2020年中國智能物聯網(AIoT)研究報告

發布時間: 2020-05-06 11:48:53   來源:智慧品質  作者:

  核心摘要:智能物聯網(AIoT)是2018年興起的概念,指系統通過各種信息傳感器實時采集各類信息(一般是在監控、互動、連接情境下的),在終端設備、邊緣域或云中心通過機器學習對數據進行智能化分析,包括定位、比對、預測、調度等。

  預計2025年我國物聯網連接數近200億個,萬物喚醒、海量連接將推動各行各業走上智能道路。2019年,受益于城市端AIoT業務的規?;涞丶斑吘売嬎愕某醪狡占?,中國AIoT市場規模突破3000億大關直指4000億量級,由于AIoT在落地過程中需要重構傳統產業價值鏈,未來幾年發展節奏較為穩定。

  當前AIoT技術和商業快速落地,然而,認知智能層面的發展仍然較慢,行業標準與規范化不足,大規模物聯網設備的安全問題也有待重視。

  在物聯網和人工智能時代,消費領域和產業領域都面臨新機遇,這一機遇窗口期內,用戶觸達能力和內容服務生態聚合能力是最重要的資源,具備明星產品+自有操作系統產品的企業更易突圍,成長為AIoT時代的所在場景服務的核心者。

  中國AloT的概念與現狀

  智能物聯網(AIoT)定義

  人工智能與物聯網的協同應用

  智能物聯網(AIoT)是2018年興起的概念,指系統通過各種信息傳感器實時采集各類信息(一般是在監控、互動、連接情境下的),在終端設備、邊緣域或云中心通過機器學習對數據進行智能化分析,包括定位、比對、預測、調度等。在技術層面,人工智能使物聯網獲取感知與識別能力、物聯網為人工智能提供訓練算法的數據,在商業層面,二者共同作用于實體經濟,促使產業升級、體驗優化。從具體類型來看,主要有具備感知/交互能力的智能聯網設備、通過機器學習手段進行設備資產管理、擁有聯網設備和AI能力的系統性解決方案等三大類。從協同環節來看,主要解決感知智能化、分析智能化與控制/執行智能化的問題。

  

  AIoT2025產業瞭望:家庭AI管家

  智能家居交互方式無感化,跨終端無縫體驗

  

  AIoT2025產業瞭望:建筑人居

  人居關懷使五千萬人居住和工作體驗提升

  

  AIoT2025產業瞭望:工業制造

  人機協同使7萬工廠、630萬制造從業者受益

  

  AIoT2025產業瞭望:智慧城市

  AIoT能夠應用于城市中廣泛遍在的各類終端設備

  

  AIoT整體架構

  主要包括智能設備與解決方案層、操作系統層、基礎設施

  AIoT的體系架構中主要包括智能設備及解決方案、操作系統OS層、基礎設施等三大層級,并最終通過集成服務進行交付。智能化設備是AIoT的“五官” 與“手腳”,可以完成視圖、音頻、壓力、溫度等數據收集,并執行抓取、分揀、搬運等行為,通常是物聯網設備與解決方案搭配向客戶提供,這一層涉及設備形態多樣化,玩家眾多。OS層相當于AIoT的“大腦”,主要能夠對設備層進行連接與控制,提供智能分析與數據處理能力,將針對場景的核心應用固化為功能模塊等,這一層對業務邏輯、統一建模、全鏈路技術能力、高并發支撐能力等要求較高,通常以PaaS形態存在?;A設施層是AIoT的“軀干”,提供服務器、存儲、AI訓練和部署能力等IT基礎設施。

  

  中國AloT商業分析

  中國AIoT行業融資情況

  五年融資金額近2千億元,明星企業融資巨大,AIoT成風口

  受益于多年來物聯網技術的積累與近年來人工智能的快速發展,AIoT賽道備受資本關注。2015年-2019年11月,AIoT領域共發生1718起投融資事件,總融資額達1919億元。從融資輪次上看,新興企業占9成。從2015年至2018年的投資增速來看,投資事件數復合增速近14%,融資額增速高達73%,資本在追加熱度,新創企業在搶灘布局,AIoT成為創投風口。從獲投企業角度來看,技術的商業化應用至關重要,統計顯示,成熟項目中單筆最大融資額Top5明星企業僅單筆融資就合計占五年市場總融資金額的10%。

