智能物联网（AIoT）是2018年出现的一个概念。），在终端设备、边缘域或云中心通过机器学习智能分析数据，包括定位、对比、预测、调度等，预计2025年我国物联网连接数将近200亿，万物觉醒、海量连接将推动各行各业走上物联网之路智力。2019年，受益于城市端AIoT业务的大规模落地和边缘计算的初步普及，中国AIoT市场规模突破3000亿大关，直指4000亿量级。由于AIoT在落地过程中需要对传统产业价值链进行重构，因此未来几年发展步伐会相对平稳。目前，AIoT技术和业务正在快速落地。然而，认知智能发展依然缓慢，行业标准和规范性不足，大规模物联网设备的安全问题也需要引起重视。在物联网和人工智能时代，无论是消费领域还是工业领域都面临着新的机遇。在这个机会窗口期，用户可达性和内容服务生态聚合能力是最重要的资源，拥有明星产品+自有操作系统产品的企业更容易突围成长为AIoT时代场景服务的核心。中国AloT智能物联网（AIoT）的概念和现状定义了人工智能与物联网的协同应用（监控、交互、连接场景），通过机器学习在终端设备、边缘域或云端智能分析数据中心，包括定位、比较、预测、调度等。在技术层面，人工智能使物联网获得感知和识别能力，物联网为人工智能训练算法提供数据。在商业层面，两者共同发力实体经济，推动产业升级和体验优化。从具体类型来看，主要分为三类：具有感知/交互能力的智能联网设备、通过机器学习进行设备资产管理、具有联网设备和AI能力的系统解决方案。从协同的角度，主要解决智能感知、智能分析和智能控制/执行的问题。AIoT2025产业展望：AIoT2025产业展望：家庭AI管家智能家居交互模式无效，跨终端无缝体验10000家工厂、630万制造业从业者将受益AIoT2025产业展望：智慧城市AIoT可广泛应用于各类终端设备在城市中，架构主要包括智能设备和解决方案、操作系统OS层、基础设施三个层次，最终通过集成服务进行交付。智能设备是AIoT的“五感”和“手脚”。它们可以收集视图、音频、压力和温度等数据，并执行抓取、分类和搬运等动作。通常，物联网设备和解决方案是与客户相匹配的。前提是这一层涉及到装备形态的多样化和玩家众多。OS层相当于AIoT的“大脑”。主要能够连接和控制设备层，提供智能分析和数据处理能力，将面向场景的核心应用固化为功能模块。这一层统一了业务逻辑和建模，全链路技术能力，高并发支撑能力要求高，通常以PaaS的形式存在。基础设施层是AIoT的“本体”，提供服务器、存储、AI训练和部署能力等IT基础设施。中国AIoT业务分析中国AIoT产业融资5年融资额近2000亿元，明星企业融资巨额，AIoT火爆。受益于多年来物联网技术的积累和近年来人工智能的快速发展，AIoT赛道受到了众多资本的关注。2015年至2019年11月，AIoT领域共发生投融资事件1718起，融资总额1919亿元。从融资轮次来看，新兴公司占比90%。从2015-2018年的投资增速来看，投资事件数复合增长率近14%，融资金额增长率高达73%。从被投企业的角度来看，技术的商业化应用非常重要。统计显示，成熟项目单笔融资金额最大的前5名明星企业占五年市场融资总额的10%。2025年中国物联网连接数将接近200亿，海量连接产生的交互和数据分析需求将推动物联网与人工智能的深度融合。物联网为物理世界建立了连接虚拟世界的通道。网络连接协议互联互通，再将虚拟化的“真实世界”实时反馈到各个行业或场景，从而促进各领域效率和效益的提升。因此，先连接后爆发是物联网实现“万物互联”终极形态的重要路径。2015年以来，随着物联网技术的变革，我国物联网连接数开始快速增长。2018年中国物联网连接数接近30亿，年复合增长率达67%。艾瑞预计，受益于智能家居场景的率先爆发，2019年物联网连接数将达到45.7亿，随后由于5G的商用和低功耗广域物联网的超大覆盖，物联网连接数2025年中国物联网连接数将增至199亿。目前，物联网正处于连接数高速增长阶段。未来，百亿设备同时接入互联网，交互需求和数据分析需求将推动物联网与人工智能的深度融合。2019年中国AIoT市场总产值接近4000亿元，22年后有望突破7500亿元。AIoT与实体经济的融合赋能，将使AIoT整体业务拥有10万亿元的市场空间。2019年，受益于城市端AIoT业务的大规模落地和边缘计算的初步普及，中国AIoT市场规模突破3000亿大关，直指4000亿量级。