人工智能始于1956年达特茅斯会议，物联网概念提出已经二十多年。AIoT是人工智能技术（AI）与物联网（IoT）在实际应用中的落地融合。随着物联网应用场景不断丰富，其生成的大量数据和实际应用需求不断推动AIoT发展。

本篇分为4个部分：发展历程及市场概况、从工业互联网到智能制造、智慧家居以及智能驾驶。为读者简要梳理和分析AIoT的发展以及当前的应用市场概况。

文|远辉 乌镇智库分析师

产业的发展历程与市场概况

2019年1月9日至12日,第52届国际消费类电子产品展览会（International Consumer Electronics Show，简称CES）在美国拉斯维加斯举行。作为科技届的风向标，每届CES会颁发最佳创新奖，其中不乏AIoT产品，如KOHLER厨房感应水龙头，自动计量供水或语音控水；Oticon的AI听力保健助手，了解用户行为，听力需求和声音偏好，自动优化声音设置；ZOME Energy Networks的ZOMEKit，将公寓大楼转变为感知能源网络的智能建筑，节能和创收。

AIoT的发展历程

“AIoT”的由来

AIoT是人工智能技术（AI）与物联网（IoT）在实际应用中的落地融合。人工智能始于1956年达特茅斯会议，物联网概念由麻省理工学院教授Kevin Ashton于1991年首次提出。2017年，“万物智能·新纪元AIoT未来峰会”在国内首次正式提出AIoT概念。

物联网实现“万物互联”，收集数据，并初步处理，AI深度分析、处理数据，可以准确预测设备运行或用户习惯，AIoT使设备更加“聪明”，用户体验更加丰富。

AIOT的三个发展阶段

单机智能：智能设备与设备之间不发生相互联系，由用户主动发起交互需求，系统感知、识别和理解用户的指令，进行正确决策、执行以及反馈；

互联智能：在单机智能基础上，通过中心云，连接多个终端，设备与设备之间可以通过一个指令进行联动，如智慧家居系统（通过一条语音指令可以实现空调温度调节、电视播放、采光调节等）、车联网（通过语音指令实现车内控制、导航、娱乐等）；

主动智能：在互联智能基础上，系统根据环境、时间和用户行为偏好等，进行用户画像，自动学习适应，随时待命，主动提供服务。如L4、L5级自动驾驶、部分工业互联网和物流机器人等。

行业应用——科技巨头重视AIoT战略

AIoT已经成为传统行业升级改造的最佳路径，受到越来越多行业的重视。小米在2019年会上宣布未来五年的核心战略——手机+AIoT双引擎；华为在2018年“AI生活享品智”媒体品鉴会上表示从入口、连接、生态三个层面构建AIoT产品生态；京东全面升级AIoT战略，成立独立AIoT品牌“京鱼座”。

应用广泛，不断改造传统行业

AIoT应用于智慧家居、工业互联网、智慧物流和智慧医疗等多个行业中，范围还在不断扩大。

智慧家居：目前AIoT应用最火热的行业之一，科技企业和传统家电企业纷纷推出各自产品，打造自有生态，如海尔U-home、百度小度、阿里天猫精灵、小米小爱、Apple HomeKit、Google Home等；

工业互联网：通过物联网收集机器运行数据，AI系统借助数据预演，提前发现安全隐患和瑕疵，同时运用机器人自动计算作业；

智慧物流：分析各流程行为数据，提高货物进出效率、扩大存储容量、减少人工强度和成本，如菜鸟网络机器人仓库；

智慧医疗：通过可穿戴设备收集用户健康数据，系统进行分析，提供疾病预防和诊断建议，为用户和医院带来更舒适的医疗体验。

总体市场规模不断扩大

MarketsandMarkets报告显示，2019年全球AIoT市场规模为51亿美元，2024年，将增长至162亿美元，复合年增长率为26.0％。北美市场规模最大，亚太地区（APAC）将以最高的年均复合增长率增长（如图）。物联网设备生成的大量实时数据处理需求，是全球AIoT市场增长的主要驱动力。不完全统计显示，中国现有AIoT企业数约564家，全球约2270家。

智慧家居千亿级市场

场景故事

晚上6:00，机器人已将房间打扫干净，电饭煲、空调、热水器开始工作

晚上6:30，人脸识别通过小区/房间大门

晚上7:00，机器人推荐了喜欢的菜谱和烹饪方法

晚上8:30，电视推荐了喜欢的电影，房间进入影院模式

晚上11点，家电自动断电，卧室窗帘自动拉上，空调进入睡眠模式

智慧家居产品逐渐融入生活

以住宅为载体，运用物联网、网络通信和人工智能等技术，接收信号并判断，（给出指令）让住宅内相关家电、照明、影音、安防和通信等设备做出相应的动作，能有效服务用户且减少用户劳务量。智能家居不单指某一独立产品，而是指一个广泛的系统性产品概念。