  

 

  

 

  

 

  中國物聯網連接量于2025年接近200億

  海量連接產生的交互及數據分析需求促使IoT與AI的更深融合

  物聯網為物理世界通往虛擬世界建立了通道,不同的用戶和終端通過各制式的物聯網連接協議互聯互通,然后將虛擬化的“現實世界”實時反饋至各個行業或場景,從而推動各領域效率和效益的提升。因此,先連接再爆發是物聯網實現“萬物互聯”終極形態的重要路徑。2015年始,伴隨物聯網技術的更迭,中國物聯網連接量開始一路高歌猛進,2018年中國物聯網連接量直逼30億,年復合增長率高達67%。艾瑞推測,受益于智能家居場景的率先爆發,2019年物聯網連接量將達45.7億,而后由于5G的商用,低功耗廣域物聯網的超廣覆蓋,中國物聯網連接量將增至2025年的199億。目前,物聯網正處于連接高速增長的階段,未來數百億的設備并發聯網產生的交互需求、數據分析需求將促使IoT與AI的更深融合。

  

  中國AIoT市場規模

  2019年總產值接近4000億元,22年預計超7500億元

  AIoT對實體經濟的融合賦能,使AIoT整體業務享有十萬億級市場空間。2019年,受益于城市端AIoT業務的規?;涞丶斑吘売嬎愕某醪狡占?,中國AIoT市場規模突破3000億大關直指4000億量級。相比于物聯網連接數量的快速增長,由于AIoT在落地過程中需要重構傳統產業價值鏈,過程中既需要適應傳統產業的特性、平衡傳統利益鏈條,也要與生態合作伙伴共同搭建最適宜產業AI賦能的架構體系,因此未來幾年將處于較為穩定的發展節奏。經過未來幾年的產品優化、渠道打通、商業模式驗證,將于遠期迎來高速增長。

  

  AIoT產業鏈及產業鏈核心環節

  IoT是產業鏈的脈絡閉環,AI擴展應用版圖、為體驗增色

  

  中國AIoT產業圖譜

  

  中國AIoT商業模式

  標準程度越低人力和時間成本投入越多,2B2C模式附加值高

  AIoT商業模式分為兩類:分別是直接2C與先2B再2C,直接2C的場景從硬件到軟件的標準化程度高,經驗與渠道豐富的大品牌商更有競爭優勢;先2B再2C模式中,建筑人居與產業場景的項目差異化高,需要更強的定制開發能力,深耕垂直場景的團隊更有競爭優勢;城市場景除了施工需要因地制宜外,項目架構的可復制性高于建筑人居與產業場景。

  

  中國AIoT玩家分布簡介

  四類玩家,優勢與策略各異

  AIoT是一個綜合性市場,其容量足夠大,且目前呈現多層級、碎片化狀態,因此吸引了眾多從原賽道切入AIoT的玩家,主要有四大類:云計算企業、AI公司、SI公司、 IoT公司。這四類企業積極構建AIoT生態合作圈,相互之間存在合作和競爭關系,它們均可提供較為完整的技術和業務解決方案,但各自的優勢有所差異,率先布局的版塊也有差異。云計算企業與AI公司攜新生產要素AI入場,對人工智能技術的前沿性研發相對較注重,并整合成模塊化能力向合作伙伴和客戶輸出;而SI公司、 IoT公司貼近用戶,對技術整合到最終產品及用戶需求理解上有著天然的優勢。

  

  建筑人居類場景的AIoT

  通過單品+系統聯動場景,向“管家模式”邁進

  AIoT技術落地形成了一套成熟的方案:以云+端的形式構成各個細分場景的產品矩陣,即布設在場景中的感知設備將數據傳至云平臺各個智能系統單元,通過設備互相感知,系統相互配合,完成一系列場景聯動。目前,人居場景的AIoT應用主要表現為AI“領班”模式,即場景中的設備聯動需要用戶的指令觸發,例如家居場景中,需要通過智能音箱來調度設備之間的聯動。未來,人居類場景將可以實現AI“管家”模式應用,設備可根據用戶生活行為習慣與環境變化自主感知與聯動。

