智慧物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)融合 AI 技術(shù)和 IoT 技術(shù)，通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生、收集海量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)于云端、邊緣端，再通過(guò)大數(shù)據(jù)分析，以及更高形式的人工智能，實(shí)現(xiàn)萬(wàn)物數(shù)據(jù)化、萬(wàn)物智聯(lián)化。

便利、省時(shí)、廉價(jià)且安全的智能物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用將很快落實(shí)在與大眾生活息息相關(guān)的領(lǐng)域，諸如像居家、購(gòu)物／消費(fèi)、交通、醫(yī)療、工廠、災(zāi)害預(yù)防等方面的普及將徹底改變?nèi)藗兊纳?。而電信、消費(fèi)、零售、商業(yè)服務(wù)、醫(yī)療保健、汽車、法律、公共部門(mén)、保險(xiǎn)等是未來(lái)AIoT 應(yīng)用的主要商業(yè)場(chǎng)景。

國(guó)內(nèi)行業(yè)巨頭早已盯上了 AIoT 這塊“大蛋糕”，互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、智能制造商、安全廠商開(kāi)始紛紛跨界、轉(zhuǎn)型。2017 年阿里提出“萬(wàn)物蘇醒計(jì)劃”；華為針對(duì) AIoT 布局 HiAI、HiLink 兩大平臺(tái)，推出華為智選；京東 IoT戰(zhàn)略發(fā)布會(huì)上，推出全新品牌“京魚(yú)座”，全面加碼 AIoT；百度除了自動(dòng)駕駛，也先人一步地開(kāi)啟了 AIoT 安全領(lǐng)域的深耕。眾巨頭集“人工智能 +物聯(lián)網(wǎng)+大數(shù)據(jù)”等核心技術(shù)于一身，實(shí)現(xiàn)云云對(duì)接，多平臺(tái)打通，為智能物聯(lián)網(wǎng)賦能。

AIoT技術(shù)應(yīng)用前景十分光明，其發(fā)展趨勢(shì)主要包含以下方面。

1. 多維異構(gòu)傳感器的普及。傳感器也被稱為“電子五官”，是整個(gè) AIoT 設(shè)備信息采集的核心。目前全球傳感器共有聲、力、光、磁、氣、溫濕、RFID、生物等八大敏感門(mén)類 ， 約 3.1 萬(wàn)種元器件類型 ， 其中中國(guó)約有 2.2 萬(wàn)種。在這次新冠疫情檢測(cè)領(lǐng)域就涉及到無(wú)接觸測(cè)溫儀、血壓、血脂、血氧、脈象以及二氧化碳?xì)怏w等 130 多種產(chǎn)品類型。基于MEMS 工藝技術(shù)的發(fā)展，可以把傳感數(shù)據(jù)處理做在非常小的芯片上，這會(huì)加速廉價(jià)化、微小化。同時(shí)通過(guò)新材料運(yùn)用 ， 帶來(lái)傳感器革命 ， 會(huì)涌現(xiàn)出不計(jì)其數(shù)的新型敏感元器件，可獲取多維異構(gòu)數(shù)據(jù)。

2.NB-IoT 將大行其道。具備前端邊緣計(jì)算能力的 AIoT 使得小數(shù)據(jù)包和高帶寬的無(wú)縫切換的回傳應(yīng)用成為可能，NB-IoT 將促使“從場(chǎng)景到算法，從算法到架構(gòu)”的傳統(tǒng)演變路徑發(fā)生一次完美的兌變。

3.AIoT 芯片獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷。邊緣端的 AI 推理需要大量的計(jì)算。擁有低能耗、低成本及并行計(jì)算方面優(yōu)勢(shì)的異構(gòu)融合芯片，將促使算力大幅提升，為物聯(lián)設(shè)備增加神經(jīng)觸突，是嵌入式物聯(lián)和 AI 應(yīng)用的絕佳硬件組合，將會(huì)引領(lǐng)智能物聯(lián)設(shè)備的二次革命。

4. 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速迭代。在目前所有的主流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（包括 AlexNet、GoogleNet、ResNet、VGG、Faster-RCNN、Yolo、SSD、FCN 和 SegNet）和層類型（包括卷積和去卷積、擴(kuò)張、FC、池化和去池化、各種規(guī)范化層和激活函數(shù)、張量重塑、逐元素運(yùn)算、RNN 和 LSTM 功能）之外，將快速迭代出更先進(jìn)、更簡(jiǎn)單易用的新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和新型層。

如果對(duì) AIoT 最容易產(chǎn)生價(jià)值的 B2B 應(yīng)用場(chǎng)景仔細(xì)識(shí)別，市場(chǎng)顆粒度足夠大、并能夠遠(yuǎn)離碎片化，最容易產(chǎn)生價(jià)值的領(lǐng)域只有兩個(gè)：自動(dòng)駕駛和視覺(jué)物聯(lián)網(wǎng)。

隨著深度學(xué)習(xí)的成熟，將帶動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)與人工智能的劇烈化學(xué)反應(yīng)，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)正加速向智能物聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型。視覺(jué)物聯(lián)是物聯(lián)網(wǎng)未來(lái)最重要的數(shù)據(jù)入口之一， 智能物聯(lián)時(shí)代下利用視覺(jué)數(shù)據(jù)的能力也將大幅提升，不僅可以增強(qiáng)還原三維信息的能力，還可以基于視覺(jué)大數(shù)據(jù)創(chuàng)造更大價(jià)值。智能物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)化的發(fā)展趨勢(shì)也必將打破物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)“碎片化”的行業(yè)壁壘。
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