中國智能物聯網（AIoT）的機遇分析

智能物聯網（AIoT）是2018年興起的概念，指系統通過各種信息傳感器實時采集各類信息（一般是在監控、互動、連接情境下的），在終端設備、邊緣域或云中心通過機器學習對數據進行智能化分析，包括定位、比對、預測、調度等。

當前，AIoT技術和商業快速落地，然而，認知智能層面的發展仍然較慢，行業標準與規范化不足，大規模物聯網設備的安全問題也有待重視。在物聯網和人工智能時代，消費領域和產業領域都面臨新機遇，這一機遇窗口期內，用戶觸達能力和內容服務生態聚合能力是最重要的資源，具備明星產品+自有操作系統產品的企業更易突圍，成長為AIoT時代所在場景服務的核心企業。

中國AIoT的概念與現狀

（一）AIoT定義

智能物聯網（AIoT）：人工智能與物聯網的協同應用

智能物聯網（AIoT）是2018年興起的概念，指系統通過各種信息傳感器實時采集各類信息（一般是在監控、互動、連接情境下），在終端設備、邊緣域或云中心通過機器學習對數據進行智能化分析，包括定位、比對、預測、調度等。在技術層面，人工智能使物聯網獲取感知與識別能力，物聯網為人工智能提供訓練算法的數據;在商業層面，二者共同作用于實體經濟，促使產業升級、體驗優化。從具體類型來看，主要有具備感知/交互能力的智能聯網設備、通過機器學習手段進行設備資產管理、擁有聯網設備和AI能力的系統性解決方案等三大類。從協同環節來看，主要解決感知智能化、分析智能化與控制/執行智能化的問題。

（二）2025產業瞭望

AIoT2025產業瞭望：家庭AI管家

2025年，中國AIoT家庭應用將實現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）。通過數據積累增強算法模型，優化使用體驗。2025年，一戶家庭可以擁有10臺具備AI感知能力的設備。用戶使用偏好信息、日常時序數據將匯聚到智能大腦。

AIoT2025產業瞭望：建筑人居

2025年，中國AIoT建筑人居應用將使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408萬名白領將工作在智慧辦公場所。

AIoT2025產業瞭望：工業制造

2025年，中國AIoT工業應用將實現人機協同，使7萬工廠、630萬制造從業者受益。2025年，全國V2X聯網汽車將達到保有量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應用，約630萬員工在安全生產、降低操作負荷方面受益。

AIoT2025產業瞭望：智慧城市

2025年，中國AIoT城市應用將廣泛遍布城市的各類終端設備。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實現一定程度的智能化，將有超過130個城市布設智能管網、智能電網等智能基礎設施體系，城市中的智能桿數量將超過340萬桿。

（三）AIoT系統架構

AIoT整體架構

AIoT的體系架構中主要包括智能設備及解決方案層、操作系統OS層、基礎設施三大層級，并最終通過集成服務進行交付。智能化設備是AIoT的“五官”與“手腳”，可以完成視圖、音頻、壓力、溫度等數據收集，并執行抓取、分揀、搬運等行為，通常是物聯網設備與解決方案搭配向客戶提供，這一層涉及設備形態多樣化，玩家眾多。OS層相當于AIoT的“大腦”，主要能夠對設備層進行連接與控制，提供智能分析與數據處理能力，將針對場景的核心應用固化為功能模塊等，這一層對業務邏輯、統一建模、全鏈路技術能力、高并發支撐能力等要求較高，通常以PaaS形態存在?；A設施層是AIoT的“軀干”，提供服務器、存儲、AI訓練和部署能力等IT基礎設施。

AIoT各層級生態地位

AIOT明星產品+自有操作系統有望復制互聯網時代巨頭的成功。

回顧PC互聯網和移動互聯網時代，微軟、蘋果、谷歌等企業通過解決人與人的互聯、人與物的互聯，實現了高速成長。以蘋果公司為例，憑借硬件體系+iOS成為移動互聯網巨頭之一。在物聯網和人工智能時代，消費領域和產業領域都面臨新機遇，這一機遇窗口期內，用戶觸達能力和內容服務生態聚合能力是最重要的資源，具備明星產品+自有操作系統產品的企業更易突圍，成長為AIoT時代所在場景服務的核心企業。

