核心摘要：智能物联网（AIoT）是2018年出现的一个概念，是指通过各种信息传感器（通常是在监控、交互和连接的背景下）实时收集各种信息的系统，在终端设备、边缘域或云端。中心通过机器学习对数据进行智能分析，包括定位、比对、预测、调度等。

预计2025年我国物联网连接数将接近200亿，万物觉醒、海量连接将带动各行各业走上智能化之路。2019年，得益于AIoT服务在城市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，达到4000亿水平。未来几年的发展速度会比较平稳。

目前，AIoT技术和业务正在快速落地。然而，认知智能发展仍然缓慢，行业标准和标准化不足，大型物联网设备的安全问题也需要关注。

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。在这个机会之窗，触达用户的能力和聚合内容服务生态系统的能力是最重要的资源，明星产品+自有操作系统产品，企业更容易突围，成长为场景核心玩家AIoT时代的服务。

AloT在中国的概念与现状

智能物联网 (AIoT) 定义

人工智能与物联网的协同应用

智能物联网（AIoT）是2018年出现的一个概念，是指通过各种信息传感器（通常是在监控、交互、连接的背景下）智能物联，通过机器实时采集各类信息的系统。在终端设备、边缘域或云中心。学习智能分析数据，包括定位、比对、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，物联网为人工智能提供训练算法的数据。在商业层面，两者共同推动实体经济，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、通过机器学习方法进行设备资产管理、具有联网设备和人工智能能力的系统解决方案。从协同的角度，主要解决感知智能、分析智能和控制/执行智能的问题。

行业展望：家庭AI管家

智能家居交互方式无影响，跨终端无缝体验

行业展望：建设人居

Care 改善了 5000 万人的生活和工作体验

行业展望：工业制造

人机协作惠及 7 万家工厂和 630 万制造从业者

行业展望：智慧城市

AIoT可应用于城市广泛无处不在的各种终端设备

AIoT整体架构

主要包括智能设备及解决方案层、操作系统层、基础设施

AIoT的架构主要包括三层：智能设备和解决方案、操作系统OS层和基础设施，最终通过集成服务交付。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、分类和处理等操作。通常，物联网设备和解决方案与客户相匹配。前提是这一层涉及多种装备形式和大量玩家。OS层相当于AIoT的“大脑”。它主要可以连接和控制设备层，提供智能分析和数据处理能力，将场景的核心应用固化成功能模块。该层对业务逻辑进行建模和统一建模。、全链路技术能力、高并发支持能力等要求高，通常采用PaaS的形式。基础设施层是AIoT的“身体”，提供服务器、存储、AI训练和部署等IT基础设施能力。

AloT中国业务分析

中国AIoT产业融资

五年融资额近2000亿元，明星企业融资巨额，AIoT成趋势

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赛道备受资本关注。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。融资轮次方面，新兴企业占比达90%。从2015-2018年的投资增速来看，投资事件数复合增速接近14%，融资额增速高达73%。从被投资企业的角度来看，技术的商业应用非常重要。

到 2025 年，中国的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，推动物联网与人工智能深度融合

物联网建立了物理世界到虚拟世界的通道。不同的用户和终端通过各种物联网连接协议互联，然后将虚拟化的“现实世界”实时反馈到各个行业或场景，从而推动各个领域。提高效率和效力。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，中国的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%。艾瑞推测，受益于智能家居场景的首次爆发，2019年物联网连接数将达到45.7亿，进而得益于5G的商用和低功耗的超广覆盖广域物联网，中国的物联网 2025年互联网连接数将增加到199亿。目前，物联网正处于连接数快速增长的阶段。未来，百亿设备并发组网所产生的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。中国物联网 2025年互联网连接数将增加到199亿。目前，物联网正处于连接数快速增长的阶段。未来，百亿设备并发组网所产生的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。中国物联网 2025年互联网连接数将增加到199亿。目前，物联网正处于连接数快速增长的阶段。未来，百亿设备并发组网所产生的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。

