无源物联网白皮书-人工智能篇_38页_2mb

无源物联网与人工智能融合发展趋势报告

技术背景与核心价值

无源物联网通过无内置电源的终端与反向散射通信技术，实现海量哑终端的网联化、智能化，在仓储、物流、制造等领域形成万亿级连接潜力。传统技术存在感知精度低、环境适应性差、数据挖掘不足等瓶颈，需与人工智能深度融合以突破发展限制。

AI与无源物联网的“乘法效应”使其从设备连接向主动智能演进，构建“感知—认知—决策”系统。中国移動研究院结合行业应用，推动技术从“经验驱动”向“数据与模型驱动”转型，赋能场景深度智能化。

技术演进方向与系统性成果

1. 基础性能维度

• 智能组网与调度
  通过优化算法（多目标优化、图论建模、帕累托支配）与强化学习，解决多径干扰、标签防碰撞等难题。组网技术实现NP难问题求解，调度技术动态分配激励信号与时隙，支持大规模并发应用，支撑零售盘点（分钟级99%准确率）、智慧仓储全流程追踪。

2. 附加能力维度

• 单设备融合感知
  嵌入轻量化AI算法，在单台设备中实现RFID-视觉多模态融合，过滤串读误读，提升至亚米级精度（如服装零售门禁识别顾客挑选动作）。

• 低成本定位技术
  结合AI特征提取（端到端模型、相对定位算法），实现厘米级定位（平均误差0.65m），适用于物流搬运、智慧停车等场景。

• 空间感知能力
  借助无线信号波动的时空特征，通过注意力机制、对抗性训练及因果推断，实现无隐私泄露的场景认知（如工厂员工姿态识别、养老跌倒监测）。

• 物流仓储调度大模型
  基于无源物联网数据，融合Transformer架构与运筹优化技术，预测货量趋势并生成全局最优调度策略，实现WMS系统智能化升级。

• 标签安全与数据可信
  利用AI模型学习信号特征与数据轨迹规律，实时阻断伪造数据注入，保障供应链溯源、智能制造等关键场景的可靠性。

技术趋势与产业化路径

1. 架构智能化：部署从“经验驱动”转向“AI自动寻优”，结合数字孪生实现动态部署。
2. 能力融合化：硬件集成AI算法芯片（如国芯物联第三代RFID芯片），打通多模态数据。
3. 产业链协同：中国移动联合顺丰、京东等企业构建大模型应用标杆，推动技术“可预测、可解释、可部署”。
4. 技术内化：分布式协同调度、自监督学习、端边云协同解决环境复杂性与算力瓶颈。

产业影响

• 零售：智能装备柜实现秒级装备识别与状态管理。
• 物流：无人化盘点、动态调度降低运营成本。
• 医疗养老：全天候位置监测提升监护效率。
• 制造：高精度定位支持机器人作业与预测性维护。

总结

AI驱动的无源物联网正在重构物理世界的数字化底座，未来将通过分布式智能网络、可解释AI、全生命周期数据溯源等技术，实现“主动认知环境、自主优化资源”的智能化升级。