AIoT各層級生態地位如下。

使能者：基于連接、開發能力及工具的輸出優勢，強大的開發能力和資金實力，搭建了賦能AIoT的基礎系統，但缺乏自身的導流渠道（明星產品尚在培育、客戶渠道還未打通），導致商業閉環沒有完全形成、商業模式沒有完全跑通。這一類型以操作系統層、基礎設施層產品為主。

核心者：既有用戶黏性、用戶基礎等用戶入口優勢，又搭建了廣泛的上層應用生態，可以提供便捷的應用、豐富的內容服務，這類產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建的寡頭壟斷格局，正如PC時代的微軟Office+Windows和移動互聯網時代的蘋果手機+iOS。

要成長為這類企業有兩個要素：一是有市場接受度很高的明星產品（無論軟件或硬件）;二是通過搭建高度復雜、兼容支持性強的自有操作系統聚攏大量應用，網絡效應強、遷移成本高。目前“核心企業”還是各方努力的方向，智能設備/解決方案+操作系統層組合產品更有希望突圍。

泛在者：在用戶入口方面，產品自身在技術和使用體驗方面尚未建立足夠的用戶吸引力;在生態方面，作為被聚合方為場景服務增色，總體而言，可替代性較強，以中長尾的智能設備、SaaS應用、解決方案產品和系統集成服務為主。

導流者：基于明星產品或客戶關系，形成了用戶黏性、用戶基礎等用戶入口優勢，但由于整個場景難以憑借單一硬件或軟件產品為內核形成豐富的應用包，所以這類企業有較為明顯的吸引用戶優勢，但后續較為乏力，更多是依靠硬件、部署費等現有收費模式，內容收費、應用價值收費的想象空間沒有打開，產品“護城河”也較小，呈現“有優勢企業，但較分散”的格局。目前較為優質的智能設備、SaaS應用、解決方案產品和系統集成服務都落位在這一類型。

中國AIoT商業分析

（一）市場概況

中國AIoT行業融資情況：五年融資金額近2000億元，明星企業融資巨大，AIoT成風口。

受益于物聯網技術的多年積累與近年來人工智能的快速發展，AIoT賽道備受資本關注。2015年-2019年11月，AIoT領域共發生1718起投融資事件，總融資額達1919億元。從融資輪次上看，新興企業占9成。從2015年至2018年的投資增速來看，投資事件數復合增速近14%，融資額增速高達73%。資本在追加熱度，新創企業在搶灘布局，AIoT成為創投風口。從獲投企業角度來看，技術的商業化應用至關重要。據統計，成熟項目中，單筆最大融資額Top5明星企業，僅單筆融資就合計占五年市場總融資金額的10%。

中國物聯網連接量于2025年接近200億個，海量連接產生的交互及數據分析需求促使IoT與AI更深融合。

物聯網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網連接協議互聯互通，然后將虛擬化的“現實世界”實時反饋至各個行業或場景，從而推動各領域效率和效益的提升。因此，先連接再爆發是物聯網實現“萬物互聯”終極形態的重要路徑。2015年始，伴隨物聯網技術的更迭，中國物聯網連接量開始高歌猛進，2018年中國物聯網連接量直逼30億個，年復合增長率高達67%。艾瑞咨詢推測，受益于智能家居場景的率先爆發，2019年物聯網連接量將達45.7億個，而后由于5G的商用，低功耗廣域物聯網的超廣覆蓋，中國物聯網連接量將增至2025年的199億個。目前，物聯網正處于連接高速增長的階段，未來數百億的設備并發聯網產生的交互需求、數據分析需求將促使IoT與AI的更深融合。

中國AIoT市場規模：2019年總產值接近4000億元 ，2020年預計超7500億元。

AIoT對實體經濟的融合賦能，使AIoT整體業務享有十萬億級市場空間。2019年，受益于城市端AIoT業務的規?；涞丶斑吘売嬎愕某醪狡占?，中國AIoT市場規模突破3000億量級大關直指4000億量級。相比于物聯網連接數量的快速增長，由于AIoT在落地過程中需要重構傳統產業價值鏈，過程中既需要適應傳統產業的特性、平衡傳統利益鏈條，也要與生態合作伙伴共同搭建最適宜產業AI賦能的架構體系。因此，未來幾年將處于較為穩定的發展節奏。經過未來幾年的產品優化、渠道打通、商業模式驗證，將于遠期迎來高速增長。