中国AIoT市场规模

2019年总产值接近4000亿元，预计22年突破7500亿元

AIoT与实体经济的融合赋能，使AIoT整体业务享有10万亿元的市场空间。2019年，受益于城市侧AIoT服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。与物联网连接数的快速增长相比，由于AIoT在落地过程中需要重构传统产业价值链，需要适应传统产业特点，平衡传统利益链，构建最适合生态伙伴的链。工业AI赋能的架构体系，因此在未来几年将处于相对稳定的发展速度。

AIoT产业链及产业链核心环节

物联网是产业链的闭环。人工智能扩展了应用领域并为体验增添了色彩。

中国AIoT产业地图

AIoT在中国的商业模式

标准等级越低，投入的人力和时间成本越多，2B2C模式的附加值越高。

AIoT商业模式分为两类：直接2C和先2B后2C。直营2C场景从硬件到软件标准化程度高，经验丰富、渠道丰富的大品牌具有竞争优势；先2B后2C模式，建筑人居与产业场景项目高度差异化，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就地施工外，项目建筑比建筑人居环境更具可复制性。与工业场景。

中国AIoT玩家分布介绍

四种不同优势和策略的玩家

AIoT是一个综合性市场，容量足够大，目前是多层次、碎片化的，所以吸引了很多从原有赛道进入AIoT的玩家。主要有四大类：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，相互之间存在着合作与竞争的关系。它们都可以提供相对完整的技术和业务解决方案，但它们的优势不同，第一部分也不同。云计算公司和人工智能公司以新的生产要素、人工智能进入市场，更加关注人工智能技术的前沿研发，并将它们集成到模块化功能中，以输出给合作伙伴和客户；而SI公司和IoT公司则贴近用户，对技术有很强的理解。融入最终产品并了解用户需求具有天然优势。

建筑和人居场景中的 AIoT

通过单品+系统联动场景，走向“管家模式”

AIoT技术的落地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+终端的形式形成，即部署在场景中的传感设备将数据传输到云端的各个智能系统单元平台，设备相互感知，系统相互配合，完成一系列场景联动。目前人居场景中的AIoT应用主要表现在AI“工头”模式，即场景中的设备联动需要用户指令触发。比如在家庭场景中，设备之间的联动需要通过智能音箱进行调度。未来人居场景将能够实现AI“管家”模式的应用，

加强安全措施、改善生活体验、降低运营成本和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、防灾预警；3)节能 消耗、人力和时间成本；4)提高工作效率。对应不同的场景，会有不同的侧重点，但核心还是给人一种舒适、安全、便捷的体验。例如，金山云依托AIoT平台，充分发挥在云计算、大数据、人工智能等方面的技术和资源优势，赋能武汉长江青年城，将长江青年城建设成为新时代的智慧社区模式。

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、联动

AIoT在家居和生活场景中的应用更多的是实现系统自动学习人们的习惯，并根据人们的喜好调整他们的工作和生活环境。因此，本场景中的架构主要分为感知层、平台层和智能系统层。通过为室内外环境配备智能终端产品，通过智能系统，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、场景辅助决策到自主联动场景。状态。场景的最终联动不是由单一的智能系统或分体的智能终端完成的，因此系统和解决方案发挥着重要作用。它们通过对智能物品和系统的包装，部署在B端和C端，最终帮助用户改善环境，提升生活体验。.

中国AIoT人居发展现状

超半数智能住宅落地智能家居预装项目

2019年，超过半数开发商的“智慧生活”项目落地一线城市、新一线城市和二线城市。行业竞争最激烈、需求最大的市场仍以一二线城市为主；在人居项目智能功能实施方面，安防场景出入口管理和小区安防管理覆盖率位居第一、二位，而智能家居前端设备则受到地产商青睐，以快速发展排名第三发展。综合来看，体现在房价高于同区其他房产的价格上。当然，价格优势的原因不仅仅在于AIoT智能项目的加持，还受到精装修、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年，龙头房企通过产品和服务的全面升级，增加新房成交量。