智慧家居千亿级市场

市场规模稳步增加

奥维云网（AVC）报告显示，2018年，全球智慧家居产业规模达到960亿美元，约为新西兰2018全年GDP（2050.25亿美元）的1/2。预计2020年可达1210亿美元。

中国智慧家居市场规模位于全球前列，2018年达到3556亿元人民币，约占全球的52.9%，预计2020年可达4463.8亿元人民币。

中国智慧家居企业数量迅速增多

近几年，中国智慧家居企业数量迅速增加。2002年，中国仅103家相关企业，2018年，已达到1946家。

中国智慧家居专利数急剧上升

中国智慧家居市场潜力较大，发明专利申请数急剧上升，年均增长率达72.82%。2009年申请数仅21件，2018年，达2888件。

而根据 Microsoft Academic的分析，中国在“引用率最高的前10%的论文”中的作者比例稳步增加，2018年这个数据达到峰值26.5%，美国的份额呈下降趋势。

中国还拥有世界领先的计算机视觉、语音识别和自然语言处理公司，包括商汤科技、科大讯飞、旷视等。

但我国在核心技术方面仍然落后，中国工程院院士、西安交大人工智能与机器人研究所郑南宁教授表示，中国或将需要5至10年才能在基础理论和算法上达到美英的创新水平。

核心技术创新离不开人才，目前多家中国人工智能研究所高新吸引海外人才，以郑南宁院士的机器人中心为例，一些教授的薪酬是其他教授的2-3倍。

商汤智慧家居生态产品广泛

智能音箱/语音助手

可以语音交互、互动游戏、信息查询（天气、交通、购物等）、视频播放，作为控制智能家居设备的切入点，完成如空调温度调节，热水器加热等，是一个集智能机器人、游戏、电视广播、智能控制系统于一体的生活娱乐工具，如百度小度、小米小爱、华为小艺等。语音交互运用了自然语言处理、机器学习、情境感知计算等人工智能技术；家庭抓拍运用了计算机视觉技术。

智能插座

可以远程开关灯、热水器和饮水机等，运用传感技术，自动感知周围光照变化，补充照明等，配合语音助手打造智能生态，如小米智慧节能插座、OPSO苹果HomeKit智能插座等。

扫地机器人

可以完成清扫、吸尘、擦地等工作，电量预警自动充电，环境数据可视化，定时自动打扫等，其运用了传感、智能控制、路径规划等技术，如美的全自动智能扫地机器人、科沃斯扫地机器人、小米米家扫地机器人等。

智能摄像头

通过图像识别技术识别拍摄内容，做出不同的响应。识别家门是否有宠物，快递包裹等；辨识家人情况与入侵者，第一时间通知家中突发情况，保证社区安全如360可视门铃、小米叮零视频智能门铃、海康威视智能猫眼等。

智能家居产品类别众多，如基于传感技术、机器学习的智能洗衣机，感知分析衣物数据，提供不同洗涤方案；基于机器学习的烹饪系统，调整加热和烹饪时间；基于语音识别、机器学习的电视，按喜好推荐电影；基于语音识别、智能控制的浴缸，实现自动沐浴。

智能家居产业图谱

从物联网角度，将智慧家居分为感知、网络、平台和应用层。感知层以芯片、传感器设计研发为主；网络层以数据、信号传输为主；平台层一般具有较强物联网整合能力；应用层以智慧家居为主营业务的企业。

从工业互联网到智能制造

工业互联网是实现智能制造不可缺少的要素之一，全球智能制造规模占全球工业增加值4.63%。制造企业未部署AI的主要原因是缺少对AI的深入理解和落地可行性分析。未来，智能制造市场空间和潜力巨大。

工业互联网发展历程（部分）

1968年，Dick Morley发明的世界第一台PLC (可编程逻辑控制器)投入商业生产；

1971年，Theodore G.Paraskevakos第一次提出将电话与计算相结合的概念；

1995年，MS Windows成为工厂主流操作系统；

1996年，OPC基金成立，统一工业自动化数据标准，确保数据交换安全；

1997年，无线M2M技术在工业中普遍应用，物联网概念逐渐被接受；

2006年，OPC独立架构（UA）协议发布，实现设备、数据源和应用直接安全通信；亚马逊推出第一个云计算平台Amazon Web Services；

2010年，传感器价格下降，IT标准进入工业自动化；

2016年，科技届和资本市场，工业互联网活动频繁，雏形初见；

2017年，中国首个本土化工业互联网平台“根云”诞生；

2018年，众多工业互联网相关政策相继出台，中央核定多个工业互联网试点示范项目。

中国企业数增速放缓

乌镇智库数据显示，中国相关企业（以工业互联网/智能制造为主营业务）从2008年的176家，增至2008年的1069家企业，其中，2015年增加幅度最大，达190家。

