AIoT定義及產業鏈結構概要
2022/04/18
來源：安防知識網
AIoT是新的物聯網應用形態，將物聯網產生并收集到的數據存儲于云端，通過人工智能、大數據進行分析，并賦予其智能化特性，實現真正意義上的萬物互聯。
隨著物聯網設備規模的迅速擴大，物聯網設備所產生的數據量也在持續增長，單純依靠人工進行海量數據的處理顯然已經無法滿足各行各業的需求。人工智能帶來了高效智能的技術手段，可以很好的完成對海量的、復雜無序數據的處理。而有了AI的助力，IoT系統也將實現流程的優化以及產品交互體驗的升級。發展到目前，將AI技術和IoT技術進行融合，構建AIoT系統已成為各大行業向數字化轉型升級的必經之路。
對于AIoT的概念，業內普遍認為AIoT即人工智能物聯網，也稱智能物聯網，廣義上是指人工智能技術與物聯網技術的融合及其在實際場景中的應用。AIoT是新的物聯網應用形態，將物聯網產生并收集到的數據存儲于云端，通過人工智能、大數據進行分析，并賦予其智能化特性，實現真正意義上的萬物互聯。
可以理解為，AIoT是給IoT加裝了一個AI大腦，讓設備的簡單連接上升為智能交互。而IoT相對于AI而言，則是一大超級感知系統，依托豐富的物聯網傳感設備，可進行視覺、聽覺、溫度、環境等各類傳感數據的采集，并將這些數據發送給AI進行分析和處理。與此同時，這些數據也是AI進行深度學習的重要“養料”， 訓練出越來越智能的AI。
作為一種新的IoT應用形態，AIoT與傳統的IoT區別在于，傳統的物聯網是通過有線和無線網絡，實現物-物、人-物之間的互聯，而AIoT不僅是實現設備和場景間的互聯互通，還要實現物-物、人-物、物-人、人-物-服務之間的連接和數據的交互。物聯網與人工智能相融合，最終追求的是形成一個智能化生態體系，在該體系內，實現不同智能終端設備之間、不同系統平臺之間、不同應用場景之間的互聯互通。
AIoT基于原本的物聯網架構發展而來，相較于傳統的物聯網基礎架構，AIoT系統架構在感知層和平臺層方面衍生了更多的系統組成元素。
比如在感知層，主要表現在擁有更加豐富全面的前端傳感系統，且伴隨著人工智能技術的進步，通過AI算法的嵌入，傳感設備在傳感精度和傳感維度（基于視覺、聲音等維度）方面都迎來了不斷的突破。
傳統物聯網平臺更多只做連接管理，而AIoT平臺中，數據的匯聚和分析處理成為重點。
▲ 圖：AIoT系統架構
(2) 傳輸層是 AIoT 進行信息傳輸的網絡通道，主要包括局域網、低功耗廣域網、蜂窩網等無線通信。隨著 AIoT 產業發展，物聯網設備數量快速增加，設備種類、設備應用場景日益豐富，更靈活的無線網絡連接能力將是市場的必然選擇。同時，低時延、大帶寬、廣連接的5G 網絡也將為 AIoT 應用帶來更多可能性。代表性企業主要涉及中興、華為、移遠通信、廣和通等。
(3) 平臺層是各種信息匯集處理的云平臺，包括底層支撐平臺、連接管理平臺、解決方案平臺等，代表性企業包括華為、谷歌、小米、涂鴉智能等。
(4) 應用層是AIoT技術的落地應用，為客戶提供智能終端設備，以及結合應用場景為企業提供垂直行業解決方案，并提供實時分析、生產監測等增值服務以收取額外費用。典型落地應用領域包括智慧城市、智能安防、智能工業、智能家居等等。代表性企業包括?？低?、大華股份等視頻物聯網頭部企業，AI四小龍，美的、海爾等智能家居企業等。
上游主要包括芯片、傳感器、通信模組等硬件供應商，機器學習、機器視覺、語音識別等AI算法服務商等；AIoT產業鏈中游主要包括通信設施供應商，電信廠商，云服務商，操作系統、應用軟件等軟件提供商等；下游主要是解決方案提供商、智能產品生產商等。
AIoT產業結構及市場占比、數據來源：a&s Research
“邊”是相對于“中心”的概念，泛指中心節點之外的位置。邊緣計算則指的是將計算及相關能力從中心處理節點下放至邊緣節點后形成的，貼近終端的計算能力。
“管”主要指的是連接通道，及相關產品和服務。大物聯時代帶來的大連接數和復雜設備現場環境，使得有線連接網絡捉襟見肘，因此在AIoT應用場景中，網絡以無線連接為主。
“云”主要指PaaS平臺，包括物聯網平臺、AI平臺和其他能力平臺。
“用”指的是AIoT產業應用行業，AIoT技術目前已廣泛落地于家居、安防、汽車、交通、商業、工業、醫療、教育、智慧城市等各個應用領域。
AIoT定義