中國AIoT商業模式：標準程度越低，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準化程度高，經驗與渠道豐富的大品牌商更有競爭優勢;先2B再2C模式中，建筑人居與產業場景的項目差異化高，需要更強的定制開發能力，深耕垂直場景的團隊更有競爭優勢。城市場景除了施工需要因地制宜外，還需要項目架構的可復制性高于建筑人居與產業場景。

中國AIoT市場特征：技術和商業快速落地，標準、規范和安全防范仍然不足。

2017年以后，AI的爆發與物聯網的應用推廣使AIoT迅速在中國落地發展，獲得了政策的廣泛支持，吸引了眾多頭部企業的關注，并催生了各類專業化、垂直化的中小型玩家，形成了各類玩家相互合作的生態化網絡，推動了AIoT應用的豐富化和商業化發展。在技術層面，以智能攝像頭、智能居家設備為代表的初級智能連接迅速推廣。然而，認知智能層面的發展仍然十分緩慢，行業標準與規范化不足，大規模物聯網設備仍面臨嚴峻的安全隱患問題。

中國AIoT市場特征如下。

1.技術：連接與初級智能普適化;感知智能推廣迅速，認知智能發展有限。

端：AIoT設備端推廣速度迅速。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：發展迅速，但仍處于較初級階段。例如，工業物聯網智能網關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：能夠輔助決策的認知智能技術發展仍然十分有限。例如，全國智慧城市平臺中，只有不到1/50具有AI認知能力。

2.商業：生態化與服務立體化，任何廠商都不可能單獨完成AIoT的大規模落地。

生態化：現在AIoT行業體系中，主要由巨頭和綜合型科技廠商建設平臺、完善AI技術，眾多生態伙伴提供專業經驗和深度服務。

服務立體化：AIoT的落地往往不能獨立存在，需要依托智能家居、工業互聯網、智慧城市等綜合場景去實現，因此需要AIoT系統與其他系統相互配合，形成立體化的服務網絡。

3.政策：關注產業經濟和技術領先，雖然政策充分支持，但行業基礎設施建設仍然不足。

國家層面：自2013年開始，國家開始提出物聯網轉向發展戰略，先后發布多個和物聯網相關的發展規劃和行動計劃。例如，在AIoT領域，于2018年發布《車聯網（智能網聯汽車）產業發展行動計劃》。

地方層面：多個省市先后發布物聯網相關發展規劃，推動物聯網產業集群建設。

關注領域：目前，國家和地方政策以推進人工智能、物聯網相關產業發展為主，政策主要關注點為產業升級和技術領先，對于AIoT相關的行業標準和系統建設關注不足。

4.安全：防范風險仍然巨大，針對消費端的設備安全防范仍然不足。

脆弱性：物聯網設備數量眾多，安全防護薄弱。因此，很容易受到大規模破壞操縱。據統計，我國至少有數百萬臺物聯網類設備存在缺陷，極易受到攻擊，其中以消費端設備最為常見。

多發性：2016年以來，以物聯網為基礎的大規模僵尸網絡攻擊事件層出不窮，被操縱的設備數量可以超過幾十萬，而眾多物聯網設備的設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，且目前呈現多層級、碎片化狀態，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、AI公司、SI公司、IoT公司。這四類企業積極構建AIoT生態合作圈，相互之間存在合作和競爭關系，他們均可提供較為完整的技術和業務解決方案，但各自的優勢有所差異，率先布局的板塊也有差異。云計算企業與AI公司攜新生產要素AI入場，對人工智能技術的前沿性研發相對較注重，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，對技術整合到最終產品及用戶需求理解上有著天然的優勢。