中国发明专利年均增长率达63.97%

2013年，中国工业互联网/智能制造发明专利申请仅131件，2018年，达到1439件，年均增长率达63.97%。

全球智能制造规模占工业增加值达4.63%

关于智能制造市场规模，依据不同标准，具有不同的数据。

中商网和前瞻网数据显示，2014年，中国智能制造市场规模8101.1亿元人民币（约1138亿美元），全球6264亿美元；

2018年，中国智能制造市场规模17500亿元人民币（约2458亿美元），全球10915亿美元，约等于印尼2018年GDP（1.04万亿美元，全球16名）。

结合世界银行工业增加值数据：

2014年，中国（世界银行数据）工业增加值45182亿美元，智能制造市场规模占工业增加值2.52%，全球219360亿美元，占2.86%。

2018年，中国工业增加值49231亿美元，智能制造市场规模占工业增加值4.44%，全球216190亿美元，占4.63%。

中国智能制造市场规模占工业增加值比例逐年提升，总体上升水平高于全球。作为制造业大国，中国智能制造成长空间巨大。

四个融合AI技术的智能制造领域

（一）工业机器人

《中国机器人产业发展报告（2018）》显示，2018 年，全球机器人市场规模将达到298.2亿美元，2013-2018年，平均增长率约为15.1%。其中，工业机器人市场规模将达到168.2亿美元，占56.41%，国产工业机器人在市场总销量中的比重稳步提高。

1.工业机器人分类

按应用方向，工业机器人分为移动机器人、焊接机器人、包装机器人、激光加工机器人、真空机器人（主要应用于半导体工业）等。

埃尔森机器人：通过3D快速成像技术，对物体表面轮廓数据进行扫描，形成点云数据后进行智能分析处理，加以AI分析、机器人路径自动规划、自动防碰撞技术，计算出当前工件的实时坐标，并发送指令给机器人实现抓取定位的自动完成。

瑞士ABB Robotics：采用机器学习、数字化和协作解决方案等技术，成为全球机器人行业最先进、自动化程度最高的工厂之一。

三菱电机（Mitsubishi Electric）：运用了AI，让机器人进行细微调整，每次动作时间只要1.9秒，甚至超越熟练的作业员，能够弹性且快速的完成自动组装作业。

新松机器人：在真空环境下工作，主要应用于半导体工业。中国真空洁净机器人市场长期被国际机器人企业巨头垄断，2009年，新松成功研制真空机器人，打破国外垄断。

2.北、深、上、杭、广位列企业数前列

乌镇智库数据显示，中国智能制造机器人厂家Top5省为广东、北京、上海、浙江和江苏；Top7城为北京、深圳、上海、杭州、广州、东莞和香港。北深上占比分别达到17.46%、14.29%、13.23%。

（二）缺陷识别

借助工业视觉相机，设定好识别对象和特征、方向、形状和位置等参数之后，运用AI视觉识别技术对外观上出现组装错误、表面缺陷、损坏和缺失特征的产品进行筛选，分辨次品和良品。

洪朴信息：针对芯片、PCB产品外观常见的划痕、油污、异物、变色、气泡、凹点、凸点等,基于机器视觉技术，精确识别标注缺陷，实现全自动精准检测。

（三）预测优化

以机器学习、深度学习等为核心，将数据转换为有价值的信息，帮助企业分析检测故障，预测故障发生时间；进行资源配置、工艺优化、过程控制、产业链管理、节能减排等。

树根互联“根云”平台：提供资产管理、智能服务、预测性维护等工业应用服务。

博华信智：在线监测诊断设备，将监测、诊断、报警、预防维修集于一体。

（四）AI虚拟助理

技术、研发或质控人员可以通过语音询问了解事情细节和进展，无需在键盘或手持设备上打字。

智能制造市场空间和市场潜力巨大

德勤一项智能制造企业调研显示，51%的受访企业运用了AI，46%的受访企业已经或计划部署AI。尚未部署AI的主要原因是缺乏对AI的深入理解和AI落地可行性分析。

结合发明专利数量和“智能制造规模/工业增加值”等分析，中国智能制造市场空间和市场潜力巨大。

智能网联车市场

2019年9月22日，武汉发出全球首张自动驾驶商用牌照，无人驾驶车辆开始商业化探索。国家智能网联汽车(武汉)测试示范区是全国首个基于5G通讯技术V2X车路协同系统全覆盖的智能网联汽车示范区。