  

  增強安防措施、改善居住體驗、運營降本增效是場景共性

  AIoT的消費生活類場景圍繞人作為服務對象,需要圍繞以下四個維度:1)人的使用體驗、行為模式;2)安全、防災預警;3)節約能耗、人力、時間成本;4)提高工作效率。對應到不同的場景會有不同的側重點,但內核還是予人舒適、安全、便捷的體驗。如金山云依托AIoT平臺,發揮在云計算、大數據、人工智能等方面的技術和資源優勢,為武漢長江青年城賦能,將長江青年城打造成為新時代的智慧社區樣板。金山云AIoT已與上百家企業達成合作,可為用戶提供千余種智能硬件的統一采購、部署和安裝服務。

  

  建筑人居:AIoT實現人與環境自主適應

  以智能端為入口,配合平臺完成感知、分析與聯動

  AIoT的家庭與人居場景應用更多是實現系統自動學習人的習慣,適應人的喜好調整其工作居住環境。因此該場景下結構主要分為感知層、平臺層與智能系統層。通過向室內和室外各環境配備智能終端產品,并配以智能系統,以人與產品、產品與平臺、平臺與人的交互方式實現從環境感知、用戶行為分析、場景輔助決策到自主聯動場景的狀態。場景的最終聯動并非以單個智能系統或割裂的智能終端完成,因此系統與解決方案發揮著重要作用,它們通過打包智能單品與系統面向B與C端布控,最終幫助用戶改善環境,提高居住體驗。

  

  中國AIoT住宅與人居的發展現狀

  超半數智慧人居住宅落地智能家居前裝項目

  2019年開發商“智慧人居”樓盤中,過半數項目在一線城市、新一線城市及二線城市落地,業內競爭最為激烈、需求最強力的市場依然以一二線城市為主;此外,從智慧人居項目中的智能化功能落地情況看,安防場景下的出入口管理、小區安全管理覆蓋率分列第一第二名,而智能家居的前裝備受地產商青睞,發展迅猛位列第三。綜合來看,反映在房屋售價上均高于同一區域的其他樓盤的價格,當然,售價優勢的原因除了AIoT智能化項目加持以外,還受到精裝修、星級物業服務等增值維度影響,因此,商品房市場邁入了精耕細作下半場,頭部地產商通過全方位升級產品與服務提高新房交易量。

  

 

  

  工業場景的AIoT

  目前AIoT體現為單點式應用,多通過工業物聯網平臺實現

  為促使要素資源的高效利用、生產過程的柔性配置,工業領域積極推動實現自動化與信息化深度融合。其中工業物聯網是重要的突破口,強調從物聯網接入點采集高速、復雜的機器數據,提升對設備的監控管理能力,并基于數據開展后續服務。目前AIoT在工業領域的使用體現為單點式應用,多通過工業物聯網平臺開發接口實現某幾項與機器預測相關的應用開發及數據處理強化,另外還有智能工業機器人及通過工業視覺相關的軟硬件實現的一些感知識別與定位應用。

  

  工業物聯網是AIoT在工業領域第一戰場

  工業物聯網分為感知、決策、執行,OS與軟件是大腦+神經

  工業領域物端既是采集數據的傳感器,還囊括執行指令的機器人等執行器。工業物聯網操作系統與應用層工業軟件和SaaS應用,被認為是工業制造的大腦和神經,既承擔分析決策任務,還需控制物端自動化設備,其核心能力有兩點,一是與多樣性的連接協議、應用系統互通,實現協同,二是開放可擴展的服務架構,通過模塊化應用增強靈活性和定制功能。AIoT通過工業物聯網平臺整體輸出會帶來更明顯的智能體驗,包括對工業物聯網的傳感器感知賦能、優化OS與軟件層分析決策能力和為自動化設備的執行提供控制能力。

