随着IoT与AI的逐渐融合，AIoT正在以全新的方式改变着人们的生活。1、新的业务需求近年来，物联网呈现出快速发展的态势。据中商情报网数据显示，2018年全球物联网设备数量已达70亿台；到2020年，活跃的物联网设备数量预计将增加到100亿，2025年将进一步增加到220亿。全球物联网产业规模从2008年的500亿美元增长到2018年的近1510亿美元。在中国，物联网的大规模应用与新一轮技术与产业变革的融合发展预计到2025年中国将达到53.8亿。随着物联网设备规模的快速扩大，工厂产生的数据规模也在以极高的速度“膨胀”。单纯依靠人工加工越来越难。企业迫切需要一些智能化的手段来完成数据处理。处理和流程的优化，AI的出现恰到好处。物联网发展以来，已经从无连接状态发展到智能状态，其带来的价值会越来越大。人工智能的引入在一定程度上是发展的必然。人工智能与物联网的融合将加速智能化进程，充分发挥物联网的价值。据IDC预测，未来五年中国人工智能市场将处于高速发展阶段。到2018年底，中国人工智能市场规模将达到22.9亿美元。IDC预测到2022年市场规模将达到98.4亿美元。达到54.5%。在技??术发展方向上，流程重构、合规治理、洞察服务无疑是难度最大的，也是极其重要的。同时，在另一份报告中，IDC还对全球制造业从2019年开始做出了十项预测，包括：预测4：到2020年，为了提高速度、灵活性、效率和创新，80%的制造商将需要承担广泛的重组，将数据置于流程的中心。预测2：到2022年，35%的制造公司将通过使用人工智能和以区块链为中心的平台创建新的生态系统，实现50%的流程自动化。预测六：到2024年，超过60%的G2000制造企业将依托人工智能平台驱动整个供应链的数字化转型，从而提高20%以上的生产力。从中我们可以看到，企业尤其是产生大量数据的制造业，对自动化和智能化的需求越来越迫切，传统的自动化和网络化已经越来越不能满足需求。从市场需求来看，随着企业智能化新业务不断涌现，日益迫切的需求催生了AI与IoT的融合。二、AIoT全解析以大家熟知的互联网为例，它由设备、网络等基础设施和各种丰富多彩的应用组成。如果没有基础设施，再美妙的应用也只是空中楼阁。没有丰富应用的支撑，互联网的魅力只能是一机独断。同样，如果我们粗略地对AIoT进行分类，大致可以分为两类：基础组件和应用。1.基本构成“要素”AIoT指的是AI和IoT的互补融合，因此在构成上几乎涵盖了两种技术的核心“本质”。如果我们追本溯源，对AIoT进行分类，可以分为数据、连接、用户、流程、可视化五类。(1)数据数据是AIoT非常核心和基础的部分。对于物联网而言，数十亿设备联网产生的数据量远非人类所能企及，数据是物联网的主要输出。如上所述，数据的规模越来越“庞大”。据IDC预测，物联网设备产生的数据将从2013年的0.1ZB增长到2020年的4.4ZB。AI与物联网的融合是以数据为基础的。对于人工智能而言，数据是其发展的养料，源源不断的海量数据为其感知、处理和进步奠定了基础。(2)连接连接的价值是毋庸置疑的。无论是设备的联网，还是AI的接入，都需要连接起来。没有连接，AIoT的所有功能都将是一个美好的愿景。在刚刚过去的2018年，国内物联网连接呈现出“大象狂奔”的态势。知名市场研究公司Counterpoint发布报告显示，截至2018年年中，中国三大运营商已占全球蜂窝物联网连接数的60%以上，预计到2018年仍将保持在60%以上。2025.(3)一切为用户所有的新兴技术，最终都是为人服务的。因此，用户的直观体验非常重要。在智能家居等C端领域，用户更关心设备“懂我”，期待智能产品满足他们“张口要衣”的“懒”生活；在工业、企业客户等B端领域，对搭载AIoT的智能产品降本增效的需求更大。因此，满足用户的需求是AIoT的重点方向，需要根据不同群体的需求实现真正的智能化。