相对于物联网连接数的快速增长，由于AIoT在落地过程中需要重构传统产业的价值链，需要适应传统产业的特点，平衡传统利益链，与生态伙伴共建最适合的产业。工业AI赋能的架构体系，因此未来几年会处于一个相对稳定的发展速度。经过未来几年的产品优化、渠道打通、商业模式验证，长期来看将迎来高速增长。AIoT产业链及产业链的核心环节物联网是产业链的闭环。AI拓展了应用领域，为体验增添了色彩。中国AIoT产业版图。中国AIoT商业模式标准化程度越低，投入的人力和时间成本越多，2B2C模式附加值更高AIoT商业模式分为直接2C和先2B再2C两大类。直销2C场景从硬件到软件标准化程度高，经验和渠道丰富的大品牌更具竞争优势；先2B后2C模式，建筑人居和产业场景项目差异化程度高，需要更强的定制开发能力，深耕垂直场景的团队更有竞争优势；除了在城市场景中需要因地制宜建设外，项目建筑的可复制性高于建筑人居环境和工业环境。工业场景。中国AIoT玩家分布介绍四类玩家，各有优势和策略分为四类：云计算公司、AI公司、SI公司、IoT公司。这四类企业都在积极构建AIoT生态合作圈，它们之间既存在合作关系，也存在竞争关系。它们都可以提供相对完善的技术和业务解决方案，但各自的优势不同，最先布局的行业也不同。云计算企业、AI企业以新生产要素AI切入市场，更加注重人工智能技术的前沿研发，并整合成模块化能力输出给合作伙伴和客户；融入最终产品和了解用户需求具有天然优势。建筑和人居场景的AIoT正在通过单品+系统联动的场景走向“管家模式”。AIoT技术的实施已经形成了一套成熟的解决方案：各个细分场景的产品矩阵以云端+终端的形式形成，即部署在场景系统中的传感设备向各个智能系统单元传输数据云平台，设备相互感知，系统相互配合，完成一系列场景联动。目前，AIoT在家居场景的应用主要表现为AI“领头羊”模式，即场景中设备的联动需要通过用户的指令来触发。例如在家庭场景中，需要通过智能音箱来调度设备之间的联动。未来，人居场景将能够实现AI“管家”模式的应用，设备可以根据用户的生活行为习惯和环境变化进行自主感知和交互。强化安全措施、提升居住体验、降低运营成本、提高效率是场景的共同特征。AIoT的消费生活场景围绕人作为服务对象，需要关注以下四个维度：1）人的体验和行为模式；2）安全、预防灾害预警；3）节省能源消耗、人力、时间成本；4）提高工作效率。对应不同的场景，会有不同的侧重点，但核心还是给人以舒适、安全、便捷的体验。例如，金山云依托AIoT平台，发挥在云计算、大数据、人工智能等方面的技术和资源优势，为武汉长江青年城赋能，将长江青年城打造成智慧社区典范。在新时代。金山云AIoT已与数百家企业达成合作，可为用户提供千余种智能硬件的统一采购、部署、安装服务。建筑与人居环境：AIoT实现人与环境的自主适应。以智能终端为入口，配合平台完成感知、分析和联动。AIoT的家庭、人居场景应用，更多的是实现系统对人的习惯的自动学习，适应人的喜好。工作和生活环境。因此，本场景的架构主要分为感知层、平台层和智能系统层。通过向室内外环境提供智能终端产品和智能系统，实现人与产品、产品与平台、平台与人的交互，从环境感知、用户行为分析、场景辅助决策到场景自主联动。状态。场景的最终联动不是由单一的智能系统或单独的智能终端完成的，因此系统和解决方案起着重要的作用。他们为B端和C端管控打包智能物品和系统，最终帮助用户改善环境，提升生活体验。中国AIoT住宅和人居发展现状超过半数的智能住宅已经落地。在2019年的智能家居预装项目中，开发商的“智居”项目有一半以上落地一线城市、新一线城市和二线城市。行业竞争最激烈、要求最严苛的市场仍以一二线城市为主；此外，从智慧住宅项目的智能化功能落地来看，安防场景中出入口管理和小区安全管理的覆盖率分别位居第一和第二。第二名，而此前智能家居设备受到房地产商青睐，发展迅猛位居第三。整体上反映出房价高于同区其他楼盘。当然，价格优势的原因不仅是AIoT智能化项目的加持，还有精装、星级物业服务等增值维度的影响。因此，商品房市场进入深耕下半场，龙头房企通过产品和服务的全方位升级，增加了新房成交量。AIoT在工业场景中AIoT目前体现为单点应用，多通过工业物联网平台实现。为促进要素资源的高效利用和生产过程的灵活配置，工业领域正在积极推进自动化与信息化的深度融合。