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　　2022年，一家最高日產(chǎn)28000臺空調(diào)的產(chǎn)線，已經(jīng)完成孔位加工的空調(diào)底板，一塊塊滑過攝像頭，如果底板加工有質量問題，工位上立刻響起報警聲，紅藍燈光會一直閃爍。每天這28000塊毫無生氣的鋼鐵零件，不是被人，而是被機器和系統(tǒng)關注并識別，從而進入了一個工業(yè)革命以來的新世界——AIoT，萬物智能互聯(lián)的世界。

　　AIoT的誕生與發(fā)展

　　自古以來，技術和概念都是走在落地、實踐前面的，一個概念從提出到成熟需要一個周期，在技術變遷的長河里大浪淘沙，能抓住技術范式變革的機遇并堅持了下來的畢竟是少數(shù)。

　　正如智能手機的演進，是在通信技術、網(wǎng)絡速度、生態(tài)系統(tǒng)等的發(fā)展之上而逐漸成熟，它的普及用了5年時間。

　　今年AIoT的再度也爆火不是偶然。

　　AI誕生于1956年，因2016年人機圍棋大戰(zhàn)而得到廣泛認知。

　　IoT相對于AI還是“小鮮肉”，1995年在比爾蓋茨在《未來之路》中被提出。他想象新世紀的家庭空間： “人們可以佩戴一個電子飾針與房子相連，電子飾針會告訴房子你是誰、你在哪，房子將用這些信息盡量滿足你的需求。”

　　十年后，國際電信聯(lián)盟發(fā)布的《ITU互聯(lián)網(wǎng)報告2005：物聯(lián)網(wǎng)》，正式提出“IoT物聯(lián)網(wǎng)”，奠定了“萬物互聯(lián)”的概念基礎。

　　換句話說，AIoT的誕生，甚至沒有一個明確的時間點，是由不同技術在發(fā)展中逐漸融合而成。

　　2017年，以小米為首的企業(yè)開始大舉進攻AIoT，AIoT迎來首次高光登場。

　　歷經(jīng)了幾年的沉寂，近兩年，從安防公司到AI公司，相繼把AIoT作為公司定位或未來戰(zhàn)略，AIoT又“香”了起來。

　　AIoT已經(jīng)不再是概念，而是一個產(chǎn)業(yè)，且是落地最多、市場最大的一個產(chǎn)業(yè)。同時，這也是一個無法賺快錢，需沉下心耕耘的產(chǎn)業(yè)。

　　AIoT的應用場景

　　IoT行業(yè)幾乎和互聯(lián)網(wǎng)同步發(fā)展，但直到和近幾年才成熟的AI算法結合后，才真正顯出勢能。融合AI技術和IoT設備后，AIoT讓IoT行業(yè)發(fā)生躍遷，有望將成為后互聯(lián)網(wǎng)時代新的矚目點。

　　和互聯(lián)網(wǎng)在虛擬空間的連接不同，支撐物聯(lián)網(wǎng)的包含感知層、傳輸層、應用層，從感官到抽象層層遞進，只有三個層次皆不斷進化，這一行業(yè)才可能走上加速之路。

　　在感知層，過去搜集信息只能依靠簡單的傳感器，如溫度計、可見光傳感器等，收集的數(shù)據(jù)質量差、維度低。

　　但智能傳感器誕生后，大大拓展數(shù)據(jù)收集邊界。智能穿戴設備完成人體指標數(shù)字化，攝像頭、無線設備構成智慧城市智能基礎架構的核心。

　　汽車氣象傳感器

　　隨著集成電路、MEMS芯片和納米材料技術進步，國內(nèi)的車用傳感器、醫(yī)療傳感器已經(jīng)有了重大突破，紅外線、紫外線等不可見光感知器早已落地應用，甚至已經(jīng)出現(xiàn)了低成本、小微型化節(jié)點的納米傳感器。同時，多維跨域感知、不同的傳感技術實現(xiàn)了相互融合，光敏傳感和聲敏傳感組合后同時感知，帶來更豐富的信息。深入、快速、高效的數(shù)據(jù)收集成為可能。

　　而在傳輸層，5G普及后，端到端的網(wǎng)絡延遲只有4G網(wǎng)絡的十分之一，通暢的傳輸通道加上大數(shù)據(jù)、邊緣計算加持，智能傳感器不再僅僅能夠“感知”，而且承擔“思考”的作用，成為數(shù)據(jù)處理的第一站。

