2020年中国智能物联网（AIoT）白皮书_45页_2mb

中国智能物联网（AIoT）白皮书总结

核心内容

中国智能物联网（AIoT）是人工智能与物联网技术的融合应用，通过信息传感器实时采集数据，并利用机器学习在终端设备、边缘域或云中心进行智能化分析，涵盖定位、比对、预测、调度等功能。AIoT在消费和产业领域均带来新的机遇，其发展受到技术成熟、政策支持、市场需求等多重因素驱动。

主要观点

• AIoT定义与协同应用：AIoT是人工智能与物联网的协同应用，实现感知、分析与控制的智能化。
• 技术与商业落地：AIoT技术在智能家居、工业制造、智慧城市等领域快速落地，但认知智能和行业标准仍待完善。
• 商业模式：AIoT分为2C和2B2C模式，其中2B2C模式更具商业价值，需较强定制能力。
• 生态构建：AIoT生态由云计算企业、AI公司、SI公司、IoT公司等构成，相互合作与竞争推动行业发展。
• 市场前景：预计2025年中国物联网连接数将接近200亿个，AIoT市场规模将超7500亿元。
• 行业机会：AIoT发展分为上下半场，下半场将更注重AI算法与智能决策，行业格局由生态巨头主导。

关键信息

市场概况

• 2019年中国AIoT市场规模突破3000亿，预计2022年将超过7500亿元。
• 2015-2019年AIoT领域累计融资额达1919亿元，新兴企业占据主导地位。

AIoT系统架构

AIoT体系架构主要分为三个层级：

• 智能设备与解决方案层：负责数据采集与执行，包括各类传感器和智能终端设备。
• 操作系统层：作为AIoT的“大脑”，提供连接、控制、分析与数据处理能力，以PaaS形态存在。
• 基础设施层：提供服务器、存储、AI训练和部署等IT基础设施支持。

AIoT应用场景

家庭与人居场景

• 智能家居：通过语音控制、平台联动提升用户智能化体验。
• 智慧社区：实现智能安防、能耗管理、访客识别等功能，提升居住和管理效率。
• 智慧酒店与租住：实现设备管理、智能入住、机器人服务等。

工业制造场景

• 设备管理：利用机器学习预测设备故障，实现远程维护和预测性报警。
• 能源管理：通过能耗分析和趋势预测，实现节能与减排。
• 工业视觉：用于产品检测、定位、识别等，提升生产效率和质量控制能力。
• 安全监控：包括行为规范检测、环境异常识别等，提升工厂安全水平。

城市场景

• 智慧城市：AIoT应用于城市安全、交通调度、公共基础设施优化等领域。
• 城市大脑：通过AI赋能实现城市级中台系统的智能感知与响应。

AIoT发展驱动力

• 技术成熟：物联网和人工智能技术快速进步，推动AIoT商业化。
• 政策支持：国家和地方政策鼓励AIoT发展，推动产业升级。
• 市场需求：用户触达能力和内容服务生态聚合能力成为关键资源，推动AIoT落地。

市场特征

• 技术落地快：感知智能发展迅速，但认知智能仍较薄弱。
• 生态化发展：AIoT生态由多个玩家构建，相互合作与竞争推动行业进步。
• 安全问题突出：物联网设备数量庞大，安全防护不足，易受攻击。

AIoT玩家分布

• 云计算企业：如阿里云，提供基础设施和平台服务。
• AI公司：如旷视科技，专注于算法平台和AIoT操作系统。
• SI公司：如天闻数媒，提供系统集成与实施服务。
• IoT公司：如小米，专注产品体验与设备连接管理。

代表性企业

• 阿里云：定位为物联网基础设施搭建者，提供云边端协同计算能力。
• 旷视科技：从算法供应商转型为AIoT解决方案企业，专注城市大脑与供应链大脑。
• 金山云：提供智慧人居解决方案，与小米合作实现跨品类联动。

未来趋势

• 业务逻辑重构：AIoT推动传统业务逻辑向信息流转变。
• 行业边界打破：厂商竞争将跨行业和产业链环节，形成综合管理应用。
• 多层级发展：市场呈现多层级、碎片化状态，各层级企业构建竞争壁垒。
• G端与C端先行：政府和消费端率先受益，企业级市场需进一步提升效率。

总结

中国AIoT市场正处于快速发展阶段，技术与商业应用不断落地，但行业标准和安全问题仍需重视。未来，AIoT将推动各行各业向智能化方向发展，形成以生态巨头为主导的市场格局，初创企业则可在垂直领域深耕发展。随着5G、边缘计算等技术的普及，AIoT将在智慧城市、工业制造、家庭场景等领域发挥更大作用，成为推动产业升级的重要力量。