  

  工業場景下一步如何使用AIoT

  不止工業物聯網:用人工智能提升柔性生產的頂層設計

  工業智能化的理想狀態是鏈接用戶端和生產端,建立一個高度協同的數字化產能生態,使企業能夠快速而經濟地處理采購、庫存、生產控制、質檢、銷售、供應鏈全鏈條,這一愿景需要借助工業自動化與信息化軟硬件、工業物聯網和邊緣智能網關、AI與大數據分析能力以及互聯網對接用、產兩端資源的能力共同實現,企業主需要將上述技術納入一個頂層設計模型中統一思考。目前工業領域的AIoT使用率較低,解決的問題也較為單一,偏單點的、輕量級場景,未來隨著兩化融合的深化,以及AI在工業場景中解決問題的能力更加完善、能夠真正在無人返工的情境下有效使用,工業物聯網平臺將支持或集成全場景的AI能力,獨立的AI工業軟硬件產品也將普及開,屆時AIoT能夠對線下廣泛存在的數據進行實時在線、智能化的分析,與線上數據相結合,服務于全數字化產能生態。

  

  城市場景的AIoT

  集中在監管、調度、公共服務領域

  城市的運營和管理涉及到巨量的人員、設備、數據、行為的管理,城市物聯網能夠利用遍在的城市基礎設施,采集和處理原本需要大量城市管理人員才能處理的城市運營信息,實現城市的自動化運轉。目前AIoT與城市公共管理的結合主要集中在視覺識別、分析預測、優化調度等領域,可通過功能開發應用于城市安全防控、交通監管調度、公共基礎設施管網優化、智能巡檢、民生服務。

  

  城市:人類智慧+機器智能的高度互動體

  AIoT賦予智慧城市中臺毛細血管級感知與響應能力

  AIoT為智慧城市增添了智能終端感知和分析能力,將城市中數量眾多、種類多樣的公共設施和設備轉化為信息采集、分析處理、優化控制的終端,為多部門協同的城市級中臺系統提供應用落地和控制管理途徑,提升城市精細化管理的效率。

  

  城市AIoT的投入與發展

  從智慧到智能,以人工智能提升城市運轉效率

  在城市領域,AIoT的應用主要集中在安防、交通大腦等領域,其他領域由于設施連接和大數據儲備基礎薄弱,各類AIoT應用尚處在探索階段,在智慧城市總體市場中所占比例不高。艾瑞認為,在未來3-5年的時間中,隨著新增智慧城市項目中AI能力部署的比例增加,城市基礎設施聯網門檻降低,智慧城市的總體發展將從初級智慧階段邁向AIoT引領的智能階段。

  

  中國AloT發展趨勢

  行業發展趨勢

  AIoT撬動新玩法,改變傳統業務邏輯

  AIoT應用集中在通過視覺識別、語音交互、預測規劃等核心技術實現效率的提升,這種以通用性核心技術為內核的特性使得產品設計邏輯將圍繞采集和分析有價值的通用信息,則產品形態不再有強烈的行業鴻溝,行業競爭圍繞著高價值通用信息帶來的數據分析,相應的競爭業態將更加復雜。在此過程中,G端和C端場景問題可通過識別比對、便捷交互得到較大程度解決,AIoT在G端與C端率先受益,AIoT在企業級市場的應用尚不能觸及核心痛點,還有待提升其核心業務環節效率,推動上步調相對較緩。

  

 

  AI賦能物物相連,企業縱深發展看定位

  AIoT在上半場特點與下半場的建議:1)需求端更青睞于優質的硬件鋪設,軟件難以成為獨立收費項目或用戶入口,但這是行業發展早期的必經階段;2)新建類項目效果好、難度低、場景可塑性強,但也出現供給端過剩的現象,企業應著手籌備改造類項目方案化、標準化,以迎接升級轉型的存量市場改造;3)硬件量級與前沿AI能力都將聚攏在少數巨頭上,初創企業應從垂直應用和開發入手,以更深場景理解能力在垂直領域扎根成長。

  

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      關鍵詞: 物聯網

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