(biāo)進行定位，同步反饋給運動控制系統(tǒng)，引導(dǎo)機械手捕捉、抓取、放置。

4.安全監(jiān)控

行為規(guī)范檢測：主要通過監(jiān)控系統(tǒng)對工作人員的安全著裝、規(guī)范操作進行檢測。

環(huán)境異常檢測：通過巡檢機器人或監(jiān)控系統(tǒng)對煙火、高溫、特殊氣體泄漏、廠區(qū)異常聲音及不明人員告警。

5.倉儲物流

倉儲執(zhí)行：通過倉儲模型和AGV、AMR機器人，將客戶零散的、突發(fā)性的需求形成便捷應(yīng)用，可以實現(xiàn)庫位優(yōu)化、最優(yōu)出庫、子倉協(xié)同、異常訂單處理，提高分揀效率，降低損耗。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)是AIoT在工業(yè)領(lǐng)域的第一戰(zhàn)場。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)分為感知、決策、執(zhí)行，OS與軟件是工業(yè)制造的大腦+神經(jīng)。

工業(yè)領(lǐng)域物端既是采集數(shù)據(jù)的傳感器，也是囊括執(zhí)行指令的機器人等執(zhí)行器。工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)操作系統(tǒng)與應(yīng)用層工業(yè)軟件和SaaS應(yīng)用，被認(rèn)為是工業(yè)制造的大腦和神經(jīng)，既承擔(dān)分析決策任務(wù)，還需控制物端自動化設(shè)備。其核心能力有兩點：一是與多樣性的連接協(xié)議、應(yīng)用系統(tǒng)互通，實現(xiàn)協(xié)同;二是開放可擴展的服務(wù)架構(gòu)，通過模塊化應(yīng)用增強靈活性和定制功能。AIoT通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺整體輸出會帶來更明顯的智能體驗，包括對工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的傳感器感知賦能、優(yōu)化OS與軟件層分析決策能力和為自動化設(shè)備的執(zhí)行提供控制能力。

工業(yè)場景下一步如何使用AIoT？用人工智能提升柔性生產(chǎn)的頂層設(shè)計。

工業(yè)智能化的理想狀態(tài)是鏈接用戶端和生產(chǎn)端，建立一個高度協(xié)同的數(shù)字化產(chǎn)能生態(tài)，使企業(yè)能夠快速而經(jīng)濟地處理采購、庫存、生產(chǎn)控制、質(zhì)檢、銷售、供應(yīng)鏈全鏈條。這一愿景需要借助工業(yè)自動化與信息化軟硬件、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和邊緣智能網(wǎng)關(guān)、AI與大數(shù)據(jù)分析能力以及互聯(lián)網(wǎng)對接用、產(chǎn)兩端資源的能力共同實現(xiàn)。企業(yè)主需要將上述技術(shù)納入一個頂層設(shè)計模型中統(tǒng)一思考。目前，工業(yè)領(lǐng)域的AIoT使用率較低，解決的問題也較為單一，屬于偏單點的、輕量級場景。未來，隨著兩化融合的深化，以及AI在工業(yè)場景中解決問題的能力更加完善，AI能夠真正在無人返工的情境下有效使用，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺將支持或集成全場景的AI能力，獨立的AI工業(yè)軟硬件產(chǎn)品也將普及。屆時，AIoT能夠?qū)€下廣泛存在的數(shù)據(jù)進行實時在線、智能化的分析，與線上數(shù)據(jù)相結(jié)合，服務(wù)于全數(shù)字化產(chǎn)能生態(tài)。

城市場景的AIoT：集中在監(jiān)管、調(diào)度、公共服務(wù)領(lǐng)域。

城市的運營和管理涉及巨量的人員、設(shè)備、數(shù)據(jù)、行為的管理，城市物聯(lián)網(wǎng)能夠利用遍在的城市基礎(chǔ)設(shè)施，采集和處理原本需要大量城市管理人員才能處理的城市運營信息，實現(xiàn)城市的自動化運轉(zhuǎn)。目前，AIoT與城市公共管理的結(jié)合主要集中在視覺識別、分析預(yù)測、優(yōu)化調(diào)度等領(lǐng)域，可通過功能開發(fā)，應(yīng)用于城市安全防控、交通監(jiān)管調(diào)度、公共基礎(chǔ)設(shè)施管網(wǎng)優(yōu)化、智能巡檢、民生服務(wù)等領(lǐng)域。

AIoT在智慧城市領(lǐng)域的典型應(yīng)用如下。

1.機器視覺：AI實現(xiàn)人臉識別與視頻信息識別，獲取即時、真實的數(shù)據(jù)信息，并且還能節(jié)約視頻監(jiān)控需要的大量時間和人力。