　　正因為感知層和傳輸層的革命性進步，最終迎來物聯(lián)網(wǎng)應用層的飛躍。

　　需要注意，IoT時代，數(shù)據(jù)通道越來越重要，甚至成為處理前哨，但過去算力匱乏，企業(yè)只能依靠自身單維度線性感知、聯(lián)網(wǎng)、計算，當AI釋放計算力，網(wǎng)絡化的計算智能大幅提升計算速度，人工智能加持IoT，行業(yè)才可能實現(xiàn)數(shù)據(jù)感知到數(shù)據(jù)認知的飛躍。

　　阿基米德曾說過一句名言：“給我一個支點，我就能撬起地球” ，從這一點看，AI技術正是IoT的支點，有了這一支點，AI、云和大數(shù)據(jù)構建的數(shù)字孿生，用戶得以在數(shù)字空間提升機器智能化，讓覆蓋全球物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)從“原石”轉化為可用的“珍貴礦產(chǎn)，驅動知識生產(chǎn)革命跟進一步。

　　目前來看，感知層、傳輸層、應用層的技術經(jīng)歷過底層技術的漫長發(fā)展，有更深的積淀，必然也會迎來更長更有力的爆發(fā)期。

　　根據(jù)Markets and Markets報告顯示，全球數(shù)字化轉型市場規(guī)模將將從2021年的5215億美元增長到2026年的1.2萬億美元，復合年增長率高達19.1%。

　　基礎設施搭建日益完善，市場需求已然升溫，物聯(lián)網(wǎng)還在快速生長、連接，物信融合正在進行中。

　　顯然，此時，正是進入AIoT行業(yè)的最佳時期。從傳統(tǒng)安防企業(yè)到互聯(lián)網(wǎng)巨頭、AI公司，陸續(xù)進入到這個行業(yè)。

　　以一向低調(diào)的安防圈為例，近些年，紛紛明確提出AIoT的戰(zhàn)略，這既是由于在AIoT上技術能力的積累不斷成熟，也是因為其業(yè)務已經(jīng)從傳統(tǒng)的安防走向了更廣的智能物聯(lián)業(yè)務，故而從安防公司向AIoT公司進化成為一件水到渠成的事。

　　?？低旵EO胡揚忠曾表示，如果說過去20年，?？低暢蔀槿蜃畲蟮陌卜缽S商，未來10年，海康威視將成為全球最大的AIoT廠商之一。

　　不像互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)追求“唯快不破”，每一家進入AIoT行業(yè)的企業(yè)必須明了并接受的前提是：這是一個有廣闊前景的大行業(yè)，但卻是一個慢賽道。

　　一位業(yè)內(nèi)專家曾給出一個生動的比喻，來形容互聯(lián)網(wǎng)的“快”和AIoT的“慢”：如果說致力于連接的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)像是在“造摩天大樓”，連接萬物的物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)則是像在造一座復雜的“立體城市”。我們可以迅速造好大樓，甚至看到每一天樓層數(shù)目的變化，但造城是個浩大而緩慢的工程，它不僅需要地面的高樓，還有隱藏于地下的管網(wǎng)，是一整個生態(tài)系統(tǒng)的環(huán)環(huán)相扣。

　　AIoT行業(yè)即使進入加速發(fā)展的黃金時代，也未必有不斷的跳躍式爆發(fā)，更不可能出現(xiàn)如Facebook或亞馬遜那樣病毒式席卷全球的擴張。

　　厚雪賽道的特質是長時間的維度上，也擁有足夠廣闊的容納性。根據(jù)麥肯錫預測，到2025年，全球AIoT市場規(guī)模將達到11.2萬億美元，這一數(shù)字是2017年的10倍。

　　相比互聯(lián)網(wǎng)進入存量市場后慘烈的廝殺，AIoT行業(yè)無疑還有巨大的發(fā)展空間，離紅海的近戰(zhàn)階段還很遙遠。

　　AIoT產(chǎn)業(yè)鏈長而分散。從最前端芯片-通訊模組-感知設備-射頻識別技術到通道層面的無線通信到應用端SaaS平臺和人工智能平臺，各個顆粒度的廠商都可以找到自己的安身之地。

　　以感知層為例，根據(jù)Allied Market Research報告，從2020到2027年，全球智能傳感器市場將以18.6%的復合年增長率增長，2027年將達到1436.5億美元。

　　但AIoT巨大成長空間背后，卻一個難以賺快錢的行業(yè)。“AIoT不像那些有大項目、大單品、大平臺的行業(yè)，它有自身的特點。”一位從業(yè)20余年的從業(yè)者表示。而這一特點即是碎片化帶來的極度分散。