四類玩家策略各異，生態聚合。

1.云計算公司

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

·立足于接入、智能分析和生態環節。

·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習技術和解決方案，具備大規模前沿算法研發能力。

·重視“窄技術鏈接大應用”的市場，如人臉識別應用和語音交互設備。

·代表公司：科大訊飛、曠視科技。

3.SI公司

·系統集成直面客戶對AIoT服務能力提出的新要求。

·立足于全環節完整的系統集成與實施服務。

·深耕垂直行業，打通設備和系統應用，融合為最終服務。

·代表公司：天聞數媒、佳都科技。

4.IoT公司

·IoT公司是最活躍的市場參與者。

·立足于產品體驗、設備連接管理和最終用戶服務。

·設備品類眾多，連接量龐大，致力于萬物智能。

·代表公司：小米。

（二）中國AIoT發展驅動力

AIoT發展逐漸從供給驅動轉變為需求驅動。

目前，AIoT的廣泛落地得益于供給端技術的快速成熟，與之帶來的硬件、數據平臺、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、城市能夠在與過去相似的預算水平下實現更智能的應用。從長期來看，在5G商用的大背景下，“連接”的趨勢方興未艾，人和設備的不斷連接帶來的數據規模提升和質量升級，能夠為更多樣化的應用創造空間，使AIoT的應用范圍和需求大大拓展，從而從需求端驅動AIoT產業發展。

（三）主要AIoT應用場景需求及市場分析

建筑人居類場景的AIoT：通過單品+系統聯動場景，向“管家模式”邁進。

AIoT技術落地形成了一套成熟的方案：以云+端的形式構成各個細分場景的產品矩陣，即布設在場景中的感知設備將數據傳至云平臺的各個智能系統單元，通過設備互相感知，系統相互配合，完成一系列場景聯動。目前，人居場景的AIoT應用主要表現為AI“領班”模式，即場景中的設備聯動需要用戶的指令觸發，例如家居場景中，需要通過智能音箱來調度設備之間的聯動。未來，人居類場景將可以實現AI“管家”模式應用，設備可根據用戶生活行為習慣與環境變化自主感知與聯動。

AIoT建筑人居場景典型應用如下。

1.酒店智能迎賓。酒店更多以智能終端與智能服務機器人服務住客，配以入住系統，智能導航與智能服務系統優化住客體驗。

設備管理：設備激活、運行狀態監護、設備升級與維護。

住客管理：住客活躍狀態監測、高賓標記、入住與退房管理。

消息推送：服務與活動提醒。

AI業務數據分析：住客畫像，場景智能輔助決策。

2.家居/酒店室內智能。以傳感設備感知居住環境，收取用戶居住習慣數據，通過AIoT平臺與邊緣智能算法改善居住環境，并與用戶習慣自適應相匹配。

設備管理：設備激活、運行狀態監護，設備升級與維護。

住客管理：活躍狀態監測、住客服務。

人機互動：以語音交互進行互動和控制。

能源管理：系統通過感知數據自動啟閉智能設備。

AI業務數據分析：住客畫像，場景智能輔助決策。

3.辦公環境能耗管理。以智能網關與智能電器為數據入口，利用AIoT PaaS平臺實時監測能耗，并通過AI算法實現設備自動啟閉，能源自主降耗。

設備管理：設備激活、運行狀態監護、設備升級與維護。

能源管理：系統通過感知數據自動啟閉智能設備。

告警處理：火災盜竊預警等。

AI業務數據分析：辦公場景畫像、場景智能輔助決策。

4.社區智能管理。社區管理更多以遍布社區的智能攝像頭為前端感知入口，通過云邊結合的方法實現人、車、屋等多維布控。更多是各個智能單元系統的匯和。

設備管理：設備激活、設備維護。

人員管理：登記、錄入住戶與訪客信息。

車管理：智能識別車牌、實時調度停車、監控違停。

物業管理：房屋狀態監測、門禁管理。

智能安防：異常人員、火災、拋物監控。

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、防災預警;（3）節約能耗、人力、時間成本;（4）提高工作效率。對應到不同的場景會有不同的側重點，但內核還是予人舒適、安全、便捷的體驗。如金山云依托AIoT平臺，發揮在云計算、大數據、人工智能等方面的技術和資源優勢，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樣板。金山云AIoT已與上百家企業達成合作，可為用戶提供千余種智能硬件的統一采購、部署和安裝服務。