(4)过程人工智能与物联网的融合是基于物联网设备的广泛连接。为什么物联网之后还需要AI辅助？因为连接不是目的，智能才是方向。目前大多数物联网设备都存在进程冗余。借助AIoT，对于个人用户而言，设备将更易用、更智能、更快捷；对工厂企业来说，节约成本，提高效率。(5)可视化物联网设备产生的大量数据在一定程度上包含关键信息，无论是机器设备还是个人用户。对于企业而言，能够真正利用这些信息，使其成为可视化、可量化的资源尤为重要。在AIoT时代，数据等信息的可视化，不仅可以将数据与业务紧密联系起来，还能帮助企业及时发现市场趋势，为更多应用的开发提供智能助力。2、应用不仅仅是最基本的“要素”，如何让AIoT发挥巨大的作用才是重中之重。在AIoT的实施过程中，仍然需要各种服务和平台作为支撑，以彰显其强大的能力。AIoT在落地的过程中，需要一些基础设施服务、运营平台、生产力平台和分析平台。对用户而言，雷达、wifi等基础设施服务可以保障AIoT的基本功能，为后期运行分析打下基础。操作平台包括智能手机、工厂管理系统等，用户可以通过该平台对搭载AIoT的设备进行有效管理。分析处理能力是AIoT的关键能力之一。在具体的分析管理上，平台的引入也为用户可视化和轻松管理提供了帮助，因此分析平台也是十分必要的。综上所述，AIoT的这些落地需求也带来了新的商机，尤其是对系统集成商、服务商和咨询公司而言。3.企业AIoT战略对于企业来说，AIoT具有巨大的价值。雷军此前曾坦言，5G+AIoT将是下一代超级互联网。虽然价值巨大，看起来也很有吸引力，但企业要真正分得一杯羹，还存在一些挑战，但风险与收益并存，挑战与机遇并存。1.业务挑战任何新兴技术的引入对企业来说都是挑战。虽然理论层面的数据可以体现技术的先进性，但技术与企业融合的难度和最终效果存在不确定性。对于企业来说，AIoT最迫切的需求就是降低成本、提高利润率、增加收入。如何在真正的实施中满足企业的需求，是企业心中的一个大大的问号。虽然智能化一直是人们对技术的高度渴望，而AIoT可以让这个目标更近一步，但是利用AIoT来降低成本并不容易。首先，人工智能投入大，见效慢。AI的初期投入是相当巨大的，无论是在算力研发上的硬件成本，还是人才的薪酬。以AlphaGo为例，其算力相当于12000颗普通消费级1080TITPU，造价超过1000万元。目前人工智能相关岗位的薪水也很高。甚至有消息称，AI工程师年薪25万只是白菜价。昂贵的初始成本投资并不能保证后期更高的回报。因此，对于企业来说，AIoT是一项高价值、高风险的投资。其次，模型构建难度大，精度无法保证。传统工业领域的IT从业者缺乏模型构建和管理经验，无法保证模型预测的准确性，无法对模型进行全生命周期的管理和升级，以更低的成本和更高的效率迭代模型和算法.正因如此，企业很难从AIoT中获得更高的利润空间，进一步抑制了企业对这项技术的“兴趣”。最后，由于企业在降低成本和提高利润率方面存在问题，依靠AIoT增加收入变得更加困难。2.解决方案不过俗话说得好：只要心不走偏，解决办法永远比问题多。虽然目前存在的诸多问题阻碍了AIoT的商业化，但总有相应的解决方案。第一的。以企业合作的形式，可以有效降低成本，获得更大的利润。试想一下，一个企业做AIoT需要从AI、IoT的方方面面做起，但是通过合作，企业只需要专注于一小部分，比如数据、连接等，通过互补合作，可以有效降低成本，提高效率。此外，企业需要创建新的“服务”模型。在AIoT引领的智能时代初期，用户需求逐渐形成。相应地，新商业模式的发展空间很大，如何满足用户需求值得深挖。结语AIoT是一条巨大的产业链，围绕它可以产生巨大的可能性，价值巨大。但事情的发展不会一帆风顺。处于发展初期的AIoT在实际落地过程中存在诸多困难。虽然对于企业而言，解决问题的途径不止一种，但AIoT能否最终熄灭，实现生态繁荣，还存在太多不确定性。