　　C端家庭用戶和B端企業(yè)客戶會有完全迥異的軟硬件要求和期望，B端用戶涵蓋不同行業(yè)，即使同一行業(yè)內(nèi)部不同客戶之間也有千差萬別的細微需求。AIoT顯然無法以可復制的標準產(chǎn)品滿足用戶需求。

　　碎片化意味著非標，想要迅速獲得邊際效益的快公司會發(fā)現(xiàn)很難短期內(nèi)看到成效。對于一家企業(yè)而言，要從技術、產(chǎn)品、營銷、生產(chǎn)等各個方面接受碎片化對效率提升的限制，去想方設法實現(xiàn)一定程度上的規(guī)?；拍茯v出盈利空間。滿足碎片化需求開發(fā)和快速交付的體系，是一個非常復雜的工程。

　　以物流讀碼為例，客戶們有不同尺寸的二維碼和條碼，這些條碼在不同的光線、角度下呈現(xiàn)度不同，都會影響讀碼結果。僅僅是補光就要給出不同解決方案。目前AI技術都是基于訓練的模型，需要采集不同行業(yè)樣本、做不同算法選擇，并非只是簡單掌握算法模型就能落地。

　　這也是AIoT行業(yè)公司區(qū)別于互聯(lián)網(wǎng)公司高調(diào)光鮮的原因。在這一賽道的參與者更需要吸納務實低調(diào)的做事態(tài)度，而非互聯(lián)網(wǎng)流量為先，高舉高打的思維。

　　前面提到的曾國藩從6歲讀書到27歲中進士，以書生之力創(chuàng)造了不大不小的軍事史奇跡。制勝法寶無非六個字：“結硬寨，打呆仗”。不得不說，這不過是他領軍前在文淵閣任文職時挖好“深井”人生理念的落地。

　　以AIoT產(chǎn)業(yè)來說，“井”的深度必須直達用戶需求的每個場景，解決碎片化需求，要從底端到地面應用的全通道重鑄。

　　比如在生產(chǎn)端，碎片化意味著小批量、多批次、大規(guī)模的產(chǎn)品制造需求，極其考驗公司的彈性化交付、精益生產(chǎn)能力，甚至有些產(chǎn)線的改造通常要耗費十年以上反復研究測試。

　　另一方面，碎片化背后是復雜、多樣化的使用場景，需要釋放多維度、大范圍感知技術。以海康威視為例，提供的硬件設備型號已經(jīng)接近3萬種，使用場景從可見光延伸至全電磁波譜。只有這樣的硬件覆蓋度，才能滿足大小不一的顆粒度。

　　除了在智能物聯(lián)網(wǎng)感知技術上的突破，AIoT也是個站在AI、物聯(lián)網(wǎng)、通訊交叉點的行業(yè)，必須動員足夠多的參與者融入生態(tài)。只有在賦能行業(yè)、研發(fā)不斷精進的過程中，AIoT企業(yè)才能理解不同行業(yè)的上下游需求，積累起自己的護城河。

　　以極端溫度場景為例，在低溫環(huán)境，?？低暫托袠I(yè)客戶合作，推出冷庫專用相機，針對結霜起霧做了特別優(yōu)化，能在-60度情況下正常工作。而在高溫場景，海康威視和多家冶煉廠合作相應方案，熱成像相機可以在1500度極高溫環(huán)境下運作，并且針對冶煉廠需求，接入了軌道機器人、環(huán)境傳感器等設備，實現(xiàn)在線監(jiān)測、實時預警、檢修任務指派等特殊功能。

　　標準化產(chǎn)品能通過企業(yè)自身研發(fā)投入完善，但定制化的客戶洞察只能靠案例和場景完善、拓展。當落地案例足夠充裕，便能將“定制產(chǎn)品”的客戶共性需求轉化為“基線產(chǎn)品”，降低邊際成本，實現(xiàn)規(guī)模化和個性化并存，最終領先于對手。

　　這考驗的不僅是硬件生產(chǎn)制造或軟件開發(fā)，而是從前端到后端綜合全鏈條落地、跟進能力。這種細顆粒度解決碎片化需求的路線，要求公司具備耐心和決心，甚至接受投入產(chǎn)出不成正比的魄力。

　　有了一批行業(yè)愿意沉下心挖好“深井”的公司，不惜余力的堅持，AIoT這一價值萬億的大賽道才展示出無限潛能。從點走向面，最終形成網(wǎng)絡后，AIoT將重新定義空間和聯(lián)結，打破物與物之間的界限，為第四次工業(yè)革命浪潮掀起新的波瀾。