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

現階段痛點：設備故障無預警、能耗不可控、運營成本高、同業競爭大。

發展潛力：人臉與身份識別、智能化入住體驗、機器人客房服務、設備與能耗管理平臺、傳感器組網防災預警。

2.智慧社區場景

現階段痛點：出入口監管難、人力巡防成本高。

發展潛力：人臉和車輛出入智能識別、智能攝像頭+機器人巡防、傳感器組網防災預警。

3.智慧家居場景

現階段痛點：智能設備相互不聯動、物業服務人效低、智能化體驗不足。

發展潛力：語音互動與控制、平臺設備聯動、提升各場景智能化設備。

建筑人居：AIoT實現人與環境自主適應

以智能端為入口，配合平臺完成感知、分析與聯動。AIoT的家庭與人居場景應用更多的是實現系統自動學習人的習慣，適應人的喜好調整其工作居住環境。因此，該場景下的結構主要分為感知層、平臺層與智能系統層。通過向室內和室外各環境配備智能終端產品，并配以智能系統，以人與產品、產品與平臺、平臺與人的交互方式實現從環境感知、用戶行為分析、場景輔助決策到自主聯動場景的狀態。場景的最終聯動并非以單個智能系統或割裂的智能終端完成，因此，系統與解決方案發揮著重要作用，它們通過打包智能單品與系統面向B與C端布控，最終幫助用戶改善環境，提高居住體驗。

中國AIoT住宅與人居的發展現狀：超半數智慧人居住宅落地智能家居前裝項目。

2019年，開發商“智慧人居”樓盤中，過半數項目在一線城市、新一線城市及二線城市落地，業內競爭最為激烈、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商青睞，發展迅猛位列第三。綜合來看，反映在房屋售價上，均高于同一區域的其他樓盤的價格。當然，售價優勢的原因，除了AIoT智能化項目加持以外，還受到精裝修、星級物業服務等增值維度的影響，因此，商品房市場邁入了精耕細作的下半場，頭部地產商通過全方位升級產品與服務提高新房交易量。

工業場景的AIoT：目前，AIoT體現為單點式應用，多通過工業物聯網平臺實現。

為促使要素資源的高效利用、生產過程的柔性配置，工業領域積極推動實現自動化與信息化深度融合。其中，工業物聯網是重要的突破口，強調從物聯網接入點采集高速、復雜的機器數據，提升對設備的監控管理能力，并基于數據開展后續服務。目前，AIoT在工業領域的使用體現為單點式應用，多通過工業物聯網平臺開發接口，實現某幾項與機器預測相關的應用開發及數據處理強化。另外，還有智能工業機器人及通過工業視覺相關的軟硬件實現的一些感知識別與定位應用。

AIoT在工業物聯網領域的典型應用如下。

1.設備管理

設備健康管理：通過歷史數據和機器學習技術，建立設備故障預測模型，實現對高價值設備、關鍵零部件的故障診斷、預測性報警，降低被動維修或者預防性維修的次數。

遠程維護：數據實時在線，可遠程監控、群控調試、參數調整、控制執行。

2.能源管理

能耗分析節能：基于機器學習的歷史數據能耗分析可計算平均工況下的最優能耗，輔以用能狀態實時評價、用能風險預警和用能趨勢預測，幫助實現安全用能、節能環保。

并聯調度減排：多工廠、多工序、多設備情境下，實時抽取產、排相關運行數據進行挖掘、預測，可預測排放量并預警，提前計算分配能源用量，實現跨工序能效動態尋優。

3.工業視覺

檢測：包括產品表面瑕疵檢測、尺寸檢測，通過基于深度學習的視覺技術檢測工件關鍵部位距離、夾角等參數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。