其中，工业物联网是一个重要的突破口，强调从物联网接入点采集高速复杂的机器数据，提高设备的监控管理能力，并基于物联网开展后续服务。数据。目前，AIoT在工业领域的使用表现为单点应用。大部分与机器预测相关的应用开发和数据处理增强都是通过工业物联网平台的开发接口实现的。此外，还有智能工业机器人和工业视觉相关的一些通过软硬件实现的感知识别和定位应用。工业物联网是AIoT在工业领域的第一战场。工业物联网分为感知、决策和执行。操作系统和软件是大脑+神经。在工业领域，对象不仅仅是采集数据的传感器，还有执行指令的执行器，比如机器人。工业物联网操作系统和应用层工业软件和SaaS应用被认为是工业制造的大脑和神经。他们不仅承担分析和决策任务，还需要控制对象端的自动化设备。有两个核心能力。一是多样性。二是开放、可扩展的服务架构，通过模块化应用增强灵活性和定制化功能。AIoT将通过工业物联网平台的整体输出，带来更明显的智能化体验，包括工业物联网的传感器感知赋能、OS和软件层分析决策能力的优化、为自动化设备的执行提供控制。下一步如何在工业场景中使用AIoT，不仅限于工业物联网：利用人工智能完善柔性生产的顶层设计工业智能化的理想状态是链接用户端和生产端，建立高度协同的数字化产能生态，使企业能够快速、经济、准确地处理采购、库存、生产控制、质检、销售、供应链全链条。这一愿景需要利用工业自动化和信息化软硬件、工业物联网和边缘智能网关、人工智能和大数据分析能力以及互联网对接应用。为了共同实现产产两端资源的能力，企业主需要将上述技术整合成一个顶层设计模型，进行统一思维。目前AIoT在工业领域的使用率较低，需要解决的问题也比较单一，未来随着工业化与能力融合的深入，单点、轻量化的场景会越来越深人工智能解决工业场景问题。为有效应用于无人返工场景，工业物联网平台将支持或集成AI全场景能力，自主AI工业软硬件产品也将得到普及。届时，AIoT将能够对海量的线下数据进行实时在线处理，智能分析，结合线上数据，服务全数字化产能生态。城市场景AIoT重点关注监管、调度、公共服务等领域。城市的运营和管理涉及到对数量庞大的人员、设备、数据和行为的管理。城市物联网可以利用无处不在的城市基础设施，收集和处理原来只能由大量城市管理者处理的城市运行信息，实现城市的自动化运行。目前，AIoT与城市公共管理的结合主要集中在视觉识别、分析预测、优化调度等领域。通过功能开发，可应用于城市治安防控、交通监管调度、公共基础设施管网优化、智能巡检、民生服务等领域。.城市：AIoT是人类智能+机器智能的高度交互体，赋予智慧城市毛细管级的感知和响应能力。AIoT为智慧城市增加智能终端感知和分析能力，整合城市中大量各类公共设施设备。转变为信息采集、分析处理和优化管控的终端，为多部门协同的市级中台系统提供应用实施和管控管理手段，提高城市精细化管理效率。城市AIoT的投资和发展，从智能到智能，利用人工智能提高城市运行效率。在城市领域，AIoT的应用主要集中在安防和交通大脑领域。该应用尚处于探索阶段，在整体智慧城市市场中占比不高。艾瑞咨询认为，未来3-5年，随着AI能力部署在智慧城市新项目中占比的提升和城市基础设施联网门槛的降低，智慧城市整体发展将从初级智能阶段走向AIoT-领智阶段。中国AloT发展趋势行业发展趋势AIoT借力新玩法，改变传统商业逻辑。AIoT应用侧重于通过视觉识别、语音交互、预测规划等核心技术提升效率。这种以通用核心技术为核心的特性，使得产品设计逻辑将围绕有价值的通用信息的收集和分析展开，因此在产品形态上将不再存在强大的行业差距，行业竞争将围绕数据分析展开高价值通用信息带来的，相应的竞争业态将变得更加复杂。在这个过程中，G端和C端场景的问题可以通过标识对比和便捷的交互得到很大程度的解决。AIoT率先受益于G端和C端。其核心业务环节的效率有待提升，推进步伐相对缓慢。AI让物联网，企业的深度发展取决于AIoT上半年和下半年的特点。建议：1）需求方更青睐优质的硬件铺设，软件很难成为独立的收费项目或用户入口，但这是行业发展的早期必经阶段；2）新建项目效果好、难度低、场景可塑性强，但也存在供给过剩现象。企业应开始规划和规范转型项目，以满足股市转型升级和转型；3）硬件和前沿人工智能能力的规模将聚集在少数巨头身上。初创企业应该从垂直应用开发做起，扎根于场景理解能力更深的垂直领域。