隨著物聯網設備規模的迅速擴大，物聯網設備所產生的數據量也在持續增長，單純依靠人工進行海量數據的處理顯然已經無法滿足各行各業的需求。人工智能帶來了高效智能的技術手段，可以很好的完成對海量的、復雜無序數據的處理。而有了AI的助力，IoT系統也將實現流程的優化以及產品交互體驗的升級。發展到目前，將AI技術和IoT技術進行融合，構建AIoT系統已成為各大行業向數字化轉型升級的必經之路。
對于AIoT的概念，業內普遍認為AIoT即人工智能物聯網，也稱智能物聯網，廣義上是指人工智能技術與物聯網技術的融合及其在實際場景中的應用。AIoT是新的物聯網應用形態，將物聯網產生并收集到的數據存儲于云端，通過人工智能、大數據進行分析，并賦予其智能化特性，實現真正意義上的萬物互聯。
可以理解為，AIoT是給IoT加裝了一個AI大腦，讓設備的簡單連接上升為智能交互。而IoT相對于AI而言，則是一大超級感知系統，依托豐富的物聯網傳感設備，可進行視覺、聽覺、溫度、環境等各類傳感數據的采集，并將這些數據發送給AI進行分析和處理。與此同時，這些數據也是AI進行深度學習的重要“養料”， 訓練出越來越智能的AI。
作為一種新的IoT應用形態，AIoT與傳統的IoT區別在于，傳統的物聯網是通過有線和無線網絡，實現物-物、人-物之間的互聯，而AIoT不僅是實現設備和場景間的互聯互通，還要實現物-物、人-物、物-人、人-物-服務之間的連接和數據的交互。物聯網與人工智能相融合，最終追求的是形成一個智能化生態體系，在該體系內，實現不同智能終端設備之間、不同系統平臺之間、不同應用場景之間的互聯互通。
AIoT產業鏈
AIoT基于原本的物聯網架構發展而來，相較于傳統的物聯網基礎架構，AIoT系統架構在感知層和平臺層方面衍生了更多的系統組成元素。
比如在感知層，主要表現在擁有更加豐富全面的前端傳感系統，且伴隨著人工智能技術的進步，通過AI算法的嵌入，傳感設備在傳感精度和傳感維度（基于視覺、聲音等維度）方面都迎來了不斷的突破。
傳統物聯網平臺更多只做連接管理，而AIoT平臺中，數據的匯聚和分析處理成為重點。
▲ 圖：AIoT系統架構
(1) 感知層為 AIoT 的基礎部件，主要包括底層設備芯片、傳感器等，如 RFID、傳感器、攝像頭、雷達、AI算法等，主要用于各類信息數據的采集。
(2) 傳輸層是 AIoT 進行信息傳輸的網絡通道，主要包括局域網、低功耗廣域網、蜂窩網等無線通信。隨著 AIoT 產業發展，物聯網設備數量快速增加，設備種類、設備應用場景日益豐富，更靈活的無線網絡連接能力將是市場的必然選擇。同時，低時延、大帶寬、廣連接的5G 網絡也將為 AIoT 應用帶來更多可能性。代表性企業主要涉及中興、華為、移遠通信、廣和通等。
(3) 平臺層是各種信息匯集處理的云平臺，包括底層支撐平臺、連接管理平臺、解決方案平臺等，代表性企業包括華為、谷歌、小米、涂鴉智能等。
(4) 應用層是AIoT技術的落地應用，為客戶提供智能終端設備，以及結合應用場景為企業提供垂直行業解決方案，并提供實時分析、生產監測等增值服務以收取額外費用。典型落地應用領域包括智慧城市、智能安防、智能工業、智能家居等等。代表性企業包括?？低?、大華股份等視頻物聯網頭部企業，AI四小龍，美的、海爾等智能家居企業等。
上游主要包括芯片、傳感器、通信模組等硬件供應商，機器學習、機器視覺、語音識別等AI算法服務商等；AIoT產業鏈中游主要包括通信設施供應商，電信廠商，云服務商，操作系統、應用軟件等軟件提供商等；下游主要是解決方案提供商、智能產品生產商等。
AIoT產業結構
縱觀AIoT，它貫穿了“端-管-邊-云-用”五個板塊，橫看AIoT，它覆蓋了智能安防、智能家居、智慧社區、智慧物流、智能工業、智慧醫療等垂直領域。
AIoT產業結構及市場占比、數據來源：a&s Research
“端”指的是終端，主要包括底層的芯片、模組、傳感器、屏幕、AI底層算法、操作系統等。
“邊”是相對于“中心”的概念，泛指中心節點之外的位置。邊緣計算則指的是將計算及相關能力從中心處理節點下放至邊緣節點后形成的，貼近終端的計算能力。
“管”主要指的是連接通道，及相關產品和服務。大物聯時代帶來的大連接數和復雜設備現場環境，使得有線連接網絡捉襟見肘，因此在AIoT應用場景中，網絡以無線連接為主。
“云”主要指PaaS平臺，包括物聯網平臺、AI平臺和其他能力平臺。
“用”指的是AIoT產業應用行業，AIoT技術目前已廣泛落地于家居、安防、汽車、交通、商業、工業、醫療、教育、智慧城市等各個應用領域。