識別：利用OCR字符識別技術自動檢測產品編碼，儀表讀數、標簽等信息。

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

4.安全監控

行為規范檢測：主要通過監控系統對工作人員的安全著裝、規范操作進行檢測。

環境異常檢測：通過巡檢機器人或監控系統對煙火、高溫、特殊氣體泄漏、廠區異常聲音及不明人員告警。

5.倉儲物流

倉儲執行：通過倉儲模型和AGV、AMR機器人，將客戶零散的、突發性的需求形成便捷應用，可以實現庫位優化、最優出庫、子倉協同、異常訂單處理，提高分揀效率，降低損耗。

工業物聯網是AIoT在工業領域的第一戰場。工業物聯網分為感知、決策、執行，OS與軟件是工業制造的大腦+神經。

工業領域物端既是采集數據的傳感器，也是囊括執行指令的機器人等執行器。工業物聯網操作系統與應用層工業軟件和SaaS應用，被認為是工業制造的大腦和神經，既承擔分析決策任務，還需控制物端自動化設備。其核心能力有兩點：一是與多樣性的連接協議、應用系統互通，實現協同;二是開放可擴展的服務架構，通過模塊化應用增強靈活性和定制功能。AIoT通過工業物聯網平臺整體輸出會帶來更明顯的智能體驗，包括對工業物聯網的傳感器感知賦能、優化OS與軟件層分析決策能力和為自動化設備的執行提供控制能力。

工業場景下一步如何使用AIoT？用人工智能提升柔性生產的頂層設計。

工業智能化的理想狀態是鏈接用戶端和生產端，建立一個高度協同的數字化產能生態，使企業能夠快速而經濟地處理采購、庫存、生產控制、質檢、銷售、供應鏈全鏈條。這一愿景需要借助工業自動化與信息化軟硬件、工業物聯網和邊緣智能網關、AI與大數據分析能力以及互聯網對接用、產兩端資源的能力共同實現。企業主需要將上述技術納入一個頂層設計模型中統一思考。目前，工業領域的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，工業物聯網平臺將支持或集成全場景的AI能力，獨立的AI工業軟硬件產品也將普及。屆時，AIoT能夠對線下廣泛存在的數據進行實時在線、智能化的分析，與線上數據相結合，服務于全數字化產能生態。

城市場景的AIoT：集中在監管、調度、公共服務領域。

城市的運營和管理涉及巨量的人員、設備、數據、行為的管理，城市物聯網能夠利用遍在的城市基礎設施，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，實現城市的自動化運轉。目前，AIoT與城市公共管理的結合主要集中在視覺識別、分析預測、優化調度等領域，可通過功能開發，應用于城市安全防控、交通監管調度、公共基礎設施管網優化、智能巡檢、民生服務等領域。

AIoT在智慧城市領域的典型應用如下。

1.機器視覺：AI實現人臉識別與視頻信息識別，獲取即時、真實的數據信息，并且還能節約視頻監控需要的大量時間和人力。

交通監管：通過AI攝像頭實現車輛信息識別、多種違規行為綜合檢測執法，對駕駛員危險行為進行預警;電子停車收費大規模推廣。

公共安全：AI攝像頭實現外觀特征與行為識別，人力查閱監控和鎖定嫌疑人軌跡時間由數十天縮短到分秒。

公共事件：大型公共活動人流分析、安全監控、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.強化學習：實現非結構性數據處理，多維數據融合處理，使分析預測準確度和時效大幅提升。

城市電網：基于全網運行數據進行人工智能負荷預測，秒級速度獲取人工數小時的運算結果。

交通預測：基于各類交通數據，融合車輛和道路信息進行交通分析、研判、預測，為交通管理提供依據。

空氣質量：基于多維氣候數據進行控制質量預測，實現即時預警。

城市發展：基于機器學習實現城市發展預測、規劃模擬、人口預測、房價預測等。

3.優化調度：顯著提升城市運營效率，節約調度運營的人力成本，實現故障、管理、服務的即時響應，減少等待、延誤的時間。

基礎設施：基礎設施網絡自動化運維、故障處理對人工干預的需求大大降低，處理事件由小時級提升至分鐘級，基礎設施網絡可靠性可超過99%。

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

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

民生服務：集成智能語音、NPL與交互技術，通過服務機器人實現信息發布、醫院導診、景區導覽，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，將城市中數量眾多、種類多樣的公共設施和設備轉化為信息采集、分析處理、優化控制的終端，為多部門協同的城市級中臺系統提供應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的投入與發展：從智慧到智能，以人工智能提升城市運轉效率。

