智慧物聯網技術融合 AI 技術和 IoT 技術，通過物聯網產生、收集海量的數據存儲于云端、邊緣端，再通過大數據分析，以及更高形式的人工智能，實現萬物數據化、萬物智聯化。

便利、省時、廉價且安全的智能物聯網應用將很快落實在與大眾生活息息相關的領域，諸如像居家、購物／消費、交通、醫療、工廠、災害預防等方面的普及將徹底改變人們的生活。而電信、消費、零售、商業服務、醫療保健、汽車、法律、公共部門、保險等是未來AIoT 應用的主要商業場景。

國內行業巨頭早已盯上了 AIoT 這塊“大蛋糕”，互聯網企業、智能制造商、安全廠商開始紛紛跨界、轉型。2017 年阿里提出“萬物蘇醒計劃”；華為針對 AIoT 布局 HiAI、HiLink 兩大平臺，推出華為智選；京東 IoT戰略發布會上，推出全新品牌“京魚座”，全面加碼 AIoT；百度除了自動駕駛，也先人一步地開啟了 AIoT 安全領域的深耕。眾巨頭集“人工智能 +物聯網+大數據”等核心技術于一身，實現云云對接，多平臺打通，為智能物聯網賦能。

AIoT技術應用前景十分光明，其發展趨勢主要包含以下方面。

1. 多維異構傳感器的普及。傳感器也被稱為“電子五官”，是整個 AIoT 設備信息采集的核心。目前全球傳感器共有聲、力、光、磁、氣、溫濕、RFID、生物等八大敏感門類 ， 約 3.1 萬種元器件類型 ， 其中中國約有 2.2 萬種。在這次新冠疫情檢測領域就涉及到無接觸測溫儀、血壓、血脂、血氧、脈象以及二氧化碳氣體等 130 多種產品類型。基于MEMS 工藝技術的發展，可以把傳感數據處理做在非常小的芯片上，這會加速廉價化、微小化。同時通過新材料運用 ， 帶來傳感器革命 ， 會涌現出不計其數的新型敏感元器件，可獲取多維異構數據。

2.NB-IoT 將大行其道。具備前端邊緣計算能力的 AIoT 使得小數據包和高帶寬的無縫切換的回傳應用成為可能，NB-IoT 將促使“從場景到算法，從算法到架構”的傳統演變路徑發生一次完美的兌變。

3.AIoT 芯片獨領風騷。邊緣端的 AI 推理需要大量的計算。擁有低能耗、低成本及并行計算方面優勢的異構融合芯片，將促使算力大幅提升，為物聯設備增加神經觸突，是嵌入式物聯和 AI 應用的絕佳硬件組合，將會引領智能物聯設備的二次革命。

4. 機器學習技術的快速迭代。在目前所有的主流神經網絡模型（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、擴張、FC、池化和去池化、各種規范化層和激活函數、張量重塑、逐元素運算、RNN 和 LSTM 功能）之外，將快速迭代出更先進、更簡單易用的新型神經網絡和新型層。

如果對 AIoT 最容易產生價值的 B2B 應用場景仔細識別，市場顆粒度足夠大、并能夠遠離碎片化，最容易產生價值的領域只有兩個：自動駕駛和視覺物聯網。

隨著深度學習的成熟，將帶動物聯網與人工智能的劇烈化學反應，傳統產業正加速向智能物聯網轉型。視覺物聯是物聯網未來最重要的數據入口之一， 智能物聯時代下利用視覺數據的能力也將大幅提升，不僅可以增強還原三維信息的能力，還可以基于視覺大數據創造更大價值。智能物聯網平臺化的發展趨勢也必將打破物聯網行業“碎片化”的行業壁壘。
責任編輯：tzh