核心摘要：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)，在終端設備、邊緣域或云中心通過機器學習對數(shù)據(jù)進行智能化分析，包括定位、比對、預測、調(diào)度等。

　　預計2025年我國物聯(lián)網(wǎng)連接數(shù)近200億個，萬物喚醒、海量連接將推動各行各業(yè)走上智能道路。2019年，受益于城市端AIoT業(yè)務的規(guī)?；涞丶斑吘売嬎愕某醪狡占?，中國AIoT市場規(guī)模突破3000億大關(guān)直指4000億量級，由于AIoT在落地過程中需要重構(gòu)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)價值鏈，未來幾年發(fā)展節(jié)奏較為穩(wěn)定。

　　當前AIoT技術(shù)和商業(yè)快速落地，然而，認知智能層面的發(fā)展仍然較慢，行業(yè)標準與規(guī)范化不足，大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)設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時代的所在場景服務的核心者。

　　中國AloT的概念與現(xiàn)狀

　　智能物聯(lián)網(wǎng)(AIoT)定義

　　人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的協(xié)同應用

　　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、連接情境下的)，在終端設備、邊緣域或云中心通過機器學習對數(shù)據(jù)進行智能化分析，包括定位、比對、預測、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)設備、通過機器學習手段進行設備資產(chǎn)管理、擁有聯(lián)網(wǎng)設備和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。

　　智能家居交互方式無感化，跨終端無縫體驗

　　人居關(guān)懷使五千萬人居住和工作體驗提升

　　人機協(xié)同使7萬工廠、630萬制造從業(yè)者受益

　　AIoT能夠應用于城市中廣泛遍在的各類終端設備

　　主要包括智能設備與解決方案層、操作系統(tǒng)層、基礎(chǔ)設施

　　AIoT的體系架構(gòu)中主要包括智能設備及解決方案、操作系統(tǒng)OS層、基礎(chǔ)設施等三大層級，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(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)設備與解決方案搭配向客戶提供，這一層涉及設備形態(tài)多樣化，玩家眾多。OS層相當于AIoT的“大腦”，主要能夠?qū)υO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用固化為功能模塊等，這一層對業(yè)務邏輯、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(chǔ)設施。

　　中國AIoT行業(yè)融資情況

　　五年融資金額近2千億元，明星企業(yè)融資巨大，AIoT成風口

　　受益于多年來物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的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)投風口。從獲投企業(yè)角度來看，技術(shù)的商業(yè)化應用至關(guān)重要，統(tǒng)計顯示，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

　　海量連接產(chǎn)生的交互及數(shù)據(jù)分析需求促使IoT與AI的更深融合

　　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)連接量開始一路高歌猛進，2018年中國物聯(lián)網(wǎng)連接量直逼30億，年復合增長率高達67%。艾瑞推測，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，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。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。

　　2019年總產(chǎn)值接近4000億元，22年預計超7500億元

　　AIoT對實體經(jīng)濟的融合賦能，使AIoT整體業(yè)務享有十萬億級市場空間。2019年，受益于城市端AIoT業(yè)務的規(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。

　　IoT是產(chǎn)業(yè)鏈的脈絡閉環(huán)，AI擴展應用版圖、為體驗增色

　　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(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準化程度高，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，項目架構(gòu)的可復制性高于建筑人居與產(chǎn)業(yè)場景。

　　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，它們均可提供較為完整的技術(shù)和業(yè)務解決方案，但各自的優(yōu)勢有所差異，率先布局的版塊也有差異。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。

　　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，即布設在場景中的感知設備將數(shù)據(jù)傳至云平臺各個智能系統(tǒng)單元，通過設備互相感知，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應用主要表現(xiàn)為AI“領(lǐng)班”模式，即場景中的設備聯(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”模式應用，設備可根據(jù)用戶生活行為習慣與環(huán)境變化自主感知與聯(lián)動。

　　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(jié)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(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。

　　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用更多是實現(xiàn)系統(tǒng)自動學習人的習慣，適應人的喜好調(diào)整其工作居住環(huán)境。因此該場景下結(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。

　　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名，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)服務等增值維度影響，因此，商品房市場邁入了精耕細作下半場，頭部地產(chǎn)商通過全方位升級產(chǎn)品與服務提高新房交易量。

　　目前AIoT體現(xiàn)為單點式應用，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、復雜的機器數(shù)據(jù)，提升對設備的監(jiān)控管理能力，并基于數(shù)據(jù)開展后續(xù)服務。目前AIoT在工業(yè)領(lǐng)域的使用體現(xiàn)為單點式應用，多通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺開發(fā)接口實現(xiàn)某幾項與機器預測相關(guān)的應用開發(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用。

　　工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)分為感知、決策、執(zhí)行，OS與軟件是大腦+神經(jīng)

　　工業(yè)領(lǐng)域物端既是采集數(shù)據(jù)的傳感器，還囊括執(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)與應用層工業(yè)軟件和SaaS應用，被認為是工業(yè)制造的大腦和神經(jīng)，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(xié)議、應用系統(tǒng)互通，實現(xiàn)協(xié)同，二是開放可擴展的服務架構(gòu)，通過模塊化應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備的執(zhí)行提供控制能力。

　　不止工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)：用人工智能提升柔性生產(chǎn)的頂層設計

　　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，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、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)品也將普及開，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，服務于全數(shù)字化產(chǎn)能生態(tài)。

　　集中在監(jiān)管、調(diào)度、公共服務領(lǐng)域

　　城市的運營和管理涉及到巨量的人員、設備、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、分析預測、優(yōu)化調(diào)度等領(lǐng)域，可通過功能開發(fā)應用于城市安全防控、交通監(jiān)管調(diào)度、公共基礎(chǔ)設施管網(wǎng)優(yōu)化、智能巡檢、民生服務。

　　AIoT賦予智慧城市中臺毛細血管級感知與響應能力

　　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(shù)量眾多、種類多樣的公共設施和設備轉(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)提供應用落地和控制管理途徑，提升城市精細化管理的效率。

　　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的應用主要集中在安防、交通大腦等領(lǐng)域，其他領(lǐng)域由于設施連接和大數(shù)據(jù)儲備基礎(chǔ)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。艾瑞認為，在未來3-5年的時間中，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。

　　行業(yè)發(fā)展趨勢

　　AIoT撬動新玩法，改變傳統(tǒng)業(yè)務邏輯

　　AIoT應用集中在通過視覺識別、語音交互、預測規(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)品設計邏輯將圍繞采集和分析有價值的通用信息，則產(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，相應的競爭業(yè)態(tài)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(yè)級市場的應用尚不能觸及核心痛點，還有待提升其核心業(yè)務環(huán)節(jié)效率，推動上步調(diào)相對較緩。

　　AI賦能物物相連，企業(yè)縱深發(fā)展看定位

　　AIoT在上半場特點與下半場的建議：1)需求端更青睞于優(yōu)質(zhì)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(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)應著手籌備改造類項目方案化、標準化，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)應從垂直應用和開發(fā)入手，以更深場景理解能力在垂直領(lǐng)域扎根成長。