自动驾驶是智能网联车的高级应用场景，智能网联车市场数据表现良好，自动驾驶汽车平民化还要多久？

文|Henry Xiang 乌镇智库分析师

车联网市场概况

（一）车联网四层含义

信息服务：信息娱乐、车队管理、共享出行、租赁等

安全出行：信息告警、主动避撞、信息上报等

交通效率：动/静态交通事件通知等

自动驾驶：L0—L5级

（二）智能驾驶市场规模稳步上升

《中国智能网联汽车市场与用户洞察白皮书》显示，中国车联网市场规模预计2025年突破2000亿元，占全球四分之一。中国汽车工业协会和中投顾问数据显示，2014年，中国智能驾驶市场仅228亿元，2018年则达到了893亿元。

乌镇智库数据显示，2014年，中国共有475家车联网/智能驾驶相关企业，2018年，达到871家，企业数增速逐步放缓。

2013年，中国智能驾驶/车联网发明专利申请数为227件，2018年，增加到2948件，增速最大，达86.82%。预计近几年发明专利申请数将保持较高增速。

在企业地域分布方面，Top5省（直辖市）是广东、北京、上海、浙江和江苏，Top5城市是北京、深圳、上海、杭州和南京。三大经济区域（京津冀、江浙沪和粤港澳）相关企业数占比超过80%。

自动驾驶汽车构成、构件企业和成熟度

（一）6级别自动驾驶

自动驾驶是智能网联车的高级形态，分为6个级别，其中真正算自动驾驶的是L3及以上。

（二）自动驾驶汽车构成和代表性构件企业

自动驾驶汽车功能构建分为环境感知设备、车载平台、V2X通信设备和云计算平台等。

1.环境感知设备

摄像头：舜宇光学、深圳欧菲光、法雷奥等

红外线夜视：法国ULIS、德国通用公司(AEG)等

超声波：MaxBoTIx、BALLUFF等

毫米波雷达：北京行易道、承泰科技、森思泰克等

激光雷达：SICK、傲视智绘等

多线雷达：IBEO、禾赛科技等

2.车载平台

高精度地图：百度、高德、四维图新、中海达等

惯性测量单元（IMU）：霍尼韦尔、北微传感

3.云平台

百度Apollo、NVIDIA DRIVE、IntelGo、恩智浦等

（三）自动驾驶技术具有一定的成熟度

加州机动车辆管理局(DMV)发布了2018年度自动驾驶测试报告（部分公司没有进行路测或提交数据），28家公司中，Waymo平均行驶约1.7万公里人工接管1次。中国的小马智行(Pony.ai)、百度相对靠前，小马智行约1600公里人工接管1次。技术越好，接管干预次数越少。总体来看，自动驾驶技术具有一定的成熟度。

自动驾驶汽车平民化还有一段距离

（一）消费者对无人驾驶汽车态度积极

Capgemini Research Institute调查显示，中国消费者对无人驾驶汽车的态度比大多数国家积极。原因可能是中国宏观政策、资本市场和AI技术情况对自动驾驶给予较大信心。

（二）自动驾驶很多风险问题有待解决

驾驶环境的不确定性（风霜雨雪雾霾、路面坑洼、临时标识牌、潮汐车道等）对感知设备提出挑战；较弱的预行为理解能力对预判驾驶提出了挑战。此外，意外遭遇、网络安全、人车交互等多方面，都需要更加成熟的技术来解决。

市场研究机构益普索（Ipsos）调查表明，约44%的调查者在自动驾驶期间仍会专注于道路，他们对自动驾驶系统缺乏信任。同时，调查者还担忧系统被黑客攻击。

（三）自动驾驶平民化短则8年左右，长则几十年

消费者在购买自动驾驶汽车时，更加关注价格、安全和现有交通设施的配套情况。

1.L3级汽车价格不是很大问题

目前，广汽和奥迪皆有推出L3级自动驾驶汽车——广汽Aion LX ，24.69万元起；奥迪A8，83.88万元起。价格低于市场预期的百万、千万级别，消费者具有一定的购买能力。

2.没有100%的心理安全保障，需要技术和时间克服

一般人厌恶风险，尤其是可能造成巨大人身伤害的风险。目前，市场没有敢宣称100%（理论上）无故障的自动驾驶汽车。安全上的不确定，是影响消费者购买和使用的很大障碍。

3.相关配套的不足限制了购买需求

除了价格和安全问题，相关配套的不足——信息化道路的缺失、通讯的不稳定和法律的空白，也是一大障碍。

自动驾驶每秒生成近1G数据，云端处理时间延迟，需要边缘计算和通讯能力的提高——基站、路边单元部署边缘计算，5G弥补通讯能力不足。

5G是弥补自动驾驶通讯的有力工具之一。2019年8月，在中国移动财报会议上，董事长杨杰表示，2020至2022年是5G投资高峰期，5G成熟尚需时间。

粗略估计，自动驾驶平民化短则8年左右，长则几十年。