交通監(jiān)管：通過AI攝像頭實現(xiàn)車輛信息識別、多種違規(guī)行為綜合檢測執(zhí)法，對駕駛員危險行為進行預(yù)警;電子停車收費大規(guī)模推廣。

公共安全：AI攝像頭實現(xiàn)外觀特征與行為識別，人力查閱監(jiān)控和鎖定嫌疑人軌跡時間由數(shù)十天縮短到分秒。

公共事件：大型公共活動人流分析、安全監(jiān)控、車輛管理，緊急事件警報。

城市巡檢：電力巡檢攝像頭、無人機巡檢、機器人警察等。

2.強化學(xué)習(xí)：實現(xiàn)非結(jié)構(gòu)性數(shù)據(jù)處理，多維數(shù)據(jù)融合處理，使分析預(yù)測準(zhǔn)確度和時效大幅提升。

城市電網(wǎng)：基于全網(wǎng)運行數(shù)據(jù)進行人工智能負(fù)荷預(yù)測，秒級速度獲取人工數(shù)小時的運算結(jié)果。

交通預(yù)測：基于各類交通數(shù)據(jù)，融合車輛和道路信息進行交通分析、研判、預(yù)測，為交通管理提供依據(jù)。

空氣質(zhì)量：基于多維氣候數(shù)據(jù)進行控制質(zhì)量預(yù)測，實現(xiàn)即時預(yù)警。

城市發(fā)展：基于機器學(xué)習(xí)實現(xiàn)城市發(fā)展預(yù)測、規(guī)劃模擬、人口預(yù)測、房價預(yù)測等。

3.優(yōu)化調(diào)度：顯著提升城市運營效率，節(jié)約調(diào)度運營的人力成本，實現(xiàn)故障、管理、服務(wù)的即時響應(yīng)，減少等待、延誤的時間。

基礎(chǔ)設(shè)施：基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)自動化運維、故障處理對人工干預(yù)的需求大大降低，處理事件由小時級提升至分鐘級，基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)可靠性可超過99%。

交通管理：根據(jù)交通流量控制信號燈，集成檢測、控制、語音、自動報警等技術(shù)，引導(dǎo)車輛和行人，減少人車通行延誤時間。

車路協(xié)同：車車、車路動態(tài)實時信息交互，進行地鐵、公共交通車輛主動安全控制和道路協(xié)同管理。

民生服務(wù)：集成智能語音、NPL與交互技術(shù)，通過服務(wù)機器人實現(xiàn)信息發(fā)布、醫(yī)院導(dǎo)診、景區(qū)導(dǎo)覽，提升市民體驗。

城市：人類智慧+機器智能的高度互動體

AIoT賦予智慧城市中臺“毛細血管”級的感知與響應(yīng)能力。AIoT為智慧城市增添了智能終端感知和分析能力，將城市中數(shù)量眾多、種類多樣的公共設(shè)施和設(shè)備轉(zhuǎn)化為信息采集、分析處理、優(yōu)化控制的終端，為多部門協(xié)同的城市級中臺系統(tǒng)提供應(yīng)用落地和控制管理途徑，提升城市精細化管理的效率。

城市AIoT的投入與發(fā)展：從智慧到智能，以人工智能提升城市運轉(zhuǎn)效率。

在城市領(lǐng)域，AIoT的應(yīng)用主要集中在安防、交通大腦等領(lǐng)域，其他領(lǐng)域由于設(shè)施連接和大數(shù)據(jù)儲備基礎(chǔ)薄弱，各類AIoT應(yīng)用尚處在探索階段，在智慧城市總體市場中所占比例不高。艾瑞咨詢認(rèn)為，在未來3～5年的時間內(nèi)，隨著新增智慧城市項目中AI能力部署的比例增加，城市基礎(chǔ)設(shè)施聯(lián)網(wǎng)門檻降低，智慧城市的總體發(fā)展將從初級智慧階段邁向AIoT引領(lǐng)的智能階段。

中國AIoT發(fā)展趨勢

（一） AIoT耗動新玩法，改變傳統(tǒng)業(yè)務(wù)邏輯

AIoT應(yīng)用主要集中在通過視覺識別、語音交互、預(yù)測規(guī)劃等核心技術(shù)實現(xiàn)效率的提升，這種以通用性核心技術(shù)為內(nèi)核的特性，使得產(chǎn)品設(shè)計邏輯將圍繞采集和分析有價值的通用信息，產(chǎn)品形態(tài)不再有強烈的行業(yè)鴻溝，行業(yè)競爭圍繞著高價值通用信息帶來的數(shù)據(jù)分析，相應(yīng)的競爭業(yè)態(tài)將更加復(fù)雜。在此過程中，G端和C端場景問題可通過識別比對、便捷交互得到較大程度解決，AIoT在G端與C端率先受益，AIoT在企業(yè)級市場的應(yīng)用尚不能觸及核心痛點，還有待提升其核心業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)效率，在推動環(huán)節(jié)的步調(diào)將相對較緩。