在城市領域，AIoT的應用主要集中在安防、交通大腦等領域，其他領域由于設施連接和大數據儲備基礎薄弱，各類AIoT應用尚處在探索階段，在智慧城市總體市場中所占比例不高。艾瑞咨詢認為，在未來3～5年的時間內，隨著新增智慧城市項目中AI能力部署的比例增加，城市基礎設施聯網門檻降低，智慧城市的總體發展將從初級智慧階段邁向AIoT引領的智能階段。

中國AIoT發展趨勢

（一） AIoT耗動新玩法，改變傳統業務邏輯

AIoT應用主要集中在通過視覺識別、語音交互、預測規劃等核心技術實現效率的提升，這種以通用性核心技術為內核的特性，使得產品設計邏輯將圍繞采集和分析有價值的通用信息，產品形態不再有強烈的行業鴻溝，行業競爭圍繞著高價值通用信息帶來的數據分析，相應的競爭業態將更加復雜。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在企業級市場的應用尚不能觸及核心痛點，還有待提升其核心業務環節效率，在推動環節的步調將相對較緩。

AIoT使傳統業務邏輯發生如下改變。

1.業務邏輯重構。未來，業務核心將從專用設備及架構，真正變成信息流。類似于區塊鏈數據塊逐漸成為交易流通的信任機制，在AIoT放量發展時代，產品設計邏輯是以采集和分析有價值的通用信息為核心，產品形態不再有強烈的行業鴻溝，如攝像頭占據視頻入口，將撬動萬億級物聯市場空間。

2.行業邊界打破。廠商的競爭將圍繞高價值通用信息帶來的數據分析，進行城市級、跨行業融合處理，廠商競爭將跨越單一行業或單一產業鏈環節的線性邊界，上升至跨界綜合管理應用及智慧物聯領域的整體競爭。

3.多層級發展、業態復雜。目前，市場相對分散且處于高速成長期，硬件設備、解決方案、操作系統、集成服務等各層級企業還處于構建各自競爭壁壘的階段，各業態比較復雜，供應鏈、渠道、行業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的應用主要集中在公共安全和政務服務，2018年應用滲透率約達到2.6%。艾瑞咨詢預測，未來7年～10年，應用滲透率將超過70%，為AIoT帶來未來10年內穩定的增量空間。

智能音箱、智能家居、智能服務機器人等C端AIoT設備憑借用戶消費觀念升級、消費補貼等，也實現了較快的滲透。AIoT在企業級市場的應用，尚不能觸及核心痛點，還不能很好地提升其核心業務環節的效率，在推動上的步調將緩于G端市場。隨著技術在商業核心環節實現可用，以及相應商業模式的摸索與成熟，企業市場將成為人工智能產業落地的主戰場。

（二）AI賦能物物相連，企業縱深發展看定位

AIoT在上半場的特點與在下半場的建議：（1）需求端更青睞于優質的硬件鋪設，軟件難以成為獨立收費項目或用戶入口，但這是行業發展早期的必經階段;（2）新建類項目效果好、難度低、場景可塑性強，但也出現供給端過剩的現象，企業應著手籌備改造類項目方案化、標準化，以迎接升級轉型的存量市場改造;（3）硬件量級與前沿AI能力都將聚攏在少數巨頭上，初創企業應從垂直應用和開發入手，以更深場景理解能力在垂直領域扎根成長。

AIoT的行業機會如下。

1.AIoT上、下半場。AIoT上半場，即IoT硬件鋪設階段：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IoT場景搭建完善后，對系統、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對基礎設施的要求比較高，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：行業早期新建類項目易產生效果，但改造市場也不容小覷，通過總結新建項目的經驗和理解客戶的需求，將方案模塊化、標準化，亦可開辟新增長空間。

3.行業格局。AIoT的終局將是以幾大生態巨頭為“核心者”盤踞。因為，硬件連接量、研發資金的投入，促使巨頭的AI和IoT實力大增，未來將主導行業規則，初創公司將依然在垂直領域獲得生存的機會。