工业场景中的AIoT

目前，AIoT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，工业领域积极推动自动化与信息化深度融合。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，开展基于物联网的后续服务。数据。目前，AIoT在工业领域的使用体现在单点应用上。通过工业物联网平台的开发接口，实现了与机器预测和数据处理增强相关的几个应用。此外，有智能工业机器人和工业视觉相关的应用。一些通过软件和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

工业领域的对象端不仅是采集数据的传感器，还包括执行指令的机器人等执行器。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，还控制对象端的自动化设备。有两个核心能力。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功能。AIoT将通过工业物联网平台的整体输出，带来更加明显的智能体验，包括对工业物联网的传感器感知赋能，

工业场景下一步如何使用AIoT

不止于工业物联网：用人工智能提升柔性生产顶层设计

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，让企业快速、经济地处理采购、库存、生产控制、质检、销售全链条, 和供应链。愿景需要借助工业自动化和信息化软硬件、工业物联网和边缘智能网关、AI和大数据分析能力、产线两端互联网和资源的连接能力来实现. 企业主需要将上述技术整合到顶层设计模型中。统一的思想。目前AIoT在工业领域的使用率比较低，而要解决的问题也比较单一，都是单点轻量级的场景。它可以在无人返修的情况下有效地使用。工业物联网平台将支持或集成全场景的人工智能能力，自主人工智能工业软硬件产品也将得到普及。届时，AIoT 可以对大范围的离线数据进行实时在线数据处理。，智能分析，结合线上数据，服务全数字化产能生态。自主人工智能工业软硬件产品也将得到普及。届时，AIoT 可以对大范围的离线数据进行实时在线数据处理。，智能分析，结合线上数据，服务全数字化产能生态。自主人工智能工业软硬件产品也将得到普及。届时，AIoT 可以对大范围的离线数据进行实时在线数据处理。，智能分析，结合线上数据，服务全数字化产能生态。

城市场景中的AIoT

专注于监管、调度、公共服务

一个城市的运营管理涉及大量的人、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来收集和处理原本需要大量城市管理人员的城市运营信息。自动化操作。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，可应用于城市安全防控、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：人类智能+机器智能的高度交互体

AIoT赋能智慧城市中台，具备毛细管级感知与响应能力

AIoT为智慧城市增加智能终端感知和分析能力，将城市中大量多样的公共设施设备转化为终端进行信息采集、分析处理、优化控制，提供多部门协同的城市级中端车站系统。运用落地控制管理方式，提高城市精细化管理效率。

城市AIoT的投资与发展

从智能到智能，用人工智能提升城市运营效率

在城市领域，AIoT的应用主要集中在安防、交通大脑等领域。由于其他领域的设施连接和大数据存储基础薄弱，各种AIoT应用仍处于探索阶段，在整体智慧城市市场中占比不高。. 艾瑞认为，未来3-5年，随着人工智能能力部署在新型智慧城市项目中的占比提升，城市基础设施联网门槛将降低，智慧城市整体发展将从初级智慧化转型。迈向 AIoT 领导者的舞台。智能阶段。

AloT在中国的发展趋势

行业发展趋势

AIoT借力新玩法，改变传统商业逻辑

AIoT应用专注于通过视觉识别、语音交互、预测规划等核心技术提高效率。这种基于通用核心技术的特性，使得产品设计逻辑围绕着有价值的通用信息的收集和分析，进而产品形态不再存在强大的行业差距。行业竞争围绕着高价值通用信息带来的数据分析展开，相应的竞争格局将更加复杂。在这个过程中，通过识别、对比和便捷交互，在很大程度上解决了G端和C端场景的问题。AIoT首先受益于G端和C端。AIoT在企业市场的应用尚未触及核心痛点。

AI赋能物联，企业深度发展靠定位

AIoT上半年特点及下半年建议：1)需求方偏爱优质硬件安装，软件难以成为独立充电项目或用户入口，但这是必要的行业发展初期阶段；2)新项目效果好，难度低，场景可塑性强，但供给端也存在供给过剩的现象。企业要开始规划和规范转型项目，以适应股市转型升级转型；3)硬件层面和AI前沿能力都将聚集在少数巨头身上。初创企业应该从垂直应用和开发开始，