AIoT使傳統(tǒng)業(yè)務(wù)邏輯發(fā)生如下改變。

1.業(yè)務(wù)邏輯重構(gòu)。未來，業(yè)務(wù)核心將從專用設(shè)備及架構(gòu)，真正變成信息流。類似于區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)塊逐漸成為交易流通的信任機制，在AIoT放量發(fā)展時代，產(chǎn)品設(shè)計邏輯是以采集和分析有價值的通用信息為核心，產(chǎn)品形態(tài)不再有強烈的行業(yè)鴻溝，如攝像頭占據(jù)視頻入口，將撬動萬億級物聯(lián)市場空間。

2.行業(yè)邊界打破。廠商的競爭將圍繞高價值通用信息帶來的數(shù)據(jù)分析，進行城市級、跨行業(yè)融合處理，廠商競爭將跨越單一行業(yè)或單一產(chǎn)業(yè)鏈環(huán)節(jié)的線性邊界，上升至跨界綜合管理應(yīng)用及智慧物聯(lián)領(lǐng)域的整體競爭。

3.多層級發(fā)展、業(yè)態(tài)復(fù)雜。目前，市場相對分散且處于高速成長期，硬件設(shè)備、解決方案、操作系統(tǒng)、集成服務(wù)等各層級企業(yè)還處于構(gòu)建各自競爭壁壘的階段，各業(yè)態(tài)比較復(fù)雜，供應(yīng)鏈、渠道、行業(yè)理解等問題都需足夠重視。

4.G端、C端先行。目前，政府端對AIoT的應(yīng)用主要集中在公共安全和政務(wù)服務(wù)，2018年應(yīng)用滲透率約達到2.6%。艾瑞咨詢預(yù)測，未來7年～10年，應(yīng)用滲透率將超過70%，為AIoT帶來未來10年內(nèi)穩(wěn)定的增量空間。

智能音箱、智能家居、智能服務(wù)機器人等C端AIoT設(shè)備憑借用戶消費觀念升級、消費補貼等，也實現(xiàn)了較快的滲透。AIoT在企業(yè)級市場的應(yīng)用，尚不能觸及核心痛點，還不能很好地提升其核心業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)的效率，在推動上的步調(diào)將緩于G端市場。隨著技術(shù)在商業(yè)核心環(huán)節(jié)實現(xiàn)可用，以及相應(yīng)商業(yè)模式的摸索與成熟，企業(yè)市場將成為人工智能產(chǎn)業(yè)落地的主戰(zhàn)場。

（二）AI賦能物物相連，企業(yè)縱深發(fā)展看定位

AIoT在上半場的特點與在下半場的建議：（1）需求端更青睞于優(yōu)質(zhì)的硬件鋪設(shè)，軟件難以成為獨立收費項目或用戶入口，但這是行業(yè)發(fā)展早期的必經(jīng)階段;（2）新建類項目效果好、難度低、場景可塑性強，但也出現(xiàn)供給端過剩的現(xiàn)象，企業(yè)應(yīng)著手籌備改造類項目方案化、標(biāo)準(zhǔn)化，以迎接升級轉(zhuǎn)型的存量市場改造;（3）硬件量級與前沿AI能力都將聚攏在少數(shù)巨頭上，初創(chuàng)企業(yè)應(yīng)從垂直應(yīng)用和開發(fā)入手，以更深場景理解能力在垂直領(lǐng)域扎根成長。

AIoT的行業(yè)機會如下。

1.AIoT上、下半場。AIoT上半場，即IoT硬件鋪設(shè)階段：硬件的品類廣度、滿足場景的需求，都集中在硬件的能力上，是AIoT的絕對入場券。AIoT下半場，即AI算法與智能決策階段：當(dāng)IoT場景搭建完善后，對系統(tǒng)、軟件、平臺的要求越來越高，只有日常的運營、管理與輔助決策、反饋優(yōu)化流程等智能化的功能日益強大，才能真正凸顯AIoT的價值。

2.新建與改造的機會。新建類項目：由于AIoT對基礎(chǔ)設(shè)施的要求比較高，可塑性、項目效果比改造強，AIoT項目多集中在新建類型方面。改造類項目：行業(yè)早期新建類項目易產(chǎn)生效果，但改造市場也不容小覷，通過總結(jié)新建項目的經(jīng)驗和理解客戶的需求，將方案模塊化、標(biāo)準(zhǔn)化，亦可開辟新增長空間。

3.行業(yè)格局。AIoT的終局將是以幾大生態(tài)巨頭為“核心者”盤踞。因為，硬件連接量、研發(fā)資金的投入，促使巨頭的AI和IoT實力大增，未來將主導(dǎo)行業(yè)規(guī)則，初創(chuàng)公司將依然在垂直領(lǐng)域獲得生存的機會。